AI编程工业化:让AI助手成为常驻搭档
— 一粒黑子 · 落子AI新世界 —腾讯十年以上程序员实话说我偶然刷到这个项目的时候已是深夜。本来打算休息，但瞄见四万多颗 star 立刻来了精神。一个把 Claude Code、Cursor 这类 AI 编程助手转化成"全职同事"的开源平台，这种思路坦白讲我之前完全没考虑过。一、这玩意儿究竟是做什么的Multica 的定位用一句话就能讲清楚：开源的托管智能体平台，把众多 AI 编码 Agent 变成你的"搭档"。并非那种你开启终端粘贴一段 prompt 然后等它执行完毕的玩法，而是像给同事分配任务那样，
NVIDIA携手ST推800V高压电源板 助力AI数据中心高效供电
NVIDIA近期将ST纳入其AI Factory MGX生态系统的合作伙伴名单。MGX作为一款模块化参考架构，是构建数百种GPU、CPU及存储组件的基础。双方持续合作下，ST的40V、12V和6V架构助力打造高密度供电板卡，应用于NVIDIA MGX机架。简而言之，MGX通过提供工程师快速搭建的基石，加速了AI数据中心的构建。面对行业向800V HVDC AI数据中心转型的趋势，这种协作将确保过渡平稳且迅速。（以上内容更新于2026年6月29日）NVIDIA与ST将发布两款针对800VDC架构的新型电源传
灵基AI赋能：构建高效成本核算智能应用
对于制造型企业而言，精准测算单品成本是制定报价、分析经营状况及管控利润的关键基石。• 成本核算耗时漫长。传统做法下，财务人员需手动在系统中调取BOM结构、采购价、人工及制造费用等数据，并依赖Excel进行手工汇总。针对复杂产品，核算往往耗时2至3天，极大拖慢了报价响应速度。• BOM层级繁多，人工拆解极易出错。产品BOM通常包含3至5层嵌套，定制产品甚至可达7层。人工逐级展开时，常发生漏项或错项，导致成本失真，且难以事后追溯。• 原材料价格变动滞后。大宗原料价格波动频繁，但核算仍多参考历史价或人工询价，无
AI的隐秘成本：效率攀升为何导致利润下滑？
从技术通缩的角度，重新审视AI的商业价值企业拥抱AI的热情空前高涨，但鲜有人注意到一个反直觉的商业规律——技术越普及，效率越提升，利润空间却可能越窄。这不是偶然，而是经济史上一再重演的“技术通缩”现象。看懂这个逻辑，企业才能在AI浪潮中避免“赢了效率、输了利润”的窘境。过去一年多来，董事会对AI的态度经历了从狂热到冷静的拐点。企业高管们眼看着数据科学家薪酬攀升、软件订阅费和token调用费持续走高，不得不加快步伐，推动AI从实验室里的概念验证走向真正能创造价值的业务场景。学界对AI经济影响的判断向来审慎：
做了50条AI视频没进步？建立流程化创作体系才是关键
作者 | 王崇生（前飞书知识库负责人、腾讯学堂特聘讲师）Foreword开篇语AI在创作中的价值，不取决于模型有多强，而在于它对创作者有多了解。然而，大多数创作者让AI始终停留在“初次见面”的阶段。每次对话，偏好都会重置。选题偏好、结构习惯、表达风格——反复输入又反复丢失。做了50条视频，AI的理解还停留在第一条。不是AI记不住，而是缺乏标准化的流程和积累机制。是一直在用AI，但从未“喂养”过AI。以下内容，我将拆解这件事。01感觉驱动 VS 流程驱动观察了大量AI博主的创作习惯后，我发现一个反复出现的现
深圳龙岗举办AI专题培训 律师借力WorkBuddy提升效能
为加速“AI+法治”服务模式的革新，增强法律服务的专业化与智能化程度，近期，深圳市龙岗区司法局携手区人工智能（机器人）署等相关部门，在坂田街道的国际机器人产业园成功举办了以“AI赋能律所提质增效——WorkBuddy助力智能办公”为主题的业务培训会。本次会议紧扣法律实务需求，充分利用产业园区的“空间+服务+生态”一体化优势，通过实操演示、互动交流及行业研讨，成功构建了一个连接律师群体、政府机关及科技企业的深度对接桥梁。随着法律行业的迅猛发展，案卷整理、文书起草及材料汇总等繁琐事务占据了律师们的大量精力。如
邀约函｜两高·啡凡局——法律从业者AI工具实操经验交流沙龙
法律服务领域已由增量阶段迈入存量阶段——竞争愈发激烈、案源日益缩减，律师迫切需要新的支点来重塑专业价值，在存量中挖掘新增量。当前，人工智能正成为这一关键支点：2025 年多项行业调查表明，超过九成的中国律师已在日常工作中运用 AI 工具，但真正构建起系统化能力的仍属少数，工具虽触手可及，运用方法却参差不齐。本期「两高啡凡局」，聚焦 AI 工具在法律实务场景中的实际应用，邀请实战型律师分享"用得上"的操作技巧与可迁移的方法体系：从提示词设计与知识库构建，到 AI 辅助办案、风控边界把控与效率提升，努力将"会
AI短剧制作提速秘诀：独立创业者不可或缺的智能剪辑方案
一个人搞AI创业，工具选对了，能省下80%的时间。上周有个做AI短剧的兄弟在群里分享。说以前剪一条片子得花两小时，不是创意卡壳，是软件老崩溃。渲染一半就黑屏，调好的参数全没了，只能重头再来。后来换上了我们自研的一整套工具链。同样的片子，20分钟搞定。这不是广告。只是想跟你分享一个真实情况。现在AI创业圈有个怪现象。所有人都在聊模型、聊赛道、聊融资。但真正干活的人最头疼的事，往往最不起眼：能不能有个靠谱稳定的工具。灵枢OPC做了快三年，自研了25套以上的软件。涵盖AI短剧制作、AI内容生成、自动化运营、数据
AI实战训练营：三堂课，让AI成为你的高效助手
你有没有计算过，做一个MICE项目，有多少“冤枉钱”？客户说“先做个微站看看效果”，你找技术公司报价，两周开发，五万起步。你报给客户，客户说“我就想先看看大概什么样，不一定做”。然后需求改了三版，DEMO终于出来了，客户说“再想想”。这几万块的试错成本，谁承担？再说签证。一个三百人的国际会议，签证材料收集就是一场消耗战——护照信息、照片规格、在职证明、邀请函、行程单，全靠人工逐条录入核对。一个人漏一个字段，可能就耽误整个签证流程。还有结算。药企的合规要求有多变态，做过的人都知道。会议结束后的材料审核：酒店
AI时代幼师会失业？我靠点石成金让幼儿园逆风翻盘
作者：肖红艳2023年深秋的一个夜晚，我瘫坐在办公室的沙发上，望着天花板发呆。手机屏幕依旧亮着，上面是女儿发来的信息：“妈，今晚你又不能回来吃饭了？我同学说，她妈妈所在的幼儿园已经引入AI了，你们是不是也要被淘汰了？”这句话像针一样扎了我一下。更让我感到焦虑的是，白天刷到一个短视频，标题赫然写着：“AI时代降临，幼师职业即将终结，80%的幼儿园将面临关停。” 评论区里，许多家长在议论：“以后孩子不需要上幼儿园了，在家让AI来教就行了。”我关掉手机，但脑海中那个声音挥之不去—— “我投身教育30年，从一名普
让AI充当我的"盯梢"助手-自动化巡检后台通知函实战
巡检＝人工一条条翻我把 22 条后台待办交给了 AI每天 10 点 · 自动巡检 · 0 手动芽仔AI分享📦 5 PARTS + CONCLUSION👉 滑动PART 01无底洞背景与痛点PART 02它在干啥巡检逻辑PART 03三步搭建实操步骤PART 04踩坑避坑提醒PART 05跑成样现状数据PART ///写在最后给初学者的话后台通知中心最让人头疼的，不是函件数量多，而是搞不清哪条已过期、哪条正卡在申诉期。01PART通知中心像个无底洞THE PROBLEM · 背景与痛点先介绍下自己：我是做合
重庆春之翼党支部丨智能驱动下的自动化代码审计：引领软件开发新篇章
在当今飞速发展的数字化时代，软件开发已成为驱动各行业创新的核心引擎。然而，随着项目规模不断扩大和技术架构日益复杂，如何高效保障代码质量成为开发者共同面对的重要课题。为破解这一困境，研究院项目团队自主研发了“智能驱动-代码审计”系统，不仅大幅提升了代码审核效率，更显著增强了软件产品的整体品质。何为智能驱动的代码审计？传统代码审计依赖资深工程师对他人代码进行人工检验，以发现潜在缺陷、安全隐患或违背编码准则的问题。此类方式虽具成效，却耗费大量时间与资源。而基于人工智能技术的自动化代码审计，借助机器学习算法精准识
AI工具：人类智慧的延伸
人工智能技术：放大人类能力的利器 在人类发展的历史进程中，每次技术革新都彻底重塑了我们应对挑战的模式。从原始石具到蒸汽机械，从电力时代到网络社会，工具始终承载着人类智慧的进化。而现在，人工智能正以惊人的速度渗透进日常各个层面，化作攻克复杂难题的卓越帮手。 一、人工智能的本质：效能的放大镜 人工智能的核心价值体现在能够消化海量资料、洞悉深层规律，并在瞬间提供精确结论。过去，研究人员往往需要耗时数周翻阅典籍、梳理信息；今天，依托人工智能，这一流程可压缩至短短数小时乃至数分钟。它并非取代人脑思维，而是将人类从单
AI不用等死，乱用找死，用对才增长
各位校长，2026年过半，AI已经不是选择题，而是生死题。😴 等死型 觉得AI离自己很远，依然靠发传单、靠老师手动备课、靠拍脑袋做决策。不转型，早晚被淘汰。💥 找死型 听说AI好，买了一堆工具，结果团队不会用、流程接不上、投入打了水漂，反而搅乱了日常经营。很多企业最大的焦虑，不是“用不用AI”，而是“用什么”和“怎么用”。 不转型，早晚被淘汰；盲目上马，投入很容易打水漂。在《AI引爆流量增长兵法》的课堂上，我开宗明义讲过一句话： AI是生产力的革命，AI战略的本质，是用AI驱动利润增长，让组织提质、降本、
AI编码提速55%?真相是多数程序员日均仅写1小时代码
你或许看过类似这样的标题："GitHub Copilot助开发者效率飙升55.8%！" "腾讯半数新增代码由AI产出！" "AI编程让编码速度翻10倍！"听起来相当震撼，对吗？然而若你真正在项目组里实操过AI编程工具，或许会察觉到一个尴尬的真相——产品上线的进度，似乎并未快多少。这究竟是何原因？微软曾开展一项调研，对484名开发者的日常工作进行追踪，结果令人震惊：活动实际占比开发者期望占比写代码11%20%开会&沟通12%5%调试Bug9%5%架构设