人工智能浪潮中热设计人才的转型与升级
AI时代下，热设计工程师的能力重构思考写在热设计网第27期热设计工程师培训开课前01.AI时代，热设计工程师最大的风险不是不会用AI，而是被产业迭代淘汰最近两年，经常有工程师问我一个问题：AI会不会取代热设计工程师？我认为这是一个问错了的问题。未来五到十年，许多热设计工程师面临的主要风险，或许不是被AI替代，而是因产业技术升级或市场需求变化而导致的岗位价值下降。AI若成为通用工具，其易用性必会降至几乎人人都能操作的程度，热设计工程师凭借自身的专业素养，学会使用它又有何难？但问题在于，会用AI并不等于能应对
AI 融入工作流：团队必备的八项权限管理指南
以往我们与 AI 互动，大多局限于聊天框中的问答：撰写文案、总结资料、生成代码。它更像一个“临时顾问”，你提问，它回应。但近期趋势显示：AI 正转变为“能进入系统执行任务的同事”。TechCrunch 近日报道，有初创企业开始为 AI 代理提供身份管理服务；InfoQ 也提及 Microsoft Discovery 等产品将代理式 AI 引入科研、金融和企业流程。简言之，AI 不再仅是应答，而是开始拥有账号、权限、任务、日志和责任范围。这对普通职场人、小团队和创业公司都有影响。因为当 AI 能读取文档、调
放弃囤积AI应用，未来属于管理AI职员
近期探讨 AI ，往往容易产生一种倦怠感： 今天有人安利 10 款写作神器，明日有人汇总 8 款 PPT 利器，后日又涌现一堆检索、表格、会议记录应用。 收藏夹日益臃肿，工作量却未必减轻。 根本原因在于：实际工作并非工具罗列，而是一套业务流程。 你并非缺少一款“撰写周报神器”，你匮乏的是从工作留痕、会议决议、项目进度直至周报定稿的完整链路。你也不是缺少一款“会议提炼神器”，你匮乏的是将纪要转化为待办事项、责任人、期限及追踪提醒的闭环机制。 AI 办公的核心变革，并非工具数量增加，而是 AI 开始从“协助你
AI编程技能库：统一管理神器
🤖 AI编程技能管家一个集散地，聚合了 20+ AI 编程工具的技能一句话概括：把散落在 Claude Code、Cursor、Codex、Trae 等二十多款 AI 软件中的技能，集中到一个中央库，一键分发、统一备份、跨设备同步，配置一次即可全局生效。🔥 一、20+ AI 软件，20+ 份重复技能，谁懂？这两年 AI 编程助手越装越多，Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、TRAE IDE、Gemini CLI……每个软件都有自己的 Skills 目录。装到第五、第六个时问
有色板块龙头集体封板！估值泡沫挤压完毕，多家铝企股息率突破3%
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 文丨惠凯 在年初创出历史新高之后，有色金属板块自2月起陷入深度调整，部分上市企业股价回撤幅度超过30%-40%，由此激活了监管规定及企业内部制度的市值管理触发机制，然而多数公司尚未迅速推出回购、增持等市值管理动作。与此同时，铝业公司依托较高的分红水平、叠加股价大幅回落，股息率明显攀升，再度呈现出较强的投资配置价值。 受市场供需错配、地缘政治紧张、美联储2025年以来降息预期升温等多重因素交织影响，近年来有色板块演绎出一轮长牛走势。2
深度解析AI开发中的Harness机制
以下回答内容均由千问生成 Q: AI开发中的harness指的是什么，它是如何工作的? ——————————————————————— A: 在 AI 开发领域，Harness（常被译作“驾驭工程”或“马具”）指的是为 AI 模型搭建的一整套管控体系、运行环境与约束框架。 业内流行一个基础等式：Agent = Model + Harness。若将大模型（Model）视作一匹力量强大却易偏离轨道的“悍马”，那么 Harness 便是套在其上的缰绳、鞍具与马衔铁。模型主攻提供智慧与生成能力，而 Harnes
AI 网关：从边缘工具到核心基础设施的演进
真正值得关注的是，AI 应用不再将“模型调用”视为简单的 API 请求，而是开始构建一套可管理、可调度、可容错的基础架构层。此次 Vercel 在 AI Gateway 中新增 Azure 作为 DeepSeek V4 Pro 和 DeepSeek V4 Flash 的服务提供方，表面看只是一个常规更新：默认路由会自动评估 Azure 选项；当某一提供方出现故障时，网关会自动切换到其他可用提供方；已有 Azure 凭证的团队也可通过 BYOK 方式接入。但将其置于 AI 应用工程化的背景下审视，这更像是一
AI效能测量04：指标到手后——为何不应将其设为个人考核目标
摘要：AI 效能指标一旦转为个人 KPI，便会从观察工具蜕变为分数竞赛。本文借助 Goodhart、METR、IBM、CMU 的证据，破除排名冲动，明确度量与监控的界限。上篇结尾，你已能整合 ccusage 和 GitHub 生成报表。cost_per_pr、revert_rate、cache_hit_rate，每人一行，清晰可见。报表导出那一刻，最危险的想法也会浮现：“按 PR 数量排序，发到群里，大家就会更积极使用 AI。”停住。这篇只劝一件事：别将 AI 效能指标设为个人 KPI，别做排行榜。它不是
期货行业管理层大换血：261人变动背后的基因重塑
期货日报 在过去18个月里，期货公司管理层经历了11轮调整，共有261人通过高管专业能力测试。这期间，36家期货公司更换了董事长，占全行业150家公司的近四分之一。 多位行业专家向期货日报透露，近期期货公司核心管理层的频繁变动，并非简单的人事轮换，而是行业从追求规模增长转向注重品质提升的必然结果。 然而，仅关注“品质提升”可能忽略了变革的深层含义。分析2025年以来通过高管测试的名单，可以清晰看到三大趋势：领导层更替加速、券商背景高管“空降”成常态、产业资本影响力增强。这些趋势背后，各有不同的驱动力在重塑
睿观AI全店扫描与智能改图，助力跨境卖家规避侵权风险
对于运营多店铺或拥有海量SKU的跨境商家来说，逐项手动核查商品合规性不仅耗时费力，还容易产生遗漏和误判。睿观AI的批量检测功能支持上传店铺链接或xls文件，一键完成全店商品的合规扫描，显著提高检测效率。系统还配备了智能改图工具，涵盖印花修改和风格图案生成两大功能，协助卖家在原有设计基础上进行优化，降低侵权风险，缩短创意周期。智能属性生成功能能自动抓取SKU级信息，适配亚马逊等平台的上架规则，支持多语言本地化翻译和属性信息批量导出。在实际应用中，蓝思通过睿观AI精准规避了TRO侵权风险，智汇创想识别出90%
AI Native 企业的核心：重塑运营逻辑，而非简单提效
几乎每家公司在拥抱 AI 时，喊出的第一个口号都是"降本增效"。这没有错。但如果你以为 AI Native 就是让旧流程跑得更快、让旧岗位少几个人、让旧成本降下来一点——那你可能正在错过 AI 真正要做的事：它不是在给旧公司加速，而是在要求你重新设计这家公司怎么运营。如果你曾经在一家公司里真刀真枪推动过 AI 项目，大概率会对下面这个场景有刻骨铭心的印象。项目立项会上，空气是热的。业务部门的同事前倾着身子说，这下好了，客户的问题终于可以更快被响应了，那些让人崩溃的等待时间终于可以被压缩。职
智能科技演讲合集
1️⃣《铁观音·茶中明珠》PPT 的解说词【开场 · PPT第1页：封面】（动作：微笑致意，目光环视全场）大家好！今日非常荣幸能和大家一起走进中国十大名茶之一——铁观音的世界。提到乌龙茶，很多人脑海中第一个浮现的就是“铁观音”。它既有绿茶的清香，又有红茶的醇厚，被茶界誉为“七泡有余香”。接下来，就让我们一同揭开这盏茶汤背后的秘密。【目录 · PPT第2页】本次分享我将从五个维度展开：首先是它的历史渊源，其次是独特的产地环境，接着深入解析复杂的制作工艺，然后教大家如何品鉴一杯好茶，最后聊聊它的文化价值。【第
应急管理部对四省启动国家地质灾害四级应急响应
新华社北京6月20日电（记者 黄韬铭）记者从应急管理部获悉，应急管理部20日针对安徽、湖北、湖南、贵州启动国家地质灾害四级应急响应。 据气象部门预测，6月20日至24日，广西、贵州至长江中下游等地有强降雨。应急管理部和自然资源部开展联合会商研判，安徽南部和西部、湖北西南部和东部、湖南西部、贵州南部等部分地区发生地质灾害的风险较高。 应急管理部要求，相关强降雨地区要切实做好地质灾害防范应对工作，压实地方防范应对主体责任，落实协同联动工作机制，密切监视雨情汛情和地质灾害灾情险情，加强会商研判和预警响应联动，预
AI开发ERP：程序员的美好幻想
随着AI大模型能力的持续增强，特别是在代码生成方面的进步，越来越多的中国技术爱好者声称可以利用AI打造企业管理软件中的核心——ERP（企业资源计划系统）。除了已离职的前钉钉CEO外（参见《AI不会消灭软件，不是所有软件都会日抛》），例如：这实际上反映了技术人员对行业的误解：他们将ERP仅视为由代码构成的软件，而企业管理软件行业的真相是——ERP不仅是一套软件，更是标准化的企业管理知识体系，是企业合规性的社会契约。我今天阅读了《一个衰神是怎样炼成的》，认为这很好地解释了中国足球问题的根本原因。中国管理软件行
AI时代质量管理：不是替代而是能力放大器
从产品研发到车间生产，从供应链协调到客户服务，越来越多的企业开始探索将AI技术融入实际业务场景。质量管理领域同样如此。有人预言AI将彻底重塑质量管理格局，实现自动分析、自动诊断乃至自动决策；也有人忧虑AI会带来新隐患，使管理者过度依赖算法，从而削弱专业判断能力。实际上，对质量管理来说，AI既非万能法宝，也非洪水猛兽。它更像是一类新型工具。而工具能够发挥多大效用，取决于使用它的人，以及组织本身的管理根基。从这个角度审视，AI真正考验的并非技术能力，而是企业的质量管理基础。传统质量管理过程中，大量精力都耗费在