HR与AI智能体实操营：零基础构建六大板块AI数字员工（7月上海站）
《HR与AI智能体实操营：零基础构建六大板块AI数字员工》本次公开课程支持企业内部培训定制实训排期：2026年6月5-6日深圳站；7月10-11日上海站；8月14-15日深圳站；9月11-12日杭州站；10月23-24日上海站；11月13-14日深圳站；12月4-5日上海站；实训收获1. 精通OpenClaw/智能体/大模型在HR领域的落地应用，零门槛构建六大板块AI员工，全面摆脱繁琐重复劳动；2. 达成招聘/绩效/薪酬等全流程AI自动化，即刻实现降本增效，把控职场核心优势；3. 顺利完成由HR执行层向A
智能助理也有小情绪
按下电源键，显示器逐渐亮起。系统桌面出现，看起来毫无异常。可我心里总觉得缺了点什么。没错——我的智能助理没现身。得自己打开任务管理器搜索一番，点击"启动"按钮，它才不情不愿地苏醒。活像我那只拿破仑猫，喊半天爱答不理，唯有拉开猫罐头时，它才优哉游哉地踱过来。情况是这样的。我在设备上部署了一款智能助理（名叫OpenClaw），平日里协助我撰写内容、检索信息、管理行程，相当可靠。唯一的麻烦：只要电脑重新启动，它就消失无踪。照理说，我设置了开机自动运行——好比安装了定时投食器，按时出粮。可每次开机
AI Agent从概念迈向实战——2026年企业聚焦的核心议题已转向如何高效运用
2024年，企业开会探讨AI，话题一般是"我们要不要试试大模型？"到了2025年，变成"我们该选哪个大模型？"而2026年，这个问题已经没人再提了。现在企业讨论的是：“我们的采购审批流程，能不能用Agent自动跑通？”“客服团队30人，能不能用3个Agent+5人重新设计？”“销售预测这个活儿，Agent能做到什么程度？”Gartner 2026年Q1报告显示，全球企业AI决策中，"是否采用AI"的议题占比从2023年的67%降至12%，而"如何部署
2026年AI副业新风口：单人运营亚马逊月赚五万美金，这五大智能赚钱策略鲜为人知
作者：果壳AI | 2026年6月19日先揭露一个残酷现实：2026年上半年，已有超过12万中国卖家借助AI工具在亚马逊平台上月入过万。而你还在犹豫“现在开始跨境电商是否太迟了”？错了。不是时机问题，而是你的方法不对。2026年，AI与跨境电商结合已成为普通人最后的黄金致富赛道。原因何在？三点核心逻辑：首先，ChatGPT-6、Claude 4等先进模型的商业化，让单人完成团队工作量成为现实；其次，亚马逊全球活跃买家突破35亿，新兴市场（中东、拉美、东南亚）红利涌现；最后，AI工具链完善，选品、撰写Lis
AI工作流正在从概念走向落地
当前AI领域最值得关注的核心趋势，并非某个模型的性能评分，而是"AI技术逐步融入实际业务流程"。Codex正尝试将演示操作转化为可重复使用的工作流，Google AMIE从单次诊断向慢性病管理延伸，Kimi K2.7 Code持续聚焦长周期编程代理。与此同时，Cursor将编程代理推入长期自动化循环，indium供应链也向我们揭示：AI一旦进入生产环境，工作流程、运营成本和基础设施将成为企业竞争的关键要素。OpenAI在6月18日的Codex更新日志中发布了Codex app 26.616版本，新增mac
AI协同工作流：告别手动搬运时代
你每天同时使用Claude和Codex，本来承诺要组成稳固的铁三角，没多久，你就变成了它们之间的连接线。这边刚生成内容，你复制，切换窗口，粘贴过去，等它处理完，再复制回来。一整天，两个全球最智能的大脑在工作，最辛苦、最容易出问题的环节，偏偏是你这双手。我厌倦了，所以让它们自己交接。晚上我休息，它们继续自己干，一个创作一个挑剔，互相唤醒，反复争论，争论一整夜。我早上起来，任务就完成了。这套方法我做成一个公开的技能，克隆下来就能使用。两个21世纪的硅基天才，带宽上限却是碳基的重复操作，现在全世界都在担忧AI不
循环工程：AI编码智能体的新范式解析
循环工程通过基于目标的自动化取代了手动提示。本文将介绍循环的概念、工作原理及其在AI工作流中的应用场景。人们对AI生产力的理解正在变化。早期的工作流很简单：写提示词、获取回答、复制到有用之处。但这种模式存在瓶颈。任何需要多步骤、现实反馈或迭代优化的任务，单次提示很快就会失效。循环工程（Loop Engineering）应运而生。它是一种设计AI系统的实践——系统不仅响应一次，而是执行动作、观察结果、决定下一步，然后重复，直到目标达成。它是当今所有严肃AI编码智能体的基础架构，从Claude Code到定制
AI Agent实战指南：AI自动执行任务,省心省力
2026年上半年，科技领域最火的关键词不再是"大模型"，而是"Agent"。如果对这个概念还不太了解，用一句话解释：ChatGPT的模式是"你问它答"，而Agent则是"你下达指令，它自动完成全部流程"。举一个亲身经历的例子：上个月我利用Agent构建了一套自动化竞品监测系统。每天早晨9点整，系统自动访问我预设的5个竞争对手网站、采集最新动态、AI解读数据变化、整理成简报、推送至我的钉钉。整个流程我无需操作任何步骤。之前这类系统需要开发团队耗费两周时间，如今一个人配合AI Agent，一个下午就能搞定。本
人工智能与蜂窝煤的时空对话
戴 逖 明眼人一看便知，这是两个截然不同、毫不相干的事物。不少年轻人恐怕早已不晓得"蜂窝煤"为何物？又怎会与AI产生关联？请容我细细道来。 蜂窝煤乃是上世纪五六十年代，城镇百姓生火做饭、御寒取暖的炉具所燃烧的煤炭制品，为便于使用而制成直径约15厘米、高度约15厘米的圆柱形饼状，内部规则排列着12个孔洞，以确保燃烧充分、经济便捷，几乎是每家每户的必备之物。其制作需借助专用钢模，将掺水调匀的煤粉填入，再以人力挥锤夯实。一般四五口人的家庭，每日消耗至少4块以上。因此，各家门外常堆放着数以百计的煤饼以备使用。煤饼
巧用AI打破低效循环，释放工作潜能
今天实在忍不住分享一件让我超级兴奋的事！ 困扰我和代工伙伴许久的麻烦问题，今天终于完美攻克了。 这个任务是工厂每个月雷打不动的常规事项，规则繁琐、环节琐碎，以往始终未能发现恰当手段优化，每次执行都大幅拖累整体效率。 以前纯手工执行有多痛苦？ 整个流程至少得耗费2天，每天高强度集中10多个小时，期间容不得半点干扰，一旦打断便得从头复查返工。 每月重复一轮，不仅浪费极多人工精力，长久以往员工心理状态也极度疲惫，堪称折磨。 这个心病我挂念许久，总想加以改善，却迟迟未找到切入契机。 直到今日，利用扣子AI理顺全部
AI赛道暗藏涨价潮，这一细分环节正被重估
大家好，我是小林等秋。今天这条笔记，想跟大家梳理一个AI硬件里面正在扩散的细分方向：MPO高密度光纤连接器。最近市场对AI硬件的关注，已经不只是GPU、服务器、PCB这些主线了，资金也开始往更细的环节里面挖。MPO就是其中一个典型方向。简单理解，过去MPO更多被市场看成光模块的配套“网线”，价值量不高，存在感也不强。但现在不一样了，AI数据中心的带宽需求越来越高，光模块从800G、1.6T继续往3.2T、6.4T升级，单纯依靠单通道速率提升已经越来越难。所以产业趋势开始发生变化：不只是提高单通道速度，而是
AI概念场｜循环工程：超越提示词，构建AI的自运转机制
本期概念“Loop Engineering”从写提示词，转向设计能自己提示、执行、验证和停止的 AI 工作循环QincAI沁菜想象你招了个手脚勤快但业务生疏的新人：起初你事无巨细地布置任务（此即提示词工程），随后你发现更高效的做法是制定一套规范、验收标准、操作边界，让他自行试错、自我校验，直至活计达标。将单次对话，演进为可控的闭环系统循环工程，英文称 Loop Engineering。它并非某项具体产品，亦非某种模型功能，而是一种规划可调用工具的 AI 助手（agent）工作流的方法论。这一理念近期由 A
AI智能体实战：普通人如何实现年收入千万
我是AI懂队长，深耕AI商业化落地7年。先说最直白的结果：我依托Codex搭建6套自动化AI智能体，如今稳健年入千万。但我接触过上万圈内同行、大厂职场人，发现一个很残酷的真相：99%的人每天都在用免费豆包、GPT，却始终赚不到一分钱。过去15年互联网四轮红利，底层逻辑从未改变：SEO、自媒体私域、短视频流量，每一轮红利，从来不是工具本身赚钱，而是看懂工具底层逻辑的人，提前搭建自动化流程。2026年，AI行业已经走完内容提效的初级阶段，正式进入AI智能体自动化商业阶段。这里给大家做一个客观且直白的能力区分，
智能焊匠重塑海洋装备制造
新华网天津6月19日电（记者 吴轶楠）一座现代化‘智能工厂’如何打造超大型海洋工程装备？2026年‘活力中国调研行’记者团近日走进海油工程天津智能制造基地，实地探访智能‘钢铁裁缝’如何为重型海洋工程构件完成高精度焊接。 6月16日，工作人员在海油工程天津智能制造基地观察机器人焊接情况。新华网记者 吴轶楠摄 ‘以前焊这一道口，4个经验丰富的老师傅同时作业，起码要忙两天。现在有了这个‘钢铁裁缝’，只需要一个人一天就能完成，质量还更高。’海油工程天津智能制造基地结构制管作业部副经理王超，指着钢管接缝处频频亮起的
人工智能演进之路：何时会超越人类能力？
1. 任务执行层面：变革已然启动，步伐将持续加快 在接下来的5至15年间，诸多规则清晰、数据充裕的认知与体力劳动（如初级编程、语言翻译、数据处理、部分驾驶操作、仓储分拣等）将深度融入AI应用。这更类似于工具的迭代升级——恰如吊车取代了人力搬运，但并非"取代人类"本身。2. 职业结构层面：约2035至2050年间将迎来重大调整 多家研究机构预测，到本世纪中期，现存约30%至50%的职业内容可能被AI自动化取代。然而历史规律表明，旧的职业类型消亡的同时会催生全新的职业机会。更可能出现的局面并非"全面替代"，而