科大讯飞发布智能招采助手"招采Claw"，赋能企业招采数智化升级
今年2月，国家发展改革委等八部门联合印发《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》，为推动人工智能在招投标全流程深度应用提供指引，推动行业智能化、规范化发展。随着企业招采数智化转型进入深水区，通用 AI 助手难以适配招采专业场景，传统招采系统缺乏智能决策能力，市场亟需真正懂招采、能落地、可提效的企业级智能招采助手。在政策指引与市场需求双轮驱动下，科大讯飞凭借在智能招采领域的深厚业务沉淀与标杆案例积累，推出“省力合规”的企业级招采助手——招采Claw，深度融合AstronClaw、SkillHub
微软与施耐德携手推进AI赋能氢能产业升级
你或许不会想到，一家法国能源科技巨头会与一家美国软件巨头在氢能生产和工业脱碳领域携手合作。但在2026年4月9日，施耐德电气与微软却出人意料地宣布：双方将联手，通过基于人工智能的开放软件定义自动化技术，推动复杂工业体系的现代化升级。这一合作的核心目标直指绿色氢能，并致力于提升工业工厂的效率。工业能效新联盟可以把它看作强强联合的典范——施耐德电气带来了数十年来在电气化、自动化和能源管理领域的深厚积累，而微软则展现了其在云服务、人工智能技术和数字化应用方面的强大实力。据FuelCellsWorks报道，双方正
智启新程 龙虾来助力 | 公司AI学习交流活动
为加快推动企业数字化转型进程，深入研究人工智能在国际货运代理工作场景中的实际运用，提高全体员工的工作效能与服务水准，综合管理部组织的AI探索——QClaw（亦称"龙虾"）内部学习交流活动于近期圆满开展。此次活动由综合管理部牵头，全体员工通过自主学习与互动研讨的方式参与其中。▲ AI数字助手首先，大家熟悉了QClaw（亦称"龙虾"）名称的来源，系统掌握了QClaw不仅是一类人工智能工具，更是拥有独立思考、规划、执行与交付能力的数字工作者，宛如一位全天候待命的全能助手。相较于传统人工智能应用，QClaw具备以
AI资讯【2026-04-15】Claude Code上线Routines功能实现任务自动化
今日要点精选工具1. Claude推出Code Routines，支持自动化工作流程精选工具2. Chrome推出Skills功能，AI提示词一键复用融资动态3. OpenAI 8520亿美元估值遭投资者质疑开源项目4. 开源项目LangAlpha：面向金融的Claude Code行业政策5. OpenAI发布网络防御可信访问计划研究论文6. 论文：面向ML研究的自主长周期工程精选工具Anthropic在其Claude Code平台上线Routines功能，允许用户将重复性AI任务自动化为可复用的工作流程
AI前沿快讯：安全模型与编码代理新突破
更新时点：2026-04-15 09:25（北京时间）OpenAI 发布专为合规网络安全领域打造的 GPT-5.4-Cyber 模型，具备深度漏洞挖掘、恶意软件剖析及二进制逆向工程能力。官方特别强调将借助严格的身份核验等客观标准来管控使用权限，这标志着高端安全模型正迈向"能力强化与准入严控"并行的新阶段。Claude Code 上线云原生自动化功能，支持开发者将仓库作业与连接器流程封装为定时或事件驱动型任务，即使 Mac 设备离线亦可如期运行。此举清晰传递出一个信号：AI 编程助手正从"交互式协作"向"自
HermesAgent驱动智能研发新范式：全流程自动化实践
Hermes Agent作为AI驱动研发的"核心枢纽"，更是我们用来释放生产力、保障软件品质的关键"引擎"，一旦项目中存在复杂任务需求，系统都会全力调用技能库精准执行！例如在需求分析阶段，Hermes主动检索，凭借持久记忆层与源码知识库的深厚积累，在业务理解方面迅速超越初级工程师，高效输出了结构化的需求文档。然而AI的深度介入让传统开发模式产生了质疑，于是通过"需求确认"、"设计确认"和"UAT验收"这一系列人工介入机制对AI的自主权限进行了约束，有效遏制了盲目自动化、黑盒化决策及不可控风险等问题，导致A
Refly.AI智能工作流平台
软件介绍释放创作力，让工作自动流淌：Refly.AI 智能工作流平台还在为重复繁琐的创作任务头疼？剪辑、排版、数据收集、多平台发布... 这些 “必要劳动” 是否挤占了宝贵的灵感时间？现在，有一个新工具，正致力于解决创作者的这些痛点 —— 它就是 Refly.AI。Refly.AI 是什么？简单说，它是世界上第一个 Vibe 工作流平台。它的目标是：将你独特的想法和经验，打包成可自动化执行、可分享、甚至能变现的智能工作流，让人类的智慧真正 “流淌” 起来，转化为生产力。它能为你做什么？解放双手，自动化 9
AI优先究竟意味着什么
借助人工智能，曾经需要两个月才能完成的功能，现在可以在提出需求的当天就完成开发并进行AB测试，当晚就能迭代出更优版本。之所以能如此高效，是因为我们的工作流程深度融入了人工智能，从需求分析到开发实现，从测试验证到部署上线的每个环节都发生了根本性转变。如今研发团队的使命已不再是单纯编写代码，而是让人工智能高效地产出有价值的成果。因此即便出现问题时，也无需绞尽脑汁寻找更好的解决方案，而是思考如何让人工智能快速识别并修复问题。但这就叫AI优先吗？可以说是吧。每天上班打开Codex、Claude Code，开会讨论
智能数字化转型：助力门店效能跃升
所属业务：AI 与数字员工构建涵盖运营、技术、业务、管理全维度的数字员工矩阵，为企业整体业务流程注入 AI 动能，实现系统集成、工作流智能化，同时依托 AI 训练体系打造行业品牌认知。包才道通全球化产业集团聚焦包装材料领域，围绕包装材料跨境出海全链条服务，以产业、科技、金融融合构建完整生态体系。核心业务覆盖六大版块，为 B 端用户带来一站式服务体验。🎯 包你有才，增长有道
AI应用四大层级深度解析,九成人仍在初始阶段徘徊
你是否仍把AI当作“高级搜索引擎”使用？查资料、写邮件、制作PPT，用得津津有味，却始终觉得未能挖掘AI的真正潜能？忙碌许久，效率提升有限，还常感觉自己未能掌握要领。并非AI能力不足，而是你尚未触及AI应用的高阶玩法。从简单问答到全流程自动化，AI的四层能力，才是普通职场人实现突破的关键抓手。日常浏览国内外技术社区，与同行交流AI落地实践，并研读大量一线从业者的实操经验，我愈发清晰地感受到一个行业趋势：当前的AI应用，早已形成明确的层级划分。身边大多数人，还停留在最基础的第一层止步不前，而真正能够拉开职场
感受AI购物的便捷与乐趣
感受AI购物的便捷与乐趣 场景：批量采购芒果视频卡券账号，从订单中提取卡密 局限：纯手工操作，平台每次仅支持下单一次，且卡密需逐条手动复制（部分平台支持API对接发货） AI方案：AI自动开启网页，我扫码完成登录，AI依次完成下单流程，最终将密码整理成表格保存至本地。 MCP/SKILL工具： 1. playwright(MCP)：控制浏览器完成购买操作 2. xlsx(SKILL)：将卡密数据写入本地表格场景：批量采购芒果视频卡券账号，从订单中提取卡密 局限：纯手工操作，平台每次仅支持下单一次，且卡密需
2026年AI代理的真相：淘汰你的并非AI本身，也非善用AI者
这种心态非常常见。许多人内心的真实想法是：‘我的工作具备门槛和技术含量，需要与人沟通协作，AI无法替代我。’事实果真如此吗？让我们回顾近期科技领域发生的一系列引人深思的真实案例。首先关注来自市场的公开信息。2026年初，部分领先互联网公司围绕‘全面拥抱AI’进行的组织架构调整引发了广泛讨论。有报道指出，由于AI工具的深度应用，部分业务线实现了流程自动化与效率提升，进而促使外包岗位与合作模式提前优化。游戏设计、前端开发、测试支持、通用客服等标准化程度较高的职位，正经历着工具升级带来的职能转变。尽管相关企业随
TikTok高效获客秘籍:AI内容矩阵+AI精准截流+AI智能投放,让流量变订单
做TikTok外贸,你是不是也卡在这三关?没流量:视频发出去,播放量不过500,评论区全是"nice""first",一个问价的都没有流量不精准:好不容易爆了一条,来的全是泛粉,问完价格就消失接不住:有客户了,一个人同时回几十条消息,回完这个忘了那个,半夜订单全错过别慌。真正的头部玩家,早已不用"人肉模式"。他们用三大引擎——AI内容矩阵、AI精准截流、AI智能投放,把TikTok变成24小时自动获客系统。核心逻辑:客户主动搜,你排前面。通过矩阵发布,覆盖所有关键词,让客户无论搜什么,都能看到你的品牌。本
人工智能赋能培训
【最终目标】人工智能的终极形态是融入日常，如同如今无人再刻意强调智能手机，它已化为寻常的手机。我们的目标是成为那个让AI隐于无形的人，而非仅仅停留在使用层面。真正从AI中获益者往往悄无声息。谋事以密，方能成之！【个人宣言】我本质上是一名独立开发者，对开源技术充满热忱。课程名称《与AI协同进化》首日：核心概念协同学 - 破除固有认知单人企业 - 切实掌握运用AI创造收益省力或省时 = 节约成本 = 创造利润AI基础 - 理解AI的本质思维重塑 - 学会与AI协作长文档处理技巧实践练习次日：多模态交互AI的视
AI热潮下的冷思考：先夯实工程基础再谈智能化
近期有看法认为，激进推行「AI优先」策略可能事与愿违。多数企业仅将AI模块嵌入既有流程，使产品经理提需求、程序员写代码的效率稍有提升，但这本质上仍属于「AI辅助」范畴。当AI能在两小时内搞定开发，而人工规划需数周、测试需三天时，人力反而成为制约因素。真正的突破口在于「软件工程优先」。若想充分释放AI潜力，必须筑牢自动化测试、持续集成部署流水线以及监控告警体系这些根基。若缺乏全自动回归测试和一键回滚能力，AI产出的代码越多，系统崩塌的风险就越高，最终仍需人力逐个补救，效率根本无法提升。另外，场景适配同样关键