AI短剧爆发背后：95%是机器造，入局是抄底还是接盘？
2026年一季度，短剧市场迎来爆发性增长：共有12.8万部新作上线，其中高达95%的作品都有AI深度参与制作。这个惊人的数字背后，却隐藏着更耐人寻味的行业真相：一方面，头部公司斩获亿元融资，AI工具赛道单笔融资纪录被刷新，资本狂热不减；但另一方面，大量AI短剧的完播率和用户互动数据却在持续下滑，泡沫隐现。是资本的狂欢，还是市场的冷静？在这波AI短剧浪潮中，普通人选择此刻入局，究竟是能抓住历史性红利，还是一不小心沦为“接盘侠”？当前AI短剧市场正处于一个剧烈分化的“泡沫化”阶段。一方面，是供给侧的爆炸式增长
降本增效的悖论：最终方案是雇佣人类
降本增效的悖论：最终方案是雇佣人类 绕了一大圈，兜兜转转又回到原点。 本以为引入AI能提升效率，结果最优解竟然是再招一批员工。 这个梗听起来像个玩笑，细品之下却满是苦涩。 在老板眼中，我们或许还不如服务器那点电费值钱。 即便将来算力成本下降又怎样？ 技术更迭永无止境，总能找到新的理由来削减人力。 懒得猜测下一个版本会如何演变。 既然已经这样了，就随遇而安吧。 我就在这平凡的岗位上得过且过。 默默等待属于打工人的那份"毕业礼物"。绕了一大圈，兜兜转转又回到原点。 本以为引入AI能提升效率，结果最优解竟然是再
AI重塑学习：从效率提升到方式变革
AI真正带来的转变，并非单纯提升学习效率，而是彻底改变了学习模式。许多人以为AI的最大贡献在于编写代码、撰写文章或制作演示文稿。然而，过去几个月的体验让我意识到，变化的核心不在于效率，而在于学习过程的革新。以往，掌握一项新技能通常需要阅读书籍、观看视频、整理笔记，随后才开始动手实践。尽管知识获取变得愈发便捷，但最大的障碍始终存在：你无法确定自己是否真正领会了内容。AI出现后，我发现学习变成了一个持续迭代的闭环系统。① 设定明确目标不要问：“我该学什么？”而要问：“我想解决哪些问题？”目标越具体，学习效果越
AI智能体初探：重燃职业价值之光
今年三月，圈内掀起一阵火热的“养龙虾”AI智能体风潮，我全程旁观，没有跟风参与，当时心里还隐隐有些落差，觉得自己跟不上最新的技术浪潮，被时代的节奏落在了后面。直到五月，和几位深耕软件行业的老友小聚，一番交谈彻底刷新了我的认知。大家不约而同地提到了行业的颠覆性变化：去年的软件开发，还是人为主、AI为辅；但进入今年，已然彻底迭代为AI为主、人为辅。这种变化，催生了两种截然不同的心境。普通程序员大多深陷焦虑，清晰感受到被AI替代的危机；可反观软件企业的老板们，个个格外兴奋。AI的普及大幅降低了人力成本，小团队就
AI时代更需挑灯夜战
AI时代更需挑灯夜战 深夜埋首书案，将新技术的脉络拆解消化、融于笔尖的那份坚持——并非担忧被人工智能取代，而是清醒地借助AI实现自我迭代，在暖黄的台灯下，以笔记为舟，搭建通往未来的对话之桥。 作者提示: 个人观点，仅供参考 江苏 , 1小时前 ,深夜埋首书案，将新技术的脉络拆解消化、融于笔尖的那份坚持——并非担忧被人工智能取代，而是清醒地借助AI实现自我迭代，在暖黄的台灯下，以笔记为舟，搭建通往未来的对话之桥。喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0确定喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0确定喜欢作者其它金额¥最低赞
AI智能体浪潮：淘汰你的不是技术，而是机械重复的思维
如今，AI智能体迎来全面兴起，智慧工具如自动化办公、智能回顾、批量操作、内容创作等深度融入职场环境。网络上充斥着“AI替代人力”“职场即将崩盘”的恐慌言论，多数人视AI为职业对手，担忧技术迭代夺走自己的岗位。但这只是最表面的认知陷阱。审视每一轮科技变革中的职场洗牌，真正淘汰从业者的绝非AI技术，而是僵化的工作思路与单调的重复劳动模式。AI的推广并非裁员利器，而是职场筛选机制，剔除惰性循环，迫使职场人提升能力。一、AI颠覆的从来不是职位，而是低效重复的操作方式许多人陷入思维误区，以为AI普及会大规模取代工作
物理AI与人形机器人：科技新主线已现
物理AI，简言之就是为AI赋予实体，使其脱离虚拟界面，进入真实世界，自主感知环境、独立思考并完成实际操作。它不再是仅能对话的屏幕大脑，而是能理解并运用重力、摩擦、惯性等物理规律，精准执行任务的智能体。推动这一变革的核心载体，正是人形机器人。为何人形机器人是物理AI的关键载体？因其配备机械臂、关节与传感器等硬件，可高效完成抓取、搬运、装配等高频实体任务。目前，在工厂、仓储等标准化场景中，已形成具备量产能力的盈利模式。更重要的是，机器人构建了‘仿真平台—世界模型—具身控制器—边缘算力’的完整产业链闭环，实现‘
AI的自我迭代之路
九行提示词，如何教会 AI 自我进化？2026年5月，OpenAI 工程师 Vaibhav Srivastav——圈内称他为 VB——在 X 上发布了一条推文。内容是一段提示词，英文，九行："Look through our recent sessions and identify repetitive workflows or requests. For things I'm manually doing, suggest: 1. If it's a reusable workf
AI双轨时代：管控与自由的文明制衡
2026年6月，人工智能领域发生一场震动全球的事件：Anthropic解禁封存两个月的顶级模型，发布面向公众的Claude Fable 5与仅限机构使用的Claude Mythos 5。二者共享底层架构，却截然分立权限体系——前者设严控安全屏障服务大众，后者开放原生智能能力，仅对可信科研开放。然而这场备受瞩目的发布仅维持三天，即被美国商务部以国家安全为由全球下架，成为AI史上最具象征性的短暂技术亮相。 这场“开放—叫停”风暴，远非企业合规调整，而是人类AI发展进入新阶段的分水岭。它赤裸暴露了核心矛盾：顶级
人工智能：自我升级的利器
用AI来学习，我向来认为是无稽之谈内心存有求知的意念，骑车时都会因思考问题而撞到树上——没错，我学习效率最高时便是如此；不愿学时，即便母亲下班赶到校门口堵我，也拦不住我逃离书本的躁动心——没错，我学习最差劲时便是这般！人工智能带来的是便利，然而没人会仅仅因为便利就去做一件心不甘情不愿的事，哪怕有人督促，哪怕他自己也觉得"该做"。因此借助AI学习，必须是心中先明了学习的意义才能奏效，即便尚未达到知行合一，即便需要强逼自己坐定，需要不断将思绪从纷杂的念头中拉回。诚然，我已踏上重拾学习状态的征途，虽略有波折，但
四步构建AI驱动的企业经营体系
过去一年，我们接触了众多企业。大家都明白AI至关重要。也清楚未来必须接纳AI。但真正落地时，却处处碰壁。有人购置了大量AI工具。有人组织员工学习AI技术。有人甚至投入了可观预算。最终却发现，企业运营并无显著改善。为何如此？因为多数企业误将AI落地等同于‘采购工具’。而真正的AI落地，是一场经营范式的革新。在锦囊妙计看来，构建AI经营系统无需一步登天，而应循序渐进，分四步推进。第一步：精准识别企业核心痛点不少老板一上来就问：“该买哪个AI工具？”但这并非起点。真正该问的是：当前企业最棘手的经营问题是什么？是
AI早讯：循环工程新突破，团队72小时耗3亿Token驱动AI自主编程
先分享一件真实案例。 某程序员团队，放手让AI独立编写了72小时代码，耗费超过3亿个Token（这大约相当于AI阅读上万本书籍的文本量），并重新构建了100个后端接口（接口可理解为不同软件之间沟通的“连接器”）。 成果如何？核心流程全部畅通，底层框架完成翻新。 这并非虚构故事，而是2026年7月在深圳同盟圆桌研讨会上呈现的实际案例。李福春团队运用一种名为“循环工程”的策略，使AI如自动驾驶般编写代码——人类无需紧盯，AI自主作业。 本文就将这套方法详细拆解，为你透彻说明。 01 循环工程是什么？一语道明
AI技能打造与优化指南
接着上回内容，今天来聊聊智能体平台的技能，下文提到的AI平台，没特别说明的话都是指QoderWork，我会尽量避开难懂的专业术语，让大家读起来更轻松。 先讲讲如何新建技能。目前市面上大多数智能体平台都支持自定义技能，通常有三种途径： 1.直接在平台内置的技能商店里安装现成的； 2.从GitHub、Gitee这类开源网站下载他人开发的技能，再导入平台； 3.通过与AI对话交流，逐步让它帮你定制专属技能。 这篇主要讲第三种，借助对话来生成技能。平时工作中总有不少重复性任务，比如每月整理报表、每周编写周报，还有
让AI替你驾驭量化交易
ssquant框架现已迭代至0.4.6版本，回测性能获得显著优化，新增了主力合约映射以及前后复权功能。回测结果更加贴近真实场景，实盘交易与simnow模拟环境均已稳定运行。尤为关键的是我们推出了ssquant-agent工具库，将整套框架及该库一并交付给AI掌控，借助cli指令即可实现一语即达、流畅自如的操作体验。ssquant框架内置的ai agentweb属于loop架构，具备自动化回测、策略迭代与bug排查能力。此前因回测速度受限导致整体效率偏低，本轮升级后表现相当出色，值得亲自尝试，唯独token
智能时代的新型经济形态：深度经济的框架与演进方向
-导语-在当前这轮科技革命中，以人工智能为根基的数智技术发展速度已大幅超越前两次工业革命的技术演进节奏，其应用范围呈现出前所未有的变革性特征，正成为推动全球科技创新、产业体系重构和经济高质量发展的关键技术力量。人工智能作为模拟、扩展并深化人类智能的前沿技术，凭借其卓越的技术普适性、自主进化性和全面渗透力，正从根本上改变企业的运作模式、产业的演进路线以及宏观经济的成长轨迹。这场技术变革的核心在于，人工智能借助算法模型对海量信息进行智能化处理和深度挖掘，为经济系统注入敏锐的感知、精准的决策和持续的优化能力，从