AI代写接单实操指南（附工具清单）
今天分享第二个赛道：AI代写。这个领域的优势在于：然而，网络上许多文章将"AI代写"描绘成"轻松赚钱"——而本文将只提供真实信息。许多人误以为AI代写仅仅是：打开ChatGPT → 输入"帮我写一篇XXX" → 复制粘贴 → 收钱其实不然。AI代写的核心在于：你理解客户需求 → 利用AI提升效率 → 你负责交付质量AI能为你提供帮助：AI无法独立完成：因此，AI代写的关键能力在于"理解需求"，而非仅仅"会使用AI"。新手建议从
AI泡沫是否破灭的多维解析
近期市场经历显著震荡，尤其以AI主题为核心的科技板块调整尤为猛烈，许多上半年表现亮眼的公司股价自高点回落超过30%，部分甚至跌幅逾50%。这种剧烈回调不禁引发市场猜测：AI泡沫是否已破裂？我们可以从以下几个关键维度进行动态观察与分析。一、需求层面首先关注实际调用量，其次考察付费意愿。若两者均显著提升，但主要集中在B端及高附加值的科技与金融领域，而缺乏C端支撑，则难以持续。单位Token成本下降虽削弱了收入转化效率，但高昂的Token价格恰恰反映算力紧缺，中国模型的调用量因此实现反超。二、现金流状况由于To
AI医疗设备质量体系的设计与实施策略
引言伴随人工智能技术的快速进步，AI医疗器械（Artificial Intelligence Medical Device, AIMD）在疾病预防筛查、辅助诊疗、临床干预及康复管理等多个医疗环节显示出巨大的实用价值，逐渐成为驱动智能医疗发展的核心引擎。近几年，全球范围内已有数款AI医疗器械获得上市许可，这标志着该技术正从实验室探索阶段加速走向实际临床应用。然而，作为一种融合了算法、数据与软件的复合型医疗产品，AI医疗器械在开发、制造和应用的整个生命周期中，要应对风险辨识不全、数据品质管控难、算法透明度低、
AI自主设计课程，赋能彭州企业
7月10日，彭州市民营经济发展促进中心携手濛江集团与彭州市工商联（商会），于彭客空间共同举办了以“AI赋能企业——从客户需求到专业交付”为主题的实战特训。50余位企业家及业务骨干全程参与，从上午10点坚守至下午5点，全场无一人离场。需求源自实地走访，课程专为解决企业痛点而生。此次活动并非凭空策划。工商联在深入企业走访中，收集到了企业家们的真实反馈：尽管大家都在接触AI，但大多仅限于零散使用，不成体系。虽然深知AI的潜力，却苦于不知如何将其有效融入业务流程。正基于此共识，三方迅速达成合作：民促中心搭建交流平
AI让原型立等可取，但产品经理的核心挑战才刚开始
最近圈内热议AI对程序员工作的冲击，但产品经理群体似乎被讨论得少一些。这段时间结合自己团队管理、产品设计和使用AI工具的实践，我越来越清晰地感受到：产品经理的工作同样被AI深刻改变着。AI确实提升了产品设计环节的效率，页面、原型、演示版本都能快速产出。可问题在于，产出之后这个需求究竟有没有价值、产品该面向哪些用户、哪些结果可以信赖，反而成了更加棘手的课题。过去产品经理想把一个复杂需求阐述清楚，其实相当困难：口头表达太模糊，流程图只能呈现大致框架。即使完整讲述了，业务方也很难立即理解；真要做出可点击、可跳转
AI写码浪潮下：理清需求才是核心竞争力
「在AI写代码的浪潮下，真正匮乏的是把问题想透彻的本事」Karpathy的那段话，我是深夜熬夜刷资讯时刷到的。当时已是凌晨两点多，正打算闭眼入眠。结果就看到他发了一条动态，声称当下最火的编程语言既非Python，也不是Rust，而是自然语言。刚看到时，我起初没觉得有啥深意，可越琢磨越觉得震撼，导致我整晚都没睡着。说实话，我敲代码将近十年，却从未有哪句话能让我对自身饭碗生出一种难以言喻的危机感，直白点说，就是产生了动摇。这十年里我有个很深的体会，就是越往后做越发现，真正的难点从来不在于技术栈怎么挑，不在于高
智能医疗器械开发指南
医疗器械检测服务范围：注册测试、预检评估、改进优化生物相容性、产品寿命与包装验证、灭菌检测、动物实验电气安全评估、电磁兼容测试与优化材料物理特性、化学成分、生物性能检测半成品及成品性能验证、耐久性测试成分分析、配方重构故障分析......全国服务热线：400-818-0021联系客服微信anytesting001，每日推送医械新闻更多技术内容，请查阅：医械研发专题http://med.anytesting.com以下是主要内容：随着人工智能技术在医疗行业的深入应用，智能医疗器械已广泛用于临床诊断、健康监护
AI时代产品经理的新定位
第一章 · 产品思维入门若你觉得「产品经理」仅仅是负责产品、撰写需求或绘制原型——那么这篇内容正适合你。假设一个从未接触过产品管理的人问你「产品经理究竟是做什么的」，你会如何作答？如果你的回答是「负责产品」「编写需求」「绘制原型」——请继续阅读。· · ·误区一：产品经理 ≠ 项目经理项目经理关注「何时完成」，产品经理关注「做什么、为何做」。项目经理侧重流程，产品经理侧重价值。误区二：产品经理 ≠ 传话筒许多人误以为 PM 只是「老板讲 → 记下来 → 告知开发 → 交付」。若这就是你的工作，那你并非产品
AI平台交付工程师（深圳/广州）
工作地点：深圳/广州负责AI平台项目的全流程交付工作。明确项目范围，制定里程碑节点、时间表、依赖关系及交付计划。监控执行进度，主动识别和管理风险、问题、阻碍及升级事项。确保交付成果符合平台路线图和优先级设定。作为核心协调者，联动工程团队（前端/后端）、AI/ML团队以及风险/合规/治理团队。厘清模糊需求，将其转化为结构化、可测试的需求文档（用户故事/功能规范），并推动跨团队达成共识。主导敏捷交付管理：包括PI规划、迭代仪式、待办事项跟踪/优先级排序支持，以及交付汇报/流程优化。具备AI原生思维，运用AI驱
重塑产品流程：AI 赋能下的高效工作法
全文约 2112 字，阅读约需 10 分钟。撰于 2026.05.29。近数月来，我将人工智能深度整合进日常产品工作中。随着应用频次的提升，我对产品经理的作业模式及其边界有了全新的认知。特此与各位分享心得。回顾 AI 问世前，产品经理惯用的工作流大致如此：萌生业务构想，进行需求剖析，撰写 PRD 文档，绘制原型草图，随后移交设计师与开发团队，等待排期，开发结束后验收，若发现瑕疵则调整，调整后继续等待……一个创意从构思到可演示版本，周期往往漫长。引入 AI 至工作流后，我探索出了一套全新模式。新模式如下：产
AI编程无需标准模板
别再等待标准答案了，AI编程领域并不存在有人询问我：使用Claude Code编写代码时，SPEC应该如何撰写才算正确？不存在所谓的"唯一正确"。大型企业也在探索中，不要坐等他们许多人习惯于等待大厂发布最佳实践后再学习。这种做法在AI编程领域会让你落后一步。并非大厂能力不足，而是这门技术尚未成熟。Claude Code、Codex等工具仍在快速演进，没有人掌握完整解决方案。大公司资源丰富，可以进行更多实验，但起跑时间相同。等待他们的报告，你已经落后三个月了。SPEC只有一个评判准则SPEC质量好坏，仅有一
AI辅助硬件开发的实战教训
事情是这样的。最近一直忙着用AI做以前项目的重构，感兴趣可以看看之前几篇文章，A330飞机的滑梯线缆测试仪这个项目，其实2019年就有个老版本——一个旋钮开关式的硬件测试盒，手动转开关逐根测线。七年过去了，我想用ESP32做个自动化的版本。逻辑简单得不能再简单。说起来，v1.5的代码框架还是从另一个项目（inductor_meter，一个电感接近开关测试仪）迁移过来的。OLED显示、电池管理、卡尔曼滤波这些现成的代码框架直接搬过来用，但测量核心完全不同——一个是测电感变化，一个是测GPIO通断。我当时觉得
Cursor写代码改来改去总不对？试试这套工程化工作流
问题不在AI，在于你的提问方式。安装Compound Engineering插件后，你获得了一套完整的工程化流程——5个斜杠命令加1个持续审查机制，每个都针对日常开发中的痛点。场景：产品经理甩来一句"做个推荐系统"，你转身就问AI要代码。停。先用/ce-brainstorm讨论一轮。它问："推荐给哪些用户？新用户还是老用户？" 你答"都要"。它又问："冷启动怎么处理？没有行为数据时用什么备选策略？" 你愣了一下——这确实没考虑过。它一次只抛出一个问题，每个都戳在你逻辑最薄弱的地方。讨论完毕自动生成一份结构
人工智能专家
【职位需求】深入业务场景，挖掘需求痛点，明确AI应用方向配合各部门完成数据准备工作，推进系统升级改造，建立并完善质量保障与更新机制负责与外部AI技术供应商对接，掌控解决方案制定与项目实施过程作为AI团队技术专家，全面把控从需求到项目落地的完整流程【任职要求】本科及以上学历5年以上行业经验，1年以上AI产品经验（具有零售、商超、快消、美妆等相关行业背景者优先）。具备清晰的逻辑思维，能够从复杂的零售场景中提炼出标准化的操作流程，并将其转化为可执行的算法需求文档。沟通能力出色，能精准把握业务需求，学习能力强
AI时代B2B销售中不可替代的人为关键
问题根源何在？邮件撰写虽精妙，但发送行为本身就有误。客户并非不愿回应，而是感觉“又是一个AI推送模板”。信任尚未建立，效率却先行提升——这不是杠杆效应，而是支点错位的硬性撬动。因此本文不探讨“AI有多强大”，也不讨论“销售是否会被取代”。仅聚焦一个问题：在客户开发、需求分析、方案展示、谈判推进的全流程中，哪些环节AI可提供辅助，但决策与核心行动仍需人工执行？从业二十余载，以下三个阶段，AI确实无法胜任——凡AI介入者皆遭遇挫折。AI能做什么？它可扫描LinkedIn、财报、新闻，生成客户痛点列表。它能识别