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以下是 AI产品相关的文章

2026-10-21
置顶 AI 写代码越来越爽，但程序员可能越来越废了最近发现一个挺有意思的现象：AI 越来越会写代码了，但有些程序员反而越来越不会写代码了。以前写一个功能，得自己想逻辑、查文档、写代码、调 Bug。现在不一样了。需求往 AI 里一扔，代码就出来了。运行一下，没报错，搞定！整个过程可能只需要几分钟。不得不说，是真的爽。但问题也来了：代码是写出来了
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2026-10-18
置顶那些藏在AI应用工具里的「专家」，到底能帮我们干什么？很多AI应用工具的左侧边栏，都有一个写着「专家」的按钮。但很多人装完后，每次看到它都小心翼翼地绕着走。大家心里的OS通常是：“这里面到底是干啥的？”、“我该跟它聊什么？”、“万一点错了会不会把我的账号或项目搞乱？” 别慌！这东西根本弄不坏。想要玩转它，你只需要弄懂一件事：在AI的世界里，“专家”和
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2026-10-16
置顶 AI 玩不好？别怪工具，是你给它定的规矩有问题！使用 AI 越久，我越确信一句话：工具能发挥多大本事，全看用它的人脑子清不清晰。之前总听人吐槽：“某某 AI工具太难用了，总出错！”可等我凑过去仔细一瞧，十个里有八个都不是工具的问题，而是用的人方法不对。模型本身从来不是瓶颈，真正的瓶颈，是你给它瞎定规矩。今天把这几年的“踩坑实录”打包成 8 条
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2026-09-28
置顶 AI 现状：哪怕只回答一个“是”或“否”，大模型背后的“算力”也一点没省假设你问 Claude 或 ChatGPT：“这笔交易看起来像诈骗吗？” 它可能会回答：“结合这位客户过去的交易记录来看，这笔交易似乎并不存在明显的欺诈迹象。” 但很多程序真正需要的，其实只是：“否。” 你当然可以要求模型“只回答一个词”。这样一来，长句子确实没了，生成的 token 也少了。但模型
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- AI产品
- 智能体
2026-09-18
置顶基于“行为评估”准则评估智能体(二)：别只看结果，还要看它“怎么做” 六、最麻烦的一点：Agent 每次运行的结果可能不一样传统自动化测试比较简单。比如： assert result == expected 同样的代码跑 100 次，结果通常都一样。但 LLM Agent 不一样。即使下面这些条件完全相同： Mo
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- 每日新品
- AI产品
2026-09-13
置顶从产品角度：拆解WorkBuddy 功能 WorkBuddy 里的“连接器、技能、专家、专家团、灵感”，第一次看确实很容易混在一起。其实不用把它们想得太复杂。用一句话概括：连接器负责“接工具”，技能负责“教方法”，专家负责“定角色”，专家团负责“多人协作”，灵感负责“抄成熟方案”。理解了这句话，WorkBuddy 整套产品结构基本就清
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2026-08-27
置顶从“听得懂”到“干得了”：工业大模型落地工厂的三层进化路线过去几年，大模型很火。但到了制造业，一个现实问题始终绕不开：会聊天的AI，真的能开机器、查故障、调参数、排产线吗？答案是，单靠一个大模型很难。工业现场和普通的聊天场景完全不同。一条生产线可能涉及设备说明书、工艺文件、传感器数据、机器视觉图像，以及MES、WMS、SCADA、PLC等各种系统。大模
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2026-08-22
置顶 AI让一个人像一家公司，但没让普通人突然变成老板月薪 10000 就想辞职搞“一人公司”？听我一句劝昨天，一个刚毕业的小伙子找我吐苦水。他现在月薪 10000。他说：“大佬，打工没啥意思，顶天了也就一个月拿 3 万。我想辞职干‘一人公司’，现在 AI 这么火，我自己一个人就能创业！” 类似的话，我最近听过太多次了。自从 AI 火了之后，大
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- AI产品
2026-08-08
置顶从“能上传”到“该不该给”：AI 工具的数据边界要严格把控前端时间，有个小伙伴问我：“公众号文章、标书这些东西，是不是都可以直接丢给 AI，让它帮忙处理？” 刚听到这个问题，我觉得挺常见。现在大家写文章、改材料、做总结，第一反应就是找 AI，确实能省不少时间。但继续聊了几句，我才发现，事情没那么简单。他已经把公司一整份标书上传给 AI 了。而这份标书
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- RAG
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- 智能体
2026-07-30
置顶 AI写代码，真的能做出“能用”的产品吗？以前，程序员开发功能，基本都是自己一行一行写代码。现在，很多时候不用这么干了，而是直接跟 AI 说需求。比如：“帮我做一个日历，要显示农历，还能左右滑动切换月份。”“把这份销售数据做成一个深色风格的数据看板。”“这个页面手机上看太挤了，帮我重新调整一下布局。” AI收到这些要求后，就会开始写代码、
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