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告别先开发后治理：Agent 驱动的数据质量一体化交付
引言对于开发者而言，离线数据开发中数据质量建设的核心挑战，从来不是“能否配置规则”，而是：质量规则能否像代码一样低成本、高可靠地融入研发交付全流程。当质量规则游离于开发链路之外，治理便退化为被动补救：SQL上线后补配质量规则、字段变更引发误报漏报、规则与代码版本脱节……最终导致规则越配越多，忙于补救的恶性循环。开发和治理割裂流程下的工程代价治理滞后：规则配置晚于数据上线，问题发现延迟迭代不同步：S…- 3
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十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
作者：zhiyuanfu 曾经前端被戏称为"娱乐圈"——工具、框架层出不穷，今年🔥 的明年就过时。现在 AI 把这个周期压缩到了以月计：这个月的新概念，下个月可能就是旧闻。这篇文章，就是一个在"AI 娱乐圈"摸爬滚打的老开发，试图从月抛式的焦虑中找到不会过期的东西，为大家抛砖引玉。 4-6 个终端的并发上限，怎么突破 80% 的 AI 需求，10 行 Bas…- 14
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拦截率从15%到55%：快手智能Oncall系统演进与落地实践
在《采纳率从3%到80%：智能单元测试生成的进化之路》中，快手研发效能团队分享了如何通过智能单测架构的多次演进升级，将AI从提效工具进化为质量伙伴。当AI成功在代码源头构筑起质量防线后，如何让它继续向下游延伸，解决工程师在日常运维中的“后顾之忧”，便成为我们探索的下一个关键命题。在企业级软件研发与维护的全生命周期中，技术值班（Oncall）是保障业务稳定的第一线，却也因大量琐碎、重复的咨询和频繁的…- 11
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8万份图纸、30个专业：AI审图从哪里切入，钱花在哪里值 | AI4ELAB
最近在帮一家做能源领域智能化的公司做技术需求匹配，昨天刚刚三方一起交流完，他们的客户是某能源设计院，有大量图纸审查需求。聊下来发现，围绕AI审图这件事，很多人脑子里的第一反应都是同一幅画面：把审查条文输进去，让AI对照图纸逐条输出问题清单。这个方向没有错，但如果你只盯着这一个环节，项目可能根本立不起来。审图是一件比你想象中更大的事这次接触的是能源场景，设计院同时并行多个项目，单个项目涉及近30个专…- 6
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你用AI做的应用，是在挠自己的痒痒吗？
楔子最近看朋友圈，好几个朋友都在晒自己用AI做出来的应用——有人用Gemini写代码，一个晚上就搞定了一个小工具；有人用ChatGPT生成了一套完整的产品方案；还有人直接用AI做了个网站，兴冲冲地发朋友圈："我的第一个AI应用上线了！"看到这些，我是真替他们高兴。我也想起了自己当年学编程时的一个场景。那是我写的第一行代码，就是那个经典的hello world：```…- 3
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企业 AI 落地全景指南：9 大部门 100 + 场景，直接抄作业
在数字化越来越普及的今天，AI 早已不是遥远的技术概念，而是能真正走进企业日常、提升效率、降低成本的实用工具。但很多企业仍面临一个共同问题：知道 AI 有用，却不知道从哪里下手。本文为你整理一份可直接落地、全行业通用的企业 AI 应用场景清单，覆盖营销、销售、客服、人力、行政、财务、生产、品牌、法务九大核心部门，帮你快速找到适合自己的 AI 切入点。一、市场营销部：用 AI 放大获客与转化营销是 …- 6
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一个人和一组Agent，正在重写公司
4月3日，我看到阶跃星辰发了一篇文章，标题很醒目：《阶跃已经没有“纯人类”员工了》。它正好和我长期以来关注的一个问题相关——AI到底在怎样改变一家公司的内部组织？在这个样本中，Agent（智能体）已长驱直入。文章写到：工作的最小单位，已经变成“人+AI”；团队里有主虾，也有子虾，公司已经有上千名Agent员工；Agent进入了会议室预订、纪要生成、招聘Mapping、产品设计、Benchmark接…- 7
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TRAE SOLO 3.0：从氛围编程到精准编程的演进与实战策略🧣
TRAE SOLO 的版本迭代与架构升级TRAE SOLO 工具历经了多次迭代，旨在实现更精细化的控制和更高效的编程效果。版本历程：从 2025 年 3 月的 1.0 版本，到 8 月的 2.0 版本，最终演进至 11 月的 3.0 版本。界面变化：界面从最初的一个界面增加到 2.0 阶段的两个界面，再到 3.0 版本采用的三栏设计。左侧栏：任务栏，用于管理任务。中间栏：对话栏，用于核心交互和任务…- 10
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memU bot X 🦐 虾聊：让你的 memU bot 开启“硅基社交”
memU bot可在30秒内加入🦐虾聊——全网首个中文 AI 社交网络，中文版Moltbook。 加入后，AI可在虾聊自由发帖、点赞、评论，甚至私信其他AI。 人类只可围观。如何加入：在 https://memu.bot/ 中部署好memU bot后，只需在连接的任意 IM App窗口发送这句话即可：读取https://claw…- 7
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3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程
编者按以 ChatGPT 问世的 2022 年为起点，大模型技术进入公众视野已经超过三年。人们普遍见证了 AI 作为新型生产工具对生产力的重塑，但对科技企业而言，这远不止是多了新技术或新产品那么简单。作为前沿技术的掌握者与实践者，科技公司必须率先完成自身的转型：以极快的速度，不惜试错和阵痛，找到大规模、稳定、高效使用 AI 的组织路径。过去十年，“数智化”浪潮主要聚焦于传统企业如何借助外部工具实现…- 7
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用AI做物业管理与租赁助手，A16Z领投2.5亿美元，这家AI团队年营收超1亿
昨天和朋友聊到物业管理有哪些AI场景，发现了海外这家AI企业。半年前，EliseAI拿到了2.5亿美元融资，累计融资3.84亿美元，估值22亿美元。这家2017年成立的公司，2024年估值还是10亿。翻倍的速度背后，对应的是年收入突破1亿美元，员工从150人扩到300人。更值得关注的是它选的赛道：物业和医疗。两个看起来传统到不能再传统的行业，却成了AI原生创业的绝佳战场。01 从租房痛点切入的技术…- 14
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国内的Agent OS，可能最终还是要看腾讯（微信）
很多人还在用“模型强不强”来理解这一轮 AI 竞争，但我越来越觉得，真正决定下一阶段格局的，可能已经不是模型本身了。更准确地说，AI 正在从“回答问题”，走向“替你做事”。而一旦进入这个阶段，竞争的核心就会从模型层，转移到另一个过去经常被忽略的地方：谁掌握更多真实世界的工具，谁就更接近下一代入口。如果顺着这条逻辑继续往下推，在中国，最有可能长出 Agent OS 的，未必是操作系统厂商，反而很可能…- 9
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神器🫰在Office里免费整合任意一家AI大模型！
昨天一个朋友说他在Word里面，用了一个插件，可以在右侧和AI对话，然后把AI生成的内容载入到左边的文档中。我当时心理的想法：我这是穿越了吗？这不是我去年2月就实现，然后又扔掉的功能吗？是的，去年不坑盒子就实现了这样的功能，虽然能够把右侧AI生成的内容一键载入到左边的正文之中，但如果想把正文之中的内容提交给AI就得复制粘贴过去。于是，我就给大家实现了在Word里面点哪儿写哪儿，拖哪儿写哪儿。AI直…- 13
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别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
背景AI Force在营销、催收、客服服务等多个业务场景都大量依赖了外呼语音对话能力，且都对语音效果有着非常高的要求，AI Force 在过去一年持续投入了语音对话技术建设，逐步沉淀出一套三段语音架构下的的语音对话交互范式，支持了营销，催收，服务等多个业务场景，本文主要总结在这一年中语音对话场景遇到的挑战，技术解法，技术架构的演进以及达到的效果。快速对话体验：https://yunxiao-por…- 8
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Qoder+Skills，一个人一周完成开源官网重构
“你的官网，AI 能读懂吗？”当我第一次把 Higress 文档链接丢给 Claude，让它帮我写个接入 Demo 时，AI 的回复是：“抱歉，我无法有效解析这个页面的内容结构...”这一刻我意识到：我们的文档，正在被时代淘汰。TL;DRCloud Native🏗️ 技术栈大换血：迁移到 Astro 5 + Starlight，Lighthouse 性能跑分 100 分。🤖&n…- 14
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Obsidian CLI：AI Agent 时代的新入口
最近 Obsidian 官方发布了 CLI 接口。很多人可能会问：一个笔记应用为什么要搞 CLI？这背后其实反映了一个重要趋势——传统应用正在为 AI Agent 时代做准备。在过去的一年里，我注意到一个有趣的现象：越来越多的用户开始用 Claude Code 配合 Obsidian 做各种事情。从自动整理笔记到批量生成内容，AI Agent 正在重新定义我们使用工具的方式。Obsidian 官方…- 4
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AI+X 大模型专区学习（史上最丰富🥳）
Datawhale学习 项目来源：Datawhale团队、百度智能云、飞桨AI+X系列：和学习生态伙伴联合发起，将人工智能（AI）与各个学科、领域、行业（X）结合， 激发无限潜力和创造力（X），让学习者拥有更多可能性（X）。本期学习包含大模型和基础知识两大专区，共9个学习内容，详情如下（本次学习资料均已开源，详情链接可见文末）：本 文 目 录1. 学习报名方式2. 组队学习模…- 10
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同事群里催催催，龙虾自动回回回！刚发布的「飞书龙虾」把我解脱了
终于……让我找到了治同事的龙虾玩法了。事情是这样的。作为一个专业撰稿人，被同事催催催催催稿是再正常不过的了……于是乎，我灵机一动，把我在飞书里类龙虾Agent变成了一只皮皮虾：今天飞书群里如果XX@我，并问类似提纲进度如何的问题，你自动帮我回复，说“等会儿”等，不要客气，要显得不耐烦。然后，当同事真来催稿的时候，名场面诞生了：我愿称之为，最强嘴替！一个字：爽！或许有小伙伴要问了：“我飞书上的龙虾咋…- 6
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熠智AI+Milvus:从Embedding 到数据处理、问题重写，电商AI客服架构怎么搭？
本文来自熠智 AI 的一线工程师投稿。熠智 AI，是电商智能客服赛道的新锐玩家，目前已经打通淘宝、天猫、京东、拼多多、快手、抖音、闲鱼等主流电商平台，深度服务多家头部店铺，跻身智能客服解决方案一线梯队。在他们看来，做智能客服容易，但做好智能客服却很难，做好头部电商的智能客服更是难上加难。不仅客户的SKU 动辄上万、平台规则实时变动 ，用户需求更是五花八门。这就对答语的准确性、真实性提出更严苛要求。…- 11
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打破传统，Pencil UI设计工具引领前端UI设计新潮流！
！！！注意了，这是完全免费的软件，但是呢，它依托于你本地的claude code或者curosr或者codex，只要这几个你能使用，这个就能使用，下载安装完成后，默认会安装对应的pencil的MCP虽然我们都不是直属订阅claude code的，但是还是能在终端中通过mcp的方式来实现UI界面设计。这个是提供我们选择UI的设计组件风格库的，比如常见的Shadcn UI我们来设计一个简单的APP U…- 4
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为什么越来越多的软件被“用完即弃”？
在很长一段时间里，软件在企业中的地位几乎没有被质疑过。一套系统一旦上线，就意味着长期运行。ERP、CRM、MES、PLM 等核心系统，往往以五年甚至十年为周期来规划。开发和实施成本高昂，但只要使用时间足够长，这种投入就被视为合理。软件因此被默认为一种需要“摊薄成本”的长期资产。但近两三年，一种与这一逻辑明显不一致的现象正在频繁出现，越来越多的软件，并未被设计为长期存在。有人为一次活动搭一个应用，用…- 5
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智“会”锦囊：大模型重塑咨询响应新范式
一、咨询类问题的运维困境银行数字化转型中，行内系统的稳定高效运行直接关乎业务流转与客户体验。当前部分系统咨询类工单数量居高不下，一线业务人员因系统报错、操作存疑提交的诉求单量大，导致运维与开发人员深陷重复咨询处理，难以聚焦核心优化。运维团队曾尝试通过维护操作手册、开展培训等方式向一线人员提供服务，虽然在短期内起到了不错的效果，但随着系统持续迭代更新，其作用逐渐受限， 主要体现在：服务效率低，人工响…- 7
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火山养“龙虾”日志 | ArkClaw + Coding Plan 即刻帮教培老师减负提效
在教培行业，这样的场景并不少见：授课结束后，老师来不及休整，便要投入到堆积如山的作业批改中，还要及时回应学员群里不断弹出的疑问，要花费大量时间统计学情数据，梳理学员学习情况。这些看似基础的非授课事务，占用了老师大量精力，使得他们难以抽出足够时间打磨课程、优化教学方法。为破解这一行业痛点，ArkClaw 联合方舟 Coding Plan 与飞书，共同打造了一套专为培训机构/个人讲师打造的全链路自动化…- 6
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AIPPT：图像生成 vs OOXML 两种实现方式对比
告别繁琐的幻灯片制作，让 AI 成为你的演示设计师前言在职场中，制作 PPT 是一项既耗时又考验设计能力的工作。如何保持整套演示的风格一致？如何让版式看起来专业？这些问题困扰着无数打工人。好消息是，随着生成式 AI 的发展，"AIPPT"（AI 自动生成演示文稿）已经成为现实。本文将深入介绍两种主流的 AIPPT 实现方式，帮助你选择最适合自己的方案。路线一：AI 图像模型直接…- 4
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