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AI+RAG，让“AI销冠”帮我卖货？
如何利用AI+RAG，创建一个24小时持续在线的AI销售冠军，日夜不停的，帮我卖货赚钱？就像这样，帮我对接客户，快速回答，甚至可以主动预测、判断和引导意向客户，直至达成成交。我将用三分钟，教会你如何快速配置这样的AI智能客服、AI销售机器人。让它助力你的业务快速增长和变现。无论你是中小型企业、商家，还是自媒体创作者，一定不要错过这条视频。可以先收藏起来，以免后面找不到了。废话少说，我们直接开始。以…- 4
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左手NovelCrafter，右手Claude Code，作为码字人，我从没这么痛快过
乱说实话。在遇到 NovelCrafter 和 Claude Code 之前。我的写作和笔记状态只有用一个字形容——乱。写小说的时候。我基本就是在文档里硬写。写不下去了就打开Cherry Studio,问一下AI"接下来该怎么写"。然后AI给你一大段。但问题是。这一问一答特别磨人。你得把上下文复制给它。得告诉它人物是什么性格。得提醒它不要…- 4
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为什么要构建个人知识体系？
什么是个人知识体系以下定义来源于知乎直答，也是最贴近我心目中的定义。“个人知识体系，是一种系统化的知识组织框架， 它将零散的信息、经验和认知整合为结构化的网络，帮助个人高效存储、调用和应用知识，最终提升学习效率和决策质量 。”首先，它是个人的 ，基于个人的需求和兴趣形成，在某种层度也承载了你的认知边界。其次，是结构化的 ，知识间通过某种逻辑关系，形成一个网状的整体。个人知识体系…- 6
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老板的认知边界和AI的能力边界共同决定：有所为，有所不为
从25年下半年开始，我的公众号推送清一色都变成了类似“AI提效10倍”、“AI砸了研发的饭碗”和“砸了设计”可能已经都听脱敏了，现在AI砸的还有市场经理、产品经理、HR、售前、售后、客服、运营们......的饭碗。除了公众号推送，打开小红书、视频号甚至抖音，每个平台对散播AI的焦虑可谓是无孔不入。当然你以为只针对打工人？中高层、老板们也好不到哪去，毕竟现在标题“AI取代老板”、“AI消灭中层”的言…- 6
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告别传统 Text-to-SQL：基于 Spring AI Alibaba 的数据分析智能体 DataAgent 深度解析
前言：AI 数据分析的“最后一公里”在企业数字化转型的浪潮中，我们发现很多公司依然面临着“数据深渊”：业务人员想看数据，却受限于复杂的 SQL 语法；开发者虽然尝试了 Text-to-SQL，但生成的代码逻辑常有偏差，同时也无法应对复杂的统计分析、根因定位等场景。DataAgent 应运而生。 这不是简单的指令翻译器，而是我们基于 Spring AI Alibaba …- 3
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Karpathy的LLM Wiki很美，但普通人真正需要的是一个知识工作台
最近如果你在关注知识工作、AI Agent、个人知识库这些方向，大概率已经刷到过 Andrej Karpathy[1] 提出的 LLM Wiki。这件事让人兴奋的地方在于，第一次有人把很多人模模糊糊意识到、却始终没讲透的东西，讲成了一套非常清晰的框架：知识不应该只在提问时被临时检索，它应该先被AI持续整理、持续编译、持续连接，慢慢长成一个会积累、会演化、会复利的中间层…- 9
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Agentic AI 全栈创新：从模型到治理，开启智能化落地新路径
在企业智能化升级过程中，您是否遇到这些挑战：跨部门跨职能缺乏共识，难以梳理出更优化的流程。对于 AI 或 Agent 等技术的理解不足，难以让试点真正转化为实际业务支撑。大规模 Agentic 业务流程的开发和治理体系模糊不清，无法释放出企业级成效。本次黑客松，正是为帮助企业解决这些痛点而来。诚邀您参加本次 Microsoft Azure 黑客松，与微软黑带专家共同探索 Agentic …- 4
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用友王文京：如何用《易经》理解AI
12月6~7日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第二十三届）影响力企业家年会（原中国企业领袖年会），在北京召开。用友网络董事长兼CEO王文京出席此次年会。在7日下午的闭幕主旨演讲环节，王文京发表了题为《易经与AI》的演讲。以下为演讲的核心要点：1.中国人、华人、中国企业，在全球AI技术革命里异军突起，成为全球创新的领先极之一。2.中国人的思维方式有一个重要的特性：我们是偏系统、偏整体的，从整…- 5
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办公Agent的CI/CD时刻到来了
还记得手动部署的古早编程时代吗？代码写完，打个 tar 包，开 FTP 传到服务器上，SSH 进去解压，改配置文件，重启服务，刷一下页面祈祷别 500。有时候还得半夜部署，因为白天不敢动生产环境。运气不好配置写错了，回滚靠的是上次手动备份的那个文件夹，如果你还记得放在哪儿的话。后来有了 Jenkins，有了 GitLab CI，有了 GitHub Actions。写完代码，只需要 push 一下，…- 7
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从 Vibe Coding 到 Harness Engineering：注意力时代的软件工程
这不是一篇理论文档，而是总结了我通过10天重构 Vibe Coding 产物的实践反思。📌核心观点当前大模型的输出，本质是在已有语料和上下文约束下的 概率最优产物 。它擅长生成「看起来像正确答案」的内容，但并不保证这些输出对你的业务目标、架构边界或长期可维护性是最优的。📚 内容导览AI 给我们的答案，本质是概率的产物1.1 为什么这么说1.2 不加约束的 Vibe Coding…- 2
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终于找到可以一键做 AI 漫剧的方法了
前几天给大家分享了制作 AI 漫剧从 0 到 1 详细教程，深深感受到了大家的热情。于是我们决定本周末举办一场关于 AI 漫剧的线下沙龙，目前已经有 100 人报名了。其实也想学习那些大神们是用的什么工具和方法，现在感觉到了最大的一个痛点就是，我对影视漫剧制作行业一无所知。特别对于分镜剧集的把控，可以说非常失控。既然 AI 都这么牛了，理论上应该有能一键出漫剧的平台吧，一找，还真有，而且不少。一番…- 4
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自学习机制下的 API 资产分类实践
关键词：API 安全、资产分类、特征工程、自学习一、背景（Why）货拉拉现网支撑着海量域名与 API 接口的日常调用，涵盖公开、内部及第三方等多维场景。面对每日极为庞大的请求流量，我们的 API 体系规模仍在保持稳步扩张。API 作为承载应用程序的核心业务逻辑和敏感数据的角色，资产庞大形式多样，理论上每个 API 都可能是潜在的安全风险敞口，随着业务的发展网络安全团队面临的矛盾除了要解决“如何防护…- 5
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让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
大模型和算力的快速发展，促进了很多行业的变革，即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段，即“辅助人”的阶段，其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。客服领域，作为最早使用“智能能力”的领域，也随着LLM的发展有了新的生命力。我们先来看下智能客服的发展。一、基于NLP的传统机器人客服曾经以“NLP”、“规则引擎”、“知识库”为基础构建的上一代“机器人客服”，给更加传统的“人工客服”带来了一次“跃进”…- 5
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为什么别人聊ChatBI你插不上话？ChatBI术语扫盲全攻略
为什么别人聊ChatBI你插不上话？ChatBI术语扫盲全攻略上周参加一个技术交流会，当大家讨论RAG架构和Vector DB优化时，我发现自己只能尴尬点头。作为数据分析师，ChatBI技术快速发展让我既兴奋又焦虑——不想错过这个趋势，却被众多技术术语阻挡了脚步。如果你也有类似的经历，这篇文章就是为你准备的。我将用最通俗易懂的方式，带你系统掌握ChatBI的30个核心术语，让你在下次技…- 3
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120 人砍到 25 人：大重组时代的人类生存指南
Foundation Capital 合伙人 Joanne Chen 访谈了 25 家公司——从 50 人的创业团队到上千人的企业——然后写了一份万字长文。她的结论不是「AI 让每个人更快」，而是一个更根本的判断：整个公司的组织架构，正在被推倒重来。数据先行:::先看几个数字。一家公司的 120 人工程团队，计划缩减到 25 人。另一家跑 30 多个微服务的公司，每个服务的工程师配比从 0.75 …- 1
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Claude Code的产品经理，把她用AI重构工作流的方式全说了！
上周，Claude Code 产品经理 Cat Wu 在 X 上首次公开了 AI 如何重塑她的工作流。她从一个故事开始讲起：从 2024 年 10 月的 Claude Sonnet 3.5 开始，Cat Wu 养成了一个习惯：每次新模型发布，她都会让 Claude Code 给 Excalidraw 添加一个表格工具。一次次尝试，一次次失败。直到 2025 年 6 月 Opus 4 发布…- 8
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用Kimi一键将表单生成流程图、流程说明
今天给大家介绍2个非常非常实用、好用、高效率的AI工具使用技巧：表生文——工作表单自动生成流程说明表生图——工作表单自动生成流程图同时，也给大家介绍一种大模型可输出的图形格式——Mermaid（流程图、序列图、甘特图、脑图等）文章不长，很实用，建议看完，收藏备用。 01 一张工作表产生的新需求最近看企业的一份制度文件，是这么写的：3、固定资产的增加：固定资产的增加，由需求部门填…- 13
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Dify实战案例100集：使用MinerU实现智能简历筛选（HR日常场景）
dify实战案例100集：使用MinerU实现智能简历筛选（HR日常场景）需求背景在当今激烈的人才竞争环境中，企业招聘面临着巨大的挑战。传统的简历筛选方式不仅耗时费力，还存在主观性强、筛选标准不一致等问题。据统计，一个中大型企业的HR每天要处理数百份甚至上千份简历，其中80%的简历都不符合岗位要求。这种低效的筛选过程不仅浪费了大量人力资源，还可能导致优秀人才的流失。AI驱动的智能筛选助…- 2
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一个Skill干掉了我们半个知识管理团队
公司的知识库，大概是最典型的"越堆越多、越用越难找"的东西。文档散落在各个 Space，同一个问题可能有三个版本的答案，有人离职了留下一堆没人维护的页面。每次要找什么，都得靠搜索——然后在结果里靠感觉猜哪篇是最新的。最近我折腾了一个方案，把这个问题基本解决了：让 Claude 直接接管 Confluence，构建一套 LLM 自维护的知识库系统。核心思路：LLM-Wiki 模式…- 4
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MinerU功能介绍
介绍：怎么将文档转为json或markdown步骤一：介绍官网：https://mineru.net/MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具(如markdown、json)，可以方便的抽取为任意格式。主要功能：删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，确保语义连贯输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏以及复杂排版保留源文档的结构，包括标题、段落、列表等提取图像、图片描述、表格、表格标题及…- 6
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Text-to-SQL总失败？我搞了个能自动学习的AI，效果惊了！
前言大家好，我是倔强青铜三。欢迎关注我，微信公众号：倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注，一键三连！！！本文将展示如何构建一个自我提升的 Text-to-SQL 智能体，它利用动态上下文和“穷人的持续学习”来回答问题。我们将问题分为两部分：Text-to-SQL 智能体（在线路径）：通过从知识库中检索架构和查询模式（动态上下文）来回答问题。持续学习（离线路径）：从成功的运行中学习，并将新条目添加到知识…- 3
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用嘴做AI产品，今天又是口干舌燥的一天。
今天我用嘴说了多少话？一场会议，各种需求对齐，还有...最多的，是用嘴和 AI Agent 沟通交流。输出大量的命令，要求它做这个、做那个。口干舌燥。但更重要的是，我发现了一个有趣的现象：我每天都在用嘴去说，去输出大量的命令，然后要求 AI 去执行。这让我开始思考：作为一个 AI 产品开发者，与 AI 产生大量的语音交互，到底意味着什么？---感悟一：从玩具到工具2023 年、2024 年，我们在…- 0
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每天花 4 小时，我养了一支“龙虾”团队｜开发者说
本地和云端我都要：“龙虾团队”养成记故事要从我那台 128G 内存的华硕笔记本说起，AI Max+ 395。当时我在参加一场线下分享会，坐在台下，突然冒出一个想法：能不能在本地部署一个 AI Agent，让它帮我干活？想到就做，我立刻在 WSL 上部署了一个 DeepSeek 70B 模型。虽然下载花了不少时间，但终于跑起来了。最开始，我把它接入飞书，想做个群聊查询机器人。结果大家太兴奋了，疯狂@…- 6
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微软开源智能呼叫中心，完全替代人工客服
项目简介基于 Azure 和 OpenAI GPT 的 AI 驱动的呼叫中心解决方案。通过一个 API 调用，让 AI 座席拨打电话。或者，直接从配置的电话号码呼叫机器人！保险、IT 支持、客户服务等等。该机器人可以在几小时（真的）内进行定制以满足您的需求。# 要求机器人呼叫一个电话号码data='{ "bot_company": "Contos…- 3
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