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视频版 Claude Code + Seedance 2.5,这组合夯爆了!
全球第一个被AI雇佣的全职员工,签的是Andon Market——一个三年租约的实体店,店长是一个叫Luna的AI
'Product Hunt 每日热榜 | 2026-04-24 Kollab 是一个共享工作空间,让人工智能代理成为你团队的一部分。机器人可以在你使用的即时通讯工具(比如 Slack)中直接使用,无需切换应用;技能功能让任何人都能重复你最优秀的工作流程;连接器则将你已有的工具整合起来;而记忆功能可以在每个项目中保持上下文的连贯性。无需设置,无需繁琐的工作。
Product Hunt 每日热榜 | 2026-04-28 利用人工智能构建市场推广工作流程。在 Orange Slice 中寻找潜在客户、丰富客户信息、评估客户质量,并自动化市场推广的执行过程。
在智能投放的新时代,素材转化效率的提升不再是一个单纯的创意问题或技术问题,而是一个系统性工程。它要求跨境品牌重新思考组织架构、工作流程和核心能力建设。那些能够快速适应这一变化的品牌,将不仅获得短期的转化率提升,更将在全球市场中建立起可持续的竞争优势。毕竟,在这个视觉为王的时代,能够用最有效的方式讲述品牌故事的企业,终将在消费者心中占据独特的位置。这场变革才刚刚开始,而机会永远属于那些敢于重新想象、
2025年信通院的一份调研显示,超过67%的企业在采购了带有"AI"标签的CRM后,实际感受到的智能化程度远低于预期。问题出在哪里?答案只有一个词:架构。
本文分析了AI编程工具采纳率低的四大根本原因:信息不对称、任务粒度过大、反馈循环缺失和角色边界模糊。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个核心问题,建立分层上下文管理和标准化需求拆解流程。实践表明,这种AI辅助开发模式虽初期耗时,但能实现代码与文档高度统一,显著降低长期维护成本,提升开发效率。
Java 17的Sealed Classes是一项强大的特性,它通过提供精确的继承控制,极大地增强了语言在构建安全、可靠且易于维护的复杂类层次结构方面的能力。它是Java向更具表现力和安全性的类型系统演进的重要一步,与Records和Pattern Matching等其他新特性协同工作,共同提升了开发体验和代码质量。
《亚马逊精细化运营指南》摘要:亚马逊运营已从粗放管理进阶为全流程精细化管理。运营核心包括:每日检查账号健康、处理买家咨询(AI客服可提升效率)、优化中差评、监控数据及库存;跟踪竞品动态、合规测评管理;新品需优化listing、分阶段推广(首月重点引流转化、广告优化及review积累);科学补货避免断货,通过站内外促销清理库存。精细化运营是提升产品竞争力的关键,需数据驱动每个环节优化。(149字)
AI工具助力微信小程序开发实战:从工具选择到代码优化全流程指南。本文记录了一次借助AI工具开发微信小程序的经验,包括工具对比(Cursor、Trae、CodeBuddy)、技术栈选择(Taro+CSSModules)、UI样式还原(通义大模型辅助)等关键环节。重点分享了如何合理搭配AI工具链(CodeBuddy处理逻辑+元宝提供技术建议+通义还原设计稿),同时强调人工审查代码的重要性。最终形成了一
它能把模糊的问题转化成明确的分析需求,比如有人说“最近业务不太好”,AI 能进一步追问、拆解成“哪个产品线、哪个时间段、哪个指标下滑”,然后去调取数据,做初步解读,甚至给出改进建议。,输入一个 Web 网址,AI 会自动生成埋点方案及配置,还可以直接推送到 Google Tag Manager,完成自动化埋点,形成完整的 AI 埋点、Server-side Tracking 和广告回传的完整解决方
在技术层面,由于 Gemini 生成的是 React 代码,而原生小程序环境与 React 并不兼容,直接使用会导致无法运行,除非再引入第三方工具进行编译转换。最后用 Gemini 尝试复刻 “caieglobal” 官网,只能说“基本能用”,但细节和整体质感上,仍不如手动设计的效果。告知Gemini标题没有渐变,缺少按钮,让gemini优化,优化后的效果更差了,SWE-bench能⼒较差。总结来
全球AI市场快速增长,2029年规模预计达1.26万亿美元。BettaFish瞄准渔业智能化空白,采用全球化产品战略,通过多层验证机制评估产品-市场契合度,识别北美、欧洲和亚太三大重点市场的差异化需求。结合计算机视觉和自然语言处理技术,提供智能化决策支持、全球化市场洞察和风险预警等核心价值。产品设计遵循"全球一致性与本地相关性"原则,针对不同区域市场特点进行价值适配,为传统渔业
从业务角度通俗的说一说AI Agent是什么?
摘要 本章系统解析C++开发岗位电话面试的应对策略。电话面试作为初步筛选环节,重点考察技术概念掌握、问题分析能力和沟通表达清晰度。文章详细介绍了准备方法,包括技术复习(语言特性、内存管理、标准库、多线程等)和环境准备,并提供了智能指针、多线程同步等典型代码示例及解释要点。针对经典面试问题如"选择动机"和"职位吸引力",给出了结合公司技术特点和项目经验的具体回
本文深入探讨了C++面向对象编程(OOP)的核心机制。首先对比了面向过程与面向对象两种编程范式,指出OOP通过封装、继承和多态三大特性,能更好地应对复杂系统的开发需求。文章详细分析了类与对象的设计原理,包括访问控制机制,并通过实际代码示例展示了两种编程范式的实现差异。在面向对象示例中,重点演示了类的封装特性、成员函数设计以及对象间的交互方式,体现了OOP在代码组织、可维护性和可扩展性方面的优势。这
摘要:电商运营30分钟快速上新指南:面对无素材紧急上新任务,可借助AI工具高效完成。步骤:1)从素材库搜索产品图;2)用AI工具去除背景;3)AI生成促销文案;4)快速上传。全程利用AI图像处理(去背景、修复、锐化)和文案生成功能,30分钟内完成设计微调并上线,实现高效运营同时节省时间。适用于急需上架又缺乏素材的电商场景。
智能体基于领先的大模型基座,通过高效数据平台融合海量行业知识与业务流,并具备长短期记忆,使其成为真正的“懂行”专家,不仅能快速理解行业术语和特定场景,还能基于对业务全流程的把握,提供精准的决策支持。它不再被动等待你的搜索,也不仅是单向地为你推荐,而是基于持续的深度对话,理解你的潜在需求和情感状态,在你需要时主动提供服务,甚至在你还未察觉到需求时,为你创造惊喜。这不仅是为了视觉上的“美”,更是为了未
微软通过开源VSCode构建开发者生态,实现商业变现:1)插件市场分成30%佣金,头部插件月入50万美元;2)集成Azure云服务创造增量收入;3)为Visual Studio企业版引流培育客户。这种"免费工具+付费服务"模式形成"使用习惯→技能绑定→企业采购"闭环,本质是以开源生态赋能核心业务增长。微软通过降低研发成本、提升产品竞争力,最终将开发者流量转化
AI Agent开发从单智能体到多智能体协同的工程实践经验。主要内容包括: AI Agent架构演进路线: 第一代:规则引擎+决策树(简单但僵硬) 第二代:单Agent+ReAct模式(灵活但不可控) 第三代:多Agent协同(强大但复杂) 单Agent开发的5个常见坑及解决方案: Prompt设计不当导致循环调用:需明确限制调用次数和退出条件 工具调用参数幻觉:加强参数描述和校验 长任务执行超时
AI产品真正的护城河不是模型,而是数据。
AI自动获客矩阵系统,本质上并不是简单的运营工具。它更像是企业数字化营销能力的一部分。尤其是在:内容生产视频运营多账号管理SEO布局自动化分发这些环节。AI 正在帮助企业降低运营成本,提高内容效率,并建立长期稳定的线上获客能力。对于未来的企业来说。真正重要的,可能已经不是“会不会做内容”。而是:是否拥有持续规模化运营内容的能力。
本文针对初学者常见的6个AI学习误区(等AI变简单、不懂编程、怕领导误解、工作忙没时间、依赖课程、公司氛围)进行了分析,强调立即动手实践的重要性。作者以自身经历证明,即使非技术背景也能通过AI工具显著提升工作效率,增强职场竞争力,并鼓励读者从现在开始尝试AI应用,无需等待“完美时机”。
本文你将获得🧠 AI产品竞争力的五维框架(可直接用于产品评审)📊 模型能力与产品能力的价值对比矩阵🎯 从"套壳"质疑到"产品壁垒"的完整逻辑链⚠️ AI产品竞争的3个常见误区(避坑指南)📋 AI产品竞争力自检清单(20项,逐条评估)🔗 系列四6篇文章的完整预告
2026年,中国日均消耗140万亿Token,AI全面渗透。但巨头们正集体“翻车”:腾讯10亿红包换来DAU暴跌64%,妙鸭相机团队解散,OpenAI关停Sora——烧钱换流量的时代终结。另一边,B端用AI砍掉90%人力成本,G端8亿大单买安全合规,D端Token价格已跌至1元40万。算力越廉价,商业逻辑越残酷:C端拼生态嵌入,B端拼价值量化,G端拼安全可控,D端拼成本效率。分不清这四端,再强的技