AI提示词技巧
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你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证"
你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证" 你有没有这样的经历： 给客户交了一批内容配图，对方发来一张截图，上面标着"AI Generated"——然后问你，"这是AI画的？我们合同里说了要原创设计。" 这不是假设场景，是越来越多内容创作者正在遭遇的真实处境。 更让人措手不及的是：你压根没有主动声明
AI工具测评
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Gemini 的跨学科推理到底强在哪？我用五个日常问题测出了答案
Gemini 的跨学科推理到底强在哪？我用五个日常问题测出了答案 你以为你知道故宫屋顶为什么是那个坡度吗？ 大多数人的第一反应是：排水。这个答案没错，但只对了三分之一。我把这个问题丢给了几个主流大模型，得到的回答差距之大，让我盯着屏幕重新想了半小时。 普通模型给的答案听起来很完整：坡度利于雨水排放，
AI工具测评
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盲松鼠与快模型：Gemini 2.5 Flash跑Agent，三类任务的真实表现差距
盲松鼠与快模型：Gemini 2.5 Flash跑Agent，三类任务的真实表现差距 "一只盲松鼠偶尔也能找到坚果。" 这句话来自François Chollet——Keras的作者，ARC-AGI基准测试的设计者。他用这个比喻描述当下大多数Agent的工作方式：在没有真实环境反馈的情况下随机碰撞，
AI提示词技巧
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你用ChatGPT的方式，可能一直都错了
你用ChatGPT的方式，可能一直都错了 先别急着往下看。 我想让你做一件事：回想一下你最近一次用ChatGPT的经历——你是怎么提问的？ 大概率是这样的：直接打开对话框，把需求一句话丢进去，然后等着它回答。 如果回答不满意，要么将就用，要么多问几次，要么心里嘀咕"这玩意儿没传说中那么神"。 这不是
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48小时，一封没来得及回的询盘，让这家外贸公司损失了一个大客户
48小时，一封没来得及回的询盘，让这家外贸公司损失了一个大客户 2024年3月，一个巴西买家发来询盘。 邮件里问的不复杂：三款产品的规格、MOQ、FOB价格，外加一个交货期。按照公司以往的流程，业务员要先查系统里的历史报价，再核一遍库存，然后写英文邮件——这个过程，快的话一天，慢的话两天。 48小时
AI应用案例
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一封德国询盘，在公司内部"旅行"了48小时
一封德国询盘，在公司内部"旅行"了48小时 去年秋天，广州一家做工业配件的外贸公司，丢了一笔本不该丢的单子。 买家是德国一家中型制造商，询盘内容很标准：产品型号、数量、交期要求、认证标准。邮件发出的时间是周一上午9点（德国时间），对应北京时间下午3点。 这封邮件在公司内部的旅程是这样的： 业务员小李
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AI 图片开始“可追踪”后，创作者真正要变的不是工具，而是工作方式
AI 图片开始“可追踪”后，创作者真正要变的不是工具，而是工作方式 你可能已经习惯了这件事：打开 AI 作图工具，输入一句提示词，几十秒后，一张能直接发公众号、小红书、短视频封面的图就出来了。 但接下来，这件事可能不再只是“好不好看”的问题，而会变成另一个更现实的问题： 这张图能不能证明它从哪来、是
AI应用案例
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Vibe Coding 实战全记录：我花 6 小时、写了不到 20 行代码，做出了一个真实可用的产品
Vibe Coding 实战全记录：我花 6 小时、写了不到 20 行代码，做出了一个真实可用的产品 我花了 6 小时，亲手写的代码不到 20 行，但最终跑通的产品有将近 450 行代码。 这不是标题党。剩下那 430 行，是 AI 写的。 但更重要的是：这个产品是真实可用的，不是那种"跑起来了但一
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Vibe Coding 实战全程实录：我用4小时做了个能跑的产品，中间差点放弃三次
Vibe Coding 实战全程实录：我用4小时做了个能跑的产品，中间差点放弃三次 我花了4个小时，用自然语言从零搭了一个能用的产品。 我不是在炫耀——我想告诉你中间有多少次我以为它完了。 第一次崩溃发生在第37分钟，AI给我生成了一段"看起来完美"的API调用代码，本地跑起来一片报错。第二次是在第
AI应用案例
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Google Search内嵌Gemini 2.5 Flash之后，我的搜索习惯真的变了
Google Search内嵌Gemini 2.5 Flash之后，我的搜索习惯真的变了 上周我在Google搜一个技术问题，突然发现搜索框下面多了一块东西，它直接给了我答案——我愣了三秒，因为我根本没有打开任何AI工具。 不是ChatGPT，不是Claude，不是任何需要切换标签页的东西。就是Go
