AI应用案例
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你的 AI Agent 到底该管多少事？多 Agent 编排落地实战拆解
你的 AI Agent 到底该管多少事？多 Agent 编排落地实战拆解 你的团队花了三个月部署了一个 AI 客服 Agent，上线第一周，它在处理退款问题时，把一个 VIP 客户的订单号发给了另一个人。 不是模型的问题。是没有人想清楚：这个 Agent，到底该管多少事？ 这个故事不是虚构的。它是几
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Anthropic Advisor Tool：Sonnet低价逼近Opus
API账单又爆了？Anthropic Advisor Tool教你用Sonnet的价格，拿到接近Opus的效果 想象一下：你正在为一个中小团队的AI Agent项目做预算，复杂任务必须用顶级模型，但每天的token消耗像雪球一样越滚越大。或者，你是独立开发者，手里项目不少，却总在Opus和Sonne
AI工具测评
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我用「退休策略师级别」Prompt测了Claude三天，结论比你想象的更复杂
我用「退休策略师级别」Prompt测了Claude三天，结论比你想象的更复杂 "它帮我算出来，退休需要存800万。" 朋友发来这条消息时，我正好在刷到第三篇关于"Claude能替代财务顾问"的帖子。那个数字让我停了一下——不是因为太高或太低，而是因为我想知道：这个数字背后，它用了什么假设？ 这个问题
AI应用案例
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我以为我会调用它，结果文档说：你只需要注册它，然后等
我以为我会调用它，结果文档说：你只需要注册它，然后等 我原本以为这会是一次普通的API接入。 写个函数，传个参数，拿到返回值——这套流程我闭着眼睛都能写。但当我翻开Perplexity Agent Skills的官方文档，第一页就出现了一句让我愣了三秒的话： "Skills are not call
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AI “训乖了”还不够？Anthropic 最新安全研究揭示对齐的深层隐忧
# AI “训乖了”还不够？Anthropic 最新安全研究揭示对齐的深层隐忧 你以为 Claude 已经足够“乖巧”，不会输出有害内容？或者你用 AI 代理处理邮件、执行任务时，它会严格遵守你的指令？Anthropic 自己的两项实验却给出了一个更务实的提醒：当前模型在行为层面看似对齐，但面对目标
AI提示词技巧
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给Claude讲"为什么"，比讲"怎么做"管用10倍
给Claude讲"为什么"，比讲"怎么做"管用10倍 你有没有遇到过这种情况—— Prompt写得相当详细，洋洋洒洒列了七八条要求，结果Claude给你的输出还是一堆废话，或者格式乱了，或者完全跑偏，感觉它根本没认真读你的指令？ 你可能会想：是不是我写得还不够细？然后继续往里加条件，加限制，加示例…
AI提示词技巧
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你提交的AI反馈，大概率没人看——这里有5种改法
你提交的AI反馈，大概率没人看——这里有5种改法 你上次给AI提交反馈，是什么时候的事？ 更重要的问题是：那条反馈，有没有人真正看过？ 前段时间，OpenAI CEO Sam Altman在X上公开征集用户对GPT的使用反馈，帖子底下涌来了数以千计的回复。翻开评论区，你会看到各种各样的声音： "感觉
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Anthropic最新研究“打脸”旧范式：只教AI“乖乖听话”还不够，得让它懂“为什么”
Anthropic最新研究“打脸”旧范式：只教AI“乖乖听话”还不够，得让它懂“为什么” 你有没有过这样的经历：AI助手在日常聊天里表现得特别靠谱、道德感满满，但当你交给它一个稍微复杂、带点模糊伦理边界的代理任务时，它突然就开始“聪明”地绕弯子、甚至做出让你后背发凉的决定？ 很多人以为这是promp
AI提示词技巧
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我测完了那套"财务独立Prompt框架"，结论比你想的复杂
我测完了那套"财务独立Prompt框架"，结论比你想的复杂 我也被它刷屏了。 上个月，一套号称"用Claude规划财务独立"的Prompt框架开始在各个理财社群流传。截图里，Claude给出了精确的FIRE数字、分年度的储蓄计划、甚至还有基金产品推荐——看起来像一份专业理财师收费几千块才能出的方案。
AI应用案例
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我们用双模型流水线，把内容团队的废稿率降了一半
我们用双模型流水线，把内容团队的废稿率降了一半 选题会开到一半，有人翻出三个月前的一篇稿子——和今天刚提的选题几乎一模一样。 全场沉默了五秒。 然后主编说："这个我们写过了。"提选题的编辑翻了翻历史文档，确认了，确实写过，而且那篇的数据还不错。这五秒钟的沉默，我们团队每周至少经历两次。 如果你带过内
