AI应用案例
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Grok Build多Agent编排：从「能跑」到「跑通」的三道死亡关卡
Grok Build多Agent编排：从「能跑」到「跑通」的三道死亡关卡 看完演示视频的那一刻，我以为自己已经掌握了。 Grok Build的sub-agent swarm演示看起来太顺滑了——主Agent分发任务，三个子Agent并行工作，最后汇总输出一份漂亮的报告。我复制了一份别人分享的mult
AI提示词技巧
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Codex 任务跑到一半，你发的消息为什么没用？Steer vs Queue 完全指南
Codex 任务跑到一半，你发的消息为什么没用？Steer vs Queue 完全指南 任务进度条走到 60%，你盯着屏幕突然意识到：完了，漏了一个关键逻辑。 登录验证那块，你忘了告诉 Codex 要兼容第三方 OAuth。现在 Agent 已经在按原来的方案写代码了，你慌忙在对话框里补了一段说明，
AI工具测评
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你的开发机有多「透明」？我用 Bumblebee 扫了一遍，后背发凉
你的开发机有多「透明」？我用 Bumblebee 扫了一遍，后背发凉 装了 Bumblebee，跑完第一次扫描，我盯着终端输出愣了大概十秒钟。 Ollama 的 API 端口，一直在对我整个局域网开放着。不是"可能"，是"一直在"。从我第一次 ollama serve 开始，到扫描结果出来的那一刻，
AI工具测评
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Gemini真的能"看懂"视频？我用三个中文场景测了个底朝天
Gemini真的能"看懂"视频？我用三个中文场景测了个底朝天 emollick把一段会议视频扔进去，它分析出了每个人的情绪变化曲线。 我把家长会录屏扔进去——它先问我：这个视频是什么语言？ 这不是在黑Gemini。这是在说：测评演示和真实使用之间，有一段没人告诉你的距离。这篇文章想把这段距离量清楚。
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Codex Steer vs Queue 实战评测：长流程任务跑偏时，你该抓方向盘还是贴便利贴？
Codex Steer vs Queue 实战评测：长流程任务跑偏时，你该抓方向盘还是贴便利贴？ 你有没有遇到过这种情况—— 让 Codex 跑一个几百个文件的批量重构任务，眼睁睁看着它跑了二十分钟，突然意识到：它在用错误的命名规范改代码。 你的第一反应是什么？停掉重来？还是硬着头皮等它跑完再人工修
AI应用案例
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我亲自跑了那个刷屏的 Grok swarm Prompt，说说和单 Agent 真正的区别
我亲自跑了那个刷屏的 Grok swarm Prompt，说说和单 Agent 真正的区别 带着怀疑去的，带着三个发现回来了。 --- 几周前，一个 Prompt 在 AI 圈子里悄悄传开。不是那种"100个超级指令"合集，而是一份结构相当克制的指令——它的目的只有一个：让 Grok 的 sub-a
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3人团队如何用AI API把月产能从40篇干到200篇：完整踩坑实录
3人团队如何用AI API把月产能从40篇干到200篇：完整踩坑实录 凌晨1点，我盯着屏幕上那篇改了三遍还是不对劲的稿子，突然意识到一件事： 我们团队3个人，每个月的内容产能上限是40篇——这个数字不是懒出来的，是物理极限。 选题要开会讨论，资料要手动检索，初稿要从零写起，改完还要针对不同平台分别排
AI提示词技巧
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Prompt 写法不同，结果差一个数量级——5 个真实场景对比实测
Prompt 写法不同，结果差一个数量级——5 个真实场景对比实测 同一个需求，交给同一个模型，两种 Prompt 写法，输出结果判若云泥。 这不是夸张。上周我在帮一位产品经理朋友优化工作流时，亲眼看到这样一幕：她用"帮我写一封合作邀约邮件"丢给 GPT，得到一封中规中矩、像模板填空的邮件；我改了
AI工具测评
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你用 DALL·E 生的每一张图，现在都带着一个隐形身份证
你用 DALL·E 生的每一张图，现在都带着一个隐形身份证 你用 DALL·E 生了一张产品配图，发到小红书，收到了不错的数据。 然后有一天，你的甲方拿着一个网页链接找你谈话——他们查到了这张图的"出生证明"：什么时候生成的、用的什么模型、是不是经过人工修改。 这不是科幻小说，这是 C2PA 水印正
AI应用案例
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用 Gemini 2.5 Flash 审 8 万字合同
用 Gemini 2.5 Flash 审 8 万字合同：我踩了三次坑，总结出这套「锚定式 Prompt」 你拿到一份 80 页的 SaaS 采购合同，律师事务所报价 8000 元起步，交付周期三个工作日。 你打开 Gemini，把合同文本粘进去，输入一句话："帮我看看这份合同有没有坑。" 然后你得到
