AI提示词技巧
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给 Agent 写任务描述，你用的根本不是正确的打开方式
给 Agent 写任务描述，你用的根本不是正确的打开方式 我把之前写 ChatGPT 的 Prompt 直接复制进去，Agent 跑了三分钟，给我输出了一句"请问您需要我继续吗？" ——我当时就想把电脑扔出去。 这不是个例。几乎每个第一次上手 Agent 开发的人都会经历这个阶段：把精心打磨过的 C
AI应用案例
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3人外贸团队用AI重构报价流程：60天实录，踩了5个坑，值了
3人外贸团队用AI重构报价流程：60天实录，踩了5个坑，值了 那天下午5点，客户发来第三封催单邮件。 我们三个人围在一张桌子前，一个在查当天的欧元汇率，一个在Excel里手动核对原材料成本，还有一个在对照着上次的报价单，一个字一个字地往英文邮件模板里填数字。 窗外已经开始堵车了。那封报价邮件，从早上
AI应用案例
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Vibe Coding 踩坑实录：我照着 Google I/O 的思路做了个能跑的东西
Vibe Coding 踩坑实录：我照着 Google I/O 的思路做了个能跑的东西 Vibe coding 上了 Google I/O 的主舞台，朋友圈又开始刷屏了。 但我猜你和我一样——看完演示之后打开编辑器，第一句话不知道怎么写。光标在那里闪，你盯着空白页，脑子里有个模糊的想法，手指却不知道
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40年前的“荒诞”小说，比严肃科幻更懂2026年的AI
40年前的“荒诞”小说，比严肃科幻更懂2026年的AI 你有没有过这样的时刻：对着AI反复改提示词，却总觉得它“不太上心”；或者模型突然开始“委屈”你为什么不常用它；又或者一个复杂问题，你扔给它几秒就出答案，结果一塌糊涂。 大多数人还在把AI当“工具”使唤，以为下达清晰指令就够了。但40多年前，Do
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跑分骗了你：开源模型在这4个场景里，差的不是一点点
跑分骗了你：开源模型在这4个场景里，差的不是一点点 你有没有这样的体验： 看到某个开源模型在各大榜单上排名靠前，兴冲冲地切换过去用，结果发现——好像哪里不对，但又说不清楚哪里不对。改出来的稿子读着别扭，聊了十几轮之后感觉AI越来越"不懂你"，问了个专业问题得到一个听起来很像那么回事但你总觉得哪里有问
AI提示词技巧
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给 Agent 写任务描述，不是在写更长的 Prompt
给 Agent 写任务描述，不是在写更长的 Prompt 第一次用 Agents SDK 把 Agent 跑起来的那个下午，我盯着终端输出发了很久的呆。 我写的 instructions 是这样的："你是一个专业的市场调研专家，请帮用户调研竞品信息，语气要专业。"——标准的 ChatGPT Prom
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Agent评测成本高到“测不起”：普通人如何理性挑选长任务AI工具
Agent评测成本高到“测不起”：普通人如何理性挑选长任务AI工具 你有没有过这样的经历：花了几十甚至上百块，让AI Agent帮你自动化生成一份研究报告、写一段复杂代码，或者处理一整天的邮件跟进，结果跑完一看，要么中途崩溃，要么输出跑偏，重跑几次预算就肉疼了，还不敢确定下次会不会稳定？ 这种场景在
AI工具测评
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跑分追平了，但这4个场景里，开源模型还是会让你踩坑
跑分追平了，但这4个场景里，开源模型还是会让你踩坑 你有没有遇到过这种感觉： 换了一个模型，感觉"哪里不对劲"，但又说不清楚。文字通顺，格式正确，逻辑也没有明显漏洞——就是感觉有点不对。然后你把同样的问题扔给另一个模型，结果立刻不一样了。 这种"说不清的差距"，最近被沃顿商学院教授 Ethan Mo
AI应用案例
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Agents SDK 2.0 完全上手指南：我替你把坑都踩完了
Agents SDK 2.0 完全上手指南：我替你把坑都踩完了 你有没有这种经历：花了一个下午，写了三百行代码，结果 Agent 在第二步就开始"发疯"——要么跳过工具调用，要么把上一步的结果搞丢，要么直接抛一个 KeyError 让你对着空白的 conversation history 发呆。 这
AI应用案例
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Agents SDK 2.0：Altman 说它被低估，三个变化告诉你为什么
Agents SDK 2.0：Altman 说它被低估，三个变化告诉你为什么 你可能刷到过 Agents SDK 2.0 的发布推文，然后划走了。 大多数人都这么做了。一个 SDK 版本更新，发布公告里全是技术术语，看起来和你没什么关系——除非你正好在写 Agent，而且正好踩过那些坑。 但 Sam
