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AI工具
AI 时代，好工具就是新的生产资料。本栏目聚焦全球视野，带你穿透排行榜，发现那些藏在数据背后的 AI 利器。 我们不复读说明书，只拆解工具背后的业务逻辑：它解决了什么痛点？普通人如何快速上手？如何利用它实现业务突围？ 每周5款精品工具拆解，带你跨越信息差，抢占工具红利。
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写个复杂多文件项目改完还要自己逐行审查？Claude Opus 4.7 可能就是被寄望来解决这个问题的。SWE-bench Pro 拿了 64.3% 的分数，视觉识别从 54% 飙到 98% 接近完美，100 万 token 上下文确实能吞下整个代码库。但新 tokenizer 让成本悄悄涨了三四成，自适应推理也让不少老用户骂它变懒了。 简单说说 Claude Opus 4.7 是 Anthrop…
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一个模型连续编码 13 小时不崩盘，还帮你多线程并行调度 300 个 Agent，Kimi K2.6 在长程编码和 Agent 协同这两个维度上，确实把国产开源模型的天花板又撞高了一截。但换个赛道看，推理和数学能力跟第一梯队之间还隔着一条明显的缝。从 12 小时用 Zig 优化推理引擎，到 4 轮对话生成全栈应用，它是会把开发者惯坏的那种工具。前提是，你得知道它擅长什么，不擅长什么。 这是个什么模…
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写代码到一半突然要切去调音频、看文档、分析视频，一个模型搞定所有模态，这事以前是奢望。小米 MiMo-V2.5 系列，310B MoE 架构、1M 上下文、全系开源，Pro 版在 SWE-bench Pro 上跑到 57.2%。实测用它接 Claude Code 写了一套公众号数据分析平台，一次部署成功。API 价格比 Claude 便宜六成，V2.5 版本每百万 token 输入才 7 块钱。到…
AI百科
AI圈每天都在造新词，LLM、RAG、Agent……听得云里雾里？本栏目专为非技术背景的从业者打造，旨在剥离“假大空”的术语堆砌，还原技术背后的商业本质。 我们不复读官方定义，只拆解这些名词如何影响AI应用的实际链路与出海实战。用资深行业观察者的视角，带你穿透技术迷雾，看清大模型时代的真趋势。
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你有没有想过这个问题： 当你说"把杯子推下桌子"，你的脑子里发生了什么？ 你可能看到了杯子摇了一下、然后倒下、最后摔在地上——甚至能听到"啪"的一声。 这个过程，你没有真正看到，但你在脑子里"模拟"了一遍。 这就是人类的世界模型——我们有一个对世界的内部模拟，知道动作会导致什么结果。 World Model（世界模型），就是让AI也拥有这…
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一个有意思的时间线： 2020年：AI能看图，但只能看图 2022年：AI能听语音，但只能听语音 2023年：AI能同时看图、听语音、读文字——而且能一起理解 这个"既能看又能听还能读"的能力，叫做Multimodal（多模态）。 一句话理解 多模态（Multimodal） = 让AI同时拥有人类感知世界的多种方式——看图、听声音、读文字，并且能把这些不同类型的信息联合起来理解…
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你有没有这种感觉 AI什么都懂，但用到专业领域就"差点意思"。 你让通用AI帮你看医学影像，它说"看起来正常"；但真正放射科医生一看，发现了三处早期病变。 AI不是不知道，是它的知识是"全科的"，不够"专科"。 这就催生了一个专门的方向：Vertical Model（垂直模型）——在某个特定领域专精的AI。 一句话理解…
开源项目
拒绝高昂订阅费，从拥抱开源开始。本栏目专为想用AI、想懂AI的非技术人打造，手把手带你发现那些好用、免费且强大的开源替代品。 我们不聊虚无的代码，只聊真实的落地：从本地大模型部署到多模态工具链，拆解每个项目背后的实操门槛与应用潜力。 用最直白的语言，拆解最前沿的开源力量。 在这里，让AI不再是“黑盒”，而是触手可及的生产力工具。
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GPT-Image-2发布之后，各种炫酷的生成效果在社交平台刷屏：便利店霓虹人像、奢侈品香水广告大片、UI界面一键直出……看着别人玩得飞起，自己打开ChatGPT对着输入框发呆，脑子里只有一个想法——"我想生成一张好看的图"，然后呢？提示词怎么写？什么结构？要不要加否定词？光圈、焦距、色温这些参数怎么组合？结果就是反复试、反复改、反复失望，最后图没生成几张，耐心先没了。最近我在…
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"AI生成的内容总是看起来灰蒙蒙的，像医院化验单一样"——这大概是过去一年里，我对AI写作工具最集中的吐槽。 不是AI写得不好，是AI输出的文档太"素"了。没有排版的灵魂，只有干巴巴的文字堆砌。 直到我刷到这个开源项目——Kami（神），一个AI文档设计系统，专治"AI生成内容看起来廉价"这个毛病。 这是什么 Kami 是一个面向AI生成…
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昨天刷GitHub Trending的时候，一个作者名让我愣了一下——Milla Jovovich。对，就是那个《生化危机》里拿双枪打丧尸的爱丽丝。点进去一看，17K+ Star，LongMemEval 96.6%。我当时脑子里只有一个念头：这世道，演员都卷到AI圈了？ 但看完项目介绍，我发现这不是明星玩票。MemPalace是一个正经的AI长期记忆系统，而且思路和其他人不太一样。 先说说这是个啥…
skills资源
我们深知skills的核心是“实用、可落地”，因此持续挖掘全网优质技能skill，定期更新。助力大家在学习AI的同时，拓宽技能边界、提升综合能力，用每一个实用skill赋能成长，解锁更多可能性。
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演示效果如上 提供 5 套视觉模版，以适配不同场景： theme-solar-pop theme-solar-pop theme-noir-lux theme-noir-lux theme-editorial-fire theme-editorial-fire theme-forest-lab theme-forest-lab 安装 npx skills add comeonzhj/DAMNC…
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一、Skill 是什么 Skill 是一个文件夹，核心是 SKILL.md 文件，使用 YAML frontmatter + Markdown 正文 的格式。当 LLM 判断需要某个 Skill 时，会调用 skill 工具加载它，SKILL.md 的全部内容会作为 tool-result 注入到对话上下文中，LLM 读到后自主决定怎么执行。 my-skill/├── SKILL.md …
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上周有个朋友凌晨两点给我发消息。 她把男朋友那天发给她的一段话原封不动贴过来,没头没尾,末尾只问了我一句:「你帮我看看,我是不是真的太敏感了?」 我看了一眼那段话,心里咯噔一下。因为我从里面几乎能一眼看到操控性语言的影子,贬低、质问、把情绪反推回她身上、再顺手扣一顶「你想太多」的帽子 😓。 但我没办法第一时间告诉她「这就是 PUA」,因为她在那一刻其实根本不需要一个结论,你跟她说，她也听不进去，她…
实战分享
拒绝纸上谈兵，我们只聊“如何落地”。本栏目深度拆解全球前沿AI应用的实操链路，将复杂的工具组合转化为标准化的SOP。 从提示词微调到自动化工作流构建，手把手带你完成从“看到”到“做到”的跨越。这里没有晦涩的代码，只有贴合真实业务场景的干货。不论是复刻海外爆款案例，还是优化本土化运营，我们只提供拿来即用的实战指南。
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阿里妹导读 文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。 在 AI 原生工作流加速普及的今天，掌握 Skill 已不再是开发者的专属能力，而是产品、运营、设计乃至技术管理者提升人机协同效能的核心职业素养。它直接决定你能否把模糊需求转化为稳定、可复用、可协作的 AI 执行单元，从而在项目交付中显著提升质量一致性、降低沟通成本、规避重复试错。 一、理解 Skill 的本质：菜…
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前言 想象这样一个场景：你是独立开发者、产品经理，或者负责活动落地页的运营同学。一个想法突然冒出来，借助 TRAE 中国版，你在一个下午就把原型跑通了。 但是真正的部署难题从这里才开始：你需要让本地能打开的页面，变成全球用户能访问的链接，中间要过一整条清单。它与业务逻辑无关，却常常决定了上线的节奏。 部署前，你可能要面对： 购买和配置服务器 繁琐的 Nginx 规则 编写复杂的 Dockerfil…
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这篇文章分享一条真实的落地路径：我们不是直接追求“AI 一键生成完美用例”，而是先用 MVP 验证方向，再用 1.0 补齐输入解析、Prompt 工程化、知识工程和检索闭环，最后把能力沉淀到测试智能体并skill化赋能“小龙虾”。文末会给出可直接复用的实践方法与避坑点。 -- AI用例生成项目组 一、问题：传统手工用例在复杂业务下的挑战…