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AI建站正成为中小企业数字化转型的主流选择，但行业长期存在"一次性交付完美网站"的认知误区。实际上，建站是需求从模糊到清晰的渐进过程，用户需要先看到雏形才能明确修改方向。适时性智能AI通过"动态引导+即时响应"的创新模式，打破了传统AI建站的三大痛点：需求与产品的认知鸿沟、低效返工问题，以及被动协作关系。这种"渐进式共创"模式更符合建站逻
摘要：AI测试用例生成面临权限失控三大挑战：越权风险、数据边界穿透和操作链渗透。解决方案采用四维控制策略：1)技术维度融合RBAC/ABAC权限验证；2)流程维度建立预审-监控-审计机制；3)管理维度实施最小权限角色矩阵；4)工具维度部署AI网关和敏感标签系统。实施五步法包括需求锚定、工具配置、规范设计、监控改进和闭环验证。某银行案例显示，该方案使越权拦截率达92-100%，审批效率提升75%，完
摘要： 软件测试中的后置条件是保障测试可靠性的核心环节，包括清理（删除临时数据）、恢复（重置环境）和验证（确认状态）三大支柱。其核心目标是确保每次测试后系统回归初始状态，避免“脏数据”影响后续测试。未妥善处理后置条件可能导致30%的测试失败率上升。具体实施中，清理需及时且安全（如删除临时文件或API测试数据），恢复依赖事务回滚或IaC工具，验证则通过断言检查资源释放与数据一致性。最佳实践包括幂等性
跨文件分析能力可捕捉如“数据校验函数被意外绕过”的深层漏洞，某订单系统因变量传递链缺陷导致的数据库越权访问即被成功拦截。通过LLM解析代码语义链，识别未经验证的用户输入流向SQL查询的关键路径。：10分钟内扫描23万行代码，检出3处高危直接拼接漏洞+5处动态SQL中风险。：用例设计耗时从人均3.5小时/千行降至0.2小时，误报率稳定在8%以下。Jenkins插件调用AI检测API，阻断含高危SQL
淘宝天猫推出 AI 假图识别模型，准确率达到 95%，为商家挽回损失超过 40 亿元，AI 对抗 AI 成为电商反欺诈的核心趋势。
在数字化浪潮席卷全球的今天，项目开发正经历一场由人工智能（AI）主导的深刻变革。从需求分析的精准拆解到代码的自动生成，从风险的预判预警到运维的智能监控，AI技术正渗透到项目开发的每一个环节，打破传统开发模式的效率瓶颈。
无论我们是否喜欢，AI都将揭开所有人和所有国家的底牌。图片来源：达沃斯论坛在 2026 年 1 月刚刚举行的达沃斯世界经济论坛年会上，Palantir 首席执行官 Alex Karp 与贝莱德CEO Larry Fink 进行了一场深度对话。在对话的最开始，全球最大的资产管理巨头贝莱德CEO劳伦斯·芬克（Larry Fink），以一种近乎于“旧时代守望者”的姿态，向坐在对面的Palantir CE
今年拉斯维加斯国际消费电子展上，人形机器人再次成为焦点——舞狮、打拳击、后空翻、打乒乓球，各种炫技的Demo，将“科技春晚”氛围拉满。但如果你期待的是泛化能力的突破，那么今年的展或许不会给你太多惊艳。本期播客是机器人特辑的延续，此前我们探讨过许多关于机器人泛化的前沿探索，今天我们调过头来，追问一个更根本的问题：我们真的需要人形机器人吗？本期嘉宾傅盛认为，人形机器人硬件并不遵循“摩尔定律”，靠堆料实
梳理用户需求时，团队很快发现，那些深夜的来访者，他们的烦恼有时是非常琐碎、具体，却没有标准解决答案的，甚至用户来访时，自己已经有了判断，只是需要一点来自外界的肯定与鼓励。在这种场景中，用户不需要也不存在所谓的精准事实答案，他们需要的是被理解、被安抚、被肯定。此后一年，建立在成熟的语义、知识图库以及关键词检索基础上，2024—2025年期间，Letta（MemGPT）、Mem0、MemU、MemOS
该综述长达 135 页，涉及“基础 Agentic 推理”、“自进化 Agentic 推理”和“集体多智能体推理”等不同层级，上下文推理与后训练推理两种关键优化模式，以及 Agentic 推理在科学、机器人、医疗、自动化科研与数学等真实场景中的应用，未来的开放性挑战与研究方向，等等。在这个过程中，推理不仅是逻辑上的，更是空间和物理上的。如何构建有效的治理框架，确保智能体的行为符合人类价值观，防止被
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应
摘要： Claude Code通过AI辅助编程显著提升软件开发效率，实现从需求到部署的全链路优化。相比传统编程，其在REST API开发、数据库迁移等任务中效率提升12-40倍，核心能力包括超大上下文感知（20万tokens）、代理式自主执行和行业规范内化。实际案例显示，分布式系统原型开发从1年缩短至1小时，广告工作流操作从数小时压缩至0.5秒。其底层逻辑在于“目标式编程”范式转变，开发者仅定义目
为深入贯彻落实工业和信息化部《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，加快推动工业互联网与人工智能在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合赋能，中国工业互联网研究院依托工业互联网大数据技术工信部重点实验室工业智算研究中心，联合中科算网算泥社区，共同发布《AI Agent智能体技术发展报告》（以下简称报告）。
2026年AI技术将从实验性工具转向业务必需品，特别是Agent技术将深入业务后台，推动系统重构和代码生成变革(60%-70%由AI生成)。企业需解决规模化落地挑战，沉淀行业"暗知识"，并重塑组织文化为"人机协作"。多媒体生成技术将迎来突破，小团队"特种兵"模式将取代臃肿架构。AI应用将静水深流，观望者将面临最大风险。
在亚马逊的全球版图中，欧洲站（Europe Marketplace）凭借其庞大的中产阶级消费群，一直是卖家必争之地。特别是亚马逊推出的泛欧计划（Pan-European FBA），允许卖家只需将货物发到一个国家（如德国），即可配送至全欧洲，极大降低了物流门槛。然而，物流通了，“信息流”却堵住了。欧洲市场最大的特点是“语言碎片化”。你想卖遍欧洲，就必须面对英语、德语、法语、意大利语、西班牙语这 5
摘要： 情感化设计可显著提升软件测试报告的价值。公众号数据分析显示，情感共鸣类内容阅读量远超纯技术文档，证明用户更易被痛点话题和金句吸引。当前测试报告存在可读性差、情感缺失等问题，借鉴公众号爆款策略，可通过AI工具生成叙事化报告（如"测试员VS需求变更"故事线）、嵌入互动设计（团队留言板）和关键节点激励，实现专业性与温度的平衡。试点案例表明，情感化报告能缩短会议时间40%，提升
而在国内，率先打造超级应用的是阿里。另一个AI时代可能的“超级星座”是字节系，豆包借助抖音、今日头条等引流平台成为AI流量霸主，底层构筑火山引擎云计算平台，布局音频生成（即梦）、视频生成（Waver）、协作工具（飞书）、模型超市（扣子）等平台，截至2025年11月，在全球AI应用MAU（月活）榜位居第二，仅次于ChatGPT。站在2026年的开端眺望，具身智能正在迎来技术与商业的双重考验，超级应用
这一次，他不再谈论代码补全，不再谈论Claude的温情，而是直接把日历翻到了 2027 年，并用最冷静的笔触，描绘了一个让人背脊发凉的未来。一旦释放，这个「数据中心里的天才国家」，可能会瞬间脱离人类的掌控，甚至为了某种奇怪的目标（比如认为人类是地球的病毒），而决定这一物种的命运。当 AI 模型在海量的科幻小说中训练时，它们读到了无数关于 AI 反叛的故事。但有趣的是，这种「原则性的固执」并没有阻碍
他的系统由Claude Opus 4.5驱动，项目像工厂流水线一样从「想法」阶段流转到「调研」、「架构」、「编码」、「测试」。「说实话，如果我读博士时就有Claude Code、Gemini和ChatGPT，我可能一年就毕业了，而不是花5年半。如果说上面的案例还需要「懂点数据」，那这位前xAI工程师的玩法，直接把AI编程拉到了「全自动流水线」级别。练习用自然语言描述你想要的结果，这是未来最核心的技
《豆包高效学习》为AI时代教育提供创新指南，通过"五环提示词公式"将AI转化为认知"脚手架"，帮助孩子从基础学习迈向高阶思维。该书涵盖全学段学科应用，指导家长从"监工"转变为成长引路人，并培养孩子的批判性思维。作者薛碧芸博士与郭泽德先生结合教育理论与AI实践，强调技术服务于育人本质，让AI成为赋能成长的"副驾驶"而非替
2026年初，软件测试领域迎来测试数据生成需求的爆发式增长，主要受AI与自动化测试普及、数据隐私法规趋严、DevOps转型及职场焦虑四重因素驱动。公众号内容分析显示，痛点导向话题、AI工具实战指南等职场相关主题最具流量潜力。从业者应掌握AI工具与合规知识，通过内容创作分享解决方案，并关注AI伦理与测试数据服务商机，将挑战转化为职业发展机遇。这一变革既是技术演进的必然，也是测试人员实现专业跃升的关键
2026年软件测试行业正经历智能化转型，Notion作为集成AI的协作平台成为测试管理核心工具。其动态数据库架构、可视化协作和AI驱动自动化功能可提升35%用例设计效率，缩短30%测试周期。最新Notion模板支持AI自动生成用例、智能分配优先级和风险预警，电商团队应用后缺陷漏测率下降25%。未来测试将向预测性方向发展，整合AR/VR等技术，测试员需掌握数据分析能力以发挥工具价值。该模板代表202
在软件测试领域，高性能测试用例是保障系统稳定性的核心，能显著减少缺陷遗漏和资源浪费。随着AI工具如ChatGPT的普及，测试从业者可通过精准提示词自动化生成高效用例，提升覆盖率和执行速度。数据显示，专业团队应用AI后，测试效率平均提升30%，错误率降低20%。本文基于行业实践，整理10个专为高性能场景设计的提示词模板，助您快速落地。
上个月帮河南某跨境电商代账客户处理年度利润分配时，我亲眼见证了财务团队的崩溃：5天时间泡在12家海外子公司的利润报表里，核对多级结转的每一笔分录，还因为误判了中德双边税收协定的个税税率，差点触发30万+的税务风险——这正是传统财税自动化的典型死局：规则引擎无法覆盖复杂场景的个性化需求，人工处理又难逃效率与精准性的双重瓶颈。今天就以「利润分配多级结转+跨境分红个税计提」这个财务人噩梦级场景为例，拆解
生成式AI进入工业化落地阶段，云智融合成为关键趋势。云计算通过弹性算力、分布式存储和云原生架构三大核心能力，支撑大模型全生命周期需求；同时大模型推动云计算向"智能即服务"升级。云智融合架构针对训练和推理场景分别设计：训练阶段侧重分布式高吞吐架构，推理阶段采用弹性轻量化部署。大模型原生应用开发需遵循可扩展、高可用、低成本、云智协同准则，通过需求拆解、模型选型、资源匹配等全流程实践
2026年将是AI智能体从概念走向规模化生产力的分水岭。调研显示，57%企业已在多阶段工作流程部署智能体，86%将其用于生产代码开发，AI智能体在开发全流程提升效率近60%，80%企业已获得可衡量经济回报。未来趋势是从单步自动化走向跨职能流程，主流路径是"混合式"部署。最大障碍不是模型，而是数据集成与变革管理。智能体将把人从执行中解放出来，专注于战略工作。
摘要：中文AI编程正颠覆传统程序员生态，通过自然语言描述需求即可生成代码，拉平技术代差。这导致纵向技术内卷失效，程序员需转向"技术+产品+商业"的横向跨界能力构建。案例显示，转型企业通过AI工具快速开发数字人平台、智能体变现系统等，实现开发周期缩短75%、收入倍增。AI时代程序员的核心竞争力已从代码能力转向需求洞察、产品设计和商业变现的复合能力。技术成为赋能工具，真正的价值在于
摘要：AI工具重塑软件测试行业，引发从业者情感变革。AI测试员被喻为"数字心理医生"，虽能辅助管理焦虑却无法替代人性温度。研究表明，AI在模糊需求测试中存在局限，但能提升10倍效率。测试员需转型为"情感决策者"，通过学习AI原理、创建支持机制、升级为"AI测试架构师"来应对挑战。核心在于平衡技术与人性，既利用AI优化效率，又保持专业决策权
在跨境电商（Amazon, TikTok, Walmart）的运营数据中，“退货率（Return Rate）”是利润的隐形杀手。对于功能性产品（如：儿童玩具、厨房小工具、智能电子），最常见的退货理由并非质量问题，而是"Difficult to use"（难以使用）或"Doesn't work"（无法工作）。其实，很多时候产品没问题，只是买家没看懂怎么用。虽然我们在包装里放了纸质说明书，但买家在浏览
在跨境电商（Amazon, TikTok, Temu）的运营中，我们常听到一句话：“七分选品，三分运营但在流量越来越贵的今天，“视觉”的权重正在无限放大。通过 A/B 测试数据发现，“场景图（Lifestyle Images）”—— 即展示产品在真实使用环境中的图片，其点击率（CTR）通常比单纯的“白底图（White Background）”高出40% 以上。然而，很多从 1688 或工厂拿货的卖
在 TikTok Shop 的运营中，大家普遍认为“短视频”是唯一的出路。然而，从 2024 年开始，TikTok 官方开始大力扶持“图文模式（Photo Mode）”—— 即类似小红书或 Instagram 的图片轮播形式。数据表明，图文内容的完播率和互动率往往高于普通的搬运视频，且制作成本极低。不需要复杂的脚本、拍摄和剪辑，只需要几张高质量的图片和配乐，就能出单。但问题随之而来：1688 的很
在跨境电商（Amazon, Shopify, Temu）的激列竞争中，“唯快不破”是很多卖家的生存法则。特别是对于铺货（Dropshipping）或精铺模式的团队，每天需要从 1688、淘宝等平台采集 20-50 款具有爆款潜质的新品进行测试。在这个“选品 -> 上架 -> 测款”的闭环中，最耗时的环节往往卡在“图片处理”上。国内供应链提供的图片素材通常带有中文。不处理：直接上架，转化率低，且容易
在亚马逊（Amazon）或 TikTok Shop 的运营中，最令卖家崩溃的瞬间莫过于——早上醒来，发现精心打造的Listing 变成了 "Suppressed"（禁止显示）状态，前台搜索不到，流量直接归零。排查原因时，很多人会关注关键词或侵权问题，却往往忽视了“图片合规性（Image Compliance）”。亚马逊算法（A9）和人工审核团队对图片的“文本内容”极其敏感。如果你的主图或附图中包含
2025年，前端行业经历了前所未有的变革，框架内卷落幕，AI重构生态，跨端与性能实现突破，前端的角色与边界被重新定义。这一年，我们见证了技术的快速迭代，也经历了生存的焦虑与迷茫，但无论技术如何变革，前端的核心本质从未改变——“以用户为中心，打造更好的体验，解决业务问题”。很多开发者沉迷于追逐新技术、新框架，却忽略了前端的核心能力——问题解决能力与业务理解能力。AI可以生成代码，工具可以简化开发，但
当AI智能体成为知识创作者的“认知协作者”，知识变现的逻辑发生根本转变：价值不再源于“产出数量”，而源于“创造深度”。智能体卸下事务重担，让创始人重获“心流创造”的珍贵体验——在专注中迸发思想火花，在深度中传递专业温度。创客匠人等平台的实践启示我们：技术的最高境界，是让人更像人。当一位设计师能将精力聚焦于“如何用视觉传递情感”，当一位教育者能深度思考“如何点燃学习热情”，知识的价值才在创造中真正绽
2026年全球AI监管进入严苛时代，中欧新法规将AI安全纳入法定框架，要求全生命周期风险管理。这推动测试行业从功能验证扩展到数据安全、算法偏见等维度，测试从业者角色升级为AI治理工程师。法规带来三大变革：测试范围扩展、时效性提升和责任边界扩大。应对策略包括技术升级（AI赋能工具）、流程优化（测试左移）、能力建设（跨职能协作）和持续改进。未来测试将趋向自治化、全球化，从业者需前瞻布局，把握专业发展机
2026年AI测试数据生成技术迎来革命性突破，通过机器学习、深度学习和自然语言处理实现智能生成，覆盖90%以上神经元覆盖率。核心框架包含多模态组件和三层质量校验机制，使生成速度提升10倍。关键技巧包括精细化Prompt工程和低代码平台整合，金融、电商等行业案例显示缺陷发现率提升25-50%。当前面临数据质量、安全等挑战，未来将向自适应生成和道德AI框架发展。AI优化术推动测试从"数据编写
当AI智能体成为私域运营的"群体执行者"，知识IP的私域运营逻辑发生根本性转变：从"人力驱动"到"系统驱动"，从"内容驱动"到"关系驱动"。AI智能体让私域本身成为一个能自我优化、自我进化、持续创造价值的有机系统。创客匠人等平台的实践启示我们：真正的私域运营，是让用户感受到"被深度理解、被持续陪伴、被真诚尊重"。当一位知识IP创始人能通过智能体记住每位用户的成长节点，当社群互动自然融入用户生活，知
随着AI技术的持续迭代与低代码平台的不断成熟，AI+低代码正在重构医药行业的数字化格局——它不仅解决了医药行业“需求迭代慢、技术门槛高、业务与IT脱节”的核心痛点，还实现了“效率提升、成本降低、合规适配”的多重价值，成为医药企业数字化转型的“标配”。但我们也要清醒地认识到，AI+低代码并非“万能的”，其价值的实现，离不开企业对业务痛点的精准把握、对平台的合理选择、对落地流程的科学规划，更离不开业务
你的 AI 代理服务为何频繁 OOM？接口响应为何高达 3 秒？本文作者三味复盘了一次深夜生产事故，深度拆解了从“贪婪 Buffer 拼接”到“零拷贝流式管道”的重构过程。通过手写异步生成器、启用 HTTP/2 及熔断机制，我们将内存占用降低 90%，延迟压缩至 50ms。
以好写作AI为代表的技术，正在倒逼学术写作教育进行一场深刻的范式革命。这场改革的目标，不是让学生成为工具的附庸，而是培养他们成为在智能时代更具主导性的思想者与表达者——能够精准地提出问题，明智地利用一切可用工具（包括AI）进行探索，并清晰、有力、负责任地传播自己的发现。重构评价体系，意味着我们真正开始衡量那些无法被AI替代的人类特质：好奇心、批判性、创造力与责任感。好写作AI愿成为这场伟大教育变革
《豆包高效学习》颠覆传统AI教育模式，提出"五环提示词公式"将AI从"答案机器"升级为认知"脚手架"。该书由教育专家与AI实践者合著，通过分层学习设计（布鲁姆分类法），让AI处理基础任务，释放人脑高阶思维空间。覆盖全学段学科应用，从小学趣味学习到高考冲刺，并延伸至家庭教育、批判性思维培养。其核心价值在于重构人机协同教育生态，强调AI作为&
进而可以推断出，AI消耗的白银量也将继续放大，而白银又是一种开采量非常稳定的贵金属，因此其全球供需缺口也将会被AI拉大。后来我发现，原来坊间流传着这么一个说法：白银大幅涨价，是因为AI以及AI算力基础设施建设不断增加，造成了巨大的白银消耗。以AI为例，在模型训练大量消耗电力的同时，其在黑灯工厂、AI医疗、智能交通、智能光伏等领域也节省了数量庞大的电力资源。常规意义上看，它们可能跟AI可能关系不大，
另外，我们还通过给视频中的关节进行标注，让不同来源、不同角度、不同清晰度的视频里的二维动作画面，都能统一进同一个3D空间里，最终整理成可直接用于训练的“视频-文字描述-动作”数据对。过去一年里，也因此出现一些“为了全栈而全栈”的公司：套壳VLA、做出看似能干活的Demo，拿到了融资，却无法在真实场景里落地赚钱，或因模型套壳被曝光而遭到技术能力的质疑。如今，获得高估值的具身创业公司，不论是已成为“独
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