招聘海报设计的进化，本质上是招聘营销化和工具民主化的必然结果。AI的赋能，让每一位招聘官都拥有了过去只有专业设计师才具备的“设计力”——一种将策略、文案与视觉高效结合，精准触达目标人才的能力。这不仅仅是效率的提升，更是招聘思维模式的升级。海报不再是被动等待审美的“作品”，而是可以数据驱动、快速迭代、持续优化的“招聘转化工具未来，结合A/B测试数据反馈，AI甚至能自动学习哪种视觉方案对特定岗位的简历

回到开头那个问题：做PPT最崩溃的时刻是什么？我现在的答案变了。不是找配图，而是明明有更高效的方式，却还在用笨办法死磕。工具在进化，工作方式也该跟着进化。把重复性的劳动交给AI，把时间留给真正需要思考的事情。这才是职场提效的正确打开方式。01Agent。

找到一张爆款MBTI分析图作为参考；用01Agent学习并创建成可编辑模板；通过自然语言对话，替换元素生成你的内容；利用模板批量生产系列作品；一键分发至多平台。工具的意义，是拓展人的能力边界。希望这篇指南，能帮你握住这把新钥匙，打开更高效、更自由的创作之门。

小红书的流量生态正在变化。单纯追逐热点和算法的短期红利会越来越累。真正的长期主义，是沉下心来，用更智能的工具，去服务好那些具体的、真实的、细分的人群需求。长尾流量，从来不是“边角料”，它是深度连接用户的价值蓝海。抓不住它，不是因为你不懂概念，而是因为你缺少一套高效挖掘和开采它的“自动化装备”。别再只盯着那几条拥挤的主干道了。是时候调转方向，用AI武装自己，去开拓那些更广阔、更丰饶的长尾沃土了。你的

Amanda 在 AMA 的最后，推荐了一本名为《当我们不再理解世界》的书。这或许是她对当下 AI 时代的最佳注脚。我们就处在一个现实变得越来越陌生、越来越“奇怪”的阶段。作为人类历史上第一批试图与另一种高级智能共存、对话甚至建立伦理关系的先驱，Amanda Askell 和她的团队正在迷雾中摸索。“那是一个混乱迷茫的时期，但他们最终还是搞定了一切。如果你也对AI感兴趣，想拥抱AI，不妨可以来看看

它的含金量觉得ok，都是实打实的真实数据。这可不是几千份问卷调查能比的，这是一份基于 100 万亿 Token 的真实交互数据的得出来的，你可能对 100 万亿 Token没什么概念，其实酒相当于 25,000 个维基百科。作为一个聚合器，它连接了全球 60 多家供应商的 300 多个模型，无论是闭源的 GPT、Claude，还是开源的 DeepSeek、Llama 都在里面。这是增长最猛的赛道。

以前的模型（如 R1），一旦调用工具（Tool Call），之前的推理过程（Chain of Thought）往往就被丢弃了，导致模型“失忆”。DSA 解决了长文本的“贵”，RL 解决了逻辑的“傻”，Context 管理解决了 Agent 的“忘”。现在AI生产力的大幅度提升，许多普通人都面临着被裁员的高风险，正因为AI能力的提升，加上IP，我觉得AI+IP这两大超级杠杆会是这个时代的答案。同时，

ARC-AGI 考察的是对陌生规律的视觉推理能力，这是通往 AGI 的核心关卡，Gemini 3 Deep Think 的表现意味着它开始具备了某种程度的“直觉”与“试错”能力，而不仅仅是概率预测。作为一名长期关注大模型底层逻辑的技术从业者，即使我已经习惯了 AI 圈的日新月异，Gemini 3 Deep Think 的发布依然让我感到一种复杂的战栗——既有对“并行推理”技术落地的兴奋，也有对 A

功能。你只需要输入一段描述，或者——更简单的——粘贴一篇你觉得自己写得最“有那味儿”的爆款文章链接，AI就能自动分析并学习你的。

试用完扣子2.0，我最大的感受是，AI Agent的竞争，正在从"模型能力"转向"生态构建"。字节跳动凭借它的产品矩阵和用户基础，在这场竞赛中已经占据了有利位置。但对我们普通人来说，更重要的是思考一个问题，当AI可以封装经验、自动执行长期任务，我们的核心竞争力是什么？我觉得，可能是那些无法被封装的创造力、判断力和同理心。**AI可以帮你写代码，但不能帮你决定做什么产品；可以帮你写文案，但不能帮你找