最近我在 YouTube 上看到一个很火的视频：如何用 AI 比任何人快 10 倍地学习任何东西？视频创作者丹·科伊（Dan Koe）出生于 1993 年，个人资产超过 5000 万美金，仅 2023 年就收入 420 万，利润率高达 98%！这么高的利润率从哪来呢？关键在于，他打造了一家真正的「一人公司」，没有员工，不用团队，几乎所有工作他一个人就能完成。。如今网络上学习资源多如牛毛，视频教程、

“巨人肩膀”是一个专注于AI与IT技术开发的综合平台，为全球开发者提供前沿技术分享和实战经验交流。平台包含三大核心功能：技术社区矩阵覆盖人工智能、大数据等上百个细分领域，汇聚官方团队、开源项目和个人开发者；专栏博客系统支持Markdown/富文本编辑和AI辅助写作，提供付费专栏等多样化内容形态；专业技术资料库满足各层次学习需求。平台通过开放共享的生态，帮助开发者实现技术成长与知识变现，构建起连接全

大家做数据多年，在不少企业的数据系统中，可能会遇到这样的问题：不同系统里都有个叫“客户ID”的字段，一个是营销系统里的潜在客户编号，一个是CRM里的注册用户ID，另一个是订单系统里的付费客户主键，这些字段名看起来一样，实际含义却完全不同，数据团队拉错字段算错指标，分析有误，业务根本无法展开。这些问题看似是字段管理没做好，其实背后真正的原因是：没有建立起统一的数据模型，数据结构在最开始就没对齐。数据

在人工智能技术飞速发展的今天，智能对话工具已经成为我们工作、学习和生活中不可或缺的助手。然而，面对众多大模型平台和复杂的提示词设置，用户往往需要花费大量时间进行选择和调试。为了解决这一痛点，应运而生，它通过多平台大模型集成、提示词广场和一键分享等功能，为用户提供了一站式智能对话解决方案，助力用户大幅提升效率，轻松应对各种场景需求。。

AI赋能数据分析：自动化提速与工具应用 数据分析中AI通过机器学习算法快速处理海量数据，其优势体现在：1）提升速度与效率，自动生成代码和报告；2）智能校验数据质量；3）降低使用门槛，实现数据民主化。AI在数据分析中的六大应用场景包括：代码生成与调试、智能解读分析结果、合成数据生成、自动创建可视化仪表盘、图像数据自动录入以及智能数据清洗。这些功能显著提升分析效率，使分析师能聚焦于价值挖掘而非数据处理

最近，Manus 在 AI 圈迅速走红，上线首日便全网“一码难求”，当晚更有团队开源了 OpenManus 项目，整个过程跌宕起伏，充满戏剧性！我有幸体验了 Manus 的运行效果，结合其实际表现、OpenManus 的开源代码以及网传的 Prompt 信息，大致分析出了 Manus 的技术架构设计实现原理，并尝试复刻了一个版本，下文详细剖析。Manus 是中国创业公司 Monica 发布的全球首

摘要：MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，通过客户端-服务器架构实现LLM与外部资源的高效互联，突破LLM固有能力边界。其核心组件包括MCP Host（交互界面）、Client（协议转换）和Server（能力代理）。Server提供Resources（数据）、Tools（任务执行）和Prompts（提示模板）三类能力。相比Function Calling，MCP

Cursor AI是一款集成了人工智能技术的代码编辑器，由Anysphere公司开发，是微软开源代码编辑器VSCode的一个分支。它旨在通过先进的人工智能模型（如GPT-4）来提高开发者的编程效率，为现代开发者提供远不止源代码补全的功能。这些指南旨在帮助用户更有效地使用Cursor，避免常见的问题，并确保代码质量和项目进度。

摘要：数据分析是职场必备技能，但传统的数据处理流程耗时费力。本文介绍了如何利用AI工具高效完成数据分析全流程：1）数据预处理与清洗 - 通过提示词让AI自动识别并处理数据问题；2）数据分析与挖掘 - AI可提供分析指标、维度和可视化建议；3）数据可视化呈现 - 生成交互式HTML数据看板。文中提供了完整的提示词模板和使用案例，包括SQL查询优化和销售数据分析报告自动生成。AI工具如PromptID

绞尽脑汁也想不出合适的提示词？AI生成的结果总是偏离预期？提示词冗长复杂，效果却不尽如人意？有了PromptIDE，这一切都将迎刃而解！