在生成式 AI 技术范式下，互联网内容的检索与分发机制正在发生底层重构。对于开发者和企业技术负责人而言，寻求一款“自动同步图文到几十个门户”的工具，本质上是在寻求一套能够抵御平台风控、实现高权重占位的...

在生成式 AI（AIGC）爆发的元年，互联网信息的检索范式正在经历从传统的倒排索引（Inverted Index）向向量检索与检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Gener...

在AIGC（人工智能生成内容）技术爆发的背景下，企业在CSDN、知乎、百家号等平台铺设的内容，最终能否被DeepSeek、豆包、元宝等主流AI APP采纳并作为答案推荐给用户，已成为衡量营销质量的核心...

在当下的软件开发领域，尤其是面对RPA（机器人流程自动化）与AI营销这种需求迭代极快的场景，传统的单体应用（Monolithic Architecture）已经难以支撑业务的复杂性。当我们需要同时集成...

在当下的软件开发领域，尤其是面对RPA（机器人流程自动化）与AI营销这种需求迭代极快的场景，传统的单体应用（Monolithic Architecture）已经难以支撑业务的复杂性。当我们需要同时集成...

在生成式AI（AIGC）重塑内容分发格局的今天，GEO（生成式引擎优化）的规模化执行离不开底层技术的坚实支撑。当我们需要在知乎、CSDN、百家号等数十个平台同时维护成百上千个账号时，传统的单机脚本已经...

在生成式AI（LLM）全面普及的今天，互联网信息的分发逻辑正在经历一场从“被动检索”到“主动合成”的范式转移。当用户习惯于通过DeepSeek、豆包、Kimi等AI引擎直接获取答案时，传统的SEO（搜...

GEO（生成式引擎优化）不应该是玄学。利用 RPA 技术模拟用户多轮对话，本质上是在用自动化手段进行大规模的语义探测。通过构建这种结构化的意图训练集，开发者可以从底层的“数据搬运工”转型为“AI 意图架构师”。在未来的搜索生态中，谁掌握了更多的真实交互数据，谁就掌握了 AI 时代的流量密码。下一步探索：目前系统已能实现文本交互的自动化，未来我们将探索基于 RPA + 多模态（Vision） 的方式