本文记录了基于RokidAIGlasses开发名片记忆助手智能体的全过程。首先分析了AR眼镜行业背景及设备能力，针对商务社交场景中的人脉记忆痛点，确立了"社交记忆增强系统"的产品定位。技术实现上采用灵珠平台的三模块架构：通过表格知识库存储结构化联系人数据，Prompt工程约束模型行为，工作流引擎实现多步骤交互。重点阐述了数据建模原则、Prompt调优策略及工作流节点设计，并演示

以 DeepSeek 为代表的大模型，已经赋予 AI 完善的语言理解、逻辑推理、文本生成能力，各类纯文本 Agent 也成为主流工具。但这类 AI 只拥有 “思考大脑”，缺少完整具身交互智能，落地展厅、门店等线下终端时，仅靠文字聊天框无法实现真人化现场沟通。在办公和编程场景中，用户可以耐心阅读长文本，也可以随时复制、修改和反复追问；而在展厅环境中，参观者通常站在屏幕前，希望直接提出问题，并迅速判断

说实话，当我第一次听到有人说能1小时开发一个完整App时，我是不信的。毕竟作为一个在开发圈混了好几年的程序员，深知就连最普通的APP开发，从需求分析到页面设计、从代码编写到功能测试，哪个环节不得花个十天半个月？但是，自从用了一段时间鸿蒙推出的CodeGenie这个AI辅助编程插件后，我的想法彻底改变了。今天就来给大家分享一下我是如何用这个神器在1小时内搞定一个美食外卖App的，绝对不是标题党！传统

AI 正在成为开发链条中的核心力量，从代码补全、错误修复到智能生成整段业务逻辑，软件开发的方式正在发生深刻变革。CodeGenie 的出现，使鸿蒙生态具备了“自我学习、自我优化”的能力。它不仅为开发者提供了高效、智能的编码体验，也让整个生态在智能演化中保持持续的活力与竞争力。同时，对于性能问题（如不必要的组件重绘、循环嵌套过深等），它将提供结构化优化建议，帮助开发者保持项目运行的高效与稳定。Cod

最近鸿蒙生态的发展速度真的让人惊叹。从HarmonyOS NEXT的正式发布，到原生应用生态的快速壮大，每一个节点都标志着鸿蒙正在从"追赶者"变成"引领者"。而在这个关键时刻，鸿蒙推出了一个让我眼前一亮的工具——CodeGenie。说实话，作为一个在移动开发领域摸爬滚打了好几年的程序员，我见过太多所谓的"革命性"AI工具，但大多数都是雷声大雨点小，根本没办法写Arkts语言。但CodeGenie不

以 DeepSeek 为代表的大模型，已经赋予 AI 完善的语言理解、逻辑推理、文本生成能力，各类纯文本 Agent 也成为主流工具。但这类 AI 只拥有 “思考大脑”，缺少完整具身交互智能，落地展厅、门店等线下终端时，仅靠文字聊天框无法实现真人化现场沟通。在办公和编程场景中，用户可以耐心阅读长文本，也可以随时复制、修改和反复追问；而在展厅环境中，参观者通常站在屏幕前，希望直接提出问题，并迅速判断

前两天我妈遇到个糟心事——房东突然说要涨房租，不同意就解约。老人家慌了神，问我咋办。说实话，这种事挺尴尬的。找律师吧，就这点事不值当；自己处理吧，又不懂法。我先是问了ChatGPT，它给了一堆"建议协商"、"查看合同"的废话，根本没用。正好刷到幂律智能出了个叫"吾律"的AI律师，说是能真正帮你办事，不是那种只会背法条的。我抱着试试看的心态试了一下。通过实际测试，专业法律AI工具在处理常见法律问题方

本视频完整演示如何用 Bright Data ChatGPT Scraper 批量抓取 ChatGPT 真实推荐数据 + 自动生成 AI 选品情报报告，控制台无代码 + API 两种用法全覆盖，半天搭完一套月度自动跑、零人工值守的监控系统。海外消费者的选品入口正在从"搜索"迁移到"问 AI"——Helium 10、Jungle Scout 这类传统选品工具看不到这一块，而它正以肉眼可见的速度变成新

类脑计算作为一种新兴的计算范式，提供了一种独特的解决方案。它借鉴人脑的神经网络结构和信息处理能力，通过模拟大脑的工作机制来优化计算效率。类脑计算在处理模式识别、学习和决策等任务时表现出色，尤其在降低能耗和提高计算速度方面具有显著优势。在这一领域，清华大学的研究团队取得了突破性进展。他们成功研发的类脑计算芯片，不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中展现了卓越的性能。这款芯片为机器学习算法提供了一个

游戏行业近年来的发展可谓是突飞猛进，它不再仅仅是娱乐的一种形式，而是成为了一种文化现象，涵盖了电子竞技、社交互动和虚拟现实等多个方面。随着技术的进步，玩家对于游戏体验的期望也在不断提高，他们渴望更加沉浸式、个性化和智能的游戏体验。这就对游戏开发者提出了更高的技术要求，促使他们探索和应用最新的技术成果，以满足市场的需求。机器学习，作为人工智能的一个分支，已经在多个领域展现出其强大的能力。它通过算法让