《2026：成为AI时代的系统化创作者》摘要：在AI普及化的未来，单纯掌握工具已不再是核心竞争力。本文提出创作者需构建三层价值体系：内容生产（短剧/漫剧创作）、系统建设（自动化工具开发）和品牌变现（文创产品验证）。核心在于培养四大能力：选题力（趋势洞察）、创作力（质量把控）、系统力（流程优化）和商业力（变现路径）。通过分阶段实施计划（1-2月工具掌握，3-4月系统搭建，5-6月商业验证），最终实现

叙事像扩散模型：先在“高连接度节点”传播（媒体/行业KOL/社群核心/机构），更容易进入主流议程。下面给你一套“从0到1 + 周期迭代”的操作框架（尽量不依赖某一个平台，方便你用任何工具替换）。所谓“设置议程”，在这个框架里不只是“让大家讨论某个话题”，而是。这里的“叙事”不是文学意义上的长篇故事，而是社会中反复出现、容易传播的。注意：叙事不是口号，它必须让人**“觉得合理”**，否则无法长期传播

原文链接：The institutional repertoire in the hands of ordinary readers: a quantitative analysis of the impact of works from the French and Portuguese school canons on Goodreads理论要点：研究问题：对应论文章节：3.1 两个语料库的特

大语言模型从静态语言处理工具向自主智能体的转变，标志着人工智能领域的关键跃迁。这种转变使系统能够通过迭代推理和工具使用处理复杂动态任务。为了在不进行昂贵参数重训练的前提下实现持续改进，程序性记忆（procedural memory）作为智能体演化的关键基底应运而生。程序性记忆内化"如何做"的知识，通过积累高质量问题解决经验，使智能体能够利用先前的成功和教训来应对新场景，理论上可以减少冗余的试错过程

本文摘要概述了学术论文代码复现的第一阶段（1-3天）详细流程。Day1包括获取论文材料、查找代码仓库（5种途径）和发送数据请求邮件模板，同时采用三色标注法精读方法部分并提取关键信息。Day2重点搭建隔离环境，包括创建项目目录结构、配置Python虚拟环境、安装依赖库并测试，以及初步数据检查和验证。Day3针对有代码的情况，分析代码结构、修改路径配置并准备首次运行。整个流程强调系统化文档记录和验证，

本文提出了一种基于智能体建模的方法来研究历史通信网络的保存偏差问题。研究者开发了一个计算机仿真系统，模拟18世纪欧洲学者的通信网络，通过虚拟智能体模拟信件收发过程，并应用不同档案保存策略（声誉、地区、时间）来评估其对网络结构的影响。模型包含四个关键阶段：虚拟世界构建（初始化100个智能体及其地理分布）、通信过程模拟（信件发送与移动机制）、档案剪枝（按不同策略筛选信件）以及网络分析（构建网络图并计算

AI的快速发展让很多人焦虑：总觉得自己跟不上，总觉得别人知道得更多。但真正的认知优势不是"知道更多"，而是**“站在更好的位置”**。你不再被产品的营销话术牵着走你能够判断什么是真实的技术进步，什么是包装你能够预见哪些能力会扩散到你的领域你能够在别人还在等待时就开始实验这不是要你成为AI专家，而是要你成为一个有判断力的AI使用者和研究者。理解能力的边界预见技术的方向快速验证和迭代这套方法论的核心就

编辑工作的本质没有变，还是要把好的内容带给读者。AI改变的是工作方式，让我们可以更高效地完成那些重复性、事务性的工作，把更多精力放在需要创造力和判断力的环节。这不是一场技术革命，而是一次工作方法的优化。不需要成为技术专家，只需要愿意尝试新工具，愿意改变旧习惯，愿意在实践中不断调整。从一个小改变开始，逐步建立自己的AI工作流，你会发现工作可以更有序、更高效，也更有成就感。

文学空间不是“地图上的点”，而是叙事中的空间经验：路径、视角、边界、社会分区、场所气味与秩序。你的平台要解决的不是“在哪”，而是三连问：文本中如何说到一个地方（话语与修辞）这个地方对应现实何处/何时（可考证与不确定性）它如何映射建成环境（街巷、建筑类型、基础设施、公共空间）本章交付物研究对象界定：作品集/作者群/时期/城市（必须明确）每个空间结论必须能回链到具体段落（章回、页码、行号）平台定位：研

史料海量且异构：文本、地图、照片、地籍、图纸、口述史彼此割裂“看起来很美”的可视化多，“可复核的结论”少地名、门牌、行政区、街巷在历史中频繁变更，导致空间定位不稳定。