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微信聊天记录终于能正经交给 AI 了，官方开的口子不怕封号
微信合并转发聊天记录时新增了「转发到其他应用」入口，第一个就是腾讯WorkBuddy。作者借这个官方入口做了两个skill：一个把216条群消息整理成日报长图，还能从聊天里捞选题；另一个逐条核查家族群真假，并代写好回给长辈的话。
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阿里开始给AI算账了：用AI的钱，以后各业务线自己出
原本是各部门用 AI 产生的费用由集团统一买单，现在改了：淘天、飞猪这些业务线自己出，配置的额度在 5 万上下，用超了要打报告审批；员工用 QoderWork 这类内部工具按积分算，每月发 3000 到 6000 个，报销也有上限。
分享一个AI做视频提效10倍的方式
用 AI 做视频，模型本身够强，真正折腾人的是模型之外那一堆事：画面要找可灵、即梦、Seedance，配音找豆包或 ElevenLabs，音乐找 Suno，每家一套账号、充值和参数；素材有了还得自己剪。作者因此做了一个会自己做视频的助手。
给客户装个Workbuddy就能搞定的事，为什么我还在搭工作流
十一假期前的一次交流里，对方问：现在通用 Agent 产品都能自己规划、自己调工具执行任务了，为什么还在给客户搭工作流？作者的回答是，可观测系统能把每一次调用还原成流程图，但那是事后的；业务现场真正要命的，是别让它流下去。
做重大决策前，先让AI唱反调
你有没有发现，自己越来越依赖 AI 替你做决策？问它项目值不值得做，它会列出一堆优点，最后补一句当然也存在风险；问人选合不合适，它说综合来看是不错的选择。这其实是确认偏误的放大器，文章给了一套结构化提示词，逼它先全盘反驳你。
跨境电商数据驾驶舱怎么搭？从0到1落地全指南
多站点、多区域、多门店分布式铺开之后，总部要一个全域 GMV 得找各个区域要报表，人工汇总三四天，门店库存断货两天后台才发现补货没跟上。文章从落地实操讲一套数据驾驶舱该怎么搭：先定角色、统一指标，再按架构把指标沉淀成字典。
小红书+AI+知识库，我现在无敌了
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TRAE 合并 Code 与 Work：能力向外扩展，开发继续深入
做出一个网页，和让这个网页长期承载业务，中间还隔着数据保存、功能调整与回归验证。TRAE 把 TraeWork 与 TraeCode 合并，保留原有的开发能力，又加入 Agent 工作台，可以用统一界面跨项目分配任务，细改时再切回 IDE 模式。
Agent 落地核心：真正决定上限的是 Harness 闭环，不是模型
成熟的 AI Agent 核心体系由三部分构成：Model 是大脑，负责推理与判断；Context 是视野，决定大脑当下能获取的信息；Harness 是整套行动机制，负责驱动持续思考、落地行动、接收反馈，形成闭环。模型决定上限，闭环决定落地。
Haiku 5.5发布，Anthropic开始撒钱
国庆假期刚过，Anthropic 拿出 Haiku 5.5。这是该系列今年第一次更新，也是继 Opus 5.5、Sonnet 5.5 之后，半个月里补齐的第三款 5.5 模型。短上下文调用价格一口气砍掉 90%，官方测算典型工作负载的实际成本降约 75%。
一个没卖出去的 AI 产品，我决定把它开源
给一家做装饰的工作室做的 AI 产品，最后没被卖出去，作者决定把它开源。思路只有四步：把过去散落在相册、聊天记录里的作品图回捞汇总，交给视觉模型自动打标签，客户发来新图先拆标签再从案例库里找最相似的几张。识图不难，难的是规范。
纯炒作？那为什么只有 Muse 爆了
Muse 以 22 天狂揽 500 万美国下载，刷新 AI 产品增长纪录，却也因隐私和真人介入争议被推上风口浪尖。本文深度拆解其爆火逻辑：从市场预热、双端首发到自传播造词，再到主动 Agent 的价值与分寸感难题，揭示现象级产品背后的真实与警示。
