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用户说“薯片碎了”，机器回“要买吗？”：意图识别的翻车与破局
用户说“薯片碎了”，客服机器人回“亲，是要买薯片吗？”——这不是段子，是我们上线第一周的真实翻车。今天我就把意图识别这个坑，从本质到方案，彻底讲透。
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B站上最会用AI的创作者，关于AI的25条思考
B站"AI创作大赛"一等奖作品《牌子》获郭帆点赞，其创作者DiDi_OK等分享了25条AI创作思考：AI只是工具而非创作者，缺乏幽默感和"错误"带来的灵感；技术门槛归零后，审美和"做自己"才是唯一壁垒；最难的镜头不是奇观而是"打耳光"和"上马车"；降低"AI味"靠摄影色调而非技术；警惕"审美通胀"——奇观三个月就过时，故事和情感永不贬值。核心共识：避免被AI卷掉的秘诀，是好好做人。
万字干货！Agent Skills从入门到精通
Skills是2026年最值得学习的AI技能——给AI的"标准操作手册"，让Agent从"职场小白"变成"开箱即用的老同事"。核心架构包括SKILL.md（核心指令）、scripts（代码）、references（参考文档）、assets（素材资源），通过"渐进式披露"避免上下文撑爆。与Prompt、MCP、Agent、Projects相比，Skills是将经验转化为标准化自动流水线的终极拼图。
当3000所高校“卷”招生，SaaS运营如何从“流量内卷”走向“效果闭环”？
高校招生宣传SaaS是一个典型的B2B2C双边平台——既要运营C端考生流量，又要服务B端高校客户效果。单纯堆功能、买流量无法建立长期壁垒，真正的胜负手在于运营体系能否让高校“看见价值”。本文从运营组织架构、制度体系、用户分层、内容文化、数据运营五个维度，系统拆解高校招宣SaaS的运营打法，并给出冷启动期、规模化期、成熟期三步走的运营节奏建议，最后附上三个常见避坑指南，为B2B2C产品的运营体系建设提供可复用的方法论。
别一上来就搞大模型：智能客服MVP，我只做这三件事
很多团队做智能客服，上来就想着微调千亿大模型、搭建复杂的Agent框架。结果三个月过去了，连“查订单”都经常答错。我用一个零食连锁的真实案例告诉你：从0到1落地智能客服，最核心的不是模型，而是这三件事。
货代SRM实战：资质与合规怎么做，才能把风险挡在合作之前？
供应商合规在很多企业里长期被误解为“证照收集”。但在货代场景中，资质失效、保险过期、经营范围不匹配、黑名单命中，带来的不是简单的资料缺口，而是实实在在的履约中断、责任失控和理赔失败。本文从产品设计视角拆解“资质与合规管理”模块，讨论为什么合规不是静态归档，而是动态监控；又如何用OCR、规则引擎、效期预警和业务熔断，把风险前移到准入和合作过程中。
货代SRM实战：供应商准入怎么做，才能让资源池不是通讯录而是可交付网络？
很多企业自认为“供应商很多”，但一到旺季、突发异常或高要求项目时，真正能稳定接单、按时履约、风险可控的资源却很少。问题往往不在资源数量，而在准入机制过于粗放: 资料录入和审批通过，并不等于具备真实交付能力。本文从产品设计视角拆解“供应商目录与准入”模块，讨论为什么供应商主数据不是信息录入工具，而是交付网络的入口控制器；又该如何把查重、能力建模、观察期、变更审批和黑白名单做成一套可经营的机制。
从出单到补货前，我第一次犹豫：该不该放大？
当亚马逊FBA库存只剩20件、出单趋于稳定时，"补货"从库存决策变成了模型判断——表面看是"能卖"，但依赖AUTO广告、转化路径未跑通、广告成本高位波动，说明只是"能卖"而非"稳定赚钱"。在运营模型未验证前盲目放大，单量上去了利润却没上去，等于放大风险而非生意。
传统编程已死，AI Coding是普通人最大的红利
AI Coding正从"写代码"转向"说清需求"——编程语法不再重要，清晰表达需求、约束条件和预期结果才是关键。工具选择上"先用起来"比"选最好"重要：优先IDE（Cursor/Trae）而非命令行，优先Web而非App。模型才是灵魂，Claude 4.6最强但易封号，GPT-5.3性价比高，国产模型适合练手。技术栈建议Python/Node.js后端+React前端，配合MCP扩展实现自动化。真正劝退人的不是不会写代码，而是不知道从哪里开始。
货代CRM：销售业绩与利润分析怎么做，才能把复杂协作下的分润真正算清楚？
货代企业最常见的业绩争议，从来不是“有没有利润”，而是“这笔利润到底该算给谁”。开发销售说客户是自己拿下的，口岸团队说交付压力全在自己，销售支持觉得自己干了最多杂活却看不到业绩，财务则担心利润口径前后不一致。本文从产品视角拆解销售业绩与利润分析模块：如何定义毛利口径、如何把多角色协作拆成规则化分润、如何处理预估与实结的差异，以及哪些指标能帮助企业把激励和经营判断真正连起来。
0代码，一天时间我Vibe Coding了个网站
作者用Vibe Coding（氛围编程）零代码搭建网站的全过程——从买域名到上线仅用半天，全程"纯聊"：向Claude提需求→AI写代码→截图提修改意见→AI更新，来回20余次迭代完成MVP。这场实验不仅验证了"人+AI"建站的可行性，更探索了GEO（生成式引擎优化）新命题：在大模型时代，如何让AI准确理解并推荐你的身份与内容。
