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用扣子给小店搭AI客服：从0到1的六步流程与接单报价
不懂技术的普通人也能用扣子给小店搭 AI 客服。文章以火锅店老板花 800 块做自动回复机器人和 90 后宝妈做订餐机器人为例，拆解注册创建、写人设、传知识库、配工作流、测试调试、发布交付六步，并给出报价与获客建议。
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鸿蒙版本的JSBridge兼容与安卓配套的H5啦
在Android、iOS与鸿蒙三足鼎立的时代，H5混合开发成为降本增效的关键，而JSBridge正是打通APP与H5双向通信的桥梁。本文深入拆解安卓版JsBridge开源框架迁移至鸿蒙的全过程，涵盖系统API变更、ArkTS语法适配等核心改造点，助你实现“一套网页多处运行”的开发目标。
模型越聪明，为什么 Prompt 和 Skill 越要做减法？
随着模型能力跃升，Claude Code 删除80%系统提示词，GPT-6 Astra 对指令更敏感，Prompt 与 Skill 的旧规则正从帮助变为负担。本文结合实测数据与专家观点，拆解哪些指令该留、哪些该删，教你为 AI 工作流科学瘦身。
AI做短视频从0到1：普通人怎么用AI一条视频接第一单
普通人想靠 AI 赚点零花钱，短视频代做是门槛较低的切入口。文章用小张、果子、阿杰三个真实收入案例，拆解选品类、三类工具、文案到成片六步、三档报价表，以及找第一单的三个渠道和避坑点。
从 0 到 72% 接管率：一个 AI 客服项目的完整复盘
AI客服项目从0到72%接管率，日均处理3000+咨询，新客户成交额增长8%——这不是技术奇迹，而是一系列产品决策的胜利。本文作者复盘两年多的实战经验，分享从低代码验证、MVP场景聚焦、双层架构设计到知识库切分、Prompt五段式结构等六大关键决策，以及如何化解用户对AI的抵触心理。
用 Codex 上线一个产品，我踩了三个坑
Codex 6.0 的编码能力虽强，但产品上线时被资源消耗、Docker 打包和部署耗时折腾得够呛。从 5.6 切换到 6.0 后，排查一次问题就能吃掉 5 小时额度，Windows 本地开发到 Linux 云端部署更是频频踩坑。
AI 接单最该补的，其实不是技术
那些真接到了第一单的人，往往不是工具最多的人。文章指出，做 AI 接单要先找到具体麻烦、做出能演示的最小成品、敢开口找客户，这三点才是拉开差距的关键，别陷入永远学习的拖延。
卖的是产品，做的却还是项目：B2B软件商品化最容易忽略的一步
产品做出来了，但为什么每笔交易还是像第一次？从产品到商品，中间隔着一层被大多数团队忽略的「商品基线」。本文深度拆解商品基线的五个核心问题——谁买、为什么买、买什么、怎么交易、怎么交付，帮你把「卖出去过」变成「可复制的稳定交易」。
AI漫剧从0到1：零基础怎么做出一部能赚钱的漫剧？（保姆级教程）
四川一对95后夫妻在卧室用AI工具做出41亿播放的爆款漫剧。文章从算清收益成本开始，拆解写剧本、锁角色、出分镜、图生视频、配音剪辑五步流程，并给出平台分成、接单代工与版权避坑的实操建议。
一文讲透多Agent协作：4种模式、3个判断标准、4大工程落地陷阱
把 Agent 视作数字员工，单 Agent 可独立完成写作，多 Agent 则需判断瓶颈、拆分任务、核算收益。文章详解顺序交接、主管分工、专家路由、并行协作四种模式，并说明系统需负责任务管理、上下文与权限控制。
完整的数据分析怎么做？4张流程图讲清楚
2026年，把数据直接丢给AI就能完成分析？现实是一堆正确的废话。本文用卖手抓饼对比上班收入的通俗案例，完整拆解从了解背景、明确目标、建模、采集清洗到增加维度、得出结论的全流程，帮你找到自己从未做过完整数据分析的真正原因。
用 AI 做项目， 怎么避免“屎上雕花”？
当七八成工作交给Agent后，产品经理的核心价值转向规划与判断。本文从预约工具等实例出发，剖析如何打好地基：明确目标、场景、规则与验收，避免在错误方向上‘屎上雕花’。文章提供了一套与AI协作的实操方法，帮助你在执行外包的时代，真正掌控项目方向。
