第9页 | AI应用 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

不懂AI工具也能学！手把手教你搭建科普短视频生成Agent

从两天到五分钟，Agent如何重塑科普短视频创作？本文通过实战演练，揭秘如何搭建智能工作流，将文案生成、图片创作、视频剪辑等繁琐工序自动化。一个人即可实现整个视频工作室的产能，不仅大幅提升效率，更为初创团队节省人力成本。跟随作者的步骤，探索AI时代内容创作的全新可能。

王佳亮

Agent AI应用内容生产

AI,个人随笔

每天学一点AI知识：智能体(Agent)解决问题的流程

智能体(Agent)如何像人类一样思考并完成任务？本文揭秘智能体工作流程五步法，从任务明确到环境扫描，再到思考规划与执行动作，最后通过观察迭代实现闭环。深入解析每个步骤的核心机制与技术实现，助你理解AI智能体的运作原理与能力边界。

宇智波冰

Agent AI应用工作流程

AI

外网被吹上天的Clawdbot：我们还需要电脑吗？下一个产品形态会是什么

最近，硅谷的极客圈和AI圈被一个名为Clawdbot的开源项目彻底刷屏了。这款号称“7x24小时全职AI员工”的工具，不仅在GitHub上斩获了近万颗星，甚至凭一己之力让原本低调的Mac mini一夜卖爆。作为产品经理，我们习惯了研究各种AI App或网页端工具，但Clawdbot的爆火揭示了一个全新的产品范式：无界面的、本地优先的、全渠道介入的“超级助手” 。

AI漫步

AI应用 Claude Clawdbot

AI,个人随笔

你的经验，可以复制粘贴了：Skills正在引发一场知识资产化革命

在AI工具泛滥的今天，我们反而陷入了低效的重复劳动陷阱。Skills技术的出现彻底改变了这一局面——它将你的专业经验封装成可复用的技能包，让AI真正记住你的工作流程。本文深度解析如何通过Skills技术将高频重复任务自动化，实现从「每次教AI做事」到「让AI记住做事方法」的能力跃迁。

歪斯Wise

AI应用 AI效率 Prompt优化

AI

2026 技能革命：AI 训练师与产品经理的 Skills 重构指南

Agent Skills正掀起一场AI能力的革命，将AI从简单的聊天工具转变为具备专业技能的'数字员工'。这种模块化的能力封装不仅改变了AI的应用方式，更重塑了AI训练师与产品经理的职业价值——从提示词优化进阶为技能架构师。本文深度解析Skills的本质特征、职业转型路径及实战搭建指南，带你掌握这场决定未来的能力跃迁。

冒泡泡

Agent Skills AI应用 AI训练师

AI,个人随笔

工作流(Workflow)与智能体(Agent)的区别

Workflow与Agent的本质差异正在重塑AI时代的效率革命。前者是严格执行SOP的工业流水线，后者则是具备环境感知能力的AI决策者。本文通过技术架构与场景落地的双重视角，带你穿透概念迷雾，掌握自动化工具选型的黄金法则，并揭示Agentic Workflow这一融合趋势如何重构业务逻辑。

里奥

Agent AI应用 Workflow

AI,个人随笔

马斯克又一大动作！AI教你制造爆款

马斯克兑现开源 X 推荐算法的承诺，这套采用 Grok 同款 Transformer 架构的算法，彻底移除人工规则转为 AI 主导，通过预测用户 15 种行为为内容打分推荐。它让普通创作者有了清晰创作方向，却也暗藏放大极端情绪、让创作偏离本心的隐患，而 AI 试图打造爆款的尝试，也仍未真正读懂人类。

IT时报

AI应用案例分析马斯克

AI,个人随笔

用AI批量造“牛马”，2026爆火马图完整教程

2026 马年将至，各类趣味马形 IP 成社交平台热门，作者巧用星流 Agent 打造出牛马、踏马等多款趣味马梗图，还带来三步喂饭级制作教程。星流作为 Lovart 的国内平替，操作零门槛，教程涵盖 IP 设计、场景创作、梗图海报制作，成品还能落地表情包、文创等多种场景。

沃垠AI

AI应用 IP 设计操作指南

AI,个人随笔

马斯克说“中国将最终赢得AI竞争”，有什么深意？

马斯克称中国将成 AI 竞争最大赢家的论断引发热议，其核心逻辑锚定电力是 AI 发展的核心瓶颈，而中国拥有全球领先的电力基础。本文拆解 AI 竞争从芯片上半场转向电力下半场的底层逻辑，深度对比中美电力的总量、结构与电网体系，剖析中国的电力冗余优势和美国的系统性供电难题，更揭秘马斯克此番言论的深层考量。

锦缎

AI应用发展趋势行业观察

AI

xbench发布AgentIF-OneDay评测：Agent能否独立干完“一天的活”？

大模型 Agent 短程推理已逼近 PhD 水平，长程任务却显乏力，红杉中国 xbench 为此推出 AgentIF-OneDay 评测体系，以人类单日任务复杂度为基准，从 Scaling Context 和 Scaling Domain 双维度评测其能力，揭示主流 Agent 的真实表现与边界，还展望了其向周级任务、持续学习的演进方向。