工作流

本地把 AI 智能体跑起来，往往不是卡在“会不会写 Prompt”，而是卡在环境：CUDA 对不上、Python 包互相踩脚、运行时版本混用、配置里 skill 或 MCP 连不上。OpenClaw ...

面对大规模存量代码库，AI 编程工具真正拉开差距的地方，往往不是“能不能补全一段代码”，而是能否接住一个说不清根因的 Bug：它要读懂调用链、判断改动边界、提出验证路径，并在第一次修改无效时继续排查...

营销团队最常卡在同一处：不是“能不能做出一条视频”，而是“能不能稳定、可复用、按节点量产出片”。当 AI 视频从片段演示走向工业化可用，企业真正要重构的，往往不是某一款工具，而是从立项到交付的整套 S...

当安全告警还在排队、值班同学还在翻日志时，攻击窗口往往已经过去了。智谱（Z.ai）发布的 GLM-5.3 把编程与网络安全能力一并推到台前，口号直白——面向写代码，也面向网络攻防场景。对普通读者更有意...

Gemini 3.7 Flash 的定位很明确：它不是把重点放在泛聊天体验上，而是试图成为自动化编程与智能体工作流中的高频执行模型。对开发团队而言，真正值得观察的并非它能否写出一段看似正确的代码，而是...

研发负责人在评估新一代 AI 编程助手时，最容易被“单次解题很强”带偏。小米 MiMo 团队开源的 MiMo Code，公开定位并不是再做一个只会补全几行代码的聊天机器人，而是面向长程自动化编程：在几...

当 AI 视频生成开始具备更长时序、多镜头衔接和更稳定的身份保持能力时，内容团队真正要面对的问题，往往不是“能不能出片”，而是“能不能稳定复用同一套质量标准批量出片”。工具越接近生产级，越容易让人误以...

在快速发展的AI领域，本地部署AI代理已成为许多用户的选择，因为它能最大程度保障数据隐私和控制权。然而，这并不意味着零成本。很多人在尝试运行AI代理时，会遇到算力不足、环境依赖冲突以及模型量化导致的性...

AI 视频生成正在经历一个关键转变：从“抽盲盒”式的随机出片，走向可以精确调度镜头、控制叙事节奏的“导演模式”。过去，创作者输入一段提示词，得到的往往是一段画面惊艳但难以二次控制的结果——人物换个镜头...

模型参数越大，能力就一定越强吗？这曾是大模型竞争最直观的叙事方式：更大的参数规模意味着更高的训练投入，也似乎意味着更强的推理与生成能力。但当模型开始进入真实业务流程，用户更在意的问题变成了另一组：回答...