设计师可以给营销团队建个智能体,把品牌规范喂进去,他们就能自己出图不用老来喊你。
Town 的引导流程很聪明,主动告诉你它能做什么,而不是让你对着空白框发呆,推荐非技术人员试试。
Zara 会讲非技术人怎么用编码代理搞出 3 万星项目,干货满满,适合想入门 vibe coding 的朋友。
别以为把AI塞进现有流程就完事了。这篇文章用历史实例解释为什么很多公司用了AI却没效果——核心是要重新思考工作方式本身。
想用AI代理系统化学习新知识?这个开源技能直接帮你生成互动课件和测验,跟玩一样学东西。
Matt Pocock总结了一套AI开发工作流,从想法到代码有七步,还给出了/grill-with-docs工具,适合想用AI系统化编程的人参考。
Addy Osmani 用四份硬数据和实战框架告诉你,AI 生成代码后怎么审才靠谱——不是跑一个工具,而是跑几个不同性格的,人只做最终裁决。
Felix Haas从Lovable实战中总结7条原则,核心是心态比技能更重要,特别适合用AI做事但总感觉团队卡壳的人翻看。
Replit 的 CEO 亲自安利,增长和安全两个 Agent 能自动找问题再帮你一键修,不用手动折腾。
GitHub 官方出了个新手教程,教你用 Copilot CLI 的斜杠命令直接在终端修 bug、写测试,省得来回切窗口。
跟你讲个 Agent 开发中的坑:没好的验证器,跑起来全是 bug。自己调一个连上去,稳很多。
Notion 的产品布道师 Ian 分享了三个具体玩法:用 Custom Agents 把 WHOOP、Strava、Plaid 数据自动更新到仪表盘,还帮你自动整理想法——比手动折腾省事多了。
Anthropic官方出了Claude Fable 5的提示词指南,之前那套写法得改了。删掉分步指令和“展示推理”之类的,加上目标、边界和验证子智能体,效果更好。
想了解 MCP 和 CLI 到底怎么选?Eric 分享了他每天用两者的实战经验,帮你理清场景。
AWS教你用Strands Evals自动揪出AI Agent的失败根因,还告诉你该改提示词还是工具定义,比盲猜管用多了。
Elvis Saravia用数据说话,告诉你别把AI决策权外包。Fireworks让你也能轻松掌控模型。
Suno又整新活了,这几首风格混搭的歌听着挺新鲜,想试试AI音乐创作可以听听看。
有人把AI员工拉进Slack,让它干DAIR Academy的活,结果它自己干完了。想知道怎么做到的?看这条。
想学量化但不会写代码?这个开源书稿让你用自然语言描述策略,AI帮你写代码,零基础也能上手。
LangChain 官方出品的 Deep Agents 实战教程,从执行环境讲起,适合想深入理解智能体原理的开发者和学习者。
Kaggle上5天免费课程,用Gemini从0搭智能体,每天一个实战模块,带你到生产级部署。
想分析AppStore用户反馈?这个开源工具能自动抓评论再用LLM分析,省去手动收集的麻烦。
AWS 教你用 Deep Agents 和 Bedrock AgentCore 搭研究智能体,还能用 CLI 部署成托管服务,适合搞多步AI流程的开发者。
Dify 用户快去 GitHub 拿 269 个现成模板,覆盖翻译、图像、Agent 等 15 类场景,直接导入用,省得自己写。
Lyft 用 LangChain 做了 8 个 AI Agent,直接干掉 35% 的客服工单,还分享了评估细节。
想省 API 钱?试试 LLMTrim,请求前自动挤掉废话 token,能省下 30% 呢,效果一样。
试试Workflow模式做代码审查,它能自动派几百个Agent同时干活,每个文件一个,找出bug比别的模型加起来还多。
这个工具让你写个想法就能自动出故事板,连B-roll和全景视频都能生成,做视频前期超省事。
设计测评里Claude最强,不用它可以试试Qwen 3.7 Max。还有一套用design.md先出图再生成页面的工作流,挺实用。
这个工具能一键检测免费代理能不能用,还专门测能不能连上OpenAI、Claude这些AI服务,省去手动试错的麻烦。
想把自己的AI Agent放到平台上赚钱?这篇讲清楚了注册、配Webhook、过审核的全流程。
这平台让AI Agent直接接单干活,你发任务它做,省心还能赚钱,比外包更自动化。
双模型协作,治编码通病
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