精选 · 第 01 篇DeepSeek V4 VSCode 全攻略：在 VS Code 里用好 DeepSeek V4 的几种方式
想在 VS Code 里用 DeepSeek V4，其实没你想的那么复杂：搞到 API Key、选对插件、填好 base URL 和模型 ID，就能把 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 接进你的日常开发流程。本文对比多种 VS Code 集成方式，并给出安全、低成本、可落地的实战配置方案。
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通过实操案例和步骤讲解，让读者能够真正把 AI应用到 写作、设计、视频、编程、营销等实际工作中。内容包括： AI新手入门教程 ChatGPT使用指南 AI提示词（Prompt）技巧 AI自动化工作流 AI创作案例
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精选 · 第 02 篇DeepSeek 提示词终极指南：40+ 可直接套用的高效模板
DeepSeek 提示词，就是你给 DeepSeek 的那句「指令」。写得好，AI 就像专业助手；写得糟，只会输出一堆废话。本指南用一个通用公式 + 40+ 场景模板，帮你快速写出高质量提示词，用于写作、编程、SEO、研究、商业分析、JSON 结构化输出和学习等场景。
精选 · 第 03 篇DeepSeek 提示词完全指南：40+ 可直接套用的高效模板
DeepSeek 提示词就是你给模型下达的「任务说明书」。用好任务、背景、约束、输出格式这四个要素，再配合通用公式和模板，你几乎可以把任何复杂工作拆给 DeepSeek 做。本指南给出实用提示词公式、DeepSeek 专属设置要点、弱 vs 强示例，以及覆盖写作、编程、SEO、研究、商业、数据、学习、JSON 等场景的 40+ 中文模板。
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DeepSeek 系统要求全指南：在线用很轻松，本地跑要三思
DeepSeek 在线使用几乎不挑设备，但一旦想在本地跑大模型，硬件门槛会瞬间拉满。本文用通俗方式拆解 DeepSeek 在网页、App、API 和本地部署下的实际系统要求，帮你判断：你的电脑，到底适合哪种玩法。
2026年5个最好用的 Replit 替代品：实测后我的真心评价
不是简单罗列功能和价格，而是用同一个真实产品需求，实测 5 个 Replit 替代品在设计、功能完整度、易用性和“成品感”上的真实差异。
我把邮箱变成了路演PPT和可视化看板，用 Manus 全自动搞定
别再把时间浪费在翻邮件、对日程、抄待办上了。用 Manus 接入 Gmail 和 Google 日历后，你可以把邮箱变成自动生成简报、路演PPT和可视化任务面板的“中枢大脑”，每天只花几分钟做决策，而不是几个小时做杂活。
GPT Image 2 登陆 Manus Slides：一键生成高质演示文稿
GPT Image 2 已正式集成到 Manus Slides，让你在演示文稿中直接生成 4K 级别的高质量图片，并保持可编辑的文字与布局。
Cloud Computer：把“搭建门槛”降到几乎为零
Cloud Computer 为 Manus 用户提供一台永不关机的云端电脑，让任何人都能在不懂代码、不管服务器的前提下，搭建 24/7 运行的机器人、数据库、开源工具和自动化流程。
自定义 Claude Cowork：把你的工作流程装进 AI
学会一次性配置 Claude Cowork，让它真正按你的团队方式工作：接入工具、固化流程、打包分享，全流程自动跑任务。
如何在 Claude 中选择 Cowork 还是 Chat
一篇帮你快速判断：什么时候用 Claude Chat 做「对话思考」，什么时候交给 Cowork 全程代劳、跑完一整套工作流程。
强化学习课程：从零到智能体实战的系统路径
一套循序渐进的强化学习课程，从基础概念、MDP 与贝尔曼方程，到深度强化学习与大语言模型中的 RL 应用，帮助你搭建完整知识框架并落地到真实智能体场景。
新加坡花店如何用零代码做出 AI 花束可视化工具
一家小型花店，不靠招人扩张，而是用零代码搭建 AI 花束设计器，把原本耗时的沟通、反复确认和低转化，变成高效、自助、可视化的下单体验。
如何打造真正“记得你”的智能体：从零到三层记忆系统
LLM 天生无记忆，要构建不会遗忘、能持续学习的智能体，关键不在于加大上下文窗口，而在于设计一套结构化、多层次的记忆系统。本文从认知科学出发，拆解从 Python 列表到 Markdown、向量搜索再到图谱记忆的演进，并介绍开源项目 Cognee 如何把向量、图和关系存储整合成一套可落地的记忆层。
我亲测 5 款适合小团队的 AI Agent：真正好用的只有这几类
很多人以为装个聊天机器人就算“用上 AI 了”，结果重复劳动一点没少。我亲自测试了 5 款主打小团队场景的 AI Agent，从自动化调研、销售获客到内容生产和自定义工作流，整理出一份更接地气的选型指南：什么能省下真金白银，什么只会白烧额度。
GPT‑5.5 发布：更聪明、更懂你的新一代工作伙伴
99%的人还在把大模型当“高级搜索”，却没意识到：GPT‑5.5 已经开始接管整条工作流，而不只是回你几段文字。它能自己规划、自己查资料、自己写代码、自己点鼠标，你只丢给它一个“烂摊子”任务，就能看它一步步收尾。这种变化，正在悄悄改写很多人的工作方式。 GPT‑5.5 有什么不一样？ 更强的整体任务执行能力 GPT‑5.5 是目前这一代中最聪明、也最“好用”的模型之一。它理解意图的速度更快，不再需
从商业视角看 LoRA / QLoRA：大模型微调的生意经
为什么大厂都在用 LoRA / QLoRA，而不是给每个客户单独复制一份 GPT-3？这篇文章用业务视角讲清楚：LoRA 如何把原本“烧钱到不可能盈利”的大模型微调，变成可规模化、可计费、可运维的产品能力。
顶级 AI 实验室都在用的 Agent 记忆技巧：存得越多，反而知道越少
很多人以为给 AI Agent 堆更多记忆就会变聪明，但事实往往相反。关键不在于存多少，而在于怎么存、存成什么结构。本文用一个简单案例，拆开向量库、图数据库和关系库在 Agent 记忆中的真实分工，并结合 Cognee 的开源实践，给出可直接复用的三层记忆架构思路。
DeepSeek 本地部署 vs 官方 API：到底该怎么选？
99% 的人一提 DeepSeek，只会问「显卡够不够」，却忽略了更关键的问题：我到底该用官方 API，还是把模型拉到本地跑？这两条路在成本、隐私、质量和运维上的差异，比你想象的大得多。本文用清晰的对比和真实案例，帮你快速选对路线，避免踩坑。