精选 · 第 01 篇如何搭建协同工作的 AI 智能体团队（完整指南）
单个智能体有用，多智能体团队才是真正的竞争优势。通过“中枢—辐射”架构、清晰分工和显式上下文传递，你可以搭建一个由研究、分析、写作、审稿等专职智能体组成的 AI 团队，稳定产出远超单智能体的结果。
AI教程
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
精选 · 第 01 篇
精选 · 第 02 篇Agent Harness 的解剖：从无状态大模型到真正智能体
深入拆解 Anthropic、OpenAI、Perplexity、LangChain 等在构建的“Agent Harness”：它如何通过编排循环、工具、记忆、上下文管理等基础设施，把一个无状态的大模型变成可用的智能体。
精选 · 第 03 篇如何用 Claude 进行「vibe coding」：从不会写代码到自己造工具
6 个月前我还不会写一行代码，如今靠 Claude 和「vibe coding」做出了一堆真正好用的脚本和小工具。这不是学会当工程师，而是学会如何把需求讲清楚、把问题拆小、和 AI 一起迭代。
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用你的知识库同步所有 AI：20 分钟搭建双层“第二大脑”系统
一套两层的 AI 知识系统：上层是所有智能体共享的动态知识库，下层是只由你维护的品牌基石。20 分钟完成搭建，之后每天自动变聪明，让任何 AI 更懂你、更像你。
使用Claude Design制作演示文稿和幻灯片
为什么选择Claude Design制作演示文稿 速度与效率 从零开始制作演示文稿通常需要花费大量时间处理幻灯片模板、格式和布局。Claude Design可以瞬间完成这些工作。你只需用简单的语言描述需求，Claude就能生成一套完整的幻灯片，无需任何设计技能即可直接使用。 品牌一致性 如果你的组织在Claude Design中建立了设计系统，幻灯片会自动应用品牌的颜色、字体和视觉风格，确保所有演
使用Claude Design进行原型设计与用户体验优化
使用Claude Design进行原型设计与用户体验优化 Anthropic Labs推出的Claude Design是一款强大的工具，专为需要快速从概念转化为可用原型的产品设计师和产品经理打造。本指南重点介绍产品设计相关的工作流程——快速原型制作、连接代码库实现生产环境感知设计、基于真实组件迭代功能，以及通过Claude Code完成交付给工程团队。 产品设计工作流程 快速功能原型 最常见的产品
Claude Opus 4.7 使用指南
Claude Opus 4.7 的优势及使用方法 Claude Opus 4.7 是处理重要且复杂任务时的首选模型。本文将介绍它的核心优势、推理和处理能力，以及适用场景，并附带示例帮助理解。 1. 更加精准地遵循指令 不同模型对指令的遵循程度不同，Opus 4.7 相较于 Opus 4.6 更加“听话”，会更字面地执行你的指令。因此，设计提示语时需要明确重点和内容。 对你的建议： 只需清晰地写出一
Claude Cowork中的派遣功能：手机远程指派任务并操作电脑
在Claude Cowork中，派遣（Dispatch）功能允许你通过手机启动任务，并让任务在你的电脑上持续运行。 无论你身处何地，都可以通过手机应用向Claude发送任务，Claude会利用你的电脑资源——包括文件、浏览器和已安装的应用程序来完成工作，并在任务完成后回复你。借助电脑使用功能，Claude甚至可以打开电脑上的应用程序，通过鼠标和键盘操作完成任务，比如导出文件、填写表单，或操作没有其
什么是Claude托管代理？
Claude能够持续工作直到任务完成。本文演示了一个看板系统，该系统在拖动工单时启动代理会话；一个每周进行SaaS定价调研的代理，具备持久记忆功能；以及一个多代理的事件响应系统，支持人工审批环节。多代理编排、结果管理和记忆功能目前处于有限的研究预览阶段。想要提前体验，请申请早期访问： http://claude.com/form/claude-managed-agents
如何为品牌拍摄撰写AI图像提示词
品牌摄影正经历着显著的变革。AI图像生成技术已经超越了概念艺术和新奇渲染，成为制作画册、广告活动和产品目录的实用且可扩展的工具。然而，尽管技术不断进步，许多人使用它的方式却仍停留在初级阶段。 当品牌负责人仅输入“模特穿着衬衫的漂亮照片”时，生成的图像往往千篇一律，看起来像是库存照片，因为提示词本身缺乏创意。要获得具有编辑感、高端时尚感且能真正促进销售的作品，你必须跳出软件工程师的思维，转而像创意
DeepSeek 实战指南：模型版本、思考模式、价格与限制全解析
本文基于 2026 年 4 月官方文档与线上 API 实际情况，系统梳理 DeepSeek 当前在 API 上真实运行的模型版本、两种思考模式的差异与适用场景、价格结构与成本优化方法，以及在文档分析、推理能力和安全合规方面的边界与注意事项，帮助开发者、研究者和业务团队在投入时间与预算前做出理性决策。
2026 年的 DeepSeek：从 V2 到 V3.2 发生了什么变化，现在的用户该怎么看
DeepSeek 已从一款在 2025 年初短暂刷屏的中文聊天机器人，演变为一整套快速迭代的模型家族与平台。从 2024 年 5 月的 DeepSeek‑V2 到 2025 年 12 月的 V3.2，再到 2026 年 4 月的现状，模型版本、API 映射、开源权重、隐私与许可条款都与早期解读有了明显差异。本文基于官方文档与公开资料，重建时间线，梳理 V2→V3.2 的关键技术与产品转向，并总结当前 API 使用要点与隐私风险。
2026年桌面端最佳5款AI智能助手推荐
人工智能助手已不再是遥远的未来概念，而是现今强大的工具，能够直接在您的电脑上运行，自动化复杂任务，极大提升个人生产力。与传统仅限于聊天窗口的聊天机器人不同，这些智能助手可以操作本地文件、运行软件，并自主完成多步骤工作流程。 面对众多各具特色的选择，哪款最适合您？本文将介绍2026年领先的五款AI助手，比较它们的功能、价格及最佳使用场景，助您做出明智选择。 五大AI助手一览 工具名称 适用场景 主要
DeepSeek 是什么？公司、聊天助手与模型家族一文看懂
DeepSeek 是一家中国人工智能公司，“DeepSeek”这个名字既可以指公司本身，也可以指用户在网页或 App 中使用的聊天助手，以及支撑该助手的模型家族与 API 生态。本文用简明方式梳理 DeepSeek 的公司背景、产品生态和主要模型线路。
在企业环境中使用 DeepSeek 模型：边界、风险与实践指南
DeepSeek 开源大模型以高性能和高性价比受到关注，但在企业级环境中落地，需要在安全、合规、运维和责任边界上保持清醒与克制。本文从“什么是企业环境”出发，系统梳理 DeepSeek 的能力与局限，并给出部署、安全、合规和适用场景的实务建议，帮助 CTO、AI 负责人和平台工程团队做出理性决策。
Manus for Slack：让你的工作空间变成自主运转的引擎
你的团队中最宝贵的洞见、决策和工作流程都存在于 Slack 中。但当需要执行具体工作——如撰写产品需求文档（PRD）、总结会议内容或整理每周更新时，你常常不得不离开对话，切换上下文，亲自完成繁重的任务。 今天，我们推出了完整的 Manus 与 Slack 集成方案。Manus 是一位自主的 AI 工作伙伴：你交代任务，它执行并交付成品。将 Manus 引入 Slack，意味着你可以在对话发生的地方
DeepSeek 文档摘要与问答实战指南
在信息爆炸的时代，借助 DeepSeek 等大模型自动生成文档摘要、搭建基于文档的问答系统，已经成为企业提升效率的关键手段。本文系统介绍 DeepSeek 各类模型在长文档摘要与检索增强问答（RAG）中的使用方法、部署方式与优化技巧。
使用 LoRA 微调 DeepSeek V3：打造专属大模型应用全指南
本文系统介绍如何基于 DeepSeek V3 使用 LoRA 进行高效微调，包括模型概览、LoRA 原理、完整实践步骤、与全参数微调和指令微调的对比、典型应用场景、可用工具平台以及风险与最佳实践，帮助开发者在有限算力下打造面向特定领域和任务的定制大模型。
使用 vLLM 本地运行 DeepSeek V3.2‑Exp：Day‑0 支持完整指南
本文介绍如何在本地使用 vLLM 高性能推理引擎运行 DeepSeek V3.2‑Exp，涵盖硬件要求、环境配置、模型加载，以及三种推理部署方式：CLI 快速体验、Python 脚本调用和本地 OpenAI 兼容 REST API 服务。
DeepSeek 在真实场景中的常见用法
本文以务实视角介绍开发者和研究人员在日常工作中如何使用 DeepSeek，涵盖科研辅助、推理分析、编码协作和内部文档处理等典型场景，并明确其能力边界：它是强大的辅助工具，而非替代人类专家的全能系统。