现在很多人用 AI Agent 写代码、做方案、整理资料，已经不是一次性问答了。 问题也很明显：上下文太容易断。 今天让 Claude Code 写一份设计文档，明天让 Codex 接着改实现，后天又用 Cursor 查资料。每个工具都挺强，但项目背景、决策过程、资料链接、任务进度，很容易散在不同聊
最近折腾 AI 编程工具，一个很现实的问题是：API 和套餐越买越多，管理起来越来越烦。 一开始可能只是充了一个模型 API。 后来为了写代码，又买了几个 Coding Plan；为了跑批量任务，又开了几个 Token Plan；看到某个平台便宜、某个模型效果好，还会顺手再接一个。 结果手里慢慢攒了
现在很多人做 AI 知识库，第一反应是：把 PDF 丢进去，让大模型自己读。 但真正用起来会发现，问题经常不在大模型，而在文档本身。 论文有双栏排版、公式和参考文献；扫描件需要 OCR；报告里有表格、页眉页脚和脚注；PPT、Word、Excel 又是另一套结构。直接把这些文件塞进 RAG 或聊天工具
很多人的资料不是不够多，而是太散了。 会议录音在手机里，白板照片在相册里，网页链接在收藏夹里，临时想法在备忘录里。真正要找的时候，经常只记得“好像在哪见过”，但就是翻不出来。 更麻烦的是，现在很多 AI 知识库都要把资料传到云端。普通网页资料还好，如果是会议录音、个人笔记、截图、合同、客户资料，很多
现在 AI 编程工具很多，我反而越来越不想把项目历史锁在某一个工具里。 有时 Claude Code 更适合做长时间的代码分析，有时想换 Codex 处理任务。问题是工具一换，记忆也断了：项目为什么这么设计、哪些方案试过失败、当前任务做到哪里，都要重新解释。 最简单的解决方式，是把关键信息写进 AG
这两年桌面应用有一个很明显的现象：很多产品看起来是“原生应用”，但本质上都是一个 Web 应用套了壳。 这条路线并不奇怪。Web 技术栈成熟，React、Vue、Svelte、Next.js 这些工具链开发效率很高，团队也更容易招到会写的人。但问题也很明显：如果用 Electron 这类方案，很多时
AI 看懂图片，已经不算新鲜了。 你丢一张图给多模态模型，它大概率能告诉你：这是一群人、这是一堆零件、这是显微镜下的细胞，或者这是一片果园。 但等一下，另一个问题其实更难： 图片里到底有多少个？ 这就不是简单的“识别”了，而是“计数”。 比如一张显微镜图片里有多少个细胞，一张航拍图里有多少辆车，一张
最近看 AI Coding Agent，我越来越觉得一个问题会变得很重要：不是它会不会写代码，而是它写出来的界面能不能保持一致。 很多人应该都有类似体验。你让 AI 帮你做一个页面，第一次看还行；再让它加一个弹窗、补一个设置页、改一套卡片样式，味道就开始变了。按钮圆角变了，颜色深浅变了，标题字号也变
你有没有这样的时刻： - 早上睁眼，几十条消息等着回，邮件堆积如山 - 想追几个YouTube博主，但没时间一个个看 - 记了一堆"有空再整理"的笔记，结果永远没空 - 想搞个副业做内容，但选题、写稿、做图一个人根本忙不过来 我们都在说"用AI提效"，但真正落地的场景却很少。工具太多，不知道怎么组合
对于结合AI做自动化流程的小伙伴对n8n一定不陌生，还有不少已经用n8n跑着各种赚钱的自动化流程。 由于n8n的组件极其丰富，有时候对于新手来说反而增加了上手成本。 这里给大家推荐一个收集了超多n8n自动化模版的开源项目，其中涵盖涉及邮件自、Telegram、Google Sheets、PDF和文档
