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2025年是AI人工智能大规模使用的一年。AI大模型能力在不断挖掘的同时，如何基于大模型做更进一步的升级呢，于是AI智能体就应运而生。AI智能体是结合了众多软件技术的合集，充分发掘大模型的能力，并且拓展大模型的能力，让更多使用者即使不懂大模型，也能低成本的快速掌握AI的使用。在众多的智能体平台中，像Coze ， Dify ，FastGPT等，都在构筑自己的智能体平台，为普通的非互联网人员也能快速打造属于自己的智能体应用，接下来以Coze平台为例，基于Coze制作一个自媒体领域和视频创作中非常常见的场景，抓取小红书热门视频并提取信息写入飞书多维表的智能体工作流。
coze是新一代AI应用发布平台，不管你是否有编程经验，都可以在coze这个平台上面快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台，通讯软件等，也可以通过API或者SDK将AI应用集成到你的业务系统中。平
AI的普及正在重构产品经理的工作模式——不再依赖传统的跨部门协作瓶颈，AI可以成为产品经理的"全职助手"，覆盖需求分析、原型设计、开发协同、测试验证全流程。本文将拆解AI时代产品核心功能从0到1落地的完整管控方法，让你用AI能力提升300%的落地效率。 一、需求阶段：AI辅助的需求挖掘与标准化 需求是产品的起点，AI可以帮你从海量信息中精准定位用户真实需求，避免"伪需求"浪费资源。 1. 需求挖掘：AI辅助用户洞察 传统需求调研依赖问卷、访谈，效率低且样本有限。AI可以通过以下方式快速完成用户洞察： * 结构化处理非结构化数据：用AI分析用户在社交媒体、客服对话、应用评论中的碎片化反馈，自动提炼高频需求点 * 需求优先级排序：基于KANO模型，AI可以自动将需求划分为基础型、期望型、兴奋型、无差异型四类，输出优先级列表 实战工具与示例： 使用GPT-4+Python脚本批量处理应用商店评论： import openai import pandas as
在 2026 年的开发环境下，当养龙虾成为潮流，AI 编程助手已经从“选配”变成了“标配”。为了让开发者能以更低的门槛在 Cursor、Cline、Claude Code 等工具中使用顶级国产大模型，各大厂商纷纷推出了 Coding Plan（订阅套餐）。 面对琳琅满目的选择，本文将从价格、额度机制、模型生态三个维度进行深度拆解，帮你省下不必要的开销。 一、 核心选型：五大平台一句话总结 如果你想快速决策，请参考下表： 平台入门价格（常规）首月特惠（新客）核心亮点推荐人群智谱 GLM¥49/月无客户端支持最广（20+ 款），自带 MCP 工具链（视觉、联网、代码仓库检索）追求极致工具兼容性的职业开发者火山方舟¥40/月¥8.91
前言 在当前大语言模型（LLM）应用开发的浪潮中，MCP（Model Context Protocol）协议正在成为连接 AI 模型与本地数据设施的关键桥梁。本文将以 MySQL 数据库为例，详细拆解如何通过 MCP 协议让 AI 模型直接操作关系型数据库，涵盖从服务器发现、数据库架构设计、数据初始化、MCP 配置文件编写到复杂自然语言查询与写入的全过程。 第一部分：MCP 服务器的发现与配置获取 在进行任何数据交互之前，首要任务是确立连接协议与服务源。通过蓝耘 MCP 广场，开发者可以快速检索并获取所需的 MCP 服务器配置。 在搜索栏输入 mysql 关键字，系统会立即检索出相关的 MCP 服务器资源。如下图所示，搜索结果中清晰展示了 MySQL 对应的 MCP 服务卡片。 点击选中该 MCP 服务器后，
在 AI 技术飞速渗透各行各业的当下，我们早已告别 “谈 AI 色变” 的观望阶段，迈入 “用 AI 提效” 的实战时代 💡。无论是代码编写时的智能辅助 💻、数据处理中的自动化流程 📊，还是行业场景里的精准解决方案 ，AI 正以润物细无声的方式，重构着我们的工作逻辑与行业生态 🌱。曾几何时，我们需要花费数小时查阅文档 📚、反复调试代码 ⚙️，或是在海量数据中手动筛选关键信息 ，而如今，一个智能工具 🧰、一次模型调用 ⚡，就能将这些繁琐工作的效率提升数倍 📈。正是在这样的变革中，AI 相关技术与工具逐渐走进我们的工作场景，成为破解效率瓶颈、推动创新的关键力量 。今天，我想结合自身实战经验，带你深入探索 AI 技术如何打破传统工作壁垒 🧱，让 AI 真正从 “概念” 变为 “实用工具” ，为你的工作与行业发展注入新动能 ✨。 文章目录 * AI 自动化测试：接口测试全流程自动化的实现方法 🤖 * 为什么传统自动化测试“卡壳”