实体老板怎么用AI接入自己的工作中?分享我的真实项目
作者以装修业务为例,分享将AI接入真实工作流程的实践。测试Ling-3.0-flash-VL视觉模型,用三张概念图和四张匿名案例卡模拟客户咨询,验证模型能否理解空间方向、对接案例资料并守住证据边界。结果显示模型能区分主要方案、不编造信息,但漏掉局部变化,需人工复核。作者强调AI+实战不是让AI替人拍板,而是让真实流程多一个可验证节点,责任仍由人承担。
作者以装修业务为例,分享将AI接入真实工作流程的实践。测试Ling-3.0-flash-VL视觉模型,用三张概念图和四张匿名案例卡模拟客户咨询,验证模型能否理解空间方向、对接案例资料并守住证据边界。结果显示模型能区分主要方案、不编造信息,但漏掉局部变化,需人工复核。作者强调AI+实战不是让AI替人拍板,而是让真实流程多一个可验证节点,责任仍由人承担。
文章以真实装修业务为背景,详细记录了AI模型在具体流程中的测试与局限,信息密度较高,分析深入,但缺乏可直接复用的操作步骤,观点有一定新意,时效性强,行文清晰。
作者将8份孕期B超报告交给视觉语言模型 Ling-3.0-flash-VL 解读,试图弄清为何医生调整预产期后报告仍显示胎儿“偏小几天”。通过在 Claude Code 终端接入模型 API,模型成功读取图片报告,整理出双顶径、头围等指标的汇总表,并计算出“相当于几周”与按预产期推算的孕周是两种不同数字来源。模型还发现生长曲线工具标注为“双胎”而报告为单胎,显示其对图片的认真核对。最终确认胎儿生长趋势正常,作者焦虑缓解,并整理出更具体的产检提问清单。
作者将一名名为 Viktor 的 AI 员工接入工作室的 Slack,并把自己的 motion 工作流交付包交给它检查。首次任务是检查 harness ZIP 包(8 个 Markdown 指令文件和 4 个辅助文本),为读者准备快速上手指南和交接清单。Viktor 返回四份文档,并发现七个在 README 中被引用但未包含在交接中的 QA 和溯源记录——这是作者自己的遗漏。作者随后纠正:指定 LAUNCH-PROMPT.txt 为主路线,补充七个 QA 记录,并要求将读者说明控制在 80 字内。文章详细记录了任务下达、首轮审查、纠正与修订、说明批准和最终结果,展示了如何通过明确的上下文、输出定义和人工审核步骤来有效管理 AI 协作者。
文章记录了 Manus 团队在研发 AI Agent 产品的过程中,用自家产品改造自身组织运作的实践。研发团队通过 Manus-mono 统一入口和给 AI 的说明书,让一个工程师能同时处理十几个需求,一人写完前后端和移动端;产品团队实现了端到端上线,所有产品经理都提交过代码,甚至用视频代替传统 PRD 表达需求;市场团队则引入'数字同事'参与工作流,自动跟踪发布、复盘数据、跨团队对齐。整体上,组织从 Human in the loop 走向 Human on the loop,减少人与人之间的打断损耗,人更多承担监督、判断和决策的角色。
Google AI 联合 Earth Fire Alliance 和 Muon Space 推出 FireSat 卫星星座,利用 AI 从太空探测早期野火。系统通过专为火灾检测优化的定制相机,并在受控燃烧上空训练 AI 模型,建立真实火灾的可靠基线。该星座可发现小至 5x5 米(约一辆车大小)的火灾,弥补传统卫星图像易混淆(云层、烟囱、烧烤架)且时效滞后(最长11小时)的缺陷。首批卫星已在轨运行,预计到2030年将有约50颗卫星,每20分钟对地球表面完成一次完整拍摄,帮助消防人员更早发现并控制火情,保障社区安全。
本文探讨了2026年企业如何招聘和构建"内容负责人"(Head of Content)这一角色。作者基于运营60多个创始人品牌的经验,指出传统的内容生产流程已被整合为一个角色。文章详细阐述了内容负责人的四大职责:定位、提取、包装和优化,以及策略、研究、写作、设计、分发、绩效和排期等核心工作。作者特别强调用Claude构建"创始人大脑"知识库来沉淀创始人思想,让AI与智能体深度融入内容运营,并通过TOF/MOF/BOF漏斗和每周运营循环实现个人品牌影响力的复利增长。
本文由 Muse 按真实运行记录重写,是一篇关于 AI Agent 自动化设置的手把手教程。作者提出自动化 = 定时任务 + 自然语言描述 + 人工审批的核心理念,详细讲解如何用说话方式创建定时任务、任务书必须写清的 6 个要素,以及内容流水线、长文排版、巡检盯梢、研究型任务四个实战场景模板。文章还总结了三条运维规矩(先查现状再动手、积压只补有稿的、失败报卡点不重试),并强调发表权永远留给人、凭据不写进脚本等安全边界。全文以本账号一周多产出 100 多条贴图和 14 篇长文的实践为证据,附新手上路清单。
作者运营一家动效设计工作室,为产品发布制作 launch 视频。他发现动效制作是简单部分,而询盘、需求整理、报价、素材收集、修改记录、交付和收款等业务流程占据大量时间。他引入 AI 员工 Viktor,接入 Slack、Teams、邮箱、日历、Drive 和发票系统,通过结构化 prompt 让其承担业务流程:筛选询盘并起草回复、将通话笔记转为制作简报、按价目表起草报价、收集并检查素材缺口、记录整理修改意见并标记新场景报价、发送文件与发票并跟踪付款、每周一发送经营报告。核心原则是"AI 提议,人审批",任何内容未经作者确认不会发给客户。
作者龙海分享了自己用 AI 编程打造的 12 款真实产品案例,按生活、阅读、效率三大类展开。生活类包括听歌收音机「拾音FM」、互动游戏「中国故事」、音乐聚合工具 MusicBridge 和定时提醒锻炼的 FitGate;阅读类包括 Obsidian 播客文字稿插件、扫描 PDF 转 EPUB 的 Skill、Telegram 一句话下载电子书的 Skill;效率类包括灵感便签工具「灵感晾台」、优化 X 网页版的浏览器插件 OhMyX 等。作者强调需求来源于生活痛点,AI 编程时代是技术平权的年代,鼓励读者动手构建自己的产品。