让 AI 走出对话框,
走进工作现场

面向产品、运营、设计、内容与办公,学习用 AI Agent 完成真实任务,交付可验证结果

精选教程

从项目落地、自动化办公到 AI 原型设计,先看最容易直接上手的内容

AI 前沿

持续跟进 AI 工具、模型能力、开源项目和开发者生态里的关键变化

AI 基础设施 NVIDIA PAIR:把家里的 RTX、DGX Spark 和 Mac 变成本地 AI 请求集群,但它不是“显存池化”封面 NVIDIA PAIR:把家里的 RTX、DGX Spark 和 Mac 变成本地 AI 请求集群,但它不是“显存池化” 可以把 NVIDIA PAIR 理解成家里本地 AI 的“派单前台”:RTX 主机、DGX Spark、Mac 就像几名能力不同的员工,PAIR 看谁在线、谁装了对应模型、谁现在最空闲,就把下一份 AI 工作交给谁。它特别适合多 Agent 并发,但不会把 16GB + 24GB 显存拼成 40GB,也不会把一个大模型拆到多台机器上。 47
开发者工具 DeepSeek Harness:用“万物皆插件”组织 Agent 工程环境,但仍处于开发者预览封面 DeepSeek Harness:用“万物皆插件”组织 Agent 工程环境,但仍处于开发者预览 DeepSeek 在开源项目 DeepSeek Harness 中提出以插件为中心的 Agent 工程环境:命令行工具 dsh 基于 Cordis,既可通过 npm 启动本地 Web UI,也可从源码构建。项目当前明确标注为开发者预览,兼容性破坏性变更仍可能发生;它更适合作为团队研究 Agent 工作流组织方式的对象,而非直接当作稳定生产底座。 178
模型与 Agent Qwen3.8-27B 评测观察:官方对比多项反超 Opus 4.6 Max,终端编码与硬推理仍落后封面 Qwen3.8-27B 评测观察:官方对比多项反超 Opus 4.6 Max,终端编码与硬推理仍落后 2026-08-14 阿里开源 Qwen3.8-27B:27B 稠密原生多模态模型,Apache 2.0,262K 上下文可扩至 1M,量化后单张 24GB 消费级显卡可跑。官方模型卡全表显示,与 Opus 4.6 Max 可直接对比的 17 项中 13 项领先(SWE-bench Pro 61.7 vs 53.4、OSWorld 84.3 vs 72.7),但 Terminal Bench 2.1、NL2Repo、GPQA、HLE 四项落后;第三方追踪榜单处于中游偏上,无单项进前三。本文对照 GLM-5.3、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro 等热门模型给出选型观察,全部数据可溯源,未做独立实测。 178

工作场景

从代码、办公、运营和设计等真实任务开始练习 AI Agent

编程开发

从需求拆解、代码实现到调试测试和部署交付

自动化办公

会议纪要、表格整理、周报月报和资料归档

自媒体运营

选题、标题、脚本、封面和发布复盘

视频剪辑

分镜、素材清单、字幕结构和剪辑节奏

视觉设计

风格方向、版式参考、设计提示词和封面方案

原型设计

需求分析、页面拆解、交互说明和 HTML 原型

从一篇教程开始,把 AI 用到真实任务里

先用公开内容建立方法感,需要模板、资源包或陪跑时,再从文章和服务入口自然进入

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