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CleanYourTV 安裝教程 – 去除電視廣告、精簡預裝應用

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ZCode辦公模式實測 – 對賬、批量分析財報一個工具全搞定

大家發現沒有，最近AI圈開始...

DeepSeek V4.1 Flash 1017 實測 – 幾句話生成完整項目

最近 DeepSeek 更了新模型，DeepSeek-V4.1-Flash-1017，一更新就登上了兩大排行榜榜首。名字拉跨模型榜首：開源模型榜首：這次DeepSeek-V4.1-Flash-1017 官方打的是許願式編程的旗號，那是不是真的能幾句話出項目呢？實測一波不就知道了。 01. 模型實測官方說 DeepSeek V4.1 Flash 1017 通過基於自反饋的強化學習（RL）訓練技術，提升了在遊戲開發、3D 建模等方面從零開始構建完整項目的能力，能夠支持實現更多許願式編程任務及項目開發請求。說人話就是有了少量提示詞出完整項目對的能力，我們今天就用幾句話的提示詞來試試。 case 1 超光速穿梭網頁提示詞：製作一個名爲 HYPERSPEED 的全屏交互網頁，使用 Three.js 實時繪製穿梭於霓虹高速公路的第一人稱場景。黑色背景，青色與洋紅色燈帶沿道路兩側延伸，車輛燈軌不斷經過鏡頭。按住鼠標或手機屏幕時，行進速度逐漸提高，燈軌拉長，鏡頭視野擴大；鬆開後平滑恢復。提供三種可切換配色，以及速度和光軌密度控制。頁面只保留簡潔標題、操作提示和底部控制欄。動畫由代碼實時生成，不使用背景視頻。長按加速時，燈軌、視野、速度讀數和操作提示都會跟着變化，三種配色及參數調節也能正常使用，畫面的空間感已經出來了。 case 2 產品爆炸拆解提示詞：製作一個機械鍵盤的交互式產品展示網頁，使用 Three.js，通過基礎幾何體生成鍵盤模型。初始顯示完整鍵盤，採用深灰色外殼、米白色鍵帽和橙色 Esc 鍵。滾動頁面時固定展示區域，讓鍵帽、軸體、定位板、電路板、消音棉和底殼依次分離，形成清晰的立體爆炸圖。各層分離時出現名稱與引導線。繼續滾動，所有部件重新組裝；反向滾動時動畫能夠連續倒放。提供鼠標拖動觀察角度的功能，整體採用簡潔的工業產品展示風格。滾動拆解完成得比較完整。六層結構依次展開，名稱和引導線跟着部件移動，繼續滾動還能重新組裝。鍵帽字符、定位板開孔和電路板走線也有體現。 case 3 3D 懸浮銀行卡輪播提示詞：製作一個全屏 3D 銀行卡展示網頁，純黑背景，五張不同材質的虛構銀行卡圍繞一個不可見的橫向圓柱排列。中央卡片正對觀衆，其餘卡片沿圓柱向後旋轉，呈現透視和遮擋關係。支持拖動切換，鬆手後帶慣性並自動吸附到最近一張。鼠標移動時，中央卡片輕微傾斜；點擊可翻到背面，再次點擊恢復。卡片有可見厚度、金屬芯片、虛構卡號和背面磁條。用 CSS 漸變生成鐳射、磨砂和金屬質感，不使用視頻或卡片截圖。銀行卡輪播的細節完成得比較好。五張卡片各有不同紋理，翻面後也有完整的磁條和簽名欄。拖動時能感受到慣性與自動吸附，快速甩動和停頓後鬆手會得到不同結果。 case 4 鼠標探照燈提示詞：製作一個名爲「地層之下」的全屏交互網頁。默認畫面是一片安靜的山地景觀。鼠標移動時，一個邊緣柔和的圓形探照燈跟隨光標，光圈內顯示對應位置的地下剖面，包括岩層、晶體和化石，光圈外仍然顯示地表。地表與地下畫面使用 SVG 或 Canvas 繪製，空間位置保持對應。光圈帶少量跟隨延遲，滾輪可調整大小。前景加入簡潔標題、說明和探索按鈕，手機端支持手指拖動探照燈。探索過程做得比較完整。移動光圈能揭開山體內部的岩層，靠近化石和晶洞時會出現對應標註，按鈕還能自動帶着瀏覽三處標本，山巒、薄霧和儀器刻度形成了統一的視覺風格。 case 5 海報風動態首頁提示詞：製作一個名爲 BEYOND 的創意工作室首頁，採用橙色背景、超大白色標題，以及淺綠和淺藍的錯位文字疊層，呈現復古立體海報效果。首屏中央繪製一個原創 SVG 抽象角色，讓角色遮住部分標題，形成前後層次。頁面兩側排列大號關鍵詞，滾動時從兩側逐漸向中央移動，同時提高透明度。下一屏是一條白底橙字的無縫滾動文字帶。桌面端構圖大膽，手機端重新安排文字與角色的位置，保持標題清楚可讀。海報風格比較鮮明。橙色背景、錯位大字和獨眼角色形成了統一構圖，滾動時兩側關鍵詞向內移動，接着進入白底橙字的跑馬燈區域，視覺演示已經比較完整。 case 6 液態漸變首頁提示詞：製作一個名爲 FLUID 的全屏交互首頁。背景由五個緩慢運動的彩色色團組成，採用深藍、青色、珊瑚橙和少量紫紅。色團接近時像黏稠液體一樣融合，分離時自然拉伸。增加一個跟隨鼠標的色團，讓用戶能用光標影響畫面。使用 SVG 濾鏡、CSS 或 Canvas 實現實時效果。提供暫停、運動速度和配色切換功能。前景放置清晰的大標題、簡短介紹及兩個按鈕，背景運動時仍保持文字可讀。液態背景和控制面板都做出來了。鼠標能作爲額外的色團參與畫面，暫停、調速、換色和擾動按鈕也都有實際反饋。說明彈窗還能保留原先的播放狀態，細節比較完整。實測總結：

Claude Opus 5.5 視頻教程 – 附萬能提示詞模板與 GitHub 項目

最近，X 上出現了很多百萬播放的 Claude Opus 5.5 視頻作品。 kirill 的動效作品集，有 190 萬播放。 Donald 重製的《Claude Pop》MV，有 390 萬播放。對做內容的人來說，這真的是史詩級別的技能提升，各種視頻都能不用視頻模型就能出了：可以給文章做一段動畫解釋，爲軟件錄一支宣傳片，或者把準備好的配音稿做成視頻。過去需要逐個調整的字幕、圖形和轉場，現在都可以把要求交給 Claude Oups 5.5。還沒試過的可以用我的萬能提示詞試試，我還給大家找了幾個 GitHub 上的的提示詞項目供大家參考。 01. Claude Opus 5.5 怎麼做視頻 Claude Opus 5.5 做視頻，不是代表這個模型已經變成了視頻模型。Claude Opus 5.5 還是隻能看文字和圖片，並輸出文字。視頻畫面都是由代碼實現的，Claude Opus 5.5 寫好代碼，代碼在瀏覽器裏做出畫面，連續畫面達到 24 張每秒後，就會讓眼睛看到連續的畫面，最後再交給別的程序把畫面拍成視頻即可。所以大家只需要輸入提示詞，其他的都交給 Claude Opus 5.5 即可。我們來試着做一支普通人能看懂的諾獎科普動畫 2026 年諾貝爾物理學獎，授予弗朗西斯·哈爾岑，表彰他對冰立方中微子天文台的決定性貢獻，以及發現具有天體物理起源的高能中微子。普通人一般都不懂這個方面，我們看看 Claude Oups 5.5 是如何做出普通人都能看懂的視頻的。提示詞：請製作一支中文科普動畫，介紹 2026 年諾貝爾物理學獎。你同時擔任科普編導和動畫開發者。【觀衆與目標】觀衆沒有大學物理基礎。看完應該能解釋：中微子爲什麼難以探測；冰立方怎樣探測中微子；這項研究爲什麼能幫助我們瞭解宇宙。建議標題：《2026 諾貝爾物理學獎：南極的冰，怎麼幫我們觀察宇宙？》時長約 150 秒，中文旁白約 450～550 字，留出觀看動畫的時間。橫屏 16:9，1920×1080，30 fps，中文旁白與中文字幕。用 HTML、CSS 和 JavaScript 製作二維示意動畫，使用 HyperFrames 渲染。【事實與資料】 2026 年諾貝爾物理學獎授予弗朗西斯·哈爾岑（Francis Halzen），表彰他對冰立方中微子天文台的決定性貢獻，以及發現具有天體物理起源的高能中微子。製作前閱讀並覈實以下資料： https://www.kva.se/en/news/the-nobel-prize-in-physics-2026/ 獲獎者、年份、獲獎原因以官方資料爲準。具體數字和歷史日期逐項覈實，無法覈實的內容省略。體現哈爾岑的構想與領導作用，也說明國際團隊的共同貢獻。【分鏡安排】第一幕，約 0～12 秒：從南極地表向下移動，顯示冰層中成串的傳感器。開場旁白：「南極的冰層下面，藏着一台用來觀察宇宙的儀器。」第二幕，約 12～25 秒：顯示哈爾岑姓名、2026 年諾貝爾物理學獎，以及冰立方的簡化示意圖，用兩句口語說明獲獎原因。第三幕，約 25～50 秒：用小圓點和軌跡表示中微子穿過物體。解釋中微子是極小、不帶電的粒子，很少與物質發生相互作用，因此難以留下可探測的信號。畫面註明：粒子大小和運動速度爲示意。第四幕，約 50～75 秒：用剖面圖展示透明的深層冰和光傳感器。解釋探測需要很大的體積，透明的冰能讓微弱的光傳播到傳感器。把傳感器畫在多根垂直線纜上，體現三維分佈，註明數量經過簡化。第五幕，約 75～110 秒：放慢探測過程，按順序展示：中微子進入冰層 → 極少數中微子與原子核發生相互作用 → 產生帶電粒子 → 帶電粒子運動時產生微弱的切倫科夫光 → 附近的光傳感器記錄這些光。每一步配一句短旁白，前一步解釋完再出現下一步。第六幕，約 110～135 秒：讓不同位置的傳感器依次亮起，顯示記錄到的光信號，再用簡化箭頭展示分析後的來向。解釋科學家根據光到達的位置、時間和強弱，估算中微子的來向與能量。提一句分析需要排除來自地球大氣等背景的干擾。把畫面拉回宇宙，說明高能中微子幫助研究遙遠宇宙中的高能過程。第七幕，約 135～150 秒：重放完整過程：宇宙中的高能過程 → 中微子 → 冰層中的相互作用 → 光傳感器記錄 → 科學分析。用一句自然的旁白收尾，片尾顯示簡短資料來源。【畫面與講解】米白背景、深灰文字，冰層用淺藍色。中微子用橙色，帶電粒子用綠色，光用藍色，保留簡短圖例。用移動、穿過、局部放大和依次亮起展示過程。每個鏡頭只引入一個新概念，複雜步驟放慢。旁白使用短而完整的句子，術語第一次出現時立即解釋，儘量不用公式。屏幕文字只保留關鍵詞和必要標籤

用豆包工作做 IP 形象教程 – 頭像、變體、表情包一次搞定

不管是做自媒體，還是打造產品、品牌，一個有辨識度的原創 IP 形象，都能讓人更容易記住你。以前想做一套專屬 IP，從找設計師溝通、出方案，到摳細節、做延展，少說也得花上個把星期。最近發現 GitHub 上一個拿到 6k 星的 ip-as-logo-skill 技能，搭配豆包工作，兩句話就能生成一套極簡、可愛的原創 IP 頭像。我們還能在此基礎上延展出全套打工人表情包。更實用的是，我們可以把自己調好的設計標準沉澱成專屬 Skill，以後一句話就能反覆調用！下面把完整做法分享給大家。 01. 用 AI 畫爆款 IP 頭像安裝 Skill 我們打開豆包工作，在輸入框中輸入：幫我安裝 GitHub 上的 ip-as-logo-skill 技能。豆包工作會在 GitHub 上查找技能倉庫，確認來源和內容無誤後自動完成安裝。調用 Skill 安裝成功後，我們輸入“/”，在彈出的技能列表中選擇 Ip as Logo。 Ip as Logo Skill 的精髓在於把設計的審美變成了可以執行的標準，如何構圖、輪廓、如何配色…還有專爲頭像優化的角落探頭構圖，保證縮到微信小圓圈裏依然一眼可認。我們在輸入框喚出技能，讓豆包工作設計一隻三花貓的 IP 角色。豆包工作會按照 Skill 的設計規範，列出三個不同的設計方向，供我們選擇。我們確認設計方向後，豆包工作生成了一組小三花貓的 IP 頭像候選圖。畫面極其乾淨，色塊分明，簡單的線條輪廓，貓咪萌萌的形象，非常可愛。我們選中一個覺得不錯的 IP 形象，還可以繼續讓豆包工作生成變體。定製自己的 Skill 有了核心 IP 頭像，日常運營還需要配套的視覺資產。我們讓豆包工作基於剛剛生成的 IP 形象，繼續衍生日常打工表情包。我們繼續讓豆包工作給圖片配上文字，並將字號、排版調整到合適比例。調整到合適的比例之後，我們可以讓豆包把這一套製作標準打包成一個專屬 Skill。豆包工作會自動將我們之前列出的要求提煉爲結構化 SOP，存入我們的技能庫，命名爲 sticker-pack。定製好技能後，我們拿新角色驗證一下。先用 Ip as Logo 技能做出新頭像。再調用表情包 Skill 生成表情，豆包工作會自動按照剛纔沉澱好的標準，一鍵輸出符合相同視覺規範的表情包！原本繁瑣的長流程，兩句話搞定。 02. 一些分享技能把某個專業領域的成熟經驗、流程規範和交付標準封裝成標準化 SOP，讓專業方法隨時被一鍵喚醒。今天是畫 IP 頭像，明天可以是公衆號排版規範、財務報表清洗、行業週報撰寫、社媒數據分析。通過補充不同技能，讓豆包工作可以幫我們完成更多專業工作。經常使用的格式、標準和工作步驟可以沉澱下來，後續任務複用，減少每次從頭組織提示詞的負擔。一個人也更容易推進完整項目。網頁搜索下載豆包工作下載電腦端，最多可以領六十天會員，第一次可領取三十天，結束後可再領三十天。（已經下載過豆包工作，領過30天會員的友友們，到期後可以在電腦端內再領三十天）原文鏈接：兩句話做出原創 IP，豆包工作這套玩法建議收藏

REA實測 – 一鍵逆向任意軟件，覆蓋網頁、桌面程序、安卓App

平時用一些應用時，碰到一個...

7 個開源 AI Agent vs Claude Code 橫評，誰更好用？

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用 Claude Opus 5.5 製作視頻，18 類場景案例合集

Opus 5.5 能做什麼視頻？從 4...

百雀智能獲客教程 – 覆蓋從定製標準到銷售接手

做外貿獲客，耗時最長的往往不是找聯繫方式，而是要逐個確認：對方是否採購你的產品、採購量夠不夠、是不是目標買家、願不願意繼續談。百雀智能把這些前期工作交給了AI外貿員：先按企業要求圈定客羣，再製作營銷內容、投放廣告和郵件，把感興趣的買家引導到WhatsApp，由AI接待、挖掘需求並完成驗證。符合約定標準後，詢盤才交給企業的銷售經理。企業拿到的不是一份等着自己逐個開發的名單，而是已經有過溝通、帶着採購需求和驗證信息的詢盤。那麼，企業具體要做什麼？AI會完成哪些工作？收到詢盤後又該怎麼看？下面按照百雀官網展示的工作流程，以官網中的地板、牆板業務場景爲例，一步步說明。文中的場景用於解釋產品流程，不作爲實際成交案例。 01. 先明確：要交付什麼樣的詢盤訪問百雀智能中文官網：https://www.larkagent.cn/zh.html 面向出口企業尋找海外採購商的頁面是以“讓AI外貿員來幫你找客戶，按精準詢盤付費”爲核心介紹；頁面中的“我是採購商”入口服務於尋找供應商的買家。需要開通服務時，通過頁面的“聯繫我們”或“查詢報價”入口，與銷售經理溝通。官網列出的購買方式包括：由銷售經理根據行業、產品和目標市場測算詢盤價格及數量。開始前，建議準備好產品手冊、企業業務介紹，以及目標市場和客戶類型。資料不是讓你重新做一遍搜客，而是幫AI外貿員明確產品知識和判斷標準。第一步的重點：先確定什麼樣的買家纔算符合要求，而不是先買一批聯繫方式再慢慢篩。官網的詢盤計費口徑是：通過約定標準驗證的詢盤才計費，不符合標準不計費。具體價格、數量、服務配置及異議處理方式，在開通前確認，以合同爲準。 02. 定製客戶標準：誰值得聯繫、聊到哪一步交付這是企業需要重點參與的一步。百雀的客戶標準遠不止國家、行業，還可以細化到產品範圍、業務關聯、採購門檻、貿易條款、買家角色和價格接受度。下面沿用官網的建材場景，看看這些條件如何落到業務上。先說明產品和業務範圍比如你提供地板和牆板，想開發對PVC地板、層壓地板或相關品類有需求的買家。除了產品名稱，還要說明兩點：是否必須確認到具體型號，以及採購商現有業務需要滿足什麼條件。官網示例中：採購商當前可以不銷售完全相同的產品，但必須與建材、家居行業相關，具備延展產品線的可能，與只按產品關鍵詞篩公司完全不同。再確定市場、客戶類型和採購門檻把重點國家或地區、需要排除的市場、希望合作的買家類型說清楚。官網支持按國家、地區定向，也可逐個國家排除；買家類型可約定爲終端採購商、經銷商、貿易商、批發商或中間商等。採購門檻也要明確：是某個型號的最低起訂量（MOQ），還是單次混批採購金額（MOA）？兩者不能混用。官網說明，未達到約定門檻的買家不交付、不計費。官網建材示例選擇的是南美、東南亞、中東、中亞市場，並要求買傢俱備進口經驗和當地清關能力。注意：這是該示例自己的業務條件，不必照搬。最後確認需求要聊到多細這直接影響業務員接手時掌握的信息量。根據官網的定製說明，企業可以提出：具體產品：是否需要明確到SKU；未選定型號的採購商是否交付。價格接受度：是否要求AI先溝通單價範圍；如果需要，什麼回應纔算通過。關鍵聯繫人：是否必須聯繫到採購經理、採購負責人等角色。真實性依據：是否需要覈實官網、社交媒體或公司實景等信息。貿易與履約條件：例如可接受的貿易條款，以及買家是否具備當地清關能力。以價格爲例：官網建材場景的條件是”報出價格範圍後未明確拒絕”，另一份定製說明是”明確接受價格才交付”，兩者嚴格程度不同。企業應結合自身業務選擇合適的條件，與百雀確認後執行，別把某個演示條件當成通用標準。這一步完成後，形成的就是一套具體要求，分別用於客羣匹配、對話驗證和詢盤交付。 03. AI圈定客羣，製作創意並觸達標準確認後，進入百雀AI外貿員的執行環節。官網將這部分拆爲三個連續動作。第一，按標準圈定目標客羣。 AI結合社交媒體公開主頁、企業網站、海關數據、B2B名錄等信息，匹配企業設定的條件，並進行去重與真實性校驗，篩出值得觸達的買家。第二，針對不同客羣製作內容。同樣是地板產品，面向不同採購商時，社媒廣告素材和郵件表達內容可以不同。百雀根據客羣畫像批量製作廣告素材與郵件創意，無需企業重新寫開發信。第三，通過廣告和郵件開展觸達。官網展示廣告投放與郵件觸達同步執行，將感興趣的採購商引導至WhatsApp，進入主動諮詢和對話環節。因此，使用百雀並不等於企業先自建投放團隊、買數據、羣發郵件，再讓AI簡單回一句話。按官網展示的分工：投放與前期接待由百雀承擔，企業的重心在前面定標準、備資料，以及後面承接意向客戶。產品材料還列有AI數據員、設計員、外貿員、運營員、背調員、建站員、成單助

豆包工作多 Agent 功能實測 – 一句話拆解複雜任務

不知道你們平時用大模型幹複雜活兒的時候，有沒有過這種令人抓狂的體驗：給 AI 提了一個需求，比如做一份競品分析，本以爲 AI 能交出一份麥肯錫級的報告，結果等了半天，生成的東西表面很全，內裏極水。原因其實很簡單：讓一個單體 Agent 做複合型長任務，就像讓一個全棧工程師半小時內又畫原型、又寫前端、又搭後端、還順帶做合規審查。不僅注意力被嚴重稀釋，推理鏈條一長，後面直接開始幻覺胡扯。最近我在高頻使用豆包工作時，發現了一個非常爽的隱藏功能——多 Agent 並行任務。我們直接在對話框裏輸入一句話：“幫我用多個Agent完成……”，豆包工作會自動喚醒一個主Organizer，拆解我們的原始需求，把任務拆解分發給多個子 Agent 去並行執行，最後再由主 Agent 彙總結果。今天用兩個極具代表性的實測案例，帶大家看看多 Agent 到底是如何把生產力推上新維度的。 01. 哪些任務適合交給多 Agent 無論是做行業競品拆解、多家供應商採購選型、還是不同技術方案的橫向評估，邏輯都一樣：評測的維度是高度統一的，但面對的研究標的卻是離散獨立的。以往讓單體 AI 做這類事情，往往會出現嚴重的上下文串擾，查到後半段，很容易把 A 產品的特性套在 B 產品上；或者因爲上下文長度超限，前面的標的查得極爲細緻，後面的草草收尾。這種需求，天然對應了多 Agent 的同構並行架構。深度競品拆解提示詞：我們是一個 10 人團隊，想比較飛書文檔、騰訊文檔和語雀。幫我用多個 agent 並行完成：每個子 Agent 負責一款產品，只查官方公開資料，分別整理實時協作、權限管理、歷史版本、導出格式、免費版限制和價格，並附來源鏈接；查不到的項目寫「未查到」，不要猜測。請先展示任務分配。等三個子 Agent 都完成後，再彙總成一張對比表，指出適合我們團隊的選擇及理由，並保留三個 Agent 各自的研究結果。豆包工作拆解任務，統籌 3 個子 Agent 並行調研飛書文檔、騰訊文檔和語雀，每個子 Agent 負責一款產品，三者調查相同的六個維度。三個子 Agent 分別調研到各自產品的官方幫助中心、版本更新說明和價格頁。查飛書的子 Agent 眼裏完全沒有騰訊文檔，徹底杜絕了信息踩踏與交叉污染。三個子 Agent 的任務同時推進，查飛書不需要等騰訊文檔查完，不到十分鐘，三個獨立子任務全部返回，主控Agent完成事實校驗，最終交付了一份顆粒度極細的橫向比對錶。很多團隊以爲多 Agent 只是爲了快，其實速度只是最淺層的收益。這一模式的本質在於通過物理級隔離，消除大模型在長鏈條推理中的注意力衰減與交叉污染。活動籌備如果說第一種模式是多個人做同類事，那第二類需求則是更具挑戰性的，圍繞同一個項目目標，產出面向不同受衆、不同形態的成套交付物。比如推進一場新品發佈會：提示詞：幫我用多個 agent，根據這份已確認的活動簡報，準備一場 30 人的新品發佈與試用體驗會。需要準備現場使用的介紹 PPT；帶計算公式的預算表；工作人員執行清單，包含時間、事項、負責角色和所需物料。最後統一檢查三份材料中的時間、人數、環節和物料是否一致，交付文件並列出待確認事項。讓單體 AI 一次性交出這些材料，往往會顧頭不顧尾，要麼預算漏算關鍵物料，要麼 PPT 大綱和執行清單各說各話。此時，就需要多 Agent 組隊協作。豆包工作安排 3 個子 Agent 分頭製作，再統一覈對。我們一起看看最終生成的結果： PPT 從協作痛點、產品功能講到操作演示，再引導客戶體驗和登記試用意向，樣式也保持統一。預算表區分了含攝影、不含攝影兩套方案，列出預備金規則。還專門附了口徑說明，哪些設備已包含在場地費中，哪些物料不應重複計費。執行清單則細化到測試投影、準備胸貼、發講義、登錄賬號、巡視協助和收場交接，並補充了籌備節點及角色分工。交代一次背景，讓多個 Agent 分頭準備不同材料，減少我們逐份製作、來回解釋和手動對錶的工作。負責 PPT 的助手組織講述和展示，負責預算的助手處理費用與公式，負責執行清單的助手拆解時間、人員和物料。多Agent讓每個子Agent在專屬的角色設定下，把自身垂直領域的長板發揮到極致。 02. 一些分享傳統的單提示詞對話容易讓大模型顧頭不顧尾或邏輯混亂。多 Agent 模式本質上是在 AI 內部模擬了人類的 PM 拆解 + 專人專研 + 最終彙總的 SOP 工作流。過去只有大公司、高預算項目才能僱傭諮詢團隊或專項研究員做競品調研。現在一個小團隊甚至個人，依靠豆包工作的多 Agent 能力，幾分鐘就能復刻一個專業調研小組的產出。競爭力的門檻變了，背再多萬能咒語不如學會如何把複雜業務拆解爲 Age

福客 AI 客服上手實測 – 全流程覆蓋售前導購+售後處理

一年中流量最貴的幾十天，已經到了。爲了雙11，很多電商老闆咬着牙在直通車和投流上砸了重金。但現實往往很扎心：推廣費大把花出去，後台諮詢消息瞬間爆紅，客服打字打到鍵盤冒煙，回覆還是慢了半拍。在電商大促裏，讓顧客多等30秒，對方大概率就切到別家下單了。如果爲了圖快，全盤交給傳統關鍵詞機器人，三句不離“親親在的呢”，顧客問東它答西，更是分分鐘把高意向買家直接勸退。更尷尬的是短期兼職客服：培訓要大半個月，大促提成高，大促一過還得遣散，用人成本居高不下。有一批商家摸索出了低成本破局的辦法：做服裝的 ELOF女裝，靠着 AI 預接待＋人工兜底，客服團隊縮減了 75%，按單人全包年薪 6-7 萬元折算，一年直接省下 50 多萬；專做圖書的人天書店，直接把 80% 的售前重複諮詢交給了 AI，客服團隊精簡了近三分之一，人力成本直降 30%。他們背後用的都是拿過阿里巴巴戰略投資的福客 AI。很多商家心裏都打鼓：大促交易鏈條這麼複雜，稍有不慎就是投訴和僅退款，到底哪些髒活累活能放心交給 AI ？它會不會在價格和承諾上滿嘴跑火車？帶着這幾個核心痛點，我自己上手把福客 AI 徹底體驗了一遍。 01. 會思考的 AI 客服我們打開福客 AI，可以看到它支持淘寶/天貓、拼多多、抖音、京東、快手、微信小店等多個電商平台。點擊平台後面的聚。接入後的多個平台、多個店鋪，會在同一個側邊欄中集中接待，不需要我們頻繁切換軟件和頁面。高峯秒回絕不能滿嘴跑火車大促期間，諮詢高峯一波接一波。很多老闆不敢用 AI，不是嫌它不夠快，而是怕它太愛表現，隨口給顧客承諾福利，最後全是店鋪買單。我們在福客 AI 側邊欄中選擇店鋪語料知識庫。把店鋪問答、商品參數等信息喂進去，大概花了不到十分鐘。我們發起諮詢，發送一個商品鏈接，福客 AI 客服會自動搜索店內的知識庫內容，回覆商品介紹。商品材質、現貨庫存、發貨時效……福客 AI 幾乎全做到了秒級應答。最關鍵的是，在回覆信息時，福客會自動標記回覆的置信度。簡單來說：只要在知識庫裏找到了 100% 匹配的鐵證，AI 纔會秒級自動發送。一旦顧客問到知識庫裏沒有的信息，系統會判定爲低置信度，立刻靜默攔截，絕不擅自作主。這時候，福客 AI 會在快速擬好一條高情商建議回覆，人工客服掃一眼覺得沒問題，點一下發送即可。我們可以自由設置置信度閥值，減少 AI 一本正經胡說八道的商業風險。這一套下來，至少能把日常 70% 以上查物流、問參數的重複勞動徹底濾掉，不僅保住了黃金進店前 30 秒的響應率，還把商業風險牢牢卡死在規則線內。顧客猶豫不決時，怎麼像金牌導購一樣推一把？傳統機器人最讓人頭疼的，就是隻會死板地一問一答，顧客一追問就傻眼了。福客 AI 的導購邏輯明顯更懂做生意。我模擬一位女裝買家，進行連續提問：有連衣裙嗎此時福客 AI 會調用智能商品推薦 Skill ，推薦了一款中長的牛仔連衣裙。我們繼續諮詢：跟這款有什麼區別智能商品對比 SKill 會精準拆解服裝特點，像線下的金牌導購一樣，從版型設計、面料、風格到穿着場景，條理清晰地拆解了差異。 165cm，100斤，選哪個碼福客 AI 會調用尺碼推薦 Skill 動態給出合身建議。很多大促流失的訂單，往往就卡在顧客選碼糾結的那幾分鐘裏。把這個環節做透，不僅是幫人工省時間，更是在源頭上把買錯尺碼導致的退換貨率壓了下來。大促催付回不過來？把瀕臨流失的訂單拉回來大促期間，諮詢後不買、拍下不付款是流失率非常高的環節。人工客服忙着回新消息，根本沒精力做個性化挽留催付。當顧客諮詢完商品突然沒動靜，或者拍下超過設定時間未付款，福客 AI 會自動發起一輪輕量提醒，比如補充優惠券提醒，或者解答疑慮。福客的福脈功能支持人工或 AI 在後台悄悄給買家打標籤，比如高意向、歷史諮詢、大客戶。我們設置標籤，福客 AI 會根據我們設置的條件自動完成打標。客戶這次沒買不要緊，諮詢中留下的需求和意向也能成爲後續跟進的線索。福客 AI 的福脈功能支持客戶打標和分羣，運營可以根據不同的標籤客羣制定針對性的營銷計劃，讓 AI 客服接待中累計的信息，繼續服務與後續的客戶經營。售後處理，如何快而不亂？過去機器人最怕圖片和視頻，顧客甩一張照片，傳統客服只會機械回覆，根本處理不了問題。福客 AI 的圖像/視頻識別 Skill 可以直接看懂客戶發的圖片和視頻內容。我發了張有明顯瑕疵的圖片，一句話都沒說。福客 AI 的多模態能力直接看懂了圖片上的瑕疵位置，第一句話就是標準的高情商安撫：“寶子，看到圖片裏裙襬的破損確實讓人心疼呢……” 但這裏必須說清楚一個關鍵機制：涉及退換貨、補發或退款補償等利益承諾，福客 AI 並不會直接替店鋪

WorkBuddy 零基礎開發微信小程序教程 – 附實戰案例

如今，讓 AI 隨手敲幾段小程序前端代碼，早已不是什麼稀罕事。只要你給一段 Prompt，市面上大部分主流大模型都能洋洋灑灑輸出幾百行代碼。但對絕大多數沒有工程背景的普通玩家來說，真正的門檻往往發生在代碼生成之後：沒有現成的後端服務支撐數據存儲，還得裝微信開發者工具，手動去公衆平台配置 AppID、手動打包、上傳代碼……很多絕妙的靈感，往往就卡死在這一長串繁瑣枯燥的工程配置鏈路裏。把代碼寫出來只是前 10%，剩下 90% 的工程交付，纔是阻礙大家把想法落地的攔路虎。最近，WorkBuddy 升級，針對微信小程序開發帶來了一次非常關鍵的迭代：雲服務自動接入、掃碼綁定自有小程序賬號、代碼直接上線。這是我用 WorkBuddy 製作的貓咪健康管理小程序實測效果。話不多說，下面用我的實操過程帶大家一起做一個屬於自己的小程序。 01. WorkBuddy 一句話直出微信小程序家裏養貓的朋友都知道，貓咪的體重浮動是判斷健康最敏感的指標，再加上定期驅蟲和疫苗，瑣碎但極其重要。所以我做了一個「多貓咪健康管理小程序」。在小程序裏建立多隻貓咪的檔案，記錄體重、驅蟲和疫苗的記錄，以及提醒。我們打開 WorkBuddy，切換到代碼開發模式，選擇小程序功能按鈕，或者直接在提示詞裏說明要開發一個微信小程序，然後輸入提示詞就行。提示詞：幫我開發一個多貓咪健康管理小程序。支持添加不同貓咪檔案（名字、頭像、品種、生日）；核心功能是記錄貓咪每次稱重的數值，並用平滑折線圖展示體重增長趨勢；支持記錄下次驅蟲、疫苗時間，並自動計算剩餘倒計時；所有檔案和記錄需保存在雲端數據庫。 WorkBuddy 會主動跟我們確認是否需要開啓雲服務。在我們確認之後，WorkBuddy 會開通雲服務來保存貓咪檔案和記錄。並在雲服務中開通貓咪健康應用，建立數據庫表結構。代碼構建完成後，WorkBuddy 在右側欄直接提供了 H5 近似效果預覽，界面的佈局、色彩排版和交互響應一目瞭然。我們點擊右上角的分享按鈕，就可以直接上線微信小程序。以往在這個環節，我們需要打開微信公衆平台去申請測試號或正式 AppID，再把 AppID 填入本地開發工具反覆覈驗。在 WorkBuddy 裏，我們點擊分享後，哪怕我們沒有現成的小程序賬號，可以直接掃碼創建小程序。我們選擇試用版小程序先體驗看看，點擊發布。我們就可以掃碼體驗試用版小程序啦。小程序啓動後直接支持微信一鍵授權登錄以及手機號驗證碼登錄。過去要搞定這兩個登錄體系，我們要自己去調用微信開放能力、搭建後端接口、配置短信服務和簽名密鑰。現在，這些接入工作 WorkBuddy 可以統一處理，我們可以直接使用現成的登錄能力。我們可以添加貓咪信息。我們可以記錄小貓咪的體重變化。設定疫苗記錄、驅蟲週期。添加的貓咪信息，WorkBuddy 已經幫我們同步在雲服務器中。小程序的訪問數據也會在雲服務器中查看：所有的代碼文件都已經保存在本地文件夾中，支持二次編輯。小程序中不完善的地方，我們直接在 WorkBuddy 對話框中用自然語言描述需求，就能持續迭代。我還給小程序加了一個 AI 功能，養寵過程中，新手總會遇到各種突發問題，WorkBuddy 可以免密鑰調用大模型，實現智能問答、內容生成等 AI 能力。我在界面底部增加了一個 AI 養貓助手功能，直接輸入我們的問題，或者輸入圖片，大模型會識別我們的問題，幫我們解答。功能優化完成後，只需再次點擊右上角的分享與更新，新的代碼便會直接同步。無門檻創建的試用版擁有 14 天的有效期，適合分享給朋友們體驗，小範圍收集反饋，等到功能足夠完善後，再一鍵發佈爲正式版。 02. 一些分享 AI 編程正在經歷一場從生成片段代碼到交付完整應用的質變。大家享受那種一邊喝咖啡一邊用自然語言 Vibe Coding 的快感。但在國內環境下，很多 Web 端的作品存在訪問壁壘，難以真正融入大衆日常的社交與工作。而微信小程序，恰恰是國內觸達成本最低、即開即用屬性最強的載體。 WorkBuddy 沒有把精力耗費在多寫幾行酷炫的前端代碼上，而是真正下沉到了微信生態最底層。它把數據庫搭建、鑑權登錄、文件存儲、AI 推理通道以及多版本發佈等沉重的工程接了過去，讓開發者和內容創作者更專注於產品。從一個腦海中的健康管理念頭，到手機屏幕上跳動着的折線圖、帶雲端同步和 AI 問答的真實小程序，開發週期大大縮減與枯燥的。屬於超級個體的輕應用爆發期，或許就從這種徹底抹平交付門檻的工具開始。原文鏈接：WorkBuddy 新升級，一句話上線小程序

WorkBuddy 讓 AI 直接修改 Word/Excel/PPT 文檔保姆級教程

WorkBuddy 團隊是真的很聽勸，之前無數人誇爆的“人機雙寫”因爲入口藏太深，很多人都找不到，這次終於不藏着了，直接做到右鍵菜單裏。電腦裏的文檔，都能用 WorkBuddy 打開來做 AI 編輯了。經常改文檔的打工人真的懂這種痛：好不容易寫完方案，改稿比重寫還累。哪怕用 AI，以前也要在文檔和聊天框之間反覆橫跳、瘋狂複製粘貼。現在我們選中本地文檔，右鍵選擇用 WorkBuddy 打開，就能直接在原文檔裏喚醒 AI 修改。話不多說，咱們上手感受一下。 01. WorkBuddy 一鍵開啓 AI 改稿使用前，我們先找到電腦裏要改的文件，右鍵點擊，選擇打開方式裏的 WorkBuddy，文件就會在獨立窗口裏打開。如果想以後雙擊文件就用 WorkBuddy 打開，可以按 WorkBuddy 的提示設置默認打開方式，點擊確認後纔會生效。文案編輯打開文件後，我們可以像在 Office 裏一樣，直接編輯內容。可以點右上角的 AI 對話，展開右側 AI 對話欄，還可以直接調用 AI 修改。比如讓 WorkBuddy 檢查錯別字。平時讓 AI 改內容，要上傳文件，再複製需要修改的部分，跟 AI 說明改哪部分，怎麼改。現在，我們可以直接在文檔中圈選需要修改的文案，點擊 AI 編輯。用自然語言表達修改訴求，WorkBuddy 就能直接在右側對話欄處理修改。改完的內容直接原地替換回文檔原位置，並且貼心地標上了高亮。我們不需要切換窗口、切換軟件，整個編輯過程就很簡單。人機協作我們打開文件時，WorkBuddy 可以完全讀懂我們的文章，我們修改一點，WorkBuddy 也能實時感知到。比如我們在活動信息表裏，把計劃人數從 60 人手動改成 80 人，再讓 AI 更新背景段落試試：可以看到 WorkBuddy 會定位到我們修改的地方，並且更新數據。 Excel、PPT 也都支持人機雙寫，我們可以隨時讓 AI 接受編輯表格。表格處理文字可以模棱兩可，但數據差一個括號、錯一個引用，結果就是災難。我們也可以用 WorkBuddy 處理表格。比如這份信息雜亂的報名表，各種渠道都擠在了一起，還有重複登記和遺漏信息的無效報名。我們可以讓 WorkBuddy 用公式幫我們篩選處理一下。 WorkBuddy 會採用公式幫我們處理表格信息。以往要折騰半天的透視表，現在直接一句話就可以讓 WorkBuddy 搞定：我們讓 AI 整理筆記、輸出提綱，應該會收到 .md 文件，也就是 Markdown。我們還得下載個 Obsidian 或者 VSCode 才能打開，對大部分普通用戶來說非常不方便。 WorkBuddy 支持本地 Markdown 的可視化編輯。用 WorkBuddy 打開後，可以看到排版後的文案，修改也不用懂 md 語法。這份籌備紀要記錄了海報、報名頁和會議鏈接等安排，我們讓 AI 整理一個待辦清單：可以看到，清單幫我們把待辦事項都排好了序，還幫我們標出了待確認項目，不會自己瞎編。此外，AI 生成的前端頁面，大部分會保存成單個 .html 文件。用瀏覽器可以預覽頁面，後面要改文案、調整排版，就要 VS Code 這類代碼編輯器打開源碼。對不熟悉 HTML 和 CSS 的人來說，找到該改的位置都難。 WorkBuddy 打開本地 HTML 時，會先展示頁面預覽。需要修改時，點擊右上角進入編輯狀態，可以手動編輯，也可以通過右側 AI 對話提出修改要求，點擊需要改動的地方就能改。我們打開的這份活動頁的介紹偏長，讓 WorkBuddy 精簡一下： WorkBuddy 直接幫我們精簡好了文案內容，還把按鈕位置也調整到了適當的位置。以後再寫東西時，還可以把素材和正文放在同一份本地工作文件裏，自己補信息、調整觀點，再讓 WorkBuddy 接着整理需要重寫的段落，省掉來回複製整篇內容的步驟。還有幾個方面可以跟大家分享一下： Office文件編輯後需要手動保存，可以直接覆蓋本地原文件，md 文件改完會自動保存，HTML文件退出編輯後也會自動保存。查看和手動編輯本地文件都是不消耗積分。在右側對話欄裏讓 Buddy 總結、改寫或生成內容時，纔會根據實際任務消耗積分。文件安全方面也不用擔心：獨立文件瀏覽器只讀取你主動打開或添加的文件，不會遍歷或掃描電腦磁盤。 02. 一些分享背景要重寫、一張表要整理，都可以交給 WorkBuddy。修改直接落在文件裏，自己可以接着調整，AI 也能根據新內容繼續處理，改稿過程連貫了不少。對於經常處理文件的人，WorkBuddy 的價值就在這些日常修改裏。電腦上已有的方案、報名表和彙報材料，都可以打開後接着處理。文件仍然由自己掌握，AI 參與其中