Atypica.AI，第一个高完成度用户洞察 agent
发现了一个很炫酷、完成度很高的用户洞察 agent，叫 atypica.ai这是我的问题 「用户研究的未来发展」 所生成的报告。https://atypica.musedam.cc/artifacts/report/DQRatiHqz4WGMmLK/share下边是几张截图，结构完整、框架清晰，看上去也很舒服。这个 AI 工具，跟市面上常见的 Deep research 工具不太一样，
内容创作
秘塔搜索找到了自己的路，活成了自己
第1641篇原创内容你好呀，欢迎来到公众号：AI财友。我是吴俊驰，一名略懂阅读、懂健康、懂生财的AI产品经理。今天无意中发现秘塔加了新功能，可以帮助学习了，所有的通用问答都要找到自己的路，这个教育赛道也算是和秘塔的学术搜索有点贴近。接下来我们就来撩一撩秘塔搜。一、秘塔搜AI首先还是打开metaso.cn，然后就可以看到右边有一个蓝条：点击都可以看到：“今天学点啥？”然
一句指令秒部署“浪漫坐标”网页？不止于此，揭秘高效自动化背后的MCP魔法
最近在探索MCP相关的服务生态，然后就发现了腾讯所发布的这个Edgeone Pages。让我感觉自己开了挂。使用的过程中又对MCP的数据流研究了下。1. 从Edgeone Pages的案例开始1.1 案例演示哈，大家都知道，我前两天在第一次学习MCP的时候做了一个案例，使用高德地图的MCP服务只做了一个旅游的行程规划。步骤是这样的：这个中间需要我自己手工介入很多步，但是现在，我可以直接将两个提
Cline官方13条高效编码建议
以下是官方给出13条使用Cline构建更高效代码的建议(官方都是一句话，我加入了部分解释，原文请看官方最新X）：考虑在PLAN模式下启动重要任务。让Cline分析文件（@filepath，@folder），并在生成代码之前提出详细的实施方案。这样，你不仅能节省时间，还能确保代码从一开始就具有清晰的架构和目标。让Cline处理初步的脚手架工作。集中精力在核心逻辑和架构的精炼上，Cline可以帮助
n8n vs Dify vs Coze 自动化和AI平台的全面比较(建议收藏)
1.总结N8N在开源工作流自动化方面表现出色，而dify专注于AI应用程序开发，Coze则专注于创建AI驱动的聊天机器人本文对这三个平台进行了深入比较：分析它们的主要特性、功能、用例以及优缺点。最终，无论您是开发人员、业务用户还是AI爱好者，您都将清楚的了解哪种工具最适合您的需求。2.各平台概述2.1 n8n:开源工作流自动化n8n是一款开源工作流自动化工具，允许用户通过基于节点的可视化界面创
忙了仨月，我们希望让教育更平权一点
我成长于一个典型的中国式家庭，从小学到大学，努力读书与应试，在每个阶段尽量跳起来够到所能触及的最好教育资源。而由于好资源的稀缺，使得求学的过程具有很强的竞技属性。就我自己而言，努力学习，一半是功利一半是兴趣。互联网在过去二十年间的大规模普及，从根本上重塑了人类获取信息的方式，这种变革如此深刻而广泛，以至于其革命性意义常常因其无处不在的特性而被大家所忽视。可以说，互联网已经基本解决了信息匮乏的问
VScode 玩 MCP的server
vscode 1.99版本刚支持MCP server，我就测试了一下翻到一个gitte的MCP sever我本身是Mac版本1.99居然没更新agent，所以我就直接用1.100版本的vscode inside了来掩饰一下了点击setting，然后你要edit一下这个json配置文件主要修改的其实是mcp这部分的配置，按着我这个来修改就可以了 "mcp": {
Cursor 搭建高效全栈开发环境
见字如面，与大家分享实践中的经验与思考。随着AI的快速发展，越来越多的开发工具开始集成AI能力以提升开发效率。Cursor作为一款基于VS Code的AI增强型代码编辑器，凭借其强大的AI编码助手功能和用户友好的界面，正逐渐成为开发者的得力助手。本文将详细介绍如何在 macOS 环境下使用 Cursor 高效配置各种主流编程语言的开发环境，让开发者可以充分利用 AI 辅助编程的优势，提高开发效
Napkin可视化神器保姆级图文教程！AI小白也能3分钟上手！
每次月度汇报时，你是不是感觉PPT做的有点尴尬？图表不够高大上，或者不够直观表达一种概念、想法与逻辑。别慌！Napkin就是为你准备的！无需提示词，只需要提供你的文案，系统内置的AI就将其自动转换成高颜值的可视化图表，而且完全免费！先来看看我用Napkin10秒做出的图表之一：如果手动做这张图，至少要10分钟，但用Napkin，只需要输入文字，点击一下鼠标，就能生成！配色和排版都很高级，稍微调
Agent落地有哪些挑战？如何应对？
AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我