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
自动化需求解析与测试用例生成：提升效率的“黑科技”来了！
自动化需求解析与测试用例生成：提升效率的“黑科技”来了！ 今天介绍一个项目Autogen_demo ，不仅能帮你省时省力，帮你节约时间去做其他的事情，例如摸鱼，开个玩笑。 一键生成测试用例？这不是在做梦！ Autogen_demo是一个基于Streamlit的智能化系统，它的核心使命就是： 让需求解析和测试用例生成不再是开发人员的噩梦！ 这个工具有三个绝招： 1. 需求解析 ： 支持上传需求
Puppeteer MCP 与 Playwright MCP：深度对比与选择指南
来自用户的提问：和 Playwright 有区别吗，哪个好用模型上下文协议（MCP）与 Puppeteer 和 Playwright 等强大的浏览器自动化工具相结合，为更智能和自主的 AI 代理铺平了道路，这些代理能够在互联网上执行复杂的任务，为自动化、数据分析和用户辅助开辟了新的可能性。对于他们两或者更多类似的工具，大家需要根据实际的情况进行选择。比如，如果你需要进行多平台测试，可能 Pl
用AI学习生财有术，是我快速拉齐信息差、认知差的杠杆解
不知不觉，从去年 6 月开始转行做一人 AI 公司，到 11 月正式 AI 创业快 1 年了，经常有朋友问：你如何这么快适应一个新领域的？你是如何这么快知道小红书，公众号，视频号的流量规则或者变现方式的？你从哪里知道这么多的副业项目，变现方式的。先说结论：一个公式AI+优质信息源（input） = What \why \how（output）今天的文章希望对大家有一些启发。
我的朋友谢扬，他的 Fellou，以及这个时代的创业者
2019 年的夏天，我和谢扬都混的很差，他从大厂出来后开始做 Authing，但一笔钱都融不到，我侥幸在 1 年前融了一点钱，但每个月都在亏，靠账上最后一点钱苟活。我们坐在朝阳大悦城的咖啡店仰头叹息，感慨生不逢时，讨论应该干点什么才能继续活下去。没人能料到后面的那三年，但至少在那个时刻，我们都觉得已经够糟了。现在回想，所谓的命运齿轮在那个夏天应该已经悄然转动了，半年之后，谢扬拿到了奇绩创坛的投
生成式AI和传统软件的分野和融合（全文）
在最近的两年内，大家都在谈论在AI能力加持以后新的软件交互形式。业界把传统软件的交互方式称为GUI，而把原生AI应用的交互方式概括为CUI （Conversational User Interface）。这也是一个过度的概括。CUI这个概念命名很容易给人的联想就是和AI聊天。通过Chat来实现和系统的交互，获取用户期望的使用成果。告别了繁冗的GUI，用户只需要专注在一个聊天框中，聊着天就把事情
产品经理正确入门：MVP最小可行性产品
产品讲思维，方法靠提炼，相信很多刚进入产品经理这个岗位的朋友们，每天都沉浸在prd文档怎么写，原型图怎么画，到处去找高保真元件库这种事情中，我们在入门的时候也应该主动去学习产品的思维方式，小编认为prd文档只是把你的思维书面化，原型也不过是把产品逻辑图形化，说到底他只是辅助你工作的工具而已，产品经理应该多学一点模型，多学一些理论，并且将理论模型和项目结合去打磨自己的专业能力。所以我会跟大家分析
DeepSeek写材料搭框架五步法
以下仅仅是提示词模板范例，只是提供思路，请根据实际情况修改增减，举一反三用好每一个提质增效工具。第一步：需求定位核心指令：/定位 材料类型+使用场景+核心目标操作范例：类型：年度述职报告场景：市级部门正职向市委常委会汇报目标：突出创新成效+化解未达标指标AI输出：1. 创新工作模块占比≥40% 2. 未达标指标解释需关联外部因素 3. 需插入3个上级政策对应点
用AI把PDF一键变成能玩的可视化网页，这不比PPT酷多了。
前几天，看到好基友歸藏在X上发了一个帖子：还挺爆，一天半的时间过去，已经有17.3万的阅读了。这个东西，简单点说，就是用一个Prompt，把一些非常难以阅读的文字报告，一键转成更舒服更易度的可视化网页。甚至，还是能交互的那种。藏师傅发完了之后，我的群里大家也开始了复现潮，然后也不知道这群人为啥，kuku给藏师傅交作业。我给大家看一个朋友交作业的例子，她本质工作是物理老师，然后把一些物理概念的P
使用Go开发MCP Server, 太简单了!
不多废话，假定你已经了解了 MCP (Model Context Protocol)的背景知识。当前 Go 生态圈有两个比较知名的开发 MCP 的库，一个是mark3labs/mcp-go[1],另一个是metoro-io/mcp-golang[2],两个使用起来都很简单，这次我们根据 star 数量选择第一个做演示。mcp-go 入门mark3labs/mcp-go 库提供了功能丰富的例子，