脑洞AI食验员

大家好，我是金加德。 站在 2026 年这个时间点回看，AI 行业已经明显走过了“被 Demo 震撼”的阶段。

一、当“会写 Prompt”不再够用：智能体运营正在发生什么变化 在智能体刚被大量讨论的时候，很多人把“运营智能体”简单理解为： 但只要真正参与过一次业务落地，你就会发现——Prompt 只是入口

一、为什么越来越多企业在研究「金加德讲师」？ 在 AI 智能体迅速普及的当下，企业并不缺工具，也不缺模型。 真正让管理层反复踩坑的，是“智能体上线之后，如何长期跑起来”。

前言 如果说前两天折腾知识库，是在给 AI 安装一颗更靠谱的大脑， 那今天把 Coze 的自定义插件跑通之后，我才真正意识到一件事： 过去的 AI 更像一个嘴皮子很溜的顾问。

🌱 前言：硬盘塞满文档，却没人真正记得它们 我身边有不少朋友，和我曾经一样： 辛辛苦苦积累了许多年资料——行业白皮书、会议纪要、业务流程、学习笔记。 文件越攒越多，感觉自己越来越“博学”。

🌍 前言：聪明的大脑，也需要体面的呈现方式 这些年，人机交互的形态换了一轮又一轮： 命令行让我们跟机器对话像吵架； 图形界面让鼠标点来点去成了常态； 而现在，我们跟AI说话就能做很多事。

🌍 前言：AI真正的价值，从连上世界那一刻开始 过去几年我一直把大模型当成“会说话的百科全书”。 问它问题挺开心，让它写段代码也挺实用，但总有种说不清的限制感： 它知道很多，却做不了什么。

🌱 前言：从“单机脚本”迈向“世界接口” 学 Python 初期，总觉得写好功能就算成功了。 但越往前走越发现—— 真正有生命力的程序，不是关在电脑里，而是能与世界互动的。

✍️ 前言 每个学 Python 的人，大概都会经历一个心理变化： 初学时追求功能能跑就行， 再学一点开始想写得优雅好看， 最后才懂——真正考验代码水平的是稳定性。 今天我终于接触到两个“决定下限”的