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良品铺子最近闹的"花生乌龙事件"，正好说明AI这把双刃剑在商业中的两面性。AI确实能像变魔术般，快速生成各种漂亮的产品图，干活快得很。但快归快，它也会闹出笑话。
就像这次，AI把花生画到了树上，这种连小学生都知道的常识错误，正是因为没有专人审核把关。再优秀的AI，终究不如懂行的人可靠。
正如此，企业用AI做宣传的时候：一要记得AI只是个工具，不能完全甩手不管；二是专业内容必须让懂行的人仔细检查；三要建立起严格的审核流程，特别是科技、健康这类专业内容，千万不能马虎。
就像这次，AI把花生画到了树上，这种连小学生都知道的常识错误，正是因为没有专人审核把关。再优秀的AI，终究不如懂行的人可靠。
正如此，企业用AI做宣传的时候：一要记得AI只是个工具，不能完全甩手不管；二是专业内容必须让懂行的人仔细检查；三要建立起严格的审核流程，特别是科技、健康这类专业内容，千万不能马虎。
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说到人工智能的技术发展，大多数人关注的焦点往往停留在单个AI模型有多强大。但实际上，真正具有突破性的可能是这些智能系统之间的"对话方式"——也就是它们相互通信的协议。
市场上存在多种智能体通信协议，MCP只是其中之一。选择最适合实际业务需求的协议需要经过慎重考量。但在近期的行业交流中发现，不少从业者存在认知误区，将MCP等同于全部智能体通信协议，这种观点显然是不全面的。
市场上存在多种智能体通信协议，MCP只是其中之一。选择最适合实际业务需求的协议需要经过慎重考量。但在近期的行业交流中发现，不少从业者存在认知误区，将MCP等同于全部智能体通信协议，这种观点显然是不全面的。
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Prompt进化四大核心策略：
1、闭环迭代- 自动化评估（ROUGE/BERTScore）+人工反馈驱动循环优化
2、分层质检- 基础规范→内容聚焦→专业准确性三层质量关卡
3、渐进验证- 先单点突破（如比喻密度提升20%），再全局压力测试
4、专家协同- 用错误类型矩阵锁定高频问题，针对性植入约束条件
5、生产落地：Git版本追溯+关键词实时监控+AB测试数据可视化
1、闭环迭代- 自动化评估（ROUGE/BERTScore）+人工反馈驱动循环优化
2、分层质检- 基础规范→内容聚焦→专业准确性三层质量关卡
3、渐进验证- 先单点突破（如比喻密度提升20%），再全局压力测试
4、专家协同- 用错误类型矩阵锁定高频问题，针对性植入约束条件
5、生产落地：Git版本追溯+关键词实时监控+AB测试数据可视化
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休息了大半个月，准备回程了，在机场候机时，电话忽然震动。
大佬的声音从听筒里刺出来：“SmartAI没有官网？赶紧整一个。”
我：“有什么要求？”
大佬：“随便。”
我：“什么时候要？”
大佬：“越快越好。”
我笑了。大佬们的“随便”，从来都不随便。
15分钟Later。。。
我把链接甩过去：“搞定了，看看？”
大佬沉默了三秒：“PC端还行，手机端太丑。”
20分钟Later。。。
我：“优化完了。”
大佬：“……我随便说说，你倒也不必这么快。”
我盯着登机口的屏幕，笑了笑。
有些人永远不懂——AI的剑，出鞘就不必回鞘。
（速度拉满，自己看：
ai.mobotstone.com）
大佬的声音从听筒里刺出来：“SmartAI没有官网？赶紧整一个。”
我：“有什么要求？”
大佬：“随便。”
我：“什么时候要？”
大佬：“越快越好。”
我笑了。大佬们的“随便”，从来都不随便。
15分钟Later。。。
我把链接甩过去：“搞定了，看看？”
大佬沉默了三秒：“PC端还行，手机端太丑。”
20分钟Later。。。
我：“优化完了。”
大佬：“……我随便说说，你倒也不必这么快。”
我盯着登机口的屏幕，笑了笑。
有些人永远不懂——AI的剑，出鞘就不必回鞘。
（速度拉满，自己看：
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今天跟一位制造业大佬聊 AI 提升效率，发现最实用的三个方向：
智能搜索 文档生成 代码辅助。
云南一直下着雨，反正哪里都不能去，直接用大佬的现成需求挑战一下，大佬就是大佬，需求就一句话“为线下眼镜店开发一套 iPad 系统，整合客户管理、验光数据采集、智能推荐和订单管理。”
AI 实战表现：
1、30 分钟生成 3 版需求文档，含流程、功能、详细逻辑
2、2.5 小时完成开发+部署，全程 AI 自主编码，我只提优化点
3、代码 0 修改，部署即用，可直接查看效果
4、 实际效果体验：taou.cn
在这个过程我只需要喝茶(偶尔还刷刷小视频)看着提示一下，细调需求，其他交给 AI 完成。
智能搜索 文档生成 代码辅助。云南一直下着雨，反正哪里都不能去，直接用大佬的现成需求挑战一下，大佬就是大佬，需求就一句话“为线下眼镜店开发一套 iPad 系统，整合客户管理、验光数据采集、智能推荐和订单管理。”
AI 实战表现：
1、30 分钟生成 3 版需求文档，含流程、功能、详细逻辑
2、2.5 小时完成开发+部署，全程 AI 自主编码，我只提优化点
3、代码 0 修改，部署即用，可直接查看效果
4、 实际效果体验：
taou.cn在这个过程我只需要喝茶(偶尔还刷刷小视频)看着提示一下，细调需求，其他交给 AI 完成。
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数据质量决定模型效果，垃圾数据带来垃圾结果。
随着AI需求增加，数据资源有限，未来可能面临枯竭。企业必须提前做好数据准备，确保数据质量，这不仅是提升AI模型效果的关键，也是持续创新和保持竞争力的基础。
随着AI需求增加，数据资源有限，未来可能面临枯竭。企业必须提前做好数据准备，确保数据质量，这不仅是提升AI模型效果的关键，也是持续创新和保持竞争力的基础。
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