上周我团队招人，面了 8 个测试工程师，其中 5 个输给了同一个问题：明明知道八股文，项目一问就露馅。

我平时用Codex做原型，会给它配上页面规范、交互状态、信息密度和验收标准，也就是对应的原型Skill。调好以后，它可以直接生成并反复修改HTML原型。

做UI设计这件事，过去是设计师的专属战场。Sketch、Figma、Adobe全家桶轮番上阵，一个完整的App界面从需求到高保真原型，少说也得折腾两三天。直到某...

希望我的文字，能帮助更多普通职场人从“会用 AI”走向“会管理 AI”，把重复工作交给数字员工，把时间留给真正重要的事。

在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上，曦智科技以“光³——定义AI算力的三次方时代”为主题，从光互连、光计算、光交换三个维度，带来了一系列技术进展...

同时，3-7 人微型小队 + 大社区的组织模式，也为智能体创业团队提供了比原型 A 更灵活、比原型 B 更抗风险、比原型 C 更能持续复制的解决方案。

Anthropic 发布 Fable 5 有了些时日，@Thariq 总结了一些更好使用它的经验，现将这篇文章分享出来。

感受到了吗？ 你一个字的要求都没写，但AI完全get到了你要的风格——有数字、有场景、有夸张但真实的体验感。

就这些。没有画原型图，没有写 PRD，没有拆任务。就是把我想象中这个工具长什么样，用人话说了一遍。

我们在隐空间引入了原型对比学习（Prototypical CL）。因为寻找隐空间聚类中心（Prototype）的过程是不可导的，这里直接祭出了面试官最爱的EM算...

从事软件开发的人常说一句话：做软件最难的不是写代码，而是搞清楚到底要做什么。这句话指向的正是软件开发模型的选择。在软考软件设计师考试中，开发模型几乎每年必考，分...

过去，大家经常抱怨开发太慢。现在，Codex、Claude Code 等工具开始压缩原型、编码、测试和修改的时间，一个更尴尬的问题暴露出来：开发速度提高了，但产...

我所在的运维团队 7 个人，每天收到 300+ 条告警。真实故障混在大量噪声里，根本分不清哪个该马上看。

本文以某物流企业经营分析需求为背景，介绍一个“本体模型 + SQLite 模拟数据 + AI 大模型推理 + 前端可视化”的系统原型。该原型不是生产系统，而是用...

AI改变了一件事，做原型的成本变得极低。以前做个能点的原型可能要几天，现在跟AI聊几轮就出来了。

传统软件工程的经济学建立在一条基本假设之上：实现的边际成本很高。因此，组织的核心职能是在实现之前通过 PRD、设计稿、用户研究、原型测试来“去风险”——本质上是...

图 S1｜COMPASS-NFT 基于原型推理的零样本预测。以 2-way 4-shot 支持集为例：响应者（CR/PR）与非响应者（SD/PD）经冻结编码器 ...

图 S1｜COMPASS-NFT 基于原型推理的零样本预测。以 2-way 4-shot 支持集为例：响应者（CR/PR）与非响应者（SD/PD）经冻结编码器 ...

这些方法和我们的做法内核相通，但我个人觉得不必生搬硬套。比如 Vaughan 强调第一周就用客户的真实数据做原型，我们则更偏向先用一批合成数据搭个高保真原型，图...

第二层是初稿生产。包括备忘录、合同草案、咨询方案、产品原型、代码首版。AI 已经能够承担相当一部分生成工作。专业人员仍需要修改、审查与取舍，但“亲自写出初稿”不...