在使用Dify搭建智能应用时,不少开发者会遇到一个高频报错:not_chat_app","message":"Please check if your app ...
规划和策划的能力:当AI帮你完成了80%的执行工作后,你的价值就体现在顶层设计上。你需要像一个产品经理一样,去规划整个工作流。哪个环节用哪个AI工具?数据如何在...
它不是传统意义上的 Python 包,也不是简单的 Prompt 合集,而是一套围绕 SKILL.md 组织的科研 AI 工作流。它把论文润色、科研绘图、引用检...
说实话,我第一次看到 Claude Code v2.1.139 的 changelog,以为只是个普通版本更新——新功能扫了一眼,Agent 视图和 /goal...
这篇文章从 Superpowers 的 SKILL.md 源文件出发,拆解那些大多数人没认真看过的核心 skill,把完整工作流跑通。
普通工作流对简单特性够用。对关键特性,它缺的环节太多。问题是出事之前你根本不知道缺了什么——这正是需要工作流把每个环节都兜住的原因。
最近我试了一个叫ppt-master的 Skill,它比较有意思:它不是简单帮你生成几页模板,而是把“从科研材料到可编辑 PPT”的过程,并且可以全流程执行的 ...
更准确地说,“结构化提示词”不是“把 Prompt 写得更细”,而是把一次 AI 调用拆解成可复用、可校验、可迭代、可委托的工作流。
读麦肯锡《How Agentic AI Challenges Four Rules Your Organization Runs On》有感
两者都可以处理多步骤工作流程。问题是工作流程结构有多可预测。当步骤顺序提前已知时选Orchestrator-Subagent;当工作流程从事件中出现时选Mess...
本文是想分享怎么在 Claude Code 中使用它们,以及一个正在实践的、想博采众长的工作流。
配合LangFlow集成,你可以像搭积木一样,用拖拽方式构建多智能体工作流,不用写一行代码就能完成复杂的编排设计。
每次使用 Agent 时,总会遇到各种问题,然后花了半天找到了解决方案,但这些经验往往只停留在当前会话,下次换个场景或换个设备,一切又得从零开始。
首次使用时,你需要“教会”AI你的工作背景。请打开WorkBuddy,按照以下格式发送信息:
这也是我想写它的原因。AI 不再只是聊天框。它开始接住一段工作流,而这段工作流需要状态、陪伴感和一个稳定入口。
2025年那会儿,设计圈大家几乎都在讨论“一句话生成UI”。当时很多AI工具确实做到了,输入一句提示词,几秒钟就能吐出一个看起来挺像样的高保真UI界面。但新鲜感...
丢一个复杂任务进去,看它的执行序列:抓 URL → 综合信息 → 写代码 → 运行 → 读错误 → 改 bug → 再跑 → 保存结果。这条工作流不是你编排出来...
生产里真正有分量的工作流是能批量处理几千份保险理赔、跑完一周的销售触达节奏、跨系统对账等等的复杂工作,而这些是没办法塞进一次对话轮次里。因为他们的处理时间以天为...
分析到最后,我发现了一个藏在JD里的隐形要求,直接开始上难度了。AI产品经理这个岗位,对Coze、Dify这类AI工作流工具,是真的有要求的。不是知道一下就行,...
就用Coze搭了个小工作流,把AI产品经理的JD都收集进去,做关键词提取、能力项归纳和匹配分析,反过来帮我判断,哪些岗位更适合我,哪些能力要求出现最多,我简历该...