在企业中衡量员工的 AI 能力可以从以下几个方面入手： 1. 基础 AI 应用能力： 提示词工程：会用合适的方式提问，引导 AI 输出高质量答案。 内容评估能力：能够判断 AI 生成的内容是否靠谱，并加以优化。 熟练使用 AI 工具：能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 2. 高级 AI 应用能力： 任务拆解能力：知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控。 业务场景应用能力：能在实际工作中灵活运用 AI，提高效率。 3. 加分项： 快速学习能力：能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。 不同领域的考察方式有所不同： 1. 软件开发：让候选人现场用 AI 工具（如 Cursor、Windsurf）解决编程问题，观察其如何向 AI 提问、如何判断 AI 代码的正确性以及如何调整 AI 生成的代码。 2. 市场营销：让候选人用 AI 生成营销文案，并询问为什么用这个 Prompt，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 3. 产品管理：让候选人用 AI 解析一份用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。 面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI： 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？” 此外，周鸿祎提到正在做“含 AI 量”的指标，包括公司、部门和员工层面。含 AI 量的评估不仅看硬件投入，更重要的是对 AI 的学习、讨论，现有业务的改造，产品是否用 AI 驱动，员工消耗 Token 的数量，参加 AI 培训课程、订阅 AI 账号等情况。

不同能力的 AI 从业者所需掌握的 AI 能力如下： AI 技术与产品创新者： 具备扎实的技术背景，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等，许多是行业内的技术专家或初学者。 拥有产品开发与管理经验，尤其在互联网和 AI 产品开发方面，具备丰富的项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景，包括 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 AI 爱好者与学习者： 处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 广泛使用生成式 AI 工具，如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等，展示出对 AI 工具的强烈兴趣。 活跃在各种 AI 学习社群和线上线下的活动中，热衷于共学与交流，进一步提升自己的技能与认知。 AI 内容创作与营销者： 具有内容创作经验，如自媒体运营者、视频博主、内容创作者，具备强大的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 熟练掌握营销策划与品牌运营，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案。 拥有丰富的活动策划和运营经验，涉及线下工作坊、社群活动、比赛等，展示了较强的资源整合和组织协调能力。 AI PM（产品经理）： 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识，与技术团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势，更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品的竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析： AI 对程序员工作的影响： AI 可代替的部分：代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。 AI 无法代替的部分：需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。 企业考察候选人 AI 能力的要点： 基础 AI 应用能力：包括提示词工程，会用合适的方式提问以引导 AI 输出高质量答案；内容评估能力，能够判断 AI 生成的内容是否靠谱并加以优化；熟练使用 AI 工具，能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 高级 AI 应用能力：任务拆解能力，知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控；业务场景应用能力，能在实际工作中灵活运用 AI 提高效率。 加分项：快速学习能力，能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。 不同领域考察 AI 能力的方式：因领域而异。 程序员与 AI 编程助手： 约 2/3 的 730 名程序员已在使用 AI 编程助手（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 等），原因包括对新技术的敏感性、尝试后获得效率红利、习惯养成。 使用比例远超预期，AI 编程助手迅速渗透开发者日常，好奇心驱动和效率反馈形成正向循环，AI 的使用逐渐成为程序员的“标配能力”。 AI 对编程行业的影响： 不止于“效率提升”，还带来岗位结构、心理预期、安全风险等深层变化。 技能退化与岗位压缩令人焦虑，使用 AI 成为职场新基本素养，心理压力、合规风险需同步应对。 积极影响与未来趋势：人机协作成为主流，AI 释放开发者创造力；门槛降低促使创新频率提升；持续学习与能力更新成为行业新常态。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。

以下是一些可以应用到英语教学中的 AI 工具： 1. Grammarly：智能写作助手，可进行英语写作和语法纠错，有助于改进英语表达和写作能力。 2. Call Annie：通过语音识别进行口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. Duolingo：自适应学习平台，利用 AI 技术为用户量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. ChatGPT：智能对话机器人，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 对于 4 岁儿童练习英语口语，以下是一些受欢迎的选择： 1. LingoDeer：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，还有家长仪表板可跟踪孩子进度和设置学习目标。 2. Busuu：提供英语等多种语言课程，使用多种教学方法，包括音频、视频课程和互动练习，还有社区功能可与其他孩子练习口语。 3. Memrise：使用抽认卡和游戏教孩子英语，涵盖从基本词汇到会话技巧的课程，具有社交功能可与家人朋友一起学习。 4. Rosetta Stone：使用沉浸式方法教孩子英语，具有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo：免费的语言学习应用，提供多种语言课程，游戏化方法让学习有趣。 如果想求职外企提升口语，以下 AI 工具可供选择： 1. Speak：利用先进的 AI 语言学习技术，提供全面实时反馈，个性化学习体验，随时随地练习口语。 2. Duolingo：游戏化学习平台，AI 辅助教学，帮助学习词汇和短语，练习口语发音和表达。 3. Call Annie：可通过视频或语音进行英语对话，模拟真人对话场景。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人交流，同时定期复习和持续实践以提高口语能力。

以下是关于 AI 智能体的相关信息： Genspark Super Agent 是世界上首个 MixtureofAgents 系统，集多种功能于一体，能自动完成复杂任务。它具有以下特点： 1. 快速：近乎即时的结果，可与常规搜索/聊天相媲美。 2. 可靠：执行过程中的错误和幻觉显著减少。 3. 导向：用户能够掌控一切，指导和优化输出直至符合要求。 在 GAIA 基准测试中，Genspark 在三个级别的测试中得分均最高，显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势，能更准确反映用户与 AI 助手互动对话的需求。效果更好的原因在于它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统，利用最佳模型、工具和数据集执行不同任务，比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体可以发挥作用。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特强项，可应用于品牌卖点提炼。但在搭建智能体前，需明确其能力边界，如 AI 对公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等了解程度接近于 0。AI 真正的能力包括通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据并输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。因此，更适合搭建引导型助手，在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外，有宝玉日报推荐阅读《真正的 AI 智能体即将到来：告别死板提示词，迎接自主规划时代！》，提到 LLM 智能体不再靠提示词，具备自主规划与行动能力，DeepResearch 与 Claude Sonnet 3.7 正在用强化学习推动智能体时代，关键特征包括 RL 训练、多步推理、草稿模式与结构化输出。

以下是关于如何用 AI 标准化批量生产内容的详细指导： 一、需求分析 在批量制作单词卡片时，为降低人工成本和节约时间，选用搞定设计来批量产图。因为其对新手友好，且借助 AI 加成模板容易制作。 二、提示词编写测试 1. 完整提示词：核心是生成符合要求的单词卡内容并将其填入 Excel 文件中，需给出基本示例和规则限制。 2. 测试结果：一次输入多个单词可同时解析，虽效果有差异但大体格式符合要求，部分设定有改变，可通过复制粘贴调整。 三、批量产出 1. 准备压缩格式的文件（如 zip、rar、7z），内含放置内容的 Excel 文档，格式固定。 2. 利用 ChatGPT 生成单词内容并整理填入 Excel。 3. 上传压缩文件，完成套版，获得符合要求的单词卡片。 此外，在测试 AI 视频产品模型 txt2vid、img2vid 能力时，撰写提示词通常基于特定结构，也可让 Claude 等大模型协助，参考“我正在测试 Runway、Luma 等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果，现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足：主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写，请分别给出中英文提示词内容。”今年 AI 技术进步迅速，图像、视频生成主要解决素材生产问题，各产品在数据集、模型能力等方面竞争，AI 功能的打磨需要团队多方面精心投入，对使用者综合能力要求高。

以下是关于 Cursor 教程的相关内容： 中文教程网站：，适合想深入了解和学习 Cursor 使用方法的用户。 4 款插件 2 个 API 配置教程：从穷?套餐 2.0 开始，作者对 Cursor 的配置集中在接入更多模型，如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等，以节省 API 费用，但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。Pro 版本有次数限制，因此作者收集 3 个插件、2 大 API 和 N 个新的提示语用法，为 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考 做一个贪吃蛇游戏的需求设置：在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。

以下是为您生成爆款小说描述词的一些建议： 1. 遵循“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。例如，对人物的描述要包括情绪、发型、穿着等细节，对环境的描写要涵盖天气、地理位置等要素，还要对摄影、灯光和成像质量进行描述，并规定绘图比例。 2. 对于写小说本身，提示词相对简单。但要注意搜索相关思路，用上下文告诉模型需求中的概念含义，并将搜索结果结构化，方便模型理解。 3. 当为儿童创作简单易懂的绘画描述时，要符合逻辑且简单直白，有镜头描述，不增加额外元素。若主体为中国相关，要在描述中提及；未明确古代则默认为现代场景和人物。描述人物要涵盖多个维度，描述场景也要考虑多个方面，且要强调主体。

胶囊网络在跌倒行为识别方面具有一定的应用潜力。Hinton 老爷子首先提出了胶囊网络的基础概念，胶囊的输出通常为某个特征的概率及特性，这个概率和特性被称为实例化参数，代表着网络的等变性。这种等变性使得网络能够有效识别姿势、纹理和变化。比如，用 CNN 模型识别人脸时可能会将眼睛和鼻子位置颠倒的图片识别为人脸，但胶囊网络的等变性会保证特征图中位置的信息。 胶囊网络中的 Transforming Autoencoders 是第一个被发表的胶囊网络，其提出是为了增加网络识别姿态的能力，主要目标不是在图像中做物体识别，而是从输入图像中提取姿态然后以原始姿态输出变换后的图像。向量形式的胶囊首次在此被提出，其输出的向量既代表特征存在的概率又含有实例化参数。 胶囊可分为不同层级，低层的叫初级胶囊，高层的叫高层胶囊。低层胶囊从像素中提取姿态参数并创建部分整体的层次结构，通过对部分的识别得到对整体的识别。低级别胶囊所代表的特征必须具有正确的空间关系，才能在高层激活高级别胶囊。例如，让眼睛和嘴巴用较低水平的胶囊表示，如果它们的预测一致，一个代表人脸的高水平胶囊会被激活，从而模型能做出正确的判断。Hinton 在 2011 年的论文中介绍了这种方法的一个简单例子。