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Gmail 正式进入 Gemini 时代 这次更新的核心亮点: AI Overviews(AI概览) 像Google搜索一样,直接给你答案。打开长邮件,自动生成摘要;用自然语言问收件箱问题,比如"去年给我浴室装修报价的水管工是谁?",Gemini直接帮你找出来。 Help Me Write + Suggested Replies 写邮件更轻松。AI能根据对话上下文生成符合你风格的回复建议,一键搞定。 AI Inbox(AI收件箱) 自动过滤噪音,把真正重要的事项(账单到期、预约提醒)置顶,还能识别你的"VIP联系人"。 基础功能免费开放,高级功能需订阅Google AI Pro/Ultra。目前先在美国上线英文版,后续扩展更多语言和地区。 邮箱不再只是收发信息的工具,而是你的个人AI助理。 Google正在把Gemini的能力渗透到每一个日常应用场景。

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谷歌迈出关键一步:测试纯AI搜索,不再显示传统链接 我们平时上网找东西,总爱说“谷歌一下”,但未来的谷歌可能不再是给你显示十个蓝色的网页链接,而是直接告诉你答案。 最近,谷歌宣布要进一步扩展其AI搜索功能,背后的技术正是它最新的人工智能模型“Gemini 2.0”。从现在开始,你搜索时会越来越多地看到顶部的“AI摘要”,而谷歌甚至正在测试一个更加大胆的变化:“纯AI模式”。 在这个纯AI模式下,谷歌会彻底取消那些熟悉的网页链接,完全由Gemini 2.0人工智能模型来接管搜索结果。这种新型搜索方式不仅能提供文字摘要,还能整合图片、视频、购物建议和知识图谱等内容。它的目标是快速、准确地直接回答你的问题,而不是让你自己去点击网页寻找答案。 目前,这项功能还在实验阶段,只对每月付费20美元订阅“Google One AI Premium”的用户开放。不过,即便现在你不感兴趣,也很可能在不久的将来就不得不面对这种变化——因为谷歌已经决定将AI视为搜索的未来趋势。 当然,谷歌也承认,目前这种纯AI搜索还不完美,有时甚至可能会犯错或提供带有“个性化观点”的回答。如果AI无法给出令人满意的答案,它还是会回到传统方式,给你显示一些网站链接。 虽然谷歌强调不会彻底抛弃传统网页搜索,但很明显,他们正大力推广这种以AI为核心的搜索方式。现在,这种全新的搜索模式正接受用户的测试反馈,谷歌也表示会根据反馈快速优化和改进。 未来的谷歌可能更像一个智能助手,而不只是搜索引擎。

宝玉

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报销日翻邮箱找发票的那半小时,不应该是你干的活 兄弟们,我说一个牛马人每月必过的鬼门关——报销。 流程复杂不说,就找发票、统计发票这一步纯粹尼玛是在消耗生命。 电子发票全特么发在邮箱里,高铁票、滴滴、酒店、餐饮……一个月下来几十封,发件人五花八门,没有任何规律。到了报销日,你得一封一封翻、一个一个下载PDF、对金额、填日期、写用途,然后手动往报销单里搬,再写一封提交邮件发给财务。 整个过程没有任何技术含量,全是体力活,但就是要花你半个小时甚至更长——因为经常翻着翻着漏掉一张,又得从头找。 我为了偷懒研究过写过邮箱CLI脚本批量导出发票,结果研究脚本的时间比手动搞还长,最后还是老老实实一封一封翻。 直到发现网易邮箱大师 APP 的 AI 助理可以把这套流程完整跑下来。 操作就三步: 第一步:先把邮箱整理一遍。 AI助理 → 整理最近邮件,一键扫最近30封,垃圾邮件清掉,发票类邮件自动浮出来,不用自己筛。 第二步:让 AI 查本月发票清单。 用 AI 搜索和问答,直接告诉它:"帮我查本月所有含发票的邮件,列出文件名、金额、日期。" 扫完直接给你一张清单,复制就能用。 第三步,输出报销内容 + 顺手把报销邮件也写完。 告诉 AI 报销人、部门,让它按财务要求的格式整理好明细;再用撰写邮件功能,一句话生成提交报销的正式邮件,改个抬头直接发财务。 查发票 → 整理清单 → 填表格 → 写邮件,全在邮箱里一站搞定,原来半小时的活现在 10 分钟跑完。 统计发票、贴发票,这种牛马专属的苦力活,能外包给 AI 的就别自己动手了。 功能入口:网易邮箱大师 APP → 底部导航栏 → AI助理 我平时工作习惯是MAC,大师app也有MAC版,助理入口就在窗口右上角。 #网易邮箱 #AI办公 #效率工具 #老杨啊分享

老杨啊

10,098 Aufrufe • vor 20 Tagen

这是 Booking 和 Sourcegraph 的技术负责人在昨天 AI Engineer Summit 2025 上的一场主题为“在企业 SDLC 中构建真正带来投资回报的 AI 智能体”的演讲,他们分享了自己如何开发与使用 AI 工具,来替公司里的开发者节约时间、减少重复劳动,还能保证产品质量。在某种程度上,这就和我们在日常生活里寻找各种“捷径”或“自动化工具”有异曲同工之妙。 这场演讲围绕一个大主题:如何在企业中使用 AI(人工智能)来真正节省时间、提高效率并获得实实在在的回报。可能你不是专业的程序员,但在工作和生活里,你也常常会遇到那些繁琐、重复的事情。如果我们有办法用更聪明的 AI 系统来分担琐碎、让自己有更多时间去做更有创造力或更有意义的工作,那也是挺不错的。 AI 解决了 Booking 中的哪些“痛点”? 1. 代码库太大、太旧 • 就好比我们的电脑里堆了很多文档、照片、软件,到底该删哪儿、该留哪儿?最后找个东西怎么都翻不出来。 • Booking 里有几千名开发人员、海量代码,各种“过时的功能开关”、“没用的旧功能”就像老旧文件一样堆积成山,找和改都很费时。这些“旧东西”不但让系统臃肿,也拖慢了后续新功能的上线速度。 2. 日常工作重复度高 • 想象一下,你每天可能要应对相同的邮件模板、相同的表格操作,甚至相同的对话。时间一久,就失去了激情和创造力。 • 对他们来说,是在同一个庞大系统上修改、审查代码,可能 80% 都是重复操作。“小问题”却要手动翻大量文档或代码才能找到答案,极其浪费时间。 3. 团队合作成本高 • 同事之间得相互审阅彼此的修改,还要确保所有人遵守项目的统一规则或合规要求。 • 设想一下,如果每次你都要仔细对照一份几十页的“规范手册”,然后挨个校对,很繁琐也容易出错。 他们怎么用 AI 来解决? 1. 智能搜索与自动化提示 • 就像给你的文档库装了一个“超级搜索引擎”,能理解关键词甚至上下文,立刻帮你在海量资料里找到精确的内容。 • 在 Booking,他们用 Sourcegraph 的“智能搜索”功能快速定位旧代码或特性开关,然后再用 AI 模型(Cody)判断哪些能删,哪些需要保留,就像一个自动化的“断舍离”助手。 2. 让 AI 帮你码字、审阅和修正 • 你可能已经见过一些自动写作或自动补全工具,AI 能在编辑器里推荐或帮你改错,还能根据公司内部的规则给出修改建议。 • 在 Booking 的场景下,AI 不只写代码,还会根据预先定义的“企业规范”和“审核规则”,在审阅过程中自动指出问题,并给出修正建议。这样人类的审查者就不必再“重头到尾”一遍遍去对照那些复杂规范。 3. 长期目标:自动化地清理旧系统、升级基础架构 • 我们平时也会有电脑系统定期清理的需求,把冗余的文件删掉,让系统更快、更稳定。 • 他们希望在几个月内,通过 AI 辅助大规模迁移,让老旧代码变得更现代、更易维护,而不是拖个几年还没动工。 这些工具带来的价值与启示 1. 节省时间,减轻负担 • 在演讲中提到,Booking 的一些开发者如果持续使用 AI 工具,效率能提升 30% 以上。一天 8 小时的工作量,只需花 5~6 小时就可完成。这让他们能拿出更多精力去做更有创造力或价值更高的事情。 • 这一点放在我们日常生活里,你也可以想想:如果有一个智能工具帮你做重复、琐碎、机械的事,能帮你省多少功夫? 2. 提升质量并保持一致 • AI 可以帮助自动检查并修复那些人工容易忽视的规范性问题,减少人为失误。 • 在公司或团队里,也更好维持统一标准,就像一个耐心又不会犯困的“质量管理员”。 3. 教育与学习 • 他们反复提到,“培训团队”非常关键。再好的工具,如果不了解使用方法和思路,也感受不到真正的价值。 • 对我们普通人而言,想用好一款新软件或新 AI 工具,也要学会“怎么问”、“怎么给它提示”。通过合适的提问,AI 才能真正解决你的具体问题。 4. 不是“包治百病”,但有无限潜力 • 演讲嘉宾也坦言,他们还在不断摸索和试验,AI 既有机会也有局限。 • 目前最常见的风险就是“幻觉”(AI 胡乱编造答案)、“隐私问题”(公司机密数据的安全),以及如何更好地落地(比如整合进现有工具、培训员工)。 • 但对于“重复琐碎”的场景,AI 的潜力是巨大的。 这次演讲的核心,其实不只适用于软件开发者。它给我们的启示是:面对日益繁琐的数字化世界,我们可以借助“智能体”来减少重复劳作、提升工作效果。 • 你可能在文档编辑、报表制作、邮件回复等环节,都能找到“AI 小助手”的用武之地; • 你可能也需要培训自己或培训团队,学会正确和 AI 工具“对话”,才能最大化地获得收益; • 你还需要考虑企业规范、团队文化、安全等多种因素,这些都需要一个循序渐进的过程。 一句话总结: 当“自动化”不再只停留于机械流程,而是能读懂复杂环境、给出直接改进建议的时候,我们就离真正的“降本增效”更近一步了。不断学习、不断试错,才能让 AI 与我们的实际工作完美结合。 希望这篇简单介绍能帮你了解这场演讲的实质。如果有机会,不妨进一步关注 Booking、Sourcegraph 以及更多企业在 AI 落地方面的探索,也许下一步,你就能把这些方法带入自己的工作流程,真正让“AI 智能体”成为你可靠的帮手。

宝玉

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Google的AI大模型终于有点像样的的更新更新,这波直接让不少靠AI生成文档的初创公司感受到巨大压力🤯👀 Gemini现在可以在聊天里直接生成Docs、Sheets、Slides、PDF、Word、Excel等主流办公文件, 一句话prompt就能下载, 完全不用复制粘贴、不用手动排版、不用调格式。 支持的范围非常实用:包括带LaTeX公式的学术文档、表格、图表等。 最震撼的是官方演示—— 上传两张手写的潦草笔记,说一句“转成带图表的统计学学习指南PDF”, 几秒钟后,一个标题、目录、公式、表格、视觉元素全都专业排版的完整文档就生成了,直接就能下载。 而且这个功能免费给全球所有Gemini App用户开放,没有Pro门槛,没有地区限制,任何人现在打开手机就能用。 以前的AI,本质上还是聊天机器人:它输出的是文字,你还得自己花时间加工成能交付的东西。 从这波更新开始,AI输出的不再只是文字,而是可以直接交付的生产力资产——它从“陪你聊天的助手”,升级成了“直接替你干活的员工”。 Google最狠的地方,其实不是模型技术本身,而是把过去二十年积累的Workspace生态,直接变成了Gemini的原生输出底座。 别人还在卷“谁生成的文字更通顺”,Google直接卷“谁的输出能直接发给老板或客户”。 那些靠AI生成PPT、PDF、表格吃饭的工具,今天起就从“必备”变成了“可选中间层”,商业模式不得不重新思考。 这才是真正的降维打击。 我理解AI的下一个战场,已经从“谁更会聊天”,彻底转向“谁能直接产出可交付的成果”。 而Google,借着Workspace的深度集成,先手拉开了一大截领先优势。 对普通用户来说:以后写报告、做PPT、整理笔记,再也不用半夜改格式了,生产力直接起飞。 对行业来说:这标志着AI从“对话时代”正式进入“交付时代”。

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很多人觉得 AI编程门槛太高,不愿意使用,那么你们有福了!!! 扣子发布2.0版本 带Skills 功能,非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。 试了一下,对于不会用Claude Code,或者惧怕使用的人来说,真是太友好了! 如果说:Claude的Skills很强,还需要懂一点技术的话,那么扣子把这个门槛降到了零。 对话就能创建 零代码创建 普通人也能拥有AI超能力。 我做了个论文一键转公众号的 Skill,还能自动配图,自动发布! 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析:自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换:不是生硬的翻译,而是根据公众号读者的阅读习惯,将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图:这是最酷的地方!它会根据论文主题,自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图,并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱:连复制粘贴都省了,直接对接公众号 API,生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里,只需要最后确认一下就能发布。 同时扣子也正式推出了 Skills 技能,及技能商店。 我的技能已经免费分享到coze的技能商店!搜索:公众号配图生成技能 就能找到! 来讲一下如何操作: 技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到,窗口右上角的“技能”。 在扣子编程中的不需要太多技巧, 直接使用自然语言的方式就可以创建技能,它会完全按照你的意思去生成和调试,非常方便! 并且支持在线调试预览开发好的技能, 然后还支持一键部署和发布到扣子。 关键是一边预览,左侧还能让它修改 可以打开文件夹,看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像,其实我觉得都完全没有必要打开看。 我很多文件,都是从Claude Code里面的skills直接copy过来,上传上去,居然直接能用,省了好多力气,直接可以搬移Claude Skill了! 技能开发完成后,点击部署,在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能,并支持一键发布到技能商店给所有人使用。 可以发布为免费技能也可以发布为付费技能,想赚钱直接发布成付费就行。 发布完后,所有人都能在技能商店使用你的技能,如果是付费的,用户可以很方便的对技能进行付费,技能开发者也能快速变现。 使用直接 @你的技能 就可以,详细请看视频 Skills 还是太火了,所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间,支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。 目前Coze商店里的技能,我看了一下绝大多数都是免费的,赶紧来找一下你要的? 用AI工具快两年了,从最开始的"哇,它能写东西",到后来的"嗯,但还是得我自己改",再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具,而是一个真正的同事。 它知道我的工作方式,它能交付我需要的成品,它甚至能主动帮我完成重复性工作。 这才是AI应该有的样子。

huangserva

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