[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-entry-four-skills-low-barrier-guide-zh":3,"article-related-ai-entry-four-skills-low-barrier-guide-zh":30,"series-industry-235b157a-f1d3-4e4f-91ed-eb7eafba754d":76},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"235b157a-f1d3-4e4f-91ed-eb7eafba754d","ai-entry-four-skills-low-barrier-guide-zh","AI入行四件套，把门槛降到能上手","\u003Cp data-speakable=\"summary\">\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fdoubao-pro-turns-agent-into-office-tool-zh\">把A\u003C\u002Fa>I入行拆成四条能马上上手的路，并给你一份可\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002F2026-runsneaker-9-picks-by-scenario-zh\">直接\u003C\u002Fa>照抄的学习模板。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我这几年看过太多「AI入行」帖子，最烦的不是夸张，是把一堆不同难度的事混成一锅粥。有人一上来就叫你学大模型训练、数学、分布式，听着像在招研究员；转头又说零基础也能月薪过万，像在卖速成班。问题是，这两种说法都不太对。真正能让普通人切进去的，不是先会造模型，而是你能不能把模型喂好、配好、接到业务里。说白了，AI岗位里最先缺的，往往不是天才，是靠谱的人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我今天拆的这篇，来自知乎专栏 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2052413291805384717\">《收藏！AI人才缺口500万！零基础也能入行的高薪方向全解析》\u003C\u002Fa>。原文把方向压成两层：一层是数据标注、数据清洗、数据质量评估；另一层是提示词工程、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Frag\">RAG\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagent\">Agent\u003C\u002Fa>开发、AI工具链。它的意思很直白：别把自己卡死在「必须从零写模型」这个幻觉里，先找能落地的切口，再谈升级。原文没有提供浏览数、书签数或星数，我就不乱补。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>先别学AI全家桶，先找你能进的门\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>数据标注师、数据清洗工程师、数据质量评估师……AI模型的聪明程度，取决于喂给它的数据质量。\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>这句话我很认同。很多人盯着「模型会不会生成」，但模型之所以能生成，前面已经有人在做脏活累活了。数据标注、清洗、质检，这些活听起来不性感，但它们决定了模型最后会不会胡说八道。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782479911346-85tp.png\" alt=\"AI入行四件套，把门槛降到能上手\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>原文给这条路的定位也很明确：门槛最低，1-3个月能上手。这个判断不是说你学完就能做研究，而是说你可以很快进入AI相关工作流，先建立行业感，再往上爬。对零基础的人来说，这比一上来啃算法舒服得多。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我见过不少转行的人，最容易犯的错就是把「AI」当成一个单一职业。实际上它更像一条流水线。有人做标注，有人做清洗，有人做评估，有人做提示词，有人做检索，有人做Agent编排。你不需要一口气把整条链路吃下去。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么用这一层？我的建议很简单：先选一个具体场景。比如电商商品信息整理、客服对话质检、医疗文本结构化、短视频内容审核。然后问自己三件事：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>这类数据长什么样，脏在哪里？\u003C\u002Fli>\u003Cli>什么算「标对了」，什么算「质量过关」？\u003C\u002Fli>\u003Cli>如果让我做一版人工流程，我会怎么判？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>你只要能把这三件事讲清楚，就已经比很多只会背概念的人强了。别小看这个阶段，它是后面所有AI应用岗的地基。想看更完整的工具背景，可以顺手翻 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002F\">Google AI\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Foverview\">OpenAI API 文档\u003C\u002Fa>，先知道现在大家到底在拿什么做事。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>提示词工程不是玄学，是把约束写清楚\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>核心技能就四个：提示词工程、RAG（检索增强生成）、Agent开发、AI工具链。\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>提示词工程这词被玩坏了。很多内容把它讲成「和AI聊天的艺术」，好像写得越花哨越厉害。我不这么看。我更愿意把它理解成：你能不能把任务、约束、输出格式、失败边界写清楚。\u003C\u002Fp>\u003Cp>原文\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fgrok-imagine-1-5-turns-prompts-into-720p-video-zh\">把提示\u003C\u002Fa>词工程列进核心技能，我觉得合理，因为这是最容易上手、也最容易立刻看到效果的一项。你不用先会训练模型，也不用先懂复杂架构。你先学会让模型少废话、少跑偏、按你要的格式吐结果，这就值钱。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己第一次认真做提示词时，踩过的坑特别典型：我以为「请帮我总结一下」足够了，结果模型给我一段很漂亮但没法用的废话。后来我改成「用三点总结、每点不超过20字、必须包含风险、输出为表格」，结果立刻正常了。说到底，模型不是读心术，它只会顺着你给的边界往下走。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？我建议你把提示词练习拆成四个固定动作：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>定义角色：它是客服、分析师，还是审校员？\u003C\u002Fli>\u003Cli>定义任务：要分类、改写、抽取，还是生成？\u003C\u002Fli>\u003Cli>定义格式：JSON、表格、要点列表，别含糊。\u003C\u002Fli>\u003Cli>定义禁区：不能编造、不能超字数、不能输出无关内容。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果你能把同一个任务稳定跑十次，输出都差不多，那你就不是「会聊天」，而是在做可复用的提示词资产。这个差别很大。想练手的话，直接看 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002F\">Anthropic Docs\u003C\u002Fa> 的提示词写法，或者去 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.promptingguide.ai\u002F\">Prompt Engineering Guide\u003C\u002Fa> 找结构感，别靠感觉乱写。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>RAG不是堆知识，是把答案接回资料\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>RAG（检索增强生成）\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>RAG这东西我见得太多了，很多人一提就说「给模型接知识库」。这说法不算错，但太粗。真正的RAG不是把一堆文档塞进去就完了，而是先检索，再把最相关的片段喂给模型，让它基于证据回答。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782479907962-re3w.png\" alt=\"AI入行四件套，把门槛降到能上手\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>为什么这条路适合入行？因为它很像工程拼装。你不一定要从头造模型，但你得会把现成组件串起来：切分文档、建索引、做检索、拼上下文、控制回答质量。原文说它属于「搭积木」，我觉得这个比喻非常准。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前在一个内部知识库项目里见过最蠢的做法：把整份手册一股脑塞给模型，结果答案又慢又乱，用户还以为模型不行。其实不是模型不行，是输入方式烂。RAG的价值就在这：别让模型瞎猜，尽量让它看证据说话。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你想把RAG学明白，别先冲框架名词，先盯住流程。你要能回答这几个问题：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>文档怎么切块，切多大合适？\u003C\u002Fli>\u003Cli>检索结果怎么排序，怎么去重？\u003C\u002Fli>\u003Cli>上下文塞多少，才不把模型撑爆？\u003C\u002Fli>\u003Cli>答案里怎么标出处，避免瞎编？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>应用层面，我建议你拿一个小项目练手，比如「公司制度问答」「产品手册问答」或者「课程资料问答」。只要做一版能用的，你就会明白RAG的核心不是玄学，是信息流设计。要看现成实现，可以参考 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002F\">LangChain\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.llamaindex.ai\u002F\">LlamaIndex\u003C\u002Fa>，它们不是答案本身，但很适合拿来理解组件怎么拼。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Agent开发不是造机器人，是让任务自己跑\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Agent开发\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Agent这个词也很容易被吹过头。很多人一听就以为是「让AI像人一样思考」，然后开始讲宏大故事。我更愿意把它压回现实：Agent就是让模型能分步骤处理任务，必要时调用工具，自己推进流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这也是为什么原文把它放进「零基础也能入行」的核心技能里。因为你不是在写底层模型，而是在设计任务流。比如查资料、比对信息、生成草稿、再校对、再输出，这些动作都可以被拆成一串可执行步骤。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己第一次做Agent时，最直观的感受是：它不是聪明到离谱，而是「会做事」了。单次回答可能一般，但一旦接上工具链，它就能像个不太靠谱但肯干活的实习生。你要做的，是把它的权限和步骤管住。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么入门最稳？别一上来就追多Agent协作、自治系统这些大词。先做一个单Agent流程，要求它完成一个明确任务，比如：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>从网页抓取信息并整理成表格\u003C\u002Fli>\u003Cli>根据输入需求生成一版文案，再自检一遍\u003C\u002Fli>\u003Cli>读取多个文件，提取关键字段并汇总\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>你会发现，Agent开发最值钱的能力不是「让它自由发挥」，而是「让它在边界内稳定完成任务」。这才是业务方真正愿意买单的地方。想看官方工具，先从 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002F\">LangChain\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\">OpenAI\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\">Anthropic Claude\u003C\u002Fa> 的文档翻一轮，别迷信某一家，先看任务编排的共性。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>AI工具链值钱的地方，是把碎活做成流程\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>AI工具链\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>工具链这部分，很多培训内容讲得很虚，好像就是「会用几个AI软件」。我不太买账。真正的工具链能力，不是你知道多少产品名，而是你能不能把多个工具串成工作流，省掉重复劳动。\u003C\u002Fp>\u003Cp>原文把工具链列成核心技能，我觉得是因为现在很多岗位已经不缺单点能力，缺的是整合能力。你会写提示词不够，你还得会接表格、接自动化、接知识库、接脚本、接协作平台。业务要的是结果，不是你会背名词。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我见过最实用的一类工具链，不是高大上的系统，而是「够用就行」的组合：表单收集 + 文档整理 + 模型生成 + 人工复核 + 自动归档。这个链路一旦跑顺，效率提升非常明显，而且特别适合初学者做作品集。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么开始？我建议你别追求全自动，先追求半自动。因为半自动最容易落地，也最容易展示价值。比如：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>用表格收集需求\u003C\u002Fli>\u003Cli>用模型生成初稿\u003C\u002Fli>\u003Cli>用规则或脚本做格式校验\u003C\u002Fli>\u003Cli>最后人工确认并发布\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>这类流程的好处是，你能清楚看到每一环的作用。哪一步慢，哪一步错，哪一步最耗人，都能拆出来。等你把这个做熟，再去谈更复杂的自动化。想把工具链做得更像样，可以看看 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.notion.so\u002F\">Notion\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzapier.com\u002F\">Zapier\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.make.com\u002F\">Make\u003C\u002Fa>，它们不是AI本身，但很适合拿来理解「怎么把AI塞进业务流」。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>别被年薪带跑，先看你能交付什么\u003C\u002Fh2>\u003Cp>原文提到学习周期3-6个月、对应15-30万年薪的工作，这种说法我会保留一点态度。不是说不可能，而是你不能把它当成自动兑现的承诺。AI相关岗位现在确实有需求，但公司买单的从来不是「你学了多久」，而是「你能不能把问题解决掉」。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以我更建议你把路径拆成三步：先能做单点任务，再能串流程，最后再谈岗位包装。别一上来就冲「高级工程师」叙事，现实里大多数人都是从脏活、杂活、小项目开始的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是零基础，我会这么排优先级：\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>先选数据标注\u002F清洗\u002F质检，建立AI业务感。\u003C\u002Fli>\u003Cli>再练提示词工程，学会稳定输出。\u003C\u002Fli>\u003Cli>接着做一个小RAG项目，理解检索和证据。\u003C\u002Fli>\u003Cli>最后补一个Agent或工具链作品，证明你会串流程。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Cp>这条路不花哨，但很实在。你会慢慢发现，所谓「AI人才缺口」，很多时候缺的不是会说概念的人，而是愿意把细节做对的人。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>把入行路径写成一张能执行的清单\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果把这篇原文压成一句话，我会这么说：AI入行不是先学最难的，而是先找最能落地的切口。数据层决定质量，提示词决定表达，RAG决定证据，Agent和工具链决定流程。四件事分开学，别混在一起吓自己。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最想提醒你的一点是，别把「零基础」理解成「什么都不用补」。它真正的意思是：你不需要先成为研究员，才能开始做AI相关工作。但你仍然要练基本功，尤其是把任务说清楚、把结果做稳、把流程串起来。\u003C\u002Fp>\u003Cp>下面这份模板，我尽量写成了可以直接拿去用的版本。你可以按自己的背景替换行业和项目名，先跑一轮，再慢慢加深。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># AI入行 3-6 个月执行模板\n\n## 目标\n在 3-6 个月内，完成 1 个数据质量类作品、1 个提示词作品、1 个 RAG 小项目、1 个 Agent\u002F工具链小项目。\n\n## 第 1 阶段：数据基础（第 1-4 周）\n### 选一个场景\n- 电商商品信息整理\n- 客服对话质检\n- 课程资料结构化\n- 内容审核辅助\n\n### 训练任务\n1. 标注 50-100 条样本\n2. 清洗 1 份脏数据表\n3. 定义 5 条质量规则\n4. 输出一份质检说明文档\n\n### 交付物\n- 样本标注表\n- 清洗前后对比表\n- 质检规则清单\n- 1 页复盘\n\n## 第 2 阶段：提示词工程（第 5-8 周）\n### 练习目标\n把同一个任务做成稳定输出的提示词模板。\n\n### 提示词结构\n- 角色\n- 任务\n- 输入\n- 输出格式\n- 约束\n- 失败处理\n\n### 示例\n你是一个内容审核助手。\n请根据输入文本判断是否包含违规营销、夸大承诺、虚假信息。\n输出必须为 JSON，字段包括：result、reason、risk_level、suggestion。\n如果信息不足，返回 \"need_more_info\"。\n不要输出与 JSON 无关的内容。\n\n### 交付物\n- 10 组提示词测试记录\n- 1 个可复用提示词模板\n- 1 份失败案例总结\n\n## 第 3 阶段：RAG 小项目（第 9-12 周）\n### 项目题目\n公司制度问答 \u002F 产品手册问答 \u002F 课程资料问答\n\n### 流程\n1. 收集文档\n2. 切分文本\n3. 建索引\n4. 检索相关片段\n5. 基于证据回答\n6. 标注来源\n\n### 评估问题\n- 回答是否引用了正确资料\n- 是否减少胡编\n- 检索结果是否相关\n- 用户能否快速找到答案\n\n### 交付物\n- 项目说明\n- 流程图\n- 测试问答集\n- 失败样例与修复记录\n\n## 第 4 阶段：Agent \u002F 工具链（第 13-16 周）\n### 任务示例\n- 自动整理网页信息到表格\n- 生成初稿后自动校对\n- 读取多个文件并汇总关键字段\n\n### 设计原则\n- 先半自动，后全自动\n- 每一步都可观察\n- 每一步都要有失败兜底\n- 不让模型越权\n\n### 交付物\n- 任务流程图\n- 工具调用说明\n- 1 个可演示的工作流\n- 1 页上线建议\n\n## 求职包装\n### 简历关键词\n- 数据标注\n- 数据清洗\n- 质量评估\n- 提示词工程\n- RAG\n- Agent\n- AI工具链\n\n### 面试表达\n- 我做过什么任务\n- 我怎么定义质量\n- 我怎么减少错误\n- 我怎么把流程串起来\n- 我能交付什么结果\n\n## 每周复盘\n- 本周做了什么\n- 哪一步最卡\n- 哪一步最容易出错\n- 下周怎么改\n- 作品集更新了什么\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>这份模板不是让你照着背，是让你照着做。你只要真的跑完一轮，就会比「只看方向不动手」的人强很多。AI入行这件事，说到底还是那句老话：别空谈门槛，先把活做出来。\u003C\u002Fp>\u003Cp>原文来源是知乎专栏页面 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2052413291805384717\">https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2052413291805384717\u003C\u002Fa>。上面这篇是我基于原文观点做的拆解和扩写，模板部分是我按开发者视角重新整理的，可直接复制使用。部分方法论也参考了 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpython.langchain.com\u002F\">LangChain\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.llamaindex.ai\u002F\">LlamaIndex\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.promptingguide.ai\u002F\">Prompt Engineering Guide\u003C\u002Fa> 的公开资料。\u003C\u002Fp>","把AI入行拆成标注、提示词、RAG、Agent四条路，并附可直接套用的学习模板。","zhuanlan.zhihu.com","https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2052413291805384717",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782479911346-85tp.png","industry","zh","51da99a1-f5f2-412c-bd58-c07e96ea1081",[17,18,19,20,21],"AI入行","提示词工程","RAG","Agent","数据标注",[23,24,25],"AI入行别先冲研究型技能，先找能落地的切口","提示词、RAG、Agent、工具链分别对应表达、证据、流程和整合","先做可交付的小项目，再谈岗位包装和薪资预期",0,"2026-06-26T13:18:00.605419+00:00","2026-06-26T13:18:00.58+00:00","caa87b65-9bbc-46fe-bba8-4f4158dd2d8b",{"tags":31,"relatedLang":36,"relatedPosts":39},[32,34],{"name":33,"slug":33},"agent",{"name":19,"slug":35},"rag",{"id":15,"slug":37,"title":6,"language":38},"ai-entry-four-skills-low-barrier-guide-en","en",[40,46,52,58,64,70],{"id":41,"slug":42,"title":43,"cover_image":44,"image_url":44,"created_at":45,"category":13},"e5ddd81c-7a48-4394-8271-71863ee7034c","product-hunt-best-prompt-engineering-tools-2026-zh","5 款 Prompt 工具各自最適合的工作","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782507772922-ljrs.png","2026-06-26T21:02:19.140423+00:00",{"id":47,"slug":48,"title":49,"cover_image":50,"image_url":50,"created_at":51,"category":13},"bc15b4e6-06b0-4237-869b-23ec02cc24e1","xcode-266-gemini-ai-coding-stack-zh","Xcode 26.6 把 Gemini 納入 Apple AI 編碼堆疊","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782497870523-0glb.png","2026-06-26T18:17:25.179841+00:00",{"id":53,"slug":54,"title":55,"cover_image":56,"image_url":56,"created_at":57,"category":13},"4edf30e4-8159-43f6-aa25-073d98a971cf","openai-anthropic-must-sell-efficiency-not-excess-zh","OpenAI 與 Anthropic 必須賣效率，不是賣耗用","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782496966108-3grw.png","2026-06-26T18:02:19.661289+00:00",{"id":59,"slug":60,"title":61,"cover_image":62,"image_url":62,"created_at":63,"category":13},"315693f2-be56-411d-a51f-4d1d7f94d29c","ai-code-review-tools-catch-issues-earlier-zh","10 款 AI 程式碼審查工具，提早抓出問題","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782491579498-09ad.png","2026-06-26T16:32:31.773823+00:00",{"id":65,"slug":66,"title":67,"cover_image":68,"image_url":68,"created_at":69,"category":13},"bfdb1e4f-5d0d-47b7-9d77-18ffbe8505fc","openai-ipo-delay-turns-hype-into-caution-zh","OpenAI 延後 IPO，把熱度變警惕","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782489796442-d5rz.png","2026-06-26T16:02:50.943965+00:00",{"id":71,"slug":72,"title":73,"cover_image":74,"image_url":74,"created_at":75,"category":13},"6060d642-55b6-444c-811d-60388b99d5d1","suno-launches-spark-indie-artists-zh","Suno 用 Spark 拉攏獨立音樂人","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782486181801-h39c.png","2026-06-26T15:02:31.668699+00:00",[77,82,87,92,97,102,107,112,117,122],{"id":78,"slug":79,"title":80,"created_at":81},"ee073da7-28b3-4752-a319-5a501459fb87","ai-in-2026-what-actually-matters-now-zh","2026 AI 真正重要的事","2026-03-26T07:09:12.008134+00:00",{"id":83,"slug":84,"title":85,"created_at":86},"83bd1795-8548-44c9-9a7e-de50a0923f71","trump-ai-framework-power-speech-state-preemption-zh","川普 AI 框架瞄準電力、言論與州權","2026-03-26T07:12:18.695466+00:00",{"id":88,"slug":89,"title":90,"created_at":91},"ea6be18b-c903-4e54-97b7-5f7447a612e0","nvidia-gtc-2026-big-ai-announcements-zh","NVIDIA GTC 2026 重點拆解","2026-03-26T07:14:26.62638+00:00",{"id":93,"slug":94,"title":95,"created_at":96},"4bcec76f-4c36-4daa-909f-54cd702f7c93","claude-users-spreading-out-and-getting-better-zh","Claude 用戶更分散，也更會用","2026-03-26T07:22:52.325888+00:00",{"id":98,"slug":99,"title":100,"created_at":101},"bd903b15-2473-4178-9789-b7557816e535","openclaw-raises-hard-question-for-ai-models-zh","OpenClaw 逼問 AI 模型價值","2026-03-26T07:24:54.707486+00:00",{"id":103,"slug":104,"title":105,"created_at":106},"eeac6b9e-ad9d-4831-8eec-8bba3f9bca6a","gap-google-gemini-checkout-fashion-search-zh","Gap 把結帳搬進 Gemini","2026-03-26T07:28:23.937768+00:00",{"id":108,"slug":109,"title":110,"created_at":111},"0740e53f-605d-4d57-8601-c10beb126f3c","google-pushes-gemini-transition-to-march-2026-zh","Google 把 Gemini 轉換延到 2026 年 3…","2026-03-26T07:30:12.825269+00:00",{"id":113,"slug":114,"title":115,"created_at":116},"e660d801-2421-4529-8fa9-86b82b066990","metas-llama-4-benchmark-scandal-gets-worse-zh","Meta Llama 4 分數風波又擴大","2026-03-26T07:34:21.156421+00:00",{"id":118,"slug":119,"title":120,"created_at":121},"183f9e7c-e143-40bb-a6d5-67ba84a3a8bc","accenture-mistral-ai-sovereign-enterprise-deal-zh","Accenture 攜手 Mistral AI 賣主權 AI","2026-03-26T07:38:14.818906+00:00",{"id":123,"slug":124,"title":125,"created_at":126},"191d9b1b-768a-478c-978c-dd7431a38149","mistral-ai-faces-its-hardest-year-yet-zh","Mistral AI 迎來最硬的一年","2026-03-26T07:40:23.716374+00:00"]