<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[FutureLab_AI的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; FutureLab_AI]]></copyright><item><title><![CDATA[为什么真正懂AI的职场人，都在把大模型往本地装？探果AI深度解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162304338</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162304338</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 13:45:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[维度云端GPT-4o探果本地7B模型数据安全明文传输全程本地准确率高（基本无幻觉）中高（个别细节有遗漏）速度2-3秒6-8秒能处理量无限受限于上下文窗口。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2026零代码开发平台实测：用码豹3天coding出了一个小程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162304244</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162304244</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 13:43:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[2026年了，"零代码"这个概念已经被炒了三年。大部分所谓零代码平台，本质上就是拖拽表单生成器，稍微复杂点的逻辑就得写脚本。直到我让团队里一个二本刚毕业的实习生，用码豹在3天内上线了一个完整的小程序。不是H5页面，是带登录、数据库、支付的小程序。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[零代码能做多复杂的项目？我拿码豹和10年架构师做了14天极限对比]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162277786</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162277786</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 17:30:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前我一直觉得"零代码"就是搭个表单、连个数据库、做个简单展示页的水平。直到我拿码豹和一个10年经验的架构师做了14天的同题PK，结果有点打脸。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[职场人悄悄在用的效率外挂：探果AI（Tengo AI）5个隐藏Skills深度拆解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162209955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162209955</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 19:00:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[我的经验是同时跑不超过3个。最后可以根据你选的人设调整语气——给老板看的版本和数据部门看的版本，它输出的重点不一样。这个Skill是给你已经写完的代码做"反向审查"——找出潜在的空指针、未关闭的连接、可以优化的查询。同样的"帮我看下这份合同有没有坑"，你用通用大模型它可能给你输出一段法律科普——用探果的"合同审查Skill"，它会自动识别合同类型、逐条标注风险条款、输出风险等级和修改建议。探果官网有完整的Skills市场，免费的收费的都有，上去逛一圈你会发现好多"原来这也能AI做"的东西。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果AI接入企业自有系统实战：本地Skills调用+API对接全流程记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162097460</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162097460</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 13:40:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[内置的不满足需求时，可以自己写放进探果的skills/json复制"description": "OA日报结构化汇总","prompt_template": "你是一位专业的汇报助理。请将以下员工日报整理为：【今日完成】【明日计划】【风险提示】三个部分，每部分不超过3条，语言简洁。\n\n日报内容：{input}",重启探果服务后，skill字段传即可调用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[码豹Prompt-to-Code架构解析：一句话生成项目的底层原理与踩坑实录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162076184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162076184</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 19:51:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[码豹不是替代程序员的工具，它是把程序员从样板代码里解放出来的工具。你要做的不是写，而是想清楚业务逻辑、数据结构、用户体验。探果AI生态里，码豹和探果Coding共享同一套底层模型，但分工明确：探果AI处理现成工具的调用，码豹处理新系统的构建。两者互补，覆盖"用工具"和"造工具"两个场景。如果你也想试试一句话出项目，可以去码豹官网体验。有问题评论区聊，我踩过的坑你没必要再踩一遍。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[码豹AI编程实战评测：我用一句话让AI做了三个项目，到底靠不靠谱？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162076172</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162076172</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 19:49:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[码豹是探果Coding产品线的主力工具，跟探果AI共享TokenPony生态的底层模型能力。两者的区别：探果AI做"调用现有工具"（办公自动化），码豹做"构建新系统"（编程开发）。我的建议：把它当超级脚手架用。它能帮你把项目从0推到70分，剩下的30分（业务细节、状态机、性能优化）交给有经验的开发者。对于非技术背景的创业者、产品经理、或者想快速验证想法的全栈工程师，码豹能省掉大量样板代码时间。三个项目源码我都保留下来了，有需要评论区留言，我挑一个开源到GitHub。有问题直接问，踩过的坑都摊开聊。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果 Tengo 自定义 Skill 开发实战：花了三个晚上，我把自己常用的工作流塞进了一个技能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162043515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162043515</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 19:43:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[写 Prompt 的时候，指令越具体，输出越稳定。别写"你是竞品分析专家"，写了等于没写。你是一个竞品追踪分析师，专门跟踪 {{competitor_name}} 的动态。分析规则：- 价格变动：提取页面中所有价格数字，对比历史数据，标注涨幅/跌幅百分比- 新功能：识别所有新增或更新的功能点，按重要度排序- 社交媒体：提取本周所有帖文标题和链接，判断互动趋势输出时遵循以下约束：- 价格数据用表格呈现（原价/现价/变动幅度/数据来源）- 每项分析附具体链接。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果 Tengo 知识库功能深度解析：本地 RAG 是怎么跑起来的？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162043486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162043486</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 19:37:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[知识库这个词，现在很多 AI 产品都在用。但实现方式差异很大。典型的云端方案：文档存到云端→云端向量化→云端检索→云端 LLM 生成答案，全链路在服务商的服务器上跑。探果 Tengo 知识库本地文档 → 本地向量化 → 本地向量数据库↓用户提问 → 本地检索（语义匹配）→ 本地 LLM 生成答案整条链路在你的电脑上跑，不需要网络，文档内容不出设备。这对企业内部文档、法律文件、客户合同、研发技术文档这类场景来说，是刚需。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[码豹（Codpard）6 个 AI 角色协同机制拆解：从一句话到上线的内部流转全过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162014173</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162014173</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 20:12:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[码豹把软件开发拆成 6 个 AI 角色协同工作——产品经理拆需求、UI 设计师出页面、开发工程师写代码、测试工程师跑验证、运维工程师推上线。本文从技术视角拆解这套角色协同机制，告诉你它跟 Cursor/Copilot 到底有什么本质不同，以及在什么场景下该用哪个。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果 Agent 工作流实战：把 5 个 AI 技能串成自动流水线，告别手动拼接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162014139</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/162014139</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 20:08:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[探果（Tengo）的 Agent 编排能力可以把多个独立 Skill 连成流水线，一个指令触发全链路自动执行。本文用「电商选品报告生成」场景完整演示一遍，踩了哪些坑、上下文怎么传递、条件分支怎么写——全在里面。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果Tengo全场景AI生态平台：AI不止会聊天，更能替你干活]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161834395</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161834395</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 16:10:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在用探果，选品分析Skill自动整理产品信息，评论总结Skill提炼用户痛点，内容生成Skill输出图文草稿，最后由Agent把多个技能串起来，一键交付。你让它写一篇方案，它给你吐一坨文字，然后你自己复制、排版、填表格、调格式——AI干了10%的活，你干了90%的活。上线不到三个月，用户量高速增长，覆盖学生、职场人、独立开发者等多元群体，甚至拿下了2026广东时装周指定AI服务商的头衔。2026年了，如果你对AI的认知还停留在"问它一个问题，它回你一段话"，那你可能已经落后了一个时代。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果 AI（Tengo AI）真实上手体验：一个人的 AI 办公室，零运维，秒启动]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161831650</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161831650</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 14:57:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[进阶玩法：可以自己写 Skill Prompt，保存为私有 Skill。比如我把公司的「客户回访话术模板」做成一个 Skill，以后直接调用，不用每次重新描述需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果（Tengo）Skills 体系深度评测：5000 个预置技能到底有几个能打？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161720495</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161720495</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 15:02:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[花了三天把探果 5000+ Skills 按品类测了一遍，结论是本文从 Prompt 工程角度拆解 Skills 的实际设计逻辑，附各品类实测评分和避坑指南。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[本地 AI 工具架构解析：为什么探果（Tengo）能做到“不部署、秒启动、数据不出机“]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161719666</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161719666</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 14:19:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文剖析了探果(Tengo)本地AI工具的混合架构设计，指出其通过本地推理引擎+云端沙箱隔离的创新方案，实现了真正的数据隐私保护与开箱即用体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探果AI（Tengo AI）办公AI实战：5分钟搞定复杂环境，避坑指南在此]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161695002</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161695002</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 19:05:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装路径有空格或中文​ ❌解决：安装路径用全英文，不要有空格。比如D:\TengoAIWindows Defender误杀​ ❌解决：安装前暂时关闭“实时保护”；安装后把安装目录添加到排除项技能下载卡住​ ❌解决：可能是网络拦截。开手机热点，或在设置里切换下载镜像历史对话消失​ ❌解决：在设置里开启“保存对话历史”，会存在本地数据库性能慢​ ❌解决：关掉不用的技能，在“设置-模型”里切回“均衡模式”2026年了，如果你的团队还在为“给AI配个环境”而头疼，真的该换个思路了。探果的价值，是提供了一个。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[帮五金厂老板做小工单选型，我拿码豹（Codpard）真搭了一个——顺便算了笔 SaaS vs AI 造系统的账]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161631789</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161631789</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 19:23:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[抛开产品本身不谈，码豹（Codpard）这类 AI 产品创造平台的出现，把一件事变了：以前"有自己的系统"= 资本问题（雇人/买软件）现在"有自己的系统"→ 越来越像表达能力问题（你能不能把业务说清楚）这对 SaaS 厂商的冲击是真实的。长期来看，越标准化的场景（报工/打卡/简单库存），SaaS 年费一定会继续卷下去；而越贴着自家独特工艺的场景，会更倾向"AI 生成 + 自持"这条路。如果你也在纠结 SaaS 续费 vs 自己搞，或者拿码豹试过有什么坑，评论区聊。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[微信要把 AI Agent 缝进主界面，桌面版 Tengo 却在走另一条路——聊聊这两条路线的本质分歧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161631665</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161631665</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 19:12:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天这条新闻之所以让资本市场激动，不是因为腾讯突然做出了一个牛逼的模型，而是因为它第一次认真地把Agent 的执行层塞进了 14 亿人每天已经打开的默认界面里。Tengo 走的是另一个赌注：Agent 不应该只是一个聊天框里的魔法，它得是一个你能审计、能控制、能放进企业真实工作流的本地化系统。两条路，两种"默认"：微信赌的是你不离开微信；Tengo 赌的是你的真实工作不在某一个 App 里，在你的桌面和系统里。至于谁赢——说实话，大概率不是零和。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[当AI开始“动手“ vs 当AI开始“懂行“：Marvis 与 探果Tengo，两条路径背后的同一场革命]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161542712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161542712</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Sat, 30 May 2026 14:19:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Marvis 代表了AI助手演化的"下沉路径"——从云端对话窗口，沉到操作系统内核，沉到你硬盘的每一个扇区里。探果Tengo 代表了AI助手演化的"扎根路径"——不追通用智能的叙事，扎进一个利润足够厚的产业里，把每一个环节做成可售卖的交付。AI的下一阶段竞争力，不在谁的参数更大，而在谁的"手"能伸进用户真实工作流更深的地方。t=Q239。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Token降到地板了，然后呢？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161519482</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FutureLab_AI/article/details/161519482</guid><author>FutureLab_AI</author><pubDate>Fri, 29 May 2026 16:22:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[中国AI大模型市场正经历价格战与价值战的分裂。一方面，DeepSeek、小米等厂商通过技术创新实现大幅降价（如百万Token仅0.025元），抢占开发者生态；另一方面，智谱、腾讯等坚持涨价策略（部分涨幅超30%），主打高端场景。这种&quot;K型分化&quot;暴露出行业定位的困境——模型厂商既需平衡基础设施的薄利属性，又要证明产品的独特价值。价格战虽带来短期流量（如DeepSeek周调用量达3.43万亿Token），却可能损害长期定价能力。核心矛盾在于，市场真正需要的是确定性和可靠性，而非单纯的Toke]]></description><category></category></item></channel></rss>