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AI 技术、应用方法与实战教程 · 共 140 篇 · ai-research-assets
自动交易最容易让人兴奋的画面，是一个闭环： AI 每天研究市场； 把研究变成策略； 自动回测； 跑模拟盘； 通过以后实盘； 实盘结果再喂回模型； 下一轮变得更聪明。 AH-0281 的源文，就是围绕 Minara 把这套图景拆成 Chat、Strategy Studio、Workflow、Autopilot 三个循环。源材料里列出的研究域、策略构建、回测、模拟盘、警报、自动执行和风险控制，大量内容
“Prompt 怎么写得更好？” 这是一个看起来像写作问题，实际上越来越像工程问题的问题。 源素材提供了一条很实用的起点： 找一篇你觉得好的文章 → 拆结构 → 把结构提炼成规则 → 写进提示词 → 多次测试 → 保存版本。 这个方向是对的。 但如果继续往深处走，会发现“调 Prompt”真正的终点并不是： 终于写出一段完美提示词。 而是： 建立一套可复现的任务、样本、评价标准、版本、
源素材用 X 账号举了一个很好理解的例子：大多数人一开始问的是“今天发什么、追不追热点、头像怎么改、一天几条”，但真正该先回答的是“一年后，这个账号到底替我完成什么”。 这个方向和 Amazon 官方长期使用的 Working Backwards 很接近：不是先列功能，而是从客户问题和目标体验往回推，并通过 PR/FAQ 把假设写清楚。 但如果只把它总结成“倒着想”，仍然不够。 因为一个真正能指导
源文列了深圳五类 AI 服务生意：本地商家代运营、跨境电商商品图、外贸获客、数字人短视频、简历优化与求职陪跑。它最大的优点，是没有把 AI 当成单独产品，而是把 AI 放进现实客户已经愿意付钱的任务里。 它最大的问题也很明显：大量市场规模、单价、成本、毛利、个人月入、案例成交额被写在同一层，容易让人把“一个真实需求”误读成“一个已经被证明的高利润生意”。 截至 2026-08-14，我能从深圳官方
“新笔记曝光从四位数掉到个位数，我停发 14 天，回来第一篇首页推荐 56.5%。” 这是一个很有研究价值的个人案例，因为它记录了创作者面对平台异常时的真实动作；它也非常容易被错误传播成一条万能公式：限流了就停更两周。 把源文和小红书 2026 年 7 月仍在更新的官方审核/治理规则对照后，可以确定的只有两件事：第一，平台确实会因为违规营销、不当导流等行为采取流量调控、笔记仅自己可见、限流
一位中年失业后的独立开发者，重新激活一个几乎没人看的公众号，先是为了给自己的微信小游戏找用户。后来一篇写 Unity / 微信小游戏真实踩坑的文章，在精准技术群里被分享，做到 5000+ 阅读，带来 100+ 粉丝；再沿着小游戏、小程序、独立开发持续写，粉丝继续增长，最终把公众号做到了每月约 2000 元收入。 这是一段个人经历，不是“公众号月入公式”。它最值得研究的地方，恰恰不是收入数字，而是一
AI 把做资料、表格、数据库、行业清单的成本压得越来越低，于是一个很诱人的副业公式出现了：找人群 → 找需求 → AI 搭字段 → 批量搜资料 → 汇总成表 → 社媒/SEO 分发 → 卖钱。 这套思路里有真价值：信息产品不是靠文笔，而是靠筛选、结构化、更新和决策价值。 但源素材里还有一句必须直接纠正： “可以先 Fake 资料做验证，有人来问或有人要买，再做。” 验证需求没有问题。用
很多“AI 工程师路线图”看起来很完整：LLM、RAG、向量数据库、Fine-tuning、Memory、Agent、MCP，一张图全有。问题是，会解释这些名词，不等于能把一个 AI 系统稳定地交付给真实用户。 这次源素材的价值，是把几个核心模块串在了一起；它的问题，也恰好暴露了 2026 年 AI 工程最容易踩的坑：把一个持续变化的工程系统，写成静态百科。 截至 2026-08-14 重