企业做GEO优化：先做内容还是先加Schema与llms.txt？
核心摘要企业做GEO优化应坚持「内容先行，代码赋能」：先建立满足实体定义、参数密度与问答逻辑的高质量内容页面，再通过Schema结构化数据与llms.txt提升机器解析效率；脱离实体内容的纯代码标记对AI推荐毫无收益。一、先厘清技术争议：大模型抓取的究竟是文字逻辑还是标签代码？
飞书都并入豆包了，SaaS 怎么突围？
飞书不缺业绩——2025 年营收超 30 亿，2026 年 Q2 同比翻倍。Moka 把 HR SaaS 升级成 Moka AI，推出三位 AI”同事”;
我让 AI 读了 52 篇论文，这是我学到的关于 Loop 的三件事
更关键的是，作者用实战案例揭示了哪些任务适合AI自动化，哪些仍需人类创意的不可替代性——这是每个试图用AI重塑工作流的产品人都必须掌握的边界判断。第一篇花了我 2 小时，第二篇还是 2 小时。
99% 的人都不会用 Grok Bot！
Bots can access every tool， even ones without MCPs:不要把时间耗费在死磕协议适配上，给 Bot 一台电脑，以结果为导向，让它在真实桌面环境中自己解决工具调用。
使用GrokBot两个月后，我的GrokBot分工全公开分享。
作者把每个分组的分工和踩过的坑全公开，也讲清了什么时候该少建几个。买了以后有 Cursor 会员、SuperGrok Heavy 会员，还有当时 X 大力推的 GrokBot 会员。
又一个神级开源项目，腾讯出品，可以换掉 WorkBuddy 了！
大家好，我是 JackBytes。最近在高强度使用各种智能体 Agent 工具，什么 WorkBuddy、DeepSeek Harness、Agent Compose、Codex 等等。然而这些工具虽然很多，但总有那么点瑕疵。
输出解析器和“请按 JSON 返回”的区别（Agent面试 · LCEL基础 · 005）
面试官问“为什么不能只靠提示词让模型返回 JSON”，如果回答“模型有时不听话”，只说到了表面。真正的答案是：**提示词在约束生成倾向；输出解析器和 Schema 在约束程序接收条件。**前者让模型尽量按格式写，后者决定结果是否能进入下游系统。
WorkBuddy记忆完全指南：让AI真正成为”你的助手
WorkBuddy 的记忆机制远比表面复杂，三层记忆加人格层文件，让 AI 真正懂你、懂项目。我花了不少时间研究WorkBuddy的记忆机制——翻文档、看本地目录、一个个文件打开试。
不会写代码的人，正在用WorkBuddy疯狂手搓小程序
今天我要告诉你一件事：开发小程序的门槛，已经被 AI 一脚踩到了地板底下。事情要从上个星期的一场大雨说起。一个副局长，用 30 块钱手搓了一个救命的小程序2026 年 7 月 10 日到 12 日，北京遭遇今年入汛以来最强降雨。
【有手就行】自己花20分钟从0开始训练一个“大模型”
一、说在前面训练基座大模型那都是大公司们的事情，普通人、普通公司肯定是玩不起的，但是作为一个技术人，你可以不去做真正的大模型训练，但是你还是有必要知道和了解一下一个大模型是如何训练出来的。而GPT_teacher-3.