AI绘画已具备企业级自动化能力，2025–2026年落地应用边界明确_绘画创作

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2. 如何看待工作流已死，Vibe Coding才是未来的言论？

3. 聊天就能生成RPA自动化流程，这款工作流软件比n8n更好用？

4. 免费n8n工作流：一键监控抖音、公众号、小红书、X、YouTube所有动态，保姆级教程！

5. 问：大佬，我现在每天的重复工作是Midjourney生成大量图，然后Gemini搞定三视图，第三步photoshop去背景，加文字说明，然后suapp高清放大，最后按类别上传素材到网站。我想知道这些过程哪些可以用agent替代呢？ Midjourney生图是快乐的，其余过程都非常枯燥，但占用时间最多。答：这是个很好的例子，可以用 Skills 做一个工作流来提升整个生图过程的效率： 1. Midjourney生成图片如果用 API的话，可以用脚本，如果没API，可以用浏览器自动化操作（参考 baoyu-post-to-wechat Skill），做成一个skill 2. Gemini 有 API，可以用 API 生成，做成一个skill 3. photoshop去背景，这个技术已经很成熟了，完全可以用脚本做，做成一个skill 4. 加文字说明，如果固定位置，脚本搞定，如果需要动态，用 nano banana pro，做成一个 skill 5. 上传素材到网站，自家网站的话，加一个 API（带认证），直接写个脚本调用 API 上传，不是自家网站也没有API，就用浏览器自动化操作 6. 写一个编排的主skill，让它自动调用所有已经写好的skills 这些事情绝大部分都可以自动化。如果不知道怎么做，把我上面写的发给 claude code ，让它帮你写

6. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

7. 即梦4.0-视频转动漫-扣子工作流！任意风格！Wan2.2-Animate动作迁移

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11. Sora2批量制作有声漫画短剧！批量固定角色！保持角色人物一致性！批量固定声音！有音效！有配音！效果贼好！

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13. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

14. 为啥别人日更10篇爆款，你周更1篇还扑街？别人一天发10篇爆款，你一周憋一篇还扑街？不是你团队不行，是你的“手工作坊”，干不过别人的“工业化流水线”！如果你正在为小红书流量焦虑： 👉 招了人，产出全靠撞大运，爆款完全不可复制？ 👉 预算少，请不起专业团队，自己发笔记石沉大海？ 👉 要种草，灵感天天枯竭，热点永远追不上？别划走。今天不废话，直接给你看一套我们给新消费品牌、本地生活和知识付费IP搭建的 “小红书爆款笔记流水线系统”。只需要三步： ① 遇到符合自己项目的爆款内容，敲击手机，爆款数据自动扒取，完全自动化；爆款公式自动总结、账号名称、播放量、点赞数、评论数、分享数、收藏数统统自动采集到 ② AI批量二创，将自己感兴趣的话题输入，选择我们之前采集到的对标内容的爆款公式，自动生成你想好的内容，连小红书封面图都帮你做好。真正做到AI爆款内容复刻，24小时产出不枯竭； ③ 多账号多平台发布，一个人就是一个内容制造工厂。你以为搭建这套系统要花几十万、养一个IT团队？错！问题的本质，是你的内容生产还停留在“手工作坊”时代，靠天吃饭。而我，只是用了一个飞书多维表，就把这套“工业化”流程封装成了一个即插即用的模板。用了它，你每天省下3小时找选题的时间，把爆款概率从玄学变成科学，真正实现“一人军团”。#飞书多维表格 #小红书运营 #自媒体运营 #ai生成文案 #爆款文案上热门

15. #OpenClaw概念股火了#最近全网疯传的OpenClaw 养龙虾，其实没那么玄乎——它就是个能直接动手操控你电脑的开源AI工具，不是聊天，是真能点鼠标、敲键盘、自动跑流程，因为图标像龙虾，大家都叫它“养龙虾”。对互联网大厂来说，这是一次底层逻辑洗牌。以前AI只能“说”，现在能“做”，从客服、文案、数据分析到简单研发，大量岗位会被AI智能体替代。云服务、算力平台、企业AI套件会迎来爆发，但跟不上节奏的大厂，会直接丢掉下一代入口。简单说：不是AI淘汰人，是会用AI智能体的公司淘汰不会用的。对咱们普通人，机会反而更直白。不用懂高深技术，先学会用OpenClaw自动化重复工作，写文案、做表格、剪视频、跑业务流程都能提速。想抓红利，就去做AI工具教程、定制工作流、代部署服务，哪怕是帮小商家、小公司搭一套自动化流程，都是实打实的新饭碗。一句话：OpenClaw不是风口，是AI从“动口”到“动手”的时代拐点，谁先上手，谁先吃肉。

16. 终于，我用AI治好了"只收藏不学习"的坏毛病（附全自动工作流）

17. Kali Linux通过MCP集成Claude AI实现渗透测试自动化

18. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

19. 《N8N基础入门教程 - 从零开始学习自动化工具》N8N是一款开源自动化工具，专注于连接各种AI服务、应用和数据库，实现工作流程自动化，极大提升个人生活幸福感和企业效率。虽然全英文界面和缺少多语言支持让不少初学者望而却步，但掌握基本逻辑思维、勇于动手调试，就能逐步驾驭这一强大平台。本教程从零开始，涵盖部署、节点使用到实战案例，帮助用户从基础入门到高级应用，打破学习壁垒。无论你是技术开发者还是自动化爱好者，只要愿意深耕，总能在自动化领域找到属于自己的定位。与Dify和Coze相比，N8N更强调系统打通和任务自动化，完全开源且支持灵活集成任意API；Dify更专注AI应用开发，Coze则偏向多轮对话助手，但闭源且未来可能收费。选择何种工具，关键在于是否满足你的业务目标。原文链接：n8nzh.com/docs/intro/

20. 最强AI视频工作流：自动量产高质量短视频，无需剪辑，真正一键成片！

21. 看到很多人求教“怎样让 AI 帮我写文章”。第一，AI 写作是一套为自己定制的工作流，而不是一句魔法提示词，到处问的人，我放一发地图炮，没一个有为自己设计工作流的能力。第二：如果你是半职业或者职业自媒体，用 AI 写作提效很合理。但大多数人就连基本的古法手写都写不好，这时候最应该修行的是古法思考与表达能力。AI 只能帮写得好的人提高效率，不能帮写得不好的人无中生有。AI 时代为很多人带来了一路磕长头就能白日飞升的幻想，类似于信春哥，不挂科。事实上，原来不行的人最多把自己拉到 60 分及格线，而及格线在市场上毫无竞争力。

22. 在线开发者和 AI 爱好者注意了！OpenAI 发布了超实用的开源项目「Skills Catalog for Codex」，它收集了大量可被 AI 代码代理（Codex）调用的技能包，帮助实现各种编程任务的自动化和智能化。这些「技能」本质上是任务指令、脚本和资源的合集，Codex 可以用它们来完成特定工作，实现写一次、处处用的高效复用。亮点功能：- 包含丰富的开发者工作流技能，支持自动化代码、测试、部署；- 覆盖多种语言及场景，比如 Python、JavaScript 甚至 Shell 脚本；- 支持官网推荐的“curated”和“experimental”技能安装，灵活拓展能力；- 易于创建和分享自定义技能，让你的 AI 助手更贴合实际需求。GitHub：github.com/openai/skills适合对 AI 代码自动化感兴趣的开发者和团队，提升工作效率的利器！#AI创造营##人工智能#

23. n8n上线Chat Hub！工作流秒变GPTs、仅使用权分享终于实现了

24. 想深入掌握n8n自动化？《The Ultimate n8n Starter Kit（2025）》全方位解读n8n工作流自动化，从基础到AI集成，带你快速上手并提升效率。1. 工作流自动化基础- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务，节省时间、减少错误、助力业务扩展。- 关键组成：触发器（如新邮件）、动作（如发送通知）、条件（如VIP判定）。2. n8n简介与优势- n8n是低代码、节点式自动化工具，支持自定义代码和API集成。- 相比Zapier、Make.com，n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。- 提供300+预置集成，社区节点丰富，支持自托管和云服务。3. 核心节点与数据转换- 触发节点启动流程，核心节点处理数据，动作节点执行任务。- Set节点调整数据，Code节点支持自定义JavaScript，HTTP请求节点调用API，Merge节点合并数据。- 深入理解JSON数据结构与表达式（如{{$json["field"]}}），灵活操作工作流数据。4. 工作流设计与调试- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。- 支持手动测试和生产自动执行，实时监控执行记录，追踪错误。- 利用错误触发节点自动处理异常，Debug Helper节点帮助数据检查，提高可靠性。5. AI智能代理与集成- AI代理具备自主决策能力，广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。- n8n内建多样AI节点，支持OpenAI、Google AI等平台，轻松构建AI驱动的自动化流程。- 精准提示设计（prompting）提升AI响应质量，结合多种策略保障任务准确执行。6. 进阶AI集成与实战案例- 获取API凭证，安全配置，监控调用限制，优雅处理错误。- 实例：自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等，展示n8n与AI结合的强大潜力。- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例，启发创新应用。总之，n8n不仅是高效自动化的利器，更是AI智能集成的开放平台。掌握本套教程，你将具备设计复杂自动化流程和智能代理的能力，推动业务智能化升级！原文：drive.google.com/file/d/1aiqWO5NueoX6YUcTN8-GzxPgh2ZCpeFh/view

25. n8n太复杂？Refly.AI让普通人也能轻松玩转AI工作流｜鹿演Vol.006

26. 企业高价值AI切入场景在哪？ #微博中长视频扶持计划# #商业创新# #管理创新# #技术创新# #数字化转型# #产业互联网# #大模型# #智能体# http://t.cn/AX2Fe3py

27. 告别命令行！OpenClaw 桌面客户端 ClawX：可视化部署生产级 AI 智能体

28. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

29. AI工作流与智能代理的五大关键洞见：1. 先从“代理化工作流”（agentic workflows）入手，而非直接追求“智能代理” 多数人提到“想要代理”，其实更需要的是“代理化工作流”。它更具确定性、可靠性且节省成本，是实现自动化的理想起点。2. 让智能代理聚焦单一具体任务比如Wade的邮件代理只做一件事：将100封邮件筛选为10封优先级邮件，基于“需操作”、“给助理看”、“仅供参考”等分类。聚焦让代理表现更优。3. 将自动化串联起来，逐步升级先做简单任务（如生成准备文档），再尝试把这些任务链式连接，产生更复杂且高效的效果。4. 把AI当作“初级员工”来培养不是自己亲自处理所有邮件，而是不断优化对AI的指令、反馈输出，像培养员工一样提升AI表现和效率。5. AI是思考的“合作伙伴”，而非替代品写文档时反复与AI互动，提供上下文和反馈，远胜直接采纳AI初稿。这样才能激发更高质量的创作。其他专家也认同：- 聚焦单一任务的代理比“黑盒”式复杂系统更有效 - 需要搭建合适的上下文、检查点和治理机制，确保自动化可靠 - 这套思路避免了“所有东西都是代理”的混淆，更适合企业应用 - AI助力提升思考清晰度，辅助决策，而非完全替代人类判断总结：真正落地的AI自动化，始于“代理化工作流”的精细设计和反复迭代，将AI当作可训练的团队成员，而非神奇魔盒，才能实现稳健、可控且高效的业务升级。链接：x.com/petergyang/status/1982815634280120493

30. 构建专业智能体：从通用 AI 到企业级应用的工程化实践

31. 企业级AI应用落地：森马如何通过AI网关解决大模型“多而杂、难观测、不稳健”的挑战？

32. AgentScope Java v1.0 发布，让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用

33. AI确实给产品经理附能了……一行代码没手写，用claude搞了个文件分析处理的系统。现在直接把文件给AI分析，有的时候还是会幻觉乱搞，特别是大文件，这个系统把文件拆分后针对制定问题进行对话处理。本地部署自己提效。。。AI驱动的任务监控与文件处理系统核心功能（按重要性排序）🔥 1. 智能文件分析助手（最重要）流式AI对话：类似ChatGPT的实时打字效果，与AI讨论文件处理方案智能建议：AI自动分析文件内容，提供3-5种处理建议多轮对话：支持上下文连贯的对话，历史记录持久化全屏界面：95%视口宽度，85%视口高度，适合深度对话📊 2. Excel/CSV批量AI处理批量处理：支持数千行数据的AI批量处理增量输出：处理一批保存一批，避免数据丢失失败重试：自动记录失败项，支持一键重试并发控制：可配置并发数和批次大小，优化性能📝 3. 文本文件AI处理智能分割：支持按行、段落、句子、固定字符数分割批量分析：对每个文本块进行AI分析结果汇总：生成处理后的文本文件🎯 4. 任务监控系统实时监控：WebSocket实时更新任务状态和进度彩色日志：分级日志（INFO/SUCCESS/WARNING/ERROR/DEBUG）任务管理：启动、停止、重启、删除任务统计面板：总任务数、运行中、已完成、失败任务统计目标用户主要用户数据分析师：批量处理Excel/CSV数据，AI辅助数据清洗和分析内容运营：批量处理文本内容，AI生成摘要、分类、标签产品经理：分析用户反馈、问卷调查数据研究人员：处理实验数据、文献摘要次要用户开发者：监控AI任务执行，调试AI处理流程企业用户：自动化重复性数据处理工作

34. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

35. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

36. 官宣上线！RocketMQ for AI：企业级 AI 应用异步通信首选方案

37. 99%的人都搞错了AI Agent？智能体该如何帮企业赚钱？

38. 一键批量部署、一划切换工作状态：真正的为企业而生，华为全新操作系统鸿蒙电脑企业版深度体验！

39. AI原生电商出现，Agent帮你从建站到运营

40. 读完麦肯锡2025年的「The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation」报告，得到的关键词是：“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策”、“AI原生组织”。2025 年的 AI，不再是“试试看”的阶段，而是企业真正要回答的一个问题：AI 究竟能不能带来企业级的转型价值？大家可以看看自己所在的企业，是不是也都在思考这个问题，甚至正在做着这个事情。麦肯锡最新发布的年度报告显示，近九成企业已经在使用 AI，但真正将 AI 大规模嵌入核心流程、并在企业层面实现实质性收益的，只有约三分之一。而那些“AI 高绩效企业”（即超过 5% 企业利润来源于 AI 使用的组织），不仅跑得更快，也更“敢想”——他们用 AI 去做的，是增长、创新与流程再造，而不是单纯地“降本提效”。1. 从“试水”到“扩张”：AI 已成基础设施，但落地仍浅报告指出，88% 的受访企业在至少一个业务环节中使用 AI，比 2024 年上升了 10%。然而，超过 60% 的公司仍停留在“试验或小规模部署”阶段，只有三分之一进入了系统化扩展。换句话说，AI 已经普及，但还未“融入骨髓”。这与过去企业上云、信息化的轨迹相似：先有工具，再有流程变革，最后才是组织重构。现在，AI 正处在第二个阶段的拐点上。企业要真正释放 AI 的价值，不能只把它当插件，而要把它当“新的操作系统”。只有当流程被重新设计，数据和决策机制被重构，AI 才可能带来企业级的绩效提升。2. AI Agent成新热点，但仍在早期萌芽62% 的企业已经开始试验或规划 AI Agent，其中 23% 已在至少一个业务单元进行扩展。最常见的落地领域是 IT 支撑、知识管理与客户服务。这些 Agent 的典型特征是：基于大模型、能在现实流程中执行多步操作，具备一定的自主规划与执行能力。换句话说，它们正在成为企业内部的智能体员工（今年很流行的词语）。然而，报告也指出：大多数 Agent 项目仍停留在探索阶段。只有少数企业能把 Agent 真正融入工作流。Agent 是企业 AI 化的“第二曲线”。第一曲线解决“认知自动化”（生成、理解、总结），第二曲线解决 “行动自动化”（执行、协作、闭环）。未来谁能构建出稳定、安全、可控的 Agent 系统，谁就能在企业智能化中占得先机。3. AI对企业的终极目标「重构业务」：不只是自动化，而是再造业务报告显示，AI 高绩效企业有三个共同特征：1）目标不只是效率，而是“创新 + 增长”。他们把 AI 当作企业战略引擎，而不是节省人力的工具。2）高层领导深度参与（老板记得看看这条！），亲自推动 AI 战略、预算与文化转型。3）主动重设计工作流。超一半的高绩效企业重新定义了核心业务流程，使 AI 能自然嵌入执行体系。这些公司普遍具备更成熟的治理机制、更快的迭代周期、更高比例的数字预算（超过 20% 投入 AI 技术），并在“人机协作机制”上建立明确规范——例如何时由人类介入模型输出验证。这可能是 AI 带给企业的终极价值：“组织再设计”，不是“部署更多模型”。如果管理方式、人才结构和决策流程仍是旧的，AI 只能是装饰。高绩效企业的关键秘诀，是“AI 驱动的再造组织”。4. AI + 人的价值共生一个有趣的发现是，AI 高绩效企业比普通企业更容易遭遇风险（如知识产权冲突、模型不准、合规问题），但它们也更善于处理这些问题。麦肯锡的解释是：野心越大，试错越多；试错越多，成长越快。领先企业普遍采用“Human-in-the-loop”机制，让人类专家与 AI 形成闭环。这种“混合智能”不只是监督，更是协同优化。正如报告中所言，“AI 从不是独立的解决方案，它是一种与人协作的智能放大器”。未来的竞争不在于“AI 是否取代人”，而在于“谁能更好地与 AI 协作”。人类的判断力、语境理解与价值感知，是 AI 无法替代的部分。AI 只是把这些能力放大。5. AI对就业的影响麦肯锡调查发现，32% 的企业预计来年会因为 AI 减少员工数量，但 13% 认为 AI 会带来新增岗位。尤其是大公司，它们更倾向于“结构性重组”而非“单纯裁员”——AI 工程师、数据架构师、Prompt 工程师、AI 产品经理正在成为新热点岗位。——读完这份报告，我最大的感受是：AI 的下一步，不是模型能力的突破，而是组织思维的转变。当企业不再问“AI 能做什么”，而是开始问“我们怎样重新设计工作，让 AI 自然发挥作用”，这才是真正的拐点。我们可以预见，未来三年里，“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策” 将成为 AI 落地的关键词。那些能把 AI 变成企业文化和工作方式的公司，才会成为下一代“AI 原生企业”。麦肯锡在报告结尾写道：“AI 已经普遍存在，但真正的价值还在前方。”从 ChatGPT 到企业 Agent，从生成到执行，从工具到伙伴——AI 正在推动我们重新定义“人类与机器如何协作创造价值”。这场变革，才刚刚开始。#ai创造营# #微博兴趣创作计划# #ai前沿速递#

41. Anthropic数据揭示企业AI使用模式：超七成用于自动化替代人工

42. AI智能体也卷起来了？又懂业务又不用搭工作流…

43. 阿里甩出 AI 王炸！ Qwen3-Max-Thinking 高调对标 GPT-5.2-Thinking，是真硬刚还是博眼球？这款阿里旗舰推理模型拿下 19 项国际基准测试高分，自带自适应工具调用，能自主搜信息、做计算，主动解决问题，还成了阿里全生态的技术底座，打通电商、本地生活等全场景实现智能闭环。有人说它缩小了中外 AI 差距，坐稳中文 AI 头把交椅，让阿里 AI 生态形成良性循环，未来可期；也有人质疑，对标全球顶尖模型只是纸面数据，落地商业场景的实际能力仍需检验。阿里这次的 AI 大招，到底是技术突破的里程碑，还是营销造势的噱头？这款模型的真实实力究竟如何，一起来聊聊吧！#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqpEa95

44. 被称为「跨境电商版Sora」的AI营销视频智能体「Hilight」发布了，有哪些亮点信息值得关注？

45. 工作流引擎哪家好？

46. 我常用的5种AI工作流软件，强烈推荐～

47. 在处理业务流程自动化时，手动执行重复任务如数据同步或报告生成往往导致效率低下和错误积累，难以规模化扩展。GitHub上的开源项目Temporal是一个可靠的分布式工作流引擎，专为构建高耐用性自动化流程设计，结合大语言模型（LLM）的智能决策或异常处理功能，能显著提升业务可靠性，适合DevOps团队、数据工程师或系统架构师。GitHub:github.com/temporalio/temporal主要功能：1. 工作流编排：支持代码定义工作流，自动处理重试、超时和状态持久化；2. 分布式执行：通过SDK支持Go、Java、Python等语言，适配微服务架构；3. 大模型AI集成：通过大语言模型动态调整工作流分支或生成恢复逻辑；4. 监控与可视化：内置UI仪表盘，实时跟踪执行状态和失败诊断；5. 自托管部署：通过Docker或Kubernetes运行，数据本地存储，保障隐私；6. 事件驱动：支持异步回调，适合复杂长运行业务如订单处理或数据管道。Temporal通过Docker快速部署，几分钟即可启动集群，文档详尽且社区活跃。它在分布式系统社区广受好评，尤其适合需要高可靠自动化流程的职场场景，AI大模型的集成让工作流更具适应性。实际使用后，你会发现它让业务自动化变得坚韧高效，故障恢复速度显著加快。#AI生活指南##ai创造营##微博兴趣创作计划#

48. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

49. n8n重磅更新：自动生成工作流，实测效果惊人，最强AI工作流生成器 | N8N Workflow Builder

50. Flowise AI是开源可视化AI工作流构建平台，基于LangChain架构，核心降低AI工作流搭建门槛，通过拖拽节点即可串联模型、数据库与API，适配企业内部智能问答、自动化报告生成、多工具协同等场景，无需复杂代码开发。 GitHub:github.com/FlowiseAI/Flowise 主要功能： 1. 可视化流程设计：拖拽式节点界面，直观搭建模型调用、数据处理、工具联动逻辑；2. 多模型兼容：支持OpenAI、Claude、Ollama等主流LLM，可灵活切换本地/云端模型；3. 多智能体协作：支持配置多个AI智能体协同工作，适配人机混合流程场景；4. 系统集成能力：可将搭建的工作流导出为REST API，或直接嵌入现有业务系统；5. 执行监控追溯：内置详细执行日志，支持流程运行状态追踪与问题排查；6. 自托管部署：支持Docker与源码部署，数据本地存储，保障隐私安全。上手零代码门槛，非技术人员也能快速构建AI流程。实际使用中，企业搭建智能客服问答流程仅需小时级，多模型切换无需重构流程，是需要快速落地AI自动化能力的团队优选工具。

51. 又是中国团队！一条链接出片，电商AI视频迎来「DeepSeek时刻」

52. //@黄建同学:这里面有个关键点：如何把Agent融合到现有工作流，成熟企业里面一般都有一套标准的工作流/工作方法，要改变人的习惯很难，但是如果定位在把Agent当做解决问题的一种方法，将Agent融合在现有工作流的一部分，不改变（或者小小改变）大家的工作习惯，采用起来会更容易得多

53. Windmill是开源轻量级自动化平台，核心聚焦内部工具与工作流自动化，支持通过TypeScript/Python编写脚本并快速生成UI、API与定时任务，适配企业内部流程自动化、高频重复工作替代、轻量化工具搭建等场景。 GitHub:github.com/windmill-labs/windmill 主要功能： 1. 多语言脚本支持：原生支持TypeScript、Python等主流语言，脚本编写灵活，适配不同业务需求；2. 可视化与自动化结合：脚本可自动生成简易UI，无需额外开发前端即可快速落地工具；3. 多场景触发：支持手动触发、定时调度、Webhook触发，适配即时执行与自动化循环场景；4. 团队协作：支持脚本共享、版本控制、权限管理，适配多人协同开发与使用；5. 轻量易部署：支持Docker与K8s快速部署，资源占用低，单机即可支撑中小型团队需求；6. 生态集成：可对接数据库、云服务、第三方API，轻松串联现有工具形成完整工作流。无需专业前端开发能力，开发者可快速将脚本转化为可用工具。实际使用中，内部报表生成、数据同步等重复工作效率提升70%+，轻量化架构降低运维成本，是中小团队搭建自动化工具链的高效方案。

54. #鸿蒙电脑也是超能大脑# 除了华为Mate 80系列，今天还有升级了HarmonyOS 6的鸿蒙电脑！这次是将AI深入到工作流，效率嗖嗖嗖的提升！鸿蒙电脑凭借其强大的分布式技术、端侧AI能力和原子化服务，已经超越了一个孤立计算工具的传统定义。它化身为整个鸿蒙智能生态的中枢神经和智慧核心，能够无缝调度所有设备，主动提供智能服务，最终将用户的体验从“操作多个设备”提升到“驾驭一个超级智能体”的全新维度~所以也被誉为超能大脑

55. n8n工作流外接：零代码封装成应用，突破使用限制，自由分享！

56. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

57. github.com/wecode-ai/Wegent更新到1.0.13版本： - 支持与Dify集成，可以在Wegent里直接调用Dify工作流 - 增加独立团队模式，左侧菜单“机器人”和“团队”功能合并 - 增加模型设置界面，支持发送请求时选择模型 - 增加kubectl风格的wegent命令行工具我现在强的可怕.png

58. 使用Streamlit搭建Excel批处理应用，100个表格秒级拼接

59. ComfyUI

60. LingOwl AI

61. N8NAI自动化大师课

62. 小林学长N8N《AI自动化大师课

63. n8n+AI工作流

64. 【10章】n8n+AI工作流

65. n8n+AI工作流

66. [完结10章]n8n+AI工作流

67. [完整版10章]n8n+AI工作流

68. 效率炸裂！用AI一小时批量生成100张电商主图，美工再也不用重复P图了！

69. 实测这款“设计师专用一站式Ai工作流画布工具”

70. 构建 AI 工作流！Sim

71. 【实测】一个整合AI与工作流的效率平台

72. AI绘画不再是玩具

73. 狂热收藏借助 Adobe Firefly 服务，将经典体育瞬间转化为数字收藏卡的效率提升 6 倍。

74. Adobe 已为全球顶级品牌打造出一款工业级人工智能利器

75. 2026多模态API中转哪家强？Midjourney与Sora生成速度成功率对比

76. OoderAI 企业级 AI 解决方案

77. 从“输出漂亮”到“判断正确”

78. 开源！企业级视频制作效率的全流程管理平台

79. AI绘画+电商

80. AI绘画在商业中的落地与未来潜力

81. 主图点击率提高400%！全流程揭秘这款给电商设计师提效的AI工具

82. 2026电商视频AI做图

83. 2026零售电商AI深化

84. AI效率工具 | LiblibAI，SeeDream4.5多图融合直接碾压Midjourney

85. 游戏提质、AI提效与生态投资“三位一体”，解码三七互娱的AI升维实战方法论

86. 3分钟生成游戏素材！游戏设计的AI提效路径实践

87. AI应用-之智能绘图

88. 一键生成「无限 AI 广告」！用 n8n 打造自动化广告工厂

89. 别再做“哑巴广告”了！如何让AI直接生成可投放的广告素材

90. 多场景投放适配！如何让 AI 直接生成可投放的广告素材，信息流 / 短视频通用

91. 全面自动化，一键克隆【爆款广告素材】

92. Google 发布了全新的 AI 设计工具 Pomelli。

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94. 一键生成「无限 AI 广告」！用 n8n 打造自动化广告工厂（完整教学)

95. 以前2小时到现在几分钟

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