针对大模型应用中的精准响应、团队协作与知识复用需求，该平台推出提示词开发工具、巨人对话系统和提示词广场三大核心模块，实现AI协同办公与提示词变现闭环生态。提示词开发工具提升开发效率，支持多模型适配与开放协作；巨人对话系统打破协作壁垒，支持多模型对话与一键生成协作链接；提示词广场汇聚行业智慧，构建场景化知识资产与双向赋能生态。

AI技术的爆发式增长促使企业重新审视数据治理的价值。瓴羊Dataphin专家周鑫提出以数据标准为核心，贯穿数据全生命周期，通过AI+数据治理实现主动治理，降本增效。智能小D平台通过大模型为用户提供数据资产表，简化数据上架流程，提升治理效率。未来，Dataphin将迈向智能化，自动调整治理目标与策略，实现数据治理的自动化与智能化，助力企业将数据转变为业务增长的驱动力。

人工智能正在深刻影响知识工作，尤其是数据分析领域。生成式AI通过提升效率和创造力，有望创造数万亿美元的经济价值。数据分析市场快速增长，但面临标准缺失和工具不足的挑战。AI在数据建模、治理和精确分析中的应用，有望解决这些痛点。Data Agent通过自动化处理、智能发现和优化任务，帮助数据团队和业务用户更高效地利用数据，推动数据驱动决策。

Java性能优化

本文介绍了如何利用Claude 3.7 Sonnet和MCP工具，仅用10个提示词快速构建一个功能完善的全栈理发店网站。通过Remix框架和Supabase数据库，实现了前端展示、用户预约和管理后台功能。Claude不仅生成代码，还帮助调试和解决问题，极大提升了开发效率。尽管存在稳定性问题，但Claude MCP在快速原型验证和降低开发门槛方面表现出色。

2025年将是AI技术大规模落地的元年，特别是Agent技术的突破将推动AI从理论走向实践。AI+创业生态在降本增效、技术优势和长期价值方面展现出巨大潜力。最值得投入的方向包括AI+自媒体、AI工具站和AI游戏站。选择适合自己的方向需评估自身优势、市场调研和快速验证。实操建议从小切入、持续学习并注意避坑。AI副业对程序员而言技术门槛低、市场需求大、变现模式清晰，是持续学习和发展的理想选择。

AI Agent作为2024年的热门话题，结合大模型技术，具备自主决策、目标驱动、环境感知等关键特征，能够完成复杂任务。其核心包括LLM动态推理规划、工具模块和记忆模块，通过感知、推理、决策、执行和反馈等流程实现智能化服务。尽管面临推理能力、工具使用效率、长期规划等挑战，相关研究如MPO、MLGym、ATLAS和SELFGOAL等不断推动其发展。

在数据爆炸式增长、合规高压常态化和业务敏捷性需求的背景下，传统数据治理模式已无法应对现代企业的挑战。DeepSeek驱动的AI数据治理通过数据智能发现、治理规则库的自我进化、质量监控规则模式变化和持续运营服务化能力提升，重新定义了数据治理规则。DeepSeek+数据治理模式融合了人工智能技术，从数据源接入、数据存储、数据清洗、数据分类到数据利用，全面提升数据治理效率和价值。

AI Agent 是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的人工智能系统，其功能超越传统的 AI 聊天机器人，具备多步骤任务执行能力和主动决策的特性。AI Agent 展现出强大的推理和规划能力，能够通过多模态感知和工具使用来执行复杂任务。AI Agent 的技术框架包括规划、记忆、工具和行动，使其能够与环境和用户进行深度交互。从自动驾驶到智能助理，AI Agent 正在改变我们的工作和生活方式。

MCP协议为AI应用与数据源提供了统一的开放标准，通过单一协议取代碎片化集成，增强AI应用能力。本文介绍了如何实现一个简单的MCP Server，提供通过订单号查询物流信息的Tool功能，并展示了如何在Cline中配置和测试该Server。通过MCP Inspector和Cline的集成，验证了MCP Server的功能和连接性。

文心大模型4.5为原生多模态基础大模型，具备优秀的多模态理解和语言能力，关键技术包括FlashMask动态注意力掩码和多模态异构专家扩展技术等。文心大模型X1是能力更全面的深度思考模型，支持多模态和自主运用工具，其能力提升得益于递进式强化学习训练方法和基于思维链的端到端训练等。两款大模型在图片解释、生成、推理等任务中表现出色，并已接入百度搜索、文小言APP等产品。

巨人对话是一款集成多平台大模型的智能对话工具，旨在解决用户在不同平台间切换和调试提示词的痛点。它通过多平台大模型集成、提示词广场和一键分享等创新功能，提供一站式智能对话解决方案，显著提升用户效率。多平台集成让用户无需切换工具，提示词广场提供丰富的预制模板并支持用户共创，一键分享则简化了对话内容的传递与共享。

巨人对话小工具集成了多个主流大模型平台，如DeepSeek、豆包、文心一言等，提供一站式智能对话体验。其提示词广场功能提供丰富的预制模板，支持用户分享和共创，提升创作效率。一键分享功能简化了对话内容的传递，降低沟通成本。系统提示词设置允许用户创建轻量级智能体，自动生成内容或执行任务，提升工作效率和创造力。

Trae 新功能 Remote-SSH 和自定义模型配置，解决了本地电脑性能不足、环境配置繁琐和多人协作困难等问题。Remote-SSH 让用户能远程操作高性能服务器，自定义模型配置则允许用户选择适合的 AI 助手。这些功能提升了开发效率，降低了技术门槛，适用于数据科学、多设备开发和教学演示等场景。

Apache Ambari 的监控系统 AMS 在大数据集群管理中逐渐暴露出诸多问题，包括单机 HBase 的存储瓶颈、运维管理复杂、性能下降、自定义监控困难、数据查询受限、用户体验不佳以及生态隔离等。随着技术债务的积累和现代监控技术的成熟，EDP 决定彻底重构 AMS，以应对不断增长的监控需求和运维挑战。

集AI改写、扩写、续写功能于一体，帮助用户解决灵感枯竭、表达重复和内容单薄等问题。AI改写功能可优化语言风格、适应不同场景需求；AI扩写能丰富内容，补充细节和论据；AI续写则智能预测发展方向，生成连贯后续段落。用巨人肩膀的编辑器，创作将更加轻松高效，为创作者提供强大支持。

MCP（Model Context Protocol）是一种开放标准协议，旨在规范语言模型与应用程序间的交互，提升AI系统的可靠性和效率。它通过标准化AI与工具之间的连接，使开发者能够更高效地构建应用，同时增强AI Agent的自主执行能力。MCP支持本地和远程资源的无缝集成，推动AI助手的实用性和智能化。

本文主要讲了AI大模型应用的开发是怎么一回事、它的具体流程以及在不同应用场景中大模型是怎么发挥价值的。举了很多例子，也比较粗显地介绍知识问答场景和Copilot场景的原理和挑战。最后花了比较多的篇幅讲MCP，这是我们把大模型运用到实际工作中发挥价值的关键，且人人都可参与。

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic公司推出的开放标准协议，旨在让大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源无缝通信，使其从“智能回答者”变成“智能执行者”。MCP通过标准化的通信协议和双向交互，支持AI安全、可控地访问文件、应用和网络服务，执行具体任务。其核心架构包括MCP主机、服务器和客户端，提供统一接口和即插即用特性，显著提升AI的实用性和灵活性。

生成式人工智能应用工程师（高级）认证由工信部教考中心与百度联合推出，是我国首个聚焦AIGC技术落地的权威认证体系。该认证以百度飞桨文心大模型为技术底座，重点考察提示词工程、模型微调、应用部署等产业级实践能力。考试形式为线上，包含50道选择题和6道实操题，考试时间2小时，整体难度较大。