「技能体系」共找到 922 篇相关文章
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》，介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型，解决传统风控模型难题，还展示构建技术、工程实践及落地案例，为金融风控提供新思路。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
MiniMax开源技能包：让AI写代码从大学生变资深工程师
MiniMax 官方开源 skills 仓库，能提升 AI 写代码质量，从‘大学生水平’升为‘5年+资深工程师’。其覆盖多种开发场景，支持四种主流 AI 编程工具，配置后重启可用，具体效果因场景而异。
a16z：担心被AI淘汰，产品经理需要具备这5种技能
a16z发布文章讨论AI时代产品经理核心价值。指出产品经理要调研模型，挖掘其能力与局限；软件将成消费支出流向，可推高价产品；情感价值是竞争力；下一代AI产品是围绕模型的创新品；产品经理应日常用AI。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速，现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标，梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架，还分析了检测方法演进、评测指标和数据集，为AI视频检测提供落地地图。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快，现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标，梳理四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性等，强调多层证据耦合与可解释性，还分析评测指标与数据集。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
YC总裁转发、登顶Hacker News：SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相
近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills，经严格筛选评估，揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现，为AI研发指明路径。
龙虾再进化！强化飞书表格技能，25.2万星登顶超越React/Linux
OpenClaw 2026.3.1正式发布，合并九十多个PR。其Star飙升至25.2万颗，超Meta的React登顶GitHub。更新核心卖点有二：模型武装升级，安卓节点玩法扩容；对国内使用更友好，可在飞书文档操作，Web UI支持双语。