#领域知识

1个月前

我们常听到“Workflow是确定的，Agent是灵活的”这样的说法，但实际应用中，这两种工具的表现或许与想象有所不同。先看Workflow。那些真正在使用Workflow的人，他们搭建的流程往往处于动态调整中。比如，某个节点频繁报错，就需要添加异常处理；发现特定时间段发布的内容阅读量低，便会调整定时器。可见，Workflow的“确定性”并非一成不变，而是在实践中不断优化的过程。再看被称为“智能”的Agent。仔细观察会发现，它们的行为模式其实相当固定。以OpenAI的GPT为例，当你十次询问“帮我写个小红书标题”时，它给出的答案往往套路相似：疑问句开头、添加emoji、包含数字。这种“智能”更多体现在标准化输出上，灵活性反而有限。谈及代码，很多人认为只有会写代码的人才能用好这些工具，但事实并非如此。不少零代码基础的博主，借助社区丰富的模板，能熟练搭建n8n workflow。他们的优势在于对业务的深刻理解：知道早上七点该发什么内容，晚上十点的发布策略，以及如何通过数据（如低于某个阅读量即被限流）判断平台规则。这种业务认知，远比技术能力更重要。相反，一些程序员搭建的营销自动化系统，技术层面无可挑剔，节点设计优雅，异常处理完善，却难以实现涨粉目标。因为他们不懂用户心理——不知道小红书用户在睡前刷手机时真正关注什么。这并非技术不足，而是缺乏对行业的洞察。 Workflow的真正门槛，其实不在于代码，而在于两点：一是工具的信息差，比如如何找到自动获取对标账号内容、视频转字幕、分析数据的工具，如何让自动化发布适应平台规则；二是行业know-how，如寻找对标账号、设计爆款逻辑、设置定时任务、优化内容生成prompt等。这好比八九十年代的商业竞争，真正的壁垒不在于产品本身，而在于对资源、渠道、规则的熟悉度。技术越强大，越依赖人的经验。因此，Workflow、Agent、代码并非简单以“需求复杂度”划分应用场景。Workflow适合解决“知道怎么做，只是嫌麻烦”的提效问题；Agent则适合处理“不知道怎么做”的赋能需求。以内容营销为例，发布流程是Workflow问题，判断“什么内容会火”是Agent问题，但最难的“平台潜规则”却需要人的Domain Knowledge（领域知识）。许多人期待一个“发布+爆款预测+规则解读+商业分析”一体化的Agent，却忽略

#Workflow #agent #内容营销 #领域知识 #平台规则

1个月前

感觉我的文章含金量还在提升！ - - “专业语言”就是领域知识，需要靠增加知识广度来解决，纯靠大白话很难描述，ai 也在猜测意图，效率低下。用 ai 不要过度抠细节（容易陷入困境），把握宏观方向就足够了，很多细节问题都会随着模型迭代被解决掉。

#AI #效率提升 #领域知识 #宏观方向 #模型迭代

3个月前

你需要多少领域知识可以相对顺利地 Vibe Coding，你在做什么样的工作/产品？

#领域知识 #Vibe Coding #工作/产品 #顺利 #JSON

Cos(余弦)😶‍🌫️

4个月前

现在这些 AI 我只能相信我有能力验证的内容，用于辅助我的专长方向，其他我验证不了的，真的不能轻信，太容易被忽悠了...最搞笑的是，一些人不懂这种道道，拿着 AI 的输出当作权威。如果是各领域泛滥的知识，AI 还是可以的。开源代码足够多，AI 训练足够深，所以这方面的能力给许多人感觉也不错。

#AI乱象不止：内容注水，隐私堪忧· 203 条信息

#AI信任 #专业辅助 #开源代码 #训练深度 #信息验证 #权威输出 #领域知识

6个月前

一个想法不一定对🌚 在当下如果我想学某一领域是不是直接把领域最优秀的书喂给Gemini 然后和它对话学习就行了？

#学习方式 #人工智能助手 #Gemini #领域知识