千问（Qwen）深度使用指南：从入门到精通

豆包和DeepSeek谁更好用？
这个问题被问过无数次，我的答案一直没变：答案是分场景的。就我个人而言，电脑上打开频率最高的是DeepSeek。写代码、调试bug、读长文档、做多步骤推理任务，在这些需要深度思考的场景下，DeepSeek的表现确实更稳定。它不是那种花里胡哨的助手，更像一个话不多但逻辑扎实的技术搭档。

AI时代创业风向已定，36大赛道看透未来十年财富走向
这不仅是一份创业机会清单，更是一份关于人类如何在技术过载时代寻找平衡的预言。核心机会在于：用 AI 解决具体的业务结果（如 AI 员工），或者用“反技术”的方式解决人类的情绪需求。当下的世界正处于一个奇妙的转折点：一方面是AI对生产力的彻底重构，另一方面是人类对真实连接、线下体验和情感归属的报复性回归。

真正高效的AI用法只有三步，非常简洁！
很多人用不好AI，问题不出在提问技巧，出在给AI喂的东西太粗糙。你自己都不知道什么是好的，AI更不知道。真正高效的用法只有三步，递进下来非常简洁。第一步，找到你所在领域里真正优质的信息。别指望AI替你大海捞针，那些被验证过的案例、行业报告、高手复盘，得你先筛选出来。这一步最考验人的判断力，也最省不掉。

如何从AI基础到专家级别的指南
大多数人仍然像2022年那样进行提示。以下是如何从基础到专家级别的指南：级别1：表面提示。-零样本提示：直接提问，不提供示例，只能寄希望于最好的结果。单样本提示：提供一个示例，以获得略好的结果。 多样本提示：分享多个示例来引导答案。 简单任务：总结、重写、头脑风暴、像解释给5岁孩子那样解释。大多数人止步于此。

同样用 AI，别人产出碾压你？差距全在提示词工程
2026年，AI领域有一个令人不安的真相：模型不再是瓶颈，提示词才是。两个人在同一个任务中使用相同的模型，产出质量却天差地别。平庸者得到的是需要推倒重写的废话，而专家得到的是直接进入生产环境的成果。提示词工程不是某种玄学，它是AI经济时代最有价值的技能，因为它决定了你与AI交互的质量天花板。