为什么 Figma 把 AI 重做了一遍：看大厂的模型策略转向
Figma 把 AI 做了一遍"重做"——从早期那个什么都想做、什么都浅的聊天助手，收敛成嵌在设计流程里的几个具体动作。这不是产品经理的审美偏好，而是整个行业在付出学费之后学到的同一课。
归档：2026 年 9 月（共 74 篇）← 返回首页
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糖糖的测评笔记 
实用小程序测评 10 款国产 AI 工具实测：哪几个真能放进工作流
我们把 10 款主流国产 AI 工具放在三套真实任务里跑了一遍：一份 200 页的招股书提炼、一个前端页面的从零实现、一组客服话术的批量改写。结果和"哪个模型跑分高"的直觉不太一样——能真正放进日常工作流的只有 4 款。
老张的测评笔记 
OpenClaw 的技能到底是什么：从”会聊天”到”会干活”的那层
一、先说个场景 你打开 Telegram，给 OpenClaw 发了一句"帮我看一下今天有没有需要跟进的邮件"。几秒后，它把未读邮件的主题、发件人和简要摘要列了出来，并建议你下午三点前回复那封来自合作方的合同邮件。随后你又补了一句"顺便把回
老周的工具笔记 Notion AI 上线一年：是协作神器还是订阅税
Notion AI 上线满一年。这一年的迭代速度、定价变化、以及团队里真实的留存数据，我们做了一次完整复盘。结论是：它对团队仍有价值，但个人用户单独买这个附加包，大概率是笔亏本生意。
ChatGPT vs Claude vs Gemini：横向评测谁才是全能王
我们用同一个真实项目分别跑了 ChatGPT、Claude、Gemini 三家头部 AI 助手，从代码质量、上下文稳定性、长文档理解、中文表达、生态工具五个维度…
WorkBuddy 使用技巧 Day16：连接器（Connectors）：让 AI 直接读你的系统
连上之后，AI 能自己翻邮箱、查文档、拉看板，不用你搬运数据。
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表格公式识别错位：豆包识图读文件的靠谱边界
拍一张表格发给豆包，让它"把数据整理成 Excel"。它回了一份整整齐齐的表格——但你要是拿去跟原件对一遍，往往会发现：某几行错位、某几个数字对不上、合并单元格全乱了。
小马实测分享 
算得飞快但结果是错的：豆包数学与数据计算避坑
大模型有个广为人知的毛病：能推导微积分，却算不对 17 × 24。豆包在这方面的表现其实已经比早期模型好很多——它会在需要时调用计算工具。但"会算"和"算得对"之间，仍然隔着好几个坑。