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保险经纪人的AI外脑:我用WorkBuddy搭建客户方案生产线的完整实操

前言:一个兼职经纪人的时间困境   我是一名家族办公室合伙人,同时在保险经纪兼职。白天忙家办业务,晚上和周末处理保险客户的需求——方案对比、家庭保单整理、理赔资料清单、客户答疑,每一件都吃时间。  **最痛的三个场景:** 1. 产品对比:客户拿着三家公司的产品来问"哪个好",逐条对比条款要翻几十页计划书; 2.家庭保单体检:客户把一家三口的保单拍照发过来,要整理成一张清晰的家庭保障汇总表; 3. 方案呈现:对比做完了,客户看不懂表格,需要一份"人话版"说明文档。 这篇教程分享我用 WorkBuddy 把这三件事标准化成"生产线"的完整过程,每一步都有真实操作截图和提示词模板,照抄就能用。 **一、准备工作:给AI一个"专业人设"**   步骤 1:建立工作目录 在本地建一个客户工作目录(注意:目录里不放任何真实客户身份信息,用编号代替姓名,如"客户A",这是合规底线): 保险工作台 ── 01-产品对比/ ── 02-家庭保单体检/ ── 03-客户方案/ 步骤 2:设置身份上下文  第一次对话时,先给 WorkBuddy 一段身份设定(可直接复制):  你是我的保险助理。背景:我在保险经纪兼职,客户以中产家庭为主,主要需求是重疾险、医疗险、储蓄险的配置与对比。 要求:1)所有对比用表格呈现,维度含保障责任、免赔额、等待期、免责条款要点、费率;2)结论用"人话"总结,假设读者是40岁非保险从业 者;3)涉及具体产品条款时标注"需以条款原文为准",不要编造数据。 这一步的关键是第3条——AI 有时会"自信地编数字",明确要求它标注不确定项,专业度立刻不一样。 ** 二、场景实操一:三款重疾险产品对比(约30分钟→10分钟)**  步骤 1:上传材料  把三款产品的计划书 PDF(或条款截图)直接拖进对话窗口上传。  步骤 2:发出结构化指令  不要问"哪个好",而是这样下指令: 请对比上传的三款重疾险,输出一张对比表: 维度:重症/中症/轻症赔付比例与次数、豁免条款、等待期、重疾定义差异点(尤其是高发疾病)、30岁男/女年缴保费。 表格后附:1)三句话总结各自适合的人群;2)需要注意的3个细节。 步骤 3:人工核验  AI 输出的对比表中,费率和赔付比例必须逐项与条款原文核对。我的习惯是让它把每个数据标注出处页码:  请给表格中每个数据标注来源(文件名+页码),我需要核验。  **踩坑记录**  第一次用的时候,AI 把一款产品的"轻症赔付比例"看串行了,标页码后才暴露出来。核对出处这一步不能省; 计划书如果是扫描件图片,先确认上传的是高清版本,模糊的截图识别错误率明显上升。 ** 三、场景实操二:家庭保单体检表**  客户发来一家三口的保单照片,传统做法是手动录入 Excel,一套下来一个小时起步。  步骤 1:批量上传保单照片  直接把多张保单照片一起上传,指令:  请把这些保单整理成"家庭保障体检表",一人一行,列包括: 投保险种、保险公司、年缴保费、缴费期、保障期、保额、核心保障责任、次年缴费日。 最后附一张"家庭保费支出占比"小结(总保费/建议收入占比上限10%)。 步骤 2:输出 Excel 交付 把体检表导出为 Excel 文件,格式要能直接发给客户。 WorkBuddy 会直接生成可下载的表格文件,比对话里的表格更方便转发客户。 ** 踩坑记录** 保单照片里的投保人/被保险人有时会识别混淆,需要检查一遍关键列; 涉及分红险、万能险的"收益演示"部分,AI 容易把演示利率当承诺收益,我会在指令里加一句:"演示收益单独列一栏,标注'非保证'"。 **四、场景实操三:客户看得懂的方案说明文档**  对比表做完,最后一公里是"翻译成人话":  基于刚才的对比表,给客户A的太太(35岁,关注孩子教育金和自身重疾保障) 写一份2页的方案说明,结构:1)她家现在的保障缺口在哪;2)建议怎么补(分预算高中低三档);3)下一步动作。 语气:专业但不推销,像朋友里最懂保险的那个。 生成的文档可以直接在结果区预览、导出 Word,稍作润色就能作为客户沟通的底稿。 **五、效率账与经验总结** 三个场景跑通后,我统计了一个月的实际变化:  | 工作项 | 传统耗时 | 用AI后 | 降幅 | | 三产品对比 | 约30分钟 | 10分钟(含核验) | -67% | | 家庭保单体检 | 60分钟 | 15分钟 | -75% | | 方案说明文档 | 40分钟 | 15分钟(含润色) | -62% | **三条核心经验**: 1. AI负责整理,人负责判断。数据核验、专业结论、合规边界永远自己把关,AI 的价值是把机械劳动压缩掉; 2. 指令越结构化,输出越可用。"输出一张表,维度包括……,结论分三点"远好于"帮我看看"; 3. 合规红线前置。客户信息脱敏、演示收益标注、条款原文兜底,这三条写进身份设定,比事后补救省心得多。 **写在最后** 保险经纪的核心竞争力是信任和专业判断,而不是抄录条款的速度。把重复劳动交给 AI,把省下来的时间花在客户身上——这才是工具的正确打开方式。 如果你也是保险从业者,欢迎在评论区交流你的 AI 用法。  原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,基于个人真实使用经验整理,未经许可不得转载。

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这些开脑洞的设计太牛了!

从衣食住行到生活的方方面面,未来必将会有天翻地覆的变化。大数据、云计算、物联网和人工智能这些年的发展,让我们对并不遥远的未来有了更多想象和期待。那些我们现阶段不可企及的所思所想,将在未来成为大部分人的日常。 这么想想,是不是有点小激动呢?你是如何设想未来的呢?未来到底会有怎样的变革呢?看看设计师们是如何设想的? 1.一体化的iDesk办公桌 未来的桌子或许就是iDesk这样的,整个桌面变成了一个触控屏,摆放着日历、待办事项清单、通知、记事本、计算器等常用的应用。你可以把桌面上的任何一个地方锁定成一个触控板,并且支持多点触摸,可以打电话,处理文件,看天气、日历、照片。 2.在自然界“复制-粘贴” 在电脑里使用复制、粘贴极为便捷,有没有想过未来会出现在现实中呢?看看韩国设计师Jayeong Yoon等人的复制粘贴打印机吧。它可以直接扫描报刊杂志或者文档,然后在另外的纸张上打印出来,或者,直接将扫描所得文件“粘贴”到其他的数码设备上。 3.每个人都是服装设计师 设计师Joshua Harris设想了2050年时的服装生产方式:未来的服装都在每个人的家中自己打印出来,家里不会再有衣橱,制衣成本更低,效率更好。 4.增强现实隐形眼镜 未来的隐形眼镜可以实现增强现实功能,相当于一个过滤器,把真实世界从数字环境中分离出来,然后把它们重新交织到一个图像上。 5.从长城到好莱坞只要2小时 在未来环球旅行根本不是梦,数小时即可完成。一种最低时速4000公里、能耗不到民航客机1/10、噪音和废气污染及事故率接近于零的新型交通工具——真空管道磁悬浮列车正在研发中。作为新一代磁悬浮列车,真空管道磁悬浮列车将把北京与华盛顿纳入两小时交通圈。 6.贴上就能用的电池 未来的电池或许可以像创可贴一样贴在电脑上,吸收热能,再转化为电能储存,还有实时电量显示。充满后贴到手机上,通过无线充电技术为手机充电。 7.超迷你洗衣机 未来的洗衣机可以便捷到这样:机身悬挂在墙上,就像是洗衣机的滚筒加上一个平台。完成洗涤后,可以在右侧的平台上进行熨烫,同时支持衣物的烘干和消毒。 8.从手腕起飞的自拍杆 什么自拍杆、自拍鞋比起这款可以极具未来感的自拍神器——Nixie弱爆了!它是一款可穿戴四旋翼无人机,折叠后变成腕带可佩戴在手腕上,腕带展开后变成一架四旋翼无人机,可以飞行、拍摄照片或视频。 9.用空气做雨伞 未来撑伞只撑一根杆子也是极有可能的,譬如Air Umbrella空气伞,空气从底部吸入,加速后从顶部呈环状喷出,在使用者的头顶形成一层气幕。尽管没有任何实际雨伞布,Air Umbrella仍然能有效隔绝雨滴,而且不会产生任何雨滴声。 10.运动手指就能拍照 未来只要动动手指就可以拍照。韩国设计师Yeon Su Kim设计的这款概念相机Air Clicker,去除了所有传统相机所需冗繁的相机元件,在蓝牙连接智能手机的条件下,用户只需动动手指就能随意拍照了。 11.机器人系统 未来旅行必备的自动机器人系统,可以带有你的行李、设备和饮用水,甚至在你需要休息一下的时候就会搭建出帐篷。 12.无所不能的3D打印 未来的万物都可以借由3D打印技术产生,3D打印汽车、3D打印人体器官、3D打印建筑、3D打印食物等等。譬如Chefjet,首款经过职业认证的3D食物打印机,放到厨房里就可以立刻使用,可以打印三种口味的巧克力或糖:薄荷、苹果和樱桃。 13.没有实体界面的手机 未来的手机界面可以不以实物存在,而是将界面投影并展现在手上,让皮肤成为手机的第二触摸屏,便可以直接使用智能手环阅读邮件、接听电话、玩游戏、查看天气等等功能。 14.可以随处种花的智能盆栽 未来没有小院,也可以在家自己种出一片菜园子,只要有这款 niwa 智能盆栽设备即可。它拥有的能力已经超过了盆栽的限定,用“室内植物园”来形容更为贴切,可以种植蔬菜、水果、花儿等。 15.可以叠加的“便签”优盘 未来记录读取数据只需dataSTICKIES超薄便签闪存,它不仅薄如便签,还拥有可重复粘贴、不留痕迹的可粘性。使用时将它粘贴在计算机、电视机、音乐系统上,设备就能自动读取存储在其中资料,甚至可以多个堆叠在一起增加容量。 原文发布时间为:2018-07-09本文来自云栖社区合作伙伴“数据与算法之美”,了解相关信息可以关注“数据与算法之美”

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“双脑”升级:有道龙虾率先集成 DeepSeek-V4 和 Kimi K2.6,长上下文+长程编码能力跃升

网易有道日前透露,旗下全场景个人助理 Agent “网易有道龙虾”(LobsterAI)已率先完成对 DeepSeek-V4 与 Kimi K2.6 两大最新旗舰模型的支持和接入。 作为国内大厂首个代码 100% 全开源的 AI Agent 产品,有道龙虾此次同时接入 DeepSeek-V4 与 Kimi K2.6,意味着其底层“智力引擎”迎来一次系统性升级。 两大模型分别在百万级长上下文、Agent 推理、世界知识、代码生成、长程编码和复杂任务执行等方面具备突出能力,将进一步增强有道龙虾在办公自动化、文档处理、数据分析、代码开发、长程任务执行和多智能体协同等场景中的表现,为用户带来更强大、更高效、更稳定的全场景智能服务体验。 ▲ 有道龙虾 LobsterAI 接入 DeepSeek-V4 与 Kimi K2.6 模型 图片来源:LobsterAI 页面截图 其中,DeepSeek-V4 是 DeepSeek 最新推出的全新系列模型,预览版已正式上线并同步开源。该模型拥有 1M 百万级超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现显著提升。DeepSeek-V4 按能力和使用场景分为 V4-Pro 与 V4-Flash 两个版本,其中 V4-Pro 面向更复杂的推理、知识和 Agent 任务,V4-Flash 则在保持较强推理能力的同时,提供更快捷、更经济的 API 服务。 接入 DeepSeek-V4 后,有道龙虾在处理长文档、多文件、多步骤任务以及复杂办公场景时,将获得更强的上下文保持能力和任务理解能力。 与此同时,Kimi K2.6 则进一步强化了有道龙虾在长程编码和持续执行方面的能力。作为月之暗面最新旗舰代码模型,Kimi K2.6 在长程编码能力上实现了明显提升。该模型也已原生适配有道龙虾广泛使用的 OpenClaw 等主动式 Agent 框架,可支撑更持久、更稳定的自动化执行。 有道龙虾自今年 2 月正式推出以来,始终走在 AI Agent 普及应用的前沿。作为全场景个人助理,有道龙虾目前已接入微信、企业微信、QQ、钉钉、飞书等主流即时通讯工具,实现主流 IM 全覆盖。用户可以通过手机端随时随地远程指挥 AI 完成任务,让 Agent 从桌面端工具进一步延展到真实的移动办公和即时通讯场景中。 在能力生态方面,有道龙虾已上线技能商店,内置文档处理、数据分析、海报绘制等近百种核心技能,并支持基于 OpenClaw 打造的超 5000 项技能实时加载。 在安全性方面,有道龙虾坚持代码 100% 全开源,并采用 MIT 开源协议。用户数据可在本地存储和处理,有助于降低敏感数据被无差别上传至云端的风险。此前,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 也曾在海外社交平台公开发声称赞有道龙虾。 此次率先完成 DeepSeek-V4 与 Kimi K2.6 的支持和接入,标志着有道龙虾在模型能力、Agent 执行能力和全场景任务处理能力上再次升级。 有道龙虾相关负责人表示:“我们一直在致力于降低 AI 的使用门槛,让每个人真正拥有一个能干活、会干活、能持续协作的数字助手。此次有道龙虾率先完成对 DeepSeek-V4 与 Kimi K2.6 的支持和接入,是我们持续优化用户体验、增强 Agent 能力的重要一步, 将推动有道龙虾从‘能用’走向‘好用’,从‘能干活’走向‘干得更好’。”

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中国最大统计学与大数据盛会召开在即,顶级专家学者开启人工智能“超脑”风暴

5月27日-29日,由中国人民大学、北京大学,伦敦政治经济学院、百分点集团与统计之都联合举办的“大统计与数据科学联合会议”将在北京召开,这是迄今为止中国最大的统计学与大数据盛会,是行业实践深度分享与大数据技术爱好者交流的平台,众多国际重量级嘉宾及专业领域顶级学者将参与主题演讲。 作为中国大数据产业的践行者与领军者,百分点集团将与北京大学商务智能研究中心携手,举办“2016百分点数据与价值国际论坛”,届时将有来自埃森哲、加州大学、北京大学等国内外知名企业和高校的专家们,在论坛上分享人工智能等一系列前沿技术。 人工智能经过了几十年的历练,在发展过程中历经起伏,而今年的AlphaGo人机大战又将人工智能推向了一个新的高潮,人工智能也已经从实验室逐步走向了商业化。有分析认为,2016年会是AI行业的爆发年,人工智能已成为中国推动产业升级、商业模式变革和创新发展的关键动力,我国“十三五”规划纲要草案也首次出现了“人工智能”一词,培育人工智能被列入战略性新兴产业发展行动。 在互联网和移动互联网的新生态环境下,云计算、大数据、深度学习和人脑芯片等因素正在推动着人工智能的大发展。未来大数据将成为智能机器的基础,通过深度学习从海量数据中获取的内容,将赋予人工智能更多有价值的发现与洞察,而人工智能也将成为进一步挖掘大数据宝藏的钥匙,助力大数据释放具备人类智慧的优越价值。 百分点认为,如今人工智能产业格局的生态圈正在逐渐清晰化,整个产业结构分为基础、技术和应用三层,基础层指的是芯片开发、存储设备开发和计算平台等,譬如地平线机器人和百度大脑就处于这一层;技术层指的是基于深度学习的语音识别、人脸识别等智能算法,譬如科大讯飞、商汤科技;应用层指基于技术层为用户提供智能化的服务和产品,譬如小i机器人、出门问问。 目前大企业偏基础层切入,创业企业偏应用层切入,未来五年是人工智能进入各个垂直领域的红利期,“人工智能+”将引领产业变革,譬如人工智能+安防、人工智能+金融、人工智能+工业等,在这些领域会诞生新的业态和商业模式。在未来五年里,这种专用垂直领域的智能应用是创业比较好的机会,从长远来看,高性能的人脑芯片等认知技术还需要不断发展,进行突破,这方面的技术壁垒会更高,挑战也更大,是人工智能长期发展的重点。 在5月28日的“百分点数据与价值论坛”上,北京大学数学学院信息科学系教授林作铨、加州大学欧文保罗麦琪商学院信息系统学教授Sanjeev Dewan、大规模机器学习专家王益、中科院模式识别国家重点实验室副研究员刘康、埃森哲战略咨询董事总经理Tomas Kandl、EIU亚洲咨询总监Alexander van Kemenade等学者和专家,将与百分点的技术、研发专家一起分享知识表示、深度学习、自然语言处理等人工智能的相关技术与应用,同时还将有统计学、数学、分布式计算技术等多个领域的专家学者分享各自的前沿技术与研究成果,并与来自汽车、医疗、通信、保险等各行业的嘉宾共同探讨大数据的应用创新及最新趋势。 “2016百分点数据与价值国际论坛”会议日程 百分点成立于2009年,是国内最早的大数据技术和应用服务商,也是国内唯一一家产品线全面涵盖大数据技术层、管理层和应用层的大数据企业,已为近2,000家互联网及实体企业提供大数据技术平台搭建和大数据驱动的SaaS应用,客户涵盖制造、金融、电商、电信等行业的龙头企业,沉淀了领先的企业级大数据技术和深厚的应用实践经验。未来百分点将持续致力于借助自身优势,开发非结构化数据所蕴藏的巨大价值,深耕行业,最大化发挥大数据商业价值,为大数据相关产业及科学提供源源不断的动力。 本文出处:畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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