<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>EU AI Act | AI Forward</title><link>https://aifwd.net/zh/tags/eu-ai-act/</link><description>Practical guides, tutorials, and insights on leveraging AI for business, HR, and productivity. Stay ahead with the latest AI trends and automation strategies.</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><image><url>https://aifwd.net/images/og-image.png</url><title>AI Forward</title><link>https://aifwd.net/zh/</link></image><atom:link href="https://aifwd.net/zh/tags/eu-ai-act/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>2026年AI小企业会计工具盘点：哪些工具真正比手工记账省时间？</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-accounting-2026/</link><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-accounting-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;题图:&lt;/strong&gt; 使用计算器和笔记本电脑进行会计工作的人。摄影：&lt;a href="https://www.pexels.com/photo/person-holding-black-calculator-while-using-laptop-8296981/"&gt;Karolina Grabowska&lt;/a&gt;（Pexels，免费使用）&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;如果你经营一家小企业，仍然手工记账——甚至用QuickBooks手动输入——你每月大约花5到15小时做那些AI可以在2分钟内完成的工作。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI会计</category><category>小企业会计</category><category>AI簿记</category><category>QuickBooks AI</category><category>Xero JAX</category><category>FreshBooks AI</category><category>自动记账</category><category>小企业财务</category></item><item><title>AI视频生成进入黄金时代：2026年真正好用的工具有哪些</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-video-generation-2026/</link><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-video-generation-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;特色图片:&lt;/strong&gt; 科技感工作空间中显示视频编辑程序的电脑显示器。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/a-computer-monitor-displaying-a-video-editing-program-24497392/"&gt;abdo alshreef&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2025年，AI视频生成还只是&amp;quot;好奇心&amp;quot;。到2026年，它已成为一个8.47亿美元的市场——并且正以软件行业史上最快的速度增长。&lt;/p&gt;</description><category>AI Tools &amp; Platforms</category><category>AI视频</category><category>AI视频生成</category><category>Sora</category><category>Veo</category><category>Runway</category><category>Kling</category><category>Pika</category><category>文生视频</category><category>AI内容创作</category><category>视频制作</category><category>AI工具2026</category></item><item><title>2026年谁真正从AI中受益？答案取决于你赚多少钱</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-class-divide-2026/</link><pubDate>Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-class-divide-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 代表不同社会经济阶层的三个剪影以不同方式与AI互动。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/people-sitting-beside-table-3183197/"&gt;fauxels&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年，问题不再是AI是否有效。它确实有效。问题是谁获得了回报。&lt;/p&gt;</description><category>AI &amp; Society</category><category>AI鸿沟</category><category>AI不平等</category><category>AI获取</category><category>AI收入差距</category><category>未来工作</category><category>AI工作</category><category>AI经济</category></item><item><title>2026年AI监管地图：按地区、行业和风险等级的全球合规指南</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-regulation-2026/</link><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-regulation-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 放置在数字电路板上的法官木槌，象征AI法律与监管。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/a-robot-pointing-on-a-white-background-8386434/"&gt;Tara Winstead&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年8月2日——距离本文发布仅26天后——EU AI Act的高风险义务将正式可执行，启动全球最全面的AI监管框架，罚款最高可达€3,500万或全球年营业额的7%。与此同时，美国7个州已实施活跃的AI特定法律，中国通过协调行动强制执行其强制性标签制度，已处罚超过13,000个账户，韩国的AI基本法已生效六个月，日本的AI促进法提供了软法替代方案。&lt;/p&gt;</description><category>AI Policy</category><category>AI监管</category><category>AI合规</category><category>EU AI Act</category><category>AI法律</category><category>AI治理</category><category>AI政策</category></item><item><title>2026年AI智能体现状：按行业、用例和ROI的综合报告</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-agents-report-2026/</link><pubDate>Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-agents-report-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 数字网络中相互连接的AI智能体节点抽象可视化。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/a-robot-pointing-on-a-white-background-8386434/"&gt;Tara Winstead&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;如果说2023是基础模型之年，2024是聊天机器人之年，那么2026就是AI智能体从实验性技术跨越到企业基础设施的一年。与等待人类提示的传统AI工具不同，智能体能够推理问题、做出决策并自主执行多步骤工作流。Gartner现在预测AI智能体软件支出将在2026年达到2065亿美元——较2025年的864亿美元增长139%——并预计2027年将达到3763亿美元。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI智能体</category><category>代理式AI</category><category>企业AI</category><category>AI采用</category><category>AI ROI</category><category>自主智能体</category><category>AI自动化</category></item><item><title>2026年AI一人创业实战指南：选方向、快验证、独立规模化</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-solo-entrepreneur-guide-2026/</link><pubDate>Sat, 04 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-solo-entrepreneur-guide-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 一个人在多个AI屏幕前独自工作的场景。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/photo-of-person-using-laptop-3183197/"&gt;fauxels&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;AI从根本上改变了一个人创业的算账方式。2020年，一个技术背景的个人创业者需要1万到3万美元的资金、3到6个月的开发时间，以及一个能覆盖设计、营销和运营的共同创始人。2026年，同样的创业者可以用500到2000美元、1到4周的时间推出一款可用产品。AI代理负责设计、文案、客户支持和营销——这些功能以前需要一个3到5人的团队。&lt;/p&gt;</description><category>AI创业</category><category>AI一人创业</category><category>单人公司</category><category>AI创业</category><category>独立开发</category><category>微SaaS</category><category>个人创业者</category></item><item><title>美国政府 vs Anthropic：决定AI控制权归属的战役</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/us-government-vs-anthropic-ai-control-2026/</link><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/us-government-vs-anthropic-ai-control-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; Anthropic标志、键盘和机械手的照片。Photo by &lt;a href="https://www.reuters.com"&gt;Dado Ruvic/Illustration&lt;/a&gt; via Reuters（编辑用途）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年6月12日，美国商务部命令Anthropic立即阻止外国人访问其两个最先进的AI模型——Mythos 5和Fable 5。Anthropic的回应是：对全球所有用户禁用这两个模型。因为不存在实时验证国籍的技术手段。数亿用户失去了访问权限。在美国大学的外国研究人员、持有H-1B签证的科技工作者、围绕这些模型构建工作流程的国际合作者——全在一夜之间被切断。&lt;/p&gt;</description><category>AI地缘政治</category><category>Anthropic</category><category>NSPM-11</category><category>美国AI政策</category><category>AI军事</category><category>AI监管</category><category>五角大楼AI</category></item><item><title>开源AI vs 闭源AI 2026：市场结构的转折点</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/open-source-vs-proprietary-ai-market-shift-2026/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/open-source-vs-proprietary-ai-market-shift-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 神经网络输入输出与AI系统数据感知的抽象可视化。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/an-artist-s-illustration-of-artificial-intelligence-ai-this-image-visualises-the-input-and-output-of-neural-networks-and-how-ai-systems-perceive-data-it-was-created-by-rose-pilkington-17485706/"&gt;Rose Pilkington&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2025年6月，OpenAI、Google和Anthropic控制着主要平台上72%的AI推理token。到2026年6月，这一数字降至33%。十二个月内，近40个百分点的市场份额从行业最有价值的闭源提供商转移到开源权重模型和中国模型——成本仅为前者的几分之一。&lt;/p&gt;</description><category>AI Industry Analysis</category><category>开源AI</category><category>闭源AI</category><category>DeepSeek</category><category>OpenAI</category><category>AI市场份额</category><category>AI经济学</category></item><item><title>斯坦福AI指数2026：定义AI现状的12大趋势</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/state-of-ai-2026-stanford-index/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/state-of-ai-2026-stanford-index/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; Pexels&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;斯坦福大学以人为中心的AI研究所于2026年4月发布了2026年版AI指数报告。这份超过400页的报告追踪了数十个国家在技术性能、投资、采用、监管和社会影响方面的AI发展轨迹，是当前最全面的AI发展公开记录。&lt;/p&gt;</description><category>AI行业分析</category><category>斯坦福AI指数</category><category>AI现状2026</category><category>AI投资</category><category>AI采用</category><category>中美AI差距</category><category>AI就业</category></item><item><title>AI泡沫2026：崩盘临近？数据驱动的深度分析</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-bubble-economic-crisis-2026/</link><pubDate>Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-bubble-economic-crisis-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 神经网络与AI数据处理的抽象可视化。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/an-artist-s-illustration-of-artificial-intelligence-ai-this-image-was-inspired-by-neural-networks-used-in-deep-learning-it-was-created-by-novoto-studio-as-part-of-the-visualising-ai-pr-17483874/"&gt;Novoto Studio&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;华尔街正在押注一场历史性的人工智能豪赌。仅&amp;quot;美股七巨头&amp;quot;就占标普500指数市值的三分之一以上。美国公司股票总价值达80万亿美元——超过年度GDP的2.5倍。高盛预计2031年前AI基础设施支出累计达7.6万亿美元。经济与政策研究中心（CEPR）现在每周发布&amp;quot;AI泡沫监测报告&amp;quot;，称其&amp;quot;相对于经济规模而言，甚至比2000年科技泡沫顶峰时还要大&amp;quot;。&lt;/p&gt;</description><category>AI Industry Analysis</category><category>AI泡沫</category><category>AI崩盘</category><category>2026股市</category><category>美股七巨头</category><category>AI投资风险</category></item><item><title>2026年中美AI竞赛：数据驱动的全方位对比</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/us-china-ai-race-2026/</link><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/us-china-ai-race-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 用蓝色和白色抽象展示的AI神经网络可视化。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/an-artist-s-illustration-of-artificial-intelligence-ai-this-image-was-inspired-by-neural-networks-used-in-deep-learning-it-was-created-by-novoto-studio-as-part-of-the-visualising-ai-pr-17483874/"&gt;Google DeepMind&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;美国和中国在人工智能领域的竞争常被描述为一场只有一个赢家的竞赛。然而，基于2026年中的最新数据，现实要复杂得多：这两个超级大国在AI的完全不同的维度上各自领先，没有任何一方能够在所有方面压倒对方。&lt;/p&gt;</description><category>行业分析</category><category>中美AI竞赛</category><category>AI竞争</category><category>AI投资</category><category>AI应用</category><category>AI政策</category></item><item><title>AI霸权：中心化是科技界的原罪——如何在为时已晚之前去中心化</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/tech-ai-hegemony-and-decentralization/</link><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/tech-ai-hegemony-and-decentralization/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;封面图片：&lt;/strong&gt; 网络服务器和线缆。照片来自 &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/373076/"&gt;Piotr Cichosz&lt;/a&gt;（Pexels，免费使用）。&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;互联网本该是伟大的平等器——一个去中心化、无需许可的网络，任何人都可以自由发布、连接和创造。在1990年代到21世纪初的短暂时刻，它确实如此。随后平台崛起，算法接管一切，开放网络退缩到数字生活的一个日益狭小的角落。&lt;/p&gt;</description><category>观点/政策</category><category>AI基础设施</category><category>AI中心化</category><category>科技霸权</category><category>去中心化AI</category><category>开源AI</category><category>AI基础设施</category><category>NVIDIA垄断</category><category>大型科技公司</category><category>AI治理</category><category>互联网去中心化</category><category>数字主权</category></item><item><title>AI时代，我们还需要雇佣专家吗？</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/do-you-still-need-experts-in-ai-era/</link><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/do-you-still-need-experts-in-ai-era/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;题图：&lt;/strong&gt; 商务团队正在讨论。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/3183150/"&gt;fauxels&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）。&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;一家中型SaaS公司的后端工程师最近在三天内完成了一个完整的前端功能——React组件、CSS动画、响应式布局和无障碍标签。六个月前，这个任务会在待办清单里躺两个迭代，等待前端专家来处理。区别在哪里？AI代码生成工具处理了工程师在概念上理解但从未实践过的语法和模式。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI招聘</category><category>专家vs通才</category><category>AI劳动力</category><category>未来工作</category><category>人才策略</category><category>AI商业应用</category></item><item><title>2026年AI应用现状报告：按企业规模、行业和部门的全面分析</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/ai-adoption-report-2026/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/ai-adoption-report-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;题图：&lt;/strong&gt; Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/1181403/"&gt;Pexels&lt;/a&gt; (免费使用).&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;数据来源说明：&lt;/strong&gt; 本报告引用HP、美联储、Study.com、Semrush/Sensor Tower、美国商会、人口普查局BTOS、McKinsey和Anthropic的数据。所有来源均以链接形式标注。多来源综合或在一定范围内估算的数据已明确标注。美联储数据反映了2023年底至2024年中期的调查结果，且此后增长迅速；HP和Study.com数据来自2026年初。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI应用</category><category>企业AI</category><category>AI工具</category><category>职场AI</category><category>AI就业</category><category>AI统计</category><category>生成式AI</category></item><item><title>未来AI普及下的全球化人力资源畅想</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/future-global-hr-ai/</link><pubDate>Mon, 25 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/future-global-hr-ai/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;题图：&lt;/strong&gt; 多元团队在会议室围绕创新议题展开讨论。图片来源：&lt;a href="https://www.pexels.com/photo/1181408/"&gt;Christina Morillo&lt;/a&gt;（Pexels，免费使用）。&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年，全球78%的组织已将AI融入日常运营，AI市场的经济影响预计在2030年达到15.7万亿美元。但比这些数字更深刻的，是AI正在如何重新定义&amp;quot;人&amp;quot;与&amp;quot;组织&amp;quot;之间的关系——从语言沟通、到个体能力、到雇佣方式、再到HR部门本身的存在形式。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI人力资源</category><category>未来工作</category><category>全球化HR</category><category>一人公司</category><category>AI招聘</category></item><item><title>日本经济与AI：解读日元贬值、产业变革与全球资本流向（2026）</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/japan-ai-economy-yen-global-capital-2026/</link><pubDate>Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/japan-ai-economy-yen-global-capital-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;题图：&lt;/strong&gt; 机械手伸入数字网络。图片来源：&lt;a href="https://www.pexels.com/photo/white-robot-on-wooden-surface-8386440/"&gt;Tara Winstead&lt;/a&gt;（Pexels，免费使用）。&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年的日本呈现出一个悖论：日元兑美元汇率徘徊在159附近——数十年来最弱水平——同时正推进着全球最具雄心的AI战略。就在日元逼近160、令人想起2024年4月干预措施的同一个月，软银、NEC、索尼、本田等日本巨头组成的联盟宣布了一项1万亿日元（63亿美元）的政府支持计划，旨在构建&amp;quot;实体AI&amp;quot;基础模型。货币疲软与AI变革——这两个故事并非孤立发生。它们是同一结构性转变的两面。&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>日本AI</category><category>日元汇率</category><category>日本经济</category><category>AI投资</category><category>全球资本</category><category>实体AI</category><category>日本央行政策</category></item><item><title>2026年中小企业AI应用：采用率、投资回报率与实施策略</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/how-ai-transforms-small-business-operations-2026/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/how-ai-transforms-small-business-operations-2026/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 两位女性在室内协作进行软件编程。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/1181263/"&gt;Christina Morillo&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年，如果你问一位中小企业主是否在使用AI，五分之四的人会回答&amp;quot;是&amp;quot;。真正重要的问题是：你用得好吗？&lt;/p&gt;</description><category>AI for Business</category><category>AI采用</category><category>中小企业</category><category>业务自动化</category><category>AI应用</category><category>运营效率</category></item><item><title>中小企业AI自动化入门：2026年实用指南</title><link>https://aifwd.net/zh/blog/getting-started-with-ai-automation/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://aifwd.net/zh/blog/getting-started-with-ai-automation/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Featured image:&lt;/strong&gt; 正在笔记本电脑上编程的女性。Photo by &lt;a href="https://www.pexels.com/photo/1181359/"&gt;Christina Morillo&lt;/a&gt; on Pexels（免费使用）&lt;/p&gt;
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&lt;p&gt;2026年的AI自动化，不是让机器人接管你的生意。而是把你或你的团队每天手动做四次的重复任务，交给软件处理，让你能专注于真正需要判断力的工作。&lt;/p&gt;</description><category>AI Tutorials</category><category>AI自动化</category><category>业务自动化</category><category>工作流自动化</category><category>Zapier</category><category>Make</category></item></channel></rss>