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2026年AIGC圈行业黑话指南
作者：凤梨酱
发布时间： 2026-05-01 11:56:03
浏览量：0次
这里开始正文
都2026年了，还不知道AI圈在聊什么？
这10个关键词拿去，普通人也能跟上AI圈的前沿步伐。
LLM（大语言模型）
AI的云端大脑。所有对话型AI产品的底层技术——ChatGPT、Claude、豆包、Kimi都是基于LLM。
简单理解：
这是一个读了互联网上几乎所有文字的超级大脑。
记住：
LLM不等于AI产品，LLM是发动机，车是具体产品（比如GPT、千问、豆包）
Token（词元）
AI处理信息的计费单位。英文基本1个单词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。
你的对话越长，消耗的Token越多，费用越高。
上下文窗口限制了一次能处理的信息量。
实操：控制Token消耗 = 控制成本。用文言文写Prompt能省Token。
Prompt（提示词）
你发给AI的指令。门槛极低，是个人就会用。
但每次任务都得重新描述，重复劳动多，适合轻量一次性任务。
场景：写文案、查资料、翻译——用完就走的那种。
Skills（技能包）
把专业流程打包成可复用的指令集。
比如"竞品分析"技能，你定义好步骤和格式，以后每次调用结果风格统一，省时省Token。
场景：固定流程的复杂任务——代码审查、报告写作。
Project（项目空间）
持久化的工作区。你在这个空间里上传的资料、AI记住的上下文、产出的内容都在一起，不用每次重复工作。相当于AI版的"文件夹"。
场景：长篇小说创作、企业VI设计、长期项目跟进。
RAG（检索增强生成）
让AI在回答前先去查你的私有资料库。解决AI"一本正经胡说八道"的问题——它不懂你公司的事，但可以先检索再回答。
场景：企业知识库问答、客服系统。
API（应用程序接口）
让不同软件互相通信的通道。
AI通过API接入微信、飞书、网站——你的产品能直接调用AI能力，不用自己训练模型。
场景：公众号自动回复、CRM系统集成、AI客服。
MCP（模型上下文协议）
让AI安全连接外部数据源的协议，比API更高级。
AI可以实时查询股票、天气、数据库，自己决定什么时候该查什么。
场景：跨平台数据同步、智能插件调用。
Workflow（工作流）
把多个步骤串起来变成自动化流水线。比如抓热点→写脚本→生成视频→发布，全部自动跑。你只管监控结果，有问题再干预。
场景：自媒体矩阵运营、数据报表自动生成。
Agent（智能体）
具备自主决策能力的AI分身。它不只是执行指令，会自己规划步骤、调用工具、反思结果、迭代优化。
你可以交给它一个目标，它自己想办法完成。
场景：自动搜索爆款视频并提取脚本、自主完成竞品调研报告。
还想了解哪些AI工作流？留言给我。
一 END 一
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