用 AI 智能体做法律尽调:从"信息搬运工"到"风险判断者"
传统尽调要在十几个网站间来回切换,批量核查更是体力活。接入专业数据连接器后,一句自然语言就能完成工商画像、股权穿透、司法风险排查,最后自动生成报告。
用智能体工作台完成尽调、写作、整理等真实任务的完整流程。
Obsidian、笔记库与 AI 结合,让积累的资料真正被用起来。
Codex、GitHub、远程组网等开发者向工具的入门心得。
提示词写法、自动化任务、多设备协同的实用小技巧。
传统尽调要在十几个网站间来回切换,批量核查更是体力活。接入专业数据连接器后,一句自然语言就能完成工商画像、股权穿透、司法风险排查,最后自动生成报告。
知识库真正的问题不是整理,而是"AI 够不着"。通过本地接口把笔记库接进 AI 工作台,让它自己去检索、归纳、写作,十分钟就能跑通。
存资料、编译、查询、检查——用四步流程让 AI 把原始资料整理成互相链接的知识页面,再配上定时任务,知识库就能自己更新、自己体检。
只在对话框里敲代码,项目做完就丢一边,代码没有存档、版本一片混乱。把 Codex 和 GitHub 连起来,才算解锁了完整的工作流。
设备越买越多,出门还是只带一台 MacBook。用组网工具把家里的 Linux、Mac mini 和 Windows 连成一片,在外面随时远程接管。
昨天交代过的产品信息,今天它就忘得一干二净。问题不在模型不够聪明,而在于它没有记忆层。分享一下我给聊天助手加长期记忆的思路。