名人面对面
人工智能蓬勃发展，会提供哪些就业机会,人工智能蓬勃发展，会提供哪些就业机会_我的网站
A | 人工智能蓬勃发展，会提供哪些就业机会(读者点题·共同关注) 人民日报 本报记者 李君强 现在的人工智能越来越能干，正在深度融入我们的生产生活。
B | 事情是酱黄瓜的。
上周有个读硕的朋友吐槽了一大轮他用的科研Skill，大意是他写综述的时候引用了一篇文献，导师审稿时一查，发现那篇文献根本不存在。人工智能不断发展，会提供哪些就业机会？普通人该怎么抓住新的机遇？ ——人民网网友 7月30日召开的中共中央政治局会议强调，“深入实施‘人工智能+’行动，发展智能经济新形态”。
AI纯编的。
我当时随口回了一句，你去ClawHub上看看Claude Code的学术skill就好了。
他问我哪个好用，我没答上来。
上次写学术已经过去小一年，而且学术科研这个垂直领域的skill，我确实没系统性地测过。我知道GitHub上有一堆，star从几百到上万都有，但到底哪些的真能打的，我心里没底，评价不了一点。 写方案拿不准思路，先问问人工智能(AI)；网店上新时，人工智能几分钟就能帮助完善商品图；一些工厂里，搬运、分拣等重复性工作，由智能机器人高效承接……人工智能蓬勃发展，走进人们生活、赋能千行百业。 变化是机遇，也是挑战。
C |
所以我周末做了一件事，把GitHub上能找到的学术科研类skill全部拉下来，一个一个试。人工智能会孕育哪些新行业、新岗位？会不会替代人们的工作？ 不妨看一组数据。最后筛出九个比较有代表性的，从学科覆盖到功能设计到质控水平，认真过了一遍，做出来的视频也有20万播放了。世界经济论坛发布的报告预测，受人工智能等因素影响，到2030年，全球约有9200万个岗位会被替代，但同时也将新增1.7亿个岗位。
我发现，这个名单比我预估的要有料得多的多。
我复用了一下「从夯到拉」的排名，给这九个Skill排了五个档位，夯、顶级、人上人、NPC、拉。 客观来看，人工智能确实会带来岗位调整。夯就是底子扎实换不同的Agent不同模型表现也够稳定，NPC嘛。一些重复性强、标准化程度高的工作环节，正更多由人工智能辅助完成，部分岗位的用工需求也随之变化。但岗位有增有减，工作内容有变，并不等同于整体就业机会减少。 更值得关注的是，随着人工智能加速应用，原有就业结构和工作方式也在变化，新机会一部分来自人工智能与传统行业融合，一部分来自人工智能产业本身。就是装了和没装区别不大的存在。 前不久，一家电商平台招聘“AI视觉设计师”，要求能熟练使用人工智能工具，并将其融入素材生成、风格实验等环节。至于拉，拉就是拉了。
先说个好消息，这九个里面没有拉的，起码我这次筛出来的，最差也就NPC水平，不至于一坨。
D | 过去页面设计常需要耗时数天，现在借助人工智能，几个小时就能生成多套方案。设计师得以把更多精力用于创意打磨、风格创新和品牌形象塑造。
Here we gogogo。 类似的变化发生在许多领域。在法律行业，人工智能能够快速筛查合规风险、梳理法律条文，让从业者专注于复杂案件研究；在制造业，兼具工程知识与数字素养的跨界人才越来越受青睐……人工智能为普通人跨界发展、转型成长开辟了更多路径。
1，Academic Research Skills，给到夯
回到开头那个假引用的话题。 同时，依托人工智能产业自身的快速壮大，一批全新职业走进大众视野。 2019年以来，人力资源和社会保障部发布的110个新职业中，超30个与人工智能紧密相关。
这个skill的杀手锏就是引用验证。 典型的如人工智能训练师。
E | 每一条引用都要过Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref、arXiv四个数据库交叉验证，查不到的直接阻断，不让你把假引用混进论文。
我测的时候故意给它塞了几条AI编的假引用，试试它能不能抓出来。
F |
全被抓了。
G |
不光全被抓了，它还会告诉你这条引用在哪个库能查到，在哪个库查不到，帮你判断到底是真的找不到还是你格式写错了。
H |
这个功能对那些被AI幻觉坑过的人来说太刚需了，开头提到的那个硕士朋友现在就在用这个。
2，Research Paper Writing Skills，NPC
这个skill起的调贼高，就是直出论文不需要担心了，实际上我点进去项目看的时候，就发现底层其实是某位教授的公开笔记打包成的，一堆规则和提示语攒在一起。2025年，仅上海市就有超过1万人次参加人工智能训练师职业技能等级评价。当地相关企业负责人说，当前市场上渴求的，正是既懂人工智能技术、又熟悉垂直行业场景的复合型人才。
怎么说呢，就像有人把自己的考试笔记复印了一份给你。你照着来不会出大错，但它不会根据你的具体情况调整策略，也不会在你写到一半卡住的时候给你一个灵感。
I |
就是一套规矩。 除此之外，机器人产品经理、数字人设计师、提示词工程师等新兴岗位，也成为不少年轻人的就业新选择。 人工智能不仅创造了新的工作岗位，也降低了普通人的创业门槛。 过去，开发一款数字产品往往需要组建团队、投入高额资金，耗费大量人力物力。如今借助人工智能，一个人就能独立完成代码开发、内容创作、运营优化等多项工作；也有跨境电商从业者依靠人工智能快速生成多语言商品宣传文案、自动化运营网店，实现“单人成军、自主创业”。 纵观人类发展历程，每一次重大技术变革都会重塑生产方式，也必然催生新需求、新产业和新职业。蒸汽机拉开工业文明的序幕，互联网推动数字经济繁荣，如今，人工智能让智能经济蓬勃发展。
J | 所以只能给到NPC。
K | 还不如我们自己搜几篇论文写作规范的帖子，手动喂给codex。
3，codex-claude-academic-skills，给到人上人
这个它更适合工科背景的同学，尤其是天天跟MATLAB打交道的留子。 机会在增加，能力要求也在变化。与其焦虑，不妨往前想一步：自己的工作中，哪些环节可以借助人工智能提高效率？哪些专业能力是自己的长板？对求职者而言，今天主动习得的每一项新技能，都可能成为未来打开职业大门、立足职场的关键钥匙。当然，职业培训和公共就业服务等同样要适应变化，帮助更多劳动者跟上技术发展的脚步。 苟日新，日日新，又日新。主动拥抱人工智能浪潮、提高自身能力，把人工智能的高效优势和人类独有的思考、共情等能力结合，我们就一定能站稳脚跟、找准方向，抓住新机遇、收获新未来。信号处理，论文画图，数据可视化这一套，在其他skill里我还真没见到过。
L |
我试了一下它的MATLAB信号处理模块，确实比通用skill深。
M | 你跟Claude说「帮我跑一个FFT然后画个频谱图」，普通Claude可能给你一段正确但很基础的代码。
N | 用了这个skill之后，它会考虑窗函数选择、频率分辨率这些细节，出来的东西是明显更专业。
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但问题也明显，没什么质控。
它不是一个设计严谨的学术工作流，就是一个人的个人工具箱，刚好这个人是做工科的。
4，Claude Scholar，顶级
写文献综述的同学的福音来了。这个拿来做做PPT之前的背景调查也是非常好用的
这个skill的核心能力是管理和阅读文献，它能接Zotero，所以说首先文献库直接就通了，能支持按DOI、arXiv号导入论文，批量读文献做笔记，还能连Obsidian。
我试了一下，给它丢了十篇论文，它帮我做了一份结构化的文献笔记，标注每篇的核心贡献，方法论差异和引用关系。光是省下来的时间就值了。
o | 我自己之前还是去arxiv上先下pdf，再导入Zotero，然后再更新信息啊，打标签去重啊，一篇篇文章看着做标注啊，非常痛苦而且Zotero的搜索做真的太烂了，做综述的时候平均一两句话就引用论文的场景简直就是痛苦中的痛苦面具。
Claude Scholar相当于把这个苦力活包圆了，把文献批量导入，自动做摘要笔记，标注方法论差异。
p | 我可以拿着这些笔记再去做判断和综合。
5，Scientific Agent Skills，夯
这个skill帮我跑科学计算。
它封装了RDKit、Scanpy这些专业工具库，处理实验数据的时候特别顶。如果是搞信息学等这些方向，这个skill能省配环境的功夫。
我试的时候让GPT5.6给我出了一个题，用这个skill跑了一个比较经典的空气流体力学计算模型，基本上就是开箱即用的，没有什么说要先配两小时环境，手动调整数据参数什么的。
6，AI-Research-SKILLs，顶级
这个名字容易让人误解。它翻译过来很容易以为是「用AI做研究的skill」，其实它的定位是「给做AI研究的人准备的skill」。
属于是遇到我专业对口了。模型架构，微调，RAG，九十多个skill全套覆盖。如果你是做深度学习的，这基本就是一个开箱即用的工具箱。
q |
我试了一下微调相关的skill搓了一下GPT2的微调，跟它聊训练策略，它会根据你的数据量和硬件条件给出合理建议，是能直接拿去跑的配置。
理科同学做AI方向的，基本不白来，九十多个skill质量都挺硬。
r |
7，Auto Empirical，顶级
这个是有斯坦福背景的，是给社科同学跑实证的。
七十个skill，从数据清洗到建模到表图输出全覆盖，Auto Empirical把这个流程工具化了。质控是全场最扎实的，它不会跳过任何一个环节。
如果还在手动写Stata，python代码跑回归真的可以试试看。
8，nature-skills，顶级
说到写论文最大的痛点，英文写作在我心目中绝对排前五。
虽然已经有humanize这个经典skill给我平时写英文邮件兜底去翻译腔味，但距离Nature腔还差点意思，我直接上一段文本就能看出来了，给它丢了一段写得比较中式英语的论文段落。
`## 修改前``Humans can infer how objects are likely to move from passive observation: a cup may be lifted, a drawer may slide, and a lid may rotate shut. Such predictions expose the physical consequences of interaction needed to act in the real world. We study how to learn this anticipation from ordinary monocular videos of human-object interaction. ``
``## 修改后``Humans can infer from passive observation how objects are likely to move when manipulated: a cup may be lifted, a drawer may slide and a lid may rotate shut. These predictions reveal the physical consequences of interaction that underpin action in the real world. Here we investigate how such anticipatory knowledge can be learned from ordinary monocular videos of human–object interactions.`
【这个片段摘要自MotionForesight: Re-purposing Video Models for Future 3D Scene-Flow Prediction】
我把这段丢给我托福老师看了，来转达一下，
确实不一样，不像Grammarly那种简单的语法修正，nature-skills针对的是整个段落的表达方式。用词和句式更符合学术风格。
除了润色它还能做发表级别的配图，给到顶级可能都有点低了。
9，ARIS，给到人上人
ARIS这个skill，思路跟前面8个都不一样。
它的核心玩法是，无人值守，跟Codex目标模式差不多。
你把论文稿子扔给它，设好参数，然后直接原地睡觉。
s | 它帮你跑一整晚。改稿、查文献、调结构、优化表达。
t | 早上醒来打开电脑的时候，稿子已经被改了好几轮了。
u |
看一眼就不信的我实际测了一下，它确实能做到无人运行。
v | 但离谱的是开发者自己也承认了，无人值守的时候，这框架遇到需要数据支撑的地方，如果API没有实时联网搜索能力，它就会现场编一个数据。
所以你早上起来看的稿子不能直接用，得自己过一遍，验证它晚上改的东西靠不靠谱。
我现在能想到的就是把ARIS跟前面第五个聊的Academic Research Skills可以搭配用。ARIS晚上改完稿，你早上拿Academic Research Skills跑一遍引用验证，把假引用全揪出来。两个配合，基本就是一条半自动的流水线。
OK啊，九个说完了。
本来还以为会遇到几个凑数的水货，但实际上能在GitHub上积累到一定关注度的学术skill，质量比我想象的高。
而且我注意到一个事儿，这些Skill里质量最好的，都不是那些技术公司做的产品，都是真正在做科研的人自己做的，是他们用Skill的形式把自己的方法论开源出来了。
今天科研skill自带的争议性，让我联想到了17年微信推出小程序的时候。
很多人不看好，觉得这玩意能干嘛，手机上装个App不就完了。后来发生了什么大家都知道了，就是因为小程序把开发和分发的门槛降到了一个临界点以下，让更多人能参与进来。
Skill对于学术研究来说，可能也一样。有人担心论文注水，有人担心学术诚信，有人担心大家变成AI的提线木偶。
这些担心我觉得都合理。
但仔细想想，计算器刚出来的时候，也有人说学生会变得不会算数。Excel刚出来的时候，也有人说会退化成只会按按钮的纯纯工具人。
w |
这些变化都发生了。但结果是什么？是那些学会用新工具的人能做的事比以前多了，行业整体的上限也被拉高了。
所以，当AI能帮我们搞定90%的格式化工作，对有想法的人来说其实是好事来的，能有大把的时间去想论文了，再不用把时间花在调论文格式上。
最后的最后，给大家留一个速查表，
写论文防假引用，Academic Research Skills。
跑数据做实验分析，Scientific Agent Skills。
润色英文到发表水准，nature-skills。
想让AI替你通宵改稿，ARIS。
x |
管理和批量阅读文献，Claude Scholar。
跑社科实证，Auto Empirical。
做AI和深度学习研究，AI-Research-SKILLs。
工科MATLAB信号处理，codex-claude-academic-skills。
y |
以及，如果你实在不知道装什么，装个Research Paper Writing Skills当个氛围组也行。
这个Skills清单会越来越长的。
我坚信。
@ 作者 / 卡尔。
Current article:http://vdqk.cesangrangshunzashuangruijiu.pics/x3wzck0/py9ozhm.html
Published on:01:59:38
