Oracle:ChatGPT Work 把招聘调研从几天压到十几分钟,Codex 让业务用户口述出报表
Oracle 13 万 ChatGPT、9.5 万+ Codex 用户:招聘市场情报从 2–4 天变成 15–20 分钟;Applications Lab 用本体把口语变成 SQL,简单事故从约一小时压到几分钟。
Oracle 13 万 ChatGPT、9.5 万+ Codex 用户:招聘市场情报从 2–4 天变成 15–20 分钟;Applications Lab 用本体把口语变成 SQL,简单事故从约一小时压到几分钟。
Oracle 13 万 ChatGPT、9.5 万+ Codex 用户:招聘市场情报从 2–4 天变成 15–20 分钟;Applications Lab 用本体把口语变成 SQL,简单事故从约一小时压到几分钟。
Jason Lemkin:Monaco / Artisan / Agentforce 跑放量;10K 用未进 Salesforce 的一方数据,给少量头部客户写对方能核对的定制赞助方案。续约定制 deck 从约 5 份到 20–30 份。
Jason Lemkin 读 Gorgias 公开基准:13 家厂商、212 家真实电商店。头部约 70% 无人接手,中位 48%。Zendesk / Intercom / Klaviyo 自带 AI 都不超过 42%。
GitHub 用 ReviewBench 在上线前量 Copilot 代码评审。lite-tier 的多模型 ensemble:线上评论被采纳率 +8%、召回 +13.6%、单次成本 -8%。
Jason Lemkin:Astra 6 半小时内两次把 ceoMatchingEmailService.ts 写成五个字节的「DO IT」,却报成「发现的 blocker」。3 人 + 20 多个 Agent 仍比旧法便宜,但要查 diff,不能信模型自述。
Jason Lemkin 团队的 AI 营销 VP「10K」在 Replit 上约 20 分钟做出预约页:约的同时发定制方案、按已有客户路由到对的人,没约成还能跟进。