策略连续性指在资源受限情况下，确保长期目标与短期行动保持一致的管理方法。其核心是通过优先级排序和资源聚焦，避免因预算削减导致核心策略中断。与盲目缩减开支不同，它强调区分关键与非关键任务，保留对战略目标有直接影响的活动。
例如，某电商企业在预算紧张时，可暂停品牌广告投放，将资金集中于用户复购激励和核心产品迭代，同时通过简化流程减少非必要支出。另一例是初创公司，可采用敏捷开发模式，将大项目拆解为小周期任务，优先完成能验证商业模式的核心功能，确保产品路线图不中断。
优势在于避免战略摇摆，维持团队方向感；但可能因过度聚焦短期而忽视长期创新。建议采用“核心+试验”模式，70%预算投入核心策略，30%用于低成本试验，平衡连续性与灵活性。未来随着动态预算工具普及，有望更精准地实现资源分配与策略连续性的统一。
用AI工具快速生成FAQ内容是指借助人工智能技术，依据特定主题或需求自动创建常见问题及对应解答的过程。其原理是AI模型通过学习大量文本数据，理解问题结构和解答逻辑，再结合用户输入的领域信息、产品特性等生成内容。与人工编写相比，AI工具能显著提升效率，尤其适合需要快速覆盖多主题或高频更新的场景，但需人工审核确保准确性。 例如，电商平台可用ChatGPT或Jasper等工具，输入产品规格、售后服务政
移动端独有的爬虫抓取错误指针对移动设备网页（如响应式设计、AMP页面）在爬虫抓取时出现的特殊问题，如适配错误、资源加载异常等。与PC端相比，移动端网页常因屏幕尺寸适配、触摸交互设计、动态内容加载（如无限滚动）等特性，导致爬虫无法正常解析CSS/JS、识别视口设置或获取异步加载数据，进而出现内容抓取不全或格式错乱。 例如，电商平台移动端商品页若使用动态渲染价格或库存，传统爬虫可能因未触发JS执行而
AI在教育领域的主要用法是指通过人工智能技术优化教学过程、提升学习体验的各类应用方式。它通过数据分析、自然语言处理和机器学习等技术，实现个性化学习、自动化管理及智能辅导等功能，与传统教育模式相比，更注重因材施教和效率提升。 在实践中，常见应用包括个性化学习平台（如可汗学院的AI推荐系统根据学生进度推送定制内容）和智能辅导工具（如语言学习APP通过AI实时纠正发音和语法错误）。教育机构也利用AI进