面对需求，葱葱蓉蓉游刃有余。 以顶层规则、模块README与任务spec组成最小上下文，稳定驱动跨模块代码生成。

随着 AI 技术突飞猛进的发展，各种大模型的上限虽然在不断增强，但模型有的时候似乎有点学会偷懒了。典型的现象是，有时模型在回答问题时可能会放弃寻找多样的可能性，直接偷懒给类似提问一个最普通同时也最不容

本文主要介绍了小红书图文笔记二创的工作流，可以大大的减少小红书运营的工作量，提升运营的效率。文中详细的介绍了工作流的搭建过程，包括工作流中使用的节点的详细输入输出、提示词等，照着文章可轻松搭建。

以前我们写代码，AI只能"听"我们描述，然后通过日志判断运行效果。 现在有了Dart MCP，AI终于能"看见"真实的运行状态。

【Trae + 自制MCP】给AI装上翅膀，快速绘制思维导图 🌟嗨，我是LucianaiB！ 🌍 总有人间一两风，填我十万八千梦。 🚀 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

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不久前，谷歌推出了开源的 AI 代理 Gemini CLI，它为个人开发者提供了近乎无上限的免费使用 Gemini 2.5 Pro 的额度，每分钟 60 次，每日最多可达 1,000 次的模型执行额度

今天跟大家聊一下最近爆火的 Gemini ，谷歌开发的开源 AI Agent 命令行工具，目前在 Github 上已经斩获了 60K Star，是目前同类开源产品中最热门的工具。

要想理解透彻什么是 MCP，我觉得至少要分为几个部分来学习： 1. 理解 function call 是什么 2. function call 是怎么被执行的 3. 动手实现一个 mcp 示例