AI

做开发的朋友应该都有这体验：用AI写代码初期贼快，可需求藏在聊天记录里，改需求、加功能时AI写的代码要么跑偏，要么和现有代码揉成一团，最后越改越乱。而OpenSpec就是来解决这个问题的——它是轻量级

用过 Cursor 或者 Claude 的人对 Rules 应该不陌生——在设置里写几条规则，AI 就会按你的要求来。 那它和 Agent Skill 有什么不同？我见过不少人把这两个混用，或者干脆不

这两个概念最近出现频率都很高，而且经常被放在一起讨论，容易让人觉得它们是同一类东西。 但其实它们解决的是两个不同层面的问题。 先说 MCP 是什么 MCP 是 Anthropic 推出的一个开放协议，

做 Agent 开发一段时间后，大部分人都会遇到同一个问题： Prompt 越写越长，模型执行越来越飘。 你把所有规范、流程、示例一股脑塞进系统 Prompt，token 蹭蹭涨，模型的注意力却被稀释

写在前面 想象一下，你是个健忘的程序员（相信我，这不需要太多想象力）。有一天，产品经理问你："咱们去年做的那个xxx系统，用的什么算法来着？" 你一脸懵逼，挠挠头说："这...我想想啊...好像是..

定义 MCP (Model Context Protocol) Server 是一种协议，允许大语言模型通过标准化的接口访问外部数据源和工具。MCP Server 作为中间层，为模型提供结构化的数据访

如何写出更好的Prompt：从入门到精通的实战指南 最近在工作中越来越频繁地使用各种大模型，从 ChatGPT 到 Claude，再到国内的豆包、通义千问、文心一言等等。用得多了就发现，同样的需求，有