本文用通俗语言解释了AI领域的专业术语：MCP、Tool Call和Skill。Tool Call指AI调用外部工具的动作，MCP是标准化接入工具的协议，Skill则是完成特定任务的流程包。文章通过天气预报等实例说明，这些概念本质是让AI不仅能对话，还能按步骤使用外部能力完成任务。同时提醒工具调用可能带来的风险，强调需要权限确认等安全机制。最后用实习生比喻形象总结：强大AI应懂得何时使用工具、何时

Anthropic 收购 Stainless 说明 AI Agent 的竞争正在从模型本身，转向 API、SDK、MCP、A2A、权限和审计组成的接口层。

过去一年，很多人对 AI 的感受其实很分裂。一边是模型越来越会说话，写文章、总结资料、改代码，几乎都能帮上忙。另一边是真把它放进工作流里，就会发现最烦人的地方完全没变：登录、上传图片、选择封面、点原创、填标签、处理弹窗、等审核、再打开页面验收。它能把一篇文章写得像模像样，却不一定能把这篇文章稳定发出去。这就是下一波 AI Agent 的真实战场。不是谁的聊天框更像人，而是谁能让模型真正进入浏览器，

有一段时间，我对技术的信念被击穿过一次。不是因为我写不动代码，也不是因为某个面试没过，而是因为我第一次很直观地感受到：代码这件事，可能正在快速贬值。真正让我产生这种感觉的，是 Fable5。它带来的冲击不在于“AI 又会写代码了”，这种话我们已经听腻了。真正刺痛人的地方在于，它让人突然意识到，很多程序员每天做的事情，本质上是在把人话翻译成机器能执行的代码。过去这件事需要训练、经验、语感、框架熟练度

OpenAI 称通用推理模型反证了 Erdős 的单位距离猜想。这件事真正重要的不是 AI 会做数学题，而是它开始进入科研发现的上游：提出路线、人类校验、共同体吸收。

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如果你还把 AI 编程工具理解成“更聪明的代码补全”，那可能已经落后一个版本了。补全工具关心的是下一行代码。聊天工具关心的是一段解释。现在正在冒出来的 AI 编程代理，关心的是一整个任务。你不再只是问它：“这段代码怎么写？你开始对它说：“这个 issue 帮我修掉，顺便补测试，开个 PR，我等会 review。这句话听起来像科幻，但它已经不是发布会上的演示词了。

如果你做过网站、公众号、博客、独立产品，应该都知道一个朴素事实：互联网上最贵的位置，不是页面本身，而是入口。过去二十多年，入口大多长一个样子：一个搜索框。你输入关键词，搜索引擎返回一排蓝色链接。用户点哪个，哪个网站就有流量；网站有流量，才有广告、订阅、转化、品牌和影响力。但 2026 年 5 月的 Google I/O 之后，这个熟悉的入口开始变味了。Google 没有简单说“我们给搜索加了 AI

摘要： AI发展历经多次范式转换，从早期符号逻辑、专家系统到统计学习，最终进入深度学习时代。1950年图灵测试首次将智能问题工程化，而达特茅斯会议确立了AI的科学野心。早期AI在封闭环境表现优异，但面对开放世界屡屡受挫，导致多次"寒冬"。2012年后，数据、算力和算法的突破推动深度学习爆发，AlphaGo和Transformer成为关键里程碑。当前大模型通过海量数据压缩复杂模式