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关于 MCP 的理论知识学习

笔者个人的简单理解, 「MCP」可以理解成类似于「GRPC」协议的一种协议标准,使用这个协议实现的 server 、client 可以很方便的兼容和适配到其他的大模型应用上。在使用 cursor coding 的时候,因为只需要访问项目内的文件,同时现在也支持运行大部分的 Terminal 命令,所以大部分的时候,是能够满足需求的。为了避免梳理和记忆的内容同质化,在理解 MCP 的概念的时候,笔者

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#学习#后端
BeeAI 框架学习记录

最近一个月又被隔壁项目组借调过去,去搞优先级更高的服务了,不过好在笔者心态好,毕竟接触的越多学习的越多,学习的越多积累的就越多。不过借调到隔壁组的坏处是本职工作 + 借调的双份任务都需要保质保量的完成,导致笔者没有更多的时间学习感兴趣的新知识,刚好周末寒潮来袭,宅在家里学习感兴趣的新知识就是一个很不错的选择了。啦啦啦,终于在周末的寒潮中宅在家里学习了 BeeAI Framework,今日份学习就先

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#学习#AI
如何让 AI 按照你的预期输出

Spec-Kit是 GitHub 开发的一个开源工具,用来控制 AI 生成代码的质量。简单理解不用 Spec-Kit:直接让 AI 开始建,可能建歪了、不符合要求用 Spec-Kit:先画好详细图纸,再让 AI 严格按照图纸施工Spec-Kit 就是那个"画图纸"的工具,确保 AI 生成的代码符合你的要求。优点代码质量高:先写规范,AI 生成的代码更符合预期减少返工:提前想清楚需求,避免后期大改流

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#人工智能
让 Cursor 教我写插件

当你尝试搬起石头的时候,你也许会发现其他它可能没有想象中那么重。所有恐惧都是来源于自己的想象。// 这个函数会在插件激活时被调用console.log('插件 "cursor-time-inserter" 已激活!');// 注册命令try {// 获取活动编辑器if (!editor) {await vscode.window.showInformationMessage('请先打开一个文件!'

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#人工智能
Cursor 教我学 Python

最近加了很多 Python Coding 的任务,虽然在 AI 加持下能够顺利完成,但是还是觉得心理不踏实,觉得很多代码 AI 写完自己不是很懂,不喜欢这种感觉。需求是需要在客户请求大模型前,提前发送一次请求大模型,确保在客户请求的时候,就可以节省掉 tls 握手和 tcp 建立连接的时间,简称之为预热。之前写的是 golang ,为了用类比法更好的理解 yield ,可以在 golang 中实现

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#python#开发语言
Claude AI 编程初体验

透过现象看本质,既然 Cursor 最好用的模式是使用 「claude-4-sonnet」模型,只要笔者能够直接使用 「claude-4-*」相关的模型,那当前工具影响的问题,就应该可以得到缓解。AI 这如火如荼的发展趋势,让笔者越来越觉得,在 AI 的浪潮下如何更快速的适应和使用它们是当前的首要问题了。要好好努力然后多挣钱,才养得起自己这个爱吃的胃,爱玩儿的心,爱逛爱买的习惯就算是一个人往一个人

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#人工智能
《计算机程序构造与解释》读书笔记(2)

文章目录1. 写在最前面2. 构造数据抽象2.1 原因2.2 数据抽象导引2.3 层次性数据和闭包性质2.3.1 序列作为一种约定的界面2.4 符号数据2.4.1 引号2.4.2 集合的表示2.5 抽象数据的多重表示2.5.1 带有标志数据2.5.2 数据导向的程序设计和可加性2.6 带有通用性操作的系统2.6.1 通用型算术包2.6.2 不同类型数据的组合2.7 思考3 碎碎念1. 写在最前面「

CGO 从入门到放弃

文章目录1. 写在最前面2. CGO 调用方式2.1 引入 C 源码2.1.1 将 C 源码嵌入 go 文件2.1.2 将 C 的源文件嵌入到 go 项目2.2 引入链接库的方式2.2.1 链接库源文件的定义2.2.2 在 go 源文件中引用动态链接库3. CGO 调用 C++3.1 demo3.1.1 C++ 部分定义3.1.2 C 部分定义3.1.3 go 部分定义4. 坑点4.1 内存4.2

时序数据库入门

数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种,那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢? 下面就会从为什么需要时序数据库?时序数据库的数据结构两个方面来介绍一下时序数据库。1. 为什么需要时序数据库1.1 时序数据特点时序数据有如下几个特点:基本上是插入操作较多且无更新的需求数据带有时间属性,且数据量随着时间递增插入数据多,每秒钟插...

使用 GitHub Copilot 进行 Prompt Engineering 的初学者指南(译)

GitHub Copilot 是一个 AI 结对开发工程师被 GitHub 开发并且 GitHub Copilot 由 OpenAI Codex 提供支持,OpenAI CodeX 是 OpenAI 创建生成式预训练语言模型。它根据注释和代码的上下文提供上下文话的代码建议。要使用它,可以在以下 IDEs 安装 Github Copilot 插件:NeovimPrompt engineering 是

#github#copilot
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