我们今天聊了三个核心功能用 System Prompt 和 Context 来控制 AI 的行为。这是让 AI 表现得像个专业助手的基础用和 Zod 把非结构化文本变成可靠的数据。这解决了 AI 输出不确定的问题用tools和maxSteps让 AI 能和外部世界交互。这让 AI 从一个只会说话的东西，变成了一个能解决实际问题的助手这些功能是构建现代 AI 应用的基石。

摘要：Vercel AI SDK 6通过统一抽象层解决了切换不同AI模型时需要重写代码的痛点。开发者只需简单修改模型参数，即可无缝切换OpenAI、Anthropic等不同AI服务，无需调整业务逻辑代码。文章演示了如何使用该SDK快速实现文本生成和流式输出功能，并预告了后续将介绍的结构化数据提取和工具调用等高级特性。这套工具大幅降低了AI应用开发门槛，让开发者能更专注于解决实际问题而非技术适配。

《Tiptap深度教程：自定义扩展开发指南》摘要 本文是Tiptap编辑器系列教程的第四篇，重点讲解如何开发自定义扩展以满足特定需求。文章首先分析了标准功能无法满足的五大场景，包括品牌化组件、业务逻辑集成等行业特殊需求。随后详细解析了Tiptap扩展系统的核心架构，包括其与底层ProseMirror引擎的关系，以及Node、Mark和Extension三种扩展类型的区别与应用场景。 教程采用&qu

摘要：AI已从"聊天伙伴"转变为需要系统管理的"超级实习生"。提示词工程成为关键管理工具，包括：1)系统提示和角色扮演，为AI设定专业边界；2)提供高质量上下文作为决策依据；3)思维链技术确保逻辑严谨；4)思维树方法探索多路径解决方案。这种工程化管理能提升AI输出的确定性，降低业务成本，并形成独特的数字资产壁垒。未来核心竞争力将不再是单一提示词，而是整套AI

AI Agent的瓶颈与突破：MCP协议开启AI"即插即用"时代 当前AI应用面临核心困境：大模型虽智能却缺乏与物理世界连接的能力，导致其更像"聊天伙伴"而非"办事员"。Anthropic公司提出的MCP协议（模型上下文协议）正试图解决这一痛点，其核心价值在于： 标准化革命：MCP如同AI世界的USB-C接口，统一了AI与外部工具的通信标

AI Agent协作面临"巴别塔困境"，不同AI系统间缺乏通用通信协议。MCP（模型上下文协议）应运而生，它通过标准化初始化、能力协商和三种基础对话格式（请求、响应、通知），为AI间交互建立"普通话"体系。该协议将推动AI生态从手工定制迈向工业化组装，实现多AI的军团式协作，其战略价值堪比互联网的TCP/IP协议。在模型能力趋同的背景下，MCP代表的协作能力将成为下一代AI竞争的关键。

解析XML文件是开发中常见的需求之一。为了以一种简单易用的方式访问XML数据，你可能不想编译一个C解析器，而是想寻找一个更方便的解决方案。那么，xml2js就是你需要的工具！xml2js是一个简单的XML到JavaScript对象转换器，支持双向转换。它使用了sax-js和xmlbuilder-js这两个工具库。

在我的采访“Testing Practices with”中，给了我一个我很喜欢的比喻。他说：你可以把颜料往墙上扔，最终你可能会图到大部分的墙，但除非你拿着刷子到墙上，否则你永远不会画出角落。️我喜欢这个比喻，因为它基本上是在说，选择正确的测试策略，就像选择画笔粉刷墙壁一样。你会用细点刷整个墙吗？