摘要：Datawhale与DeepLearning.AI、Anthropic联合推出的《Agent Skills with Anthropic》课程，系统讲解了AI Agent从"通用助手"升级为"领域专家"的核心技术。

完成wow-agent项目的学习后，我们不仅能掌握如何在企业环境中搭建智能Agent，还能深刻理解智能体技术背后的逻辑和设计方法。我们将能够选择最适合自己需求的工具与框架，灵活地实现不同类型的智能体，并帮助企业实现更智能、高效的办公与决策流程。

【数据竞赛解析：新用户预测任务精要】 150字摘要： 本文深度解析新用户预测竞赛任务，核心是构建二分类模型识别新老用户。关键点包括：1)重点处理时间戳(common_ts)和JSON格式(udmap)数据；2)评估指标选用F1分数而非准确率，以平衡查准率和查全率；3)70%精力应投入特征工程，尤其要挖掘用户活跃周期和自定义属性。建议分四步：数据探索→特征处理→建立基线→模型优化，特别强调时间特征和

从零打造Python项目助手——Datawhale AI春训营:大模型应用开发

Datawhale春训营第三期的“大模型应用开发大赛星火杯”聚焦于大学生真实应用场景，提供了一个探索“AI+大学生场景”的绝佳机会。文章分享了一个入门级应用项目——大学生自媒体智能助手的设计构思，旨在解决大学生自媒体创作中的痛点，如选题难、效率低等问题。项目利用大模型的自然语言处理和内容生成能力，提升内容创作效率和质量，帮助大学生平衡学业与兴趣。设计架构简洁，核心功能包括选题策划、内容生成、写作辅

完成wow-agent项目的学习后，我们不仅能掌握如何在企业环境中搭建智能Agent，还能深刻理解智能体技术背后的逻辑和设计方法。我们将能够选择最适合自己需求的工具与框架，灵活地实现不同类型的智能体，并帮助企业实现更智能、高效的办公与决策流程。

【摘要】大模型应用开发大赛结合MCP协议将加速AI应用落地。当前AI落地的核心挑战在于模型与外部世界的连接能力，MCP协议通过标准化接口解决了工具调用、数据交互等关键问题，相当于AI领域的"USB-C接口"。开发者大赛提供创新验证平台，而MCP协议能显著提升开发效率，支持构建更复杂的AIAgent应用。二者的结合将促进MCP生态成熟，培养新一代开发者，推动AIAgent时代的到来。这一组合不仅优化

本文介绍了如何搭建一个基于Python的MCP服务器。首先，通过安装MCP Python SDK和fastmcp库，创建了一个本地运行的ModelContextProtocol (MCP)服务。该服务定义了一个名为“chat”的工具，供其他遵循MCP协议的大语言模型调用。文章详细分析了代码的各个部分，包括如何导入FastMCP类、创建服务实例、使用装饰器注册工具、定义函数参数和返回值类型，以及启动