作为一名在IT领域摸爬滚打多年的工程师，我深有体会地认识到过早优化是软件开发中的一大陷阱。在软件开发的初期，我们可能会过于关注代码的性能问题，而忽略了代码的可读性、可维护性和可扩展性。这种做法可能会导致代码的复杂性增加，降低代码的可读性和可维护性，甚至可能会浪费大量的开发时间和资源。在软件开发过程中，我们应该避免过早优化，而是优先考虑代码的可读性、可维护性和可扩展性。当需要进行性能优化时，应该在代

本文分享了作者开发的两个AI助手：牛马Agent（职场总结）和网络分身Agent（数字分身）。通过对比发现，数据量较小的牛马Agent表现更优，因其定位明确、数据结构化程度高。作者总结出三点经验：1）明确Agent边界和定位；2）重视数据质量而非数量；3）场景理解比技术实现更重要。最后提供了数字分身Agent的体验链接，并预告将继续分享垂类Agent的实践经验。

AI智能体领域正经历从数据连接到能力构建的转变。MCP协议解决了LLM与外部工具的连接问题，而新兴的Agent Skills标准则致力于构建智能体的可执行能力。Agent Skills采用结构化文件夹形式（含指令文件SKILL.md、脚本、参考资料等），通过渐进式披露机制分阶段加载信息，有效管理上下文窗口。该标准已获行业广泛支持，其核心优势在于实现技能的可移植性、降低指令复杂性，并优化性能表现。典

我翻译并开源了Google新书《Agentic Design Patterns》，这是一本系统介绍AI Agent构建模式的书籍。项目提供中英文精排版电子书下载（GitHub地址：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns）。我还基于n8n开发了问答机器人，内置全书内容并实时同步更新，可通过官网(https://adp.xindoo.xyz/

例如，gpt-4o-r1-fusion就是具备DeepSeek-R1推理能力的gpt-4o版本。是不是一个很有意思的功能，更有意思的是这个功能还可以叠buff，把之前的搜索功能叠进去，使用功能就是把-r1-fusion和-web-search叠一起，就可以得到一个同时具备推理和搜索功能的新模型，最最重要的是，在 302.ai 上，所有的大语言模型都可以这么干，还是拿gpt-4o为例，gpt-4o-

2024年，AI Agent（智能体）已经从实验室走向生产环境。从 ChatGPT 的 Code Interpreter 到 Claude 的 Computer Use，从 AutoGPT 到各类垂直领域的智能助手，AI Agent 正在重塑我们与 AI 的交互方式。但是，如何构建一个真正可靠、可控、可扩展的 AI Agent 系统？这不仅仅是调用几个 API 那么简单。就像我们在软件工程中使用设

总的来说，mcpo提供了一种简单方便的方式来将mcp工具转换为OpenAPI兼容的HTTP服务器，让其融入open-webui中使用。虽然目前还存在一些小问题，但这些都不影响其在open-webui中的使用。随着open-webui的持续更新和完善，相信这些问题很快就会得到解决，让我们能够更好地利用mcp生态中的各种工具。

起初我对AI生成的视频并没抱太大期望，但最终剪辑完成后，效果出乎意料地好。尤其是将所有AI生成的素材拼装在一起后，整体呈现出了令人满意的连贯性和观赏性。整个流程从创意到成片，AI的参与度达到了前所未有的高度，让我看到了视频创作自动化的巨大潜力。不过，现在距离大规模生产还有一个门槛——成本问题。我使用的即梦同款生成模型，成本高达每秒近1元。

AI不会直接夺走你的工作，但懂得运用AI的人可能会。更可能的情况是，会用AI的你将取代不会用AI的你。那些夸张的宣传并非针对普通人，而是为了吸引投资，维持AI市场的繁荣。AI的价值很高，但开发成本也不菲。，作者表述了自己关于人工智能的30个观点，部分观点还是很新颖的，特搬运翻译过来。AI就像政治，人们选定立场后，就难以接受新信息，他们被困在了自己的部落认同中。少数人热爱AI，少数人痛恨AI，绝大多

Mermaid.js 是一个强大的基于文本的图表生成工具，它通过使用类似Markdown的语法，可以通过简单的文本描述来生成复杂的图表，完全不依赖于繁琐的图形编辑软件。这极大地简化了图表的创建过程，尤其是很多Markdown渲染软件已经完全集成了Mermaid，完全可以做到仅使用一个Markdown编辑器完成写作和绘图的工作。流程图（Flowcharts）：用于展示过程或系统的操作流程。序列图（S