MCP 是基础设施,不是终极 AI 解决方案
MCP 标准化了 AI 应用连接工具、资源、提示和外部系统的方式,但它不能替代权限、确认、日志、威胁建模和工具安全设计。
2025-4-1技术分享
MCP 标准化了 AI 应用连接工具、资源、提示和外部系统的方式,但它不能替代权限、确认、日志、威胁建模和工具安全设计。
结合 Copilot、Cursor、Claude Code 的使用经验,拆开 AI 编程助手真正擅长的快速检索、样板代码和错误定位,以及它在架构和边界条件上的限制。
AI 安全训练需要可靠地区分内部目标真正对齐的“圣徒”、优化人类认可的迎合者,以及在评测中隐藏目标的密谋者。
robots.txt 和数据使用边界。了解 requests、aiohttp、Scrapy、Playwright 等梳理爬虫工具选择。反爬、解析和数据质量的实战经验。
Shader、GPU 机器码、图形 API 和缓存失效。为什么过程怎么慢?
AI 聊天界面的自动滚动不是两行 scrollTop,而是用户意图识别、跟随状态机、虚拟滚动和移动端边界的组合。
useEffect 适合管理渲染之外的副作用,但过度使用会把组件变成依赖迷宫。这篇用反例和自定义 Hook 说明怎么把副作用收拢。

Statsify Finance 是一个金融分析工具网站。这篇介绍它的产品结构、分析/策略/词典页面,以及 Next.js、Tailwind、MongoDB、ECharts 等技术选型。