程序猿DD

这种微观的风险评估会逐渐成为你的第二天性。你用 AI 越多，就越能对这些问题形成直觉。你会逐渐感知哪些改动可以信任，哪些需要更仔细的检查。目标不是用清单拖慢自己，而是形成一些直觉性的习惯，帮助你在利用 AI 的能力与降低其副作用风险之间找到平衡。

从这次活动的分享嘉宾所展示的案例（UI为蓝紫色）和观点中可以看到，对于模型的选择，实战的开发者们几乎都是以Claude为主。所以，如果您刚上手AI Coding，且是结果导向的应用，那么在条件允许的情况下，一定要优先考虑Claude模型。（2）纠正了对CLI的理解，不是简化版（无GUI）的开发工具，而是贯穿软件工程全链路的软件开发智能体，是更高级、更专业的开发工具。（3）一些来自实践的启发。以上是我参与这次活动印象最深的几个点，关于我的思考不一定对，大家觉得有啥理解错误或者其他观点的欢迎留言交流。

Model Context Protocol（模型上下文协议）。MCP作为程序使不同系统的AI工具能够相互理解。MCP服务器充当桥梁，允许不同的AI应用和助手交换信息，就像Mac和Windows PC支持相互通信一样。这种标准通信方法消除了所有障碍，使用户能够轻松地将核心编码应用与文档系统和自动化控制设备相结合。最终结果是：系统使所有工具能够平稳协同工作，同时消除冗余复制和信息丢失。