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Danny Aziz 认为 Droid 是第一个真正像为高级工程师设计的智能体封装层：
1. 能支持并行会话、跨模型工作流，并在高负荷工作时保持思维连贯。
2. 到了 2025 年，用 AI 编程最大的现实是——没有哪个模型能在所有方面都最强。
3. Sonnet 擅长复杂代码清理（重构），GPT-5 原型开发速度快，Haiku 则适合快速修补。
4. 产品定位：让智能体贯穿开发全流程—
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Adam Jones 和 Conor Kelly 介绍道：LLM 擅长写代码，开发者应利用这一优势，让智能体通过代码与 MCP 更高效地交互：
1. 随着连接的工具数量增加，如果在启动时加载所有工具定义并在上下文窗口中传递中间结果，会让智能体运行变慢、成本上升。
2. 当 MCP 使用规模扩大后，常见的两种导致成本与延迟上升的模式是：
(1) 工具定义塞满上下文窗口；
(2) 中间结果占用了额外的 token。
3.
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Ben Thompson 认为泡沫有时也是有益的，正好印证了 Dion Lim 的观点：
1. 在每一次泡沫中，那些投机性的狂热并非可惜之事，而是必要阶段：正如卡洛塔·佩雷斯所说，它促成了“安装阶段”，让那些未必立即盈利但必要的投资为随后的“部署阶段”打下基础。
2. 当年铺设的光纤成了今日互联网的底层基建；正因为这些公司破产、基础设施几乎“白送”，互联网才得以以接近零成本的形态存在。
3. 所谓“拐点驱动型泡沫”，是投资者集体相信未来将与过去截然不同，
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Kieran Klaassen 认为规划是 AI 辅助开发中收益最高的活动——花一小时改进规划系统，会让之后的每一小时都更高效。
1. 良好的规划依赖于清晰的思考、扎实的写作，以及各方利益相关者之间的协作。虽然过程缓慢，却能避免昂贵的错误。
2. 一种做法只是交付功能；另一种做法不仅交付功能，还让系统学习你的思维方式。若能做到这一点，系统就能从每一次规划中成长。
3. 规划完成后，我加入了第二个代理进行复查：用 Puppeteer（一个自动截图工具）对比 Figma 截图与实际构建结果，
