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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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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，
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Every.to 最近分享了他们内部是如何使用 AI 工具进行开发的，每个人都有自己的偏好：
1. Claude Code 是一位“友善型开发者”，擅长拆解问题并解释推理过程；Codex 则是“技术型开发者”，更字面、更精确，常常一次命中正确方案。
2. 通过 Figma MCP 集成，Claude 可以直接接入 Figma 文件，读取设计系统中的颜色、
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Kevin Kelly 在2014年写下这篇文章，十多年后的今天再来回顾这些，很多都变成了现实，他确实富有远见 -- 2014 年，是在互联网上开始做点什么的最佳时刻——历史上从未有过比现在更好的时机去发明新事物：
1. 就在那之前，我注意到 abc.com 这个域名还没人注册。于是我在为 ABC 公司顶层高管做关于数字化未来的咨询演讲时，告诉他们应该让楼下最聪明的技术员赶紧去注册自己的域名。结果，他们没有。
2. 现在回头看，仿佛一波又一波的“拓荒者”已经把所有可能的地盘都推平开发完了，
