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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，
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Joan Westenberg 认为“写给年轻的自己”的这类文章，其实没多大帮助：
1. 年轻时候的他根本不会听劝。
2. 给别人提建议最大的难题在于——没人真的会听进去。
3. 真正有用的建议，往往是当时的自己根本做不到去遵循的。
4. 你需要积累足够多的经验、犯过的错误、以及偶然接触到的新想法，才能让新概念在脑中真正“卡”进去。
5. 问题从来不是信息不够，而是“知道”某件事和“把它融入决策”是两种完全不同的能力。
