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最近看AI资讯的时候看到 Claude Diary，觉得思路挺有意思。它尝试解决一个我们用智能体时很具体的问题：怎么让 Claude Code 真正“动态更新”我的偏好？

最近用Claude code做了不少东西，但是有个问题：如果我要共享我的智能体，那么我需要把我写的mcp，subagent，skills，hook，plugin共享出去，会用Claude的人可以用，不会用的就抓瞎了，门槛太高。 我又不想去开发一个web，重复造轮子。 于是给claude封装了一个openai格式的api，好处是任何一个大模型生态中的应用，都可以集成，例如聊天机器人，工作流，企业AI应用等等。 例如： 图2，是我集成到cherry 里的实例 图345，是我集成到dify里的实例 懂的同学应该一眼能看出来是Claude 自用了一个多月，挺好，发出来看能不能解决一些大家的问题 链接：https://github.com/chengable/Claude-Code-OpenAI-API

MCP协议作为早就出来的大模型调用工具的协议，已经有点不适应当前的agentic生态了 1-举个简单的例子，大模型调用MCP查某个文章，文章有1000页，在当前协作模式下，这1000页直接会放到大模型上下文中，立马打满上下文窗口，上下文这么珍贵，这合理吗？ 2-想想我们人的模式，我用浏览器看一篇长文，几万字，我肯定是读一下摘要然后去找感兴趣的特定内容细看了，把大模型看做我们的大脑，人也不能一次性接受这几万字的信息啊 3-Anthropic的解决方案是写code工具去调用mcp，大模型自己去发现有哪些工具需要用到，而不是一次性告诉大模型所有的工具，类似skills的渐进式披露策略，工具里可以对大规模数据的返回结果进行筛选或者过滤，有必要的情况下再去获得更多数据 4-大家有没有感觉这个方案很怪，不优雅。是的，因为mcp已经成为生态，只能在这个基础上修修补补提出解决方案，你再搞个新协议，让市面上几万个mcp换成新协议？不现实 我在做智能体的时候也碰到了类似的问题，上sec-edgar获取财务报告的时候被返回数据打满，直接打到窗口上限了，我的方案是，改造mcp把超过3000字的响应保存为md文件，mcp返回中告诉大模型文件地址，然后在大模型的提示词中设定读这类文件时不要全部阅读，而是先设定查找策略，分段阅读，目前这个方案跑的还行，当然那个时候skills还没出来 有个隐隐的感觉，skills会不会渐渐取代mcp， 因为它又自由又灵活，又符合渐进式披露策略 原文地址：https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp

好久没发文章，因为AI带来的冲击实在太大了，研究AI去了最近一段时间对AI的探索和思考，把一些对产品经理和产品

随着大模型的火热，大模型在安全产品中有哪些应用，我们今天来详细剖析

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Palo Alto从2020年到2024年，市值5年翻了10倍，从130亿增长至1300亿，深度详细分析PA这五年的成长故事

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