Je sens qu'avec le développement des outils de programmation AI, ma compréhension des outils MCP évolue également.
Les modes de pensée séquentielle et de gestion des tâches que j'utilisais auparavant ont été remplacés par le mode plan et think harder/ultrathink, avec l'amélioration des capacités de planification et de raisonnement des modèles. Je préfère maintenant accomplir cela à l'intérieur des outils natifs plutôt que de recourir à MC.
Une autre catégorie est les outils d'enrichissement contextuel comme context7 et deepwiki. Pour l'ingénierie contextuelle, j'ai besoin d'une approche plus p

Deep Research résout le problème de décision produit "quoi construire", alliant profondeur et largeur, et nous aide à briser la bulle d'information pour voir clairement la direction.
Claude Code aide à résoudre les détails d'implémentation concrets, nous permettant de nous concentrer davantage sur l'architecture système, la décomposition des modules et la reconstruction à un niveau élevé, améliorant ainsi l'efficacité des itérations et des essais-erreurs.
Il y aura certainement des outils de productivité AI plus avancés à l'avenir, mais je pense que les trois étapes ci-dessus devraient rester

MCP est sorti depuis un certain temps, mais il semble qu'il n'y en ait pas beaucoup de vraiment utilisables ?
Ce que je veux dire par "utilisable" fait référence à la programmation AI, capable d'être utilisée de manière stable et fréquente, et ayant un impact substantiel sur l'efficacité de la programmation.
Partager quelques-uns que je pense être encore bons : playwright, Context7, Sequential Thinking
Les deux premiers résolvent le problème de la précision contextuelle, le troisième résout la réflexion stratégique.

Dans le domaine de la programmation, il y a un terme appelé "bad smell"
Il s'agit de la capacité des programmeurs expérimentés à détecter les "mauvaises odeurs" dans le système, et à prévenir à l'avance, en optimisant et en mettant à niveau l'architecture.
Il y a aussi un terme appelé "sur-conception".
C'est-à-dire qu'au départ, on pensait trop, on a conçu beaucoup de modularité et d'évolutivité inutiles, ce qui a entraîné des coûts de maintenance énormes et inutiles, rendant la situation plus susceptible d'introduire des bugs.
Ces deux mots doivent être considérés dans le contexte du temps et

Ce que les programmeurs aiment le plus, c'est que les grandes entreprises d'IA rivalisent à un niveau incroyable 😂
Je viens de m'inscrire sur Jules, il semble que je puisse l'essayer gratuitement.

Google va-t-il encore frapper fort ?

le codage de vibe ne sert vraiment qu'aux personnes qui comprennent la programmation, ceux qui ne comprennent pas sont 💩 montagnes et divers failles de sécurité 😅

Une expérience formidable, le marketing de contenu, le trafic, l'acquisition de clients, la conversion, la marque, le design, les barrières à l'entrée, l'amplification des collaborations, chaque aspect nécessite réflexion et exécution.
À l'ère de l'IA, ce qui manque le moins, ce sont les idées et les capacités de recherche et développement 😂

Félicitations, cela vaut la peine d’apprendre 👍
J'espère qu'il y aura plus de personnes comme Yihui qui vendent des cours, afin que le terme "vendre des cours" ne soit plus aussi négatif.
Pensez à quel type de créateur de contenu payant peut réussir, j'ai résumé les points suivants :
Sincère, altruiste, abordable et rapide
Sincérité : la base du travail des médias sociaux, peu importe ce que vous vendez, il est d'abord essentiel d'établir une relation de confiance avec vos clients. Partagez sincèrement vos connaissances et votre compréhension, sans prétention, afin que votre image ne s'effond

Cette méthode pour créer des règles d'IA a l'air bien, je suis prêt à essayer, je reviendrai faire un rapport après l'essai ! Merci pour le partage☺️

Je suis tout à fait d'accord avec le point de vue de l'enseignant Andrew Ng, l'assistance à la programmation par l'IA peut en effet permettre à ceux qui ont déjà une base en langages de programmation de se familiariser rapidement avec un nouveau langage, tout en soulignant également l'importance de comprendre les concepts fondamentaux derrière la langue :
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Cependant, il est toujours important de comprendre les concepts qui se cachent derrière les différents langages. C’est pourquoi l’apprentissage d’au moins un langage comme Python vous donnera toujours une base solide pour mieux inciter le