见微知著 · TheSignalwise

记录每一道灵光的信号,洞见背后的深刻逻辑。 在这里,我分享硬核而有趣的技术实践、天马行空的创意想法,以及点滴生活瞬间——让微小的信号汇聚成启发未来的智慧。

  • Mac 变砖惊魂记:一个廉价扩展坞引发的“惨案”

    今天早上,我的 MacBook Pro 突然“中风”了。

    症状非常典型且令人抓狂:鼠标指针像是在沼泽里移动,窗口拖动卡成 PPT,风扇呼呼狂转。我看了一眼 Activity Monitor(活动监视器),好家伙,kernel_task 进程直接霸占了 CPU,仿佛我的电脑正在后台挖矿。

    作为一个老得不能再老的程序员,我的第一反应是:“我又装了什么烂软件?”或者是“Chrome 又在吃内存了?”

    但在重启了两次、关闭了所有应用依然无效后,一次偶然的“物理操作”让我发现了盲点——我拔掉了连接显示器的 USB-C 扩展坞。

    瞬间,世界安静了。鼠标丝滑如初,风扇停止了咆哮。

    破案了?还没完。

    虽然我知道是这个扩展坞的问题(上次出差中原来飞利浦的扩展坞丢了,临时买了个廉价货……),但作为一名技术人员,我不甘心只知道“它坏了”。我要知道它为什么坏了,以及它是如何在底层“谋杀”我的 CPU 的。于是,我决定对这个“尸体”进行一次系统级的尸检。

    第一步:验明正身(System Information)

    我重新插上这个罪魁祸首(电脑立刻开始卡顿),忍着怒气打开了 系统信息 -> USB

    映入眼帘的数据让我倒吸一口凉气:

    • Link Speed: 480 Mb/s —— 这是一个标榜 USB 3.0 的扩展坞,但它在我的 Mac 上竟然跑在 USB 2.0 的速度!
    • Serial Number: Not Provided —— 连序列号都没有,典型的“三无”黑户。
    • Vendor ID: 0x214b —— 记住了这个 ID,这是典型的廉价公模芯片方案商。

    这就解释了为什么视频输出会卡顿:它在用惨不忍睹的 USB 2.0 带宽试图传输高清视频信号和数据,这就像试图用吸管喝珍珠奶茶。

    第二步:寻找作案证据(Terminal & Logs)

    接下来是硬核环节。虽然速度慢是硬伤,但为什么会导致 CPU 的 kernel_task 飙升?

    我打开终端,输入了那行经典的内核日志查询命令:

    Bash

    sudo dmesg | grep -i usb
    
    

    屏幕上滚动的日志直接实锤了它的罪行:

    Plaintext

    [16207.920090]: Port-USB-C::configureAccessoryPowerInternal: !getAccessoryPowerReady(); set PowerModeOff?
    [16207.920094]: Port-USB-C::configureAccessoryPowerInternal: handleAccessoryPowerWillChange, confirm PowerModeOff
    
    

    翻译成人话就是:

    1. Mac: “哥们,准备好握手供电了吗?”
    2. 扩展坞: (沉默/信号混乱)
    3. Mac: “你不回话我断电了啊?”
    4. 扩展坞: (突然又连上了) “诶我又好了!”
    5. Mac: “那再握手一次…”

    这个过程在毫秒级别疯狂循环。这就引发了传说中的 **“中断风暴”(Interrupt Storm)**。

    虽然物理层面上看着是连着的,但在操作系统内核看来,这个设备每秒钟可能在进行几十次“掉线-重连-报错”的循环。CPU 被海量的中断请求淹没,为了保护硬件不被烧毁,macOS 只能调度 kernel_task 占用大量 CPU 周期来让处理器“空转”降温,或者处理这些垃圾请求。

    这就是电脑卡顿的真相。

    避坑总结(血泪教训)

    这次排查让我学到了几件事,分享给大家:

    1. 别信“重启能解决 90% 的问题”:硬件层的中断风暴,重启多少次都没用。
    2. 善用 dmesg:当你的 Mac 莫名其妙发热、卡顿,看看内核日志,也许硬件在疯狂报错。
    3. 远离 Vendor ID 0x214b:如果你在系统报告里看到 USB 3.0 设备的厂商 ID 是这个,且速度只有 480 Mb/s,赶紧扔掉。
    4. 一分钱一分货:扩展坞这东西,真的不能买太便宜的。它不仅会通过 2.4GHz 干扰搞崩你的 Wi-Fi 和蓝牙鼠标,甚至可能因为电源协议握手失败烧坏你的主板接口。

    今天的排查虽然花了不少时间,但看着 kernel_task 降回 1%,这种掌控感,大概就是技术人的快乐吧。

  • 当AI学会了看Issue:我用Claude Code + GitHub CLI的神奇协作体验

    一个人,一句话,一个Issue从创建到关闭,全程不到10分钟。


    前言:命令行的进化

    作为一个独立开发者,我每天都在和终端打交道。git addgit commitgit push,这些命令早已刻进了肌肉记忆。

    但说实话,有时候面对一堆待处理的Issue,我内心是崩溃的。

    直到最近,我尝试了一种新的工作方式——让Claude Code直接连接GitHub CLI,用自然语言驱动整个开发流程。

    那种感觉,就像给你的AI助手配了一双能操作键盘的手。


    起因:一个简单的需求

    我有一个开源小项目:加密钱包助记词打印模板。某天,我给自己提了一个Issue:

    #1 修改重要提醒文字为红色

    目前助记词卡片中间的”重要提醒”文本默认是褐色,希望将文本改成红色,这样可以更加醒目地提醒用户。

    一个再简单不过的CSS修改需求。

    按照以往的流程,我需要:打开项目 → 找到对应文件 → 定位样式代码 → 修改颜色值 → 测试效果 → 提交代码 → 关闭Issue。或者是启动Claude Code,手工布置任务,等到完成后,再去手工close issue。

    这次,我决定换个玩法。


    准备工作:给Claude Code接上GitHub

    首先,确保你的环境里安装了GitHub CLI(gh)。如果没有:

    # macOS
    brew install gh
    
    # Windows
    winget install GitHub.cli
    
    

    然后完成身份认证:

    gh auth login
    
    

    跟着引导走,选择GitHub.com,HTTPS协议,浏览器登录。几秒钟后,你会看到那个让人安心的绿色对勾:

    ✓ Authentication complete.
    ✓ Logged in as thesignalwise
    
    

    配图:gh auth login 的终端输出和浏览器授权页面


    魔法时刻:一句话搞定一切

    进入项目目录,启动Claude Code:

    claude --dangerously-skip-permissions
    
    

    ⚠️ --dangerously-skip-permissions 会跳过执行确认,适合你完全信任当前操作环境时使用。生产环境请谨慎。

    然后,我只输入了一句话:

    请使用gh cli查看最新的github issue,并解决其中一个。
    
    

    接下来发生的事情,让我有点恍惚。


    Claude的思考与行动

    Claude首先尝试获取Issue列表:

    gh issue list --limit 10 --state open --json number,title,body,labels,assignees
    
    

    它甚至在第一次命令出错时(assignee写错了),自动修正为assignees重新执行。

    拿到Issue后,Claude开始分析:

    找到了一个issue:#1 “修改重要提醒文字为红色”

    这是一个增强功能请求…这个问题很适合解决,因为:

    1. 是一个简单的CSS样式修改
    2. 有明确的需求描述
    3. 涉及用户体验改进

    然后它读取了index.html,精准定位到第97行的.warn类:

    /* 修改前 */
    .warn { color: #7c5a13; }  /* 褐色 */
    
    /* 修改后 */
    .warn { color: #dc2626; }  /* 红色 */
    
    

    不仅修改了中文版,还同步更新了英文版index_en.html

    配图:GitHub Issue #1 的详情页面


    一键收尾:提交、推送、关闭

    修改完成后,我追加了一句:

    提交git commit并推送远程,然后关闭issue
    
    

    Claude的操作行云流水:

    git add index.html index_en.html
    git commit -m "修改重要提醒文字为红色,提高安全警示效果
    
    Fixes #1
    
    - 将.warn类颜色从#7c5a13(褐色)改为#dc2626(红色)
    - 同步更新中英文版本"
    git push origin main
    
    

    当它准备手动关闭Issue时,发现了一个小惊喜:

    ! Issue #1 is already closed
    
    

    因为commit message里包含了Fixes #1,GitHub已经自动关联并关闭了这个Issue。

    Claude甚至知道这个机制,并向我解释了原因。

    配图:重要提醒文字已变为红色的最终效果

    配图:GitHub Issue自动关闭的状态页面

    配图:产品需求的确已经实现,且看到了效果(文字变成红色)


    这种体验意味着什么?

    回顾整个过程,我的实际输入只有两句话:

    1. “请使用gh cli查看最新的github issue,并解决其中一个。”
    2. “提交git commit并推送远程,然后关闭issue”

    剩下的一切——读取Issue、分析需求、定位代码、修改文件、验证结果、编写commit message、推送代码——全部由Claude自主完成。

    这不是简单的”AI帮我写代码”。

    这是AI理解了我的开发工作流,并且能在其中自主导航。以后, 你可以在火车上通过github app手机端提交零散的需求或者灵光乍现的点子,然后在某个深夜,安排Claude Code 帮你一次性开发完成,那种感觉——太舒服了!


    更多可能性

    有了gh cli这个桥梁,你还可以尝试:

    # 让Claude帮你review PR
    "查看最近的pull request,给出代码review意见"
    
    # 让Claude帮你整理Issue
    "查看所有open的issue,按优先级分类整理"
    
    # 让Claude帮你写release notes
    "查看最近10个已合并的PR,帮我写这个版本的更新日志"
    
    # 让Claude参与讨论
    "查看issue #5的所有评论,总结各方观点"
    
    

    当AI能够读写你的GitHub仓库,它就不再只是一个代码生成器,而是一个真正的协作者


    写在最后

    我知道有些朋友可能会担心:让AI直接操作代码仓库,安全吗?

    我的建议是:

    1. 从小项目开始尝试,建立信任感
    2. 善用Git的版本控制,任何修改都可以回滚
    3. review AI的每一次提交,至少在初期
    4. 不要在敏感项目上使用skip-permissions模式

    但说真的,当你第一次看到AI自己去查Issue、自己分析需求、自己修改代码、自己写commit message的时候…

    那种感觉,就像第一次用上智能手机,你会意识到:哦,原来这件事可以这样做。

    我们正站在一个有趣的节点上。


    如果你也尝试了这种工作方式,欢迎在评论区分享你的体验。

    项目地址:crypto-wallet-phrase-print-template

  • 在受限网络环境下让 ChatGPT Atlas 使用代理

    有些朋友第一次装上 ChatGPT Atlas,充满期待地点开新世界大门,结果门没开,人倒是被提示吓了一跳:“你所在的国家或地区暂不支持。”听见这句话估计心态直接半折,仿佛花钱买了票却被拦在门口,只差保安没说一句“打个转再来”。

    不过别慌,这种情况一般不是 Atlas 瞧不起你,而是你的网络环境比较「有性格」。尤其在某些局域网、公司专网、校园网、边界有点严的 ISP,Atlas 默认的网络请求没法直接出去。
    解决方案其实非常古典:让它走代理服务器。

    今天我们就用 macOS 来示范,告诉你怎么让 ChatGPT Atlas 走一条“人间正道是 proxy”的网络出口。

    🧩 一、为什么 ChatGPT Atlas 需要代理?

    Atlas 并不是一个浏览器插件,它本身就是个内置浏览器。它需要直接访问外网(包括模型网络、资源服务器等)。
    如果你的网络环境:

    • 出站访问管控严格
    • DNS 被某些单位“照顾”过
    • NAT 后面套了好几层神秘设备
    • 或干脆你在一个“地理不大宽松”的地方

    那么 Atlas 启动、联网检查、模型加载都会被卡住。

    解决方法:给系统配置一个可出国的代理。Atlas 会自动使用系统代理。

    🛠 二、macOS 下代理设置方法(以 HTTPS 代理为例)

    1)打开 Wi-Fi 设置

    系统设置 → 网络 → Wi-Fi → 点击当前连接(例如 Office)→ 详情…(Details)。

    如果你找不到这个入口也没关系,macOS 的 UI 改来改去,反正目标就是找到这个网络的高级设置界面

    2)切到 Proxies 菜单

    你会看到像截图里的这个界面:

    • Auto proxy discovery
    • Automatic proxy configuration
    • Web proxy (HTTP)
    • Secure web proxy (HTTPS)
    • SOCKS proxy

    我们今天用 HTTPS Proxy 示例。

    3)打开 Secure Web Proxy (HTTPS)

    把开关打开,然后填写:

    Server: 192.168.1.8
    Port:   8080
    

    如果你的代理需要密码,可以勾选下面那项。
    不过多数局域网里的代理都是透明或 IP 白名单,不需要账户。

    setup wifi proxy for chatgpt atlas

    ⚠ 注意:

    • 写错一个圈,Atlas 直接当场扑街。
    • 如果代理本身不支持 CONNECT 方法,那也是白搭。

    4)点击右下角 OK

    再点一下“应用”。

    这时整个 macOS 系统的 HTTPS 请求都会走代理,包括 ChatGPT Atlas 内置浏览器。

    🚀 三、重新启动一下 ChatGPT Atlas

    关掉 Atlas 再打开,它会自动按系统配置走代理。
    这时候 Atlas 应该能顺利:

    • 完成地区检查
    • 加载账户信息
    • 加载模型
    • 正常联网搜索(如果你开了搜索权限)
    • 正常访问网页与 API

    如果你之前被告知“所在地区不支持”,问题多半已经烟消云散了。

    🧪 四、常见问题排查

    1)代理能上网,Atlas 却不行?

    可能是你的代理只对 HTTP/HTTPS 做透明处理,但屏蔽了 WebSocket。
    Atlas 需要 WebSocket 访问模型服务。

    2)Atlas 依然提示地区限制?

    有可能代理出口 IP 在它们的地理库里被标记为不受支持区域。换出口 IP。

    3)你能上 Google…但 Atlas 还是连接失败?

    公司防火墙可能拦了一些非标准端口。需要换 SOCKS5 或干脆自己建一个代理(如 sing-box、Haproxy forward proxy、Cloudflare Tunnel)。

    🎯 五、结语:Atlas + Proxy = 自由呼吸

    其实,用代理让 Atlas 工作,本质就是让它能呼吸到外面的空气。
    在受限网络环境这是最简单的方式,不用改系统、不过多折腾,只需要配置网络层,让 Atlas 自己乖乖走系统代理。

    对于很多公司员工、校园党、远程办公者,这种方式基本是必须的。
    配好一次就能稳定使用 Atlas,对于生产力来说是质变。

  • 从 MCP 到代码执行:2025 年 AI 智能体的新潮流

    引子:智能体的热度与焦虑

    今年是 2025 年,技术圈的一大热词就是“智能体”。各种大厂都在宣传自己的智能体平台,媒体也喊着“自动化革命来了”,连你隔壁咖啡店老板都听说过 AI 会写诗写文案。然而,华丽的概念背后究竟是光彩照人的未来,还是又一个过度包装的泡沫?

    知名咨询公司的一份最新调查揭示了现实与理想之间的差距:虽然有 88% 的受访者表示他们所在组织已经在至少一个业务领域常态化使用 AI,但真正开始在企业规模上扩展 AI 的不到三分之一。具体到“智能体”,仅有 23% 的企业正在某个业务部门扩展智能体,还有 39% 处于试验阶段。这说明“智能体时代”还未真正到来。

    Image of how the MCP client works with the MCP server and LLM.

    MCP:万能插座,却不够省电

    要理解新的技术趋势,先回顾过去两年的一个重要标准——Model Context Protocol(MCP)。MCP 试图用统一协议解决“每种模型接入每个系统都要单独集成”的痛点,让开发者可以开发一次,就能让智能体接入成百上千个工具。但是随着生态爆炸式增长,弊端凸显:

    • 工具定义占用大量上下文。一个 MCP 服务器可能包含几十个工具,连接多个服务器时,上下文窗口会被几千个接口描述塞满。
    • 中间结果拖慢速度。智能体获取 Google Drive 文档内容时,整份文本会被塞进上下文,即使模型只需要头两段。

    有开发者调侃说,使用 MCP 就像给智能体接上了万能插座,却附赠了一大包说明书,它得一页一页翻完才能开工;而每次用电,还要把整根电缆搬进大脑再搬出来,费电又费脑。

    代码执行:让智能体学会写脚本

    于是,业界掀起了一股“代码执行”的新风潮。思路很简单:与其让模型逐条调用工具,不如让模型生成一段代码,由专门的执行环境去调用工具、处理数据,再把结果摘要返回给模型。

    以 Anthropic 的示例为例,如果你要下载 Google 文档并更新 Salesforce 记录,可以让模型生成以下 TypeScript 代码:

    const transcript = (await gdrive.getDocument({ documentId: 'abc123' })).content;
    await salesforce.updateRecord({
      objectType: 'SalesMeeting',
      recordId: '00Q5f000001abcXYZ',
      data: { Notes: transcript }
    });
    

    听起来很普通?关键在于效率。代码执行只加载需要用到的工具定义,并在执行环境中处理冗长数据,然后返回精炼结果。这样一来,token 消耗可以从 15 万降到 2 千,节省约 98% 的开销,同时提升私密性,因为原始数据从未暴露给模型。

    代码执行不仅是一种节省 token 的技巧,更是控制流程和持久化状态的新方式。模型可以在代码中使用循环、条件和异常处理,还能通过保存文件或缓存结果来记忆技能,下次调用时无需重新生成。

    智能体行业的现实与期待

    尽管“代码执行 + 智能体”听起来酷炫,现实仍然充满挑战。IBM 的专家在一篇评论中指出,所谓智能体目前多是 LLM 的函数调用扩展,本质上还是早已存在的编排逻辑。他们认为 2025 年会成为智能体探索之年,但真正的自主智能体还需突破上下文推理和边界测试。也就是说,市面上很多“智能体”可能只是披着新衣的老流程,而真正能够规划、决策并执行复杂任务的系统仍在路上。

    与此同时,企业也在权衡成本与收益。McKinsey 调查发现,高绩效企业往往将 增长和创新 作为 AI 的目标,而不是单纯追求效率。这启示我们,智能体技术的价值不在于简单地取代人工,而在于重新设计工作流程,让人机合作创造更多可能性。

    趋势展望:从“流水线工人”到“DevOps 工程师”

    综合来看,MCP 解决了“怎么接上工具”的问题,而代码执行解决了“接上工具后如何更高效使用”的问题。未来的智能体不再是傻傻地一条条流水线调用工具,而是像熟练的 DevOps 工程师:写几行脚本,调用多个系统,过滤并提炼需要的部分,再交给模型决策。

    作为技术老兵,我不得不吐槽一句:新瓶装旧酒是技术圈的常态,但这并不妨碍我们从中挖掘真正的价值。代码执行并不是银弹,它需要安全隔离、资源限制和严格监控,否则模型可能会“乱跑”。同时,对于那些还在为如何搭建第一个智能体而苦恼的小团队来说,这一切或许像是《西游记》里的紧箍咒,遥远而高深。

    然而,正如所有的技术潮流一样,掌握它们的是少数人,受益的可能是多数人。当你看到那些华丽的 AI 展示时,不妨想想背后跑着多少脚本、调用了多少工具、节省了多少 token,也想想那些被忽视的小团队如何能在巨人的肩膀上搭建自己的智能体。

    结语:走向敏捷和温暖的 AI

    技术再炫,也不该脱离人的温度。让智能体懂得写代码不仅仅是为了省钱省时,更是为了让它们更好地辅助我们完成复杂任务,释放人类的创造力。下一次当你听到“智能体将改变世界”时,记得加上一句:“别忘了让它学会写代码。”

    参考文章:

  • 如何免费领取一年ChatGPT Go套餐?完整教程及注意事项

    ChatGPT最近悄悄推出了全新的Go套餐,可以看作是Plus的“青春版”或“低配版”,定价仅为5美元/月,远低于Plus的20美元/月。目前,Go套餐仅向部分国家开放,而印度用户更有机会免费领取12个月的Go套餐!本文将一步步教你如何操作,并解答一些常见问题。


    什么是ChatGPT Go套餐?

    Go套餐是OpenAI推出的低价订阅计划,权益介于免费版和Plus之间:

    • GPT-5使用次数:约为免费版的10倍,使用更从容
    • 上下文窗口:比免费版长约2倍,记忆能力更强
    • 生成图片:次数更多,速度更快
    • 功能支持:可使用项目、任务、自定义GPT等功能
    • 语音模式:与免费版相同,无额外增强
    • 深度研究:暂不支持

    Go套餐适合对ChatGPT有中度使用需求的用户,5美元的价格也比Plus更容易接受。


    领取条件

    1. 印度IP地址:必须使用印度的科学上网节点或VPN
    2. ChatGPT账号:任意国家的账号均可,不分区域
    3. 付款方式:需要绑定一种支付方式(如PayPal),但不会真正扣费

    详细领取步骤

    1. 获取印度IP
    • 使用支持印度节点的VPN或机场服务
    • 如果没有,可寻找提供免费流量的机场服务(如描述区推荐的)
    2. 登录ChatGPT并切换地区
    • 在印度IP下登录ChatGPT账号
    • 点击升级,此时会看到Go套餐选项(原价399卢比,约5美元)
    • 不要直接点击升级,先进行下一步操作
    3. 更改支付地区
    • 在升级页面下方,将地区从印度切换到支持PayPal的国家(如法国、德国、英国等)
    • 切换后,价格会显示为欧元(如4欧元/月)
    • 此时再点击升级,选择PayPal作为支付方式
    4. 绑定PayPal
    • 使用中国区PayPal账号即可,无需美区
    • 填写真实姓名和账单地址(中文填写,国家选中国)
    • 勾选条款,点击订阅,完成绑定
    5. 确认订阅
    • 订阅成功后,可在账户设置中看到“将于12月8日续订”的提示
    • 不要立即取消订阅,否则免费权益将失效

    常见问题解答

    1. 是否可以提前取消订阅?

    不可以。免费套餐是按月续订的,提前取消将导致后续月份权益失效。建议在一年后最后一个月再取消,并设置好提醒。

    2. 领取后是否需要一直使用印度IP?

    不需要。领取成功后,可使用任意节点登录,享受Go套餐权益。

    3. Go套餐值得领取吗?

    对于中度用户来说,Go套餐是性价比很高的选择:

    • 更多GPT-5使用次数
    • 更长的上下文窗口
    • 支持高级功能(如自定义GPT)
    • 免费一年,性价比极高

    注意事项

    • 支付方式:推荐使用中国区PayPal,信息需真实填写
    • 节点选择:操作完成后可切换回常用节点,无需保持印度IP
    • 订阅管理:一年后记得取消订阅,避免自动扣费

    结语

    通过以上步骤,你可以免费获得一年的ChatGPT Go套餐,享受更强大的AI助手服务。如果你对ChatGPT有日常使用需求,Go套餐无疑是现阶段最划算的选择。

    希望这篇教程对你有帮助!如果你成功领取。


    标签:ChatGPT Go, ChatGPT套餐, 免费ChatGPT, GPT-5, OpenAI, AI工具, 教程

  • Milvus、LangChain 与 FastGPT:AI 向量世界的三重奏

    引子

    在智能时代,我们经常听到向量数据库、RAG、AI Agent 这些词汇,它们之间是一种怎样的关系?本文尝试用通俗的比喻和技术细节,带你认识 Milvus、LangChain 以及 FastGPT 这三个关键角色,并揭示它们如何组合在一起,让 AI 应用更聪明、更强大。

    Milvus:AI 的超级图书馆

    Milvus 是一款高性能、云原生的向量数据库,它负责存储和检索由深度学习模型生成的高维向量。你可以把它想象成一个按相似度整理的超级图书馆:书本是向量,书目索引是索引算法。当你拿着一段文本或一张图片生成的嵌入向量来查询时,它可以在海量“藏书”中用毫秒级找出最相似的几本。
    Milvus 的亮点不仅在于速度,还在于不断迭代的功能。例如 2025 年 10 月发布的 2.6.4 版本,新增了在 ARRAY 中支持 Struct 数据类型,并启用 JSON 碎纸技术来提高查询性能 (milvus.io) 。结合其分布式架构和对 GPU 的支持,Milvus 能够支撑数十亿向量规模的检索需求,并提供混合检索、全文检索等高级能力。

    LangChain:AI 应用的流程管家

    LangChain 是一个大模型应用开发框架,它的使命是让开发者无需重复造轮子就能把 LLM、数据库、工具和数据源串起来。假如 Milvus 是图书馆,那么 LangChain 就像一个能熟练利用索引的侦探:它负责把用户的问题转成向量,让 Milvus 找“书”,再把找回来的信息连同问题一起送到大模型处理,最终输出答案。
    LangChain 提供了 prompt 模板、Chains、Agents、Memory 等模块,帮助开发者快速搭建包括 RAG 在内的复杂流程。Milvus 官方文档的 RAG 教程中明确展示了这一组合:系统先用 Milvus 检索相关文档,再用生成模型生成回答 (milvus.io) 。换句话说,LangChain 负责 orchestrate,而 Milvus 提供持久、快速的相似度检索。

    FastGPT:开箱即用的 AI Agent 平台

    相比于 LangChain 这样的开发框架,FastGPT 更像是一栋已经搭好的房子。作为一个开源的企业级 AI Agent 搭建平台,它把向量数据库、模型调用、流程编排和界面集成到一起,让非程序员也能可视化地创建知识库问答系统。
    FastGPT 的产品特性包括:

    • 可视化知识库:支持导入文档或问答对训练 AI 客服,使其基于特定领域的知识库进行对话 (fastgpt.io) 。
    • 自动化数据预处理:提供手动输入、直接分段或 LLM 自动处理等方式,自动完成文本预处理、向量化和 QA 分割 (fastgpt.io) 。
    • 工作流编排:通过拖拽式的 Workflow 界面设计复杂的问答流程,可集成数据库查询、库存检查等操作 (fastgpt.io) 。
    • API 集成与开源优势:提供与 OpenAI 接口对齐的 API,便于整合各种模型和企业平台,并且项目代码开源,允许自定义扩展 (fastgpt.io) 。
      这些特性使得 FastGPT 更适合作为产品层的解决方案,让企业可以用更少的开发资源快速搭建 AI Agent 服务。

    三者关系与差异

    从层次上看,Milvus、LangChain 和 FastGPT 处于不同的技术层级:

    名称层级核心作用
    Milvus基础设施存储与检索向量,提供快速相似度搜索 (milvus.io)
    LangChain框架层组织大模型调用流程,连接数据库与工具,构建 RAG 管道
    FastGPT应用层可视化搭建知识库问答和 AI Agent,封装向量存储与模型调用 (fastgpt.io)

    Milvus 给系统提供了“长期记忆”,LangChain 负责“思考流程”,而 FastGPT 则是一套交钥匙的“现成应用”。开发者可以先用 Milvus + LangChain 搭建自定义的 AI 服务,当业务追求快速落地或面向非开发者时,选择 FastGPT 这样的应用平台会更高效。

    总结

    在 AI 应用的生态链中,存储向量、协调流程和交付应用分别由不同角色扮演。Milvus 专注于让向量检索快速可靠,不断推出新版本提升功能和性能 (milvus.io) ;LangChain 帮你把 LLM 与数据源、工具衔接起来,构建 RAG 和 Agent 流程 (milvus.io) ;FastGPT 则提供了一个面向企业用户的可视化平台,让构建 AI 知识库和工作流更加容易 (fastgpt.io) 。理解它们的定位和关系,不仅有助于选择合适的工具,还能让你在 AI 的探索之路上走得更稳、笑得更开心。

  • 关于前端开发,我该如何与大模型好好说话?

    一份基于真实协作经验的实用指南

    📖 引言

    你是否遇到过这样的困境:

    • 💬 “帮我改一下那个按钮” → AI 不知道你说的是哪个按钮
    • 💬 “页面有问题” → AI 不知道问题在哪里
    • 💬 “优化一下性能” → AI 不知道从何下手

    本文的诞生背景:在一次真实的前端项目协作中,开发者和 AI 助手完成了从代码重构、样式优化到建立完整的语义化沟通体系的全过程。这次经历让双方都深刻体会到:清晰、精确的沟通,是高效协作的关键

    本文将分享这次协作中总结的沟通技巧和最佳实践。


    🎯 核心原则

    1. 具体 > 模糊

    ❌ 不好:

    "那个组件有问题""页面不太好看""帮我改一下"
    

    ✅ 好:

    "左侧导航栏的宽度从 64px 改成 80px""用户消息气泡的紫色背景 (#eeedff) 太浅,改成 #d0d0ff""把 chat-interface.tsx 第 123 行的硬编码颜色 bg-[#F6F7FB] 改成语义化变量 bg-app-bg"
    

    关键差异

    • 指明具体位置(文件名、行号、组件名)
    • 提供具体数值(颜色代码、像素值、变量名)
    • 说明具体动作(改成、调整为、替换为)

    2. 语义化 > 技术术语

    前端开发者通常不擅长前端专业术语,但可以用语义化的描述来弥补。

    ❌ 不好:

    "那个 flex container 的 justify-content""修改 z-index 层级"
    

    ✅ 好:

    "主内容区域(右边大片区域)的内容居中对齐方式""让中间面板的历史列表显示在最上层"
    

    技巧:用位置、功能、外观来描述,而非 CSS 属性名。


    3. 结构化 > 平铺直叙

    建立清晰的页面结构认知,有助于精确定位问题。

    ✅ 建议的沟通模式:

    页面布局(从左到右):
      ├─ 左侧边栏(64px 宽)
      │    └─ 导航图标、用户头像
      ├─ 中间面板(256px 宽,可折叠)
      │    └─ 历史对话列表
      └─ 主内容区域(占据剩余空间)
           ├─ 空白状态:大标题 + 大输入框 + 功能卡片
           └─ 对话状态:消息列表 + 底部输入框
    

    当你说”中间面板的历史列表第三项的标题太长了”,AI 能立刻定位到具体位置。


    🛠️ 实战技巧

    技巧 1:建立”语义化命名对照表”

    场景:代码中有很多硬编码的魔法数字(w-16, w-64, bg-[#F6F7FB]),不利于沟通和维护。

    解决方案

    第一步 – 建立语义化映射

    /* 从技术值到语义名称 */
    w-16        → w-sidebar           (侧边导航栏宽度)
    w-64        → w-panel             (中间面板宽度)
    max-w-3xl   → max-w-[56rem]       (内容最大宽度 896px)
    bg-[#F6F7FB]→ bg-app-bg           (应用背景色)
    bg-[#eeedff]→ bg-user-message-bg  (用户消息背景色)
    

    第二步 – 沟通时使用语义名称

    开发者: "左侧边栏太窄了,能调宽一点吗?"
    AI: "好的,我把 w-sidebar 从 4rem (64px) 改成 5rem (80px)"
    
    开发者: "用户消息的背景色太浅了"
    AI: "明白,我会调整 --user-message-bg 变量从 #eeedff 改成更深的颜色"
    

    收益

    • ✅ 沟通更清晰(说”侧边栏”而非”那个 w-16″)
    • ✅ 维护更容易(统一修改 CSS 变量即可)
    • ✅ 团队协作更顺畅(新人也能理解)

    技巧 2:用”位置 + 功能”描述组件

    不同层次的描述方式

    描述层次示例AI 理解度
    位置“右边的卡片”⚠️ 不够清晰(哪个卡片?)
    位置 + 视觉“右边的白色卡片”✅ 较清晰(但可能有多个)
    位置 + 功能“AI 回复的消息卡片(左边带紫色头像的白色卡片)”✅✅ 非常清晰
    组件名 + 位置“ChatInterface 组件里的 AI 消息卡片(第 531-542 行)”✅✅✅ 精确定位

    实战示例

    ❌ 不清晰:

    "那个输入框的高度太矮了"→ 哪个输入框?空白状态的大输入框?还是底部小输入框?
    

    ✅ 清晰:

    "空白状态(没有消息时)的大输入框高度从 100px 改成 120px"→ AI 能立刻定位到 EmptyState 组件中的 Textarea
    

    技巧 3:分阶段沟通复杂需求

    场景:需要完成一个大的重构任务(如:将硬编码值改为语义化变量)

    错误方式

    "帮我把所有硬编码的颜色和尺寸改成变量"→ 范围太大,AI 不知道从何下手
    

    正确方式 – 分步骤沟通

    第 1 步 – 明确目标和范围

    开发者: "我想优化代码中的魔法数字和硬编码颜色,先帮我检查一下有哪些文件需要修改"
    
    AI: "好的,我扫描了代码,发现以下问题:
    - left-sidebar.tsx: w-16 (1处)
    - middle-panel.tsx: w-64 (1处)
    - chat-interface.tsx: bg-[#F6F7FB], bg-[#eeedff] 等 (6处)
    - 其他 5 个文件..."
    

    第 2 步 – 讨论方案

    开发者: "好的,我们用 CSS 变量来统一管理,你建议怎么组织?"
    
    AI: "建议在 globals.css 中定义:
    :root {
      --sidebar-width: 4rem;
      --panel-width: 16rem;
      --app-bg: #F6F7FB;
      ...
    }
    然后在 @theme inline 中映射为 Tailwind 工具类"
    

    第 3 步 – 逐步实施

    开发者: "好,先帮我提交一次 git commit 保存当前进度,然后开始优化"
    
    AI: "已创建 commit '661bc7f - feat: 完成 Agent → Assistant 全栈重命名重构'
    现在开始优化魔法数字..."
    

    第 4 步 – 验证测试

    开发者: "改完后启动开发服务器,测试一下页面是否正常"
    
    AI: "已启动服务器,测试结果:
    ✅ /research 页面正常 (HTTP 200)
    ✅ /assistants 页面正常 (HTTP 200)
    ✅ 无编译错误或警告
    ✅ 所有布局和样式保持一致"
    

    关键点

    • 🎯 每一步目标明确
    • 📋 AI 输出结果可验证
    • 🔄 可随时调整方向
    • ✅ 每步完成后确认再继续

    技巧 4:提供视觉参考和上下文

    场景:讨论布局或样式调整

    ❌ 不好:

    "这个页面的布局不太对"
    

    ✅ 好 – 提供结构化描述:

    "当前布局问题:1. 左侧边栏(64px)- 正常2. 中间面板(256px)- 太宽了,占用太多空间3. 主内容区 - 被挤压,输入框显示不全期望布局:- 中间面板改成 200px- 主内容区获得更多空间"
    

    ✅ 更好 – 提供 ASCII 示意图:

    当前布局:
    ┌──────┬────────────────┬─────────────┐
    │ 64px │     256px      │  剩余空间   │  ← 中间面板太宽
    │      │   (太宽!)      │  (太窄!)    │
    └──────┴────────────────┴─────────────┘
    
    期望布局:
    ┌──────┬──────────┬─────────────────┐
    │ 64px │  200px   │    剩余空间     │  ← 更合理
    │      │          │                 │
    └──────┴──────────┴─────────────────┘
    

    技巧总结

    • 📊 用表格对比”当前 vs 期望”
    • 🎨 用 ASCII 图示意布局
    • 📝 列举具体的视觉问题
    • 🔢 给出具体的数值(而非”太大/太小”)

    ❌ 反面教材:常见的低效沟通

    案例 1:过于简短

    问题对话

    开发者: "改一下颜色"
    AI: "请问您想修改哪个元素的颜色?"
    开发者: "按钮"
    AI: "请问是哪个按钮?发送按钮、模式按钮还是其他?"
    开发者: "发送按钮"
    AI: "改成什么颜色?"
    开发者: "蓝色"
    AI: "请问是哪种蓝色?能提供 Hex 色值吗?"
    

    → 来回 5 轮才说清楚

    高效对话

    开发者: "把底部输入框右下角的圆形发送按钮背景色从 #6366f1 改成 #3b82f6(更亮的蓝色)"
    AI: "好的,我会修改 chat-interface.tsx 第 732 行的 bg-primary-light 为新的蓝色值"
    

    → 1 轮完成


    案例 2:缺乏上下文

    问题对话

    开发者: "有个 bug,点击按钮没反应"
    AI: "请问是哪个按钮?"
    开发者: "新建对话的按钮"
    AI: "这个按钮在哪个页面?"
    开发者: "/research 页面"
    AI: "是主内容区的按钮还是中间面板的?"
    开发者: "中间面板顶部那个"
    AI: "我需要查看代码才能定位问题,请稍等..."
    

    高效对话

    开发者: "/research 页面中间面板顶部的'新建对话'按钮(middle-panel.tsx 的 Button 组件)点击后没有触发 onNewSession 回调,控制台也没有报错"
    
    AI: "我检查了代码,发现 onClick 事件绑定正确,但 onNewSession 函数中调用了 router.push('/research'),而你已经在 /research 页面,所以看起来'没反应'。建议改成清空当前会话的逻辑"
    

    关键差异

    • 提供了具体位置(文件名、组件名)
    • 描述了期望行为和实际行为
    • 补充了调试信息(控制台状态)

    案例 3:模糊的需求

    问题对话

    开发者: "这个页面性能不好,优化一下"
    AI: "请问具体是什么性能问题?加载慢?渲染卡顿?还是内存占用高?"
    开发者: "不知道,反正感觉慢"
    AI: "我需要更多信息才能定位问题..."
    

    高效对话

    开发者: "/research 页面在加载历史消息时(listMessages API 调用后),消息列表渲染到页面需要 2-3 秒,用户体验不好。
    我观察到:
    1. 每次加载 50 条历史消息
    2. 每条消息包含多个 content 对象
    3. Chrome DevTools Performance 显示 MessageRenderer 组件重复渲染了 200+ 次
    
    能帮我分析一下原因吗?"
    
    AI: "问题定位到了!MessageRenderer 没有使用 React.memo 优化,导致父组件 re-render 时所有消息都重新渲染。
    建议方案:
    1. 用 React.memo 包裹 MessageRenderer
    2. 给消息列表加虚拟滚动(react-window)
    3. 对 message 对象做 useMemo 缓存"
    

    关键点

    • 量化问题(2-3 秒延迟,50 条消息,200+ 次渲染)
    • 提供调试工具的观察结果
    • 说明用户体验影响

    🚀 进阶技巧

    1. 建立”项目词汇表”

    在项目初期,和 AI 一起建立一个共享的词汇表:

    # 项目组件命名规范
    
    ## 布局相关
    - **左侧边栏** (LeftSidebar): 64px 宽的导航栏
    - **中间面板** (MiddlePanel): 256px 宽的历史记录面板
    - **主内容区** (MainContent): 右侧主要内容区域
    
    ## 消息相关
    - **用户消息气泡**: 右对齐的紫色背景消息 (bg-user-message-bg)
    - **AI 消息卡片**: 左对齐的白色卡片,带紫色头像
    
    ## 状态相关
    - **空白状态** (EmptyState): 没有消息时的初始页面
    - **对话状态**: 有消息时的聊天界面
    - **流式响应**: AI 实时生成回复的状态
    

    使用方式

    开发者: "主内容区的空白状态下,大输入框的 placeholder 文字能改一下吗?"
    AI: "明白,你说的是 EmptyState 组件中的 Textarea 组件(第 784 行)的 placeholder 属性对吧?现在是什么,要改成什么?"
    

    2. 使用”检查点对话”

    在长时间协作中,定期确认 AI 的理解是否正确:

    开发者: "我们刚才讨论了很多,让我确认一下:
    1. 你现在明白 'left-sidebar' 是指 64px 宽的左侧导航栏,对吧?
    2. '用户消息气泡' 是指右对齐的紫色背景消息,对吧?
    3. CSS 变量都定义在 globals.css 的 :root 里,对吧?"
    
    AI: "完全正确!我的理解:
    1. ✅ left-sidebar = LeftSidebar 组件,64px (w-sidebar)
    2. ✅ 用户消息气泡 = 右对齐,bg-user-message-bg (#eeedff)
    3. ✅ CSS 变量在 globals.css :root 和 @theme inline 中定义"
    

    收益:避免后续沟通中的误解和返工


    3. 提供”期望输出格式”

    明确告诉 AI 你希望得到什么样的回复:

    ❌ 不清晰:

    开发者: "分析一下这个组件的性能问题"
    AI: [输出一大段文字,没有重点]
    

    ✅ 清晰:

    开发者: "分析一下 ChatInterface 组件的性能问题,请按以下格式输出:
    1. 发现的问题(列表形式)
    2. 问题的影响(用户体验 + 性能指标)
    3. 建议的解决方案(优先级排序)
    4. 预计的优化效果(定量描述)"
    
    AI:
    "## 1. 发现的问题
    - ❌ MessageRenderer 未使用 React.memo(导致不必要的重复渲染)
    - ❌ 消息列表未使用虚拟滚动(50+ 消息时 DOM 节点过多)
    ...
    
    ## 2. 问题的影响
    - 用户体验: 滚动时明显卡顿(30 FPS 以下)
    - 性能指标: 首次渲染耗时 2.5s,内存占用 120MB
    ...
    
    ## 3. 建议的解决方案
    1. [高优先级] 用 React.memo 包裹 MessageRenderer
    2. [中优先级] 引入 react-window 实现虚拟滚动
    ...
    
    ## 4. 预计的优化效果
    - 首次渲染: 2.5s → 0.8s (提升 68%)
    - 内存占用: 120MB → 45MB (降低 62%)
    ..."
    

    4. 利用”角色扮演”

    让 AI 从不同角度审视问题:

    开发者: "请你作为一个新入职的前端开发者,看一下 /research 页面的代码(chat-interface.tsx),告诉我哪些地方不好理解,需要注释或重构"
    
    AI (以新人视角):
    "作为新人,我在阅读代码时遇到了以下困惑:
    
    1. 第 69 行的 `selectedModes` 和 `selectedMCPTools` 没有注释说明用途
       → 建议: 添加注释或改成更语义化的名字
    
    2. 第 202 行的 `handleStreamingResearch` 函数有 240 行,太长了
       → 建议: 拆分成更小的函数
    
    3. 第 463 行的 `renderMessage` 中有三层嵌套判断,逻辑不清晰
       → 建议: 提取为独立的组件 UserMessage 和 AssistantMessage
    ..."
    

    📚 实战清单:开始协作前的准备

    在开始与 AI 协作前,建议准备以下内容:

    ### ✅ 项目上下文
    - [ ] 项目的技术栈(React、Vue、Next.js 等)
    - [ ] 代码结构说明(主要目录和文件)
    - [ ] 命名规范文档(组件、变量、CSS 类名)
    
    ### ✅ 页面结构文档
    - [ ] 主要页面的布局说明(最好有 ASCII 图)
    - [ ] 组件的层次结构(父子关系)
    - [ ] 关键组件的语义化名称映射
    
    ### ✅ 设计规范
    - [ ] 颜色系统(主色、辅助色、语义化颜色名称)
    - [ ] 间距系统(常用的 padding、margin 值)
    - [ ] 字体系统(字号、字重、行高)
    
    ### ✅ 沟通约定
    - [ ] 统一的组件描述方式(位置 + 功能)
    - [ ] 问题描述模板(当前状态 + 期望状态)
    - [ ] 代码位置引用格式(文件名:行号)

    🎓 总结:黄金沟通法则

    1. CLEAR 原则

    • Concrete(具体): 提供具体的位置、数值、色值
    • Located(定位): 指明文件名、组件名、行号
    • Explicit(明确): 说明期望结果和当前状态的差异
    • Actionable(可操作): 描述可执行的修改动作
    • Reviewable(可验证): 提供验证修改是否成功的标准

    2. 三层描述法

    遇到问题时,按三层描述:

    1. 位置层: 在哪个页面/组件/文件的什么地方
    2. 现象层: 当前是什么样子(可量化描述)
    3. 期望层: 想要改成什么样子(可量化描述)

    示例:

    位置: /research 页面 → 主内容区 → 底部输入框 → 发送按钮现象: 背景色是 #6366f1(偏紫的蓝色),hover 时变成 #4E3FF6期望: 背景色改成 #3b82f6(更亮的蓝色),hover 时变成 #2563eb
    

    3. 渐进式沟通

    复杂任务分阶段沟通:

    1. 理解需求 – “我想做 XXX,你理解我的意思吗?”
    2. 讨论方案 – “有几种实现方式,你觉得哪种更好?”
    3. 确认细节 – “具体到 XXX 文件的 YYY 行,改成 ZZZ 对吗?”
    4. 执行修改 – “好,开始修改”
    5. 验证结果 – “改完后测试一下是否符合预期”

    💡 最后的建议

    1. 不要假设 AI 知道一切
    • AI 不知道你的项目结构
    • AI 不知道你的命名习惯
    • AI 不知道你的审美偏好 → 解决方法: 第一次提到某个概念时,给出完整的解释
    1. 不要害怕”啰嗦”
    • 宁可多说两句,也不要让 AI 猜测
    • 提供冗余信息比信息不足好 → 经验: 一次性说清楚,比来回澄清 5 轮要高效
    1. 建立反馈循环
    • 每次修改后,让 AI 说明改了什么
    • 定期让 AI 总结当前进度 → 收益: 确保双方理解一致,避免方向跑偏
    1. 积累你的”沟通模板”
    • 把这次有效的沟通方式记录下来
    • 下次遇到类似问题直接套用 → 示例: “请按上次优化 CSS 变量的方式,把这些硬编码值也改掉”

    🌟 致谢

    本文的诞生源于一次真实的前端项目协作。在这次协作中:

    • 开发者学会了如何更清晰地表达需求
    • AI 学会了如何更好地理解开发者的意图
    • 双方建立了一套高效的沟通语言

    希望这份指南能帮助更多开发者和 AI 建立顺畅的协作关系,让技术更好地服务于创造。


    如果这份指南对你有帮助,欢迎分享给更多的开发者!

  • 一次好奇心引发的拆解:我研究了一个“低价 X API”的网站

    最近刷论坛的时候,我看到一个挺离谱又挺诱人的网站 —— twitterapi.cheap。它号称可以用官方价格的 十分之一 访问 X(也就是原来的 Twitter)数据,还能发推、点赞、发私信。对程序员来说,这就像看到一家餐馆写着“全场米其林大餐 90% off”,你不一定敢吃,但一定会想去看厨师到底怎么干的。

    于是我就动手研究了一下。以下内容完全出于好奇心,不是教程,也不是推荐,只是一次纯粹的技术探险笔记。


    起因:这个价不科学

    官方的 X API 起步价是每月 200 美元,动辄上千上万。而 twitterapi.cheap 的首页却写着 “Same data, 10x cheaper.”
    第一反应当然是:这不太对劲。官方渠道价格固定,这家能便宜十倍,要么有官方渠道合作(几乎不可能),要么就是走了某种“非常规路线”。

    于是我点开了他们的文档。


    第一眼:它居然要 cookie

    文档里一个接口叫 Send DM(发私信),参数非常直白:

    {
      "username": "someone",
      "msg": "Hello!",
      "cookie": "ct0=abc123... or 2c4a4e1832...",
      "proxy": "http://username:password@ip:port"
    }
    
    

    是的,它让你直接提供自己的 Twitter 登录 cookie
    还贴心地附上了一篇教程,教你去浏览器装个扩展,导出 cookie 再粘贴回来。
    我看完那一页的时候,心里只剩一句话:

    “这玩意确实不是官方的。”

    这就好比让你把家门钥匙交给陌生人,说“我帮你寄快递方便点”。


    第二眼:代理与“分身术”

    文档还提到另一个要求:一定要用高质量住宅代理(Residential Proxy),并推荐了一个代理购买网站。

    这一点立刻让我想到很多爬虫系统的老招数:

    • 用住宅代理模拟真实用户;
    • 伪造浏览器 UA;
    • 分散请求,躲过风控限流。

    简单讲,他们的 API 实际上就是在后台扮演一个“假装是你登录 Twitter 的浏览器”,通过真实网页端的接口去发请求,再把结果打包给你。

    这和官方 API 没半毛钱关系。


    深挖:它的原理其实挺漂亮

    别误会,这不是“黑科技”,但从工程角度看,它的设计确实聪明。

    • 身份层:用户提供 cookie,相当于用用户的身份登录。
    • 代理层:用住宅代理换不同的 IP,降低被封概率。
    • 请求层:直接调 X 网页端的 GraphQL / REST 接口,拿到原始 JSON。
    • 封装层:清洗返回值,包装成“官方风格”的数据结构。

    整套系统其实就像一个小型的“API 模拟器”,复刻了官方 API 的功能,但底层跑的是网页端的私有接口。
    只不过,这条路并不稳——因为 X 改一次网页接口,它就要重写一次解析逻辑。


    从好奇到敬意:灰色地带的工程美学

    从开发者视角,我得承认,这类系统挺有技术含量:
    要逆向分析网页端请求、维护大规模代理池、动态更新接口签名、还要处理会话过期和速率限制。
    这些事每一项都不简单。

    在合法与灰色之间游走的工程,往往更考验技术功底。
    只是,这种“聪明”没法变成“稳定”。官方随时可以封杀接口或改签名,一夜之间让整个系统报废。


    风险:好奇可以,轻易别用

    拆解完我也没真用它,原因显而易见:

    • 提交 cookie 意味着完全信任第三方,风险巨大。
    • 用代理+写操作容易触发风控,账号被封概率不低。
    • 平台随时可能调整网页端接口结构,服务断供很常见。
    • 从合规角度讲,这种访问方式基本不被允许。

    换句话说,技术上它确实能跑,
    但要真用在正式项目里,那就等于把命门交给别人。


    结语:这世界总有人在探索边界

    twitterapi.cheap 不是骗子网站,它是一个极具工程巧思的灰色实验品
    它证明了网页端的 API 可以被封装成服务,也提醒我们:技术边界与规则边界往往并不重合。

    对开发者而言,这种研究是好事——我们能理解系统是怎么构建、怎么防御、又怎么被绕过的。
    但当你真正要搭建产品、接入外部接口时,
    请记得一句老话:

    “便宜的东西,往往最贵。”


    写在最后:这只是一次技术好奇的记录。
    我没登录、没提交 cookie,也不建议任何人这么做。
    看懂它的原理就够了,别真的去“试水”。

  • 2025最值得保留的MCP工具:AI开发者的隐形生产力栈

    还记得第一次用大模型写代码,是在去年的夏天。那时我还把它当成“智能搜索引擎”——帮我写函数、查语法、改正错别字。但一年之后,事情完全变了。

    如今我每天打开编辑器(Cursor、Claude Code、Codex Cli、Qwen Code、Trae)的第一件事,不是启动编译,而是“接入AI”。在我这里,AI已经不仅仅是对话窗口,而是一整套可调用的工具生态——MCP(Model Context Protocol)工具链。

    这套体系,已经在潜移默化地改变我写代码、调试、甚至构建产品的方式。


    01|MCP工具的“进化意义”

    MCP最初的设计是为了让AI能主动调用外部工具——像是给语言模型加上“手”。从数据库查询到网络请求,从绘图到测试执行,它都能在大模型的指令下完成。

    但当你每天高频使用它时,你会发现MCP不只是“调用接口的标准”,而是一种AI与系统深度耦合的开发思维
    它让AI不再停留在对话框里,而是真正“接入了你的工程环境”。


    02|我高频使用的几个MCP工具

    过去半年,我大概使用过几十种MCP工具,但真正留下的常用组合其实只有三个:

    🧩 Playwright MCP —— 自动化测试的智能化入口

    这是我最常用的一个。Playwright本身是强大的浏览器自动化框架,而Playwright MCP让AI能直接驱动它——
    我只需一句话:“帮我验证登录页的验证码逻辑是否正确”,它就会自动打开浏览器、输入、截图、分析报错。

    以前测试要写脚本、调试选择器;现在AI可以在上下文里推理出场景,并动态生成测试代码。这种“AI驱动自动化”不只是效率提升,更是一种人机协作的新形态:AI成为QA团队的一员。


    🖼️ Replicate MCP —— 用Flux模型生成视觉素材

    这类工具几乎改变了我对“设计资源”的认知。
    我过去常常苦恼产品的Hero图、活动banner、icon素材——不是缺想法,而是缺执行。
    Replicate MCP 连接了多个生成模型,比如Flux系列。通过AI接口,我只需要提供概念说明,它会生成风格一致的图像。

    最妙的是,大模型会自动在上下文中判断尺寸比例(如1200×630)、风格方向(赛博、极简、企业蓝)等参数,几乎像一个懂产品语境的视觉设计师。

    它不取代设计师,但它是我和设计之间的桥梁


    📚 Context7 —— 永远最新的产品API助手

    如果说前两个是“执行型”工具,那Context7更像是一个“知识神经元”。
    它可以实时访问各类官方产品API文档、开发手册、变更记录——比如我问“Cloudflare Tunnel 最近的配置参数有什么变化?”
    它就能拉取官方最新说明,而不是依赖模型固化的旧知识。

    这对开发者而言意义重大。我们都知道,文档更新频繁,模型知识滞后几个月甚至半年。Context7 让AI具备了“时效性”,它弥补了语言模型最大的一块短板。


    03|为什么我反而很少用 MySQL MCP

    许多人喜欢用MySQL MCP做数据库查询,但我逐渐减少了使用。
    原因很简单:在开发环节,大模型直接基于连接参数执行SQL往往更自然。
    MCP虽然更安全、规范,但对于熟悉AI上下文编程的人来说,它反而多了一层抽象成本

    比如我想快速调表结构、验证查询逻辑,AI直接执行反应更快。MCP更适合在生产级AI代理中封装,而不是在研发阶段。


    04|一年之后的体会

    这一年我最大的感受是——AI编程从“对话”变成了“协作”。
    我不再把模型当作语言接口,而是当作“有工具、有上下文、有记忆”的虚拟同事。

    • Playwright MCP 帮我测逻辑;
    • Replicate MCP 帮我画图;
    • Context7 帮我查文档;
    • 其他MCP则像外包模块——随时待命。

    它们构成了我的“AI开发栈”,也让我意识到一个趋势:未来的IDE,不是编辑器+插件,而是模型+工具集。


    05|结语:从“写代码”到“编排智能体”

    如果说过去我们是写代码调用函数,那么现在我们是在用自然语言编排智能体
    这不只是技术演进,更是开发者角色的转变。
    我们逐渐从“命令执行者”变成“智能系统的导演”。

    或许十年后,MCP会像当年的HTTP或REST一样,被视作理所当然的基础设施。而我只是有幸,见证了它从实验性协议走入日常工作的那一刻。

  • 用 MCP 驱动一台“可长期复用”的 Chrome——chrome-devtools-mcp使用心得

    这是一篇给“重度前端/自动化工程师”的实操型笔记,聚焦 Chrome DevTools MCP 的安装、部署与长期可复用(固定 user-data-dir、持久化登录态与扩展)的使用策略。默认读者熟悉 CLI、CDP 与代理等概念。

    背景

    MCP(Model Context Protocol)的 Chrome DevTools 服务器让你的智能体/助手(Claude、Cursor、Copilot、Gemini…)直接操控真实的 Chrome,通过 CDP 做导航、点击、抓包、性能分析等。“关键不是能不能连”,而是如何把它做成一个稳定的、可重复、可持久的调试环境。官方 MCP 项目与博客见:(GitHub)


    一页原理

    • CDP 入口:Chrome 以 --remote-debugging-port=PORT 启动后在 http://127.0.0.1:PORT/json/version 暴露 webSocketDebuggerUrl;所有自动化(Puppeteer、DevTools、MCP)都从这个WS 连入。(Chrome DevTools)
    • 安全变化(Chrome 136+):出于 Cookie/数据防护,不再允许对“默认数据目录”开启远程调试;必须同时指定一个非默认--user-data-dir。否则端口形同无效。这也是“想继承日常登录态直接开调试端口却失败”的根因。(Chrome for Developers)
    • user-data-dir vs profileuser-data-dir 是根;各 Profile(如 Default/, Profile 1/)是其子目录。我们推荐“为自动化单独建一个 专用 user-data-dir”,把它当“长期可复用的测试浏览器”。(Chromium Git Repositories)

    部署:固定目录 + 固定端口

    1) 启动一台“长期可复用”的 Chrome

    # macOS,建议先彻底退出已有 Chrome
    osascript -e 'tell application "Google Chrome" to quit' 2>/dev/null || true
    
    /Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome \
      --user-data-dir="$HOME/.chrome-mcp" \   # 专用数据目录(长期保留)
      --remote-debugging-port=9222            # 固定端口,便于脚本化与接入
    
    

    验证:

    curl -s http://127.0.0.1:9222/json/version | jq .
    # 应见到 webSocketDebuggerUrl
    
    

    这台浏览器的 Cookie、扩展、站点权限、证书例外等都会保存在 ~/.chrome-mcp 下,之后每次复用即可。(Chrome for Developers)

    2) 安装与接入 MCP(以通用客户端配置为例)

    {
      "mcpServers": {
        "chrome-devtools": {
          "command": "npx",
          "args": ["chrome-devtools-mcp@latest", "--browserUrl=http://127.0.0.1:9222"]
        }
      }
    }
    
    

    --browserUrl 让 MCP 接管已在跑的浏览器(而不是再拉一份临时无状态的)。这是“可复用环境”的关键。(GitHub)


    把“临时玩具”变成“团队资产”

    固化登录态与站点配置

    1. 第一次用 ~/.chrome-mcp 打开后,人工登录你关心的域名(如:x.com、gmail、facebook等);
    2. 配好站点权限(通知、麦克风、剪贴板)、证书例外等;
    3. 这些状态都会保留到下次(除非你清理目录或站点强制重新登录)。安全策略不允许直接“吸附到默认目录”,这是设计所致。(Chrome for Developers)

    安装扩展(如 Ad Block、XPath Helper、React DevTools…)

    • 用这台浏览器正常打开 Chrome Web Store 安装即可;扩展及其配置都会落在 ~/.chrome-mcp
    • MCP/智能体执行用例时就能直接使用这些扩展带来的 DOM 面板/辅助 UI(前提是场景允许)。

    分环境策略

    • 你可以为不同项目/客户创建不同的 user-data-dir(如 ~/.chrome-mcp-foo, ~/.chrome-mcp-bar),每个都固定端口与独立扩展组。
    • 由外层脚本决定“今天挂哪一份目录 + 哪个端口”,再把 --browserUrl 指过去即可。

    最小可依赖脚本(macOS)

    用于“一键拉起 + 健康检查 + 输出 WS URL”。结合你自己的路径替换。

    #!/usr/bin/env bash
    set -euo pipefail
    DATA_DIR="${DATA_DIR:-$HOME/.chrome-mcp}"
    PORT="${1:-9222}"
    APP="/Applications/Google Chrome.app"
    BIN="$APP/Contents/MacOS/Google Chrome"
    
    osascript -e 'tell application "Google Chrome" to quit' >/dev/null 2>&1 || true
    mkdir -p "$DATA_DIR"
    
    open -na "$APP" --args \
      --user-data-dir="$DATA_DIR" \
      --remote-debugging-port="$PORT"
    
    for i in {1..25}; do
      if curl -fsS "http://127.0.0.1:$PORT/json/version" >/dev/null; then break; fi
      sleep 0.2
    done
    
    echo "DevTools: http://127.0.0.1:$PORT/json/version"
    
    

    生产化建议(踩坑最少的路径)

    • 永远用非默认 user-data-dir:Chrome 136+ 的强制要求;别跟它对着干。(Chrome for Developers)
    • 固定端口与目录:让上层编排(MCP 客户端、CI、本地脚本)都能“靠约定接”(IaC 思维)。
    • 把“探活”标准化:接入前先 GET /json/version,拿到 webSocketDebuggerUrl 再连,避免竞态。(Stack Overflow)
    • 最小权限原则:扩展只装必要的;证书例外按域收敛;代理仅在需要时开。
    • 隔离数据污染:不同项目分目录;必要时“只读镜像 + 运行时 overlay”(通过脚本复制模板目录启动)。Chromium 文档对目录结构有说明,可据此做模板化。(Chromium Git Repositories)

    常见问题速查

    • 端口没开/连不上
      • 忘了带 --user-data-dir → 按上文做;
      • 端口被占用 → 换号并同步 --browserUrl
      • 同机多实例 → 用 open -na 或直接执行二进制,确保新进程接到 flag。(Chrome for Developers)
    • 想“继承日常浏览器的 Cookie”
      • 现在不行(136+ 明确禁止默认目录远程调试);最靠谱是“在专用目录首登一次”,或开 Chrome Sync 同步书签/设置(Cookie 仍以站点策略为准)。(Chrome for Developers)
    • MCP 客户端起不来 Chrome
      • 某些客户端沙箱/权限问题时,让 MCP 连已在跑的浏览器(--browserUrl),别让它自己拉新实例。(GitHub)

    结语

    不要把 MCP 仅当“能连就行的玩具”。正确姿势是:固定 user-data-dir + 固定端口 + 可编排脚本,把这台浏览器当成“自动化测试工作站”。一旦首登/首配完成,之后就能以确定性的运行时承载你和智能体的调试、验收与性能分析——这才是“工程可用”的 DevTools MCP。

    资料与参考
    Chrome DevTools MCP 官方仓库与博客(安装/能力/客户端示例),以及 Chrome 136+ 的远程调试安全变更、CDP 与用户数据目录说明等。(GitHub)