我们的研究功能使用多个Claude智能体来更有效地探索复杂主题。我们分享了构建这个系统时遇到的工程挑战和学到的经验教训。

在之前的文章中介绍过 MCP：《MCP 和 Function Calling：概念》和《MCP 和 Function Calling：示例》。

我一直认为 C 端软件和 AI 的结合会更顺畅一些，例如，笔记工具“墨问”最近推出了 MCP 功能，允许我在各种客户端中与 AI 交互，并将结果通过 MCP 保存至其中。

墨问笔记是微信的一个小程序，功能越来越强大，最近发布了 OpenAPI 和 MCP ，本文简单介绍下怎么写一个插件将 Obsidian 中的内容发布到墨问笔记中。

计划中每年跑一场越野比赛，去年跑的崇礼 MTC，今年早早就报名了云丘山越野赛，因为要抽签，50 公里和 100 公里两个组别都报了，结果运气很好，都中签了，便退了 100 公里，对 100 公里还是心存敬畏。

在上一篇《MCP 和 Function Calling：概念》中简单介绍了 MCP 和 Function Calling 的基础概念和执行逻辑。

上半年武汉和无锡的马拉松都报了名，但签运实在太差，毫无意外地双双落选，原本以为整个上半年都没法参赛了。

随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐深入到我们生活与工作的各个方面。然而，尽管模型强大，但其能力仍存在局限性，比如在实时信息获取和复杂任务执行方面仍有不足。

尽管现在有各种各样的推理模型，但提示词依然很重要，甚至可以玩出很多创意，我觉得提示词是一门艺术。

1、3 月 3 号听张小珺 Jùn｜商业访谈录的《对 Manus 创始人肖弘的 3 小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》时就知道了 Manus，当时没啥感觉。没想到才过来几天就爆火了。