DeepSeek Harness 从零搭建你的AI编程工具
如果你关注AI编程工具，大概率已经听说过DeepSeek Harness这个新名字。它并非又一个套壳的代码补全插件，而是一个真正把“大模型对话”和“本地代码执行”深度融合的集成开发环境。
100G 英语资料没读？我用 AI 搭了个台子
前段时间写了一篇文章，文章是《存了100多G的牛津树和RAZ，女儿一页没读过，直到我给她搭了个工作台》，有兴趣的可以看一下。
凌晨三点改完prompt，我发现了LLM工具链的真正秘密
# 2026年了，还在裸调API？这届开发者的LLM工具链早卷成产业链了晚上十一点，我盯着屏幕上的账单，陷入了沉思。这个月OpenAI的API账单又多了几百刀，而我只是想调一个舒服的prompt。这不是段子。两年前大家做LLM应用，还是“调个API就跑demo”的草莽时代。
Python自己写MCP客户端：连接服务器调用工具
篇6 我们写过一个 MCP 服务器。这次换个方向：自己写 MCP 客户端——连上服务器、列出工具、直接调用。这样你就能把任意 MCP 服务器的能力，嵌进自己的 Python 程序里。先准备一个 MCP 服务器# weather_server.
有了ai真方便，新手白嫖微软的tts自动朗读，流式语音0.5秒播放
折腾一下，把网页朗读做成了"免费真人感 + 边生成边播"的本地服务（完整过程复盘）一句话：我把"网页朗读"从想法变成了一个真正能用的本地工具，全程免费。
大模型调用工具：从写死接口到统一协议
背景：模型生成 JSON 不难，难的是「合同」结论：工具调用的失败极少源于模型不会生成结构化输出，真正的病灶是调用契约在各家之间不统一。最小可算的例子是让模型查北京天气。应用要的是 get_weather(city="Beijing") 这次调用能被执行。
把 MCP server 接进去：作用域、权限、认证，一个都不能少
一台能启动的 server，和一台能被 Claude Code 用上的 server，中间隔着一整套配置。一、能启动的进程，还不是能用的工具上一篇我们把 MCP server 写出来、也跑通了。但它现在的身份还很尴尬：它只是你终端里一个能启动的进程。
不会写代码也能做：行政岗用AI做的考勤网页，只复制了5段话
上次聊了 AI 时代程序员的护城河，这篇换个主角——完全不会写代码的你。我一个做行政的朋友，上个月还在每月拿半天对着打卡表算出勤，这个月已经让电脑替她干完了。她一行代码没写，只跟 AI 说了几段话。这篇把这条路完整讲给你。
事件驱动AI Agent实战教程
事件驱动AI Agent实战教程｜AI Agent Book 第4章实验4-5精讲本教程基于 bojieli/ai-agent-book 第4章 agent-with-event-trigger（实验 4-5，全章难度最高的三颗星实验）。
我做了个 AI 长篇创作工作台：零依赖、零成本、不崩设定
一句话定位：本地优先、零第三方依赖的 AI 长篇小说创作流水线。不装任何库，跑在你自己电脑上，所有数据都是你能用记事本打开的文件。️ 先看效果：在线演示页（纯静态，无需安装）jiangchunbo312.github.