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很多人认为，AI的到来让学习变得更容易了，因为学生可以利用AI来完成作业和考试。然而，我认为AI带来的改变远不止于此。从我自己的学习经历来看，AI实际上可能让更多人的学习效果变得更差。那些原本只是想混日子、混过去的人，借助AI之后，甚至连自己学过什么都不清楚了。因此，当他们真正需要运用这些知识时，往往是一片茫然。AI使得学校和老师更容易识别并淘汰那些只追求成绩和毕业证书的“混子”。而对于真正以专业为目标的人来说，AI则能够帮助他们从更多角度理解问题，激发思考，从而更快地探索和获取知识。因此，AI最终将极大地拉开学生之间的差距。#AI #感悟
模型上下文协议浏览器 InspectorInspector 是一个基于 Web 的工具，专门用于可视化和浏览符合**模型上下文协议 (Model Context Protocol)** 的数据。简单来说，它可以让你简单方便的与你的MCP Server交互，以了解它是否工作正常！就像给你的MCP Server装上了一个“透视镜”。😎https://github.com/modelcontextprotocol/inspector#AI #MCP
Google发布了Agent Development Kit，这是这段时间以来我看到的在工程化完成度很好的Agent SDK了。任何人都可以很轻松的完成从一个Agent定义、开发、Debug到即时演示的全过程，而且对一个Agent应用的发布生命周期也考虑的很周到。这真的是让人非常激动的一年啊。https://google.github.io/adk-docs/#AI #Agent
FastAPI-MCP 是一个原生 FastAPI 扩展，可将已有的 FastAPI 接口一键暴露为 MCP（Model Context Protocol）工具。它内置鉴权支持，保留原有请求/响应模型和文档，无需额外配置；采用 ASGI 直连方式，通信高效；支持在同一应用挂载或独立部署。只需通过 uv add fastapi-mcp 或 pip install fastapi-mcp 安装，然后在代码中引入 FastApiMCP(app) 并调用 mount() 即可快速启用 MCP 服务，让 LLM 工具集成更顺畅。 https://github.com/tadata-org/fastapi
在您的应用中本地部署LLM/VLM/TTS模型的跨平台框架。支持Flutter、React-Native和Kotlin多平台。支持您在Huggingface上找到的任何GGUF模型；Qwen、Gemma、Llama、DeepSeek等。运行LLM、VLM、嵌入模型、TTS模型等。支持从FP32到低至2位量化模型，提高效率并减少设备负担。支持Jinja2的聊天模板和令牌流。https://github.com/cactus-compute/cactus
LearnGitBranching(https://learngitbranching.js.org) 是一个非常棒的Git可视化教学游戏。它本身也在github上开源了它的所有的代码。非常值得一试https://github.com/pcottle/learnGitBranching
Anthropic 上线了全新的学习板块 (https://www.anthropic.com/learn) ，逛了一圈发现不少好东西。对比 Gemini 偏入门级的功能设计，A记的教程明显更具深度，字里行间都能感受到他们对细节的死磕，课程质量真的很高。