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把整份合同、报表或 PPT 交给云端 AI 助手改，代价很直接：你的文档离开了机器，模型跑在别人的服务器上，还常常要按座位付费。OpenDocBot 想换一种做法——它是一个 100% 客户端、pro...
MCP Server 最容易被忽略的问题，不是能不能返回 JSON，而是换一个 AI 客户端、模型或授权流程后，Agent 还能不能正确发现工具、填写参数并完成任务。ChatGPT、Claude、Cu...
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你有没有过这种时刻：上周看过的一篇技术文章、昨天随手记下的一句话、某个播客里的一个观点，想找的时候却完全想不起来在哪。知识散落在浏览器的书签、微信和 Telegram 的聊天记录、下载目录里的 PDF...
让 AI Agent 调 GitHub、Slack 或 Google Workspace，最省事的方案往往也是风险最大的方案：把 OAuth access token 或长期 Bearer token...
很多 Agent 测试停留在“模型有没有调用正确工具”“最终回答是不是包含某个字符串”。这种测试对确定性函数很有用，但对真实的 Agent 工作流还不够：敏感数据可能先从工具结果进入上下文，再被模型改...
当编码 Agent 都在同一台电脑上时，交接任务并不难：共享一个 Git 仓库、开几个终端，或者让一个编排器负责调度即可。真正麻烦的是跨机器协作。笔记本上的 Claude Code 想让台式机跑一组测...
AI Agent 的测试难点，不在于能否把一次函数调用断言为 True，而在于它面对多轮对话、工具失败和任务分支时，是否仍然做出了安全且可解释的选择。传统单元测试擅长验证确定性函数，却很难描述“用户先...
生产排查里的数据库工作，往往不是“写一条 SQL”这么简单。订单在 PostgreSQL，客户资料在 MySQL，缓存状态又落在 Redis；一个 ID 需要在多个连接之间反复复制。临时脚本当然能解决...
AI Agent 开始替人做事以后，身份认证已经不够了。一个 GitHub Token 或 OAuth 会话或许能说明“请求来自某个账号”，却很难让接收方判断：这个 Agent 是谁授权的、只能访问哪...
