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使用听语AI总结-B站大佬程序员小山与Bug分享的skills原理

2026年2月1日起，我国农产品将全面启用新版“身份证”—— 农产品质量安全承诺达标合格证。 由农业农村部发布的《农产品质量安全承诺达标合格证管理办法》，让每一份上市的蔬果、畜禽、水产都有了自己的质量安全证明中华人民共和国农业农村部令 2025年第 4 号。 这是一张什么证？ 农产品质量安全承诺达标合格证是农产品生产企业、农民专业合作社、农户和收购单位，根据质量安全控制、检测结果等开具的证明。

MCP 是一种开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来。

基于nodejs开发的TCP通用物联网设备网关程序，目前已集成支持多种Modbus协议的设备；设备包含：多种类型的传感器(新普惠)、娃娃机终端等

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我在codex里面告诉它：编写一个golang 协程案例到当前docs下

codex 啪啪啪的拿到大模型内容然后建立目录和文件，那这个过程是怎样的呢？我们假设有个简易版的codex，你问它，它只会回复而不会建立目录和文件。如此对比，我们来分析：

现在我们的 proxy 只打通了“模型文本输出”，没有打通 Codex 的“工具调用协议”。

你在 简易版Codex 里说：

编写一个 golang 协程案例到当前 docs 下

正常 Codex 要写文件，流程不是“模型自己写磁盘”。真实流程是：

Codex 客户端
-> 调模型
-> 模型返回 tool call，例如 apply_patch / shell command
-> Codex 客户端执行工具
-> 文件才真的落盘

但我们现在的链路是：

简易版 Codex
-> /v1/responses 或 /v1/chat/completions
-> 返回纯文本 delta
-> Codex 收到普通 assistant 文本

这里缺了关键一层：

模型返回 Codex 可识别的 tool_call

所以 Codex 最多会拿到类似：
可以在 docs 下创建一个 go_concurrency.md，内容如下...

但它不会真的动文件，因为它没有收到标准的工具调用事件。

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如果你用过 AI 编程工具，可能遇到过这些场景：

❌ "帮我加个用户登录"
→ AI 直接生成代码，没问权限模型、没考虑失败处理、没写测试
→ 上线后发现：短信验证码没对接、密码没加密、并发登录没控制

❌ "修复这个 bug"
→ AI 改了几行代码说"应该好了"
→ 但你不知道它改了什么、为什么这样改、会不会影响其他功能

问题的根源：大多数 AI 代理像"会写代码的实习生"——有技术能力，但缺乏工程思维。

Superpowers 的解法：把资深工程师的最佳实践（TDD、代码审查、系统化调试）编码成可执行的工作流，让 AI 代理自动遵循，而不是靠"自觉"。