#开发效率

1周前

跟大家分享一下 Claude Code 必备的 MCP 工具合集，顺便聊聊什么是 MCP，以及怎么用。 1. MCP 是什么？ MCP 全称是 Model Context Protocol，中文叫“模型上下文协议”。通俗点说，它就像一个 USB-C 接口，让大模型能直接去访问各种工具、代码库和数据源。Claude Code 就是一个 MCP 客户端，你可以把它连上 GitHub、Notion、Sentry 这些工具，用起来就跟本地指令一样顺畅。 2. MCP 的连接方式 MCP 一共有三种主要的连接方式：本地 stdio：最常见，Claude 直接在你本地起进程，访问文件系统、本地 Git 仓库都靠它。远程 SSE：适合实时推送的服务，比如协作工具 Linear，它会保持长连接，数据一更新 Claude 马上能收到。远程 HTTP：最常见的云服务模式，比如 Notion、Vercel，Claude 需要的时候才发请求。 3. 管理 MCP 的常用命令几个常用命令记一下： claude mcp list → 查看当前连了哪些 MCP claude mcp get <name> → 查看某个 MCP 的详情 claude mcp remove <name> → 移除不用的 MCP /mcp → 在聊天里触发 OAuth 授权 4. MCP 配置的作用域配置 MCP 的时候，你可以指定作用域： local：只对当前目录生效 project：提交到仓库，整个团队一起用 user：全局配置，所有项目都能用默认是 local，如果要改，就在命令里加 --scope。 5. 高频推荐的 MCP 工具这里我整理几个最常用、最好用的： Filesystem MCP：读写本地文件，Claude 就能直接帮你改代码。 Playwright MCP：浏览器自动化，能开网页、爬数据、做 UI 测试。 GitHub MCP：直接拉 PR、看 Issue，让 Claude 自动写 Review。 Sentry MCP：读线上报错日志，Claude 能给你分析问题。 Vercel MCP：和部署打通，查日志、回滚版本都能直接干。 Context7 MCP：最新 API 文档聚合，避免 Claude 用旧的接口。总结一下： MCP 就是一个标准化的“接口”，让 Claude Code 能无缝访问工具和服务。掌握这几个高频 MCP，你的开发效率能直接翻倍。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 900 条信息

#Claude Code #MCP工具 #模型上下文协议 #开发效率 #工具集成

海拉鲁编程客

1周前

刚开始咱想喷 openai 用 rust 来写 codex 会极大的影响开发效率，毕竟当时 openai 的 coding agent 水平确实不太行。今天密集体验了 codex cloud，不得不吹一句 codex rust 版本是真的吊。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 900 条信息

#OpenAI #Codex #Rust #开发效率 #积极

1个月前

在使用 Cursor、Cline 这些 AI 编程工具，有时候它们会无脑执行一堆命令，既浪费时间又增加开发成本。面对这个问题，可以使用 Interactive Feedback MCP 这个开源的 MCP 服务器。安装了这个 MCP 后，AI 助手在执行任务前会主动询问我们的意见，避免了盲目执行无效的开发任务。 GitHub：主要功能： - 在 AI 执行命令前后加入人工确认 - 大幅减少高成本 API 调用次数 - 支持 Cursor、Cline、Windsurf 等 AI 工具 - 提供项目级配置与保存，可记住常用命令 - 支持运行命令并查看输出，提供实时反馈虽然能减少 AI 的无效操作保证开发质量，但也意味着需要我们时刻盯着。感兴趣的朋友可以安装试试。

#AI编程工具 #Interactive Feedback MCP #开源 #人工确认 #开发效率

1个月前

为独立开发者准备的精选技术栈和工具仓库来了！这里有你最需要的工具，帮你提升开发效率、节约成本，最重要的是——这些工具都是市场上热门的，经过验证的。🚀A curated collection of tech stacks and tools tailored for independent developers is here! these are proven, popular tools widely used in the industry. 🚀

#独立开发者 #技术栈 #工具仓库 #开发效率 #热门

2个月前

我并不太喜欢 Python ，设计上既不优雅也不简洁。但我选择使用python 原因有两点：一、AI 有关的生态丰富度够高，是其他语言难以相比的二、开发效率足够高，对于原型项目，对于正在寻找PMF 早期的AI 项目实在太合适了。

#Python #人工智能 #生态系统 #开发效率 #原型项目

3个月前

Go为什么用起来这么爽，理由见下图

#Go语言 #编程体验 #开发效率

3个月前

#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课程序员提示词工程实战指南，高效利用 AI 编程助手提升开发效率。摘要：本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册，旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则，包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。随后，针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景，文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词，并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例，直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响，并提供了丰富的实操技巧，对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文（代码、语言、框架、错误）的提示词，是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景，设计有针对性的提示词模式（如包含错误信息、重构目标、预期示例），能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程，需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴，根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节，通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色（如专家、导师）或提供输入/输出示例，能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。文章链接：

#程序员 #提示词工程 #AI编程助手 #开发效率 #实用指南

4个月前

开发效率是提高了很多，现在是怎么把效率转化成钱的问题。

#开发效率 #效率转化 #盈利模式

WeNext🔥nexty.dev

4个月前

独立开发四大错觉： 1、Remix 比 Next.js 开发效率高 2、Cloudflare Pages/Workers 比 Vercel 省心省钱 3、Neon 比 Supabase 便宜 4、Creem 比 Stripe 好提现当然也不是说后者一定比前者好，技术栈和平台选择是很复杂的事情，不适合场景A的可能非常适合场景B。如果一定要选，谁说的也别听，去选AI更熟悉的那个。

#独立开发 #开发效率 #Remix #Next.js #Cloudflare Pages #Vercel #Neon #Supabase #Creem #Stripe #技术栈选择 #AI

8个月前

兄弟们你们有使用过Cursor吗？感觉如何？我先说我的体验，八个字总结弃之可惜，食之无味不知道是不是因为我主要写后端。你们知道的，如果计算金额错一点，那都是灾难。所以，我对它生成得代码，如果不加思索的去接受，那可真不放心。如果一个个检查呢，又觉得费劲。然后，感觉还不如自己写。

#Cursor使用体验 #后端开发 #代码生成工具 #程序员思考 #开发效率