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MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）
文章介绍MCP客户端调用方法，先阐述没MCP时的痛点，再讲大模型调用MCP的姿势，包括Spring - AI和Spring - AI - Alibaba框架的使用，还介绍原生SDK调用方式，记录踩坑问题，探讨两种技术路线的选型。
2026，最惨一年？Optimus全员拼到死，清华校友跳槽到特斯拉
苹果核心华人AI科学家Yilun Chen转投特斯拉Optimus团队。马斯克透露AI芯片进展，特斯拉AI软件副总裁预警2026年是艰难一年。同时，部分特斯拉核心工程师出走至初创公司，硅谷投资人看好家用消费级机器人。
OpenAI 硬件负责人的闭门分享：硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统，继续依赖 NVIDIA 硬件路径，无法把模型推到下一个量级，因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的，未来是云边结合，现有手机系统难满足 AI 时代需求。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
AI，正在吞噬所有软件。
作者从用户体验设计师和公司创始人视角，探讨AI时代软件的变革。人人能造软件，成本降低；软件从资产变耗材；Agent填平人机交互鸿沟，产品形态转向Skills；用户可能不再是人；中间层正消亡。
我的AI年度盘点
博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面，从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系，结合MCP、Skills等完善系统；工具层面，全面拥抱Google生态，C端看好Google，B端看好Anthropic，不看好OpenAI。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
AI coding 智能体设计
文章从分析Gemini - CLI源代码入手，解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容，还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计，介绍规约驱动开发模式。
让AI自动生成工作流
不会搭建工作流没关系，可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流，它生成JSON文件，复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点，还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。