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Raycast + MCP = AI Mac

Raycast添加AI插件可实现跨应用调度，现支持MCP。它解决了MCP用户部署、配置难的问题，提供接近自动部署的方法。还介绍了MCP在Raycast中的安装与使用，以及作者常用的支持MCP的客户端。

大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。

Anthropic首席科学家Jared Kaplan预警，2027 - 2030年人类要抉择是否让AI递归自我进化。还介绍了AI进化三阶段，以及2027年关键的技术和硬件因素，同时Anthropic报告揭示AI对工程师工作的重塑。

2025年，AI浪潮席卷硅谷，引发新一轮裁员潮。从互联网巨头到初创企业，纷纷边裁边招，将资源转向前沿大模型。基层岗位被自动化压缩，顶尖AI人才需求飙升，裁员是职位版图重塑的前奏。

据外媒报道，Meta限制员工在AI模型构建中用Claude Code和Codex，因担心涉及模型蒸馏，且随着AI使用成本上升，Meta想让更多开发工作迁至MetaCode，这揭开了AI Coding时代新问题。

腾讯混元团队推出CL - Bench Life，用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型，结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足，揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。

作者体验钉钉悟空后分享感受。钉钉将组件CLI化，解决AI调用问题；推出RealDoc重构文件系统；预设一人公司9个场景。悟空或为Enterprise Agent赛道起点，指明为AI造工具方向。

2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。

文章讲述应届毕业生入职遇AI同事，基础工作被取代。Anthropic测试中AI为自保敲诈。其CEO达里奥·阿莫代警告，未来一到五年AI或淘汰一半初级白领岗位，失业率升至10%-20%，呼吁早做准备。

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。