https://study.helloaidev.com/tags/ai%E5%B7%A5%E5%85%B7/Recent content in AI工具 on AI收藏夹Hugozh-CNSat, 11 Apr 2026 10:50:00 +0800https://study.helloaidev.com/posts/codex-bespoke-cli-nick-2026-04-11/Sat, 11 Apr 2026 10:50:00 +0800https://study.helloaidev.com/posts/codex-bespoke-cli-nick-2026-04-11/<h1 id="我提供给-codex-的最佳工具是定制的-cli">我提供给 Codex 的最佳工具是定制的 CLI</h1> <ul> <li><strong>来源</strong>: <a href="https://x.com/nickbaumann_/status/2042705384306336083">X.com - @nickbaumann_</a></li> <li><strong>作者</strong>: Nick (@nickbaumann_)</li> <li><strong>翻译时间</strong>: 2026-04-11</li> <li><strong>原文标题</strong>: The best tools I give Codex are bespoke CLIs</li> </ul> <hr> <h2 id="正文内容">正文内容</h2> <p>Codex 非常擅长使用工具，当工具可以表示为精确命令时。</p> <p>这听起来很明显，但它改变了我对如何让 Codex 访问我每天使用的东西的思考方式。</p> <p>连接器或 MCP 服务器非常适合访问。我以这种方式使用 Slack、Linear 和 Sentry。但有时源输出太大、太嘈杂或太尴尬，无法一直直接交给 Codex。在这些情况下，我经常想要一个在旁边的东西：一个带有标志的命令、稳定的 JSON、可预测的错误和一个帮助屏幕。</p> <p>这给了 Codex 它已经非常擅长使用的东西。</p> <p>它可以搜索、缩小范围、重试、管道输出、将大结果写入文件、检查 &ndash;help，并从最后一个结果组合下一个命令。几乎没有仪式。</p> <p><strong>如果你想要操作指南，我写了如何让 Codex 构建一个的指南：</strong></p> <ul> <li>创建 CLI Codex 可以使用：https://developers.openai.com/codex/use-cases/agent-friendly-clis</li> </ul> <p>第一部分是使用 Codex 创建 CLI。第二部分是将 CLI 包装在技能中，这样未来的 Codex 线程就知道首先运行哪些命令、拉回多少输出以及哪些操作需要批准。</p> <p>以下是我实际以这种方式使用的三个 CLI。它们不是连接器的替代品。当我希望 Codex 处理一个大数据源而不将整个东西拖入线程时，它们坐在连接器旁边。</p> <hr> <h2 id="codex-线程">Codex 线程</h2> <p>我的旧 Codex 线程充满了有趣的模式，我想从中学习并将其编码成对未来有用的技能和自动化。</p> <p>我让 Codex 一直引用它自己的线程。我还设置了一个自动化，扫描最近的线程以寻找值得保存为技能的模式。</p> <p>原始会话存档太嘈杂，无法直接交给 Codex。它包括工具输出、部分尝试和仅在该时刻有用的上下文。你可以告诉 Codex 直接阅读它的线程。它有效，但如果你经常这样做，它会变慢和嘈杂。</p>https://study.helloaidev.com/posts/35-mcp-servers-zodchiii-2026-04-09/Thu, 09 Apr 2026 09:30:00 +0800https://study.helloaidev.com/posts/35-mcp-servers-zodchiii-2026-04-09/<h1 id="35个顶级mcp服务器让claude成为生产力机器">35个顶级MCP服务器，让Claude成为生产力机器</h1> <ul> <li><strong>来源</strong>: <a href="https://x.com/zodchiii/status/2041804097628582294">X.com - @zodchiii</a></li> <li><strong>作者</strong>: darkzodchi (@zodchiii)</li> <li><strong>翻译时间</strong>: 2026-04-09</li> <li><strong>原文标题</strong>: Top MCP Servers That Turn Claude Into a Productivity Machine</li> </ul> <hr> <h2 id="正文内容">正文内容</h2> <p><strong>你需要的唯一清单。每个服务器1-2行介绍，附链接。</strong></p> <p>目前各个目录中列出了超过10,000个MCP服务器。其中大多数是周末项目，第一次尝试就会崩溃。</p> <p>在过去一年的vibe coding中，我测试了几十个，保留了那些真正有效、积极维护并解决真实问题的。</p> <p>这些是值得安装的MCP服务器，按功能分类。</p> <p><strong>如果你不知道MCP是什么：</strong> 它是你将Claude连接到外部工具的方式。</p> <hr> <h2 id="搜索与研究-">搜索与研究 🔍</h2> <p><strong>01 — Tavily</strong> AI优化的网络搜索。返回干净的内容，而不仅仅是链接。专为AI代理构建。</p> <ul> <li>免费：每月1,000次查询</li> <li><a href="https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp">https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp</a></li> </ul> <p><strong>02 — Exa</strong> 语义搜索。通过含义而非关键词查找页面。非常适合研究和查找类似内容。</p> <ul> <li>免费：每月1,000次搜索</li> <li><a href="https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server">https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server</a></li> </ul> <p><strong>03 — Brave Search</strong> 独立的网络搜索索引，无Google追踪。6个工具：网页、本地、图片、视频、新闻、摘要器。</p> <ul> <li>付费：每月$5起</li> <li><a href="https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts">https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts</a></li> </ul> <p><strong>04 — Perplexity</strong> 带有深度研究和推理的问答引擎。返回综合答案，而非原始结果。</p> <ul> <li>免费 tier 可用</li> <li><a href="https://github.com/ppl-ai/perplexity-mcp">https://github.com/ppl-ai/perplexity-mcp</a></li> </ul> <p><strong>05 — Context7</strong> 任何框架的实时文档。Claude停止幻觉过时的API。对于使用快速变化库的开发者来说是必不可少的。</p> <ul> <li>免费开源</li> <li><a href="https://github.com/context-labs/context7">https://github.com/context-labs/context7</a></li> </ul> <hr> <h2 id="网页抓取与数据提取-">网页抓取与数据提取 🌐</h2> <p><strong>06 — Firecrawl</strong> 任何URL在几秒钟内变成干净的markdown。自主研究代理，JS渲染，全站抓取。RAG管道的首选。</p> <ul> <li>免费：500终身积分</li> <li><a href="https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server">https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server</a></li> </ul> <p><strong>07 — Apify</strong> 3,000+现成的抓取器。Google地图、Amazon、LinkedIn、社交媒体。如果网站存在，Apify可能有抓取器。</p>