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基于 stdio 的自建 MCP：我的 Skill 化工作流实践

一峰 — Mon, 20 Apr 2026 12:00:00 +0800

这几个月在做一些高频的日常工作流程时，我有意沉淀成 skill，过程中踩了不少坑，其中最核心的一个问题，其实不是技术，而是——权限。

这篇主要分享一下我是怎么做权限控制，搭建一套“自己可控”的 MCP + skill 体系的。

一峰 — Mon, 13 Apr 2026 12:00:00 +0800

其他行业我不知道，在计算机行业，AI 已经成为了最热的关键词，什么话题都可以沾上 AI。

本文只谈大语言模型。

我认为在当前，对 AI 的使用，正在经历一个明显的拐点：

一峰 — Tue, 07 Apr 2026 12:00:00 +0800

很多人现在都把本地 AI CLI 用起来了：

然而，这些 CLI，默认是「只能自己使用」的。

如果想要把这些工具共享给团队共同使用，该怎么办？

一峰 — Mon, 30 Mar 2026 12:00:00 +0800

最近行业开始了大裁员，我一个比较优秀的同事也在其中。与这位同事共事两年，从他身上我学到了很多。

无论生活还是工作，我都是一个想法很多的人。然而，有时候想做的事情很多，却始终没有迈开第一步，总觉得要等"准备好了"、“时机对了”、“资源够了"再开始。

一峰 — Sat, 21 Mar 2026 15:23:07 +0800

前面提到，AI 在测试用例生成、代码审查这些场景已经越来越成熟，甚至逐渐成为需求迭代中的“标配环节”。

最近，下面这几个更偏“日常工作流”的使用方式我也越来越得心应手。

一峰 — Thu, 12 Mar 2026 16:16:43 +0800

openclaw越来越出圈地爆火，很多人对这种爆火感到非常诧异，最近我看到一条评论这样写道：

很多人以为是什么颠覆性的东西，完全不知道skills就是上下文工程，上下文工程就是prompt工程，prompt工程就是注意力机制

一峰 — Thu, 05 Mar 2026 18:00:37 +0800

最近，OpenClaw 非常火。各种“AI自动操作电脑”、“AI自己干活”的视频和文章刷屏，看得人热血沸腾。作为一个长期喜欢折腾的人，我也认真体验了一番。下面讲讲我的真实感受。

一峰 — Mon, 09 Feb 2026 18:00:37 +0800

今天这篇文章，是本号过年前的最后一篇。

我想认真聊聊这些年来，尤其是最近 AI 席卷之下，我对测试，或者说测试开发这个岗位的一些思考。

本文会尽量少使用 AI 润色。如果你愿意看完，欢迎在评论区或私信和我讨论，我也非常渴望有人能就其中的一些问题，对我指点迷津。

一峰 — Mon, 26 Jan 2026 18:00:37 +0800

当前，AI已经很自然地融入研测流程了：写代码、写用例、补文档，先让 AI 跑一版，再由人来修正。但在测试工作中，我越来越强烈地感受到：

我们一直在“一次性使用 AI”。

一峰 — Tue, 20 Jan 2026 18:00:37 +0800

过去一年，AI Coding 从“玩具”迅速变成了“生产力”。

无论是前端、后端，还是测试、运维，大家都已经习惯了一种新的开发方式：

先让 AI 写一版，再在此基础上修改和完善。