那么如果推理速度快20倍，我们vibe coding的方式会有什么变化呢？

我感觉随着AI编程工具的发展，我对MCP工具的理解也在改变
之前常用的 sequential thinking、task_manager，现在随着模型计划和推理能力的提升，有了plan mode和think harder/ultrathink，我更愿意在原生工具内部完成，而不是借助mcp
另一类是context7、deepwiki这类上下文增强工具，对于上下文工程，我需要更加精细化和准确，这类mcp目前还无法达到这个要求。所以我更倾向于自己深度整理而不是使用mcp
上下文整理的过程可能会借助Deep Research和NotebookLM等外部工具，在代码之外，先收集好高质量、且足够全面的上下文
还有一类能提高测试效率和准确度的mcp工具我是推荐的，比如playwright mcp
总结一下就是，mcp工具应该作为AI编程能力的延伸，就像手脚的作用，而不是增强大脑

Deep Research解决“构建什么”的产品化决策问题，它兼具深度和广度，帮助我们打破信息茧房，看清方向
Claude Code帮助解决具体的实施细节，让我们有精力更focus在系统架构、模块拆分和重构这些high level层面，提升迭代和试错效率
未来肯定会有更先进的AI生产力工具，但以上三步我认为应该是不变的底层逻辑

MCP出来这么久了，真正能用的好像没几个？
我指的能用指的是对于AI编程，能够稳定且高频使用，对编程效果有实质性提升的
分享几个我认为还可以的：playwright、Context7、Sequential Thinking
前两个解决上下文准确性问题，第三个解决规划思考

程序设计领域，有一个词叫“bad smell”
说的是对于有经验的程序员，应该能嗅到系统中的“坏味道”，而提前预防，进行架构优化和升级
还有一个词叫“过度设计”
就是说一开始想的太多，设计了很多没有必要的可扩展性和模块解耦，带来庞大且无用的维护成本，反而容易引入bug
这两个词，都是需要放在时间和语境里来看的
没有最好的架构设计，只有最合适当下（以及未来一段时间）的架构设计
这个度的把握，目前的AI还远远做不到
但是引入AI之后，让我们能用更多的时间来思考架构，去在合适的时机进行重构、解耦、拆分或合并
这就是人的价值

程序员最喜闻乐见的就是，各大AI厂商卷上天😂
刚注册了下Jules，好像可以免费试用

Google家又要放大招了？

vibe coding真的要在懂编程的人手里才有作用，不懂的就是💩山和各种安全漏洞😅

非常棒的经验，内容营销、流量、获客、转化、品牌、设计、竞争壁垒、合作放大，各个方面都需要思考和执行
AI时代，最不缺的就是idea和研发能力了😂

恭喜恭喜，值得学习👍
希望有更多像熠辉这样卖课的人，让“卖课”这个词变得不再那么负面
想想看什么样的知识付费博主能成功，我总结以下几点：
真诚、利他、价格合适、快
真诚：做自媒体的根基，无论卖什么，首先都要和你的客户建立信任关系。真诚的输出自己的知识和认知，不端不装，人设才不容易崩
利他：不为了满足自己而输出，而是随时站在市场的一边，站在用户的一边，输出真正有价值、能解决用户痛点的内容
快：这个快不仅仅是快速切入市场，我认为更重要的是快速迭代和试错。不要想着做一个完美的产品，而是快速推出MVP，得到市场的验证和反馈，比闭门造车要强100倍

这个方法来制作AI rules看起来不错，准备尝试一下，等试完回来报道！感谢分享☺️