本文探讨了 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景中的核心价值与落地实践，提出了“专家顾问天团 + 工作流编排”的系统性解决方案。
当AI编程助手都在比拼谁的索引更智能时，Claude Code选择了每次都实时搜索、不保留任何状态。这个反直觉的设计背后，是对Unix哲学的现代传承，也是对“什么才是好工具”的重新定义。
Kuikly是腾讯广泛应用的跨端开发框架，基于Kotlin Multiplatform技术构建，为开发者提供了技术栈更统一的跨端开发体验，由腾讯大前端领域 Oteam（公司级）推出。目前已有20+业务深度使用，服务业务的总页面数1000+、日活用户超5亿，满足了这些业务在众多场景下的各类复杂需求（应用场景案例）。Kuikly 作为腾讯端服务联盟(tds.qq.com)的重要成员，将持续推动跨端开发的技术创新和生态建设。本次是在苹果发布最新iOS 26 系统的背景下，Kuikly新增全新“液态玻璃”适配，进一步丰富平台特性支持、助力业务体验提升。
Model Context Protocol（MCP）作为 AI 应用生态系统中的关键协议，为大语言模型与外部工具、数据源的集成提供了标准化接口。旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间建立标准化的双向通信链路。通过该协议，开发者能够以统一的格式连接多样化的数据源，从而显著降低了智能体（Agent）的开发复杂度，加速了其在各行业的应用落地。 本期我们将为大家介绍 MCP 在安全领域的实践，教你打造一款专属的AI安全助手！（文末扫码加入开发者群）
虽然之前对于MCP有过一次调研，但是最近上手在做一些MCP的工程实践的过程中，确实发现还是有很多误解。我翻阅了许多技术文章，以及协同沟通的时候发现，往往大家天然的将MCP简单地视为一种“更高级”或“可跨模型”的Function Calling。这种认知偏差，不仅掩盖了MCP作为一套软件工程协议的真正价值，更可能导致在技术选型和系统架构设计上的严重误判。当一个集成了20个OpenAPI工具的MCP应用，其单次请求的Token消耗轻易突破60K，导致成本和延迟飙升时；当生产环境中的模型因为一个微小的Prompt变动而出现大面积的工具调用格式错误时，我们必须扪心自问：我们是否真的理解了MCP的本质？于是提笔，希望将本文作为一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南，旨在彻底澄清这一混淆。并提出并严谨论证一个核心观点：MCP本质上是一套模型无关的、用于构建可互操作AI应用的工程协议，其核心组件Server/Client与LLM的智能决策并无直接关联。
你有没有过这样的体验？在高速上对着导航喊“小度小度”，它就神奇地回应道“来了”；在地下车库问“最近的充电桩”，屏幕立刻跳出相关的充电桩指引；甚至对车载语音助手说“有点冷”，空调的温度就会悄悄调高。这些看似“读心术”的交互背后，藏着一个能听懂人话、能感知环境、能精准应答的“数字领航员”。当你说“查找故宫附近的粤菜馆”时，系统不仅要从3亿多条 POI 数据中精准定位，还要理解“附近”是500米还是3公里；当你追问“有包厢吗”，它甚至能调用餐厅实时预订系统。这些看似简单的对话，需要跨越语音识别、语义理解、内容获取、答案生成等多重技术关卡。
KMP（Kotlin multiplatform）是 Kotlin 语言的一项重要特性，允许将 kotlin 代码运行在不同平台上，通过『一码多端』的方式来节省成本。 而与诸如 Java / React 这类跨端方案不同，KMP 没有采用所谓的虚拟机的思路，而是选择直接将 kotlin 源码编译成目标平台代码运行的方案。
