本期推出4·23特别策划——「不止代码」大牛书单，这个世界读书日，我们想邀你暂别技术栈的冰冷逻辑，潜入代码之外的宇宙，我们邀请了九位鹅厂同事，为大家推荐了技术与其他领域的珍藏书单， 他们在IDE中编写未来，也在书页间校准灵魂，此期书单愿助你代码有逻辑，灵魂有诗意。毕竟，真正的技术极客，从不在硅基与碳基的边界设限。
Vibe Coding（氛围式编程）是一种革命性的软件开发方法，由AI专家Andrej Karpathy在2025年初提出并推广。这种方法让开发者利用大型语言模型（LLMs）通过自然语言描述来生成代码，从而改变了程序员的角色——从手动编写代码转变为引导和优化AI生成的解决方案。
OpenAI的O1及其后续竞争者（如DeepSeek R1）的发布显著推动了大语言模型（Large Language Models，LLMs）在复杂推理方面的研究，引发学术界与工业界的双重关注。此项进展激发了相关技术成果的复现和在此基础上的创新。为系统构建该领域的研究框架，本文从自我进化（self-evolution）的角度系统地分类了现有技术。我们的调查发现分为三个相互关联的部分：数据进化（data evolution）、模型进化（model evolution）和自我进化（self-evolution）。
本文系统介绍了MCP协议在大模型交互标准化中的创新应用，通过技术解析+实践案例的方式，阐述了MCP协议的架构设计、开发实现原理及实际应用效果。重点探讨了MCP如何解决AI工具调用碎片化问题，并通过企业微信机器人开发实例展示MCP服务端/客户端开发全流程，干货满满点赞收藏！
作为非算法同学，最近被Cursor、DeepSeek搞的有点焦虑，同时也非常好奇这里的原理，所以花了大量业余时间自学了Transformer并做了完整的工程实践。希望自己心得和理解可以帮到大家~
2020年一月，36氪发表了一篇10万+阅读的技术文章《中台，我信了你的邪》。有幸作为文章中唯一正面主角露脸，因为通篇文章，貌似只有百果园自认为中台实施是成功的。五年过后，中台仍然是各持一说，甚至中台的“鼓吹者”也在23年传出“去中台”的说法。 作为严谨的技术人员，我们当然不能人云亦云，事物本身就是一体两面，我们今天做一个复盘，在复盘的过程中，自己学到了知识，以后的工作能够更好开展，才是本文的核心。
OpenAI 官宣全面支持MCP协议，至此MCP已得到业界广泛的认可。正逐步成为AI应用架构的基础协议。做为AI应用架构的USB-C,MCP原理是怎样的？对实际业务又有何影响呢？本文以MCP原理解读及业务实践为切入点，探索AI应用架构在业务领域落地的路径。
通信协议是AI Agent加速落地的核心基础设施之一。Anthropic推出的MCP已逐步确立其作为AI Agent连接外部工具的标准协议地位，而Google最新发布的A2A则聚焦于打破智能体协作壁垒，推动跨Agent协同体系的构建。作为AI Agent时代最受关注的两大通信规范，它们的安全性直接关乎AI Agent的安全边界，任何安全问题都可能引发AI Agent被劫持与数据泄露等连锁风险。朱雀实验室系统性的梳理了MCP协议安全缺陷、常见攻击方法与防护建议，并分析了Google最新发布的A2A协议安全特性，为行业构建更安全的AI Agent产品提供参考。
最近 GPT-4o 生图模型横空出世，效果和玩法上都有突破性的进展，笔者整理了一下目前相关的技术，抛砖引玉一下，希望有更多大神分享讨论。
