知识库精选- 2025 年 3 月 9 日
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- 《manus真实评测系列：全程无托管自动剪辑音频》当传统音视频剪辑的繁琐流程消耗创作者精力时，AI工具正悄然改写内容生产规则。本文以一次真实的短视频制作为线索，记录作者如何将口播音频剪辑、视频素材匹配等耗时环节交由AI工具Manus自动化处理：从智能删除冗余停顿、自动生成剪辑版本，到根据文本推荐并下载适配素材，AI不仅将“手动精修”压缩为“一键优化”，更通过逻辑清晰的执行建议重构创作流程。文章通过完整案例截图与操作链路还原，直观展现AI如何将“费时费力的后期工程”转化为“输入需求-验收结果”的极简模式，为内容创作者提供“偷懒”的新方法论——当工具开始理解创作意图，或许我们更该思考：哪些环节必须亲力亲为？
- 《什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？》在AI技术快速发展的背景下，大语言模型与外部工具的高效集成仍是开发难点。模型上下文协议（MCP）应运而生——这一被喻为AI领域“USB-C接口”的开放协议，以标准化方式解决了传统API分散整合、高维护成本的痛点。文章通过对比分析，提炼出MCP的核心突破：统一接口实现“一次整合，多端复用”、动态工具适配能力及实时双向通信赋予AI主动交互性，并结合智能开发环境、数据分析等场景，阐释其如何通过简化流程、增强扩展性，推动AI从功能执行向场景化智能协作跃迁。无论是开发者还是技术决策者，均可从中洞察下一代AI系统深度融入业务生态的关键路径。
- 《【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码？零基础破解AI编程运行原理》本文探讨了 AI 编程工具 Trae 如何 “偷看” 用户代码的原理。通过检索增强生成（RAG）技术，Trae 能结合数据库与大模型，自动获取相关上下文，提升代码优化效率。关键在于，模型不需直接接收用户代码，而是通过文件名和问题构建索引，从云端快速反馈。
- 《大模型投资测评2：与Claude合作开发ETF轮动模型》本篇文档介绍了与 Claude 合作开发的 ETF 轮动模型，通过回测验证了策略的可行性。Claude3.7的编程能力优秀，对量化投资的理解水平完全够用，甚至作者认为完全可用于实战。
