OpenAPI MCP Server：让 AI 用简单语言轻松驾驭复杂 OpenAPI 规范。
OpenAPI MCP Server：让 AI 用简单语言轻松驾驭复杂 OpenAPI 规范。
• 通过三步流程：识别 API 标识 → 简单语言总结 → 精准定位并解释所需接口，极大降低理解门槛 • 支持 JSON/YAML 格式，兼容 Claude Desktop 与 Cursor，助力高效 API 探索和代码生成 • 当前 v2 版本侧重提供上下文和探索，不支持直接执行接口（鉴权问题待解决），适合开发调研与自动化文档 • 安装便捷，支持 Smithery 和 npx，使用 Claude 语音交互查询 API 详情，例如 Stripe、GitHub 等 • 开源且基于 MIT 许可证，社区活跃，欢迎贡献，适合开发者和 AI 研究者长期参考利用
科研写作常常要切换多个工具，LaTeX编辑器编译文档，Python环境跑数据分析，AI助手生成内容，还得额外管理参考文献和版本历史，来回折腾效率低下。
一句“嘿”吞掉22%用量配额，Claude的计费逻辑你可能从没搞清楚 | 帖子 用户发现对一个久置的Claude Code会话发了句“hey”，用量暴涨22%。
Newsletter 大神 Lenny Rachitsky 在几个月前分享了播客转录，有人用它做出了：RPG 游戏，育儿智慧网站，信息图表，Twitter bot，以及其他 50 多个项目。
Alex Albert 正在征集 Opus 4.5 的反馈，用户们纷纷指出了使用中的痛点和改进建议：帖子 - 上下文限制频繁导致查询失败，界面空白，且离开页面后常丢失输入（Deedy） - 模型偶尔过于急于下结论，忽略指令，且有时回答直觉化，缺乏严格核查 - 需要更强的“长上下文智能”，能提炼主题、战略方向，而非简单检索- UI体验欠佳，比如无法在会话中切换Sonnet和Opus，自动压缩功能不可控，浪费时间和资源 - 性能和成本问题，期望更快更便宜 - 代码生成时常忽视已有抽象，重复造轮子；合并冲突处理不够智能，导致等待CI失败 - 安全研究场景识别不足，拒绝分析恶意软件样本 - 记忆和上下文管理不理想，频繁重复说明，影响效率 - 功能期待：自动生成并保持最新的CLAUDE .md文档，异步渐进式压缩，支持视频输入 - 质量波动大，有时表现“迷糊”，甚至比旧版本Sonnet还差 - 期望下一个版本能更快推出，提升智能和稳定性 Opus 4.5 功能强大，用户体验和技术细节仍有不少提升空间。
构建和部署AI智能代理和工作流，Langflow提供了一个强大的可视化开发平台。
Claude Skills Market 汇集了2393个由社区打造的免费AI插件与工具，支持按分类和用途便捷浏览。