探索大型语言模型(LLM)的上下文窗口局限性及解决方案，详解全上下文 vs 检索增强生成(RAG)的权衡，分析 OpenAI Deep Research 等产品的混合策略实现，设计更智能、响应更快的AI产品，有效平衡准确性与计算成本。

Anthropic 发布的 MCP 协议正在颠覆我们构建 AI 应用的方式——告别漫长的功能开发周期，迎来用户自主选择工具的新时代。从本质上看，MCP 不只是封装了 Function Call，而是 Anthropic 在写一本教科书，告诉所有人"AI 应用应该这样做"。尽管潜力巨大，但技术门槛高、碎片化体验和安全隐忧等现实挑战仍待解决。对产品人和创业团队而言，这既是重塑产品思维的契机，也是垂直领域深耕的新起点。

本文探讨了提示词工程的真实定位，指出提示词仅是整体工程的一个环节，而非决定性因素，揭示将提示词神话化的误区，强调更多关注工程实现对产品体验的关键影响。

PoweReader 是一款新的 RSS 阅读器，集成了 AI 摘要、翻译和可视化等功能。通过内置翻译、AI 摘要、每日精选等特性，让 RSS 阅读体验更加高效流畅。现在 App 已经上线 Product Hunt，欢迎体验和支持。

从个人角度探讨 AI 原生应用的概念、特征及其面临的挑战

做了一个爬虫的 GPTs，感兴趣可以测试玩玩：WebScraper，可以用它从指定的网址上找到需要的信息。如果只想提取特定的部分，也没问题。

目前和 LLMs 的交互基本都是这样的：人类输入 Prompt→LLMs 计算响应。每次如果想要新的响应都需要重新输入 Prompt，而这一步骤必须依靠人类主动触发。 AI agents 则可以理解成一种不同的工作方式，它们可以自我提问、自行解决问题、举一反三以及自主行动，之后还可以自行确定行动的结果，作为人类，我们只需要一开始给定一个目标即可——比如说告诉它研究特定内容。

Huginn 是一个开源的自动化工具，允许用户自定义流程以完成特定任务，市面上也有很多类似的产品，比如说国外的 Zapier、n8n 和 IFTTT，以及国内的腾讯轻联，不同于它们，Huginn 的系统设计比较特殊，它主要依赖于一个名为 "Agent" 的概念来构建流程

大型语言模型（LLMs）是目前最热门的人工智能领域。在这个领域中，已经逐渐形成了一个初具规模的生态系统。本文希望说清楚 AI 构建一个应用背后的逻辑，以此希望对后续产品思考和设计有所帮助，

ChatGPT 的面世给互联网和相关的科技行业带来了新的可能性和机遇，而其背后的 LLMs 也开始展现其革命性的潜力，这确实让人很兴奋。而对于产品来说，目前 LLMs 的出现意味着需要思考产品的设计。因此我从个人角度列举了一些产品方向和对于这些方向与 LLMs 结合的看法……

Docker 自带 API 功能，支持对 Docker 进行管理，但是默认并不启用，而且一般在没有开启加密通信的时候直接启用 API 会有安全风险。因此我们需要开启 TLS 加密来保障 Docker API 通信的安全性。通过开启 TLS 防止未经许可的客户端访问服务端节点，保障其系统安全性。而 Docker API 也适用于在一个 Portainer 示例上来远程管理多台机器，这也是我最初使用这一功能的原因。接下来将介绍如何完成 TLS 的设置，来保障 Docker API 通信的安全性

我在2019年开始听播客，发现它是一种非常有效率的内容获取方式。而且可以涵盖我感兴趣的各个领域，如科技、商业、文化和游戏。然而，中国的播客行业相对较新，受众较少，没有像美国那么成熟的播客平台和商业模式，而且由于网络治理的原因，国内播客的内容也受到了一定的限制，同时它的内容展现形式也很难在用户时间战中展现出足够的优势，因此我并不看好国内的播客行业。

其实在 8 月份就已经收到了 Arc 浏览器的体验邀请邮件，但是在用了一周之后发现很难适应 Arc 浏览器的一些逻辑，故而选择放弃。而这几点刚好在即刻看到有人在为这款产品而争论，所以写这篇文章简单地谈下我眼里的 Arc 浏览器。开始知道 Arc 浏览器是通过产品沉思录 20220703 期中的介绍，其中介绍到了很多关于这款浏览器的新理念。

国内的 DNS 服务商一般有两个，网络运营商和部分商业公司。而由于种种原因，这些 DNS 都存在或多或少的问题，这里就不细说了。而部分玩家为了尽可能地规避其中的某些问题，因此必不可少地需要自建 DNS 服务。

之前一直用得是 https://ph.buzzing.cc/ ，但是不知道为啥最近没有更新了。所以自己通过 Huginn + Google Cloud Translation API 搞了一个简单的 Product Hunt RSS 中文源……