本文提出一个2-4小时的工程系统健康检查清单，用于每月或每季度进行，以评估系统在可靠性、性能、成本、交付、安全、简洁性和组织结构等方面的质量。通过一系列发人深省的问题，引导团队反思系统现状，而非仅仅关注指标数据，从而识别并解决潜在问题，最终提升系统质量和团队效率。
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本文探讨了人工智能（AI）作为一种新型通用技术（GPT）带来的革命性影响。AI不仅改变了我们获取知识的方式，也改变了我们的思维方式，甚至引发了递归的范式转变：软件使用AI，AI使用软件，AI构建软件，AI本身也是软件。作者认为，AI的快速发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们积极适应并参与其中，探索AI的未来应用，并重新定义我们在技术变革中的角色。
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Model Context Protocol (MCP) 是一种新兴协议，旨在简化人工智能应用与各种数据源和工具的集成。它通过将 M × N 的集成问题转化为 M + N 的问题，减少了集成摩擦。MCP 服务器连接到数据源并提供工具，而 MCP 客户端（通常是 AI 应用的一部分）则可以连接到任何 MCP 服务器。作者以一个 CKAN 开放数据访问的 MCP 服务器为例，展示了如何轻松地将 AI 应用与 CKAN 数据集成，并利用 Claude 桌面应用进行数据分析。虽然 MCP 并非万能药，但它为 AI 应用的开发提供了一种更便捷、更灵活的方式，尤其适用于需要与多个外部系统集成的场景。
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