网上冲浪周刊第87期

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欢迎阅读本期技术资讯！我们为您介绍了一些有趣的工具，包括开源的提示词优化工具Prompt Optimizer（支持智能优化与多模型集成，提升AI输出质量）、微软为开发者打造的21课时生成式AI入门课程（覆盖从基础到应用开发的全流程）、为Neovim用户提供Cursor AI IDE级代码辅助的插件avante.nvim（支持OpenAI/Claude等模型一键应用建议）、基于MCP协议的高效AI代理框架mcp-agent（实现多代理协作与流式处理），以及简化MCP开发的官方Python工具MCP Python SDK。此外，还推荐了集成阿里云QWen模型的Java框架Spring AI Alibaba（支持RAG与流式API），以及跨平台PS4模拟器shadPS4（提供键鼠映射与调试支持）。

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AI信息

Prompt Optimizer：开源的 AI 提示词优化工具，提升 AI 输出质量

Prompt Optimizer 是一个开源的 AI 提示词优化工具，旨在帮助用户编写更高质量的 AI 提示词，从而提升 AI 输出的准确性和质量。它支持 Web 应用和 Chrome 插件两种使用方式，具有智能优化、对比测试、多模型集成、隐私保护和多端支持等核心特性。用户可以通过界面或环境变量配置 API 密钥，并且项目提供了详细的开发文档和贡献指南。

开源地址： https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer

体验网站： https://prompt.always200.com/


微软“生成式AI入门”课程：21课时带你快速上手AI开发

微软的“生成式AI入门”课程是一个面向初学者的开源项目，包含21个课程单元，旨在帮助用户快速掌握生成式AI应用的开发。课程内容分为“学习”和“构建”两类，涵盖从基础概念到实际应用开发的各个方面。课程支持Python和TypeScript语言，并提供了与Azure OpenAI服务、OpenAI API等平台的集成示例。此外，课程还提供了丰富的学习资源和社区支持，帮助初学者更好地理解和应用生成式AI技术。

开源地址 ： https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

课程主页：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/

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mcp-agent：基于 Model Context Protocol 构建高效 AI 代理的开源框架

mcp-agent 是一个用于构建 AI 代理的开源框架，基于 Model Context Protocol（MCP）设计。它通过简单的工作流模式，帮助开发者快速构建高效且可组合的 AI 代理。该框架支持多种工作流模式，包括增强型 LLM、并行处理、路由、意图分类、评估优化等，并提供了多代理协作（Swarm）的实现。mcp-agent 还支持持久化执行、内存管理、流式处理等功能，同时允许开发者在不依赖 MCP 客户端的情况下使用。项目提供了丰富的示例应用，包括桌面应用、Web 应用和多代理协作场景。

开源地址： https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent


MCP Python SDK：官方 Model Context Protocol 服务器和客户端的 Python 实现

MCP Python SDK 是 Model Context Protocol 的官方 Python 实现，旨在简化 MCP 服务器和客户端的开发。它支持通过标准协议将数据和功能暴露给 LLM 应用，包括资源、工具、提示和图像处理等功能。SDK 提供了快速入门指南、详细的核心概念解释和示例代码，帮助开发者快速上手。此外，它还支持多种运行模式，包括开发模式、与 Claude Desktop 集成以及直接执行。

作者的FastMCP 项目不再维护, 以后都只维护该仓库了

开源地址： https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

MCP官网教程主页：https://modelcontextprotocol.io/introduction



技术工具

Spring AI Alibaba：为 Java 开发者提供的 AI 应用框架

Spring AI Alibaba 是一个面向 Java 开发者的 AI 应用框架，旨在简化生成式 AI 应用的开发。它基于 Spring AI 构建，支持与阿里云 QWen 大语言模型服务和云原生基础设施的无缝集成。开发者只需通过两个步骤即可将 Spring Boot 应用程序转变为智能代理：添加 spring-ai-alibaba-starter 依赖项，并注入 ChatClient。该框架支持多种模型类型（如聊天、文本到图像、音频转录等），并提供同步和流式 API 选项。此外，它还支持 RAG（检索增强生成）功能，包括文档读取器、分割器、嵌入、向量存储和检索器。未来，Spring AI Alibaba 计划支持更多功能，如提示模板管理、事件驱动 AI 应用、更多向量数据库支持等。

官网： https://java2ai.com/

开源地址： https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba


shadPS4：跨平台的 PlayStation 4 模拟器

shadPS4 是一个开源的 PlayStation 4 模拟器，支持 Windows、Linux 和 macOS。该项目由一群开发者共同开发，旨在提供一个能够运行 PS4 游戏的模拟器。虽然目前仍处于早期开发阶段，但已经可以成功运行多款游戏，如《血源诅咒》《黑暗之魂：重制版》和《荒野大镖客》等。项目提供了详细的快速入门指南、游戏兼容性列表和调试文档，帮助用户更好地使用模拟器。此外，shadPS4 还支持键盘和鼠标自定义映射，并且可以通过 Discord 社区获取支持和建议。

开源地址： https://github.com/shadps4-emu/shadPS4

主页：https://shadps4.net/



后记

百闻不如一见，百见不如一试。

🎉 本文同步更新于 https://github.com/starsight/TechWeekly