在所有AI编程助手中，Claude Code的能力毋庸置疑，但若想真正投入日常使用，从零开始配置Agent、设置各类命令、集成MCP服务器等初始化工作，仍是一段绕不开的、相当耗时的准备过程。 而今天要介绍的Claude-Code-Templates项目，正是为此而生。它在GitHub上已收获11.7k star，提供了一个开箱即用的强大组件库，内含500+预配置的Agents、Commands、钩

近年来大环境大家都懂，裁员、失业、降薪的消息层出不穷。与此同时，AI 却疯狂崛起，很多人都在想：我能不能把自己写的 API、MCP 工具、AI 插件，做成一个小服务，让更多人调用，顺便赚点副业收入？ 问题是，真要上线就麻烦大了，搞用户系统、支付接口、订单管理……脑袋都大了，最后项目可能就不了了之。 今天推荐的 XPack，就是来解决这个问题的。简单来说，它是全球首个开源、能让你在 3 分钟内搭好一

01 12306 MCP 中国铁路 12306 车票查询服务 MCP，支持实时查询车次、过滤列车信息、检查过站情况以及规划中转方案。 开源地址：https://github.com/Joooook/12306-mcp 为 AI 模型提供结构化铁路数据接口，能够理解并调用车票查询功能，实现智能化的行程规划或票务服务集成。 如何使用这个 MCP 可以看下图，或者直接去项目主页看。 02 Windows

在使用 AI 的过程中，有一个很大的痛点，就是 AI 的输出经常不确定，直接导致我们业务效果很差。 为了确保输出稳定，我们需要写「提示词」 而在 AI 编程中，除了日常需求里的提示词外，我们可以「预设」更详细的「系统级」规则。 这样，我们在用 Cursor 的时候，不论写什么代码，都能让 AI 按我们的要求来运行。 但随着项目多样化，我们可能每个项目都有不同的规则，此时「系统级」的规则可能会和当前

Cursor是饼干哥哥一直在用的AI编程神器（但其实我还用它来写作、管理本地文件等等，后面会专门写一篇文章来介绍各种玩法） 之所以愿意付20美金一个月，除了它本身代码工程能力出色外，还有就是Cursor能最快速度加入最先进的模型，例如前两天刚发布的Claude4，才15分钟就在Cursor上线了。 等于我付一份钱，能实时用上最先进模型，并且解决我70%的工作需求，太值了。 但问题也来了，Pro用户

现在的LLM代理可以做很多事了——写代码、总结文档、爬取网站、甚至像加了咖啡因的实习生一样帮你起草邮件。 但问题是：大多数代理根本不知道其他代理在干什么。 它们缺少记忆，缺乏协调，没有明确目标。给它们一个复杂任务，它们不是掉链子就是自说自话，越说越离谱。 这时候，MCP——任务控制平台（Mission Control Platform）登场了。 想象一下：公司里每个员工独自工作，没会议没Slack

前有微软Build大会秀肌肉，后有谷歌I/O大会炫技，正当大家以为这波王炸出完了的时候，Anthropic 公司，终于放出了他们憋了许久的大招：Claude 4 系列模型，包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，正式上线！ 不搞虚的，不玩花活儿，直接上线！ 从做网页到写提示词，从搞创作到做卡片，Claude几乎成了我AI工具箱里的瑞士军刀，之后一度又转战到Gemini

相信你也遇到和我一样的问题： 在Cursor中精心定义的项目规则，换到Windsurf就要重新配置。 在Claude中提取的完美提示词，到了CherryStudio又得从头再来。 每次换AI编程工具，都在大量重复同样的复制粘贴工作。 即便是同一客户端，同一个项目，不同窗口之间也需要提示相关的上下文内容。 究其原因，第一个是因为没有一个统一的记忆内容管理平台，可以做到随手即用。 第二个是因为LLM的