本文档基于英文版“CURSOR BEST PRACTICES”指南翻译并优化，旨在为开发者提供在软件开发中高效运用 AI 编程工具（特别是 Cursor）的八项关键实践。这些建议经过重新组织，以简体中文呈现，并采用清晰的视觉结构和图示，方便阅读和理解。

TechHalla 在 X 平台上分享了一篇教程，详细介绍了如何使用 AI 工具（如 ChatGPT 4o、Kling AI 和 Magnific AI）创建动画视频。教程以一个 2.5D 卡通风格的场景为示例，展示了一个光头男子和一只背着背包的豚鼠（capybara）走进一个带有“酒店”标志的西部小镇，场景融合了后末世与蒸汽朋克元素。

Anthropic的MCP（Model Control Protocol）作为一种新型接口，旨在让大语言模型与外部工具交互。我使用它一段时间后，有了一些思考。虽然它代表了AI领域的创新尝试，但也存在一些值得商榷的设计决策。本文将从实用角度分析MCP的优缺点，帮助你了解这一技术的现状。

过去一年，ChatGPT、GitHub Copilot和Claude等AI工具彻底改变了我们写代码的方式。这些工具声称能自动生成代码、解决复杂问题，甚至有人担心它们会取代程序员。但真实情况如何？程序员到底怎么用这些AI工具？

我在2025年NICAR数据新闻会议上进行了两场演讲。本文是基于我对2024年LLM回顾的演讲，并扩展了几个月的内容，涵盖了2025年迄今为止发生的所有新进展。我的第二场演讲是关于前沿网络抓取技术的工作坊，我已在另一篇文章中详细介绍。

以下是我对LLM新动向回顾的幻灯片和详细笔记，重点关注与数据新闻相关的趋势。

在软件工程领域，写代码只是成功的一小部分。真正的行业技艺（Tradecraft）是那些学校里没教，却能决定你职业高度的隐形技能。

想象一下：两位工程师，技术能力相当，五年后，一位成为团队的技术领袖，另一位仍在原地踏步。差别在哪里？往往就是这些不成文的规则和策略。

可视化编程曾被誉为编程的未来，承诺让编程变得更加直观、易学且高效。然而，几十年过去了，可视化编程工具仍然主要停留在表单层面，未能真正取代文本编程。本文将探讨这一现象背后的原因，分析可视化编程的历史、局限性以及未来可能的发展方向。

尽管可视化编程在某些领域取得了成功，如游戏开发（Unity、Unreal）、数据分析（Tableau）和自动化工作流（Zapier、IFTTT），但它在通用编程领域的应用仍然有限。为什么可视化编程工具无法超越表单界面的限制？为什么程序员仍然偏爱文本编辑器和IDE？这些问题值得我们深入思考。

我们通常认为网站是视觉的产物，但有没有想过，能否让网站触动用户的嗅觉、听觉甚至触觉？本文将探讨如何超越传统的视觉设计，巧妙运用设计策略，唤起用户的多种感官体验，创造更具沉浸感和情感连接的网站。灵感来源于 Smashing Magazine 的文章 “Can You Design A Website For The Five Senses?"，并结合更多实例进行分析。

本文翻译自Useful tricks you might not know about git log。

想体验 MacOS 系统但苦于没有苹果设备？通过 Docker 容器技术，我们可以在 Linux 系统上轻松运行 MacOS！这个方案不仅适用于 Intel CPU，AMD CPU 同样可以使用，让我们一起来看看具体怎么操作。