斯坦福 CS146S 课程如何教授 AI 原生工程：Mihail Eric 访谈
斯坦福 CS146S 课程引入开源维护者评审学生代码，Mihail Eric 在访谈中展示了课程大纲及 Monaco 团队的工程实践。Monaco 为每个 Agent 配置独立工作区，并赋予 on-call Agent 访问 Datadog 和 GitHub 的权限，其核心策略是“购买以学习，自建以保留”。
#MCP/工具调用
Latent SpaceAI 评分6262
Simon WillisonAI 评分2525 Ben Hylak 谈 MCP 与 Agent 产品策略
Ben Hylak 表示希望所有产品都成为无头 MCP 并接入 Agent，让用户无需关注底层细节。他同时指出自家产品是例外，因为客户喜爱其 UI 并非常喜欢他们，这让他们显得与众不同。
TechCrunch · AIAI 评分5252 Figma 联合创始人 Dylan Field 认为 MCP 并非完美协议
Figma 联合创始人 Dylan Field 表示 MCP 并非完美协议，存在改进空间且更利于前沿实验室。尽管有顾虑，Figma 仍在印度 Config 大会上宣布新增 20 家 MCP 合作伙伴，包括 Amp、ClickUp 和 Notion 等。Field 指出，完全开放 MCP 会增加数据被滥用的风险，因此 Figma 在开放生态与安全之间寻求平衡。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4242 GitHub 播客解析 AI 热点：RAG 未死，Skills 与 MCP 互补
GitHub 播客最新一期拆解了关于 AI 开发的五个流行观点。节目指出 RAG 并未过时，Skills 与 MCP 分别解决流程指导与工具连接问题，二者可协同工作。此外，开发者仍需审查 AI 生成的代码，且代码库的可维护性直接影响模型理解效果。