Claude

从写 Shell 脚本、解读错误信息到辅助故障排查，分享运维工程师真实使用 AI 工具的高效场景、无效场景和 Prompt 技巧，以及各工具的适合场景。

Model Context Protocol 让 AI 能够标准化地调用外部工具。本文用 Python 实现一个运维 MCP Server，接入 kubectl、Prometheus、Loki，让 AI 直接查集群状态。

Claude API 的设计哲学和 OpenAI 有些不同，但一旦理解其模式，就会发现它在长文本、代码生成和工具调用上非常可靠。本文覆盖从 SDK 配置到 Prompt Caching、Tool Use、Vision 的完整开发实践，以及生产中的错误处理与成本控制策略。

LLM 不能替代运维工程师，但确实能把重复性、低价值的工作自动化掉。本文分享我在实际工作中用 Claude 落地的几个场景。

从工程视角深入 LLM Tool Use：覆盖 OpenAI 与 Claude API 差异、工具 Schema 设计、并发调用、错误恢复，附完整运维助手代码示例

GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 2.5 Pro、Llama 4 Scout、DeepSeek V3.2——2026年4月的大模型格局已经和一年前完全不同。本文从工程师视角梳理当前主力模型的真实规格与适用边界，给出场景化选型矩阵，并讨论开源追平闭源、推理模型标配化、agent workload 崛起这三个2026年的核心判断。