thbcm的文章

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项目目标很明确：用 dbt 在 SQL Server 上搭建一个三层架构的数据仓库，core 层”尽量”按 Data Vault 2.0 规范，mart 层用维度模型 + 宽表。

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其实，它通常不是病毒，也不是你的实际业务文件。

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走管理还是走技术路线，其实一直都是程序员职业发展路上反复面对的选择——或主动，或被动。

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但你有没有想过——它每次发给模型的， 到底是个什么样的请求？

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我发现一个很有意思的现象：

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这个组合不仅打破了单一模型的限制，还为开发者提供了一套完整、高效且高性价比的 AI 编程生产力方案。

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但如果你在做 ​ Agent​、工具调用、企业集成或者 MCP Server，这类“地基层”的变化反而更值得看。因为它改的不是某个工具字段，而是 MCP 在生产环境里如何扩容、鉴权、路由、交互和演进。

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训练命令关键参数：

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这不是你一个人的问题。 mattpocock/skills 那个 5 个月冲到 17 万 star 的仓库，整本 README 就在掰扯这四类破事。