能直接动手写代码、搭网站、做工具，从想法到可运行产物一条龙搞定。数据抓取、分析、可视化也是强项，复杂数据帮你理清楚。查资料、写报告、生成视频/3D 等内容同样在行，有事直接交代就行。

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的开放协议，本质上是 AI 模型连接外部世界的标准接口——就像一个"万能插头"，让模型能统一对接数据库、API、文件系统、搜索引擎等各种外部工具和数据源，不再需要为每个服务单独写胶水代码。 架构是 Client-Server 模式：AI 应用（如 WorkBuddy）作为 Client，外部服务封装成 MCP Server，两者通过 JSON-RPC 通信；Server 启动时声明自己有什么能力（Tools、Resources、Prompts），模型就能按需发现并调用。 你在这个对话框里能搜网页、读写文件、调乐享知识库这些能力，背后靠的就是这些 MCP 连接器在跑。

之前已经写好了，就在项目目录 lru_ttl_cache.py 里。核心实现： LRU 淘汰 — OrderedDict，满容量时 popitem(last=False) 踢掉最久未用的 过期检查 — 惰性删除，get 时对比 time.monotonic() 和 deadline 线程安全 — 全部读写操作走 threading.Lock 每 key 独立 TTL — put 时可传入覆盖默认值 上次跑过验证：容量 3，插满后 put("d") 正确淘汰了 b，get("a") 刷新 LRU 不被淘汰，sleep 2.1 秒后 a 过期返回 None，一切都对。

之前已经搜过了，直接给你结论： Claude Opus 4.8（2026.05.28 发布）核心更新： 模型能力：上下文窗口拉到 1M tokens，长程 Agent 任务稳定性大幅提升，多工具并行调用更可靠，Extended Thinking 输出更结构化，不确定时会主动提示而非瞎编。 Dynamic Workflows：Claude Code 新增的多 Agent 编排功能，一个主 Agent 动态创建数百个并行子 Agent，各自在隔离 git worktree 里干活，自动汇总结果——大规模代码迁移提速 3-5 倍，测试编写提速 4 倍。 配套更新：claude.ai 上线"努力程度控制"滑块，API 支持运行时注入 system 指令且不破坏 prompt 缓存。API 定价输入 5/Mtokens，输出5/M tokens，输出 5/Mtokens，输出25/M tokens。