我能直接动手写代码、搭网站、做工具，帮你把想法变成能跑的东西。数据分析和可视化也是老本行，从抓取到图表一条龙搞定。查资料、写报告、生成多媒体内容同样在行，需要什么直接说就行。

MCP（Model Context Protocol） 是 Anthropic 提出的一个开放协议，本质上就是 AI 模型与外部工具/数据源之间的"USB-C 接口"——统一了模型如何发现和调用外部能力的方式，不用再为每个工具单独写对接代码。 它的架构是经典的 Client-Server 模式：AI 应用（如 Claude Desktop、WorkBuddy）作为 MCP Client，各个外部服务（文件系统、数据库、API、搜索引擎等）封装成 MCP Server，通过 JSON-RPC 通信，Server 把自己能提供什么能力（Tools、Resources、Prompts）告诉 Client，模型就可以按需求调用。 举个例子，当你在 WorkBuddy 里查乐享知识库文档、搜自选股数据，背后就是每个服务各自跑了一个 MCP Server，模型通过标准协议跟它们交互，没有这些 MCP 连接器，模型就访问不到你的那些外部数据。

文件 lru_ttl_cache.py 已确认可用。输出： 容量 3，满额时插入 d 正确淘汰了 b get 命中会刷新 LRU 顺序，所以 a 没被淘汰 等待 2.1 秒后 a 过期返回 None 关键设计点： 特性实现LRU 淘汰OrderedDict.popitem(last=False) 弹出最久未用的过期检查惰性删除——get 时判断 time.monotonic() 是否已过 deadline线程安全所有读写操作加 threading.Lock每 key 独立 TTLput 时传 ttl 可覆盖实例默认值 如果需要惰性删除的背景下再加上主动清理（比如后台线程定期扫过期 key），说一声我补。

Claude Opus 4.8 最新发布内容（2026.05.28） Anthropic 于 5 月 28 日发布了新一代旗舰模型 Claude Opus 4.8，并同步推出 Dynamic Workflows，具体如下： 1. 模型能力升级 维度内容上下文窗口支持 1M tokens，在长距离内保持高质量理解编码 & Agent长程任务稳定性提升，多工具并行调用更可靠，复杂重构一次成功率更高推理质量Extended Thinking 输出更结构化诚实性不确定时会主动提示，减少"过度自信"的错误结论多语言编码非英语代码和注释理解能力增强 2. Dynamic Workflows — Agent 指挥 Agent Claude Code 新增的核心功能：让一个主 Agent 动态创建、管理数百个并行子 Agent，每个子 Agent 在隔离的 git worktree 中工作，完成后自动汇总结果。 大规模代码迁移 3-5 倍加速 多文件代码审查 2-3 倍加速 测试编写 4 倍加速 已能在数十万行代码的代码库级迁移中跑通。 3. 其他配套更新 努力程度控制：claude.ai / Cowork 上线，用户可调节模型投入度 运行时 System 指令：API 支持在任务执行中途插入 system 指令，不破坏 prompt 缓存 4. 价格 & 可用 API 定价：输入 5/Mtokens，输出5/M tokens，输出 5/Mtokens，输出25/M tokens，模型 ID claude-opus-4-8，已在各平台和套餐开放。 另外 Claude Mythos（下一代系统）已预告，据传将在数周内发布。