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我创建Taxplain是因为现有的税务软件在填写表格方面表现出色，但在提供指导方面却很糟糕。大多数美国人并不理解自己为什么会欠税，也不知道如何优化自己的税务状况。 Taxplain利用人工智能以通俗易懂的语言回答复杂场景下的税务问题：如加密货币收益、自雇、替代最低税（AMT）、商业结构、州特定规则等。它就像是你口袋里的税务顾问，基于经过验证的IRS文档和税法。 我们的核心见解是：人们并不想要软件，他们想要答案。我们瞄准的是TurboTax在指导方面服务不足的DIY报税人市场。 目前处于测试阶段。我们非常希望能收到关于我们的方案、用户体验或是否解决了您实际问题的反馈。 <a href="https://www.taxplain.xyz/" rel="nofollow">https://www.taxplain.xyz/</a>

最近我一直在尝试使用Claude的默认提示中的这个模板： ``` 当我问一个问题时，请给我至少两个合理但对立的观点，即使其中一个似乎占主导地位。让我意识到每个观点背后的假设。 ``` 我觉得这很烦人，因为A) 它影响了简洁性 B) 有时候这些合理的答案太好，迫使我思考。 你到目前为止尝试了什么？

大家好， 我在PolyMCP中添加了一个技能系统，以解决大规模MCP服务器常见的问题。 当工具数量增加时： - 代理在加载原始模式时消耗令牌 - 工具发现变得嘈杂 - 不同的代理需要不同子集的工具 - 编排逻辑泄漏到提示中 技能是经过整理的、结构化的MCP工具集，并附有文档。代理只加载它们所需的技能，而不是完整的工具模式。 技能是通过从MCP服务器发现工具并自动分类生成的。 示例：从Playwright MCP服务器生成技能： ``` polymcp skills generate --servers "npx @playwright/mcp@latest" ``` HTTP MCP服务器： ``` polymcp skills generate \ --servers "http://localhost:8000/mcp" \ --output ./mcp_skills ``` 标准输入MCP服务器： ``` polymcp skills generate \ --stdio \ --servers "npx -y @playwright/mcp@latest" \ --output ./mcp_skills ``` 在代理中启用技能： ```python agent = UnifiedPolyAgent( llm_provider=llm, skills_enabled=True, skills_dir="./mcp_skills", ) ``` 好处： - 更小的代理上下文 - 可扩展到大型工具集 - 代理之间可重用的能力 - 工具访问控制无需更改提示 - 适用于HTTP和标准输入MCP服务器 仓库链接： [https://github.com/poly-mcp/Polymcp](https://github.com/poly-mcp/Polymcp)