AI编程

用 MCP Inspector 2.9.0 的 CLI 实际列出工具参数、运行正确调用并故意制造错误；说明 inputSchema、isError、退出码和分层定位，附 Windows 命令与版本要求。

用官方 Python SDK v2 编写只读库存查询 MCP 工具，给出服务器和客户端完整代码，验证正常商品、零库存及未知编码，并说明模型编排、权限和真实数据边界。

用一个只做加法的本地 MCP 服务器，说明 Claude Code 的 stdio 登记、作用域、调用记录核对、连接排错与移除；附可复制代码，区分服务器实测和未实测的模型对话。

区分 Copilot Chat 缺少 Claude 和请求失败，按官方模型表、登录账号、客户端与组织策略排查，再检查修复结果。

在 GitHub PR 请求 Copilot code review，把评论变成可复现检查，修改后重新审查，并核对当前批准与合并规则。

让 Copilot 按独立的用户名契约补 Python 单元测试，用 unittest 核对边界、字符与类型，运行失败时先定位原因。

用 GitHub Copilot Ask 解释选中的 Python 函数，核对引用文件、手算输出和缺字段异常，避免把推断当代码事实。

在 VS Code 用 GitHub Copilot 获取灰色代码建议，按任务接受或拒绝，再用空白行与空列表样例验证 Python 函数。

用目标、上下文、约束和验收四段写 Codex 现有项目修改任务，附搜索状态修复示例及差异、测试核对方法。

在 Cursor Agent 对话时间线预览并恢复 Checkpoint，回退后核对文件差异，区分本地快照与 Git 版本记录。