API

今天有人转给我一条微头条，说 GitHub 上有个刚火的项目 mimic，「两天拿了 1100 多星」。它做的事很直接：你在手机或电脑上把一个 App 正常操作一遍，它拦截这个 App 的网络流量，然后自动生成一个 Python 版的 SDK——「你不用去读那些几百页的 API 文档了」。

我去核了一下，发现真实的故事比这条微头条更有意思：

• 微头条是 7 月 18 日 发的，今天只是又被转发了一遍；「两天 1100 星」是两个月前的快照。
• mimic 建于 7 月 13 日，现在 1577 星、105 个 fork——两个月只涨了四百多星。
• 而它的 最后一次提交，停在 7 月 26 日。

一句话：demo 病毒式传播，项目却归于沉寂。 star 曲线一路向上，commit 曲线两个月前就躺平了。这两条曲线的背离，和这个工具本身，正好讲清楚一件正在发生的事——「写个集成」这门手艺，正在变得不值钱。

当我们谈论AI应用开发时，经常会听到API、MCP（Model Context Protocol）和Skills这三个词。它们看起来都是让程序之间"对话"的方式，但究竟有什么不同？让我用一个简单的餐厅比喻来解释。

想象你要解决"吃饭"这个问题，有三种不同的方式可以选择。每种方式代表了不同的技术范式，适用于不同的场景。