当所有人都在讨论 AI 会不会取代程序员时，Andrej Karpathy 扔出了一个更炸裂的观点：程序员这个职业正在消失，但不是你想的那样——因为每个会说话的人都正在变成程序员。

Claude Code 虽然内置了丰富的工具，但在某些场景下你可能需要接入外部服务或自定义工具。Model Context Protocol (MCP) 正是为此而生的开放协议，它让 Claude Code 能够无缝集成各种外部工具和数据源，大大扩展了其能力边界。

Claude Code 虽然好用，但其订阅和 API 实在是太贵了。很多时候你可能想让 Claude Code 使用其他大模型（如 OpenAI GPT、DeepSeek、Gemini 等）来处理编程任务。虽然 Claude Code 原生设计为与 Anthropic 的 Claude 模型配合使用，但通过 LLM 网关代理，我们可以实现与其他模型的集成。

Claude Code 是 Anthropic 推出的智能编程助手，它直接集成到你的终端环境中，能够理解你的代码库，并通过自然语言命令帮助你更快地编程。本指南将带你从零开始，快速掌握 Claude Code 的使用。

今天我想和大家分享一个 ChatGPT Copilot VSCode 插件。这是一款完全开源的 AI 助手, 目前在 VSCode 市场的下载量已突破 400k。它的核心功能非常简洁 - 在 VSCode 侧边栏中提供了一个灵活的类 ChatGPT 聊天工具。它不仅支持接入各种主流 AI 模型, 还允许用户在对话中添加文件和图片等聊天上下文。

Kubernetes v1.32 是一次充满意义的版本更新，它不仅标志着 Kubernetes 十周年的里程碑，更展现了社区在推动云原生计算领域技术发展的坚持与创新。本文将带你一起看一看 1.32 版本带来了哪些新的功能特性以及升级过程中需要注意的事项。

Kubernetes 1.22 将于 8 月 4 日发布，本文带你一起来看看这个版本带来的新特性，以便你为新版本的测试升级做好准备。

删除一系列已弃用 API

Kubernetes 1.22 最大的变化之一是删除了一系列已废弃的 API，包括：

在 基于Kubernetes的多云和混合云 文章中，我介绍了多云和混合云的由来以及常用方案。多云和混合云的目的主要有以下几个：

• 解除云服务商锁定，避免服务单纯依赖于某一家云服务商。
• 提高服务可用性，不仅可以跨地区和跨地域，更可以在某个云服务商故障时继续在其他正常的云服务商中运行。
• 优化基础设施成本，根据云服务商的价格选择成本较低的方案。
• 保障业务突发的弹性扩展，在某个云服务商容量不足时扩展到其他云服务商中。

有了这么多好处，多云和混合云的缺点也很多，特别是提高了基础架构的复杂度。而 Kubernetes 的诞生则是解决了云平台异构的问题：无论是在哪家云服务上中运行 Kubernetes，其底层的云平台异构问题都被封装为相同的 Kubernetes API。这样，对用户来说，只需要在部署 Kubernetes 集群本身的时候考虑每家云平台的不同，而其上的管理平台和业务应用都可以用相同的 Kubernetes API 进行操作。本文就给大家介绍一下多 Kubernetes 集群的常用实践。

Ingress 是 Kubernetes 集群中用于管理服务外部访问的 API 对象，典型的访问方式是 HTTP 和 HTTPS。Ingress 可以提供七层负载均衡、SSL 终结、基于名称的虚拟主机等。