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我正在探索一个针对产品和用户体验团队的人工智能工具，它管理完整的用户研究工作流程，而不仅仅是AI笔记或转录。这个工具的目的是帮助团队：
◉ 规划访谈会议
◉ 制定议程和问题
◉ 在通话过程中保持会议的进度
◉ 录音和转录
◉ 提取主题、洞察和行动项
◉ 将研究成果汇总到一个统一的知识库中
可以将其视为TL;DV/Fathom（捕捉）和Dovetail/Condens（综合/洞察）等工具的结合，但它是贯穿整个工作流程的集成，而不是孤立的。
我正在验证这个工具是否解决了真实的痛点，谁需要它，以及它的价值在哪里最高。
如果您从事产品发现、用户体验访谈或持续研究，我将非常感谢您花3分钟时间提供反馈：
调查链接：https://forms.fillout.com/t/grQzTdK7opus
嘿，HN！我是创作者。
我在今年早些时候将这个项目作为SaaS推出，但未能获得 traction。后来意识到，我只是在解决我自己的问题，却没有清楚地解释它。
因此，我决定将其开源，并提供一个更好的介绍：
问题：我有20多个Tampermonkey脚本用于一次性调整。维护这些脚本非常麻烦。为简单的事情编写新的脚本感觉有些过于繁琐。
解决方案：一个聊天界面，你只需描述想要的更改，AI会生成CSS/JS，并立即应用。
日常使用案例：
- “将此页面设置为暗黑模式”
- “隐藏YouTube短视频”
- “移除付费墙”（是的，这个有争议）
- “添加键盘快捷键”
技术细节：
- 你的API密钥（Claude/GPT/Gemini/Grok/OpenRouter）
- 智能DOM选择器，带有稳定性评分（在回退到类或nth-child之前，检查稳定的ID、属性如data-testid、role、aria-label）
- 处理Shadow DOM、单页应用（SPA）和动态内容
- 通过Supabase进行云同步（可选）
GitHub: [https://github.com/kchander/magix-extension](https://github.com/kchander/magix-extension)
Chrome商店: [https://chromewebstore.google.com/detail/magix/ebfhenlkpdngcofiegobedbahdeemgjo](https://chromewebstore.google.com/detail/magix/ebfhenlkpdngcofiegobedbahdeemgjo)
困难的部分不是AI，而是让修改在页面更新后依然有效。它使用Chrome的UserScripts API（Chrome 138+）来持久注册脚本，处理动态内容注入，并管理脚本在导航中的生命周期。对于被SPA替换的元素，涉及大量的MutationObserver操作。
再见！这也是我的第一个开源项目 :)
我一直在研究一种更高效的代码执行方法，使用MCP服务器来消除Anthropic最近博客文章中提到的文件系统开销。
Anthropic的文章（https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-mcp）展示了代理如何通过编写代码调用MCP工具，而不是直接调用工具，从而避免令牌膨胀。
他们的方法为每个工具生成TypeScript文件，以实现渐进式发现。这种方法效果很好，但引入了复杂性：你需要为每个工具生成文件，管理复杂的类型架构，在工具更新时重新构建，并处理版本冲突。在大规模应用中，1000个MCP工具意味着需要维护1000个生成的文件。
我使用纯动态执行构建了codex-mcp。我们不再生成文件，而是仅暴露两个轻量级工具：list_mcp_tools()返回可用工具的名称，get_mcp_tool_details(name)按需加载定义。代理像浏览文件系统一样探索工具，但实际上没有任何东西存在于磁盘上。
代码片段以字符串的形式存储在聊天会话数据的内存中。当你执行一个片段时，我们使用AsyncFunction构造函数直接将callMCPTool函数注入执行环境。没有导入，没有文件系统依赖，仅仅是运行时注入。该函数直接调用mcpManager.tools，因此你始终连接到实时的MCP。
这意味着工具始终保持同步。当服务器上某个工具的架构发生变化时，你已经在调用更新后的版本。无需重新生成，无需构建步骤，也没有版本不匹配。代理获得了文件系统方法的所有好处（渐进式发现、上下文效率、复杂控制流、隐私保护），而没有任何维护开销。
一个警告：MCP协议并不强制输出架构，因此链式工具调用需要防御性解析，因为模型无法预测输出结构。不过，这影响所有MCP实现，而不仅限于我们的方法。
动态执行得益于Vercel AI SDK的MCP支持，它提供了从代码直接调用MCP工具的运行时基础设施。
项目链接：https://github.com/pranftw/aiter-app
希望能收到在大规模使用MCP的朋友们的反馈。有没有人探索过类似的模式？