AI 生产力

AI Agent Data APIs：面向 AI Agent 的 Apify Actor 目录与 MCP 工具接入指南

cporter202/ai-agent-data-apis · A mega collection of 2,070 AI agent data APIs: MCP servers, LLM tools, RAG pipelines, live web data, vision & voice. Give your AI agent live web data.

这是一个目录型仓库，汇总 2,070 个 Apify actor 及 API，覆盖 MCP servers、LLM 工具、RAG 管道、实时网页数据、视觉与语音等类别，供 AI agent 以工具形式调用。README 提供 actor 分类总览、按任务场景的入口，以及 Agent+MCP 接入、RAG 管道等 playbook 链接。仓库本身是索引与使用指引；实际数据获取依赖 Apify 平台上的 actor，README 披露其中含作者联盟链接。

报告称每周靠 AI 省下两位数小时的开发者占比从 68% 降至 26%

Atlassian 发布了《2026 年开发者体验状况》报告。调查发现，每周能用 AI 省下十小时以上的开发者比例从去年的 68% 降到了 26%；只有 28% 的人觉得工作比以前明显更顺畅，也就是说大多数人的卡点并没有明显减少。另一个值得注意的现象是，工程管理者花在管理和修正 AI 产出上的时间，甚至比开发者本人还多。这些数据说明，AI 在开发中的实际省时效果远没有想象中乐观，引入 AI 之后还需要额外的管理成本。