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今日开源库推荐， Continue 一款开源的 VSCode 插件，可以将 ChatGPT 和 VSCode 结合起来，提供更强大的功能。有下列这些功能，看截图挺好用的样子： * 回答编程的问题 “how can I communicate between these iframes？“ * 高亮部分代码要求 ChatGPT 进行重构。 “/edit rewrite this function to be async“ * 使用 ChatGPT 直接新建并且生成文件 “/edit here is a connector for postgres, now write one for kafka”

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分享 GitHub 上一款能自动生成 Cursor 高质量的 MDC 规则文件开源工具：MDC Rules Generator。利用 Exa 语义搜索和 LLM 技术，自动收集各种库的最佳实践并生成结构化内容，还支持并行处理和进度跟踪，简化 Cursor 规则创建过程。 GitHub：主要功能： - 为各种库自动生成全面的 MDC 规则文件； - 使用 Exa 语义搜索智能收集最佳实践指南； - 利用 LLM 创建详细、结构化的内容； - 支持并行处理多个库，大幅提高效率； - 智能跟踪进度，允许随时恢复中断的任务。通过克隆代码到本地，安装依赖并配置 API 密钥即可使用，正在使用 Cursor 同学可以看下。

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GitHubDaily

28,985 Aufrufe • vor 1 Jahr

Skywork 上线了视频 Agent 能力，他们这个流程有意思你可以从第一个分镜开始，左边生成之后，将生成的视频和音频素材发到右边的视频编辑器里面去进行编辑。支持使用主流的视频模型和能力，文生、图生、首尾帧都有，另外支持生成音乐和语音。我用首尾帧做了一条香水广告的演示，还不错。也上线了一些特效模版，你可以不用管提示词直接复用。而且会员从昨天（0106）开始会有为期七天的无限使用优惠，只要你是会员就可以一直用。最近有需求的朋友们可以看看，说不定这几天直接回本了。

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歸藏(guizang.ai)

18,228 Aufrufe • vor 7 Monaten

平时跟朋友分享大文件时，各种软件文件大小、格式限制，用网盘又要注册登录，甚是头疼。最近发现 PocketChest 这个开源项目，用最简单的方式安全分享任何文件，解决了这个文件分享难题。支持高达 200GB 的大文件上传，每个文件包会生成一个 6 位字符的取件码，就像快递取件一样简单方便。 GitHub：主要功能： - 支持文件和文本内容上传，无需注册直接使用 - 大文件友好支持，最大可上传 200GB 单个文件 - 自动过期机制，可设置 1/3/7/15 天后自动删除 - 6 位取件码分享，比长链接更容易记忆和传播 - 可选 TOTP 双重认证，保护敏感文件安全访问 - 响应式设计，手机电脑都能流畅使用通过 Cloudflare Workers 部署即可使用，并提供详细的部署使用教程。

平时跟朋友分享大文件时，各种软件文件大小、格式限制，用网盘又要注册登录，甚是头疼。最近发现 PocketChest 这个开源项目，用最简单的方式安全分享任何文件，解决了这个文件分享难题。支持高达 200GB 的大文件上传，每个文件包会生成一个 6 位字符的取件码，就像快递取件一样简单方便。 GitHub：主要功能： - 支持文件和文本内容上传，无需注册直接使用 - 大文件友好支持，最大可上传 200GB 单个文件 - 自动过期机制，可设置 1/3/7/15 天后自动删除 - 6 位取件码分享，比长链接更容易记忆和传播 - 可选 TOTP 双重认证，保护敏感文件安全访问 - 响应式设计，手机电脑都能流畅使用通过 Cloudflare Workers 部署即可使用，并提供详细的部署使用教程。

GitHubDaily

32,003 Aufrufe • vor 1 Jahr

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

比特币橙子Trader

78,523 Aufrufe • vor 4 Monaten

Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。

Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。

小互

39,813 Aufrufe • vor 1 Jahr

又在 GitHub 上发现一个专为快速构建 Web 应用的强大 AI 编程助手：Claudable。将本地 CLI 终端编程 Agent，如 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Coder、Cursor 等，与 Lovable 结合。只需使用自然语言简单描述一下想法，就能瞬间生成完整的 Next.js 应用，并且可在编辑器里实时预览效果。 GitHub：主要功能： - 支持多种 AI 编程 Agent，包括 Claude Code、Cursor CLI、Gemini CLI 等 - 自然语言描述想法，即可生成生产级 Next.js 应用 - 实时预览功能，改动代码可实时查看结果 - 具备自动错误检测和修复，提升开发效率 - 集成 Supabase 数据库，支持用户认证和数据存储 - 生成的 Web 应用，支持一键部署到 Vercel，无需复杂配置目前工具仅支持通过本地安装部署使用，提供了详细的步骤说明，感兴趣的开发者可以看一下。

又在 GitHub 上发现一个专为快速构建 Web 应用的强大 AI 编程助手：Claudable。将本地 CLI 终端编程 Agent，如 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Coder、Cursor 等，与 Lovable 结合。只需使用自然语言简单描述一下想法，就能瞬间生成完整的 Next.js 应用，并且可在编辑器里实时预览效果。 GitHub：主要功能： - 支持多种 AI 编程 Agent，包括 Claude Code、Cursor CLI、Gemini CLI 等 - 自然语言描述想法，即可生成生产级 Next.js 应用 - 实时预览功能，改动代码可实时查看结果 - 具备自动错误检测和修复，提升开发效率 - 集成 Supabase 数据库，支持用户认证和数据存储 - 生成的 Web 应用，支持一键部署到 Vercel，无需复杂配置目前工具仅支持通过本地安装部署使用，提供了详细的步骤说明，感兴趣的开发者可以看一下。

GitHubDaily

11,926 Aufrufe • vor 11 Monaten

一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。 7.9k forks。MIT 协议。这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。

一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。 7.9k forks。MIT 协议。这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。

Bill The Investor

15,050 Aufrufe • vor 2 Monaten

在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。

在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。

GitHubDaily

57,673 Aufrufe • vor 1 Jahr

前端开发者在使用 Cursor、Windsurf 等 AI 开发工具时，有时候需修改 UI 界面的样式颇为麻烦，需要准备告诉 AI 具体元素位置相关信息。给大家推荐 stagewise 这款开源工具，它提供了一个浏览器工具，让我们能直接在网页上选择元素并添加评论。然后帮助我们将元素截图、DOM 结构等关键信息一键发送给 Cursor 等 AI 助手进行处理。 GitHub：主要功能： - 直接在浏览器中选择任意 UI 元素并发送给 AI 助手； - 自动连接 VS Code 扩展，无需额外配置； - 支持多种前端框架：React、Vue、Next.js、SvelteKit 等； - 可通过自定义插件系统扩展功能； - 提供 DOM 元素、截图和元数据给 AI 代理； - 不会影响应用的打包体积，仅在开发模式下生效。对于前端开发工程师，如果有在使用 Cursor 这些 AI 开发工具，不妨搭配这款工具使用试试。

前端开发者在使用 Cursor、Windsurf 等 AI 开发工具时，有时候需修改 UI 界面的样式颇为麻烦，需要准备告诉 AI 具体元素位置相关信息。给大家推荐 stagewise 这款开源工具，它提供了一个浏览器工具，让我们能直接在网页上选择元素并添加评论。然后帮助我们将元素截图、DOM 结构等关键信息一键发送给 Cursor 等 AI 助手进行处理。 GitHub：主要功能： - 直接在浏览器中选择任意 UI 元素并发送给 AI 助手； - 自动连接 VS Code 扩展，无需额外配置； - 支持多种前端框架：React、Vue、Next.js、SvelteKit 等； - 可通过自定义插件系统扩展功能； - 提供 DOM 元素、截图和元数据给 AI 代理； - 不会影响应用的打包体积，仅在开发模式下生效。对于前端开发工程师，如果有在使用 Cursor 这些 AI 开发工具，不妨搭配这款工具使用试试。

GitHubDaily

63,790 Aufrufe • vor 1 Jahr

一个不错的个人知识库项目：Supermemory，可以保存网络信息，比如网页、推特、笔记等内容，然后基于这些内容进行AI搜索开源的，比X的书签搜索好用特点： 1、ChatGPT for Bookmarks：支持将网页、推特帖子等保存到 Supermemory，使用其内置的 AI 功能进行搜索、提问 2、知识画布：以二维画布的形式组织信息，方便理解和关联 3、写作助手：支持基于保存的数据进行AI写作 4、集成：支持 Telegram 和 Twitter 等平台的集成 github：网站： #个人知识库 #AI搜索 #Supermemory #知识库

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AIGCLINK

39,062 Aufrufe • vor 2 Jahren

《solana的一小步，币圈的一大步》 -- losingle 一推读懂solana刚刚发布的actions&blinks 一、solana刚发布的 actions&blinks是一个浏览器插件生态，将sol的各种应用通过一条URL无缝的集成到推特的内容中，让推特用户可以方便的在不离开推特页面的情况下完成多种如在dex进行交易，买卖nft，治理投票之类的功能。未来还能集成大量的功能，包括但不限于： 1、针对推特大v显示其链上信息，并支持一键跟单； 2、全链上游戏，但游戏的实时攻略发布在推上； 3、结合大语言模型，抓取针对特定标的的推特内容并进行分析给出买卖建议并在满足预设条件的情况下自动进行买卖。。。。。。。。（此处省去数十个各种功能）以上只是几个简单的例子，如果blinks是一个开源的生态，能被开发出来的各种应用将超越我们的最疯狂的想象。二、blinks未来会支持更多的社交媒体平台，如reddit等。看得出来，blinks的野心是希望将现有web2的社交媒体，变成solana生态的流量池。甚至更进一步，让blinks变成现有web2社交媒体的web3 layer。如果blinks能实现用户资产化，并顺利的解决用户沉淀，形成用户，生态和资产不断自增长的正向飞轮，那么blinks的未来将不可限量。项目由 Dialect 开发，并与 Solana 合作，旨在将 Solana 的使用扩展到所有地方，首先从 Twitter 开始。用户可以通过 Backpack 和 Phantom 体验这一功能，Solflare Wallet 也即将支持。三、目前生态已经支持的项目及功能包括：通过 JupiterExchange 和 MeteoraAG 进行 meme 币交换使用 Phantom 购买代币在 Tensor HQ 上扫货通过 Heliuslabs 投资 hSOL 使用 Sanctumso 购买 LSTs 通过 Access Protocol 订阅高级内容向 Sphere Labs 和 Cubik 捐款在 Realms DAOs 和 Helium 上投票在 Truffle HQ 上铸造 NFTs 四、系统架构 Actions 协议：这个协议允许通过 URL 创建和传递 Solana 交易，使得 Solana 的交易可以在各个地方共享。 Blinks 客户端：Blinks 或 Blockchain Links 是能够检测到 Action URLs 并将其展开为完整体验的客户端。它们类似于传统的链接预览，但具有更多功能。公共注册表：Dialect 与 Solana、Phantom 和 Backpack 合作，运行一个公共注册表来确保安全。目前，只有注册合作伙伴的 Blinks 能在 Twitter 上直接展开。开发者可以通过注册他们的 Actions。

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rick awsb ($people, $people)

56,987 Aufrufe • vor 2 Jahren

第一次安装 ChatGPT Atlas 大概玩了 5 分钟就卸载了，今天为了看 Youtube 内容解说折腾了一下，居然非常简洁好看，先默认浏览器用一段时间，大伙可以抄一下我的使用习惯。 1️⃣ 在 Mac 设置里面找到键盘快捷键设置，配置 Atlas 的隐藏标签栏和显示标签栏的快捷键都为 cmd + /，这样你可以很好隐藏显示了，非常简洁的第一步，我默认隐藏使用。 2️⃣ 习惯使用这个快捷键 cmd+shift+[], 可以很方便左右切换你的标签页，在少的时候用这个，多的时候，可以 cmd + / 先打开寻找，然后再隐藏即可。 3️⃣ 记住 2 个常用快捷键，第一个是 cmd + > 再当前页面打开 ChatGPT 的提问，特别适合你看 Youtube 或者英文内容时一起和 AI 探讨；第二个是 cmd+shift+h 打开 ChatGPT 的侧边栏，用来寻找历史内容。 4️⃣ 一般推荐隐藏书签栏，但是隐藏之后，使用又不方便，这里特别推荐我写的 Maple Bookmarks，使用 cmd+e 可以快捷唤起一个面板，非常便捷的达到你想要去的地方。这样设置下来你的 Atlas 将变得可能会成你喜欢的浏览器，我感觉 ChatGPT Plus 包月真的非常值，ChatGPT/Codex/AI浏览器，买一送二的感觉。

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Tw93

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Google推出了一种在 StableDiffusion 图像生成中保证内容特征一致性的方式。这个其实是现在图像生成中一个非常重要的问题，故事可视化、游戏开发资产设计、广告等都需要在生成的时候具备角色或者内容的一致性。从演示来看效果非常好人物角色和其他内容的特征都保持的非常好，他们有一个示例是一个男人的一生十几张不同年龄段的图片都很像能看出来是一个人。而且这个项目还可以跟 SD 已有的控制方式结合，比如局部重绘和 Controlnet 等。下面是具体的介绍：实现方法：身份聚类：这一步骤涉及首先生成一系列图像，然后将这些图像嵌入到一个语义空间中。接着，使用聚类算法将这些图像分组，每个组代表一种可能的角色身份。这个过程旨在识别出一组视觉上一致的图像，从而确定角色的主要视觉特征。身份提取：在确定了一组具有高内聚性的图像之后，接下来的步骤是通过在这些图像上训练模型来提炼出一个更一致的角色身份。这意味着模型将学习到特定角色的关键视觉特征，以便在未来的生成中更准确地重现这些特征。收敛性：方法的最后一个步骤是迭代过程，该过程在达到一定的收敛标准时停止。在每次迭代中，模型基于最新的训练数据生成新的图像，并重新进行聚类和身份提取。这个过程重复进行，直到模型能够可靠地生成具有一致视觉身份的角色为止。效果验证：定性和定量比较：在这一部分，作者将他们的方法与其他个性化文本到图像生成技术进行比较。这包括通过视觉和数值指标来评估生成图像的一致性和质量。用户研究：作者还进行了一项用户研究，以评估他们的方法在实际使用中的效果。这包括让用户评价生成图像的一致性和吸引力。消融研究：这部分是对方法中不同组件的效果进行评估。通过修改或移除方法的某些部分，作者能够理解每个组成部分对最终结果的贡献。论文链接：

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歸藏(guizang.ai)

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日常使用浏览器，有时候需要访问一些移动端网页，老是动不动就让下载 APP，体验确实不太好。 GitHub 上 TrayChrome 这款开源工具，正好解决了这个问题，开发者灵感来自于 Mac 的 MenubarX 应用。基于 WPF 和 WebView2 开发，能直接隐藏到系统托盘的轻量级浏览器，支持同时打开多个独立运行。 GitHub：并且默认使用移动端模式浏览网页，对小白来说将其友好，不需要按 F12 键进入开发面板再切换，而且界面简洁流畅。除此此外，还支持深浅主题切换、窗口置顶功，以及丰富的启动参数配置。提供了开箱即用的 exe 安装包，有需求的同学可在发布页面下载双击运行即可使用。

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GitHubDaily

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Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。一上来就让它：帮我写一个 App。分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词：我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍等方向确定后，再让它开始写代码。

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爱丽丝呀！

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想深入了解 Harness 工程实践，推荐关注 yoyo 的实现。我们不但开源了所有代码，也全程开源了 yoyo 的进化史。你可以像看纪录片一样，见证他在 26 天里，从一个仅 200 行代码的‘雏形代理’，通过递归自我进化（Self-Evolution）与自主编码，成长为拥有 34706 行代码、性能直逼 Claude Code 的全能型 Agent。 yoyo 的进化不只是代码量的堆砌，而是一场目标驱动的野蛮生长。如何平衡这种生长的‘野性’与工程的‘稳定性’，是我们面临的最大课题。此外，关于其人格特质（Personality）的塑造、多级记忆架构（L/M/S Term Memory）以及社交属性的演进，都极具技术探讨价值。这一路攒下的‘坑’和经验，我打算写篇长文和大家好好聊聊，深度分享背后的工程思考。 Repo:

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Yuanhao

109,283 Aufrufe • vor 4 Monaten

推荐一个非常炸裂的 Chrome 浏览器插件军火库。项目叫 ChromeAppHeroes，在 GitHub 上已经收获 23K+ Star。它把 100+ 个 Chrome 插件和实用资源整理成一个开源工具库，装完基本可以把浏览器变成生产力神器。核心资源非常硬核： - 通过 Cookies 下载 YouTube 视频 - 直达全球电子书库 Z-Library - 截取 Netflix 视频画面（绕过黑屏） - 双字幕看视频学英语同时还收录很多效率插件，比如： - VideoScreenshot：视频截图神器 - Immersive Translate：沉浸式翻译 - Language Learning：流媒体学英语而且每个插件都有完整中文教程，开源、持续更新。这个项目几乎把 Chrome 能玩的效率插件，全打包好了。

推荐一个非常炸裂的 Chrome 浏览器插件军火库。项目叫 ChromeAppHeroes，在 GitHub 上已经收获 23K+ Star。它把 100+ 个 Chrome 插件和实用资源整理成一个开源工具库，装完基本可以把浏览器变成生产力神器。核心资源非常硬核： - 通过 Cookies 下载 YouTube 视频 - 直达全球电子书库 Z-Library - 截取 Netflix 视频画面（绕过黑屏） - 双字幕看视频学英语同时还收录很多效率插件，比如： - VideoScreenshot：视频截图神器 - Immersive Translate：沉浸式翻译 - Language Learning：流媒体学英语而且每个插件都有完整中文教程，开源、持续更新。这个项目几乎把 Chrome 能玩的效率插件，全打包好了。

开发者Hailey

141,394 Aufrufe • vor 5 Monaten

解释一下这篇Paper为什么这么重要： 1. 蛋白质结构预测的革命：AlphaFold解决了长期以来的难题：即仅凭氨基酸序列预测蛋白质的3D结构。 2. 新药开发：这一技术对于新药开发至关重要，因为它能够快速识别潜在的治疗靶点。 3. 疾病治疗的突破：AlphaFold已被用于开发针对镰状细胞病、乳腺癌和糖尿病等疾病的治疗方法。 4. 效率与成本的双重提升：传统方式，确定蛋白质结构既耗时又昂贵，而AlphaFold极大地提高了这一过程的效率和降低了成本。 5. AlphaFold3的进一步飞跃：最新模型不仅预测了几乎所有已知蛋白质的结构，还能预测其他生物复合体的结构，开辟了新的研究领域。如果这个AlphaFold3可以证真，它将能带给我们更多种类的治疗方法和药物，以及更快、更经济的发现过程，对科学和医学领域具有深远影响。 Google 以对非商业用途用户开放AlphaFold Server:

解释一下这篇Paper为什么这么重要： 1. 蛋白质结构预测的革命：AlphaFold解决了长期以来的难题：即仅凭氨基酸序列预测蛋白质的3D结构。 2. 新药开发：这一技术对于新药开发至关重要，因为它能够快速识别潜在的治疗靶点。 3. 疾病治疗的突破：AlphaFold已被用于开发针对镰状细胞病、乳腺癌和糖尿病等疾病的治疗方法。 4. 效率与成本的双重提升：传统方式，确定蛋白质结构既耗时又昂贵，而AlphaFold极大地提高了这一过程的效率和降低了成本。 5. AlphaFold3的进一步飞跃：最新模型不仅预测了几乎所有已知蛋白质的结构，还能预测其他生物复合体的结构，开辟了新的研究领域。如果这个AlphaFold3可以证真，它将能带给我们更多种类的治疗方法和药物，以及更快、更经济的发现过程，对科学和医学领域具有深远影响。 Google 以对非商业用途用户开放AlphaFold Server:

Gab Bowie

15,294 Aufrufe • vor 2 Jahren

Codex 5.6 必装插件：Sentry 很多人都遇到过：刚修好一个 Bug，旧问题又出现，项目陷入反复返工的循环那是因为你丢给Codex的截图或者日志通常只有最后一条报错。真正决定能不能修好的调用链、影响范围、发生频率、版本信息和运行上下文，可能全都丢了。最近我给 Codex 接入了 Sentry 插件，整个排查流程完全不一样。现在不需要反复搬运报错，只要告诉它：用 Sentry 找出当前的线上 Bug，别只看报错信息，结合调用链和当前代码查出真正根因。 Codex 就可以直接读取你有权限的错误数据，再结合当前项目代码完成： 1️⃣ 还原现场：查看完整调用链和运行上下文，确认 Bug 在什么条件下发生。 2️⃣ 定位根因：把线上错误对应到具体代码，避免只根据最后一条报错猜答案。 3️⃣ 验证修复：先复现问题并补充回归测试，再修改代码，避免修好这里又弄坏那里。彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的循环。

Codex 5.6 必装插件：Sentry 很多人都遇到过：刚修好一个 Bug，旧问题又出现，项目陷入反复返工的循环那是因为你丢给Codex的截图或者日志通常只有最后一条报错。真正决定能不能修好的调用链、影响范围、发生频率、版本信息和运行上下文，可能全都丢了。最近我给 Codex 接入了 Sentry 插件，整个排查流程完全不一样。现在不需要反复搬运报错，只要告诉它：用 Sentry 找出当前的线上 Bug，别只看报错信息，结合调用链和当前代码查出真正根因。 Codex 就可以直接读取你有权限的错误数据，再结合当前项目代码完成： 1️⃣ 还原现场：查看完整调用链和运行上下文，确认 Bug 在什么条件下发生。 2️⃣ 定位根因：把线上错误对应到具体代码，避免只根据最后一条报错猜答案。 3️⃣ 验证修复：先复现问题并补充回归测试，再修改代码，避免修好这里又弄坏那里。彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的循环。

爱丽丝呀！

115,633 Aufrufe • vor 4 Tagen

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

Vincent | 信号＞噪音

21,388 Aufrufe • vor 2 Monaten