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平时使用 Mac 电脑时,经常同时打开十几个应用程序,桌面变得特别混乱,想找个特定软件需找半天,切换起来更是麻烦。 面对这个问题,FlashSpace 开源免费工具提供了一个巧妙的解决方案,让我们可以把不同用途的应用程序分组管理。 它的原理就像给桌面划分区域,比如一个区域专门放开发工具,另一个区域放设计软件,还可以设置一个娱乐区域,然后通过快捷键瞬间在这些区域间切换。 GitHub: 主要功能: - 创建多个虚拟桌面区域,每个区域放不同类型应用 - 通过热键瞬间切换到指定区域,速度超快 - 支持多显示器独立管理不同区域 - 可以预览所有区域布局并快速跳转 - 支持浮动应用,让某些软件在所有区域都显示 - 提供命令行控制接口 通过 Homebrew 安装后简单配置即可使用,对经常需要同时处理多个项目任务的 Mac 用户来说,该工具很实用。

52,980 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Комментарии: 5

Фото профиля 医士吕奥 | 蓝鸟会🕊
医士吕奥 | 蓝鸟会🕊1 год назад

好像很牛的样子 没有苹果 支持了

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宝玉1 год назад

再推荐下这个翻译电子书为双语对照版本的开源项目 yihong0618/bilingual_book_maker

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GitHubDaily1 год назад

在 GitHub 上挖掘到一个超实用的背单词软件:Typing Word,还能打字练习。 内置丰富词库,不仅提供了传统的记忆模式,还支持默写练习,配合生词本、错词本功能高效学习英语。 GitHub: 主要特性: - 支持记忆和默写两种背单词模式 - 内置 CET-4/6、雅思、托福等 20+ 种常用词库 - 生词本、错词本自动收集,后续针对性复习 - 支持文章背诵练习,可导入自定义内容 - 提供英美音发音和音标显示功能 - 程序员专用词库,包含各种编程语言 API 工具提供在线访问体验地址,也可通过 Docker 或手动安装方式本地部署使用。

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johann.GPT1 год назад

这个仓库真牛逼,7500+行 Prompt,聚合了 v0、Cursor、Manus、 Agent、Windsurf Agent、VSCode Agent、Dia Browser、Trae AI、Cluely等顶级AI工具的系统提示词,感觉合适搞 AI 工具的同学来学提示词工程。 仓库地址:

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hahagood1 год назад

对我来说, 昨天是个令人激动的日子: 平生第一次, 拥有了一个"工业级"程序. 起因是我想捣鼓出一个程序化的AI辅助小说创作的脚本. 于是就用ChatGPT进行头脑风暴, 把要点转给Cursor, 让它给出一个原型. 到了这一步, 几乎已经耗尽心力, 有点折腾不动了. "天上掉下个林妹妹", Gemini CLI 突然问世了. 昨天花了一整天时间, 反复迭代: 先让Gemini CLI 帮我审视脚本代码, 把它的意见转发给Cursor, 对代码进行优化. 再把优化的脚本交给Gemini CLI 审查. 再去优化, 再审查, 再优化, 再审查. ... 搞到半夜, 毫无睡意. 但Gemini CLI 和 Cursor 双方都一致高度评价说: 现在我已经拥有了一个工业级的产品. 我, 其实并不会写代码. 同时是个标准的生理年龄意义上的老人. AI 让我返老还童了. 开心哦...

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《用ChatGPT API构建系统》课程简介 吴恩达:欢迎参加关于使用ChatGPT API构建系统的课程。 之前,Isa和我介绍了如何提示(Prompt)ChatGPT的课程。 但是一个系统需要的远不止一个提示(Prompt)或一个对LLM(大型语言模型)的调用。 在这个短期课程中,我们想和您分享使用LLM构建复杂应用程序的最佳实践。 Isa:我们将以构建一个端到端的客户服务辅助系统为例,该系统将多个调用链接到语言模型, 根据前一个调用的输出使用不同的指令,有时甚至从外部来源查找信息。 例如,对于用户输入的“告诉我有哪些电视出售”,我们将使用以下步骤来处理。 首先,您可以评估输入以确保其不包含任何有问题的内容,例如仇恨言论。 接下来,系统将处理输入。它将确定这是哪种类型的查询。 这是一个投诉还是产品信息请求等? 一旦确定这是一个产品查询,它将检索有关电视的相关信息,并使用语言模型编写一个有帮助的回答。 最后,你需要检查输出内容,确保没有问题,比如不准确或不适当的答案。 吴恩达:在这门课程中,你会发现一个主题,那就是一个应用程序通常需要多个对最终用户不可见的内部步骤。 你通常希望按顺序处理用户输入,经过多个步骤才能得到最终显示给用户的输出。 当你使用LLM构建复杂系统时,从长远来看,你通常还希望不断改进系统。 因此,我还将与您分享开发基于LLM的应用程序的过程感受以及评估和改进系统的最佳实践。 我们感谢许多为这门短期课程做出贡献的人。 在OpenAI方面,我们感谢Andrew Kondrich、Joe Palermo、Boris Power和Ted Sanders。 来自 Ladwig、Eddy Shyu和Tommy Nelson。 Isa:通过这门短期课程,我们希望你能够对自己建立一个复杂的多步应用程序的能力充满信心, 并且能够维护和不断改进它。 让我们开始吧。

宝玉

35,535 просмотров • 3 лет назад