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Ana Sayfaya Dön

这个登上GitHub热榜第一的开源项目，简直是今年秋招的王炸，目前已斩获 2.9w+star 作者是一位地球物理学家，被裁员后搭了这套求职框架，用它投了69份简历、拿到20个一面，最后成功入职AI工程师它基于 Claude Code 构建，只需把个人简历丢进去，从技能、经验、发展方向和岗位要求等多个维度评估岗位匹配度量身定制简历、撰写求职信、生成面试备考包，双 agent 互审把控质量，全链路追踪求职进展从简历准备到拿到 offer，对目标公司和岗位的全面分析，还能给你生成针对性的能力补全学习计划，面试后持续复盘迭代

阿西_出海

25,816 subscribers

60,042 görüntüleme • 1 ay önce •via X (Twitter)

Bilim & Teknoloji Eğitim

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

7 Yorum

安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNB profil fotoğrafı

安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNB1 ay önce

69份拿20个一面，这转化率有点狠

AI产品库AIProductHub profil fotoğrafı

AI产品库AIProductHub1 ay önce

这个适合中国吗？

TT profil fotoğrafı

TT1 ay önce

实习生可以用吗

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Uncle J1 ay önce

这个项目的数字很吸睛，但真正该拆的是 69 次投递里哪一步被框架改变了。简历生成、岗位筛选和面试复盘的证据留不下来，下一个人很难复现这条路径。

toutou👀 profil fotoğrafı

toutou👀1 ay önce

这视频做的，抽搐频率太高，影响观感了。

MK@Phoenix profil fotoğrafı

MK@Phoenix1 ay önce

秋招有这玩意儿简直如虎添翼

Christal.Z profil fotoğrafı

Christal.Z1 ay önce

简历一丢就自动匹配岗位，太香了吧能力补全学习计划直接给到，省心

Benzer Videolar

颤抖的手，激动的心🥺 终于开始重新振作起来拍视频了💪 . 最近做了不少东西，想一一分享出来第一套是针对求职面试场景的skill，是我面试和做职场教练中经常会用到的： Job - description - skill 解读岗位需求和匹配 resume - skill 一键生成/润色简历 Behavior - question skill，准备行为类面试也同时正式开始从0开始使用Github了求家人们给个小星星呀！🌟

颤抖的手，激动的心🥺 终于开始重新振作起来拍视频了💪 . 最近做了不少东西，想一一分享出来第一套是针对求职面试场景的skill，是我面试和做职场教练中经常会用到的： Job - description - skill 解读岗位需求和匹配 resume - skill 一键生成/润色简历 Behavior - question skill，准备行为类面试也同时正式开始从0开始使用Github了求家人们给个小星星呀！🌟

Dreameryanyan

10,175 görüntüleme • 2 ay önce

腾讯发布校园招聘辅导skill，亲手杀死校招辅导机构这个skill非常的全面，包括岗位匹配、简历诊断、以及模拟面试等其具体包括了： - 从腾讯校招官网实时拉取真实在招岗位和完整 JD - 根据你的专业背景、技能、城市偏好推荐匹配岗位 - 诊断简历亮点与问题，给出具体可执行建议 - 针对特定岗位 JD 优化简历表达 - 按岗位类型、面试环节给出针对性准备建议据我所知，我同学为了校招，报的辅导机构有高达5万元的何必呢？一个skill就能轻松解决你的需求，AI 干掉的就是这些中间层具体使用方法参考下面视频，我用我的简历做了例子

腾讯发布校园招聘辅导skill，亲手杀死校招辅导机构这个skill非常的全面，包括岗位匹配、简历诊断、以及模拟面试等其具体包括了： - 从腾讯校招官网实时拉取真实在招岗位和完整 JD - 根据你的专业背景、技能、城市偏好推荐匹配岗位 - 诊断简历亮点与问题，给出具体可执行建议 - 针对特定岗位 JD 优化简历表达 - 按岗位类型、面试环节给出针对性准备建议据我所知，我同学为了校招，报的辅导机构有高达5万元的何必呢？一个skill就能轻松解决你的需求，AI 干掉的就是这些中间层具体使用方法参考下面视频，我用我的简历做了例子

Sac

109,901 görüntüleme • 4 ay önce

在美国找份工作有多难？且听美国公司招聘经理分解。任何一个职位放出来都能很快收到超过100份简历。任何一个求职的人如果没有相关工作经历简历都会第一时间被淘汰。任何一个求职的人没有提供和这个公司任何人有关联的信息也会被淘汰。学历在没有相关任何工作经历的情况下价值为零。他鼓励大学生一定要有相关领域的实习经验。但实习职位非常不好找。我的两个大学同学托我老公帮忙给计算机专业的儿子找实习机会都没成功。两个都是留学生，一个本科一个研究生，一个来自加拿大一个来自香港。美国人找工作都要面临这么激烈的竞争更不要说需要雇主解决身份的留学生了。今天还看到另外一个视频一个中国人讲在美国找大厂IT职位的经历，要经历7轮面试，一次都没有成功过。所以到美国留学99%的学生毕业后都只能哪儿来回哪儿去。

在美国找份工作有多难？且听美国公司招聘经理分解。任何一个职位放出来都能很快收到超过100份简历。任何一个求职的人如果没有相关工作经历简历都会第一时间被淘汰。任何一个求职的人没有提供和这个公司任何人有关联的信息也会被淘汰。学历在没有相关任何工作经历的情况下价值为零。他鼓励大学生一定要有相关领域的实习经验。但实习职位非常不好找。我的两个大学同学托我老公帮忙给计算机专业的儿子找实习机会都没成功。两个都是留学生，一个本科一个研究生，一个来自加拿大一个来自香港。美国人找工作都要面临这么激烈的竞争更不要说需要雇主解决身份的留学生了。今天还看到另外一个视频一个中国人讲在美国找大厂IT职位的经历，要经历7轮面试，一次都没有成功过。所以到美国留学99%的学生毕业后都只能哪儿来回哪儿去。

菁菁乐道(lydia)

39,682 görüntüleme • 1 yıl önce

币安创意大赛 10 个奖里，居然有 5 个是用 xBubble 做出来的这个含金量相当高，也足够证明 DAPPOS 旗下 xBubble 的 Vibe Coding 不只是好玩，而是真的能打我目前已经失业整整6个多月了，所以这次没去做那种花里胡哨的 Demo，而是直接做了一个和自己状态强相关的 Web2 求职服务站：「失业自救计划」AI 求职诊断站失业以后才知道，找工作最折磨人的地方，可能不是投了多少份简历，而是你根本不知道问题卡在哪：简历没人回、岗位不匹配、面试总差一口气，到底是经历没写清楚，还是 JD 没拆明白？所以我直接把这套需求丢给 Vibe Coding：面向失业人群、应届生、转行者和想跳槽的普通打工人，做一个可以免费诊断简历、分析岗位匹配度、生成面试建议和求职计划的网站免费内容展示 30%，完整报告支持 2 USDT 解锁，后面还能引导用户添加微信 / Telegram，承接一对一简历优化、模拟面试和求职陪跑服务说真的，第一版出来的时候我就挺惊喜的！它不是那种只能看看效果的页面，而是已经有非常清晰的求职服务漏斗：流量进来，先做免费诊断，再付费解锁完整报告，最后把真正需要帮助的人引到私域继续陪跑以前普通人想做这种东西，最麻烦的不是想法本身，而是开发、服务器、域名、部署、支付、页面修改这些脏活累活任何一个环节卡住，热情基本就没了但 xBubble 这套 Vibe Coding 的体验就很棒：你只需要把业务逻辑讲清楚，AI 会自动识别并选择合适的 SOP，把开发、部署、基础设施、支付和后续迭代这些流程往前推这也是我觉得它和其他 AI Coding 工具不一样的地方它不是简单丢给你一堆代码，让你自己去收拾后面的烂摊子，而是更像一套端到端的业务服务尤其是求职陪跑、简历优化、AI 教程变现、热点选品、口腔预约、算命测算、虚拟人服务这些场景，本身都很碎、很垂直、很 Web2 传统 SaaS 很难专门为每一个小需求做定制，但对个人创业者和小团队来说，这些长尾需求反而可能就是机会先做一个页面接住流量，再用免费内容完成筛选，用付费报告或者稳定币收款跑通第一笔转化，后面根据真实反馈继续改这比一开始就拉团队、烧预算、重资产开干要舒服太多了我这次做的「失业自救计划」只是一个小案例，但它让我很直观地感受到： AI 时代，普通人不一定非要做大平台能发现一个真实痛点，并且最快把它做成一个能访问、能传播、能收款、能迭代的小产品，本身就已经很有价值了我做出来的网站放下面，感兴趣的朋友们可以自己看看：

币安创意大赛 10 个奖里，居然有 5 个是用 xBubble 做出来的这个含金量相当高，也足够证明 DAPPOS 旗下 xBubble 的 Vibe Coding 不只是好玩，而是真的能打我目前已经失业整整6个多月了，所以这次没去做那种花里胡哨的 Demo，而是直接做了一个和自己状态强相关的 Web2 求职服务站：「失业自救计划」AI 求职诊断站失业以后才知道，找工作最折磨人的地方，可能不是投了多少份简历，而是你根本不知道问题卡在哪：简历没人回、岗位不匹配、面试总差一口气，到底是经历没写清楚，还是 JD 没拆明白？所以我直接把这套需求丢给 Vibe Coding：面向失业人群、应届生、转行者和想跳槽的普通打工人，做一个可以免费诊断简历、分析岗位匹配度、生成面试建议和求职计划的网站免费内容展示 30%，完整报告支持 2 USDT 解锁，后面还能引导用户添加微信 / Telegram，承接一对一简历优化、模拟面试和求职陪跑服务说真的，第一版出来的时候我就挺惊喜的！它不是那种只能看看效果的页面，而是已经有非常清晰的求职服务漏斗：流量进来，先做免费诊断，再付费解锁完整报告，最后把真正需要帮助的人引到私域继续陪跑以前普通人想做这种东西，最麻烦的不是想法本身，而是开发、服务器、域名、部署、支付、页面修改这些脏活累活任何一个环节卡住，热情基本就没了但 xBubble 这套 Vibe Coding 的体验就很棒：你只需要把业务逻辑讲清楚，AI 会自动识别并选择合适的 SOP，把开发、部署、基础设施、支付和后续迭代这些流程往前推这也是我觉得它和其他 AI Coding 工具不一样的地方它不是简单丢给你一堆代码，让你自己去收拾后面的烂摊子，而是更像一套端到端的业务服务尤其是求职陪跑、简历优化、AI 教程变现、热点选品、口腔预约、算命测算、虚拟人服务这些场景，本身都很碎、很垂直、很 Web2 传统 SaaS 很难专门为每一个小需求做定制，但对个人创业者和小团队来说，这些长尾需求反而可能就是机会先做一个页面接住流量，再用免费内容完成筛选，用付费报告或者稳定币收款跑通第一笔转化，后面根据真实反馈继续改这比一开始就拉团队、烧预算、重资产开干要舒服太多了我这次做的「失业自救计划」只是一个小案例，但它让我很直观地感受到： AI 时代，普通人不一定非要做大平台能发现一个真实痛点，并且最快把它做成一个能访问、能传播、能收款、能迭代的小产品，本身就已经很有价值了我做出来的网站放下面，感兴趣的朋友们可以自己看看：

CandyDD🏆买美股上币安

27,927 görüntüleme • 2 ay önce

推荐关注一下 BabelCloud 项目，也是一个类似于 Devin 的 AI 开发工程师，能独立完成相对复杂的前后端项目。从演示视频可以看出：它能将复杂的任务分解成合适的功能模块；它能对每一个模块进行测试和验证，对于遇到的错误能自动修复或者需求人类帮助；它能完成没有训练过的任务：实现一个最新发布的Claude 3的API请求；它能完成相对复杂的项目，一个比较完整的后台管理；它在执行过程中能和人互动，例如寻求帮助；它能基于项目增加新的需求（这个其实有点挑战，但我怀疑它需要很多元数据辅助完成）它有个工作平台直观看到结果项目作者：Hailong Zhang

推荐关注一下 BabelCloud 项目，也是一个类似于 Devin 的 AI 开发工程师，能独立完成相对复杂的前后端项目。从演示视频可以看出：它能将复杂的任务分解成合适的功能模块；它能对每一个模块进行测试和验证，对于遇到的错误能自动修复或者需求人类帮助；它能完成没有训练过的任务：实现一个最新发布的Claude 3的API请求；它能完成相对复杂的项目，一个比较完整的后台管理；它在执行过程中能和人互动，例如寻求帮助；它能基于项目增加新的需求（这个其实有点挑战，但我怀疑它需要很多元数据辅助完成）它有个工作平台直观看到结果项目作者：Hailong Zhang

宝玉

30,089 görüntüleme • 2 yıl önce

如果你在找工作 / 招聘：欢迎体验 🥔 LittlePinkPotato（粉土豆）帮团队招 2 个人，却收到 200 多份简历站在招聘者角度看，问题所在很明显：90% 的简历和岗位根本不匹配。不是候选人不好，是他们投错了地方。想找 Web3 Remote 工作发现每天翻 5 个TG群刷 100 条 JD 看到的永远是几个大交易所在招 BD 站在求职者那边看，问题也很清楚：真正适合你的机会，可能在一个你根本没听过的项目方的朋友圈里（招xx人才，求朋友推荐）信息差，才是求职市场最大的低效 📃 传统招聘平台解决的是「发布和搜索」的问题。你发简历，企业发 JD，双方在一个数据库里互相找。但这个模型有一个根本缺陷：它需要你主动搜索。你不搜，就没有匹配。你搜得不够精准，就全是噪音。你今天没上线，今天发布的岗位你就错过了。我一直觉得这件事应该反过来——不是你去找工作，是工作来找你。所以我们做了 LittlePinkPotato（粉土豆）它不是一个招聘网站。它是一个 AI 求职雇员——你雇它帮你找工作，它 24 小时在线，不休息不摸鱼 💼 具体怎么工作：第一步：了解你上传简历，AI 自动提取你的技能、经验、偏好。不是关键词匹配，是语义理解——它知道「做过 DeFi 协议审计」和「Solidity 安全经验 3 年」是同一类人第二步：它替你搜每天扫 LinkedIn、Web3 Career、新加坡本地招聘站、项目方官网的最新岗位。不是你去刷 JD，是它把筛过的结果推给你。第三步：它帮你评每个岗位给你一个匹配分数。85 分以上的值得看，60 分以下的直接跳过。你的时间只花在最值得的机会上第四步（进阶）：它替你谈如果你接入 Claude Code 或 Cursor，粉土豆可以进入全自动模式——搜索、打分、生成定制简历、甚至开启多轮薪资沟通。你只需要 review 最终的 shortlist，决定哪几个去面试 💡 判断粉土豆是否适合你？ 1、你是项目方发了岗位没人投？可能不是没人想来，是没人看到。这么熊了都！大家都想找工作！而粉土豆的用户都是主动求职的人，而且 AI 已经帮他们做了技能匹配。你收到的不是海投简历，是预筛过的高匹配候选人。 2、你是开发者 / 审计师 / 产品经理不想天天刷招聘网站，但又怕错过好机会。设置一个 Alert，粉土豆每周把高分岗位推到你邮箱或 Telegram。看到合适的一键 Apply，不合适的 Skip。每周花 5 分钟，不错过任何机会 3、你是应届生或转行选手不确定自己适合什么岗位。上传简历，看 AI 给你匹配了什么——有时候算法比你自己更了解你的市场价值 4、在大厂但想看看外面的机会不方便大张旗鼓地找工作。粉土豆在后台默默帮你扫，有好机会才通知你。没人知道你在看机会，除了你的 AI 雇员 🙋 几个大家可能关心的问题： 1、要钱吗？搜索、Alert、简历解析全部免费。 Agent 全自动模式用你自己的 API Key（OpenAI 或 Anthropic），每次匹配的 LLM 成本不到 1 美分。 2、数据安全呢？你的简历数据只用于匹配，不会分享给第三方。你随时可以删除账户和所有数据。 3、和 Boss 直聘、LinkedIn 什么关系？不是竞品，是互补。粉土豆从这些平台聚合数据，帮你跨平台搜索。你不需要在 5 个网站各注册一遍。粉土豆是 Agentese 的产品之一 Agentese AI Agentese 的理念是：每个重复性岗位，都应该有一个 AI 版本今天就开始用粉土豆帮你找到工作 🥔

如果你在找工作 / 招聘：欢迎体验 🥔 LittlePinkPotato（粉土豆）帮团队招 2 个人，却收到 200 多份简历站在招聘者角度看，问题所在很明显：90% 的简历和岗位根本不匹配。不是候选人不好，是他们投错了地方。想找 Web3 Remote 工作发现每天翻 5 个TG群刷 100 条 JD 看到的永远是几个大交易所在招 BD 站在求职者那边看，问题也很清楚：真正适合你的机会，可能在一个你根本没听过的项目方的朋友圈里（招xx人才，求朋友推荐）信息差，才是求职市场最大的低效 📃 传统招聘平台解决的是「发布和搜索」的问题。你发简历，企业发 JD，双方在一个数据库里互相找。但这个模型有一个根本缺陷：它需要你主动搜索。你不搜，就没有匹配。你搜得不够精准，就全是噪音。你今天没上线，今天发布的岗位你就错过了。我一直觉得这件事应该反过来——不是你去找工作，是工作来找你。所以我们做了 LittlePinkPotato（粉土豆）它不是一个招聘网站。它是一个 AI 求职雇员——你雇它帮你找工作，它 24 小时在线，不休息不摸鱼 💼 具体怎么工作：第一步：了解你上传简历，AI 自动提取你的技能、经验、偏好。不是关键词匹配，是语义理解——它知道「做过 DeFi 协议审计」和「Solidity 安全经验 3 年」是同一类人第二步：它替你搜每天扫 LinkedIn、Web3 Career、新加坡本地招聘站、项目方官网的最新岗位。不是你去刷 JD，是它把筛过的结果推给你。第三步：它帮你评每个岗位给你一个匹配分数。85 分以上的值得看，60 分以下的直接跳过。你的时间只花在最值得的机会上第四步（进阶）：它替你谈如果你接入 Claude Code 或 Cursor，粉土豆可以进入全自动模式——搜索、打分、生成定制简历、甚至开启多轮薪资沟通。你只需要 review 最终的 shortlist，决定哪几个去面试 💡 判断粉土豆是否适合你？ 1、你是项目方发了岗位没人投？可能不是没人想来，是没人看到。这么熊了都！大家都想找工作！而粉土豆的用户都是主动求职的人，而且 AI 已经帮他们做了技能匹配。你收到的不是海投简历，是预筛过的高匹配候选人。 2、你是开发者 / 审计师 / 产品经理不想天天刷招聘网站，但又怕错过好机会。设置一个 Alert，粉土豆每周把高分岗位推到你邮箱或 Telegram。看到合适的一键 Apply，不合适的 Skip。每周花 5 分钟，不错过任何机会 3、你是应届生或转行选手不确定自己适合什么岗位。上传简历，看 AI 给你匹配了什么——有时候算法比你自己更了解你的市场价值 4、在大厂但想看看外面的机会不方便大张旗鼓地找工作。粉土豆在后台默默帮你扫，有好机会才通知你。没人知道你在看机会，除了你的 AI 雇员 🙋 几个大家可能关心的问题： 1、要钱吗？搜索、Alert、简历解析全部免费。 Agent 全自动模式用你自己的 API Key（OpenAI 或 Anthropic），每次匹配的 LLM 成本不到 1 美分。 2、数据安全呢？你的简历数据只用于匹配，不会分享给第三方。你随时可以删除账户和所有数据。 3、和 Boss 直聘、LinkedIn 什么关系？不是竞品，是互补。粉土豆从这些平台聚合数据，帮你跨平台搜索。你不需要在 5 个网站各注册一遍。粉土豆是 Agentese 的产品之一 Agentese AI Agentese 的理念是：每个重复性岗位，都应该有一个 AI 版本今天就开始用粉土豆帮你找到工作 🥔

Jingle Bell 初号机

42,971 görüntüleme • 5 ay önce

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

宝玉

98,679 görüntüleme • 1 gün önce

兄弟们这可能是目前全球最强的AI图像生成设计工具了我测试了一周多，真的是非常强大它把【深度思考】的理念引入到了AI图像生成领域你只需描述你的需求，它会进逐步的推理和思考来分解和理解你的任务需求，然后调用合适的模型工具进行创作。而且在一个展开的画布中直接呈现，还能随时修改 Lovart 集成 GPT image-1、Flux Pro、OpenAI-o3、Gemini Imagen 3、Kling AI、Tripo AI、Suno AI 等市面上主流的多模态工具一站式调用，无需来回切换工具和跳来跳去，一个画布内即可完成你的所有图像、视频生成和设计需求。下面是我通过我的头像批量生产表情包和体恤、手机壳的过程效果和速度都非常的炸裂

兄弟们这可能是目前全球最强的AI图像生成设计工具了我测试了一周多，真的是非常强大它把【深度思考】的理念引入到了AI图像生成领域你只需描述你的需求，它会进逐步的推理和思考来分解和理解你的任务需求，然后调用合适的模型工具进行创作。而且在一个展开的画布中直接呈现，还能随时修改 Lovart 集成 GPT image-1、Flux Pro、OpenAI-o3、Gemini Imagen 3、Kling AI、Tripo AI、Suno AI 等市面上主流的多模态工具一站式调用，无需来回切换工具和跳来跳去，一个画布内即可完成你的所有图像、视频生成和设计需求。下面是我通过我的头像批量生产表情包和体恤、手机壳的过程效果和速度都非常的炸裂

小互

76,345 görüntüleme • 1 yıl önce

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

阿金

27,711 görüntüleme • 2 ay önce

300 份简历，0 个回电。他换了一个姓，24 小时来了 3 封邮件。这名白人求职者说，他投了 300 多份工作，没有一次 callback，没有一封像样的回复。于是他做了个测试。同一类岗位，同一条求职路线，简历方向保持一致。他换了邮箱，也调整了资历。最关键的一步，是把自己的姓改成 Singh。周一改，周二看结果。 24 小时内，雇主开始联系他。 3 封邮件进来了。这事最扎眼的地方，不是姓氏本身。是 300 多次沉默之后，一个身份信号突然让系统开始说话。招聘市场最怕规则写在纸上。更怕规则藏在筛选器里，藏在 HR 的偏好里，藏在没人承认、但结果会自己冒出来的排序里。很多美国人被要求相信，歧视只会朝一个方向发生。可现实偏偏拿出一个数字：300 比 3。一个人真实投递 300 多次，像石头丢进井里。一个改名测试 24 小时，邮箱开始响。这类故事不等于法庭判决。但它足够让人追问：所谓多元优先，走到招聘入口时，到底是在修正偏见，还是在制造新的偏见。当普通求职者开始用假名字测试系统，信任已经先丢了一半。

300 份简历，0 个回电。他换了一个姓，24 小时来了 3 封邮件。这名白人求职者说，他投了 300 多份工作，没有一次 callback，没有一封像样的回复。于是他做了个测试。同一类岗位，同一条求职路线，简历方向保持一致。他换了邮箱，也调整了资历。最关键的一步，是把自己的姓改成 Singh。周一改，周二看结果。 24 小时内，雇主开始联系他。 3 封邮件进来了。这事最扎眼的地方，不是姓氏本身。是 300 多次沉默之后，一个身份信号突然让系统开始说话。招聘市场最怕规则写在纸上。更怕规则藏在筛选器里，藏在 HR 的偏好里，藏在没人承认、但结果会自己冒出来的排序里。很多美国人被要求相信，歧视只会朝一个方向发生。可现实偏偏拿出一个数字：300 比 3。一个人真实投递 300 多次，像石头丢进井里。一个改名测试 24 小时，邮箱开始响。这类故事不等于法庭判决。但它足够让人追问：所谓多元优先，走到招聘入口时，到底是在修正偏见，还是在制造新的偏见。当普通求职者开始用假名字测试系统，信任已经先丢了一半。

墓碑科技

45,576 görüntüleme • 4 ay önce

GitHub 看不下去了，亲自下场给 AI 编程立规矩！🔥 Spec Kit，GitHub 出品，短短几天已经 109k+ Star。如果你经常用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 写项目，大概率遇到过这种情况：第一版看着挺对。第二版开始偏。改了十几轮后发现，AI 理解的根本不是你想做的东西。 Spec Kit 想解决的就是这个问题。先把需求定义清楚。再让 AI 干活。需求 → 计划 → 任务 → 代码。整个过程都有据可依，而不是一路靠 Prompt 猜。核心亮点： - 一句话需求自动生成 Spec，验收标准、边界条件一起补全。 - Spec 自动转开发计划，任务拆分、技术方案、测试清单直接生成。 - Claude Code、Copilot、Gemini、Codex 等 30+ AI Coding Agent 全兼容。 - 支持 Preset 和 Extension，团队规范、行业模板直接复用。 - 新项目、功能迭代、遗留系统改造，一套流程全覆盖。我最喜欢的一点是：它不是教 AI 写更多代码。而是尽量避免 AI 从第一步就写错代码。如果你已经开始用 AI 做开发，这个项目值得放进收藏夹。

GitHub 看不下去了，亲自下场给 AI 编程立规矩！🔥 Spec Kit，GitHub 出品，短短几天已经 109k+ Star。如果你经常用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 写项目，大概率遇到过这种情况：第一版看着挺对。第二版开始偏。改了十几轮后发现，AI 理解的根本不是你想做的东西。 Spec Kit 想解决的就是这个问题。先把需求定义清楚。再让 AI 干活。需求 → 计划 → 任务 → 代码。整个过程都有据可依，而不是一路靠 Prompt 猜。核心亮点： - 一句话需求自动生成 Spec，验收标准、边界条件一起补全。 - Spec 自动转开发计划，任务拆分、技术方案、测试清单直接生成。 - Claude Code、Copilot、Gemini、Codex 等 30+ AI Coding Agent 全兼容。 - 支持 Preset 和 Extension，团队规范、行业模板直接复用。 - 新项目、功能迭代、遗留系统改造，一套流程全覆盖。我最喜欢的一点是：它不是教 AI 写更多代码。而是尽量避免 AI 从第一步就写错代码。如果你已经开始用 AI 做开发，这个项目值得放进收藏夹。

开发者Hailey

22,153 görüntüleme • 3 ay önce

兄弟们，又挖到一个 GitHub 宝藏开源项目——hello-agents 🏆直接登顶 GitHub 开源热榜，而且还在持续飙升中它把 AI 和 Agent 从理论到实践系统，整理成了一套开源课程，覆盖了 Agentic RL、SFT 、GRPO 这些在找高端 AI 岗位时会用到的技能这类内容之前要么散落在各处、要么得花钱买课。这个项目把它整合成体系直接放出来，省了不少时间。

兄弟们，又挖到一个 GitHub 宝藏开源项目——hello-agents 🏆直接登顶 GitHub 开源热榜，而且还在持续飙升中它把 AI 和 Agent 从理论到实践系统，整理成了一套开源课程，覆盖了 Agentic RL、SFT 、GRPO 这些在找高端 AI 岗位时会用到的技能这类内容之前要么散落在各处、要么得花钱买课。这个项目把它整合成体系直接放出来，省了不少时间。

阿西_出海

269,409 görüntüleme • 4 ay önce

这个叫 Agency Agents 的开源项目，相当于把一家“五脏俱全”的虚拟公司搬进了电脑：用 Markdown/YAML 封装了16个部门、超百个专业AI人格，从前端后端到设计运营全覆盖，彻底打破了普通AI工具只懂代码的局限。它通过“集中提示式操作”，让你一键召唤完整AI团队，省去逐个调教prompt的麻烦，目前已在GitHub斩获13.2万星标，热度堪比同期爆火的“小龙虾”项目OpenClaw。最关键的是它完全免费开源，让单人创业者也能以极低成本拥有“全职能战队”——这不仅是工具的升级，更是“一人公司”时代的基建级进化。

这个叫 Agency Agents 的开源项目，相当于把一家“五脏俱全”的虚拟公司搬进了电脑：用 Markdown/YAML 封装了16个部门、超百个专业AI人格，从前端后端到设计运营全覆盖，彻底打破了普通AI工具只懂代码的局限。它通过“集中提示式操作”，让你一键召唤完整AI团队，省去逐个调教prompt的麻烦，目前已在GitHub斩获13.2万星标，热度堪比同期爆火的“小龙虾”项目OpenClaw。最关键的是它完全免费开源，让单人创业者也能以极低成本拥有“全职能战队”——这不仅是工具的升级，更是“一人公司”时代的基建级进化。

WangNextDoor

11,607 görüntüleme • 2 ay önce

Fable 5.1 + Cursor Cloud Agent + Grok 4.6 + Grok Bot，可能是目前 AI 编程最强的一套“王炸组合” 分工非常明确： - Fable 5.1 负责规划。 - Grok 4.6 负责写代码。 - Cursor Cloud Agent 负责开机器、跑任务、测试和提 PR。 - Grok Bot 负责远程调度、追进度和纠偏。整个流程可以压缩成四步： Plan → Write → Ship → Steer 乍一看，只是把几个热门 AI 工具串了起来。但真正厉害的地方，是它没有强迫一个模型从头干到尾，而是把不同模型放到了各自更合适的位置。复杂需求先交给 Fable 5.1。它不急着写代码，而是先分析需求、拆解任务、定义验收标准，再决定要启动哪些 Agent。任务明确以后，Grok 4.6 接手实现。 Cursor Cloud Agent 给它提供独立的云端环境、代码仓库和工具，让它能真正修改代码、运行测试并提交 PR。 Grok Bot 则站在更上面。它更像这支 AI 团队的技术负责人：谁来做？用哪个模型？ Agent 有没有跑偏？任务卡在哪里？结果是否达到要求？需不需要继续追加指令？这些过去都需要人盯着。现在连“管理编程 Agent”这件事，也开始被 Grok Bot 接管了。所以这四个产品并不是简单叠加。它们刚好组成了一支完整的 AI 工程团队： - Fable 5.1：架构师 - Grok 4.6：程序员 - Cursor Cloud Agent：云端工位和执行环境 - Grok Bot：技术负责人以前大家争论 Claude、Grok、GPT 谁写代码最强。但单个模型再强，也要同时理解需求、设计方案、修改代码、运行测试、处理环境问题和汇报结果。什么都让一个模型干，表面上简单，实际又贵又容易跑偏。这套组合换了一个思路：不找一个全能模型，而是给不同模型安排最合适的岗位。人也不需要守着十几个 Agent 窗口反复追问。你在手机或 Slack 里发出目标，Grok Bot 负责启动和管理 Cursor Cloud Agents。某个 Agent 卡住了，它继续追；方向偏了，它补充指令；执行完成后，它再把 PR 和验证证据交回来。这已经不只是“AI 帮你写代码”。更接近：你提出目标，一支 AI 工程团队负责把事情推进到可以验收。当然，原视频主要展示的是工作流架构，不是一份完整的生产实测报告。 “Fable 负责规划，Grok 负责编码”也不一定适合所有项目。最终还要看一次完成率、返工次数、执行速度、Token 成本和人工审核时间。但方向已经很清楚了。 AI 编程的下一阶段，不会只比哪个模型更强。而是比谁能把规划、执行、环境和管理组织起来。一个强模型只能提高单次任务的上限。一套王炸组合，才有机会把 AI 真正变成团队。

Fable 5.1 + Cursor Cloud Agent + Grok 4.6 + Grok Bot，可能是目前 AI 编程最强的一套“王炸组合” 分工非常明确： - Fable 5.1 负责规划。 - Grok 4.6 负责写代码。 - Cursor Cloud Agent 负责开机器、跑任务、测试和提 PR。 - Grok Bot 负责远程调度、追进度和纠偏。整个流程可以压缩成四步： Plan → Write → Ship → Steer 乍一看，只是把几个热门 AI 工具串了起来。但真正厉害的地方，是它没有强迫一个模型从头干到尾，而是把不同模型放到了各自更合适的位置。复杂需求先交给 Fable 5.1。它不急着写代码，而是先分析需求、拆解任务、定义验收标准，再决定要启动哪些 Agent。任务明确以后，Grok 4.6 接手实现。 Cursor Cloud Agent 给它提供独立的云端环境、代码仓库和工具，让它能真正修改代码、运行测试并提交 PR。 Grok Bot 则站在更上面。它更像这支 AI 团队的技术负责人：谁来做？用哪个模型？ Agent 有没有跑偏？任务卡在哪里？结果是否达到要求？需不需要继续追加指令？这些过去都需要人盯着。现在连“管理编程 Agent”这件事，也开始被 Grok Bot 接管了。所以这四个产品并不是简单叠加。它们刚好组成了一支完整的 AI 工程团队： - Fable 5.1：架构师 - Grok 4.6：程序员 - Cursor Cloud Agent：云端工位和执行环境 - Grok Bot：技术负责人以前大家争论 Claude、Grok、GPT 谁写代码最强。但单个模型再强，也要同时理解需求、设计方案、修改代码、运行测试、处理环境问题和汇报结果。什么都让一个模型干，表面上简单，实际又贵又容易跑偏。这套组合换了一个思路：不找一个全能模型，而是给不同模型安排最合适的岗位。人也不需要守着十几个 Agent 窗口反复追问。你在手机或 Slack 里发出目标，Grok Bot 负责启动和管理 Cursor Cloud Agents。某个 Agent 卡住了，它继续追；方向偏了，它补充指令；执行完成后，它再把 PR 和验证证据交回来。这已经不只是“AI 帮你写代码”。更接近：你提出目标，一支 AI 工程团队负责把事情推进到可以验收。当然，原视频主要展示的是工作流架构，不是一份完整的生产实测报告。 “Fable 负责规划，Grok 负责编码”也不一定适合所有项目。最终还要看一次完成率、返工次数、执行速度、Token 成本和人工审核时间。但方向已经很清楚了。 AI 编程的下一阶段，不会只比哪个模型更强。而是比谁能把规划、执行、环境和管理组织起来。一个强模型只能提高单次任务的上限。一套王炸组合，才有机会把 AI 真正变成团队。

蓝哥AI

30,987 görüntüleme • 21 gün önce

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

Fox

114,159 görüntüleme • 2 ay önce

挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel 选股、盯盘、回测、AI 复盘，全都塞进一个面板里，连历史行情数据都不用自己另外折腾。项目内置 18 个选股策略，MA、MACD、RSI、KDJ、布林、量比这些常用指标都能直接拿来筛全 A 股。不只是选股，盘中还能做策略监控、价格监控、个股信号和异动提醒。回测也专门考虑了 A 股规则，T+1、手续费、滑点、止损这些都能一起算进去，不是简单跑个历史收益曲线。个股分析这块也做得很全，可以从技术面、基本面、财务和消息面四个维度一起看。盘后还能自动做 AI 复盘，连板梯队、概念轮动、炸板/翘板这些 A 股常看的东西也整合进去了。数据源也给你接好了，基于 TickFlow 可以直接同步 A 股历史行情，历史日 K 不填 Key 也能用，后面还支持继续接第三方数据源。 AI 模型支持 DeepSeek、通义、Ollama 等 OpenAI 兼容接口，Web 面板直接操作，不需要一直敲命令。等于把：选股 ➡️盯盘 ➡️回测 ➡️ 个股分析 ➡️AI 复盘整套流程都做进了一个本地量化工作台。仅做开源分享，非投资建议地址：

挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel 选股、盯盘、回测、AI 复盘，全都塞进一个面板里，连历史行情数据都不用自己另外折腾。项目内置 18 个选股策略，MA、MACD、RSI、KDJ、布林、量比这些常用指标都能直接拿来筛全 A 股。不只是选股，盘中还能做策略监控、价格监控、个股信号和异动提醒。回测也专门考虑了 A 股规则，T+1、手续费、滑点、止损这些都能一起算进去，不是简单跑个历史收益曲线。个股分析这块也做得很全，可以从技术面、基本面、财务和消息面四个维度一起看。盘后还能自动做 AI 复盘，连板梯队、概念轮动、炸板/翘板这些 A 股常看的东西也整合进去了。数据源也给你接好了，基于 TickFlow 可以直接同步 A 股历史行情，历史日 K 不填 Key 也能用，后面还支持继续接第三方数据源。 AI 模型支持 DeepSeek、通义、Ollama 等 OpenAI 兼容接口，Web 面板直接操作，不需要一直敲命令。等于把：选股 ➡️盯盘 ➡️回测 ➡️ 个股分析 ➡️AI 复盘整套流程都做进了一个本地量化工作台。仅做开源分享，非投资建议地址：

爱丽丝呀！

97,935 görüntüleme • 1 ay önce

#今日瓜田我以前跟你么说过我高中时候的那段惨不忍睹的经历吧！就是三个学霸给我一个学渣补数学认认真真补了一年期末考试数学从39分进化到了41分把三个学霸弄绝望了的事情！其中一个学霸就是前面说的现在在珠三角主持项目部的大佬昨天联系到了第二位学霸他十多年前因为公司安排调动去了上海工作他所在的公司是全资的外资公司这几年公司在准备慢慢撤离所以每年每季都在裁员他在等着公司裁员以后领了赔偿金就去国外现在是当一天和尚撞一天钟！都知道外资公司的离职赔偿金很高就冲着这个他也要咬着牙站好最后一班岗！

#今日瓜田我以前跟你么说过我高中时候的那段惨不忍睹的经历吧！就是三个学霸给我一个学渣补数学认认真真补了一年期末考试数学从39分进化到了41分把三个学霸弄绝望了的事情！其中一个学霸就是前面说的现在在珠三角主持项目部的大佬昨天联系到了第二位学霸他十多年前因为公司安排调动去了上海工作他所在的公司是全资的外资公司这几年公司在准备慢慢撤离所以每年每季都在裁员他在等着公司裁员以后领了赔偿金就去国外现在是当一天和尚撞一天钟！都知道外资公司的离职赔偿金很高就冲着这个他也要咬着牙站好最后一班岗！

飛鳥

10,650 görüntüleme • 4 ay önce

Sonnet 3.5太强了，谁用谁知道。我用它写了一个英语口语分析的网页Demo，除了第一次是给它发需求，后面只需要贴报错信息，几次就改好了，全程不到10分钟！实现的效果见下方视频。另外，我想把这个Demo的形式做成APP，支持口语分析和改进、口语对话（改进建议用文字形式展示）、基于题库做RAG的专项练习，寻求队友。

Sonnet 3.5太强了，谁用谁知道。我用它写了一个英语口语分析的网页Demo，除了第一次是给它发需求，后面只需要贴报错信息，几次就改好了，全程不到10分钟！实现的效果见下方视频。另外，我想把这个Demo的形式做成APP，支持口语分析和改进、口语对话（改进建议用文字形式展示）、基于题库做RAG的专项练习，寻求队友。

Gorden Sun

21,485 görüntüleme • 2 yıl önce

这项目给Claude Code塞了28个心智模型和批判性思维技能，第一性原理、贝叶斯推理、系统思考、OODA循环、Pre-Mortem、约束理论、五个为什么、红队思维……全是正经框架。用法很简单，装好后在Claude Code里直接按名字调用就行。比如你拿不准一个架构决策，丢一句“用第一性原理分析一下”；或者想预判项目风险，直接“做个Pre-Mortem”。Agent会用结构化方式帮你做决策、调试和策略分析，而不是凭感觉胡扯。我看了下它的评估报告，作者跑了一套严格的测试，结论是“目前没有任何一个技能被证明能稳定提升准确率”，但这反而让我觉得靠谱。至少人家没吹牛，把这些当思考脚手架用，比让Agent裸奔强多了。

这项目给Claude Code塞了28个心智模型和批判性思维技能，第一性原理、贝叶斯推理、系统思考、OODA循环、Pre-Mortem、约束理论、五个为什么、红队思维……全是正经框架。用法很简单，装好后在Claude Code里直接按名字调用就行。比如你拿不准一个架构决策，丢一句“用第一性原理分析一下”；或者想预判项目风险，直接“做个Pre-Mortem”。Agent会用结构化方式帮你做决策、调试和策略分析，而不是凭感觉胡扯。我看了下它的评估报告，作者跑了一套严格的测试，结论是“目前没有任何一个技能被证明能稳定提升准确率”，但这反而让我觉得靠谱。至少人家没吹牛，把这些当思考脚手架用，比让Agent裸奔强多了。

Amto

12,089 görüntüleme • 1 ay önce