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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

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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！🌟

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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。

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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：

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CandyDD🏆买美股上币安

27,927 Aufrufe • vor 1 Monat

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

41,898 Aufrufe • vor 3 Monaten

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

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小互

76,345 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

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阿金

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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。

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墓碑科技

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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。

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阿西_出海

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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。

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WangNextDoor

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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。

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开发者Hailey

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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。

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Indie Fox

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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。

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Amto

11,983 Aufrufe • vor 14 Tagen

这个人把搬运 YouTube 视频做成了完整的全自动化流程：丢进去一个 YouTube 链接，它就可以下载视频，按需识别和翻译字幕，生成标题、简介、标签和分区，经过自动或人工审核，再投到 AcFun、bilibili。还能监控指定频道和关键词，把发现的新视频继续送进任务队列。跑起来之后，它就是一条不会下班的视频运营流水线。项目已经在 Github 开源，完全免费。

这个人把搬运 YouTube 视频做成了完整的全自动化流程：丢进去一个 YouTube 链接，它就可以下载视频，按需识别和翻译字幕，生成标题、简介、标签和分区，经过自动或人工审核，再投到 AcFun、bilibili。还能监控指定频道和关键词，把发现的新视频继续送进任务队列。跑起来之后，它就是一条不会下班的视频运营流水线。项目已经在 Github 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

24,086 Aufrufe • vor 16 Tagen

最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills，已经 4.1k 个 stars 了。这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。

最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills，已经 4.1k 个 stars 了。这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。

Viking

27,572 Aufrufe • vor 2 Monaten

AI正在教外国人如何在美国找工作。听起来像科幻小说？现实比你想的更直接。油管上有一个频道，一步一步地指导外国人使用AI工具。目的只有一个。通过美国公司的远程面试，拿到高薪技术岗位的offer。视频里，一个口音不地道的面试者，对着屏幕流利地背诵技术概念。 “什么是哈希表？” 回答完美，但声音和语调却有些僵硬。这背后是什么？是AI在实时生成答案，再通过耳机告诉面试者吗？或者干脆就是AI换脸？远程办公和全球化，最初被描绘成效率和机会的象征。现在它似乎正在成为一种新的外包形式。企业可以以更低的成本雇佣全球任何地方的人。这是否意味着美国本土的求职者将面临前所未有的AI武装的全球竞争？当面试的真实性都无法保证，招聘的规则是否需要重新审视？科技本身是中立的。但使用科技的人和其背后的动机，值得深思。

AI正在教外国人如何在美国找工作。听起来像科幻小说？现实比你想的更直接。油管上有一个频道，一步一步地指导外国人使用AI工具。目的只有一个。通过美国公司的远程面试，拿到高薪技术岗位的offer。视频里，一个口音不地道的面试者，对着屏幕流利地背诵技术概念。 “什么是哈希表？” 回答完美，但声音和语调却有些僵硬。这背后是什么？是AI在实时生成答案，再通过耳机告诉面试者吗？或者干脆就是AI换脸？远程办公和全球化，最初被描绘成效率和机会的象征。现在它似乎正在成为一种新的外包形式。企业可以以更低的成本雇佣全球任何地方的人。这是否意味着美国本土的求职者将面临前所未有的AI武装的全球竞争？当面试的真实性都无法保证，招聘的规则是否需要重新审视？科技本身是中立的。但使用科技的人和其背后的动机，值得深思。

墓碑科技

22,417 Aufrufe • vor 5 Monaten

兄弟们发现一个牛P的AI设计网站设计的界面非常精美、炸裂，完全可以直接使用。最重要的它大幅的简化了对设计提示词的要求你只要简单描述你的设计需求即可，它会先给你出一套非常详细的设计方案，让你选择，再开始设计最牛P的是它还能根据界面设计上下文逻辑为你生成剩余的二级三级页面... 而且还支持对页面各种元素、文字、图像等进行精准编辑

兄弟们发现一个牛P的AI设计网站设计的界面非常精美、炸裂，完全可以直接使用。最重要的它大幅的简化了对设计提示词的要求你只要简单描述你的设计需求即可，它会先给你出一套非常详细的设计方案，让你选择，再开始设计最牛P的是它还能根据界面设计上下文逻辑为你生成剩余的二级三级页面... 而且还支持对页面各种元素、文字、图像等进行精准编辑

小互

57,767 Aufrufe • vor 1 Jahr

Prompt Fill v1.0 正式发布 🎉 做 AI 绘画的人一定有过这种体验：看到一张惊艳的图，兴冲冲复制了提示词—— 打开一看，一整段密密麻麻的英文。不知道哪个词控制风格，哪个词控制构图，想改又不敢改，怕一动就全崩了。这就是我做 Prompt Fill 的原因。 1.0版本最重磅的更新：一键「智能拆分」：粘贴提示词 → 自动标注变量 → 生成中英双语填空模板。这个功能是 v1.0 补上的最后一块拼图。之前 Prompt Fill 已经有了结构化模板、动态词库、词条联动、AI 扩词—— 但始终缺一个「从零开始」的入口。现在有了智能拆分，任何一段提示词都能秒变可复用的填空模板。说起来这完全是一个 Vibe Coding 项目。我自己又是产品经理，又是UX设计师，从第一行代码到现在的每一个功能，都是和 AI 一起边聊边写出来的。（始终觉得在Vibe Coding且上线的项目中审美说得过去的项目）从 12 月初的第一个 commit 到今天，历时四个多月，陆陆续续迭代了几十个版本。目前 GitHub 累计 1.7K Star ⭐ 真的非常感谢大家的支持和喜爱，每一个 Star 都是继续做下去的动力。接下来的计划： 📌 近期会持续补充更多高质量提示词模板 📌 2.0 已在规划中——面向视频创作的提示词管理、提示词润色、多镜头编排等功能开源地址 👉 在线体验 👉 欢迎试用、提 issue、给建议，或者直接 Star 支持一下 🙏

Prompt Fill v1.0 正式发布 🎉 做 AI 绘画的人一定有过这种体验：看到一张惊艳的图，兴冲冲复制了提示词—— 打开一看，一整段密密麻麻的英文。不知道哪个词控制风格，哪个词控制构图，想改又不敢改，怕一动就全崩了。这就是我做 Prompt Fill 的原因。 1.0版本最重磅的更新：一键「智能拆分」：粘贴提示词 → 自动标注变量 → 生成中英双语填空模板。这个功能是 v1.0 补上的最后一块拼图。之前 Prompt Fill 已经有了结构化模板、动态词库、词条联动、AI 扩词—— 但始终缺一个「从零开始」的入口。现在有了智能拆分，任何一段提示词都能秒变可复用的填空模板。说起来这完全是一个 Vibe Coding 项目。我自己又是产品经理，又是UX设计师，从第一行代码到现在的每一个功能，都是和 AI 一起边聊边写出来的。（始终觉得在Vibe Coding且上线的项目中审美说得过去的项目）从 12 月初的第一个 commit 到今天，历时四个多月，陆陆续续迭代了几十个版本。目前 GitHub 累计 1.7K Star ⭐ 真的非常感谢大家的支持和喜爱，每一个 Star 都是继续做下去的动力。接下来的计划： 📌 近期会持续补充更多高质量提示词模板 📌 2.0 已在规划中——面向视频创作的提示词管理、提示词润色、多镜头编排等功能开源地址 👉 在线体验 👉 欢迎试用、提 issue、给建议，或者直接 Star 支持一下 🙏

MarioTan

30,511 Aufrufe • vor 4 Monaten

大佬huangserva 开源的这个项目很有可玩性。只花了不到2个小时就重新搭建了一个3D汉服的网站。方法简单介绍一下： 1/ 将大佬的开源项目地址扔给CodeX或者Agent，告诉它：请先阅读一下这个Github项目，然后模仿这个项目，帮我做一个3D汉服展示的网站，功能要求与原项目一致，语言改成中文，并重新调整复合汉服审美的UI。 2/ 在混元3D网站上将图片生成3D模型GLB文件并下载。地址： 3/ 将下载的GLB文件上传到你已经开发好的网站就可以了。效果可能没有原项目好，但做项目展示够用了。

大佬huangserva 开源的这个项目很有可玩性。只花了不到2个小时就重新搭建了一个3D汉服的网站。方法简单介绍一下： 1/ 将大佬的开源项目地址扔给CodeX或者Agent，告诉它：请先阅读一下这个Github项目，然后模仿这个项目，帮我做一个3D汉服展示的网站，功能要求与原项目一致，语言改成中文，并重新调整复合汉服审美的UI。 2/ 在混元3D网站上将图片生成3D模型GLB文件并下载。地址： 3/ 将下载的GLB文件上传到你已经开发好的网站就可以了。效果可能没有原项目好，但做项目展示够用了。

李岳

52,465 Aufrufe • vor 3 Monaten