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震惊了，终于有人把 GitHub 说清楚，哦对，就是我说的，哈哈，非常适合小白阅读。这是一期 github 的奶爸级别教学。如果你是AI编程爱好者，这视频对你帮助极大的。 GitHub有多牛？它有1.8亿开发者，至少6亿以上的仓库数量。你知道的腾讯，阿里，字节的开源项目全部都会放到GitHub上。上面内容五花八门，全部开源免费，比如有最近爆火的openclaw，有数字人，有skill仓库，有电商系统等等他可不是程序员专属，因为AI编程能力变强了，现在几乎要人手一个GitHub的，接下来我带你学习它的核心功能，包括 > 怎么注册使用GitHub > 怎么跟从GitHub下载项目 >如何上传GitHub项目

老王霸 AI Lab

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教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

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10后能有多幸福，看看这位清北妈妈的观点就知道了： 1、上大学的意义越发削弱。如果只是从学习知识的角度，读清北是完全没必要的，因为现在所有知名学校的课程都是公开的，包括 MIT、哈佛等 2、Github 是新的简历平台。 AI时代的到来，她鼓励她的小孩从六年级开始就经营自己的Github仓库，没准其小孩到高中，就有开源项目火了，还需要读大学吗？

10后能有多幸福，看看这位清北妈妈的观点就知道了： 1、上大学的意义越发削弱。如果只是从学习知识的角度，读清北是完全没必要的，因为现在所有知名学校的课程都是公开的，包括 MIT、哈佛等 2、Github 是新的简历平台。 AI时代的到来，她鼓励她的小孩从六年级开始就经营自己的Github仓库，没准其小孩到高中，就有开源项目火了，还需要读大学吗？

Sac

19,916 次观看 • 1 个月前

🥳本周课程即将发布《用开源赚钱？结合Stitch + Github开源复刻草料二维码》！作为一个纯小白，如何使用Google的Stitch做产品设计图？如何使用Github的开源项目构建自己的项目 + Github项目中要注意的点和协议规则，确保可以商业化使用？还有开源项目盈利的3种方式。这一期的课程都会讲到，见我的AI编程课：

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Yihui

43,181 次观看 • 7 个月前

Github Copilot 直接宣布王炸功能💥 Github Copilot Chat for Repo 全面开放，免费使用！ 🔥 对任意 Github 仓库进行语义提问，全局可用，动动嘴就能学习项目源码的时代正式到来🤔 我体验了一下，效果还是很不错的，开源库默认已经索引了，私有库可以手动索引体验地址 👉

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Tom Huang

119,492 次观看 • 1 年前

如何让 GitHub Copilot 更好的帮你完成编码任务 GitHub Copilot 不过是开发者工具箱里众多工具之一；要想有效使用它，就需要掌握一定的技巧。我们经常接收到开发者的提问，他们想知道如何更好地利用 GitHub Copilot、如何编写有效的注释来生成代码，以及应该提出哪些问题。我们请来了企业解决方案工程师 Lindsey Bocatto 来分享使用 GitHub Copilot 的最佳实践，以及如何有效地利用这一新工具。 ▬▬▬▬▬▬ 视频时间点 ⌚ ▬▬▬▬▬▬ 0:00 开场介绍 1:12 如何开始使用 GitHub Copilot 5:22 GitHub Copilot 是如何理解提示上下文的？ 8:00 通过 GitHub Copilot 聊天功能提出问题 10:51 向 GitHub Copilot 提供更多上下文信息 13:43 使用 GitHub Copilot 的小贴士

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宝玉

64,685 次观看 • 2 年前

如果你学会翻墙之后，还没打开过 GitHub 那你可能错过了整个互联网最有价值的免费资源库很多人每天都在找工具而有的人，已经直接去工具的源头了这个视频会带你从零带你认识 GitHub 看懂它，你会发现一个完全不同的互联网时间轴参考： 00:00 开场 00:38 GitHub是什么 01:07 注册与登录 02:31 闲逛发现法 04:21 精准搜索法 06:23 下载安装项目

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Suu

108,411 次观看 • 20 天前

Copilot Voice，以后可以用嘴写代码了。在 VS Code 插件市场搜索 GitHub Copilot Voice，安装后，即可跟下面视频一样，用嘴编程😂，它支持打开文件、运行命令、定位到编辑器的具体位置等等，开通使用要求你付费订阅了 Github Copilot，不过它对认证的学生和开源有贡献的开发者是免费的。

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Barret李靖

60,428 次观看 • 2 年前

GitHub是全网最强的找资源神器你可能只会用它下载代码，但它能做的远不止这些。这条视频从0到1分享，怎么用对GitHub： 1、怎么找到好项目 2、怎么把项目跑起来 3、进阶篇 - 项目协作：多人开发不打架 - 版本控制：随时回退，再也不怕改错 - Fork 二次开发：站在巨人肩膀上造自己的东西

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阿西_出海（2.0版）

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想学Docker的同学有福了，快来看看这个项目：docker_practice GitHub：官网：这是一个全面的 Docker 技术指南教程，该项目旨在教育学生理解并有效使用 Docker，教程涵盖了 Docker 的各个方面，对于新手小白或是想深入了解的开发这来说是个好东西

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知识分享官

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小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI Mark Zuckerberg: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 Dwarkesh Patel:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ Mark Zuckerberg:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 Dwarkesh Patel: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ Mark Zuckerberg: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 Dwarkesh Patel: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 Mark Zuckerberg: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

宝玉

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搞AI Agent的可以直接冲了，这个Github开源项目，帮你把Demo变成实盘它专门解决一个最现实的问题：你的Agent为什么只能跑demo，上不了实盘？作者是Dex Horthy dex（HumanLayer创始人），他跟至少100位技术创始人聊完 + 实战挖了几百个框架后，提炼出12条真能落地的工程原则覆盖上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理、控制流等等核心环节这个项目叫 12-Factor Agents，现在 23.5k+ Star GitHub：

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梭哈.AI

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如何快速了解一个开源项目？发布 Devv GitHub Mode，支持直接连接 GitHub 仓库，进行搜索、提问、生成代码。 → GitHub Mode 的使用场景： 1. 快速了解一个开源项目是做什么的 2. 了解开源项目中的某些具体实现 3. 基于现有的代码生成新的代码一些例子： - mistralai/mistral-finetune: - pallets/werkzeug: - django/django: 在中选择 GitHub 模式，即可体验，目前在 public beta 中，完全免费。 Beta 阶段仅支持 public Python repo，我们会在下一阶段增加其他编程语言支持，欢迎反馈。

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Jiayuan (JY) Zhang

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新手如何优雅的玩转GitHub？GitHub 漫游指南告诉你 GitHub 漫游指南，能够让新手学会如何使用 GitHub 网站，从而加入到开源社区。作者从他和 GitHub 的青涩故事写起，全方位地介绍了 GitHub 这个网站，以及如何合理地使用这个网站。 GitHub：官网：

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比特币首富李笑来已全面拥抱 AI 李笑来在 Github 上越发活跃，昨日在仓库中上传了为其孩子开发的电脑打字学习软件：type-review 我适用了下，比金山打字好玩多了,录制了一段试玩的视频，大家也可以试试，家里有小孩的粉丝们也可以让孩子玩玩😁 项目网址： github地址：

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Sac

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Suu

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翻到了这个GitHub库，回到回不去的童年， ( ´◔ ‸◔`) 中国教材合集项目： > 难得一见的数字化中国几乎所有教材集合 > 几乎全是 pdf > 甚至有音乐！ > 泪目了，这个作者做了太好的事情

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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

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axiaisacat

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