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nothanks
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计算机同学找实习
看过来，对你有帮助
你最难的不是知道要做项目，
而是不知道这份 JD
到底该配什么项目。🎯
shushu-internship-tool
就是冲这个痛点来的：
从岗位描述出发，
帮你筛候选 GitHub 项目、
理解代码、规划跑通路径，
再继续补简历表达
和面试材料。
想把“我该准备啥”
推进到“我能讲清啥”，
这个 skill 很值得收藏。📌
GitHub：github.com/LiuMengxuan04/…
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用 AI 生成 3D 模型时，每个部件都能单独选中、改名、移动或修改材质，不用重新生成整个模型。
github.com/RareSense/Nova…
Nova3D 用提示词生成 Blender Python 脚本，而不是直接吐出一个合并后的网格文件。生成的 GLB 里每个零件都有名字和层级，可以单独编辑。
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Karpathy 的 CLAUDE.md 登上了 GitHub Trending 第一。
22 万星标，但大多数开发者还没读过。
它只有 65 行。
却把 AI 编码准确率从 65% 提升到了 94%。
里面的 4 条规则：
→ 先思考再编码
明确你的假设。不确定就提问。绝不猜测。
→ 简单优先
只写解决问题的最少代码。不要做没人要求的抽象。
→ 外科手术式修改
不要动与需求无关的代码。每一行修改都必须能追溯到需求。
→ 目标驱动执行
在写任何代码之前，把模糊的指令转化为可验证的成功标准。
就这些。
65 行。4 条规则。94% 准确率。
趁别人还没看到，先收藏。
self.dll@seelffff
karpathy's CLAUDE.md hit #1 on github trending. 220,000 stars. most devs still haven't read it. it's 65 lines. it took AI coding accuracy from 65% to 94%. the 4 rules inside: → think before coding state your assumptions. ask when unsure. never guess. → simplicity first write the minimum code that solves the problem. no abstractions nobody asked for. → surgical changes don't touch code unrelated to the request. every changed line must trace back to what was asked. → goal-driven execution turn vague instructions into verifiable success criteria before writing a single line. that's it. 65 lines. 4 rules. 94% accuracy. save this before everyone else does.
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有人把 GPT-Image-2 的高质量提示词，整理成现成仓库了！
这个 GitHub 项目已经冲到 1.7k stars，人像、海报、角色设计、UI mockup 都有，连便利店霓虹写真、宋朝社交媒体界面这种案例也能直接抄。
不会写提示词的人，直接拿这个当模板库就够了
🔗 github.com/EvoLinkAI/awes…
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我终于找到了一人公司最好的朋友！（附实操）
我虽然是一个人创业，但我手下有 22 个员工，还都是 AI。
它们 24 小时不睡觉、有记忆、能自我进化、还会互相协作。
我用过 Claude Code，用过 Openclaw，但调来调去太累：
一个 agent 一个对话框，切来切去，没记忆、没协作、不知道彼此在干嘛。
直到我用了 Helio，才搞明白一件事：一人公司缺的不是 agent，是 AI 同事。
这就是 Helio，一人公司的 Slack。它的核心理念是AI Native Workforce。
在Helio中，你可以配置22种职业的AI（比如技术、产品、运营、销售等等），各司其职。每个AI拥有独立身份、清晰上下文，是与人类并肩协作的AI同事。
AI以持久成员身份存在于团队频道，持续感知任务，主动参与协作，确保团队运转，持续产出。
接下来给你看我怎么用它搭了一个内容工厂：
第一步：给AI团队建个专属频道
我在Helio里新建了一个叫“#推特内容工厂”的频道。这就像给我的AI团队开辟了一个专属办公室，所有重要的信息都会汇总到这里。然后，我把我的“爆款监控员”和“首席文案”都拉进了这个频道，它们就是我这个情报站的核心成员。
第二步：爆款监控员是市场风向标
爆款监控员是我的市场雷达，专门帮我嗅探热点。我直接在它的Chat里告诉它：
“你是我的内容侦察官。每天早上 8:50，帮我扫描以下来源的昨日重要动态：Anthropic 博客、OpenAI 新闻、36氪 AI 频道。筛选出 3-5 条最值得关注的，按重要程度排序，并简要概括。”
这样一来，它每天都会准时把最新鲜、最有价值的市场情报送到频道，第一时间掌握行业动态，再也不用担心错过任何爆款潜力了。
第三步：首席文案是内容转化器
有了“爆款监控员”提供的情报，接下来就是“首席文案”大显身手的时候了。
它会根据我的要求，把那些有价值的信息转化成高质量的文案，甚至还能帮我整理到Notion里。它就像我的专属编辑，总能把我的想法变成一篇篇吸引人的作品。
第四步：日常带队与优化
AI团队也不是一劳永逸的，日常的带队和优化也很重要：
定时检查：我会去AI同事的Calendar标签页看看，确认它们的定时任务都设置好了，时间也对。
持续调教：每个AI同事都可以配置对应的skill与相应的业务sop。还可以给它私信，或是在Memory里加备注，提醒它下次注意。就像带真人团队一样，AI同事也会在我的调教下不断进步。
我的每个AI同事都有自己的记忆，能记住我的偏好和习惯，它们会不断进化，真正成为我身边不眠不休、拥有记忆、且能不断自我进化的AI伙伴。
👉 官网：bit.ly/4urQiZo
Discord：bit.ly/42J0QXR
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很多英文论文翻译的问题，不是“不准确”，而是中文读起来不像中文。
我做了一个 Skill：英文论文翻译大师（english-paper-translator）。
它面向英文论文、学术文章、技术文本英译中，用“译者 → 审稿人 → 编辑”的三步流程，参考宝玉老师的三段式翻译，但理论不同，我这里主要围绕“重写”理论，把内容译写成自然、准确、可发表的现代中文。
效果见图。总之，谁用谁知道。
Github：
github.com/Casperpan/engl…
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卧槽？？？这么神奇吗？？
分享一个生成App图标的技巧⬇️
你只需要输入原帖这个图片，然后跟AI说：查看这些应用图标风格，并为‘xxx应用’生成一个高质量的应用图标，严格遵循完全相同的视觉风格。”
效果真好啊！！！
Burak@xburak
How do I generate premium-looking app logos in 10 seconds? Prompt: “Look at this app icon styles and generate a high-quality app icon for ‘X app’, following the exact same visual style.”
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计算机专业找实习，简历上没项目经验是最头疼的事。想从 GitHub 找个项目练手，又不知道选哪个、怎么跟岗位挂钩、面试时怎么讲。
偶然看到 SIT 这个开源工具，专门帮零经验的同学把一份岗位描述变成能写进简历、能在面试里讲清楚的项目经历。
只需要把目标岗位的招聘需求丢给它，就能自动推荐匹配的 GitHub 项目，还会规划怎么跑通、怎么改造、怎么写进简历。
GitHub：github.com/LiuMengxuan04/…
它会按岗位匹配度、上手难度、可讲亮点等维度给候选项目排序，还能审计代码结构帮你快速理解项目。
最后直接生成简历表达、面试问答和核心代码讲解等一整套面试材料。覆盖后端、前端、算法、测试开发等多个方向。
如果你正愁简历没东西写、面试不知道怎么聊项目，这个工具思路挺实用，值得试试。
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最近两天爆火的写论文Skill
看来太刚需了，没几天都1.6w Star了。
安装命令：
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills
开源地址：github.com/Imbad0202/acad…
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