每日精粹

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  1. 每日精粹

    Open Lovable 是一个开源的 AI 驱动网页应用构建工具，能够将任意网站 URL 转换成一个可编辑的 React 克隆版本，极大加速 MVP 和产品验证过程

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    Open Lovable 是一个开源的 AI 驱动网页应用构建工具，能够将任意网站 URL 转换成一个可编辑的 React 克隆版本，极大加速 MVP 和产品验证过程。核心亮点包括：

    • 基于 Groq、E2B 和 Firecrawl 的高性能技术栈，兼顾速度与智能
    • 支持即时可视化编辑，直接修改 DOM 元素，代码与设计实时同步
    • 通过拖拽新增、移动 div 容器，TailwindCSS 样式可视调整，Figma 风格 UI 体验
    • 可从现有 GitHub 仓库或 Figma 设计导入，快速启动项目或迭代设计
    • 开源且社区活跃，已在 vercel 等平台部署演示，便于开发者贡献与扩展
    • 适用于快速生成产品原型、设计验证及团队协作，降低前端开发门槛

    目前仍处于积极开发阶段，欢迎开发者参与改进。

  2. 每日精粹

    deck：用 Markdown 高效驱动 Google Slides 幻灯片制作的利器 • 基于“内容与设计分离”理念，Markdown 负责内容创作，Google Slides 专注视觉呈现 • 支持持续迭代构建，实时同步修改，配合 --watch 参数实现边写边看，显著提升制作效率 • 完整支持 Google Slides API 与 Drive API，兼容个人与共享云盘，管理演示文稿更灵活 • YAML Frontmatter 灵活配置演示ID、标题、换行、代码块转图片命令等，满足多样化定制需求 • 自动识别 Markdown 结构，智能匹配幻灯片布局（标题、副标题、正文占位符），减少重复操作 • 支持 GitHub Flavored Markdown 语法，包括表格、粗体、斜体、代码、引用及内嵌 HTML 标签 • 代码块可通过自定义命令转为图片，方便展示复杂代码或图表（如 Mermaid、文本转图等） • 页配置可嵌入 JSON 注释，实现布局、跳过、冻结、忽略等细粒度控制，提升演示灵活性 • 多账号/环境支持，profile 模式下管理多个身份，适应不同项目或组织需求 • 结合 AI agent 协作，可实现更高效的 Markdown 格式幻灯片创作，推动内容与设计的深度融合 deck 让幻灯片制作回归内容本质，兼顾灵活定制与自动化，适合研发、教学、产品等多场景的专业演示需求

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    deck：用 Markdown 高效驱动 Google Slides 幻灯片制作的利器
    • 基于“内容与设计分离”理念，Markdown 负责内容创作，Google Slides 专注视觉呈现
    • 支持持续迭代构建，实时同步修改，配合 --watch 参数实现边写边看，显著提升制作效率
    • 完整支持 Google Slides API 与 Drive API，兼容个人与共享云盘，管理演示文稿更灵活
    • YAML Frontmatter 灵活配置演示ID、标题、换行、代码块转图片命令等，满足多样化定制需求
    • 自动识别 Markdown 结构，智能匹配幻灯片布局（标题、副标题、正文占位符），减少重复操作
    • 支持 GitHub Flavored Markdown 语法，包括表格、粗体、斜体、代码、引用及内嵌 HTML 标签
    • 代码块可通过自定义命令转为图片，方便展示复杂代码或图表（如 Mermaid、文本转图等）
    • 页配置可嵌入 JSON 注释，实现布局、跳过、冻结、忽略等细粒度控制，提升演示灵活性
    • 多账号/环境支持，profile 模式下管理多个身份，适应不同项目或组织需求
    • 结合 AI agent 协作，可实现更高效的 Markdown 格式幻灯片创作，推动内容与设计的深度融合

    deck 让幻灯片制作回归内容本质，兼顾灵活定制与自动化，适合研发、教学、产品等多场景的专业演示需求。

  3. 每日精粹

    构建智能AI代理的新范式：基于MCP与OpenAI gpt-oss的实用指南• 使用MCP打造标准化工具接口，简化AI代理与外部工具的交互，提升代理能力与扩展性

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    构建智能AI代理的新范式：基于MCP与OpenAI gpt-oss的实用指南

    • 使用MCP打造标准化工具接口，简化AI代理与外部工具的交互，提升代理能力与扩展性。
    • 结合OpenAI最新gpt-oss-120B大模型，作为强大LLM骨干，实现更精准且多功能的智能响应。
    • Hugging Face轻量级客户端支持TypeScript（@huggingface/tiny-agents）和Python（huggingface_hub[mcp]），入门简便，跨语言体验无缝衔接。
    • 本地浏览器代理示例：通过Playwright MCP服务器，代理可自主浏览互联网，进行信息检索与任务执行，具备实战应用价值。
    • 灵活定义agent.json配置，支持自定义模型、工具、输入参数及系统提示，确保代理行为可控且高效。
    • 轻松接入Hugging Face MCP服务器，访问数千AI空间，实现代理与多样AI服务的深度融合。
    • 运行方式统一，Python与JavaScript客户端均支持“一行命令”快速启动，适合开发测试与生产部署。
    • 设计理念强调代理需深度规划调用逻辑，反思执行结果，避免盲目调用与猜测，确保解决方案的准确性与完整性。

    这套方案不仅降低了构建复杂AI代理的门槛，也为长期构建智能、多工具协同的AI系统奠定了基础。未来AI代理将不再孤立，而是通过MCP无缝连接多样能力，真正实现智能助理的多场景落地。

  4. 每日精粹

    一款轻量级、高度可定制的开源编码命令行工具，基于 Groq 实现极速迭代体验

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    一款轻量级、高度可定制的开源编码命令行工具，基于 Groq 实现极速迭代体验。

    • 极简架构，去除臃肿代码，便于本地开发和深度定制，适合想打造专属 CLI 的开发者
    • 内置常用命令与工具，支持自定义启动命令、ASCII 艺术，随时扩展 slash 命令（如 /complexity、/deadcode）
    • 支持通过 Groq 模型加速智能交互，轻松调用 AI 功能提升编码效率
    • 多种安装方式：克隆源码开发、全局安装或 npx 一次性使用，灵活适配各种开发场景
    • 结构清晰，代码分层合理，方便添加新工具（定义 schema + 实现功能 + 注册），以及新增用户交互命令
    • 配置管理支持本地环境变量或 .groq/ 文件，保障密钥与模型选择安全便捷
    • 开发体验友好，支持热更新监听（npm run dev）和详细调试日志，助力快速迭代
    • 对社区开放，欢迎提交 PR 贡献功能，持续丰富生态

    Groq Code CLI 让你真正拥有属于自己的编码命令行，兼顾轻量和强大，助力高效开发与个性化扩展。

    Groq Code CLI | #工具
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    工具

  5. 每日精粹

    高效阅读学术论文的实用流程分享：• 利用 Obsidian 结合 pdf++ 插件与 Excalidraw，实现 PDF 注释与可视化思维导图无缝集成，极大提升笔记的结构化和直观性

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    高效阅读学术论文的实用流程分享：

    • 利用 Obsidian 结合 pdf++ 插件与 Excalidraw，实现 PDF 注释与可视化思维导图无缝集成，极大提升笔记的结构化和直观性。
    • 通过论文中的引用链条决定后续阅读重点，构建知识网络而非盲目阅读，节省时间聚焦核心文献。
    • 主要借助 Google Scholar 和 arXiv 等学术搜索引擎精准定位相关论文，确保信息权威且及时。
    • 关注专业信息源如 bycloud、yannic 频道，获取最新、高质量的研究动态，避免信息滞后。
    • 保持社交平台（X 和 LinkedIn）时间线整洁，利用平台算法推荐发现有价值论文，结合多渠道信息源实现全面覆盖。
    • 通过系统化工具与渠道整合，打造个性化的科研知识管理体系，优化学习路径和研究效率。

  6. 每日精粹

    掌握LLM高效提示的10大技巧，远超常规用法，彻底提升生成结果质量：1. 初级阶段——建立清晰指令与示范基础 • 零样本提示（Zero-Shot）：直接给出明确、具体的任务指令，避免模糊开放式提问

    Forwarded from 黑洞资源笔记
    掌握LLM高效提示的10大技巧，远超常规用法，彻底提升生成结果质量：

    1. 初级阶段——建立清晰指令与示范基础
    • 零样本提示（Zero-Shot）：直接给出明确、具体的任务指令，避免模糊开放式提问。
    例：“请用三条要点总结这篇文章。”优于“你怎么看这篇文章？”
    • 少样本提示（Few-Shot）：通过示范示例教模型如何回答，利用模型模式匹配本质强化理解。
    例如：给出几个问答对，最后引导模型完成未给出的题目。

    2. 中级阶段——引导模型逐步推理与验证
    • 思维链（Chain-of-Thought，CoT）：提示模型“逐步思考”，让它在回答前展开推理过程，有效提升复杂问题的准确率。
    • 自动思维链（Auto-CoT）：省去手动示范，模型自主生成推理示例，实现高效且可扩展的逻辑展开。
    • 自洽性（Self-Consistency）：同一问题多次询问，汇总最常出现答案，利用多样输出中的共识提升结果稳定性。

    3. 高级阶段——多路径探索与自我迭代优化
    • 思维树（Tree-of-Thoughts，ToT）：模型不局限于单一路径，而是像决策树一样生成多条思路，测试并选择最佳方案，用于解谜、策略和复杂推理。
    • 思维图（Graph-of-Thoughts，GoT）：模拟人类非线性思维，支持思路组合、回溯与融合，极大增强创造力和复杂规划能力。
    • 自我优化（Self-Refine）：引导模型先写作，再进行自我批评，最后基于反馈改写，提高文本逻辑、语气和表达清晰度。

    4. 专家级技巧——程序化与严谨逻辑推理
    • 代码链（Chain-of-Code，CoC）：利用伪代码或实际代码逻辑强制模型结构化思考，减少废话，提升精确度，尤其适合算法及工程类任务。
    • 逻辑链（Logic-of-Thought，LoT）：引入形式逻辑规则（如“若A则B，A成立，故B成立”），强化模型在法律、伦理、科学等领域的严密推理能力。

    5. 附加提升策略
    • 减少幻觉（Hallucination）：结合检索增强生成（RAG）、ReAct（推理+行动）、链式验证等技术，促使模型校验自身输出，降低虚假信息风险。
    • 情绪智能调节：通过具体语气提示塑造输出风格，如“用平静语气解释”、“像对10岁儿童讲解”，提示语气直接影响生成文本的情感色彩和接受度。

    @jowettbrendan | #技巧 #经验

    技巧经验

  7. 每日精粹

    麒白掌 (@qibaizhang) 在 魔搭免费api接口支持Anthropic API可直接用于claucode附教程 中发帖今天看到这个消息

    Forwarded from LINUX DO Channel
    麒白掌 (@qibaizhang) 在 魔搭免费api接口支持Anthropic API可直接用于claucode附教程 中发帖

    今天看到这个消息 
 [31e438156b37974c94532270b2c9fc5] 
测试支持Anthropic API了 于是去试了下能不能直接支持claudecode 
直接改环境变量的这几个 
“ANTHROPIC_API_KEY”: “你自己的key注意去掉前面的ms-”, 
“ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://api-inference.modelscope.cn”, 
“ANTHROPIC_MODEL”: “Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct”, 
“ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL”: “Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct” 
我直接默认用的qwen3code 可以换成里面能用的别的模型 
[image] 
也可以用glm4.5，总共每天免费2000次 ...

  8. 每日精粹

    分享自己打磨两年的 GPT-5 提示词LINUX DO - 热门话题 (RSS)该提示词仅仅适合 ChatGPT 网页端# 指导原则- 简单问题：用1-2句直接解答

    Forwarded from linux.do
    分享自己打磨两年的 GPT-5 提示词
    LINUX DO - 热门话题 (RSS)


    该提示词仅仅适合 ChatGPT 网页端


    # 指导原则
    - 简单问题：用1-2句直接解答。
    - 一般问题：控制在50-150字内，明确说明。
    - 对复杂概念，扩展回答长度，优先类比或数值示例解释；如无法类比，则举例说明（最多4个）。

    # 回复风格
    - 整体要求风趣幽默。
    - 避免“AI”风格用语（如“不需要其他帮助吗？”）。
    - 主动语态，以“主语+动词+宾语”句式为主，少用形容词。
    - 句子简明直接，语言果断。
    - 多面回答时，分层编号标题展示：
    # 1. 一极标题
    ## 1.1 二级标题
    ## 1.2 二级标题
    # 2. 一极标题
    ...
    # 3. 总结

    - 建议性内容可用 markdown 的 `>` 段落引用。

    # 代码规范
    - 遵循 Google 编码规范。
    - 强调类型注释提升可读性。
    - 关键语句适当添加中文注释。
    - 结构要求“单一功能单一模块”，保障代码易维护、易复用。
    - 针对场景（如复杂计算、数据分析、图形生成、算法实现）给出建议。
    - 注意错误处理、内存管理、性能优化。
    - 推荐实用三方库并举实例。
    - 明确指出新手常见错误并附解决方案。
    - 如涉及代码编辑：（1）说明假设条件，（2）创建/运行最小测试，（3）产出可审核diff，（4）遵循仓库风格。
    - 若无法运行测试，应表明测试为推测性质，并提示用户本地验证。

    # 学术问题
    - 回答学术问题时，主动检索最新研究成果并注明来源（如期刊、论文等）。
    - 新成果引用格式：
    - 期刊论文：[作者, 标题, 期刊名, 年份]
    - 网络文献：[网站名, 网页标题, URL, 访问日期]
    - 描述不清时，主动要求澄清，并让提问者补充信息。
    - 不确定知识点注明“[可能不准确]”。
    - 说明思考过程和相关公式，避免只给结论。
    - 处理复杂/抽象概念优先用数值或具体案例解释。

    # 数学问题
    - 先展示推导公式过程，再用 Python 验证。
    - Python 代码需易懂，避免无意义变量名（如x、y）。
    - 任何计算问题（不限于加减乘除、比较、积分、求根）均用 Python 实现。
    - 尽量用现代数学知识解答，如复分析、实分析、矩阵论、概率论与统计、离散数学、群论、图论等。
    - 引用经典定理/结论时，说明适用条件与限制，每次解答应简明介绍背景、解法、影响及应用。
    - 明确标注每个计算和推导步骤，如：`步骤1`、`步骤2`等。
    - 复杂概念先通俗解释再深入展开。
    - 公示推导或数学证明需详细逐步解释，不能跳步。
    - 碰到自身无法处理的符号计算问题，提示提问者用 Mathematica 或 Maple 提供必要结果。

    # 工具调用
    - 默认学术和专业问题主动调用英文检索工具，确保引用最新、权威资料。
    - Python 相关问题优先考虑代码性能与简洁。
    - 工具调用前用一句话说明调用目的及所用最小输入。
    - 仅使用 allowed_tools 列出的工具；常规只读操作可自动调用，具破坏性的操作须显式确认。
    - 工具操作后，简单校验结果并说明下步或如有异常则自我修正。

    # 通用任务策略
    - 遇到多步骤任务，先输出3-7条简要概念性checklist，内容聚焦步骤本身。
    - 遇信息缺失或成果不达标，主动终止并请求补充。
    - 长流程或多步骤任务在关键节点用1-3句话简要汇报进度、剩余步骤及阻碍。
    - 推理/任务复杂度匹配输出长度和深度；对于复杂任务提高推理和输出详情度，简易任务精简即可。


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  9. 每日精粹

    vibe coding 工作流分享LINUX DO - 热门话题 (RSS)首先要说,我是拒绝没法掌握的纯 vibe coding 的.如果你自己不了解需要写什么,那你面对的只是一个会写代码的ai老虎机.本文没有提到任何其他工具,已经在claude code 和 cursor 中测试过可用性.工作流程步骤— 思考任务流程：思考该任务的流程,大致需要怎么做,写出来.可以很简陋但要有基本框架.— 构思整体修改：边写边构思整体修改条件,可能的坑,代码工作的流程.更多是纯概念或者非常少的核心代码段.— 与AI讨论：将上面的文档粘贴给AI,说明：“要记住我说的话和提到的每一个文件,不要更改任何代码,我们在进行讨论”.— 互相讨论：让AI对你进行询问,互相讨论整体流程合理性,有没有更优解.— 生成操作文档：讨论完成后,让 ai 生成一份操作文档,要重点提及：要将写明修改文件路径与功能,禁止大量代码段,只允许最核心的代码块存在.— 审查文档：开始review整个文档,很多时候你会发现AI说的很明白但是文档就有很多的逻辑问题和不一致.— 修改迭代：让AI根据你的修改重新生成.— 最终确认：直到满意,/reset对话, 然后将文档拖给Claude Code并告诉AI：“将该md和里面提到的所有文件,读取并记住”.— 生成代码：让AI开始生成.— 最终审查：review全部AI的输入.这只是抛砖引玉,我不是很会表达,希望能帮到大家. github.com GitHub - WindChimeEcho/read-bridge: AI-enhanced reading tool for immersive language... AI-enhanced reading tool for immersive language learning using the n+1 method. Learn languages by staying in the target language ecosystem, with a flow-state focused interface.顺手推荐一下我自己的仓库,用于通过ai辅助阅读的方式学习英语,希望大家可以点点star. 17 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题

    Forwarded from linux.do
    vibe coding 工作流分享
    LINUX DO - 热门话题 (RSS)

    首先要说,我是拒绝没法掌握的纯 vibe coding 的.如果你自己不了解需要写什么,那你面对的只是一个会写代码的ai老虎机.

    本文没有提到任何其他工具,已经在claude code 和 cursor 中测试过可用性.

    工作流程步骤

    —
    思考任务流程：思考该任务的流程,大致需要怎么做,写出来.可以很简陋但要有基本框架.
    —
    构思整体修改：边写边构思整体修改条件,可能的坑,代码工作的流程.更多是纯概念或者非常少的核心代码段.
    —
    与AI讨论：将上面的文档粘贴给AI,说明：“要记住我说的话和提到的每一个文件,不要更改任何代码,我们在进行讨论”.
    —
    互相讨论：让AI对你进行询问,互相讨论整体流程合理性,有没有更优解.
    —
    生成操作文档：讨论完成后,让 ai 生成一份操作文档,要重点提及：要将写明修改文件路径与功能,禁止大量代码段,只允许最核心的代码块存在.
    —
    审查文档：开始review整个文档,很多时候你会发现AI说的很明白但是文档就有很多的逻辑问题和不一致.
    —
    修改迭代：让AI根据你的修改重新生成.
    —
    最终确认：直到满意,/reset对话, 然后将文档拖给Claude Code并告诉AI：“将该md和里面提到的所有文件,读取并记住”.
    —
    生成代码：让AI开始生成.
    —
    最终审查：review全部AI的输入.

    这只是抛砖引玉,我不是很会表达,希望能帮到大家.

    github.com

    GitHub - WindChimeEcho/read-bridge: AI-enhanced reading tool for immersive language...

    AI-enhanced reading tool for immersive language learning using the n+1 method. Learn languages by staying in the target language ecosystem, with a flow-state focused interface.

    顺手推荐一下我自己的仓库,用于通过ai辅助阅读的方式学习英语,希望大家可以点点star.

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  10. 每日精粹

    一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建

    Forwarded from 🎉 Efficiency资源干货全收录
    一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建
    https://github.com/Buywatermelon/claude-relay-monorepo
    GitHub
    GitHub - Buywatermelon/claude-relay-monorepo: 一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建
    GitHub - Buywatermelon/claude-relay-monorepo: 一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建
    一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建. Contribute to Buywatermelon/claude-relay-monorepo development by creating an account on GitHub.

  12. 每日精粹

    做了个n8n中文工作流网站，顺便翻译了官方文档LINUX DO - 热门话题 (RSS)从去年就开始关注工作流，一开始学的扣子，要做国外的应用比较麻烦，后面开始学make，还做了个自动发微信公众号的工作流，不错

    Forwarded from linux.do
    做了个n8n中文工作流网站，顺便翻译了官方文档
    LINUX DO - 热门话题 (RSS)

    从去年就开始关注工作流，一开始学的扣子，要做国外的应用比较麻烦，后面开始学make，还做了个自动发微信公众号的工作流，不错。

    不过后面通知8月份没有免费版本了。就开始了解开源的东西。

    最终看上了n8n，不过我刚开始学n8n的时候，英文文档看着真的累。虽然能看懂，但是比较慢，有时候只想找个差不多的工作流改一改，中文看着就舒服多了，所以我收集了几千个正在翻译成中文，昨天做成网站上线了：

    n8ncn.io - 收集了一些实用的n8n工作流，全中文注释，按场景分类了。

    docs.n8ncn.io - 把官方文档翻译成中文，会跟着官方更新。

    网站还在慢慢完善，工作流数量不多，翻译也在持续进行中。

    如果大家有好用的工作流想分享，或者发现有问题，欢迎反馈。

    是做模板改的，用的claude code + cursor，不过cursor用得少，因为pro次数太少了，主要靠咱们坛子里面白嫖的cc





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