AI+Educate+X

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🧑‍💻 写现代 C++ 的练手场来了,d2mcpp 把语言核心特性配上能直接跑的练习题。 GitHub 上 1773 star,被 HelloGitHub 收录推荐,一本书、一套视频、一个代码仓库加一个论坛板块凑成整条路径,中文、繁体和英文三个版本都有。 学 C++ 最折磨的不是看不懂书,是看完一章不知道手往哪放:概念读着明白,真写项目的时候还是不会用。d2mcpp 的 solutions 目录里放了 52 份参考答案,每个特性都配练习,想省事就在 GitHub Codespaces 里点开在线写,环境不用自己搭;愿意本地跑的话,装上它那套 d2x 练习框架和 mcpp 构建测试工具也行。 它的目标写得挺实在,除了掌握语言核心特性,还把会调试、会查文档、知道怎么参与技术社区一并算进去了。项目自己也说明还处在早期开发阶段,章节会继续补。社区那边还有个叫 MSCP 的贡献者培训计划。 啃语言这事,有人给你出题比自己瞎看强得多。 GitHub:github.com/mcpp-community/d2…
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没有开发板,也能跑 ESP32 固件了。 乐鑫官方的 ESP Emulator(目前 Beta)能直接跑 ESP32-C3、C5、C6、H2、P4、S3 的固件,S31 还在早期适配。浏览器版打开就能用:选芯片,拖一个合并好的 .bin 进去,点运行,控制台、寄存器、内存、GPIO 实时可看。据 README,固件全程不离开你的电脑。 我觉得更值得聊的是 AI 这一层: · README 写明 P4 上能跑 ESP-SR(语音识别)、esp-dl(深度学习)用到的 PIE SIMD 指令,端侧 AI 代码也能先在模拟器里过一遍 · ESP-IDF 6.0 已内置 MCP Server,Cursor、Claude Code 这类 AI 工具能直接设目标、编译、烧录 · 社区项目 esp32sim 直接把自己定位成「给编程 Agent 用的测试台」,脚本化跑一千次也不用插板子 普通人能做什么:还没买板子,先在网页上跑示例固件;AI 写的固件,先在模拟器里跑通再上真机。网页版不能联网,要联网得装本地版。
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在这个 AI 什么都能干的年代,非常推荐工程师读一下这本书,我每次看完感觉功力大增!
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超级实用的学习方法! 给Gemni一本小学数学课本PDF+一份提示词,直接生成了互动学习网页,适用于任何学习资料。 提示词: 把上传的PDF做成可预览的中文互动学习网页。梳理章节和重点,按需加入可点击目录、知识卡、图表和练习;题型、题量和难度随内容调整,答题后给解析。 所有内容依据原文,关键知识尽量标页码,不确定就说明。确保交互可用、适配手机;长文注明未覆盖部分。 直接生成网页,不要只给方案。
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分享一个开源项目 Marble Skill Taxonomy:中小学学习主题与先修依赖分类体系。 - 覆盖八个学科、1590 个微主题 - 3221 条先修依赖连成有向无环图 - 对齐国家课程标准 GitHub 已有 5038★。已收录到 OpenFree: openfree.tools/zh/marble-ski…
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强烈建议能力不差、还想多赚钱的人,都去做一次 Human 3.0。 这是油管大神 Dan Koe 提出的一套人生进化框架:心智、身体、精神、事业四个象限,每个都按 1.0 到 3.0 定位你现在的等级,再据此给你做未来规划,把整个人生往更完整的状态推。 有条件的话尽量用Claude去对话,效果会更好,让你的 AI按这套模型从四个象限给你打分,再用采访的方式一层层追问你的真实想法,最后给出一份只属于你的人生模型和进化指南。 你答得够具体、够真诚,一个问题一个问题耐心回,结果基本都会超预期。
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Este libro de algoritmos y estructuras de datos es espectacular y te lo recomiendo mucho. Muy completo, ilustraciones detalladas, con pseudo código y temas desde lo más básico a avanzado. Disponible en PDF totalmente gratis → jeffe.cs.illinois.edu/teachi…
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跟大家分享一下我构建Agent端到端测试的一套方案: pi + DeepSeek Flash + ego lite 主要用来完成日常开发的自动化测试 简单来说: 1. ego lite:负责实际操作浏览器,包括页面交互、状态读取和结果验证,开源,可以丝滑导入你的chrome配置 2. pi:作为 Agent Harness,负责整个任务的执行和工具调度,开源,你完全可以基于你的业务测试需求二开 3.DeepSeek v4.1 Flash:tps很高的模型,调用成本很低,提高自动化测试的效率 比较方便的是,不需要提前写一整套 Playwright 脚本,直接用自然语言描述测试流程,就可以让 Agent 自动完成页面操作、检查结果。固定的一些sop可以直接沉淀为skill 我拿实际开发过程中的三类 Web UI 任务做了一轮小规模测试,包括信息查询、多轮交互、状态修改及持久化验证对比了几套不同的 Agent + Model + Browser 组合,附了张脱敏后的测试对比图,大家可以参考一下。 ego lite这个产品的构建理念我还蛮喜欢的: 1. 共享登录的浏览器状态 2.agent友好的设计 3.并行多任务处理的优化 而且它给了蛮多的最佳实践,比如: 1. 抓取并聚合社交媒体帖子 2. 自动查找并申请职位 3. 自动投递简历 如果你有一些idea,完全可以把它嵌入到你的工作流 搭配上pi + deepseek flash,实现速度+成本上的提升 最重要的是还开源,完全可以基于自己的需求做一些定制化开发。美中不足的是只支持mac,windows系统的小伙伴可以再等等。
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最近给组里做了一次 AI 开发分享,顺手整理成了文章。 写了我平时怎么用 Codex、Claude,常用哪些 Skill 和提示词,怎么让 Agent 自己测试,以及最后我怎么 Review。 欢迎大家分享自己的见解~
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想学 IoT,又不想东拼西凑找案例,可以看看这个项目合集。 100 天 100 个项目,围绕 ESP32、ESP8266、树莓派 Pico,用 MicroPython 从传感器一路做到 Web 应用。 ① 代码 + 电路图 + 文档,每个项目都能跟着做 ② DHT11、PIR、超声波、气体传感器等都有覆盖 ③ ADC、PWM、Wi-Fi、WebSocket、蓝牙等核心知识也会碰到 ④ Web Server、Blynk、Telegram 通知等实用场景都有 ⑤ 支持 Wokwi 仿真,没硬件也能先在浏览器练 如果本身会 Python,这套拿来入门嵌入式会比较顺手。 🔗github.com/kritishmohapatra/…
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GitHub 挖到一个开源学习神器:能把 PDF 彻底读透读懂!🔥 它能让 PDF 不只是"读",而是真正学进去: 自动在 PDF 上标注关键概念,还能转成 3D 模型、动画演示、公式推导,顺便生成一张知识图谱。 Get It 里内置四种工具: → 对话问答 → 闪卡记忆 → 选择题测验 → 费曼模式:反过来你教 AI 每次练完,系统从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分。分数只升不降,进步看得见。 🔗 github.com/beltromatti/get-i… 直接用 ChatGPT 账号驱动,数据全存本地,不上传服务器。 支持 macOS、Windows、Linux,经常靠 PDF 学习的,值得一试。🙏 #开源工具
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Handbook on Understanding Harness Engineering for AI Agents [48-page PDF]: drive.google.com/file/d/1PT-…
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I'm sharing with you one of the best papers I've read on Harness Engineering it takes apart Claude Code (Opus 5.5), Codex, Gemini CLI and more, and boils all of them down to one line: agent = model + harness what you walk away with: > what a harness actually is > how today's coding agents are built under the hood > the patterns every one of them repeats > where the whole category is heading > their checklist for building your own the model gets the headlines. the harness decides whether the agent works loop and graph engineering on top of it - in my article below
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les dejo uno de los mejores papers que leí sobre Harness Engineering. explica muy bien: 1) qué es un harness 2) cómo están construidos los coding agents actuales 3) qué patrones se repiten entre Claude Code, Codex, Gemini CLI, etc. 4) hacia dónde está evolucionando la categoría 5) qué recomiendan si querés construir uno todo parte de una definición simple: Agent = Model + Harness como complemento, también pueden leer el artículo que escribí sobre el tema. paper: arxiv.org/pdf/2609.00006
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The final part of the System Design Essentials series is here. This part focuses on - Rate Limiting - Caching techniques - Circuit Breakers - Vector Database - Server Sent Events and more
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今天提名几个广泛使用、内容丰富、更新及时的 DSH 插件导航站吧~ dshfind.com/ dshmarket.com/ awesome-dsh-plugin.com/ 其中 dshmarket 也可直接作为 DSH 插件安装到设置页中。 (不代表公司立场,不对非官方网站的内容负责。)
从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看,约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展,并推动插件 API 趋于稳定,在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件,欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福! (注:在用户使用官方 API 及模型时,DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。)
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Agent 开发者注意了,这波白嫖机会错过真得拍大腿❗ O'Reilly 那本《AI Agents - The Definitive Guide》口碑一直在线,作者索性把整套配套代码都传到了 GitHub,12 个章节搭 35 个 Jupyter notebook,思维链、思维树、ReAct 模式这些基础功夫,多 Agent 协作,再加上记忆管理、效果评估、成本核算这些只有上生产才会踩的坑,全都囊括进去了。 每个 notebook 都带 Colab 一键运行按钮,浏览器点开就跑,本地 Python 环境压根不用装,懒人听了直呼舒服。 我翻了下目录,最后一章专门聊 Agent 系统威胁建模,这类入门内容外头基本找不到,光把这一章啃透就值回票价。 书没买也没关系,代码照样能从第一章跑到最后一章。 🔗 github.com/Nicolepcx/ai-agen… 自检清单:
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Goldmine for Software Engineers 📌 If you're learning System Design and/or AI Engineering, then bookmark this repository right now. github.com/systemdesign42/sy…
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Matt Pocock 刚分享了他心中的 Top 3 Skill Makers,之前我们推荐过Matt 的 Grill Me,到现在,它仍然是我全局安装的两个 Skills 之一。 这次他推荐的三个人,有一个很鲜明的共同点:都在自己的领域有多年实践,然后把工作方法和判断标准写成了 Agent 可以执行的 Skills。 三个人的方向也各不相同👇 1️) @poteto — Lauren Tan 工程流程、代码质量与并行协作 Lauren 是 React 核心团队成员,参与 React Compiler 的开发,先后在 Netflix、Meta 和 Cursor 工作。 她的代表作 pstack,就是自己日常在 Cursor 使用的一套工程 Skills。 它关注的是:如何让 AI Agent 按照严谨的工程流程工作,能协作、能审查,也能验证自己交付的结果。 先把单个 Agent 的工作质量做扎实,再放心地并行推进任务,这是 pstack 很值得学习的思路。 github.com/cursor/plugins/tr… 2️) @dexhorthy — Dexter “Dex” Horthy Agent 架构、上下文工程与软件生产流程 Dex 是 HumanLayer 创始人兼 CEO,也是《12-Factor Agents》的作者。 他长期从事 DevOps、Kubernetes 和基础设施工作,在 Replicated 工作了约 7 年,经历过工程、产品和管理等角色。 他的工作围绕一个很实际的问题展开:怎样让基于 LLM 的软件达到可以交给真实用户使用的水平? 放到 AI 编程里,就是如何管理上下文、组织研究和规划,让 Agent 能在复杂代码库中可靠地推进工作。 如果你正在把 Agent 用到真实工程项目里,这个方向值得重点看。 github.com/humanlayer/skills 3️) @emilkowalski — Emil Kowalski 界面设计、动画与交互细节 Emil 目前在 Linear Web Team 做 Design Engineer,之前在 Vercel Design Team。 Sonner、Vaul、animations.dev,都是他的作品。 他的 Skills 把设计工程中的具体判断写了出来:动画用什么曲线、持续多久、哪些地方值得加动效,以及如何处理那些影响界面质感的小细节。 这些原本依赖经验的判断,现在可以成为 Agent 设计和检查界面时的参考。 Emil 这套 Skills,我们之前也专门推荐过。做前端和产品界面的朋友,可以重点看看。 github.com/emilkowalski/skil… 我觉得:挑 Skills 时,值得先看看作者长期在解决什么问题。 专业经验越扎实,写进 Skills 里的判断和方法,就越值得拿来学习。
My top 3 skill makers: - @poteto - @dexhorthy - @emilkowalski Always learn a ton from reading their skills.
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BLIND 75 AUTHOR BUILT A FREE INTERVIEW PREP HANDBOOK For anyone who doesn't have time to grind hundreds of LeetCode questions: → Blind 75 study plan → Algorithm cheatsheets by topic → Resume guide for Big Tech → Behavioral questions from top companies → Everything from applying → interviews → offer negotiation Built by Yangshun. Free + open source github.com/yangshun/tech-int…
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