优秀工程师不一定能写出优秀的Skill来，Perplexity公开了他们内部工程师在开发和评审 Skills 时使用的文档，帮助开发人员开发高质量Skill 开发高质量 Skill 所需的直觉和最佳实践，与构建传统软件所需的直觉和最佳实践有很大不同。Agents 团队会审阅许多优秀工程师在工作中提交的 Skill 相关 pull request。结果几乎总是会产生大量评论和修改建议。这是因为，许

仓库按分类整理，比如： 开发 & 代码类 1）codebase-recon：不读代码先读 git 历史。分析哪些文件是"热点"（改动最频繁）、哪些是"bug 磁铁"（修 bug 最多）、哪些存在 bus factor 风险（只有一个人懂）。开始一个大任务前先跑这个，比直接让 Agent 扫代码准确很多。 2）brooks-lint：用六本经典工程书（《代码整洁之道》《重构》《设计模式》等）的

“看见统计”这个网站 可以在线学习统计学。包括基础概率论、进阶概率论、概率分布、统计推断：频率学派 、统计推断：贝叶斯学派、回归分析 看见统计是由Daniel Kunin在布朗大学读本科的时候开始制作。致力于用数据可视化让统计概念更容易理解。 网站有中英双语。

AI代理处理Office文档总需要安装一堆库，python-docx、openpyxl、python-pptx轮番上阵，依赖复杂、渲染麻烦，还得额外配置Office环境才能预览效果。 OfficeCLI 把Office操作全搞定，提供专为AI代理打造的Word、Excel、PowerPoint完整解决方案。 单二进制文件、无依赖、无需安装Office，支持创建、读取、编辑所有Office格式，

电子书《Linux From Scratch》（LFS），描述了从源代码编译Linux系统的方法。简体中文版译者是Xi Ruoyao “自行定制的 Linux 系统不仅能够满足用户的特殊需求，而且对于程序员和系统管理员来说是提高 Linux 技能的理想学习机会。随着越来越多的人对这一主题的关注，Linux From Scratch 项目诞生了。 这本 Linux From Scratch 手册

金融服务工作经常需要切换多个工具，建模软件负责估值计算，研究平台拉取数据，Office套件制作报告和演示文稿，来回折腾效率低下。 Anthropic Claude for Financial Services 把金融工作流所需的功能全部整合到一起，提供了整套投行、研究、私募和财富管理的AI解决方案。 不仅有专业代理如Pitch Agent、市场研究员、GL对账员，还支持Comps/DCF/LB

在线阅读：walkinglabs.github.io/hands-on-modern-rl/preface/intro 本书的特点是代码先行：许多教科书先讲完 MDP 的全部性质，再讲贝尔曼方程，最后才允许你碰一行代码。在这本书中，你将从第一章的第一行代码开始训练一个智能体。当你亲眼看到 CartPole 的小车从摇摇晃晃到稳稳站立，亲手用 DPO 让一个大模型学会"说好话"，再回过头理解背后的

学习大语言模型（LLM）常常需要翻阅各种资料，Transformer架构论文难懂，训练部署细节零散，还要搜集多模态和微调教程。 《The Big Book of LLMs》把LLM全知识体系整合到一本手册，提供从基础到部署的完整指南。 不仅详解Attention机制和现代Transformer架构，还覆盖多模态LLM、非Transformer模型、指令微调、模型训练与部署，甚至包括文本生成和分

用AI时总要现编提示词，费劲又不专业：工作要合同/PPT模板，内容创作缺文案灵感，营销GEO/SEO没人教，学习还得自己琢磨费曼技巧。 Yao Open Prompts 把116个实战中文提示词按场景分类整理，提供工作/学习/内容/营销/生活全覆盖的AI提示词库。 不仅有智能元提示词生成系统V0.6（RTF框架），还包括36个内容运营、25个GEO营销模板、产品原型/网页PPT/合同生成等，直

文章探讨如何摆脱脆弱的、逐步执行的脚本，转向一个用于智能体验证的独立“信任层”。我们将展示一种模型，它关注的是必要结果，而不是僵硬的路径，从而提供一种可解释、轻量，并且适用于真实 CI 流水线的行为验证方式。

（英）戈登·鲁格 玛丽安·彼得【著】彭万华【译】 彭凯平【校】张亮【编】 “研究生们毕业以后常常会发出这样的感叹：“为什么没有人早点告诉我这些呢？”有很多东西，如果早点得知，就可以少点困惑、失望、痛苦和泪水了。但是，在现实中，却没有人愿意将这些事情告诉你，或者写到教科书中去。 本书作者曾经花费大量的时间来帮助那些满怀求知欲的初学者。他经常是一边喝咖啡一边向他们解释学术研究规则。为了减少学生咖啡因

大语言模型推理时，传统自回归解码一个token一个token生成，速度总是让人望而却步。投机解码（Speculative Decoding）虽能加速，但draft模型质量和效率往往难以兼顾。 DFlash 通过创新的块扩散（Block Diffusion）机制，带来高效高质量的并行草稿生成，让LLM推理速度飞跃！ 支持vLLM、SGLang、Transformers、MLX等多种推理框架，兼容

学习历史或科学知识，常常面对一堆枯燥的文字墙，读着读着就迷失方向，效率低下还容易忘记。 Gauth Atlas 把知识变成手绘互动视觉世界，你可以像逛地图一样探索任何主题。 输入“丝绸之路”、“相机工作原理”或“君士坦丁堡陷落”，它自动生成合适的地图、3D分解或流程图，点击任意元素深入展开，无需注册、无付费墙，直接浏览器使用。 主要特色： AI智能生成互动视觉地图，支持历史时间线、生物

日常获取新闻资讯往往需要切换多个平台，Hacker News看热门、RSS订阅博文、Reddit刷讨论、Telegram跟频道，还得手动筛选去重，费时费力。 Horizon 把新闻聚合功能全部整合，用AI构建你的专属新闻雷达，每天自动生成中英文日报。 不仅支持多源采集（Hacker News、RSS、Reddit、Telegram、Twitter/X、GitHub）、AI智能评分去重，还提供背

学习深度学习常常需要翻阅各种资料，理论书啰嗦难懂，代码教程零散不全，还要来回切换框架文档和示例，入门颇为麻烦。 《Deep Learning with Python》（第三版）把深度学习的学习路径全部整合到一起，提供了整套从基础到生成式AI的免费在线解决方案。 不仅有直观的代码优先教学和生成式AI章节，还支持浏览器直接运行代码示例，包括构建GPT-like LLM和扩散模型生成图像。 主要特

视频剪辑常常需要下载笨重软件，导入素材到云端处理，还要担心隐私泄露和水印，操作繁琐且成本高昂。 OpenReel Video 把专业视频编辑功能全整合到浏览器中，提供了开源的 CapCut 替代方案，100% 本地运行，无需安装、无上传、无水印。 不仅有多轨道时间线、高质量实时预览，还支持关键帧动画、色彩调校、音频混音，甚至屏幕录制和 4K 导出。 主要功能： 多轨道时间线，支持无限视

编程智能体让代码不再是开发瓶颈，真正的瓶颈已转移至需求管理与上下文共识。智能体无法像人类那样潜移默化地获取隐性知识，因此未来企业的核心壁垒是组织文化而非技术。企业应利用智能体自动提取和沉淀隐性背景，将组织经验外化。智能体不仅是编程工具，更是放大组织连贯性与协同效能的核心杠杆。

这套协议叫 MRC（Multipath Reliable Connection，多路径可靠连接），由 OpenAI 联合 AMD、博通、英特尔、微软、英伟达共同开发，通过 OCP（开放计算项目，业内最大的开源硬件标准组织）开放给全行业。AMD、博通、微软、英伟达同步发了配套博文。 训练大模型，几万到十几万张 GPU 要保持步调一致。一次训练步可能涉及几百万次数据传输，只要有一笔晚到，所有 GPU

解释算法原理； 给出复杂度分析； 提供常见 C++ 实现； 面向 ACM/ICPC、Codeforces、AtCoder 等竞赛场景； 适合刷题、复习模板、查漏补缺。 另外也有个类似的国内爱好者创建的项目 OI Wiki：oi-wiki.org/

提示词无地面版： ------- 提示词开始 --------- 你要生成的不是普通插画，也不是简单把一个单词放大后贴在画面上的字效海报，而是一张“基于词语含义自动构建视觉隐喻”的高级概念海报。 你的核心任务是： 用户会提供一个字、一个词、一个词组、一个短句，或一组字母。你需要先真正理解这个文字内容的表层含义、情绪气质、隐含象征、文化联想、心理感受与语义张力，再把这些理解转译成一张极简、强概