该skill用来处理那种“资料都有，但不知道从哪里开始看”的学习场景。老师课件、教材摘录、PDF、Word 文档、PPT、个人课堂笔记、学长学姐资料、课后习题、历年试题和题库，都可以一起交给它整理。 它会先梳理资料来源，再推断章节结构，提取已有题目，建立索引，然后按章节生成可以继续维护的 Markdown 笔记。 推荐用 Obsidian 打开整理后的文件夹。生成的笔记是普通 Markdown

一个专门生成医学类PPT的skill。当然你让AI改改也能用于其他领域 地址：把医学论文、PDF、Figure、截图和参考资料自动整理成医学学术 PPT。 默认同时交付 图片型 PPTX 和 对象级可编辑 PPTX，并写入每页中文 speaker notes。

作者在微星（MSI）预装的控制中心软件中发现高危提权漏洞。其底层服务创建了不安全的命名管道，导致任何普通用户都能以最高系统权限（LocalSystem）执行任意恶意代码、修改系统注册表，甚至存在局域网远程触发风险。微星在两天内迅速修复了该漏洞，但未支付漏洞赏金。

台风路径实时发布系统是由浙江省水利厅、浙江省水利信息管理中心主办的台风信息发布系统,系统提供最新最全的台风信息和台风路径,可及时准确地提供台风的实时信息、预报信息和历史信息,系统同时整合卫星云图、降雨等内容

AI Agent 驱动的开源视频生成工作台 — 小说→角色/场景/道具设计→剧本→分镜图→视频，跨镜头角色与场景一致

本文探讨了AI编程中“自动化循环”模式的兴起。由机器自动调度和迭代生成代码虽大幅提升了开发速度，却导致代码变得晦涩难懂，让人类逐渐丧失对软件系统的理解与控制。面对这一不可逆转的必然趋势，作者呼吁开发者坚守人类的判断力与工程原则，探索在依赖AI的同时，仍能保持对系统监督与掌控的新架构与新方法。

Confucius4-TTS 是一款面向多语言与跨语言场景的零样本 TTS 引擎，只需一段参考音频，就能把任意文本转换成保留原声色的自然语音。 支持中、英、日、韩、德、法、西班牙等 14 种语言，无需参考文本即可完成无约束语音克隆，并实现跨语言零样本迁移与情感迁移；同时提供 WebUI、FastAPI 服务及 vLLM 加速推理，兼顾研究与生产需求。 主要功能： 14 种语言零样本语音合成

本文强调处理复杂业务（如金融转账）无需盲目堆叠微服务或缓存，原生 PostgreSQL 已足够强大。文章演示了如何通过时态表实现数据审计，利用触发器在底层保障状态机与余额一致性，并借助可更新视图实现解耦。结合HOT更新与可序列化隔离，单机即可兼顾极高性能与绝对的数据安全，大幅降低系统复杂度。

Skills for Design Engineers 是 Emil Kowalski 打造的一套设计工程技能库，专为设计师和工程师提供动画与界面设计决策的参考与指导。它帮助开发者快速做出更准确的动画与视觉选择，避免常见的界面细节错误。 通过安装命令 npx skills﹫latest add emilkowalski/skills，你可以在本地获得 emil-design-eng、review

这是一套开放的方法论、工具和逐步操作指南合集，旨在帮助成功训练和微调大型语言模型、多模态模型及其推理过程。 本材料适合LLM/VLM训练工程师和运维人员使用。内容包含大量脚本和可复制粘贴的命令，帮助您快速解决实际需求。 本仓库持续记录我在训练大型语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）过程中的经验积累——这些知识主要源于2022年训练开源BLOOM-176B模型、2023年训练IDEFICS-

用法很直接——把原始素材丢进一个文件夹，跟 Claude Code 说"把这些剪成发布视频"，它研究素材、提出剪辑方案、等你确认，然后输出 final.mp4。 它能做的事： 自动去除废话：umm、uh、false start、take 之间的死寂，全部识别并剪掉 自动调色：每个片段自动套用色彩预设（暖色电影风、中性冲压等，或自定义 ffmpeg 链） 自动加字幕：默认两词一组

注意这书是一本经典老书（还是cuda5.0），作者 Nicholas Wilt把版权从出版社那买了回来后免费发布了，并开始更新内容。 “如果你正在阅读本书，想必无需我赘述CUDA的价值。本书读者应已熟悉CUDA，无论是通过NVIDIA的SDK资料与文档学习、参加过并行编程课程，或是借助Jason Sanders与Edward Kandrot合著的优秀入门书籍《CUDA By Example》打下

Cognition发布最新AI程序员模型SWE-1.7，以极低成本实现前沿智能。该模型基于Kimi K2.7，通过强化学习层的四大突破：保护策略熵、跨洲多集群容错训练、防作弊数据清洗及长周期任务自我压缩机制，显著提升了思维链效率与代码库的深度探索能力。

编写优秀AI“技能”已告别盲猜，最新数据验证了五大原则： 人工编写，模型无法代劳； 简短聚焦，切忌面面俱到； 精选加载，过多反拖后腿； 针对不同运行框架单独适配； 瞄准模型预训练薄弱的垂直领域。 最后，拒绝凭感觉，必须用量化评估（Evals）严格测试成效。

《人格杂志》发表了首个关于男性“舔狗（Simp）”行为的实证研究。数据揭示了扎心真相：核心驱动力是“单身恐惧”。在激烈的择偶竞争中，害怕孤独的男性往往将过度付出作为一种“补偿性择偶策略”，试图以此弥补自身吸引力的不足并增加脱单几率。这既是人类进化机制在现代社会的错配，也是高压择偶环境下的无奈之举。

软件质量的困境。一个扎心的真相是：高质量无法规模化。随着团队扩张与商业指标介入，“工匠精神”往往被扼杀，导致软件日益臃肿。尽管如此，仍有顶尖团队在死磕微交互细节，用极致体验构筑产品护城河。

微软研究院推出的 Flint 是一套专为 AI 智能体设计的可视化 DSL。它不让 Agent 直接去啃 Vega-Lite 或 ECharts 那种动辄上百行的底层 JSON 参数，而是通过简单的语义声明（如定义数据是“时间”还是“利润”），由编译器自动推导出坐标轴、比例尺和布局优化。目前它支持 46 种图表类型，能自动把几行高层指令翻译成美观的底层渲染代码。这件事的逻辑在于用“确定性工程”给“

AI时代的技术悖论：AI生成的代码虽能快速解决“今日任务”，却在制造海量技术债务。真正的编程应是可复用的“增值型”构建。AI资本泡沫正迫使打工人沦为给AI改错的“反向半人马”，疯狂消耗开源知识却不回馈，透支着科技行业的未来。

阅读从来不是被动的信息接收，而是一种高强度的解码与建模过程。当你放弃长文本，失去的不只是知识，而是处理复杂逻辑、进行深层共情和构建系统性思维的能力。在这个“后读写时代”，能坐下来读完一本大部头，正成为一种隐形的阶层分化——这关乎你是否还拥有掌控自己注意力的主权。

最新报告揭示，AI正让2026年科技职场两极分化：一半人如虎添翼，一半人深感迷茫。职业倦怠感飙升，打工人最怕的并非“被取代”，而是“加量不加价”的压榨，超半数人甚至劝退新人。AI时代，跟对好领导、找准AI细分场景深耕，已成破局关键！