Molin @molinjun_tech

Google 近日发布了一门从零开始讲 Agentic Engineering 的 1 小时课程： – 如何构建你的第一个 AI Agent – 构建 Agent 记忆 – Agentic Loop，以及长时间运行的 AI Agent – 如何构建 MCP：MCP 与 API 的区别 – 多 Agent 系统 足以替代网上 10 门付费 Agentic 课程。

xhs上果然有保险大佬，一针见血

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AI 教育的底层外挂来了！ 这个人刚刚将整个小学阶段的超级知识图谱彻底开源。 它将 8 大学科拆解为 1590 个核心概念和 3221 条逻辑链路，精准对标英美顶尖教育标准。 高度结构化的 JSON 格式，明确的权重与评估标准，你可以让算法一键计算出最完美的个性化学习路径！ x.com/lionel_mora/st…

Someone built Kubernetes that runs entirely in your browser. This might be the easiest way to learn Kubernetes. - No Docker. - No Minikube. - No Kind. - No EKS. - No installation. Just open a webpage and start exploring Pods, Deployments, ReplicaSets, Nodes, scheduling, networking, and more. The engineering behind it is incredible. Kubernetes is written in Go, but instead of compiling it to the browser, the developer rewrote major Kubernetes components in TypeScript so they could run natively inside the browser. This is one of the best examples of using AI I've seen. AI helped port thousands of lines of Kubernetes code, while the developer manually reviewed everything and validated it with extensive tests to make sure it behaves like a real cluster. ⚠️ It's not for running production workloads. It's built for learning, teaching, experimenting, and preparing for DevOps interviews. Imagine onboarding new engineers or teaching Kubernetes without asking everyone to spend an hour installing Docker, configuring Minikube, or creating an EKS cluster. I genuinely think projects like this will change how we learn infrastructure. Interactive labs > Static documentation. Blog Post: ngrok.com/blog/i-ported-…

有人问我平时都在用哪些 Skills，简单分享几个我最近常用的。 1、ui-ux-pro-max 我不是设计师，但每次用了这个 Skill，UI 真的会瞬间高一个档次。 配色、字体、排版、组件质感，它会直接帮你拉到能上线的标准。 我一般在项目初期就让 agent 先给我 5 个风格方向，然后我挑一个继续往下做。 2、ponytail 这个是逼 AI 用“很懒的资深工程师”方式解决问题。 能不写就不写，能复用就复用，能沿用现有架构就别重新造轮子。 它最大的价值是防止 AI 发癫过度开发。 3、claude-mem 跨 session 神器。 今天打开，可以接着昨天继续做。 它会记得独立项目的上下文，知道上次卡在哪里，为什么这么设计，哪些东西已经讨论过。 对长期项目来说，这个太重要了。 4、superpowers 这个相当于给 AI 强制注入资深工程师纪律。 交付前必须自己先跑测试，必须验证，必须检查，不再随便回一句“我已经完成了”。 很多时候 AI 最烦人的不是不会做，而是做完不自检。 5、deep-research 做研究基本靠它。 不是随便 Google 两页，然后给你拼一段水文。 而是一路查到底，整理成带引用来源的完整报告。 研究竞品、市场、技术路线、工具选型、政策信息，都很好用。 模型本身决定上限，Skill 决定它干活的时候像不像个人。

这是今晚直播的相关资料、资源及系统，分享给大家 相关资料： 1、《GEO内容工程操作手册与评估标准》doc.laoyao.cn/9fl0bc 2、《GEO内容工程系统研究报告》doc.laoyao.cn/t754wa 3、《GEO 内容工程方法体系与单篇内容实操教程》doc.laoyao.cn/54yx5b 3、《系统之美》《人人都该懂的工程学》 4、《GEO: Generative Engine Optimization》doc.laoyao.cn/0elhy1 5、《Generative Engine Optimization in digital repositories: optimizing visibility for generative AI》doc.laoyao.cn/fnf30e 6、《A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms》doc.laoyao.cn/ykiktr 相关资源： 1、GEO改写提示词：ai.laoyao.cn/ylOfC 2、GEO改写Skill：ai.laoyao.cn/cqWRs 3、GEO单篇内容GEO特征标注演示：doc.laoyao.cn/00j3ps GEO系统与skill： 1、GEO Skills：github.com/yaojingang/yao… 2、GEOFlow：github.com/yaojingang/GEO… 3、Meta skill：github.com/yaojingang/yao…

姚金刚 @yaojingang

a month ago

开源一套GEO提示词和skill，GitHub地址见文末 今晚的公开课，也会分享它的使用与原理 核心逻辑： 把已有文章改造成 GEO / AI 搜索友好的版本，保留原文观点，补结构，做加权评分，把缺来源、缺数据口径、缺原文引语的地方标成「建议补充」 适合一些站点的旧文改造和GEO内容发布前进行自检

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今天来看腾讯的开发工程师的初面题。 Q1 - Q9, Q12我感觉这是整张卷子最值钱的部分。面试官非常懂行，他关注的是大模型在实际业务中的控制流和记忆管理。 先说Q1, Q2, Q5。 大模型的 Token 是要算钱且有长度限制的。怎么存用户的聊天记录？ 怎么在跨系统、跨时间的情况下，还能让大模型记得用户是谁、之前说了什么？ 这是做智能助手最核心的痛点。 Q3, Q4, Q6, Q12。终于开始考架构了。 面试官在考查你对大模型调用框架的底层认知。问 FSM和 LangGraph，说明腾讯需要用强控制、确定性高的流式架构去规范大模型的胡言乱语。 问为什么选 ReAct 而不是纯 Chain，估计是在看面试者对Reason-Action与死板工程流水线之间平衡点的理解。 Q7, Q8，毫无疑问的Skill。 这通常是大型 Agent 框架，比如字节的 Coze、腾讯自己的类似产品里的核心概念，考查的是能不能把复杂的工具调用封装成标准化、可复用的插件。 Q10、Q11，还有Q13。 这应该算是传统后端的知识。 工厂模式、本地部署与配置管理以及后台怎么搭建，是在淘汰那些只会调 OpenAI 接口，但连基本的后端架构、高可用、设计模式都不懂的包装型选手。 腾讯的团队，要的是能直接上手写生产环境代码的熟练工。 Q14、Q15，没啥可说的，算法基本功。 最长有效括号考Stack或者动态规划，挺考验逻辑严密性。 股票交易，也属于LeetCode 经典系列，我经常刷，典型的动态规划、贪心算法。经典的大厂核心算法大礼包，虽然和 AI 没直接关系，但用来刷掉代码基本功不过关的人非常有效。 现在大厂要的 AI 工程师，既要懂大模型的特性，比如Token限制、Agent流控、RAG挂载这些，又要是一个扎实的传统后端高手。 如果能把前 12 道关于 Agent 架构和记忆管理的题解释得既深又透，哪怕后面项目稍微薄弱一点，腾讯那边也会觉得你对大模型应用开发是有深度思考的。

中国人投资美股指南 发现一个有意思得库，而且已经拿了 3500 颗星星。这个库的名字非常直白就叫：【中国人投资美股指南】。 请注意，我看了下，作者在4天前又对内容进行了更新。其内容包括以下十个方面： 一，开户总览：银行账户和券商账户分别怎么开。 二，税务CRS、FATCA 机制与税务系统的"三层视野"。 三，合规按风险接受度分低、中、高三类的投资路径。 四，美国券商券商怎么分层、受谁监管、怎么挑。 五，银行入金港、美银行远程开户与汇款入金。 六，加密入金加密货币入金的进阶玩法（小众）。 七，出金终身持有、消费、汇回、加密等出金路径。 八，美国税号ITIN 怎么申请、办下来后能多开哪些户。 九，总结三条路线的取舍与给普通人的最终建议。 十，加更2026 年 6 月Fiat24 关停、境外投资新规与各渠道近况。 一份写给中国大陆投资者的美股科普，从开户、税务、合规，一直讲到选券商、入金和出金，尽量把每一步的来龙去脉和背后的风险讲清楚。 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

Jealousy 尼卡 @eastweb3eth

2 months ago

先总结一下 @qinbafrank 的内容，再聊一下自己想法： 1. 本轮下跌到底在跌什么？这次不是AI需求崩了，而是估值被宏观环境重新定价。 2. 这次和去年底不一样，市场从怀疑AI故事，变成怀疑AI估值。AI再好，如果利率长期维持高位，凭什么给你40倍、50倍甚至100倍PE。 3.

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Codex 重磅更新：Product Design 插件上线！ 以前 Codex 代码强但 UI 审美常被吐槽 上世纪风，这次直接把产品设计思维装进大脑，审美和专业度瞬间拉满！ 下面视频展示了我用最新 Product Design 插件设计的三个网站，完全不输高级设计师～ 先设计，后开发：它不再是直接盲写代码，而是先给你 3 张不同风格的高保真参考图！ 确认了审美，再开始写代码，这种 设计驱动 的流程太专业了。 丝滑的滚动叙事、动态背景、视频卡片，交互细节拉满。 这种先定审美、再定交互、最后落地的流程，才是未来 AI 开发的终极形态！

爱丽丝呀！ @BTCqzy1

2 months ago

别再把 Codex 只当聊天工具用了～ 装上这11个官方插件，Codex直接变成你的生产力外挂！ 别人还在手动做图、抠 PPT、抓数据…… 你已经一句话搞定海报、视频、数据分析和日程管理～ 下面我把每个插件的实际效果都录出来了，直接看效果～ 1️⃣视觉 & 设计神器 ·

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终于有人把枯燥的监控面板，做成了一张实时服务地图。 Maple 是一个开源项目，可以把后端系统里的 telemetry 数据，变成可交互、会动的服务依赖图。 对做微服务和分布式系统的人来说，这个痛点太熟了： 日志一堆 指标一堆 trace 一堆 出问题时还是不知道到底卡在哪个服务、哪条查询、哪个队列 Maple 的思路是直接把数据流画出来： 实时服务依赖 API / 数据库 / Kafka 交互关系 节点级 p99 延迟、错误率、性能指标 重查询定位 OpenTelemetry 接入 还带 MCP code server，方便 AI Agent 帮你审查系统 重点不是“图好看”。 而是排查线上问题时，你不用再在一堆冷冰冰的面板里猜。 你能直接看到数据怎么流，瓶颈在哪里，哪个服务正在拖垮系统。 对后端团队来说，这类可视化 observability 工具会越来越重要。

刚刚美股被叫停就刷到有人写了一篇指南。 怎么好事都是我最后知道的。 github.com/zgwl/chinese-b…

x.com/i/article/2061…

每天必看的 7 个信息源，避免信息茧房： 🟠 Product Hunt — 全球最新产品首发，每天刷一遍，AI 工具不漏网 🔥 Hacker News — 程序员和创业者的精英社区，高质量讨论 🛠 Indie Hackers — 独立开发者真实收入数据，找灵感看这里 🏛 Y Combinator — 顶级创业孵化器官方内容，商业洞察一手货 🦙 Reddit r/LocalLLaMA — 本地大模型最新进展，开源社区最前沿 🤖 Reddit r/ArtificialIntelligence — AI 综合讨论，热点最快浮出 ⚡ X 上的 AI Builder — 正在做东西的人才会说真话

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再也不用手工搓ppt啦，codex+image2就是ppt的最佳组合。

英文播客听了两年，能改思维的就 6 个。 1、Founders（David Senra）每期 3 小时，啃企业家传记，把一个人怎么做决策讲透 2、Acquired（Ben Gilbert/David Rosenthal）讲公司完整商业史，Nike 讲了 4 小时，Nvidia 讲了 5 小时，听一集比读 3 本书快 3、All-In，4 个 VC 每周开喷科技和宏观，干货最多，没有第二家 4、My First Million，Sam 和 Shaan 每集脑暴百万美元生意 idea，听几期你自己也开始这样想 5、Knowledge Project（Shane Parrish），专采访会做复杂决策的人，每集多几个想事情的方法 6、Diary of a CEO（Steven Bartlett），专挖创始人的心理和失败，不回避脆弱

一支非常牛的QDII基金： 港美互联网LOF 160644。 中国大陆居民现在唯一能合法合规买到美光闪迪股票的只有港美互联网LOF了。 前四大持仓： 台积电，9.09% 英伟达，9.05% 闪迪，8.57% 美光科技，7.49% 川沐老师持仓这支基金9成仓位。

2014年，彼得·蒂尔用1小时干货， 讲透了如何从0打造一家垄断级公司。 他拆解了： • Google如何无人能敌 • PayPal如何绝地反击 • Facebook如何碾压所有对手 11条永恒商业铁律，至今依然管用！

Huan @Huanusa

2 months ago

炸裂！Google Gemma-4大模型直接跑在iPhone上了！ 这操作简单到离谱： 1、App Store搜索下载 Google AI Edge Gallery 2、打开后点 Agent Skills 3、下载 Gemma-4 模型（约3GB） 4、直接本地运行，支持中文！ 核心亮点： -完全离线运行，数据不离开手机 -零API费用

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Docker 101: Container Lifecycle 🐳 There is more to Docker than "docker run" followed by Ctrl+C. You can create, start, pause, unpause, stop, restart, kill, and remove containers. Learning these operations is the key to efficient usage of containers. labs.iximiuz.com/challenges/doc…