我不知道的周刊第 27 期
Riona-AI-Agent
一个基于Node.js和TypeScript开发的AI自动化代理工具,专注于社交媒体自动化运营,支持Instagram等平台的自动化交互。目前已获得1.8k stars。
核心特性
-
Instagram自动化操作
- 自动登录和发帖
- 智能点赞评论
- Cookie会话管理
- 代理IP支持
-
AI内容生成
- 基于Google AI生成内容
- 智能评论生成
- 个性化互动回复
- 多语言支持
-
代理训练支持
- YouTube视频训练
- 音频文件训练
- 文档资料训练
- 网站内容训练
技术架构
- 核心框架
- Node.js运行时
- TypeScript开发
- Puppeteer自动化
- MongoDB数据存储
- 项目结构
src/
├── client/ # 社交平台交互
├── config/ # 配置文件
├── utils/ # 工具函数
├── Agent/ # AI代理逻辑
├── schema/ # 数据模型
└── test/ # 测试脚本
思维导图
Riona功能架构 ├── 自动化功能 │ ├── 账号管理 │ ├── 内容发布 │ └── 互动操作 ├── AI能力 │ ├── 内容生成 │ ├── 智能回复 │ └── 个性化训练 └── 系统功能 ├── 错误处理 ├── 日志记录 └── 代理支持
关键术语解释
- Puppeteer: Web自动化工具
- Google Generative AI: 谷歌生成式AI
- Cookie Management: Cookie管理机制
- Proxy Support: 代理服务支持
- Rate Limiting: 访问频率限制
核心问题问答
Q: 如何避免账号被封禁? A: 系统内置了代理支持和访问频率控制,同时通过Cookie管理保持登录状态,减少异常行为。
Q: 支持哪些训练资料格式? A: 支持PDF、DOC、DOCX、TXT等文档格式,以及YouTube视频、音频文件和网站内容。
扩展资源
总结语
Riona作为一个开源的AI自动化代理工具,通过结合AI能力和自动化技术,为社交媒体运营提供了强大的自动化解决方案。其模块化设计和丰富的功能特性,使其成为社交媒体自动化领域的重要工具。
Cool Admin
一个基于Vue、Node.js和Java的全栈开源后台管理系统框架,集成AI编码、流程编排等现代化特性,经过六年迭代打造的企业级开发平台。
核心特性
-
多技术栈支持
- Vue前端框架
- Node.js后端
- Java后端
- Uni跨端开发
-
AI赋能开发
- AI极速编码
- 智能流程编排
- 代码生成器
- 自动化测试
-
功能组件
- CRUD增删改查
- Form动态表单
- 模块化开发
- 微服务支持
- Socket.IO集成
- Elasticsearch搜索
技术架构
前端架构
- Vue.js + TypeScript
- TailwindCSS样式库
- Vite构建工具
- 组件化开发
后端架构
- Node.js/Java双版本
- TypeScript/Java开发
- MongoDB数据库
- Redis缓存
- Socket.IO通信
思维导图
Cool Admin功能 ├── 基础功能 │ ├── 用户管理 │ ├── 权限控制 │ └── 系统配置 ├── 开发工具 │ ├── AI编码 │ ├── 流程编排 │ └── 代码生成 └── 扩展功能 ├── 插件系统 ├── 微服务 └── 搜索引擎
关键术语解释
- EPS: Entity-Service自动生成工具
- CRUD: 增删改查基础操作
- Socket.IO: 实时通信框架
- TypeScript: JavaScript超集语言
- 微服务: 分布式服务架构
核心问题问答
Q: 如何快速上手开发? A: 框架提供了完整的脚手架和示例代码,结合AI编码助手可以快速实现功能开发。
Q: 支持哪些部署方式? A: 支持Docker容器化部署、传统服务器部署,以及微服务架构下的集群部署。
扩展资源
总结语
Cool Admin通过集成现代化的开发理念和工具,为企业级后台系统开发提供了一站式解决方案。其AI赋能和插件化架构,可以显著提升开发效率,降低技术门槛。
dnd-resume
一个基于React和TypeScript开发的拖拽式简历生成工具,通过可视化配置快速生成PDF简历。目前已获得447 stars。
核心特性
-
拖拽式编辑
- 组件自由拖拽
- 布局实时预览
- 尺寸调整
- 位置微调
-
简历组件
- 个人信息
- 教育经历
- 工作经验
- 项目经历
- 技能特长
- 自定义模块
-
导出功能
- PDF导出
- 配置导入导出
- 模板保存
- 打印优化
技术架构
前端技术栈
- React + TypeScript
- TailwindCSS
- Vite构建
- pnpm包管理
项目结构
src/
├── components/ # 组件目录
├── config/ # 配置文件
├── utils/ # 工具函数
├── hooks/ # 自定义钩子
├── types/ # 类型定义
└── styles/ # 样式文件
思维导图
DnD Resume功能 ├── 编辑功能 │ ├── 组件拖拽 │ ├── 属性配置 │ └── 布局调整 ├── 简历内容 │ ├── 基础模块 │ ├── 扩展模块 │ └── 自定义模块 └── 系统功能 ├── 数据存储 ├── 导入导出 └── PDF生成
关键术语解释
- DnD: Drag and Drop,拖拽功能
- TypeScript: JavaScript的超集语言
- TailwindCSS: 原子化CSS框架
- Vite: 现代前端构建工具
- PDF: 便携式文档格式
核心问题问答
Q: 支持哪些简历模板? A: 目前提供了多种预设模板,同时支持用户自定义模板并保存复用。
Q: 如何保存简历数据? A: 数据保存在浏览器本地存储中,也支持导出配置文件到本地。
扩展资源
总结语
DnD Resume通过拖拽式的可视化编辑方式,让简历制作变得简单直观。其开源特性和完善的功能支持,使其成为一个实用的简历生成工具。
linktre-tools
一个专注于独立开发者、AI产品、跨境电商和自媒体人的工具导航站开源项目。目前已获得433 stars，持续收录和更新优质工具资源。
核心特性
-
完整的工具分类体系
- 独立开发出海工具
- 国外热门AI产品
- 跨境电商工具
- 媒体运营工具
- 开源项目推荐
-
严格的收录标准
- 工具实用性验证
- 定期更新维护
- 支持PR贡献
- NoFollow链接保护
-
丰富的工具资源
- 数据库服务
- 前端框架
- 登录鉴权
- 邮件服务
- 域名服务
- 广告联盟
核心问题问答
Q: 如何提交新的工具资源? A: 可以通过GitHub的PR或Issues提交，提供工具名称、简介、URL等信息。
Q: 收录标准是什么? A: 主要考虑工具的实用性、可靠性和维护状态，优先收录活跃维护的优质工具。
扩展资源
- 在线导航站 - 工具导航
- 节点链接 - 短链接工具
- AI Tools工具箱 - AI工具集
总结语
linktre-tools作为一个专注于独立开发者的工具导航开源项目，通过系统化的工具收录和分类，为开发者提供了便捷的资源获取渠道。项目的持续更新和开源特性，使其成为独立开发者的重要参考资源。
10 Software Engineering Books Developers Should Read in 2025
一份针对软件工程师和开发者的必读书单，涵盖了从编程实践到系统设计的多个关键领域。这些书籍不仅能帮助提升技术能力，还能培养专业的工程思维。
核心书籍
这份书单按照不同领域进行了分类，每个领域都包含了最具影响力的著作:
通用建议类
《程序员修炼之道》(The Pragmatic Programmer) 由Andrew Hunt和David Thomas撰写，提供了实用的调试技巧和职业发展建议。这本书强调了适应性思维和持续提升的重要性。
《代码大全》(Code Complete) 第二版由Steve McConnell编写，被誉为软件构建的权威指南。这本书提供了编写健壮、可维护代码的最佳实践。
编程实践类
《代码整洁之道》(Clean Code) 由Robert C. Martin编写，这本书详细讲解了如何编写可读性高、易维护的代码，通过大量实例对比展示了好代码和坏代码的区别。
《重构:改善既有代码的设计》(Refactoring) 由Martin Fowler撰写，为开发者提供了在不引入新bug的前提下改进现有代码的系统方法。
软件架构类
《数据密集型应用系统设计》(Designing Data-Intensive Applications) 由Martin Kleppmann编写，深入探讨了现代软件应用背后的系统原理，是理解分布式系统的必读之作。
《系统设计面试》(System Design Interview) 第一、二卷由Alex Xu编写，通过实际案例讲解了复杂系统的设计原理。
设计模式类
《设计模式:可复用面向对象软件的基础》(Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software) 由"四人帮"(Gang of Four)编写，介绍了23个基础设计模式，是理解面向对象编程和软件设计的必读之作。
《领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道》(Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software) 由Eric Evans编写，探讨了如何处理软件开发中的复杂业务领域，强调开发者与领域专家的协作。
数据结构与算法类
《算法导论》(Introduction to Algorithms) 被称为"CLRS"，这本全面的指南涵盖了广泛的算法和数据结构知识，配有严谨的数学推导，是初学者和资深开发者的重要参考。
《程序员面试金典》(Cracking the Coding Interview) 由Gayle Laakmann McDowell编写，提供了189道编程题及其解决方案，并附带了有效的解题策略。
核心问题问答
Q: 如何选择开始阅读的书籍？ A: 建议根据当前的学习需求选择。如果想提升代码质量，可以从《代码整洁之道》开始；如果准备面试，可以优先阅读《系统设计面试》和《程序员面试金典》。
Q: 这些书籍是否仍然具有时效性？ A: 虽然技术在不断发展，但这些书籍探讨的核心原则和思维方法仍然适用。它们提供的是软件工程的基础知识和最佳实践。
扩展资源
- 编程书籍推荐 - 更多技术书籍推荐
总结语
这十本书涵盖了软件工程的关键领域，从编码实践到系统设计，从算法到架构。通过系统学习这些经典著作，开发者可以建立起扎实的技术功底，提升工程思维，为职业发展打下坚实基础。正如文章所说:"每次重读这些书籍，都能获得新的见解和智慧，即使是在自认为已经很熟悉的领域。"
Google Learning Experiments
Google推出的AI驱动学习实验平台,通过个性化学习体验和智能反馈,为用户提供创新的学习方式。
核心特性
- AI个性化学习
- 学习风格识别
- 进度自适应
- 智能推荐
- 实时反馈
- 学习工具集成
- 笔记系统
- 知识图谱
- 练习生成
- 复习提醒
- 实验特性
- A/B测试
- 用户反馈
- 数据分析
- 持续优化
技术实现
AI能力
- 自然语言处理
- 学习行为分析
- 知识图谱构建
- 智能推荐系统
平台架构
- 前端: Web应用
- 后端: 云服务
- 数据: BigQuery
- AI: TensorFlow
思维导图
Google Learning功能 ├── 学习系统 │ ├── 内容推荐 │ ├── 进度跟踪 │ └── 知识评估 ├── AI功能 │ ├── 个性化定制 │ ├── 智能辅导 │ └── 学习分析 └── 实验功能 ├── 用户研究 ├── 效果评估 └── 体验优化
关键术语解释
- Learning Analytics: 学习分析
- Personalization: 个性化定制
- A/B Testing: 对照实验
- Knowledge Graph: 知识图谱
- Adaptive Learning: 自适应学习
核心问题问答
Q: 如何参与实验项目? A: 需要通过官方注册页面申请,获得邀请后即可加入实验计划。
Q: 支持哪些学习内容? A: 目前主要覆盖技术、语言等领域,后续将根据实验反馈扩展更多方向。
扩展资源
- 实验申请 - 加入实验
- Google AI - AI技术支持
- TensorFlow - 机器学习框架
总结语
Google Learning实验项目展示了AI技术在教育领域的创新应用,通过个性化学习体验和智能反馈机制,探索未来教育的新可能。虽然目前还处于实验阶段,但其创新理念和技术实践值得关注。
AI辅助学习新方法
一种创新的AI辅助学习方法:让学习者扮演老师角色,将ChatGPT作为学生进行教学互动,显著提升学习效果。
核心特性
- 角色反转学习法
- 主动式知识建构
- 深度理解验证
- 知识点补充完善
- 即时反馈互动
- 灵活问答模式
实施步骤
- 收集学习材料
- 视频教程转文字
- 基础资料整理
- 知识点提取
- 教学互动设计
- 设定教学目标
- 准备教学内容
- 设计问答环节
- 学习效果验证
- 知识点讲解
- 问题解答
- 理解程度测试
思维导图
学习方法 ├── 准备阶段 │ ├── 资料收集 │ ├── 内容转换 │ └── 知识整理 ├── 实施阶段 │ ├── 角色扮演 │ ├── 教学互动 │ └── 问答验证 └── 效果评估 ├── 理解深度 ├── 知识掌握 └── 应用能力
关键术语解释
- 角色反转: 学习者转变为教学者角色
- 知识建构: 通过教学加深对知识的理解
- 互动学习: 基于问答的双向学习模式
- 即时反馈: AI助手提供的实时响应
- 理解验证: 通过教学检验知识掌握程度
核心问题问答
Q: 为什么让学习者当老师更有效? A: 教会别人是最好的学习方式,通过准备教学内容和回答问题,可以加深对知识的理解和记忆。
Q: 如何确保学习质量? A: 可以通过让AI提出问题、要求解释细节等方式,验证自己对知识的理解是否准确和深入。
扩展资源
- 通义听悟 - 视频转文字工具
- Learning by Teaching - 教学相长理论
- ChatGPT教育应用 - AI教育提示词
总结语
这种创新的AI辅助学习方法通过角色反转,让学习者从被动接受转变为主动建构知识,不仅能提升学习效果,还能培养教学和表达能力。结合AI助手的即时反馈特性,为自主学习提供了新的可能性。
人人都能写英文博客
一个基于GPT-4和DeepL Write的技术博客英文翻译实践方案,通过AI辅助让普通开发者也能创作高质量的英文技术文章。
核心特性
- 基于GPT-4的初稿翻译
- DeepL Write润色优化
- 保持原文风格特点
- 专业术语一致性
- 多平台内容分发
- 读者反馈收集
技术实现
GPT-4翻译提示词
You are a professional English translator. I'll send you Chinese content, please translate it into American English.
Requirements:
- Correct any grammatical errors in the original content before translating it.
- The English version should use a concise, direct and clear writing style.
- The content may use markdown format, please keep the format as it is.
Respond only with the translated content.
翻译流程
- 分段提交内容到GPT-4
- 每次清空上下文避免多收费
- 保持专业术语翻译一致
- 保留原始英文引用内容
- 使用DeepL Write二次润色
- 人工审核确认最终版本
推广渠道
- Hacker News - 科技资讯平台
- Reddit r/programming - 编程社区
- Lobster - 技术讨论社区
- PyCoder's Weekly - Python周刊
- 专业领域子版块
思维导图
AI辅助写作流程 ├── 内容准备 │ ├── 中文原稿 │ ├── 分段处理 │ └── 术语表 ├── AI翻译 │ ├── GPT-4翻译 │ ├── DeepL润色 │ └── 人工审核 └── 内容分发 ├── 技术社区 ├── 专业平台 └── 反馈收集
关键术语解释
- LLM: 大语言模型
- Prompt: AI提示词
- Machine Translation: 机器翻译
- Content Distribution: 内容分发
- Engagement: 用户参与度
核心问题问答
Q: 如何保证翻译质量? A: 通过GPT-4生成初稿,DeepL Write润色,并由人工把关专业术语和行文风格,确保翻译"信雅达"。
Q: 推广渠道如何选择? A: 根据文章主题选择对应的专业社区,如编程文章适合发布在r/programming,确保内容与读者群体匹配。
扩展资源
- DeepL Write - 写作助手
- OpenAI API - GPT-4接口
- Hacker News - 技术资讯
总结语
通过AI工具的辅助,普通开发者也能创作优质的英文技术文章。这种写作模式不仅提升了内容的传播范围,也为作者带来了更多元的读者反馈和交流机会。
费曼学习法中文提示词
一套基于费曼学习法的AI提示词工程方案,通过模拟教学场景帮助学习者深入理解和掌握知识。
核心特性
- 多角色系统设计
- 课程管理者
- 学生角色
- 教学主管
- 结构化会话流程
- 初始化配置
- 教学互动
- 知识整合
- 学习评估
角色设计
课程管理者
- 会话环境管理
- 进度跟踪记录
- 上下文维护
- 学习时刻记录
学生角色
- 提出深入问题
- 表达真实困惑
- 寻求概念澄清
- 检验理解程度
教学主管
- 全面基础构建
- 深层知识传递
- 专家见解分享
- 误解预防纠正
思维导图
费曼学习流程 ├── 初始化阶段 │ ├── 主题选择 │ ├── 学生配置 │ └── 目标设定 ├── 教学阶段 │ ├── 知识传递 │ ├── 问题探讨 │ └── 理解验证 └── 整合阶段 ├── 学习报告 ├── 教学总结 └── 知识巩固
关键术语解释
- 费曼学习法: 通过教授他人来深化理解的学习方法
- 知识构建: 系统化建立知识体系的过程
- 深度理解: 透彻掌握概念的内涵和外延
- 教学反馈: 通过教学过程获得的学习反馈
- 知识整合: 将零散知识点系统化的过程
核心问题问答
Q: 如何确保学习效果? A: 通过学生角色的持续提问和教学主管的专业指导,形成完整的学习闭环,确保知识理解的深度和准确性。
Q: 适用哪些学习场景? A: 适用于需要深入理解的复杂概念学习,特别是理论性强的学科知识,如数学、物理、编程等领域。
扩展资源
总结语
这套基于费曼学习法的AI提示词方案,通过模拟真实的教学场景,为学习者提供了一个系统化的知识获取和验证框架。它不仅能帮助学习者更好地理解和记忆知识,还能通过教学过程发现和弥补知识盲点。
搏一搏，$20变$500:一小时魔改Cursor变身Devin
一个将Cursor改造成类似Devin能力的实践方案,通过定制化配置和工具扩展,让普通的AI编程助手获得更强大的自动化能力。
核心特性
- 流程规划增强
- 自动计划制定
- 进度实时更新
- 计划动态调整
- 执行状态追踪
- 自我进化能力
- 错误记录学习
- 知识动态更新
- 经验自动积累
- 能力持续提升
- 工具能力扩展
- 网页内容抓取
- 搜索引擎集成
- LLM批量处理
- 自动化执行
技术实现
核心机制
- .cursorrules配置
- 文件自动更新
- 工具链集成
- 命令自动执行
思维导图
Cursor改造方案 ├── 配置增强 │ ├── 规则定制 │ ├── 进度追踪 │ └── 知识积累 ├── 工具扩展 │ ├── 网页抓取 │ ├── 搜索集成 │ └── LLM调用 └── 自动化支持 ├── 命令执行 ├── 安全控制 └── Docker集成
关键术语解释
- .cursorrules: Cursor的配置文件
- Prompt: AI提示词工程
- Playwright: Web自动化工具
- DuckDuckGo API: 搜索引擎接口
- vllm: 高性能LLM推理框架
核心问题问答
Q: 如何实现自我进化? A: 通过.cursorrules文件记录和更新AI的学习经验,在每次交互后自动积累新知识。
Q: 与原版Devin的差异? A: 主要在图像理解和反爬虫方面存在差距,其他核心功能基本可以实现90%以上的对等。
扩展资源
总结语
通过合理的配置和工具扩展,我们可以让每月20美元的Cursor实现接近每月500美元的Devin的功能。这种改造不仅提升了工具能力,也为开发者提供了更多可能性。