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逛 HN 的时候，看到了这一篇挺有价值的帖子，作者从 5 万多个书签里，整理出了自己心中的 S 级可视化教程。 在 AI 时代来临以前，大家会花费巨大的精力和时间去手敲写博客和教程 于是才有了下面这些非常优质的教程，AI 时代来临以后，还有人会做同样的事吗？ HN 原帖： 🎮 互动游戏 / 动手学习 从逻辑门开始造一颗 CPU 用游戏学习 Git 分支 用游戏学习 CSS Grid SQL 侦探游戏 另一个 SQL 解谜游戏 从零组装一个神经网络 机器人实时 3D 仿真 🧠 AI / 机器学习 交互式理解 Transformer 可视化理解 K-means 聚类 视觉 Transformer 图解 机器学习可视化入门 线性回归、逻辑回归与神经网络 神经网络的前向传播与反向传播 FAISS 向量检索原理 💻 编程 / 计算机基础 算法可视化 从零实现 React 从零“造”一块 NVIDIA GPU 一次请求如何从浏览器到达服务器 网络七层模型 限流算法 椭圆曲线密码学 🎨 图形学 / 游戏开发 颜色、屏幕、图形、渲染、着色器、编译器与解释器 用 Rust 和 Bevy 搭建 3D 编辑器 Vulkan 图形管线 碰撞检测、着色器、渲染与剔除 📐 数学 / 物理 交互式概率论 线性代数与向量 引力如何工作 ⚙️ 工程 / 硬件 内燃机工作原理 芯片制造流程

[前端设计 Skills 分享] Make Interfaces Feel Better 把界面的"高级感"翻译成了一套可执行、可审查的量化细节规则，能系统地发现并修复那些单个不起眼、叠加起来却决定界面高级感的细节问题。 开源作者 @jakubkrehel 👍🏻 这个 Skill 的核心设计想法 细节复利：优秀界面来自小细节的叠加，而非单一亮点。 融入既有体系：修复必须用项目现有的样式方案表达（Tailwind 项目就用 Tailwind），绝不为了润色引入第二套样式系统。 慢速审查法：在浏览器动画面板以 10% 速度重放动效，并遍历 hover/focus/active/loading/empty 所有状态——慢速下感觉不对的，就是全速下隐约出错的地方。 # Skill 的十九条原则（五大类） 1. 表面与布局（Surfaces） · 同心圆角：外层圆角 = 内层圆角 + 内边距，嵌套圆角不匹配是最常见的"感觉不对"来源。 · 视觉对齐优先于几何对齐：图标按钮图标侧内边距减 2px、播放三角形右移、不对称图标直接修 SVG。 · 阴影表达层级、边框表达结构：仅为制造深度的边框应换成三层透明 box-shadow；分割线、选中/聚焦态保留边框。 · 图片描边：1px 低透明度内缩 outline，亮色模式用纯黑、暗色用纯白（oklch 10%），绝不用 slate/zinc 等带色调的近黑——会吸附底色显得脏。 · 最小点击区域：触屏 44×44px，密集桌面端至少 40×40px，可用伪元素扩展，但两个元素的热区永不重叠。 2. 动画（Animations） · 可中断性：交互动画用 CSS transition（中途可转向），keyframes 只用于一次性序列。 · 入场拆分交错：低频入场按语义分块、约 100ms 交错；高频交互（行悬停、键入）绝不加动画。 · 退场弱于入场：小固定位移（如 translateY(-12px)），时长更短（150ms），均用 ease-out。 · 图标情境动画：固定参数——scale 0.25→1、opacity 0→1、blur 4px→0；spring 的 bounce 必须为 0；无动效库时双图标同 DOM 交叉淡入淡出。 · 按压缩放：固定 scale(0.96)，不低于 0.95；提供 static prop 关闭。 · 页面加载跳过动画：AnimatePresence 加 initial={false}，但要确认不破坏有意设计的入场。 · 动效克制：动效是预算不是装饰；动效不能是唯一反馈渠道，必须配静态提示（颜色/图标/文字）。 3. 排版（Typography） · text-wrap: balance 用于标题（≤6 行），pretty 用于正文防孤词，长文本都不用。 · macOS 根布局统一加 antialiased 字体平滑。 · 动态数字用 tabular-nums 等宽数字防布局抖动；不要求更换项目字体族。 4. 图标（Icons） · 描边粗细匹配文字字重：常规文本配 1.5px，半粗配 2px。 · 单一 SVG + currentColor，状态全靠 CSS 颜色和透明度，绝不为每个状态出独立资源。 · 默认描边样式、填充样式只标记激活态；按渲染尺寸设计；RTL 场景只翻转方向性图标。 5. 性能（Performance） · 禁用 transition: all，明确列出过渡属性。 · will-change 仅用于 transform/opacity/filter，且只在观察到首帧卡顿（尤其 Safari）时才加。 审查输出规范 Skill 对审查报告有严格格式要求，这也是它区别于普通"设计建议清单"的地方： · 覆盖声明：列出五类各自实际检查了什么，未检查的必须标注"Not reviewed"，不许暗示已审。 · 发现表格：按原则分组，含严重度（HIGH/MEDIUM/LOW）、精确到行的位置、Before/After、违反的原则及用户影响。系统性问题合并为一行并列出所有受影响位置。 · 已否决候选：必须列出 1–5 个考虑过但否决的修改及理由，防止"为改而改"。 · 验证与裁决：列出实际运行的验证命令；有 HIGH 未解决则 Block，仅中低优问题则 Needs changes，无问题才 Approve。

Vercel 官方这次真是把路给走宽了，前端全栈狗直接原地起飞。 以前组一个能直接上生产环境的 Next.js 架构，配置 Auth、支付、数据库、邮件，不花个两三天折腾配置根本下不来。 结果 Vercel 直接开源了 next-forge（目前 GitHub 7.5k+ Stars，MIT 协议）。这玩意儿不是那种玩票性质的 Demo，而是直接按照生产级标准给你搭好的 Turborepo 模板。 这波有点狠，核心配置全给你拉满了： 开箱即用：直接整合 Clerk/Kinde（鉴权）、Stripe（支付）、Resend（邮件） 全栈打通：自带 Prisma/Drizzle ORM + Tailwind CSS，样式和数据库秒搞定 Monorepo 架构：内置 App、文档、营销页三合一，大型项目无缝扩展 自动化爆表：CI/CD、Sentry 报错监控、PostHog 数据分析全部插好接线 白嫖党狂喜：纯开源 MIT 协议，商业化项目拿来即用，不用付一分钱 简单来说，就是把原本需要高级架构师干一整周的脚手架搭建工作，变成了一行指令直接生成。独立开发者和 SaaS 创业团队直接省出一个人的工钱。 🔗 传送门：

推荐 @MengTo 为设计师和开发者们开源的 Skills MengTo 是 @designcodeio 和 创始人，在设计和开发结合方面有非常深的积累，他的分享必须关注起来，这个开源项目把设计指令、工作流、风格系统、抓取与调试经验都沉淀成了「四大类、75 个 Skills」 1. Codex workflows - 10 个 可复用的 Agent 操作流程（抓取、转 prompt、性能剖析、内容生产） video-to-superprompt、stitched-full-page-capture、html-to-interaction-prompts、daily-ui-inspiration-capture、optimize-web-animations、performance-profiling 2. Media - 2 个 按用途/裁切/比例挑选高质量图片素材 aura-asset-images、unsplash-asset-images 3. UI - 1 个 “像设计系统一样写 prompt”的方法论 design-first-ui-prompting 4. Web design - 62 个 落地页结构、动效系统、WebGL/3D、CSS 处理、布局系统、视觉风格 landing-page、pricing-page、gsap、threejs、tailwindcss、animation-on-scroll、globe-gl、cobejs、vantajs、progressive-blur、css-border-gradient、各种 dark/glass/skeuomorphic 风格包 ... 旗舰工作流：从参考视频到一键 HTML 1. video-to-superprompt —— 输入一段参考视频（设计稿/落地页/动画录屏），用 ffprobe+ffmpeg 抽帧，按“故事 / 布局 / 运动 / 视觉 / 技术重建 / 可访问性”六层分析，输出一个长到不看原视频也能重建的 paste-ready prompt，明确点名 GSAP ScrollTrigger、Lenis、Three.js、video.currentTime scrubbing 等具体机制。 2. html-to-interaction-prompts —— 把已有 HTML 页面（如 Aura Build 产物）拆成“单段/单动画/单按钮/单 hover/单 WebGL 效果”的可复用 prompt 文章。 3. stitched-full-page-capture —— 解决 Framer 等懒加载/滚动动画站点 fullPage 截图发白的痛点：滚动预热 → 视口分步截图 → 垂直拼接 → 用拼接图重切 section crop，并写回 manifest。配套 Playwright + ffmpeg 脚本。 4. daily-ui-inspiration-capture —— 把“浏览 + 抓取 + 参考研究 + prompt 生成”组合成每日自动循环，产出 prompt pack。 两个值得细读的 Skill 范式 1. design-first-ui-prompting 给出了一套固定 prompt 骨架：GOAL → FORMAT → LAYOUT → TYPE SYSTEM → COLOR+MATERIAL → IMAGERY → COPY → CONSTRAINTS → NEGATIVE PROMPT，并强调三个关键技巧： · “Variants > rerolls”：先锁定布局+层级+文案，再每次只改一个变量（角度/强调色/卡片排布/背景调子）。 · 2-pass 字体工作流：模型常拼错字时，先无字生成留出文字安全区，再回 Figma 排版。 · Constraints card：用 FONT / STYLE / MODE 三行小面板像 mini style guide 一样锚定输出。 2. landing-page 则示范了一个“设计 + 转化 + SEO”三合一 SOP：先收集页面目的/受众/证据/约束，再给核心结构（首屏 5 要素 → 中段论证 → 底部异议处理），列出 4 种布局选型、6 条高转化策略、headline/CTA 文案模板、逐节迭代顺序、SEO/AEO 清单和常见坑——典型地体现了“Skill = 操作规程”的写法。

给你们看一下我花了 2 天时间蹬 trae work 蹬出来的一个 HR Agent 产品：招对了 首先，它这个初赛只允许提交单 HTML，而不能使用tanstack 或者 nextjs，很多组件都不能用，全部都是纯手搓 html+css+js 的纯前端，就极其令人烦躁，非常不符合开发实际，效果巨差。 但是就在这样的条件下， 这个产品还是这么水灵灵地搓出来了。 这个产品的核心就是让用户先说一段自己想招什么样的人，然后再通过苏格拉底式的访谈，把这个公司真正需要的人才的用户画像给描述出来，然后同时也会补全这个公司能给候选人提供什么。 完事之后会整体对候选人的要求信息进行筛选和检查，发现其中的矛盾点，然后让用户继续进一步进行收束。当所有的矛盾点全部被忽略或者是解决了之后，就会形成一个特别庞大的岗位 JD 报告。 这个报告会展示我要招什么样的人，我对这个候选人的评分应该怎么划定，以及我的面试流程应该怎么设计。 当然整个产品只是这次给客户部署的 HR Agent 抽离出来的一个子模块，如果大家对 HR Agent 感兴趣，可以联系我，我现在对它的 workflow pipline 很满意。 当然这个产品如果能进复赛的话，我给他用 tanstack 重构接上 pi agent，它将成为一个成熟的生产级产品。HR Agent 平权，用几百块就可以直接拿到几万块的 Agent 可以提供的内容。 到时候记得给我投上一票。