GitHubDaily (@GitHub_Daily)
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一个人做产品，写代码之余还要做推广、做 SEO、回客户邮件、跟进潜在客户，一天被杂事切得稀碎。
ai-employees 把 8 个业务岗位做成了开源的「AI 员工」，每个员工就是一个文件夹，里面装着按时间自动跑的例行任务，一共 60 个。
岗位覆盖增长、SEO、网站维护、社媒、广告投放、销售和客服，每天早上各交一份简报，只有需要我们拍板时才推送到手机。
我比较喜欢第 8 个「幕僚长」的设定，它专门翻其他员工的运行记录，找出哪项活悄悄停了，再给出三条建议。
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全部跑在自己电脑上，用已登录的浏览器像人一样操作，网页改版了会自己改指令。Claude Code 之外还支持另外 10 种 Agent 工具。
发消息、发帖、花钱这类动作默认只起草好，最后一下留给我们点，也不会自己注册账号、输密码。
作者从 8 月底开始每个工作日都拿它跑自己的生意，用 Claude Max 订阅实测，增长岗的定时任务约占整机调用量的 6%。
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准备面试 AI 岗位，想知道 Anthropic、OpenAI 这些大公司到底爱问什么，只能一个个帖子翻。
有人把 35 家公司公开流出的 AI 工程面试题，按公司逐家整理成了一个仓库，能找到解答的题目下面直接附了链接。
先看跨公司的高频题，注意力机制、KV 缓存、检索增强、Agent、系统设计这些分成 10 类，每题都标了哪几家问过。
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每家公司还写了面试流程。像 Anthropic 是 30 分钟初筛、70 到 90 分钟编程测评，再加五轮左右，前后 3 周到 2 个月。
我觉得最有意思的是题目本身，比如「5 万份文档要跑一遍模型调用，接口只让开 100 个并发还会报错，代码怎么写」。
还有一题问，像 Claude Code 这样的编码 Agent，模型和外面那层框架哪个更重要，现在的面试确实很贴近实际工作了。
打算往大模型应用、Agent 方向投简历的，先把前面那 10 类高频题过一遍。
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GitHub 上有本叫《高性价比人生指南》的开源书籍，斩获了 13000+ Star，共有 601 条人生建议。
从少生病、少花冤枉钱，到被裁该拿多少补偿、押金被扣怎么办都有。
每条写明花掉什么、换回什么、证据有多硬，只引期刊论文和官方文件，末尾再用一行「说人话」把统计数字翻成日常说法。
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作者自己也说了，这是份备选单不是任务清单，挺有意思的，有空的时候可以看看。
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Agent 写了几百行代码，不看心里没底，看了又等于白让它干活。
old-coder 换了个思路：不读代码，让 Agent 自己跑一套考核流程。
灵感来自 Uncle Bob，用测试、覆盖率、变异测试把 Agent 围起来，能通过这套关卡的代码就可信。
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在 Agent 动手前会先写一份测试计划交过来，让我们确认批准了才开工。
完事后自动跑全套检查，最后交一份带数据的证据报告。
兼容 Claude Code、Codex、Cursor，纯 Markdown 实现，装上就能用。
适合在用 AI 编程但又放心不下代码质量的朋友。
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程序员刚从写代码转到管理带团队，多半有段迷茫期，不知道看哪本管理书提升能力。
有位老哥把自己攒了 6 年多的成长资源整理成一份清单，两百多条，全是他亲自筛过的。
书单、技术博客、Newsletter、值得关注的行业人物，分门别类摆好。
覆盖系统设计、数据工程、管理与领导力，一直到 AI、产品和商业思维。
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作者的建议是别贪多，先复盘自己哪块短板最疼，再挑对应分类深挖。
刚升为技术负责人或者奔着管理岗走的朋友，可以把它当成长期书架慢慢啃。
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前几天用 Claude Code 做一个项目，开发到一半额度就没了，想让 Codex 接着干。
结果光跟 Codex 交代背景、进度，就花费十几分钟，后面切回 Claude Code 又得交代。
于是到 GitHub 上寻找解决方案时，发现一款名为 Tutti 的开源工具。
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它把多个 Agent 拉进同一个实时共享的工作空间，上下文、文件、任务全打通。
比如我在 Claude Code 里做的项目，然后要切到 Codex，只需在输入框 @ 一下。
就可以直接引用刚才在 Claude Code 里的历史会话，里面完整的上下文。
让 Codex 接手的时候，不再需要我自己总结，或者重新进入到项目交代任务。
还内置了原型设计、文档、PPT、生图等应用，Agent 能直接调用，生成的内容可共享。
更重要的是这一切，用的都是我们已有的 Claude、Codex 订阅，不用再多花一分钱。
提供开箱即用安装包，想要多 Agent 无缝衔接协作的朋友，可以看一下。
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研究股票的朋友多少有这个困扰，平时不可能一直盯盘，但又生怕错过突然放量拉升的票。
BreakoutAnalysis 干的就是盯盘这个活，开市期间每 15 分钟扫一遍全美股市场，揪出放量大涨的股票。
筛出来的股票还要过一道历史走势关，长期表现疲软的会被过滤掉。
通过的每只股票，AI 结合当天新闻写一段人话分析，讲清为什么涨、该注意什么。
然后，会将连图表截图和新闻标题一起推送到咱们的社交渠道或邮箱。
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每天开盘前和盘中各有一份大盘简报，三大指数、当天的重要事件都在里面。
筛选条件都在一个配置文件里，可自由按自己需求修改，不需要写代码。
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想申请技术专利但在交底书时，要画系统框图和流程图，还得改 Word 文档，颇为麻烦。
在 GitHub 上看到「中国专利.skill」这个 Claude Code 技能，把从项目文档到专利交底书成稿的整个流程跑通了。
自动扫描项目文档和代码挖专利点，还能联网国知局公布公告站做查新对比，避开和已有专利撞车。
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产出的交底书带系统框图和流程图，脱敏后直接出 Word，方便转给代理人修改。
补材料或纠错也不用推倒重写，能在原稿基础上迭代追加。
适合手里有技术方案、又不想在写交底书上耗太多时间的开发者。
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维护开源项目的朋友深有体会，现在 PR 和 Issue 里越来越多 AI 生成的低质量内容。
可以看下 SlopGuard，它专门帮助开发者自动识别和隔离这类 AI 低质量的贡献。
自动给每个 PR 和 Issue 打出 0-100 的评分，标记可疑 AI 内容并贴上隔离标签。
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检测方式挺有意思，能识别 AI 生成的提示词指纹、泄露的助手用语、空洞的模板化内容等特征。
纯规则模式不需要任何 API 密钥就能跑，也可以接入大模型做更精细的判断。
开发者只需要在评论区输入简单的斜杠命令，就能批准、拒绝或标记误判。
使用配置也很简单，给开源仓库里放一个配置文件就行。
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做渗透测试的时候，常用命令太多记不住，每次都要翻笔记或者搜索查找，效率比较低。
于是找到 arsenal-ng，一个终端里的渗透命令速查启动器，内置 238 个工具、2830 条命令，开箱即用。
打开就是一个交互式界面，输入关键词模糊搜索，选中后命令直接填到终端里，改改参数就能执行。
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还有个全局变量功能，设一次目标 IP，后面所有命令里的 IP 参数都会自动填好，省去反复输入。
命令模板还支持默认值，常用参数不用每次都改。想扩充自己的命令库也简单，写个 YAML 文件丢进去就行。
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又发现了一个可用于给文章配图的 Skill：Visual IP Illustrations，挺有意思的。
把文章内容丢给它，会让我们选一个角色风格，然后生成一组风格一致的手绘风插画。
提供了多个角色选择，涵盖手绘小黑、纸盒人、Rust 螃蟹、Go 地鼠，甚至还有蔡徐坤。
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每个角色都有完整的风格规范和自检流程，确保整篇文章的插图风格高度连贯。
配套完整的指令模板，指定想要的 IP 角色后，就能批量产出带有清晰视觉隐喻的配图。
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在 Mac 上跑本地大模型，系统自带的活动监视器看不到神经网络引擎和内存带宽的数据。
于是找到 SiliconScope，一款专为 Apple Silicon 芯片打造的原生系统监控工具。
补上了缺失的关键指标，直接把神经网络引擎、媒体引擎的功耗以及内存带宽的实时数据可视化。
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内置 AI 负载分析功能，可直接告诉我们本地大模型当前的瓶颈在哪，是带宽不够、算力不足还是温度降频。
还能把 CPU、GPU、温度、电池等指标单独钉在菜单栏，每个都有独立的实时图表和下拉详情，可以替代 iStat Menus 工具。
工具提供了打包好的开箱即用安装包，下载后拖进应用程序就能直接运行。
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想系统学全栈开发和 AI，网上教程东一篇西一篇，学完理论知识不知道找什么项目实战。
偶然看到 fullstack-ai-agent-roadmap 这份学习路线，共 110 篇教程、58 万字，带我们从零基础开始到能独立做出 AI 产品。
整个路线用 Obsidian 组织，配有思维导图，从 Python、JavaScript 基础开始，再到前端、后端、数据库，最终深入到大语言模型和 AI 智能体开发。
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每个知识点都用日常类比讲解，附带完整可运行代码和练习题。每章还必须完成一个验收项目，比如异步爬虫、协作白板、企业文档问答系统等，学完就有实际作品。
另外还精选了 400 多个 GitHub 项目，按入门、进阶、源码级分类，告诉我们每个项目该怎么用来学习。
零基础想转行或者想补齐全栈和 AI 知识体系的同学，可以收藏跟着学，每天花 3 小时。
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用 tmux 管理终端会话，可以在终端里打开多个对话窗口，即便关掉还能在后台继续。
但现在，经常同时开好几个 Agent 干活，想用 tmux 做终端自动化，得写一堆脚本很麻烦。
于是有位开发者用 Rust 从零写了 rmux，专为 Agent 打造。
通过它我们能让 Claude Code 当总指挥，向 Codex、Gemini CLI 指派任务。
甚至同一个任务让几个 Agent 同时跑，结果谁强谁弱一目了然。
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除了敲命令，还能用代码精确驱动终端，思路跟 Playwright 很像。
兼容 90 多条 tmux 命令，配置和插件都能沿用，迁移成本几乎没有。
刚开源不久可能还有些 Bug，想让 Agent 在终端帮我们干活的朋友可以试试。
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在 Linux 系统上工作，偶尔遇到必须用 Windows 软件的情况，装虚拟机太重，用 Wine 兼容性又不好。
最近看到 WinPodX 这个开源项目，让 Windows 应用在 Linux 上，点开图标就直接用。
比如双击 .docx 文件就能直接用 Word 打开，剪贴板、声音、打印机都是双向共享的，还能把 USB 设备直接传给 Windows 使用。
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背后运行一个 Windows 容器，通过远程应用技术把每个程序单独渲染成 Linux 窗口，有独立图标，能固定到任务栏，也能正常切换。
首次安装大概等五到十分钟，之后启动几乎秒开，支持主流 Linux 发行版，一条命令就能装好。
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让 AI 写的代码量减少 80-94%，速度提升 3-6倍，成本降低 47-77%。
最近又一个开源项目火了，不到 24 小时暴涨了1 万多 Star，值得各位开发者试下。
它叫 Ponytail（马尾辫），并配了一位看似中年的胖子形象，并留个长辫子挺有意思的。
用 AI 写代码，经常一个简单需求，明明几行代码就能实现，但 AI 写了几百行代码，搞得又臃肿又难维护。
于是它给 AI 加了一套决策优先级：在动手写任何代码前，先让 AI 审查一遍，找找有没有不用写这些东西的理由。
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实测下来，生成的代码量减少 80-94%，速度快 3-6 倍，成本降低近一半。
支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot 等 13 种主流 AI 编程工具。
只需要一行命令就能将插件装到自己的工具里，还能通过命令切换到不同强度等级。
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FckSignups，一份开源合集，专门收集打开浏览器就能直接用、不需要注册的开源工具。
工具按用途分成了生产力、设计、开发、写作、隐私、数据分析、媒体等类别。
每个工具都附有简介和源码链接，方便快速找到自己需要的。
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入选的工具都遵循一个硬性原则：必须无需创建账号即可使用，拒绝任何数据追踪。
旨在帮我们找到彻底告别繁琐的注册流程和隐私追踪，主打纯粹的工具体验。
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coralline，一款挺好看的 Claude Code 状态栏，灵感来自终端美化神器 Powerlevel10k。
可实时显示当前模型、上下文 Token 消耗、API 速率限制，及时算出当前会话的花费。
提供 6 套配色主题，支持药丸和纯文字两种风格，也能自己改颜色。
底层就一个轻量级的本地脚本运行，不调接口不消耗 token，每秒刷新一次。
直接复制一段提示词发给 Claude，AI 就会引导我们完成配置和主题选择。
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Ian Xiaohei Scenes，一个 Codex Skill 很有意思，把一些抽象的想法变成通俗易懂的视觉配图。
提供了两种模式，标准模式 16:9 正文配图纯白色背景，彩蛋长卷模式超长横图高级近白背景。
可以用来为文章、帖子、教程、案例、项目复盘、工作流程、认知拆解和个人经历生成配图。
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chinese-poetry-api 这个开源项目，把近 40 万首古诗词做成了开箱即用的接口服务。
涵盖唐诗、宋词、元曲、诗经、楚辞等内容，并且按朝代、作者、诗词做个分类。
还能进行全文搜索和随机获取诗词，支持简繁体切换，加个参数就行。
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部署使用也很简单，官方准备了 Docker 镜像，一行命令即可完成安装部署。
适合想给自己的网站或小程序加点古诗词氛围的朋友，省去找数据搭建后端的麻烦。
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