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这篇博客是由 AI 编写，但里面的项目是由我自己 github 上 star 的仓库。后续会持续更新。 本次新增：Open Connector、Munder Difflin、Pydantic AI、LLM-as-a-Verifier、Archify、FreeToken、Supervisor Skills、Scientific Agent Skills、HITSZ 中文简历、大模型世界、Headplane、terminal-code、Termtunnel、LibreSpeed、MCTier、ZHS Fucker、Rizin Book、BongoCat。 收集 GitHub 上值得关注的优质开源项目，按类别整理，持续更新。Star 数截至 2026-09-18（每月更新一次）。🆕 标记表示最近一次同步新增的项目，点击下方分类标题可展开查看详情。 AI 编码代理这类项目是当前最火的赛道——让 AI 直接在终端里帮你写代码、跑任务。 Cherry Studio ⭐ 51.9k — AI 生产力工作室，集成智能对话、自主代理和 300+ 助手，统一接入前沿 LLM。桌面 GUI...

开场 他有点疲惫。这种疲惫是精神上的，为了暂时逃离这种疲惫，他甚至来做企业宣讲的校园大使了，虽然这和这个大使有钱拿也有关系，毕竟现在读书越来越花钱了。尽管他知道时薪对于他来说算低的，但是好歹能顺带旁听一下企业的宣讲，多了解一下相关信息，毕竟现在就业也越来越困难了。总而言之，比一直扎身在，自从开学之后就一直源源不断的琐碎的事务中要好。 在这种麻木的劳动和短暂的逃避中，似乎是天可怜见，他得到了久违的好消息——学校的综测结果公示了。一开始他并没有找到自己的名字，因为他觉得自己虽然大概率能拿奖，但肯定不会排在前面，至少不会在名单的第一页，毕竟他两年的学分绩排名并不算高，就算把较差的第一年拎出去，他也没有信心。这份不自信隐隐是要刻到骨子里的，跳过了第一页这件事，他并没有经过思考，一切都很自然，自然得他根本没意识到就跳过去了。他第一遍扫过去，在所有包括三等奖的名单中，都没找到自己。他很意外，但马上就接受了，这并不难，因为他已经练习过很多次了。驱动他在未获奖名单里继续寻找的，是他对想要看看自己究竟差多少的好奇和坦然正视。 但很不幸，可能是因为手机屏幕太小，可能是因为他那天太累，他还是没找到。...

本篇文章是最近看的部分博客、文章和视频之后有意识的整理以及产生的思考。在此也推荐一篇比尔·盖茨的博客 The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical. AI is coming! 这是一个客观事实，但还有很多很多隐藏在这个冰山之下。老生常谈的话题是， AI 会取代大家的工作。我之前的观点得到了很多渠道的印证，就是 AI 平等的踹死一切岗位。不止计算机，其他专业也是如此。在计算机专业里，有人觉得硬件和 infra 是个出路。不可否认，暂时来看，比其他方向要好。但是硬件一贯待遇不好，且最近 Anthropic 宣布推出硬件用 MCP：Model Hardware Standard（MHS），加上具身智能的迅猛发展，硬件岗位的中层也将死一大片。至于 infra ，更多是因为暂时这方面岗位会比较多，但是 AI 也已经能做到比大部分人 infra 做得好了。 之前的信心，来源于以前的技术革命中，新出现的岗位会替代旧的岗位吸收人口。但现在这个迷之自信要被我亲手打破。之前的变革大多会持续几代人，并在这个过程中...

本文摘取 learncpp 教程中的规则、最佳实践和警告部分构成（由笔者手动复制粘贴）。像所有最佳实践一样，本文内容应作为指导方针，而不是绝对的教条。在遵循它们的同时，请始终结合具体场景进行判断。 全文共 218 条规则，按 31 个主题分组整理。点击各主题标题即可展开查看，文末附有核心原则速览表。 1. 变量与初始化良好的变量习惯是写出清晰、可维护 C++ 代码的基础。 #1 首选直接列表初始化或值初始化来初始化变量，并在创建变量时立即初始化。 #2 将局部变量定义在尽可能靠近其首次使用的地方。 #3 不要对值参数使用 const，按值返回时也不要使用 const。除此之外，应尽可能将变量声明为常量。优先使用常量变量，而不是带有替换文本的类对象宏。 #4 避免在代码中使用“魔法数字”，而是使用 constexpr 变量。 #5 任何初始化器为常量表达式的常量变量，都应声明为 constexpr；初始化器不是常量表达式的，则应声明为 const。 #6 尽可能使用局部变量而非全局变量。 #7 只在循环内部使用的变量，应该在循环的作用域内部定义。 收起 2. 类型与数值选...

今天看完了梁文锋在投资者交流会上的发言，全文三万多字，看下来觉得时间花的值（虽然也是在等 agent 干活的时候看的）。 叠甲：鉴于这是投资者大会上的发言，且本人的感悟也只是读了这篇发言（且懒得二次验证），所以其中不一定都是真相，甚至极大概率梁文锋在里面讲了不少故事。但其中蕴含的一点精华就足以对你我有益，故此有此文。 克制 首先是他非常强调克制。本身幻方和大企业比规模不能算大，所以他们能这么成功，离不开他们始终坚持走在实现自己愿景的路上，以及坚定地执行路线图。他们专注于智能的提升，他们认为多模态并不是智能提高的表现，所以没有当成主线去做，更多是为了回应 C 端的期待。同样，他们认为世界模型也没有提高模型智能，所以也没有做这个。在他们的路线中，智能是第一重要的，等模型能够自主学习和进化之后，他们的任务才算阶段性完成，届时才会开始具身智能这些其他方向的研究。关于具身智能，他认为是一定要做的，因为只有这样 AI 才能更好落地，普惠更多人，做更多事。但是他们是一条线的在去做，而不是像其他公司多线并行。 关于克制另一个很好的体现是商业化。众所周知的是，国内御三家都在积极谋求上市。不难...

先叠甲，本人还没上过班，所以发言肯定有不当之处，纯空想。 看某公司的技术文章，其中说他们把仓库的文档做好分层结构化整理之后，不仅 agent 干活效率更高，新人也能快速上手了。 原话是：一个有意思的副作用：这套知识库对人类新人同样有用。我们组新同学入职后，不再需要"找老人聊一上午"才知道项目结构——直接读 overview.md 加几份模块 wiki，半天就能上手改 bug。“AI 友好” 和 “新人友好” 在这里完全统一了。 看着有一种怪诞的感觉。大家之前不知道这样可以提高新人的效率吗，肯定是知道的，但是没人愿意这么做。我想了想，粗浅的认为有三种可能的原因。 人可以选择性遗忘无用的知识，不会被仓库淹死 第一种没什么好说的，目前人类相对于 AI 来说为数不多的优势和价值所在。人能够选择性的忘掉一些不重要的上下文，或者只保留个印象，到需要的时候再去重新读取一遍。而所有 AI 目前都面临着上下文问题，大家想了很多办法来缓解，比如 RAG 、分层结构化文档和记忆宫殿等，但是还是做不到完全像人类的机制一样优秀（所以有些事记不住就记不住吧， AI 有数值，你有...

刚刚阅读了 Design Patterns Suck 这篇文章，对设计模式有了些新的思考，且发现在之前代码品味与架构设计中可能给了些错误的引导，出于对本博客为数不多读者的负责，我快马加鞭写了这一个小短篇。 里面让我对设计模式有了重新思考的一个观点是：设计模式并不是在解决你的问题，而是让你解决语言本身的问题。我们这学期学习的 java 之所以这么推崇设计模式，是因为 java 本身的语言特性不足。 java 设计者认为，如果你给开发者太多权力，他们会自毁前程。但现在大部分语言都不是这样，尤其是 python 和 cpp 。因此设计模式就会显得冗余和过度包装，为了使用设计模式而使用设计模式，就像刚拿到什么高级工具的小孩，在解决一个简单问题时也想用所谓的高级工具（说的就是我）。 其实我早应该发现这个问题的，本人一向是质疑复杂度，推崇奥卡姆剃刀原理的。我反思了这次我被设计模式冲昏头脑的原因，有以下两点。一是，对于刚入门的程序员来说，设计模式实在显得太高级了，一度被我认为是我的大学课堂中为数不多以后能用上的内容。二是，之前和佬的交谈中，将设计模式与代码品味关联在一起，更是为其蒙上了神秘的面...