Vibe Coding 指南：AI 结对编程终极工作流一、概述1. 简介A. 是什么Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者将想法丝滑地变为现实。它强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。B. 为什么学解决 AI 辅助编程中的失控问题建立可审计、可维护的开发流程提升代码质量和项目可维护性形成体系化的提示词工具链C. 学完能做什么使用 AI 进行规划驱动的开发掌握胶水编程、Canvas 白板驱动等先进方法论搭建 AI 蜂群协作系统构建自己的提示词库和技能体系2. 前置知识A. 必备技能基本编程能力了解 Git 版本控制熟悉命令行操作B. 推荐知识AI 辅助编程工具使用经验软件工程基本概念3. 核心工具A. AI 模型选择Claude Opus 4.5（推荐）gpt-5.1-codex.1-codex (xhigh)B. 开发环境Visual Studio CodeCursor（可选）Warp 终端（可选）二、核心哲学1. 元方法论A. 递归自优化系统核心思想是构建一个能够自我优化的 AI 系统，包含两个核心组件：Alpha 提示词（生成器）：负责生成其他提示词或技能Omega 提示词（优化器）：负责优化其他提示词或技能B. 递归生命周期graph LR A[创生] --> B[自省与进化] B --> C[创造] C --> D[循环与飞跃] D --> B2. 方法论精要（道法术）A. 道凡是 AI 能做的，就不要人工做一切问题问 AI目的主导：开发过程围绕目的展开上下文是 vibe coding 的第一性要素系统性思考：实体、链接、功能三个维度B. 法一句话目标 + 非目标正交性设计能抄不写，不重复造轮子接口先行，实现后补文档即上下文C. 术明确能改什么、不能改什么Debug 只给预期 vs 实际 + 最小复现代码一多就切会话使用提示词持久化经验三、三大核心方法论1. 胶水编程（Glue Coding）A. 核心理念能抄不写，能连不造，能复用不原创。B. 解决的三大问题问题解法AI 幻觉只使用已验证的成熟代码，零幻觉复杂性爆炸每个模块都是久经考验的轮子门槛过高你只需要描述连接方式C. 工作流程graph LR A[需求分析] --> B[搜索成熟方案] B --> C[选择最佳组件] C --> D[胶水代码连接] D --> E[测试验证]2. Canvas 白板驱动开发A. 核心理念图形是第一公民，代码是白板的序列化形式。B. 工作模式传统开发：代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控Canvas 方式：代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类，白板成为单一真相源C. 解决的痛点痛点解法AI 看不懂项目结构AI 直接读白板 JSON，秒懂架构人类记不住复杂依赖连线清晰，牵一发动全身一目了然团队协作靠嘴说指着白板讲，新人 5 分钟看懂3. AI 蜂群协作A. 核心突破AI 不再是孤立的，而是可以互相感知、通讯、控制的集群。B. 基于 tmux 的实现能力实现方式效果感知capture-pane读取任意终端内容控制send-keys向任意终端发送按键协调共享状态文件任务同步与分工C. 协作模式传统模式：人 ←→ AI₁, 人 ←→ AI₂, 人 ←→ AI₃（人是瓶颈）蜂群模式：人 → AI₁ ←→ AI₂ ←→ AI₃（AI 自主协作）四、完整设置流程1. 网络环境配置确保能够访问 AI 服务所需的网络资源。2. 开发环境搭建A. 安装 VS Code推荐使用 VS Code 作为主开发环境，配置 Local History 插件进行版本管理。B. 虚拟环境配置# 创建虚拟环境 python -m venv .venv # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # Linux/macOS .venv\Scripts\activate # WindowsC. 配置 AI 工具根据选择安装 Claude Code 或 Codex CLI。3. OpenCode CLI 配置（可选）OpenCode 是一个免费的 AI CLI 工具，支持 GLM-4.7、MiniMax M2.1 等模型。五、从零开始快速上手1. 理解核心理念阅读 Vibe Coding 哲学原理文档，理解规划驱动的重要性。2. 掌握基本工作流需求澄清上下文文档创建实施计划制定分步实现自测验证进度记录3. 第一个项目建议从小项目开始，熟悉整个流程。六、工具与资源1. 开发工具A. IDE 与终端Visual Studio Code：功能强大的集成开发环境Cursor：人尽皆知的 AI 编程工具Warp：集成 AI 功能的现代化终端Neovim / LazyVim：键盘流开发者的首选B. AI 模型与服务Claude Opus 4.5：性能强大的 AI 模型gpt-5.1-codex.1-codex (xhigh)：适用于大型项目Droid、Kiro：提供 CLI 访问Gemini CLI：免费的 Gemini 模型访问antigravity、AI Studio：Google 提供的免费服务C. 开发辅助工具Augment：强大的上下文引擎Windsurf：为新用户提供免费额度Ollama：本地大模型管理Mermaid Chart：文本转可视化图表NotebookLM：AI 解读资料工具Zread：GitHub 仓库阅读工具tmux：终端复用工具DBeaver：数据库管理客户端2. 资源与模板A. 提示词资源提示词库（在线表格）第三方系统提示词学习库Skills 制作器元提示词B. 项目模板通用项目架构模板元技能：Skills 的 Skillstmux 快捷键大全LazyVim 快捷键大全C. 内部文档胶水编程详解Chat Vault 使用说明prompts-library 工具说明编程提示词集合系统提示词构建原则开发经验总结七、常见问题与技巧1. Debug 最佳实践只给 AI 提供预期 vs 实际 + 最小复现，让 AI 快速定位问题。2. 会话管理当代码量增多时，及时切会话，避免上下文混乱。3. 经验积累将 AI 犯的错误整理成提示词，持久化存储，遇到问题时让 AI 检索这些经验。4. 规划的重要性规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则代码库会变成一团乱麻。八、进阶内容1. 哲学方法论工具箱23 种哲学方法论 + Python 工具 + 可复制提示词，覆盖：现象学还原正反合可证伪主义奥卡姆剃刀贝叶斯更新2. 编码模型性能分级A. 第一梯队（推荐）codex-5.1-max-xhighclaude-opus-4.5-xhighgpt-5.2-xhigh建议只选择第一梯队模型处理复杂任务，以确保最佳效果。3. 社区与交流A. 交流渠道Telegram 交流群：glue_codingTelegram 频道：tradecat_ai_channelGitHub：tukuaiai/vibe-coding-cn九、项目路线图gantt title Vibe Coding 项目发展路线图 dateFormat YYYY-MM-DD section 进行中 补全演示GIF与示例项目 :done, 2025-12-01, 30d 外部资源聚合完善 :active, 2025-12-15, 20d section 近期计划 prompts索引自动生成 :2026-01-01, 15d 一键演示/验证CLI工作流 :2026-01-10, 20d 备份脚本增加快照与校验 :2026-01-20, 15d section 中期计划 模板化示例项目集 :2026-02-01, 30d 多模型对比与评估基线 :2026-02-15, 30d十、注意事项1. 项目特点这是一个不断生长和自我否定的项目，当下的一切经验和能力都可能因 AI 能力的进化而失去意义。2. 使用建议时刻保持以 AI 为主的思维不要固步自封所有的经验都可能失效辩证地看待所有方法参考资料Vibe Coding 指南 GitHub 仓库原仓库 vibe-coding
Awesome Prompt Engineering 资源清单一、概述1. 简介这是一个精心策划的提示词工程资源列表，涵盖了大语言模型和生成式 AI 领域的资源、工具、论文和平台。2. 核心概念提示词工程是指设计有效的提示词，以指导和引导 AI 模型准确、创造性地、可靠地执行特定任务的技术。3. 资源体系graph TB PE[提示词工程] --> GI[指南与入门] PE --> CT[课程与教程] PE --> PL[提示词库] PE --> PET[提示词工具] PE --> RP[研究与论文] PE --> CB[社区与博客] PE --> AUC[应用与案例] GI --> OAI[OpenAI指南] GI --> PEG[综合指南] GI --> DAI[DeepLearning.AI] GI --> AC[Anthropic指南] CT --> LP[Learn Prompting] CT --> LC[LangChain模板] CT --> FC[FreeCodeCamp] PL --> ACP[Awesome ChatGPT] PL --> PB[PromptBase] PL --> FG[FlowGPT] PL --> PH[PromptHero] PET --> LC2[LangChain] PET --> PL2[PromptLayer] PET --> PF[Promptfoo] PET --> CL[Chainlit] RP --> GPT3[GPT-3论文] RP --> PP[提示编程] RP --> ALP[LLM论文合集] CB --> RL[r/LocalLLaMA] CB --> PED[每日简报] CB --> HF[Hugging Face] AUC --> AG[AgentGPT] AUC --> AG2[Auto-GPT] AUC --> CP[ChatGPT插件]二、指南与入门1. OpenAI 提示词工程指南来源：OpenAI 官方平台内容：为 GPT 模型编写有效提示词的最佳实践特点：来自 OpenAI 的官方指导，权威性高2. 提示词工程综合指南来源：GitHub 仓库内容：包含示例和技巧的综合资源特点：社区驱动的开源资源，持续更新3. DeepLearning.AI 提示词工程指南来源：DeepLearning.AI作者：Andrew Ng 与 OpenAI 合作特点：短期课程，面向开发者4. Anthropic 提示词指南来源：Anthropic 官方文档内容：使用 Claude 模型设计提示词的指南特点：专门针对 Claude 模型的最佳实践三、课程与教程1. Learn Prompting网址：https://learnprompting.org/特点：开源且对初学者友好的提示词工程课程适合：零基础入门2. LangChain 提示词模板网址：https://docs.langchain.com/docs/components/prompts/prompt-templates/内容：如何在 LangChain 中设计可复用的提示词模板适合：使用 LangChain 框架的开发者3. FreeCodeCamp 提示词工程教程形式：视频教程平台：YouTube特点：包含实际示例的动手教程四、提示词库1. Awesome ChatGPT Prompts来源：GitHub内容：ChatGPT 的实用和创意提示词集合特点：社区贡献的提示词库2. PromptBase网址：https://promptbase.com/类型：提示词交易市场功能：买卖 AI 提示词的平台3. FlowGPT网址：https://flowgpt.com/特点：社区策划的提示词分享和发现平台功能：提示词的发现与共享4. PromptHero网址：https://prompthero.com/专长：生成艺术和图像模型的提示词库适合：AI 绘画创作者五、提示词工程工具1. LangChain网址：https://www.langchain.com/类型：LLM 应用开发框架核心功能：高级提示词编排适用场景：构建基于 LLM 的应用2. PromptLayer网址：https://www.promptlayer.com/功能：提示词管理和版本控制特点：专为 LLM 提示词设计3. Promptfoo网址：https://promptfoo.dev/用途：测试、评估和基准测试提示词类型：提示词质量评估工具4. Chainlit网址：https://www.chainlit.io/类型：开源框架特点：开发具有提示词可见性的 LLM 应用六、研究与论文1. GPT-3 论文标题：Language Models are Few-Shot Learners来源：arXiv意义：介绍 GPT-3 和少样本提示的开创性论文2. 提示编程论文标题：Prompt Programming for Large Language Models (2021)内容：讨论提示词工程的模式和技术价值：理论基础的建立3. Awesome LLM Papers来源：GitHub内容：大语言模型和提示词的精选学术论文用途：深入研究者的资源库七、社区与博客1. r/LocalLLaMA平台：Reddit主题：本地 LLM 开发和提示词特点：活跃的技术讨论社区2. Prompt Engineering Daily类型：时事通讯内容：提示词技巧和创意形式：定期推送3. Hugging Face Forum网址：https://discuss.huggingface.co/主题：模型微调和提示词分享特点：围绕 Hugging Face 生态的讨论八、应用与案例1. AgentGPT网址：https://agentgpt.reworkd.ai/功能：自主 AI 代理特点：通过提示词驱动的任务执行2. Auto-GPT来源：GitHub类型：实验性 AI 代理技术：使用 GPT 和提示词链3. ChatGPT Plugins来源：OpenAI 平台功能：通过基于插件的提示词扩展 LLM 功能文档：插件开发入门指南九、相关资源列表Awesome ChatGPT：ChatGPT 相关资源Awesome LLMOps：LLM 运维相关资源Awesome Generative AI：生成式 AI 资源Awesome LangChain：LangChain 框架资源十、贡献与许可1. 贡献指南欢迎社区贡献！项目遵循开放协作原则。2. 许可证采用 CC0 许可证，允许自由使用和分享。参考资料Awesome Prompt Engineering GitHub Repository
Skaffold 快速入门指南一、概述1. 简介A. 是什么Skaffold 是一个命令行工具，用于 Kubernetes 应用的持续开发、持续集成和持续交付。它自动化构建、推送和部署流程，让开发者专注于代码而非运维操作。B. 为什么学自动化 Kubernetes 部署流程，提高开发效率支持热重载，代码更改即时生效统一的开发、测试、部署工作流兼容多种构建工具和部署方式C. 学完能做什么使用 Skaffold 配置 Kubernetes 应用的开发流程实现代码变更自动构建和部署集成 Skaffold 到 CI/CD 流水线使用 GitOps 工作流进行应用交付2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux 命令操作了解 Kubernetes 基础概念了解 Docker 容器基础B. 推荐知识了解 kubectl 基本用法了解 YAML 配置文件格式二、环境准备1. 系统要求Linux、macOS 或 Windows至少 2GB 可用内存已安装 kubectl 命令行工具2. 安装步骤安装 Skaffold：curl -Lo skaffold https://storage.googleapis.com/skaffold/releases/latest/skaffold-linux-amd64 chmod +x skaffold sudo mv skaffold /usr/local/bin安装 minikube（本地 Kubernetes 集群）：curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 chmod +x minikube sudo mv minikube /usr/local/bin安装 kubectl：curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl" chmod +x kubectl sudo mv kubectl /usr/local/bin3. 验证安装skaffold version minikube version kubectl version --client三、核心概念1. 基本术语skaffold.yaml：Skaffold 配置文件，定义构建、部署和测试流程Builder：构建器，负责构建容器镜像（Docker、Jib、Buildpacks 等）Deployer：部署器，负责部署到 Kubernetes（kubectl、Helm、kpt 等）Renderer：渲染器，负责生成 Kubernetes 清单文件Tester：测试器，负责运行容器测试2. 工作原理graph LR A[源代码] --> B[skaffold dev] B --> C{检测变更} C -->|代码变更| D[构建镜像] C -->|配置变更| E[渲染清单] D --> F[推送镜像] E --> G[部署到 K8s] F --> G G --> H[同步文件] H --> I[运行测试]3. 架构图graph TB subgraph 开发阶段 A[skaffold dev] --> B[构建] B --> C[部署] C --> D[文件同步] D --> E[日志跟踪] end subgraph CI 阶段 F[skaffold build] --> G[skaffold test] end subgraph CD 阶段 H[skaffold render] --> I[skaffold apply] J[skaffold deploy] --> I end G --> J四、快速上手1. 获取示例项目# 克隆 Skaffold 仓库 git clone https://github.com/GoogleContainerTools/skaffold # 进入示例目录 cd skaffold/examples/buildpacks-node-tutorial2. 初始化 Skaffold 配置# 运行初始化命令 skaffold init初始化过程中会提示：选择构建器（默认 Docker）选择要创建 Kubernetes 资源的构建器确认写入 skaffold.yaml 配置文件3. 查看生成的配置文件生成的 skaffold.yaml 包含：build：定义如何构建容器镜像manifest：定义 Kubernetes 清单文件位置graph TD A[skaffold.yaml] --> B[build] A --> C[manifest] B --> D[构建器配置] C --> E[K8s 清单]五、持续开发1. 启动 minikube# 启动 minikube minikube start --profile custom # 配置 Skaffold 使用本地集群 skaffold config set --global local-cluster true # 配置 Docker 环境变量 eval $(minikube -p custom docker-env)2. 运行开发模式# 启动持续开发 skaffold devSkaffold 会自动：构建容器镜像部署到 Kubernetes启动文件监听显示应用日志3. 访问应用# 打开隧道 minikube tunnel -p custom # 浏览器访问 open http://localhost:30004. 热重载演示修改代码文件 src/index.js 第 10 行：app.listen(port, () => console.log(`Example app listening on port ${port}! This is version 2.`))Skaffold 会自动检测文件变更并重新部署。sequenceDiagram participant D as 开发者 participant S as Skaffold participant K as Kubernetes participant C as 容器 D->>S: 修改代码 S->>S: 检测变更 S->>K: 重建/同步文件 K->>C: 热重载 C->>S: 输出日志 S->>D: 显示结果5. 退出开发模式按 Ctrl+C 停止，Skaffold 会自动清理部署的资源。六、持续集成1. 构建镜像# 获取 Git 提交简写 export STATE=$(git rev-list -1 HEAD --abbrev-commit) # 构建并输出到 JSON 文件 skaffold build --file-output build-$STATE.json2. 配置测试在 skaffold.yaml 中添加测试配置：test: - image: skaffold-buildpacks-node custom: - command: echo "This is a custom test command!"3. 运行测试skaffold test --build-artifacts build-$STATE.jsongraph LR A[构建产物] --> B[skaffold test] B --> C[容器结构测试] B --> D[自定义测试] C --> E[测试报告] D --> E七、持续交付1. 单步部署# 使用构建产物直接部署 skaffold deploy -a build-$STATE.json2. GitOps 工作流A. 渲染清单# 生成水合清单文件 skaffold render -a build-$STATE.json --output render.yaml --digest-source localB. 检查清单查看 render.yaml 文件，确认镜像标签已正确替换。C. 应用清单# 应用水合清单 skaffold apply render.yamlgraph TB A[构建产物] --> B[skaffold render] B --> C[render.yaml] C --> D{GitOps 流程} D -->|提交到 Git| E[代码审查] D -->|直接应用| F[skaffold apply] E --> F F --> G[Kubernetes 集群]八、常用命令1. 开发命令命令说明skaffold init初始化配置文件skaffold dev启动持续开发模式skaffold run构建并部署一次skaffold debug启动调试模式2. 构建命令命令说明skaffold build仅构建镜像skaffold test运行测试skaffold render渲染清单文件3. 部署命令命令说明skaffold deploy部署应用skaffold apply应用清单文件skaffold delete删除部署九、最佳实践1. 配置管理使用 Profile 区分不同环境利用 --profile 参数切换环境配置将敏感信息存储在 Kubernetes Secret 中2. 构建优化使用本地缓存加速构建选择合适的构建器（Docker、Jib、Buildpacks）利用多阶段构建减小镜像体积3. 部署策略使用健康检查确保应用就绪配置资源限制避免资源耗尽利用滚动更新实现零停机部署十、常见问题1. 构建失败问题：镜像构建失败解决：检查 Dockerfile 语法确认 Docker daemon 运行正常检查网络连接和镜像仓库访问2. 部署失败问题：部署到 Kubernetes 失败解决：检查 kubectl 上下文配置确认集群资源充足查看 kubectl describe pod 输出3. 文件同步不工作问题：代码变更没有自动同步解决：确认使用支持的构建器检查文件路径配置查看日志确认同步状态参考资料
labuladong 算法库技术分析：从套路化学习到可视化教学
labuladong 算法库技术分析一、新闻概述1. 标题labuladong 的 fucking-algorithm：算法刷题套路化学习平台技术分析2. 发布时间持续更新中（仓库创建于 2019 年）3. 来源GitHub 开源仓库：labuladong/fucking-algorithm二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容labuladong 的 fucking-algorithm 是一个专注于 LeetCode 算法题解的开源项目，提供了 60 多篇原创文章，涵盖所有题型和技巧。该项目强调算法思维的培养，而非简单代码堆砌。B. 核心亮点套路化算法框架，举一反三配套算法可视化工具全平台刷题插件支持（Chrome、VSCode、JetBrains）中英文双语支持体系化的学习路径设计2. 关键信息A. 项目规模60 多篇原创文章覆盖 500+ 道题目GitHub Star 数量位居同类项目前列B. 涉及技术栈数据结构：数组、链表、树、图、哈希表、堆等算法类型：动态规划、回溯、BFS/DFS、贪心、分治等支持语言：C++、Java、Golang、Python、JavaScriptC. 配套生态在线学习网站：labuladong.onlineChrome 浏览器插件VSCode 插件JetBrains 插件3. 背景介绍A. 项目定位面向求职面试的算法学习资源，区别于竞赛算法，注重实用性和可理解性。B. 设计理念强调"套路化"学习，通过框架思维降低算法学习门槛，让初学者能够快速掌握解题模式。三、详细报道1. 主要内容A. 内容结构项目分为五大核心模块：graph TD A[labuladong 算法库] --> B[入门篇] A --> C[基础篇] A --> D[核心框架篇] A --> E[经典算法篇] A --> F[技巧篇] B --> B1[编程语言基础] B --> B2[LeetCode 解题须知] C --> C1[数据结构精讲] C --> C2[排序算法可视化] D --> D1[双指针] D --> D2[滑动窗口] D --> D3[二分搜索] D --> D4[动态规划框架] E --> E1[链表算法] E --> E2[二叉树算法] E --> E3[图算法] E --> E4[回溯/BFS] F --> F1[数学技巧] F --> F2[经典面试题]B. 技术特色算法可视化系统项目集成了算法可视化面板，可以对数据结构和递归过程进行动态展示：sequenceDiagram participant U as 用户 participant W as Web 界面 participant V as 可视化引擎 participant A as 算法代码 U->>W: 选择题目/算法 W->>A: 获取算法代码 A->>V: 传入数据结构状态 V->>V: 执行算法步骤 V->>W: 返回每步状态 W->>U: 展示可视化动画刷题插件生态支持多平台刷题插件，实现了网站与 IDE 的无缝联动：插件类型主要功能支持平台Chrome 插件在 LeetCode 网页查看题解和思路中文版力扣、英文版 LeetCodeVSCode 插件IDE 内查看题解、代码补全VSCodeJetBrains 插件PyCharm/IntelliJ/Goland 集成JetBrains 全家桶C. 学习路径设计项目设计了针对不同学习目标的两条路径：graph LR A[学习者] --> B{学习目标} B -->|系统学习| C[初学者路径] B -->|快速提升| D[速成路径] C --> C1[编程语言基础] C --> C2[数据结构精讲] C --> C3[核心框架] C --> C4[经典算法] C --> C5[实战练习] D --> D1[核心框架速学] D --> D2[高频题型突击] D --> D3[真题模拟]2. 技术细节A. 算法框架化方法论项目的核心创新在于将算法抽象为可复用的框架模板。以动态规划为例：# 动态规划框架模板 def dp_function(状态1, 状态2, ...): # base case if 状态满足终止条件: return 结果 # 查备忘录，避免重复计算 if (状态1, 状态2, ...) in memo: return memo[(状态1, 状态2, ...)] # 做选择 res = [] for 选择 in 可选选择列表: res.append(dp_function(状态变化)) # 存入备忘录 memo[(状态1, 状态2, ...)] = res return res这种框架化方法的优势：降低认知负担，新手只需关注具体问题代码结构统一，便于调试和优化一套框架可解决一类问题B. 数据结构教学体系项目采用"原理 + 实现 + 可视化"的三位一体教学法：教学阶段内容目标原理讲解核心概念、时空复杂度理解底层逻辑代码实现从零手撸数据结构掌握实现细节可视化演示动态展示操作过程直观理解变化C. 习题分层设计项目将习题分为三个层次：graph TD A[习题体系] --> B[基础例题] A --> C[框架应用] A --> D[强化练习] B --> B1[理解算法原理] B --> B2[掌握基本操作] C --> C1[套用框架解题] C --> C2[验证框架有效性] D --> D1[经典习题 I] D --> D2[经典习题 II] D --> D3[经典习题 III]3. 数据与事实A. 覆盖范围数据结构：10+ 种核心结构算法类型：15+ 种经典算法题目数量：500+ 道精选题目代码示例：5 种编程语言B. 内容更新频率持续更新中，定期添加新文章配套插件定期迭代可视化面板功能不断增强四、影响分析1. 行业影响A. 算法教育变革推动了算法教育从"题海战术"向"框架化学习"的转变，影响了大量学习者的备考策略。B. 开源生态贡献作为开源项目，为算法学习社区提供了高质量的免费资源，降低了学习门槛。2. 用户影响A. 初学者降低了算法学习的入门门槛提供了清晰的学习路径配套工具提升了学习效率B. 求职者针对性强的面试准备资源套路化方法提高刷题效率全平台插件支持灵活学习C. 进阶学习者深入理解算法底层原理手撸数据结构提升编码能力可视化工具辅助复杂算法理解3. 技术趋势A. 教育技术融合项目体现了教育与技术融合的趋势，通过可视化、插件化提升学习体验。B. 知识体系化将分散的算法知识体系化、框架化，符合现代高效学习的需求。五、各方反应1. 社区反馈A. GitHub 社区Star 数量位居同类项目前列持续的社区贡献和 Issue 反馈活跃的讨论和交流B. 国内技术社区在知乎、掘金等平台有广泛讨论被多篇算法学习推荐文章引用形成了自己的读者社群2. 用户评价A. 正面评价框架化方法确实提高了学习效率可视化工具帮助理解复杂算法配套插件提供了良好的刷题体验内容通俗易懂，适合初学者B. 改进建议部分高级算法内容可以更深入希望增加更多题目类型覆盖期待更多编程语言的示例代码六、相关链接1. 官方资源GitHub 仓库：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm在线学习网站：https://labuladong.online/algo/2. 配套工具Chrome 插件安装指南VSCode 插件市场JetBrains 插件市场3. 相关资源LeetCode 中文版LeetCode 英文版参考资料labuladong/fucking-algorithm GitHub Repositorylabuladong 在线算法网站
Obsidian 零基础完整教程一、概述1. 简介A. 是什么Obsidian 是一款基于本地 Markdown 文件的双向链接笔记工具，将知识管理与文本编辑完美结合。所有笔记以纯文本格式存储，用户拥有完全的数据控制权。B. 为什么选择 Obsidian在尝试过众多笔记工具后，选择 Obsidian 基于以下核心优势：数据完全自主可控，无厂商锁定风险界面流畅无卡顿，支持完全离线使用丰富的插件生态，可自由定制功能完美支持 AI 工具集成，提升知识管理效率C. 学完能做什么使用 Markdown 语法编写结构化笔记通过双向链接构建个人知识图谱集成 AI 工具实现自动化笔记管理利用插件扩展打造个性化知识系统2. 前置知识A. 必备技能基本电脑操作能力文件管理基础知识B. 推荐知识Markdown 基础语法（教程中会详细讲解）Git 基本操作（用于云端同步）二、环境准备1. 系统要求Obsidian 支持以下平台：Windows 10/11macOS 10.15+Linux（主流发行版）iOS 和 Android（移动端）2. 下载安装A. 访问官网打开 https://obsidian.md/，根据系统下载对应版本。B. 安装步骤下载安装包运行安装程序完成安装并启动 Obsidian3. 验证安装启动 Obsidian 后，会提示创建或打开笔记仓库。三、核心概念1. 基本术语仓库（Vault）：存储所有笔记的文件夹Markdown：轻量级标记语言，用于格式化文本双向链接：笔记间的智能引用机制插件：扩展 Obsidian 功能的组件知识图谱：可视化展示笔记关系的网络图2. 工作原理graph LR A[Markdown 文件] --> B[Obsidian 核心] B --> C[双向链接] B --> D[插件系统] B --> E[知识图谱] C --> E D --> E F[AI 工具] --> B3. 架构图Obsidian 采用本地优先架构，数据存储在本地文件系统中，插件系统提供扩展能力，双向链接机制构建知识网络。四、快速上手1. 创建笔记仓库A. 准备 GitHub 仓库注册 GitHub 账号（如没有）创建新仓库：点击 New Repository在本地找个文件夹，执行以下命令克隆仓库：git clone 仓库链接B. 配置 .gitignore在仓库根目录创建 .gitignore 文件，防止上传不必要的配置文件：.obsidian/workspace.json .obsidian/workspace-mobile.jsonC. 在 Obsidian 中打开仓库启动 Obsidian打开刚刚克隆下来的文件夹创建第一篇笔记2. 配置 Git 同步A. 安装 Git 插件点击第三方插件关闭安全模式点击浏览，搜索 git下载并安装第一个插件B. 配置自动同步在插件选项中配置更新时间打开自动同步按钮修改后右侧会显示 pull 提示3. 配置图片管理A. 安装 Custom attachment 插件在插件市场搜索 Custom attachment 并安装启用。B. 配置图片路径点击选项进行配置设置 Markdown URL 格式为：assets/${noteFileName}/${generatedAttachmentFileName}在文件与链接中配置相关选项C. 使用图片将图片复制到笔记中，路径会自动生成。可通过修改 [] 内的数字调整图片尺寸。五、Markdown 语法基础Markdown 是一种轻量级标记语言，在 Obsidian 中用于排版笔记内容。1. 标题分级使用 # 符号创建不同级别的标题，# 的数量决定标题级别：# 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题2. 文本格式化A. 加粗文本使用两个星号包裹文字：**这是加粗文字**B. 斜体文本使用一个星号包裹文字：*这是斜体文字*C. 高亮文本使用两个等号包裹文字：==这是高亮文字==D. 删除线使用两个波浪号包裹文字：~~这是删除线文字~~3. 列表与任务管理A. 无序列表使用 - 或 * 开头：- 列表项1 - 列表项2 - 子列表项B. 有序列表使用数字加点号开头：1. 第一项 2. 第二项 3. 第三项C. 任务列表使用 - [ ] 创建待办事项：- [x] 已完成的任务 - [ ] 未完成的任务 - [ ] 待处理的任务4. 代码块A. 行内代码使用反引号包裹：这是 `代码示例` 的效果B. 代码块使用三个反引号包裹，可指定语言实现语法高亮：```python def hello_world(): print("Hello, World!") ```5. 表格使用竖线和横线创建表格：| 列标题1 | 列标题2 | 列标题3 | |---------|---------|---------| | 内容1 | 内容2 | 内容3 | | 内容4 | 内容5 | 内容6 |6. 链接与图片A. 链接[显示文字](https://example.com)B. 图片![图片描述](图片链接)六、双向链接与知识图谱双向链接是 Obsidian 最核心的特性之一，它让笔记之间建立起有机的联系，构建个人知识网络。1. 什么是双向链接双向链接是一种高级的引用方式：当你在笔记 A 中引用笔记 B 时笔记 B 会自动显示被笔记 A 引用形成双向的关联关系这种机制让知识点自然串联，而不是孤立存在。2. 如何使用双向链接A. 基本语法使用双中括号 [[]] 创建链接：笔记名称B. 引用文件示例我本月写了一个教程 Obsidian零基础教程C. 链接到标题笔记名称#标题名称 例如：Obsidian教程#安装步骤D. 自定义显示文字显示的文字 例如：MD语法E. 嵌入笔记内容使用 ![[]] 在当前笔记中显示被引用笔记的内容：!笔记名称3. 创建双向链接的方法A. 方法1：拖拽创建在编辑模式下，直接从左侧文件列表拖拽笔记到编辑区自动生成双向链接语法B. 方法2：输入创建输入 [[ 后，Obsidian 会自动提示现有笔记选择或继续输入笔记名称如果笔记不存在，点击链接会自动创建C. 方法3：反向链接面板每篇笔记右侧会显示反向链接面板列出所有引用当前笔记的其他笔记点击可快速跳转4. 标签系统A. 创建标签#标签名称 #技术/编程/PythonB. 标签的作用快速分类和检索笔记在图谱中以不同颜色显示支持嵌套标签（用 / 分隔）5. 知识图谱A. 打开图谱点击左侧边栏的关系图谱图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd + GB. 图谱功能节点：每个节点代表一篇笔记连线：连线表示笔记之间的链接关系颜色：可根据标签或文件夹设置不同颜色筛选：可以筛选特定标签或文件夹的笔记C. 图谱操作拖拽节点调整布局点击节点打开对应笔记放大缩小查看整体结构使用筛选器关注特定主题D. 实用技巧在笔记中建立知识网络：核心概念 → 具体应用 → 实践案例使用标签分类：#项目管理 #个人成长 #技术学习七、AI 结合 Obsidian 使用方式Obsidian 的纯文本架构天然适配 AI 工具，可以极大提升笔记管理效率。1. AI 自动化笔记管理通过 AI 工具（如 Gemini CLI）可以实现：A. 自动创建笔记AI 根据指令自动生成笔记文件和文件夹结构。B. 生成内容大纲输入主题，AI 自动生成详细的文章大纲和框架。C. 批量整理笔记AI 可以批量处理零散内容，整理为结构化的笔记。D. 示例操作# 使用 claude code 生成笔记 claude "帮我基于晴天写一首诗放到随笔里面"AI 会自动创建文件，然后写入到随笔里。2. Markdown 文件批处理AI 可以执行以下批量操作：重命名笔记时自动更新所有附件路径将零散的字幕或 OCR 内容整理为连贯段落自动添加 YAML 元数据（标题、日期、标签等）批量格式化代码块和表格3. 智能内容生成A. 内容摘要AI 指令：总结这篇文章的核心要点，用列表形式呈现输出：自动生成带复选框的 Markdown 段落B. 智能关联AI 通过分析笔记内容，自动建立双向链接在关系图谱中智能标注相关主题推荐相关笔记和参考资料4. 常用 AI 工具集成A. Gemini CLI执行自然语言指令处理笔记支持批量操作和自动化脚本输出标准 Markdown 格式B. Claude Code分析代码片段并插入注释通过代码块与 AI 交互生成技术文档和 API 说明C. 集成方式安装对应的 AI 工具 CLI 版本在 Obsidian 中通过命令行或插件调用设置自动化工作流，如每日自动总结笔记八、插件推荐Obsidian 的强大之处在于其丰富的插件生态。插件分为核心插件（官方自带）和社区插件（第三方开发）。1. 必备核心插件A. 大纲（Outline）实时显示当前笔记的标题结构点击标题快速跳转到对应位置便于查看和管理长文档结构B. 工作台（Workspaces）保存不同的工作布局一键切换学习、写作、项目管理等场景每个工作台可包含不同的笔记和面板组合C. 录音机（Audio Recorder）在笔记中直接录音录音文件自动保存在库文件中适合记录会议、讲座等场景D. 模板（Templates）创建笔记模板，避免重复输入支持日期、时间等动态变量适合日记、会议记录等固定格式笔记E. 设置方法1. 创建模板文件夹（如 Templates） 2. 在设置中指定模板文件夹位置 3. 创建模板文件，使用 {{date}} 等变量 4. 使用时点击插入模板2. 热门社区插件A. Calendar在侧边栏显示日历视图点击日期创建或打开日记笔记可视化查看笔记创建时间B. Advanced Tables快速创建和编辑 Markdown 表格自动对齐表格列支持表格排序和公式计算C. Templater比核心模板插件更强大支持 JavaScript 脚本可创建动态模板和自动化工作流示例模板--- title: <% tp.file.title %> date: <% tp.file.creation_date("YYYY-MM-DD HH:mm:ss") %> tags: ---D. Dataview将笔记当作数据库查询生成动态内容列表适合任务管理、项目追踪示例查询# 查询所有未完成任务 TASK WHERE !completedE. Excalidraw在 Obsidian 中绘制手绘风格图表支持流程图、思维导图可嵌入到笔记中F. Auto Link Title粘贴 URL 时自动获取网页标题生成格式化的 Markdown 链接节省手动输入标题的时间3. 插件使用建议A. 循序渐进不要一次性安装太多插件，先熟悉基本功能。B. 按需安装根据实际使用场景选择插件。C. 定期清理卸载不常用的插件，保持系统流畅。D. 查看文档每个插件都有说明文档，遇到问题先查阅文档。E. 社区交流加入 Obsidian 中文社区，获取插件推荐和使用技巧。4. 插件配置技巧A. 设置快捷键打开设置 → 快捷键搜索插件命令设置自定义快捷键九、进阶技巧1. 工作流优化建立每日笔记习惯使用模板加速创作定期整理和归档2. 知识管理原则以自己的话语记录建立知识间的连接持续迭代和更新3. 备份与同步使用 Git 进行版本控制定期备份到云端多设备同步配置十、常见问题1. 安装问题下载失败：检查网络连接，尝试使用镜像源无法启动：检查系统兼容性2. 配置问题插件无法安装：检查是否关闭了安全模式同步失败：检查 Git 配置和网络连接3. 使用问题图片无法显示：检查图片路径配置链接失效：检查笔记名称是否正确参考资料Obsidian 零基础教程 - 泊舟Obsidian 官方网站
GitHub 自托管 Runner 自动部署实战指南一、概述1. 简介A. 是什么GitHub 自托管 Runner（Self-hosted Runner）是 GitHub Actions 的一种运行器类型，用于在你自己提供的服务器上执行 CI/CD 工作流。与 GitHub 托管的 Runner 不同，自托管 Runner 运行在你自己的基础设施上，可以访问私有网络、数据库、Docker 环境等资源。B. 为什么学告别手动 rsync 部署的繁琐操作实现代码推送后自动部署的完整流程提升团队协作效率和部署可靠性不占用 GitHub 托管 Runner 的免费额度C. 学完能做什么在云服务器上配置 GitHub 自托管 Runner编写 GitHub Actions workflow 实现自动部署配置服务器权限确保部署安全优化构建缓存提升部署速度2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux 命令操作Git 基本使用（推送代码到 GitHub）了解 SSH 和服务器基本概念B. 推荐知识GitHub Actions 基础概念Nginx 等 Web 服务器配置systemd 服务管理二、问题背景1. 传统部署痛点手动部署的常见流程如下：npm run build rsync -avz build/ user@server:/var/www/html/ ssh user@server "sudo systemctl reload nginx"这种方式存在以下问题：操作繁琐，每次更新都需要重复相同步骤容易遗漏步骤导致部署失败本地环境与服务器环境不一致可能引发问题部署历史难以追溯深夜紧急修复时容易被人为错误影响2. 自动部署的价值通过自托管 Runner 实现 CI/CD 自动化后：代码推送即触发自动部署所有操作在 GitHub UI 可追溯服务器主动拉取并执行部署，无需开放 SSH 端口一次配置，永久省心三、核心概念1. Self-hosted Runner 工作原理自托管 Runner 是运行在你自己的服务器上的代理程序，它通过 HTTPS 出站连接到 GitHub，接收并执行工作流任务。graph LR A[开发者] -->|推送代码| B[GitHub 仓库] B -->|触发 workflow| C{GitHub Actions} C -->|分配任务| D[Self-hosted Runner] D -->|执行构建| E[本地环境] E -->|同步文件| F[Web 目录] D -->|重载服务| G[Nginx]2. 与 GitHub 托管 Runner 的区别特性GitHub 托管 Runner自托管 Runner运行位置GitHub 提供的虚拟机你自己的服务器网络访问公网可访问私有资源成本占用免费额度无额外费用环境定制有限完全可控适用场景通用 CI/CD部署到自有服务器3. 安全优势相比传统 SSH + rsync 方式，自托管 Runner 具有更好的安全性：无需开放 SSH 22 端口到公网Runner 使用专用账号运行，权限可精确控制所有操作记录在 GitHub Actions 日志中支持使用 GitHub 的身份认证和审计功能四、环境准备1. 系统要求操作系统：Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+ / Debian 10+权限：非 root 用户，但需要 sudo 权限网络：服务器需能访问 GitHub（出站 443 端口）2. 前置条件GitHub 仓库（公开或私有均可）云服务器一台基本的 Web 服务器环境（如 Nginx）五、配置步骤1. 在 GitHub 创建 Runner进入 GitHub 仓库页面，依次点击：Settings（设置）Actions（左侧菜单）RunnersNew self-hosted runner选择操作系统和架构：OS：LinuxArchitecture：x64复制生成的配置命令（包含临时 token）2. 在服务器安装 Runner使用非 root 用户执行以下命令：# 1. 创建专用目录 mkdir -p ~/actions-runner && cd ~/actions-runner # 2. 下载 Runner（替换为 GitHub 提供的版本链接） curl -o actions-runner-linux-x64-2.320.0.tar.gz -L \ https://github.com/actions/runner/releases/download/v2.320.0/actions-runner-linux-x64-2.320.0.tar.gz # 3. 解压 tar xzf ./actions-runner-linux-x64-2.320.0.tar.gz # 4. 配置 Runner（使用 GitHub 生成的命令） ./config.sh --url https://github.com/yourname/repo --token YOUR_TOKEN配置时的交互提示：Runner name：建议使用描述性名称，如 prod-server-1Additional labels：可添加标签如 production、web 等Work folder：保持默认 _work 即可3. 配置系统服务将 Runner 配置为 systemd 服务，实现开机自启：# 安装服务 sudo ./svc.sh install $(whoami) # 启动服务 sudo ./svc.sh start # 验证状态 systemctl status actions.runner.*看到 Active: active (running) 表示服务已成功运行。回到 GitHub 的 Runners 页面，应该能看到新添加的自托管 Runner 显示为在线状态。4. 配置服务器权限为了确保 Runner 能够执行部署操作，需要配置相应的权限：# 1. 创建部署目录 sudo mkdir -p /var/www/html # 2. 设置目录权限（假设 Runner 用户为 ubuntu） sudo chown -R ubuntu:www-data /var/www/html sudo chmod -R g+rwxs /var/www/html # 3. 配置 sudo 免密（仅限特定命令） echo "ubuntu ALL=(root) NOPASSWD: /usr/bin/systemctl reload nginx" | \ sudo tee /etc/sudoers.d/deploy安全注意事项：绝对不要使用 root 用户运行 Runnersudo 免密仅限于必要的命令（如 systemctl reload）定期检查 Runner 用户的权限范围5. 创建 Workflow 文件在 GitHub 仓库中创建 .github/workflows/deploy.yml 文件：name: Deploy to Production Server on: push: branches: [ main ] paths: - 'website/**' # 仅当特定目录变化时触发 jobs: deploy: runs-on: self-hosted # 指定使用自托管 Runner env: DEPLOY_PATH: /var/www/html # npm 国内镜像加速 NODEJS_ORG_MIRROR: https://npmmirror.com/mirrors/node/ NPM_CONFIG_REGISTRY: https://registry.npmmirror.com steps: # 1. 检出代码 - name: Checkout repository uses: actions/checkout@v4 # 2. 设置 Node.js 环境 - name: Setup Node.js uses: actions/setup-node@v4 with: node-version: 20 cache: 'npm' # 3. 安装依赖并构建 - name: Build project run: | cd website npm ci --prefer-offline npm run build # 4. 同步文件到部署目录 - name: Deploy to server run: | sudo mkdir -p ${{ env.DEPLOY_PATH }} sudo chown -R $USER:www-data ${{ env.DEPLOY_PATH }} rsync -av --delete \ website/build/ \ ${{ env.DEPLOY_PATH }}/ # 5. 重载 Web 服务器 - name: Reload Nginx run: sudo systemctl reload nginx || trueWorkflow 工作流程：sequenceDiagram participant Dev as 开发者 participant GH as GitHub participant Runner as 自托管 Runner participant Server as 云服务器 Dev->>GH: 推送代码到 main 分支 GH->>Runner: 触发 workflow Runner->>Runner: 检出代码 Runner->>Runner: 安装依赖 Runner->>Runner: 构建项目 Runner->>Server: 同步文件 Runner->>Server: 重载 Nginx Server-->>Dev: 部署完成六、高级配置1. 构建缓存优化GitHub Actions 支持缓存依赖，大幅提升构建速度：Node.js 二进制文件缓存在 ~/.cache/actions-nodenode_modules 通过 cache: 'npm' 自动缓存首次运行后，后续构建速度可提升 3-5 倍。2. 多环境部署通过使用不同的 label，可以将工作流分配到不同的 Runner：jobs: deploy-production: runs-on: [self-hosted, production] # ... deploy-staging: runs-on: [self-hosted, staging] # ...3. 部署前验证可以在部署前增加测试步骤： - name: Run tests run: | cd website npm test - name: Deploy to server if: success() # 仅在测试通过后部署 run: | # 部署命令七、常见问题1. Runner 离线检查服务状态：systemctl status actions.runner.* sudo ./svc.sh start确保服务器能访问 GitHub：curl -I https://github.com2. 权限错误确认 Runner 用户对部署目录有写权限检查 sudoers 配置是否正确避免 Runner 使用 root 用户运行3. 构建失败检查 workflow 语法是否正确查看 Actions 日志定位具体错误确认服务器环境满足构建要求4. npm 安装缓慢在 workflow 中配置国内镜像源：env: NPM_CONFIG_REGISTRY: https://registry.npmmirror.com八、最佳实践1. 安全实践使用最小权限原则配置 Runner 用户定期更新 Runner 版本在 GitHub 设置中配置环境保护规则敏感信息使用 GitHub Secrets 存储2. 监控与日志定期检查 Runner 运行状态关注 workflow 执行时间和成功率保留必要的构建日志用于问题排查3. 维护建议定期清理旧的构建产物监控服务器磁盘使用情况配置 Runner 的自动更新策略参考资料别再用 rsync 了！试试 GitHub 自托管 Runner 让云服务器自己干活 | 人人都懂物联网
Dan Koe 如何在 1 天内彻底改变你的人生一、文章概述1. 标题如何用 1 天时间修复你整个人生2. 发布时间2026 年 1 月（新年主题文章）3. 来源Dan Koe（@thedankoe）- 个人发展、心理学和生产力领域作者二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容本文挑战传统的新年决心观念，提出通过深入的心理挖掘和身份重塑来实现真正的个人转变。B. 核心亮点揭示大多数人无法改变的根本原因：试图在错误的基础上建立新生活引入目的论心理学视角：所有行为都是目标导向的提供一套完整的 1 天重塑协议，帮助读者发现真正的自我2. 关键信息A. 核心论点真正的改变需要改变你是谁，而不仅仅是改变你做什么B. 重要概念目的论（Teleology）：所有行为都有目标控制论（Cybernetics）：获得想要之物的艺术身份循环：目标 → 感知 → 行为 → 条件化 → 身份 → 防御C. 涉及理论Alfred Adler 的目的论心理学Maxwell Maltz 的心理控制论Spiral Dynamics 和 ego 发展阶段理论三、详细报道1. 主要内容A. 为什么新年决心会失败大多数人设定表面层面的目标，在前几周靠自律维持，然后回到旧方式，因为他们试图在腐朽的基础上建立伟大的生活。B. 改变的真正路径graph TD A[设定目标] --> B[透过目标过滤现实] B --> C[只注意到相关信息] C --> D[朝目标行动并获得反馈] D --> E[重复直到自动无意识] E --> F[行为成为身份一部分] F --> G{防御身份以维持心理一致性} G --> H[身份塑造新目标] H --> B2. 技术细节A. 心智发展的 9 个阶段graph LR A[冲动型] --> B[自我保护] B --> C[从众型] C --> D[自我意识] D --> E[良心型] E --> F[个人主义] F --> G[战略型] G --> H[建构意识] H --> I[合一型]阶段特征典型表现冲动型冲动与行动无分离幼儿生气时打人自我保护世界危险，只顾自己藏成绩单，说谎从众型我是群体，规则即现实无法理解不同政治观点自我意识内在与外在不匹配在教堂怀疑信仰良心型建立自己的原则体系离开家庭宗教，建立个人哲学个人主义原则由语境塑造意识到政治观点与成长地有关战略型与系统共事并自知领导组织时质疑自身盲点建构意识所有框架都是有用的虚构隐喻性而非字面理解信仰合一型自我与生活的分离消解工作、休息、玩耍感觉相同B. 智慧的公式graph TD A[行动] --> B[感知位置] B --> C[与目标比较] C --> D[基于反馈再次行动] D --> B智慧 = 主体性 × 机会 × 智慧主体性：采取行动的可能性机会：外部条件（包括数字机会）智慧：迭代、坚持和理解大局的能力3. 一日重塑协议第一部分：早晨 - 心理挖掘（15-30 分钟）问题组 1：觉察痛苦你学会忍受的那种持续的沉闷不满是什么？你反复抱怨但从未真正改变的三件事是什么？对于每个抱怨：观察你的行为（而非你的言语）的人会得出什么结论？关于你当前生活的什么真相若向你深深尊重的人承认会是无法承受的？问题组 2：创建反愿景如果未来 5 年完全不变，描述一个普通的星期二如果是 10 年呢？你错过了什么？什么机会关闭了？谁放弃你了？你在生命尽头。你过着安全的版本。从未打破模式。代价是什么？你生活中谁已经在过着你刚刚描述的未来？要真正改变你必须放弃什么身份？你没有改变的最尴尬原因是什么？如果你当前的行为是一种自我保护，你到底在保护什么？问题组 3：创建最小可行愿景忘记实用性。如果你能在 3 年内 snap 手指过着不同的生活，那是什么样的？你必须对自己有什么信念才能让那种生活感觉自然？如果你已经是那个人，这周你会做的一件事是什么？第二部分：全天 - 打断自动驾驶设置这些随机提醒：11:00am：我现在通过正在做的事情在避免什么？1:30pm：如果有人拍摄过去 2 小时，他们会得出我从生活中想要什么？3:15pm：我在朝着我讨厌的生活还是我想要的生活移动？5:00pm：我现在假装不重要的最重要的事情是什么？7:30pm：我今天出于身份保护而非真正愿望做了什么？9:00pm：我今天什么时候感觉最活着？什么时候感觉最死？通勤/行走时：如果我不再需要人们把我看作 [身份]，什么会改变？我在生活的哪里用 aliveness 交换 safety？我能成为的我想成为的人的最小版本是什么？第三部分：晚上 - 综合洞察今天之后，关于你被卡住的原因什么感觉最真实？实际的敌人是什么？命名它。不是环境。不是其他人。一直在导演的内部模式或信念。写一句话捕捉你拒绝让生活变成什么。这是你的反愿景压缩版。写一句话捕捉你正在构建的方向。设定目标：1 年视角：1 年内必须成真什么才能知道你打破了旧模式？1 月视角：1 个月内必须成真什么才能让 1 年视角保持可能？每日视角：明天你正在成为的人会直接做的 2-3 个行动是什么？四、影响分析1. 核心理念A. 你不在你想在的地方是因为你不是会在那里的人如果你想要特定的结果，你必须在达到它之前很久就拥有创造那种结果的生活方式。B. 你不在你想在的地方是因为你不想在那里所有行为都是目标导向的。即使是自我挫败的行为也在追求某种目标（如保护自己免受评判）。C. 你不在你想在的地方是因为你害怕在那里当身份受到威胁时，你会进入战斗或逃跑状态，就像身体受到威胁一样。2. 技术趋势这篇文章整合了多个心理学和发展理论框架：Adler 的目的论心理学控制论和反馈系统Spiral Dynamics 和 ego 发展理论心理控制论五、将生活变成电子游戏创建 6 个组件：反愿景：我绝不想要经历的生活的祸害是什么？愿景：我认为想要的理想生活是什么？1 年目标：1 年后我的生活会是什么样子？1 月项目：我需要学习什么？需要获得什么技能？日常杠杆：什么是让项目更接近完成的优先级任务？约束：我从头开始实现愿景不愿意牺牲什么？这些组件创造了一个保护心智免受干扰和闪亮物体影响的同心圆。参考资料Dan Koe - How to fix your entire life in 1 day
HackerNoon 网络安全入门书籍推荐技术分析一、新闻概述1. 标题5 本最适合初学者的网络安全书籍推荐2. 发布时间2021 年 7 月 25 日3. 来源HackerNoon 技术社区二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容HackerNoon 发布了一篇针对网络安全初学者的书籍推荐文章，旨在帮助有意进入网络安全行业的学习者选择合适的学习资料。B. 核心亮点专为初学者精心挑选的 5 本网络安全书籍涵盖网络安全的基础知识、实战技能和防御技术为考虑进入网络安全行业的读者提供学习路径指导2. 关键信息A. 发布背景网络安全人才需求持续增长，但初学者往往面临学习资料选择困难的问题B. 目标受众考虑从事网络安全职业的初学者希望系统学习网络安全知识的技术人员对网络安全感兴趣的学生和爱好者C. 涉及主题网络安全入门、社会工程学、蓝队防御、安全基础3. 背景介绍A. 作者背景文章作者 Jessica Truong 是一位专注于网络安全领域的内容创作者，在 HackerNoon 平台分享安全相关内容。B. 相关上下文HackerNoon 是知名的技术内容平台，这篇文章是其博客奖学金项目（blogging-fellowship）的一部分。三、详细报道1. 主要内容A. 书籍推荐策略文章推荐的 5 本书籍涵盖了网络安全的多个维度：基础理论知识实战攻击技术防御响应策略社会工程学B. 学习路径设计graph TD A[网络安全学习路径] --> B[基础知识] A --> C[实战技能] A --> D[防御技术] B --> B1[理论书籍] C --> C1[攻击技术] D --> D1[蓝队防御] B1 --> E[系统化学习] C1 --> E D1 --> E E --> F[职业能力]C. 涵盖主题根据文章标签，推荐书籍涉及以下主题：cybersecurity-top-books：网络安全顶级书籍cybersecurity-for-beginners：网络安全入门social-engineering：社会工程学blueteaming：蓝队防御技术security：通用安全知识2. 技术细节A. 知识体系结构网络安全领域的知识体系可以分为以下几个层次：mindmap root((网络安全)) 基础知识 网络协议 操作系统 密码学基础 攻击技术 渗透测试 漏洞利用 社会工程 防御技术 蓝队运营 应急响应 安全监测 专业领域 Web 安全 移动安全 云安全B. 学习建议对于网络安全初学者，文章暗示了以下学习策略：从基础理论书籍入手，建立系统的知识框架结合实战技能书籍，掌握实际操作能力学习防御技术，理解安全运营的完整流程关注社会工程学等人为因素，提升综合安全意识C. 职业发展网络安全行业的职业发展路径通常包括：红队：渗透测试、攻击模拟蓝队：安全运营、应急响应紫队：攻防演练协调安全管理：风险评估、合规审计3. 数据与事实A. 行业需求网络安全人才缺口持续扩大，企业对安全专业人才的需求日益增长B. 学习资源质量专业书籍提供系统化的知识体系相比碎片化的网络资源，书籍具有更好的连贯性和深度作者精选的书籍代表了行业认可的高质量资源C. 平台影响力HackerNoon 作为技术内容平台，拥有广泛的读者群体，该文章获得 26,269 次阅读四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势网络安全教育资源的规范化需求日益凸显系统化的学习路径成为人才培养的关键书籍推荐文章反映了行业对优质学习资源的重视B. 竞争格局网络安全培训市场竞争激烈优质内容平台如 HackerNoon 在知识传播中扮演重要角色博客奖学金等机制鼓励高质量内容创作2. 用户影响A. 现有学习者获得经过筛选的优质书籍推荐节省筛选学习资源的时间成本建立系统化的学习路径B. 潜在入门者降低进入网络安全领域的门槛提供清晰的学习方向指引通过书籍了解行业全貌C. 学习建议结合书籍学习与实践操作关注最新安全动态和技术发展参与社区交流和实战演练3. 技术趋势A. 技术方向网络安全知识体系日趋完善攻防技术持续演进自动化工具和 AI 技术在安全领域的应用增多B. 生态影响优质教育资源促进人才培养内容平台连接作者与学习者开源社区和商业培训共同发展五、各方反应1. 平方数据文章在 HackerNoon 平台获得了 26,269 次阅读，显示了读者对网络安全入门内容的高度关注。2. 业内评价A. 专家观点网络安全行业普遍认为，系统化的学习路径对初学者至关重要，书籍仍然是获取深度知识的有效途径。B. 社区反馈HackerNoon 的读者群体对网络安全内容表现出持续兴趣，该文章被标记为热门故事（hackernoon-top-story）。3. 学习建议A. 正面评价精选书籍节省筛选时间系统化学习路径清晰覆盖攻防多个维度B. 学习建议书籍学习应结合实践操作关注最新安全动态参与社区交流与实战演练C. 注意事项网络安全技术更新迅速，需持续学习理论与实践相结合才能真正掌握遵守法律和道德规范，仅在合法环境中进行实验六、相关链接1. 原文链接5 Best Cybersecurity Books for Beginners - HackerNoon2. 相关主题What is a Zero Day Attack and How Can You Protect Against It?Steganography: How Hackers Hide Malware in Images3 Types of Phishing Attacks and How to Prevent Them3. 技术文档HackerNoon 网络安全专题网络安全入门指南社会工程学防御手册参考资料5 Best Cybersecurity Books for Beginners | HackerNoon
iximiuz Labs 服务器端技术交互式学习平台技术分析
iximiuz Labs 服务器端技术交互式学习平台技术分析一、概述1. 平台简介A. 是什么iximiuz Labs 是一个独立开发的服务器端技术学习平台，专注于 Linux、网络、容器和 Kubernetes 等后端技术的实践教学。B. 为什么值得关注提供完全交互式的学习环境，无需本地配置覆盖从基础到高级的完整技术栈结合理论与实践，通过实际操作巩固知识C. 学完能获得什么掌握 Linux 系统管理技能理解容器化技术原理精通 Kubernetes 集群运维提升网络故障排查能力2. 目标用户A. 适用人群后端开发工程师DevOps 工程师运维工程师云原生技术学习者B. 前置要求基本 Linux 命令行操作能力了解网络基础知识有一定编程经验二、平台核心功能1. 学习模式graph LR A[用户] --> B[Playgrounds] A --> C[Tutorials] A --> D[Challenges] A --> E[Courses] A --> F[Skill Paths] A --> G[Roadmaps] B --> H[实践探索] C --> I[理论学习] D --> J[技能测试] E --> K[系统学习] F --> L[定向提升] G --> M[完整路径]2. 功能组件A. Playgrounds（实践环境）远程沙箱环境，支持自由探索 Linux、网络、容器、Kubernetes 等技术。核心特点：一键启动，秒级就绪完全隔离，安全可靠支持多种环境类型B. Tutorials（教程）传统长篇文章形式，配合清晰图表和可复现的指导说明。特色：图文并茂，讲解深入交互式代码块与 Playgrounds 无缝集成C. Challenges（挑战）小规模的 Linux、Docker、Kubernetes 问题集合。功能：自动评分系统分级提示功能详细解答说明D. Courses（课程）理论课程与实际练习相结合，深入覆盖广泛主题。结构：理论课程动手实验进度跟踪E. Skill Paths（技能路径）高度聚焦的学习序列，用于培养或改进特定的 DevOps 技能。覆盖领域：容器网络精通容器镜像构建Dagger 入门Docker 基础F. Roadmaps（路线图）全面的学习路径，用于掌握整个领域或技术。三、技术栈分析1. 平台技术架构graph TB Browser[浏览器] --> Nuxt[Nuxt.js 前端] Nuxt --> API[后端 API] API --> Playground[Playground 服务] API --> Content[内容管理] Playground --> VM1[Linux VM] Playground --> Docker[Docker 环境] Playground --> K8s[Kubernetes 集群] Content --> Tutorial[教程] Content --> Course[课程] Content --> Challenge[挑战]2. 前端技术栈根据页面元数据分析：框架：Nuxt.js（Vue.js 服务端渲染框架）样式：自定义 CSS + Inter 字体代码字体：Source Code Pro3. 核心能力A. 容器网络精通从网络命名空间创建基础，到配置桥接网络和使用 iptables 设置 NAT 和端口转发。内容构成：1 个教程6 个挑战难度：中等、困难B. 容器安全5 个挑战，中等至困难难度。C. 容器镜像构建5 个教程、14 个挑战，简单至中等难度。涵盖内容：选择正确的基础镜像组织多阶段 Dockerfile排查镜像问题D. Dagger 入门2 个课程、4 个挑战，简单至中等难度。学习内容：安装 Dagger编写模块构建和部署应用E. Docker 基础3 个教程、14 个挑战，从零到自信的 Docker 初学者。四、学习路径设计1. 设计理念平台深知学习没有一刀切的方法，因此每个部分都设计为支持学习旅程的每个阶段。2. 学习流程graph TD Start[开始学习] --> Explore{选择方式} Explore -->|自由探索| Playground[Playground 实践] Explore -->|系统学习| Course[课程学习] Explore -->|定向提升| SkillPath[技能路径] Playground --> Practice[动手实践] Course --> Theory[理论学习] SkillPath --> Focus[聚焦技能] Practice --> Test[挑战测试] Theory --> Practice Focus --> Test Test --> Master[掌握技能]3. 最佳实践建议使用 Playgrounds 进行自由实验通过 Tutorials 理解理论知识用 Challenges 检验学习成果按 Skill Paths 系统提升参考 Roadmaps 规划长期学习五、特色内容分析1. 精选教程A. Kubernetes 原生 Sidecar 容器主题：理解 Kubernetes 中 Sidecar 容器的原理和使用。B. 从零构建容器镜像：6 个常被忽视的陷阱主题：容器镜像构建的最佳实践和常见问题。C. Linux 控制组（cgroups）控制进程资源主题：深入理解 Linux 资源管理机制。D. Docker 容器 vs Kubernetes Pods 深度对比主题：理解容器和 Pod 的区别与联系。E. containerd 命令行使用主题：直接使用 containerd 进行容器管理。F. Dagger 核心概念介绍主题：理解 CI/CD 工具 Dagger 的核心概念。2. 学习资源统计根据页面展示内容：多个技能路径数十个挑战任务覆盖简单、中等、困难三个难度级别六、平台优势分析1. 交互式学习无需本地环境配置即时反馈和验证安全的实验环境2. 内容质量理论与实践并重由经验丰富的团队制作覆盖前沿技术3. 学习灵活性多种学习模式组合可按需选择学习内容支持自主探索和系统学习4. 技术覆盖全面Linux 系统管理网络基础知识容器化技术Kubernetes 编排CI/CD 实践七、适用场景1. 技能提升现有工程师提升技术能力，掌握云原生技术栈。2. 转型学习从传统运维转向 DevOps，或从开发转向云原生开发。3. 面试准备通过实际操作巩固理论知识，为技术面试做准备。4. 团队培训作为团队内部技术培训的补充材料和实践环境。八、总结iximiuz Labs 是一个专注于服务器端技术的交互式学习平台，通过 Playgrounds、Tutorials、Challenges、Courses、Skill Paths 和 Roadmaps 多种形式，为学习者提供全面的云原生技术学习体验。平台的核心优势在于：真正的动手实践环境系统的学习路径设计高质量的内容制作覆盖完整的技术栈对于希望深入学习 Linux、容器、Kubernetes 等服务器端技术的开发者来说，iximiuz Labs 是一个值得探索的学习平台。参考资料iximiuz Labs 官方网站
下载youtube和bilibili视频https://github.com/iawia002/lux主流llm使用方式可以用http://OpenRouter.ai的key +http://Yichat.ai 搭配来用，用过的人都说好。uuid生成器https://github.com/jaywcjlove/DevHub从神经网络到 Hugging Facehttps://hutusi.com/articles/the-history-of-neural-networks英语学习包https://share.weiyun.com/FL2Jgoyvsam saidLex Fridman采访了Sam Altman，这次采访有快两个小时，基本上谈到了所有需要谈的内容。 包括GPT-5、Sora、董事会闹剧、马斯克、Ilya去向以及最重要的AGI。 强烈建议看一下，我也拿GPT-4翻译了一下视频，并且总结了文本，下面还有对应时间轴快捷跳转，时间有点长，可以收藏之后看。 采访的要点总结： 计算力将成为未来最宝贵的财富之一,人工智能的发展将是一场巨大的权力斗争。 Sam回顾了在OpenAI董事会经历的困难时刻,称其为职业生涯中最痛苦、混乱和令人沮丧的经历,但这些经历有助于增强韧性。 OpenAI正在寻找新的董事会成员,希望引入具有不同专业背景的人才,包括非营利组织、学习型公司、法律和治理等领域的专家。 董事会需要回应全球的需求,而不仅仅是自身利益。 人们对产品发布策略的反思,认为应该更加迭代地发布,避免突然的更新,以满足用户的需求。 GPT-4是一个重要的里程碑,但并不足以改变世界。真正意义上的AGI应该能够显著提高科学发现的速度。 大部分真正的经济增长来自科学技术的进步。 Sam期望首个AGI系统能够回答关于宇宙统一理论和外星文明存在性等重大科学问题。 没有任何一个个体或机构应该对AGI拥有绝对控制权,需要建立一个强大的治理系统来管理AI的发展。 目前AI安全研究者过于关注某些具体的技术风险,而忽视了其他一些重要的问题。 未来编程可能会以自然语言交互的方式进行,传统的编码方式可能会逐渐减少。 OpenAI在机器人领域有一些进展和规划。 虚拟现实技术以其超逼真和照片般的真实感著称,在虚拟世界中很容易迷失自己。 作者对大自然机械化运作的进化机制赞叹不已,尤其是在亚马逊丛林中的观察。 科技发展非常强大且吓人,但作者对宇宙中存在智慧外星文明非常有信心。 人工智能可能更像是人类之间的支撑和社会联系,而不是单个大脑。 人类共同建立的知识基础赋予了我们无比的能力,这种集体创造让作者对未来抱有希望。 尽管有时会提到人工智能的风险,但对于死亡,我们更多的是感激生命中的美好时刻。 在对人工智能未来的展望中,Sam表达了对人类未来的乐观态度,认为人类社会一直在持续进步。 Sam引用了科幻作家Arthur C. Clark的一句话:"在这个星球上,我们的角色可能不是崇拜上帝,而是创造上帝。"rawchathttps://github.com/RawChat/RawChat一个隔离gpt4账号的软件macosx相关的软件推荐的软件工具： IDEA 2023.2.6 ，配合copilot主力搬砖工具（感谢始皇和热佬，不知2023.3.x能否使用？） vscode，主力文档工具配合自建网盘，实现文档同步。偶尔写写小py工具，韭菜盒子插件上班看行情，REST Client插件测试接口。 Clipy，开源历史剪贴板，强烈推荐 quan x，上网+抓包工具，一次购买mac+iphone全平台使用 bartender5，拯救刘海屏 Mos，开源鼠标工具，解决鼠标和触控板滑动方向相反的问题 iStat Menus，系统监控工具，搜搜就有激活码 Termius，免费版，如果内置FTP工具更完美 chatgpt next web prohttps://github.com/vual/ChatGPT-Next-Web-Pro