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大家好，
我最近晋升了，现在负责管理一个夏季软件工程实习项目。根据我们去年从实习生那里获得的反馈，我希望教他们编写优质代码和设计可维护解决方案的最佳实践和良好原则。
他们已经听说过DRY和SOLID，我们正在编写单元测试，他们熟悉git，并且我们正在应用敏捷原则，但我很想听听你们在职业生涯早期发现的有帮助的经验，或者你们现在用来教导初级工程师基础知识的资源。
谢谢！
最近，我在探索使用人工智能代理进行实时研究和内容生成的想法。<p>为了将这个想法付诸实践，我想，为什么不尝试解决一个我经常遇到的问题呢？就是在不花费数小时手动研究的情况下，创建高质量、最新的通讯。<p>因此，我构建了一个简单的人工智能驱动的通讯代理，它可以自动研究一个主题，并使用网络上的最新信息生成结构良好的通讯。<p>我使用了以下工具：<p>- Firecrawl 搜索 API 进行实时网络抓取和内容发现
- Nebius AI 模型进行快速且低成本的推理
- Agno 作为代理框架
- Streamlit 作为用户界面（对我来说更简单）<p>这个项目并不复杂，我保持了它的轻量和模块化，但这是一个很好的方式来探索代理如何自动化研究和内容工作流程。<p>如果你感兴趣，我整理了一个演示，展示了它是如何工作的：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=iDYnR_MlErg" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=iDYnR_MlErg</a><p>完整的代码可以在这里找到，如果你想在此基础上进行开发：<a href="https://github.com/Arindam200/awesome-ai-apps/tree/main/simple_ai_agents/newsletter_agent">https://github.com/Arindam200/awesome-ai-apps/tree/main/simple_ai_agents/newsletter_agent</a><p>我很想听听其他人如何利用人工智能进行内容创作或研究。同时也欢迎反馈或功能建议，下一步可能会增加多主题通讯的功能！
这本来是一个周末项目，结果花费的时间稍微有点长（只多了几个周末，哈哈）。<p>Difftastic（<a href="https://github.com/Wilfred/difftastic">https://github.com/Wilfred/difftastic</a>）是一款流行的工具，可以生成结构差异。它生成的差异通常比git的默认差异更好看，但它仅是一个命令行工具——因此我制作了一个浏览器扩展，可以直接在Github中显示这些差异。