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我最近阅读了MapReduce论文，并想通过从头构建（至少是一个简化版本）来尝试其内部工作原理。希望这能帮助未来想要复现同一论文的人。 您可以在新闻通讯中阅读更多内容： https://buildx.substack.com/p/lets-build-mapreduce-from-scratch GitHub 仓库： https://github.com/venkat1017/mapreduce-go/tree/main/mapreduce-go

它是什么：一个每日新闻仪表板，以结构化、易于浏览的格式提供市场、地缘政治、科技、健康和科学领域中最重要的新闻，旨在让用户在10分钟内阅读完毕。 它的不同之处： - 信息架构优先：用户不需要滚动，而是可以在结构化的部分中快速浏览 - 所有关键点都有来源引用（不盲目信任） - 主题感知的用户界面，支持流畅的亮/暗模式切换 - 完全响应式，作为渐进式网络应用（PWA）支持离线阅读 - 一键分享关键见解到X/Twitter，以卡片布局展示 分享功能在创建干净的Twitter卡片时保留了标题和格式，使得与网络分享重要见解变得更加便捷。

我一直在思考，技术面试在过去十年几乎没有演变，而人工智能正在加速其崩溃。 我们仍在使用Leetcode风格的问题，这些问题几乎无法反映工程师的实际工作。候选人被期望刷50道以上的算法题才能获得面试机会，即使这份工作与算法毫无关系。现在，AI工具被用来完成家庭作业、进行现场编码环节，甚至撰写能够绕过ATS筛选的简历。 问题在于，这甚至不是传统意义上的作弊——这只是人们在利用可用的工具。更深层次的问题是：我们在评估错误的东西。既然他们在工作中也会使用AI，难道我们还需要在意他们是否使用AI来解决家庭作业吗？我们真的应该根据工程师在压力下是否记得如何反转链表来评判他们的能力吗？ 我们陷入了一个容易被操控且难以辩解的系统中。有没有人看到公司在这方面做得更好？在人工智能时代，你们如何调整招聘流程？

嗨，HN， 我很高兴与大家分享 ClickRepeat，这是一款我正在开发的工具，旨在解决我们在电脑上面临的繁琐重复任务。 这个工具的核心理念很简单：你只需录制一次自己执行某项任务（点击、输入、导航应用），ClickRepeat 的人工智能就会学习这个工作流程。然后，你可以随时在本地或未来在云端重放这个自动化过程。可以把它想象成通过演示创建宏，而无需编写脚本或处理复杂的 RPA 设置。 例如，你可以自动化以下任务： - 从不同的应用/网站提取数据生成每周报告。 - 处理来自标准表单或电子邮件的数据录入。 - 进行软件开发的常规用户界面检查。 - 一致地格式化下载的文件。 这个工具适合任何人使用——开发者、分析师、市场营销人员、支持人员、研究人员等——那些发现自己不断重复相同点击和输入的人。我们的目标是让自动化变得易于访问，而无需陡峭的学习曲线。 我很想听听你们的反馈、对这个方法的看法、你们设想的潜在用例或任何问题！ 谢谢！