一周热榜

我创建了RepoExplainer，以便快速理解不熟悉的代码库，而无需在本地克隆它们。 <p>它的功能：粘贴任何公共GitHub仓库的URL，即可获得AI生成的解释，包括架构图、目录结构和技术栈分析。 <p>工作原理：FastAPI后端从GitHub的API并行获取仓库的目录树和关键文件（如README、package.json等），然后将这些信息发送给Claude进行结构化分析。 <p>试试吧：<a href="https://repex.thienbao.dev" rel="nofollow">https://repex.thienbao.dev</a>。 <p>技术亮点： - 使用asyncio.gather进行并行文件获取（比顺序获取快70%） - 智能内容过滤（限制100KB），以防止令牌溢出 - 自定义树解析器将GitHub的扁平文件列表转换为层次结构 <p>目前的限制：仅支持公共仓库，每个IP每天20次请求，大型单体仓库可能会达到令牌限制。 <p>我希望能收到关于解释质量、用户体验或其他方面的反馈。 <p>源代码：<a href="https://github.com/BaoNguyen09/repo-explainer" rel="nofollow">https://github.com/BaoNguyen09/repo-explainer</a>

这是一个简单的工具，可以帮助你在电脑上专注于一次一个的工作会话。它会显示一个覆盖层，提醒你当前会话的目的。

问题 我在一次面试中失败了，因为我花了太长时间来反转一个字符串。 在另一次面试中，因为我处理 JSON 到结构体时反应慢。而在第三次面试中？因为我花了太长时间打开我的 IDE——我需要关闭一些我所在公司机密的内容。 三次被拒绝。这些都没有衡量我作为开发者的实际能力。 没人谈论的模式 大多数开发者在求职过程中已经在其他公司工作。他们机械地习惯于那个环境的商业规则——这意味着只使用编程语言特性的一个小子集。 即使在漫长的职业生涯中，你也不会用到所有的东西。而你不使用的东西，你会忘记。 然后面试来了，他们问你关于提升、闭包，或者一些你三年前见过但从未再接触的细节。如果你不能快速而清晰地回答，你就被淘汰了。 这并不能衡量能力。它衡量的是短期记忆。 人工智能时代改变了一切 随着人工智能的崛起，任何人都可以在几秒钟内获取技术答案。你只需要知道如何提问。 InterviewCoder，由 Roy Lee 和 Neel Shanmugam 创建，是第一个探索这一点的工具——在面试中提供实时的“备忘单”。Fireship 制作了一段关于它的病毒视频。 如果一个价值 60 美元的工具可以通过世界上最难公司的面试，这对这个过程意味着什么？ 我自己构建了一个工具 在看到 InterviewCoder 后，我想：为什么不自己构建一个呢？ StealthBrowser 应运而生——一个对屏幕共享工具隐形的浏览器。它使用 macOS 的 NSPopover 类，这意味着即使你与之互动，面试页面也不会检测到你离开了。 你可以搜索、截图、静默粘贴，并向任何大型语言模型请求帮助——所有这些都不会触发警报。 结果 自从我开始使用它以来，我收到了来自不同公司的超过 3 个工作邀请。 我变成了计算机天才吗？不。招聘系统是有问题的。 下载链接：[https://stealthbrowser.app/downloads](https://stealthbrowser.app/downloads) 90% 折扣优惠码：stealthbrowser90

我们开发了工具，将大型语言模型（LLMs）直接连接到案例法数据库，并进行引用验证，以解决法律人工智能中的幻觉问题。可以把它看作是让模型访问实际的法律来源，而不是依赖于训练数据。