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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。