看到一个很基础的英语学习手册「OGDEN's BASIC ENGLISH」，用于极度简化你的英语学习和日常使用，作者发现牛津字典中2.5w单词中90%的概念可以用850个单词来实现，同时使用规则与完整的英语一样，让使用者可以使用简单且完美的英语进行正常沟通，思路很不错。
🤖 http://ogden.basic-english.org/

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分享一下我做公众号的工作流：
如何3分钟内将我爆火的推文，转成微信公众号格式的排版？
1.将推文的文本信息直接复制到AI中，提示词：
“我下面这篇推文，帮我生成微信公众号的排版吧，以markdown格式输出给我”
2.复制AI 给你生成的markdown内容，到https://md.doocs.org/ 中粘贴，此处已经基本可用了。
可以自由选择主，或者对细节进行微调。
3. 直接点击右上角的复制按钮，到微信公众平台，粘贴。
在md.doocs排版的格式就整个复制过来了。
4.微信公众平台微调格式，即可发布了
详细操作可看视频说明

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Claude和GPT的本月额度烧没了
刚换成deepseek v4

目前体感是：
1. deepseek v4写代码会出现opus 4.8和GPT 5.5不会出现的低级问题，经常需要反复在小问题上debug，不开个branch都没有安全感。要是开/goal那就更慌了，感觉能写一万个bug给我。

2. deepseek v4经常能recall到我都忘了的上下文里的约束和思考碎片，上下文这块感觉可能会比Claude和GPT吃得更全面更严谨。

3. deepseek v4没那么多自己的思考，我提到的范围有多大它的思考绝不会超出那个范围，但它在范围内想得还挺清爽。Claude和GPT会更发散但有时逻辑有点浆糊感，可能是思考的复杂度更高，也可能是上下文太大确实降智成浆糊。

4. 看deepseek在cc里学Claude说话真的好搞笑啊哈哈哈哈哈哈哈 学那种很冷淡很惜字如金的语气，以及搁那lollygagging churning cooking cogitating😂 有种看老熟人演戏的滑稽感哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

（下次再试试当红炸子鸡glm哈哈哈哈哈哈哈哈

最近刷 GitHub 发现个好东西：EdgeQuake。
一个用 Rust 写的 GraphRAG 框架，性能很猛。它把一堆文档变成知识图谱，让 RAG 不再是简单的文本匹配，而是能理解关系、做推理。
比如，你扔给它一堆公司年报，可以直接问"A 供应商的变化如何影响了 C 产品的利润"，它能给你完整的逻辑链，而不是一堆零散的段落。处理复杂 PDF 也不是问。
感觉是下一代 RAG 的样子了。
http://github.com/raphaelmansuy/edgequake

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项目可以直接部署到cloudflare workers，支持自部署的plausible实例，

https://github.com/getsentry/plausible-mcp

部署好之后，就可以让你的code agent配置mcp，以后就可以在会话中直接问网站的流量，

结合自动化任务，也可以定时将流量情况发通知给你。

3C (C/C++/C 编程语言组合，可以应对一切现实应用和技术挑战
从操作系统、数据库、系统软件，到编写实现新的编程语言和编译器、虚拟机运行时
到嵌入式、物联网、桌面生产力工具、游戏、服务器、App、Cloud、Web、API ...
你可以想到的一切领域，都能找到 3C 的应用场景
3C程序员，个人感觉是非常酷的定位，也是极佳的技术发展方向
另外，音频DSP、声光电、音乐电影、动漫游戏等，也都是 3C 的传统优势领域
可以在 3C (C/C++/C 领域做长期实践与沉淀，保值

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这样的鬼故事，会信的受众到底是什么样的画像？

女子44岁在阿里工作22年被裁🥲
这样的 阿里22年老员工可以拿多少钱
@https1024

ChatGPT 推送 Scheduled Tasks / 任务计划功能了
可以让 ChatGPT 定时提醒、定期执行、或者持续监控某件事🤖
@https1024

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