大模型上下文工程实践指南-第2章:上下文工程技术栈
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新的一章如期而至了,各位佬请品尝。大家如果觉得内容有干货,有见解欢迎给个正向反馈,如果有建议和疑问的也欢迎反馈。有需要的可以加入ce101交流群。最近出版社的人又继续联系我了,在论证是否要出版我这本书,因为我前面明确拒绝了自我采购和出资的情况。目前大家的反馈也会成为他们是否给我出版书的一个重要参考。
有想要通过newsletter订阅或者公众号推送来阅读的可以自行到Google搜索一下ifuryst substack,公众号则是LeoTalk。有想加我进ai群、ce101群或者交流的佬也欢迎,vx: ifuryst
写在最后的一个小点,最近比较忙,我不确定我的更新进度是否还能保持一周一更,因为后面几章核心的章节内容都比较硬核,难啃。
2.1 上下文窗口限制与问题分类
2.1.1 长上下文≠好上下文
上下文窗口
要了解和学习上下文工程, 首先需要理解上下文窗口。我们先来看下面这个表:
模型
上下文窗口
GPT-5
400,000
gpt-oss-120b
131,072
GPT-4o
128,000
Gemini 2.5 Pro
1,000,000
Claude Sonnet 4
1,000,000
Claude Opus 4.1
200,000
可以看到,现在所有的SOTA大模型的上下文空间都在1M以内(Llama4有10M),这个就是天然的限制,也是为什么上下文工程存在的原因之一。这就好比内存之于CPU一样,CPU运算的时候需要不断访问数据,而硬盘的访问速度太慢,因此需要借助内存来提供较快的访问速度,但是内存是有上限的,所以计算机不能无限制的运行程序(运行程序就是将程序和对应的数据都加载到内存中),随着技术的发展,也延伸出很多相关的内存技术,比如分页分段、虚拟内存、内存置换等等。虽然现在内存不断提升,尤其在大语言模型训练和推理过程中都使用了大量的内存,但是依然没有逃脱资源限制的问题。上下文空间就是这么一个存在,让大语言模型可以基于这些数据去推理,因此才有了围绕上下文空间限制而衍生的一系列技术,这些技术就统称为上下文工程技术。
围绕着上下文窗口,可以很直观的得出这么几个场景:
— 上下文太长,超过上下文窗口限制
— 上下文太短,不足以支撑推理
—...
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新的一章如期而至了,各位佬请品尝。大家如果觉得内容有干货,有见解欢迎给个正向反馈,如果有建议和疑问的也欢迎反馈。有需要的可以加入ce101交流群。最近出版社的人又继续联系我了,在论证是否要出版我这本书,因为我前面明确拒绝了自我采购和出资的情况。目前大家的反馈也会成为他们是否给我出版书的一个重要参考。
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写在最后的一个小点,最近比较忙,我不确定我的更新进度是否还能保持一周一更,因为后面几章核心的章节内容都比较硬核,难啃。
2.1 上下文窗口限制与问题分类
2.1.1 长上下文≠好上下文
上下文窗口
要了解和学习上下文工程, 首先需要理解上下文窗口。我们先来看下面这个表:
模型
上下文窗口
GPT-5
400,000
gpt-oss-120b
131,072
GPT-4o
128,000
Gemini 2.5 Pro
1,000,000
Claude Sonnet 4
1,000,000
Claude Opus 4.1
200,000
可以看到,现在所有的SOTA大模型的上下文空间都在1M以内(Llama4有10M),这个就是天然的限制,也是为什么上下文工程存在的原因之一。这就好比内存之于CPU一样,CPU运算的时候需要不断访问数据,而硬盘的访问速度太慢,因此需要借助内存来提供较快的访问速度,但是内存是有上限的,所以计算机不能无限制的运行程序(运行程序就是将程序和对应的数据都加载到内存中),随着技术的发展,也延伸出很多相关的内存技术,比如分页分段、虚拟内存、内存置换等等。虽然现在内存不断提升,尤其在大语言模型训练和推理过程中都使用了大量的内存,但是依然没有逃脱资源限制的问题。上下文空间就是这么一个存在,让大语言模型可以基于这些数据去推理,因此才有了围绕上下文空间限制而衍生的一系列技术,这些技术就统称为上下文工程技术。
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https://video.6667000.xyz/
抓取网上的内容 自己使用的,用了一段时间感觉还行,分享给老友们~
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Prompt Tools: 你的专属提示词管家,支持所Mac、Windows、Linux,欢迎各位佬友体验
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GitHub
Releases · jwangkun/Prompt-Tools
一款强大的桌面应用,旨在简化您的 Prompt 管理工作流程。. Contribute to jwangkun/Prompt-Tools development by creating an account on GitHub.
31 个帖子 - 23 位参与者
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一款强大的桌面应用,旨在简化您的 Prompt 管理工作流程。. Contribute to jwangkun/Prompt-Tools development by creating an account on GitHub.
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抽奖送一个吃灰的服务器 OrangeVPS VPS BUDGET (ALWAYS PROMO) - USAVPS-11.11
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抽奖主题: [独乐乐不如众乐乐]
奖品详情:
[奖品1]:
买来一直吃灰,送了,还有两个多月到期。
美国服务器,给root
活动时间:
开始时间:[现在]
截止时间:[2025-09-03 9:00]
参与方式:
任意回复即可,点赞更佳。
抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用论坛工具随机抽取中奖者。
注意事项:
本活动将在活动截止时间后半小时关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后XXXX小时内在本帖公布,并通过XXXX通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
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中奖者将在活动结束后XXXX小时内在本帖公布,并通过XXXX通知领奖方式。
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Where possible begins.
【T佬】庆祝抗战胜利80周年-抽奖: 100元支付宝口令红包 * 2
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因为即将到来的阅兵式,感到非常激动!
到时候大家记得一起来参与直播:《纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利80周年大会》直播
抽奖
中奖为2个人,每人发100元支付宝口令红包。
使用 抽奖工具 进行抽奖,截止时间: Wed, Sep 3, 2025 12:00 PM CST 。
抽奖方式为回复内容:
勿忘国耻,振兴中华!
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勿忘国耻,振兴中华!
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《纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利80周年大会》直播
届时补充B站直播源,一起在L站看直播。
庆祝抗战胜利80周年,抽奖:一台🇩🇪德国小鸡VPS
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抽奖主题: 德国VPS二选一
奖品详情:
上边两台小鸡任选其一
活动时间:
截止时间:09.03 12:00
参与方式:
在本帖下回复: 勿忘国耻,振兴中华!,最好再点个赞。
抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用官方工具随机抽取中奖者。
注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后6小时内在本帖公布,中奖者请私信我。
中奖者24小时内未联系视为放弃,将重新开帖抽取。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
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👍3👎1
还差一个赞就升级了,望各位佬友点个赞
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刚才在某个帖子中向贴主寻求了一个赞,但被另一个佬友举报遭到删帖,
本人经过阅读 社区准则 发现可能确实违反了具体细则避免内容中的第8条
— 与讨论主题毫不相干的偏题内容。
因此求各位佬友给点个赞,帮助我顺利升三级
注:本人是从事土木工程,水利工程专业数值计算方向的学生,若站内有佬友有需要该方面的帮助,我可以提供帮助,包括不限于FLAC3D、FLUENT、EDEM、PFC、ABAQUS、LS-DYNA 等数值计算,Rhino高精度数值模型建模及CIVIL3D二次开发。曾参与三星堆土城墙遗址保护,祭祀坑边坡数值计算工作,雅砻江流域多座水电站数值建模及计算工作,以及最近开工的某特大水电站数值计算工作。
感谢各位佬友!
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刚才在某个帖子中向贴主寻求了一个赞,但被另一个佬友举报遭到删帖,
本人经过阅读 社区准则 发现可能确实违反了具体细则避免内容中的第8条
— 与讨论主题毫不相干的偏题内容。
因此求各位佬友给点个赞,帮助我顺利升三级
注:本人是从事土木工程,水利工程专业数值计算方向的学生,若站内有佬友有需要该方面的帮助,我可以提供帮助,包括不限于FLAC3D、FLUENT、EDEM、PFC、ABAQUS、LS-DYNA 等数值计算,Rhino高精度数值模型建模及CIVIL3D二次开发。曾参与三星堆土城墙遗址保护,祭祀坑边坡数值计算工作,雅砻江流域多座水电站数值建模及计算工作,以及最近开工的某特大水电站数值计算工作。
感谢各位佬友!
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经过两天设计佬友们关注的AI学习网站要上线啦!!!
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没想到上一篇帖子有这么多佬友关注回复!
搓了一天的英文学习AI,感觉已经能吊打市面上大部分产品了!
搞七捻三
本来以为最多几个回复的,因为是学习产品,大家对学习的兴趣居然这么高,已经加把劲高强度干了
目前汇报一下进度,核心功能已经基本差不多了,ui也都设计好了,域名也买好了,产品也起好名字了叫TalkGo(gpt起的) ,明天应该就可以上线!
上线时预计有以下几个功能
1:可以混合输入语法,AI提供纠正以及对AI的回复进行翻译显示
2:可以评判你的英文水平,把这个英文水平应用到所有的对话场景中...
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没想到上一篇帖子有这么多佬友关注回复!
搓了一天的英文学习AI,感觉已经能吊打市面上大部分产品了!
搞七捻三
AI在教育方面一定会革新,openai最近也在做教育,但是目前想学英文,一看市面上的产品都太低效且不个性化了,基本都是公式哑巴英语,多邻国学了一年也是哑巴英文,打字都够呛,transformer算法发明就是为了翻译的,按道理来说AI+学习语言就是最好的场景,但是目前市面上完全没有好用的学习软件,都是很传统的软件,不够好玩也不够个性化,一直在用提示词+gpt学,但是很多功能还是不方便,于是乎按照自己...
本来以为最多几个回复的,因为是学习产品,大家对学习的兴趣居然这么高,已经加把劲高强度干了
目前汇报一下进度,核心功能已经基本差不多了,ui也都设计好了,域名也买好了,产品也起好名字了叫TalkGo(gpt起的) ,明天应该就可以上线!
上线时预计有以下几个功能
1:可以混合输入语法,AI提供纠正以及对AI的回复进行翻译显示
2:可以评判你的英文水平,把这个英文水平应用到所有的对话场景中...
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月抛辣鸡一只,抽了吧
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抽奖主题: [独乐乐不如众乐乐]
奖品详情:
[奖品1]:
零元购的辣鸡,商家就不说了。
坐标硅谷,1C-1G-50HD, 带宽15M。
可以玩一个月,十月一到期
活动时间:
开始时间:[现在]
截止时间:[2025-09-03 9:00]
参与方式:
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零元购的辣鸡,商家就不说了。
坐标硅谷,1C-1G-50HD, 带宽15M。
可以玩一个月,十月一到期
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当你在看病的时候,你在看什么--筛选你的手术/主诊医生不完全指南(偏见版)
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超长文,没有耐心直接看结论
结论:看病对于很多人来说其实很不容易,但遇到一位靠谱的大夫更不容易,很多时候,看病就是在看人,遇到一个好的大夫、专业的大夫,赚到了;遇到一个名声大,或者光环多的大夫,但诊疗不怎么样,算是命。现在南北方医疗系统都有一个问题就是科研化严重,临床功底越是年轻,越是科研成果多,越差(多数情况下,不是说科研临床两开花的没有,两开花要么学阀有路径规划;要么天纵奇才,毕竟少数)。很多纯临床出身、经验好的老大夫又因为没有课题上不去。看病找大夫建议:
1.这家医院院内大家自己都会找TA看的这种,只要是高年资主治或者副高就都可以,不要过度追求职称(曾经有一度博士毕业2年就可以进副高,所有会出现倒挂,类似CS领域新员工工资倒挂老员工)。
2.文章特别多的一定要小心,如果年龄大,大多数都是底下人做的,可以稍微松一口气,如果特别年轻,看病可以准备几个指南里面比较常规的问题,“AI Prompt:针对我这个疾病,目前国内外指南大家比较公认的诊疗思路/结论/有哪些?”,如果一问三不知,打马虎眼,以势压人,基本都有问题。所谓三基不牢,地动山摇,有部分很无知(但以为自己很厉害的大夫)的大夫,你敢问TA就敢瞎说,先唬住你再说,这种及早换一个大夫看看。
3.纯基础出身的大夫要注意:如果是知名专家、高年资主任,可以查到简历,纯基础出身,好些原先是按照研究员培养的,或者因为文章多,晋升快上来的,并不很懂临床,或仅限于纸上谈兵。
4.大平台的大夫不一定都好,简介里写的也不一定都真实,如果能找到患者群,在这家医院看过,可以问下,一般同一个大夫诊疗的问2-3个人,基本就有数了,但同时也要注意,有些大大夫收你进来以后会分给底下中-低年资大夫,反而这个大夫才是你诊疗是否顺利的关键(有无会影响到治疗的检查结果、术前准备是否齐全),如果觉得被分配的大夫不专业,你可以要求换。
5.医疗资源某种意义上是稀缺资源,我看过很多大夫的诊疗,待过4家顶级三甲医院,经历过3个医疗系统,每一个科临床出彩的、做的好的大夫其实也就那么几个,其他的人,好一点是严格遵循指南,差一点的也就是混一混罢了,除非这个专业是医院的强势、特色专业,那当然能人辈出,以太效应很强。如果有目标医院,能找到圈子里的本专业的大夫打听是最好的,尤其是认识这家医院的人,但多数人都没有这种资源。最简单的办法就是,这家医院,黄牛手里谁的票最难抢,最贵,基本上不会太差,自己再通过别的渠道挂上、联系上。
结论说完了,讲起因经过。
缘起
今天和同组一位纯科研出身的同事针对一个基本诊疗的概念Argue了半天,让我很有感触。我们这位同事很优秀,很年轻拿了国自然,是国外某常青藤的联培博士,年资比我高。在加入我们团队之前,院内有过风言风语(诊疗和人品)。加入到团队以后,因为科研确实很出彩,很多成绩,十分以上文章一堆,主任是想作为后备培养的。但一开始上手术台就漏底了,基本的手术操作和手术器械都不了解,解剖全靠猜。作为下级我带着TA从怎么用超声刀,到怎么下标本,一步一步,没有藏私的教了3个月,近百台手术让TA做主刀,到现在仍然手笨,一堆术后并发症,患者最后给我打电话,我不想在X大夫那里看了,我能找你吗?直到一台高难手术(我专业最高难度手术),我很直接的和TA说,X大夫,这台手术比较难,一助我来(主任比较放手,所谓一助,其实超过1/3的时间都在做主刀),你先下去,龌蹉从此而生。再到后来,另一台高难手术,主任主刀,我做助手,TA给出特别非常规的建议(直接否认了这个术式常规入路),我直接呵斥:这么做,这台手术一定下不来!不能这么做,龌龊加深。
思而不学则怠
这位同事虽然拿了很多项目,但接触过来,感觉很不严谨。很多诊疗,或者解剖基础知识,总是靠不着边际的猜测以及自行逻辑推理演绎完成,哪怕不会,也很少看书或者请教他人,或者很浅的请教后,按照自己的想法而非临床常规、指南进行。导致我擦了很多屁股。
启示录
看到这里很多人其实就要问,好像一直在说你们之间的恩怨。我见过最好的诊疗,也参加过这个领域最好的诊疗,也和实实在在做临床的同行经常性很深入的沟通过,真正做临床,需要直觉,需要长期的经验,需要无数指南、循证医学证据的支撑,常规的诊疗并不需要科学发现思维,没有太多可创新的地方,要的是做的细致,不要遗漏检查,治疗前做好规划,治疗过程中动态监测评估,治疗后盯得住随访。前沿、探索、创新往往只能说在超高难度患者,没有好办法的情况下,或者需要长期验证的临床研究中。
爆点
爆点1:之前有个患者术前**某项本科就学过的基础检验数值很高(正常上限3倍以上),不适宜立刻手术,需要先治疗调整,我们停了手术。**TA也看见结果了,但一直问我们为什么停,我们和他说这个数值很高,TA还问,那为什么停?崩溃了,本科生都知道为什么!小干一架。
爆点2:今天提出一个非常非常规的诊疗思路,我很严肃的和TA讲,X大夫,你毕竟是这个专科的专科大夫,这个东西大家公认的情况是这样的(我给TA讲了一遍),你这样是绝对不行的,出去是要闹笑话的。小干一架,群里告黑状。
感慨
前半年,替教育处领导去开一个高级别的医学教育会议,领导层都知道,科研化太严重,临床缺少真正有实践能力的大夫,还能回头吗?在以前大家都很重视临床的情况下,很多单位都涌现了大量的临床强人,大家都觉得,临床嘛,学一学,我带你,把科研搞好这才是两条腿走路。现在,青黄不接了,甚至有老师感慨,等我退休了,他们是不是还知道这些临床经验和技巧(临床的东西,光看书会产生极大的误解,甚至是南辕北辙,连家用电器照着说明书看都有人不会用,更何况是涉及到最大秘密之一的人体)。他们都知道,他们在乎吗?顶层的即得食利者已经上岸了,他们走后哪管洪水滔天。而我们,这些被时代埋没的孤岛,只能苦苦挣扎,看着一个纸上谈兵、全然外行的人,指导我们,然后在背后默默的擦屁股。
PS:我也做过基础实验(组学、细胞、动物、蛋白、COIP、流式、WB、荧光电镜),我也跑过生信,做过AI,如果不是要发文章进职称,我宁愿我没学过。我仍然觉得我做的临床研究对患者和我自己临床经验的增长最有帮助。所以同行纯科研出身不要和我扯那些有的没得,可以自行看我之前的帖子去了解我的背景。
PPS:我那年入学是TOP1的NO2。
以上
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超长文,没有耐心直接看结论
结论:看病对于很多人来说其实很不容易,但遇到一位靠谱的大夫更不容易,很多时候,看病就是在看人,遇到一个好的大夫、专业的大夫,赚到了;遇到一个名声大,或者光环多的大夫,但诊疗不怎么样,算是命。现在南北方医疗系统都有一个问题就是科研化严重,临床功底越是年轻,越是科研成果多,越差(多数情况下,不是说科研临床两开花的没有,两开花要么学阀有路径规划;要么天纵奇才,毕竟少数)。很多纯临床出身、经验好的老大夫又因为没有课题上不去。看病找大夫建议:
1.这家医院院内大家自己都会找TA看的这种,只要是高年资主治或者副高就都可以,不要过度追求职称(曾经有一度博士毕业2年就可以进副高,所有会出现倒挂,类似CS领域新员工工资倒挂老员工)。
2.文章特别多的一定要小心,如果年龄大,大多数都是底下人做的,可以稍微松一口气,如果特别年轻,看病可以准备几个指南里面比较常规的问题,“AI Prompt:针对我这个疾病,目前国内外指南大家比较公认的诊疗思路/结论/有哪些?”,如果一问三不知,打马虎眼,以势压人,基本都有问题。所谓三基不牢,地动山摇,有部分很无知(但以为自己很厉害的大夫)的大夫,你敢问TA就敢瞎说,先唬住你再说,这种及早换一个大夫看看。
3.纯基础出身的大夫要注意:如果是知名专家、高年资主任,可以查到简历,纯基础出身,好些原先是按照研究员培养的,或者因为文章多,晋升快上来的,并不很懂临床,或仅限于纸上谈兵。
4.大平台的大夫不一定都好,简介里写的也不一定都真实,如果能找到患者群,在这家医院看过,可以问下,一般同一个大夫诊疗的问2-3个人,基本就有数了,但同时也要注意,有些大大夫收你进来以后会分给底下中-低年资大夫,反而这个大夫才是你诊疗是否顺利的关键(有无会影响到治疗的检查结果、术前准备是否齐全),如果觉得被分配的大夫不专业,你可以要求换。
5.医疗资源某种意义上是稀缺资源,我看过很多大夫的诊疗,待过4家顶级三甲医院,经历过3个医疗系统,每一个科临床出彩的、做的好的大夫其实也就那么几个,其他的人,好一点是严格遵循指南,差一点的也就是混一混罢了,除非这个专业是医院的强势、特色专业,那当然能人辈出,以太效应很强。如果有目标医院,能找到圈子里的本专业的大夫打听是最好的,尤其是认识这家医院的人,但多数人都没有这种资源。最简单的办法就是,这家医院,黄牛手里谁的票最难抢,最贵,基本上不会太差,自己再通过别的渠道挂上、联系上。
结论说完了,讲起因经过。
缘起
今天和同组一位纯科研出身的同事针对一个基本诊疗的概念Argue了半天,让我很有感触。我们这位同事很优秀,很年轻拿了国自然,是国外某常青藤的联培博士,年资比我高。在加入我们团队之前,院内有过风言风语(诊疗和人品)。加入到团队以后,因为科研确实很出彩,很多成绩,十分以上文章一堆,主任是想作为后备培养的。但一开始上手术台就漏底了,基本的手术操作和手术器械都不了解,解剖全靠猜。作为下级我带着TA从怎么用超声刀,到怎么下标本,一步一步,没有藏私的教了3个月,近百台手术让TA做主刀,到现在仍然手笨,一堆术后并发症,患者最后给我打电话,我不想在X大夫那里看了,我能找你吗?直到一台高难手术(我专业最高难度手术),我很直接的和TA说,X大夫,这台手术比较难,一助我来(主任比较放手,所谓一助,其实超过1/3的时间都在做主刀),你先下去,龌蹉从此而生。再到后来,另一台高难手术,主任主刀,我做助手,TA给出特别非常规的建议(直接否认了这个术式常规入路),我直接呵斥:这么做,这台手术一定下不来!不能这么做,龌龊加深。
思而不学则怠
这位同事虽然拿了很多项目,但接触过来,感觉很不严谨。很多诊疗,或者解剖基础知识,总是靠不着边际的猜测以及自行逻辑推理演绎完成,哪怕不会,也很少看书或者请教他人,或者很浅的请教后,按照自己的想法而非临床常规、指南进行。导致我擦了很多屁股。
启示录
看到这里很多人其实就要问,好像一直在说你们之间的恩怨。我见过最好的诊疗,也参加过这个领域最好的诊疗,也和实实在在做临床的同行经常性很深入的沟通过,真正做临床,需要直觉,需要长期的经验,需要无数指南、循证医学证据的支撑,常规的诊疗并不需要科学发现思维,没有太多可创新的地方,要的是做的细致,不要遗漏检查,治疗前做好规划,治疗过程中动态监测评估,治疗后盯得住随访。前沿、探索、创新往往只能说在超高难度患者,没有好办法的情况下,或者需要长期验证的临床研究中。
爆点
爆点1:之前有个患者术前**某项本科就学过的基础检验数值很高(正常上限3倍以上),不适宜立刻手术,需要先治疗调整,我们停了手术。**TA也看见结果了,但一直问我们为什么停,我们和他说这个数值很高,TA还问,那为什么停?崩溃了,本科生都知道为什么!小干一架。
爆点2:今天提出一个非常非常规的诊疗思路,我很严肃的和TA讲,X大夫,你毕竟是这个专科的专科大夫,这个东西大家公认的情况是这样的(我给TA讲了一遍),你这样是绝对不行的,出去是要闹笑话的。小干一架,群里告黑状。
感慨
前半年,替教育处领导去开一个高级别的医学教育会议,领导层都知道,科研化太严重,临床缺少真正有实践能力的大夫,还能回头吗?在以前大家都很重视临床的情况下,很多单位都涌现了大量的临床强人,大家都觉得,临床嘛,学一学,我带你,把科研搞好这才是两条腿走路。现在,青黄不接了,甚至有老师感慨,等我退休了,他们是不是还知道这些临床经验和技巧(临床的东西,光看书会产生极大的误解,甚至是南辕北辙,连家用电器照着说明书看都有人不会用,更何况是涉及到最大秘密之一的人体)。他们都知道,他们在乎吗?顶层的即得食利者已经上岸了,他们走后哪管洪水滔天。而我们,这些被时代埋没的孤岛,只能苦苦挣扎,看着一个纸上谈兵、全然外行的人,指导我们,然后在背后默默的擦屁股。
PS:我也做过基础实验(组学、细胞、动物、蛋白、COIP、流式、WB、荧光电镜),我也跑过生信,做过AI,如果不是要发文章进职称,我宁愿我没学过。我仍然觉得我做的临床研究对患者和我自己临床经验的增长最有帮助。所以同行纯科研出身不要和我扯那些有的没得,可以自行看我之前的帖子去了解我的背景。
PPS:我那年入学是TOP1的NO2。
以上
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一款开源免费的 Mac 状态栏极简日历:LunarBar,高颜值而且相当实用。
不仅支持农历显示和公共假日提醒,还能与系统日历无缝集成,采用极简设计看起来很舒服。
https://github.com/LunarBar-app/LunarBar
主要特性:
● 状态栏显示当前日期,支持农历和公历切换
● 公共假日提醒,再也不会错过重要节日
● 与系统日历和提醒事项完美集成
● 极简界面设计,不会干扰日常使用
● 自动更新检查,保持应用最新状态
● 完全免费开源,无任何隐私担忧
通过 GitHub 发布页面下载 dmg 安装包,直接拖拽到应用程序文件夹即可使用,也可以通过 Homebrew 安装。
#Github #工具
via Memos
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