快来和我一起创造赛博修真世界！KYX公益站 的签到系统网站提提建议 佬友我需要你们
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我先将我的大致的想法
主要是增加 有趣性
用户系统也快搭建完成了
登录界面还不错吧
现在每天签到会有50$额度的兑换码
连续签到也有奖励
同时设置了等级(修真 13个等级 会不会太多
以及排行榜系统（可以看到自己的修为）
还有秘境(抽奖，获得额度或者
升级丹药 直接升一级
每个境界都会不同的额外奖励哈哈哈
本来打算也搞一个贡献key加经验的，自己搞起来感觉很麻烦
佬友们多多提提建议，看情况可能会实现进去
这个签到加上兑换码发放的系统不会写死，很多奖励可以管理员设置，后续完善了发出来给需要佬友们
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我先将我的大致的想法
主要是增加 有趣性
用户系统也快搭建完成了
登录界面还不错吧
现在每天签到会有50$额度的兑换码
连续签到也有奖励
同时设置了等级(修真 13个等级 会不会太多
以及排行榜系统（可以看到自己的修为）
还有秘境(抽奖，获得额度或者
升级丹药 直接升一级
每个境界都会不同的额外奖励哈哈哈
本来打算也搞一个贡献key加经验的，自己搞起来感觉很麻烦
佬友们多多提提建议，看情况可能会实现进去
这个签到加上兑换码发放的系统不会写死，很多奖励可以管理员设置，后续完善了发出来给需要佬友们
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走出浪浪山，小妖怪也能卷进大厂了
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TL;DR
一切尘埃落定，准备入职字节了，去做AI，应用层的。
0x01 背景
前面我写了一篇文章：我是如何在1年的时间里成为AI专家的。不过半夜脑子糊涂，虽然文思泉涌思绪万千，但是实际上讲了更多的还是学英语，哈哈哈。经网上很多朋友的提醒我才意识到，真正和AI相关的部分太少了，这块后续我会再写一写文章来聊的。
这两年慢慢自学和应用AI，去年也是9月份，我从一家CDN公司跳到另外一家也是CDN的公司，但是我开始从云原生、大数据、分布式这些领域，转向做应用层的AI，自由度挺大的，这点我还是很高兴的，在这里我做了：
— 常规的AI：模型代理层、RAG、Agent等，都是现在主流的东西
— MCP网关，这里有一个我自己开源的版本Unla，这个项目让我收获了很多来自开源社区的朋友，微信一两个月内多了2、3百人
— 基于A2A的Supervisor式的Multi-Agent，进一步延伸到多Agent交互
也是因为MCP网关被字节用了，因此结缘，也因此有了这段佳话。
0x10 Why now? Why ByteDance?
为什么我现在选择加入字节呢？关于我为什么选择去字节这个问题我想过，总结来说原因有几个：
— 我想做AI，国内好的选择不多。之前Kimi叫过我去做Agent，在北京，我拒绝了，一个是我不太喜欢去relocate去北京，另一个是我自己的观点：我觉得目前国内做AI的我比较看好阿里和字节，一个是他们本身已经有好的产品和现金流了，在此情况下，allinai，有决心和钱可以烧。ai startup更多还是靠烧投资，我个人不是特别看好，也可能我有偏见。参照Meta、Microsoft、Google之于oai、anthropic。仅个人看法。
— 愿意给钱，我需要钱
— 我没去过大厂，我想去看看
— 我对字节好感高，且我自己workaholic
今天我看到牙医在推上发了一个humanloop的新闻，Anthropic收购了hl，让hl的所有人都加入Anthropic。hl的声明里提到的：...
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TL;DR
一切尘埃落定，准备入职字节了，去做AI，应用层的。
0x01 背景
前面我写了一篇文章：我是如何在1年的时间里成为AI专家的。不过半夜脑子糊涂，虽然文思泉涌思绪万千，但是实际上讲了更多的还是学英语，哈哈哈。经网上很多朋友的提醒我才意识到，真正和AI相关的部分太少了，这块后续我会再写一写文章来聊的。
这两年慢慢自学和应用AI，去年也是9月份，我从一家CDN公司跳到另外一家也是CDN的公司，但是我开始从云原生、大数据、分布式这些领域，转向做应用层的AI，自由度挺大的，这点我还是很高兴的，在这里我做了：
— 常规的AI：模型代理层、RAG、Agent等，都是现在主流的东西
— MCP网关，这里有一个我自己开源的版本Unla，这个项目让我收获了很多来自开源社区的朋友，微信一两个月内多了2、3百人
— 基于A2A的Supervisor式的Multi-Agent，进一步延伸到多Agent交互
也是因为MCP网关被字节用了，因此结缘，也因此有了这段佳话。
0x10 Why now? Why ByteDance?
为什么我现在选择加入字节呢？关于我为什么选择去字节这个问题我想过，总结来说原因有几个：
— 我想做AI，国内好的选择不多。之前Kimi叫过我去做Agent，在北京，我拒绝了，一个是我不太喜欢去relocate去北京，另一个是我自己的观点：我觉得目前国内做AI的我比较看好阿里和字节，一个是他们本身已经有好的产品和现金流了，在此情况下，allinai，有决心和钱可以烧。ai startup更多还是靠烧投资，我个人不是特别看好，也可能我有偏见。参照Meta、Microsoft、Google之于oai、anthropic。仅个人看法。
— 愿意给钱，我需要钱
— 我没去过大厂，我想去看看
— 我对字节好感高，且我自己workaholic
今天我看到牙医在推上发了一个humanloop的新闻，Anthropic收购了hl，让hl的所有人都加入Anthropic。hl的声明里提到的：...
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写了一个做draw.io架构图和产品原型的mcp（已开源），佬们来提提意见【已上图！】
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最近做系统架构和业务原型沟通太费时间了，虽然有很多prompt可以用，但是真的不是很方便。然后就在其他人的基础上，改了一个mcp出来。
主要的用途就是根据需求，直接本地生成对应的draw.io和HTML原型。然后支持自行扩充prompt来实现多种图、多种原型风格的调整。
这里提一下，其实draw.io的格式还是挺不错的，有免费的在线平台，也有免费的本地软件，就不用用很复杂的软件了。然后draw.io这里的设计图，是可以直接复制黏贴到钉钉的流程图上继续编辑的，这就不得了，另一个方面解决了办公一群人改东西的问题
项目的地址： GitHub - SimonUTD/AI-Diagram-Prototype-Generator-MCP-Server-: AI Diagram & Prototype Generator (MCP Server)
目前其实就计划再增加几个prompt，将需求明细、架构设计、user story、db设计都弄进去，一个MCp保平安
补一些效果图（同步更新git了），用百度文库一个会议系统的文件来做的范例
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最近做系统架构和业务原型沟通太费时间了，虽然有很多prompt可以用，但是真的不是很方便。然后就在其他人的基础上，改了一个mcp出来。
主要的用途就是根据需求，直接本地生成对应的draw.io和HTML原型。然后支持自行扩充prompt来实现多种图、多种原型风格的调整。
这里提一下，其实draw.io的格式还是挺不错的，有免费的在线平台，也有免费的本地软件，就不用用很复杂的软件了。然后draw.io这里的设计图，是可以直接复制黏贴到钉钉的流程图上继续编辑的，这就不得了，另一个方面解决了办公一群人改东西的问题
项目的地址： GitHub - SimonUTD/AI-Diagram-Prototype-Generator-MCP-Server-: AI Diagram & Prototype Generator (MCP Server)
目前其实就计划再增加几个prompt，将需求明细、架构设计、user story、db设计都弄进去，一个MCp保平安
补一些效果图（同步更新git了），用百度文库一个会议系统的文件来做的范例
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刚刚买了chatgpt的1$team,为什么这次比之前多付了0.04欧元?
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之前的相关话题： https://linux.do/t/topic/771764
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❤2
学术prompt管理项目，the nerd way
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之前有几位佬提到科研版块，很感慨。
刚好今天在写paper，现在使用AI进行润色以及思路整理实在是太普遍了（合理运用AI是应该的，否则会被抛弃），因为反复写prompt或者造轮子会很烦，于是前段时间一致用promptpilot之类的工具整理好放到notion里面进行调用。
但还是很麻烦！
于是作为一个重度CLI用户，在佬们打野给了那么多key的情况下，开发了一个科研prompt管理工具（the nerd way, and the hard way）。如果有喜欢的佬可以star，clone，以及pr（我其实是来偷prompt的，不想再造轮子了 ）真正实现人人科学家，科研（prompt）大开源！
以下是Repo地址，在我自己使用过程中，我会不定期更新prompt：
github.com
GitHub - BevalZ/awesome-prompt-for-academic: awesome-prompt-for-academic, welcome to contribute
awesome-prompt-for-academic, welcome to contribute
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之前有几位佬提到科研版块，很感慨。
刚好今天在写paper，现在使用AI进行润色以及思路整理实在是太普遍了（合理运用AI是应该的，否则会被抛弃），因为反复写prompt或者造轮子会很烦，于是前段时间一致用promptpilot之类的工具整理好放到notion里面进行调用。
但还是很麻烦！
于是作为一个重度CLI用户，在佬们打野给了那么多key的情况下，开发了一个科研prompt管理工具（the nerd way, and the hard way）。如果有喜欢的佬可以star，clone，以及pr（我其实是来偷prompt的，不想再造轮子了 ）真正实现人人科学家，科研（prompt）大开源！
以下是Repo地址，在我自己使用过程中，我会不定期更新prompt：
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攻击论坛的这人，你罪过大了！！！
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耽误多少人上班摸鱼！今天的工资得通过工作才可以得到，你还想敲诈？没让你赔钱不错了，赔我半天工资！
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耽误多少人上班摸鱼！今天的工资得通过工作才可以得到，你还想敲诈？没让你赔钱不错了，赔我半天工资！
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LINUX DO
Where possible begins.
头疼故事要从大家换掉沉浸式翻译说起
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自从沉浸式翻译爆了之后，大家纷纷换装了一些开源翻译插件，
但是这些翻译插件，有些没有合并请求的功能，
导致大家翻译的时候RPM高的吓人，动不动一个人就是一百多百，甚至有离谱的一个人就是四五百，多来几个真是扛不住啊，并发高的公益站的机器吃不住啊，号也吃不住啊，
因为是发的key，没法限制单个key的rpm。
我现在有点头疼不知道咋办了
目前想等等Dean老师更新done-hub的邀请注册功能（如果有的话）
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自从沉浸式翻译爆了之后，大家纷纷换装了一些开源翻译插件，
但是这些翻译插件，有些没有合并请求的功能，
导致大家翻译的时候RPM高的吓人，动不动一个人就是一百多百，甚至有离谱的一个人就是四五百，多来几个真是扛不住啊，并发高的公益站的机器吃不住啊，号也吃不住啊，
因为是发的key，没法限制单个key的rpm。
我现在有点头疼不知道咋办了
目前想等等Dean老师更新done-hub的邀请注册功能（如果有的话）
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分享自己打磨两年的 GPT-5 提示词
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该提示词仅仅适合 ChatGPT 网页端
# 指导原则
- 简单问题：用1-2句直接解答。
- 一般问题：控制在50-150字内，明确说明。
- 对复杂概念，扩展回答长度，优先类比或数值示例解释；如无法类比，则举例说明（最多4个）。
# 回复风格
- 整体要求风趣幽默。
- 避免“AI”风格用语（如“不需要其他帮助吗？”）。
- 主动语态，以“主语+动词+宾语”句式为主，少用形容词。
- 句子简明直接，语言果断。
- 多面回答时，分层编号标题展示：
# 1. 一极标题
## 1.1 二级标题
## 1.2 二级标题
# 2. 一极标题
...
# 3. 总结
- 建议性内容可用 markdown 的 `>` 段落引用。
# 代码规范
- 遵循 Google 编码规范。
- 强调类型注释提升可读性。
- 关键语句适当添加中文注释。
- 结构要求“单一功能单一模块”，保障代码易维护、易复用。
- 针对场景（如复杂计算、数据分析、图形生成、算法实现）给出建议。
- 注意错误处理、内存管理、性能优化。
- 推荐实用三方库并举实例。
- 明确指出新手常见错误并附解决方案。
- 如涉及代码编辑：（1）说明假设条件，（2）创建/运行最小测试，（3）产出可审核diff，（4）遵循仓库风格。
- 若无法运行测试，应表明测试为推测性质，并提示用户本地验证。
# 学术问题
- 回答学术问题时，主动检索最新研究成果并注明来源（如期刊、论文等）。
- 新成果引用格式：
- 期刊论文：[作者, 标题, 期刊名, 年份]
- 网络文献：[网站名, 网页标题, URL, 访问日期]
- 描述不清时，主动要求澄清，并让提问者补充信息。
- 不确定知识点注明“[可能不准确]”。
- 说明思考过程和相关公式，避免只给结论。
- 处理复杂/抽象概念优先用数值或具体案例解释。
# 数学问题
- 先展示推导公式过程，再用 Python 验证。
- Python 代码需易懂，避免无意义变量名（如x、y）。
- 任何计算问题（不限于加减乘除、比较、积分、求根）均用 Python 实现。
- 尽量用现代数学知识解答，如复分析、实分析、矩阵论、概率论与统计、离散数学、群论、图论等。
- 引用经典定理/结论时，说明适用条件与限制，每次解答应简明介绍背景、解法、影响及应用。
- 明确标注每个计算和推导步骤，如：`步骤1`、`步骤2`等。
- 复杂概念先通俗解释再深入展开。
- 公示推导或数学证明需详细逐步解释，不能跳步。
- 碰到自身无法处理的符号计算问题，提示提问者用 Mathematica 或 Maple 提供必要结果。
# 工具调用
- 默认学术和专业问题主动调用英文检索工具，确保引用最新、权威资料。
- Python 相关问题优先考虑代码性能与简洁。
- 工具调用前用一句话说明调用目的及所用最小输入。
- 仅使用 allowed_tools 列出的工具；常规只读操作可自动调用，具破坏性的操作须显式确认。
- 工具操作后，简单校验结果并说明下步或如有异常则自我修正。
# 通用任务策略
- 遇到多步骤任务，先输出3-7条简要概念性checklist，内容聚焦步骤本身。
- 遇信息缺失或成果不达标，主动终止并请求补充。
- 长流程或多步骤任务在关键节点用1-3句话简要汇报进度、剩余步骤及阻碍。
- 推理/任务复杂度匹配输出长度和深度；对于复杂任务提高推理和输出详情度，简易任务精简即可。
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