AI正让编程陷入“去技能化”危机，重演前端失去的十年。依赖大模型如同盲目复制Stack Overflow，门槛虽降但代码漏洞百出。作者借包豪斯运动呼吁：在AI泛滥的时代，技术圈仍需懂底层原理、在乎用户体验的“手艺人”，绝不能向低质妥协。

它想解决一个非常真实的问题：生产环境出故障时，证据往往散落在日志、指标、链路追踪、Runbook、Slack、PagerDuty 里，SRE 需要在一堆上下文之间来回切换。 OpenSRE 的思路是：让 AI Agent 接入这些工具，自动做故障调查、根因分析和证据化报告。 这可能是 AI Agent 从“写代码”走向“管生产系统”的重要方向。

教材 A Gentle Introduction to Assembly Language Programming 一本教授 ARM 64 位指令集架构汇编语言编程的书。书中还提供了良好的编程实践和代码开发见解，这些内容可以直接应用于更高级的编程语言。 “本教材以循序渐进的方式介绍汇编语言编程。之所以称这种介绍为“循序渐进”，是因为它假定读者已经熟悉 C 或 C++ 编程。我们将利用这些已有知

AvatarAI 是一套开源的实时 AI 数字人平台，只需上传一张照片和 5 秒语音，就能克隆声音并与任意面孔实时对话。系统集成 Whisper 语音识别、Claude/GPT-4/Llama 3 多模型对话、XTTS v2 零样本克隆及 MuseTalk 唇同步视频生成，提供完整的端到端对话流与 WebSocket 流式传输。 平台支持本地运行或一键部署至 AWS GPU 实例，具备 JWT

高质量软件工程：来自“六个九”世界的经验。这还是互联网流行前的讲软件工程的书，作者面向的是网络设备、电话交换机、嵌入式/设备级软件这类对可靠性要求很高的系统。 里面的经验介绍也是基于这种高可靠性而不是快速交付而设立的。

这份材料旨在帮助软件开发人员和决策者了解 GPU 编程领域，并就学习及使用何种语言或框架进行项目开发做出更明智的决策。具体来说，您将： ✨了解何时以及为何使用 GPU。 ✨熟悉 GPU 编程中的关键概念。 ✨全面了解不同的软件框架，它们运行在哪些层级，以及何时使用哪些框架。 ✨掌握至少一个框架的基础知识，达到能够快速成为一名高效的 GPU 程序员的水平。

LocateAnything 是一套统一的高性能视觉语言定位框架，它将多种定位任务整合到单一模型中，实现了快速且精准的视觉 grounding 解决方案。 该框架创新性地采用 Parallel Box Decoding（PBD）技术，将每个边界框或点作为原子单元一次性预测，相比传统逐 token 解码方式大幅提升吞吐速度，同时保持几何结构的完整性。支持 Fast Mode（MTP）和 Slow

CS 341 Systems Programming Coursebook 是一本由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校使用的开源入门级系统编程教材，内容全部用 C 语言撰写，面向已掌握汇编和编程语言基础的学生。 书本涵盖 Linux、POSIX、系统调用等核心主题，并提供 PDF、Markdown、HTML 三种格式导出，同时支持自动构建，方便持续更新与贡献。 目前在 GitHub 上已有 1.1k

这份在 GitHub 上狂揽近 5 万 Stars 的英语进阶指南，可能让很多传统培训机构感到压力。 它不仅仅是一份学习资料，更是一位顶级学习者历时九年的认知迭代。作者 byoungd 曾是江苏高考英语与语文的双科第一，并创造过大四一学期一次性通过 26 门课（含 19 门重修）的记录。这种极端的学习效率，被他浓缩进了这本离谱的英语学习指南中。

特点是速度飞快~还可以在网页里运行。实测在网页里解析一个80多页的pdf只要半秒钟。 在线体验：run-llama.github.io/liteparse/

Ian Xiaohei Illustrations 是一个 Codex Skill，用来指导 AI Agent 为中文文章、帖子、博客、Notion 文档和方法论内容生成正文配图。 它不是通用插画 prompt，也不是 PPT 信息图模板。它的核心目标是：先理解文章里的认知锚点，再把其中一个判断、流程、结构、状态或隐喻，变成一张有记忆点的 16:9 手绘解释图。 默认视觉 IP 是“小黑”：一

微软新开了一个叫 Command Line的技术博客 地址：commandline.microsoft.com/ “今天，我们推出 Command Line——一个全新的技术博客，分享我们如何构建产品，以及背后的原因。 首批文章将深入介绍塑造下一代开发者工具的架构设计、关键设计决策以及前沿研究。”

这个叫 ARS（Academic Research Skills）的开源项目，把学术研究从选题到发表的完整流程，拆成了可以用 AI 协作完成的 10 个阶段。 它解决的是什么问题 AI 写学术论文最大的问题不是写作质量，是可信度： 1）引用幻觉——Zhao 等人今年审计了 2500 万篇论文里的 1.11 亿条引用，仅 2025 年就估计有约 14.7 万条幻觉引用，而且呈加速趋势 2）数

中英文版，作者欧长坤。 “本书号称『高速上手』，从内容上对二十一世纪二十年代之前产生 C++ 的相关特性做了非常相对全面的介绍，读者可以自行根据下面的目录选取感兴趣的内容进行学习，快速熟悉需要了解的内容。这些特性并不需要全部掌握，只需针对自己的使用需求和特定的应用场景，学习、查阅最适合自己的新特性即可。 同时，本书在介绍这些特性的过程中，尽可能简单明了的介绍了这些特性产生的历史背景和技术需求，这

停止把它当被动补全工具，当成需配置的智能队友！核心心法：用 CLAUDE.md 让AI积累避坑复利；用 Skills 固化经验；借子智能体与 MCP 打通系统；开启并行开发。跨越提示词，让AI成为最强辅助！

这是一门基于项目的课程，教你构建让 AI 编程代理可靠工作的环境、状态管理、验证和控制机制。 课程分为三个部分： 讲座：12 个概念单元，讲解 Harness Engineering 背后的理论。 项目：6 个动手项目，你将从零构建一个代理工作空间。 资源库：可直接使用的模板

1、工程类：核心18个 + 进阶45个 核心 18 个按角色分，每个都有配套脚本： senior-architect：生成 C4/序列/组件架构图，写 ADR，分析依赖关系 senior-frontend：脚手架 React 组件，分析 bundle 体积，Next.js App Router 最佳实践 senior-backend：生成 REST/GraphQL 接口，数据库迁移管

高管们正陷入“AI万能”幻觉！因脱离一线，他们严重高估AI能力，甚至以此为由疯狂裁员。但多项研究泼冷水：AI短期内根本达不到人类工作质量。盲目迷信AI不仅无法提效，反而会引发严重的组织混乱！

Codex 可以理解成：一个专门帮你写程序、改程序、查 bug、解释代码的 AI 程序员助手。 它不是普通聊天机器人。普通 ChatGPT 更像“给你讲思路的人”，而 Codex 更像“可以直接进入你的代码项目里干活的人”。OpenAI 官方现在把 Codex 定义为用于软件开发的 coding agent，可以帮助写代码、审查代码、修 bug、理解陌生代码，并且可以读、改、运行代码。(

一份从零开始构建世界级语言模型的指南。作者做这个项目，是为了真正学懂一些自己还没有完全理解的东西，尤其是 attention 部分。我经常用 AI 来理解关键概念，并验证自己的理解。 这是一本包含 12 章、7,500 多行代码的交互式教材，教你如何从零开始构建、训练并运行一个现代语言模型。它使用的架构家族，正是 ChatGPT、Claude、LLaMA 和 Mistral 背后的同类架构。