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Joined Aug 2020
跟大家分享一下在 X 上发现的一条 10k+ 点赞的爆款帖子。
博主总结了其在使用 Cursor 编程的 15 条经验建议，让我们更好使用 Cursor 轻松开发。
已进行中文翻译，希望对大家有所帮助。 #AI创造营
1. 从模板开始：通过从 GitHub 或其他来源克隆模板来开始项目，以提供坚实的基础。（在 Cursor 中，从 Repo 开始，并粘贴此链接以构建预置 AI 功能、数据库和授权的 nextjs 应用： 网页链接 ）
2. 使用智能体模式：使用 Cursor 的智能体模式（而不是普通模式）来通过自然语言命令创建、编辑和管理文件。
3. 使用 Perplexity：使用 perplexity 从网络上查找新的设计和 API。说明你正在创建一个 nextjs 项目，并且你想要创建某个功能，让它为你提供说明和代码示例。
4. 在 Composer 中创建新对话：为每个不同的任务开启新的 Composer 对话，保持智能体对话简短。
5. 本地运行，频繁测试：使用内置服务器在本地运行应用并经常测试，以尽早发现问题。
6. 迭代和改进：拥抱快速迭代—初期不要过于追求完美设计，而是逐步改进。
7. 使用语音转文本：使用像 Whispr Flow 这样的工具来实现更快的输入，保持轻松。
8. 明智地克隆和分叉：使用 GitHub 仓库作为起始模板来加速开发或寻找灵感，然后根据你的愿景进行定制。
9. 将错误复制给智能体：当出现错误时，将控制台的错误信息复制并粘贴到 Composer 智能体中，大多数情况下都能得到解决。处理错误时，如果第一次没有解决，详细解释问题。
10. 记得可以恢复之前的对话：经常保存你的工作，以便在需要时可以恢复到之前的状态。
11. 保护你的密钥：始终将 API 密钥和敏感数据存储在环境文件中，而不是硬编码。
12. 经常提交：定期将进度推送到 GitHub 以跟踪更改和保护你的工作。Cursor 可以帮你完成这个，只需询问智能体。
13. 尽早部署：使用像 Vercel 这样的平台尽早部署你的应用，以确保部署时没有错误。
14. 记录并重用有效的提示语：记录最有效的提示，以便未来的开发和调试更容易。
15. 享受过程：拥抱轻松编程的创作之旅，大胆尝试，不断学习，享受其中的乐趣。保持轻松。
原贴：x.com/rileybrown_ai/status/1889832939216941100
微软出了一门给初学者学习的 AI 智能体课程：AI Agents for Beginners。
共 10 节课程，涵盖构建 AI 智能体的所有基础知识，旨在教授我们从零开始构建一个 AI 智能体。
GitHub: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
课程内容已做了中文翻译，学习起来更加轻松，同时提供每节课所使用的示例代码，方便我们运行。
计划下个月，课程还会配套视频，值得我们关注学习。 #AI创造营
给 Rust 开发者推荐一款开源的 VS Code 插件：RustOwl。
通过该插件，可以在 Rust 代码文件上可视化变量的所有权移动和生命周期，并通过不同颜色的下划线标识不同类型。
GitHub: https://github.com/cordx56/rustowl
对于我们开发者来说，用来调试、分析和阅读代码非常有用，编程效率定有所提升。
分享 GitHub 上一份收集整理了无人机与大语言模型相关的资料集合：UAVs Meet LLMs。
包含了关于无人机配置、任务分配、编队控制算法的详细信息，以及大型语言模型、视觉语言模型和分类等内容。
GitHub: https://github.com/Hub-Tian/UAVs_Meet_LLMs
并提供了通用领域和专业领域的数据集，可用于环境感知、事件识别、行为识别、目标跟踪、导航和定位等任务。
除此之外，还包括了无人机开放平台的信息，以及大模型的无人机系统的最新进展。
分享 GitHub 上一个简单好用的个人图书管理系统：Table Book。
基于 Calibre 构建，全新美观的界面，提供书籍管理、在线阅读、邮件推送 Kindle、批量扫描导入书籍等等实用功能。
GitHub: https://github.com/talebook/talebook
同时支持 Docker 一键安装，可选私人模式，输入访问密码，才能进入网站。
分享 GitHub 上一份深入了解 Spring 源码的学习资料：Spring-Reading。
涵盖了资源加载与访问、Spring 表达式语言、Bean 定义、Aware 接口、核心注解和 Spring AOP 等 Spring 框架的核心概念和关键功能介绍。
GitHub: https://github.com/xuchengsheng/spring-reading
帮助大家更透彻地理解 Spring 内部的工作机制，更好地应用到实际工作中。
清华大学出品的另一份学习资料《DeepSeek 赋能职场》。
从介绍 DeepSeek 两大模型 V3 和 R1 对比，到介绍 RTGO 和 CO-STAR 两种提示词技巧。
获取🔗见评论
再到具体应用场景，包括了可视化图表制作、PPT 制作、海报设计、视频生成、媒体文案等。
至此清华大学已经出品了三份学习资料，希望大家看完会有所收获。
确认！微信已接入 DeepSeek，正在灰度 AI 搜索功能。
国内各大厂商陆陆续续接入，疯狂抓住 DeepSeek 这波红利，而作为普通人应该如何做。
在此给大家分享一份由清华大学出品的《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》学习资料。
获取🔗见评论
从对 DeepSeek 基本能力的介绍，到如何使用 DeepSeek 解决工作、学习、生活、社交等各种场景。
再到介绍使用提示词的相关技巧，如何让 AI 一次性生成你想要的东西。
分享 GitHub 上一份全面的一次性和临时邮箱域名列表：disposable-email-domains。
提供了完整的域名黑白名单配置，并且会定时自动化更新，可用于阻止使用一次性或临时邮箱注册和滥用。
GitHub: https://github.com/disposable-email-domains/disposable-email-domains
此外，还收集了一份容易被误认为是一次性和临时邮箱的列表。
对于开发的应用有邮箱登录验证的，可以在提交信息前使用这份列表来先校验一下。
分享 GitHub 上一个基于 AI 的 Hacker News 中文播客项目：Hacker News 中文播报。
实现了每天定时自动抓取 Hacker News 热门文章，并通过 AI 生成中文总结，同时转换为中文播客。
GitHub: https://github.com/ccbikai/hacker-news
目前支持网页和播客 App 收听，还提供了文章摘要和完整播报文本。
对于习惯每天逛 Hacker News 的同学来说颇为有用。 #AI创造营
分享 GitHub 上一个轻松将 Azure TTS 语音合成服务导入阅读软件的工具：Azure TTS Importer。
支持 阅读（legado）、爱阅记、服务器端阅读(hectorqin/reader)、爱阅书香、源阅读、源阅等等主流阅读器。
GitHub: https://github.com/yy4382/tts-importer
提供在线网站自由选择语音，在线试听，然后一键复制配置粘贴到阅读器的配置框即可。
推荐 GitHub 上一个将 PDF 文档转为 AI 播客的开源项目：PDF to Podcast。
来自英伟达团队开源，只需提供一份 PDF 文档，即可一键转换为生动的两人对话式 AI 播客。
GitHub: https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/pdf-to-podcast
使用到 Llama 3.1 模型以及文本转语音的 ElevenLabs，可通过 Docker 快速部署使用。
在 GitHub 上发现一款可平替 Notion 的开源软件：Outline。
使用 React 和 Node.js 开发，界面美观简洁、支持实时协作编辑，功能丰富且兼容 Markdown，可用于部署搭建团队内部知识库。
GitHub: https://github.com/outline/outline
但注意：其开源许可证为 BSL，意味着个人或团队内部可以免费用随意改，但切不可用于任何商业用途。
分享 GitHub 上一本通俗易读的开源书籍《大模型基础》。
涵盖了大语言模型基础、模型架构演化、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等内容。
GitHub: https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs
共有 6 个章节，每章围绕一种动物展开讲解，并通过举例说明具体技术，让我们更容易读懂。
推荐 GitHub 上一款功能强大的跨平台 m3u8 下载工具：Fluent M3U8。
支持 AES-1280-CBC 解密、多线程并发极速下载、自定义请求头、监控下载进度等等特性。
GitHub: https://github.com/zhiyiYo/Fluent-M3U8
界面简洁、直观易用，支持 Windows、macOS 系统安装使用，有需求的不妨试下。
分享 GitHub 上一份收集整理了关于人工智能和机器学习的相关学习资源列表：Awesome AI/ML Resources。
涵盖了相关的关键概念、所需的数学基础、相关的职业、学习路线图、学习课程以及书籍等内容。
GitHub: https://github.com/armankhondker/awesome-ai-ml-resources
学习资料颇为全面，并为初学者提供了学习路线以及相关的免费资源。
同时也适合正准备面试 AI 相关岗位的同学学习。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款开源的实时键盘鼠标输入可视化工具：Keyviz。
安装该工具，可在电脑上直观显示到我们按下的键盘和鼠标，支持个性化定义显示效果。
GitHub: https://github.com/mulaRahul/keyviz
如果你经常需要录屏或者演讲，需要给大家展示你的操作过程，那么这款工具很实用。
分享 GitHub 上一个开源的 AI 语音面试官工具：Foloup。
根据职位描述自动生成相关的面试问题，并提供一个专属链接与面试者分享，进行自然的语音面试。
GitHub: https://github.com/FoloUp/FoloUp
面试结束后，AI 还会对面试者的表现，做出一份详细分析报告，并给予评分。
甚至提供了一个综合的仪表板，可用于跟踪所有候选人的表现和整体统计数据。
分享 GitHub 上一个去除图片上水印的开源解决方案：Watermark-Removal。
基于机器学习的图像修复方法，实现一键去除图片上的水印，从给出处理后的图像效果来看，与原图几乎一致。
GitHub: https://github.com/zuruoke/watermark-removal
有需求的，可通过 Google Colab，或者本地部署使用，此外本地部署对电脑有一定性能要求。
推荐 GitHub 上一款功能丰富的 Markdown 笔记编辑器：妙言。
无需联网，纯本地使用，支持语法高亮、深浅主题、多语言、演示模式、专注模式、PPT 模式、图床、LaTeX 等等功能。
GitHub: https://github.com/tw93/MiaoYan
类似 Typora，采用三栏极简的设计风格，目前仅支持 macOS 系统。
感兴趣的同学不妨试下。 #AI创造营
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