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如何导出 ChatGPT 聊天记录: 1. 登录 ChatGPT。 2. 在页面右上角点击您的个人资料图标。 3. 点击 设置。 4. 打开数据控制菜单。 5. 在导出数据部分点击导出。 6. 在弹出的确认窗口中点击确认导出。 7. 您将收到一封电子邮件,其中包含您的数据。 注意:电子邮件中的下载链接将在24小时后失效 8. 点击下载数据导出,即可下载一个 .zip 文件,其中包括您的聊天记录(chat.html)以及我们保存的其他数据。 此功能适用于免费和 Plus 计划,但不适用于未登录的用户。
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Resume-Matcher,一个借助 AI 优化简历的开源工具。 主要功能包括: 1. 智能匹配关键词 2. 提升简历的可读性 3. 提供深入的简历分析见解 工作原理: 1. 简历解析:使用 Python 对简历和目标职位描述进行解析,模拟真实的招聘系统(ATS)的处理流程。 2. 关键词提取:采用先进的机器学习算法,从职位描述中提取最相关的关键词,这些关键词代表了雇主所寻找的技能、资格和经验。 3. 核心术语提取:使用 textacy 工具识别职位描述中的主要术语和主题,帮助理解简历内容的整体背景。 4. 向量相似度计算:使用 FastEmbed(一个高效的嵌入系统)来衡量您的简历与职位描述的匹配程度。匹配度越高,简历通过 ATS 筛选的可能性就越大。 这个工具的主要目标是帮助求职者突破简历筛选这个求职过程中的重要障碍。通过使用 Resume Matcher,求职者可以: - 确保简历包含重要的关键词 - 提高简历被 ATS 系统接受的几率 - 获得具体的改进建议 - 优化简历内容,使其更符合目标职位要求
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今天在学习 CloudFlare 的 Durable Objects,资料和参考代码很少,照着官方 Chat 的例子写了一个小程序,一直有问题,就打印了日志,把代码和日志一起发过去问 o1 pro,马上指出问题的关键了,是我在保存session的时候,不小心把client和server搞反了,这需要对 CloudFlare 的 Durable Objects 比较了解才能给出这样的答案。 后来又分别试了 o1、Claude 3.5 sonnet、GPT-4o 和 Gemini Flash,o1 也可以直接指出问题,其他的都不能指出问题的关键,但是给出了替代方案,是基于 WebSocket 的一个通用方案,经过测试,替代方案也是可行的。
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今天测试了一下 Cursor 的 Agent 功能,Agent 功能和普通提示词的差别在于 Agent 像一个机器人,你只要给一个模糊的指令,不需要把上下文交代清楚,它会自动帮你去规划、去解决问题。 我测试的案例是让它帮我给 Electron 应用添加一个 ipc(进程间通信)方法,保存文件后能打开文件夹选中文件。不过我降低了难度,直接明确让它在 shell ipc 中添加一个 showItemInFolder方法,然后替换 UI 部分的相关代码。 然后 Agent 就开始找到 shell ipc 相关的文件,类型定义、实际助理的文件,还有调用的文件都找出来并更新,相当方便,以前我需要手动一个个找出来让它修改这些文件。 但是运行后出错,不能正常工作,我其实知道问题在哪,不过我想考考它,就只是把错误信息贴过去让它修复。 很遗憾它的修复完全不在点子上,我只好提示它忘记注册 IPC 通道了,于是它发现了问题找到了正确的位置,马上修复了。 用 Agent 感觉就是你在带实习生,对使用者还是有要求,得自己懂才能更好的使用,但是真的是比以前手动选上下文方便了不少,只需要给出大致指令,中间纠正几次就能得到结果,比自己写还是省事一点。
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