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刚刚翻到了 github 上 95.3k star 的「Mac 用户的全能软件黄页」，好过瘾，赶紧收藏 awesome-mac 是 GitHub 上一个从 2016 年持续维护到现在的「macOS 优质软件精选清单」，由中国开发者 jaywcjlove 发起，在 r/macapps 等社区经常被当成「必收藏资源」转发。​ 它是一本「长在 GitHub 里的软件指南」，覆盖开发、效率、设计、音视频、系统工具、浏览器扩展等几十个大类，还延伸出自己的官网导航页和配套桌面应用 amac，方便不熟悉 GitHub 的用户直接查找和筛选最新更新的软件。​ 它好在哪里 信息密度极高，一页就是几百款精挑细选的 macOS 应用，全部按场景和功能分好类，省掉你在搜索引擎、论坛里到处翻帖的时间。​ awesome-mac 用「任务导向」的方式给你拆好了：需要写代码、剪视频、管理密码、画原型、清理系统、搭建开发环境、做效率优化……每一个场景下面都有一串可用清单，很多还是被国外技术媒体、Reddit 社区反复安利的常年口碑工具，让你少走试错弯路。 这个项目是开放协作的，社区会不断 PR 新软件、移除过时项目，配合作者的独立精选，形成「群众投票 + 主理人把关」的双重筛选机制，相比个人博客或小红书零散推荐，更新更快、稳定性更高。​
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如果你预算有限，但急需丰富简历，怎么办？ 有些证书必须付费才能拿，但你知道还有一份“真正的免费证书白名单”吗？ 大多数平台都在推销付费证书，但 Class Central 维护了一份极具价值的 "Free Certificates"（真·免费证书） 清单。 这是一份持续更新的「免费证书导航地图」，把全网分散在 Google、哈佛、斯坦福、freeCodeCamp、LinkedIn Learning 等平台上的免费证书和徽章，全都集中到一页里。 ​ 目前这篇 2025 版里，已经整理出了几千份免费证书机会，比如：450+ 门 Google 证书与徽章、斯坦福 200+ 门医学课程、英国开放大学 900+ 门带证书课程、freeCodeCamp 1000+ 小时编程自学证书路径等。 如果你想要一条“尽量不花钱、拿得到正式证书、还能系统补基础”的学习路线，这一页就是总目录，直接帮你把“去哪儿找”“哪些是真的免费”这部分时间省掉了。​ 这里列的证书，背后基本都是 Google、Meta、IBM、MathWorks、哈佛、斯坦福、开放大学这类机构发放，挂在简历、领英资料里是真能加分的，但课程本身又是 0 元或带免费数字证书。​ 还配了详细攻略，比如哈佛 CS50 要走 Harvard OCW 才能拿到免费证书、斯坦福医学可以顺手拿 CME 学分、Semrush / HubSpot 的营销课怎么配合使用，这些普通用户自己摸索需要花大量踩坑成本。​ 这篇文章是长期维护的项目，从最早版本到现在累计阅读过千万，团队会持续把新出的免费证书补进来、下架的标记出来。​
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Sonniss 年度福利超劲爆，超过 200GB 的音效库，免费下载，2015-2024所有的音效包都免费下载，只要你现在在做短视频或者未来你可能需要做短视频，那么这个绝对不能错过，赶紧囤起来！ Sonniss 是一家专业做音频资源和声音设计的公司，每年在 GDC（游戏开发者大会）都会送出一整套高质量音效大礼包，官网这个页面就是历届 GDC 免费音效合集的档案入口。​ 这些礼包体量从最早的 10GB 到最近 20GB、25GB、40GB、27.5GB 不等，全部面向游戏开发、影视后期、视频剪辑等场景，定位就是「直接能进项目的成品音效」。​ 好在哪：不是随便免费的那种 虽然 2025 年的 Bundle 暂停了一次，但他们重新开放了往年的所有存档——从 3A 大作级别的枪声、爆炸声，到细腻的脚步声、环境音，全部免费且由顶尖音效设计师制作。虽然整理这些文件需要一点耐心，但拥有这个库，你就拥有了价值数万美元的听觉资产，以后做任何视频都不愁找不到合适的音效。 第一，这些音效是从行业里一线录音师、声音设计师那里精选而来，品质远高于很多「免费音效站」那种杂音和低码率素材。​ 第二，涵盖的内容非常丰富：环境氛围、UI 点击、机械、自然、车辆、武器、科幻等等，一个大包就能覆盖大部分独立游戏和视频项目的常见需求。​​ 专业音效库单独买的话动辄上百上千美金，而 GameAudioGDC 打包给你 200 GB 高水准素材，成本直接清零。​​ 随便从网上扒声音用在商用项目里，始终担心侵权，而 Sonniss 明确写了这些音效可以用于个人和商业项目，无需署名，支持无限项目使用。​从使用权限上看，官方许可证是「无限用户许可」，允许修改、同步到任何视听项目里长期使用，相当于一次下载，终身资产。​
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「设计师专用的宇宙级收藏夹」：把散落在全网的 1700+ 设计资源，按场景、类型、用途整理成一张清晰地图，用一个入口解决「找不到、找不全、找不准」三大难题。​ 定位就是「不断更新的设计资源档案库」，目前已经收录 1700+ 个设计相关网站和工具，且仍在持续增加，对 UI、品牌、产品、插画等不同方向都有覆盖。​ 页面不是简单堆链接，而是做成「精选索引」：每个资源会按功能分类（灵感、字体、图标、3D、动效、学习、工具等），并标注大致用途，浏览体验接近精编导航而不是杂乱书签。​ 以前找素材/灵感，要在 Google、各种灵感站、论坛、群分享里来回搜，效率极低； 把「好用、常用」的站点集中整理，减少了搜索和试错成本，适合做日常起点站。​ 很多好用但超级小众的站点——例如专门收集微交互的 Design Spells、面向设计师的 ToolHunt、高质量免费工具目录等——普通用户很难自己挖到。​
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OpenAI 的技术大佬都在看什么？这个博客是 AI 圈的“深阅读圣地” Lil'Log 是 OpenAI 前研究负责人 Lilian Weng 从 2017 年开始坚持更新的个人学习笔记博客，专注于深度学习和 AI 研究的系统梳理。 她本身做过机器人、强化学习、AI 安全等方向，博客内容几乎全是这些领域的硬核拆解和延伸。 如果不读她的博客，你的 AI 知识体系是不完整的。 她写一篇博客往往需要几个月。比如关于“AI Agent（智能体）”的文章，被公认为该领域的入门圣经，引用量极高。 她不讲故事，只讲数学和架构。从 Hallucination（幻觉）的成因到 Prompt Engineering 的底层逻辑，每一篇都是万字长文。 文末的 Reference 列表本身就是一份高质量的阅读清单。 这是一块难啃的硬骨头，充满了数学公式和专业术语。但这也是沉浸式翻译最能发挥价值的地方。开启双语对照，像啃教科书一样，一段段地消化这些来自 OpenAI 核心大脑的思考。
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一家 2375 名员工，年营收 7.59 亿美元的上市公司，全员远程办公，分布在全球 60 多个国家，这你能受得了吗？ 这家公司把「公司怎么运转」写成手册给全世界看，相当于一整家公司的操作系统，被很多人当成“远程协作圣经”和“组织管理教程”。 本质上是 GitLab 公司完全公开的内部 Wiki，几乎把公司运行的方方面面都写在上面，从使命愿景、价值观，到薪资结构、流程细节、会议规范、远程办公指南、入职手册，全都摊开给任何人看。​ 整本手册内容超过 2000–2700 页，被称为公司唯一的「单一事实源」（single source of truth），员工有问题先查手册，外部的人也能直接学习 GitLab 是怎么把一家公司运营起来的。 它最特别的三个设计 第一，是极致公开。GitLab 把「默认公开」写进文化里，能公开的全部放在 Handbook，不到必须保密的程度就不设权限，这里面甚至包括 OKR、流程、合规控制等细节。​ 第二，是“把一切写下来”的习惯。GitLab 要求用文档替代口头说明，用可搜索、可追溯的页面代替“谁记得谁说过”，所有人都遵守 handbook-first 的规则，先查手册，再问人。​ 第三，是为远程而生的结构。GitLab 是从创立就 All-remote 的公司，Handbook 按远程实际需求去组织内容：异步沟通指南、远程开会规范、跨时区协作技巧、福利和报销规则等，都有专门章节，帮助上千人团队在 60+ 国家高效协作。
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这里的每个帖子，都可能在半年后引发市场海啸 是以太坊最核心、最“硬核”的研究社区之一，几乎所有前沿技术方案在这里先发声、再走向整个行业。 对于想在 Web3 赛道真正站到“信息源头”的人来说，它更像是“以太坊大脑的公共笔记本”。 这里的界面非常复古，全是数学公式和长篇大论。 文明、深入地讨论一切推动以太坊技术演进的研究问题。 这里聚集的是协议研究员、密码学专家、Rollup/L2 团队、客户端开发者等，他们讨论的话题包括 Casper 共识、分片、EVM 优化、密码经济学、Plasma、状态通道等底层议题。 论坛内的很多讨论，最终会变成 EIP 提案、客户端实现、L2 设计规范，或被以太坊相关会议（如 ETHCC 上的 Ethereum Research 论坛）进一步放大。 对于想“押注以太坊长期演化方向”的人，这里既是风向标，也是雷达图。
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播客（Podcast）是自学的金矿，但音频最大的缺点是“不可检索”。你听过一个很好的观点，想不起来是哪一集、哪分钟说的。 是播客界的 Google。 把全网播客变成“可搜索、可整理、可集成的数据”，让听播客这件事，从“靠缘分刷推荐”，变成“像查资料一样高效精准”。 它不仅仅搜播客名字，它利用 AI 技术对音频进行了转录。你可以直接搜索“Dopamine fasting（多巴胺断食）”，它会找出所有聊过这个话题的单集，甚至列出具体的时间戳。 让音频内容变得“可引用”、“可复习”。作为自学者，你可以用它来做主题阅读（听），一次性听完不同大咖对同一个概念的解释。 目前索引了数百万档播客、上亿条节目。可以按人名、品牌、地点、话题甚至细分关键词来搜。​ 除了网站本身的搜索和播放，它还提供 Listen API，开发者可以直接把这套“播客数据库+搜索能力”接入到自己的产品里，做自己的播客应用、AI 助手或数据分析工具。​ 传统平台更偏向推热门节目，真正小众但干货密集的内容经常埋在深处，很难被发现。Listen Notes 用更细颗粒度的检索（按节目、单集、描述、标签等），可以挖到很多主流平台搜不出的节目和单集。​ 比如搜索「某个会议名称」「某个小众行业术语」，在其他平台几乎零结果，但 Listen Notes 可以搜出相关讨论的具体单集，甚至是几年前的冷门节目。​ 记者、创作者、学生在做选题或论文时，需要从播客里找证据、案例或观点，常规做法要一集集听，时间成本极高。Listen Notes 可以按人物、公司、话题搜索所有提到的节目，一键聚合「谁在什么节目里说过什么」。 ​ 播客爱好者「想听这类内容」，却不想订阅一堆节目 在 Listen Notes 里，可以把不同节目的单集集中到自己的 Listen Later 播放列表，不一定要整档订阅，这对只想听「特定主题精选单集」的人非常友好。​ 这些播放列表还能通过 RSS 接到自己习惯的播客 App 里用，听起来跟原来习惯完全一致，只是内容更「挑过」。
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又刷到一个全网「白嫖资源」做到极致的导航站，全网高质量“免费知识”都帮你挑好、装好、摆好的超级导航站，覆盖课程、书、电影、语言学习等几乎所有自我提升场景。 Open Culture 成立于 2006 年，是一个专门为“终身学习者”服务的免费文化与教育内容聚合站，一直在做一件事：到全网帮你筛选高质量、免费的学习资源，再按主题整齐摆好。​ 它自己不主打“出课”，而是更像一个“策展人”，把大学公开课、经典有声书、电影、教材、语言课程等集中到一个入口，让你少走弯路。​ 能找到哪些硬货 免费在线课程、有声书、电子书、教材、语言学习资源、电影、纪录片、播客、艺术与人文内容等等，直接把“我要学点什么”的大部分需求一网打尽。​ 网站还有一个持续更新的博客区，每天推荐精选内容，例如新上线的免费课程、冷门经典影片、语言学习资源合集，适合当“每日灵感源”。​ 解决的问题 第一，大量信息分散在不同大学官网、平台、博客里，普通人根本没时间一家家找，Open Culture 的使命就是“把好内容集中起来，替你整理好入口”。​ 第二，很多人想用免费的学习资源，但又怕质量参差不齐，这个站重点做“精选＋筛查”，有专门的资源合集和说明，比自己到处瞎搜稳定很多。​ 第三，对语言学习者来说，尤其是小众语言，资源常常很难找，这里有 48 种语言的免费资源清单，从英语、西语到阿姆哈拉语、毛利语这种冷门语种，节省大量搜索时间。​ 第四，预算有限的学生、自由职业者、上班族，可以在这里先用系统性的免费资源打底，再决定哪些内容值得付费深挖，把钱花在最关键的地方。​ 核心特点 网站结构偏“目录型”：不同资源分别有独立合集页面，比如“免费语言课程”“免费英语学习”“免费电影”等，每个条目会标出来源、形式（音频、视频、MOOC 等）和简短说明，方便快速筛选。​ 不少合集背后链接的是知名机构或大学项目，例如公立教育部门资助的英语学习站点、大学公开课平台、MOOC 课程，内容可靠性相对更高。​ 另外一个隐藏亮点是“小众＋多样”：除了常见课本和课程，还整理了大量播客、电影、新闻网站、教材 PDF、有声书，让学习不只停留在“上课听讲”，而是更贴近真实语境和文化。​ 一些评价认为，它在“资源数量”和“语言覆盖面”上非常突出，尤其适合想探索非主流语言、非热门学科的人，把它当作“入口站”非常合适。
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The Public Domain Review 是一个专门挖掘「公共领域宝藏内容」的在线期刊和策展网站：所有作品都已不再受版权限制，可以自由欣赏、下载和二创，对做内容、设计、插画、视频、IP 的人来说，是低成本做出高级感的神器。​ The Public Domain Review 成立于 2011 年，是一个非营利在线期刊，专注挖掘艺术、文学、思想史里那些「好看又冷门」的公共领域作品。​ 网站像一个线上小型美术馆＋图书馆，精选老画、版画、手稿、地图、影像、书籍等内容，并配套专业写作者和学者的长文解读，方便你快速理解背后故事和使用场景。​ 所有重点内容围绕「公共领域」：也就是版权已到期、不再受版权限制的作品，原则上可以自由使用，甚至商用，是创作者的合法灵感矿山。​ 站内 Collections 区目前有 1200+ 精选条目，来自 240 家机构（比如 Europeana、Internet Archive 等），支持按时间、风格、题材、类型、版权状态等维度筛选，找灵感非常高效。​ 相比常见素材网站，这里很多内容极冷门、极怪诞，非常适合做差异化视觉，比如中世纪手抄本插图、古怪科学图、超细致老地图、早期摄影等，直接拿去做 moodboard、版式或贴图就很出片。​ 可以把这些老图做成涂色书、壁纸、背景图、封面、排版素材，甚至像他们自己那样，做主题涂色书、Zoom 背景等周边产品，属于创意＋合法可用的完美结合。​ Public Domain Image Archive 子站目前已经整理了 1 万多张精挑细选的公共领域图像，全部是可自由浏览、下载的高质量资源，极适合作为高逼格素材库长期收藏、反复使用。 🔗：
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刚刚刷到一个神器Google Earth Studio 用处可太多了，可以直接成片也可以把素材交给 AI，太好玩了。 它是一个“用卫星和3D地球影像拍电影”的在线动画工具，专门帮你把 Google Earth 那套全球卫星图、3D 城市、地形，变成可控的航拍镜头和城市飞行镜头，用在视频、片头、城市介绍、产品故事里都非常适配。​ ​ 可以像在剪辑软件里拉关键帧一样，控制相机从太空俯冲到某一栋楼，围着建筑绕飞、穿城而过。​还可以自定义时间轴关键帧，精细控制相机位置、旋转角度、飞行路径，做出类似航拍无人机才有的景别变化和城市穿梭效果。 它直接调用 Google Earth 的卫星影像和 3D 建模城市，不需要自己找地图素材或建模，打开就能用全球资产，尤其是大城市的立体建筑质感非常好。​ 官方还提供从 Earth Studio 导出相机数据到 After Effects 的功能，方便在后期里叠加文案、UI、动效、跟踪点等，做出很“高制作感”的地图镜头。​
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像玩“文明”游戏一样看Crypto Cosmos生态那么多链，到底谁才是真正的枢纽？资金到底在怎么流动？ 是我见过最美的Cosmos生态可视化工具，极具科幻感。 它把每一条链画成了一个星球，链与链之间的IBC转账就是“航线”。 星球越大、航线越粗，说明真实的经济活动越频繁。这比单纯看市值的参考意义大得多。 这是一个理解“互操作性（Interoperability）”的绝佳窗口，看着那些动态的粒子流动，你会直观地感受到什么是“万链互联”。 即使你不买Cosmos系的币，也要来看看这个网站，这才是Web3该有的样子。 它通过直观的图形界面，实时展示整个Cosmos网络中107+条区块链之间的IBC（跨链通信协议）连接状态、交易量、活跃用户等核心数据。就是把原本复杂抽象的跨链数据，变成了可以直接"看见"的地图和图表。
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写文档刷教程不如抄作业，这个OpenAI 官方网站里全是现成方案 是 OpenAI 官方出品的AI 实战秘籍库，专门教你怎么把各种 AI 想法，真落地成能跑的产品和项目。​ 做的事很简单，就是把从0到1的过程，拆成一篇篇能直接照着做的示例和教程。​ 它不是只讲概念，而是按场景给你现成菜谱。比如怎么搭一个长文档问答系统、怎么做语音转文字、怎么做图像生成、怎么用工具调用、怎么接入实时语音、怎么做RAG检索增强，这些在站里都有对应的范例代码和操作步骤。​ 更实用的一点是，它还教你如何选模型、如何写更稳的提示词、如何给自己的应用加防幻觉护栏、如何评估和迭代模型表现，让你做出来的东西不是只能勉强能用，而是能稳定上线给真实用户用。​ 如果你是偏工程向，直接上 GitHub 版 Cookbook：
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使用 AI 编程，为什么总感觉不受自己控制？ 因为 我们和 AI 之间信息不对称。他说的我们看不懂，我们说的它似懂非懂。 不如学一点编程知识，我说的学一点不是要学成大师，是知道 react 是什么，什么是组件，什么是数据库，函数长什么样，什么是循环，什么是前端，是什么是后端…… 不需要会写代码，但是要知道大概是什么意思。 这样 AI 说的我们就知道是什么意思，它现在是什么思路，逻辑是什么，它想干什么，和我描述的是否一致，我想让它干活时应该怎么沟通。 对话越精准，它给我们的结果越完美。 是赫尔辛基大学和 Houston Inc 做的免费在线课程，直观的教会我们前端页面怎么和后端 API、数据库一起工作，相当于带我们看一看一个真正的 Web 应用是怎么长出来的。​ AI 跟你讲“这个组件状态这么管理”“这个接口这样设计”，你看得懂每个字，却不知道整体在干嘛。Full Stack Open 会让你知道 React 组件是页面的一块积木，状态就是这块积木里存的数据，前端通过 HTTP 调用后端接口拿数据，后端再去问数据库要内容。 下次 AI 给你一段解释时，你能判断它是在说“前端这半边”，还是在动“后端那半边”。​ 可以一边看课程，一边请 AI 帮你用小学五年级都懂的方式解释概念。 这样学下去，看任何一个 AI 给的方案，都能在脑子里画出一张大致架构图。​ 免费开放、更新活跃，有大量配套练习和社区讨论，不是那种看完就散的速成教程，而是可以反复翻、当工具书用的体系化内容。​ 当你开始能用课程里的语言和 AI 对话，比如“这个组件的状态不对，应该是……”“这个 API 要分页和错误处理”“数据库里再增加一个字段存储它的状态”，AI 不再是一个“会魔法的黑盒”，而变成一个听得懂你指挥、帮你实现细节的超级外包员工。
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是一个把全网「白嫖资源」做到极致的导航站，几乎你能想到的数字内容类型，它都给你整理好了。 它是从 Reddit 社区发展出来的一个免费资源导航项目，他们的 Wiki 目前已经包含接近三万条链接，而且每天都有更新维护。​站点本身不直接存内容，而是做「索引 + 导航」，所有资源都指向外部网站，并且有 GitHub、镜像站、多重备份。​ 能找到哪些免费好东西 内容类型极其全：电影、电视剧、动漫、体育直播，音乐、播客、广播，游戏和各类模拟器，电子书、漫画、杂志、报纸、轻小说，网盘/直链下载、种子、课程、语言学习工具、生产力工具、AI 工具等等，全部按分类整理好。​ 除了「看听玩学」，还有一整块是工具型资源：广告拦截与隐私工具、社交媒体前端、安卓/iOS 应用下载、Linux / macOS 软件、各类在线工具和扩展插件等，很多都是平时不太会自己搜到的小众精品。​ 还有 Misc 杂项分类，里面是各种免费领取、限免活动、赠品社区、实用小站的集合，相当于一个「薅羊毛补充包」。​ 平时想找电影、课程、软件，要在 Google、贴吧、各种群里来回翻，现在直接进站点按分类点进去，相当于用别人已经筛好的一整套「搜索结果」。​ 很多所谓的「破解 / 资源站」广告暴力、夹带恶意软件下载，他们在 Wiki 里会做基础筛选，还专门有「不安全站点」相关板块和指南，帮助避坑，安全感会高很多。​ 很多优质站点突然关停或者换域名，用户就跟着丢失。fmhy 以「Wiki + 备份 + 月度更新日志」的方式，把更新集中在一个入口，减少追更成本。​ 背后有 Reddit 社区 r/FREEMEDIAHECKYEAH 持续投稿、纠错、补链，遇到资源失效基本能在后续更新里补上，生命力远强于个人整理的小册子或单人导航。​ 喜欢看各种影视、刷课程、玩游戏、折腾效率工具、体验新 AI 服务的人，几乎可以把 fmhy 当成起点站，用它来发现新的资源，再决定哪些值得长期付费，极大提高「信息利用率」。
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这下真的挖到宝了！ 这个 一定要焊死在浏览器收藏夹里！是真的省钱啊！！ 这个网站，收录了 1000+ 个热门付费软件的“平替”！​而且这些平替大多数是开源的。 虽然有些开源软件需要一点点技术门槛，但有 ai 的帮助这都不是事。 Notion 要付费，想找又好用又不要钱的？ 它会推荐 AppFlowy 或 Affine。界面长得差不多，功能一样强大，还支持离线用，写日记做计划丝滑的很。 screen studio录屏要收费？ cap了解一下！完全免费，界面美观，功能几乎一样。 pocket 关停了，试试Karakeep 这个AI 驱动的书签工具，可无缝保存、自动标记和快速检索链接、笔记和图像。 几乎我们用的各种工具都有开源替换版，数字世界省钱神器！！
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Arkham Intelligence 是目前最强大的链上数据去匿名化工具之一。简单来说，它给区块链这个“黑暗森林”装上了探照灯，直接让你看“对手盘”是谁。 区块链虽然公开透明，但匿名是最大的阅读门槛。 以前：你看到 0x7a... 转出 10,000 ETH，不知道发生了什么。 现在：Arkham 告诉你，那是 "Coinbase Cold Wallet" 在进行冷热钱包整理，或者是 "Justin Sun" 正在进行新的链上操作。 当地址变成了实体（Entities），数据才有了真正的参考价值。 1⃣实体标签化 (Entity Labeling) 这是 Arkham 的护城河。它利用 AI 算法和链下数据，将数亿个区块链地址与现实实体进行了匹配 。​ 知名人物：V神 (Vitalik)、孙宇晨、各大机构创始人。 机构标记：交易所（Binance, Coinbase）、做市商（Wintermute, Jump Trading）、VC 基金。 风险标记：黑客地址、洗钱混币器关联地址（Tornado Cash）。 你可以直接在搜索框输入 "Alameda Research"，查看即使破产后他们的资金残留和动向，而不是去记几十个复杂的哈希值。 2⃣可视化追踪 (The Visualizer) 传统的链上分析是枯燥的表格，而 Arkham 提供了一个拓扑图式的资金流向看板 。​ 全景视角：输入一个中心地址，它会自动生成向外发散的连线图。 逻辑清晰：绿色代表流入，红色代表流出。你可以清晰地看到一笔资金是如何经过 5 个中转钱包，最后进入交易所变现的。 这对于分析黑客攻击路径、巨鲸建仓逻辑、项目方是否在偷偷出货，有着“上帝视角”般的降维打击感。 不要盲目操作。找到那些长期盈利的“聪明钱”地址，设置警报，观察他们的仓位变化。这比任何 K 线预测都更接近市场真相 。​ 在冲一个新项目之前，先搜一下它的合约部署地址。如果资金来源不干净，或者早期筹码高度集中在几个关联钱包，Arkham 能帮你瞬间识破风险。 在 Web3 世界，信息不对称是最大的风险，也是最大的机会。Arkham 试图抹平这种不对称。从今天起，试着把“看价格”的时间分一半给“看数据”，你会看到一个完全不同的江湖。 🔗：
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绝对要收藏的宝藏资源！！！ 学习 Prompt 的终极捷径：研读并拆解System Prompts（系统提示词）。Anthropic 官方开放了所有的系统提示词，都是由顶尖工程师经过无数次迭代打磨出来。通过模仿大师（官方团队）的逻辑结构，迅速拉高你的 Prompt 编写水平。 包括网页端、移动端、Claude Code 等多个版本，覆盖从日期说明、拒绝策略、工具调用，到写代码、写文档时的格式规范。 我们自己写的提示词，AI 执行起来总是丢三落四，遵从度总是不太满意。这些Anthropic 的系统提示词是真的宝藏，看起来像是自然语言，但是这么长的提示词怎么能让大模型完美执行？ 结构标记：大量使用 XML 风格标签，把任务、上下文、示例、输出格式清晰拆开，例如 <task>…</task>, <context>…</context>, <examples>…</examples> 等，这样模型在解析时不会把“说明”和“输入数据”混在一起。​ 思维链引导：不是简单写一句“think step by step”，而是通过 <thinking> / <analysis> / <answer> 等分区，让模型先在隐式区域推理，再在显式区域给出简洁结果，既提升质量又控制啰嗦程度。​ 防御性指令：针对提示泄露、越权请求、敏感主题，会在系统层提前写好“拒绝模式”和优先级规则，比如遇到某类指令一律不回答或只给安全建议，从根上预防被「忽悠着改规则」。
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The Magazine Rack = 免费、超全、可下载的全球杂志时光机 + 复古灵感素材库 + 冷门知识搜索引擎。​ 这个网站到底是什么？ The Magazine Rack 是 Internet Archive里的一个大型杂志专区，专门收集和整理全球各种数字化杂志与期刊。​包含几十年来不同领域的杂志，从 18 世纪的老刊物，到近年的科技、军事、历史杂志，都可以在线翻阅或下载。​ 1⃣找不到的老杂志，这里都有机会翻到 很多已经停刊、绝版的纸质杂志，在二手平台都很难买到，而这个网站把它们扫描成电子版集中保存。​ 比如早年的电脑杂志、游戏杂志、电影杂志、亚文化小刊物，在这里都能一整年一整年的翻。​ 2⃣灵感枯竭、素材找不到？这里是复古设计大金矿 大量 70–90 年代的广告、版式设计、插画和封面，都以高清扫描的形式保存，非常适合做视觉灵感参考、情绪板、Moodboard。​ 相比随便搜图片，这里是真实时代的原始物料，字体、配色、排版都非常有年代感，适合做复古风、赛博怀旧、Y2K 设计。​ 3⃣做研究、写内容，资料碎片化的问题 网络上很多关于历史、流行文化、早期科技发展的信息都被二手转述，容易断章取义，这里可以直接看到当年原始杂志。​ 无论是写论文、做内容选题、做视频脚本，还是考据某个事件在当年的媒体报道，都能在杂志原文里找到一手资料。​ 4⃣想系统了解一个话题，但只刷短视频效率很低 这类杂志往往会围绕一个主题（比如某一年的 PC 发展、某部电影的幕后、某个战争纪念日）做专刊或深度专题。​ 比起碎片化信息，这种“整本杂志”的阅读，更像是给自己上一门小课，信息完整、有上下文，还能顺便感受时代气质。​ ​5⃣覆盖面广：科技、流行文化、兴趣小众通通有 里面既有计算机、游戏、航空、军事等硬核向杂志，也有娱乐八卦、影视、音乐、生活方式、爱好类刊物。​ 对于做内容、做设计、做研究的人来说，这是一个可以随便挖就能挖到宝的综合资料库。​ 🔗：
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你的电脑里是不是也躺着一堆“新建文件夹 (2)”和“最终版_修改版_打死不改版.doc”？ 文件整理的尽头不是“断舍离”，而是Johnny.Decimal 系统。这套由澳洲工程师 Johnny Noble 发明的“杜威十进制”变体，可能是治疗数字囤积症的唯一解药。在这个系统里，没有任何东西能超过两层文件夹。 它的核心心法只有两句话： “人生只有 10 个领域，每个领域只有 10 个类别。” 切分人生（10个领域）： 把你所有的数据——不管是工作还是生活——塞进最多 10 个大桶里。 比如：10-19 财务，20-29 行政，30-39 客户项目 细分抽屉（10个类别）： 每个大桶里，最多只能放 10 个抽屉。 在 10-19 财务 里：11 是税务，12 是工资单，13 是报销。 所有文件都带上这个编号。 当你收到一张发票，不用想破头该放哪，直接重命名为：11.02_2024阿里云发票.pdf 再也不用在 Finder 里一层层点开文件夹寻找“那个去年的合同”。 用不了多久，你的大脑就会建立条件反射。想到“报税”，脑子里直接蹦出 11.02。只要在搜索框敲入 11.02，那张单据就会立刻找出来。 🔗：
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这个网站长得真的很丑，像上世纪90年代的遗迹，打开速度有时也慢得让人想砸键盘。但你会发现自己掉进了一个巨大的、免费的数字宝藏库。承包了所有的复古素材和老电影的Moving Image Archive（动态影像档案馆） 这里有成千上万的 Public Domain 和 CC0 协议视频。想做蒸汽波风格的MV？想找那种带着雪花点的老电视素材？随便拿，随便剪，完全合法 。​ 很多在流媒体（Netflix/B站）上根本找不到的邪典电影、B级片、古早默片，直接提供 1080P 甚至无损格式下载 。​还有海量的工业胶片、家庭录像带，统统免费。 这里面到底藏了什么？ 1. Prelinger Archives（普瑞林格档案）：复古美学天花板 专门收录美国20-80年代的“短暂影像”：你可以看到50年代那种颜色鲜艳得诡异的百货公司广告、60年代的青少年约会教育片、还有各种奇怪的工业宣传片。 特别适合用来做 鬼畜视频、复古混剪、Lo-fi 音乐背景。那种自带年代感的胶片颗粒和褪色感，后期滤镜很难调出来 。​ 2. Feature Films：影迷的“非法外之地” 希区柯克的《三十九级台阶》、查理·卓别林的默片全集、还有被封为“史上最烂神作”的《外太空九号计划》（Plan 9 from Outer Space）。不要指望在这里看刚下映的漫威大片，这里属于黑白片和经典老电影的爱好者 。​ 3. TV News Archive：自带搜索功能的时光机 这个功能强到离谱！它收录了数百万小时的新闻广播（CNN, Fox, BBC等）。你可以直接搜台词！比如搜“Bitcoin”，它能瞬间列出过去十几年里新闻主播提到比特币的所有片段，还能直接定位到那一句。做纪录片或者考据视频简直不要太爽 。​​ 搜索引擎有点笨，不支持模糊联想。建议多用英文关键词，比如 1950s advertising 或 home movie，或者直接点进 Collections（合集）里去“淘” 。​ 毕竟是用户上传为主，你会刷到高清修复的神作，也会刷到画质糊成马赛克的垃圾。要有耐心，“淘”的过程本身就是一种乐趣。 🔗：
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还在啃几年前的过时网课？还在对着跑不通的代码发愁？Hugging Face 官方已经把那套经典的 NLP 课程彻底重构升级了，现在，它是 "The LLM Course"！ 这是一套“活着”的、完全开源的、实时进化的 LLM 实战圣经。不管你是刚入门的小白，还是想进阶的大神，这个网站绝对是你 2025 年的必选项！ 1️⃣ 从“死课本”变身“活生态” 传统的视频课录完就封板，技术更新这么快，看的时候早过时了。但 The LLM Course 不一样！它直接长在 Hugging Face 的生态上。 库更新了，模型发新版了，教程立马跟着改！ 环境无缝对接：再也不用担心本地环境配半天，依托 HF，代码拿来就能跑，体验丝般顺滑。 2️⃣ 拳拳到肉的实战干货 现在的职场要的是直接能动手的工程师！这套课程的内容简直就是为了 2025 年的就业市场量身定制： 手把手教你驯服最强开源模型，从数据准备到 LoRA/QLoRA 微调，全流程打通 。​​ 想在消费级显卡上跑大模型？教你如何把 DeepSeek 这种庞然大物“瘦身”量化，榨干硬件性能 。​​ 不再是简单的 API 调用，而是真正教你搭建检索增强生成系统，让大模型拥有“外挂大脑” 。​ 3️⃣ GitHub 协作模式：偷师全球大神“野路子” 这是一个开源项目，你看到的每一行代码，可能都来自全球最顶尖开发者的提交。 很多教材里不敢写的、来不及写的最新 Trick，往往就藏在这些 PR 里。这才是真正一线的“野路子”技巧，含金量极高！​ 如果你想真正掌握 LLM 技术，而不是只懂几个名词，那这里就是你的起点。完全免费、开源、且拥有全球最活跃社区背书，这种资源如果不利用起来，简直是暴殄天物！ 🔗
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像VC一样思考：坚持20年每日一更，你为什么不行？ 今天聊一个“活化石”级别的顶级大脑——Fred Wilson。 他是顶级风投 USV (Union Square Ventures) 的联合创始人，Twitter、Coinbase、Etsy 背后的早期捕手。他的博客 AVC，是互联网历史上最长寿的博客之一。从Web1写到Web3。他用20年的“每日一更”告诉我们：活得久比跑得快重要得多。 1⃣定力：用长期主义对抗短期噪音 Fred Wilson 最可怕的地方不在于他投中了什么，而在于他坚持写了20年博客，几乎每天更新 。​ 在这个市场，定力 > 智力。 很多人说Web3是赌场，但Fred把这里当成了修道场。 他写博客不是为了当网红，而是为了理清自己的思绪 。​ 当你每天强迫自己输出哪怕一点点思考，时间的复利是惊人的。这种日拱一卒的习惯，才是他在无数次泡沫破灭中依然屹立不倒的根本原因。 2⃣进化：见证顶级的“认知迭代” 很多人说Web3是骗局，但在AVC，你能看到一个顶级大脑是如何自我修正的。 2011年： 当他第一次重仓Coinbase时，他承认这看起来像“科幻小说 ”，甚至说这可能是一个“直觉赌注 ” 。那时他并不确信，但他敢于下注。​ 2025年： 经历了无数轮牛熊，现在的他怎么看？他提出了一个极其性感的观点：“Web3和AI是同一枚硬币的两面”。他认为AI需要Web3来建立信任，并预言区块链即将迎来属于自己的“ChatGPT时刻” 。​ 真正的Alpha，不来自于一开始就有的上帝视角，而来自于在这个市场中长期的存活与观察，来自于愿意承认无知并不断进化的心态。 3⃣信噪比：极简主义的胜利 在这个长文和废话满天飞的时代，Fred的文章通常非常短。 没有复杂的宏大叙事，只有当下最直接的观察。 MBA Mondays系列是他博客里的宝藏栏目，用大白话讲透了公司治理、股权分配等硬核知识 。​ 在Web3，观点越清晰，信噪比越高。我们不需要更多的信息，我们需要的是更高质量的思考。 如何像VC一样思考？ ✅ 找思维模型： 看他是如何分析一个新赛道的逻辑。 ✅ 模仿习惯（： 试着像他一样，每天记录几句思考。哪怕只是三五句话，坚持十年，你也能拥有穿越时间的定力。 经典归档： (Web2时代的丰碑) Web3新家： (他在链上的新家)
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为什么最近好多 Logo 都变歪了？为什么液态字体突然火了？ Monotype (蒙纳) 发布的 《Type Trends Report 》是排版设计的风向标。 作为 Helvetica 的拥有者、全球字体圈的风向标，Monotype 每年发布的《Type Trends》不仅是字体趋势，更是平面设计、品牌视觉和流行文化的年度“体检报告”。 这份报告本身就是一件顶级的平面设计作品。光是看它的排版和动效，都能学到很多版式技巧。 1⃣设计灵感枯竭，只会用黑体宋体？ 这里没有老生常谈。报告抛出了 Sound & Vision（声画同频）的概念。在短视频霸屏的时代，字体不再是静止的，它是流动的音波，是“听得见”的视觉。 👉 下次做动态海报或 Reel 封面，试着让字体像音乐一样有节奏地“呼吸”。 2⃣AI 焦虑，怕被工具取代？ 报告专门开辟了 Human Types（人性化字体） 章节。当 AI 能够瞬间生成完美字形时，设计反而开始追求“人类的瑕疵”和“真实的手感”。AI 是燃料，你是引擎。 👉 学习报告中展示的“AI Artwords”，用 AI 辅助生成复杂的流动字形，但保留设计师独特的审美决策。 3⃣不仅要好看，还要“好用”且“环保”？ 你没听错，字体也能环保！Hot & Wet（湿热环境） 章节探讨了气候变化下的排版美学。更省墨的字体、更紧凑的字宽、甚至为视障人士设计的 Life Cycle（全龄友好）可变字体。 👉 在做品牌提案时，加入“可持续设计”和“无障碍阅读”的理念，你的方案瞬间拔高两个 Level。 2025 六大视觉关键词预警： Sound & Vision： 字体与多媒体的通感，像波浪一样律动。 Human Types： AI 生成与人类情感的终极融合。 Freedom, Law & Order： 极度克制 vs 极度张扬的政治/法律排版美学。 Life Cycle： 从小孩到老人，适应生命周期的“流体排版”。 Conflict & Peace： 在冲突中寻找希望的视觉语言。 Hot & Wet： 应对环境危机的“生态字体”。 💡这不仅仅是一份字体目录，它是设计哲学的教科书。它告诉我们：在 2025 年，优秀的排版不仅要抢眼，更要传递情绪，要有社会责任感，甚至要能“救地球”。 原版 中文版 双语版
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今天给大家推荐一本风靡全球、Twitter 疯转 50 万+下载的神级手册——《The Little Book of Deep Learning》！ 1⃣专门为手机阅读设计，太贴心了！ 作者 François Fleuret（日内瓦大学计算机系教授）直接把书排版成了手机屏幕的比例！ 不需要双指放大缩小，不需要在那费劲拖动进度条。 地铁上、排队时、睡觉前，单手就能刷完几章。把刷短视频的时间用来刷公式，这才是顶级“内卷”！ 2⃣“小”但五脏俱全，含金量极高！ 别看它名字带“Little”，内容一点都不含糊！全书 100 多页，全是纯干货。 抛弃了冗长的历史背景和废话，直接上核心原理、公式和图解。 从基础的 张量(Tensors)、梯度下降，到进阶的 卷积(ConvNets)、Transformer，再到最前沿的 生成式AI (GenAI)，应有尽有！ 3⃣紧跟时代，不学“老古董”！ 很多教材还停留在 2015 年，但这本小书里居然连 2023-2024 年 的技术都涵盖了！ ✅ Large Language Models (LLMs) & GPT ✅ Prompt Engineering (提示词工程) ✅ LoRA (大模型微调必备) ✅ Diffusion Models (扩散模型，Stable Diffusion 的原理) ✅ Quantization (量化，怎么在消费级显卡上跑模型) 这就是一本能装进口袋的 AI 瑞士军刀。没有一句废话，排版极度舒适，内容极度硬核。 而且，它是 CC BY-NC-SA 4.0 开源协议的！作者直接放出来给大家免费学！ 原版： 中文版： 双语版：