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我创建了StellarSnap，这是一个宁静、无广告的空间，让人们可以探索NASA的每日天文图片（APOD），并在此过程中学习天文学。
它包含的内容有：
- 一个简洁的APOD档案浏览器，带有随机APOD按钮
- 一个不断扩展的术语表，网站各处都有术语高亮
- 一个二维轨道模拟器，您可以用真实的物理原理测试卫星运动
- 一个更深入的百科全书，虽然还在初期，但正在扩展中
- 一些细微的设计，比如“使用该术语查看过去的APOD”
- 还有更多功能即将推出
该网站完全无广告、无Cookies，并且与NASA没有任何关联，但我很荣幸StellarSnap在官方APOD关于页面中被罗伯特·内米罗夫教授提及：
<a href="https://apod.nasa.gov/apod/lib/about_apod.html" rel="nofollow">https://apod.nasa.gov/apod/lib/about_apod.html</a>
我始终欢迎任何想法、批评或改进建议。
现在大型语言模型（LLM）开始变得相当优秀，你们公司是如何适应这一新环境的？仅仅评估一个人是否擅长编程已经不再足够，我们需要筛选出一个人在工程方面的能力。根据我的经验，软件工程正在逐渐成熟，类似于其他工程领域。机械工程师不会自己加工零件（当然，他们至少应该亲自做几次，以理解加工的限制）。软件工程师需要评估代码是否“优秀”（机械工程师会测试他们的零件），然后围绕这些代码设计系统。就我所见，未来有两种前进的方式。
1. 只进行现场面试，并承担差旅费用。
2. 测试系统设计能力和文化适应性。
现场面试可以提供一个公平的竞争环境，面试者不需要为了“隐藏自己使用大型语言模型”的最佳人选而竞争。
大家对此有什么看法？
我想开始将数学作为一种爱好进行学习和探索。在大学时我学习过工程数学，也喜欢发现有趣的计算机科学算法。希望能找到一些有趣且引人入胜的书籍，不需要太多思考。
curlmin 是一个命令行工具，它通过去除不必要的头部、Cookies 和查询参数来简化 curl 命令，同时确保响应保持不变。这在 Chrome 开发者工具的网络面板中复制网络请求时尤其方便（右键页面 > 检查 > 网络 > 右键请求 > 复制 > 复制为 cURL）。
我经常使用 Chrome 的“复制为 cURL”功能（实际上使用得非常频繁，以至于我部分地写了一个工具来帮助我自动格式化长 curl 命令）。我经常遇到的问题是，复制的 curl 命令包含一堆无关的垃圾（即，为了追踪目的而添加的额外头部和 Cookies），这些内容与实际请求毫无关系。在多年来手动删除 Cookies 以查看哪些 Cookies 实际上是维持状态的认证会话所必需的之后，我终于决定制作一个工具来自动化 curl 命令的简化。
curlmin 可以处理像这样的复杂 curl 命令：
```
curl \
-H 'Authorization: Bearer xyz789' \
-H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' \
-H 'Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml' \
-H 'Accept-Language: en-US,en;q=0.9' \
-H 'Cache-Control: max-age=0' \
-H 'Connection: keep-alive' \
-H 'Upgrade-Insecure-Requests: 1' \
-H 'Cookie: _ga=GA1.2.1234567890.1623456789; session=abc123; _gid=GA1.2.9876543210.1623456789' \
-H 'Cookie: _fbp=fb.1.1623456789.1234567890' \
-H 'Cookie: _gat=1; thisis=notneeded' \
-b 'preference=dark; language=en; theme=blue' \
'http://localhost:8080/api/test?auth_key=def456×tamp=1623456789&tracking_id=abcdef123456&utm_source=test&utm_medium=cli&utm_campaign=curlmin'
```
并将其简化为满足请求所需的最小元素：
```
curl -H 'Authorization: Bearer xyz789' -H 'Cookie: session=abc123' 'http://localhost:8080/api/test?auth_key=def456'
```
我使用 Gists 来保存以 Markdown 文档格式的事物列表。由于是纯文本的 Markdown 文档，这使得它比专门的书签解决方案灵活得多。
Gists 可以公开，其他人可以留言进行贡献或其他交流。我不知道还有什么比这些功能更方便的工具。甚至还有 http://gist.new 作为快捷域名。
以下是一些示例：
- [P2P 文件共享工具](https://gist.github.com/SMUsamaShah/fd6e275e44009b72f64d0570256bb3b2)
- [JavaScript 即时 GUI 库](https://gist.github.com/SMUsamaShah/71d5ac6849cdc0bffff4c19329e9d0bb)
- [所有浏览器内虚拟机](https://gist.github.com/SMUsamaShah/6379649c0cbade9abc02b2427bd33210)
- [所有 Hirens BootCD 版本](https://gist.github.com/SMUsamaShah/301994b39334ac2515224b92afb72403)
您可以在这里查看我所有公开的“X 的列表” Gists：[https://gist.github.com/search?o=desc&q=user%3Asmusamashah+%22list+of%22&s=stars](https://gist.github.com/search?o=desc&q=user%3Asmusamashah+%22list+of%22&s=stars)
我和我的朋友厌倦了求职（提交了347份申请，仅收到4个回复），于是我们开发了AI代理，旨在帮助求职者，而不是取代他们。
问题是：73%的申请从未到达人类面前，每个职位有超过250人申请，但85%的职位是通过人际网络填补的。
我们的解决方案是：AI代理能够为任何LinkedIn职位找到招聘经理，分析你的个人资料匹配度，并生成个性化的联系信息。这样，你就可以直接接触决策者，而不是在申请堆中与数百人竞争。
技术细节：使用LangChain和OpenAI进行职位解析，Next.js和Supabase，定制的联系人发现算法，适用于不同公司的结构。
结果：用户的回复率比常规申请提高了70%。
在一个AI正在取代工作的世界里，我们希望构建一些能够真正帮助人们找到工作的工具。