@Youyousharechannel · Post #14789 · 15.05.2026 г., 10:11
#Skill 😞Coze 扣子 你只需用日常语言描述需求,扣子会自动为你生成智能体、工作流、网页和移动应用,并支持一键复用专家操作流程(SOP),整个过程无需编码,10分钟内即可完成从想法到可用工具的转化 🥰https://www.coze.cn/skills
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07
Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.
Hashtags
Търсене: #skill
@Youyousharechannel · Post #14789 · 15.05.2026 г., 10:11
#Skill 😞Coze 扣子 你只需用日常语言描述需求,扣子会自动为你生成智能体、工作流、网页和移动应用,并支持一键复用专家操作流程(SOP),整个过程无需编码,10分钟内即可完成从想法到可用工具的转化 🥰https://www.coze.cn/skills
Hashtags
@Youyousharechannel · Post #14778 · 13.05.2026 г., 10:23
#Skill 😞Skillstore | AI“技能”,一键装上可复用 Skills 工作流 Skillstore 是一个开放技能市场,把「可复用技能」当成插件来安装,让你的AI执行力直接拉满 一键复用成熟的工作流:你不需要再反复写提示词、调试脚本、或者给 AI 做「入职培训」,一条命令就能装进你的 AI 工具链。 🥰https://skillstore.io/zh-hans 🙃https://github.com/aiskillstore/marketplace
Hashtags
@Quanshoulu · Post #10439 · 09.05.2026 г., 03:59
#skill 一款专为 AI 时代开发者设计的“技能(Prompt/Script)生命周期管理工具”。它旨在解决 AI 指令碎片化、跨工具同步难、缺乏版本控制等痛点。 https://github.com/muidea/skill-hub
Hashtags
@Quanshoulu · Post #10245 · 15.04.2026 г., 10:39
#Skill 全平台社交媒体自动发布助手 SKILL - 闲鱼·小红书·B站·抖音 https://github.com/AlanSong2077/social-publisher
Hashtags
@Quanshoulu · Post #9929 · 06.03.2026 г., 10:39
#Skill 全平台内容发布工具包 — 文案生成+封面提示词+发布策略+数据分析 | 联动 social-auto-upload https://github.com/JiamanJemma/social-creator-toolkit
Hashtags
@Quanshoulu · Post #9922 · 05.03.2026 г., 10:39
#Skill 统一搜索工具集 - 跨平台内容搜索解决方案,支持 B 站/抖音/小红书/GitHub/Twitter 等 20+ 平台 https://github.com/runningZ1/union-search-skill
Hashtags
@Quanshoulu · Post #9723 · 23.02.2026 г., 11:19
#Skill 自动收集素材,确认选题,并创作x推文,最后并发布到草稿箱的Claude Skills https://github.com/kangarooking/x-skills
Hashtags
@Quanshoulu · Post #9624 · 08.02.2026 г., 09:19
#Skill 微信读书笔记导出 OpenClaw Skill - 自动导出标注、想法、书评到 Markdown/Obsidian https://github.com/zhongyi-byte/openclaw-weread-skill
Hashtags
@Isaiahsystem · Post #1430 · 25.01.2026 г., 02:14
Skills 是写给机器的 Evergreen Notes. #skill
Hashtags
@fox_qaq · Post #46 · 02.01.2025 г., 11:46
#skill 第一次打水晶头,还挺成功的
Hashtags
@abmedia_news · Post #23644 · 03.04.2026 г., 09:00
【🚀AI 人工智慧|黑鏡劇情成真?同事和前任都能打包成 skill,數位永生背後的隱私與倫理隱憂 】 #AI#skill 📍請見報導: https://abmedia.io/ai-skill-colleague-privacy-concerns 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
@Youyousharechannel · Post #14762 · 09.05.2026 г., 10:06
#Ai#skill 😞 Modelscope,相当于AI届的 GitHub 汇聚了高质量预训练模型,降低 AI 的应用门槛,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用 AI模型托管,拥有超过 12 万个AI模型,涵盖自然语言处理、视觉、语音、多模态等方向:极简的模型调用,普通人通过几行代码就能调用 AI 模型 便捷的模型微调:支持使用自己的数据集,通过简单的配置对预训练模型进行微调 开放的生态:提供在线模型体验、Notebook 教程和活跃的开发者讨论区,方便学习 对于任何类型的输入数据(图像、文本、音频、视频等),都可以通过短短几行代码来实现推理流程。系统会自动加载相应的模型来生成推理结果 🥰https://www.modelscope.cn/ 🙃https://github.com/modelscope/modelscope