@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 #1122 · 4.07
2ГИС #interview#dev (UPD: чуть обновил текст, вспомнил еще часть) Отвлечёмся на секунду от Т-Банка, там в реальности была затяжная пауза, я находился в подвешенном состоянии и не понимал, считать ли попытку устроиться туда проваленной или нет. Но параллельно никто не мешал ходить на другие собесы. Увидел вакансию C#-разработчика в 2ГИС. О 2ГИС у меня много приятных воспоминаний. Помню, что был классный продукт, самобытный, и в него я заходил, когда информации в Яндексе не хватало. Со временем Яндекс сократил этот отрыв, задавил брендом и экосистемой. Как оказалось, 2ГИС никуда не делся, и даже растёт: 80 млн пользователей на текущий момент. А ещё карты, как я рассказывал, очень близкий мне домен по пет-проектам и конкурсам. Этап первичной коммуникации с эйчаром пришёлся как раз на время, когда я считал, что завтра у меня будет оффер от Т-Банка. К тому же, эйчар отвечала с очень большими паузами: по несколько дней. Поэтому я, честно говоря, особо ни на что здесь не рассчитывал. Вообще думал, что она в какой-то момент забила на меня. А при первом созвоне честно предупредил, что я нахожусь в состоянии почти получения оффера от другой компании. Ха-ха. Скрининг, к слову, был достаточно подробный, не просто по ключевым словам, а эйчар нормально расспросила об опыте, пожеланиях и так далее. Дальше планировался короткий технический скрининг, большая универсальная техническая секция и итоговый фит с руководителем. Технический скрининг Интервьюер сказал, что был на моем докладе на DotNext, и помнит меня. Круто, уже второй, кто узнал меня, в процессе этих собеседований. В целом он понимал, что я вроде не самозванец, поэтому пробежались с ним довольно быстро, и часть времени я позадавал вопросы о работе в компании. Техническая секция С моей точки зрения это был почти образцовый собес. В одной секции, не продлившейся дольше двух часов, задавали вопросы сразу и по языку, и по БД, и по архитектуре, и даже задачку на алгоритмы. Пожалуй, единственный минус — секция полностью разговорная. Код не писали, схемы не рисовали. Этого очень не хватило, и рассказывать устно алгоритмическое решение было не слишком прикольно. Собственно, думаю, что такой разговорный стиль интервью ухудшил точность оценки хард-скиллов, поэтому я получил senior-. Фит Эйчар, технический руководитель, общая руководительница. Задавали вопросы по опыту, рассказывали про проект и команду. В принципе, ничего необычного. Спросили, чем хочу заниматься, а чем не хочу. Подумал, что самое неприятное в моей работе — дополнять чужой плохо спроектированный (!) код. Дополнять хорошо спроектированный это ок. Рефакторить говно в конфетку тоже ок. А вот если нужно дописать функцию, но рефакторить нельзя — это, конечно, боль. Что понравилось 1. Роль эйчара не номинальная, задавались довольно подробные вопросы по опыту и пожеланиям 2. Собес почти в один ход, при этом спросили всё нужное 3. Интересный самобытный продукт, а сама компания при этом бигтех (2ГИС это контур Сбера) Что не понравилось 1. Коммуникация со стороны эйчара поначалу была с огромными паузами 2. Вся основная секция сугубо разговорная, ей не хватило практических частей 3. В компании нет премий и индексации Результат Эйчар написала, что готовы сделать оффер, отправила анкету службы безопасности. К этому моменту Т-Банк пропал, Mindbox и Uzum отвалились. На фите спрашивали, какая сумма мне интересна, и я сказал, что меньше X вообще не буду рассматривать. Раз после этого пришли с инфой об оффере, то я логично подумал, что предложат как минимум X (так и оказалось). Поэтому ещё до конкретных цифр я уже понимал, что оффер, вероятнее всего, хороший, и был готов сразу его принять. Мне и компания нравится, и собес понравился, и вариантов других не было. Но тут вернулся Т-Банк...
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