「e嫂巨乳夜店系列之凌辱面试」「Milky's Humiliating Interview」嫂子为了在夜店上班不得已接受经理的面试，一对巨乳早已被盯上，经理会放过这个机会

「e嫂巨乳夜店系列之凌辱面试」 「Milky's Humiliating Interview」 嫂子为了在夜店上班不得已接受经理的面试，一对巨乳早已被盯上，经理会放过这个机会吗？💋 My wife had no choice but to accept the manager's interview in order to work at the nightclub. Her huge breasts had already been targeted. Would the manager let this opportunity pass?💋 @ToBuerma @ToBulaer @KawasawaSen @BulmaList

说真的，GitHub上藏着一堆宝贝，大多数人根本不知道。 我整理了35个仓库，分四类给你，建议截图收藏，以后用得上。 一、学习类（打基础用的） 1️⃣ public-apis — 免费API大合集，做项目直接拿来用，不用自己造轮子 2️⃣ build-your-own-x — 边做边学，比看书强十倍 3️⃣ developer-roadmap — 不知道学什么方向？进去看一眼，路线图全给你画好了 4️⃣ free-programming-books — 免费编程书，能省不少钱 5️⃣ coding-interview-university — 自学计算机科班内容，有人靠这个进了大厂 6️⃣ the-art-of-command-line — 终端用得溜，效率直接翻倍 7️⃣ project-based-learning — 项目驱动学习，学完就能上手 8️⃣ you-dont-know-js — 你以为你懂JavaScript？进去看看再说 9️⃣ freeCodeCamp — 免费编程课，从零开始也能跟上 二、工具类（干活用的） 1️⃣ system-design-primer — 系统设计必读，面试聊架构全靠它 2️⃣ tech-interview-handbook — 面试准备手册，刷完通过率肉眼可见地高 3️⃣ javascript-algorithms — 算法可视化，看得懂，记得住 4️⃣ 30-seconds-of-code — 实用代码片段，复制粘贴直接用 5️⃣ gitignore — 各语言.gitignore模板，别再手写了 6️⃣ the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源合集，懂的人懂 7️⃣ awesome-selfhosted — 想自建应用？这里全是开源替代品 8️⃣ markitdown — 各种文件一键转Markdown，省事 9️⃣ maigret — 3000多个网站OSINT查询，信息收集神器 三、AI基础设施类（现在最值钱的方向） 1️⃣ ollama — 本地跑AI模型，不花一分钱API费 2️⃣ langchain — 构建AI应用的基础框架，绕不开 3️⃣ n8n — AI自动化工作流，能替你干很多重复活 4️⃣ dify — 可视化创建AI代理，不会代码也能玩 5️⃣ langflow — 拖拽式搭AI管道，门槛极低 6️⃣ mem0 — 给AI代理加记忆层，让它记住你说过的话 7️⃣ open-webui — 自建ChatGPT界面，数据留在本地 8️⃣ aider — 终端里的AI编程助手，写代码快很多 9️⃣ huggingface-transformers — 现代AI的地基，绕不开这个 四、多代理AI类（下一波红利在这） 1️⃣ browser-use — AI直接控制浏览器帮你干活 2️⃣ crewai — 多个AI代理组团协作，像个虚拟团队 3️⃣ autogen — 微软出的多代理框架，稳 4️⃣ metagpt — AI代理模拟整个软件公司，细思极恐 5️⃣ tradingagents — 交易多代理框架，量化方向的人注意了 6️⃣ lobe-hub — 可视化多代理平台，管理起来方便 7️⃣ cocoindex — 长文本代理引擎，处理大文档用得上 8️⃣ agency-agents — 完整AI代理机构框架，直接拿来二开 这35个仓库，光是AI这块就够你研究半年。 现在不收藏，等你想用的时候根本找不到。

兄弟们，40个有用的GitHub仓库，强烈建议收藏起来！ 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图

Over the past two weeks, our team XDO has been working closely with @worldlibertyfi — and honestly, it’s been a real surprise for me. 最近两周，我们团队XDO开始和 @worldlibertyfi 密切合作，狠狠的教育了我！ Tbh, I had my own stereotypes at the beginning. Trump-backing, access to top-tier global resources — I assumed the team would be the type like: big vision, endless resources, everyone coming to them instead of the other way around. I mean, you can easily afford to be a “laid-back” team with this level of privilege and prestige.😂 说实话，刚开始接触的时候我是有刻板印象的。总统家族背景，全球顶流资源，我assume团体风格会是：愿景很大、资源很多，一定是所有的资源去找他们。可以猜想这种有顶级资源的美国团队有多么躺。 But after two weeks of working with them, I was genuinely impressed — even humbled. 但接触下来非常惊喜，甚至教育到我。 On nye, co-founder @ZachWitkoff was still handling interviews job. By Jan 2nd — when most people were still in holiday mode — their entire team was fully back in action. Every sync was well-prepared, execution was fast, and nothing was half-hearted. Even though many team members didn’t come from a Web3 background, everyone was actively and intensely learning. In every discussion, they consistently identified the single most critical key to success, made fast decisions, and mobilized the entire team to execute. From @ZachWitkoff & @zakfolkman founding-team-level market strategy decisions to execution, implementation, and even contract reviews — all of that can happen within a single day. 新年当天，Co-founder @ZachWitkoff 还在处理这面试的工作。1月2号，当大多数人还在休假模式的时候，他们已经全员到岗火力全开了。每次对接，准备充分，执行迅速，一点不含糊。虽然，很多人之前没有Web3背景，但是每个人在饥渴的学习Web3的知识。并且每次探讨中，总是可以找到决定事情成功的最核心的KEY，然后快速决策并全团队响应执行。是的，从大市场战略的Founding team决策到对其执行到落地执行包括审核合同，一天足以。 This made me reflect: why is a team with such a background working even harder than many startup founders? 这让我开始反思：为什么有这种背景的团队，反而比很多一般的创业者还拼？ My guess? Because the whole world is watching. If a normal project fails, you pivot and start over. But WLFI is different — with this kind of background, success is expected. That expectation pushes the founding team to focus on how to succeed even more. That pressure forces them to put in 200% effort to prove that what they build goes far beyond what their so-called “background” could ever hand them. 我猜的——因为全世界都在看。普通项目失败了，换个赛道重来就是。但 WLFI 不一样，顶着这种背景，成功变成了是应该的。所以，整个创始团队更聚焦在如何可以更加成功！这种压力，逼着他们必须用 200% 的努力去证明自己可以做的事情要远远超过他们“所谓的背景”可以给予的。 Another detail I noticed: their execution logic is extremely clear. It’s not the “we have resources, let’s just throw money at it” mindset. They are deliberately building long-term value step by step. They value every partner and every dollar — while also knowing how to turn those into weapons for rapid market capture. And when it comes to critical decisions, they don’t hesitate to invest heavily. You can imagine what this combination can ultimately become: top-tier resources + top-tier execution + a massive market = Massive future for @worldlibertyfi $USD1 By the way, this also validates a thesis I shared in my previous article (link below): in 2025, stablecoins are increasingly becoming the bridge to mainstream assets. Sustainability at the business level matters — and this is exactly the direction we’ve been betting on. 而且我观察到一个细节：他们团队做事的逻辑非常清晰，不是那种「有资源就随便造」的心态，而是真的在一步步构建长期价值。珍惜每一个合作伙伴，珍惜每一分钱，但是同时这些也可以成为快速抢占市场的武器。对于关键事情上，丝毫不吝惜。我们可以想象这种组合——顶级资源 + 顶级执行力 + 超级大的市场 WLFI USD1可以成为什么样最终形态。顺便说一句，也验证了我在之前一篇长文里的思考，今年稳定币成为连接主流资产的趋势越来越明显了。业务本身的可持续性。这也是我们一直在押注的方向。 So YEP! My view on WLFI has completely changed. This is a team that genuinely takes execution seriously, and have the power to make all dreams come true. 所以我现在对 WLFI 的看法彻底改变了。至少从合作体验来说，这是一个认真做事并且有实现造梦能力的团队。 If people with backgrounds are working this hard, what excuse do those without one have to be laid-back?? 「Don't make excuses for not being where you want to be. It usually comes down to not trying hard enough, or focusing on the wrong things.」 「Jiayi never used to create anxiety. But from now on, anxiety and self-reflection start with Jiayi.」 有背景的人都在拼命，没背景的凭什么躺平？ 「不要给自己的不够优秀找借口。大多数就是自己不够努力，或者努力方向不对！」 「Jiayi之前不制造焦虑。但是从现在开始，焦虑和反思从Jiayi开始。」 Side note: after deeply engaging with the founding team, I started allocating heavily into $ALTS (already 100% in profit so far) and $WLFI. I’m happy to say that so far, the results have been very encouraging. 题外话： 正式因为深度的接触了创始团队后。我开始重仓WLFI的DAT股票 $ALTS (且翻倍了）和 $WLFI。很开心，目前为止，让我看到了好的结果。 LONG Crypto 🚀 LONG Stablecoin 🚀 LONG Myself

求职系列（3）：如何准备面试 面试准备这件事，大部分人的做法是打开一个面经合集，从第一题背到最后一题。背完觉得自己OK了，但一上场发现面试官根本不按套路出牌。 因为你准备的是答案，但面试考的是能力和内核。答案是死的，能力是活的。面试官稍微换个角度追问，背答案的人就卡壳了。 每个人的技术方向和项目经历都不一样，我没法告诉你具体该准备什么内容。 但准备面试这件事本身是有方法论的，我自己用了很久，效果极好。 1.面试前：做好背景调查 很多人准备面试只盯着技术和专业能力进行准备，但更重要的是需要了解：你要去的那家公司、那个团队、那个岗位到底是什么情况。 你至少要搞清楚几件事： 1.这个岗位的 JD 里哪些是核心要求，哪些是凑数的。 JD 里列了十几个技能点，不可能每个都是硬性要求。找到那两三个反复出现的关键词，那才是这个岗位真正需要的能力。你的准备应该围绕这些核心点展开，而不是面面俱到。 2.这个团队在做什么业务，目前处于什么阶段。是新业务在探索期，还是成熟业务在优化期。 探索期的团队更看重你的学习能力和抗压能力，成熟期的团队更看重你的系统设计和深度优化经验。知道这些，你在面试中举例子的时候就能挑最匹配的来讲。 3.面试官是谁，他的技术背景是什么。LinkedIn、GitHub、技术博客，能查到的都查一下或者找HR、猎头大概打听一下。 不是让你去讨好面试官，是让你知道对面坐着的人关注什么方向，他大概率会从自己熟悉的领域出题。 这些信息花不了你多久，但能让你的准备精度提升一个量级。盲目准备就像不看地图就出发，方向都没对，走再远也是白走。 2.简历：每次重要的面试都应该微调 一份简历走天下，这是大多数人的做法，也是大多数人的错误。 你的简历不应该是一个固定文档。每次投递不同的岗位，简历都应该做针对性的微调，调整侧重点。 同样是你做过的三个项目，投 A 公司的基础架构岗，你应该把偏基础设施的项目放在最前面，展开写；投 B 公司的业务开发岗，你应该把业务复杂度高的项目提上来。 项目还是那些项目，但排列顺序和展开深度不一样，给面试官的第一印象就完全不同。 项目描述里的技术关键词也要和 JD 对齐。不是让你编，是你确实用过这些技术，只是之前没在简历里强调。JD 里提到了 Kubernetes，你的项目描述里就把容器编排相关的工作写清楚。面试官扫简历的时间可能只有 30 秒，关键词匹配度直接决定你能不能进入下一轮。 还有一点：简历上写的每一个点，你都要能展开讲三分钟。写了不能讲的东西，就是给自己埋雷。 面试官最喜欢挑简历上看起来很厉害的那一行追问，你要是讲不清楚，可信度瞬间崩塌。 3.模拟面试：最被低估的准备方式 技术知识可以看书学，但面试能力只能通过模拟来练。 这两个东西完全不同。你可能对某个技术点理解得非常透彻，但一开口就是一团浆糊，说了五分钟面试官都没听明白你在讲什么。知道和说出来之间，隔着一条巨大的鸿沟。模拟面试就是在填这条沟。 1️⃣ 自己给自己模拟面 每次太久没面试，我都会给自己来一轮。步骤很简单： 1. 写一份题单，围绕你的技术方向和项目经历出题 2. 只有题单，不写答案。答案在你脑子里，写出来就变成了背诵而不是思考 3. 开始回答，全程录音 4. 回放录音，审视自己的状态、表述和内容质量。哪些点回答得不够顺畅、哪些知识有盲区、哪些表达可以更精炼，全部记下来 5. 没答好的点记录成清单，下一次模拟面的时候加进题单 6. 循环迭代 这个方法的核心在于录音回放。你以为自己说得很好，回放的时候会发现各种问题。有些点你以为很熟，一开口才发现根本组织不出来清晰的表达。语速太快、逻辑跳跃、关键信息遗漏，这些问题你在说的时候根本意识不到，录音不会骗你。 2️⃣ 找人模拟面 自己面自己有一个局限：你没法模拟真实面试中的压力和追问。 自己问自己的时候，你知道答案是什么，潜意识里会绕开那些你不擅长的方向。但真实面试中，面试官偏偏就会往你不舒服的地方追。 如果条件允许，找一些对应方向有经验的人给你做模拟面试。可以是朋友、同事，也可以是网上的付费 mock interview 服务。关键是对方要能问出有质量的追问，而不是照着题库念。好的模拟面试官会根据你的回答临时追问，逼你暴露出真实的知识边界。 模拟面试之后一定要要反馈。不只是哪些题没答好，更重要的是你的表达方式、沟通节奏、回答的结构性，这些东西自己很难察觉。 3️⃣ 每次正式面试都录音 这一条很多人不知道，但非常重要。 每次正式面试全程录音。重要的面试结束后回放复盘，哪些问题答得好，哪些答得拉垮，面试官的追问你有没有接住。 没过的面试，100% 复盘。 没过一定有原因。是技术深度不够？是表达不清晰？是某个项目细节被追问到了盲区？找到原因，下次就不会在同一个坑里摔两次。 过了的面试也值得复盘。哪些回答让面试官眼前一亮，哪些问题的回答框架可以复用到其他面试中。好的经验要提炼出来变成你的标准打法。 项目复盘：提前把坑填了 面试中 80% 的追问都围绕你的项目经历展开。 项目复盘不是把你做了什么列一遍。面试官不关心你用了什么技术栈，他关心的是你为什么做这个选择、做的过程中遇到了什么问题、你是怎么解决的、如果重来一次你会怎么改。 每个你打算在面试中讲的项目，至少要想清楚这几个维度： 这个项目的业务背景是什么，你在里面承担什么角色。别一上来就讲技术细节，面试官需要先知道 context。 技术方案为什么这么选，有没有考虑过其他方案，为什么没选。这个问题回答得好，比你把技术方案本身讲得多精彩都有用。因为它展示的是你的决策能力，而不只是执行能力。 遇到了什么困难，怎么解决的。最好是真实的困难，不要编。面试官见过太多人了，编的故事一追问就破。 最终效果怎么样，有没有可量化的数据。性能提升了多少、成本降低了多少、效率提高了多少。没有数据的项目复盘就像没有 benchmark 的性能优化，缺乏说服力。 心态：面试是一个训练过程 很多人把面试当成考试，一次没过就觉得自己不行。 面试能力和任何能力一样，是可以训练的。每一次面试都是一次实战，每一次复盘都是一次参数调优。面的越多、复盘越勤，你的面试模型就越准。 前几场面试表现不好很正常，就当是 热热身。不要把你最想去的公司放在第一个面，先拿几个没那么在意的 offer 练手，把状态调到最好再去面你的 dream company。 面试这件事，准备的上限很高。 你永远可以更了解对方公司、永远可以把项目讲得更清楚、永远可以把表达打磨得更精炼。 但也别追求完美到焦虑，准备到你觉得能自信地坐在面试官对面聊天的程度，就够了。