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我不理解那些说，到助理教授才算进入科研圈的人。要我说这些人就是一群老b登喜欢故弄玄虚。是个人都知道教授的数据都是学生一点一点当民工熬出来的，到头来学生连“科研圈”内人士，都不算。 其实这就是一个trick，就好比说三环外不算北京，港岛以外不算香港一样，都是遮羞布

昨天跟 Codex 聊到 Kotlin 的 interface 或 abstract 类无法约束派生类的构造器。Codex 说它有办法，然后倒腾出这样一个「奇技淫巧」来，我当场震惊了。 用 operator fun invoke「伪构造器」模式，把真构造器以方法引用纳入约束。两个 trick 我都知道，但如此巧妙结合，网上搜了一下似乎也无先例？😲

帮我老公的开源项目吆喝一下： 这个技能可以帮你节省80%token和90%运行时。 只要把原来能力里可以程序化的自然语言指令写成脚本。你的 AI 编程助手，90% 的工作根本不需要 AI。 Save 80% in tokens and 90% in runtime with this trick: just script the programmable parts of your natural language prompts. 90% of what your AI coding agent does doesn't need AI. 跑个 git diff 也要过大模型？每次都烧 token，又慢又贵还不稳定。 skflow 把 markdown 技能文件编译成状态机 —— 确定性命令原生速度执行，只在真正需要"动脑子"的时候才调用 LLM。 更快，更省，更可靠。 skflow takes markdown skills (Claude Code, Cursor, Codex) and compiles them into state machines. Deterministic steps run instantly. LLM only gets called for actual judgment calls. Fewer tokens. Faster. More reliable. 欢迎大家体检、星标和参与贡献🔗

Track Policy聚合了来自 LegiScan 和 Epoch AI 等公开渠道的数据 目前主要覆盖美国（联邦与各州）、欧洲及部分亚太地区，收录了 700 多条法案和近 300 个数据中心项目 最大优点是信息集中、能按主题筛选 最大限制是它属于二次整理情报，只适合做调研起点

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