[酷工作] 紧急：高级 AI 全栈工程师（Agent 方向）高薪 50-75k
### 位名称
AI 全栈工程师（ Agent 方向）/ 高级 AI 全栈工程师（ Agent 方向）
### 公司一句话
大道云隐（ DaoAscend / ********）——制造业主权 AI 基座。企业级私有 AI 产品线：密数天工（全离线 AI 智能体平台）、密数四库（数据治理）、密数点睛（图纸智能、物理仿真）、密数归藏（核心资产防护）。国家级高新技术企业、筑峰强链重点企业、AI 原生组织，本岗为产品核心研发。
### 地点与办公
- 常驻：常州新北区（沪宁一小时高铁圈）
- 高级候选人可申请以远程办公，具体面议
### 薪资与到岗
- **P6 （ 3-5 年）：25-50k × 13 薪**
- **P7 （ 5-8 年）：50-75k × 13 薪 ，核心模块 owner 权限
- **到岗时间灵活**：Q4 签 offer ，到岗时间可谈
- 学历：作品 ＞ 学历。本科起步，QS100/硕士优先； AI Coding 重度使用者有放宽先例
### 岗位职责（按优先级排序，前 3 条为核心）
1. **大模型应用工程化**：Prompt 工程、上下文管理、结构化输出、流式交互、效果评测与调优——产品 AI 能力由你直接负责
2. **多智能体协同架构**：任务拆解、Agent 编排、工具调用（ MCP 协议）、结果验证
3. **全栈端到端 owner**：Web 协同界面（ TypeScript + React/Vue ）+ 后端服务（ Go/Node.js/Python 任一），独立完成需求→部署上线
4. RAG 双路召回（向量检索 + 全文检索）、文档解析、检索效果优化
5. 参与私有化交付与客户 POC （离线/Docker 部署、性能优化），把客户真实场景沉淀为产品能力
6. 桌面客户端（ Tauri + TypeScript ）研发——**非必须项**：有基础者优先，没接触过入职后学，团队有成熟框架和带教
### 硬性要求（一票否决）
1. 3 年以上软件开发经验，其中 1 年以上大模型应用/Agent 方向实战，**有已上线项目，Demo/课程作业不算**
2. 前端 TypeScript + React/Vue 至少精通一门；后端 Go/Node.js/Python 至少精通一门
3. 深度使用过至少一个主流大模型 API （ OpenAI/Anthropic 协议、DeepSeek 、GLM 等），实际写过 Function Calling / 结构化输出 / 流式处理
4. 做过向量检索 + 全文检索混合方案，用过至少一种向量库或全文检索引擎
### 加分项
- Rust / Tauri 桌面端经验（对应职责 6 ）
- MCP 协议开发经验
- 私有化/离线部署、mTLS/网关等安全工程经验
- GitHub 开源作品或技术博客
- AI Coding 重度用户（ Claude Code / Cursor 等日常主力工作流）
- 制造业/企业软件交付经验
### 高级版（ P7 ）附加要求
- 5 年以上经验，其中 2 年以上 Agent/RAG 方向
- 从 0 到 1 主导过 AI 产品核心模块的架构设计
- 带过 2 人以上小组，或主导过跨团队技术项目
### 我们提供（非现金筹码，显性化）
- 核心产品 owner 权限，产出直接进产品，不经过五层审批
- AI 原生组织：AI Coding 是日常工作方式，工具与 Token 预算全覆盖
- 混合办公 + 常州生活成本优势（同等薪资在常州的实际购买力远高于一线）
- 扁平组织，没有大厂螺丝钉问题
- Q4 签约、到岗时间灵活
via V2EX (author: wanghua1299)
### 位名称
AI 全栈工程师（ Agent 方向）/ 高级 AI 全栈工程师（ Agent 方向）
### 公司一句话
大道云隐（ DaoAscend / ********）——制造业主权 AI 基座。企业级私有 AI 产品线：密数天工（全离线 AI 智能体平台）、密数四库（数据治理）、密数点睛（图纸智能、物理仿真）、密数归藏（核心资产防护）。国家级高新技术企业、筑峰强链重点企业、AI 原生组织，本岗为产品核心研发。
### 地点与办公
- 常驻：常州新北区（沪宁一小时高铁圈）
- 高级候选人可申请以远程办公，具体面议
### 薪资与到岗
- **P6 （ 3-5 年）：25-50k × 13 薪**
- **P7 （ 5-8 年）：50-75k × 13 薪 ，核心模块 owner 权限
- **到岗时间灵活**：Q4 签 offer ，到岗时间可谈
- 学历：作品 ＞ 学历。本科起步，QS100/硕士优先； AI Coding 重度使用者有放宽先例
### 岗位职责（按优先级排序，前 3 条为核心）
1. **大模型应用工程化**：Prompt 工程、上下文管理、结构化输出、流式交互、效果评测与调优——产品 AI 能力由你直接负责
2. **多智能体协同架构**：任务拆解、Agent 编排、工具调用（ MCP 协议）、结果验证
3. **全栈端到端 owner**：Web 协同界面（ TypeScript + React/Vue ）+ 后端服务（ Go/Node.js/Python 任一），独立完成需求→部署上线
4. RAG 双路召回（向量检索 + 全文检索）、文档解析、检索效果优化
5. 参与私有化交付与客户 POC （离线/Docker 部署、性能优化），把客户真实场景沉淀为产品能力
6. 桌面客户端（ Tauri + TypeScript ）研发——**非必须项**：有基础者优先，没接触过入职后学，团队有成熟框架和带教
### 硬性要求（一票否决）
1. 3 年以上软件开发经验，其中 1 年以上大模型应用/Agent 方向实战，**有已上线项目，Demo/课程作业不算**
2. 前端 TypeScript + React/Vue 至少精通一门；后端 Go/Node.js/Python 至少精通一门
3. 深度使用过至少一个主流大模型 API （ OpenAI/Anthropic 协议、DeepSeek 、GLM 等），实际写过 Function Calling / 结构化输出 / 流式处理
4. 做过向量检索 + 全文检索混合方案，用过至少一种向量库或全文检索引擎
### 加分项
- Rust / Tauri 桌面端经验（对应职责 6 ）
- MCP 协议开发经验
- 私有化/离线部署、mTLS/网关等安全工程经验
- GitHub 开源作品或技术博客
- AI Coding 重度用户（ Claude Code / Cursor 等日常主力工作流）
- 制造业/企业软件交付经验
### 高级版（ P7 ）附加要求
- 5 年以上经验，其中 2 年以上 Agent/RAG 方向
- 从 0 到 1 主导过 AI 产品核心模块的架构设计
- 带过 2 人以上小组，或主导过跨团队技术项目
### 我们提供（非现金筹码，显性化）
- 核心产品 owner 权限，产出直接进产品，不经过五层审批
- AI 原生组织：AI Coding 是日常工作方式，工具与 Token 预算全覆盖
- 混合办公 + 常州生活成本优势（同等薪资在常州的实际购买力远高于一线）
- 扁平组织，没有大厂螺丝钉问题
- Q4 签约、到岗时间灵活
via V2EX (author: wanghua1299)
[分享创造] iOS V2EX 客户端 Röam,欢迎 TestFlight 体验。
在一位老哥的帮助下，终于上架了 TestFlight 。原生 iOS V2EX 客户端，Swift 写的。
主打简约，免费。为 V2EX 爱发电，后续稳定后还有 NodeSeek 发布。
哈哈 ，对于一个非程序员普通上班族来说第一次搞比较兴奋。
效果图：
体验链接：
https://testflight.apple.com/join/6PcpTn7p
谢谢~
via V2EX (author: dododook)
在一位老哥的帮助下，终于上架了 TestFlight 。原生 iOS V2EX 客户端，Swift 写的。
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哈哈 ，对于一个非程序员普通上班族来说第一次搞比较兴奋。
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充值优惠码 BACK10 · 立减 10%
最近低价中转又开始集中翻车，用着真的心累：
第一章 · 天才陨落
Our servers are currently overloaded. Please try again later.
第二章 · 不翼而飞
unknown model gpt-6.1-sol
第三章 · 山穷水尽
Selected model is at capacity. Please try a different model.
第四章 · 封神提名
Your account has been deactivated because recent activity violated our Terms and Usage Policies.
第五章 · 穷途末路
exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests
别家中转把对话当资产卖掉。代码、提示词、项目上下文，走一遭就不知道去哪了。
我们不记对话、不卖数据，后台只有消费日志。
AigateGo 只做一件事
● ✅ 自有号池，无上游、无中间商，实充 ChatGPT Pro 0.20x 直连，不是尾货、不是拼盘
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● ✅ 不记数据，只留消费日志，安全放心
● ✅ 不限流、不掉号，速度丝滑，干净稳定优先
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via V2EX (author: ttokens)
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via V2EX (author: ttokens)
[分享发现] 写了个 macOS 菜单栏工具，用来监控 Google Antigravity 的 Token 占用和缓存命中率
在 Antigravity 里面做多轮编码或者长任务时，官方界面不显示具体 Token 占用和上下文剩余量。经常写到一半模型反应变慢，没有安全感。
写了个轻量的常驻菜单栏工具 agy-menubar ，把 Token 消耗和缓存命中率直接显示在右上角。
实现上的几个点：
1. 零第三方依赖：只用 macOS 系统自带的 Python 和 PyObjC ，不需要 pip install 任何依赖包。
2. 纯本地读取：通过轮询本地落盘的会话记录（~/.gemini/antigravity/brain/），不调用任何外部 API ，不增加网络开销。
3. 状态栏视觉：CoreGraphics 在状态栏绘制 18x18 矢量环，按上下文占比显示绿、橙、红状态色。
4. 下拉看板：展开能看到 Prompt Cache 缓存量、本轮输入、上轮输出、剩余空间与当前模型。支持切换历史会话，支持中英文。
安装方式：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kuhung/agy-menubar/main/install.sh)"
项目开源在 GitHub： https://github.com/kuhung/agy-menubar
欢迎经常用 Antigravity 编码的朋友试用和提 issue 。
via V2EX (author: kuhung)
在 Antigravity 里面做多轮编码或者长任务时，官方界面不显示具体 Token 占用和上下文剩余量。经常写到一半模型反应变慢，没有安全感。
写了个轻量的常驻菜单栏工具 agy-menubar ，把 Token 消耗和缓存命中率直接显示在右上角。
实现上的几个点：
1. 零第三方依赖：只用 macOS 系统自带的 Python 和 PyObjC ，不需要 pip install 任何依赖包。
2. 纯本地读取：通过轮询本地落盘的会话记录（~/.gemini/antigravity/brain/），不调用任何外部 API ，不增加网络开销。
3. 状态栏视觉：CoreGraphics 在状态栏绘制 18x18 矢量环，按上下文占比显示绿、橙、红状态色。
4. 下拉看板：展开能看到 Prompt Cache 缓存量、本轮输入、上轮输出、剩余空间与当前模型。支持切换历史会话，支持中英文。
安装方式：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kuhung/agy-menubar/main/install.sh)"
项目开源在 GitHub： https://github.com/kuhung/agy-menubar
欢迎经常用 Antigravity 编码的朋友试用和提 issue 。
via V2EX (author: kuhung)
[问与答] 这种情况可以申请领取失业金吗？
老婆之前在上海工作，去年生娃休产假，产假正常是休到去年 11 月份，产假结束后她和单位协商是年后（今年 3 月）再去上班，然后我妈过来帮忙带孩子。但是年后因为家人身体原因，我妈没法过来帮忙带，所以老婆一直带娃到现在。
虽然这段时间一直没去上班，但是单位还是一直在交着她的社保，直到 8 月份社保才停缴，现在她的医保账户显示「在职 - 封存」状态，这种情况是已经算是离职状态了吗？想问下这种情况可以申请领取失业金吗？
via V2EX (author: RonnieColeman)
老婆之前在上海工作，去年生娃休产假，产假正常是休到去年 11 月份，产假结束后她和单位协商是年后（今年 3 月）再去上班，然后我妈过来帮忙带孩子。但是年后因为家人身体原因，我妈没法过来帮忙带，所以老婆一直带娃到现在。
虽然这段时间一直没去上班，但是单位还是一直在交着她的社保，直到 8 月份社保才停缴，现在她的医保账户显示「在职 - 封存」状态，这种情况是已经算是离职状态了吗？想问下这种情况可以申请领取失业金吗？
注 1：她领导年后(3 月份的时候)问过她一次什么时候回去上班，她回复说还得过段时间，然后领导也没说啥，后面单位的人再也没有跟她联系过了，但是社保还是一直交到了 8 月份才停。其实年后那会儿她已经有离职的想法了，但是看到单位还在帮忙交着社保，就没有主动去提离职。
注 2：之所以没有主动去联系单位，是她担心联系单位之后，单位会要求她补缴这期间个人部分承担的社保和公积金
via V2EX (author: RonnieColeman)
[分享创造] [开源] AI Coding 时代，也许真不用再打开 VS Code、IDEA 了
重度使用 AI Coding 一年多，现在写代码基本都在终端里完成了。VS Code 对我来说越来越没用了，打开它几乎就为了 review 代码、看一下 Git diff 。
为了这点需求，还得装着一个完整的编辑器，总觉得有点浪费。想着省点硬盘空间和内存，干脆用 GPUI 给自己做了个工具，叫 Tervia 。
想法很简单，把终端、Git 和简单的文件编辑放在一起。平时在终端里跑 Claude Code 、Codex ，写完直接看改动，偶尔手动改几行，再提交，基本就够我用了。
目前已经支持这些功能：
● 终端：多标签、分屏、输出搜索，继续用自己熟悉的 Shell ，直接跑 Claude Code 、Codex 。
● Git：看 diff 、按文件或部分改动暂存、提交，也能查看提交历史、切换分支和处理冲突。
● 文件：浏览、搜索和简单编辑，支持语法高亮、Markdown 和图片预览。复制代码时可以一起带上文件路径和行号，方便丢给 AI 。
● 多项目和 worktree：各个项目保留自己的终端、文件和草稿，也能用 worktree 同时处理不同任务。
● Agent 状态和通知：接入后能看到 AI 正在处理、等授权还是等输入，在后台完成本轮响应时也能收到桌面通知。
● 项目任务：识别 package.json 脚本、Cargo 、Makefile 等任务，直接在独立终端里运行，保留输出和执行结果。 另外也做了深浅主题、字体字号设置和中文界面这些日常会用到的东西。
开源地址： https://github.com/murongg/Tervia
支持 macOS 、windows 、linux
软件安装包不到 20MB ，我平时同时运行四五个项目，内存占用 100+MB ，VSCode 内存占用要 3GB 以上。 也欢迎各位根据自己的实际开发习惯，分享一些功能需求，我会参考大家的需求，再继续完善一些常见功能。
截图：
via V2EX (author: murongxdb)
重度使用 AI Coding 一年多，现在写代码基本都在终端里完成了。VS Code 对我来说越来越没用了，打开它几乎就为了 review 代码、看一下 Git diff 。
为了这点需求，还得装着一个完整的编辑器，总觉得有点浪费。想着省点硬盘空间和内存，干脆用 GPUI 给自己做了个工具，叫 Tervia 。
想法很简单，把终端、Git 和简单的文件编辑放在一起。平时在终端里跑 Claude Code 、Codex ，写完直接看改动，偶尔手动改几行，再提交，基本就够我用了。
目前已经支持这些功能：
● 终端：多标签、分屏、输出搜索，继续用自己熟悉的 Shell ，直接跑 Claude Code 、Codex 。
● Git：看 diff 、按文件或部分改动暂存、提交，也能查看提交历史、切换分支和处理冲突。
● 文件：浏览、搜索和简单编辑，支持语法高亮、Markdown 和图片预览。复制代码时可以一起带上文件路径和行号，方便丢给 AI 。
● 多项目和 worktree：各个项目保留自己的终端、文件和草稿，也能用 worktree 同时处理不同任务。
● Agent 状态和通知：接入后能看到 AI 正在处理、等授权还是等输入，在后台完成本轮响应时也能收到桌面通知。
● 项目任务：识别 package.json 脚本、Cargo 、Makefile 等任务，直接在独立终端里运行，保留输出和执行结果。 另外也做了深浅主题、字体字号设置和中文界面这些日常会用到的东西。
开源地址： https://github.com/murongg/Tervia
支持 macOS 、windows 、linux
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截图：
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[推广] 做了一个树木识别(tree identifier)的网站，可以识别树木种类
做了一个树木识别的网站，可以识别树木种类,可以在线识别树木
https://treeidentifier.org/
根据树叶识别 https://treeidentifier.org/leaf-identifier
根据树皮识别 https://treeidentifier.org/tw/bark-identifier
如果是冬天的时候，没有树叶也可以识别 https://treeidentifier.org/tree-identifier-without-leaves
via V2EX (author: gigode)
做了一个树木识别的网站，可以识别树木种类,可以在线识别树木
https://treeidentifier.org/
根据树叶识别 https://treeidentifier.org/leaf-identifier
根据树皮识别 https://treeidentifier.org/tw/bark-identifier
如果是冬天的时候，没有树叶也可以识别 https://treeidentifier.org/tree-identifier-without-leaves
via V2EX (author: gigode)