[问与答] 作为一个没见过退休金的农村人，我想知道退休职工和体制内退休后退休金有多少钱？
我从来没听说过村里谁家老人是靠“基本养老金”生活的，都是靠子女供养，前几年倒是依稀听过邻居老奶奶说每个月能领一百多。
最近站里关于社保的话题比较多，我在想一百多能干啥，有啥吵吵的。刚才问了下 AI ，AI 说退休职工每个月起码有三四千退休金，给我小小震撼了一把，这退休金比在我们县城打工工资都高。
我之前从来没了解过这些，可能因为我是农村人，认识的人没有退休职工、体制内人士，只有农民。
有没有家里有退休职工/体制内人士的 V 友，能说说这是真的吗？ 退休金到底能拿多少钱？ 我虽然稀里糊涂上了几年班，也随波逐流交着社保啥的，但对退休后能拿多少钱还是一头雾水。
via V2EX (author: Orris)
我从来没听说过村里谁家老人是靠“基本养老金”生活的，都是靠子女供养，前几年倒是依稀听过邻居老奶奶说每个月能领一百多。
最近站里关于社保的话题比较多，我在想一百多能干啥，有啥吵吵的。刚才问了下 AI ，AI 说退休职工每个月起码有三四千退休金，给我小小震撼了一把，这退休金比在我们县城打工工资都高。
我之前从来没了解过这些，可能因为我是农村人，认识的人没有退休职工、体制内人士，只有农民。
有没有家里有退休职工/体制内人士的 V 友，能说说这是真的吗？ 退休金到底能拿多少钱？ 我虽然稀里糊涂上了几年班，也随波逐流交着社保啥的，但对退休后能拿多少钱还是一头雾水。
via V2EX (author: Orris)
[酷工作] [蚂蚁集团招聘] agent 研发工程师（上海，杭州）
蚂蚁集团｜后端研发工程师（ Agent 应用方向） 职级：P5–P6 我们希望找到既具备扎实后端研发能力，又有 Agent 应用实践经验的工程师，一起推动 AI 能力在真实业务场景中落地。 岗位职责
1. 负责核心业务后端系统的设计与研发，保障系统的稳定性、性能与可扩展性。
2. 参与 Agent 应用的方案设计与开发，包括工具调用、任务规划、上下文管理及业务系统集成。
3. 围绕业务场景，持续优化 Agent 的任务完成率、响应速度与调用成本，建设效果评测和运行监控能力。
4. 与产品、算法及前端团队协作，推动需求从技术方案、开发交付到上线后的持续迭代。 任职要求
5. 具备扎实的计算机基础，熟悉 Java 及主流后端开发框架，具备良好的编码习惯和工程能力。
6. 熟悉数据库、缓存、消息队列等常用技术，理解分布式系统设计，能够独立完成模块设计、开发与问题排查。
7. 具备 Agent 应用实际研发经验，参与过可运行、可验证的项目，熟悉大模型接入、工具调用（ Tool Calling ）、工作流编排及上下文管理等关键环节。
8. 理解大模型应用的能力边界，对输出不确定性、异常处理、权限控制及效果评测有实际思考或实践。
9. 具备良好的业务理解、沟通协作和主动推进能力； P6 候选人需具备独立负责复杂模块或项目、推动技术方案落地的能力。 加分项
● 有 Agent 应用上线及持续运营经验，能够结合数据说明业务效果与优化成果。
● 有 RAG 、MCP 、多 Agent 协作或长任务执行等实践经验。
● 有高并发系统、复杂业务系统建设经验，或相关开源项目贡献。
联系 wx:xxdmit
via V2EX (author: Shawn9010)
蚂蚁集团｜后端研发工程师（ Agent 应用方向） 职级：P5–P6 我们希望找到既具备扎实后端研发能力，又有 Agent 应用实践经验的工程师，一起推动 AI 能力在真实业务场景中落地。 岗位职责
1. 负责核心业务后端系统的设计与研发，保障系统的稳定性、性能与可扩展性。
2. 参与 Agent 应用的方案设计与开发，包括工具调用、任务规划、上下文管理及业务系统集成。
3. 围绕业务场景，持续优化 Agent 的任务完成率、响应速度与调用成本，建设效果评测和运行监控能力。
4. 与产品、算法及前端团队协作，推动需求从技术方案、开发交付到上线后的持续迭代。 任职要求
5. 具备扎实的计算机基础，熟悉 Java 及主流后端开发框架，具备良好的编码习惯和工程能力。
6. 熟悉数据库、缓存、消息队列等常用技术，理解分布式系统设计，能够独立完成模块设计、开发与问题排查。
7. 具备 Agent 应用实际研发经验，参与过可运行、可验证的项目，熟悉大模型接入、工具调用（ Tool Calling ）、工作流编排及上下文管理等关键环节。
8. 理解大模型应用的能力边界，对输出不确定性、异常处理、权限控制及效果评测有实际思考或实践。
9. 具备良好的业务理解、沟通协作和主动推进能力； P6 候选人需具备独立负责复杂模块或项目、推动技术方案落地的能力。 加分项
● 有 Agent 应用上线及持续运营经验，能够结合数据说明业务效果与优化成果。
● 有 RAG 、MCP 、多 Agent 协作或长任务执行等实践经验。
● 有高并发系统、复杂业务系统建设经验，或相关开源项目贡献。
联系 wx:xxdmit
via V2EX (author: Shawn9010)
[分享创造] 十年前业余做的诗词 App，今年业余时间和 AI 一起从零重写了一遍
2015 年在 V2EX 发过一个帖，上线了一个叫微诗的小 App ，内置全唐诗、全宋词，离线检索。后来工作一忙，2017 年前后就搁下了，一放差不多十年。
今年业余时间和 AI agent 一起从零重写，SwiftUI + WidgetKit ，旧代码一行没留，用的是最先进的模型。token 折成 API 价差不多 2 万刀（估算）。功能几周就做齐了，大头都烧在"不够好看，再来一版"上，画屏全屏页有一天改了五轮。
几个坑：AI 会编诗，节气和七十二候的引文我对照维基文库一条条核，换掉了 8 首存疑的；程序化山水是移植开源 JS ，用原作跑金标逐点对拍；社交 Feed 和视频流主动砍了，专心读诗。
现在能做的：每天一首，结合节气和天气推荐；朗读，上滑自动读；诗音是演唱版，逐句高亮；画屏做诗笺，能当壁纸、桌面组件和锁屏。
基础功能不用内购，是完整的。付费是买断不是订阅，主要是音乐生成那块接口比较贵。楼里放 5 个码，先到先得（码稍后补）。
https://apps.apple.com/app/id951554447
业余做的小东西，欢迎拍砖。
via V2EX (author: charsunny)
2015 年在 V2EX 发过一个帖，上线了一个叫微诗的小 App ，内置全唐诗、全宋词，离线检索。后来工作一忙，2017 年前后就搁下了，一放差不多十年。
今年业余时间和 AI agent 一起从零重写，SwiftUI + WidgetKit ，旧代码一行没留，用的是最先进的模型。token 折成 API 价差不多 2 万刀（估算）。功能几周就做齐了，大头都烧在"不够好看，再来一版"上，画屏全屏页有一天改了五轮。
几个坑：AI 会编诗，节气和七十二候的引文我对照维基文库一条条核，换掉了 8 首存疑的；程序化山水是移植开源 JS ，用原作跑金标逐点对拍；社交 Feed 和视频流主动砍了，专心读诗。
现在能做的：每天一首，结合节气和天气推荐；朗读，上滑自动读；诗音是演唱版，逐句高亮；画屏做诗笺，能当壁纸、桌面组件和锁屏。
基础功能不用内购，是完整的。付费是买断不是订阅，主要是音乐生成那块接口比较贵。楼里放 5 个码，先到先得（码稍后补）。
https://apps.apple.com/app/id951554447
业余做的小东西，欢迎拍砖。
via V2EX (author: charsunny)
[推广] 做了个 AI 石头识别工具：上传照片，看看捡到的石头可能是什么
大家好，分享一下我做的小产品 Rock Identify ，一个通过照片识别岩石、矿物和晶体的网站。
地址： https://rockidentify.net
它解决的是一个很具体的问题：手里有块石头，想知道它可能是什么，却不知道该从哪个名字搜起。尤其是没有相关知识的时候，搜“黑色石头”“透明石头”，很容易越看越迷糊。
使用方式比较简单：上传同一块石头的 1–3 张照片，也可以补充发现地点和观察到的特征，然后等待分析结果。不需要下载 App ，也可以不注册直接试用。
目前主要有这些功能：
1. 照片识别：给出可能的名称，并解释照片中哪些纹理、颗粒或条带支持这个判断。
2. 相似候选对比：遇到容易混淆的材料，可以查看区别和需要进一步观察的地方。
3. 围绕结果追问：比如“为什么更像石英”“再拍哪个角度比较有帮助”“这种岩石通常怎么形成”。
矿物和岩石百科：可以继续查阅相关材料的特征与背景知识。
欢迎有石头、矿物或晶体照片的朋友试一下。
也欢迎直接指出错误。如果方便，反馈时附上照片和已知名称，会更容易定位问题。如果有兴趣的话，可以围绕以下这些问题给出反馈
1. 识别解释是否清楚，能不能帮你理解自己的标本？
2. 从上传照片到看到结果，有没有卡住或让人困惑的地方？
3. 如果已经知道标本的名称，网站的判断和理由是否合理？
via V2EX (author: Tsea)
大家好，分享一下我做的小产品 Rock Identify ，一个通过照片识别岩石、矿物和晶体的网站。
地址： https://rockidentify.net
它解决的是一个很具体的问题：手里有块石头，想知道它可能是什么，却不知道该从哪个名字搜起。尤其是没有相关知识的时候，搜“黑色石头”“透明石头”，很容易越看越迷糊。
使用方式比较简单：上传同一块石头的 1–3 张照片，也可以补充发现地点和观察到的特征，然后等待分析结果。不需要下载 App ，也可以不注册直接试用。
目前主要有这些功能：
1. 照片识别：给出可能的名称，并解释照片中哪些纹理、颗粒或条带支持这个判断。
2. 相似候选对比：遇到容易混淆的材料，可以查看区别和需要进一步观察的地方。
3. 围绕结果追问：比如“为什么更像石英”“再拍哪个角度比较有帮助”“这种岩石通常怎么形成”。
矿物和岩石百科：可以继续查阅相关材料的特征与背景知识。
欢迎有石头、矿物或晶体照片的朋友试一下。
也欢迎直接指出错误。如果方便，反馈时附上照片和已知名称，会更容易定位问题。如果有兴趣的话，可以围绕以下这些问题给出反馈
1. 识别解释是否清楚，能不能帮你理解自己的标本？
2. 从上传照片到看到结果，有没有卡住或让人困惑的地方？
3. 如果已经知道标本的名称，网站的判断和理由是否合理？
via V2EX (author: Tsea)
[ChatBI] ossie 正在尝试统一语义层规范或者定义
snowflake 和几个大厂发起，早期叫 OSI ，后来贡献给 apache 了， 叫 Ossie
https://ossie.apache.org/
via V2EX (author: bjfane)
snowflake 和几个大厂发起，早期叫 OSI ，后来贡献给 apache 了， 叫 Ossie
https://ossie.apache.org/
via V2EX (author: bjfane)
[分享创造] 在线简历生成器：支持多模板、AI 优化和 PDF 导出
最近把一个在线简历生成器继续完善了一下，分享给大家看看。
在线使用：
https://beyondlong.github.io/resume-builder/
项目地址：
https://github.com/beyondlong/resume-builder
主要功能：
- 在线编辑简历，浏览器本地自动保存
- 支持 7 套简历模板，可以直接预览切换
- 支持主题色配置
- 支持导出 JSON 配置，方便备份和迁移
- 支持浏览器打印 / 下载 PDF
- 加了一些 AI 辅助能力，比如简历内容优化、岗位推荐、模拟面试问题生成
这个项目最开始是为了解决自己维护简历麻烦的问题，后来慢慢做成了一个相对完整的小工具。现在比较适合前端、后端、架构、产品、运营等岗位快速整理一份简历。
目前还在继续优化模板和体验，如果大家有建议，欢迎提 issue 或 star 支持一下。也欢迎大家直接拍砖，尤其是模板设计和简历导出这块。
via V2EX (author: yangxl2033)
最近把一个在线简历生成器继续完善了一下，分享给大家看看。
在线使用：
https://beyondlong.github.io/resume-builder/
项目地址：
https://github.com/beyondlong/resume-builder
主要功能：
- 在线编辑简历，浏览器本地自动保存
- 支持 7 套简历模板，可以直接预览切换
- 支持主题色配置
- 支持导出 JSON 配置，方便备份和迁移
- 支持浏览器打印 / 下载 PDF
- 加了一些 AI 辅助能力，比如简历内容优化、岗位推荐、模拟面试问题生成
这个项目最开始是为了解决自己维护简历麻烦的问题，后来慢慢做成了一个相对完整的小工具。现在比较适合前端、后端、架构、产品、运营等岗位快速整理一份简历。
目前还在继续优化模板和体验，如果大家有建议，欢迎提 issue 或 star 支持一下。也欢迎大家直接拍砖，尤其是模板设计和简历导出这块。
via V2EX (author: yangxl2033)
[分享创造] [网站自荐] 做了一个免费的起名网站，支持上百种主题的起名，用的是自己训练的模型
目前站支持有宝宝名字、品牌名字、用户名、奇幻角色名字、公司名称、生意名称等几十个生成器。
用的自己训练的模型，效果强于市面上大部分的随机名称以及 AI 起名工具。永久免费使用。
使用过程中发现问题，随时告诉我，我马上改！
https://www.nameideabox.com/
网站截图
首页
商业名称生成器
生成结果
结果分析
via V2EX (author: zhunti15)
目前站支持有宝宝名字、品牌名字、用户名、奇幻角色名字、公司名称、生意名称等几十个生成器。
用的自己训练的模型，效果强于市面上大部分的随机名称以及 AI 起名工具。永久免费使用。
使用过程中发现问题，随时告诉我，我马上改！
https://www.nameideabox.com/
网站截图
首页
商业名称生成器
生成结果
结果分析
via V2EX (author: zhunti15)
[分享创造] 分享一个开源小工具 CAdapt
作用简述
将已编译的 Linux 可执行程序与某个 GLIBC 版本进行兼容
将已编译的 Linux 驱动程序强行适配某个内核版本
关于使用局限性及仓库地址见文章末尾
背景
早期在向低版本 glibc 环境部署工具链时，总是会遇到找不到高版本 glibc 符号的问题
于是就只能在低版本环境从源码构建出高版本 glibc ， 然后用
但这个方法太麻烦了，让我不由得产生一个疑问，既然报错的符号名称一致，为什么动态链接器非要匹配指定版本的符号？
既然它能知道 elf 文件所需的版本，那么这个版本肯定被记录在 elf 文件中了，那么能不能像修改文本文件一样，把版本调低呢？
CAdapt [ 2022 ]
于是就从网上找 elf 文件格式资料、相关源码
果珍，让我找到了一个很久以前别人用 c 实现的代码
然后就是编译验证，成功后就是古法分析、注解，然后改造了
由此，我的第一版CAdapt就诞生了
当然在后面使用过程中也暴露出一些问题，后续又进行了一些修复
UpModule （ 2025 ）
UpModule 的起因也很简单
就是因为后面做驱动开发时遇到了类似的问题
有时内核只是更新了一个小版本，原本正常的驱动就装载不上了
随后举一反三，既然以前做 CAdapt 可以直接修改已编译好的 elf 文件达到兼容的目的
那么同样修改已经编译好的驱动文件，是否也能达到此类目的呢
于是便尝试让 Ai 仿照着 CAdapt 的做法，输出一套用于内核模块硬兼容的代码
但不知道是 Ai 出于对于我这种行为的排斥，还是对内核代码并不了解，一直劝退我，导致最终未果
后面依旧是扒内核源码，分析内核模块装载时的校验逻辑，然后在代码中反向操作得以实现
Merge （ 26.10.02 ）
国庆节闲来无事，突然想到既然两者都属于同一类型的小工具，为何不合并成一个
后面再有类似需求再逐渐追加功能，慢慢发展成类似
虽说现在 Ai 工具盛行导致工具廉价，但总能节省点 token 吧
于是使用 gemini 对两者进行了合并
Fix （ 26.10.12 ）
开始使用 codex ，刚好用这种小项目练习一下
于是便让他检查代码质量、以及有没有 bug
结果这世界上又多了个
注意事项
说了这么多，讲讲局限性吧
对于 glibc 的适配：
● 要保证没有用到高版本 glibc 中特有的符号 ● 例如有些时间相关的……
● 要确定被修改的这个符号使用的一些数据结构没有发生改变，否则即使提示修改成功，实际运行也会崩溃 ● 比如某个结构体在低版本 glibc 中时 32 字节，高版本中变成了 64 字节，即便符号版本被降级成功，依旧 ABI 版本不兼容
以上两种情况对 kmod 也适用，同时对于启用了 CONFIG_MODVERSIONS 的内核模块，还需要获取目标内核导出符号对应的 CRC 信息
如果找不到对应的信息，就需要从系统中已安装的驱动中提取，如果提取到的符号覆盖了你驱动中使用的符号，那么就可以成功，反之失败
所以在编写驱动之初，就应该限制使用的函数数量以及更多的使用常用内核函数，这样的话再配合当前的工具就能在一定程度上提高驱动的兼容性
还有一点虽然不常见但也要注意，对于启用了强制模块签名校验的系统，修改后的模块还需要满足相应的签名要求。
仓库地址
CAdapt - GLIBC & KMOD 符号版本适配工具
UpModule - 原内核模块适配项目（已合并归档）
via V2EX (author: erbin)
作用简述
将已编译的 Linux 可执行程序与某个 GLIBC 版本进行兼容
将已编译的 Linux 驱动程序强行适配某个内核版本
关于使用局限性及仓库地址见文章末尾
背景
早期在向低版本 glibc 环境部署工具链时，总是会遇到找不到高版本 glibc 符号的问题
于是就只能在低版本环境从源码构建出高版本 glibc ， 然后用
LD_LIBRARY_PATH、LD_PRELOAD指向它或者用patchelf工具批量修改二进制文件的rpath和新的动态链接器路径但这个方法太麻烦了，让我不由得产生一个疑问，既然报错的符号名称一致，为什么动态链接器非要匹配指定版本的符号？
既然它能知道 elf 文件所需的版本，那么这个版本肯定被记录在 elf 文件中了，那么能不能像修改文本文件一样，把版本调低呢？
CAdapt [ 2022 ]
于是就从网上找 elf 文件格式资料、相关源码
果珍，让我找到了一个很久以前别人用 c 实现的代码
然后就是编译验证，成功后就是古法分析、注解，然后改造了
由此，我的第一版CAdapt就诞生了
当然在后面使用过程中也暴露出一些问题，后续又进行了一些修复
UpModule （ 2025 ）
UpModule 的起因也很简单
就是因为后面做驱动开发时遇到了类似的问题
有时内核只是更新了一个小版本，原本正常的驱动就装载不上了
随后举一反三，既然以前做 CAdapt 可以直接修改已编译好的 elf 文件达到兼容的目的
那么同样修改已经编译好的驱动文件，是否也能达到此类目的呢
于是便尝试让 Ai 仿照着 CAdapt 的做法，输出一套用于内核模块硬兼容的代码
但不知道是 Ai 出于对于我这种行为的排斥，还是对内核代码并不了解，一直劝退我，导致最终未果
后面依旧是扒内核源码，分析内核模块装载时的校验逻辑，然后在代码中反向操作得以实现
Merge （ 26.10.02 ）
国庆节闲来无事，突然想到既然两者都属于同一类型的小工具，为何不合并成一个
后面再有类似需求再逐渐追加功能，慢慢发展成类似
patchelf那种的实用工具呢虽说现在 Ai 工具盛行导致工具廉价，但总能节省点 token 吧
于是使用 gemini 对两者进行了合并
Fix （ 26.10.12 ）
开始使用 codex ，刚好用这种小项目练习一下
于是便让他检查代码质量、以及有没有 bug
结果这世界上又多了个
回车战士……注意事项
说了这么多，讲讲局限性吧
对于 glibc 的适配：
● 要保证没有用到高版本 glibc 中特有的符号 ● 例如有些时间相关的……
● 要确定被修改的这个符号使用的一些数据结构没有发生改变，否则即使提示修改成功，实际运行也会崩溃 ● 比如某个结构体在低版本 glibc 中时 32 字节，高版本中变成了 64 字节，即便符号版本被降级成功，依旧 ABI 版本不兼容
以上两种情况对 kmod 也适用，同时对于启用了 CONFIG_MODVERSIONS 的内核模块，还需要获取目标内核导出符号对应的 CRC 信息
如果找不到对应的信息，就需要从系统中已安装的驱动中提取，如果提取到的符号覆盖了你驱动中使用的符号，那么就可以成功，反之失败
所以在编写驱动之初，就应该限制使用的函数数量以及更多的使用常用内核函数，这样的话再配合当前的工具就能在一定程度上提高驱动的兼容性
还有一点虽然不常见但也要注意，对于启用了强制模块签名校验的系统，修改后的模块还需要满足相应的签名要求。
仓库地址
CAdapt - GLIBC & KMOD 符号版本适配工具
UpModule - 原内核模块适配项目（已合并归档）
via V2EX (author: erbin)
[分享发现] Cloudflare 出了个新的支付网关 Monetization Gateway Beta 版,用稳定币收款,主打 agent,有人用过吗
官方博客: https://blog.cloudflare.com/monetization-gateway-beta/
via V2EX (author: gopheryi)
官方博客: https://blog.cloudflare.com/monetization-gateway-beta/
via V2EX (author: gopheryi)
[酷工作] [上海招聘] Agent/全栈开发
岗位职责
1. 负责 AI Native 产品的全栈研发，参与从产品设计、技术选型到上线迭代的完整过程。
2. 基于 LLM 和 Agent 技术构建智能化应用，实现复杂业务场景下的任务规划、工具调用和工作流自动化。
3. 负责前后端系统架构及核心模块开发，持续优化产品性能、稳定性和用户体验。
4. 与产品、算法团队紧密协作，快速验证 AI 产品创新方向，推动 AI 能力在真实业务场景中落地。
5. 熟练运用 AI Coding 工具，提高研发效率与产品交付质量。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上 AI Agent / AI 应用相关开发经验，具备扎实的全栈工程能力。
2. 熟练掌握 React 、Next.js 、TypeScript 等前端技术，具备 Python 、Go 或 Node.js 后端开发经验。
3. 熟悉主流 LLM API 及 Agent 技术框架，具备 RAG 、Function Calling 、Workflow 等实际项目经验。
4. 具备 AI 产品从 0 到 1 的开发和上线经验，能够独立完成复杂功能的设计与交付。
5. 对 AI 技术和产品创新有热情，具备较强的 Ownership ，适应快速迭代的工作节奏。
加分项： 有 AI Native 产品、Multi-Agent 、MCP 或海外 AI 产品开发经验。
预算：月薪 30-60k ，13-15 薪
微信：xu0912L ，加了给我发简历，我回复速度更快
via V2EX (author: cayaxu)
岗位职责
1. 负责 AI Native 产品的全栈研发，参与从产品设计、技术选型到上线迭代的完整过程。
2. 基于 LLM 和 Agent 技术构建智能化应用，实现复杂业务场景下的任务规划、工具调用和工作流自动化。
3. 负责前后端系统架构及核心模块开发，持续优化产品性能、稳定性和用户体验。
4. 与产品、算法团队紧密协作，快速验证 AI 产品创新方向，推动 AI 能力在真实业务场景中落地。
5. 熟练运用 AI Coding 工具，提高研发效率与产品交付质量。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上 AI Agent / AI 应用相关开发经验，具备扎实的全栈工程能力。
2. 熟练掌握 React 、Next.js 、TypeScript 等前端技术，具备 Python 、Go 或 Node.js 后端开发经验。
3. 熟悉主流 LLM API 及 Agent 技术框架，具备 RAG 、Function Calling 、Workflow 等实际项目经验。
4. 具备 AI 产品从 0 到 1 的开发和上线经验，能够独立完成复杂功能的设计与交付。
5. 对 AI 技术和产品创新有热情，具备较强的 Ownership ，适应快速迭代的工作节奏。
加分项： 有 AI Native 产品、Multi-Agent 、MCP 或海外 AI 产品开发经验。
预算：月薪 30-60k ，13-15 薪
微信：xu0912L ，加了给我发简历，我回复速度更快
via V2EX (author: cayaxu)