[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)
[分享创造] Runnock：把你的 MacBook 刘海变成开发者的状态岛
最近同时跑好几个编码 Agent(Claude Code 、Codex 这些),痛点很一致: Agent 一轮跑十几分钟很正常,切去干别的之后——它什么时候要你审批、什么时候挂了、什么时候跑完了,完全没感知,只能不停切回终端看。
所以做了 Runnock:把 MacBook 的刘海变成开发任务的状态岛,需要人处理时才出现。 主要能力:
● 支持 10 种 Agent:Claude Code 、Codex 、Grok Build 、Devin 、Qwen Code 、Copilot CLI 、Kimi Code 、Command Code 、pi 、Cursor CLI,都是 hook 方式接入
● 权限请求、选择题可以直接在刘海里回答;超时或应用没开会自动交回终端,不会替你乱批
● 多个会话共用一个主岛 + 几个气泡,按"要处理的 > 失败的 > 在跑的"排优先级
● 点一下能跳回 Agent 当时所在的 Terminal / iTerm2 标签页
● 顺带的监控:本地端口 / Docker 容器、Git / CI / PR / 部署(走 gh)、每一轮 Agent 改动的文件摘要和 diff 、Claude / Codex / Grok 用量提醒(50/80/95%)
● 还有个 runnock CLI 可以把自己脚本的结果推到岛上
技术上简单说:
● 原生 Swift / AppKit,不是套壳
● 事件由 runnock-hook 通过本机 Unix socket 上报,落盘成统一会话模型,不读 Agent 的内部数据文件
● 所有开发数据只在本机,没有账号体系,没有任何上报
● 没刘海的屏幕也能用,会变成从屏幕顶部中间垂下来的一块
诚实说下门槛:
● 要 macOS 26 Tahoe+,Apple Silicon
● 买断制付费,没有免费试用——知道这劝退一部分人,但订阅制自己烦,估计你们也烦
官网:https://runnock.com(有截图和演示) 10 月 14 号上 Product Hunt,感兴趣的话到时候欢迎来看看。 评论里聊聊:你们现在是怎么盯多个 Agent 会话的?还是全靠切窗口?
via V2EX (author: ilikexff)
最近同时跑好几个编码 Agent(Claude Code 、Codex 这些),痛点很一致: Agent 一轮跑十几分钟很正常,切去干别的之后——它什么时候要你审批、什么时候挂了、什么时候跑完了,完全没感知,只能不停切回终端看。
所以做了 Runnock:把 MacBook 的刘海变成开发任务的状态岛,需要人处理时才出现。 主要能力:
● 支持 10 种 Agent:Claude Code 、Codex 、Grok Build 、Devin 、Qwen Code 、Copilot CLI 、Kimi Code 、Command Code 、pi 、Cursor CLI,都是 hook 方式接入
● 权限请求、选择题可以直接在刘海里回答;超时或应用没开会自动交回终端,不会替你乱批
● 多个会话共用一个主岛 + 几个气泡,按"要处理的 > 失败的 > 在跑的"排优先级
● 点一下能跳回 Agent 当时所在的 Terminal / iTerm2 标签页
● 顺带的监控:本地端口 / Docker 容器、Git / CI / PR / 部署(走 gh)、每一轮 Agent 改动的文件摘要和 diff 、Claude / Codex / Grok 用量提醒(50/80/95%)
● 还有个 runnock CLI 可以把自己脚本的结果推到岛上
技术上简单说:
● 原生 Swift / AppKit,不是套壳
● 事件由 runnock-hook 通过本机 Unix socket 上报,落盘成统一会话模型,不读 Agent 的内部数据文件
● 所有开发数据只在本机,没有账号体系,没有任何上报
● 没刘海的屏幕也能用,会变成从屏幕顶部中间垂下来的一块
诚实说下门槛:
● 要 macOS 26 Tahoe+,Apple Silicon
● 买断制付费,没有免费试用——知道这劝退一部分人,但订阅制自己烦,估计你们也烦
官网:https://runnock.com(有截图和演示) 10 月 14 号上 Product Hunt,感兴趣的话到时候欢迎来看看。 评论里聊聊:你们现在是怎么盯多个 Agent 会话的?还是全靠切窗口?
via V2EX (author: ilikexff)
智友社上新啦，GPT PLUS 稳定特殊渠道独享月卡成品号 9 （菲区，支持反代，购买 28 天内非禁止网络账号问题可退剩余），欢迎您的试用反馈！
商品购买链接： https://wzyp.cn/item/x3dzw0
欢迎您加入：
我们的官方 QQ 开放交流 3 群：27078264
我们的官方 TG 开放交流群： https://t.me/+fzIWsUSbcq1kMDYx
我们的官方 店铺地址： https://pay.ldxp.cn/shop/282D9KDL
via V2EX (author: Ai2You)
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我们的官方 TG 开放交流群： https://t.me/+fzIWsUSbcq1kMDYx
我们的官方 店铺地址： https://pay.ldxp.cn/shop/282D9KDL
via V2EX (author: Ai2You)
[程序员] 收录最新大模型 API，按模型横向对比官方/聚合/中转渠道的价格与口碑，帮你挑到好用的调用渠道
收录最新大模型 API ，按模型横向对比官方/聚合/中转渠道的价格与口碑，帮你挑到又便宜又好用的调用渠道：
awesome-llm-api-pricing → https://github.com/peter123023/awesome-llm-api-pricing
● 17 个最新模型：GPT-6 、Claude 、DeepSeek 、GLM 、Qwen 、Kimi 、Gemini 、Grok 、嵌入模型
● 22 家渠道横比：8 官方 + 6 聚合（ OpenRouter / Together / Groq…）+ 8 中转，统一「每 1M tokens 」口径
● 不只比价：缓存价、免费额度、最低充值等隐藏成本，加上渠道口碑（第三方评测、社区评价）都写进备注
● 中转收录有门槛：月访问 ≥ 1 万、价格公开才收，风险全程标注，另附真伪检测工具防套壳降智
价格差距真不小（ 2026-09 核对）：
● GPT-6.1 Sol：官方 $2/$10 每百万 tokens ，某中转 1.7 折
● Claude Opus 5.5：官方 $4/$20 ，某中转 2.9 折
价格每月人工核对，发现变了欢迎提 Issue 。求 star ，更求拍砖 🙏
via V2EX (author: peter986)
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awesome-llm-api-pricing → https://github.com/peter123023/awesome-llm-api-pricing
● 17 个最新模型：GPT-6 、Claude 、DeepSeek 、GLM 、Qwen 、Kimi 、Gemini 、Grok 、嵌入模型
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● 中转收录有门槛：月访问 ≥ 1 万、价格公开才收，风险全程标注，另附真伪检测工具防套壳降智
价格差距真不小（ 2026-09 核对）：
● GPT-6.1 Sol：官方 $2/$10 每百万 tokens ，某中转 1.7 折
● Claude Opus 5.5：官方 $4/$20 ，某中转 2.9 折
价格每月人工核对，发现变了欢迎提 Issue 。求 star ，更求拍砖 🙏
via V2EX (author: peter986)