marketingskills，非常适合需要自己做产品、自己写代码还要自己管增长的牛友这个仓库里有 copywriting、CRO、SEO、analytics、email、pricing 这些东西。营销里常见的活，基本都放进去了。很多人现在用 AI 做 marketing，还停在“帮我写几句文案”这一步。这套 skill 已经丰富的多了。它把经验整理成了 agent 能直接调用的模块。装进去以后，手里的 Claude Code 会更像一个懂营销流程的人。而且它是开源免费的，推荐你看看。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Caffeine是Java生态中性能顶尖的本地缓存库，对标Google Guava Cache并实现全面超越，主打高吞吐量、低延迟、超高缓存命中率，核心优势源于创新的淘汰算法、精细化并发设计和高效内存管控。它完美解决了传统LRU缓存污染、LFU内存开销大、新热点数据难留存的痛点，成为分布式系统、本地缓存场景的首选方案。一、底层存储架构：高效并发+低开销统计Caffeine没有重新造轮子，而是基于Java原生并发容器优化，搭配专用数据结构实现读写分离、无锁争抢，核心存储组件分为...

努力拥抱AI中…1.项目介绍2.拷打实习，问实习的同步策略是怎么做的？3.重复消息怎么解决的？你这里的重复消费的定义是什么？4.问基础相关的，SQL联合索引，mysql的引擎说一下；5.mysql的隔离级别，默认是哪一个？6.redis常用的数据结构有什么？zset底层说一下？redis的高可用怎么保证的？哨兵模式是什么？4.有看过最近的ai相关的前沿的东西比如论文啥吗？5.用过ai conding吗？你是怎么看待的？6.做题：括号生成。要求先讲思路，回溯加判断。

1. Agent 的架构设计？一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口：负责接收用户问题和上下文；中间是决策层：负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层：真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层：维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”，而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现？RA...