关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
— 生成面试准备包
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
不是某个 SaaS 平台，不用担心隐私泄露
Fork 完就是你的，想怎么改就怎么改
作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
这才是 AI 应用从“问答工具”向“工作流代理”演进的正确方向
项目地址：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
@aigc1024
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
不是某个 SaaS 平台，不用担心隐私泄露
Fork 完就是你的，想怎么改就怎么改
作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
这才是 AI 应用从“问答工具”向“工作流代理”演进的正确方向
项目地址：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
@aigc1024
在大环境如此不好的时候，我就知道这个项目迟早出世..
ai-job-search 这个项目在github上已经2.9 万+ star了！！
其实之前就一直想给自己做这么个东西，结果我还没开始，别人做的已经比我想的好了...
作者 Mads Lorentzen 是个地球物理学家，被裁后用 Claude Code 搭了套求职框架，投了 69 份简历、拿到 20 个一面，最后成功转行 AI 工程师
但这不是重点
重点是他把求职这个高度主观、多步骤、容易崩溃的过程，拆解成了一套可被 AI 执行、验证、迭代的标准化工作流
这才是这个项目真正值得关注的地方
大部分人用 AI 写简历，就是把 ChatGPT 当个文案工具
丢进去职位描述，让它改改简历，润色求职信，然后复制粘贴
但 ai-job-search 做的是把整个求职供应链重构了
从职位搜索、匹配度评估、简历定制、求职信撰写、面试准备到申请追踪，全链路自动化
更关键的是，它用了双 agent 互审机制：
Drafter（起草者）：根据你的档案生成定制化简历和求职信
Reviewer（评审者）：用全新上下文启动的第二个 Claude Agent，独立调研目标公司，从第三方视角批判初稿
这个设计直接解决了单次生成内容质量不稳定的问
四个核心命令，覆盖求职全流程
/setup — 建立你的职业档案
支持三种方式：读取你的 documents 文件夹（CV PDF、LinkedIn 导出、学历证书、推荐信），导入单份简历，或者通过对式访谈建立档案
/scrape — 搜索并排序职位
内置丹麦本地求职平台的搜索工具（Jobindex、Jobnet、Jobbank），但核心框架语言和地域无关，可以通过 /add-portal 命令快速扩展到任意地区的职位平台
还有个 linkedin-search 工具，零依赖，支持任意国家和地区
/apply — 一键生成定制化申请材料
这是整个框架最硬核的部分：
解析职位描述
评估匹配度（技能、经验、文化、地点、职业发展）
用 LaTeX 起草简历和求职信
启动 Reviewer Agent 调研公司并批判初稿
基于反馈修订
编译并检查 PDF：确保简历正好 2 页、求职信正好 1 页、签名可见、字体一致
ATS 验证：提取 PDF 文本层，验证联系方式、关键词覆盖率，确保 ATS 系统能正确解析
输出最终版本和验证清单
/interview — 生成面试准备包
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
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作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
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项目地址：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
@aigc1024
ai-job-search 这个项目在github上已经2.9 万+ star了！！
其实之前就一直想给自己做这么个东西，结果我还没开始，别人做的已经比我想的好了...
作者 Mads Lorentzen 是个地球物理学家，被裁后用 Claude Code 搭了套求职框架，投了 69 份简历、拿到 20 个一面，最后成功转行 AI 工程师
但这不是重点
重点是他把求职这个高度主观、多步骤、容易崩溃的过程，拆解成了一套可被 AI 执行、验证、迭代的标准化工作流
这才是这个项目真正值得关注的地方
大部分人用 AI 写简历，就是把 ChatGPT 当个文案工具
丢进去职位描述，让它改改简历，润色求职信，然后复制粘贴
但 ai-job-search 做的是把整个求职供应链重构了
从职位搜索、匹配度评估、简历定制、求职信撰写、面试准备到申请追踪，全链路自动化
更关键的是，它用了双 agent 互审机制：
Drafter（起草者）：根据你的档案生成定制化简历和求职信
Reviewer（评审者）：用全新上下文启动的第二个 Claude Agent，独立调研目标公司，从第三方视角批判初稿
这个设计直接解决了单次生成内容质量不稳定的问
四个核心命令，覆盖求职全流程
/setup — 建立你的职业档案
支持三种方式：读取你的 documents 文件夹（CV PDF、LinkedIn 导出、学历证书、推荐信），导入单份简历，或者通过对式访谈建立档案
/scrape — 搜索并排序职位
内置丹麦本地求职平台的搜索工具（Jobindex、Jobnet、Jobbank），但核心框架语言和地域无关，可以通过 /add-portal 命令快速扩展到任意地区的职位平台
还有个 linkedin-search 工具，零依赖，支持任意国家和地区
/apply — 一键生成定制化申请材料
这是整个框架最硬核的部分：
解析职位描述
评估匹配度（技能、经验、文化、地点、职业发展）
用 LaTeX 起草简历和求职信
启动 Reviewer Agent 调研公司并批判初稿
基于反馈修订
编译并检查 PDF：确保简历正好 2 页、求职信正好 1 页、签名可见、字体一致
ATS 验证：提取 PDF 文本层，验证联系方式、关键词覆盖率，确保 ATS 系统能正确解析
输出最终版本和验证清单
/interview — 生成面试准备包
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
不是某个 SaaS 平台，不用担心隐私泄露
Fork 完就是你的，想怎么改就怎么改
作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
这才是 AI 应用从“问答工具”向“工作流代理”演进的正确方向
项目地址：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
@aigc1024
AI长剧来了！
听说大A游戏和AI视频板块直接炸了！！
国内首部全 AI 制作的 AI 长剧《后西游记》今天上线芒果TV，登陆湖南卫视黄金档。
第一季共 30 集，每集 40 分钟，
边制作、边审核、边播出。 https://x.com/IcedNoCap/status/2094174916446998806
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
听说大A游戏和AI视频板块直接炸了！！
国内首部全 AI 制作的 AI 长剧《后西游记》今天上线芒果TV，登陆湖南卫视黄金档。
第一季共 30 集，每集 40 分钟，
边制作、边审核、边播出。 https://x.com/IcedNoCap/status/2094174916446998806
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这种技术选型，我年轻的时候会选 DeepSeek Harness，现在会选 Pi。
年轻的时候追求技术上的新和酷，喜欢学新的东西，总觉得什么都要用用什么都要学学，喜欢折腾，较少的考虑项目和团队。
现在更追求项目需要的、稳定的、简单的，先做出来才是最重要的，能稳定运行更好。Pi 就简单稳定，DSH 还是新东西，稳定下来还要一段时间，何苦来哉。
再说了，现在有 AI，测试覆盖好一点，以后要换底层其实没那么难。
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年轻的时候追求技术上的新和酷，喜欢学新的东西，总觉得什么都要用用什么都要学学，喜欢折腾，较少的考虑项目和团队。
现在更追求项目需要的、稳定的、简单的，先做出来才是最重要的，能稳定运行更好。Pi 就简单稳定，DSH 还是新东西，稳定下来还要一段时间，何苦来哉。
再说了，现在有 AI，测试覆盖好一点，以后要换底层其实没那么难。
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在模型回答后自动补一版大白重写，把 AI 套翻译成人。
https://github.com/wtfzambo/speak-like-you-eat
SLYE 是一个 Pi 扩展，模型回答结束后会追加一段大白重写。取名来自意大利俗语「parla come mangi」，意思是说要跟吃饭一样直接，不堆空词。装好之后先跑 /slye model 挑个已登录模型，之后符合条件的回答下面会多出一张「🤌 Speak like you eat:」卡片，原来的回答一个字不动。
每答一个合格问会多花一次请求，作者用自己的小基准测过，推荐 Terra、DeepSeek V4 Flash、GPT-OSS 120B 这几款便宜、推理少的模型。
回答正文不足 200 字、或者重写卡在 45 秒内没出来，就保留原文直接放行，也能用 /slye on、/slye off 随时开关。
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https://github.com/wtfzambo/speak-like-you-eat
SLYE 是一个 Pi 扩展，模型回答结束后会追加一段大白重写。取名来自意大利俗语「parla come mangi」，意思是说要跟吃饭一样直接，不堆空词。装好之后先跑 /slye model 挑个已登录模型，之后符合条件的回答下面会多出一张「🤌 Speak like you eat:」卡片，原来的回答一个字不动。
每答一个合格问会多花一次请求，作者用自己的小基准测过，推荐 Terra、DeepSeek V4 Flash、GPT-OSS 120B 这几款便宜、推理少的模型。
回答正文不足 200 字、或者重写卡在 45 秒内没出来，就保留原文直接放行，也能用 /slye on、/slye off 随时开关。
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DeepSeek V4-Flash 正式版 API 上线，原生适配 Codex
DeepSeek 今天把 V4-Flash 从预览版升级为正式版 API，版本号 0731。模型架构和参数规模没变，还是 284B 总参数、13B 激活的混合专家架构，改动集中在后训练上。
升级的核心是智能体（Agent）能力。DeepSeek 的说法是“多项 Agent 基准成绩大幅超过此前的 V4-Pro-Preview”。这句的意思是，便宜的那个模型（Flash）经过后训练调优之后，在编程和工具调用任务上反超了贵的那个模型（Pro）的预览版。Pro 的正式版还没出，所以这个对比有时间差，但趋势本身值得关注：后训练对智能体场景的提升空间可能比很多人想的大。
另一个看点是 V4-Flash 现在原生支持 Responses API 格式，专门针对 OpenAI 的 Codex 做了适配。Codex 是 OpenAI 的 AI 编程助手，覆盖命令行工具（CLI）、ChatGPT 桌面端和 VS Code 扩展三个入口。之前 DeepSeek 的 API 只兼容 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 两种格式，想接 Codex 得走代理转换。现在这个中间层不需要了，DeepSeek 甚至提供了一键配置脚本，跑完之后 Codex 所有客户端自动切换到 DeepSeek 模型。
你可以用每百万 Token 输入 0.14 美元、输出 0.28 美元的价格跑 AI 编程任务，同时享受 100 万 Token 的上下文窗口。做个对比，Codex 默认使用的 OpenAI 自家模型，同等量级的价格要贵上一个数量级。对于跑大量 Agent 循环的编程任务来说，Token 成本不是差个百分比的问，是完全不同的成本结构。
有两点需要注意：
第一，这次只升级了 API 接口，DeepSeek 的 App 和网页端模型没有变化，普通用户暂时感知不到区别。
第二，V4-Pro 的正式版还没发布，官方只说"尽快上线"，具体时间未知。
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DeepSeek 今天把 V4-Flash 从预览版升级为正式版 API，版本号 0731。模型架构和参数规模没变，还是 284B 总参数、13B 激活的混合专家架构，改动集中在后训练上。
升级的核心是智能体（Agent）能力。DeepSeek 的说法是“多项 Agent 基准成绩大幅超过此前的 V4-Pro-Preview”。这句的意思是，便宜的那个模型（Flash）经过后训练调优之后，在编程和工具调用任务上反超了贵的那个模型（Pro）的预览版。Pro 的正式版还没出，所以这个对比有时间差，但趋势本身值得关注：后训练对智能体场景的提升空间可能比很多人想的大。
另一个看点是 V4-Flash 现在原生支持 Responses API 格式，专门针对 OpenAI 的 Codex 做了适配。Codex 是 OpenAI 的 AI 编程助手，覆盖命令行工具（CLI）、ChatGPT 桌面端和 VS Code 扩展三个入口。之前 DeepSeek 的 API 只兼容 OpenAI ChatCompletions 和 Anthropic 两种格式，想接 Codex 得走代理转换。现在这个中间层不需要了，DeepSeek 甚至提供了一键配置脚本，跑完之后 Codex 所有客户端自动切换到 DeepSeek 模型。
你可以用每百万 Token 输入 0.14 美元、输出 0.28 美元的价格跑 AI 编程任务，同时享受 100 万 Token 的上下文窗口。做个对比，Codex 默认使用的 OpenAI 自家模型，同等量级的价格要贵上一个数量级。对于跑大量 Agent 循环的编程任务来说，Token 成本不是差个百分比的问，是完全不同的成本结构。
有两点需要注意：
第一，这次只升级了 API 接口，DeepSeek 的 App 和网页端模型没有变化，普通用户暂时感知不到区别。
第二，V4-Pro 的正式版还没发布，官方只说"尽快上线"，具体时间未知。
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https://github.com/S1N6H/pentest-harness
Pentest Harness 是一个开源、深色主的自托管 AI agent harness，面向授权渗透测试、漏洞赏金研究、安全实验室和 CTF 场景，代码基于 DeepSeek Harness（MIT）重新品牌而来。
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1、将真正自己的东西分享出来，而不是抄袭别人的
2、AI写作没有钱收了，AI对自己写的东西分辨率超强
3、靠引用热点也没戏了，要有自己的观点
x又回到真正鼓励手工原创，远离AI的正轨上了
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免费申请USA教育邮箱、USA EDU邮箱、白嫖USA号码、以及各类海外服务，手慢无
你没看错，是美国一所社区学院给每个"新生"免费发的 .edu 教育邮箱。
拿到手你就能通过 SheerID 学生认证，直接激活 Gemini Pro 一整年。顺手还能首月用 $1 开一个美国原生手机号（eSIM），WiFi Calling 直接拉起来。
我实测走完了全流程，今天把每一步拆碎了讲，你只需要会填表格、会点邮件链接，就能复制。
01、先搞清楚这玩意儿到底是什么
Northampton Community College（北安普敦社区学院），美国宾州一所公立社区大学，官网 northampton.edu。
它和所有美国高校一样，会给录取学生分配 .edu 后缀的官方教育邮箱。
而这个 .edu 邮箱在海外生态里就是一张"学生身份证"，GitHub Student Pack、Notion 教育版、JetBrains 全家桶、Gemini Pro 学生认证全部都认可。
你不需要真的去上课，不需要交学费，申请流程本身是免费的。
02、开始之前，备好这三样东西
别急着打开网站，先把材料凑齐，全程 15 分钟搞定：
| 准备项 | 说明 |
|--------|------|
| 网络环境 | 全程挂USA原生 IP（建议住宅节点，别用机房共享的） |
| 一个 Gmail | 用来接收申请进度、验证邮件、最终录取通知 |
| 一套USA身份信息 | 姓名 + 地址 + 电。 |
03、全流程拆解（跟着点就行）
Step 1｜进入官网，发起申请
- 1. 打开 northampton.edu
- 2. 点右上角 【APPLY】
- 3. 找到 First-Time College Student 那一栏，点下面的 "apply here"
- 4. 点 Start a New Application
- 5. 用你准备好的 Gmail 注册一个申请账号
- 6. 去 Gmail 收件箱找验证邮件，点激活链接
- 7. 回来重新选 First time in college，进入正式填表页面
Step 2｜填表（最核心的一步）
按顺序来：
① Personal Info（个人信息）
- 填你的USA姓名（First Name / Last Name）
- 出生日期、性别，正常选
② Contact Info（地址与电）
- 街道地址（Street Address）
- 城市、州、邮编
- 电号码：区号必须和地址所在州匹配
③ Citizenship（国籍身份）
- 非USA籍选对应选项即可，不影响邮箱下发
④ Education History（教育背景）
- 高中：填一所USA高中名称 + 毕业年份（选已毕业）
- 大学经历：选 None 或直接跳过
⑤ 检查一遍 → 点提交
看到页面弹出 "Application Successfully Submitted"，就稳了。
Step 3｜最多人踩的坑：密码重设（必做！）
提交完 Gmail 里会立刻收到一封标带 Reset Password 的官方邮件。
这封邮件不是垃圾邮件、也不是广告，是你注册流程的最后一环。
操作：
- 1. 点开邮件里的链接
- 2. 设置新密码（哪怕设成跟原来一样都行，重点是"走一遍这个动作"）
- 3. 确认完成
不做这一步会怎样？ 系统会报错："The registration of the onboarding session did not succeed. Please try again."
然后你的申请就卡死了。
记住：提交 ≠ 完成，点完密码重设链接才算真正完成。
Step 4｜等邮箱下发
提交后大约 2～3 小时（快的 1 小时），Gmail 会收到一封正式录取确认信。
里面包含：
- ✅ 你的 Student ID
- ✅ 你的 .edu 邮箱地址（格式通常是 姓名 或类似）
- ✅ 学生门户登录方式
到这里你的USA教育邮箱就到手了。
04、拿到邮箱能干嘛？我实测了三个
1️⃣ Gemini Pro 免费用一年
- 进入 Gemini 学生优惠页面
- 选择通过 SheerID 验证
- 填入你的 .edu 邮箱
- 验证通过 → 12 个月 Gemini Pro，0 元
2️⃣ 首月$1 拿一个USA原生手机号 / eSIM
- Panda Mobile 首月 $1 活动
- 用 .edu 邮箱注册，接收验证邮件
- 开通后直接启用 WiFi Calling
- 适合需要美区号码收验证码、注册海外服务的场景
3️⃣ 各类海外学生福利
- GitHub Student Developer Pack（免费域名、云服务器额度、Copilot 等）
- Notion 教育版免费
- JetBrains 全家桶教育授权
- Amazon Prime Student、Apple Music 学生价等等
最后
- 1. 这是公开申请流程，不违反任何学校规定。 社区学院本身面向所有人开放申请，你只是走了它设计的正常通道。
- 2. 别拿去做违规的事。 邮箱是用来享受正规学生权益的，不是用来搞灰产的。
- 3. 信息填写要合理。 地址、邮编、区号对得上，别瞎填一个纽约地址配个加州区号，大概率被拒。
- 4. 网络环境要干净。 全程USA原生 IP，别中途切换节点，容易触发风控。
我大概花了15 分钟操作，换一年 Gemini Pro + 一个美区号码 + 一堆学生福利， 这大概是 2026 年性价比最高的一次"注册"了。
@aigc1024
你没看错，是美国一所社区学院给每个"新生"免费发的 .edu 教育邮箱。
拿到手你就能通过 SheerID 学生认证，直接激活 Gemini Pro 一整年。顺手还能首月用 $1 开一个美国原生手机号（eSIM），WiFi Calling 直接拉起来。
我实测走完了全流程，今天把每一步拆碎了讲，你只需要会填表格、会点邮件链接，就能复制。
01、先搞清楚这玩意儿到底是什么
Northampton Community College（北安普敦社区学院），美国宾州一所公立社区大学，官网 northampton.edu。
它和所有美国高校一样，会给录取学生分配 .edu 后缀的官方教育邮箱。
而这个 .edu 邮箱在海外生态里就是一张"学生身份证"，GitHub Student Pack、Notion 教育版、JetBrains 全家桶、Gemini Pro 学生认证全部都认可。
你不需要真的去上课，不需要交学费，申请流程本身是免费的。
02、开始之前，备好这三样东西
别急着打开网站，先把材料凑齐，全程 15 分钟搞定：
| 准备项 | 说明 |
|--------|------|
| 网络环境 | 全程挂USA原生 IP（建议住宅节点，别用机房共享的） |
| 一个 Gmail | 用来接收申请进度、验证邮件、最终录取通知 |
| 一套USA身份信息 | 姓名 + 地址 + 电。 |
03、全流程拆解（跟着点就行）
Step 1｜进入官网，发起申请
- 1. 打开 northampton.edu
- 2. 点右上角 【APPLY】
- 3. 找到 First-Time College Student 那一栏，点下面的 "apply here"
- 4. 点 Start a New Application
- 5. 用你准备好的 Gmail 注册一个申请账号
- 6. 去 Gmail 收件箱找验证邮件，点激活链接
- 7. 回来重新选 First time in college，进入正式填表页面
Step 2｜填表（最核心的一步）
按顺序来：
① Personal Info（个人信息）
- 填你的USA姓名（First Name / Last Name）
- 出生日期、性别，正常选
② Contact Info（地址与电）
- 街道地址（Street Address）
- 城市、州、邮编
- 电号码：区号必须和地址所在州匹配
③ Citizenship（国籍身份）
- 非USA籍选对应选项即可，不影响邮箱下发
④ Education History（教育背景）
- 高中：填一所USA高中名称 + 毕业年份（选已毕业）
- 大学经历：选 None 或直接跳过
⑤ 检查一遍 → 点提交
看到页面弹出 "Application Successfully Submitted"，就稳了。
Step 3｜最多人踩的坑：密码重设（必做！）
提交完 Gmail 里会立刻收到一封标带 Reset Password 的官方邮件。
这封邮件不是垃圾邮件、也不是广告，是你注册流程的最后一环。
操作：
- 1. 点开邮件里的链接
- 2. 设置新密码（哪怕设成跟原来一样都行，重点是"走一遍这个动作"）
- 3. 确认完成
不做这一步会怎样？ 系统会报错："The registration of the onboarding session did not succeed. Please try again."
然后你的申请就卡死了。
记住：提交 ≠ 完成，点完密码重设链接才算真正完成。
Step 4｜等邮箱下发
提交后大约 2～3 小时（快的 1 小时），Gmail 会收到一封正式录取确认信。
里面包含：
- ✅ 你的 Student ID
- ✅ 你的 .edu 邮箱地址（格式通常是 姓名 或类似）
- ✅ 学生门户登录方式
到这里你的USA教育邮箱就到手了。
04、拿到邮箱能干嘛？我实测了三个
1️⃣ Gemini Pro 免费用一年
- 进入 Gemini 学生优惠页面
- 选择通过 SheerID 验证
- 填入你的 .edu 邮箱
- 验证通过 → 12 个月 Gemini Pro，0 元
2️⃣ 首月$1 拿一个USA原生手机号 / eSIM
- Panda Mobile 首月 $1 活动
- 用 .edu 邮箱注册，接收验证邮件
- 开通后直接启用 WiFi Calling
- 适合需要美区号码收验证码、注册海外服务的场景
3️⃣ 各类海外学生福利
- GitHub Student Developer Pack（免费域名、云服务器额度、Copilot 等）
- Notion 教育版免费
- JetBrains 全家桶教育授权
- Amazon Prime Student、Apple Music 学生价等等
最后
- 1. 这是公开申请流程，不违反任何学校规定。 社区学院本身面向所有人开放申请，你只是走了它设计的正常通道。
- 2. 别拿去做违规的事。 邮箱是用来享受正规学生权益的，不是用来搞灰产的。
- 3. 信息填写要合理。 地址、邮编、区号对得上，别瞎填一个纽约地址配个加州区号，大概率被拒。
- 4. 网络环境要干净。 全程USA原生 IP，别中途切换节点，容易触发风控。
我大概花了15 分钟操作，换一年 Gemini Pro + 一个美区号码 + 一堆学生福利， 这大概是 2026 年性价比最高的一次"注册"了。
@aigc1024
一个跨平台的 De-AI 写作技能，从叙事架构层面消除 AI 痕迹，而不是只改词句表面。
https://github.com/Nanako0129/sepia
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
https://github.com/Nanako0129/sepia
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
