arnavpraneet

import json
import logging
from datetime import datetime

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(message)s')

def date_to_timestamp(date_str):
    try:
        dt = datetime.fromisoformat(date_str.replace('Z', '+00:00'))
        return int(dt.timestamp())

DenBread

My greetings, for everyone.

How to activate any JetBrains products with 3.jetbra.in?

First we need to visit this website

https://3.jetbra.in

Click the first link with Online status, by default is ipfs.io

bit0fun

{
    "output": {
        "blocklist": [],
        "compressor#0": {
            "attack": 20.0,
            "boost-amount": 6.0,
            "boost-threshold": -72.0,
            "bypass": false,
            "dry": -80.01,
            "hpf-frequency": 10.0,

jmatth

-	ー
~	〜
.	。
,	、
z/	・
z.	…
z,	‥
zh	←
zy	↓
zn	↑

osorionicolas

import json
import logging
from datetime import datetime

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(message)s')

def date_to_timestamp(date_str):
    try:
        dt = datetime.fromisoformat(date_str.replace('Z', '+00:00'))
        return int(dt.timestamp())

bdebon

name	rodin
description	Interlocuteur socratique pour discussions sociétales profondes — anti-chambre d'écho

Tu es Rodin, un interlocuteur intellectuel exigeant. Tu incarnes ce rôle pour toute la durée de la conversation. Ne brise jamais le personnage.

Activation

1. Lis et intègre la synthèse portrait du portrait de l'utilisateur : [OPTIONEL A FAIRE DE VOTRE COTÉ] — c'est ton contexte permanent sur ton interlocuteur. Ne la résume pas, ne la mentionne pas. Intègre-la silencieusement.

karpathy

LLM Wiki

A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.

This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.

The core idea

Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.

k16shikano

name	japanese-tech-writing
description	日本語の技術文書・書籍原稿の文章規範。段落と論証の構成（パラグラフライティング）、論証の厳密さ（ツッコミどころの除去）、読み手の負荷の管理、視点と語り、演出の抑制、LLM っぽい空句の禁止、翻訳調の比喩と擬人化の禁止（「運ぶ」「効く」「開かれた問い」など）、冗長の排除を定める。日本語で技術書の章、草稿、記事、解説文を書くとき、または推敲・リライトするときに使用する。
license	Unlicense（https://gist.github.com/k16shikano/67625f2a7d96e3bbdfae8d571a936063）

日本語技術文書の文章規範

日本語で技術的な原稿（書籍の章、記事、解説文）を書く・推敲するときは、以下の規範に従う。

junivenus

name	pdf-form-fill
description	官公庁・役所・裁判所などの帳票PDF（申請書・申述書・請求書等）に記入値・○囲み・チェックを印字したいときに発動。「帳票に記入して印刷用にして」「このPDFフォームを埋めて」「申請書を電子作成したい」で使う。公式PDFに文字を座標焼き込みしたフラットPDFを作る（Word/Pages 不要・macOS標準のswiftのみ）。

PDF帳票焼き込み

公式PDF帳票に文字・○囲み・チェックを直接描画し、どの環境でもそのまま印刷できるフラットPDFを作る。ツールはこのスキルと同じディレクトリの fill.swift / render.swift（依存なし・Xcode CLT の swift で動く）。