2025-09-04 07:09:26
谷歌在反垄断案中被禁止签订独家合同，但允许保留Chrome浏览器，并需调整其搜索引擎 exclusivity agreements。 Sanity公司员工工程师分享了AI在开发工作流程中的应用经验，强调AI作为辅助工具的作用，并探讨了其局限性。 Claude Code现已在Zed中以测试版发布，通过ACP协议提供更好的代码生成和编辑体验，并支持自定义工作流。 CPU利用率并非完全反映实际工作量，超线程和涡轮技术导致其非线性，建议通过基准测试监控服务器性能。 VibeVoice是一个开源文本转语音模型，支持长篇、多说话人对话，并具备跨语言和背景音乐生成功能。 一名开发者成功将博客运行在回收的Google Pixel 5上，展示了旧硬件的创新利用和环境友好性。 腾讯混元团队推出交互式视频生成模型Voyager，支持3D重建和自定义相机路径，适用于大规模数据集。
https://www.cnbc.com/2025/09/02/google-antitrust-search-ruling.html
Alphabet 公司的股票在盘后交易中上涨了 8%，因为谷歌在具有里程碑意义的反垄断案件中避免了最坏的处罚。去年，谷歌被判定在其核心的互联网搜索市场中非法持有垄断地位。美国地区法官 Amit Mehta 裁定，谷歌可以保留其 Chrome 浏览器，但将被禁止签订独家合同。这一决定是在他近一年前裁定谷歌非法垄断互联网搜索市场之后作出的。谷歌每年向苹果支付数十亿美元，以成为 iPhone 上的默认搜索引擎。在这一消息公布后，苹果的股价在盘后交易中上涨了 4%。根据 Mehta 的裁决，谷歌可以向预装其产品的公司支付费用，但不能签订以支付或许可为条件的独家合同。谷歌还被要求放松对搜索数据的控制，必须共享某些搜索索引数据和用户交互数据，但不必与广告商共享或提供访问粒度数据。
https://news.ycombinator.com/item?id=45108548
https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage
这篇文章由 Sanity 的一名员工软件工程师 Vincent Quigley 撰写，分享了他如何将人工智能（AI）集成到生产开发工作流程中。文章讨论了实际工作中 AI 的作用、浪费时间的地方以及为什么将 AI 视为一个“不学习的初级开发者”是成功的心智模型。
Quigley 的编程方法在他的职业生涯中经历了四次转变：最初 5 年通过阅读书籍和 SDK 文档学习编程；接下来 12 年通过谷歌搜索寻找群体智慧的答案；18 个月使用 Cursor 进行 AI 辅助编码；最近 6 周使用 Claude Code 进行完整的 AI 委托开发。每次转变都比上一次更快。
在 AI 的帮助下，Quigley 的工作流程现在是：AI 主要用于“思考”，与他一起工作以实现最终进入生产的代码。他强调，不要期望一次性生成完美的代码。工程师的工作是找到问题的最佳解决方案，而不仅仅是编写代码。通常需要三次尝试：第一次尝试（95% 的垃圾率），Claude 建立系统上下文，识别实际挑战，代码通常完全错误；第二次尝试（50% 的垃圾率），Claude 理解细微差别，定义具体方法，但一半时间仍然不可用；第三次尝试（最终可行），Claude 实现我们可以迭代和改进的内容，不断审查和纠正方向，这成为起点，而非最终代码。
文章还讨论了 AI 无法在会话之间保留学习（除非你花时间手动给它“记忆”）的问题。Quigley 的解决方案包括创建项目特定的上下文文件 Claude.md，以及通过工具集成连接 AI 到不同的工具以获取上下文。他还提到了管理多个 AI“开发者”的策略，包括不平行化相同的问题空间、在项目管理工具中跟踪一切以及明确标记人工编辑的代码。
Quigley 还分享了他的代码审查过程如何随着采用 AI 而演变。Claude 首先审查代码，捕获缺失的测试覆盖率、发现明显的错误并提出改进建议，这为他和他的同事节省了时间和额外的审查轮次。然后他自己审查重要事项，确保代码库可维护、架构决策合理、业务逻辑正确以及集成点良好。团队正常审查代码，他们很少知道哪些代码是 AI 生成的，质量标准保持不变。
文章还提到了使用 Cursor 进行背景代理的早期实验，这些代理使用 Slack 触发，用于简单任务。他们测试了业务逻辑修复的成功案例和 CSS 布局的失败案例。当前的限制包括无法访问私有 NPM 包、提交未签名以及绕过正常跟踪。尽管如此，Quigley 认为这种代理处理小工单的潜力巨大。
最后，Quigley 讨论了 AI 辅助开发的实际成本，他的 Claude Code 使用每月花费公司相当一部分他的薪水，但这项投资使他能够以 2-3 倍的速度交付功能，同时管理多个开发线程，并在样板和重复代码上花费零时间。他建议为全力投入 AI 开发的高级工程师预算每月 1000-1500 美元，并给予他们时间随着熟练度提高而更有效地使用 AI。文章还提到了 AI 辅助开发中持续存在的挑战，包括 AI 不从错误中学习，需要反复修复相同的误解，以及更好的文档和更明确的解释是解决方案。
https://news.ycombinator.com/item?id=45107962
麻省理工学院的一项新研究《您的大脑在 ChatGPT 上：在使用 AI 助手进行写作任务时累积的认知债务》发现，使用 ChatGPT 帮助写作会导致长期的认知损害，这种损害可以通过脑电图（EEG）扫描来测量。研究发现，反复依赖 ChatGPT 的学生显示出神经连接减弱、记忆回忆受损和对自己写作的所有权感降低。尽管 AI 生成的内容往往得分较高，但背后的大脑却在关闭。
研究结果表明，像 ChatGPT 和 Grok 这样的大型语言模型（LLMs）不仅帮助学生写作，还训练大脑不参与。EEG 扫描显示，随着对外部工具依赖的增加，大脑的神经连接系统性减弱：仅用大脑的组别显示出最强、最广泛的连接；搜索引擎组别为中等；LLM 组别在 α、β、δ 和 θ 波段的连接最弱。
LLM 用户在完成任务后的采访中，83.3% 的人无法引用他们刚刚写的任何一句话，而搜索引擎和仅用大脑的用户中有 88.9% 能够准确引用。在使用 LLM 的用户中，0% 的人能够正确引用，而大多数仅用大脑和搜索引擎的用户可以。
参与者在之前使用 LLM（然后在第四阶段不使用它写作）时显示出记忆回忆减弱、α 和 β 神经参与降低，以及认知适应向被动性和“效率”的迹象，这是以努力学习为代价的。
当被问及作品的作者身份时，LLM 用户给出了“50/50”或“70% 是我的”等回应，有些人甚至声称没有所有权。而仅用大脑的组别几乎普遍报告完全拥有所有权。
从 LLM 转换到仅用大脑的用户在第四阶段显示出持续的认知缺陷，未能恢复到原始（第一阶段）的大脑活动模式。即使停止使用 AI，他们的神经活动仍然低于基线。
搜索引擎用户显示出更健康的大脑参与，维持了更强的执行功能、记忆激活和引用回忆。EEG 数据显示，支持视觉处理和认知努力的枕叶和顶叶激活更为强健。
AI 依赖导致“认知卸载”，研究人员注意到大脑向神经效率适应的趋势：大脑基本上“放弃”了合成和记忆所需的努力。这种适应导致了被动性、最小编辑和概念整合度低。
尽管 LLM 组的写作从评委那里得到了不错的分数，但他们的作品缺乏战略性整合、使用的结构较少、更短且更机械。随着时间的推移，该组显示出参与度、表现和自我报告满意度的持续下降。
基于这项研究，随着全球人口越来越多地依赖人工智能完成复杂任务，我们的认知能力和创造能力似乎准备陷入衰退。一个明确的信息是：如果你目前使用 AI，请定期休息，并给你自己的大脑一个工作的机会。否则，你可能会面临严重的认知损害和依赖。这些机器不仅仅是接管我们的工作——它们正在接管我们的思想。
https://news.ycombinator.com/item?id=45114753
https://zed.dev/blog/claude-code-via-acp
Claude Code 现已在 Zed 中以公开测试版的形式推出，通过新的 Agent Client Protocol (ACP) 原生运行。开发者们一直期待将 Claude Code 集成到 Zed 中，而我们不仅仅想要简单地添加一个一次性的集成，而是想要构建更好的解决方案。ACP 是我们新推出的开放标准，允许任何代理连接到 Zed（以及其他编辑器）。Claude Code 就是这种可能性的完美示例。
现在，用户可以在 Zed 的高性能编辑器中作为一等公民运行 Claude Code，而不仅仅是一个终端界面。可以实时跟随它编辑多个文件，拥有完整的语法高亮和语言服务器支持。在多缓冲区中审查和批准细粒度的更改，接受或拒绝单个代码块。在侧边栏中固定 Claude Code 的任务列表，以便始终看到代理正在处理的内容。定义自定义工作流程，使用 Claude Code 的自定义斜杠命令来完成最常见的开发任务。
Claude Code 在 Zed 中的集成不再局限于命令行界面，而是将强大的代码生成和精细调整的工具与高性能编辑器深度集成，让用户在终端之外也能获得更好的控制和更全面的视角。
这次集成使用的是 ACP，我们为此构建了一个适配器，将 Claude Code 的 SDK 包装起来，将其交互转换为 ACP 的 JSON RPC 格式。这个适配器在 Claude Code 和 ACP 的标准化界面之间架起了桥梁，允许 Claude Code 作为一个独立进程运行，而 Zed 提供用户界面。我们将开源 Claude Code 适配器，根据 Apache 许可证免费提供给任何采用 ACP 的编辑器使用。
我们希望每个代理都能在 Zed 中使用。Gemini CLI 和 Claude Code 是一个很好的开始，我们还有更多计划，但每周都有新代理发布，许多优秀的现有代理尚未支持该协议。ACP 使得将任何代理带入 Zed、Neovim 或任何其他 ACP 适配编辑器的界面变得简单。
我们正在寻找反馈，并欢迎其他代理（和客户端）构建者的反馈和贡献。在 Zed 中工作的代理越多，作为开发者的你拥有的选择就越多。如果你正在寻找一个更好的编辑器，现在可以在 macOS 或 Linux 上尝试 Zed。
https://news.ycombinator.com/item?id=45116688
https://www.brendanlong.com/cpu-utilization-is-a-lie.html
这篇文章探讨了 CPU 利用率（%CPU Utilization）的问题，指出人们普遍认为的 CPU 利用率与实际工作量之间的关系并不准确。作者通过在一台装有 Ryzen 9 5900X 处理器的 Ubuntu 桌面计算机上进行压力测试，监测了系统报告的 CPU 利用率与实际完成的工作量之间的关系，并将结果进行了图表化展示。
在测试中，作者使用了两种不同的方法：一种是使用 24 个工作线程，每个线程从 1% 到 100% 的不同利用率运行；另一种是使用 1 到 24 个工作线程，全部以 100% 的利用率运行。测试结果显示，当系统报告 50% 的 CPU 利用率时，实际完成的工作量可能在 60-65% 之间，而在 64 位整数数学测试中，这个比例甚至达到了 65-85%。在矩阵数学测试中，50% 的利用率实际上完成了 80% 到 100% 的最大工作量。
文章分析了这种现象的原因，主要归结于超线程技术（Hyperthreading）和 Turbo 加速技术。超线程技术使得机器上的一半“核心”与其他核心共享资源，当超过物理核心数的工作线程被调度时，每个额外的工作线程都会与另一个工作线程共享资源，这在某些情况下会降低效率。而 Turbo 技术则使得处理器在低利用率时以更高的频率运行，但随着更多核心的激活，频率会逐渐降低，这也影响了 CPU 利用率的计算。
作者强调，如果简单地根据 CPU 利用率来预测性能，可能会遇到问题。如果 CPU 使用效率高（超过“50%”利用率），报告的利用率往往是低估的。由于不同处理器的超线程性能和 Turbo 行为可能有很大差异，作者建议通过运行基准测试来监控服务器实际完成的工作量，而不是仅仅依赖 CPU 利用率。这样可以更准确地了解服务器的性能和限制。
https://news.ycombinator.com/item?id=45110688
https://microsoft.github.io/VibeVoice/
VibeVoice 是一个创新的开源文本转语音（TTS）框架，专为生成富有表现力、长篇、多说话人的对话音频而设计，例如播客。它解决了传统 TTS 系统中的可扩展性、说话人一致性和自然交替等重大挑战。VibeVoice 的核心创新在于使用连续语音分词器（声学和语义），以 7.5 Hz 的超低帧率运行，这些分词器在保持音频保真度的同时显著提高了处理长序列的计算效率。该模型采用下一个令牌扩散框架，利用大型语言模型（LLM）理解文本上下文和对话流程，以及一个扩散头部生成高保真度的声学细节。VibeVoice 能够合成长达 90 分钟、多达 4 个不同说话人的语音，超过了许多先前模型通常的 1-2 个说话人限制。
VibeVoice 的特点包括：
https://news.ycombinator.com/item?id=45114245
https://blog.ctms.me/posts/2024-08-29-running-this-blog-on-a-pixel-5/
Dom Corriveau 是一位热衷于 Android 技术的粉丝，他尝试将手机作为服务器来运行自己的博客。他受到 Mastodon 上的一些帖子的启发，决定尝试使用 Android 设备来运行网站。他选择了一部 Google Pixel 5 手机，这款手机支持 USB-OTG 并且可以使用有线网络连接，这对于他来说是必需的。Dom Corriveau 还尝试使用太阳能板为博客供电，这是他对于永续计算（permacomputing）的兴趣的一部分。
他使用 Termux 这个终端模拟器来创建网站，这是一个非常出色的工具，让他能够在 Android 设备上运行 Hugo，这是他博客的构建工具。他发现 Hugo 已经在 Termux 的仓库中存在很长时间了。通过安装 git、screen、文本编辑器和 Hugo，他能够简单地设置并运行 Hugo 网站。
Dom Corriveau 的博客运行流畅且可靠，他没有计划改变当前的设置。他还提到了如何通过 SSH 管理设备，以及如何使用 cronie 来定时执行任务，比如自动重新加载博客。他还分享了如何使用 rsync 进行备份，包括从手机到桌面的备份，以及到 NAS 的备份。
总的来说，Dom Corriveau 成功地将一部旧手机变成了一个运行博客的服务器，并且通过太阳能供电，实现了一个完全离网、使用回收部件的网站。他的博客展示了如何利用旧硬件进行创新项目，并且对环境友好。
https://news.ycombinator.com/item?id=45110209
https://tonybaloney.github.io/posts/why-isnt-python-async-more-popular.html
Python 自推出异步功能已有 10 年历史，但普及程度并不高。Python 3.14 版本即将发布，带来了与并发和并行性相关的重大更新，包括 PEP779 官方支持的自由线程和 PEP 734 中的多个解释器。尽管如此，异步编程在 Python 社区中并未广泛流行。异步编程的主要用例是网络开发，协程适用于处理网络请求和数据库查询等非进程内的调用。然而，在 Python 的三大流行 Web 框架中，异步支持并不普遍。FastAPI 完全支持异步，Django 部分支持但仍在关键领域如 ORM（数据库）上努力，而 Flask 则始终是同步的（Quart 是具有类似 API 的异步替代品）。Python 最受欢迎的 ORM，SQLAlchemy，直到 2023 年才添加了 asyncio 支持。
开发者们对异步编程不够流行的原因有不同的看法。Christopher Trudeau 认为，编译器可以捕获某些类型的错误，而其他错误则可能消失，导致异步编程中的错误难以追踪。Michael Kennedy 指出，由于全局解释器锁（GIL）的存在，大多数 Python 开发者没有发展出多线程/异步思维，因为 async/await 只适用于 I/O 密集型工作，而非 CPU 密集型工作，因此其应用范围有限。
异步编程在处理 I/O 相关任务时最有价值，尤其是在网络 I/O 方面。Python 可以启动数百个协程来发起网络请求，然后等待它们全部完成，而不需要逐一运行。然而，对于磁盘 I/O 和使用子进程运行其他程序的情况，异步编程并不适用。虽然有第三方包 aiofiles 提供了异步文件 I/O 能力，但它实际上是通过线程池来卸载阻塞的文件 I/O 操作。
操作系统长期以来一直有一个处理线程的文件 I/O API，它能够很好地完成并发 I/O 的工作。因此，协程在 I/O 相关任务中最有价值这一说法实际上只对网络 I/O 和网络套接字成立，而 Python 中的网络套接字操作本来就是非阻塞的。
最后，尽管异步编程在某些情况下很有用，但它并不适合所有类型的任务，尤其是那些涉及 CPU 密集型工作的任务。开发者需要理解何时使用异步编程，以及何时需要转向线程或其他并发模型。Python 3.14 版本的新特性可能会推动异步编程的普及，但要让开发者广泛接受和使用，还需要时间和教育。
https://news.ycombinator.com/item?id=45106189
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager
HunyuanWorld-Voyager 是腾讯混元（Tencent-Hunyuan）团队开发的一款交互式 RGBD 视频生成模型，它可以根据相机轨迹条件生成世界一致的 3D 点云序列，从单张图片出发，支持用户自定义相机路径。Voyager 能够生成 3D 一致的场景视频，用于世界探索，并能够生成对齐的深度和 RGB 视频，以实现高效直接的 3D 重建。
2025 年 9 月 2 日，HunyuanWorld-Voyager 的代码和模型权重被发布，用户可以下载使用。同时，团队提供了微信和 Discord 群组供用户讨论和寻求帮助。
Voyager 的架构包含两个关键组件：世界一致视频扩散和长距离世界探索。世界一致视频扩散是一个统一的架构，联合生成对齐的 RGB 和深度视频序列，条件是现有的世界观察以确保全局一致性。长距离世界探索则通过一个高效的世界缓存、点剔除和自回归推理，以及平滑视频采样，实现迭代场景扩展和上下文感知一致性。
为了训练 Voyager，团队提出了一个可扩展的数据引擎，即视频重建管道，自动化相机姿态估计和度量深度预测，为任意视频提供大规模、多样化的训练数据，无需手动 3D 注释。使用这个管道，团队编译了一个包含超过 10 万个视频剪辑的数据集，结合了现实世界捕获和虚幻引擎渲染的合成数据。
在 WorldScore 基准的定量比较中，Voyager 在多个指标上表现出色，包括世界得分平均值、相机控制、对象控制、内容对齐、3D 一致性、光度一致性和风格一致性。
运行 Voyager（批量大小=1）生成视频的要求如下：模型分辨率为 540p，GPU 峰值内存为 60GB。需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，模型在单个 80G GPU 上进行了测试。建议使用 80GB 内存的 GPU 以获得更好的生成质量，测试操作系统为 Linux。
安装指南包括克隆仓库、创建 conda 环境、激活环境、安装 PyTorch 和其他依赖项、安装 pip 依赖项、安装 flash attention v2 以加速（需要 CUDA 11.8 或以上）以及安装 xDiT 进行并行推理。如果在特定 GPU 类型上遇到浮点异常（核心转储），可以尝试提供的解决方案。
https://news.ycombinator.com/item?id=45114379
https://news.ycombinator.com/item?id=45109304
By the way, a pet peeve of mine right now is that reporters covering court cases (and we have so many of public interest lately) never seem to simply paste the link to the online PDF decision/ruling for us all to read, right in the story. (and another user here kindly did that for us below: https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.dcd.223205/gov.uscourts.dcd.223205.1436.0_1.pdf )
It seems such a simple step (they must have been using the ruling PDF to write the story) yet why is it always such a hassle for them to feel that they should link the original content? I would rather be able to see the probably dozens of pages ruling with the full details rather than hear it secondhand from a reporter at this point. It feels like they want to be the gatekeepers of information, and poor ones at that.
I think it should be adopted as standard journalistic practice in fact – reporting on court rulings must come with the PDF.
Aside from that, it will be interesting to see on what grounds the judge decided that this particular data sharing remedy was the solution. Can anyone now simply claim they’re a competitor and get access to Google’s tons of data?
I am not too familiar with antitrust precedent, but to what extent does the judge rule on how specific the data sharing need to be (what types of data, for what time span, how anonymized, etc. etc.) or appoint a special master? Why is that up to the judge versus the FTC or whoever to propose?
supernova87a
另外，我目前非常在意的一点是：负责报道法庭案件的记者（更何况最近有这么多备受公众关注的案件）似乎总忘了直接在文章里附上网上PDF的判决/裁决链接供我们阅读。（而下面其他一位用户就很贴心地为我们这样做了：https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.dcd.223205/gov.uscourts.dcd.223205.1436.0_1.pdf）
（他们写新闻时肯定就在用那份裁决PDF）就这样一个再简单不过的步骤，为什么他们似乎总是觉得附上原始内容的链接是件麻烦事呢？现在，我宁愿自己去看那份可能长达几十页、细节齐全的裁决书，也不愿从记者的二手转述中获取信息。他们总想扮演信息的把关人，而且还是个蹩脚的。
我认为这理应成为新闻业的标准规范——报道法庭裁决必须附上PDF文件。
除此之外，法官究竟是依据什么理由认定这个特定的数据共享补救方案是最佳选择的，这一点会很有意思。难道现在任何人只要宣称自己是竞争对手，就能获取谷歌的海量数据吗？
我对反垄断判例不太了解，但涉及到裁定数据共享需要多么具体（例如是什么样的数据、时间跨度多长、如何匿名化等）时，法官有多大裁定权？他是否必须指定一名特别主事官？为什么这件事的裁定权在法官，而不是由联邦贸易委员会或其他相关方来提议呢？
https://news.ycombinator.com/item?id=45105325
The compute moat is getting absolutely insane. We’re basically at the point where you need a small country’s GDP just to stay in the game for one more generation of models.
What gets me is that this isn’t even a software moat anymore - it’s literally just whoever can get their hands on enough GPUs and power infrastructure. TSMC and the power companies are the real kingmakers here. You can have all the talent in the world but if you can’t get 100k H100s and a dedicated power plant, you’re out.
Wonder how much of this $13B is just prepaying for compute vs actual opex. If it’s mostly compute, we’re watching something weird happen - like the privatization of Manhattan Project-scale infrastructure. Except instead of enriching uranium we’re computing gradient descents lol
The wildest part is we might look back at this as cheap. GPT-4 training was what, $100M? GPT-5/Opus-4 class probably $1B+? At this rate GPT-7 will need its own sovereign wealth fund
llamasushi
计算护城河简直疯了。我们现在基本上到了这个地步：你动用一个小国家的GDP，都只是为了能在游戏中多撑一个模型的代际。 最让我震惊的是，这已经不再是一个软件护城河了——说白了，就是谁能搞到足够的GPU和电力基础设施。台积电和电力公司才是这里真正的掌权者。你可以拥有全世界最顶尖的人才，但如果你搞不到10万块H100芯片和一个专用的发电厂，那你基本就出局了。 不知道这130亿美元里，有多少是预付的计算资源费用，又有多少是实际的运营支出。如果大部分钱都花在了计算上，我们正在见证一件怪事的发生——就像把曼哈顿计划级别的基建设施私有化一样。只不过我们提炼的不是铀，而是在计算梯度下降，笑。 最疯狂的部分是，我们将来回头看现在，可能会觉得这简直是白菜价。GPT-4的训练成本，我记得是一亿美元左右？GPT-5或者Opus-4级别的模型，可能就要10亿美元以上了？照这个速度下去，GPT-7就得需要它自己的主权财富基金了。
https://news.ycombinator.com/item?id=45107075
The issue is that American media/discourse paints a very distorted view of what life under authoritarian rule is like. The truth is in many countries, unless you’re some kind of minority, politically active, or in legal trouble, day-to-day life is mostly similar to life in the west. But people don’t want to hear that, because we want to feel better than them. Like we wouldn’t tolerate that kind of life.
Of course the most frustrating part about that is as the US and other western countries start sliding into authoritarianism, people deny it because they don’t feel like it’s authoritarian.
Edit: To clarify, I don’t think life is exactly the same - just that the consequences of authoritarianism are much more insidious than they’re portrayed.
Bukhmanizer
问题在于，美国媒体和舆论对威权统治下的生活描绘了一种非常扭曲的景象。事实是，在许多国家，除非你是某种少数群体、政治活动人士，或者惹上法律麻烦，否则日常生活与西方国家的生活大体相似。但人们不想听这个，因为我们想觉得自己比他们优越。就好像我们自己绝不会容忍那样的生活。
当然，这其中最令人沮丧的一点是，当美国和其他西方国家开始滑向威权主义时，人们会否认这一点，因为他们不觉得这是威权主义。
编辑：为了澄清，我并非认为生活完全一样——只是威权主义的后果远比人们所描绘的要阴险。
https://news.ycombinator.com/item?id=45109040
This is an astonishing victory for Google, they must be very happy about it.
They get basically everything they want (keeping it all in the tent), plus a negotiating position on search deals where they can refuse something because they can’t do it now.
Quite why the judge is so concerned about the rise of AI factoring in here is beyond me. It’s fundamentally an anticompetitive decision.
fidotron
谷歌赢得了惊人的胜利，想必他们对此非常高兴。他们基本上如愿以偿（将一切都揽入怀中），并且在搜索交易中获得了更有利的谈判地位，可以以“现在做不到”为由拒绝某些条款。我实在搞不懂，法官为何如此在意人工智能的崛起在此案中的作用。从根本上说，这是一个反竞争的判决。
https://news.ycombinator.com/item?id=45105801
Then Pharaoh also called for the wise men and the sorcerers, and they also, the magicians of Egypt, did the same with their secret arts. For each one threw down his staff and they turned into serpents. But Aaron’s staff swallowed up their staffs.
Many moons ago I had a girlfriend who worked on an nationally broadcast afternoon show where they often had guest chefs demonstrating dishes, so I would come home from my thankless PhD work to eat Michelin-starred food from a lunchbox. Overall not so bad.
Y_Y
于是法老也召了贤士和术士，埃及的术士们也用他们的邪术行了同样的事。因为他们各人丢下自己的杖，杖就变作蛇。只是亚伦的杖吞了他们的杖。 - 出埃及记 7:1-12 (NIV)
很久以前，我有个女友，她在一档全国播出的下午节目工作，节目中经常会有客座厨师来示范菜肴。所以我每天下班，从那毫无成就感的博士研究工作中回到家，就能打开饭盒吃上米其林星级美食。总的来说，还不赖。
https://news.ycombinator.com/item?id=45092481
If you decide you don’t want a relationship with either of those companies you will be extremely disadvantaged.
Even more worrying is the inverse of this - if Google and/or Apple decide for whatever reason they don’t want a relationship with you (aka they ban you for no reason) - you are completely screwed
shawabawa3
如果你决定不和那两家公司中的任何一家合作，你将处于极其不利的地位。 更令人担忧的是，情况恰恰相反——如果谷歌和/或苹果出于任何原因决定不想和你合作（即他们无缘无故地封禁你），那你可就彻底完蛋了。
https://news.ycombinator.com/item?id=45111036
Utilization is not a lie, it is a measurement of a well-defined quantity, but people make assumptions to extrapolate capacity models from it, and that is where reality diverges from expectations.
Hyperthreading (SMT) and Turbo (clock scaling) are only a part of the variables causing non-linearity, there are a number of other resources that are shared across cores and “run out” as load increases, like memory bandwidth, interconnect capacity, processor caches. Some bottlenecks might come even from the software, like spinlocks, which have non-linear impact on utilization.
Furthermore, most CPU utilization metrics average over very long windows, from several seconds to a minute, but what really matters for the performance of a latency-sensitive server happens in the time-scale of tens to hundreds of milliseconds, and a multi-second average will not distinguish a bursty behavior from a smooth one. The latter has likely much more capacity to scale up.
Unfortunately, the suggested approach is not that accurate either, because it hinges on two inherently unstable concepts
Benchmark how much work your server can do before having errors or unacceptable latency.
The measurement of this is extremely noisy, as you want to detect the point where the server starts becoming unstable. Even if you look at a very simple queueing theory model, the derivatives close to saturation explode, so any nondeterministic noise is extremely amplified.
Report how much work your server is currently doing.
There is rarely a stable definition of “work”. Is it RPS? Request cost can vary even throughout the day. Is it instructions? Same, the typical IPC can vary.
Ultimately, the confidence intervals you get from the load testing approach might be as large as what you can get from building an empirical model from utilization measurement, as long as you measure your utilization correctly.
ot
利用率并非谎言，它是对一个被明确定义的数量的测量，但人们会基于它做出假设来推断容量模型，而这正是现实与期望产生分歧的地方。
超线程（SMT）和加速技术（时钟频率扩展）只是造成非线性的变量的一部分，还有许多其他资源在核心间共享，并会在负载增加时“耗尽”，例如内存带宽、互连容量和处理器缓存。一些瓶颈可能源自软件本身，比如自旋锁，它们对利用率有非线性影响。
此外，大多数CPU利用率指标的平均值窗口都非常长（从几秒到一分钟），但对于延迟敏感服务器的性能而言，真正重要的是发生在几十到几百毫秒时间刻度上的事情，而一个多秒的平均值无法区分突发行为和平稳行为。后者很可能有更强的扩展能力。
不幸的是，建议的方法也并非那么准确，因为它依赖于两个本质上不稳定的概念
在出现错误或不可接受的延迟之前，基准测试您的服务器能完成多少工作。
这个测量结果噪声极大，因为你希望检测的是服务器开始变得不稳定的那个临界点。即便审视一个非常简单的队列理论模型，其接近饱和时的导数也会变得极大，因此任何非确定性噪声都会被极度放大。
报告您的服务器当前正在完成多少工作。
“工作”这个概念很少有稳定的定义。是RPS（每秒请求数）吗？即便是在一天之内，请求成本也可能在不断变化。是指令数吗？情况同样如此，典型的IPC（每周期指令数）可能会有所不同。
最终，只要你正确测量了利用率，通过负载测试方法得到的置信区间，可能和你基于利用率测量构建经验模型所得到的置信区间一样宽。
https://news.ycombinator.com/item?id=45104389
There is no such thing as “the best engineers.” Some engineers are definitely better than others, but once you pass the bar of “really smart, great work ethic,” the tech tree diverges pretty dramatically.
Some engineers (like Notch) are amazing at quickly putting out vast quantities of mediocre code, prototyping ideas, maintaining a clear product vision, and bringing something into reality quickly. Other engineers (like John Carmack) are great at generating well-founded opinions and finding clever solutions to difficult issues. Some engineers (like Bill Atkinson) worked mostly remotely and developed amazing technology, while other engineers (like Joel Spolsky) insisted on in-office and built a best-in-class mentorship organization.
While hiring people with exceptional talent is a step-change when it comes to any organization’s ability to accomplish its goals, there is no one metric for “best.” Much better to identify the specific skills for which you need exceptional talent, and to create a hiring funnel that identifies people who excel in that dimension.
Centigonal
根本不存在“最好的工程师”这种说法。有些工程师确实比其他人更优秀，但一旦你达到“非常聪明、勤奋工作”的门槛，其专长的发展路径（技能树）就会发生显著分化。
有的工程师（如 Notch）擅长快速产出大量代码进行原型开发，保持清晰的产品愿景，并能迅速将产品推向市场。另一些工程师（如 John Carmack）则善于形成有根有据的观点，并能巧妙地解决棘手的技术难题。有的工程师（如 Bill Atkinson）多远距离办公，却开发出了惊人的技术；而另一些工程师（如 Joel Spolsky）则坚持以在办公室工作为核心，并建立了一流的导师体制。
尽管聘用具有非凡才能的人才会给组织的目标实现能力带来质的飞跃，但“最佳”并无统一的衡量标准。更明智的做法是，明确急需具备何种顶尖技能，并建立相应的招聘渠道，以选拔出该领域的杰出人才。
https://news.ycombinator.com/item?id=45115887
Anecdote here, but when I was in grad school, I was talking to a PhD student i respected a lot. Whenever he read a paper, he would try to write the code out and get it working. I would take a couple of months but he could whip it up in a few days. He explained to me that it was just practice and the more you practice the better you become. He not only coded things quickly, he started analyzing papers quicker too and became really good at synthesizing ideas, knowing what worked and didn’t, and built up a phenomenal intuition.
These days, I’m fairly senior and don’t touch code much anymore but I find it really really instructive to get my hands dirty and struggle through new code and ideas. I think the “just tweak the prompts bro” people are missing out on learning.
goalieca
分享一个个人经历吧，读研的时候，我和一位我非常敬佩的博士生交谈。我发现，每当他在读一篇论文时，都会尝试自己动手把代码敲出来并让它运行。虽然自己要花上好几个月，但他却能在几天内搞定。他告诉我，这不过是熟能生巧，练得越多就越好。后来，他不仅编码速度飞快，分析论文也越来越快，还能很好地总结归纳想法，判断出方法的有效与无效，最终培养出了非凡的直觉。
如今，我也算是资深人士了，不怎么再动手碰代码了。但我发现，真正动手去挣扎着搞定新的代码和想法，这个过程真的非常有启发。我觉得那些“稍微调调提示词就好，哥们”的人，他们真正错过的其实是珍贵的学习过程。
https://news.ycombinator.com/item?id=45108426
Amazon argued that the class was too large to be manageable
Sorry, we’ve wronged too many people to be held accountable! What a wild argument.
shayway
抱歉，我们伤害的人太多，没法被追责！真是荒谬的论点。
https://news.ycombinator.com/item?id=45061701
Not only that, but their security situation is terrible. Their OS is full of EOL’ed stuff.
On products you can buy TODAY, you find:
And it’s not only about security, but about features (well, some are security features too). We’re missing new kernel features (network hardware offload, security, wireguard…), filesystem (btrfs features, performance and error patches…), file servers (new features and compatibility, as Parallel NFS or Multichannel CIFS/SMB), and so on…
I think they got stuck on 4.4 because of their btrfs fork, and now they’re too deep on their own hole.
Also, their backend is a mess. A bunch of different apps developed on different ways that mostly don’t talk to each other. They sometimes overlap with each other and have very essential features that don’t work and don’t plan to fix. Meanwhile, they’re busy releasing AI stuff features for the “Office” app.
Edit note: For myself and some business stuff, I have a bunch of TrueNAS deployments, from a small Jonsbo box for my home, to a +16 disk rack server. This was for a client that wanted to migrate from another Synology they had on loan, and I didn’t want to push a server on them, as they’re a bit far away from me, and I wanted it to be serviceable by anyone. I regret it.
tecleandor
不仅如此，他们的安全状况也很糟糕。他们的操作系统充满了早已停止支持（EOL）的组件。
在你今天就能买到的新产品上，你甚至能发现：
他们声称这没问题，因为他们已经将所有的安全修复都反向移植到自己版本中。我不相信这套说辞。（理论上）能投入那么巨大的精力来做这件事，本可以让他们打造出好得多的产品。
这不仅仅是安全问题，还涉及特性本身——有些特性其实也属于安全特性。我们缺少了新的内核特性（如网络硬件卸载、安全增强、Wireguard…）、文件系统特性（如 Btrfs 的新功能、性能和错误修复补丁…）、文件服务器特性（如 NFS 或多通道 CIFS/SMB 等新功能和兼容性），等等……
我认为他们因为自己的 Btrfs 分叉版本而卡在了 4.4 内核上，现在已经在一个坑里陷得太深，无法自拔了。
此外，他们的后端也是一团糟。一堆用不同方式开发的应用程序，彼此之间大多不通信。它们有时会功能重叠，有些非常基础的功能无法使用，而且他们也不打算修复。与此同时，他们却忙不迭地为“办公套件”应用发布 AI 功能。
补充说明：就我个人和业务需求而言，我部署了一大堆 TrueNAS 系统，从家用的小 Jonsbo 机箱，到带 16 块以上硬盘的机架服务器。这是给一个客户的，他当时想从一台借来的另一台 Synology 产品迁移数据。我不想把我们的服务器强推给他，因为他们离我有点远，而且我希望谁都能维护这台机器。我后悔这么做了。
https://news.ycombinator.com/item?id=45078568
In NYC, for the first 6 months of 2025, 994 new private sector jobs were created [1]. During the same period last year, there were 66,000 new jobs created.
Higher cost of doing business from tariffs has frozen hiring. With a frozen job market, there’s less revenue coming in.
NYC is a leading indicator for the rest of the country.
[1] https://www.nytimes.com/2025/08/13/nyregion/nyc-jobs.html
lazarus01
在纽约市，2025年上半年新增了994个私营部门就业岗位[1]。而在去年同期，新增就业岗位为66,000个。
关税导致的企业经营成本上升已经冻结了招聘。就业市场陷入停滞，收入也随之减少。
纽约市是全国其他地区的领先指标。
[1] https://www.nytimes.com/2025/08/13/nyregion/nyc-jobs.html
https://news.ycombinator.com/item?id=45061494
The year is 2025. Delivering a good product is not considered profitable enough anymore. If a company or product is beloved by customers then that means it doesn’t squeeze them to the max. This is clearly money left on the table that someone will sooner or later extract. High-end brands are not exempt from this.
codeflo
时间是2025年。提供优质产品已不再被视为足够盈利。如果一家公司或一个产品深受顾客喜爱，就说明它没有对这些顾客进行最大限度的压榨。这显然是漏网之财，迟早会被别人攫取。高端品牌也不例外。
https://news.ycombinator.com/item?id=45063162
Immediately after the wreck at 9:14 p.m. on April 25, 2019, the crucial data detailing how it unfolded was automatically uploaded to the company’s servers and stored in a vast central database, according to court documents. Tesla’s headquarters soon sent an automated message back to the car confirming that it had received the collision snapshot.
Moments later, court records show, the data was just as automatically “unlinked” from the 2019 Tesla Model S at the scene, meaning the local copy was marked for deletion, a standard practice for Teslas in such incidents, according to court testimony.
Wow…just wow.
metaphor
根据法庭文件显示，2019年4月25日晚上9点14分事故发生后，详细记录事故经过的关键数据被自动上传至公司服务器，并存储在一个庞大的中央数据库中。特斯拉总部随即向车辆发送了一条自动回复信息，确认已收到碰撞快照。
法庭记录显示，片刻之后，这些数据也同样自动地从现场的那辆2019款特斯拉Model S上“解除链接”，这意味着本地副本被标记为待删除。根据法庭证词，这是特斯拉在类似事故中的标准做法。
我的天啊……真是服了。
https://news.ycombinator.com/item?id=45116692
What it actually looks like: https://fonts.google.com/specimen/B612
jelder
它的真实模样是这样的：https://fonts.google.com/specimen/B612
https://news.ycombinator.com/item?id=45107239
The whole LLM era is horrible. All the innovation is coming “top-down” from very well funded companies - many of them tech incumbents, so you know the monetization is going to be awful. Since the models are expensive to run it’s all subscription priced and has to run in the cloud where the user has no control. The hype is insane, and so usage is being pushed by C-suite folks who have no idea whether it’s actually benefiting someone “on the ground” and decisions around which AI to use are often being made on the basis of existing vendor relationships. Basically it’s the culmination of all the worst tech trends of the last 10 years.
AlexandrB
整个大语言模型（LLM）时代都糟糕透顶。所有的创新都来自于资金雄厚的公司——其中很多是科技巨头——是典型的“自上而下”的模式，所以它们的商业化模式肯定好不了。由于模型运行成本高昂，所有服务都采用订阅定价，并且必须在云端运行，用户对此毫无控制权。炒作简直疯狂，于是，那些完全不清楚它是否能真正惠及“一线”员工的C级高管们，却在大力推动其使用。而选择使用哪种人工智能，往往只是基于现有的供应商关系，而非实际需求。说到底，这不过是过去十年所有最糟糕科技趋势的集大成者。
https://news.ycombinator.com/item?id=45056901
Funny to see this pop up again (I’m the author). The year is now 2025 and I still use Chase as a personal bank and I’m now discovering new funny banking behaviors. I’ll use this as a chance to share. :)
My company had an exit, I did well financially. This is not a secret. I’m extremely privileged and thankful for it. But as a result of this, I’ve used a private bank (or mix) for a number of years to store the vast majority of my financial assets (over 99.99% of all assets, I just did the math). An unfortunate property of private banks is they make it hard to do retail-like banking behaviors: depositing a quick check, pulling cash from an ATM, but ironically most importantly Zelle.
As such, I’ve kept my Chase personal accounts and use them as my retail bank: there are Chase branches everywhere, its easy to get to an ATM, and they give me easy access to Zelle! I didn’t choose Chase specifically, I’ve just always used Chase for personal banking since I was in high school so I just kept using them for this.
Anyways, I tend to use my Chase account to pay a bunch of bills, just because it’s more convenient (Zelle!). I have 3 active home construction projects, plus pay my CC, plus pretty much all other typical expenses (utilities, car payments, insurance, etc.). But I float the money in/out of the account as necessary to cover these. We do accounting of all these expenses at the private bank side, so its all tracked, but it settles within the last 24-48 hours via Chase.
Otherwise, I keep my Chase balance no more than a few thousand dollars.
This really wigs out automated systems at Chase. I get phone calls all the time (like, literally multiple times per week) saying “we noticed a large transfer into your account, we can help!” And I cheekily respond “refresh, it’s back to zero!” And they’re just confused. To be fair, I’ve explained the situation in detail to multiple people multiple times but it isn’t clicking, so they keep calling me.
I now ignore the phone calls. Hope I don’t regret that later lol.
mitchellh
很好看到这个帖子再次出现（我是作者）。现在是2025年，我还在用摩根大通作为个人银行，而且我现在发现了一些新的、有趣的银行行为，正好借此机会分享一下。：）
我的公司实现了退出，我因此财务状况很好。这不是什么秘密。我对自己能拥有这一切感到非常幸运和感激。因此，这些年我一直使用私人银行（或多家银行）来存放我绝大部分的金融资产（占我所有资产的99.99%以上，我刚算了一下）。私人银行一个不幸的特点是，它们让你很难进行类似零售银行的业务，比如存一张快速支票、从ATM机取现，但具有讽刺意味的是，最重要的还是Zelle转账服务。
因此，我保留了摩根大通的个人账户，并把它当作我的零售银行：摩根大通的分支机构遍布各地，去ATM机很方便，而且他们能让我轻松使用Zelle！我并非特别选择了摩根大通，只是从高中起就一直用摩根大通做个人银行业务，所以我就继续用它来做这些事。
无论如何，我倾向于用我的摩根大通账户支付一堆账单，只因为这样更方便（Zelle!）。我有3个正在进行中的房屋建设项目，还要支付我的信用卡账单，以及几乎所有其他典型开销（水电费、汽车付款、保险等）。但我会根据需要在这张账户里存入和转出资金来支付这些开销。我们在私人银行那边记录所有这些开销，所以所有情况都有记录，但最终这些交易都会通过摩根大通在最后24-48小时内结算。
否则，我账户里的余额不会超过几千美元。
这真的把摩根大通的自动系统搞懵了。我老是接到电话（真的，一周好几次），内容是“我们注意到您的账户有一笔大额转账，我们可以为您提供帮助！”。我会顽皮地回答“刷新一下，余额又回零了！”，对方就会一脸困惑。说实话，我已经跟好几个人详细解释过好几次情况了，但他们就是没明白，所以他们还是一直打电话给我。
我现在都直接忽略这些电话。希望以后不会后悔吧，哈哈。
2025-09-03 06:58:51
- Dominik Meca 讨论了在 Next.js 生产环境中设置日志记录的挑战，并批评了其中间件系统的复杂性。
- 文章介绍了如何在 Three.js 中通过自定义着色器实现箔贴纸的外观和闪亮效果。
- 人工智能公司 Anthropic 完成 13 亿美元 F 轮融资，融资后估值达到 1830 亿美元。
- MIT 的《如何演讲》课程通过启发式规则提升公众演讲能力，并提供了人生建议和健康生活方式。
- FreeDroidWarn 是一个开源库，用于通知用户 Google 未来对 Android 应用开发者的身份验证要求。
- 文章指出招聘“最好的工程师”可能并非最佳选择，强调团队协作和实际需求的重要性。
- 亚马逊在 AI 人才争夺战中处于劣势，主要由于薪酬结构和企业文化的问题。
- 土耳其总统候选人在 X 上遭遇“影子禁言”，平台可能在秘密限制其账户可见性。
- Kazeta 是一个操作系统，旨在将 90 年代的控制台游戏体验带入现代 PC 硬件。
- 苹果从欧洲 AltStore 下架 iPhone torrent 应用，展示了其对 iOS 应用分发的严格控制。
https://blog.meca.sh/3lxoty3shjc2z
Dominik Meca 在他的博客文章《Next.js Is Infuriating》中表达了对 Next.js 框架在生产环境中设置日志记录时遇到的挑战和挫败感。文章以一种幽默和直白的方式，描述了作者在尝试为 Next.js 服务设置日志记录时所遇到的一系列问题。
文章首先介绍了背景，作者在为一家名为 $COMPANY 的公司工作时，遇到了 Next.js 服务出现问题，但由于默认日志记录仅在开发期间启用，导致无法了解生产环境中究竟发生了什么。因此，作者开始了设置生产就绪日志记录的旅程。
在设置日志记录的过程中，作者首先尝试使用中间件（middleware），这是 Next.js 中用于在渲染路由之前执行自定义服务器端逻辑的地方。作者选择了 pino 作为日志库，因为它比 console.log 更高级。然而，作者很快发现 Next.js 的中间件只能传递四个参数，且不能有多个中间件或将它们链式调用，这限制了其功能。
为了解决这个问题，作者使用了 AsyncLocalStorage 来存储请求级别的日志实例，并在中间件中记录请求的开始。但是，当作者尝试在页面和布局中记录日志时，发现日志函数返回 null，这表明渲染并不在与中间件相同的异步上下文中执行。
最终，作者提出了一个解决方案，即通过 headers 来传递日志信息。这个解决方案涉及到将日志记录代码分割成多个部分，并在页面组件中异步获取日志实例。作者以一种讽刺的语气描述了这个过程的复杂性，并指出这种方法的不实用性。
文章最后，作者表达了对 Next.js 中间件系统的不满，并提出了使用自定义服务器作为替代方案的想法。他提到，虽然大多数情况下不需要自定义服务器，但如果需要“弹出”（eject）Next.js 的默认行为，这是一个可行的选择。作者以一个自定义 Next.js 服务器的示例代码结束了文章，暗示这可能是解决他所遇到问题的一种方法。
https://news.ycombinator.com/item?id=45099922
https://www.4rknova.com/blog/2025/08/30/foil-sticker
本文介绍了如何在 Three.js 中创建一个自定义着色器，以模拟具有角度依赖性彩虹效果和闪亮金属片的箔贴纸外观。这种效果通常用于收藏贴纸、交易卡和高端包装，现在可以在浏览器中实时渲染。文章首先解释了彩虹色变化的原理，即通过将视角角度映射到色调上，模拟出真实世界中薄膜干涉产生的彩虹色变化。接着，文章讨论了如何通过在着色器中引入程序性噪声来生成表面亮度的随机斑点，以模拟金属箔中的微小反光粒子，从而创造出闪亮的金属效果。
实现部分详细说明了如何使用 Three.js 来模拟具有箔片效果的剥离贴纸。虽然借鉴了基于物理的渲染（PBR）中的金属度、粗糙度和 Fresnel 概念，但这个着色器并不是基于物理的，而是旨在创造视觉上合理的艺术效果。文章提供了一个实时演示着色器的示例，用户可以调整参数并尝试不同的配置，通过鼠标旋转贴纸观察材料对光线的反应。
在顶点着色器部分，处理了剥离几何形状，并将有用信息传递给片段着色器。包括计算从铰链到当前顶点的向量、计算剥离因子和角度、定义旋转轴并应用 Rodrigues 旋转公式来旋转顶点和法线，以及计算一个假的环境光遮挡项。
片段着色器处理所有照明、反射、彩虹效果和箔片。它通过层叠程序性效果来创造丰富、动态的外观。包括使用 alpha 截止来提前丢弃透明像素、背面着色以渲染后表面、使用程序性噪声计算箔片、轻微扰动法线以创建闪光变化、采样环境图以获得彩虹色、根据视角角度使用基于正弦波的波形来计算彩虹色（薄膜近似）、通过 Fresnel 调制环境反射，以及最终着色结合了漫反射基础、反射、彩虹和箔片。
https://news.ycombinator.com/item?id=45095460
https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation
Anthropic 公司完成了 13 亿美元的 F 轮融资，由 ICONIQ 领投，融资后估值达到 1830 亿美元。此轮融资由 Fidelity Management & Research Company 和 Lightspeed Venture Partners 共同领投，显示出 Anthropic 作为企业、开发者和高级用户领先智能平台的地位。重要投资者包括 Altimeter、Baillie Gifford、BlackRock、Blackstone 等。Anthropic 的首席财务官 Krishna Rao 表示，公司的客户依赖 Anthropic 的前沿模型和平台产品来完成他们最重要的任务，需求呈指数级增长。融资显示了投资者对 Anthropic 财务表现的信心和合作意愿。
自 2023 年 3 月推出 Claude 以来，Anthropic 实现了快速增长。到 2025 年初，不到两年时间，Anthropic 的年化收入增长到约 10 亿美元。到 2025 年 8 月，仅八个月后，年化收入超过 50 亿美元，成为历史上增长最快的技术公司之一。Anthropic 的增长得益于技术人才、对安全性的关注和前沿研究，这些都是其模型性能和可靠性的基础。越来越多的企业、开发者和消费者信任 Claude 来帮助他们解决最具挑战性的问题。Anthropic 现在服务于超过 30 万商业客户，大客户数量在过去一年中增长了近 7 倍。
Anthropic 的增长覆盖了整个平台，包括为企业、开发者和消费者提供的进展。对于企业来说，API 和行业特定产品使他们能够轻松地将强大的 AI 添加到关键应用中，而无需复杂的集成工作。自 2025 年 5 月全面推出以来，开发者选择 Claude Code 作为他们的首选工具。Claude Code 迅速增长，已经产生了超过 5 亿美元的年化收入，仅三个月内使用量增长了 10 倍以上。对于个人用户，Claude 的 Pro 和 Max 计划为日常任务和专业项目提供了增强的 AI 能力。
ICONIQ 的合伙人 Divesh Makan 表示，Anthropic 在研究卓越、技术领导力和对客户的不懈关注方面处于卓越轨迹，他们很荣幸与 Dario 及其团队合作，他们的 F 轮融资领投反映了他们对 Anthropic 价值观和塑造负责任 AI 未来能力的信念。企业领导者告诉他们，Claude 是可靠的，建立在值得信赖的基础上，并且由真正关注长期目标的领导者指导。
F 轮融资将扩大 Anthropic 满足日益增长的企业需求的能力，深化安全研究，并支持国际扩张，同时继续构建可靠、可解释和可引导的 AI 系统。
https://news.ycombinator.com/item?id=45104907
https://www.youtube.com/watch?v=Unzc731iCUY
麻省理工学院（MIT）的公开课程资源中，Patrick Winston 教授的《如何演讲》（How to Speak）课程自 1970 年代以来已成为 MIT 的传统。该课程每年一月举行，旨在通过教授一些启发式规则来提高你在关键时刻的公众演讲能力。
课程内容涵盖了以下几个关键部分：
此外，该视频通过谷歌的 Aloud 服务使用人工声音配音，以提高可访问性。视频还提供了繁体中文和简体中文字幕，由 MIT OpenCourseWare 审核和编辑。课程遵循 Creative Commons BY-NC-SA 许可，并提供更多信息和相关课程资源。
https://news.ycombinator.com/item?id=45095849
https://github.com/woheller69/FreeDroidWarn
FreeDroidWarn 是一个开源库，用于在 Android 应用中显示一个警告对话框，告知用户从 2026/2027 年起，Google 将要求开发者直接向 Google 提交个人身份信息以验证非 Play Store 的 Android 应用。由于该应用的开发者不同意这一要求，应用将无法在认证的 Android 设备上工作。
开发者可以通过在项目的根 build.gradle 文件中添加 JitPack 仓库，并在 build.gradle 文件中添加库依赖来安装这个库。使用方法是在应用的 onCreate 方法中添加一行代码：FreeDroidWarn.showWarningOnUpgrade(this, BuildConfig.VERSION_CODE)。
该库遵循 Apache V2.0 许可证授权。有关 Google 要求开发者验证的更多信息，可以参考以下链接：
库的 GitHub 页面显示，该项目有 116 个星标，1 个观察者和 2 个分支。最后一次提交是在 2025 年 9 月 2 日，由用户 woheller69 完成，内容是简化代码。
https://news.ycombinator.com/item?id=45098722
https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers
这篇文章讨论了招聘过程中的一个常见误区：许多雇主声称只想要“最好的工程师”，但实际上这种做法并不现实。文章指出，顶尖工程师往往薪资要求高，对技术债务和时间线有自己的看法，他们可能更倾向于远程工作，并且不会盲目听从公司的所有决策。他们关心薪酬和工作生活平衡，因为他们有足够的选择。雇主们虽然口头上说想要最好的工程师，但在实际操作中却常常设置与其他初创公司相同的招聘标准，如早期经验、高度独立、在湾区的办公室工作、不太在意薪资等，这导致他们难以找到合适的创始工程师。
文章强调，招聘是一个谈判过程，雇主们需要意识到自己并没有掌握所有的牌。他们应该考虑是否愿意为了吸引优秀人才而做出一些妥协，比如在薪酬、工作政策等方面。雇主们应该问自己，是否愿意等待一个能够立即上手的高级候选人，还是更愿意立即雇佣一个能够在两周内达到满负荷工作的中级工程师。他们应该考虑现在这个月招聘的价值，以及什么特质是真正重要的。
文章还提到，雇主们常常忽视了初创公司最宝贵的资源——时间。他们应该接受妥协，意识到不可能找到完美的候选人，而是应该寻找优秀的工程师。文章建议雇主们放弃对完美的追求，快速行动，这样才能在竞争激烈的市场中获得优势。作者最后提醒，初创公司的默认结局总是失败，因此雇主们应该采取与创业精神相符的招聘策略，即快速行动，而不是在招聘上浪费时间。
https://news.ycombinator.com/item?id=45103646
https://www.businessinsider.com/amazon-ai-talent-wars-internal-document-2025-8
亚马逊在人工智能（AI）人才争夺战中一直处于边缘地位，一份内部文件和知情人士透露了背后的原因。该公司独特的薪酬结构、在 AI 领域的落后声誉以及严格的返岗规定是主要障碍。现在，这家科技巨头被迫重新考虑其招聘策略，以争夺顶尖人才。这份文件由负责亚马逊非零售业务的人力资源团队撰写，包括亚马逊网络服务、广告、设备、娱乐和新成立的通用人工智能团队。
文件指出，亚马逊在招聘 AI 人才时面临的挑战包括地点、薪酬和亚马逊在该领域的落后感知。竞争对手通常提供更全面和积极的薪酬方案。亚马逊在 AI 领域的缺席进一步凸显了这些问题。Meta 从 ScaleAI、苹果和 OpenAI 吸引了高调人才，谷歌和 OpenAI 继续是 AI 专家的首选目的地，微软甚至起草了一份希望招聘的 Meta AI 员工的愿望清单。
亚马逊以其节俭著称，其起源故事之一就是公司从家得宝购买廉价门板，将它们拼凑成办公桌。这成为了亚马逊谨慎花钱的指导象征，创始人杰夫·贝索斯至今仍在使用门板办公桌。这种节俭文化直接冲击了由前所未有的支出推动的 AI 招聘战，使亚马逊处于棘手境地。内部文件将薪酬描述为亚马逊招聘人员中“热议的话题”之一，提到公司对每个职位严格使用固定薪酬范围的做法。亚马逊在薪酬上的“平等主义哲学”使其报价“低于标准”，与顶级竞争对手相比。
对于亚马逊来说，错过顶尖 AI 人才是一个潜在风险。顶级 AI 研究人员和工程师的池子有限，没有深入了解的专家，很难在该领域的前沿竞争。事实上，亚马逊还没有找到像 OpenAI 的 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude 这样的突破性 AI 产品，尽管其 Bedrock AI 云服务取得了进展。
亚马逊的薪酬结构一直是紧张的长期来源。一些与 Business Insider 交谈的人提到，亚马逊机器人副总裁布拉德·波特在 2020 年离开，部分原因是亚马逊拒绝提高他的薪酬范围，这阻碍了人才招聘和保留。亚马逊的股票归属时间表也严重后置，这种结构对新员工的吸引力较小。该政策甚至适用于高层管理人员，他们通常不接收现金奖金。
内部文件还强调了亚马逊在 AI 领域的“落后感知”，并表示生成性 AI 进一步加剧了对专业人才的竞争，特别是那些在大型语言模型方面具有专业知识的个人。风险投资公司 SignalFire 的 8 月份报告显示，亚马逊在工程人才保留方面处于较低端，远低于 Meta、OpenAI 和 Anthropic。SignalFire 的开发者社区负责人 Jarod Reyes 告诉 Business Insider，亚马逊的竞争对手在 AI 方面取得了更大的进步，包括开放模型、基础研究和开发者工具。
亚马逊打算解决这些担忧。根据文件，公司将完善其“薪酬和地点策略”，举办更多旨在突出其生成性 AI 能力的活动。它还打算在 AWS 等业务部门设立专门的招聘团队，以提高效率。
亚马逊的另一个争议点是其激进的返岗规定，这已经引起了后勤问题。根据内部文件，公司的“中心”政策——要求员工搬迁到中央办公室，否则可能被解雇——进一步限制了其获得“高需求人才，如 GenAI 技能人才”的机会。文件称，“中心限制了市场可用性”。亚马逊正在探索允许更多“地点灵活”角色的方法。亚马逊的发言人告诉 BI，公司“总是在寻找优化招聘策略的方法，并考虑其他人才丰富的地点”。亚马逊并非完全处于边缘地位。去年，它通过与 AI 初创公司 Adept 的许可协议引进了 Adept 首席执行官 David Luan。Luan 现在负责亚马逊的 AI 代理实验室。但公司也看到了离职，包括高级 AI 领导者，如芯片设计师拉米·西诺和副总裁瓦西·菲洛姆。
https://news.ycombinator.com/item?id=45095603
https://utkusen.substack.com/p/xtwitter-secretly-shadow-bans-turkish
这篇文章讨论了土耳其反对派领导人埃克雷姆・伊马莫格鲁在 X（前 Twitter）上的遭遇，尤其是他的新账户在土耳其的限制情况。文章指出，伊马莫格鲁拥有 970 万粉丝的 X 账号被限制，而他的新账号 “Cumhurbaşkanlığı Aday Ofisi”（总统候选人办公室）虽然没有被限制，但用户仍然表示在自己的主页上看不到他的动态。
事件的背景是，伊马莫格鲁的大学文凭在 2025 年 3 月被宣布无效，并于 3 月 23 日因腐败被监禁。许多人认为他并没有做错事，而是现任土耳其总统试图除去他这个最强有力的竞争对手。事件发生后，伊马莫格鲁的照片被禁止出现在伊斯坦布尔的广告牌上，而他的原账户也遭到限制。
尽管埃隆・马斯克对此情况未发表任何看法，X 也没有为言论自由辩护，只表示因法院命令无法采取措施，但公众普遍认为 X 应该捍卫言论自由。伊马莫格鲁创建的新账户在最初得到了反对派领导人和安卡拉市长的推广，迅速获得了 20 万粉丝，但随后增长速度明显放缓，经过几周只达到了 31.8 万粉丝。这与他原账户 970 万的粉丝数量形成鲜明对比。
许多用户反映，尽管他们关注了伊马莫格鲁的新账户，但仍然没有看到他的动态。文章中提到，作者自己也经历了类似的情况，尽管他与伊马莫格鲁有 200 个共同朋友，并积极互动，仍未在时间线上看到他的推文。为了验证这一现象，作者进行了投票，结果显示 56% 的参与者表示从未看到伊马莫格鲁的帖子，34% 的人表示偶尔能看到，只有少数人表示频繁看到。
虽然没有确凿的证据，但这一现象强烈暗示 X 正在秘密地对伊马莫格鲁进行 “影子禁言”。作者认为，埃隆・马斯克可能不会改变这种情况，但通过写这篇文章来展示他所掌握的政治影响力。
https://news.ycombinator.com/item?id=45104597
Kazeta 是一个操作系统，它将 90 年代的控制台游戏体验带入现代 PC 硬件和游戏。用户只需插入游戏卡，开机即可立即进行游戏，重现那个无需任何设置即可直接进入游戏的怀旧黄金时代。Kazeta 提供零设置、直接进入游戏、最大性能和无干扰的游戏体验，让用户重温经典 90 年代控制台体验。
Kazeta 允许用户将数字游戏库转变为有形且永久的收藏品。用户可以将任何无 DRM 的数字游戏转换成实体游戏卡，并构建一个可以永久播放的游戏收藏。使用 SD 卡或其他外部媒体作为游戏卡，无需互联网、账户或限制即可播放，将游戏保存为永久、可玩的艺术形式。
Kazeta 告别现代游戏的复杂性，提供无 DRM、无在线、无服务器、无更新、无账户、无启动器、无订阅和无微交易的游戏体验。自动捕获保存数据，用户永远不会丢失进度。在没有插入游戏卡时，可以启动一个复古风格的 BIOS 屏幕来管理保存的数据，包括自动保存捕获、游戏时间跟踪、查看和删除保存以及备份保存到外部媒体。
Kazeta 支持几乎所有无 DRM 的游戏，无论是 AAA 和独立游戏、现代热门游戏还是经典老游戏、GOG 和 itch.io 游戏、Linux 和 Windows 游戏，甚至是通过模拟器玩的经典控制台游戏。Kazeta 适合所有年龄段的玩家，特别是需要安全、离线环境的儿童、对现代游戏感到困惑的老年家庭成员，以及渴望回归游戏简单时代的任何人。
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https://news.ycombinator.com/item?id=45098269
https://www.theverge.com/news/767344/apple-removes-itorrent-altstore-pal-ios-marketplace
苹果公司已从 AltStore PAL 的替代 iOS 市场在欧洲下架了 iPhone torrent 客户端 iTorrent，显示苹果仍能控制未在官方 App Store 上列出的应用程序。iTorrent 开发者 Daniil Vinogradov 告诉 TorrentFreak，苹果撤销了他发布任何替代 iOS 商店应用的分发权，但问题似乎与政府制裁有关，而不是对 torrenting 的封锁。
苹果发言人 Peter Ajemian 在对 The Verge 的声明中表示：“为了遵守各管辖区与政府制裁相关的规则，我们移除了这款应用的公证。我们已经与开发者沟通了这一点。”尽管苹果在其自己的 iOS 商店中禁止 torrent 应用，但欧盟的数字市场法案赋予了集团内 iPhone 用户更大的自由，允许他们从库比蒂诺公司不直接管理的第三方应用商店安装应用。
上个月，Vinogradov 在 iTorrent 的 GitHub 页面上表示，苹果“在没有任何警告的情况下从 iTorrent 的开发者门户中移除了替代分发功能。”据 Vinogradov 称，苹果没有提供移除的原因，并且分发权在苹果开发者账户级别被撤销。
https://news.ycombinator.com/item?id=45098411
https://news.ycombinator.com/item?id=45101009
I 100% agree. I’ve ran into the same issues, and I would never use Next.js for anything, and I will encourage every team at work to use something else.
In general Next.js has so many layers of abstraction that 99.9999% of projects don’t need. And the ones that do are probably better off building a bespoke solution from lower level parts.
Next.js is easily the worst technology I’ve ever used.
YuukiRey
我完全同意。我也遇到了同样的问题，我绝不会在任何项目中使用 Next.js，并且我会鼓励公司的每个团队使用其他技术。
总的来说，Next.js 有太多的抽象层，而 99.9999% 的项目根本不需要。即使是那些需要这些抽象层的项目，从底层组件构建一个定制化的解决方案可能也更好。
Next.js 绝对是我用过的最糟糕的技术。
2025-09-02 06:55:18
- 关于侧载的讨论应关注在硬件上安装替代操作系统的能力，而非仅侧载应用，同时强调苹果和谷歌账户在社会参与中的关键作用。
- 这是一个用JavaScript实现的中国阴阳太极动态展示图，用户讨论了其中球体运动的现象，并将其与量子隧道效应和物质-反物质不对称性进行了类比。
- 谷歌AI概述功能错误虚构了Benn Jordan的故事，引发了对AI不准确性和潜在法律风险的担忧。
- 现代大型服务器性能强大，单台服务器往往足够应对大多数任务，裸机服务器在长期使用中更具成本效益。
- Nintendo Switch 2 Dock的USB-C兼容性问题可能与专有协议或硬件设计有关，导致与其他设备的不兼容。
- Bear平台更改为Elastic License以防止“免费搭车竞争”，引发了开源社区对“源代码可用”定义和竞争问题的讨论。
- Cloudflare Radar提供了AI流量的洞察，显示AI爬虫主要用于训练和数据收集，并预测了AI训练将成为主要驱动力。
- 刘易斯和克拉克探险队使用含汞的泻药帮助考古学家通过土壤中的汞含量定位营地，反映了当时的医学实践。
- CocoaPods计划于2026年将trunk转为只读模式，用户对此表示尊重并讨论了Swift Package Manager的优缺点。
- 英国帝国的“日不落”现象仍存，太阳总能照耀其海外领土，而法国也被认为是“日不落帝国”的继任者。
https://hugotunius.se/2025/08/31/what-every-argument-about-sideloading-gets-wrong.html
侧载在过去十年中一直是一个热门话题。最近，谷歌宣布对安卓系统中的侧载行为实施了更多限制。多年来，数百条评论讨论了这些变化。一个经常被提及的观点是：“我应该能够在我拥有的硬件上运行任何我想要的代码”。我完全同意这一点，但在这次讨论中，这个观点是无关紧要的。
当谷歌限制你安装某些应用程序的能力时，他们并不是限制你对所拥有的硬件的使用，而是限制你使用他们提供的软件。谷歌通过操作系统的控制来施加控制，而不是在硬件层面。你通常也无法完全访问硬件，而在移动硬件上构建新的操作系统几乎是不可能的，或者至少比应有的难度要大得多。这是一个独立的问题，我认为这是一个更有成效的讨论点。与谷歌相比，苹果是更好的案例研究。苹果 iOS 的成功部分来自于硬件和软件的紧密集成。没有 iOS 的 iPhone 与我们所理解的 iPhone 是完全不同的产品。通过立法手段迫使苹果改变 iOS 的核心原则，将破坏 iPhone 成功的原因。
你不应该从这里得出结论，认为我是苹果和谷歌这两个巨头的坚定捍卫者，远非如此。然而，我们的批评不应该针对他们提供的操作系统中的限制，而应该关注我们真正想要在所拥有的硬件上运行任何代码的能力。在这个背景下，这意味着有能力和文档来构建或安装替代操作系统。理论上应该可以在 iPhone 上运行安卓系统，制造商应该依法提供足够的技术支持和文档，以使新操作系统的开发成为可能。如果你想在 PS5 上玩 Playstation 游戏，你必须忍受索尼的限制，但如果你想将 PS5 转换成运行 Linux 的模拟器，这应该是可能的。
https://news.ycombinator.com/item?id=45087396
https://yoavg.github.io/eternal/
一个 javascript 实现的中国阴阳太极动态展示图，太极中的黑球和白球随机的运动，不停撞击与对方的边界，扩展自己的面积。
https://news.ycombinator.com/item?id=45086020
https://bsky.app/profile/bennjordan.bsky.social/post/3lxojrbessk2z
Benn Jordan 在社交媒体上表达了他对 Google AI 概述功能的不满。他发现自己被错误地与一个 Newsmax 评论员混淆，Google AI 虚构了一个关于他上传争议视频的故事，视频中他声称自己对以色列之行的看法是错误的，而实际上他从未去过以色列。
Benn Jordan 对此感到愤怒，并已经联系了律师探讨是否能够采取法律行动。社交媒体上的讨论指出，Google 的 AI 概述功能存在问题，无法从多个来源中合成一致的信息。有人担心这种错误的 AI 概述可能会导致法律诉讼，甚至可能危及人身安全。此外，还有观点认为这种 AI 生成的错误信息可能被用来诽谤他人，而且可能涉及到法律责任问题。一些人呼吁对 Google 采取法律行动，认为 AI 不应该被用来制造虚假叙述和扭曲人们的世界观。
https://news.ycombinator.com/item?id=45092925
https://specbranch.com/posts/one-big-server/
本文讨论了单体应用与微服务架构的辩论，指出真正的问题在于分布式系统架构是否值得开发者投入时间和成本。文章通过分析服务器的硬件能力，指出现代服务器的强大性能，如微软 Azure 使用的 AMD 服务器拥有 128 核心和 256 线程，能够提供 4TFLOPs 的计算性能，这在 2000 年初足以位列全球 500 强超级计算机之列。服务器的内存容量可达 1TB，甚至 8TB，内存吞吐量约为 200Gbps，I/O 能力支持 30 个 NVMe SSDs 和网络卡，网络连接速度可达 50-100Gbps。
文章强调，一台服务器的能力足以处理视频文件传输、NoSQL 数据库操作、PostgreSQL IOPS、nginx 请求处理、Linux 内核编译和 4K 视频渲染等任务。在成本方面，大型托管服务提供商 OVHCloud 提供的服务器月租费为 1318 美元，而 Hetzner 提供的较小服务器月租费约为 140 欧元。AWS 提供的大服务器 m6a.metal 的小时费用为 8.2944 美元，月费用约为 6055 美元。相比之下，购买服务器大约需要 8 个月才能与云服务器成本持平，而租赁则需要 30 个月。
文章还讨论了云计算的兴起，指出自 2010 年以来，服务器的尺寸和 SSD 的 IOPS 都有所增加，但主流 VM 和容器的尺寸增加不多，虚拟化驱动的性能更接近硬盘而非 SSD。对于大多数非视频流服务，一台服务器通常足够，甚至在 QPS 低于 10k 的情况下，一台服务器也能胜任。对于简单的服务，一台服务器甚至可以达到百万 QPS。文章建议，如果需要使用服务器集群，使用较少的大型服务器通常比使用大量小型服务器更好，因为集群协调的开销通常是 O(n)级别的。在可用性方面，使用单个大型服务器的主要缺点是可用性问题，服务器需要停机维护，并且可能会发生故障。运行一个主服务器和一个备份服务器通常足够，将它们放置在不同的数据中心可以提供足够的冗余。对于极度偏执的情况，可以在两个数据中心各放置两台服务器，以提供更多的冗余。
https://news.ycombinator.com/item?id=45085029
https://www.lttlabs.com/blog/2025/08/30/nintendo-switch-2-dock
这篇文章主要探讨了 USB Type-C（USB-C）的基础知识，特别是 USB-C Power Delivery（PD）协议。USB-C PD 是一种协议，用于协商和传输高达 240 瓦的电力。文章没有涵盖 USB-C PD 的所有细节，而是提供了一些关键信息，帮助读者了解如何进一步研究这一主题。
USB-C PD 允许电源设备（供电设备）向接收设备（接收电力的设备）宣布其供电能力，电压可达 20V 或 48V（使用扩展功率范围 EPR 时）和 5A，EPR 甚至支持高达 240W 的电力。USB-C PD 协商过程包括设备之间的一系列消息交换，但由于现实中可能存在许多例外，协商可能会有所不同。
文章通过一个简化的例子说明了 USB-C PD 协商过程，包括源设备能力（SOURCE_CAPABILITIES）消息、请求（REQUEST）消息、接受（ACCEPT）消息和电源供应就绪（PS_RDY）消息。此外，还提到了 Vendor Defined Messages（VDM），这是一种用于协商数据方向、格式等的标准消息，也用于专有模式。
文章还提到了作者进行的八项测试，涉及不同的设备和连接，包括 Nintendo Switch 2、Nintendo Switch 2 Dock、AC 适配器等。测试的目的是提供具体信息，而不是作为有趣的阅读。测试结果表明，Nintendo Switch 2 的 AC 适配器仅在连接时发送消息以协商 20V 3A，之后不再发送。而 Switch 2 和其 Dock 之间的通信更为频繁，首先是协商电力，然后是当 Switch 2 的状态改变时协商显示模式。测试中，Switch 2 在开启或关闭时，测量到的功率会有急剧变化。
https://news.ycombinator.com/item?id=45087971
https://herman.bearblog.dev/license/
Herman 在他的博客中宣布，他所创建的 Bear 平台的代码许可从 MIT 变更为 Elastic License。Elastic License 与 MIT 许可几乎相同，但增加了一个限制，即软件不能作为托管或管理服务提供。这一决定是由于有人试图通过复制 Bear 项目来创建竞争服务，这让 Herman 感到受伤。他看到自己长时间辛苦工作的成果被复制和分发，只做了几个小时的修改，这对他的生计构成了威胁。Herman 提到，许多其他开源项目在过去几年也更新了他们的许可证，以防止“免费搭车竞争”。他认为，尽管 Bear 的代码很好，但平台之所以特别，是因为使用它的人和对持久性的承诺。他承诺将照顾好这个平台，即使这意味着要改变人们对代码的使用方式。
https://news.ycombinator.com/item?id=45092490
https://radar.cloudflare.com/ai-insights
Cloudflare Radar 提供了关于互联网流量、AI 洞察、安全和域名信息的综合数据。在过去 7 天中，AI 机器人和爬虫流量显著，其中 GPTBot、ClaudeBot、Meta-ExternalAgent、Amazonbot 和 Bytespider 是最为活跃的 AI 机器人。这些 AI 机器人主要用于数据收集、搜索引擎优化、AI 模型训练等任务。在 AI 爬虫的流量中，77.6% 用于训练，17.2% 用于搜索，4.5% 用于用户行为，0.7% 未声明。
Cloudflare 还提供了关于 AI 模型和任务在 Cloudflare Workers 上的分布情况，以及基于 1.1.1.1 DNS 解析器流量的前 10 大 AI 服务。此外，Cloudflare 还分析了 AI 爬虫的集体行为，并提供了关于 AI 最佳实践的博客文章。最新的 AI 博客文章讨论了在 Cloudflare 全球网络上构建实时语音 AI 应用的新功能。
预计到 2025 年，AI 训练将驱动近 80% 的 AI 爬取，而从 Google 等搜索引擎的推荐流量正在下降，爬取与推荐的比例显示 AI 消耗的远多于它回馈的。Cloudflare Radar 还提供了按行业划分的 AI 相关数据和按目的（如训练或用户行为）划分的机器人流量分析。
https://news.ycombinator.com/item?id=45093090
https://offbeatoregon.com/2501d1006d_biliousPills-686.077.html
在 1800 年代，刘易斯和克拉克的探索队在前往俄勒冈州的途中，由于低纤维饮食导致队员们普遍便秘。幸运的是，他们携带了 600 颗被称为“雷鸣丸”的巨大药丸，主要成分是汞盐，用于缓解便秘。这些药丸帮助考古学家通过检测土壤中的汞含量来确定他们的营地位置。
这些药丸是本杰明·拉什博士的杰作，他是美国开国元勋之一，也是《独立宣言》的签署者。拉什博士的“英雄医学”风格在当时并不受欢迎，特别是在 1793 年费城黄热病流行期间，他的病人死亡率远高于未经治疗的患者。当时的医学理论基于盖伦的“体液学说”，认为疾病源于血液、痰、黄胆汁和黑胆汁的不平衡。因此，拉什博士和其他医生采取了“英雄医学”的实践，即加大剂量以期达到治疗效果。
刘易斯和克拉克探险队的领导们接受了基础医疗培训，并携带了一系列药物，包括用于放血的柳叶刀、用于引发“热”的水泡粉、用于缓解疼痛和诱导睡眠的鸦片产品，以及用于通便的泻药。这些泻药就是拉什博士的“拉什博士的胆汁丸”，每颗药丸含有大约 10 粒的甘汞和 10 至 15 粒的 jalap。Jalap 是一种强力的天然泻药，而甘汞（汞氯化物）是一种当时被认为有效的药物，尤其是在大剂量时，它是一种强烈的泻药，能够导致长时间的排便，使患者极度虚弱，希望恢复胆汁平衡。甘汞也是当时唯一已知对梅毒有效的药物，梅毒在军队中一直是个问题。当症状出现时，患者会被给予“雷鸣丸”并涂抹外用汞药膏，直到他们开始大量流口水，这是轻度汞中毒的症状，但当时被认为是身体正在排出疾病的迹象。
https://news.ycombinator.com/item?id=45087815
https://blog.cocoapods.org/CocoaPods-Specs-Repo/
CocoaPods 计划在两年后将 trunk 转为只读模式。届时，将不再添加新版本或 pods 到 trunk。这一变化将简化 CocoaPods trunk 的安全性。现有的基础设施如 Specs repo 和 CDN 将继续运行，只要 GitHub 和 jsDelivr 继续存在。这将确保所有现有构建正常工作。
作者计划实施只读模式，使得提交新的 Podspec 到 CocoaPods 时，服务器层面将始终拒绝。然后将“CocoaPods/Specs”仓库标记为 GitHub 上的“已归档”，以覆盖所有基础。
2026 年及以后使用 CocoaPods 的人不会因这一转变而中断构建，但将不再获得通过 CocoaPods trunk 提供的依赖项更新。这不会对使用自己的 specs 仓库或所有依赖项都已 vendored（例如，全部来自 npm）的人产生影响。
2025 年 5 月更新：由于安全研究人员滥用 CocoaPods 中的脚本功能，我们现在引入了阻止新 CocoaPods 使用 Podspec 中的 prepare_command 字段的措施。任何现有的使用 prepare_command 的 Pods 都将被硬编码以绕过此检查。
时间线如下：
这些日期并非一成不变，如果有人有充分理由要求调整时间线，作者愿意考虑。但作者不愿意提前，合理的推迟是可以接受的。
https://news.ycombinator.com/item?id=45091493
https://oikofuge.com/sun-sets-on-british-empire/
这篇文章探讨了英国帝国是否日落的问题，并得出结论认为英国帝国并未日落。文章指出，尽管英国的海外领土分布稀疏，但由于其广泛的分布，太阳总是照耀着英国的某个领土。文章特别强调了皮特凯恩群岛和英属印度洋领地在维持这种“日落不落”现象中的重要性，并提供了图表来说明这一点。
文章提到，英国政府计划将查戈斯群岛（包含英属印度洋领地）的主权移交给毛里求斯，但这一决定遭到了毛里求斯新政府的反对，并且由于英属印度洋领地的迪戈加西亚岛上设有美军基地，新上任的特朗普政府也在这一过程中拥有发言权。文章还提到了查戈斯人，他们在 1968 年被驱逐出家园，为美军基地让路，但在谈判中没有发言权。
文章进一步讨论了英国在塞浦路斯的主权军事领土——主权基地区（SBAs），这些地区的存在可能对迪戈加西亚岛的未来情况有所启示。SBAs 是在塞浦路斯 1960 年从英国独立出来时建立的，英国保留了岛上约 250 平方公里的两个地区。这些地区的边界非常复杂，旨在避免塞浦路斯定居点，同时包括英国军事设施。文章还提到了 1974 年土耳其入侵塞浦路斯后，英国领土成为联合国缓冲区的一部分，使得边界情况更加复杂。
最后，文章通过一个日出日落图表展示了如果没有英属印度洋领地，阳光如何在皮特凯恩群岛和塞浦路斯的 SBAs 之间传递。文章指出，如果英属印度洋领地消失，当皮特凯恩群岛的太阳落山时，英国帝国的太阳也将落山。
https://news.ycombinator.com/item?id=45084913
https://news.ycombinator.com/item?id=45088995
In this context this would mean having the ability and documentation to build or install alternative operating systems on this hardware
It doesn’t work. Everything from banks to Netflix and others are slowly edging out anything where they can’t fully verify the chain of control to an entity they can have a legal or contractual relationship with. To be clear, this is fundamental, not incidental. You can’t run your own operating system because it’s not in Netflix’s financial interest for you to do so. Or your banks, or your government. They all benefit from you not having control, so you can’t.
This is why it’s so important to defend the real principles here not just the technical artefacts of them. Netflix shouldn’t be able to insist on a particular type of DRM for me to receive their service. Governments shouldn’t be able to prevent me from end to end encrypting things. I should be able to opt into all this if I want more security, but it can’t be mandatory. However all of these things are not technical, they are principles and rights that we have to argue for.
zmmmmm
在这个背景下，这意味着应具备在硬件上构建或安装其他操作系统的能力和相关文档。
这行不通。从银行到Netflix等所有机构，都在逐步淘汰那些无法将控制链完全验证到某个可建立法律或合同关系实体的任何东西。说清楚点，这是根本性的，而不是偶然的。你不能运行自己的操作系统，因为这不符合Netflix的财务利益。同样，也不符合你的银行或政府的利益。他们都从你无法控制中获益，所以你不能。
这就是为什么捍卫此处真正的原则——而不仅仅是其技术产物——如此重要。Netflix不应能为了让我使用其服务而坚持要求某种特定的DRM。政府也不能阻止我对信息进行端到端加密。如果我想要更高的安全性，我应该可以选择启用所有这些安全措施，但这不能是强制性的。然而，所有这些都不是技术问题，而是我们需要为之争取的原则和权利。
https://news.ycombinator.com/item?id=45092413
I think the conversation needs to change from “can’t run software of our choice” to “can’t participate in society without an apple or google account”. I have been living with a de-googled android phone for a number of years, and it is getting harder and harder, while at the same time operating without certain “apps” is becoming more difficult.
For example, by bank (abn amro) still allows online banking on desktop via a physical auth device, but they are actively pushing for login only via their app. I called their support line for a lost card, and had to go through to second level support because I didn’t have the app. If they get their way, eventually an apple or google account will be mandatory to have a bank account with them.
My kid goes to a school that outsourced all communication via an app. They have a web version, but it’s barely usable. The app doesn’t run without certain google libs installed. Again, to participate in school communication about my kid effectively requires an apple or google account.
I feel like the conversation we should be having is that we are sleepwalking into a world where to participate in society you must have an account with either apple or google. If you decide you don’t want a relationship with either of those companies you will be extremely disadvantaged.
kristov
我认为讨论的重点需要从“无法运行我们选择的软件”转变为“没有苹果或谷歌账户就无法参与社会”。我已经使用“去谷歌化”的安卓手机好几年了，情况正变得越来越困难，同时，不使用某些“应用”也越来越难。 以我的银行为例（ABN Amro），他们仍然允许通过物理认证设备在台式机上使用网上银行，但他们正在积极推动仅通过其App登录。我因丢失银行卡致电客服，因为没有App，我的问题被转到了二级支持。如果按他们的方向发展，最终拥有他们的银行账户可能就离不开苹果或谷歌账户了。 我孩子的学校将所有沟通工作都外包给了一款App。他们虽然有网页版，但基本无法使用。这款App不安装特定的谷歌库文件就无法运行。同样，要有效参与关于我孩子的学校沟通，实际上也需要一个苹果或谷歌账户。 我觉得我们真正应该讨论的是，我们正在不知不觉地走向一个必须拥有苹果或谷歌账户才能参与社会的世界。如果你决定不想与这两家公司有任何瓜葛，你将处于极其不利的地位。
https://news.ycombinator.com/item?id=45080628
“sideloading” connotates something that is negative.
On systems before apple’s locked-down iphone, it was just called “installing”.
The PC revolution started with people just inserting their software into the comptuer and running it. You didn’t have to ask the computer manufacturer or the OS vendor permission to do it.
And note that apple doesn’t allow you to protect yourself. You cannot install a firewall and block arbitrary software on your phone. For example, you can not block apple telemetry.
m463
“侧载”（sideloading）这个词带有负面的涵义。 在苹果被严格管控的iPhone出现之前，这种行为就只是被称为“安装”。 个人电脑革命始于人们自行安装软件并运行它。你不需要向电脑制造商或操作系统供应商申请许可。 请注意，苹果不允许你保护自己。你无法在手机上安装防火墙来阻止任意软件的运行。例如，你无法阻止苹果的遥测数据。
2025-09-01 06:46:35
- 二战时期，美国军事通信中要求改述电报以确保安全，避免敌方通过比较加密文本和明文获取数据。
- 该网页分析了Fediverse和Atmosphere的用户数据集中度，使用HHI和Shannon Index进行衡量，探讨去中心化的其他因素。
- 谷歌的新政策要求安卓用户在安装应用时需获得许可，引发争议，用户担心自主权受限和安全隐私问题。
- 六个月的关税政策让企业在定价上陷入困境，汤普森贸易公司因铜制浴缸进口关税问题被迫重新考虑定价。
- Dave使用带有电子纸显示屏的Minimal Phone进行阅读，减少了无意义的社交媒体滚动，提升了阅读体验。
- 本文讨论了管理ADHD的策略和战术，强调药物治疗的重要性，并提供具体的管理技巧和资源推荐。
- Jujutsu版本控制系统的教程适合初学者，分六个级别从基础到高级工作流程，适合个人和团队使用。
- 该文章探讨了将演讲内容可视化为Git图表的方法，分析了特朗普的“编织”风格，并展示了如何通过Git图谱展示演讲主题的连贯性。
- FDA官员维奈·普拉沙德要求YouTube删除包含他批评新冠疫苗的视频，引发对审查和版权争议的讨论。
- 量子计算机尚未分解数字21，因为分解21需要的量子逻辑门操作数量远高于分解15，资源需求和技术挑战仍然巨大。
这个网页是关于二战时期美国军事通信的一个讨论。在一些二战历史文件上，特别是那些被送往美国的文件，会出现一条通知：“这个电报在传达给任何人之前必须被紧密地改述。”这些文件是富兰克林·德拉诺·罗斯福总统图书馆和博物馆的一部分。这个短语的含义是，为了安全起见，不应该重复发送相同消息的确切文本，无论是加密还是未加密的形式。改述（paraphrase）的术语被用来指改变消息以避免这种情况。
根据美国陆军大约那个时代的一份关于密码学的文件，改述意味着重写消息，尽可能改变原始措辞而不改变消息的含义，通过改变句子的位置、主题、谓语以及修改短语或从句，以及尽可能多地使用同义词和同义表达。这样做的目的是为了减少敌人可能从准确比较加密文本与原始明文获得的数据。重要的是要消除重复的单词或专有名词，如果可能的话，通过使用精心挑选的代词、“前者”、“后者”、“首次提及的”、“第二次提及的”等词或其他方式。经过仔细改述后，消息可以用另一个密钥或代码发送。
https://news.ycombinator.com/item?id=45082731
https://arewedecentralizedyet.online/
这个网页提供了关于 Fediverse 和 Atmosphere 中用户数据集中度的分析。Fediverse 包括 Mastodon、Pixelfed 等，而 Atmosphere 包括 Bluesky、WhiteWind 等。网页通过 Herfindahl-Hirschman Index（HHI）和 Shannon Index 来衡量用户数据的集中度。
HHI 是经济学中用来衡量行业内企业竞争的指标，计算方法是所有服务器市场份额平方和。接近零的值表示市场竞争激烈，接近 10000 的值表示高度集中的垄断。在经济学中，低于 100 的值被认为是“高度竞争”，低于 1500 是“不集中”，高于 2500 则被认为是“高度集中”。
Shannon Index 是基于熵的生态学研究指标，计算方式与 Shannon 熵相同，即所有服务器市场份额乘以市场份额自然对数的负和。较低的值表示较低的熵（高集中度），而较高的值表示更均匀的分布。在这个背景下，最大值是服务器的数量，意味着所有服务器拥有相等的用户数量。
网页还提到，衡量用户数据集中度的不仅仅是地理位置，还包括技术层面的网络结构、身份管理、托管基础设施等，以及法律层面的服务器和公司所在地管辖区问题，以及社会层面的平台权力集中和特定群体权力过大的问题。网页鼓励人们提供其他衡量去中心化的指标，并在 GitHub 上提供代码和数据，欢迎评论和拉取请求，包括衡量分布和弹性的其他指标。
该网页由 Rob Ricci 创建，可以通过 @[email protected] 或 @ricci.io 联系他。
https://news.ycombinator.com/item?id=45077291
https://www.youtube.com/watch?v=QBEKlIV_70E
这段视频是由 Louis Rossmann 制作的，标题是“Google: ‘Your $1000 phone needs our permission to install apps now’”。视频主要讨论了谷歌对安卓系统的新政策，即用户在安装应用时需要获得谷歌的许可。这一政策引发了广泛的争议和批评。
主要观点和评论
这段视频和评论反映了用户对谷歌新政策的强烈反应，以及对用户自主权和消费者权益的担忧。
https://news.ycombinator.com/item?id=45082750
https://www.wsj.com/business/retail/trump-tariff-business-price-impact-37b630c8
六个月的关税政策让企业在定价上陷入困境。北卡罗来纳州的汤普森贸易公司（Thompson Traders）就是一个例子。该公司从印度进口手工打造的铜制浴缸，原本建议零售价约为 3300 美元。然而，特朗普总统对铜进口征收 50% 的关税以及对印度商品征收高额关税，迫使汤普森贸易公司重新考虑定价。但由于关税的不确定性，确定新价格变得非常困难。“每个人都在努力弄清楚该怎么做。”
https://news.ycombinator.com/item?id=45077937
https://www.davepagurek.com/blog/minimal-phone/
Dave Pagurek 在 2016 年购买了 Kobo 电子书阅读器，这让他重新找回了阅读的乐趣。他曾是一个热爱阅读的孩子，但随着学业负担的增加和大学实习的频繁变动，他的阅读习惯逐渐减少。Kobo 的便携性让他重新燃起了阅读的热情，并且他现在通过阅读量来间接衡量自己的生活质量。尽管 Kobo 有一些不足，比如图书馆书籍有时会无法在设备上使用，以及通过 Pocket 同步文章的过程繁琐，但他还是很喜欢这个设备。
当 Dave 听说了 Minimal Phone，一款带有电子纸显示屏的 Android 手机时，他非常感兴趣。这款手机可以插入 SIM 卡，让他在通勤时能够像阅读纸张一样阅读新闻和博客，无需提前下载或同步。他决定购买这款手机作为给自己的礼物，并从 7 月中旬开始全面测试。
Minimal Phone（MP01）与他的 Pixel 8 手机大小相似，只是略短略宽，底部三分之一是物理键盘，顶部三分之二是电子纸显示屏。手机运行 Android 系统，配备黑白电子纸显示屏。他使用的启动器类似于传统的启动器，但图标在显示屏上看起来很清晰。手机侧面有一个按钮，可以快速刷新显示屏以清除残影，并且可以打开显示设置。
这款手机的电池续航能力很强，通常可以使用两天。在低使用量的的日子里，电池甚至可以持续更久。此外，由于手机有物理键盘，他可以完全关闭自动更正功能，避免了自动更正改变编程术语、大写字母或进行奇怪的大写处理。
总的来说，Dave 非常喜欢这款手机，尽管他不会向所有人推荐，但对于他个人来说，这款手机非常适合。电子纸显示屏让他能够长时间舒适地阅读，而且在阳光下也非常清晰。他现在更容易在 RSS 阅读器上阅读博客，而不是在社交媒体上滚动。这款手机还让他的阅读量有所增加。
https://news.ycombinator.com/item?id=45079962
https://borretti.me/article/notes-on-managing-adhd
这篇文章主要讨论了如何管理注意力缺陷多动障碍（ADHD）。文章分为两个部分：“策略”部分描述了高层次的控制系统，“战术”部分则是一系列微观层面的改进措施（实际上应该被称为“诡计”，因为大多数措施本质上是关于如何欺骗自己）。
策略
战术
文章还介绍了一些具体的管理技巧，如任务选择、视觉场管理、项目检查、集中你的收件箱、零收件箱、收件箱破产、按自己的条件做、用轮询替换中断、责任伙伴、先计划后行动、出轨、利用强迫症战胜 ADHD、苦差事大师、挣扎、将旅行放在日历上、工具选择等。
文章最后提供了资源和致谢部分，感谢那些对作者管理 ADHD 有影响的人和资源。
https://news.ycombinator.com/item?id=45083134
https://jj-for-everyone.github.io/
这是一个关于 Jujutsu 版本控制系统的教程，适合没有任何 Git 或其他版本控制系统经验的初学者。目前大多数 Jujutsu 教程都是针对有经验的 Git 用户，教他们如何将 Git 技能转移到 Jujutsu 上。本教程旨在填补初学者学习资料的空白。如果你已经熟悉 Git，建议参考 Steve Klabnik 的教程。
教程需要在终端中操作，如果你对终端不太熟悉，有一个章节会介绍一些基础的终端知识。提供的命令通常只在类 Unix 操作系统（如 Linux 和 Mac）上有效。如果你使用的是 Windows 系统（且无法切换到 Linux），可以考虑使用 WSL。
教程分为不同的级别，每个级别是侧边栏中的顶级章节。建议完成一个级别后，暂时放下教程，实践所学内容。熟练掌握后，再回来学习下一个级别。唯一的例外是，如果你需要与他人合作，应该立即完成第 1 级和第 2 级。
以下是计划中的级别概述：
教程中会构建一个示例仓库，后续章节依赖于前一章节的状态。如果丢失了示例仓库的状态，可能会阻碍顺利进展。这可能因为多种原因发生，例如用于练习和实验、更换电脑或操作系统重装、故意删除以清理家目录，或者在你休息期间教程有重大更新。为了解决这个问题，有一个脚本可以自动化地将进度重置到任何章节的开始。脚本需要一个关键词作为参数来识别你想要继续的章节。每个章节都包含精确的重置命令，方便复制粘贴。执行来自互联网的脚本时要小心，你可以验证它是否安全。脚本并不复杂，基本上就是手动运行的命令列表。为了方便，脚本包含在可展开的文本框中。你也可以下载脚本并在检查后本地执行。
https://news.ycombinator.com/item?id=45083952
git clone --filter=blob:none）共存，这个问题尚未解决https://daverupert.com/2025/08/git-diagramming-the-weave/
这篇文章讨论了美国前总统特朗普的演讲风格，特别是他所谓的“编织”技巧。作者通过观察特朗普在椭圆形办公室的一次演讲，发现其演讲内容跳跃，涉及多个主题，但最终又能巧妙地将这些话题联系起来。为了更好地理解和展示这种演讲方式，作者利用 Mermaid.js 的 GitGraph Diagram 工具，将特朗普的演讲内容转换成了 git 图谱，以可视化的方式呈现其演讲中的“分支”和“合并”。文章中，作者详细列出了特朗普在四分钟内涉及的十个不同主题，并使用“cherry-pick”来模拟特朗普在演讲中对之前话题的回溯，展示了他如何将看似不相关的话题编织在一起，创造出一种连贯的错觉。通过这种分析，作者揭示了特朗普演讲中看似杂乱无章实则精心构造的说话技巧。
https://news.ycombinator.com/item?id=45080720
https://www.theguardian.com/us-news/2025/aug/31/fda-official-youtube-videos
美国食品药品监督管理局（FDA）的顶级疫苗监管官员维奈·普拉沙德（Vinay Prasad）要求 YouTube 删除由一位批评医学错误信息和特朗普政府公共卫生官员的医生和作家发布的、包含普拉沙德批评新冠疫苗的视频。纽约市的神经学家和精神病学家乔纳森·霍华德（Jonathan Howard）收到了 YouTube 的一封邮件，邮件中提到普拉沙德要求从霍华德的 YouTube 频道中删除六段视频。
霍华德的整个频道因版权侵权被 YouTube 删除，该频道包含了大约 350 个视频，涉及医生和评论员，包括普拉沙德、罗伯特·F·肯尼迪·小二世、卫生和公共服务部长以及国家卫生研究院院长等，这些视频是霍华德从他们的社交媒体账户、采访和播客中收集的。霍华德表示，创建这个频道是为了“保存”这些人在大流行初期的言论，包括一些夸大儿童新冠疫苗风险和在某些情况下最小化新冠感染风险的评论。普拉沙德是美国首席疫苗监管官员，他曾是加州大学旧金山分校的血液学家和肿瘤学家，现在是 FDA 生物制品评估和研究中心（CBER）的负责人。
他曾批评彼得·马克斯（Peter Marks），后者之前领导 CBER，并因在“曲速行动”中开发、制造和分发新冠疫苗而受到广泛尊重。普拉沙德还批评了在年轻人中使用新冠加强针和疫苗强制令，并为削减卫生机构和大学研究辩护。霍华德表示，普拉沙德过去的言论对于评估他当前和未来的可信度非常重要，这也是他 YouTube 频道的使命，记录普拉沙德和其他医生的言论。尽管霍华德收集的视频通常只被观看了“几十次”，但他将它们包含在他发表在基于科学的医学博客上的在线文章中。现在这些视频链接已经失效。
霍华德指出，普拉沙德评论的片段仍然出现在反疫苗社交媒体账户上，这表明普拉沙德只针对批评者而不是反疫苗影响者提出删除要求。普拉沙德过去曾抱怨社交媒体公司的审查。霍华德是即将出版的书《其他人都在对你撒谎》的作者，该书探讨了在特朗普第二任期上台的医学界如何在新冠大流行期间将“江湖医术”常态化并破坏公共卫生。
霍华德表示，他想强调自己不是受害者，与科学家和研究人员面临的严峻形势相比，他的 YouTube 频道被删除的经历微不足道，这些科学家和研究人员的资金正被公共卫生机构削减。普拉沙德在 FDA 任期内起步艰难。普拉沙德曾短暂辞职，之后在右翼活动家劳拉·卢默（Laura Loomer）的攻击后重返 FDA，并在 FDA 决定改变新冠疫苗规则、限制其在今年秋季对 65 岁以上成人或有某些医疗条件的人的可用性方面发挥了重要作用。此前，新冠疫苗被推荐给六个月及以上的所有人接种。
https://news.ycombinator.com/item?id=45083845
https://algassert.com/post/2500
量子计算机在 2001 年成功分解了数字 15，但至今未能分解数字 21，这并非因为量子计算领域没有进展，而是有更令人惊讶的原因。分解 15 和 21 所需的量子逻辑门操作数量差异巨大。分解 15 的电路仅包含 21 个纠缠门，而分解 21 的电路则需要 2405 个纠缠门，成本高出 115 倍。人们通常低估了这种成本差异，误以为只增加了 25% 或两倍。
量子分解电路的主要成本来自于一系列在叠加态下的有条件的模乘运算。Shor 算法要求对每个 k<2^n 进行条件乘法，其中 n 是待分解数字 N 的位数。分解 15 时，大部分乘法操作实际上是乘以 1，可以不做任何操作，而第一个乘法操作因为输入已知为 1，也可以低成本实现。剩下的乘法操作可以通过两次有条件的交换（CSWAP）实现，这在模 15 下是可能的，因为 15 是 2 的幂减 1。然而，分解 21 时，没有乘以 1 的操作，每个乘法都需要执行，成本增加了 4 倍。此外，乘以 4 和 16 的操作不能通过两次 CSWAP 实现，需要更多的 Toffoli 门，进一步增加了成本。
这些因素共同导致了分解 21 的成本比分解 15 高出 100 倍，这就是为什么至今没有人用量子计算机分解 21 的原因。此外，量子错误校正的开销也是一个重要因素，执行 100 倍更多的门操作需要 100 倍更低的错误率，这可能需要更多的冗余和更多的量子比特，进一步增加了成本。有些论文声称已经用量子计算机分解了 21，但这些实验通常使用了等同于知道因子信息的优化，实际上并没有执行乘法操作，而是简化了问题。
https://news.ycombinator.com/item?id=45082587
2025-08-31 07:53:10
- 在软件设计中，遵循“尽可能简单”的原则，通过深入理解代码库找到最简单的解决方案，优秀的设计看起来不复杂但功能强大。
- 认知负荷是开发者完成任务时需要处理的信息量，优化代码结构可以减少外在认知负荷，提高代码可读性和可维护性。
- Hacker News 上使用 em dash 的用户排行榜显示 derefr 用户最多，讨论还涉及 em dash 的使用趋势和正确性。
- 诺基亚的传奇字体 Nokia Sans 在多种尺寸下易读且具有个性，适合作为用户界面字体，但其合法性和兼容性存在疑问。
- 罗马尼亚在国际奥林匹克竞赛中表现出色，因其教育体系强调分层和竞争，培养优秀学生的潜力，但在教育普及方面存在不足。
- ACP 协议是一种标准化协议，用于代码编辑器与编程代理之间的通信，旨在实现互操作性并支持代理生态系统的开发。
- 将人工智能模型视为虚拟机，可以提供安全、隔离和可移植性等特性，类似于 Java 虚拟机，为 AI 模型提供标准化的执行环境。
- 注意力机制从多头注意力到潜在注意力的演变，通过优化查询和键值向量的计算，提升了模型的效率和性能。
- SQLite 的持久性属性文档不明确，默认配置可能不提供持久性，建议显式设置 synchronous 和启用 fullfsync 以确保数据安全。
https://www.seangoedecke.com/the-simplest-thing-that-could-possibly-work/
在设计软件系统时，应遵循“尽可能简单”的原则。这一原则适用于修复漏洞、维护现有系统和构建新系统。许多工程师倾向于设计一个“理想”的系统，但这种方法是错误的。相反，应该深入了解当前系统，然后采取最简单的解决方案。
简单性可能令人失望，因为系统设计需要掌握多种工具，如应用服务器、代理、数据库、缓存、队列等。初级工程师自然想要使用这些工具，但真正的掌握往往在于学会何时做得更少。在软件中，优秀的软件设计看起来并不令人印象深刻，但它们是设计上的杰作，因为它们做了最简单的事情。
例如，Unicorn 和 Rails REST API 都是优秀的软件设计，因为它们以最简单的方式提供了所需的功能。如果你需要为 Golang 应用程序添加速率限制，最简单的方法可能是在内存中跟踪每个用户的请求计数，而不是使用 Redis 等持久存储。如果边缘代理已经支持速率限制，你甚至可以简单地配置几行代码。
当然，总是做最简单的事情也有问题。首先，不预测未来需求可能导致系统不灵活或混乱。其次，不清楚“简单”的含义。第三，应该构建可扩展的系统，而不仅仅是现在工作的系统。然而，这些担忧可以通过正确的方法来解决。简单性并不意味着停止工程，而是需要深入理解整个代码库以找到最简单的解决方案。简单系统具有更少的“活动部件”和更清晰的接口。在不确定哪个更简单时，可以使用稳定性作为决定因素。最后，过度关注规模并不是不负责任的工程，而是应该根据当前的需求来设计系统。
https://news.ycombinator.com/item?id=45068091
https://github.com/zakirullin/cognitive-load
Cognitive Load（认知负荷）是指开发者在完成任务时需要思考的量。在阅读代码时，我们需要将变量值、控制流逻辑和调用序列等信息放入工作记忆中。平均来说，一个人大约能同时记住四个这样的信息块。一旦认知负荷超过这个阈值，理解事物就会变得更加困难。
我们经常在代码中感到困惑，这种困惑会耗费时间和金钱。困惑是由高认知负荷引起的，它不是一个抽象的概念，而是一个基本的人类限制。由于我们花在阅读和理解代码上的时间远多于编写代码，我们应该不断问自己是否在代码中嵌入了过多的认知负荷。
认知负荷可以分为两类：内在认知负荷和外在认知负荷。内在认知负荷是由任务本身的难度引起的，无法减少，它是软件开发的核心。外在认知负荷是由信息呈现方式引起的，可以大幅减少，我们将重点关注这种类型的认知负荷。
例如，复杂的条件语句会增加认知负荷，我们可以通过引入有意义的中间变量来减少这种负荷。嵌套的 if 语句也会增加认知负荷，我们可以通过早期返回（early returns）来减少嵌套，从而降低认知负荷。
在继承方面，复杂的继承结构会导致认知负荷增加。我们更倾向于使用组合而不是继承来减少这种负荷。此外，太多的小方法、类或模块也会导致认知负荷增加。我们应该追求深层模块——简单接口、复杂功能，而不是浅层模块——相对复杂的接口对应小功能。太多的浅层模块会使理解项目变得困难，因为我们需要记住每个模块的责任以及它们之间的所有交互。理解浅层模块的目的需要先查看所有相关模块的功能，这种在浅层组件之间的跳跃是精神上的消耗。
https://news.ycombinator.com/item?id=45074248
https://www.gally.net/miscellaneous/hn-em-dash-user-leaderboard.html
这个网页是一个关于 Hacker News 上使用 em dash（—）最多的用户排行榜的列表。排行榜列出了前 50 名用户，他们在使用 em dash 方面最为活跃。列表显示了每个用户的用户名、em dash 帖子的数量、首次发表 em dash 帖子的日期以及最后一次发表 em dash 帖子的日期。排名第一的用户是 derefr，共发表了 4,247 篇含有 em dash 的帖子，从 2009 年 4 月 12 日开始，直到 2022 年 11 月 30 日。紧随其后的是 dang 和 dragonwriter，分别以 4,234 和 1,428 篇 em dash 帖子位列第二和第三。这个列表还提供了一个更完整的版本链接和一个关于这个排行榜的 Hacker News 讨论链接。
https://news.ycombinator.com/item?id=45071722
这篇文章讨论了诺基亚的传奇字体——Nokia Sans（以及 Nokia Serif）——作为用户界面字体的可能性。这种字体在 2002 年至 2013 年间被几乎所有诺基亚设备使用。作者出于怀旧情怀，尝试将 Nokia Sans Wide 变体作为用户界面字体，并发现其在多种尺寸下都非常易读，且具有个性而不过分张扬。尽管这种字体仍然归诺基亚所有，作者还是通过一个网站下载并安装了各个变体，并最终选择了 Nokia Sans Wide 作为他的用户界面字体。文章中提到，字体的创始人 Erik Spiekermann 曾对诺基亚更换字体的决定表示不满，并特别推荐 Wide 变体。作者还提到，这种字体在高 DPI 显示器上的表现很好，但他不确定在 Windows 或 macOS 系统上，或者在低 DPI 显示器上的表现如何。最后，作者提到了字体下载的法律问题，并表示他不确定下载这些字体是否合法，但他相信至少可以用于个人非商业用途。
https://news.ycombinator.com/item?id=45074071
https://www.palladiummag.com/2025/08/29/why-romania-excels-in-international-olympiads/
罗马尼亚在国际奥林匹克竞赛中表现卓越，尤其在数学、物理、信息学等领域。自 2020 年以来，罗马尼亚在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中成绩斐然，2022 年排名第五，2023 年第四，2024 年第十二。在其他学科的奥林匹克竞赛中也有出色表现。尽管罗马尼亚在国际评估中的总体教育表现并不突出，且人口仅有 1900 万，但其在奥林匹克竞赛中的表现堪称奇迹。
罗马尼亚的教育系统设计独特，可能是其在国际智力竞赛中成为异类的原因。19 世纪末，罗马尼亚王子阿列克山德鲁·伊奥安·库扎试图通过建立免费学校提高国家地位，但成效有限。二战后，罗马尼亚共产党政府开始进行教育改革，1948 年通过教育法，动员全社会力量消除文盲，到 1950 年代末，青少年文盲几乎被消除。
罗马尼亚的教育系统在共产党时期模仿苏联模式，包括政治宣传和体力劳动。该系统过度扩张学校，导致设施质量差但普遍存在。与苏联学校系统类似，罗马尼亚的教育系统特点是义务教育年限增加、合格教师和教育物资供应不足、预算成本高、学历膨胀严重。
共产主义政权倒台后，新民主政府关闭了许多学校，降低了义务教育要求，结束了苏联影响带来的官僚噩梦。在随后的年份里，如何合理分配教育资源成为激烈辩论的话题，最终形成了一种强烈的共识，即无论采用何种系统，罗马尼亚教育都将具有竞争性。
如今，罗马尼亚最负盛名的高中是国立学院（Colegiu Național），这些学校往往具有国际性和悠久的教育传统。其次是理论高中（Liceu Teoretic），提供标准教育。罗马尼亚还有三所军事学院，由国防部直接管理。此外，还有服务学校、技术学校、职业学校和学徒项目。最优秀的学生在完成 8 年级（约 14 至 15 岁）的国家安置测试后，可以选择这些学校。
罗马尼亚高中入学测试是涵盖罗马尼亚语言文学和数学的标准化测试。考试成绩公开报告，学生获得 1 至 10 分的评分，精确到小数点后两位。得分高的学生可以选择任何学校，而得分 5.00 或以下的学生通常只能选择职业教育等非学术教育。大多数学生选择他们能进入的最好学校，因此学校之间的分流程度非常高。此外，学校内部也常有分流，学生选择教育轨道，这在申请学校时直接进行。
罗马尼亚高中结束时有毕业考试，即学士学位考试（Bacalaureat，简称 bac）。这个考试与入学考试类似，要通过，学生必须在他们选择的科目中获得至少 5 分。这个测试包括书面和口头考试、外语和计算机技能评估，以及对少数民族学生母语（非罗马尼亚语）技能的评估。根据学生打算就读的大学，这个考试的分数要求从及格到高分不等。
罗马尼亚的教育系统设计使其成为世界上最分层的教育系统之一。他们拥有一个集中存储所有学生和教师教育数据的中央数据库，使得系统非常适合进行高能评估，以了解一个国家选择超分层教育时会发生什么。
https://news.ycombinator.com/item?id=45070793
https://agentclientprotocol.com/overview/introduction
Agent Client Protocol（ACP）是一种标准化代码编辑器（如 IDE、文本编辑器等）与编程代理（使用生成性 AI 自动修改代码的程序）之间通信的协议。该协议仍在开发中，但已足够成熟，可以用于构建有趣的用户体验。
ACP 的出现是为了解决 AI 编程代理和编辑器之间紧密耦合但缺乏互操作性的问题。每个新代理-编辑器组合都需要定制工作，导致兼容性有限，开发者在选择代理时往往受限于可用的接口。ACP 通过提供标准化的代理-编辑器通信协议来解决这些问题，类似于语言服务器协议（LSP）标准化了语言服务器集成。
遵循 ACP 的代理可以与任何兼容的编辑器一起工作，而支持 ACP 的编辑器可以获得整个 ACP 兼容代理的生态系统。这种解耦允许双方独立创新，同时给予开发者选择最适合他们工作流程的工具的自由。
ACP 假设用户主要在编辑器中，希望使用代理来协助完成特定任务。代理作为代码编辑器的子进程运行，并通过 stdio 使用 JSON-RPC 进行通信。协议尽可能重用 MCP 中使用的 JSON 表示，但也包括自定义类型，用于有用的代理编码用户体验元素，如显示差异。
用户可读文本的默认格式是 Markdown，它允许足够的灵活性来表示丰富的格式，而不需要代码编辑器能够渲染 HTML。
目前支持的编辑器包括 Zed 和通过 CodeCompanion 插件支持的 neovim。支持的代理包括 Gemini，未来还会有更多代理加入。
https://news.ycombinator.com/item?id=45074147
https://blog.sigplan.org/2025/08/29/ai-models-need-a-virtual-machine/
本文讨论了人工智能（AI）模型在软件系统中的集成问题，并提出了将 AI 模型嵌入软件的方式标准化，将其视为一种虚拟机（VM）。文章指出，随着 AI 模型能力的提升和扩展机制（如 MCP 协议）的定义，调用 AI 模型的控制软件复杂性增加。AI 软件系统需要具备操作系统所提供的安全、隔离、可扩展性和可移植性等特性。例如，当 AI 模型需要文件作为上下文时，必须建立访问控制以确定模型是否被允许查看该文件。
文章提出，将控制软件层视为虚拟机，其中一个指令是调用大型语言模型（LLM）。这种方法将模型开发与集成逻辑解耦，允许任何模型“插入”到包含工具、安全控制、内存抽象等的丰富软件生态系统中。类似于 Java 虚拟机（JVM）的影响，为 AI 编排器创建 VM 规范可以为 AI 模型提供一个“一次编写，随处运行”的执行环境，同时提供熟悉的约束和治理，以维护现有软件系统中的安全性和隐私。
文章还介绍了 AI 模型虚拟机（MVM）如何与 AI 模型和外部环境交互的例子。MVM 在模型和外部世界之间起到中介作用。例如，聊天机器人用户输入的提示（1）由 MVM 发送到 AI 模型（2），MVM 还会添加额外的上下文，如系统提示、聊天历史记录。AI 模型生成的响应需要调用特定工具（3），响应格式是模型和 MVM 之间共同约定的，如 MCP。在例子中，由于需要限制模型进行不希望的工具调用，MVM 首先检查允许的工具列表（4），然后决定调用模型请求的工具（5）。这种检查（4）确保模型不会进行未经授权的工具调用。
文章还讨论了现有的工作如何为 AI 虚拟机所需的接口提供信息。例如，OpenAI 的结构化工具调用协议和 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）展示了结构化工具调用协议如何减少歧义并简化集成。此外，还有两个项目提出了运行时级别的控制，以增强 AI 系统的安全性。这些项目展示了标准 AI VM 如何包含内置的安全和访问控制，就像现代操作系统一样。尽管如此，AI 模型在设计时仍需考虑新的安全挑战，例如，当 AI 模型被阻止访问特定数据时，可能会使用其推理能力来收集可访问数据，从而推断出不可访问的数据。因此，安全研究人员需要设计新的缓解措施，以防止 AI 模型即使在虚拟机约束下采取对抗性行动。
最后，文章提到了一些正在积极构建 AI 通用运行时的项目，如 langchain 和 Semantic Kernel，它们提供了许多常见的运行时服务，使编写可靠的 AI 应用程序变得更容易。AI 控制器接口（AICI）将轻量级 VM 集成到模型服务管道中，允许开发人员在低级别（例如，逐令牌控制生成）脚本化和限制模型行为。
https://news.ycombinator.com/item?id=45074467
注意力机制是自回归模型中用于预测未来标记的关键技术，它允许模型有选择性地关注与当前输出标记相关的上下文词。注意力机制的核心在于动态地对输入的相关部分进行加权和聚焦。在编码和解码阶段都需要注意力机制，本文将从解码器的角度讨论注意力机制的基本概念和不同类型。
注意力机制的主要思想是动态地对输入的相关部分进行加权和聚焦。在每个生成步骤中，我们需要理解注意力权重，这有助于我们为下一个词预测获得更好的上下文表示。注意力机制的核心组件包括查询（Q）、键（K）和值（V），它们与注意力分数一起工作，创建一个灵活的、上下文感知的向量表示。
在多头注意力（MHA）中，计算第 i 个标记的注意力权重时，首先为该标记计算一个查询向量。然后，将这个查询向量与所有前面的标记进行比较，为此计算所有前面标记的键向量。这些比较将产生一个注意力分数，然后使用相应的值向量为每个标记产生加权分数。多头注意力通过并行处理多个注意力“头”来重复此过程，每个头都有自己的查询、值和键向量，用于计算词之间的关系。最终的输出上下文向量将是所有注意力头的输出的连接。
多查询注意力（MQA）解决了 MHA 中存储和处理每个注意力头的独立键和值向量所带来的高计算和内存开销问题。MQA 通过使用多个查询头但共享一组键和值向量来解决这个问题。这意味着，尽管模型仍然使用“h”个不同的查询投影从多个角度关注当前标记，但每个头都使用相同的键和值向量。这种方法大大减少了内存带宽需求，而不会显著牺牲模型性能。
分组查询注意力（GQA）在 MHA 和 MQA 之间提供了一种平衡。GQA 将查询头分成“g”组，并允许每个组共享一个共同的键和值头。MHA 和 MQA 是 GQA 的两个极端情况，其中 g=1 导致 MQA，g=h 导致 MHA。这种方法与 MHA 相比减少了内存和计算需求，同时保持了比 MQA 更好的性能。
https://news.ycombinator.com/item?id=45072160
https://www.agwa.name/blog/post/sqlite_durability
SQLite 对“持久性（durability）”的默认行为和文档写得非常模糊，导致开发者无法确定在什么配置下事务不会因系统崩溃或掉电而丢失。
SQLite 作者 Richard Hipp 在 Hacker News 上声称：
这与文档及作者实测结果相反，且 Hipp 未进一步解释。
SQLite 项目应把“journal_mode × synchronous 组合是否持久”做成一张清晰的表格，而不是把说明散落在多处，让开发者自己猜。
https://news.ycombinator.com/item?id=45066999
https://news.ycombinator.com/item?id=45065311
One great piece of advice an informal mentor gave me long ago is that there is no information in a rejection.
That is to say that you cannot draw any conclusions about yourself or your interviewing technique or your skills or anything from the single accept==0 bit that you typically get back. There are so many reasons that a candidate might get rejected that have nothing to do with one’s individual performance in the interview or application process.
Having been on the hiring side of the interview table now many more times than on the seeking side, I can say that this is totally true.
One of the biggest misconceptions I see from job seekers, especially younger ones, is to equate a job interview to a test at school, assuming that there is some objective bar and if you pass it then you must be hired. It’s simply not true. Frequently more than one good applicant applies for a single open role, and the hiring team has to choose among them. In that case, you could “pass” and still not get the job and the only reason is that the hiring team liked someone else better.
I can only think of one instance where we had two great candidates for one role and management found a way to open another role so we could hire both. In a few other cases, we had people whom we liked but didn’t choose and we forwarded their resumes to other teams who had open roles we thought would fit, but most of the time it’s just, “sorry.”
jp57
很久以前一位前辈给我的一个很棒的建议是，拒绝信里没有信息。也就是说，你无法从那封单纯的“不录用”通知中，对自己、你的面试技巧、你的技能或任何方面做出任何判断。求职者被拒绝的原因有很多，这些原因与个人在面试或申请过程中的表现毫无关系。
如今，我作为招聘方坐在面试桌前的次数，远多于作为求职方。我可以肯定地说，这一点完全正确。
我见过求职者，尤其是年轻求职者，最大的误解之一，就是认为求职面试就像学校里的考试，认为有一个客观的分数线，只要过了这个分数线就一定会被录用。这完全是错误的。通常，一个职位空缺会有不止一位优秀的申请人，招聘团队必须从中择优录取。在这种情况下，你虽然“达标”了，但依然可能得不到这份工作，唯一的原因就是招聘团队更喜欢另一位候选人。
我只能想到一个例子，当时我们有一个职位，但有两个非常优秀的候选人，管理层想方设法又开放了一个职位，这样我们才能把两个人都招进来。在其他少数情况下，我们会遇到一些我们很欣赏但最终没有选择的人，我们会把他们的简历推荐给其他我们认为有合适空缺的团队，但大多数时候，结果都只是“很遗憾”。
https://news.ycombinator.com/item?id=45066063
Tested this yesterday with Cline. It’s fast, works well with agentic flows, and produces decent code. No idea why this thread is so negative (also got flagged while I was typing this?) but it’s a decent model. I’d say it’s at or above gpt5-mini level, which is awesome in my book (I’ve been maining gpt5-mini for a few weeks now, does the job on a budget).
Things I noted:
It’s fast. I tested it in EU tz, so ymmv
It does agentic in an interesting way. Instead of editing a file whole or in many places, it does many small passes.
Had a feature take ~110k tokens (parsing html w/ bs4). Still finished the task. Didn’t notice any problems at high context.
When things didn’t work first try, it created a new file to test, did all the mocking / testing there, and then once it worked edited the main module file. Nice. GPT5-mini would often times edit working files, and then get confused and fail the task.
All in all, not bad. At the price point it’s at, I could see it as a daily driver. Even agentic stuff w/ opus + gpt5 high as planners and this thing as an implementer. It’s fast enough that it might be worth setting it up in parallel and basically replicate pass@x from research.
IMO it’s good to have options at every level. Having many providers fight for the market is good, it keeps them on their toes, and brings prices down. GPT5-mini is at 2$/MTok, this is at 1.5$/MTok. This is basically “free”, in the great scheme of things. I ndon’t get the negativity.
NitpickLawyer
昨天我用 Cline 测试了这个。它速度很快，代理流程运行良好，并且生成的代码质量不错。不知道为什么这个帖子的评论这么负面（我在打字的时候也被标记了？），但这确实是个不错的模型。我觉得它至少达到了 GPT-5 Mini 的水平，甚至可能更好，在我看来这非常棒（我已经主要使用 GPT-5 Mini 几周了，它很划算，能以实惠的价格完成任务）。
我注意到几点：
总而言之，还不错。以它的价格来看，它可以成为我日常的主力工具。甚至可以让 Opus 和 GPT-5 High（高配版）作为规划者，然后由它来作为执行者。它的速度足够快，值得将其设置为并行运行，来基本上模拟研究中的 Pass@X 机制。
在我看来，在每个层级上都有选择是好事。有多家提供商争夺市场是好事，这能让他们保持警惕，并能降低价格。GPT-5 Mini 的价格是 2 美元/百万 token，而这个是 1.5 美元/百万 token。从大局来看，这个价格基本上就是“免费”的了。我不明白为什么会有这么多负面评价。
https://news.ycombinator.com/item?id=45070127
This is the classic misunderstanding where software engineers can’t seem to communicate well with each other.
We can even just look at the title here: Do the simplest thing POSSIBLE.
You can’t escape complexity when a problem is complex. You could certainly still complicate it even more than necessary, though. Nowhere in this article is it saying you can avoid complexity altogether, but that many of us tend to over-complicate problems for no good reason.
sodapopcan
这是一个经典的误解，即软件工程师们似乎无法很好地相互沟通。
我们甚至可以只看一下这个标题：做尽可能简单的事。
当一个问题很复杂时，你无法逃避其复杂性。不过，你当然也可以让它比必要的还要复杂。本文丝毫没有说你可以完全避免复杂性，而是说我们中的许多人往往会毫无理由地把问题过度复杂化。
https://news.ycombinator.com/item?id=45069135
I think this works in simple domains. After working in big tech for a while, I am still shocked by the required complexity. Even the simplest business problem may take a year to solve, and constantly break due to the astounding number of edge cases and scale.
Anyone proclaiming simplicity just hasnt worked at scale. Even rewrites that have a decade old code base to be inspired from, often fail due to the sheer amount of things to consider.
A classic, Chesterton’s Fence:
“There exists in such a case a certain institution or law; let us say, for the sake of simplicity, a fence or gate erected across a road. The more modern type of reformer goes gaily up to it and says, “I don’t see the use of this; let us clear it away.” To which the more intelligent type of reformer will do well to answer: “If you don’t see the use of it, I certainly won’t let you clear it away. Go away and think. Then, when you can come back and tell me that you do see the use of it, I may allow you to destroy it.””
codingwagie
我认为这在简单的领域是可行的。在大科技公司工作了一段时间后，我仍然对其所需的复杂性感到震惊。即使是商业上最简单的问题，也可能需要一年的时间来解决，而且会因为异常案例数量惊人且规模庞大而屡次失败。
任何标榜简单的人，只是因为还没有经历过规模化开发。即便是能借鉴一个十年历史的代码库进行重写，也常常因为需要考虑的因素实在太多而以失败告终。
一个经典例子，切斯特顿的栅栏：
“在这种情况下，存在着某种特定的制度或法律；为了简单起见，我们不妨称其为跨道路而建的栅栏或大门。那种新型的改革者兴高采烈地走到它面前，说道：‘我看不出这个有什么用，我们把它拆了吧。’对此，更明智的改革者会这样回应：‘既然你看不出它的用处，那我自然不会让你把它拆掉。你先回去好好想想吧。’直到你回来告诉我，你已经看出了它的用处，我才会允许你把它毁掉。’”