哈德威克庄园非凡的设计由哈德威克伯爵夫人贝丝精心规划，通过巧妙利用自然元素来优先考虑舒适性。房屋精确地沿南北方向排列，决定了内部布局以最大化日照。 贝丝根据太阳的路径战略性地布置房间：长廊朝东，以获得早晨的阳光；卧室则享受西南下午的阳光；厨房则位于寒冷黑暗的西北方——自然地保存食物。 为了进一步提高热效率，设计在北侧采用了“盲”窗户以最大限度地减少热量损失，壁炉位于建筑极其厚（4.5英尺）的墙壁中心，以保持温暖。这种深思熟虑的建筑展示了对被动式供暖和制冷的深刻理解，几个世纪前就创造了舒适的生活空间。

## 加拿大的数字主权：日益增长的必然性 美国最近的强硬行动——包括海外干预和对盟友的施压——加剧了人们对过度依赖美国利益的担忧。对于与美国关系密切的加拿大来说，这一点尤为重要。一个关键的脆弱性在于数字依赖，美国制裁国际刑事法院并随后影响对微软等服务的访问，甚至包括其官员，就凸显了这一点。 这展示了一种潜在的“数字关闭开关”，并促使欧洲国家重新评估对美国技术的依赖。加拿大面临类似的风险，由于其地理位置和现有的经济不平衡而加剧。虽然美国科技公司通过游说和政治结盟发挥影响力，但加拿大政府最近削弱了监管它们的努力，暂停了人工智能法规，并牺牲了数字服务税以取悦美国的贸易要求。 问题的根源在于一个历经数十年的模式，该模式优先考虑私营部门对互联网的控制，允许美国公司在全球范围内占据主导地位，并将利润从加拿大等国家转移出去。为了重获自主权，加拿大必须优先考虑“数字主权”——投资公共云基础设施，支持开源替代方案，并促进以公共利益为中心、而非仅仅以私人利益为中心的国内技术发展。这需要从单纯吸引投资转变为积极构建一个具有弹性和独立的数字未来。

本文档将《毁灭战士2》死亡竞赛中的作弊定义为任何未经授权的修改，赋予玩家在移动、视野、音频、瞄准或对手位置上的不公平优势——尤其是在对不知情或不同意的对手使用时。本文档专注于游戏的经典DOS版本。 其目的是帮助诚实玩家维护公平的网络对战和比赛，特别是那些有奖金的比赛。虽然承认解释作弊方法*可能*会帮助作弊者，但作者认为检测和预防的好处超过了这种风险，尤其是在有录像的情况下。 本文档详细介绍了几种作弊方法，按严重程度排序（如自动瞄准、地图编辑和精灵编辑），并提供了用于分析游戏录像（.lmp文件）以查找作弊证据的工具。它还提供了演示这些作弊行为的示例录像，旨在识别和阻止作弊者，同时认可合法的技术水平。

## 推荐系统反事实评估 - 摘要 传统的推荐系统离线评估将其视为观察性问题——预测用户*已经*交互过的内容，基于历史数据。然而，推荐会*改变*用户行为，使其本质上成为干预性问题。仅基于历史数据进行评估忽略了这一关键方面，评估的是推荐如何*适应*过去的行為，而不是它们将如何*影响*未来的行动。 更好的方法是反事实评估，它估计如果展示不同的推荐会发生什么。一种流行的技术，逆概率评分 (IPS)，根据新系统与现有系统推荐项目的频率差异，对过去的交互进行重新加权。 虽然 A/B 测试是理想的，但它通常需要大量资源。IPS 提供了一种可行的替代方案，但可能会出现诸如稀有推荐项目数据不足和高方差等问题。剪切 IPS 和自归一化 IPS (SNIPS) 等技术解决了这些问题，其中 SNIPS 通常表现最佳。 尽管传统方法有其优点，但考虑反事实评估，特别是使用 SNIPS，可以更准确地评估推荐系统的真正影响。

## 大规模管理 Dependabot 企业团队需要对依赖项更新采取战略性方法，因为将每个补丁都视为紧急情况是不可持续的。本文概述了 16 种有效管理 Dependabot 的策略，优先考虑稳定性和速度。 主要建议包括延长更新间隔（每月/每季度）、要求跨职能审查（安全、法律、架构）以及偏爱稳定、低活动包。对于工具链不太成熟的替代语言，可以考虑使用，以减少更新队列。至关重要的是，要根据实际情况评估风险——大多数 CVE 都是理论上的，可能不适用于您的特定应用程序。 更高级的策略包括分叉关键依赖项、供应商代码以进行全面审计控制，甚至禁用自动 PR 创建（设置 `open-pull-requests-limit: 0`）以便在计划维护期间审查安全发现。从版本控制中删除 lockfile 也可以显著减少噪音。 最终目标是在安全性与工程现实之间取得平衡。通过将这些策略记录在风险接受登记册中并定制 Dependabot 的配置，团队可以减少变更，提高开发人员满意度，并保持合规性——同时高效地交付产品。

## 随时待命：解决 AI 驱动的开发瓶颈 AI 编码代理正在迅速改变软件开发，但难以完成一项关键任务：判断拉取请求 (PR) 是否*真正*准备好合并。当前的代理会无休止地轮询 CI，错误解读评论，并由于缺乏明确的状态而需要持续的人工干预。 **随时待命** 提供了一个解决方案，只需一个命令即可提供确定性的 PR 分析，返回以下四个明确的状态：**就绪 (READY)**、**需要操作 (ACTION_REQUIRED)**、**未解决的讨论 (UNRESOLVED_THREADS)** 或 **CI 失败 (CI_FAILING)**。 它通过分析 **CI 状态**、分类 **评论 (可操作、不可操作、模棱两可)** – 理解 CodeRabbit 和 Claude 等工具中的细微差别 – 以及跟踪 **讨论解决情况** 以避免被已在代码中解决的讨论误导来实现这一点。 **随时待命** 专为 AI 代理设计，提供结构化的 JSON 输出和合理的退出代码，从而实现自动化工作流程。它可以被集成为 CI 网关，用于代理循环中以高效处理反馈，或用于监控 PR 生命周期。最终，**随时待命** 赋予 AI 自动管理 PR 的能力，减少人工开销并加速开发。

## 对共鸣科技的呼吁 技术深刻地塑造我们，正如我们塑造技术一样，它有潜力扩展人类的能力和连接。然而，当今的技术格局往往优先考虑吸引注意力的参与度，而非福祉，导致焦虑、孤立和疏离感。这源于行业激励措施偏向“超大规模”——优先考虑增长而非一切的单一平台。 随着人工智能的出现，我们正面临一个关键的十字路口。它可能会加剧这些问题，或者它能够促成一种根本不同的方法——一种专注于构建与我们更深层价值观产生*共鸣*的技术，促进滋养和成长。受建筑原理的启发，强调感觉天生“正确”的环境，这意味着优先考虑**私密**、**专注**、**多元**、**适应性**和**促进社会**的设计。 这需要抵制超大规模的诱惑，并挑战现有的技术规范。我们需要适应*个体*的系统，而不是强迫个体适应它们。这份宣言是一次行动的呼吁——致力于构建和资助优先考虑人类繁荣的技术，邀请所有拥有这一愿景的人们进行合作和贡献。计算的未来将是个性化的；问题在于这种个性化是服务于被动消费，还是赋能有意义的生活。

西弗吉尼亚州正在考虑一项法案，即参议院法案143——“2026年通货膨胀保护法”，该法案将允许州财政部长将高达10%的公共资金投资于比特币、贵金属（黄金、白银、铂金）和受监管的稳定币。目前，只有比特币符合该法案规定的7500亿美元市值要求。 该立法概述了严格的托管要求，允许安全直接控制、合格的第三方托管人或注册的交易所交易产品。它还允许进行产生收益的活动，如比特币质押和借贷，同时尽量降低财务风险。对贵金属的投资可以以实物形式持有，通过托管人持有，或通过交易所交易产品持有。 退休基金的投资选择将更加有限，仅限于受监管的交易所交易产品。该法案要求财政部长提出的任何实施规则必须获得立法机构的批准。 此举反映了美国各州日益增长的趋势，即探索比特币和实物资产作为长期价值储存手段，效仿了像罗德岛这样的州，该州也在考虑对小额比特币交易免税。西弗吉尼亚州的法案目前正在参议院银行和保险委员会以及财政委员会审查。

贝莱德的里克·里德最近与特朗普总统的会面，大大提升了他成为美联储主席的希望。尽管缺乏传统的联邦储备系统经验，里德是债券市场上的重要人物，主张降低利率——这一观点与特朗普对当前美联储政策的批评一致。 里德认为，美联储过于关注通货膨胀，并面临过度紧缩的风险，可能损害经济增长。他还淡化了对政府赤字的担忧，认为目前尚可控制。这种观点与美联储传统上对物价稳定的关注形成对比。 候选人范围正在缩小，特朗普已公开排除凯文·哈塞特。除了里德，前美联储理事凯文·沃什和现任理事克里斯托弗·沃勒仍然是竞争者，代表着更传统的选择。财政部长贝森特表示，决策即将出台，可能在达沃斯论坛之前或之后，表明特朗普正在考虑既定的和非常规的候选人。

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缅因州官员正在为未来几天可能发生的移民及海关执法局（ICE）行动做准备，起因是特朗普政府时期执法力度增加。缅因州民主党州长珍妮特·米尔斯和包括刘易斯顿和波特兰市长在内的多位市长，已公开谈论预计ICE探员的到来，敦促居民了解自己的权利。 担忧源于最近在明尼阿波利斯发生的一起事件，一名ICE探员在执法行动中被司机撞伤，引发了抗议。官员强调缅因州重视法治、和平抗议和同情心，同时也对居民的安全和权利表示担忧。 安格斯·金参议员呼吁保持警惕并了解宪法权利。前总统特朗普警告说，如果联邦官员继续面临阻力，他可能会援引《煽动叛乱法》，此前有报道称明尼阿波利斯的ICE探员遭到袭击。国土安全部（DHS）尚未就缅因州的具体行动发表评论。

## 持续追求简单的软件 软件行业已经追逐了五十年的梦想，即简化开发——用*更少*的开发者来满足不断增长的需求。从 COBOL 承诺的业务用户编程到如今的 AI 编码助手，这种模式不断重复：最初的兴奋会逐渐让位于认识到复杂性依然存在。 问题的根源并非缺乏工具，而是软件创建本身固有的智力挑战。虽然 Visual Basic 和低代码平台等进步拓宽了参与度，但它们并不能消除对技术专业人员的需求，以应对错综复杂的逻辑、边缘情况和系统交互。软件开发，从根本上说，是*思想的具象化*。 尽管计算能力得到了惊人的提升，但对软件的需求始终超过供应。这推动了持续寻找能够实现创作民主化的解决方案。然而，领导者应该专注于利用工具来*提高*开发人员的生产力，而不是取代他们。 关键要点？投资于培养团队内部强大的分析和解决问题的能力。虽然新技术将不断涌现，但推理复杂的能力将始终是最终的制约因素——也是成功软件开发的关键要素。“无代码”的梦想可能永远无法实现，但追求本身会推动宝贵的创新。

埃隆·马斯克正在起诉OpenAI和微软，索赔高达1340亿美元，指控它们放弃了最初的非营利使命，即为公众利益开发人工智能，转而追求利润。马斯克声称，他最初的3800万美元投资以及战略指导，对OpenAI的创立和成功至关重要，并且该公司在微软的支持下，欺诈性地利用其非营利地位来吸引资金，然后转变为营利模式。 案件的核心是内部文件，特别是OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼的笔记，暗示早期对偏离非营利承诺的担忧。马斯克认为这些证明OpenAI明知故犯地误导了投资者和自己。 OpenAI反驳说，营利结构是公开讨论的，对于资助先进人工智能是必要的，并且马斯克同意了，只要使命继续。他们声称，争端源于马斯克对控制权的渴望，以及OpenAI拒绝与特斯拉合并时的沮丧。OpenAI将诉讼描述为骚扰，旨在阻碍竞争，而马斯克正在开发自己的AI项目。 案件最终取决于对过去沟通的解读，并将决定公司偏离其最初使命的界限。

意大利竞争监管机构（AGCM）已就微软旗下的Activision Blizzard在免费手机游戏《暗黑破坏神：不朽》和《使命召唤手游》中可能存在的操纵性行为展开调查。AGCM指控这些游戏使用激进的设计元素来鼓励长时间游玩和大量游戏内购买，尤其针对儿童。 担忧集中在虚拟货币的隐藏成本、对消费的理解不足以及难以退出购买循环等方面。监管机构还在审查薄弱的家长控制功能，允许未成年人无限制地消费和交流，以及与预选同意选项相关的数据收集隐私问题。 AGCM认为这些做法违反了消费者保护规则，可能利用与游戏成瘾相关的弱点。虽然依赖游戏内购买的免费游戏模式很常见，但监管机构质疑Activision Blizzard是否在敏感领域履行了其专业尽职调查义务。Activision Blizzard尚未发表评论。

白宫宣布成立加沙和平委员会，由唐纳德·特朗普领导，作为美国支持的结束加沙冲突计划的第二阶段。该计划始于2025年10月，旨在实现加沙的完全非军事化和重建，最终遵循去年9月概述的20点计划。 委员会成员包括贾里德·库什纳、托尼·布莱尔、马可·卢比奥以及来自土耳其、卡塔尔、埃及和阿联酋等主要国家代表。它将监督一个专注于加沙治理、重建和投资的巴勒斯坦技术委员会。 特朗普表示，取得进展的关键条件是哈马斯完全解除武装并将所有遗体归还给以色列。该计划还设立了一个由杰斯珀·杰弗斯少将领导的国际稳定部队，以确保安全和援助物资的运送。预计还将宣布更多委员会成员，美国强调与以色列和国际社会的密切合作。

## 教育领域中的生成式人工智能：过早推出？ 布鲁金斯学会的一项新研究警告说，目前在教育中使用生成式人工智能的风险大于收益，并将当前时刻定义为“预先验”，原因是该技术发展迅速（ChatGPT 推出仅三年多）。这项研究基于全球访谈和研究，强调了学生越来越依赖人工智能获取答案可能导致的**认知能力下降**，从而阻碍批判性思维和解决问题的能力。担忧也延伸到**社会情感发展**，人工智能倾向于强化信念可能会扼杀同理心和健康的人际关系建立。 然而，该报告并非完全否定。人工智能可以辅助语言学习，协助教师处理行政任务（每周节省高达六小时），并可能扩大边缘群体获得教育的机会。 至关重要的是，该研究强调人工智能作为教师的*补充*，而非*替代品*。建议包括培养好奇心驱动的学习，开发能够挑战用户的“对抗性”人工智能，以及优先培养教育者和学生的AI素养。该报告还强调需要公平地获取可靠的AI工具，以及政府监管以保护学生的福祉和隐私，敦促采取积极措施以避免长期损害。

## 俄罗斯五人组：摘要 凯斯·盖夫的《俄罗斯五人组》讲述了五个苏联冰球明星——谢尔盖·费多罗夫、斯拉瓦·费蒂索夫、弗拉基米尔·康斯坦蒂诺夫、斯拉瓦·科兹洛夫和伊戈尔·拉里奥诺夫——在20世纪90年代初叛逃到底特律红翼队，从而改变了球队和美国冰球运动的精彩故事。 本书回顾了底特律红翼队人员，包括助理总经理尼克·波拉诺和吉姆·莱茨，策划的秘密行动，以引诱费多罗夫离开苏联。这涉及到在间谍活动、贿赂和巨大风险的网络中穿梭，正如费多罗夫从波特兰酒店逃脱以及与前队友的最后一刻相遇所体现的那样。 费多罗夫的旅程不仅仅是关于冰球，更是关于摆脱限制性体制的自由。尽管最初犹豫不决，并受到签署与苏联红军长期合同的压力，但底特律红翼队选秀信中NHL提供的机会和经济保障承诺却具有太大的吸引力。 费多罗夫的成功叛逃，在像摄影师米歇尔·波诺马廖夫和记者瓦列里·马特维夫这样的联系人的帮助下，最终在1990年将费多罗夫带到底特律，为王朝奠定了基础，并永远改变了NHL的格局。

明尼阿波利斯市发生动荡，起因是一名移民局特工在自卫时开枪，此前他遭到三人袭击。局势升级，抗议活动演变成暴力事件，促使特朗普总统威胁援引《煽动法》，部署联邦军队，但他目前尚未采取行动。 地方领导人，州长沃尔兹和市长弗雷，被指责加剧了局势。前移民局官员汤姆·霍曼呼吁采取强硬措施，建议建立公共数据库，公布并点名那些因干扰移民局行动而被捕者的姓名——包括与雇主和学校分享他们的信息——以起到震慑作用。 涉事移民局特工正在康复中，目前因其家人受到死亡威胁而处于安全地点。值得注意的是，霍曼表示市长和州长都没有联系过该特工的家人。争论的焦点在于平衡抗议权利与执法人员的安全以及联邦法律的执行。

## 美国在人工智能竞赛中领先，欧洲落后 美国正在主导人工智能领域，其大规模投资——仅今年就超过3200亿美元——以及蓬勃发展的“独角兽”初创企业生态系统（1700多个），让人联想到90年代的互联网繁荣。中国明显落后，而欧洲则在很大程度上被边缘化，全球人工智能市场份额不足10%，数据中心容量增长仅为美国的一小部分（75%对160%）。 这种差距源于根本不同的方法。美国通过放松管制和竞争来促进创新，而欧盟则优先考虑集中控制和严格监管，这体现在《数字市场法》以及对美国公司处以数十亿美元的反垄断罚款中。欧盟的“Invest-AI”计划，依赖借款和国家主导的项目，被视为一种有缺陷的、带有社会主义色彩的方法，让人想起过去的失败。 尽管欧洲历史上以自由主义经济学为基础，但其对气候社会主义和繁琐官僚主义的意识形态承诺正在扼杀私人投资和创新，将关键技术——以及越来越多地来自核能的驱动这些技术所需的能源——推向其他地区。作者认为，这种监管重点最终将使欧洲依赖于其他国家率先开发和构建的技术。

## Fitdrop：时尚时间胶囊与“氛围编码”实验 Fitdrop是由网页开发者Iain创作的一个趣味互动项目，探索1980年至2025年的时尚潮流。它利用人工智能（Gemini & Nano Banana）和物理引擎（matter.js），根据用户互动生成特定时尚造型的图像——只需将服装“丢弃”到角落即可获取更多信息。 Iain过去受限于编程挑战，发现“氛围编码”让他能够实现以前难以企及的创意项目。Fitdrop正是这项新能力的直接成果，也实现了他新年伊始公开分享作品的决心。 Fitdrop不仅仅是时尚展示，更代表着他克服技术障碍的个人胜利，以及对简单数字互动的庆祝。Iain欢迎感兴趣的人通过Instagram、LinkedIn或Github与他联系，了解更多关于该项目开发的信息。

## Goroutine 泄漏总结 本文详细描述了一起由 WebSocket 通知系统中 goroutine 泄漏导致的重要生产事故。最初表现为轻微的性能下降（API 迟缓、超时增加、内存使用量上升），问题迅速升级到严重级别——峰值超过 50,000 个 goroutine 和 47GB 的内存使用量。 根本原因有三：未调用 `context.Context` 对象的 `cancel()`，泄漏 `time.Ticker` 实例（这些实例不会自动垃圾回收），以及未关闭的 channel 累积数据。尽管通过了代码审查，但在使用 Uber 的 `goleak` 工具之前，泄漏并未被发现，该工具显示 WebSocket 断开连接后存在持续的 goroutine。 修复方案包括在 `Subscribe` 和 `Unsubscribe` 函数中实现适当的清理程序，确保上下文取消、ticker 停止和 channel 关闭。分阶段推出，包括紧急 goroutine 限制和一次性清理脚本，逐步恢复了系统健康。 关键经验教训包括：使用 `context.Context` 管理 goroutine 生命周期的关键重要性、主动监控 `runtime.NumGoroutine()`，以及将泄漏检测测试（如 `goleak`）纳入 CI/CD 流程。该事件凸显了 goroutine 泄漏的静默、指数级特性，以及忽视它们所带来的巨大成本——包括财务和声誉方面的损失。

明尼苏达州联邦法官周五裁定，联邦移民局探员不得仅仅因为和平观察他们的工作而拘留或使用武力，即使是紧随其后。该裁决源于六名活动家提起的诉讼，得到了明尼苏达州美国公民自由联盟的支持，指控侵犯了宪法第一修正案权利。 国土安全部（DHS）坚称其行动是合法的，旨在维护法治和保护执法人员，并引用近期冲突中发生的袭击和财产损失事件——在1月份涉及一名冰冻执勤局特工的致命枪击事件后，局势加剧。 这起枪击事件被拍成视频，至今仍存在争议，对于这是否为自卫或过度使用武力存在不同看法。 门endez法官澄清，探员需要有犯罪或扰乱秩序的*合理怀疑*才能justify干预，并表示和平观察不应构成拦截的理由。 探员不得拘留个人，除非他们正在积极妨碍公务。 国土安全部表示他们正在采取“适当且合宪的措施”，但未对该裁决发表评论。

## AVIF v1.2.0：增强图像质量与兼容性 AOMedia 发布了 AVIF v1.2.0，更新了 AV1 图像文件格式，带来了关键改进，最显著的是**对采样变换的支持**。 这使得即使底层编解码器本身不支持，也能实现更高的位深度（高达 16 位或更高），从而获得卓越的图像质量和工作流程灵活性。 重要的是，使用采样变换的文件仍然**向后兼容**——旧的 AVIF 解码器仍然可以解码高达 12 位精度的图像。 此更新还提供了在不损失质量的情况下**节省文件大小**的潜力，测试表明与 16 位 PNG 相比，文件大小减少了 10%。 除了采样变换之外，v1.2.0 还加强了符合性，明确了编解码器-容器映射，并提供了通过增益图进行 HDR 图像编码的指导。 开发者可以通过 libavif GitHub 仓库访问规范和最新实现。

## 一次性软件的兴起 软件的经济模式正在转变。 借助日益强大的编码代理，我们正从构建持久软件的传统模式转向**一次性软件**：根据需要生成、使用和丢弃代码。 从历史上看，高昂的重写成本激励了大量的维护和精心的工程设计。 现在，随着快速、廉价的重新生成成为可能，投资于长期的完美性似乎变得没有必要。 这种“氛围编码”侧重于快速解决眼前的问题——生成数据解析器或仪表盘——而对代码质量的关注较少。 为了应对这种变化，关键在于采用三层架构：一个**持久的核心**（关键业务逻辑）、不可变的**连接器**（定义通信的API）和一个**一次性层**（AI 生成的组件）。 这种模式的成功取决于**契约优先设计**：定义严格、不变的接口（使用 OpenAPI 等标准），生成的代码*必须*遵守这些接口。 这使得组件的轻松重新生成和演化成为可能，而不会破坏系统的稳定性。 最终，软件的未来倾向于构建适应变化的系统，拥抱由强大、持久的基础支持的一次性元素。

世界各地的问候语不仅仅是礼貌，它们也反映了文化和历史。英语标准化为“hello”，而其他语言则发展出独特的问候语，反映了社会规范。日耳曼和斯堪的纳维亚语言偏爱像“hallo”这样简洁的发音，与罗曼语中更具表现力的“hola”形成对比。 许多问候语可以追溯到历史影响，例如南非语的“hallo”来自荷兰语，或者东帝汶的“óla”来自葡萄牙语。然而，将问候语直接与民族性格联系起来过于简单化。杜兰蒂教授认为，次要问候语更能揭示信息；英语的“how are you?”暗示了对福祉的关心，而波利尼西亚的问候语则侧重于当前活动。 希腊语、法语（“salut”）、夏威夷语（“aloha”）和希伯来语（“shalom”）等语言使用多用途问候语，既可以表示“你好”，也可以表示“再见”，通常根植于健康、服务或和平等概念。最终，问候语是不断演变的表达方式，不应被视为关于一个国家身份的决定性声明。

## 英国言论自由权利的侵蚀 一项新的英国法律，旨在打击未经同意的深度伪造图像，表面上是由X.com的AI问题引发，但引发了人们对更广泛压制言论自由的担忧。批评人士认为，此举连同对在线言论逮捕人数的增加以及《在线安全法》赋予的广泛权力，反映了伊朗和坦桑尼亚等国家所见的专制策略。 基尔·斯塔默首相政府被指控利用“有害言论”法规压制异议，一个由纳税人资助的游戏就是一个例子，该游戏会惩罚对移民问题的担忧。个人因表达批评政府的观点而面临警察行动的事件——包括逮捕从国外抵达的公民以及因社交媒体帖子而遭受骚扰——正变得越来越普遍。 作者认为这并非关于安全，而是关于控制。X.com作为一个不受过滤的讨论和抗议平台，被认为对一个似乎对问责制感到不安的政府构成了威胁。这种趋势预示着令人担忧的转变，远离民主原则，走向一个自我审查盛行、个人自由被侵蚀的社会。

## ZOE PREDICT 研究队列总结 ZOE PREDICT 项目是一项大型、多组学研究，旨在调查饮食、个体代谢反应、肠道微生物群和健康之间的联系。这项工作整合了五个队列的数据——PREDICT 1、2 和 3（US21、US22A、UK22A），总计超过 32,000 个样本，以及两项营养干预研究（METHOD36 & BIOME）。 各队列的数据收集方式有所不同，从全面的临床访视（PREDICT 1）到完全远程评估（PREDICT 2 & 3）。所有队列都包括通过问卷收集的饮食数据、用于微生物群分析的粪便样本收集，以及对心血管代谢标志物（葡萄糖、胆固醇等）的测量。微生物群测序采用全基因组鸟枪法宏基因组学。 研究人员基于肠道微生物与其健康指标的相关性，开发了肠道微生物的排名（ZOE MB 健康和饮食排名）。利用超过 27,000 个公共微生物群数据集进行的荟萃分析，揭示了这些排名与 BMI 以及与肠道相关的疾病（如 2 型糖尿病和炎症性肠病）之间的关联。该研究利用机器学习来评估微生物群对各种健康结果的预测能力。 所有研究均已获得伦理批准并征得参与者的知情同意，遵守相关法规和指南。生成的数据旨在增进对个性化营养和微生物驱动健康的理解。

## 以任务为中心的PARA方法：四年回顾 本总结详细描述了四年内将PARA方法（项目、领域、资源、归档）应用于个人和专业任务管理的过程。作者认为PARA方法非常适合组织信息，但缺乏“执行”层面——任务。他们添加了一个专门的任务数据库到Notion，将任务与项目和领域关联起来，纳入重复性，并利用收件箱进行快速记录。 主要经验包括放弃过度自动化（人工智能任务管理降低了信任度）和过多的重复性任务。简单性至关重要；复杂的结构难以维持。成功的要素包括保持PARA方法中持续的*领域*和有时间限制的*项目*之间的核心区别，将任务表述为具体的*行动*，以及将*收件箱*视为临时存储空间。 最终，作者强调不存在“完美”的系统。价值在于持续调整和认识到结构本身并不能保证效率。核心建议是：**不要完全复制一个系统。** 相反，找出*你*的痛点，构建一个最小化的解决方案，并根据实际使用情况进行迭代。