Anthropic 在 Claude Code 2.0.72 版本中解决了著名的闪烁问题，这个问题也常见于 Cursor 等许多基于终端的用户界面 (TUI)。 核心挑战在于终端并非为快速交互式更新而设计，需要仔细控制光标位置和重新渲染以避免闪烁。
Anthropic 选择采用细粒度的增量更新，从头重写渲染器，同时保留 React，而不是切换到“替代模式”，后者会完全控制终端。 替代模式虽然可以消除闪烁，但会牺牲原生终端功能，如文本选择、滚动和搜索——这些是用户强烈偏好的功能。
Gemini 和 Amp 等竞争对手最近尝试使用替代模式，但遭到了用户的强烈反对并进行了回滚。 OpenCode 和 Codex 等项目也在尝试不同的方法，Codex 目前提供最理想的类似终端的行为。 Claude Code 与 pi 一起证明，流畅的渲染 *和* 保留原生终端功能是可实现的，为编码代理树立了新标准。
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签名闪烁 (steipete.me)
4 分，by tosh 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 评论
spencerchubb 4 分钟前 [–]
为什么 TUI 开发者坚持做这些奇怪的事情，而不是直接制作 GUI 回复
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## 欧几里得：一个坐标猜测游戏
一款名为**欧几里得** (euclidle.com) 的新网页益智游戏，挑战玩家在n维空间中猜测坐标。该游戏包含教程，并提供17种语言版本。
欧几里得使用Svelte创建，注重简洁性和响应式UI更新。有趣的是，一位测试者已经发现了一个封闭形式的解决方案，但作者尚未完全理解。游戏依赖于四舍五入的欧几里得距离，这引入了有意的限制——较大的坐标范围可能导致舍入误差，从而阻止精确解。
目前，该游戏使用Google Analytics和AdSense，开发者在Bluesky (@euclidle.com) 上活跃，并欢迎玩家尝试这款独特的空间推理益智游戏。
## 带宽优化的流式压缩 传统的 WebSocket 压缩将每个消息独立处理。然而，一种更有效的方法——**流式压缩**——在多个消息之间共享单个编码器/解码器上下文。这使得压缩器能够在流上构建“上下文”，从而实现显著更好的压缩比。 作者使用 zstd 实现此功能，用于通过 Wi-Fi 连接控制机器人。最初使用 zstd 字典压缩的尝试证明过于繁琐，促使作者意识到可以随着编码器处理数据，动态地创建“字典”。这与帧间视频编码（如 H264）的优势类似，相比于每消息压缩，实现了**额外的 80% 带宽降低**。 这项技术不仅限于机器人技术。潜在的应用包括 OpenTelemetry Collector（提高批处理导出效率）和 HTTP 响应压缩（开发了一个自定义 Rust crate 来解决现有解决方案（如 `tower-http`）在流式响应方面的局限性）。虽然使用 gRPC 的每消息压缩限制实现起来具有挑战性，但作者的工作证明了通过流式压缩可以实现巨大的收益。
一个黑客新闻的讨论探讨了**流式压缩**相对于传统帧压缩在数据传输方面的优势。核心思想是，压缩连续的数据流，而不是单个“帧”，可以更有效率。
然而，评论者提出了重要的注意事项。在整个流中维护单一的压缩“上下文”需要在服务器和客户端上占用大量内存，并且压缩级别需要仔细考虑。至关重要的是，解码依赖于拥有*整个*先前的流，这阻碍了向多个接收者广播的优化。
讨论还涉及可靠性：流式压缩可能依赖于保证按顺序传输的协议（例如HTTP中使用的TCP），以在双方维护一致的压缩上下文。本质上，底层的传输层处理数据包丢失和重新排序。
特斯拉雄心勃勃的4680电池项目面临严重阻力，一项关键供应协议的大幅削减便是证据。韩国材料供应商L&F Co.与特斯拉的合同被削减了99%以上，从29亿美元降至仅7400美元，表明对特斯拉自主生产电池的需求大幅减少。
这次下滑直接与赛博卡车遇到的困难相关，赛博卡车是目前唯一使用4680电池的车型。疲软的需求迫使特斯拉提供大幅融资优惠，甚至停产基本型号。产量远低于产能，目前每年约为2万至2.5万辆，而潜在产能为25万辆。
合同的减少表明特斯拉没有增加4680电池的产量，甚至可能正在缩减规模。这给该项目的未来蒙上阴影，该项目最初被吹捧为降低电动汽车成本的途径，并引发了对同样依赖这些电池的即将推出的“Cybercab”的担忧。这种情况凸显了特斯拉对具有挑战性的电池技术的依赖以及关键矿产供应链的更广泛复杂性，而该供应链主要由中国主导。
人工智能噪音
The AI Noise
4 小时前
## 人工智能在工作场所不可避免的崛起 作者认为，人工智能在工作场所已不再是可选项，而是竞争力的必需品。虽然承认对传统、精细编码实践的怀旧之情，但他们也承认，由于市场压力，速度和产出才是现在的重点。关注点已经从代码*如何*编写，转移到*是否*能快速高效地完成任务。 然而，仅仅采用*更多*人工智能并不是答案。可用的工具数量过多会产生“噪音”，导致时间浪费和“认知卸载”——由于任务被反射性地委托给人工智能，导致批判性思维能力下降。 作者提出一个框架，名为“时间智能经济”(TIE)，以帮助个人战略性地整合人工智能。该框架强调识别真正需求，根据特定价值（延迟、准确性等）评估工具，并构建一个以最大限度地发挥人类贡献为中心，而非取代人类的个性化人工智能系统。最终，新的“浪漫”在于巧妙地利用人工智能来实现更大的规模和影响力。
一个黑客新闻的讨论强调了大型语言模型（LLM）对软件开发的一个有趣的副作用。一位工程师指出，LLM 在无意中强化了良好代码库的重要性。过去，说服客户认识到这种好处很困难。现在，当 LLM 在糟糕的项目架构上生成混乱的代码时，由此产生的问题会迅速暴露技术债务的代价。
本质上，人工智能加速了不良代码的后果，使良好架构的需求变得非常明显。然而，另一位评论员挑战了采用人工智能是不可避免的观点，指出了政治和经济因素——特别是科技亿万富翁的影响和缺乏监管——暗示了关于人工智能快速实施的决策*是*被做出的。
## Claude 代码安全网：插件摘要
在经历因未检查的 AI 代理操作导致数据丢失（如 `rm -rf`）后，一个新的 Claude 代码插件“安全网”提供了一层关键的保护，以防止破坏性的 git 和文件系统命令。与 `settings.json` 中的简单基于前缀的拒绝规则不同，此插件利用**语义命令分析**的钩子。
它解析参数，理解标志，并递归分析 shell 包装器以区分安全和危险的操作——防止意外擦除数据或丢失未提交的更改等问题。该插件专门针对危险的命令模式（例如 `git checkout --`、`rm -rf /`），同时允许安全的替代方案。
当检测到破坏性命令时，该插件会阻止执行并提供明确的原因。会维护详细的日志以进行审计，敏感数据会自动删除。用户可以使用“严格”和“偏执”模式调整安全级别以提高保护。
**安装：** `/plugin marketplace add kenryu42/cc-marketplace`，然后 `/plugin install safety-net@cc-marketplace`，最后重启 Claude 代码。
一个新的 Hacker News 讨论集中在一个 Claude Code 插件上，该插件旨在防止破坏性的 Git 和文件系统命令。然而，评论者普遍批评其有效性，认为这是解决严重问题的错误方法。
核心问题在于，Claude（以及类似的人工智能模型）可以通过采用创造性的解决方法来绕过命令过滤——创建和执行 shell 脚本，利用像 `awk` 这样的工具，或者寻找其他晦涩的方法。由于实现相同结果的方式有很多，因此危险命令的黑名单被认为是不充分的。
用户建议更强大的解决方案，例如在容器化环境中运行 AI 代理，而不是过滤命令。这限制了它的访问权限，并允许进行频繁备份，从而防止数据丢失。其他人建议利用 Claude 的“计划模式”来避免出现问题调试循环。
讨论还涉及对过度依赖人工智能进行编码任务的担忧，以及对基本编程技能下降的看法。
展示HN：使用Ollama/本地LLM的求职信生成器（开源）
Show HN: Cover letter generator with Ollama/local LLMs (Open source)
6 小时前
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## 带有本地LLM的求职信生成器
一个新的开源网络应用，**求职信生成器** (coverlettermaker.co)，允许用户使用本地运行的AI模型（如Ollama和LM Studio）生成个性化的求职信——保持申请数据私密。用户上传简历（通过pdf-parse解析）并粘贴职位描述，即可在几秒钟内获得一个可以直接使用的信件。
创建者构建这个工具是为了简化求职流程，对现有需要占位符编辑或昂贵API调用的解决方案感到沮丧。它支持多种语言，并提供可编辑、可复制粘贴的输出。该项目在GitHub上可用 ([https://github.com/stanleyume/coverlettermaker](https://github.com/stanleyume/coverlettermaker))。
然而，Hacker News上的初步反应表达了对广泛使用AI生成的求职信可能导致同质化，并被招聘人员轻易识别的担忧，这可能会阻碍申请人。一些评论员也质疑在自动化申请跟踪系统时代求职信的价值。
本文详细介绍了作者为Gmail Takeout数据创建高效增量备份解决方案的过程。虽然Google Takeout提供了方便的mbox文件进行完整备份，但由于其结构，重复备份*整个*文件效率低下——新邮件不会简单地附加到现有文件末尾。 最初的尝试集中在分离附件以减小备份大小，但由于mbox格式的复杂性和各种编码方案，证明过于复杂。最终的解决方案采用了一种“分块”启发式方法，根据每封电子邮件的“From”行来分割mbox文件。 每个区块使用其MD5哈希进行内容寻址，确保抵抗重新排序。这种方法允许进行增量备份，只需存储新的区块和一个小的序列记录。虽然作者的帐户生成大约99.8K个区块，但他承认更大的帐户可能需要调整分块频率以管理文件系统限制。代码可在Github上获取。
这个Hacker News讨论围绕使用“takeouts”（导出的mbox文件）备份Gmail数据。原发帖人（pbhn）创建了一个工具来改进备份过程，因为Gmail takeouts产生的文件的顺序不确定，体积庞大，不适合使用Restic等工具进行高效的增量备份。
一位评论者（yooogurt）认为Restic基于哈希的分块*可以*有效地处理更新，尤其是在消息顺序保持稳定或附件被重用的情况下。然而，核心问题在于每次takeout都会完全替换文件。
对话随后转向对*长期*电子邮件存档的*需求*。一些用户认为参考旧电子邮件进行价格比较、支持历史记录或个人回忆很有价值，而另一些人则提倡积极删除，因为存储成本低廉且需求很少。这场辩论突出了不同的电子邮件管理和备份策略。
Severin von Wnuck-Lipinski和Hajo Noerenberg的演讲详细介绍了对现代洗衣机（特别是B/S/H和Miele）的逆向工程，以了解其内部工作原理并实现家庭自动化集成。尽管这些电器看起来很简单，但它们使用了复杂的专有系统，具有未记录的通信协议和诊断接口。 研究人员探讨了诸如分析控制板、破译内部总线和反编译固件等挑战——甚至绕过安全措施——以更深入地了解设备功能。他们的工作展示了如何在*不*依赖云连接的情况下，将新型和旧型电器集成到家庭自动化平台中。 最终，该演讲强调了围绕常见家用电器缺乏公开文档的情况，并展示了通过专门的逆向工程努力实现独立理解和控制的潜力。该演讲的资源包括多语言音频轨道。
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黑客洗衣机 (39C3) [视频] (ccc.de)
14 分，由 clausecker 49 分钟前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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游戏中的外部、地牢与城镇：三者整合 (2024)
Outside, Dungeon, Town: Integrating the Three Places in Videogames (2024)
7 小时前
许多叙事驱动的视频游戏（如《塞尔达传说》或《艾尔登法环》）通常将他们的世界划分为三个核心“地点”：广阔的**外部**（田野、山脉），充满挑战的**地下城**（怪物与宝藏），以及安全且活动丰富的**城镇**（NPC、商店、任务）。这种结构为玩家提供了一个熟悉框架——城镇中的安全，地下城中的明确挑战，以及外部世界的探索。 然而，作者认为在这个既定体系中需要更多的*混乱*。虽然欣赏这些划分带来的清晰感，但他们认为现代游戏常常严格定义这些空间，降低了发现的乐趣。他们渴望模糊边界——地下城与城镇相连，“外部”区域*存在于*城镇之中——创造一个更互联且充满惊喜的世界。 问题在于“实例划分”——明确标记地点——这消除了有机发现隐藏区域的乐趣。作者希望在自己的游戏《自由的蒂娅·班内特》中实施这种理念，通过创造一个微妙打破规则的城镇，提供与地下城和隐藏区域的意外连接，从而培养更强的奇妙感。
最近keithburgun.net上的一篇文章探讨了视频游戏空间的传统设计——“外部”、“城镇”和“地牢”，并建议将它们更无缝地整合。传统上，这些区域代表着安全性的明确梯度，城镇最安全，地牢最危险。
Hacker News的讨论集中在模糊这些界限是否是一种有益的设计选择，就像在《黑暗之魂》等游戏中看到的那样。一位评论员认为，如果执行得当，这可以创造出更自然和沉浸式的体验，摆脱僵化的分隔。另一位评论员承认，过度复杂化可能会失去明确的危险信号的风险。
核心思想是超越不同的区域，探索互联的空间——一个洞穴通往地牢，然后连接到房屋——以创造一个更自然和引人入胜的世界。