将消费级智能手机重新用于数据中心，需要进行重大改造以确保效率和安全。由于智能手机包含电池、显示屏和外壳等不必要的组件，这些部件不仅占用空间，还存在安全风险，因此必须予以拆除。这一过程保留了主板，而主板约占设备隐含碳排放量的 50%。 为了将这些设备转化为高效的服务器节点，需要用通用 Linux 发行版替换 Android 用户空间。这种转换消除了消费级系统带来的额外开销（例如“低内存杀手”守护进程），使其更适合云计算需求。 由于单台智能手机缺乏传统服务器的性能，因此需要将 25 到 50 台设备部署为集群。这些集群通过 Kubernetes 进行管理，对容器化应用程序进行编排，从而实现服务器级的性能。这种方法提供了一种可持续利用现有硬件的方式，并将重点放在了碳排放最密集的组件上。
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利用闲置手机搭建低碳计算平台 (research.google)
4 分，由 vikas-sharma 发布于 53 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
rbanffy 2 分钟前 [–]
作为一名在宜家相框里装了四个树莓派 Zero W 并运行 Docker Swarm 集群的人，我太喜欢这个主意了。回复
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Paca 是一个开源的、可自托管的项目管理平台，旨在将 AI 智能体视为 Scrum 团队的一等成员，而非仅仅是外围的聊天机器人。与 Jira 或 ClickUp 等传统工具不同，Paca 将 AI 直接集成到工作流中，允许智能体参与冲刺规划、领取任务、编写 BDD 规范，并实时适应项目需求的变化。
Paca 基于轻量级且高度可配置的核心构建，通过强大的 WebAssembly (WASM) 插件系统支持自定义工作流和功能。它原生支持模型上下文协议 (MCP)，能够与 Claude 及其他 AI 智能体无缝集成，并提供专门的“Claude Code”技能集，以便直接通过命令行管理项目。
主要功能包括：
* **真正的协作**：AI 智能体与人类共享看板，自主更新状态和文档。
* **开放架构**：100% 开源（Apache 2.0），提供完整的数据所有权和供应商独立性。
* **开发者友好**：可使用 Go、Rust 或其他支持 WASM 的语言，通过自定义逻辑轻松扩展。
* **简易部署**：可通过 Docker Compose 轻松托管。
Paca 专为那些相信软件开发的未来依赖于统一、透明且敏捷的环境中人机协作的团队而打造。
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Show HN: Paca – 专为“人机协作”打造的轻量级 Jira 替代品 (github.com/paca-ai)
6 分，由 pikann22 发布于 45 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
我出于纯粹的热情开发了 Paca——一个免费且轻量级的 Jira 替代品。它使用 Go 语言编写，旨在让人类和 AI 智能体作为平等的队友共同规划冲刺（sprint）并相互分配任务。它具有高度的可定制性，支持自定义视图、字段以及基于 WASM 的插件架构。我的团队在日常开发中都在使用它，因此它将持续维护并永久免费。
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Fudgetown, USA (2024) (tastecooking.com)
4 点积分 由 NaOH 于 1 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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首先，请确保已安装 qtbase5-dev 软件包：sudo apt update && sudo apt install qtbase5-dev。接下来，下载 Epson Scan2 驱动程序。获取文件后，将其解压，打开文件夹，右键点击 install.sh 文件，选择“作为程序运行”。Epson Perfection V39 II 扫描仪即可投入使用。要测试扫描仪，请将其连接并运行以下命令：epsonscan2。这些步骤已在 Ubuntu 26.04 上经过测试。
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在 Ubuntu 上使用 Epson Perfection V39 II 扫描仪 (joao.town)
9 分，由 joaopalmeiro 于 1 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
taspeotis 18 分钟前 [–]
希望所有的博客文章和新闻报道都能如此简洁。
回复
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该工具可将您的 Markdown 笔记（例如 Obsidian 知识库）转换为独立的交互式 HTML 知识图谱。它提供了一个可视化图形界面，包含可拖动的时间轴以查看知识库的增长过程、基于主题的颜色编码，以及用于查看单个笔记详情的点击检查面板。
**主要功能：**
* **零配置演示：** 打开 `demo/brain-map.html` 即可立即查看一个包含 992 条笔记的预构建交互式地图。
* **无缝集成：** 使用您现有的 Markdown 结构，通过文件夹路径划分主题，并利用 `[[wikilinks]]` 建立连接。
* **灵活构建：** 通过简单的 Python 脚本 (`build_map.py`) 运行。它既支持标准 Python，也可利用可选库（networkx/numpy）实现更简洁的预计算布局。
* **AI 智能体就绪：** 专为 Claude Code、Cursor 和 OpenAI Codex 等工具设计，可作为其 AI 技能使用。
* **响应式设计：** 输出文件为单个可移植的 HTML 文件，支持全站搜索、过滤，并可在各种设备上自适应显示。
无论您是在整理工作、学习还是生活笔记，本项目都能将静态文本转化为“第二大脑”的可导航、动画式呈现。
抱歉。
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路透社近日在 Hacker News 上的一篇报道指出，以色列公司 BlackCore 被指控针对纽约和苏格兰的选举进行虚假信息和抹黑活动。围绕该文章的讨论在用户中引发了极大的分歧。
一些评论者关注其地缘政治影响，并指出法国政府已正式要求以色列就 BlackCore 的活动作出解释。另一些人则讨论了外国实体干预地方选举的道德问题，有人认为无论政治目的是什么，此类活动都会削弱民主主权。
然而，讨论很快演变为关于巴以冲突、巴勒斯坦的国际承认以及关于外国游说和现代社交媒体虚假信息运动效力的更广泛、更具争议性的辩论。总的来说，该讨论帖反映了人们对选举公正性的担忧，以及在政治敏感话题上保持中立讨论的困难。
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肉体炼金术士：将人类变为石头的人 (2025) (medium.com/arcaarcana)
5 分，由 ofalkaed 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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在 Mozilla 工作 15 年后，一位资深开发者即将离职，并对该组织的发展轨迹留下了坦率的批评。作者认为，Mozilla 的力量源于其作为小众、社区驱动型项目的“非典型”根基，而不是模仿科技巨头。 离职感言中的核心要点包括： * **与社区重新建立联系：** 作者认为，Mozilla 过去的发展得益于与用户的真正协作。领导层近期将用户仅视为客户并追随“大型浏览器”模式的转变，疏远了那些让 Firefox 与众不同的核心群体。 * **拒绝“初创公司”的错觉：** 作者警告称，试图“像初创公司一样行事”忽略了 Mozilla 30 年的历史。公司不应追求潮流，而应专注于浏览器的核心稳定性、减少技术债务，并加强与开源贡献者的深度整合。 * **优先考虑指导与自主权：** 作者鼓励留任的员工互相指导，并铭记他们服务于公众，而非仅仅为了完成企业绩效指标（KPI）。 最终，作者对 Mozilla 的使命依然感到自豪，但对那种优先考虑“简历建设”和模仿，而非该组织曾经引以为傲的独特协作精神的领导文化感到失望。
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离开 Mozilla (unitedheroes.net)
18 分，由 martey 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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本文详细介绍了作者如何优化其人工智能辅助开发工作流，即从手动、同步“看管” Claude Code 的方式，转型为自动、异步的“检查点”系统。
起初，作者因管理多个终端窗口而产生“上下文切换疲劳”和职业倦怠。为了在保持安全性的同时“将自己从操作流程中剥离”，作者转向了基于 EC2 的隔离环境。随后，该方案演变成一套稳健的流程：利用 GitHub Issues 作为状态机驱动的待办事项，并由守护进程脚本通过 Cron 任务管理工作流。
目前的系统实现了功能扩充、头脑风暴、规划和实施的自动化，作者仅需在特定的高层级“人工关卡”进行审核。通过将任务细分为独立且隔离的上下文，作者避免了长对话窗口因混乱而导致的“垃圾输入、垃圾输出”问题。
作者强调，这并非要取代人类思维，而是关于如何管理任务委派。他们提醒道，在吞吐量提升的同时，技术债务和平庸代码的风险也随之增加。归根结底，该系统充当了一个“承重”瓶颈，其核心在于优先考虑清晰的架构与监督，而非盲目自动化，这证明了有效的人工智能集成需要持续的改进与严苛的人工审核。
这篇 Hacker News 的讨论探讨了利用大语言模型（LLM）进行软件开发的实际局限性及不断演变的工作流。
批评者认为，尽管人工智能擅长处理简单且孤立的组件，但在架构完整性和构建复杂的早期项目时却显得力不从心；他们指出，多智能体系统往往是在加速技术债务的积累，而非解决问题。
相反，支持者则主张采用一种更具集成性的“智能体”工作流。一位用户描述了他如何通过 LLM 来管理开发流程，包括任务票据处理、状态跟踪以及并行子智能体执行，从而有效自动化了那些曾经需要持续监管的任务。该用户强调，开发者的角色正从手动编码向高层规划、意图表达和设计转型，并认为人工智能通过处理布局变化和状态管理，实际上降低了对专业 UI/UX 角色的需求。
总的来说，这场对话凸显了传统开发者对人工智能引发的复杂性所持的警惕，与那些已成功转型为“编排”AI 智能体来处理大量实现工作的开发者之间存在的张力。共识表明，利用 AI 取得成功的关键在于执行自动化任务前必须进行严谨的规划和明确意图。
几天前，Anthropic 发布了那个被认为太过危险而不宜公之于世的模型。我想用我个人的基准测试来试一试：它能一次性实现我多年来一直想做的一个游戏创意吗？该模型先是进行了漫长的思考，在 45 分钟并花费了价值超过 20 欧元的 Token 后（！），它愉快地回复说：“《牧羊犬》（Shepherd's Dog）已经完成——这是一个包含 2319 行代码、且零依赖的 index.html 文件。” 你可以观看下方的视频或亲自试玩这个游戏，它真的很有趣，而且完全符合我的设想。对我来说，这是人工智能模型首次能够一次性为我完成这样的作品：
这篇 Hacker News 帖子讨论了由用户 *vnglst* 分享的 AI 生成网页游戏“牧羊犬”（Shepherd's Dog）。
各方评价褒贬不一。一些用户对该项目表示赞赏，但也有人提出了批评。一位评论者指出，作为 AI 基准测试的“游戏创意”缺乏新意，称这在游戏界已是几十年的陈词滥调，暗示创作者可能忽略了现有的市场饱和度。另一位用户则反馈，由于移动端 UI 存在错误遮挡了游戏说明，导致初次体验非常糟糕。
这场讨论是对当前 AI 生成软件局限性与套路的一个简短案例研究：虽然这些工具能够快速生成功能性代码，但它们往往依赖于训练数据中陈旧的概念，而非真正的创新，并且在用户体验（UX）方面仍面临巨大的障碍。