作者长期以来一直欣赏Xfce桌面环境，因为它自Cobind Desktop时代起就一直保持着一致的可用性和速度。他们赞同David Gerard的观点——希望Xfce坚持使用4版本，避免像GNOME等其他桌面环境所受到的破坏性“创新”。
作者重视Xfce在简洁性和功能性之间的平衡，认为它比精简的窗口管理器更实用，同时仍然轻量级且直观。虽然承认KDE有所改进，但作者主要在笔记本电脑上使用Xfce，并且有将其切换到台式机的想法。
总而言之，这篇文章是对Xfce保守开发方式的辩护，赞扬了它的长寿性和抵御不必要变化的决心，在经常受到短暂趋势驱动的环境中。作者预先劝阻了其他桌面环境粉丝的负面反应。
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XFCE 很棒。
XFCE Is Great
49 分钟前
最近的 Hacker News 讨论强调 XFCE 是一个优秀的 Linux 桌面环境，尤其适合新手。用户推荐它是因为它简单直接，没有多余的东西，让人想起 Windows XP 的简洁。
一位拥有强大机器（32 核，128GB 内存）的用户指出，在 Windows、KDE 和 Gnome 等现代 GUI 中存在令人沮丧的延迟——在使用 XFCE 时没有这种延迟。他欣赏 XFCE 的响应速度及其对核心功能的关注：启动应用程序、热键绑定以及通常不干扰用户。本质上，XFCE 因其速度和缺乏不必要的功能而受到赞扬，使其成为那些寻求实用高效桌面体验的用户的理想选择。
本文概述了 GitHub 的特性和资源，GitHub 是一个用于软件开发和版本控制的平台。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持各种**用例**，例如应用程序现代化、DevOps 和 CI/CD。GitHub 还提供针对特定**行业**（如医疗保健和金融）定制的解决方案。 除了核心开发之外，GitHub 还通过赞助、开源倡议和全面的**支持与服务**（包括文档和社区论坛）来培养强大的**社区**。该平台不断发展，重点关注**人工智能驱动的开发**和强大的**企业解决方案**。
## LLM 优化的编程语言在 Hacker News 上讨论
一种专门为大型语言模型 (LLM) 设计的新编程语言正在 Hacker News 上讨论。其创建者旨在实现token效率的代码表达，优先考虑 LLM 的理解而非人类可读性。
一位评论者建议使用分隔符将测试条件直接合并到函数定义中，但承认这可能增加复杂性。另一位评论员批评这种方法“懒惰”，建议利用现有的代码示例，如 Rosetta Code，来进行语言设计。
一个关键的争论点是依赖 LLM 以及潜在的未检查错误。一位用户表达了对完全自动化和放弃人工验证的担忧，用 AI 驾驶飞机作类比，强调移除人工监督的风险。另一位则认为，拥有充足的现有技术和工具来辅助 LLM 迭代和错误检测，才能使一种语言真正地 LLM 优化。
喜马拉雅山因冬季降雪减少而变得裸露和多岩石，科学家警告。
Himalayas bare and rocky after reduced winter snowfall, scientists warn
1 小时前
## 喜马拉雅山降雪量减少：日益严重的危机 喜马拉雅地区正经历着冬季降雪量显著且令人担忧的减少，过去五年的降雪量大多低于1980-2020年的平均水平。气象学家报告，原本应该被积雪覆盖的山脉裸露着岩石，而“降雪干旱”正变得越来越常见。 这种减少与气温上升以及西风扰动可能减弱有关，正在加速冰川融化，并影响着近二十亿人的水资源。更少的融雪威胁着饮用水、灌溉和水力发电，而更干燥的条件增加了森林火灾的风险。 此外，积雪和冰的减少使山体不稳定，导致更频繁的滑坡、落石和冰川湖溃决。最近的数据显示，过去五年西北喜马拉雅地区的降雪量减少了25%，并且积雪持续时间创下历史新低。专家警告说，这种“双重麻烦”——冰川减少*和*降雪量减少——将对环境和依赖喜马拉雅山资源的数百万人民造成毁灭性的后果。
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喜马拉雅山因冬季降雪减少而裸露岩石，科学家警告 (bbc.com)
16 分，koolhead17 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 评论
profsummergig 1 分钟前 [–]
也许他们最终会找到在南达德维丢失的核装置，那个（查看笔记）有可能毒害印度北部大部分地区。回复
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一个黑客新闻的讨论强调了一个YouTube视频，来自“Project Farm”，揭露了一种常见小工具中隐藏的间谍摄像头。虽然最初的呈现方式可能对某些人来说不太吸引人，但评论员们赞扬了Project Farm极其彻底和详细的产品测试方法。
用户指出他提供了原始数据，允许观众形成自己知情的意见，即使他们不同意他的具体排名或优先级。他评测各种产品，从工具到日常用品，全部自行购买，专注于纯粹的内容，没有不必要的修饰。许多评论员根据他的推荐进行了购买，并感谢能够独立评估所提供的信息。尽管对点击诱导标题有一些批评，但普遍认为内容质量很高。
## 个人软件的兴起 最近，像Claude Code和Opus 4.5这样的LLM的进步正在大幅降低软件创作的门槛，但并未迎来新的SaaS黄金时代。相反，我们正进入一个**个人化、一次性软件**的时代——工具被构建来解决*特定*的、即时需求，并且经常在之后被丢弃。 这种转变是由对CLI优先工作流程的回归推动的，赋予用户更大的控制权并减少摩擦。现在，任何人都可以快速原型化解决方案——一个定制的追踪器，一个利基Chrome扩展程序——绕过寻找不完美的SaaS替代方案的需求。 然而，**代码是廉价的，软件仍然昂贵。** 虽然LLM可以快速生成代码，但它们无法解决现实世界应用程序的复杂性：维护、边缘情况和数据管理。这意味着软件工程师的角色并未消失，而是*在演变*。专业知识现在在于**系统设计、架构和管理复杂性**，而不仅仅是编写语法。 在这个领域取得成功取决于分发、理解你的受众以及拥有良好的判断力——这些是人工智能无法复制的技能。关键在于构建人们*需要*的东西，而不仅仅是技术上可行的事情。最终，这些工具是强大的实用工具，就像开发者使用的Excel，能够快速解决问题，但需要持续的人工监督和工程严谨性。
代码现在很便宜，但软件不是 (chrisgregori.dev)
18 分，fs_software 39 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
sublinear 5 分钟前 [–]
> 人们越来越多地构建工具来精确地解决一个特定的问题一次——然后丢弃它们。这是一种一次性实用软件，设计用于眼前的“现在”而不是遥远的“未来”。
是的！百分之百是这样。回复
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美联储主席鲍威尔宣布，司法部已向美联储发出大陪审团传票，这可能导致因他过去在参议院关于美联储大楼翻新工程的证词而面临刑事指控。鲍威尔声称，此举并非针对翻新工程或国会监督，而是对美联储独立利率决定的回应。 他认为政府试图迫使美联储将货币政策与*政治*偏好保持一致，而非基于经济状况。鲍威尔强调美联储致力于基于证据的决策，这一原则在他服务于多个政府期间始终坚持。他承诺将继续履行职责，保持正直和独立，尽管面临威胁，并将优先考虑美国人民和美联储的法定目标，即物价稳定和充分就业。
## 人工智能驱动世界中编程语言的未来
随着人工智能代理越来越多地编写代码，一个新的因素可能会影响语言选择：**令牌效率**。大型语言模型（LLM）具有有限的上下文窗口，而更高效的语言需要更少的令牌来表示相同的代码，从而实现更长、更高效的会话。
对 RosettaCode 项目的代码解决方案进行分析，使用 GPT-4 分词器，揭示了显著的差异。**J**，一种使用 ASCII 的数组语言，被证明是最具令牌效率的，其次是 Clojure 等动态语言。令人惊讶的是，由于强大的类型推断，Haskell 和 F# 等函数式语言也具有很高的效率。相反，C 语言是最冗长的。
该研究强调，动态类型和简洁的语法有助于提高令牌效率。虽然像 APL 这样简洁的基于符号的语言*看起来*很高效，但它们的独特字符分词效果不佳。最终，选择 Haskell 或 F# 等语言可以显著延长 LLM 约束下的开发会话，从而可能重塑软件工程的优先级。这项研究表明，代码冗长性，曾经是一个次要问题，在人工智能辅助编码时代可能会变得至关重要。
一个黑客新闻的讨论集中在**编程语言的令牌效率**上，尤其是在人工智能代码生成和大型代码库的背景下。一篇最近的文章（martinalderson.com）引发了这次讨论。
主要观点包括：**J**（一种APL方言）具有很高的令牌效率，但可能因人工智能模型的训练数据有限而受到限制，相比之下，JavaScript和Python等语言拥有更多训练数据。 许多评论者认为**训练数据量目前比语言本身的效率更重要**。
关于大型项目，讨论强调*限制不一定在于上下文大小*，而在于*如何使用该上下文*。像**Cursor**这样的工具以及利用模块接口（例如C++中的.h文件）和人工智能生成的摘要等技术被认为是有效管理上下文的有希望的方法。 大家的共识是**自主编码工具仍处于早期阶段**，并且在效率方面具有显著的改进潜力。 最后，一些人推测代码压缩技术未来可能会降低语法差异的重要性。
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## 动态 SDF 游戏引擎在 Hacker News 上引发讨论
一位名为 Mike 的开发者正在构建一个基于动态 Signed Distance Fields (SDF) 的游戏引擎，并在最近的 YouTube 视频中展示了该引擎。该引擎允许实时地形操作——创建隧道、洞穴，以及动态改变地形——并且性能表现出奇地好。
评论者强调了其独特的游戏玩法潜力，特别是超越目前像 *No Man’s Sky* 这样的游戏中“高保真挖掘”体验的可能性。 许多用户分享了学习 SDF 的资源，包括一个多部分文章系列。
讨论还涉及了引擎的物理机制（使用 Jolt Physics，也被 *Horizon: Forbidden West* 和 *Death Stranding 2* 使用，现在也集成到 Godot 中）以及基于 SDF 渲染的动画方面的潜在限制，这是一个挑战。 将其与 PS4 上的 *Dreams* 和 *GameGlobe/Project Spark* 中的类似技术进行了比较。
该项目因其创新的方法而受到赞扬，为传统的基于多边形的游戏开发提供了令人耳目一新的替代方案。 许多人鼓励开发者继续分享他的进展。
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## 美联储与政治压力 - Hacker News 总结
美联储主席杰罗姆·鲍威尔发表声明，可在美联储网站上找到 ([https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/powell20260...](https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/powell20260...))，引发了 Hacker News 的讨论。鲍威尔谈到了政治干预货币政策的令人担忧的可能性，特别提到了因抵制总统对利率的偏好而可能面临的“刑事指控”。
对话显示出对机构独立性受到侵蚀的广泛担忧。许多评论员对总统干预经济政策的想法表示震惊，担心这会导致不稳定，并将短期政治利益置于健全的经济原则之上。
讨论范围从指责“香蕉共和国”情景到关于特朗普动机和对美国治理的更广泛影响的辩论。一些人认为特朗普只是想要更低的利率，而另一些人则怀疑他有一个更深层的策略，以指责现任政府的政策。 还有一种对政治体系的幻灭感，一些人质疑两党的诚信。
## 使用文件系统沙箱化智能体：一种新方法
智能体AI的最新进展利用具有shell和文件系统访问权限的沙箱环境，模仿大型语言模型（LLM）编码任务中使用的技术。这种方法具有优势，例如与基于RL的编码训练对齐，并通过单个强大的Bash接口简化工具集。文件系统还能够实现自然模式，例如计划/草稿文件和高效的长上下文处理。
然而，将其应用于现有应用程序会带来挑战：确定何时以及如何在应用程序的数据库和沙箱文件系统之间同步数据，以及管理人工编辑。一个关键的解决方案是**FUSE（用户空间文件系统）**，一个允许在内核之外创建文件系统的框架，将任意数据暴露为文件。
该示例演示了使用FUSE构建一个AI驱动的电子邮件平台智能体。该智能体与镜像电子邮件结构（收件箱、已发送等）的文件系统交互，而FUSE将文件系统操作（如`ls`或`mv`）转换为数据库查询。这种抽象允许智能体使用熟悉的命令直观地管理电子邮件。
完整的实现可在GitHub上找到，未来的工作可以探索将这种方法与传统的智能体循环进行评估，并通过沙箱提供商API简化FUSE集成。最终，虚拟文件系统为智能体AI的人体工程学上下文工程提供了一条有希望的途径。
## LLM 代理的 FUSE：摘要
最近 Hacker News 的讨论集中在使用 FUSE（用户空间文件系统）为大型语言模型 (LLM) 提供访问各种数据源和应用程序的权限。jakobemmerling.de 提出的核心思想是将数据（甚至非传统文件，如数据库或电子邮件）表示为文件系统，以便于代理交互。
一些人认为直接 API 访问更有效，并避免了不必要的抽象，而另一些人则认为文件系统接口具有价值，因为 LLM 具有现有的训练数据和对基于文件的系统的直观理解。人们对性能问题（通过“grep”风格搜索进行缓慢访问）以及准确地将现实世界数据映射到文件系统的复杂性表示担忧。
一些评论员分享了构建类似系统的经验，并指出架构挑战和潜在的效率低下。还建议使用替代方案，如 NFS/9P 和现有的服务 API（如 Google Drive）。最终，讨论强调了抽象便利性和性能之间的权衡，一些人提倡更简单、更直接的访问方法。还提到了几个提供类似功能的项目，如 Filestash 和 ZeroFS。