## 后对应问题编程语言 (PCPL) 概要 后对应问题 (PCP) 询问两组多米诺骨牌是否可以通过对齐上下行的方式进行匹配。令人惊讶的是，尽管定义简单，PCP 却是 *图灵完备的* ——这意味着它可以计算图灵机可以计算的任何内容。这导致了 **后对应问题编程语言 (PCPL)**，一种基于寻找多米诺骨牌匹配的独特编程范式。 PCPL 程序被定义为一组多米诺骨牌。PCP 实例的解（匹配）有效地模拟了计算过程。例如，PCP 可以计算两个数的最小公倍数 (LCM)，其中最短匹配的长度代表 LCM。 一个 Haskell 包，`PCPL`，实现了一个编译器，可以将图灵机转换为等效的 PCP 程序。这允许通过搜索多米诺骨牌匹配来执行复杂的算法。提供的示例演示了编译和运行一个一元加法器，展示了匹配如何代表成功的计算历史。虽然功能强大，但寻找匹配可能在计算上很昂贵，通常需要广度优先搜索。PCPL 突出了隐藏在看似简单的数学问题中的意外计算能力。
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Domino 导向编程：邮寄对应编程语言 (2015) (davidlazar.github.io)
5 分，mr_tyzik 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
dang 2 小时前 [–]
当时讨论过（一点点）：邮寄对应编程语言 - https://news.ycombinator.com/item?id=10797424 - 2015年12月 (4 条评论) 回复
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Linux 二进制兼容性的圣杯：Musl 和 Dlopen (github.com/quaadgras)
7 分，Splizard 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 工程管理的不成文规则 成为一名工程管理者，并非关于明确的角色定义，而是适应团队在产品、流程、人员和编程这四个支柱上的需求。这个角色是灵活的——一个小团队可能需要代码贡献，而一个大团队则需要专注于职业发展和资源获取。 一个关键的责任是确保团队构建*有价值*的产品，通常需要产品所有权，即使*有*产品经理。避免流程臃肿；不断质疑流程是否仍然服务于客户，而不仅仅是遵守规则。 优先考虑与团队的信任和透明度。诚实，即使是坏消息，也能建立持久的尊重。管理者应该是一把“透明的伞”——保护团队，但不让他们远离现实。 避免成为瓶颈。授权、赋能，并专注于指导（30%）和鼓励（60%）——团队的成功就是你的成功。抵制住继续承担技术任务的冲动；将项目视为需要完成或授权的“牲畜”。最后，招聘不是关于消除风险，而是优化速度和质量——更少、更深入的面试比许多肤浅的面试更有效。
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我在10年工程管理经验中学到的东西 (jampa.dev)
17 分，由 jampa 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## TrackHands：本地手口部行为意识应用
TrackHands 是一款跨平台桌面应用程序，旨在帮助用户意识到并可能停止下意识地将手放入口中。它利用 MediaPipe 进行实时的人脸和手部检测，在系统托盘中无干扰地运行，并在检测到手指靠近嘴巴时显示警告叠加层，同时截取屏幕截图以帮助自我意识。
TrackHands 使用 React、Rust 和 Tauri 构建，优先考虑隐私——所有处理都在本地进行，不会收集任何数据。它兼容 macOS (11+)、Windows (10+) 和 Linux，仅需要摄像头和摄像头权限。
用户可以自定义检测频率和摄像头分辨率。在 macOS 上安装可能需要终端命令来绕过安全警告。该项目是开源的（MIT 许可证），并欢迎通过 Pull Request 贡献。最新版本和源代码可在 GitHub 上找到：[https://github.com/cacoos/trackhands](https://github.com/cacoos/trackhands)。
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Show HN: 一个桌面应用，当你咬指甲时会阻止工作 (github.com/cacoos)
11 分，由 cacoos 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
看到了这个仓库：https://github.com/tldev/posturr 并想分享我的戒咬指甲的解决方案 :)
camel_gopher 0分钟前 [–]
感谢你的回复
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## Luminal：利用巨内核实现峰值GPU性能
Luminal 是一种推理编译器，旨在通过解决两个关键限制——计算和带宽——来最大化 GPU 利用率。传统的推理由于内核启动开销、GPU 核心（波量化）上的工作负载分布不均以及等待初始权重加载的空闲时间而导致资源浪费。
Luminal 通过将整个模型前向传播**融合到一个“巨内核”中**来解决这些问题。这消除了内核启动延迟，允许立即分配工作负载，并能够将权重加载与计算重叠。Luminal 不使用静态调度指令，而是使用带有共享全局指令队列的**动态调度方法**，从而提高了对硬件变化的适应性。
该编译器通过将操作重写为平铺版本，并使用**屏障计数器**仔细推导数据和同步依赖关系，将计算图转换为此指令队列。此过程会自动生成巨内核代码，不同于以前的手动方法。一项关键创新是**“符号工作队列”**，它允许在无需重新编译的情况下实现动态批处理大小。
通过最大限度地减少同步并最大化硬件利用率，Luminal 旨在为推理任务提供显著的性能提升。该项目是开源的，并且正在积极开发中，建立在 Hazy Research 的先锋工作之上。
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将模型编译为巨内核 (luminal.com)
12点 由 jafioti 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 基于 Shell 的静态站点生成器：摘要 本文详细介绍了使用 POSIX shell 脚本编写的自定义静态站点生成器 (SSG) 的创建过程。作者出于避免为简单博客使用复杂的 JavaScript 框架的愿望，用名为 `gen.sh` 的脚本取代了之前的基于 JS 的解决方案。 `gen.sh` 将 Markdown 文件和资源目录转换为完整的网站，包括标签、RSS/Atom 订阅源、站点地图和草稿处理。它作为一个单遍生成器运行，复制文件，从自定义 frontmatter 格式（每个 Markdown 文件的前 2-6 行）中提取元数据，使用 `comrak`（一个 Markdown 处理器）渲染内容，并组装 HTML 页面。 该脚本利用广泛的字符串操作和 `sed` 命令来执行诸如元数据提取、图像处理和订阅源生成之类的任务。虽然没有优先考虑可移植性或可配置性，但作者强调了 shell 脚本的乐趣和速度，以及对构建过程的完全理解。整个构建过程，包括在需要时编译 comrak，都通过 GitHub Actions 自动化，从而实现本地构建时间小于一秒，部署后约为 30 秒。
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用 POSIX shell 编写的静态站点生成器 (aashvik.com)
9 分，by todsacerdoti 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
paseante 1 分钟前 | 下一个 [–]
人们怎么了。回复
mrwh 11 分钟前 | 上一个 [–]
太棒了！我的个人网站倾向于从手写开始，发展成 bash 脚本，偶尔进入 python，但大多停留在 bash，因为它很方便，不需要取悦任何人（而且也不会！），并且已经内置了文本处理到文件的功能。（我也为我的工作编写了很多粗糙的 shell 脚本。我想我应该开始让 AI 直接生成我想要的东西了。但拼凑脚本更有趣...) 回复
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## 旧金山微气候API 摘要
Solo Founders 创建了一个免费、无需密钥的API ([microclimates.solofounders.com](https://microclimates.solofounders.com))，为旧金山50个街区提供超本地化的天气数据。 认识到旧金山显著的微气候——气温在几英里范围内可能差异很大——该API 汇集了150多个户外传感器的数据，提供比全市平均值更准确的读数。
该API 提供端点来检索所有街区或特定位置的天气（例如，`/sf-weather/mission`）。 数据包括温度、湿度和传感器数量，每小时更新。 它被设计为易于与AI代理（Claude Code, Clawdbot）、家庭自动化、机器人和自定义应用程序集成。
该项目是开源的 (GitHub: [https://github.com/solo-founders/sf-microclimates](https://github.com/solo-founders/sf-microclimates))，并欢迎贡献以将服务扩展到其他具有独特微气候的城市。 它利用PurpleAir传感器和Cloudflare KV进行缓存和性能优化。
## 旧金山微气候：超本地化天气工具
一个名为“SF Microclimates”的新项目（github.com/solo-founders）旨在为旧金山提供极其本地化的温度数据。创建者主要将其构建用于像Claude Code这样的人工智能工具，但承认该网站目前缺乏用于简单天气查询的用户友好界面。
该项目利用PurpleAir传感器的数据——遍布城市数千个传感器网络——来绘制温度变化，揭示由日照和阴影造成的影响。用户可以将开源代码适配到其他城市，例如波特兰。
讨论中提到对默认视图中包含室内传感器数据的担忧，以及对数据来源（主要为PurpleAir）和单个传感器读数API访问权限的疑问。 也有人请求添加摄氏度支持。
感谢您的关注。以下是核打击美国可能呈现的情况。NukeCast利用当前天气预报模拟放射性尘埃可能传播的路径、在大气中的扩散方式以及可能沉降的地点，以便您快速识别可能受影响的下风区域并做出更明智的准备决策。有关模型工作原理、假设和局限性的详细信息，请查阅Wiki。如果您觉得此工具有用，请考虑升级到高级版——亚马逊的计算时间并不便宜！—Todd Wiki 创建账户 / 升级高级版 开始使用
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Show HN: NukeCast – 如果今天发生核打击，放射性尘埃会飘向哪里 (nukecast.com)
4 分，由 todd_tracerlab 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
我创建了 NukeCast，因为我一直想要一个能快速回答一个问题的工具。如果今天发生核打击，放射性尘埃会飘向哪里，你应该开车去哪里逃生。NukeCast 使用天气预报驱动拉格朗日粒子扩散模型，并考虑湿沉降和干沉降。场景通过选择打击地点和当量来定义；设置使用基于 FEMA 应急数据的预选美国地点和当量。输出显示在地表 12 小时积分内的估计地面辐射剂量。免费使用，但有使用限制，如果需要更多运行/功能，则有付费版本，因为 AWS 计算时间并不便宜。
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今年一月，作者尝试利用人工智能（具体来说是Codex与GPT-5.2）将两个现有应用程序——Datasette和一个名为Sessy的Rails应用——迁移到Cloudflare Workers，旨在利用其低成本资源。尽管过去对Cloudflare的限制感到沮丧，作者希望通过人工智能的帮助克服这些限制。
对于Datasette，目标是在Workers上运行一个轻量级版本，使用Drizzle、Hono和Alchemy。前端使用Hono的JSX重建，而不是React SPA。 现场演示地址是datasette-legislators.ep.workers.dev。
Sessy的移植涉及一个更复杂的单仓库项目，包含一个Worker API和一个React SPA前端，需要更多手动干预来完善人工智能生成的UI组件（用Shadcn/BaseUI替换它们）。该项目集成了Amazon SNS和Cloudflare的D1数据库。
虽然不完美，但这两个项目都取得了成功，主要得益于Codex。作者发现Codex在 medium 设置下是一个强大的工具，每个项目消耗了大约一周的团队计划积分。
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你可以直接将内容移植到 Cloudflare Workers (sigh.dev)
5 分，作者 STRiDEX 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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谷歌的 Paul Kinlan 探索了将网络浏览器用作编码代理的沙盒环境，灵感来自 Claude Cowork 等工具。他构建了“Co-do”，一个演示浏览器能够在用户计算机上安全运行不受信任的代码，*无需*大型本地容器的潜力。
Kinlan 利用现有的浏览器技术进行沙盒处理：文件系统访问 API 用于文件处理，带有 `<iframe sandbox>` 的内容安全策略 (CSP) 用于隔离，以及 WebAssembly 在 Web Workers 中用于安全代码执行。Co-do 允许用户将 LLM 连接到选定的文件文件夹，并通过聊天界面与其交互。
文章强调了 `<input type="file" webkitdirectory>` 在主要浏览器中用于只读目录访问的实用性，并详细介绍了一种复杂的双 iframe 技术，用于在沙盒中进行精细的网络控制。作者指出，虽然功能强大，但 `<iframe sandbox>` 功能的文档记录不足。
这个Hacker News讨论的核心观点是：**网页浏览器是一个非常有效且长期存在的运行不受信任代码的沙箱。** 用户指出浏览器已经“历经考验”，对抗恶意链接数十年，并不断演进安全特性，例如WebAssembly（受Google的NaCl启发）和基于能力的的设计。
对话强调浏览器有意限制功能——没有系统调用或直接硬件访问——提供了一个安全的环境，即使它限制了某些任务，例如一些AI编码需求。虽然攻击面*确实*很大，但实际的安全记录很强。
值得注意的是，讨论还提到了现在已经过时的外部插件（Flash、Java Applet）作为历史上糟糕的沙箱，以及一个令人惊讶的浏览器功能：通过`webkitdirectory`属性接受文件夹输入。