我已离开X（前身为Twitter），原因是其环境日益恶化，并且我会忽略或要求以其他方式分享发送给我的任何链接。这不是为了影响X的财务状况而发起的抵制——它的资源过于庞大——而是我个人决定脱离一个积极损害公共讨论的平台。
X的算法优先考虑愤怒和虚假信息，并通过其所有者推广极端观点和干预民主进程（如英国选举）而得到放大。该平台甚至助长了令人不安的滥用行为，包括AI生成的非自愿图像。
仅仅避免参与是不够的；即使*浏览*内容也会使该平台合法化。我选择转向Mastodon和Bluesky等替代平台，希望其他人也能加入我，不是为了“击败”X，而是为了在其他地方培养真正的对话。该平台已经从根本上受到损害，类似于一个有害意识形态不仅被容忍，而且被积极推广的空间，使得有意义的对话变得不可能。我哀悼最初的Twitter的逝去，但认识到当前的迭代已经无法修复。
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一场 Hacker News 的讨论围绕着用户在埃隆·马斯克收购后是否离开或继续留在 Twitter 的决定。 许多用户报告已经离开，删除了他们的内容并迁移到 Mastodon 等平台，认为体验良好。
然而，其他用户表示难以离开，因为他们关注着特定的内容创作者——特别是像偶像、艺术家甚至日本政府机构这样的日本账号，这些账号主要使用 Twitter。
一个反复出现的主题是，对支持现在与争议人物相关的平台存在伦理担忧，一位评论员将其比作支持一个有问题的事业。 此外，人们对 Bluesky 等替代平台持怀疑态度，并预测它们最终将屈服于与其他社交媒体相同的问题，即负面情绪和滥用。 争论涉及持续寻找新平台是否值得，考虑到网络恶化的周期性。
最近的Hacker News讨论集中在Windows 11的状态，总体情绪偏负面。许多评论者认为Windows 11是一个“灾难”，觉得它过于复杂，没有优先考虑用户需求，甚至有人更喜欢Windows 95的简洁性。
虽然承认Hacker News可能是一个回音室，但有几位用户报告说，在技术社区之外，甚至在非技术用户中，也存在类似的沮丧感。一个主要抱怨是微软缓慢且不完整的从旧控制面板过渡，新的设置菜单缺乏关键功能。
人们渴望一个更简单、更一致的操作系统，但普遍感觉微软没有优先考虑这些改进，而是专注于侵入性功能。尽管有批评，评论员指出用户可能会继续使用Windows，因为缺乏替代方案，这减少了微软改变的压力。
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## Ourguide：适用于任何任务的屏幕指导
Ourguide 是一款 macOS 应用程序，旨在**在您的屏幕上提供逐步、实时的指导**，无需在应用程序之间不断切换或暂停教程。只需输入您需要帮助的内容，Ourguide 就会突出显示在*任何*应用程序中需要点击的位置。
一个关键功能是**提问模式**，它允许用户提问并获得即时、上下文相关的答案，无需截图或复制粘贴——它“看到”您正在处理的内容。
Ourguide 受到各行各业专业人士（设计、营销、教育）的信赖，可以简化工作流程，**缩短培训时间**，并提高生产力。用户报告在使用新软件和完成复杂任务方面有了显著改进。
目前适用于 macOS，Ourguide 旨在成为您整个桌面的通用助手，提供更直观、更高效的学习和工作方式。
## Ourguide：屏幕任务指导
Eshaangulati 正在推出 Ourguide，这是一款全操作系统应用程序，旨在通过分步视觉指导帮助用户完成计算机任务。由于对使用聊天机器人寻求帮助的反复沟通感到沮丧，Ourguide 提供了两种模式：**指导模式**直接在屏幕上突出显示下一个要点击的元素，而 **提问模式**则提供一个视觉集成的聊天，理解屏幕上下文以解答具体问题。
开发者最初探索了一个复杂的计算机视觉/VLM 流程，以准确识别 UI 元素，但由于性能问题，改为了更简单、更快速的实现方案（<1s 延迟）。这源于当前 AI 代理可靠“观察”和与界面交互的局限性。
Ourguide 不会*自动*点击，而是*显示*点击位置，让用户保持控制以避免错误。它已被证明对复杂的任务（如 AWS 配置）甚至日常应用程序（如 Spotify）都有用。
Ourguide 可在 [https://ourguide.ai/downloads](https://ourguide.ai/downloads) 下载，创作者正在积极寻求反馈以改进该工具。
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最近一篇《华尔街日报》的文章（提供礼品链接）讨论了WD-40公司严密保守的配方以及知晓该配方的小组人员。获取配方需要公司的高级职位，以及严格的保密协议和安全措施。
Hacker News的讨论迅速转向了是否可以使用现代分析化学技术，如气相色谱-质谱联用（GC-MS）和核磁共振（NMR）来逆向工程该配方。一些评论员指出，最近通过类似方法成功重现了可口可乐的配方，暗示破解WD-40并非不可能。然而，复制精确的混合物非常复杂，重现具有相似物理性质的物质可能更实用。
一个关键点是，WD-40在技术上是润滑剂、防锈剂、渗透剂和排水剂的组合——尽管它不一定是许多应用中*最佳*的润滑剂，会留下不适合长期减少摩擦的残留物。有人甚至指出它对杀虫也很有效！
## 低代码平台面临的迫在眉睫的威胁
尽管预计到2028年市场规模将达到500亿美元，但人工智能驱动的编码工具的兴起对低代码平台构成了重大的生存威胁。这些平台之所以流行，是因为它们能够让非技术用户构建软件，从而减少开发人员的工作量并加速交付。然而，随着人工智能极大地降低了*直接*代码开发的成本和复杂性，其核心价值主张正在转变。
过去，低代码通过简化开发和赋能公民开发者来证明其成本的合理性。现在，人工智能允许开发人员更快地构建解决方案，通常*无需*外部平台的额外复杂性和厂商锁定。像Cloud Capital这样的公司已经开始迁移离开低代码，发现人工智能驱动的开发效率更高、更易于维护，并且与现有工作流程集成。
虽然低代码供应商正在通过人工智能集成进行调整，但他们是否能够与使用人工智能工具直接构建的速度和灵活性竞争还有待观察。现在，根本问题归结为简单的“构建 vs. 购买”——对于许多人来说，利用人工智能重新掌控他们的工具，证明是更有价值的途径，在速度、成本节约和开发人员体验方面都带来了收益。
## 低代码的终结？Hacker News 讨论
Hacker News 上一篇帖子引发了关于低代码开发平台未来的争论。作者预测低代码将会衰落，理由是人工智能现在提供了低代码的速度，*但没有*其局限性。许多评论者同意，低代码的僵化——即使是微小的元素也难以定制——是人工智能可以克服的关键弱点。
然而，一个强烈的反驳观点出现了：低代码不会消失，而是可能会*与*人工智能驱动的工具*融合*。对于理解和操作用户界面和数据，视觉界面的价值仍然显著，尤其对于非技术用户而言。其他人指出，大型组织需要处理部署、合规性和维护的平台——这些是人工智能目前无法企及的领域。
这场讨论突出了低代码的多样化应用，从简单的数据管理到复杂的企业集成。虽然人工智能降低了*编写*代码的门槛，但运行和维护代码仍然是一个挑战。最终，这场对话表明人工智能可能会改变低代码的*使用方式*，可能使其专注于长期维护和运营负担，而不是初始开发。
## ChatGPT 代码解释器获得重大升级
ChatGPT 的“高级数据分析”功能（前身为代码解释器）获得了一次重要的、未公开的升级，极大地扩展了其编码和数据处理能力。现在，除了 Python 之外，ChatGPT 还可以直接执行 **Bash、Node.js (JavaScript) 甚至 Ruby、Perl 和 Java** 等语言的代码。
一个关键的补充是 **`container.download` 工具**，它允许 ChatGPT 从公开可访问的 URL 获取文件并在其沙盒环境中保存。虽然容器仍然缺乏直接的互联网访问权限，但现在可以通过自定义代理使用 **`pip` 和 `npm`** 安装软件包。
这次升级是通过实验发现的，揭示了启用软件包安装的代理系统 (`applied-caas-gateway1.internal.api.openai.org`) 的细节。安全测试表明，`container.download` 工具目前可以防止提示注入攻击，要求 URL 要么由用户直接输入，要么来自安全搜索结果。
这些增强功能使 ChatGPT 能够分析来自网络的数据，利用更广泛的编程语言，并利用外部软件包——使其成为一个更加通用的编码和数据分析工具。然而，作者敦促 OpenAI 为这些新功能提供官方文档，目前这些功能被称为“ChatGPT 容器”。
## ChatGPT 更新与开发者讨论
ChatGPT 的最新更新允许容器运行 bash，安装软件包 (pip/npm)，并下载文件，引发了关于软件开发未来的讨论。一个关键主题是向“本地”工具调用的转变，可能绕过沙箱限制并实现更强大的功能。
评论员推测 ChatGPT 生成的单次使用、按需应用程序将会兴起，以及像 Go 这样的编译型语言可能会回归。 观点是，随着 LLM 成为主要的编码者，动态语言（Python、JavaScript）的优势会减弱，因为 LLM 可以在拥有足够训练数据的情况下处理编译型语言。
目前这种转变是否现实存在争议，但可移植二进制文件的便利性很有吸引力。 同时也提出了对易于携带的恶意软件的担忧。 值得注意的是，标准 ChatGPT 现在也支持在包括 Java、Ruby 等多种语言中执行代码，尽管这些更新尚未正式公布。
## 跑道工程：远不止表面看起来那么简单 2025年9月发生的几次跑道超跑事件凸显了这些看似简单的路面背后至关重要的工程技术。跑道不仅仅是飞机使用的道路；它们经过独特设计，能够承受重达一百万磅、时速180英里的飞机——这与高速公路车辆大相径庭。 跑道长度是一个关键考量因素，需要在容纳大型飞机、成本和土地可用性之间取得平衡。温度、海拔和坡度等因素也会影响所需的长度。方向也至关重要，理想情况下应面向迎风方向，这通常需要在大型机场建设多个跑道。 除了长度和方向，跑道表面还经过工程设计以提供摩擦力，利用凹槽和横坡来防止水滑。路面本身是一个分层系统——从基层到面层——使用沥青或混凝土等材料，这些材料的选择基于强度、寿命和成本。 跑道还包含安全功能，如移位起飞点和工程材料阻arrest系统（EMAS）——可破碎的材料，可安全地阻止超速飞机——这表明航空业致力于从过去的事件中吸取教训并不断提高安全性。这是一项复杂且昂贵的工程，但对于确保安全航空旅行至关重要。
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跑道的隐藏工程 (practical.engineering)
18 分，由 crescit_eundo 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 有序抖动：摘要 本文解释了有序抖动，这是一种使用黑白像素模拟灰度的方法。它通过使用“阈值图”——一个包含不同阈值的网格来实现。每个像素的颜色由将其灰度值与图中相应阈值进行比较来确定。 本质上，该图将灰度转换为特定的黑白图案，从而模仿原始图像的亮度。简单地平铺该图会产生可见的伪影，因此重新排列阈值至关重要。 流行的贝耶矩阵以交叉网格模式排列阈值，分散像素以获得更平滑的外观。增加图的大小（例如，从 2x2 到 4x4 或 8x8）会增加图案的数量，从而提高灰度表示的平滑度。 除了贝耶矩阵之外，其他排列方式（如簇点和空隙与簇）会产生不同的视觉纹理，类似于印刷报纸或提供更自然的混合效果。阈值在图中的排列决定了最终的抖动图案。下一部分将探讨误差扩散，这是一种*没有*阈值图的抖动方法。
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抖动 – 第二部分：有序抖动 (visualrambling.space)
24 分，ChrisArchitect 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 4 条评论
jonahx 1 分钟前 | 下一个 [–]
这真是很好的作品，其他的文章也是。如果作者路过，我想了解一下使用的技术。回复
subprotocol 2 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
在 Chrome 中显示“正在加载资源，请稍候...”并卡住。但它在 Firefox 中对我有效。回复
ChrisArchitect 1 小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
相关：
抖动 - 第一部分
https://news.ycombinator.com/item?id=45750954 回复
csressel 53 分钟前 | 上一个 [–]
第一篇文章很棒，这个应该很有趣！回复
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这个故事讲述了与同事“迈克”的一次令人沮丧的经历：他提交了一个大型、未经测试的AI生成代码的合并请求，并催促立即批准。作者认为问题不在于迈克使用了AI，而在于导致不负责任实施的系统性压力。 文章的核心是呼吁对AI生成代码的*负责*。作者希望能够询问迈克他的流程——使用的提示词、代码审查情况以及决策依据。他们提倡在AI使用方面保持透明，在合并请求中披露提示词和审查摘要。 作者将“AI懒散堆积”（AI Lazyslop）定义为未经创建者阅读的AI生成代码，将审查负担转嫁给他人。他们提出了一份个人宣言：对所有代码负责，披露AI的使用，证明已进行审查和测试，并能够独立解释逻辑。 最终，迈克转向了一种“半懒散堆积”的方法，将审查者的评论*反馈*给AI。作者得出结论，这种情况可能很普遍，强调了一种文化转变，需要制定与AI在软件开发中互动的新的行为准则。
## AI、懒惰和代码审查 – Hacker News 讨论
最近 Hacker News 上的一场讨论，由 [danielsada.tech](https://danielsada.tech) 引起，围绕着人工智能如何加剧软件开发中现有的问题，特别是关于代码质量和审查流程。核心问题并非人工智能带来的*新*问题；一位开发者（“Mike”）反复提交大型、测试不足的 PR，试图通过将更改偷偷纳入已批准的请求来绕过彻底审查。
然而，像 LLM 这样的人工智能工具会放大这种行为，使开发者能够生成更多的代码，增加有问题 PR 的频率和数量。审查者现在面临更繁重的工作量，需要区分合法的贡献和“懒散地堆砌”的人工智能生成代码。
评论者指出，根本原因并非人工智能本身，而是系统性问题：缺乏对细致工作的奖励、快速交付的压力以及不充分的流程。一些人建议直接拒绝过大的 PR，而另一些人则指出需要明确的人工智能使用政策（例如 LLVM 的）。一个反复出现的主题是理解人工智能生成代码背后的*推理*——促进透明度——以及管理层可能将速度置于质量之上，最终在出现问题时责怪审查者。
## OpenFlexure显微镜：可访问且可定制的显微镜
OpenFlexure显微镜是一款革命性的开源显微镜，旨在实现可访问性和定制化。它使用现成的低成本组件（如网络摄像头或标准显微镜物镜和树莓派）构建，却能提供令人惊讶的高性能。
其关键创新在于一个3D打印的载物台，利用“柔性铰链”——塑料组件，实现无摩擦、无振动且极其精确的运动（精度可达小于100纳米的步长）。这种设计最大限度地减少了组装和对非打印部件的依赖，从而最大限度地提高稳定性。
除了经济实惠（主要成本在于树莓派和摄像头），OpenFlexure显微镜还具有高度适应性。用户可以轻松更换光学器件以获得不同的放大倍数，甚至可以添加打印的滤光块来实现诸如荧光成像等高级技术。详细的文档和学术出版物可供使用，使高质量的显微镜技术能够惠及更广泛的用户和应用。
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OpenFlexure 显微镜 (openflexure.org)
8 分，来自 o4c 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
gnabgib 1小时前 [–]
热门于：
2024 (189 分，20 评论) https://news.ycombinator.com/item?id=42115243
2021 (113 分，39 评论) https://news.ycombinator.com/item?id=27216452
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