## Consent-O-Matic：自动化Cookie横幅管理 Consent-O-Matic是由奥胡斯大学CAVI中心开发的一款浏览器扩展，用于自动管理网站Cookie同意横幅。这些横幅旨在让用户控制其数据，但往往重复且耗时，尤其是在频繁清除Cookie的情况下。 该扩展通过识别超过200个常见的同意管理平台（CMP），包括UserCentrics和CookieBot，并应用预设的用户偏好来简化此过程。它采用开源模式，允许社区贡献以保持与不断发展的横幅设计的兼容性。 Consent-O-Matic需要最少的权限：读取网页以检测横幅、存储用户设置以及访问标签页URL以进行启用/禁用控制。它通过获取规则列表并将问题报告给奥胡斯大学（通过匿名URL）来运行。用户还可以通过提交自定义规则列表或向GitHub仓库提交拉取请求来贡献。 该扩展利用复杂的检测器和方法（例如点击按钮或切换复选框）系统，这些系统定义在JSON规则列表中，用于与CMP交互，从而提供更高效、更轻松的浏览体验。

## GibRAM：RAG 的内存知识图谱 GibRAM 是一款内存知识图谱服务器，旨在增强检索增强生成 (RAG) 工作流程。它将实体、关系和文档块*以及*它们的向量嵌入直接存储在 RAM 中，从而实现更快速、更具关联性的上下文检索。 与传统的向量数据库不同，GibRAM 允许“图感知检索”——通过遍历实体之间的关系来发现仅靠语义相似性难以发现的相关信息。数据是短暂的，具有可配置的生命周期，使其非常适合短期分析和探索。 一个 Python SDK 简化了文档索引和查询，提供了一种“GraphRAG”风格的工作流程。用户可以轻松自定义组件，例如分块器、提取器和嵌入器。GibRAM 可以通过脚本、Docker 或 Docker Compose 轻松部署，默认在 6161 端口上运行。它是一个 MIT 许可的项目。

Iconify 是一个大型图标库，提供超过 **18万个免费图标**，来自 **200多个图标套装**。这些套装涵盖了广泛的类别，包括：编程、徽标、表情符号、国旗、主题设计等等。 图标套装采用多种许可协议，主要包括 **Apache 2.0、MIT 和 CC BY 4.0**，以及 Open Font License 和 BSD 等。流行的套装包括 **Material Symbols、Font Awesome、Phosphor 和 Fluent UI System Icons**，但该系列还扩展到许多小众和专业选项，如 **Web3 Icons、Health Icons 甚至 Weather Icons**。 Iconify 提供各种风格（轮廓、实心、双色）和尺寸（16px、24px、32px）的图标。它是设计师和开发者寻求免费、高质量图标用于其项目的综合资源。

## ThinkNext 设计：通过有目的的设计传递价值 ThinkNext 设计认为，有影响力的设计超越了美学，它体现了品牌的身份，并在视觉、物理和体验层面传递价值。他们的方法始于深刻的同理心，不仅理解用户*需求*，还理解用户*渴望*，从而产生在情感上产生共鸣并经久耐用的创新设计。 这种理念通过数十年的工作得到了有力证明，最显著的例子是与 IBM ThinkPad 的合作。从 1994 年对 IBM AS/400 的引人注目的重新设计——通过现代美学提升了收入——到 ThinkLight、TrackPoint 顶盖和革命性的 X1 Carbon 等无数创新，ThinkNext 一直在不断重新定义产品类别。 他们的设计优先考虑功能性和用户体验，例如 AS/400 安全密钥和 Netfinity 7000 的机架式服务器。即使是看似微小的细节，例如 ThinkPad 的心跳 LED 和 ThinkShutter 摄像头盖，也体现了对周到、以用户为中心设计的承诺。通过持续的创新和对品牌精髓的奉献，ThinkNext 设计帮助销售了超过 2 亿台 ThinkPad，并继续塑造着科技的未来。

## 手工网络更新 - 2026 计划 手工网络正在为繁忙的 2026 年做准备，将推出 **手工软件基金会**，这是一个 501(c)(6) 非营利组织，致力于支持独立软件开发。这个新基金会旨在赋能“手工”程序员——那些专注于深入的技术理解和质量的人——通过协助软件创作的商业方面，如支付、许可和营销。 受到 File Pilot 等项目的成功启发，File Pilot 是一个由单人开发者构建的极其高效的文件浏览器，该基金会将提供资源和指导，帮助开发者发布有影响力的软件，而不会牺牲自给自足的能力。会员资格将通过月度订阅提供，获得访问私有 Discord 和商业资源的权限。 除了基金会之外，该网络还将举办两次编程比赛（主题待定，Wheel Reinvention 将回归），以及 **今年春季在不列颠哥伦比亚省温哥华的线下聚会**——一个专注于演示、演讲和社区建设的“超级聚会”。关于聚会和基金会会员资格的更多细节将很快发布。该网络致力于全年每月更新。

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## Claude 与科学发现的未来 – 摘要 Anthropic 的 Claude 正在迅速成为科学家的强大合作者，加速各个领域的研究。最近的进展，特别是 Opus 4.5，展示了在解读科学图表、处理计算生物学和理解蛋白质方面有了显著改进。 通过“AI for Science”等计划，研究人员正在利用 Claude 重塑研究过程——从识别最佳实验和压缩时间线，到发现人类能力范围之外的复杂数据集中的模式。 几个实验室展示了这种潜力：**斯坦福大学的 Biomni** 作为一个统一平台，访问数百种工具，从而大大缩短分析时间（例如，全基因组关联研究在 20 分钟内完成，而过去需要数月）。**麻省理工学院的 Cheeseman 实验室** 利用 **MozzareLLM** 自动化 CRISPR 实验的基因功能解读，甚至可以识别专家遗漏的见解。最后，**斯坦福大学的 Lundberg 实验室** 正在利用 Claude 为基因靶向生成新的假设，超越了传统的基于知识的方法。 这些系统并非要取代科学家，而是增强他们的能力，提供置信水平并允许专家进行完善。虽然仍在不断发展，但这些工具展示了 Claude 不仅可以加速研究，还可以开辟科学发现的全新途径。

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## 跳蚤市场刀具：一个变迁的市场 从2005到2018年，作者经历了湾区跳蚤市场刀具市场的巨大变化。最初，厨用刀非常多且便宜——与备受追捧的军用或狩猎刀相比，它们被认为是“糟糠”。一次在线销售了一把Sabatier刀，引发了狂潮，推高了价格并模糊了品牌之间的界限。 随着理想的古董刀变得稀缺，作者在清晨的“抢购热潮”中，顶着睡眠不足的决心寻找商品，并通过发现来补充收入。他学会了快速评估价值，避免了常见的陷阱，例如厨师品牌的刀具。这个市场也有一种独特的社交动态，有专门的买家和不同程度的礼貌。 一个转折点是Forgecraft刀的意外复兴——曾经被认为价值很低，但通过重新打磨和在线趋势而受到欢迎。这促使作者重新评估自己的偏见，质疑转售价值是否蒙蔽了他的判断。虽然Forgecraft的热潮已经消退，但他对人们对古董厨用工具日益增长的兴趣感到乐观，认为这是一种持久的趋势，通过日常物品将人们与历史联系起来。

这个令人难以置信的长词“Lopado­temacho­selacho­galeo­kranio­leipsano­drim­hypo­trimmato­silphio­karabo­melito­katakechy­meno­kichl­epi­kossypho­phatto­perister­alektryon­opto­kephallio­kigklo­peleio­lagoio­siraio­baphe­tragano­pterygon”（171个字母！）出自公元前391年阿里斯托芬的喜剧《众妇人议会》。它代表着一道虚构的、精美的菜肴，被描述为各种美味佳肴的组合——鱼、肉、禽类和酱汁。 被认为是希腊语中最长的词，也是文学作品中出现过的最长的词（根据吉尼斯世界纪录），它是在剧本的最后宴会场景中使用的幽默夸张。翻译各不相同，从像牡蛎、鲨鱼头和蜂蜜这样的详细成分清单，到试图捕捉其长度和荒谬性的诗歌。这道菜本身是一种至少含有16种甜酸成分的烩菜。

地缘政治分析家约翰·米尔斯海默认为，中东正在发生重大转变，像沙特阿拉伯这样的海湾国家正在暗中反对美国/以色列试图改变伊朗政权的努力。这代表着长期的逊尼派-什叶派对抗可能出现缓和，因为海湾国家认为它们已经基本实现了目标——削弱叙利亚阿萨德等主要对手，并削弱真主党的力量。 米尔斯海默认为，海湾国家现在认为美以联盟，而非伊朗，是对地区稳定的更大威胁。他们担心进一步的动荡，可能重蹈叙利亚的覆辙，只会助长西方和以色列鲁莽的政策。最近的事件，包括被认为即将对伊朗发动袭击，正通过这种视角来看待。 本质上，海湾国家优先考虑一个稳定（即使可能具有对抗性）的伊朗，而不是一个由外部势力控制的混乱的伊朗。这标志着重大的战略调整，可能对该地区产生深远的影响。

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## 年轻男女党派差距扩大：摘要 比尔·阿克曼强调了一张图表，显示年轻男女之间的党派分歧急剧且不断扩大，女性明显向左倾斜，而男性则相对稳定。这并非仅仅是美国现象，而是在许多国家观察到的全球趋势。 核心观点认为，这种分歧并非由情绪化或社交媒体固有消极性等简单原因造成，而是多种因素复杂作用的结果。女性为了生存而进化出优先考虑社会接纳的倾向，更容易受到社交媒体的共识驱动压力——一种现代“共识引擎”，它会放大和惩罚异议。 大学和女性主导的职业内部的体制强化加剧了这种易感性，形成了意识形态的单一文化。与此同时，男性由于不同的进化压力，更倾向于独立，经历了另一种形式的“捕获”——沉溺于游戏和色情等孤立活动。 最近的数据表明，男性现在开始向右倾斜，可能对社会叙事和排斥是一种反应。然而，这不一定是一个积极的发展，而可能是被另一种以不满为导向的体系“捕获”。最终，作者认为，这种分歧是由生物学、技术、体制、经济和意识形态的结合驱动的，创造了两种不同的道路，可能导致不健康的后果。

## 伦敦地铁迎来信号：一个隐藏的网络 多年来，由于空间限制和成本问题，伦敦地铁无法实现手机信号覆盖。现在，由Boldyn Networks建设的“中立网络”正在改变这一现状，安装所有英国移动网络在地下运营所需的基础设施。这并非传统安装，而是通过改造现有车站空间——业内称为“酒店”——来容纳服务器机架和贯穿隧道中的数百公里电缆。 该项目由Boldyn资助，伦敦交通局（TfL）无需承担任何成本，历时四年后即将完成。它利用隧道中的“泄漏馈线”电缆和战略性地放置在车站中的机柜来广播信号，克服了弯曲空间和水渗入等挑战。至关重要的是，该网络还支持紧急服务网络，即使消费者服务中断，也能提供可靠的通信系统。 虽然主要侧重于提供公众移动接入，但该网络的设计优先考虑紧急服务功能。预计将于2025年中旬完成，留下一个复杂、隐藏的基础设施，为伦敦地下的连接提供动力。

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在明尼阿波利斯Renee Good枪击事件后，“AWFUL”（富裕白人城市自由派女性）这个首字母缩写词引发争议，激怒了《纽约时报》等一些自由派媒体。他们将其描绘成一个新的、贬损白人女性的术语，特别是那些批评特朗普总统的人。 《纽约时报》甚至向国土安全部通报了这个词语日益增长的使用情况，将其描述为令人担忧的趋势。然而，文章认为这种反应过于夸大。AWFUL只是描述了人口统计和意识形态特征，本身并不像“Karen”等之前的术语那样具有冒犯性。 批评人士认为，这种担忧源于特朗普的支持者对人口结构变化和地位丧失的焦虑，一些学者认为，保守派男性将自由派女性视为他们影响力下降的象征。该文章进一步指出，《纽约时报》的愤怒是虚伪的，因为它有使用高度煽动性语言的历史——例如用“法西斯”和“纳粹”来形容特朗普和共和党人。

近30年来，FIRST LEGO League 一直在全球范围内培养青少年的 STEM 技能。现在，该项目正在不断发展，以更好地满足学生和教育工作者的需求，重点是提高可及性和课堂整合。 重新设计的 FIRST LEGO League 将使用 LEGO Education 计算机科学与人工智能套件——结合编码、硬件和教师支持——以吸引更广泛的学习者。主要变化包括无线硬件、互动式游戏模型、半合作团队游戏以及明确的玩家角色（驾驶员、操作员、技术员、专家）和引导式任务。 年龄/年级划分也简化为两个组（美国/加拿大分别为 5-7 岁和 8-14 岁），与体育类结构相一致。过渡期（2026-2028 年）将提供使用现有 SPIKE 技术的“创始版”和由新的计算机科学与人工智能套件驱动的“未来版”。最终，该项目旨在成为一种统一、简化的体验，激励下一代 STEM 创新者。

特朗普政府最近宣布对“学徒制付费”项目投资1.45亿美元，这是在最初扩大学徒制的承诺收效甚微之后的一项重大举措。这种资助模式不同于传统的劳动力资助，它将公共资金与实际成果（即学徒的实际雇佣、培训和留任）挂钩，而不仅仅是资助项目管理。 数十年以来，联邦对学徒制的投资一直有限，导致学徒制仅占美国劳动力的一小部分。这项新举措认识到行业协会和工会等中介机构在建立成功项目中的关键作用，借鉴了英国和德国等国家的做法。 学徒制现在尤其重要，可以解决熟练技工的严重劳动力短缺问题，并为传统的四年制大学提供一种可行的替代方案，尤其是在学士学位价值下降以及年轻人脱离大学的机会减少的情况下。学徒在培训后平均年收入为8万美元，为工人和雇主都提供了强劲的投资回报。虽然这项投资并非一个完整的解决方案，但它是将学徒制确立为劳动力发展核心组成部分的关键一步。

这门系统安全课程全面概述了该领域，深入探讨了隔离技术、权限分离和处理错误代码等关键领域。它还涵盖了网络/分布式系统、移动设备和网络安全，并着重关注人为因素和隐私。 课程内容包括可信硬件、CPU侧信道、缓冲区溢出防御以及WebAuthn等现代身份验证方法。客座讲座涉及供应链安全、网络安全政策和现实世界的信息安全挑战。 整个学期，学生将完成五个实验——分别侧重于缓冲区溢出、权限分离、符号执行、浏览器安全以及ACME/WebAuthn，并进行一次期中测验，涵盖前半部分的内容。阅读材料涵盖了从基础论文（1984年）到最新出版物（2024年）的各种来源。期末考试侧重于课程的后半部分，允许携带笔记本电脑。

这位作者回应了关于其财富和与大型科技公司关系的批评，澄清他们实际上*避免*了长期参与。虽然曾在谷歌、脸书和推特实习，但他们因道德问题（例如脸书的使命）而离开，并且并未从这些公司积累大量财富。他们的收入主要来自漏洞奖励、加密货币工作和节俭的生活。 相反，他们创立了两家公司——comma.ai 和 tiny corp，专注于开源机器人技术和普及人工智能模型训练所需的计算能力（特别是 petaflops）。他们的目标是挑战英伟达的统治地位，认为软件而非硬件才是关键。 作者充满激情地倡导建设更美好的未来，批评那些从事有害技术工作的人，例如监控和操纵性平台设计。他们认为，将重点从以利润驱动的“劣质化”转移到开放、可访问的技术，就能产生重大影响。

在伊朗经济危机引发两周大规模抗议后，政府镇压和互联网封锁导致街道现在已平静下来。当局实施了持续八天的封锁，以压制他们声称的“外国支持的阴谋”和扰乱利用动荡的“恐怖分子”。互联网接入正在逐步恢复，首先是短信服务。 伊朗官员指责美国和以色列参与了一场外国阴谋，最高领袖哈梅内伊声称“数千人”被这些势力杀害——这个数字远高于之前的报告。尽管美国和西方盟友对这些说法表示异议，但伊朗国家媒体报道，由于逮捕和削弱反对派网络，安全形势现已稳定。 报告还显示，存在组织化的、类似“突击队”的团体参与暴力活动，但其来源尚不清楚。由于各方宣传的影响，情况仍然扑朔迷离，独立核实困难。

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梅特·奥兹医生揭露了明尼苏达州普遍存在的医疗欺诈问题，这超出了此前已知的，如与新冠相关的“为未来提供食物”计划（涉及大量索马里裔个人）的3亿美元欺诈案。奥兹在接受《大纪元时报》采访时详细描述了一场“掩盖”，涉及州政府高层，并指控一些社区正在利用宽松的系统。 调查发现，一栋建筑内有400家企业，产生了8000万美元的涉嫌欺诈性联邦账单。联邦调查范围正在扩大，财政部正在调查明尼苏达州与索马里之间的财务联系，国土安全部已向该州部署特工。特朗普政府已冻结儿童保育资金，要求提供更多数据。 奥兹警告说，明尼苏达州只是“冰山一角”，并指出加州临终关怀和家庭医疗保健领域的欺诈规模可能更大，高达40亿美元，涉及“对欺诈的容忍和接受”，以及可能来自国外的犯罪团伙，包括一个“俄罗斯亚美尼亚……黑帮”。他担心这种欺诈可能与影响选举有关，利用社会项目获取政治利益。目前，这两个州的调查仍在进行中。

## 代码贡献价值的变化 近期大量低质量、AI生成的拉取请求（pull requests）促使人们重新评估开源贡献模式，尤其是在tldraw项目中。作者最初提议自动关闭外部PR，这一举动获得了开发者社区的意外支持，他们面临着类似的问题。 然而，核心争论不在于*是否*接受AI辅助代码——作者自己也在使用它——而在于当代码生成很容易自动化时，外部代码贡献是否具有价值。传统价值在于贡献者对代码库*和*问题的理解，这通过深思熟虑的迭代和设计输入来体现。 这个问题被AI工具加剧了，这些工具基于定义不明确的问题（甚至源于作者自己生成的AI错误报告！）创建看似有效的PR。这些贡献缺乏关键上下文，并且经常解决不存在的问题，需要维护者付出大量精力来理清。 最终，作者认为在代码唾手可得的世界里，最有价值的贡献现在集中在报告、讨论和深思熟虑的参与上——将实际编码留给核心团队，他们拥有必要的上下文和对项目的关怀。在出现更好的工具来管理这种新形势之前，可能需要转向限制外部贡献。

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1806年，乔治·帕克牧师被谋杀引发了一桩复杂的案件，最终在24年后发现了理查德·赫明斯的遗骸。帕克负责收取备受痛恨的十分之一税（一种支付给教会或地主的10%税），并且不断提高要求，从135英镑增加到包括额外的“收款费用”，加剧了当地的怨恨。 三名农民——托马斯·克鲁斯、约翰·巴内特和乔治·班克斯——以及治安法官埃文斯上尉，雇佣赫明斯杀害帕克。为了让赫明斯噤声，他们又雇佣詹姆斯·泰勒谋杀赫明斯，并将尸体藏在克鲁斯的谷仓里。 然而，一个法律漏洞使这四人得以逃脱起诉：只有直接的凶手才能被审判，而泰勒已因自然原因去世。这场丑闻，加上对十分之一税更广泛的不满，最终导致了1836年的十分之一税交换法案，用基于全国粮食价格的更公平的“谷物租”取代了该制度。这需要详细的教区地图——在当时非常准确——来确定新税收的土地所有权。

1月16日，美国联邦航空管理局发布了60天的建议，敦促航空公司因中美洲和东太平洋地区的军事活动增加以及潜在的导航干扰而谨慎飞行。此前，美国采取了包括在委内瑞拉的空袭以及逮捕尼古拉斯·马杜罗总统（因涉毒指控）在内的军事行动，导致地区紧张局势升级。 此前，美国联邦航空管理局曾警告委内瑞拉空域存在安全风险。在马杜罗被移除后，特朗普总统宣布可能对墨西哥采取地面行动，以打击贩毒集团，尽管墨西哥已拒绝了美国的援助提议。 墨西哥强烈谴责委内瑞拉的空袭，强调需要和平解决，并对地区稳定表示担忧。美国联邦航空管理局的建议涵盖墨西哥、中美洲、巴拿马和东太平洋部分地区的空域，突出了所有飞行高度的潜在风险。

尽管人工智能快速发展，但其经济可行性日益受到关注。纽约时报专栏作家兼经济学家塞巴斯蒂安·马拉比预测，OpenAI可能在18个月内面临财务破产，理由是预计将出现巨额亏损——2025年可能高达80亿美元，到2028年将增加到400亿美元——尽管目标是在2030年实现盈利。 这源于极高的基础设施成本，特别是数据中心（仅OpenAI预计就需要1.4万亿美元），以及商业模式依赖于目前免费的服务，用户很容易转换。虽然投资者通常弥合创新与盈利之间的差距，但人工智能公司烧钱的速度*太*快了。 像微软和Meta这样的成熟科技巨头处境更好，它们拥有现有的收入来源来支持人工智能开发。这种情况凸显了整个行业可能存在的8000亿美元“黑洞”，表明并非所有人工智能先驱的未来都有保障，即使像OpenAI这样获得创纪录投资的公司也是如此。