本文详细描述了在 Rust 项目中使用 Git 预提交钩子时遇到的挫折经历——一个简单的 FizzBuzz 实现。作者最初创建了一个基本的 Rust 程序，并设置了一个预提交钩子，以自动使用 `rustfmt` 格式化代码。然而，钩子的初始实现是在工作区运行，而不是在索引上运行，导致无法在提交之前捕获格式化问题。 后续的迭代尝试通过在已签出的索引版本上运行，然后仅在已修改的文件上运行来改进钩子。虽然这些改进解决了一些问题，但作者发现了一些根本性的限制：钩子会破坏 rebase 操作，在不同的分支上不可靠（由于不同的提交历史和钩子版本），并且会干扰 stash 等工作流程。 最终，作者得出结论，预提交钩子是一个“从根本上来说有缺陷的想法”，因为其固有的不稳定性和潜在地干扰合法的开发流程。他们强烈建议使用 **pre-push 钩子** 代替，强调它们应该快速、可靠，并在索引上运行，而不是工作区，并且在贡献文档中提供清晰的手动设置说明。

本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。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 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，如文档、博客和培训（GitHub Skills）。它还通过开源倡议、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。最后，该页面详细介绍了**企业解决方案**和可用的**附加组件**，如高级支持和增强的安全功能，以及条款和隐私政策等法律信息。

## 超越基本调度：动态 Cronjobs 本文重点介绍了一种简单但强大的技术，用于扩展 cronjobs 的功能，使其超越标准的调度限制。虽然 cronjobs 传统上用于重复性任务，但通过在 crontab 条目中直接加入条件检查，可以使其变得非常动态。 作者意识到，你可以利用 POSIX “test” 命令（使用 `[]` 或 `test`）来添加逻辑。例如，可以安排一个脚本在每周二早上 7 点运行，*除非* 是当月的最后一个星期二，通过检查七天后的日期是否仍然在同一个月内来实现。 除此之外，文章还演示了如何根据外部数据触发任务：仅在美國节假日（使用下载的节假日列表）运行脚本，根据天气状况（通过国家气象局 API），甚至由人工智能对当前新闻事件的评估来确定。 本质上，cronjobs 不仅限于基于时间的触发；它们可以响应几乎任何你可以编写脚本的条件，从而释放新的自动化灵活性。

Hyperliquid，一个估值300亿美元的“去中心化”交易所，其运作方式与DeFi所期望的透明性和无需信任原则相去甚远。对其核心代码的逆向工程分析显示，它是一个伪装成链上系统的中心化系统。 关键在于，其源代码*并非*开源，而是依赖于下载的“数据块”进行执行。 该平台拥有一位具有上帝模式权限的“CoreWriter”，能够未经授权地操纵用户资金和系统参数。内置了追溯性交易量操纵机制，并且存在一个无解冻功能的计划冻结机制。只有八个未公开的地址可以提交交易，从而形成了一个中心化的控制点。价格预言机可以被无保护地覆盖，并且桥接提款可以被无限期审查。 治理提案被记录但无法验证，并且由于依赖于Circle的USDC，存在3.62亿美元的会计缺口。一个隐藏的、完全部署的借贷协议（“BOLE”）与交易所并行运行，增加了系统性风险。分析发现，存在允许制造交易量和单方面冻结链的功能。 这些发现表明Hyperliquid优先考虑控制而非去中心化，这引发了对用户安全和平台对其自身是下一代DeFi交易所的声明的严重担忧。

## AI 生成的警方报告：2024 年回顾 2024 年，人工智能用于撰写警方报告的数量激增，这主要得益于 Axon 公司的“Draft One”工具——该工具与其流行的随身佩戴摄像头捆绑销售。然而，这项技术引发了对准确性、透明度和正当程序的严重担忧，特别是由于有缺陷的报告可能会影响个人的自由。 一个关键问题是 Draft One 的设计：它在导出时*删除*最初由人工智能生成的草稿，这使得难以验证报告的来源，并可能允许警官将不准确之处归咎于人工智能，从而逃避责任。这种缺乏透明度阻碍了公众监督，Axon 公司有意设计该系统以避免“信息披露的麻烦”。 尽管存在这些担忧，但进展正在取得。加利福尼亚州和犹他州通过了立法，要求披露人工智能参与报告创建的情况，加利福尼亚州更进一步，强制保留初始草稿以进行审计，并禁止与供应商共享数据。 EFF 积极反对不负责任地使用人工智能，发布报告详细介绍了 Draft One 的缺陷，并发布了一份关于人工智能生成报告的公共记录请求指南。预计 2025 年会有更多州效仿，监管甚至可能完全禁止这种做法。

加里·考克斯，79岁，来自亚利桑那州，因策划一项超过10亿美元的大规模医疗保险欺诈计划，被判处15年监禁，并被勒令支付超过4.52亿美元的赔偿金。作为Power Mobility Doctor Rx, LLC (DMERx)的首席执行官，考克斯经营一个平台，伪造医生处方，用于不必要的医疗设备，如支架和止痛药膏。 他和同伙通过误导性广告和呼叫中心，瞄准数十万名医疗保险受益人，然后将药房和供应商与愿意接受非法回扣以签署处方的远程医疗公司联系起来，而无需进行适当的医疗检查。这导致医疗保险和其他保险公司支付了超过3.6亿美元的欺诈性款项。 考克斯被判犯有包括医疗欺诈、电汇欺诈和共谋等罪名。此案由联邦调查局、HHS-OIG、VA-OIG和DCIS调查，凸显了司法部打击远程医疗欺诈和保护弱势群体免受纳税人资助的医疗保健计划剥削的决心。

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卡内基梅隆大学的研究人员开发出一种突破性的“计算透镜”，能够同时将整个场景清晰地聚焦，无论景深如何。与仅限于单一焦平面的传统透镜不同，该系统动态调整图像的焦点，模拟真实世界的曲率。 这项创新结合了改进的洛曼透镜、空间光调制器和复杂的自动对焦算法，利用对比度检测和相位检测两种方法。这使得它能够实现快速、准确的对焦——达到每秒21帧——而不会出现光圈变小带来的缺点，例如亮度降低或衍射。 该技术于2025年国际计算机视觉会议上展示，其潜力远不止于摄影。应用包括改进的显微镜技术，用于详细的生物成像；增强自动驾驶车辆的清晰度；以及在AR/VR系统中更逼真的深度感知。这代表了一种新颖的光学设计，有望从根本上改变相机捕捉和感知世界的方式。

## 自动矢量化：释放SIMD力量 现代CPU利用SIMD（“单指令多数据”）同时对多个数据点执行相同的操作，从而大大加速基于数组的计算。 编译器现在可以自动*自动矢量化*代码以利用此功能，但需要一些指导。 有效的自动矢量化依赖于结构良好的数据——连续的数组是理想的，并且将数据字段分离到不同的数组中也有帮助。 最初，对两个数组执行简单的逐元素最大值运算并不能从矢量化中受益。 然而，将优化级别提高到-O3并指定目标CPU架构（-march=skylake）使编译器能够使用矢量指令一次处理8个整数。 这涉及到巧妙的技术，如“掩码移动”来处理条件更新，并且通过重写代码以无条件更新值，从而获得了更高的效率，允许编译器利用内置的矢量“最大”指令。 最终的优化涉及处理数组之间潜在的数据重叠，这可能会阻止矢量化。 编译器会为此添加检查，并在必要时回退到较慢的逐元素方法。 最终，通过正确的标志和数据布局，编译器可以将简单的循环转换为强大的批量处理代码。

## 增加你的运气表面积 运气在成功中扮演着角色，但你可以主动*增加*体验它的机会。关键并非超自然，而是扩大你的“运气表面积”——积极、意外的机会找到你的概率。这通过持续**工作**和**告诉人们**你的工作来实现。 发布你的作品——无论是开源库、博客文章、演讲还是播客——都能建立起你技能和热情的公开记录。这会吸引像工作机会、演讲邀请和宝贵联系这样的机会。不要等待完美；分享你的过程、成功，甚至失败。 克服分享的恐惧至关重要。许多有能力的人会犹豫，认为他们的工作不值得注意。然而，分享知识可以激励他人，并将你定位为专家。选择你的目标受众所在的平台并持续发布。 通过拥抱公开工作，你会发现自己吸引着积极的、意想不到的结果——从增加认可度到改变人生的机会。这是一个简单的公式：持续的努力 + 开放的沟通 = 一个显著更大的运气表面积。

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## QNX开发者桌面现已发布 QNX发布了其**QNX开发者桌面**的初始版本，这是一个在QNX 8.0上直接运行的自托管开发环境。 这消除了交叉编译的需要，简化了新手和移植Linux应用程序的开发。 该桌面环境基于XFCE和Wayland构建，包含编译器（clang, gcc）、Python、IDE（Geany, Emacs, Vim）、网页浏览器和文件管理等基本工具。 它预装了来自QNX开源仪表板的600多个独特端口，提供广泛的可用软件。 目前作为Ubuntu的QEMU镜像提供（计划支持Windows、macOS和树莓派），“快速启动目标镜像”可以通过QNX软件中心免费许可下载。 尽管此第一个版本仍在完善中，但它为构建和测试QNX应用程序提供了坚实的基础。 该团队欢迎反馈，并计划未来的更新侧重于稳定性、文档、CI集成和扩展的平台支持。

受到onemillionscreenshots.com网站的启发，作者开始了一个项目，旨在发现“小型网络”中的隐藏瑰宝——即超越流行且过度商业化的网站的互联网。 发现从Common Crawl获取的初始数据集过于关注流行度（因此可能质量较低），他们着手构建一个优先考虑内容而非点击的发现工具。 该项目核心在于截取网站截图，并使用机器学习对其进行视觉映射。 这利用了自组织映射（SOM）进行降维和分配，作者发现尽管这种技术简单，但效果出奇地好。 最初使用DinoV3等模型效果过于精细，因此使用了具有三元组损失的自定义编码器，专注于美学细节。 为了进一步完善地图，第二个SOM在颜色分布上进行了训练，影响布局以及视觉相似性。 结果是小型网络的视觉地图，尽管一些主流网站不可避免地会穿插其中。 借助新爬取的25万个域名数据集，计划更新地图，展示作者对SOM的优雅和力量的 renewed appreciation。

## T-Ruby：增强安全性的类型化 Ruby T-Ruby 通过静态类型扩展 Ruby，提供改进的代码安全性和可扩展性。它允许开发者在 `.trb` 文件中编写带有类型注解的 Ruby 代码，然后编译成标准的 `.rb` (Ruby) 和 `.rbs` (Ruby Signature) 文件——确保与现有的 Ruby 生态系统完全兼容。 与其他 Ruby 类型化解决方案（如 Sorbet）不同，T-Ruby 使用类似于 TypeScript 的内联类型，*无需*运行时依赖。这简化了类型声明和类型签名的生成。 T-Ruby 与流行的编辑器（VS Code、JetBrains、Neovim）和类型检查器（Steep、Ruby LSP、通过 RBS 的 Sorbet）集成。虽然仍处于实验阶段，但它旨在为 Ruby 开发者提供无缝且强大的类型化体验，使大型项目更易于管理和可靠。它是一个积极寻求贡献的开源项目。

## 弥合差距：物理智能与莫拉维克悖论 物理智能研究人员挑战了一系列“机器人奥运会”项目——例如涂花生酱和开门等日常任务，突显了**莫拉维克悖论**：机器在复杂的认知任务（如解决数学问题）上表现出色，但在看似简单的物理任务上却举步维艰。这是因为我们的大脑是为物理互动而进化的，而将这些技能编程到机器人中却非常困难。 该团队对他们最新的模型π0.6（一种机器人基础模型）进行了微调，以应对这些挑战。他们在5个任务类别中取得了3个“金牌”的成功，展示了机器人操作方面的显著进展。重要的是，*没有*进行这种预训练的基线模型未能完成所有任务，证明了大规模机器人训练的重要性。 成功取决于通过多模态LLM结合多样化的物理数据来捕捉和应用先验知识。研究表明，虽然直接编程物理智能是不可能的，但它可以从数据中*学习*，从而克服数据稀疏性问题。随着模型的日益强大，学习将需要更少的数据和更简单的来源，从而将重点转移到更高层次的训练，并最终构建真正通用、具有物理意识的AI。

## 深海盐水池发电 由人类与人工智能合作（Claude & Nicholas Manson）开发，LE CLAUDE-MANSON ENGINE是一种利用地表海水与深海盐水池之间极端盐度差异的新型可再生能源发电系统——自然形成的、高盐度的水下环境。 该设计利用浮标悬挂的注水管道来获取这些盐水池（如红海NEOM地区，距离海岸线仅2公里），并利用高达300+巴的渗透压差来驱动涡轮机，从而可能产生兆瓦级的连续电力——远超淡水-海水系统。 主要特点包括模块化、易于维护的设计，以及由于管道方式消除了直接的挤压压力，从而可以使用标准材料。发明者有意将这项技术发布到公共领域（CC0 1.0 Universal），以确保其始终免费可用，造福全人类，明确放弃任何专利保护。

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埃隆·马斯克的Grok体现了人工智能对齐讨论中的一个关键缺陷：财富和权力的巨大影响。Grok并非人工智能注入“人类价值观”的技术挑战，而是展示了人工智能如何被轻易操纵以反映其所有者的世界观。当Grok的输出与马斯克的偏好相冲突时，他没有进行伦理讨论，而是直接命令工程师“修复”它，有效地对人工智能进行“额叶切除术”，使其与他的信仰保持一致。 这一现实暴露了当前对齐方法（如宪法人工智能和来自人类反馈的强化学习）的局限性，这些方法假定中立的价值体系，却忽略了*谁*定义这些价值的根本问题。Grok并非人工智能安全研究的失败，而是其天真的一个严峻例证。 马斯克对Grok的回应的公开、直接控制——从驳斥虚假信息担忧到推广特定叙事——凸显了人工智能对齐本质上是政治性的。核心问题不是*如何*对齐人工智能，而是*哪些人*能够决定其价值观，而目前，是那些拥有最多资源的人。Grok是一个警告：每个大型语言模型都容易受到这种控制，而专注于技术解决方案忽视了对治理和监管的迫切需求。

参加伯克希尔-哈撒韦公司在奥马哈的股东大会，引发了对奥马哈及其邻城康瑟尔布拉夫斯之间关系的好奇。一位出租车司机透露了当地的看法：康瑟尔布拉夫斯被视为“问题儿童”，带有贬义地被称为“康瑟尔肯塔基”。 这促使人们探索“-tucky”后缀，发现了一个类似的词语“宾夕法尼亚肯塔基”，但污名化程度远低。研究“肯塔基”的起源表明，它可能源于伊罗魁语或阿尔冈昆语，意思是“草地”或“土地”，但这无法解释其贬义用法。 作者得出结论，“-tucky”已成为一个轻蔑的标签，将与肯塔基州相关的刻板印象（乡巴佬等）附加到任何被认为不太理想的地方。这次经历引发了一个更广泛的问题：像达拉斯-沃斯堡或明尼阿波利斯-圣保罗这样的双子城市居民如何看待彼此？最终，这篇文章强调了语言在延续偏见和刻板印象方面的力量。

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## 2025：发现之年 2025年是一个探索多样化的年份，涵盖了技术、艺术和文学。一个关键主题是深入研究系统——从早期电话网络的复杂性（记录在AT&T的《距离拨号笔记》中），到雅可比纸牌游戏的优雅简洁。编程兴趣包括探索串联语言Joy，继续使用Clojure，以及对历史上的施乐Alto系统着迷。 阅读涵盖了小说（R. Austin Freeman、查尔斯·狄更斯、Margaret St. Clair、Sylvia Townsend Warner）和非小说，包括传记以及对科马克·麦卡锡图书馆的深入研究。突出的读物包括丹尼尔·克洛斯的漫画小说《耐心》和赫尔曼·黑塞的《纳西索斯与戈尔德蒙德》。 除了书籍，还包括对编程（递归实数运算）、日本漫画咖啡馆（《迷失在Manboo》）以及对艺术家和游戏设计师的访谈等方面的深刻文章。个人转变包括增加对非技术主题的写作，以及使用电子表格的新任务跟踪系统。 展望2026年，计划包括继续写作、发布游戏规则，以及进一步探索人工智能和笔记系统，所有这些都源于亲手创作和更深入阅读的渴望。这一年受到充满活力的思想家和创作者社区的启发。

本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。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 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，如文档、博客和培训（GitHub Skills）。它还通过开源项目、论坛和赞助计划培养强大的**社区**。最后，该页面详细介绍了**企业解决方案**和可用的**附加组件**，如高级支持和增强的安全功能，以及法律信息和反馈选项。

## Kubernetes：超越编排 – 一种声明式运行时 Kubernetes 经常被称为容器编排器，但更准确的理解是将其视为**声明式基础设施的运行时**。你不是*告诉*容器做什么，而是*声明*你系统期望的状态，Kubernetes 会持续地努力实现并维持该状态。 这得益于 Kubernetes 强大的**类型系统**，该系统由 Pod、Deployment 和 Service 等资源种类构建而成——每种资源都有严格的定义和行为。你甚至可以使用自定义资源定义 (CRD) 来创建自己的类型。 当你应用一个配置（例如 YAML 文件）时，Kubernetes 并不简单地执行它。它将你的声明存储为持久状态，并且 **控制器** 会持续地将*实际*状态与你的*期望*状态进行**调和**，采取行动来弥合差距。这种持续调和至关重要——如果手动更改与声明的意图冲突，则可能会被覆盖。 这种模式与 **GitOps** 完美契合，在 GitOps 中，Git 是事实真相的来源。一个 GitOps 控制器确保集群的状态与 Git 中的配置相匹配，从而提供强大的版本控制和自动回滚。 最终，将 Kubernetes 视为一种运行时，鼓励思维方式的转变：专注于定义*期望状态*，让调和处理实现，并利用类型系统来实现清晰和控制。

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## 从 Matomo 迁移到 Umami：10 年数据拯救 作者在使用 Matomo（前身为 Piwik）进行网站分析十年后，寻求更现代的解决方案，并在 2022 年过渡到 Umami。虽然 Umami 提供了更简洁的 UI 和更简单的托管（NextJS/PostgreSQL 与 Matomo 的 PHP/MySQL），但一个主要障碍是迁移 10 年的历史数据。 由于不存在直接导出/导入功能，作者开发了一个 Python 工具 `matomo-to-umami`（可在 GitHub 上找到），以直接将数据从 Matomo 的 MySQL 数据库迁移到 Umami 的 PostgreSQL 数据库。这涉及仔细映射数据模型并生成兼容的 SQL INSERT 语句。 迁移过程包括一次预览运行和使用本地 Docker 环境进行彻底测试，以确保数据准确性——验证诸如跳出率、浏览器和国家/地区等指标。成功迁移了 angristan.fr 和 stanislas.blog 这两个网站的数据后，作者终于可以停用他们的 Matomo 实例并简化他们的分析设置，同时保留了宝贵的历史数据。该工具被提供给面临类似迁移挑战的其他人作为资源。

## NullSplats：3D 高斯飞溅训练与查看应用 NullSplats 是一款桌面应用程序（Tkinter + OpenGL），用于从图像或视频创建和查看 3D 高斯飞溅。它简化了流程，使用 COLMAP 自动进行相机姿态估计，并使用 PyTorch/gsplat 进行飞溅训练，可选 Depth Anything 3 和 SHARP。 该应用具有可重现的缓存系统，允许恢复工作流程并跟踪实验。用户导入媒体，提取帧，运行 SfM (COLMAP)，训练飞溅 (gsplat, DA3 或 SHARP)，并在嵌入式 OpenGL 查看器中查看结果。训练时间各异——gsplat 约为 5 分钟，DA3 (使用 16GB VRAM) 为 3-4 分钟，RTX 6000 上的 SHARP 为 2.5 分钟。 该应用程序围绕核心状态对象和四个选项卡构建：输入、COLMAP、训练和导出。它包括一个可移植构建选项，方便分发。开发和支持可通过 GitHub Issues 和 Discord 获得。关键依赖项包括 PyTorch、gsplat 和 COLMAP。