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## 代理语义协议：赋能人工智能代理通信 代理语义协议 (ASP) 是模型上下文协议 (MCP) 的一个轻量级扩展，专为人工智能代理网络设计。目前正在积极开发中（v0.1 版本稳定），ASP 允许代理基于*意义*而非严格的 API 模式进行通信。它通过交换“意图向量”来实现这一点——目标的紧凑数值表示，从而实现协商、委托和协作，而无需预定义的 API。 主要特性包括：通过余弦相似度排序进行自发协商，使用基于 TTL 的注册表进行动态能力发现，以及通过去中心化标识符 (DID) 和 Ed25519 密钥对建立联合信任。ASP 利用点对点 (P2P) libp2p 网络进行传输，从而实现分布式工作流程和语义路由。 与 MCP 和 Google 的 A2A 相比，ASP 提供了动态能力发现、自发协商以及强大的身份/信任机制。该项目是开源的（MIT 许可证），并提供了握手和协商演示示例，以及 Go 导入说明。未来的开发重点是 QUIC/WebRTC 传输、签名验证以及具有多语言 SDK 的稳定线路格式。 有关详细规范、实施计划和贡献指南，请访问项目的 GitHub 仓库：[https://github.com/agent-semantic-protocol-protocol/agent-semantic-protocol](https://github.com/agent-semantic-protocol-protocol/agent-semantic-protocol)。

## 时间框架：通往完美家庭仪表盘的十年旅程 十年间，乔尔·霍克斯利一直在构建“时间框架”，这是一个家庭电子纸仪表盘系统，旨在建立与科技的健康关系。他从失败的“魔镜”开始，并尝试使用越狱的 Kindle，寻求一种无屏幕的方式来显示日历和天气等基本信息。 他最终选择了 Visionect 电子纸显示屏，但可靠性和成本带来了挑战。一场火灾以及高分辨率 Boox Mira Pro 屏幕的发布促使他进行了重大转型。Mira Pro 的实时更新和更大的尺寸解锁了新的可能性，促使他重新设计房屋以集成这些显示屏。 这需要对后端进行全面改造，将数据来源转向 Home Assistant，简化代码并提高性能。时间框架现在充当中央状态指示器，仅显示相关信息——例如，开着的门或洗衣状态——当屏幕为空时，创建一个“健康”的家庭状态。 尽管仍然是一个个人项目，霍克斯利仍在不断完善时间框架，并计划更广泛地发布，重点是部署稳定性、完整的 Home Assistant 集成以及降低硬件成本。它仍然是一个改善他家庭日常生活的热情项目。

## 预制房屋的Recurring Dream 一个多世纪以来，美国一直在追逐在工厂大规模生产房屋的理念，以解决住房短缺和成本问题——但这一愿景却屡屡落空。尽管像1971年的“突破行动”等雄心勃勃的倡议最终失败了，但每当出现住房负担能力危机时，这个概念就会再次浮出水面。 目前，加利福尼亚州正在领导新一轮的推动，由议员Buffy Wicks带头，旨在激励预制房屋的生产。这一努力紧随最近简化一般建筑的立法胜利之后，现在正专注于解决*建筑成本*问题。该计划涉及潜在的州政府援助、标准化的建筑规范，甚至保险机制，以减轻开发商和工厂的风险。 虽然有潜力节省成本（10-25%），但该行业面临着障碍：高昂的工厂建设成本、房地产的繁荣与萧条周期，以及对持续、大规模生产的需求。过去像Katerra破产这样的失败案例，都具有警示意义。 然而，支持者指出国外的成功案例——瑞典近一半的房屋都在工厂建造——以及不断增长的“对模块化感兴趣”的开发商群体。核心理念是将装配线效率应用于住房领域，这是一个生产力增长滞后的行业，并最终实现“住房的亨利·福特”的梦想。这次是否会不同还有待观察，但加利福尼亚州认为值得再试一次。

请启用Cookie。 错误 1005 Ray ID：9d211e1dac6dfe03 • 2026-02-22 20:08:49 UTC 拒绝访问 发生了什么？ 该网站（gizmodo.com）的所有者禁止您的IP地址所在的自治系统编号（ASN 45102）访问此网站。 请参阅 https://developers.cloudflare.com/support/troubleshooting/http-status-codes/cloudflare-1xxx-errors/error-1005/ 了解更多详情。 此页面是否有帮助？ 是 否 感谢您的反馈！ Cloudflare Ray ID：9d211e1dac6dfe03 • 您的IP： 点击显示 47.245.80.60 • 由Cloudflare提供性能和安全保障。

DataStudio 是一款注重隐私、完全基于浏览器的快速数据探索和分析工具。与大多数数据平台不同，它**无需后端、云账户或数据上传** – 所有操作都在本地运行，使用 Python (Pyodide) 和 DuckDB 通过 WebAssembly，文件安全地存储在您的浏览器中。 主要功能包括支持 Python、SQL 和 Markdown 的交互式**多单元格笔记本**，内置使用 ECharts 的**数据可视化**功能，以及使用 SQL 直接查询/转换 **CSV、Parquet、JSON 和 Excel 文件**。DataStudio 还提供**数据验证**检查以进行质量控制。 DataStudio 非常适合处理敏感或离线工作，它使用标准的 Jupyter `.ipynb` 格式以便于共享。它是一个开源项目（MIT 许可证），欢迎通过 issue 和 pull request 贡献代码 – 您可以在 `docker compose up --build` 简单命令后在 http://localhost:3000 找到它。

Org-mode是一个基于简单纯文本文件的多功能个人组织系统。它将笔记、待办事项列表、思维导图、日历和项目规划结合到一个可搜索、安全且易于备份的系统中。它可以通过Emacs文本编辑器在Linux、Windows和Mac等多个平台访问，甚至支持移动访问和文档/网页编写。 Org-mode由Carsten Dominik开发，目前由Ihor Radchenko在社区支持下维护，旨在帮助用户实现和保持组织性。Org-mode网站的Worg部分由志愿者维护，提供教程、代码片段和资源，以简化学习和定制。本质上，Org-mode为管理复杂生活的所有方面提供了一个强大、灵活和开源的解决方案。

今年的中期选举可能成为近代历史上竞争最少的选举，专家认为这是由于本十年中期选区重划工作激增所致。目前，可能只有不到5%的美国人将决定众议院的控制权，因为超过90%的国会选举预计将在初选中决定——这些选举的选民投票率明显较低。 受到德克萨斯州和加利福尼亚州等州为各自政党创造更有利选区努力的推动，真正具有竞争力的选举席位数量已骤降至435席中的18席。这种趋势因选民的地理自我分化和先进的制图技术而加剧，导致32个州没有具有竞争力的国会选举。 问题在于初选选民不能很好地代表更广泛的选民群体——他们往往年龄较大、更白人化、意识形态更加极端——这可能导致国会中责任感较弱、两极分化更加严重的代表。开放初选以接纳独立选民的尝试在很大程度上失败了，这引发了人们对华盛顿日益加剧的功能失调和分裂的担忧。

Shuru是一个沙箱工具，能够创建临时、可重复的环境。它允许在隔离的虚拟机中运行命令，这些虚拟机启动迅速，并在终止时丢弃所有更改——默认情况下没有任何内容会持久保存。 主要特性包括：资源控制（CPU、内存、磁盘大小）和通过`--allow-net`进行网络访问控制。初始运行没有网络权限时会受到限制（例如，`ping` 命令会失败），但授予访问权限后可以使用 `apk add` 安装软件包（如 `python3` 或 `nodejs`）。 Shuru支持**检查点**，允许你保存虚拟机的状态 (`shuru checkpoint create`) 并在稍后立即恢复它 (`shuru run --from`)。这便于分支和重用预配置的环境。 恢复的检查点中的网络访问通过 vsock 进行隧道传输，消除了后续连接对 `--allow-net` 的需求（通过一个可以通过端口转发访问的 Python HTTP 服务器进行演示）。本质上，Shuru 提供了一种快速、安全且可重复的方式来试验软件。

今天被戏称为“国际盒模型意识日”，以庆祝CSS属性`box-sizing: border-box`。这个属性从根本上改变了元素宽度的计算方式，使CSS布局更具可预测性和可管理性。 默认情况下，CSS使用`content-box`，其中内边距和边框*增加*到元素的指定宽度。`border-box`则将内边距和边框*包含*在定义的宽度内，这意味着25%的宽度真正等于其容器的25%——简化了计算并防止意外溢出。 推荐代码`*, *:before, *:after { box-sizing: border-box; }`将其应用于所有元素，包括伪元素，并包含厂商前缀以获得更广泛的浏览器兼容性（尽管Autoprefixer可以自动处理此问题）。当使用响应式布局和列时，此更改特别有用，可确保在不同浏览器和屏幕尺寸上保持一致的尺寸。这是一个小小的改变，对CSS开发流程有着巨大的影响。

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作者是一位长期Visual Studio Code用户，由于缺乏原生ARM64笔记本支持以及NFS和SSHFS等远程开发工具在处理嵌入式系统和远程服务器时的性能不佳，一直未能完全采用FreeBSD。现有方案速度缓慢，尤其是在使用语言服务器时。 然而，VS Code的Remote SSH扩展，虽然未在FreeBSD上官方支持，但通过FreeBSD的Linuxulator（一个运行Linux二进制文件的兼容层）却出乎意料地可用。一个相对简单的设置，包括启用Linuxulator、安装Linux基础系统（Rocky 9）以及配置SSH以加载特定的环境变量文件，解锁了流畅的远程开发体验。 尽管最初持怀疑态度，但该设置运行良好，几乎所有扩展都能按预期工作。这大大提高了在FreeBSD项目上工作时的性能和效率，有效地消除了一个主要的工作流程瓶颈。作者强调了Linux ABI的稳定性以及FreeBSD出色的Linuxulator实现是成功的关键，并将这种体验称为“魔法”。

## Fresh File Explorer：摘要 Fresh File Explorer 是一个 VS Code 扩展，旨在快速浏览 Git 仓库中的近期和相关更改，提供一个专注于当前需求的替代方案，不同于标准的源代码管理或 GitLens 视图。它优先考虑*找到你现在需要的东西*，而不是全面的 Git 管理。 主要功能包括显示待处理的更改、在可配置时间范围内修改的文件，甚至**已删除的文件**（带有“Exhume”以查看内容和“Resurrect”以恢复）。文件按目录、作者、提交哈希，甚至以月相来组织！“固定项目”部分允许随时访问关键文件，无论最近的活动如何——非常适合笔记、API 密钥或图表。 该扩展增强了搜索功能，提供链式搜索和按作者/提交过滤的选项。它还提供同步状态通知，并支持多仓库工作区和子模块。最终，Fresh File Explorer 旨在通过提供清晰、可定制和高效的文件定位和管理方式，减少在大型代码库中工作时的摩擦。它不是 GitLens 的替代品，而是针对专注、即时访问你的工作的补充工具。

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## Git 的隐藏配置：超越 `.git/` Git 利用多个提交的文件来控制其行为，扩展了标准 `.git/` 目录之外的功能。这些文件确保了协作者之间的一致性，并且对于与 Git 仓库交互的工具至关重要。 关键文件包括 **`.gitignore`**（指定未跟踪的文件，具有模式匹配和多个级别——按目录、全局和平台特定），**`.gitattributes`**（定义 Git 处理文件的方式——过滤器、行尾、二进制与文本），和 **`.lfsconfig`**（Git Large File Storage 的配置）。**`.gitmodules`** 管理子模块，而 **`.mailmap`** 映射作者身份以进行准确的贡献跟踪。较新的文件，如 **`.git-blame-ignore-revs`** 通过跳过噪声提交来改进 `git blame`，而 **`.gitmessage`** 提供提交消息模板。 除了核心 Git 之外，“魔法文件夹”如 `.github/` 或 `.gitlab/` 在特定平台（GitHub、GitLab 等）中扩展了功能。约定，如 **`.gitkeep`**（用于空目录）和文件，如 **`.editorconfig`** 或版本说明符（.ruby-version, .node-version）进一步定制了开发环境。 在构建 Git 工具时，尊重这些文件对于准确和一致的行为至关重要。理解它们的目的和格式确保了与现有工作流程的无缝集成。

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 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 还通过开源项目、赞助和学习资源（文档、博客、活动）培养强大的**社区**。它还提供**支持与服务**，包括高级支持选项，并提供具有增强安全性和人工智能功能的附加组件的企业级解决方案。最后，它包含标准网站元素，如服务条款、隐私政策和反馈机制。

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最近的一次调试经历强调了一个关键教训：**先修复你的工具，再追寻错误。** 作者花费了宝贵的时间试图诊断一个开源库中的问题，最初认为调试器失效不是问题所在。他们尝试了其他方法——断点、日志记录——但都陷入僵局，被“隧道视野”所阻碍。 只有当意识到调试器*本身*是损坏的（一个简单的配置错误）时，才取得了进展。修复工具能够清晰地观察程序的行为，最终迅速解决了问题。 这次经历凸显了一个悖论：解决错误的紧迫性让作者忽视了首先确保他们的调试环境正常运行的必要性。结论是？投资于可靠的工具不是绕道，而是更高效、更有效解决问题的一个直接途径。

## 时序关联函数与量子优势 时序关联函数（OTOCs）是一组新颖的量子可观测量，对于理解量子系统的混沌现象至关重要。“量子回声”方法有效地测量这些OTOCs，提供了一个可验证的计算结果——不同于缺乏实际应用价值的混沌采样。 该过程涉及将量子系统演化至混沌态，施加扰动，反转演化，然后探测系统。这种“时间反转”会放大量子信号，使其衰减速度远慢于传统测量，从而使量子计算比经典模拟更有效。 重要的是，高阶OTOCs表现出复杂的量子干涉效应，揭示了经典计算的基本障碍：需要追踪复杂的概率*振幅*，而不是简单的概率。在65量子比特设备上的实验证明了这种“超越经典”的复杂性，经典模拟需要 vastly 更多的计算能力。 研究人员现在正在探索实际应用，例如哈密顿量学习——通过模拟OTOC信号来完善物理系统（如分子）的模型。这项工作是实现实用量子计算的重要一步，它测量了一个既可验证又对经典计算机难以处理的可观测量。

## AI 与恶意软件检测：有希望的开端，但尚未成熟 研究人员调查了人工智能代理是否能够检测二进制可执行文件中的隐藏后门——这是现代网络安全的一项关键任务。他们与逆向工程专家 Michał Kowalczyk 合作，创建了 BinaryAudit 基准测试，以测试人工智能在无法访问源代码的情况下，在开源软件（lighttpd、dnsmasq 等）中查找注入后门的能力。 结果令人惊讶：当前的人工智能模型*可以*识别一些后门，展现出意想不到的逆向工程能力。然而，即使是最好的模型 Claude Opus 4.6，也只能在 49% 的情况下检测到较小二进制文件中的相对简单的后门，并且所有模型都存在较高的误报率——错误地将安全软件标记为恶意软件。 该研究强调了人工智能在处理复杂二进制文件方面的困难，以及它“合理化”可疑代码的倾向。虽然人工智能尚未能取代人类专家，但它*可以*降低初步安全审计的门槛，使更多的开发人员能够进行基本的二进制分析。 未来的改进取决于更好的上下文工程、访问高级（商业）工具以及开发本地运行的、针对特定任务进行微调的模型，以增强安全性和隐私性。完整的基准测试和任务可在 QuesmaOrg/BinaryAudit 处获得。

软件工程师山米·阿兹杜法尔（Sammy Azdoufal）在尝试用游戏手柄控制 DJI Romo 扫地机器人时，发现了一个重大的安全漏洞。他利用 AI 编码助手逆向工程该设备与 DJI 服务器的通信，意外获得了来自 24 个国家近 7000 台其他 Romo 扫地机器人的实时画面、地图和数据。 该漏洞允许阿兹杜法尔可能访问敏感数据，甚至远程控制这些设备，引发了对隐私和潜在监控的担忧。他负责任地将问题报告给 DJI 和 *The Verge*，促使该公司发布了修复补丁。 这起事件凸显了与互联网连接的智能家居设备相关的日益增长的安全风险，尤其是在 AI 工具降低了发现和利用漏洞的门槛。随着家庭采用更复杂的机器人，人们对数据隐私的担忧也在增加，关于 Ring 和 Google 等公司的数据隐私的争论仍在继续。DJI 称该问题已解决，并计划进一步加强安全措施。

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## 伊朗抗议与美伊紧张关系 - 摘要 最近，伊朗多所大学爆发抗议活动，这是自一月份致命镇压以来首次大规模的反政府示威。德黑兰和马什哈德的大学生正在抗议，高呼反对最高领袖的口号，并纪念早期动荡中被杀害的人员——据一个消息来源称，死亡人数超过7000人。这些抗议活动正值与美国紧张关系升级之际。 美国正在增加其在伊朗附近的军事存在，怀疑该国正在寻求发展核武器（伊朗对此否认）。尽管瑞士就伊朗核计划进行的谈判取得了一些进展，但特朗普总统威胁称，如果几天内无法达成协议，将采取军事行动。 情况因虚假信息宣传和伊朗反对派内部的不同意见而进一步复杂化——一些人呼吁美国干预，另一些人反对干预。美国正在质疑伊朗为何没有屈服于压力，而伊朗当局正在为潜在冲突做准备。

## 波托马克河污水泄漏总结 一月份，马里兰州蒙哥马利县发生重大污水管道坍塌，导致超过2亿加仑的废水流入波托马克河，引发多州响应。虽然华盛顿特区水务局重新引导了污水并正在处理维修，但二月份发生了后续溢流。 马里兰州正在主导水质监测和贝类禁捕决定。弗吉尼亚州卫生部（VDH）与马里兰州机构密切协调，于2月13日向弗吉尼亚州居民发布了娱乐性建议，直至维修具有可持续性才会解除。 弗吉尼亚州环境保护部正在积极测试水质，以确保公众安全。此事件凸显了波托马克河流域的相互关联性以及应对污染事件的合作努力的必要性。有关维修的最新信息可从华盛顿特区水务局获取。

纽约州州长霍楚尔最近撤回了一项提案，该提案本将允许Waymo等商业机器人出租车服务在全州范围内运营，原因是缺乏立法支持。问题不在于*技术*本身——Waymo已经在多个城市成功运营——而在于监管机构与自动驾驶（AV）公司之间存在严重的**信任缺失**。 目前，监管机构必须*信任*自动驾驶公司自行报告运营数据，缺乏对安全性的独立验证。 拟议的保障措施，如费用和审批，并不能解决核心问题：理解车辆在公共道路上每时每刻的决策。 这个问题不仅限于机器人出租车，而是延伸到所有自主系统。 PhyWare正在开发一种解决方案：一个数据平台，为机器人创建可验证的“飞行记录器”。 他们的系统PhyTrace & PhyCloud，捕获并不可篡改地存储全面的运营数据，允许独立审计，并将对话从许可转向数据驱动的评估。 这种方法旨在建立信任，并促进自动驾驶技术的更安全部署。

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