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## 分布式混沌工程：视频会议系统 该平台通过模拟使用H.264/Opus流的500-1500个WebRTC参与者，并注入真实的网络混沌，对视频会议系统进行负载测试。旨在验证系统在恶化条件下的弹性。 **核心组件：** 一个高效的媒体处理管道，用于编码和缓存媒体（降低约90%的CPU占用），一个通过REST API管理测试的控制平面，以及一个可扩展的参与者池。参与者生成RTP流，并在头部包含唯一的ID。 **混沌注入：** 五种尖峰类型——丢包、抖动、码率降低、帧丢失和带宽限制——通过可配置的策略应用（均匀、随机、前/后加载）。 **部署选项：** 该平台支持本地开发（Go）、Docker Compose（最多500个参与者）和Kubernetes（生产规模）。Kubernetes利用自动分区和UDP中继链来处理高参与者数量。 **可观察性：** 可选的Prometheus/Grafana集成提供实时指标，如参与者数量、丢包率和MOS分数。 **主要特性：** Kubernetes自动配置、使用Nix进行跨平台构建，以及用于测试创建、执行和指标检索的全面API。它支持UDP流聚合和直接WebRTC连接，用于测试SFU/MCU。

其中一名士兵，他的工作是辨认和清点阵亡士兵，提供了详细名单，显示他是与他一同被动员的79人中唯一的幸存者。他说，因为他拒绝上前线，所以遭受了折磨和小便淋头。他还说，他所在部队中拒绝上前线的其他人会遭到电击、饿刑，然后被迫赤手空拳地冲向枪林弹雨。

OpenAI正在重新调整其雄心勃勃的支出计划，目前目标是到2030年拥有6000亿美元的计算能力——低于此前估计的1.4万亿美元——以更好地与预计收入相符。该公司预测到2030年收入将超过2800亿美元，消费和企业部门各占一半。 此次调整是在与芯片制造商和云提供商达成重要基础设施协议之后进行的。OpenAI目前正在敲定一轮超过1000亿美元的融资，英伟达可能投资高达300亿美元，这将使该公司估值7300亿美元。其他战略投资者包括软银和亚马逊。 在ChatGPT（目前每周活跃用户超过9亿）及其编码工具Codex（每周活跃用户超过150万）的成功推动下，OpenAI在2025年创造了131亿美元的收入，但同时消耗了80亿美元。尽管面临来自谷歌和Anthropic的竞争，ChatGPT在短暂放缓后已恢复到创纪录的用户参与度。

## Hugging Face Skills：AI 代理工具总结 Hugging Face Skills 是预封装的指令、脚本和资源，旨在增强 AI/ML 编码代理，如 OpenAI Codex、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 和 Cursor。它们简化了数据集创建、模型训练、评估和论文发表等任务。 Skills 遵循标准化的格式（Agent Skill 格式），使用诸如 `SKILL.md`（用于 Claude）或 `AGENTS.md`/`gemini-extension.json`（用于其他代理）的文件来定义指令。安装很简单，通过插件命令即可实现——例如 `/plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills`。 该仓库提供了一些入门 skills（例如 `hugging-face-cli`、`hugging-face-datasets`），并鼓励贡献。用户只需在向代理的指令中提及 skill 即可激活它（“使用 HF 模型评估 skill…”）。 贡献包括复制现有的 skill，更新其 `SKILL.md` 文件，并重新生成元数据。该项目维护着技术描述（用于代理激活）和人类可读的描述，用于插件市场。

## Emdash：使用AI代理进行并行编码 Emdash 是一款工具，旨在通过并行运行多个 AI 编码代理来加速功能开发。它支持超过 21 个 CLI 代理（如 Claude Code、Qwen 和 Codex），并使用 Git 工作树来隔离工作。 主要功能包括：直接从 Linear、GitHub 或 Jira 分配任务；通过 SSH 实现无缝远程开发；以及采用与提供商无关的设计，方便集成新的代理。 Emdash 优先考虑数据隐私 – 应用程序数据存储在本地 SQLite 数据库中，遥测数据是可选的。但请记住，代码和提示*会*发送到所选 AI 提供商的服务器，并受其数据策略约束。 它需要标准的 文件系统/Git 权限以及所选代理的网络访问权限。GitHub CLI 仅用于特定的 GitHub 集成。欢迎贡献和新的提供商集成！

访问您的EngineClaude代码 由Anthropic提供支持 01. 传输 端到端加密的WebRTC DTLS-SRTP隧道确保数据对网络不可见。 02. 验证 双层身份验证：信号验证访问令牌，但主密码保护终端，即使您的帐户被盗用，也能防止访问。 03. 授权 设备白名单：主机必须在连接前明确批准每个唯一的设备ID。 04. 隐私 盲信号：服务器仅协调握手；终端数据从不触及我们的云端。 定价 基础版 $0 / 永久 01最大5分钟会话 021个Mac主机 031个iPhone远程 Pro版 $29 / 终身 01无限会话 02无限设备 0330天连接日志 04后台连接 用户评价： “我可以在厕所和我的好朋友Claude聊天，而不是无意义地刷手机。” “终于可以在口袋里使用Claude代码了。连接非常快。” “用一个终端取代了三个应用程序。随时随地使用，无需配置。” © 2026 Velosify Private Limited

## 欧洲电动汽车市场增长，特斯拉销量下降 最新数据显示，特斯拉在2026年1月于欧盟、欧洲自由贸易联盟和英国的车辆注册量大幅下降17%，仅注册8,075辆。这一下降令人担忧，因为2025年1月已经是一个疲软的月份，原因归咎于Model Y的生产变化——但现在焕新后的车型已广泛上市，这个借口不再适用。 与此同时，更广泛的电池电动汽车（BEV）市场增长了13.9%，达到189,062辆注册量。 排除特斯拉后，BEV增长率跃升至15.9%。 这凸显了特斯拉难以抓住欧洲加速电动汽车转型的机遇。 中国汽车制造商比亚迪正在迅速崛起，注册量超过特斯拉的两倍（18,242辆），并获得了1.9%的市场份额，而特斯拉为0.8%。 导致特斯拉销量下滑的因素包括潜在的抵制效应以及挪威等市场电动汽车补贴的结束，那里的注册量暴跌。 总体而言，欧洲汽车市场正向电动化转变，汽油和柴油汽车的注册量急剧下降。

## 附近眼镜：注重隐私的智能眼镜检测器 附近眼镜是一款免费的开源Android应用程序，旨在提醒用户附近是否存在智能眼镜。它通过扫描这些设备发出的蓝牙低功耗 (BLE) 信号来工作，具体识别Meta (Facebook)、Luxottica (Ray-Ban) 和 Snapchat 等制造商。 当检测到具有匹配制造商ID的设备在可自定义范围内（默认约10-15米）时，该应用程序会显示通知。然而，开发者承认由于来自同一制造商的其他蓝牙设备（如VR头显）可能存在**误报**。 建议用户在采取行动前验证检测到的眼镜是否真的是智能眼镜。 该应用程序优先考虑隐私 – 它不会收集用户数据或包含广告。它利用Android的前台服务进行可靠扫描，并允许用户调整设置，例如信号强度灵敏度和通知频率。虽然不是专业开发，但该应用程序旨在提高人们对智能眼镜潜在隐私风险的认识，这些风险可能包括未经同意的录音和面部识别。 **谨慎使用并进行批判性思考。** 该应用程序可在GitHub和Google Play商店下载。

## 观察者：Persona 与 OpenAI 隐藏监控系统摘要 (2026年2月) 最近的调查揭示了身份验证服务 Persona 与 OpenAI 之间令人担忧的合作，暴露了一个在暗中运作的复杂监控系统。研究人员发现了一个专门的、不安全的 инфраструктура (openai-watchlistdb.withpersona.com)，运行在 Google Cloud 上，可以通过 Shodan 和证书透明度日志等公开数据访问——*无需任何黑客行为*。 该系统会筛选用户——包括仅仅访问 OpenAI 聊天机器人的用户——对照广泛的观察名单，利用面部识别技术将自拍与政治人物进行比较，并根据未公开的标准标记“可疑实体”。Persona 还运营一个独立的、面向政府的平台 (withpersona-gov.com)，获得 FedRAMP 授权，直接向金融犯罪机构（如 FinCEN 和 FINTRAC）提交可疑活动报告 (SAR) 和可疑交易报告 (STR)，甚至用与情报项目相关的代号标记报告。 暴露的源代码显示了 269 项验证检查、生物识别数据保留策略以及与 Chainalysis 等服务的集成，用于加密货币筛选。一个新发现的“ONYX”部署可能将该系统与 ICE 的监控工具联系起来。研究人员强调，他们没有访问任何受保护的数据，而是完全依赖于公开信息，并公布他们的发现以确保透明度和问责制。他们还主动与第三方保存了证据，以预料可能的报复。该报告最后呼吁进行审计、回答关键问题，并警告人工智能时代隐私的侵蚀。

丹佛市正在将其自动车牌识别（ALPR）供应商从Flock Safety更换为Axon，此前一年来争议不断。这一决定是在丹佛市与Flock的合同到期之际做出的，标志着一项需要市议会批准的转变——这与此前由市长单独批准的续约不同。 与Flock的矛盾源于该公司将丹佛的追踪数据共享给一个可供参与移民执法机构访问的全国网络，包括与美国边境巡逻队之间的秘密合作。Flock的首席执行官被指控就这些安排误导了市议会议员。 尽管尝试通过增加隐私保护措施来挽救合同，但由于担心数据共享和潜在的法律责任，市审计长拒绝批准该合同。虽然Axon不运营类似的全国数据网络，但专家警告说，更换供应商并不一定能解决围绕ALPR技术和数据收集实践的更广泛的隐私问题。丹佛市目前全市范围内使用了111个这些摄像头。

## Momo的游戏开发：一项由狗狗驱动的AI实验 在失业和一次奇特事件——他的卡瓦普犬Momo“打字”于键盘——的驱动下，作者开始了一个项目，让Momo使用Claude Code创建视频游戏。该系统将Momo的键盘输入（通过树莓派和一个名为DogKeyboard的定制应用程序）路由到Claude，并配以提示，指示Claude将任何输入解释为神秘的游戏设计指令。 成功的关键在于构建强大的反馈循环：自动截图、游戏测试和代码检查允许Claude自我纠正和改进。一个智能宠物喂食器奖励Momo的输入，完成了自动化循环。游戏使用C#在Godot 4.6中构建，尽管输入毫无意义，但结果却出人意料地可玩——从节奏游戏到平台游戏。 该项目强调，围绕AI的*系统*至关重要，不一定是初始输入质量。强大的提示、安全措施，尤其是自动反馈，可以显著改善结果。该工具和代码是开源的，展示了类似的技术如何增强AI辅助开发，即使没有狗狗的“帮助”。最终，该实验展示了在正确的工具和方法下，随机输入与功能性软件之间的差距正在迅速缩小。

## KeePass的未来：为什么需要数据库升级 多年来，KeePass一直是领先的密码管理器，以其安全性而备受赞誉。然而，其核心文件格式KDBX（基于XML）现在正在阻碍现代功能的发展。KDBX的结构导致与新标准（如TOTP和passkeys）的兼容性问题，迫使使用存储在杂乱的“自定义属性”中的解决方法，从而使文件大小膨胀并降低性能，尤其是在移动设备上。每次编辑都需要重写*整个*文件，增加了损坏的风险。 主要问题源于一个“脆弱的模式”——添加新功能会破坏与旧客户端的兼容性。治理也是一个问题，历史上由单个开发者控制格式，限制了协作演进。 建议转向使用SQLCipher加密的SQLite，以此作为解决方案。这将允许更简洁、更高效的数据库结构，改进性能，更好的文件同步，以及更容易地扩展新功能，而不会破坏现有功能。虽然这是一个重大改变，但它承诺为KeePass带来一个更可持续和功能更丰富的未来，使其与现代开发实践保持一致，并解决当前的局限性。作者敦促KeePassXC作为领先的分支，在更广泛的开发者社区的参与下率先进行这项改变。

## 布拉干萨的凯瑟琳：一位王后的意外遗产 1662年，布拉干萨的凯瑟琳与查理二世国王结婚，促成了葡萄牙和英格兰之间至关重要的联盟——葡萄牙需要军事支持，而英格兰寻求黄金和贸易渠道。这场婚姻在政治上是有利的，但在个人方面却并不幸福。凯瑟琳是一位虔诚的天主教徒，在隐居中长大，与英国宫廷的生活方式格格不入，并面临查理二世公开的不忠。 尽管遭受羞辱和多次流产，而查理二世承认了众多私生子女，凯瑟琳在来自葡萄牙的个人进口商品中找到了慰藉：茶。起初，茶只是一种新奇的药用饮品，她将其推广为贵族阶层中一种时尚而舒适的饮料。 这个看似微小的举动产生了深远的影响，为英国持久的茶文化奠定了基础——从茶壶和茶杯到“烧水壶”这个短语，在困境中用来表达慰藉。虽然她的婚姻是一笔政治交易，但布拉干萨的凯瑟琳在英国社会留下了持久而令人愉悦的遗产，塑造了一种延续了几个世纪的传统。她最终返回葡萄牙，并在1705年去世前成为摄政王。

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## Change Healthcare 网络攻击：摘要 2024年2月对Change Healthcare的网络攻击是美国历史上最大的医疗数据泄露事件，影响约1.9亿人——超过美国人口的一半。泄露源于一个令人震惊的简单漏洞：关键Citrix门户缺乏多因素身份验证，导致攻击者能够快速访问敏感数据并部署勒索软件。Change Healthcare的母公司UnitedHealth Group据报道支付了2200万美元的赎金以恢复系统，这一决定因可能激励未来的攻击而受到批评。 与之前针对政府机构的大规模泄露事件不同，这次攻击打击了一个处理美国三分之一医疗索赔的中央商业枢纽，扰乱了全国范围内的计费、处方和医疗服务。该事件凸显了将重要的医疗功能集中在一个公司内的风险，从而造成了单一故障点。 监管和法律审查正在加强，立法者正在推动更严格的网络安全标准，尤其是在身份验证和泄露通知方面。对于受影响的个人而言，这次泄露带来了长期财务欺诈和医疗身份盗窃的风险，这些问题难以解决。该事件迫使人们重新评估医疗系统内效率与韧性之间的平衡，引发了关于供应商依赖以及对强大备份系统的需求讨论。

## 对谷歌强制开发者注册的反对 一个由民间组织、非营利组织和科技公司组成的联盟强烈反对谷歌的新政策，该政策要求所有Android应用开发者必须直接向谷歌注册才能在Google Play商店*之外*发布应用。虽然承认平台安全的需求，但这些组织认为该政策破坏了Android历史上开放的特性，并带来了显著的风险。 这项强制注册——涉及费用、身份验证以及同意谷歌的条款——创建了一个集中的把关系统，将谷歌的控制范围扩展到其自身市场之外。这为小型开发者、开源项目、注重隐私的倡议以及在受限制地区运营的开发者设置了障碍。担忧还集中在通过全面的开发者数据库可能存在的隐私侵犯，以及应用程序被随意禁用或帐户被终止的风险。 这些组织认为现有的Android安全措施已经足够，并敦促谷歌改进这些措施，而不是实施限制性的注册系统。他们呼吁谷歌撤销该政策，进行公开对话，并致力于平台中立，从而维护Android的开放性并促进竞争。他们担心该政策赋予了谷歌过度的情报收集能力，并且与正在进行中的促进开放和互操作性的监管努力背道而驰。

## 人工智能颠覆情景：摘要 近期分析描绘了一幅人工智能驱动的经济崩溃图景，始于人工智能代理能力的快速飞跃。这些代理自动化了以前由软件公司（如项目管理和工作流程工具）和中间商（旅行、房地产）处理的任务，消除了“摩擦”并降低了价格。消费者采用个人人工智能代理，进一步颠覆了优步、DoorDash等成熟企业，以及Visa等支付处理商，转而青睐更便宜的加密货币交易。 这种效率是以高昂的代价换来的：大规模白领失业。失业工人涌入零工经济，压低工资并减少消费者支出。这引发了负面反馈循环——公司投资*更多人工智能*，而不是人，加剧了失业。 影响延伸至金融市场，通过私人信贷违约（对现在被认为不稳定的软件公司的贷款）和随之而来的抵押贷款危机，因为工人失去收入。预计2027年可能发生的崩溃可能会抹去标准普尔500指数超过一半的市值，尽管表面上“幽灵GDP” 仍然强劲，这得益于盈利的人工智能公司。这种差距可能导致社会动荡，类似于“占领华尔街”，因为核心经济问题——大量廉价智能取代人力劳动—— 挑战了传统解决方案。核心警告：现有的经济框架尚未为人类智能唾手可得且经济价值降低的世界做好准备。

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## 关西机场保持卓越的行李处理 大阪关西机场在2024年世界机场大奖中第八次被评为“全球最佳行李递送机场”。 值得一提的是，自1994年开业以来，该机场拥有30年的*零*行李丢失记录。 关西机场每天处理多达3万个行李，利用传感器监控等先进技术以及工作人员的勤奋人工检查。 员工积极巡逻行李区域，甚至确保行李箱手柄朝向乘客，方便取用。 这种对细节的承诺为机场赢得了可靠行李服务的良好声誉，尤其是在国际旅客中。 然而，面对2025年大阪-关西世博会的到来，关西机场现在面临人员短缺的挑战，并计划升级其系统，以在乘客数量增加的情况下保持效率。

## Prolog 与 C：强大的组合 本文探讨了 Prolog 和 C 之间的协同作用，强调了如何利用它们互补的优势来处理复杂的应用。Prolog 在符号操作、模式匹配和搜索方面表现出色——这些是人工智能的核心组成部分——这得益于其动态内存管理和合一化等特性。这使得 Prolog 代码简洁、声明性，通常比等效的 C 程序小得多。 然而，Prolog 并非适用于所有任务。C 提供了卓越的 I/O 能力和直接的硬件访问。因此，集成这两种语言提供了两者的最佳优势。 本文详细介绍了 C-Prolog 接口的工作方式，类似于数据库 API，它使 C 能够执行 Prolog 代码，Prolog 能够利用 C 的过程函数。一个例子，IRQXS，通过使用 Prolog 来解决硬件中断冲突，利用 C 来收集系统信息并通过用户界面显示结果，展示了这一点。 这种方法对于构建大型应用程序中的顾问模块、自然语言接口和专家系统非常有用。最终，将 Prolog 的声明性能力与 C 的效率相结合，使开发人员能够更复杂、更易于维护地解决复杂问题。

## OutPlane：轻松且可扩展的云部署 OutPlane 通过自动化基础设施管理来简化应用程序部署。**连接您的 GitHub 仓库，只需一次推送即可部署 – 无需 Kubernetes、YAML 或复杂的 CI/CD 设置。** 该平台会自动检测您的技术栈并在 60 秒内部署到边缘，提供简化的体验。 主要功能包括 **自动扩展（甚至扩展到零）、99.99% 的正常运行时间 SLA 以及即时配置的生产级数据库**。OutPlane 还提供内置监控、日志记录和追踪，支持 OpenTelemetry，并能与 Grafana 和 Datadog 等现有工具无缝集成。 用户报告 **显著减少部署时间**（从 15 分钟到不到 2 分钟）和 **透明的定价**。OutPlane 采用 **企业级安全性和合规性**（包括 GDPR），是寻求无忧、可扩展且可靠的云解决方案的团队的理想选择。**新用户可获得 20 美元的免费额度以供开始。**

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## 软件 3.1：AI 函数与运行时验证 Andrej Karpathy 将软件演进分为几个阶段：1.0 是人工编写的代码，2.0 是学习到的神经网络权重，3.0 是提示大型语言模型。虽然 3.0（如 ChatGPT 和 Cursor）被广泛使用——提示、生成，然后由*人类*验证——一种新的方法，**AI 函数**，提出了转向**运行时验证**。 目前，大型语言模型生成文本代码，人类在部署*之前*集成和测试。基于 Strands Agents SDK 的 AI 函数旨在让大型语言模型生成代码，该代码*直接*在你的应用程序中运行，返回原生 Python 对象，而不仅仅是字符串。至关重要的是，**后置条件**——Python 断言甚至由大型语言模型驱动的检查——将在*每次调用*时验证输出，并在验证失败时自动重试。 这使得 AI 的参与从开发时期的辅助转变为运行时执行，信任从一次性的人工审查转变为持续的自动化验证。AI 函数使用 `@ai_function` 装饰器，允许在这些后置条件旁边使用自然语言规范。这使得诸如结构化输出（使用 Pydantic）、多智能体组合和异步工作流等功能成为可能。 本质上，它是“软件 3.1”——对 3.0 范式的改进，其中大型语言模型*指定、生成和执行*，而*机器*在运行时*验证*。该项目是开源的，并鼓励实验，以探索这种新的 AI 辅助开发方法所带来的可能性。

公司收购后，一次全面的安全升级优先考虑了可见措施，而非基础修复。 门禁卡系统被广泛实施——停车场、门、电梯——立即造成混乱。 出现长队，员工经常被锁在门外，依赖同事绕过系统。 同时，昂贵的旋转闸机被安装在建筑物大堂，预计会造成瓶颈。 旋转闸机被证明是灾难性的，导致从停车场到办公桌的通勤时间长达一小时。 甚至优步送客也陷入僵局。 混乱持续三天后，旋转闸机和电梯门禁卡读卡器被禁用。 讽刺的是，一个更重要的安全漏洞存在：Jira 凭据以不安全的方式存储在 cookie 中。 尽管多次请求和充分的理由，修复此漏洞需要花费一个月的时间，而旋转闸机这种可见的“安全秀”却立即实施并收到了庆祝邮件。 这一经历凸显了一个关键的区别：真正的安全是不可见的，内置于系统中，而可见的措施往往优先考虑外观而非真正的保护。

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受到10岁时第一次乘坐太空山过山车启发，凯文·格利克曼设想了一种带有环线的过山车——令他惊讶的是，这种概念已经在神奇山乐园的“革命”上存在。但他并未因此气馁，而是设计了他自己更雄心勃勃的版本“四环”（The Quadrupuler），拥有*四个*环线，并使用“故事”测量法来确定高度，用英里每小时来表示速度，并对其进行了细致的手绘蓝图记录。 然后，他开始建造一个详细的模型，这是一个耗时数月周末工作的艰苦过程。克服了弯曲巴尔沙木的挑战，他创新地使用炉灶和塑料条来制作环线——这是在之前的基于火焰的实验险些引发灾难后学到的教训！ 他自豪地将他的设计寄给了迪士尼乐园，收到了来自WED Enterprises（迪士尼想象工程）的个性化回复。信中承认他的“四环”是“一次相当精彩的冒险”，而当时他们正在建造大雷山矿车，这激发了他的发明精神。这种早期的认可培养了他一生的韧性，继续激励他进行后续发明，并最终开启了表演事业——一个同样依赖毅力的领域。