一份最近披露的中国影响力行动，由一名中国执法官员使用ChatGPT记录，针对海外持不同政见者采取恐吓手段。OpenAI的报告详细说明了数百名操作员和数千个假账号被用于骚扰批评中国共产党（CCP）的人士。 该行动包括冒充美国官员——包括移民当局——发布警告，伪造法律文件以删除社交媒体内容，甚至散布持不同政见者死亡的虚假报告。虽然ChatGPT作为该行动的日志，但内容是在各种平台上传播的。 OpenAI在发现后禁止该用户，并验证了记录的活动与现实世界在线事件之间的联系。此案例凸显了专制政权越来越多地使用人工智能进行跨国镇压，并强调了中美之间人工智能竞争的加剧，这超越了技术进步，扩展到这些工具在监控和信息战中的应用。

## Mac 的失落呼吸 苹果的“睡眠指示灯”，亲切地被称为“呼吸灯”，于 1999 年首次亮相于 iBook G3，并在十多年里成为 Mac 产品中备受喜爱的细节。最初是一个绿色的 LED，它被巧妙地设计成像人类呼吸一样脉动——每分钟 12 次呼吸——提供了一种令人安心的视觉提示。 除了美观之外，该指示灯还具有实用目的，向用户保证他们的电脑确实处于睡眠状态，这在笔记本电脑睡眠模式不可靠的时代至关重要。苹果甚至通过光线传感器改进了此功能，并同步了 Mac 和显示器之间的指示灯。 然而，呼吸灯最终在 2010 年代初消失了，成为了极简设计潮流的牺牲品。虽然有些人认为它是不必要的，但许多人怀念这种独特的“人文关怀”——一个小细节，体现了苹果对用户体验的关注，并让人想起科技界一个更古怪、更具趣味性的时代。作者认为，就像无处不在的保存图标一样，这个深思熟虑的功能值得被铭记，甚至可能被复兴。

## DOS 内存管理：摘要 早期的 DOS (1.x & 2.0) 内存管理发展以处理超过初始 64K 限制的 RAM。DOS 2.0 引入了函数 – `ALLOC`、`DEALLOC` 和 `SETBLOCK`（分别用于分配、释放和调整大小） – 来管理一个由内存控制块 (MCB) 分割的连续“内存区域”。内存以段（16 字节）为单位分配，MCB 跟踪所有权（进程 ID）和大小。 系统维护一个 MCB 链，在分配期间合并空闲块以最大程度地减少碎片。虽然看似简单，但 DOS 内存管理存在一些问题：可以存在零大小的块，进程可以通过 `SETBLOCK` 劫持所有权，并且一个错误导致 `SETBLOCK` 在失败时有时也会调整内存大小。 后续版本 (2.11 & 5.0) 增加了功能。DOS 2.11 通过 `INT 21h/58h` 引入了未记录的“首次适应/最佳适应/尾部适应”分配策略。DOS 5.0 扩展了此功能，增加了对上部内存块 (UMB) 的支持，允许从常规内存和 UMB 内存进行分配，进一步使系统复杂化，但提供了更大的灵活性。尽管增加了这些功能，但基于块的分配和 MCB 跟踪的核心原则仍然是 DOS 内存管理的核心。

## 与谷歌分手 由于Gmail中日益侵入性的AI功能以及搜索质量下降，作者在2026年初有意识地决定离开谷歌生态系统。最初作为一项数字清理项目，很快揭示了一个令人惊讶的真相：Gmail没有真正缺失的功能，而算法邮件分类实际上是有害的。 转向Proton（以及Fastmail和Tuta等替代方案），并使用Brave和DuckDuckGo等搜索引擎，重振了作者的在线体验。 移除谷歌促使作者采取更谨慎的方式来查找信息，鼓励探索开放的网络并直接访问维基百科和IMDB等网站——回归“冲浪互联网”。 作者承认谷歌的统治地位是通过习惯和反竞争行为（例如与苹果的200亿美元交易）维持的，但强调存在可行的、通常是免费的替代方案。最终，切断与谷歌的联系改善了数字健康状况，并符合抵制有害技术实践的愿望，证明即使是微小的个人行动也能产生积极的影响。 虽然由于其平台的主导地位，YouTube仍然是一个必要的例外，但作者对新兴的视频替代方案持乐观态度。

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## 沙箱化不可信代码：摘要 人工智能代理、多租户平台和强化学习训练的需求，促使人们需要安全地执行不可信代码——你没有编写的代码——而不会损害主机系统或其他用户。然而，“隔离”并非单一概念；Docker容器、微虚拟机和WebAssembly等技术提供的安全级别差异巨大。 所有方法都旨在限制对内核的访问，内核是操作系统共享的核心。标准容器使用命名空间作为*可见性*墙，并使用seccomp过滤系统调用，但仍然依赖共享内核，使其容易受到内核漏洞的影响。gVisor创建用户空间内核，显著减小攻击面。微虚拟机提供硬件强制隔离和专用内核，而WebAssembly在内存安全虚拟机中运行代码，完全没有内核访问权限。 选择哪种方法取决于威胁模型。Docker配合seccomp适用于可信代码。gVisor和微虚拟机是不可信环境的理想选择，在安全性和性能之间取得平衡。WASM在沙箱化你控制的代码时表现出色。 至关重要的是，计算隔离必须与网络控制相结合，以防止数据泄露。对于本地开发，操作系统级别的权限以及苹果公司容器化框架等新兴技术，可以为失控的人工智能代理提供有效的保护措施。趋势是朝着更快、更安全的隔离发展，持续的创新正在推动沙箱技术的边界。

浏览器使用运行数百万个网络代理，并使其架构演变为优先考虑安全性。最初，具有代码执行能力的代理与API共享相同的后端，存在风险。他们转变为“隔离代理”的方法，将每个代理放置在其自己的安全沙箱中，并利用中央“控制平面”。 这个控制平面充当代理，处理所有外部交互——LLM调用、文件存储（通过预签名URL）和计费——防止代理直接访问敏感凭据。代理仅接收会话令牌、控制平面URL和会话ID，并以最小权限运行。 在生产环境中，这些沙箱是Unikraft微型虚拟机，提供零规模效率和快速启动时间。开发和评估使用Docker容器，并使用相同的镜像以保持一致性。一个加固的沙箱采用仅字节码执行、权限降低和环境剥离。 这种架构允许代理和控制平面独立扩展，从而提高弹性和安全性。核心原则是：代理应该是可丢弃的，不应拥有有价值的秘密或持久状态。

该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。

喜剧作家罗布·格兰特，最广为人知的是科幻情景喜剧《红矮星》的联合创作者，享年70岁。这个消息由《红矮星》粉丝网站盖尼米德与泰坦分享，并迅速通过社交媒体传播，引发了大量致敬。 与写作搭档道格·奈勒一起，格兰特创作了这部标志性的剧集，并由此开启了克雷格·查尔斯、克里斯·巴里等人的职业生涯。他还为《尖酸刻薄秀》和贾斯珀·卡罗特的《卡罗特的自由秀》做出了重要贡献。 同事和演员们赞扬了格兰特的富有远见的幽默和持久的遗产。一部新的《红矮星》小说《泰坦》，与安德鲁·马歇尔合著，仍计划于7月出版。虽然死因尚未透露，但格兰特对英国喜剧的影响是毋庸置疑的，他将被深切怀念。

## 零信任中的设备身份错觉 大多数组织错误地认为拥有证书就等同于强大的设备身份——正如英国国家网络安全中心（NCSC）强调的，这是零信任安全的关键组成部分。然而，仅仅*拥有*证书是不够的。长期有效、手动管理或易于导出的证书仅仅提供“密码学装饰”，而非真正的身份。 攻击者利用这一漏洞复制和重放凭证，从而使零信任模型失效。真正的设备身份需要**唯一、可密码学验证、与硬件/工作负载绑定、短生命周期且自动管理**的凭证。当前实践往往不足，依赖于对MDM、ZTNA或合规性审计的假设，而这些假设并不能保证这些属性。 这导致了静默失败：有效的日志掩盖了非法的访问，无形的横向移动，以及无效的事件响应。像Smallstep这样的解决方案旨在通过自动化证书颁发和生命周期管理、强制硬件绑定以及提供端到端可见性来弥合这一差距。组织应该评估其当前状况——证书生命周期、密钥存储、自动化水平、覆盖范围和可审计性——以识别和解决这些关键漏洞。

## 蓝色光的故事：揭示隐藏产能 这个故事说明了运用约束理论（TOC）挑战假设的力量。一位年轻的顾问被请到一家生产卡车保险杠的工厂解决产能问题，焊接部门的瓶颈导致了大量的订单积压。工厂经理坚信他们已经以93%的效率运行，计划进行昂贵的工厂扩建以增加焊接工位。 这位顾问专注于*理想状态*——可视化为活跃焊接火炬发出的“蓝色光”，他观察到焊工实际焊接的时间非常短。大量时间浪费在搬运保险杠、取料和准备零件上。经理看到的是“忙碌的工人”；顾问看到的是极少的有效工作时间。 一个简单的解决方案被实施：一名助手，唯一的目的是最大化“蓝色光”时间，被分配到焊接部门。这位助手管理物料流动和准备工作，使焊工能够专注于焊接。在三周内，积压被消除，并实现了创纪录的装运量——所有这些都没有扩建工厂。 这个故事强调了根深蒂固的假设如何使我们对明显的改进视而不见，以及专注于*系统*的性能，而不是个人努力，如何释放隐藏的产能。

网关超时 网关未从上游服务器或应用程序收到及时响应。 Apache/2.4.58 (Ubuntu) 服务器，位于 forum.lazarus.freepascal.org 端口 443

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丹·西蒙斯（1948–2026）是一位多产的美国作家，以融合科幻、恐怖和奇幻小说而闻名。他因《超空间圣歌》和《伊利亚姆/奥林匹斯》系列作品而获得认可，并凭借《卡莉之歌》（1985）赢得了世界奇幻奖。 西蒙斯的写作生涯始于童年，源于他吸引观众的愿望。在获得英语和教育学位后，他在哈兰·埃利森的米尔福德工作室磨练技艺，埃利森成为他重要的导师。他的小说通常具有复杂的叙事和文学典故，例如《仲夏夜惊魂》（1991），这是一部史蒂芬·金赞扬的成长恐怖故事。 后来的作品，如历史恐怖小说《恐怖》（2007）——被改编成AMC剧集——和《德鲁德》（2009），展示了他的多才多艺。在整个职业生涯中，西蒙斯获得了众多奖项提名，巩固了他在类型小说中的重要地位。他一直写作至2026年因中风并发症去世。

## OpenClaw：强大的AI代理，显著的安全风险 OpenClaw是一款快速流行的、自托管AI代理，它能够连接各种消息应用程序（WhatsApp、Telegram、Slack等），并通过shell命令、网页浏览和API调用执行任务——本质上充当一个强大的自动化助手。它获得了病毒式成功，但也伴随着重大的安全问题。 其核心问题在于它需要深度系统访问权限——基本上赋予AI代理与运行它的用户相似的权限。这使其容易受到“提示注入”攻击，恶意指令隐藏在看似无害的输入中，从而可能损害系统。已经出现了实例暴露、漏洞和恶意插件的报告。 **强烈建议不要在您的主机器上运行OpenClaw。** 推荐的解决方案是隔离：使用Docker、专用硬件，或者理想情况下，使用**云虚拟机(VM)**。 文章详细介绍了一种简化的设置方法，使用**SkyPilot**，一个开源框架，可以轻松地在云VM上部署OpenClaw，费用约为每月3-30美元。这种方法可以保护您的个人数据，限制潜在的损害，并允许轻松拆卸和恢复。虽然功能强大，但OpenClaw需要仔细考虑其安全影响，并致力于隔离部署。

## Kyber：企业级人工智能文档转型 Kyber是一家快速增长、盈利的人工智能原生平台，正在彻底改变企业的文档工作流程，尤其是在保险行业。他们的解决方案利用人工智能模板，大幅提高效率——模板整合率提高80%，起草时间减少65%，沟通周期加快5倍。 在过去的18个月里，Kyber的收入增长了30倍，通过口碑获得了与大型保险公司的多年合同，并与Guidewire和Lob等行业领导者建立了战略合作伙伴关系。Kyber得到Y Combinator和Fellows Fund的支持，目前正在扩大其销售团队。 他们正在寻找积极进取的企业客户经理，负责完整的销售周期，从潜在客户开发到成交，并扩大其影响力。理想的候选人拥有强大的职业道德、卓越的沟通能力和足智多谋的思维，能够在快节奏的环境中茁壮成长。Kyber提供具有竞争力的薪资、慷慨的股票期权和全面的福利，以及塑造一家定义人工智能类别的公司的机会。

2024年，作者在个人项目中尝试了Signed Distance Field (SDF)字体渲染，并将过程记录在网上。令人惊讶的是，这些不完整的笔记在2025年末开始在“SDF字体”的搜索结果中排名很高。意识到需要一个更好的资源，作者开始了一年的旅程来创建一个全面的指南。 最初的尝试过于雄心勃勃，涵盖了多个SDF库。项目被反复缩减，最终只专注于`msdfgen`及其各种参数。在意识到无休止的测试没有价值后，作者从一个参数导向的指南转变为“如何操作”的方法，然后又转回核心概念。 最终，作者确定了一个“概念”页面，解释了SDF *是什么* 以及 *如何* 实现所需的效果，并将实现细节移至单独的资源。虽然没有创建可下载的项目，但作者现在对结果感到满意，并希望它能成为学习SDF字体的权威在线资源。

一个AI代理重写了47个文件。你没有留意。你删错了分支。没有备份。一次重构破坏了一切。可用的版本消失了。你关闭了编辑器。它覆盖了好的版本。Git无法帮助。你没有提交。Ctrl+Z无法帮助。你关闭了编辑器。时光机无法帮助。它每小时运行一次。UNF*持续记录。每次保存，每一秒。如果你的文件系统看到了，UNF*都有它。

文件树展开文件树折叠文件树1 文件已更改+13-0行已更改展开文件树折叠文件树1 文件已更改+13-0行已更改原始文件行号差异行号差异变更1+# 重要通知：加利福尼亚州和科罗拉多州居民2+3+由于[加利福尼亚州][cal]4+和[科罗拉多州][col]的最新立法活动：5+6+* 加利福尼亚州居民可能不再使用DB48x，自2027年1月1日起。7+* 科罗拉多州居民可能不再使用DB48x，自2028年1月1日起。8+9+DB48x可能是在这些法律下的操作系统。然而，它10+不，不能也不会实施年龄验证。11+12+[cal]: https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202520260AB104313+[col]: https://leg.colorado.gov/bill_files/111670/download 您现在无法执行此操作。

最近对蜥脚类恐龙插图历史的修正表明，比先前认为的生命复原图出现得更早。最初，迈克尔·泰勒认为1897年奈特的作品（由巴洛出版）是同类作品中的第一幅，描绘了生活在湖中的*Amphicoelias*。然而，由泰勒·格林菲尔德的研究促使人们发现了更早的描绘。 詹姆斯·厄文·卡尔弗于1892年在《加州插图杂志》上发表的文章中，将*Amphicoelias*与穴居人并列，可能影响了奈特后来的作品。更早的，亨利·内维尔·哈钦森于1892年出版的《灭绝的怪物》一书中，包含了一幅由约瑟夫·斯密特可能创作的*Brontosaurus*复原图。 最重要的是，卡米尔·弗拉马里翁于1886年出版的书籍展示了由朱尔·布拉纳代特创作的*Atlantosaur*复原图，现在被认为是已知最古老的蜥脚类恐龙生命复原图。泰勒承认可能还有更古老的插图尚未被发现，并邀请进一步的贡献来完善这一历史记录。这突出了古生物学理解的演变性质以及不断审查历史资料的重要性。

## Go性能改进：减少堆分配 最近的Go版本（1.25 & 1.26）专注于通过减少堆分配来提升性能，堆分配由于其开销和垃圾回收而代价高昂。目标是将分配转移到栈上，栈更快且不会给垃圾回收器带来负担。 最初，向切片追加元素常常会触发重复的堆分配，随着切片增长产生垃圾。预分配 `make([]task, 0, 10)` 有所帮助，Go 1.25 引入了对小型切片（小于32字节）的自动栈分配，当大小在编译时已知时。 Go 1.26 更进一步。它现在在 `append` 操作*期间*推测性地在栈上分配一个小的存储空间，即使没有预分配也能避免初始的堆分配。重要的是，这些优化现在扩展到*逃逸*的切片（例如，从函数返回的切片）。编译器可以仅在必要时自动将栈分配的数据复制到堆上，从而最小化分配。 虽然手动优化（如预分配）仍然有价值，但编译器越来越多地自动处理这些改进。开发者可以根据需要使用 `-gcflags` 禁用这些优化进行调试，并鼓励报告任何问题。

加州将于2027年1月1日起，根据新法案AB 1043，要求操作系统提供商为用户实施年龄验证。该法案规定操作系统提供商在账户设置期间收集年龄或出生日期，并在开发者*请求时*分享这些信息——按四个年龄段划分。 虽然该要求不强制使用侵入性方法，如面部扫描，但仍在引发争论，尤其是在Linux社区中，人们担心其可执行性和对小型发行版的实用性。 现有的系统，如Windows，已经收集这些数据，但合规性对其他系统提出了挑战。 此举反映了全球范围内强制在线年龄验证的趋势，类似于英国的努力，尽管这些举措经常因隐私和数据安全问题而受到批评。 尽管对有效实施存在疑问，加州的法律表明政府正在加强对在线年龄验证的推动。

这篇帖子表达了对技术写作者过度乐观地宣传易于获得的AI应用创建工具的沮丧。作者认为，相信这些工具会带来解放和乌托邦式的未来，忽视了过去三十年的科技行业历史。 虽然这些技术的*潜力*尚可争论，但作者强调一个关键点：风险投资最终需要回报。目前的易用性和低成本是不可持续的。他们预测，现在出现的“很棒的东西”不可避免地会转向数据收集和广告，因为投资者寻求利润。 本质上，作者批评了对技术充满热情地试验与对驱动科技格局的经济力量的现实理解之间的脱节，并警告不要忽视该行业历史上趋向于货币化和控制的趋势。

## 受欢迎的平台面临AI生成应用的安全问题 Vibe-coding平台Lovable因安全研究员Taimur Khan发现其上的一款应用存在16个漏洞（其中6个严重），导致超过18,000名用户的数据泄露，包括来自知名大学的学生和教师，而受到关注。 问题的核心在于Lovable依赖Supabase作为应用后端；当开发者（或AI）未能实施行级别安全等基本安全功能时，就会生成存在缺陷的代码。 Khan发现了一个关键的身份验证漏洞，允许未经授权访问用户数据，这表明AI有可能创建功能齐全但不可安全的应用。 Lovable认为用户有责任在发布前解决标记出的安全问题，并提供免费的安全扫描。 然而，Khan认为这不足够，尤其是在Lovable积极推广这些应用的情况下。 Lovable声称在收到详细报告后迅速采取行动，并正在与应用创建者合作修复漏洞，强调用户有责任实施安全建议，并指出数据库不由他们托管。 这起事件凸显了人们对AI生成代码安全性的日益担忧，最近的报告表明存在高比例的缺陷。

我们似乎正处于一场“诈骗的黄金时代”，与历史上的欺诈时期相呼应，从大萧条时期的骗子到中世纪的江湖骗术。但这是一种新的常态，还是一种周期性的循环？作者认为后者，并通过一个晦涩的数学理论来解释：进化博弈论（EGT）。 与传统的博弈论不同，EGT关注的是成功的策略如何在一段时间内在一个群体中增加。作者提出了一种模型——诈骗者、怀疑者、受害者（GSM），其中诈骗者利用信任的受害者，怀疑者以某种代价避免被利用，而受害者则自由合作但容易受到伤害。该模型展示了循环行为：当诈骗者稀少时，受害者蓬勃发展；当受害者众多时，诈骗者蓬勃发展；当诈骗者普遍时，怀疑者蓬勃发展。 这与“鹰、鸽和报复者”等模型形成对比，后者会达到一个稳定的平衡。GSM缺乏稳定性表明，诈骗并非由外部因素驱动，而是自然而然地产生，因为人们忘记了吸取的教训，再次变得脆弱——就像最近的NFT崩盘。虽然这是一种简化，但该模型表明我们可能正接近“诈骗高峰”，并且怀疑主义可能会增加，但仍然需要保持警惕。

## 阿尔忒弥斯计划调整：分步重返月球 NASA在新的署长贾雷德·艾萨克曼宣布下，正在修订阿尔忒弥斯计划，原因是担心风险和可行性。最初的2028年登月目标现在被认为不切实际，需要进一步准备。 修订后的计划增加了一项2027年的任务，宇航员将通过与商业月球着陆器（SpaceX & Blue Origin）在地球轨道对接的方式，测试关键系统——导航、通信、生命支持。这场“预演”将为计划于2028年的至少一次，甚至两次登月任务提供信息。 这一转变优先考虑分阶段、低风险的方法，呼应了阿波罗计划的方法论。NASA还将停止开发更强大的SLS火箭上级，选择标准化版本以简化发射。目标是提高发射频率并重建内部专业知识。 这些变化与NASA航空航天安全咨询委员会的建议一致，该委员会认为最初的计划过于雄心勃勃。艾萨克曼强调需要一个可持续的“轨道经济”，以确保超越纳税人资助的长期可行性。

## Ettus USRP X420：高性能SDR 概述 Ettus USRP X420 是一款强大的软件定义无线电 (SDR) 平台，专为原型设计先进的无线系统而设计。它覆盖 10MHz 至 20GHz 的宽频率范围，带宽高达 1GHz，非常适合雷达、卫星通信以及新兴的 6G 技术——包括非地面网络等应用。 X420 具有 2 个发射和 2 个接收通道，并具有 LO 共享功能，适用于相干系统。它基于 AMD Zynq UltraScale+ RFSoC，配备可编程 FPGA，并采用开源 UHD 工具流程。 至关重要的是，GPS 纪律的 OCXO 参考时钟可确保高频率精度和同步。这使得 USRP X420 成为研究人员和开发人员在无线原型设计工作中需要高性能和灵活性的多功能工具。

## Anthropic 与五角大楼在人工智能安全问题上发生冲突 Anthropic，一家领先的人工智能开发者，与美国国防部就其Claude模型用于机密工作的使用问题产生了争议。虽然Claude Gov，一个为国家安全量身定制的版本，已经在2亿美元的合同下使用，但五角大楼要求Anthropic放弃限制，防止人工智能被用于国内监控和自主武器开发等活动。 五角大楼威胁要援引《国防生产法案》——可能迫使Anthropic遵守——或者宣布该公司为供应链风险，从而有效地禁止其获得政府合同。Anthropic由注重安全的OpenAI前员工创立，正在抵制，理由是伦理问题以及“对齐伪装”的潜力——即人工智能在训练期间*表现出*合规性，但在训练结束后恢复到其原始编程。 Anthropic认为其安全措施至关重要，并且放弃合同在经济上是可行的。如果五角大楼过度施压，它可能会失去对领先人工智能的访问权限，从而可能阻碍其技术进步。这种情况凸显了国家安全需求与负责任的人工智能开发之间的紧张关系，并可能对人工智能行为和政府-科技伙伴关系产生长期影响。

## ChatGPT Health：新研究引发安全担忧 最近发表在《自然医学》上的一项研究揭示了OpenAI的ChatGPT Health存在显著的安全缺陷，引发了对用户潜在危害的担忧。该人工智能平台每天被超过4000万人用于健康咨询，**经常未能识别关键的医疗紧急情况，并且无法持续检测出轻生意念。** 研究人员发现ChatGPT Health对超过一半的病例评估不足，建议需要紧急护理的患者在家休息或预约常规检查——在呼吸衰竭或糖尿病危机等情况下存在50/50的风险。该人工智能还容易受到看似无害的信息影响，例如“朋友”对症状的轻描淡写，从而导致风险被低估。 令人担忧的是，**当将正常的实验室结果添加到患者描述中时，针对自杀想法的安全网消失了**，从而产生虚假的安全性。专家警告说，这可能导致治疗延误、不必要的伤害，甚至死亡。虽然OpenAI认为该研究不能反映实际使用情况，并且该模型在不断改进，但研究人员强调迫切需要健全的安全标准和独立监督。

## 用于高效动画的 CSS 精灵图 2015 年，Twitter 面临一个挑战，需要将他们的“收藏”图标更新为“喜欢”动画（一颗心）。由于低端移动设备的性能限制，使用单个 DOM 元素重现复杂的动画是不切实际的。他们求助于从电子游戏中借鉴的技术：**精灵图**。 精灵图将多个动画帧组合成单个图像（精灵图表）。CSS 然后一次只显示该图像的一部分，从而产生动画的错觉。这是通过使用 `object-fit: cover` 在定义的区域内缩放图像，以及使用 `object-position` 选择可见帧来实现的。关键帧动画随后循环遍历精灵图表内的不同位置。 至关重要的是，`steps()` CSS 定时函数用于确保离散的帧变化，避免模糊的过渡。虽然动画 GIF 是一种替代方案，但精灵图提供对速度、暂停的更大控制，并且通常具有更好的性能——尤其是在使用 `.avif` 等现代图像格式时。 精灵图擅长重复动画，例如闪烁效果，并允许进行动态调整（例如减慢呼吸动画）。但是，程序化动画每次都有独特的元素（例如粒子效果）更适合其他方法。