每日HackerNews RSS
一名田纳西男子因发布一张脸书表情包而被捕，并被设定了200万美元的保释金。当局认为该帖子，一张引用唐纳德·特朗普先前言论的漫画，构成威胁。尽管对其是否构成真正威胁存在争议，但该帖子引发了愤怒，并导致了逮捕。
评论员们广泛讨论了执法部门的过度行为以及司法系统的缓慢进展，指出即使案件最终证据不足，也可能面临长时间的审前拘留。人们对冗长且可能不公正的起诉缺乏后果以及对言论自由的影响表示担忧。一些人指出，针对保守派言论的反应不成比例，而另一些人则强调了司法系统内部更广泛的问题，包括认罪协议以及获得对错误起诉的赔偿的困难。这起事件引发了关于言论自由、感知到的威胁和正当程序之间平衡的辩论。
一个黑客新闻的讨论围绕一篇赞扬加密货币的晦涩文章展开。 一位评论员嘲讽该文章“故意晦涩且不必要地哲学化”，而另一位评论员指出，即使是ChatGPT也难以有效地总结它。
一位在加密行业有经验的开发者分享了他们对比特币的怀疑，源于其可扩展性问题——仅限于每秒4笔交易，且成本高昂。 他们最初驳斥了比特币作为全球支付系统的说法，后来才意识到它作为“价值储存”的潜力。
这位开发者更倾向于权益证明（PoS）系统，因为其效率更高，并指出比特币消耗的电力比以太坊多20,000-60,000倍。 他们遗憾地说，先锋的PoS币没有得到足够的认可，并对以太坊的演变表示担忧。 他们认为多链PoS代表了去中心化的未来，但也承认效率与设计和去中心化之间存在权衡。
另一位评论员标记了一个回复为可能是AI生成的炒作，并对其进行了降权。
``` Gnoke Station 超轻量级工业桌面环境 一个Web桌面，由edmundsparrow打造 ⚡加载核心服务 🖥️初始化Gnoke Station桌面 📦加载应用程序 🎨准备用户界面 ✅准备就绪，可以启动 ```
## Gnokestation：轻量级网页桌面
Gnokestation是一个新的开源网页桌面环境，旨在最小化资源使用，使其能够在低配置硬件和互联网访问受限的地区使用。该项目由edmundsparrow创建，值得注意的是，它完全在尼日利亚农村地区的一部Infinix Hot 12 Play手机上开发，克服了电力有限和缺乏传统IDE等限制。
虽然创建者设想将其用作工业仪表盘的HMI，但Hacker News社区的最初反应是怀疑的。许多人质疑它的用途，指出包含的计算器和时钟等基本应用程序很容易获得，并且可以直接在浏览器中更有效地运行。
讨论还集中在该项目的审美风格上——被描述为“氛围编码”，具有独特的蓝/紫色渐变——导致一些人认为它是通过AI生成的。尽管存在这些批评，开发者强调该项目的可访问性使命，并计划添加更多应用程序。 现场演示可在[gnokestation.netlify.app](https://gnokestation.netlify.app) 访问。
需要启用 JavaScript 才能使用本网站以及许多其他网站。
这个Hacker News讨论围绕着威尔逊迷宫生成算法，链接来自cruzgodar.com。用户发现链接页面上的算法描述令人困惑，质疑步长和潜在的终止问题等细节。
对话延伸到相关的迷宫生成技术，特别是提到了Atari游戏“Entombed”中使用的“无尽迷宫”算法及其相关资源。几位用户分享了有用的可视化链接([https://professor-l.github.io/mazes/](https://professor-l.github.io/mazes/))和关于迷宫生成的进一步解释([https://weblog.jamisbuck.org/2011/1/20/maze-generation-wilso...](https://weblog.jamisbuck.org/2011/1/20/maze-generation-wilso...))。
值得注意的是，威尔逊算法依赖于环路消除的随机游走。总的来说，这个帖子突出了迷宫生成算法的迷人世界以及Hacker News社区分享资源和见解的价值。
## 家庭服务器存储：重回硬盘与 Datablocks.dev
在使用了多年的全 SSD 家庭服务器后，存储焦虑和高成本促使我探索硬盘选项。由于运费问题，在美国寻找合适的交易并不现实，我发现了 [datablocks.dev](https://datablocks.dev/)，一家欧洲供应商，专门销售“无品牌”硬盘。这些硬盘缺乏品牌标识，价格优势明显（比翻新硬盘便宜约 16.7%），尽管可能存在轻微的划痕和较低的使用时长。
我购买了两块 18TB 硬盘，优先考虑易于更换，而不是更大容量但可能更难找到的型号。虽然库存波动很快，但每 TB 的价格约为 13 欧元，具有竞争力。硬盘包装完好，并带有预期的轻微瑕疵。使用 `badblocks` 进行 24 小时测试确认了功能正常，但性能峰值仅为 275MB/s。
将硬盘集成后，创建了一个分层存储系统——SSD 用于对速度要求高的任务，硬盘用于大容量存储/备份。令人惊讶的是，日常性能几乎没有受到影响，只有在重负载下观察到 iowait 略有增加。功耗增加了 10-20W，但仍然可以接受。总的来说，我对这种经济高效的解决方案感到满意，并预计能提供多年的可靠服务。
## 黑客新闻讨论总结：测试白标硬盘和家庭存储
一位用户（“hddherman”）分享了一篇关于测试来自datablocks.dev的两个18TB白标SATA硬盘的文章，引发了关于经济实惠、大容量存储解决方案的讨论。人们对“白标”硬盘的来源表示担忧——它们可能是退回给希捷的不合格产品——以及它们的可靠性。
对话扩展到构建DIY NAS解决方案的策略，用户们争论着较旧的企业级硬件与更新、更节能组件的优缺点。 许多评论者强调了扩展存储到几个驱动器之外的挑战，讨论了诸如存档到单个磁盘、集群文件系统以及企业级设备的成本/效益等选项。
一个关键的争论点是使用USB驱动器进行RAID，并警告了潜在的数据完整性问题以及断开连接触发重建的问题。 软件RAID解决方案，如ZFS，比传统的硬件RAID更受欢迎。 讨论还涉及了SSD作为替代方案，承认了它们的更高成本，但同时也认可了它们在可靠性和功耗方面的潜在优势。 最终，该帖子展示了一个社区深入参与优化家庭存储解决方案，在成本、性能和数据安全之间取得平衡。
## 处理区间与重叠检测 本文探讨了确定区间重叠的有效方法——两个点之间的范围，适用于时间、数字或日期。一个关键原则是，识别*非重叠*通常比直接检测重叠更简单。区间通常表示为对，如[开始，结束]，经常使用半开表示法（结束值不包含在内）。 最初的重叠检测方法涉及分析所有可能的重叠场景，导致复杂的布尔条件。然而，通过关注*非重叠*可以显著简化这一点：如果一个区间完全在另一个区间之前，则两个区间不重叠。这转化为一个简洁的条件：`self.start < other.end and other.start < self.end`。 这种“反向思考”技术扩展到二维场景，如盒子。虽然对盒子重叠进行完整案例分析会产生 16 种可能性，但检查*非重叠*（盒子完全在左边、右边、上面或下面）要简单得多。由此产生的重叠条件与区间情况相同——如果两个维度都存在重叠，则存在重叠。 最终，利用否定和几何直觉可以产生更简洁、更易于理解的重叠检测代码，避免过于复杂的逐案分析。
## 重叠区间检查：一则黑客新闻讨论总结
一则黑客新闻讨论串探讨了检查重叠区间的方法，源于zayenz.se的一篇文章。对话强调了这个看似简单的任务的复杂性，超越了基本的重叠检测。
关键点包括：将概念扩展到多个维度（使用AND逻辑处理轴对齐边界框，常见于游戏碰撞检测），以及排序算法的效率（对于动态对象使用冒泡排序，对于静态集合使用R-Tree等技术实现O(N log N)）。 许多评论者指出明确定义区间类型（闭区间 vs. 开区间）和处理边缘情况的重要性，尤其是在处理浮点数时。
讨论还延伸到相关问题，例如查找连续区间、合并区间，以及使用诸如区间树和范围树等数据结构。分享了诸如艾伦区间代数、区域连接演算以及现有代码示例（包括Stack Overflow和GitHub链接）等资源。最终，该讨论强调需要强大的测试——单元测试和属性测试——以确保实现的正确性。
GNU Health是一个社会项目，源于坚信医疗保健是一项普遍权利，而非特权。该项目诞生于目睹全球健康资源分配的巨大不平等——特别是每天超过20,000名儿童因可预防原因死亡的现象，因此专注于**社会医学**，认识到健康与社会经济因素息息相关。 GNU Health旨在解决疾病的*根源*，而不仅仅是治疗症状。它强调营养、住房、卫生和教育等因素的重要性，将“人”置于“病人”之前。该系统旨在理解和纳入这些健康的社会决定因素，承认环境在决定福祉方面往往比生物学发挥更大的作用。 最终，GNU Health是一种社会行动主义，致力于创建一个让每个人都有机会过上健康和有尊严的生活的世界。
## GNU Health：开源医疗软件讨论
一篇Hacker News讨论强调了GNU Health (gnuhealth.org)，一套免费且开源的医疗软件。对话源于Reddit上一篇帖子，内容是一位牙医成功使用完全开源工具运营诊所，包括自建的电子健康档案系统。
用户讨论了在医疗保健领域采用开源解决方案的挑战，特别是较高的入门门槛和对支持的需求。 许多人指出将GNU Health与现有商业系统集成以及采用联邦式数据管理方法的价值。有人对责任和支持提出了担忧，并建议咨询公司可以填补这一角色。
讨论还涉及更广泛的问题，例如数据主权、当前电子健康档案系统的局限性，以及开源替代方案解决数据隐私和供应商锁定等问题的潜力。 几位用户分享了成功的开源项目案例，并辩论了企业赞助对可持续性的必要性。 该项目涵盖医院管理、实验室系统和个人健康记录，其范围也被探讨。
## Amplifier：AI 驱动的开发环境 Amplifier 是一个研究项目，旨在**增强 AI 编码助手**的能力，将其从有用的工具转变为强大的问题解决者。它是一个完整的开发环境，提供**20 多个专门的 AI 代理**（用于架构、调试和安全等任务），以及预加载的模式和自动化工作流程。 主要功能包括用于同时实验的**并行工作树系统**、利用现有文档的**知识提取系统**以及自动**对话记录**保存。用户可以轻松地将 Amplifier 与他们的项目集成，并通过简单的提示使用代理。 **目前处于早期开发阶段（推荐 Windows WSL2），** Amplifier 旨在通过自动化繁琐的任务、促进知识复用和实现快速原型设计来简化开发。它允许用户并行探索多种解决方案，构建持久的知识库，并在 AI 辅助编码会话期间避免丢失上下文。 虽然目前尚未接受外部贡献，但该项目设想的未来是开发者描述解决方案，而 AI 构建它们，最终使用户更有效率。**请谨慎使用，因为它是一个实验性系统。** [https://github.com/microsoft/amplifier](https://github.com/microsoft/amplifier)
Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese.
## JavaScript 运行时 (C语言实现) - Hacker News 讨论总结
最近 Hacker News 上出现了一篇讨论，内容关于一篇开发日志，该日志详细介绍了使用 C 语言创建一个 JavaScript 运行时。然而，该项目引发了争论，因为它主要利用 JavaScriptCore（一个预先存在的 JS 引擎），而不是“从头”构建一个完整的引擎。
许多评论者指出，创建运行时——*托管*引擎并与操作系统交互的环境——与构建引擎本身是不同的。对于那些寻求真正从头开始实现的人，有几种替代方案被建议，包括 QuickJS 和 Duktape。
讨论强调，大多数商业运行时，如 Node.js、Bun 和 Deno，也充当 V8 或 JavaScriptCore 等引擎的包装器。虽然有些人认为该项目具有误导性，因为标题暗示了一个完整且原创的引擎，但另一些人则认为它是一个学习练习，并展示了如何将 JS 引擎集成到自定义软件中。 此次对话还涉及了运行时开发中形式化验证的复杂性。
## Ghostty 的低调更新：基于人工智能构建 本文详细介绍了 Ghostty 的一项新功能，它是一种非侵入式的 macOS 更新通知功能，主要使用人工智能和“代理式编码”构建而成。作者旨在防止更新提示打断用户，灵感来源于 OpenAI 演讲期间的一次破坏性事件。 该功能利用 Sparkle 更新框架，通过 SwiftUI 和标题栏辅助控制器自定义用户界面。该过程涉及与人工智能的多次迭代会话，重点是用户界面原型设计、后端实现和清理。虽然人工智能生成了大量代码，但大量的人工审查和完善至关重要——作者强调人工智能是一种*助手*，而不是替代品。 主要收获包括：从高级规划开始，将任务分解为可管理的部分，利用人工智能进行灵感和繁琐的任务（如 SwiftUI 样式设计），以及认识到何时退后一步并手动解决问题。作者还强调代码清理和文档的重要性，以提高未来人工智能的辅助效果。 整个过程大约花费了 8 小时的实际时间，并花费了 15.98 美元的 AI 代币。作者认为人工智能加速了开发并实现了并行工作，展示了一种编码可以与生活其他活动相结合的工作流程。该完成的功能现在已供 Ghostty 用户使用，作者希望分享这个详细的过程，以教育其他人了解有效的 AI 辅助编码方法。
## AI 作为编码缪斯：摘要
这次 Hacker News 的讨论围绕着 Mitchell Hashimoto（HashiCorp 和 Ghostty 的创建者）以及他对 AI 辅助编码的观点演变。他承认最初持怀疑态度，但现在发现 AI 对于克服开发中艰难的“从零到一”阶段非常有价值——快速生成初始代码进行实验和改进。
Hashimoto 强调他不会盲目接受 AI 的输出，通常会在获得一个可用的起点后手动重写它。他将 AI 视为提供灵感的“缪斯”，而不是对熟练编码的替代。这与对“氛围编码”的担忧形成对比——过度依赖 AI 生成的代码而不理解它。
对话突出了人们对 AI 在软件开发中作用的不同看法。有些人认为它可以提高生产力，尤其是在原型设计方面，而另一些人则优先考虑工艺，并担心代码质量和可维护性。一个关键的收获是，AI 工具的价值很大程度上取决于个人的工作流程和经验水平。 许多评论员也指出，在部署任何 AI 生成的代码之前，都需要进行人工审查和理解。