C3 是一种编程语言，它建立在 C 语言的语法和语义之上，目标是在保持 C 程序员熟悉性的同时对其进行演进。由于与 C 具有完全的 ABI 兼容性，因此可以在同一个项目中毫不费力地混合使用 C 和 C3。作为演示，vkQuake 使用一小部分代码转换为 C3 并使用 c3c 编译器编译。该分支可以在这里找到。
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## Claude Code 快速发展引发讨论
一名谷歌工程师声称 Claude Code 在一小时内复制了一个她的团队花费了一年时间构建的项目，引发了 Hacker News 上的讨论。虽然令人印象深刻，但许多评论员淡化了这一成就，认为编码不是软件开发的主要瓶颈。他们强调需求变更、利益相关者意见不一致以及官僚流程等问题才是更大的时间消耗者——这些问题是 LLM 无法解决的。
争论的中心在于，为期一年的努力是否真的花在了*编码*上，还是花在了定义问题和达成一致的复杂过程中。一些人认为 Claude 只是实现了一个团队最终达成的解决方案，而另一些人则承认它能够快速迭代并可能绕过内部障碍。
一些评论指出，谷歌工程师赞扬竞争对手的 AI 具有政治含义，并质疑缺乏共享提示以供验证。最终，这场讨论凸显了一个焦点转变：从仅仅编写代码到有效地定义问题和管理软件创建的人为因素。许多人想知道，未来的开发是否在于“不干预的技术指导”，而不是传统的手工工程。
## 心血管疾病：有效解决？
心血管疾病（CVD）仍然是主要的死亡原因，但新兴证据表明它在很大程度上是可以预防的——甚至可能被解决的问题。CVD的根本原因是一生中暴露于循环的低密度脂蛋白（LDL）胆固醇，特别是那些附着在载脂蛋白B（apoB）和脂蛋白(a)（Lp(a)）上的，它们会在动脉壁中积累形成斑块。
重要的是，现代药理学可以显著*降低*LDL水平，安全有效。研究表明，降低LDL水平的好处没有下限，基因证据支持LDL与疾病风险之间的直接因果关系。在生命早期降低LDL，即使低于目前的“最佳”指南（70mg/dL），几乎可以消除CVD风险。
虽然生活方式的改变发挥作用，但达到这些水平通常需要药物——他汀类药物、依折米贝和潜在的Lp(a)靶向疗法。对副作用的担忧在很大程度上是没有根据的，临床试验表明即使在非常低的LDL水平下也是安全的。此外，降低LDL水平除了对心脏健康有益外，还包括减少炎症，并可能改善骨密度和认知功能。
尽管有这些令人信服的证据，主动预防性地降低LDL尚未成为标准做法。然而，科学是明确的：CVD越来越成为一种可预防的疾病，积极的LDL管理为改善健康和延长寿命提供了“免费的午餐”。
## 心血管疾病：一个“已解决的问题”？
最近一篇Hacker News上的帖子讨论了心血管疾病在生物医学上是否“已解决”，尽管它仍然是全球死亡的主要原因。核心论点在于，虽然高LDL与心脏病*相关*，但并不一定*导致*心脏病，而且他汀类药物的益处可能源于LDL降低以外的因素。
作者指出了多个独立的风险因素——LDL/ApoB、血压、炎症、胰岛素抵抗、Lp(a)和肾功能——并强调了PCSK9抑制剂等新型药物显示出前景。然而，问题的关键不在于缺乏生物医学解决方案，而在于医疗保健提供的系统性问题：获得专科医生的机会有限、医生的工作量过大以及财务激励与预防性护理而非疾病发生*后*的治疗不一致。
讨论线程深入探讨了LDL与Lp(a)的复杂性、炎症的作用、遗传倾向以及使用生物标志物和人工智能进行个性化医疗的潜力。虽然承认他汀类药物的有效性，评论员也分享了副作用的经历，并强调了生活方式因素的重要性。最终，这场辩论凸显了科学进步与对抗心脏病在现实世界中的实施之间的差距。
Corviont 专为无法依赖快速、廉价、始终在线连接的设备而设计。🏭 边缘和工业设备 运行在工业电脑、网关或嵌入式设备上，即使广域网连接缓慢或中断，地图和路线也能继续工作。🚢 远程和海上部署 安装在船只和偏远站点，即使连接间歇性或仅通过卫星连接，也能保持地图切片、路线和搜索的即时性和本地性。🚚 野外车队和移动单位 在车辆和临时野外设置中使用，即使设备离线或更改网络，也不会破坏应用程序的地图和路线用户体验。️🛡️ 隐私和合规敏感环境 将位置查询和路线保留在您自己的网络内；所有地图、路线和地理编码请求都在您的设备上完成。
## Corviont：自托管离线地图设备
Corviont是一个新项目，旨在为边缘和本地设备提供自托管的离线地图设备。它将矢量瓦片（PMTiles）、路线规划（Valhalla）和离线地理编码/搜索（基于SQLite的Nominatim）与MapLibre UI打包到一个Docker Compose堆栈中。
主要优势是在初始数据下载后具有完全的离线功能——不依赖外部API。创建者正在寻求关于用例和限制的反馈，特别是关于硬件限制、设备数量和更新需求。
讨论重点包括硬件需求（随区域大小和流量扩展，倾向于Valhalla以降低RAM使用量）、当前演示中缺少门牌号搜索（计划在未来开发）以及潜在的“builder”仓库以生成自定义区域数据集。与Headway等类似项目的一个关键区别在于，它侧重于针对设备部署的自动化、增量区域更新。该项目优先考虑简单性和易用性，选择基于SQLite的地理编码而不是更复杂的解决方案，如Elasticsearch。
[https://corviont.com/](https://corviont.com/)
[https://github.com/corviont/monaco-demo](https://github.com/corviont/monaco-demo)
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## 递归语言模型：摘要
一篇最近发表的关于递归语言模型（RLM）的论文提出了一种方法，其中LLM不直接处理长提示，而是将其视为一个“环境”进行交互。 这本质上意味着LLM以符号方式访问和操作信息（如文件），而不是将所有内容塞入其上下文窗口。
许多评论员指出，这种方法与现有的子代理和检索增强生成（RAG）等技术非常相似。 然而，关键区别在于LLM *自身* 控制信息的检索和分解，提供了一种更具“代理性”的方法。
虽然被称为“递归”，但讨论表明目前的实现通常只使用递归深度为1——实际上只是子代理。 核心挑战仍然是：评估和改进LLM的任务分解规划过程，一些人正在探索基于markdown的启发式方法。 该论文使用了GPT-5，但没有对递归过程本身进行任何明显的训练。
最终，这个想法并非全新，但LLM能力的进步现在允许更有效地实现这种与信息的递归交互。
破解VBA以支持原生脚本运行时，无需COM依赖。
Hacking VBA to support native scripting runtime with no COM dependencies
2 天前
## ASF：为经典VBA提供现代脚本
ASF是一个功能强大的、可嵌入的脚本引擎，完全用VBA编写，为遗留Office应用程序带来现代语言特性，*无需*外部依赖。它允许开发者利用一流函数、闭包、数组、对象和方法链——这些标准VBA中 отсутствуют 的特性——直接在现有项目中应用。
该引擎将脚本编译成抽象语法树（AST），并通过紧凑的VBA解释器执行，提供可调试和透明的流程。主要特性包括原生正则表达式引擎、VBExpression集成以实现无缝VBA代码重用，以及全面的测试套件以确保可靠性。
ASF能够实现复杂逻辑的简洁而富有表现力的脚本编写，与现有VBA函数的安全互操作，以及通过简单的类包装器进行编译和执行的简化工作流程。它专为现实世界的工程任务而设计，并且易于适应复杂的遗留代码库，在保持与Office生态系统完全兼容性的同时，显著提升VBA的功能。
一个新项目旨在通过启用原生脚本运行时来增强VBA脚本，而无需依赖COM依赖项 ([github.com/ecp-solutions](https://github.com/ecp-solutions))。这在受限环境中特别有用，例如安全设施（SCIF），在这些环境中Excel可能是唯一可用的工具。
讨论还强调了相关工具：一个用于Chrome开发者协议（CDP）的VBA包装器，允许浏览器自动化，以及将代码片段直接从数据库表中存储和执行的MS Access技术。
一个关键问题是调试动态生成的代码。一个建议的解决方法包括以编程方式将代码复制到标准的VBA模块中，以便使用熟悉工具更轻松地进行调试。对话承认VBA可能存在“恶意”代码的潜力，但指出隔离环境中的用户通常只处理受信任的代码。
真正的风味依赖于在食材最佳状态下的理解——例如，刚从树上摘下的温暖樱桃——在运输和储存降低其自然品质之前。现代厨房，全年都能获得各种食材，常常用复杂的技巧来弥补这种损失，导致结果不可靠，厨师们感到沮丧。 这种方法提倡回归基础的“锚定食谱”——烤鸡、面包、鸡蛋——不是为了它们的新颖性，而是为了它们所传授的技能。这些菜肴教你食材的*表现方式*，培养直觉和判断力，而不是严格遵循食谱。 重点从寻找*一个*食谱，转移到理解*你所拥有的食材*并根据它的需求做出反应。错误成为学习的机会，味道成为主要的指导。带着对食材来源和季节性的认知来烹饪，能够培养尊重和克制，最终带来更令人满意、更高效、更自信的烹饪——一个建立在精进而非复制之上的体系。
一篇 Hacker News 的讨论，源于一篇名为“高质量食物源于限制”的 gist 文章，探讨了食物唾手可得对现代饮食的影响。原始作者 breadchris 认为，无限获取食物需要*自我施加*的稀缺性才能实现与身体需求相符的健康饮食，而这种状况又因高脂肪、高盐和玉米制品的加工食品盛行而加剧。
一位评论者指出依赖冷藏和储存食物的潜在弊端，质疑其长期影响。breadchris 澄清该文章是他正在撰写的一本书的摘录，并利用 LLM 辅助编辑。另一位用户指出写作风格让人联想到 AI 生成的内容。对话涉及 Substack 等平台可能承载类似内容的可能性。
## Ctrl-C 性能分析：一种出乎意料的有效工具 作者最初认为在调试器中使用 Ctrl-C 作为性能分析方法不足以解决复杂问题，对此不屑一顾。然而，在管理岗位工作后重返编程，这段经历改变了他们的看法。他们意识到许多问题都是“愚蠢的问题”出现在“不友好的环境”中，因此发现 Ctrl-C 在快速诊断方面出乎意料地有效。 诸如启动时间过长之类的简单问题，例如过多的 JSON 解析，都能够被迅速定位并解决，这归功于 Ctrl-C 提供的即时调用堆栈信息。更复杂的情况，例如 LLD 链接器和 GDB 的速度变慢，也使用这种方法进行了调试，揭示了 DWARF 数据处理方面的问题。 虽然承认专用性能分析器在细致的性能分析方面（例如识别小的速度下降或尾部延迟问题）具有强大的功能，但作者认为 Ctrl-C 的简单性和可访问性往往更胜一筹。它需要的设置最少，即使没有专门的构建也能工作，并提供易于理解的输出。最终，Ctrl-C 性能分析是调试中的一个务实且通常出乎意料的有效的第一步——一种“原始”工具，其性能经常优于更复杂的替代方案。
## Ctrl-C 性能分析：一种低技术调试方法
yosefk.com 上的一篇最新博文详细介绍了一种简单的性能分析技术：使用 Ctrl+C 中断正在运行的程序并检查其堆栈跟踪。这种方法本质上是一种基于时间的采样，可以快速定位主要的性能瓶颈——尤其是在单个进程占用大量 CPU 使用率时。
讨论强调这并非一个新想法，它与内存采样技术以及 Raymond Chen 描述的更旧方法和 `leakdice` 等工具中的实现相呼应。虽然对于识别明显的问题有效，但评论员指出它在处理更微妙的性能损耗（例如，占用 20% CPU 的进程）时存在局限性。
几位用户分享了相关方法，包括使用 `gdb` 定期收集堆栈跟踪，以及利用 Xcode 的“暂停”功能。共识是，虽然 Ctrl+C 性能分析是一个快速且简单的起点，但它不应取代学习使用专门的性能分析器，如 Perf、Instruments 或 UIForETW，以进行更深入的分析。
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## X-Clacks-Overhead 与自定义 HTTP 头部 - 摘要
这次 Hacker News 的讨论围绕着自定义 HTTP 头部“X-Clacks-Overhead”，向特里·普拉切特（Terry Pratchett）的《碟形世界》系列致敬。该头部的目的仅仅是让普拉切特的名字在网上继续流传——“只要人们还在谈论他的名字，他就没有真正死去。” 许多网站，包括 Stack Exchange 甚至一些蜜罐，现在都在广播这个头部。
对话也深入探讨了自定义头部的技术细节。一个关键点是，由于头部*标准化*时出现的问题，非标准头部使用的“X-”前缀现在已被弃用（RFC6648），这可能导致兼容性问题，甚至像头部走私这样的安全漏洞。
用户分享了检测该头部的工具、个人实现（如 Phoenix 中间件和 Cloudflare workers），以及在专业通信中添加自定义头部的幽默轶事。最终，该帖子庆祝了一种轻松愉快的互联网传统，并引发了关于不断发展的网络标准的讨论。