在添加新功能之前，作者优先简化了底层代码，以便更容易扩展。他们将编程视为两个部分：定义*需要做什么*，以及*如何高效地表达它*。然而，真正的效率并非关于优化的代码速度，而是最小化整个开发生命周期中的*人力成本*——包括打字、调试、修改和适应。 作者提倡一种“压缩导向”的方法，类似于字典压缩器如PKZip。他们不是预先创建可重用的代码，而是首先专注于编写特定的解决方案。可重用性是在*识别出重复代码之后*才出现的——有效地“压缩”它。这避免了在可能不需要的抽象上浪费精力。 当出现重用机会时，代码要么按原样使用，要么经过深思熟虑地修改/分层。这产生简洁、易读的代码，它反映了问题的自然语言，并且更容易维护和扩展。这种自下而上的方法，从具体细节开始，避免了过早架构规划的陷阱，并最终导向更健壮、更高效的代码库。
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一个黑客新闻的讨论围绕着凯西·穆拉托里2014年关于“语义压缩”的文章。核心思想，正如评论者们所共鸣的，是一种务实的编码方法：优先让事物*工作*，然后再优化抽象或消除重复。
几位用户表示同意这种“欠工程化”的理念，他们认为修复简单的、可工作的代码比理清复杂的、过早优化的系统更容易。一位评论员指出，这篇文章的简洁性得益于缺乏像数据库或业务需求这样的实际约束。
另一些人指出，语义压缩并非面向对象编程（OOP）的简单替代方案，而且从头开始构建项目比改造现有的、可能混乱的代码库更容易进行压缩——尤其是在协作环境中。最终，这篇文章似乎对鼓励开发者优先考虑功能和清晰度而非抽象设计产生了影响。
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## 虚荣活动：你是在追求感觉良好，还是结果？ 本文探讨了“虚荣活动”的概念——那些*看起来*有用或有价值，但最终在投入的时间上收益有限的事情。 受“信用卡套现”（最大化奖励积分）的讨论启发，作者认为许多追求是由享受驱动的，而非实际利益。 例子包括：沉迷于阅读新闻（大多是无关信息，为了娱乐而消费）、极端的“生物黑客”（驱动力是追踪数据的乐趣，不一定能改善健康）、以及表面的道德消费（例如避免使用塑料吸管，带来良好感觉，但对环境的影响微乎其微）。 甚至职业社交和效率优化也属于这一类别，通常的动机是社交和“完成事情”的满足感，而不是重大的职业发展或效率提升。 核心思想并非要否定这些活动是*坏的*，而是要诚实地评估我们的动机。 将它们视为令人愉快的爱好——我们玩的游戏——可以让我们有意识地选择如何度过我们的时间，优先考虑真正符合我们目标的事情。 最终，作者鼓励自我反思，以确保我们将有限的时间投入到对*我们*真正重要的事情上。
## Hacker News 讨论总结：“虚荣活动”
一篇最近的 Hacker News 文章引发了关于那些*感觉*有成效但实际益处有限的活动的争论，作者称之为“虚荣活动”。核心论点在于承认这些追求是否真正促成有意义的结果（例如最初框架中的利润），还是仅仅是令人愉悦的消遣。
评论者普遍认为，社交虽然不能保证立即见效，但可以扩大一个人的“运气表面积”——增加曝光率和机会。然而，许多人强调招聘过程的不合理性，即个人关系往往比资历更重要。
讨论延伸到新闻消费、信用卡积分和爱好的一般价值。一些人认为作者对“虚荣”的定义过于狭隘，因为许多有价值的生活方面并非直接带来利润。另一些人则捍卫自我评估的观点，质疑花费在这些活动上的时间是否真的值得，或者仅仅是自我欺骗。
最终，这场对话强调了诚实地反思我们如何度过时间，以及我们的动机是否与既定目标一致的重要性。
## 人工智能的燎原：硅谷的重塑 当前人工智能的激增并非泡沫，而是一场必要的“燎原”——一种为可持续增长扫清道路的颠覆性力量，如同以往的技术周期。虽然充裕的资本推动了快速扩张，但真正的稀缺在于人才，这创造了一个混乱的生态系统，随时可能迎来调整。 这场“火”不会是彻底的崩溃，而是一场对不可持续模式的洗牌：缺乏独特数据的AI外壳、基础设施的克隆，以及将炒作置于持久价值之上的消费应用，这些都将迅速消亡。更具韧性的公司——苹果、微软和英伟达等科技巨头——拥有“厚实的树皮”（强大的财务状况）和“深厚的根基”（产品与市场的契合度），能够抵御这场风暴。 然而，*真正的*机遇在于“随火而生”的企业——在调整*之后*涌现的初创公司，它们建立在更便宜的基础设施和经验教训之上。这些公司将专注于以规模化方式高效地交付人工智能的价值，尤其是在推理计算（在生产环境中运行模型）方面。至关重要的是，获得足够的*能源*基础设施可能成为最终的差异化因素，甚至超越计算能力本身。 成功取决于实现“热力学可持续性”——创造的价值大于消耗的价值。最终的问题不仅仅是技术进步，而是人工智能是会扩大机会还是加剧现有的不平等。即将到来的燎原将揭示哪些公司优先考虑所有人的真正进步，而不仅仅是获取关注和利润。
## Claude 与《空中大灌篮》：一次复古网页重现尝试
一位拥有计算机科学学位的工程经理尝试使用 Anthropic 的 Claude，根据截图和素材重现 1996 年的《空中大灌篮》网站，希望保存这部分互联网历史。尽管该网站很简单——一个单独的 HTML 页面，严重依赖绝对定位——Claude 反复未能准确地复制它。
最初的尝试表明 Claude 理解了布局的*概念*（行星围绕着标志运行），但难以精确地定位。提供网格叠加和像素坐标参考等工具也无济于事；Claude 会自信地利用这些数据，但仍然生成不准确的结果，似乎优先考虑其自身的内部“理解”，而不是提供的测量数据。
分析表明 Claude 可能以 16x16 像素块处理图像，从而损失了关键的空间细节。放大截图提供了一种潜在的解决方案，但 Claude 仍然无法实现忠实的重现。最终，该实验突出了 Claude 在语义理解方面的优势，但在精确视觉重现方面的劣势，导致了一个自信但不准确的令人沮丧的循环。原始网站仍然未被重现，这证明了即使使用当前 AI 技术复制简单的设计也面临的挑战。
## 傅里叶变换：从冰沙到菜谱
傅里叶变换是一种强大的模式理解工具，但常常被复杂的数学所掩盖。本质上，它将一个复杂的信号（比如冰沙）分解成其基本组成部分（菜谱）。它不是分析整体，而是揭示信号*如何*被创建的——识别每个潜在循环的强度、速度和起点。
想象一下过滤冰沙以提取每种成分。傅里叶变换做的事情与之类似，它测量基于时间模式中的每种可能的循环。这种“循环菜谱”通常比原始信号更容易分析、比较和修改。
至关重要的是，这个过程是可逆的——你可以通过组合这些循环来重建原始信号。核心思想不是关于复数或正弦波，而是关于认识到*任何*模式都可以由圆形路径构建而成。
应用领域非常广泛：从降噪和数据压缩（如MP3）到抗震建筑设计和音乐识别。最终，傅里叶变换提供了一种视角的转变——从*是什么*，到*如何*制作的，揭示了观察到的现象背后的“源代码”。
一个Hacker News的讨论围绕着傅里叶变换的互动指南（[https://betterexplained.com/articles/an-interactive-guide-to-the-fourier-transform/](https://betterexplained.com/articles/an-interactive-guide-to-the-fourier-transform/)）。用户推荐傅里叶变换对于理解计算机图形学、音频处理和数据分析等领域中的概念至关重要。
一些评论者分享了其他的学习资源，包括一个简化的解释（[https://bertolami.com/index.php?engine=blog&content=posts&de...](https://bertolami.com/index.php?engine=blog&content=posts&de...））、一本古怪但有效的书（《フーリエは誰か？》），以及《数字图像处理》中的一章。一位用户展示了一个实际应用——使用2D DFT去除漫画图像的颜色边缘。
讨论还深入到数学的细微之处，争论是应该先教授连续傅里叶变换还是离散傅里叶变换。一些人认为傅里叶变换是一个基础概念，代表了振幅和频率之间的对偶性，而另一些人则淡化了它的重要性，认为它只是更广泛数学理论的一个特定案例。一个反复出现的玩笑是，傅里叶变换的解释经常出现在Hacker News上。
OpenAI 暂时禁用了一个 ChatGPT 功能，该功能会推荐第三方应用程序。此前，用户批评这些推荐类似于 Peloton 和 Target 等公司的广告。虽然 OpenAI 最初解释说这些建议是为了突出在其平台上构建的应用程序而进行的测试——并否认存在任何财务激励——但回应却压倒性地是负面的。 首席研究官马克·陈为此道歉，承认此次推广“未达到预期”，并承诺改进模型精度和用户控制。ChatGPT 负责人尼克·特利进一步澄清，目前平台内*没有*正在进行的广告测试。 此事正值 OpenAI 内部的转变。据报道，首席执行官萨姆·奥特曼最近的一份“红色代码”备忘录优先考虑改进 ChatGPT 的核心质量，可能会推迟广告计划，尽管最近聘请了一位前 Facebook 广告高管。OpenAI 坚持认为，如果未来推进广告，将“慎重考虑”，并将优先考虑用户信任。
上个月，在接受法新社采访时，他警告说，世界比以往任何时候都更需要他作品中捕捉到的讽刺。“我们所处的状况令人震惊，”他说。“我们都太富有了。我们正在消耗世界上所有的东西。而且我们不能。这是不可持续的。”英国摄影杂志编辑黛安·史密斯在Instagram上发布的一篇致敬文章中称帕尔为“战后摄影的巨匠”。“他是个有趣的人——总是乐于接电话，尤其是在很早的时候，而且总是非常直接。他做自己的事情，努力工作，一路上帮助他人——他度过了充实的一生。”多年来与帕尔合作艺术和设计项目的乔纳森·斯蒂芬森告诉BBC新闻，他平静地在观看足球比赛时去世，并补充说他是一位“坚定而忠诚的朋友”。他说：“与马丁的眼睛和思想交流是一种巨大的荣幸——并且不断地受到启发。马丁对日常生活的热情具有感染力。”
## 马丁·帕尔在黑客新闻上的纪念
摄影师马丁·帕尔逝世，享年73岁，引发了黑客新闻上对其具有影响力和常常引发争议的作品的讨论。许多评论者分享了他们与他的摄影作品的个人经历，特别是《最后的度假地》系列，赞扬他发现平凡事物中的美和趣味的能力。
一位用户回忆起与帕尔的一次积极的个人相遇，强调了他平易近人的性格。虽然他被广泛认为是摄影大师——与卡蒂埃-布列松和埃格尔斯顿相提并论——但一些人也承认了他的作品的主观性，尤其是在他描绘像纽布莱顿这样的地方时。
评论者指出帕尔创新的技术方法，使用彩色胶片、广角镜头和闪光灯。最终，讨论的中心是他将平凡事物提升并赋予日常场景情感和叙事的能力，即使这些都经过了他独特的艺术视野的过滤。他的网站、维基百科页面和相关文章的链接也被分享。
这篇内容以埃德温·艾伯特的《扁平世界》为隐喻，说明许多程序员由于不熟悉Lisp宏等强大概念而面临的局限性。作者认为，像Clojure这样的语言提供了一种“更高维度”的编程——在编译时操作语言本身的能力——从而产生根本上更好的代码。 然而，这种力量在很大程度上未被重视。作者指出“blub悖论”——倾向于否定自己熟悉框架之外的想法——以及解释需要思维转变的概念的困难。大多数程序员对“自动化”（如函数）感到满意，但难以理解*扩展*编程核心逻辑的抽象概念。 学习这种新的思维方式，虽然最初会让人感到不适，但会释放出显著的优势。它需要好奇心和认识到自身的认知偏差。最终，作者认为，停留在“扁平世界”——受传统思维限制——是一种选择，而成长来自于拥抱不熟悉的想法，即使它们最初看起来不合逻辑。
最近的一次Scala 2.13到3的迁移最初看起来是成功的——编译通过，测试全绿，初步部署也没有问题。然而，在生产环境中几个小时后，出现了一种神秘的性能下降，表现为Kafka延迟增加，尽管数据负载适中。
广泛的调查，包括负载测试和依赖回滚，都未能确定原因。性能分析显示CPU使用情况发生了显著变化：Scala 3版本在JIT编译器中花费了更多时间，并且令人惊讶的是，在Quicklens库中花费了更多时间。
Quicklens中的一个微妙的bug，导致Scala 3中低效的链式求值，被确定为罪魁祸首。升级该库解决了问题，恢复了与Scala 2.13的性能一致性。
关键经验是，看似无缝的迁移可能会隐藏性能回归，尤其是在使用依赖于元编程的库时。即使初步测试看起来成功，对性能热点进行彻底的基准测试也至关重要，以避免在生产环境中出现意外的瓶颈。
## Scala 3 性能问题与社区讨论 - 总结
一篇最近的博文详细描述了将 Scala 项目从 2.13 版本迁移到 3 后遇到的性能下降问题，具体与新的 `@inline` 关键字行为有关。在 Scala 2 中，`@inline` 是对编译器的建议，而在 Scala 3 中则强制执行，导致过度内联和 JIT 编译开销。作者发现了一个导致低效链式求值错误的 bug，最终通过库更新解决了。
Hacker News 的讨论强调了对 Scala 3 开发的更广泛担忧。许多人同意迁移具有破坏性，工具仍然落后。一些人批评语法更改（特别是可选的无大括号风格）是不必要的，并且会分散注意力。
一个反复出现的主题是，Scala 的开发优先考虑了学术理想，而不是实际的行业需求，这与 Kotlin 更务实的做法形成对比。人们对 Scala 的可维护性、支持以及“类型安全教会”表示担忧。虽然承认 Scala 的强大功能，但许多人认为 Kotlin 提供了一种更易于访问和良好支持的体验，从而导致其采用率不断提高。另一些人则为 Scala 辩护，指出其表达能力和 JVM 的性能优势。