Allegro，一家大型电商公司，寻求一种解决方案，以便在iOS、Android和Web上构建一致且高性能的移动UI，同时兼顾速度、原生质量和可维护性。他们现有的服务器驱动UI解决方案MBox虽然有效，但缺乏对日益交互化的屏幕和现代开发体验的灵活性。
他们调研了Lynx，一个开源框架，承诺使用单一React代码库实现所有三个平台的原生渲染。初步测试重新实现了一个移动屏幕显示出有希望的商业指标改进和技术稳定性。Lynx提供了原生渲染、跨平台开发和服务器驱动UI支持等关键特性，与Allegro的长期目标相符。
然而，尽管具有潜力，Allegro最终决定目前不采用Lynx。主要担忧包括缺乏服务器端渲染（对Web SEO至关重要）、与他们采用现代原生UI框架（SwiftUI/Jetpack Compose）的摩擦，以及维护具有有限社区支持的C++核心引擎的挑战。可访问性权衡和文档缺失也促成了这一决定。虽然承认Lynx的强大功能，但Allegro认为其风险对于他们的特定需求来说太高，并将继续关注其发展。
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这个Hacker News讨论围绕着allegro.tech博客的一篇文章，详细介绍了Allegro对LynxJS框架的“实战测试”。Allegro是一家大型欧洲电商平台，花费六年时间构建了自己的SDUI，并调查LynxJS作为潜在的替代方案。
对话很快偏离了主题，原因是名称冲突。“Allegro”也指一个图形库，“Lynx”指一个基于文本的网页浏览器，导致最初的混淆。用户指出为图形项目命名为“Lynx”的讽刺意味。
讨论的核心在于SDUI的挑战，尤其是在应用程序复杂度增加时。评论员指出，LynxJS虽然很有前景，但可能还为时过早，因为它在状态管理、动画和调试方面可能存在困难。Tauri v2等替代方案也被提出。
此外，还出现了一场关于Allegro商业行为的讨论，特别是指责其使用“黑暗模式”引导用户使用自己的物流基础设施，而不是InPost等竞争对手。许多波兰用户参与其中，分享了他们在这方面遇到的问题。
Adobe Animate 将于 2026 年 3 月 1 日停止服务。
Adobe Animate will be discontinued effective March 1, 2026
2 天前
我们不会停止提供Adobe Animate，也不会移除访问权限。Animate将继续对现有和新客户开放，我们将确保您持续访问您的内容。Animate不再有停止服务的截止日期。这些内容与我们最初邮件中的信息有所不同。Adobe Animate对所有客户都处于维护模式。这适用于个人、小型企业和大型企业客户。维护模式意味着我们将继续支持该应用程序，并提供持续的安全和错误修复，但不再添加新功能。Animate将继续对新用户和现有用户开放——我们不会停止提供或移除对Adobe Animate的访问权限。我们致力于确保Animate用户能够访问其内容，无论开发状态如何变化。
## Adobe Animate 的未来与Flash情怀
Adobe 最初宣布将在 2026 年 3 月 1 日停止 Animate（前身为 Flash），引发了强烈反弹。 然而，他们后来改变了主意，表示 Animate 将继续向现有和新客户提供，并提供持续的支持和安全补丁。 这一逆转被推测是由于与订阅相关的消费者权益以及意识到 Animate 对忠实用户群的价值。
这一消息点燃了人们对 Flash 的怀旧之情，许多人回忆起它作为一个独特的可访问和愉快的编程环境。 用户们哀叹缺乏可与之媲美的开源替代品，并强调了 Flash 在动画和快速原型设计方面的优势。 像 Ruffle 这样的工具允许继续播放 Flash 内容，而 Haxe 和 OpenFL 等语言提供了创建 SWF 文件的途径。
尽管 Adobe 改变了计划，但有些人仍然持怀疑态度，预计该软件最终会被忽视。 社区正在通过 Newgrounds 的“Flash Forward”游戏制作活动等方式积极地保持 Flash 的活力，这表明了对该平台的持续热情。
## 维尔特定律与现代软件的权衡 尼克劳斯·维尔特在1995年的观察，即“维尔特定律”——软件变慢的速度快于硬件变快——至今仍然非常具有现实意义。虽然硬件呈指数级增长，但软件膨胀常常抵消了这些收益。作者回顾了职业生涯中受这种张力影响的经历，承认维尔特虽然批评了窗口和图标等功能，但它们确实扩大了计算机的可访问性。 最近的例子说明了这一点。使用现代工具测量的输入延迟，实际上高于1983年的Apple 2e，这是由于软件复杂性增加造成的。同样，云计算虽然解决了可扩展性问题，但也引入了成本和复杂性的层级。 一个关键的结论是，优先考虑便利性而非效率的危险性。作者回忆起一个项目，ORM的自动加载功能造成了数据库的巨大负载，需要一个复杂的缓存解决方案。这种模式现在被大型语言模型（LLM）所放大。虽然LLM普及了编程，但它们的计算成本巨大，并且仅仅依赖它们来解决问题可能会阻碍技能发展，并导致低效的解决方案。 最终，令人担忧的不仅仅是软件变慢，而是一种潜在的转变，即软件解决资源密集型（有时甚至是错误）问题的能力超过了硬件的补偿能力，从而可能逆转数十年的工程进展。
## 维尔特的复仇：摘要
一篇近期文章在Hacker News上引发了关于软件膨胀和回归高效编码实践的讨论。核心论点在于，廉价且易于获得的硬件降低了优化软件的动力。虽然硬件成本大幅下降，但重点已经转移到功能添加和抽象层上，导致应用程序越来越耗费资源。
评论者回忆了80年代和90年代软件的能力——例如FrameMaker——在内存远低于今天标准的机器上运行。许多人哀叹了像Microsoft Word这样的软件停滞不前，认为这是缺乏竞争的结果。
讨论还涉及性能和功能之间的权衡、现代开发实践（如使用React等框架）的影响以及人工智能的作用。一些人认为人工智能可以*帮助*优化代码，而另一些人则担心它会加剧问题。一个反复出现的主题是，为了追求快速开发和市场份额，速度和效率的优先地位已被牺牲，并且随着硬件改进的停滞，可能需要重新关注精简软件。最终，这场对话凸显了软件开发中技术可能性与经济/商业现实之间的紧张关系。
## 使用电感调谐电路：摘要 电感器是存储磁场能量的元件，是调谐电路的关键，通常与电容器配对（LC电路）。 铁氧体磁芯电感器特别有用，因为铁氧体具有高磁导率，可以显著提高电感，这在经典的AM收音机中可见，例如Regency TR-1和Sony TR-55。 构建和修改电感器可以实现精确的电路设计。 从“空芯”线圈（仅限导线）开始，添加铁氧体磁芯可以大大提高电感——使用短铁氧体棒可从5.3µH提高到66.4µH，使用更长的铁氧体棒可进一步提高到78.9µH。 通过调整线圈在磁芯上的位置可以进行微调； 居中可以最大化电感，但效果很微妙。 增加线圈的匝数也可以提高电感（达到150匝时的2.061mH），但过程更复杂。“抽头”——沿线圈战略性放置的连接——提供了一种灵活的解决方案，可以在不重绕线圈的情况下切换电感水平。 抽头还可以实现电感耦合，提高电路灵敏度并减少干扰，这是一种在AM收音机调谐级中常用的技术。 虽然存在计算公式，但由于材料差异，实际构建和测量至关重要。
## 自制铁氧体磁芯电感器：摘要
这个Hacker News讨论围绕着一篇关于制作铁氧体磁芯电感器的博客文章展开。作者的项目引发了关于构建这些元件的挑战和细微之处的讨论，特别是零件的采购。一个关键问题是可变电容器的成本出乎意料地高，且运输时间长，这对于调整谐振电路至关重要。
经验丰富的硬件黑客分享了技巧：短暂焊接可以更安全地去除导线的漆皮，避免导线扭曲可以最大限度地减少噪声拾取，以及紧密地将线圈绕在铁氧体磁芯上可以防止“微音”（振动引起的调制）。切割铁氧体最好通过划痕和折断来完成，然后进行仔细的修整。
讨论还涉及了DIY铁氧体磁芯的可能性，但承认这很复杂，需要大量的准备工作。几位评论员强调了尝试这些“旧”技术的价值，以及缺乏现成的实践资源。作者欢迎对他们技术的进一步测试和反馈。
## ElCity：一个在Emacs中实现的城市建造游戏 ElCity是一个回合制的城市建造游戏，完全在Emacs内部实现，使用优化的终端界面的ASCII界面。它的设计目的是展示“函数式核心/命令式外壳”架构——一个确定性的、纯粹的核心模拟处理逻辑，而UI管理渲染和输入。 玩家使用区域（住宅、商业、工业）、道路和发电厂建造城市，目标是发展人口和经济。关键机制包括区域增长的电力/道路邻近性，以及区域类型之间的资源依赖关系。 该游戏通过用于平铺定义的领域特定语言（DSL）和对纯函数的关注，优先考虑代码清晰度和可维护性。这种方法有助于调试、可扩展性和自动化测试。 要玩游戏，克隆仓库，将其添加到Emacs加载路径，并使用`elcity-start`启动。控制简单：箭头键用于移动，字母用于建造/拆除，'n'用于推进回合。
## Emacs Lisp 实现的 Micropolis/SimCity 克隆 - 摘要
一位开发者 (vkazanov) 使用 Emacs Lisp 作为个人项目，探索“函数式核心 / 命令式外壳”架构方法，创建了一个 Micropolis/SimCity 克隆。目标并非构建一个完善的游戏，而是试验一种优先考虑易于测试和扩展性的设计，并借助自定义的瓦片定义 DSL。
该项目引发了关于 ASCII 游戏和模拟的优势，以及将核心游戏逻辑从 Emacs 中解耦以提高兼容性的讨论。 许多评论者强调了现有的 Emacs 游戏和库，例如四色瓦片库，用于俄罗斯方块。
讨论中一个关键主题是分离纯函数式逻辑（“核心”）与处理副作用的命令式代码（“外壳”）的架构范式，一些人认为这是编程的未来。 作者认同这一观点，指出它简化了状态管理和调试等方面，并且非常适合 LLM 辅助开发。 项目的 README 中现在已添加了截图。
## nanobot：轻量级AI助手
nanobot是一款超轻量级的个人AI助手，核心功能仅约4000行代码，相比Clawdbot等类似项目减少了99%。它于2026年2月4日发布（v0.1.3.post4），提供实时市场分析、日常事务管理和个人知识辅助等功能。
主要特点包括体积小、性能快，易于部署（一键安装），以及代码友好、易于阅读。用户可以通过`uv`或PyPI从源代码安装它，并配置OpenRouter和Brave Search等提供商的API密钥。
nanobot支持通过vLLM使用本地模型，并与Telegram、WhatsApp和Feishu等通信平台集成。它还包含通过Cron执行的计划任务，并可以使用Groq转录Telegram语音消息。该项目欢迎贡献，并拥有清晰的未来发展路线图，优先考虑简洁性和可读性。
在GitHub上找到它：[https://github.com/HKUDS/nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot)
## Nanobot：OpenClaw 的轻量级代理方案
Nanobot 是一个全新的、超轻量级的代理框架（约 4,000 行代码），其灵感来自于最近流行的 OpenClaw（400,000+ 行代码）。它旨在提供一个精简的替代方案，专注于核心代理功能，并利用具有大上下文窗口的强大 LLM。
该项目优先考虑简洁性，去除了复杂的特性，如 RAG 管道和规划器，而是依赖 LLM 和 `grep` 等工具进行高效的信息检索。一个关键特性是将内存视为文件系统操作，这对于代码库特别有用。一位用户成功地实现了免提语音控制，在做家务的同时调试代码。
讨论围绕着这种代理的潜在好处和缺点。担忧包括持续可用工作的风险和安全漏洞。另一些人强调了通过自动化任务和释放时间来提高生产力的潜力，同时也承认需要谨慎使用。最终，许多人认为这些工具是个性化的自动化解决方案，而不是广泛适用的产品，并强调构建针对个人需求定制的解决方案的价值。
## “氛围编码”的局限性与流程工程的必要性
作者反对完全自动化的“氛围编码”——让AI在极少人工监督的情况下生成代码——尽管他每天都在使用Claude和Cursor等AI工具。虽然功能强大，“氛围编码”会引入一种“容错缺陷”，类似于用略有不准确的尺子建造，导致普遍且难以修复的技术债务。重复尝试自动化修正会变得适得其反，类似于楼梯悖论。
规范驱动开发（SDD）通过优先考虑详细的规范和人工审查提供了一种解决方案，但会引入“文档债务”，因为维护上下文变得具有挑战性。核心问题不是LLM本身，而是业务决策与最终代码之间的脱节。
作者建议转向**流程工程**，通过一个新的“上下文层”来实现，该层动态地将业务知识直接链接到代码库。这一层既能被人类理解，也能被AI理解，从而消除冗余的“上下文工程”，并允许LLM参与到*整个*开发过程，而不仅仅是代码生成。本质上，弥合初始规划与最终实现之间的差距是释放AI在软件开发中真正潜力的关键。
## AI辅助开发中缺失的一层
最近在Hacker News上出现了一场关于扩展AI辅助软件开发的挑战的讨论，起因是一篇博客文章，该文章强调了代码在反复修改时固有的不稳定性。核心问题不仅仅是*编写*代码，而是弥合人类意图（产品决策、利益相关者需求）与机器执行之间的差距。
许多评论者认为，当前的工作流程——利益相关者会议、经理总结、工程师为LLM重新理解上下文——效率低下且容易出错。 提出的解决方案范围从正式的“流程工程”层和中间语言（例如，用于产品思考的YAML）到更好的工具来管理规范和文档。
一个关键点是，代码本身并不总是足以捕捉需求背后的*原因*。 讨论涉及对LLM的确定性输入的需求，可能通过结构化格式和自动文档更新来实现。 最终，观点倾向于需要一个“缺失的层”，为AI提供结构化的上下文，而不是仅仅依赖自然语言，从而构建可靠且易于维护的软件。 许多人认为，LLM准确性的最新改进，加上计算能力的不断提高，正在迅速提高这种方法的可行性。
## Comma.ai 论拥有自建数据中心的优势
Comma.ai 认为，拥有自建数据中心比依赖云服务提供商具有显著优势，尤其是在机器学习工作负载方面。他们已经成功运营了自己建造和维护的 450kW 数据中心多年，团队规模很小，据估计节省了 2000 万美元的云成本。
主要优势包括对计算资源更大的控制力、通过解决实际问题（瓦特、比特、浮点运算 vs. 云 API）促进更好的工程实践，以及避免供应商锁定和云支出不断上涨。拥有硬件激励代码优化，而不是简单地增加预算。
他们的配置包括 75 台自主研发的“TinyBox Pro”机器上的 600 块 GPU、约 4PB 的 SSD 存储，以及通过 100Gbps 以太网和 Infiniband 进行的网络连接。软件基础设施依赖于 Ubuntu、Salt 用于管理、定制的分布式存储系统 (minikeyvalue)、Slurm 用于工作负载管理，以及定制的实验跟踪服务。
他们强调简单性，为服务使用单一主节点，并使用 monorepo 进行代码同步。最终，Comma.ai 认为，对于优先考虑控制、成本效益和工程卓越的公司来说，构建自己的数据中心是一项值得的投资。
## Max 中的 S7 Scheme 概要 S7 Scheme 是一种极简的 Scheme 实现，专为嵌入到 Max 等音乐应用程序中使用而设计。它由 CCRMA 的 Bill Schottstaedt 开发，为 Common Music、Grace 和 Radium 编辑器等平台提供支持。S7 因其速度、体积小、线程安全、许可宽松以及适用于音乐/音频脚本编写而被选为“Scheme For Max”，它融合了 Scheme 的简洁性和 Common Lisp 的实用特性。 虽然基于 TinyScheme 且类似于 Guile，但 S7 优先考虑精简的核心。一个配套层 S74 增加了 Clojure 或 Racket 等语言用户通常期望的便利函数。 使用 S7 的目标是在 Max 中简化音乐系统的构建和扩展，从而实现简洁、灵活的代码，用于系统创建和艺术表达。关键字、应用语法、一流环境和 Common Lisp 风格的宏等关键特性支持动态评估和高效的代码操作。 尽管 S7 的知名度较低且文档稀少，但其易于嵌入、在计算机音乐中的现有应用以及作者对极简设计的承诺使其成为该项目优于 Clojure、Guile 和 Racket 等替代方案的首选。
## S7 Scheme：一种轻量级嵌入选项
一则 Hacker News 讨论围绕作者 2020 年的一篇帖子，解释了他们选择 S7 Scheme 用于一个项目的原因。 突出的主要优势是 S7 的简单性——它以单个 C 文件分发，使其嵌入到其他应用程序（如 iOS/Android 游戏、Max 和 WASM）中非常容易，并避免了复杂的构建过程。
几位评论者分享了使用 S7 的积极经验，尤其是在游戏开发以及作为配置/扩展语言方面，赞扬其简洁性和速度。 诸如 Embeddable Common Lisp (ECL)、Fennel（一种基于 Lua 的 Lisp）和 Chicken Scheme 等替代方案也被讨论，并考虑了许可（LGPL）和嵌入复杂性。
作者确认五年后他们仍然对自己的选择感到满意，强调了在具有 ANSI C 支持的各种环境中使用相同的 Scheme 实现的好处。 虽然没有现成的完全等同于 SLIME 的 REPL，但用户已经成功地实现了基本的 REPL 并利用了 cmuscheme 等工具进行交互式开发。 S7 的社区被描述为极好且乐于助人。