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这个Hacker News讨论围绕一篇博客文章，详细介绍了C64游戏《海狼》(2025)中使用的编码技巧。文章强调了C64开发者所采用的极致优化技术，在当时每一字节的内存和CPU周期都很重要。用户将其与现代软件开发进行对比，指出如今资源丰富往往导致代码效率低下。
讨论中提到的具体技术包括使用分支指令来节省内存，以及巧妙的数据压缩方法，例如标记查找表。许多评论员赞扬了早期游戏开发中所需的纪律性和足智多谋。
然而，这场讨论被博客作者有争议的政治观点所严重干扰，包括其网站上显眼的跨性别仇恨言论。用户们争论是否应该承认和讨论这些观点，或者干脆忽略它们，一些人认为了解来源的偏见很重要。 许多用户分享了作者有问题言论的链接。
## Pebble 更新：硬件与软件进展 - 2024 年 2 月
Pebble 正在准备发货三款新产品：Pebble Time 2、Pebble Round 2 和 Index 01。生产过程复杂，需要在成本、质量和速度之间取得平衡，并且经常需要进行最后的调整。
**Pebble Time 2** 处于最终的生产验证测试 (PVT) 阶段，计划于 3 月 9 日开始量产，预计初期交付在 4 月初。预订订单将在 6 月初发货。它防水达 30 米（3ATM）——适合游泳（不适合热水浴缸），并且将在发货前几周发送包含税费/关税详情的订单确认函。
**Index 01** 也处于 PVT 阶段，目标是 3 月开始生产。它防水达 1 米（IPX8）。计划推出 10 美元的戒指尺寸套件，Pebble 正在评估对 14 码和 15 码尺寸的需求。
**Pebble Round 2** 已完成初步设计阶段，并将专注于防水测试，预计生产将于 5 月底开始。
重要的软件更新也在进行中，包括修复错误、改进天气功能、支持 Android 上的 WhatsApp 呼叫，以及在移动应用程序内改进 Pebble 应用商店。Pebble 还在努力恢复旧应用程序并改进开发者工具。
## Pebble 生产更新：以社区为中心的复兴
Pebble 智能手表复兴的最新进展侧重于改善用户体验并保持其独特的吸引力。一项关键修复解决了旧 Pebble 应用和表盘与现在已失效的天气 API（Yahoo、OpenWeather）的兼容性问题，利用 Open-Meteo 恢复了功能。这突显了对长期支持和现有 Pebble 生态系统的承诺。
讨论的中心是 Pebble 的独特之处：它的电子纸显示屏（实际上是夏普内存 LCD，提供出色的电池续航和可读性）、可修改性和开放的 SDK。用户欣赏它专注于补充智能手机，而不是复制它们，优先考虑通知和媒体控制等基本功能。
虽然承认来自更便宜的可编程智能手表的竞争，但许多人重视 Pebble 已经建立的社区以及深度定制体验的能力。人们对创始人的过去商业行为提出了一些担忧，但总体而言，对于一种优先考虑用户自由和长期支持的独特智能手表体验仍然感到兴奋。新的 Pebble Time 2 拥有长达一个月的潜在电池续航时间。
## Lilush：一个自包含的LuaJIT运行时环境与Shell
Lilush是一个非常紧凑（小于3MB）且自给自足的LuaJIT运行时环境，专为Linux环境设计。它是一个单独的二进制文件，没有外部依赖，非常适合Docker容器、busybox替代品以及在x86_64 Linux系统上的部署。
除了LuaJIT解释器之外，Lilush还包含用于网络（TCP/UDP，带有WolfSSL的HTTP(S)）、密码学、文件系统访问以及具有UTF-8支持和通过TSS进行样式的终端UI的内置模块。它还具有Markdown处理、Redis支持以及嵌入式WireGuard/ACMEv2客户端等工具。
值得注意的是，Lilush *也* 充当一个功能齐全的shell，具有智能提示符、选项卡补全以及内置实用程序，如`kat`、`ktl`、`netstat`和`dig`。它可以通过插件扩展，并可通过TSS进行自定义，需要一个Kitty兼容的终端模拟器。
Lilush的目标是成为“下一个小东西”——一个强大、可移植且无依赖性的脚本和系统管理工具。
## Lilush：一个新的LuaJIT Shell
一个名为**Lilush**（lilush.link）的新项目正在Hacker News上受到关注，它是一个使用LuaJIT构建的紧凑、静态运行时和Shell。评论员指出，Lua 吸引项目的模式是注重简洁性和最小依赖性，类似于之前活跃的“luapower”。
讨论强调了LuaJIT的速度——特别是其快速的冷启动时间——与Julia的LLVM编译形成了有利对比。 许多用户指出Lua的设计是一种*嵌入式*语言，使其非常适合这类项目。
除了Lilush本身，对话还扩展到相关的工具，例如**Redbean**（一个单文件Web服务器）和**gsl-shell**（一个使用GNU科学库的数学/图形应用程序）。 用户正在探索潜在用途，包括使用SDL3进行图形开发，以及将Lilush集成到现有的项目（如Love2d）中。 一个关键问题是Lilush的网络和加密功能的API文档的可获得性。
## 使用 Oban 连接 Elixir 和 Python
当 Elixir 应用需要 Python 擅长的功能（如机器学习或 PDF 渲染）时，集成这两种语言可能具有挑战性。传统的 HTTP 调用或消息队列等方法存在，但 Oban 提供了一个更简单的解决方案：透明、持久的任务交换。
Oban for Python 允许 Elixir 和 Python 应用共享一个公共数据库（使用 `oban_jobs` 表和 JSON 作为与语言无关的参数）作为任务代理。一个应用将任务入队，另一个应用处理它们，并在共享表中更新状态。这避免了复杂的进程间通信，并允许每种语言独立集群领导。Postgres PubSub 进一步实现了实时协调。
一个演示应用“Badge Forge”通过使用 Python 的 WeasyPrint 库从 Elixir 入队的任务生成 PDF 来演示这一点。Elixir 发起徽章创建，Python 渲染 PDF，然后将确认信息发送回 Elixir 进行处理。
这种双向通信模式对于利用两种生态系统的优势非常实用。一个独立的 Oban Web 控制面板提供了任务活动的可视化。完整的演示代码可用，展示了这两种语言如何轻松地连接以增强功能。
## Oban 连接 Elixir 和 Python：摘要
这次 Hacker News 讨论的核心是将 Python 代码（特别是机器学习任务）集成到以 Elixir 为主的应用中。 许多评论者分享了他们解决这个常见挑战的经验和方案。
一个关键主题是避免完全重写。 许多开发者需要 Python 的专业库，但不想迁移整个代码库。 讨论的解决方案包括使用 `ex_cmd` 通过 IPC（进程间通信）将数据流式传输到无状态 Python 进程，使用 `Snex` 等库进行更直接的 Elixir-Python 互操作，以及利用 Erlang 端口。
Oban，原始帖子的重点，被呈现为促进这种集成的作业队列系统。 像 `pgflow.dev` 和现有的作业队列（Sidekiq、Resque）也被提及，讨论围绕基于进程与线程的工作者以及内存管理。
一个反复出现观点是保持核心逻辑在 Elixir 中，同时利用 Python 处理特定任务的好处。 一些人争论 Elixir 的优势是否使其成为更好的整体选择，尤其是在人工智能辅助编码取得进展的情况下，但共识倾向于在 Python 工具必不可少时进行务实的集成。
## ShannonMax：优化你的 Emacs 键绑定
ShannonMax 是一款利用信息论分析你的 Emacs 使用情况并建议改进键绑定的工具，以提高效率。它会识别出可以通过更短的键序列显著减少输入工作量的命令，并标记那些使用频率低的命令，这些命令的绑定可能过于简短，可以考虑取消绑定。
**工作原理：** ShannonMax 会记录你的按键操作，然后根据每个命令的使用频率计算其键绑定的“理论长度”。常用命令应该有更短的绑定。
**安装需要：** Java/JVM，下载 `shannon-max.el` 和一个 `.jar` 文件，将目录添加到你的 Emacs 加载路径，并通过 `(shannon-max-start-logger)` 启动按键记录器。分析可以通过 `M-x shannon-max-analyze` 运行。
**主要功能包括：** 可定制的按键成本，命令过滤（例如 self-insert），以及全局重新绑定的选项（Emacs 29+）。该项目正在积极开发中，计划包括更简单的安装、改进的 UI 以及更好的主模式支持。
**注意：** 使用按键记录器时，请注意记录敏感信息。
**在此处查找：** [https://github.com/sstraust/shannonmax](https://github.com/sstraust/shannonmax) & [https://www.youtube.com/watch?v=MytPttbIUOY](https://www.youtube.com/watch?v=MytPttbIUOY)
## RayMakie & Hikari：Julia 中的照片级渲染
RayMakie 和 Hikari 将基于物理的 GPU 光线追踪直接引入 Julia 的 Makie 绘图生态系统。这使得能够以最少的代码修改，对 3D 场景进行照片级渲染——包括全局光照、体积效果和基于物理的材质。只需切换 Makie 后端，即可解锁强大的可视化能力。
该系统基于 pbrt-v4 的 Julia 移植，并利用 AMD 的 Radeon Rays SDK（通过 Raycore.jl），性能可与 C++ 光线追踪器相媲美，并支持跨厂商的 GPU。其模块化架构和 Julia 的多分发系统，能够在 GPU 上直接实现自定义材质和模拟。
演示展示了在科学可视化中的应用：渲染云层（Breeze.jl）、详细的植物模型（PlantGeom.jl）、蛋白质结构（ProtPlot.jl）和流体动力学（TrixiParticles.jl）。 除了可视化之外，该系统还允许进行新的应用，例如模拟黑洞周围的引力透镜。
目前处于预发布阶段，RayMakie 承诺弥合研究数据和引人注目的视觉效果之间的差距，无需将数据导出到外部光线追踪工具，并为光线追踪研究提供高度可定制的环境。未来的开发重点是内存和性能优化，以及更广泛的 GPU 后端支持。
## 基于 Julia 的物理渲染光线追踪器：摘要
Simon Danisch 将 pbrt-v4 移植到 Julia，为 Makie 绘图库创建了一个新的后端。这使得任何 Makie 图形都可以使用基于物理的路径追踪进行渲染，并独特地允许用户使用 Julia 的 GPU 编译能力扩展光线追踪器，添加自定义材质和物理效果——甚至像黑洞这样复杂的现象。
该项目支持跨厂商的 GPU，可在 AMD、NVIDIA 和 CPU 上运行，通过 KernelAbstractions.jl 实现，Metal 支持即将推出。虽然 Julia 的编译速度是讨论中反复出现的问题，但开发者强调了它在高性能科学计算方面的潜力及其表达能力。
对话涉及 Julia 相较于 Python 的采用挑战、其设计选择的优势（如 1 索引）以及构建强大生态系统的重要性。该项目旨在成为光线追踪实验的游乐场，提供比原始 pbrt-v4 更模块化和可扩展的架构。
显示HN：一款加密的、本地的、跨平台日记应用程序
Show HN: Mini-Diarium - An encrypted, local, cross-platform journaling app
2 天前
## Mini Diarium：一款私密、本地日记应用
Mini Diarium 是一款跨平台日记应用，专注于隐私和简洁，使用 Rust、Tauri 和 SolidJS 构建。它是已停止开发的“Mini Diary”的重新构想，提供完全本地化的体验——无需互联网连接或数据跟踪。所有条目在保存到本地 SQLite 数据库之前，都会使用 AES-256-GCM 加密。
主要功能包括富文本编辑器、日历导航、导入/导出选项（JSON 和 Markdown）、自动备份以及可定制的主题。除了传统的密码之外，Mini Diarium 还独特地支持通过 X25519 私钥文件（如 SSH 密钥）解锁，提供增强的安全性和灵活性——包括物理第二因素或多设备访问的选项。
该应用采用“包装主密钥”设计，确保加密密钥从不以明文形式存储。它适用于 Windows、macOS 和 Linux，并且是开源的，具有可重现的构建。用户应注意，同时丢失密码*和*所有密钥文件将导致永久数据丢失。
## Mini-Diarium：一款新的加密日记应用
Mini-Diarium 是一款新的、跨平台、本地优先的日记应用程序，注重隐私。它使用 AES-256-GCM 加密数据后写入磁盘，并支持密码和公钥身份验证访问，旨在防止厂商锁定。开发者强调使用标准且经过审计的加密库。
讨论的重点在于数据的长期保存和可访问性。用户质疑如果应用程序停止服务，如何访问日记，提倡使用明文或 Markdown 格式存储在加密容器中（如 Cryptomator），以确保未来兼容性。另一些人强调应用程序特定功能（如搜索和标签）的便利性，而简单的文件加密会丢失这些功能。
主要功能包括导出为 JSON 或 Markdown，以及将 SQLite 数据库文件存储在云同步文件夹中。虽然有人对交换文件安全性表示担忧，但开发者欢迎反馈和潜在改进，承认该应用程序并非高度受损系统的解决方案。 许多用户推荐使用带有加密功能的 Obsidian 或 Rclone 等替代方案。
## AI 摘要中隐藏的偏见 本文论述了不应盲目信任AI生成的摘要，尤其是在人权和人道主义工作等敏感领域。作者，Taraaz的研究员，展示了大型语言模型（LLM）如何容易被引导产生有偏见的输出，即使表面上保持中立，也会微妙地改变含义。 通过实验——包括“双语影子推理”技术——她表明，嵌入在LLM中的策略可以显著改变摘要，反映特定的议程（例如伊朗政府对其人权记录的描述）。这种操纵在多语言环境中*更容易*，因为那里的安全措施较弱。 她的工作，包括多语言AI安全评估实验室和评估防护措施的项目，揭示了LLM在不同语言中的性能差异。评估表明，非英语回复通常准确性较低，并且可能提供危险的建议，而“AI作为评判者”工具常常无法检测到这些缺陷。 作者倡导从简单*评估*AI转向利用这些洞察来构建*定制的、具有上下文感知能力的防护措施*——一个持续的评估和改进循环。她认为2026年应该是评估直接影响防护措施设计的年份，确保AI工具真正可靠且无偏见，尤其对于弱势群体。
## AI 摘要与语言偏见：摘要
最近在 Hacker News 上的讨论强调了 AI 摘要的潜在问题，特别是关于多语言安全性和训练数据的影响。用户分享了经验，表明像 Gemini 这样的模型会根据使用的语言表现出偏见——例如，在说阿拉伯语时引用宗教文本，听起来过时。
这指出了一个核心问题：LLM 很大程度上受到其训练材料的影响，并且性能在不同语言之间差异很大，这可能归因于数据的可用性和质量。对话表明 LLM 并非真正“泛化”，而是记忆和预测，并且训练数据中嵌入的偏见可能会导致弱势个体的激进化。
许多评论员强调，智能，无论是人类还是人工智能，其根本上都受到其“训练材料”的影响。讨论的解决方案包括提高数据多样性、利用专门模型，以及实施强大的授权检查和内容过滤以减轻风险。该讨论强调了随着 AI 越来越融入信息处理，需要谨慎和进一步研究。
## Voith 施耐德螺旋桨：摘要
Voith 施耐德螺旋桨 (VSP) 由 Voith 集团制造，是一种基于旋翼设计的、高度可操纵的船舶推进系统。它由恩斯特·施耐德于 1926 年发明，采用垂直安装的旋转叶片圆形阵列，其迎角被精确控制以产生任何方向的推力——从而无需使用舵。
与传统的方位推力器不同，VSP 通过改变叶片方向来实现转向，提供卓越的效率和瞬时的方向改变。虽然前期成本可能更高，但其生命周期成本和剩余价值通常更有优势，尤其适用于需要卓越操控性的船舶，如拖船、渡轮和消防船。
除了船舶应用外，VSP 的设计已被探索用于实验飞机（“旋翼机”）甚至无人机推进。其低声学特征也使其适用于扫雷艇等专用船舶。VSP 的功率范围从 160kW 到 3900kW，已在超过 90 年的时间里应用于各种船舶。
## Voith Schneider 推进器 & 环形推进器 - Hacker News 讨论总结
一场 Hacker News 讨论围绕 Voith Schneider 推进器（VSP），一种独特的海上推进系统，类似于旋转的刀片序列。用户指出它与直升机旋翼控制的相似之处，能够独立控制推力和方向，这在令人印象深刻的遥控直升机动作和拖船演示中得到了体现。
对话扩展到关于环形推进器——一种较新的发展——的讨论，对其性能和成本效益的看法不一。虽然一些人吹捧其潜力，但另一些人指出，考虑到价格，与传统螺旋桨相比，实际改进有限。
几位评论员强调了 VSP 在专用船只中的应用，例如苏格兰汽车渡轮和研究船（如 RV Falkor），以提高机动性和动态定位能力。讨论还涉及工程复杂性、潜在故障点以及成对安装 VSP 以实现冗余和旋转控制的好处。 相关的维基百科文章、YouTube 视频和制造商网站的链接贯穿整个帖子。