从为期两年的休假和一个固执的想法，到驱动全球最大的金融科技公司之一的工程技术栈——这就是Clojure的故事。本纪录片汇集了Rich Hickey、Alex Miller、Stuart Halloway等人的访谈，讲述了Clojure非传统的起源、以价值观为导向的社区，以及该语言对我们思考软件方式产生的微妙而深刻的影响。本纪录片由Nubank赞助制作！
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官方 Clojure 文档页面，包含视频、节目说明和链接。
Official Clojure Documentary page with Video, Shownotes, and Links
2 天前
## Clojure 纪录片与社区讨论 - 总结
一部关于 Clojure 的纪录片在 Hacker News 上引发了热烈讨论，突出了该语言的影响力和当前的相关性。许多用户分享了积极的体验，称赞 Clojure 能够提升职业前景，培养友好的社区（特别是正在构建低级 Clojure 方言的“Jank”社区），并促进稳定、可维护的代码。
然而，也有人担心企业将短期收益置于语言质量和开发者福祉之上，导致恶性竞争，并可能用人工智能取代开发者。一个反复出现的主题是真正理解 Clojure 理念的重要性——利用 REPL 进行交互式开发，并拥抱其函数式原则——许多商业开发者似乎忽略了这一点。
讨论还涉及了 Clojure 在人工智能时代的力量，其不变性和 REPL 驱动的开发使其非常适合代理编码。尽管有些人觉得该语言现在讨论较少，但许多人认为其核心原则仍然非常有价值，并且其 token 效率有利于人工智能交互。关于纪录片缩略图（可能由人工智能生成）的争论，凸显了社区对工艺和意图的重视。
## AI 稀缺与成本上升：摘要
最近在 Hacker News 上的讨论强调了一个日益增长的担忧：**从软件驱动的 AI 进步转向受硬件限制的现实。** 核心论点是，AI 的访问正日益受到计算能力（芯片、能源、资本）的限制，可能导致 AI 服务价格大幅上涨。
讨论中提出了一些观点：
* **依赖 AI 的公司可能需要提高价格：** 大量依赖 LLM 的企业可能面临成本增加，因为对计算的需求超过了供应。
* **效率与开源作为应对措施：** 模型效率的提高和开源模型的兴起提供了潜在的解决方案，允许本地部署并减少对昂贵前沿模型的依赖。
* **基础设施瓶颈：** 扩展计算基础设施复杂且成本高昂，在制造（ASML 的 EUV 光刻）和能源供应方面存在限制。
* **投资与回报：** 人们对当前 AI 投资水平的可持续性表示担忧，质疑回报是否能证明巨额资本支出是合理的。
讨论表明，未来 AI 访问可能不会普遍普及，优先考虑 AI 独立性（或使用更高效模型）的公司可能会获得竞争优势。 它还强调了从纯算法创新转向对硬件优化和资源管理重新重视的潜在转变。
## Tree-sitter：提升 R 开发体验
Davis Vaughan 创建的 Tree-sitter 解析生成器的 R 语法，显著改善了 R 开发体验。Tree-sitter 能够快速将代码解析为结构化树，比传统方法提供更快、更准确的工具。
该语法为 Air 代码格式化和 Jarl 代码检查等功能提供支持——两者都是基于 Rust 构建的超快速命令行工具。它还增强了 Positron 等 IDE 的自动补全和悬停帮助，并改进了 GitHub 等平台上的代码搜索。
除此之外，Tree-sitter 还能促进依赖检测 (pkgdepends)、代码重构 (astgrepr/flir)、变异测试 (muttest) 和结构化代码差异比较 (difftastic) 等高级任务。R 包，如 {ts}，利用 Tree-sitter 解析其他格式，如 JSON 和 TOML，同时保留注释。
生态系统正在迅速发展，但核心优势仍然是：将 R 语法集成到强大的解析生成器中，为 R 开发者解锁了大量新功能，并为进一步的贡献和工具开发提供了机会。
对不起。
## “被动收入脑”的兴衰
与一位兜售玉石面部滚轮的男士的咖啡馆谈话——他用1.20美元的阿里巴巴产品和30美元的价签起家，尽管自己从未用过——引发了我对一种有害趋势的认识。在2015-2022年间，“被动收入”的概念从一种财务策略演变成了一种诱人的承诺，承诺逃离传统工作。
这种“被动收入脑”吸引着有抱负的企业家，让他们优先考虑系统而非实质，专注于构建自动化的现金流（代发货、联盟营销、电子书），而不是解决真正的问题。这种吸引力很强：财务自由和悠闲的生活，通常被想象成在海滩上工作。然而，这种追求助长了低质量在线业务的激增——70万个新的Shopify商店，90%在一年内倒闭——使互联网充斥着无用的产品和经过搜索引擎优化但无益的内容。
核心问题不在于杠杆本身，而在于优先考虑“被动性”*而非*客户价值和真诚的努力。作者认为，真正的成功来自于持续地提供人们需要的东西，建立关系，以及仅仅是*关心*——这些本质上都不是被动的。现在，随着人工智能颠覆了建立在这个模式上的内容农场，一场转变正在发生，越来越多的人专注于构建“真正用心”的企业，这些企业植根于真正的价值和持续的努力。
## J 的 `roll` 函数的历史与机制 本文深入探讨了 J (及其前身如 APL\360) 中 `roll` 函数的起源和底层原理。`roll` 函数使用一种基于数论的特定算法生成伪随机数。它通过迭代应用模指数运算来实现，种子值为 16807，模数为素数 2,147,483,647 (欧拉素数 – 超过一个世纪以来已知的最大素数，方便地适应 31 位)。 这些常数的选择并非随意。欧拉素数之所以重要，是因为它相对于常见的计算机字长而言的大小。16807 是欧拉素数的 *原根*，这意味着它的幂可以生成小于该素数的所有数字，然后重复，这对于良好的随机序列至关重要。 这种方法由 D.H. Lehmer 于 1948 年提出，被采用以取代 APL\360 中一种粗糙的早期算法。虽然素数很容易选择，但选择 16807 的起源仍然是个谜，即使对于最初的实现者来说也是如此。该函数的发展与早期的系统设计选择交织在一起，最初定义了 IBM System/360 操作中的不确定性。寻找原根仍然是数论中一个复杂的问题，本文简要介绍了识别它们的方法。
对不起。
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Android CLI：使用任何代理构建Android应用，速度提升3倍。
Android CLI: Build Android apps 3x faster using any agent
2 天前
谷歌正在发布一套新的工具，以利用人工智能代理增强Android开发，无论您使用的是Android Studio中的Gemini，还是Claude等第三方选项。这些工具旨在通过使其扎根于当前的Android最佳实践，使代理工作流程更高效、更可靠。 本次更新的核心是经过改进的**Android CLI**，它提供项目创建、SDK管理和设备模拟等命令，从而显著加快设置速度并减少LLM令牌的使用。作为CLI的补充，**Android Skills**仓库提供模块化、可操作的指令，用于执行常见任务，例如Navigation 3迁移和Compose采用。 最后，**Android Knowledge Base**确保代理可以访问来自Google Developers、Firebase和Kotlin的最新官方文档，克服LLM训练数据限制。 这些工具旨在无缝协作，并促进顺利过渡*到* Android Studio，开发者可以在那里利用高级功能进行UI设计、调试和性能分析。Android CLI现已在d.android.com/tools/agents上提供预览版。
## Android CLI & AI 辅助开发 - 总结
谷歌发布了一款 Android 命令行界面 (CLI)，旨在加速 Android 应用开发，目标是提高 3 倍的效率。该工具设计为与 AI 代理无缝协作，为 Android SDK 提供程序化接口。
讨论中，人们对改进工作流程的潜力感到兴奋，尤其是在项目设置等任务方面。然而，用户也指出了对谷歌 Android 工具的现有不满，并希望这预示着更广泛的改进。一些人已经开始尝试将 CLI 与 Termux 和 Claude 等工具结合使用，甚至构建了初始安装问题的解决方法。
人们对 CLI 的数据收集（可以通过标志禁用）以及 AI 代理集成可能带来的新的安全漏洞表示担忧。一个反复出现的主题是希望苹果生态系统也能获得类似的工具改进，以及对更好的命名约定和整体开发者体验的普遍呼吁。最终，人们希望这款 CLI 代表着朝着更高效和更合乎逻辑的开发实践迈出的一步，可能使人类程序员和 AI 驱动的工具都受益。
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## 欧盟公务员与消息应用：摘要
最近Hacker News上的讨论强调了欧盟推动公务员放弃WhatsApp等平台，原因是担心数据控制和安全。虽然许多欧盟机构正在建立自己的安全通信渠道——包括Mastodon和Matrix服务器，例如法国和欧洲各地的实例——但采用仍然是一个重大障碍。
核心问题不在于技术；建立服务器是可行的。而是员工抵制切换到他们熟悉的应用，例如WhatsApp，即使违反规定也经常继续使用。一些评论员指出，世界各地许多地方的商业习惯中广泛使用WhatsApp，存在文化差异。
人们也对Matrix等替代方案的安全性以及更广泛的数据主权与对美国科技巨头的依赖问题表示担忧。最终，争论的中心在于这些努力是真正试图提高安全性，还是很大程度上是象征性的姿态，受到实际挑战和缺乏一致执行的阻碍。
## 从编译器到硬件：重新发现进位保存加法 这篇博文探讨了编译器优化与硬件设计之间令人惊讶的联系，具体展示了编译器技术——循环融合——如何“重新发现”一种硬件优化，即进位保存加法。 进位保存加法通过使用全加器将三个输入减少到两个来加速多个位向量的加法，无论位向量宽度如何，其操作时间都是恒定的。传统上这是一种硬件解决方案，作者们质疑这是否可以从编译器转换中推导出来。 他们通过将位向量加法转换为具有两个顺序循环的程序来证明这一点，然后应用循环融合。虽然融合后的循环*看起来*相似，但详细的位级证明——涉及在F2中的归纳和操作——证实了它与进位保存方法的等价性。 这并非关于重新发明已知的优化，而是强调了编译器通过利用程序规律性自动发现硬件级改进的潜力。作者们建议这种方法可以解锁进一步的优化，从而弥合传统编译器技术与硬件设计之间的差距。
对不起。
