迪伦·卡斯蒂略对人工智能对个人副项目的影响表达了矛盾的看法。他承认人工智能具有令人难以置信的力量，可以使任何人都能进行创作，但他遗憾的是，这种便利性导致了大量平庸的、人工智能生成的内容——“AI垃圾”——充斥着互联网。 过去，副项目是有价值的学习经历，有时也能带来机会。现在，以前需要花费数小时才能完成的任务，借助像Claude Code这样的工具可以在几分钟内完成，这降低了这些努力的价值，也使得真正独特的项目难以脱颖而出。 卡斯蒂略感到沮丧，不愿在喧嚣中分享他的作品，甚至承认自己也加剧了这个问题。尽管他对人工智能的整体进步持乐观态度，但他难以找到一种有意义的方式来参与一个日益被人工智能创作内容主导的世界，并为在线创意空间中信号的丧失感到惋惜。
每日HackerNews RSS
## AI 个人项目反弹
最近 Hacker News 上出现了一场关于 AI 驱动的个人项目涌入的讨论，焦点在于日益增长的挫败感。核心抱怨并非这些项目的*存在*本身，而是人们认为它们的质量低下，以及难以区分真正的努力和 AI 生成的输出。许多人认为，AI 创建的内容数量过多正在降低人们关注的标准，使得找到真正创新或有价值的作品变得更加困难。
一些评论员认为这个问题并非新鲜事——“重形式轻内容”长期存在，但 AI 加剧了这一问题。有些人认为，重点应该放在更好的过滤机制和提高分享期望上。另一些人则认为 AI 实际上*赋予*了更多人构建的能力，而否定这些项目会扼杀学习和实验。
一个正在获得支持的方案是要求提交者分享用于生成项目的提示词，从而提供对实际工作量的洞察。最终，这场讨论凸显了社区需要适应一个新环境，在这个环境中，区分信号和噪音变得越来越困难。
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
这个论坛讨论详细介绍了胶片视频转录的发展历程。最初，将胶片转录到 VHS 或电视等格式依赖于“胶片链”——通过投影机和摄像机系统放映胶片以创建视频信号。常用的母带格式包括 2 英寸 Quad、1 英寸 C 型、Beta SP，以及后来的数字格式，如 D1、D2 和 Digi-Beta。
早期的系统需要特定的胶片速度和快门类型才能与电视标准（NTSC 或 PAL）同步。后来，飞行光点扫描仪提供了更温和的胶片处理和色彩校正功能。在 90 年代中期，典型的流程是将胶片转录到 Beta SP，然后复制到 1 英寸 C 型以进行 VHS 复制。
如今，该过程主要为数字化的。胶片逐帧或连续地使用“数据电影机”系统扫描，提供更高的精度和稳定性。软件工具可以校正图像问题并允许进行广泛的后期制作处理，从而产生更高质量的数字母带——这是与过去实时模拟方法相比的重大转变。 这也解释了为什么较旧的模拟格式即使分辨率较低，也可能具有独特的“胶片感”外观。
这个Hacker News讨论详细介绍了在完全数字化工作流程之前，将胶片转移到视频格式的复杂过程。在90年代，胶片会被转移到录像带（通常是3/4英寸）上，用于在Avid的Film Composer等系统中进行编辑。这涉及到处理2:3拉下（一种将胶片转换为视频的计时调整）和精确的帧同步。
经过编辑的视频，以点阵打印机打印的EDL（编辑决策列表）的形式呈现，会被*发送回*胶片实验室。技术人员然后根据EDL物理切割原始胶片底片，并与录像带进行交叉比对以确保准确性。重复使用的镜头需要创建重复的底片。
虽然最初使用Telecine进行转移并不被认为是“野蛮的”，但整个胶片到录像带再到胶片的流程非常费力。虽然数字母带制作更早成为家用视频的标准，但专业的胶片工作流程直到2010年代仍在很大程度上依赖于录像带，甚至有些广播公司今天仍在使用的SD录像带。最终，Telecine信号绕过了录像带，直接输出到数字文件。
## 尼日利亚奥克里卡禁令辩论：文化、经济与可持续性 2023年6月，尼日利亚海关宣布可能禁止“奥克里卡”——二手服装，理由是健康风险以及希望振兴当地纺织工业。这一提议引发了争论，因为奥克里卡深深植根于尼日利亚文化，并且是数百万人的经济实惠的服装来源，特别是来自中低收入家庭的人群。 除了价格实惠，奥克里卡还代表着足智多谋和独特的时尚身份。这种贸易起源于15世纪早期的欧洲互动，并随着时间的推移而演变，其名称源自尼日利亚河流州奥克里卡镇，那里是进口二手服装的关键接收点。如今，它是一个蓬勃发展的市场，越来越受到来自中国和韩国等全球来源的影响，并受益于社交媒体。 政府认为，禁止奥克里卡可以保护公众健康并鼓励本地生产，但批评人士指出过去的保护主义失败——例如2019年的边境关闭实际上*提高了*大米价格——以及尼日利亚生产商在价格和质量上无法竞争。人们还担心尼日利亚会成为发达国家倾倒纺织废料的场所，尽管二手服装比垃圾填埋更具可持续性。最终，需要采取全面的方法来解决基础设施、融资和质量控制问题，以支持本地产业，而不是简单地禁止尼日利亚生活的重要组成部分。
最近Hacker News上关于欧盟禁止销毁未售出服装的讨论引发了关于将多余商品运往非洲转销商的争论。许多人认为这是一种“漂绿”行为，因为这些衣服最终会被烧掉。
然而，一篇链接的文章强调了尼日利亚蓬勃发展的“Okrika”二手服装行业。在尼日利亚，二手购物非常受欢迎，以至于政府*禁止*了它，以保护国内时尚产业。
这与捐赠的衣服是没人要的垃圾的假设相反，证明了尼日利亚对二手服装有显著的需求和成熟的市场。一位评论员还分享了一段个人经历，讲述了他过去与尼日利亚及其前总统雅库布·戈翁的联系，后者也在文章中被提及。
## 迫在眉睫的广告驱动人工智能未来与边缘计算解决方案 大型人工智能公司，如OpenAI（现已在ChatGPT中展示广告），越来越依赖广告收入，同时也在开发始终在线的设备——摄像头、麦克风、可穿戴设备——旨在持续监控我们的生活。这造成了一种危险的碰撞：无处不在的监控，由为定向广告收集数据所驱动。 当前语音助手需要“唤醒词”，限制了它们作为真正*主动*助手的效用。未来需要能够通过持续观察理解上下文的人工智能，但这些数据极其敏感。依赖云端处理意味着信任众多方掌握这些信息，尽管承诺了加密和匿名化——这些政策很容易改变。 解决方案？**本地、设备端人工智能推理。** 近期的进步意味着强大的AI流程现在可以在本地运行，无需将数据发送到云端。这种架构转变保证了隐私，因为没有数据会离开用户网络。虽然本地模型*尚未*像云端模型那样强大，但重点应该放在构建强大的内存系统，并优先考虑基于硬件/软件销售的商业模式，*而非*数据剥削。 选择“本地”和“边缘”计算对于构建一种亲密、有用的、尊重用户隐私的人工智能至关重要——一种无所不知，却什么都不分享的人工智能。
## AI 助手与数据隐私困境 - 摘要
最近的 Hacker News 讨论集中在对构建 AI 助手的公司正逐渐成为广告公司的担忧。核心论点是，对利润的追求不可避免地会导致用户数据被货币化，类似于社交媒体的发展轨迹。
担忧范围从基于私人对话的定向广告，到政府或收购公司潜在的数据滥用。虽然一些人提倡本地“边缘”处理来降低风险，但另一些人指出，即使是本地设备也可能存在隐私问题——记录亲密时刻，影响访客，并容易被盗或被法律搜查令要求。
一个关键的争论点在于便利性和隐私之间的平衡。一些用户认为，如果存在强大的隐私保护措施（加密、有限的数据保留、用户控制），AI 辅助记忆具有潜在益处。然而，许多人对此表示怀疑，引用了科技公司过去对信任的破坏以及“始终在线”监听设备固有的风险。
讨论强调了对强有力监管的需求，以及商业模式的转变——优先考虑硬件销售而非数据收集——以确保在 AI 普遍存在的时代用户隐私。最终，该帖子表达了对科技公司日益增长的不信任，以及对更大透明度和用户控制的呼吁。
故障分析 顶级运营商 矿山 ID 名称 运营商状态 类型 商品状态 mines.fyi — 免费搜索超过91,000个美国矿山
## Mines.fyi：美国矿山可视化
一个名为[mines.fyi](mines.fyi)的新项目，可视化了矿山安全与健康管理局（MSHA）的数据，绘制了美国所有矿山的地图，包括经营者和地点详情。许多用户的最初反应是误以为这张地图显示的是地雷，从而引发了关于*那些*地雷的开放数据可用性的讨论。
该可视化使用了带有聚类的 Leaflet 地图，用于缩放后的视图，一些用户觉得这个功能对移动浏览有帮助，而另一些用户则不喜欢，更喜欢看到单个矿山的位置。用户对数据的完整性提出了担忧，指出内华达州等州的矿山信息缺失，以及缺乏废物隔离试验工厂的信息。
讨论还集中在什么构成“矿山”——该数据集包括采石场甚至加工厂，并且可能无法捕捉所有活跃或历史遗迹。数据来源公开可从 MSHA 获取，并每周更新。用户还指出了其他数据来源，如 USGS MRDATA，以获取更全面的矿山信息。
## 放弃Dependabot：更智能的Go依赖管理
Dependabot 经常产生不必要的干扰，尤其是在 Go 生态系统中，阻碍了高效工作。作者建议禁用它，并用两个计划中的 GitHub Actions 取代它：一个运行 `govulncheck`（漏洞扫描器），另一个运行项目测试套件来测试最新的依赖版本。
最近的一次安全修复突显了这个问题——Dependabot 向仓库中充斥着无关的更新和虚假的安全性警报，甚至对于*未使用*受影响功能的代码也是如此。`govulncheck` 提供了一个更优的解决方案，它会根据包和符号的可达性过滤警报，只关注实际影响项目的漏洞。
此外，依赖更新应该与项目的开发周期保持一致，而不是每个依赖的发布周期。每天运行测试来测试最新版本，而不是自动更新，可以在不进行持续、破坏性更新的情况下，及早发现破坏性变更。这种方法通过最大限度地减少恶意代码到达生产环境的时间窗口来提高安全性，并减少开发人员和开源维护者的重复劳动。
## Dependabot 与漏洞噪音：总结
这次Hacker News讨论的中心是管理依赖项漏洞的挑战，特别是使用Dependabot等工具时。核心问题是**噪音**：对于项目*未实际使用*的代码路径中的漏洞，提示过多。这会导致警报疲劳，并可能适得其反地自动合并更新，只是为了满足合规性指标。
Go生态系统被强调拥有更优的解决方案`govulncheck`，它执行静态分析以识别*可达*漏洞。用户提倡在其他语言（如JavaScript/TypeScript、Python和Java）中使用类似的工具，这些工具能够理解代码调用图，而不仅仅是标记易受攻击的软件包版本。
许多评论者认为，将所有DoS（拒绝服务）问题都视为安全漏洞是错误的，建议它们通常是运维问题。 还有人呼吁对漏洞进行更细致的分类，并认识到自动更新不应由依赖项发布周期驱动，而应由项目的自身开发节奏驱动。 最终，讨论强调需要更智能的漏洞扫描，专注于*实际*风险，而不仅仅是潜在风险。
这篇由两部分组成的博客系列详细介绍了在 VSCode 扩展程序（SARIF 查看器和实时预览）以及 VSCode 本身中发现的三个漏洞（CVE-2022-41042，获得 7,500 美元奖励）。核心问题在于 VSCode Webviews——沙盒化的 UI 面板——以及攻击者如何可能绕过其安全限制来危及用户系统。
扩展程序中的漏洞允许进行任意本地文件泄露，可能包括 SSH 密钥等敏感数据。利用方式包括 HTML/JavaScript 注入（通过 SARIF 查看器中数据的不安全渲染）、实时预览的本地 HTTP 服务器中的路径遍历，以及 DNS 重绑定和 `srcdoc` iframe 等技术来绕过内容安全策略 (CSP) 限制。
该研究强调了安全的 Webview 配置的重要性：严格的 CSP、有限的 `localResourceRoots` 以及对 `postMessage` 通信的谨慎处理。即使配置良好的 Webviews 也并非万无一失，后续博客文章将详细介绍一个允许沙盒逃逸的 VSCode 错误。作者为构建 VSCode 扩展程序的开发者提供了实用的建议，以防止类似的漏洞，强调纵深防御原则。
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
逃避配置错误的 VSCode 扩展 (2023) (trailofbits.com)
12 分，作者 abelanger 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系
搜索：
我们检测到您的浏览器已禁用 JavaScript。请启用 JavaScript 或切换到受支持的浏览器以继续使用 x.com。您可以在我们的帮助中心查看受支持的浏览器列表。帮助中心 服务条款 隐私政策 Cookie 政策 版权信息 广告信息 © 2026 X Corp.
## Polymarket 与 AI 驱动的内幕交易检测：摘要
Hacker News 上的一讨论集中在使用 AI，特别是 Compound AI，来分析 Polymarket（预测市场）的数据。核心想法是识别潜在的“内幕人士”——那些拥有特权信息的人——并利用他们的知情投注。
对话强调了预测市场固有的张力：虽然因汇总信息而被誉为“真相机器”，但也吸引了内幕交易。参与者争论这是否是一个缺陷或一个特征，指出即使引发伦理问题，内幕人士也能提供有价值的信号。
几个要点浮出水面：Polymarket 的合法性值得怀疑，其商业模式鼓励内幕人士参与。复制交易（模仿成功交易者）很受欢迎，但由于交易延迟而面临挑战。预测市场的价值超越了赌博，为对冲和分析提供数据，但信号可能嘈杂且难以解释。最终，讨论的问题是 Polymarket 是否是一个合法的预测工具，还是仅仅是一个利用内幕信息获利的平台。