布鲁金斯学会的一份报告显示，美国在2025年经历了负净移民——至少在过去50年中首次出现——这主要归因于特朗普政府的移民政策。虽然积极的驱逐行动有所贡献，但主要驱动因素是进入该国的人数大幅减少，导致净流量为-295,000至-10,000。 这种转变源于暂停人道主义项目、减少临时签证以及海关与边境保护局加强内部执法。驱逐出境人数估计为310,000-315,000，低于政府声称的数据。 该报告预测2026年将继续出现负移民，这得益于执法资金的增加。预计这种下降将对经济产生负面影响，可能在2025-2026年间减少600亿至1100亿美元的GDP和消费者支出，尤其会影响依赖移民人口的企业。
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纵观艺术史，一个循环往复的规律显现：在繁复、装饰性的风格与简洁、极简主义的设计之间不断切换。这种模式在建筑等领域清晰可见——从朴素的罗马式到华丽的哥特式，再到文艺复兴的清晰，随后是巴洛克式的奢华，最终回归于简洁。
这并非一成不变的规则，会受到技术和环境的影响，但它是一种明显的趋势。同样的循环也出现在绘画和雕塑等其他艺术形式中，甚至令人惊讶地，也出现在软件设计中。早期的文本编辑器如‘vi’优先考虑功能而非形式，而后来的程序如Microsoft Word则拥抱复杂的界面。现在，一种极简主义的趋势正在兴起，工具如iA Writer和最新的macOS版本便是明证，这反映了历史上回归简洁的转变。
虽然软件的演变速度快于传统艺术形式，但这种对设计美学的周期性偏好很可能持续下去，未来必然会出现过度设计的软件，紧随我们当前对极简主义的追求。
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从简约到华丽再回到简约 (2024) (josem.co)
10 分，作者 nikodunk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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所有使用 ChromaDB 的工具，尽在一个精美的原生应用中。 多配置文件连接：连接本地、远程或 Chroma Cloud 数据库。保存和管理多个连接配置文件，并安全存储 API 密钥。 集合管理：轻松创建、复制和配置集合。设置自定义嵌入函数和 HNSW 参数。 语义搜索：使用自然语言搜索文档。通过向量相似度搜索即时查找相似内容。 13+ 嵌入提供商：内置支持 OpenAI、Cohere、Gemini、Ollama、Jina、Mistral、Voyage AI 等。 文档操作：浏览、创建、编辑和删除文档。批量操作以高效管理大量文档。 原生 macOS 体验：精美的玻璃拟态设计，与您的 Mac 完美融合。
## ChromaDB Explorer & 研究亮点在Hacker News上被提及
一个新工具，**ChromaDB Explorer (chroma-explorer.com)**，一个用于与ChromaDB向量数据库交互的桌面应用程序，最近在Hacker News上分享。它使用Electron和TypeScript构建，旨在提供类似原生应用的用户体验，尽管其基于Web技术。
讨论还强调了**Chroma关于“上下文衰退”的研究**——大型语言模型（LLM）在处理长上下文时性能下降。用户称赞这项研究是该主题上最好的研究，特别是它专注于复杂的推理任务，与更简单的“大海捞针”基准测试形成对比。
该项目的创建者承认在描述应用程序时“原生”一词的使用略有误导，并计划澄清其基于Electron的架构。该工具的GitHub仓库 ([https://github.com/stepandel/chroma-explorer](https://github.com/stepandel/chroma-explorer)) 可供进一步探索。
这个黑客新闻的讨论围绕着《华盛顿邮报》的一篇文章，该文章详细介绍了寻找被盗的杰克逊·波洛克画作的过程。初始帖子链接到文章及其存档版本。
评论很快从盗窃本身转移到更广泛的资源分配问题——一位用户质疑在存在其他问题时追查艺术品盗窃的价值。另一位用户链接到一篇关于中央情报局在冷战期间利用艺术的文章，指出东欧集团将艺术作为宣传工具，以及西方艺术家们的同情。
最后，一位评论者分享了一个关于一位与波洛克一起作画的亲戚的个人轶事，提出了一个引人入胜的可能性，即可能存在未被发现的波洛克作品而无人知晓。这个帖子涉及艺术、政治以及隐藏的艺术遗产的可能性。
这个人试图理解自己每日的思维清晰度为何波动，尽管他们使用Garmin手表追踪睡眠和运动。他们意识到手表无法洞察认知功能，因此转向国际象棋——将胜负作为思维敏锐程度的指标。
他们将1.5年的国际象棋数据（来自Lichess）与Garmin数据结合，构建了一个统计模型来预测ELO值的波动。令人惊讶的是，一个简单的逻辑回归证明了60%的准确率，优于随机猜测。分析显示，**快速眼动睡眠（REM睡眠）**与国际象棋表现呈最强的正相关，而**压力**（通过心率变异性HRV测量）和避免近期**运动**也有益处——这与传统观念相悖。
研究结果表明，短期的思维清晰度并不总是与长期的健康目标一致，这解释了为什么Garmin的指标有时感觉不准确。这促使他们创建了一个自定义的Garmin应用程序来预测每日的认知能力。经过数月的应用，该应用程序被证明具有持续的预测能力，甚至与主观感受相矛盾，从而促使行为改变，例如优先考虑快速眼动睡眠（减少酒精摄入量和使用加重毯），并战略性地安排具有挑战性的任务。虽然目前由于Garmin的限制，这仍然是一个个人工具，但该项目强调了个性化数据分析对于优化认知表现的价值。
一位 Hacker News 用户 dmvaldman 分享了一个项目，内容是训练智能手表来追踪智力，使用睡眠和心率变异性等指标，并以国际象棋 Elo 等级作为表现指标。 这篇文章引发了关于当前睡眠追踪技术准确性和实用性的讨论。
许多评论者表示怀疑，指出设备读数与主观感受之间存在差异，有人建议最好在活动*之后*查看统计数据，以避免自我实现的预言。 另一些人则发现追踪数据与精力水平之间存在相关性，将分数作为改进目标，承认数据并不完美但很有价值。
一个关键点是，像 Garmin 这样的公司提供的开发者支持有限，这可能会促使用户转向 Oura 或 Whoop 等替代方案。 讨论还涉及舒适性——有些人更喜欢基于戒指的追踪器而不是手表——以及对超越设备数据的追踪方法的需求，例如手动记录情绪。
塔内尔·波德尔为PostgreSQL创建了一个纯SQL二维码生成器，名为`pqr.sql`，作为个人学习项目。该生成器不需要外部库或扩展——它只是一个SQL语句！虽然不打算用于生产环境（但优化是一个潜在的学习练习），但它成功地将数据编码成二维码，直接在数据库内完成。
一个更安全的版本，`pqrsafe.sql`，可以防止编码的数据超过二维码的容量，避免生成无法读取的二维码。使用方法很简单，通过命令行工具`psql`和一个有效载荷变量即可。
波德尔指出，PostgreSQL 17相比16有了显著的性能提升。他幽默地反思，像ChatGPT这样的人工智能工具极大地提高了开发效率，并戏称自己现在是“11倍工程师”，相比于20年前完成类似任务时的效率。
一篇 Hacker News 帖子详细介绍了一个项目，用户 (tanelpoder) 成功地使用纯 SQL 在 PostgreSQL 中完全生成了二维码，未使用任何外部库或 PL/SQL。作者利用 Codex AI 构建了生成器，最初引导它完成二维码创建的必要步骤。
该过程涉及迭代改进，克服了诸如不正确的矩阵运算和无法读取的代码等挑战。一个关键步骤是创建一个测试套件，将 SQL 输出与标准的 "qr" 工具进行比较，以确保每次 Codex 迭代的准确性。整个项目大约花费了一个小时。
评论者赞扬了代码的可读性（对于熟悉二维码生成的人来说）和项目的概念优雅，将其与 Haskell 等函数式编程语言相提并论。虽然承认由于可能的性能问题而不适用于生产环境，但该帖子引发了关于潜在用例和 SQL 令人惊讶能力的讨论。作者鼓励在 PostgreSQL 版本 (16、17、18) 上进行性能测试，并欢迎相关分析的链接。
过去12年来，Python密码学库（pyca/cryptography）的开发者一直依赖OpenSSL来实现核心加密功能，但现在他们对OpenSSL的发展方向表达了严重担忧。虽然OpenSSL在Heartbleed事件后有所改进，但2021年发布的OpenSSL 3引入了性能、复杂性和API设计方面的重大倒退，这些问题在其分支如BoringSSL和LibreSSL中并不存在。 具体而言，OpenSSL 3存在性能下降（某些领域慢高达3倍）、使用`OSSL_PARAM`的API过于复杂，以及像Perl预处理器这样的内部复杂性。测试也不充分，CI不稳定且漏洞未被发现。至关重要的是，OpenSSL没有优先迁移到像Rust这样的内存安全语言，尽管这些语言的可行性越来越高。 作为回应，pyca/cryptography将优先在LibreSSL、BoringSSL和AWS-LC上开发新功能，可能会添加OpenSSL中不可用的API。他们还在探索将其二进制分发切换到这些分支之一，并长期研究像Graviola这样的替代方案。这些变化旨在减轻OpenSSL发展轨迹带来的风险，并确保其库的持续安全性和性能。他们敦促用户参与OpenSSL项目，倡导改进。
## OpenSSL 和 pyca/cryptography 的现状：总结
最近 Hacker News 上的讨论强调了 OpenSSL 的显著性能问题，尤其是在 3.0 重写中。虽然 OpenSSL 仍然是一个广泛使用的密码学库，但其复杂的代码库、历史遗留问题（支持古老的架构）和设计选择导致了大量的开销，尤其是在密钥解析和 X.509 路径验证等领域。
Python 中的 pyca/cryptography 库通过用 Rust 重新实现关键组件，展示了一种更快的方案，仅通过避免 OpenSSL 中不必要的复制、分配和复杂调用，在 X.509 验证方面就实现了 60% 的速度提升。
对话指出 OpenSSL 倾向于过度设计，并且不愿简化，即使以牺牲性能为代价。像 LibreSSL、BoringSSL 和 AWS-LC 这样的替代方案正在获得关注，而 Botan 和 libsodium 等库为特定用例提供了现代、设计良好的替代方案。最终，讨论强调了人们对 OpenSSL 复杂性和性能日益增长的不满，以及向更简化、更高效的密码学库的转变。
## 利用人工智能代理进行自主编码的规模化 最近的实验表明，协调数百个人工智能代理来处理复杂的软件项目是可行的，这些项目传统上需要耗费数月的人力。最初的“扁平”协调尝试——即代理自我组织——由于锁定瓶颈和倾向于规避风险、低效工作的倾向而失败。 突破性进展在于基于角色的流水线：**规划者**递归地定义任务，而**执行者**则专注于完成任务，从而最大限度地减少协调开销。该系统成功地从头开始构建了一个网络浏览器（超过一百万行代码），在一周内完成了从Solid到React的代码库迁移，并显著提高了视频渲染性能。其他几个大型项目，包括模拟器和电子表格软件，也在进行中。 关键经验包括GPT-5.2模型对于长期任务的重要性，根据特定角色定制模型选择，以及优先考虑系统设计的简洁性。有效的提示对于代理协调和集中注意力至关重要。虽然仍然存在挑战——例如防止漂移和优化规划周期——但结果表明，通过利用并行代理，自主编码*可以*被规模化，为Cursor等先进的人工智能辅助开发工具铺平道路。
## 光标AI构建的浏览器：一个怀疑的观点
光标最近展示了一个由AI驱动的“从头”构建网页浏览器的尝试，在Hacker News上引发了争论。虽然范围令人印象深刻（3万次提交，100万行代码），但许多评论员对该项目真正的成功和实际价值表示怀疑。
一个主要担忧是缺乏细节和验证。据报道，代码无法始终如一地编译，测试失败且大量警告被忽略——这是AI生成代码的常见问题。人们怀疑，演示的功能（Apple.com的截图）是否代表了真正的成就，还是仅仅是幸运的结果。
讨论的中心是“自主编码”是否可行，或者AI是否最好被用作人类开发者的强大*工具*，而不是完全独立的构建者。 许多评论员强调代码质量、可维护性和严格测试的重要性——这些都是AI目前难以解决的领域。Solid到React迁移的未合并PR被引用为集成大型AI生成更改所面临的挑战的例子。
最终，共识倾向于在宣布实验成功之前，需要具体的、可重复的结果以及对浏览器功能的更深入分析。该项目提出了关于软件开发未来的问题，但也强调了持续需要人类监督和专业知识。
资源限制已超出。
## 太阳位置计算器 - Hacker News 摘要
一个新的基于网页的**太阳位置计算器** (drajmarsh.bitbucket.io) 在 Hacker News 上受到关注，因为它清晰且视觉上吸引人地展示了地球的季节、 analemma 以及太阳的位置。用户对其功能和潜在的教育价值印象深刻，一些人建议它可以用于学校课程或科学普及。
讨论的重点包括长途飞行中日出/日落观测的个人经历，以及与类似工具（如 SunCalc 和 ShadeMap.app）的比较。 几位评论员指出了一些小问题，例如星体渲染不准确和纬度滑块反向，但总体上赞扬了其设计和实现。
该工具引发了关于计算山脉阴影、多次日出对身体的影响以及历史上的日晷用于追踪太阳运动的讨论。 一位用户甚至建议将计算器的功能集成到昼夜节律图形中。
## MayaNAS & MayaScale：基于ZFS的云原生存储 在2025年OpenZFS开发者峰会上，Zettalane展示了MayaNAS（文件存储）和MayaScale（块存储），该平台利用ZFS的灵活性，提供经济高效、高性能的云存储。其核心创新是**objbacker.io**，一种用于对象存储（S3、GCS、Azure Blob Storage）的ZFS VDEV原生实现，**绕过了FUSE**，实现了**3.7 GB/s的读取吞吐量**——显著优于传统的基于FUSE的方法。 该平台通过智能分层数据来解决云NAS的高成本问题：元数据和小块数据驻留在快速的本地NVMe上，而大型顺序数据流则来自更便宜的对象存储。这是由ZFS的特殊设备架构实现的。 **objbacker.io**利用原生云SDK进行直接对象访问，最大限度地减少开销。在AWS上的基准测试表明，使用对齐的1MB块和并行存储桶I/O，性能令人印象深刻。MayaScale通过NVMe-oF提供亚毫秒延迟的块存储，并具有主动-主动HA，提供从60K到585K写入IOPS的性能等级。 MayaNAS和MayaScale都设计用于多云部署，使用一致的Terraform模块，简化了在AWS、Azure和GCP上的管理。该平台旨在覆盖90%的企业存储需求，与传统的云块存储相比，可节省高达**70%的成本**。
## ZFS 与对象存储：摘要
一项新进展允许直接在对象存储（如 Amazon S3、Wasabi 或 Google Cloud Storage）之上创建 ZFS 虚拟设备（vdev）。这有效地将 S3 用作 ZFS 的低成本存储层，绕过了对昂贵块存储（如 EBS）的需求。
主要用例是经济高效的备份和灾难恢复。数据可以通过 `zfs send` 有效地传输到由对象存储支持的远程 ZFS 池，无需持续运行云虚拟机。恢复涉及启动 MayaNAS 虚拟机并导入基于对象的池。
这种方法利用了 ZFS 内部的对象存储架构。对于具有小而随机数据的工作负载，建议使用特殊的 SSD vdev 来存储元数据和小块，而较大的数据则驻留在更便宜的对象存储中。
之前的尝试，如 DelphiX，探索了类似的概念，但此实现的不同之处在于其对块大小的处理方式，并使用 Go 而不是 Rust。虽然尚未开源，但这项进展在存储成本和灵活性方面提供了潜在的显著优势。