## 上下文模式：扩展 Claude 的上下文窗口
Claude Code 使用 MCP（模型上下文协议）工具会迅速消耗其 200K 上下文窗口，大量原始数据——快照、问题列表、日志——导致在短短 30 分钟后性能下降。**上下文模式** 通过压缩工具输出来解决这个问题，效仿 Cloudflare 压缩工具 *定义* 的成功经验。
该系统可以作为插件安装，拦截大型输出并在沙箱中处理。它不是将原始数据发送给 Claude，而是只传递摘要或相关摘录，从而实现高达 **98%** 的上下文使用量减少。主要功能包括：
* **沙箱执行：** 代码在隔离进程中运行，仅将 stdout 发送给 Claude。
* **意图驱动过滤：** 对于超过 5KB 的输出，上下文模式会索引完整输出，并仅返回与指定意图匹配的部分。
* **高效索引和搜索：** 利用 SQLite FTS5 和 BM25 排名，实现快速、相关的内容检索。
* **鼓励批量处理：** 逐步限制鼓励用户组合查询，以进一步提高效率。
测试表明，节省显著：20 个 GitHub issue（59KB）变为 1.1KB，315KB 的输出减少到仅 5.4KB，从而显著延长会话长度。上下文模式还包括子代理的自动路由，优化工具使用，无需手动配置。
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## Claude 上下文模式：摘要
开发者 mksglu 创建了“上下文模式”，旨在大幅减少 Claude Code 中的上下文长度使用。它通过拦截来自网络获取和 Playwright 快照等工具的大量输出（每个输出可能消耗 56-59KB），并在这些输出进入 Claude 的 200K 上下文窗口之前对其进行总结。这可以将输出从 315KB 减少到仅 5.4KB，从而将可用会话时间从约 30 分钟延长到约 3 小时。
上下文模式利用算法处理——具体来说是 SQLite FTS5 与 BM25 排名——来索引和搜索原始数据，仅返回相关片段。重要的是，它不依赖于额外的 LLM 调用，使其保持快速高效。
该工具采用 MIT 许可，可通过插件市场命令轻松安装，并支持 10 种语言。鼓励用户测试它并提供反馈，尤其是在总结后的上下文可能遗漏关键信息的情况下。开发者还在探索诸如敏感数据屏蔽以及与 Codex 和 OpenCode 等其他 MCP 客户端兼容等功能。
[https://github.com/mksglu/claude-context-mode](https://github.com/mksglu/claude-context-mode)
## cl-kawa: Common Lisp 与 Scheme 互操作 cl-kawa 是一个技术演示，它能够在单个 SBCL 进程内实现 Common Lisp 和 Kawa Scheme 之间的深度互操作。它利用 OpenLDK（Common Lisp 中的 JVM 实现）来转译 Java 字节码，并允许在两种语言之间进行无序列化或进程边界的无缝调用。 主要特性包括：从 Common Lisp 评估 Scheme 表达式（作为字符串或 S 表达式），调用 Scheme 过程，以及在 Scheme 中注册 Common Lisp 函数。基本数据类型（如数字、字符串、布尔值和列表）可以直接交换。一个“Hello World”示例展示了跨 Common Lisp、Scheme 和 Java（使用 `String.toUpperCase()`）调用的链条。 **设置需要：** SBCL、OpenLDK、Java 8 JDK（包含 `rt.jar`）和 Kawa 3.1.1 JAR。 **重要提示：** 这只是一个概念验证，*不是*一个生产就绪的实现。性能不是主要目标，目前仅支持基本数据类型。它是一次对单个 Lisp 镜像内语言边界的有趣探索。
## Cl-kawa: Scheme 在 Java 上，运行于 Common Lisp - Hacker News 摘要
Hacker News 上的一场讨论围绕着 GitHub 用户 atgreen 的项目 “cl-kawa”，它在 Java 之上实现了 Scheme，并在 Common Lisp (CL) 中运行。用户对 atgreen 广泛的 CL 项目印象深刻，注意到使用了 TAGBODY 等技术，以及与 CL 内部汇编器直接交互以进行优化的潜力——例如，一位用户在 SBCL 中使用 SIMD 例程的工作。
该项目利用 OpenLDK，允许在 SBCL 上运行 Clojure。atgreen 澄清说，虽然 OpenLDK 的大部分代码没有借助 LLM 编写，但最近使用了 Claude 来修复问题并将 Java 支持升级到版本 21。
对话涉及 Lisp 和 Java 的历史背景，提到了 RMS 偏爱 Java 的优雅性，以及 CL 优雅地支持 Java 对象系统的潜力。用户还开玩笑地讨论了命名来源和潜在的未来移植，例如 Arc 到 Kawa。
## 格鲁吉亚：葡萄酒的摇篮
八千年来，格鲁吉亚持续发展着丰富的葡萄酒文化，将古老传统与现代技术相结合。该国位于欧洲和亚洲的十字路口，拥有独特的葡萄酒景观，由首位获得WSET 4级文凭的格鲁吉亚人拉沙·察塔瓦（Lasha Tsatava）探索。
格鲁吉亚葡萄酒酿造的特点是使用*qvevri*——大型陶罐，埋在地下——这种方法被联合国教科文组织认定为非物质文化遗产。虽然许多葡萄酒是在不锈钢或橡木桶中生产的，但*qvevri*葡萄酒，特别是快速增长的“琥珀酒”类别（用果皮发酵的白葡萄），定义了格鲁吉亚独特的风格。
该国种植超过500种本土葡萄品种，其中约20-25种可供出口。主要葡萄品种包括Rkatsiteli（白葡萄）和Saperavi（黑葡萄），两者都具有适应性，并在国际上越来越多地种植。
格鲁吉亚的葡萄酒产业在苏联时代后重获新生，充满活力并不断发展，近2000家酒庄专注于质量和风土。探索格鲁吉亚葡萄酒支持了这一增长，并保护了延续数千年的葡萄酒酿造遗产——为此敬酒是“Gaumarjos！”（祝你胜利！）。
## 格鲁吉亚葡萄酒与市场准入
一则黑客新闻的讨论围绕格鲁吉亚葡萄酒展开，指出其拥有8000年不间断的历史。虽然该葡萄酒因其品质和独特的传统（如*qvevri*粘土罐陈酿，特别是“橙酒”）而受到赞扬，但其在西方市场的存在感有限。
评论者们争论原因。一些人认为格鲁吉亚葡萄酒并不容易迎合西方人的口味，而另一些人则指出，欧盟葡萄酒市场被法国垄断，这使得新来者难以进入。对于这种壁垒的程度存在分歧，一些人声称欧盟内部有充足来自其他地区的葡萄酒供应。
对话还涉及格鲁吉亚的政治局势，人们担心民主倒退和俄罗斯的影响阻碍其与欧盟建立更紧密的关系。 许多评论员强调格鲁吉亚独特的饮食文化交汇点，融合了周边地区的影响。最后，讨论简要涉及了“高加索人”一词的历史起源及其现代用法中的问题。
飞跃电器，曾经是电脑爱好者们津津乐道的知名大型零售商，从1985年到2021年蓬勃发展，最高峰时拥有34家门店。它最初由一家家庭超市的资金创立，以海量的组件选择——从单个零件到预装系统应有尽有——以及主题店设计而闻名，力求打造类似宜家那样的目的地购物体验。
然而，多种因素导致了它的衰落。糟糕的客户服务，特别是关于退款的问题，加上进入在线零售的速度缓慢，使得新蛋等竞争对手得以迅速发展。2008年8700万美元的贪污事件更是雪上加霜，损害了与供应商的关系和信任。
最终，飞跃电器转向寄售模式，导致货架稀疏，吸引力下降。虽然COVID-19被认为是最终的催化剂，但该连锁店早已陷入困境。尽管拥有忠实的追随者，他们欣赏其独特的浏览体验，但许多顾客也批评其激进的销售策略和不稳定的产品质量。飞跃电器于2021年2月关门，标志着DIY电脑爱好者和科技爱好者的一个时代的结束。
## 水豚：统一视觉创作模型
水豚是一个强大的框架，用于生成和编辑视觉内容，支持图像和视频。它利用扩散模型和Transformer，能够实现文本生成图像（T2I）、文本生成视频（T2V）以及基于指令的编辑（TI2I & TV2V），并对内容和运动进行精确控制。
主要特性包括多任务支持、分布式推理以实现高效处理，以及通过自定义节点与ComfyUI集成。用户可以使用单样本或批量处理模式，并提供示例脚本和数据以进行快速设置。安装需要Python 3.11、CUDA 12.6以及特定的PyTorch版本。
水豚还支持FP8量化以减少内存使用，从而在兼容的NVIDIA GPU上实现更高的分辨率或更长的视频。配置选项允许自定义分辨率、帧数和推理步骤。该项目是开源的（MIT License），并包含研究用途的引用信息。更多详细信息和支持可在GitHub仓库中找到。
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Capybara：一个统一的视觉创作模型 (github.com/xgen-universe)
10 分，modinfo 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
modinfo 1 天前 [–]
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作者反思了科技领域长期存在的紧张关系：优先考虑优雅的代码与交付有价值的系统。在Etsy早期，一次停滞的重写凸显了这一点，转向标准化的PHP对于未来的成功至关重要。核心论点是*代码一直是最容易的部分*——真正的挑战在于建立有效的人机协作关系并适应不断变化的需求。 人工智能的最新进展大幅降低了代码生成的成本，加速了这种转变。虽然具有颠覆性，但这并非全新现象；网络、CI/CD和其他技术此前已经迫使团队重新发明工作流程。 作者强调需要富有创造力的领导力将人类*融入*这个新的AI驱动流程，而不是排除他们。承认开发者可能存在的怀疑甚至失落感，他们指出，过去的开发者进入科技领域是为了它提供的能动性，而不是编码本身的审美愉悦。最终，代码成本的暴跌需要从根本上重新思考软件的构建方式和团队的运作方式。
## Anthropic 调整核心安全承诺 Anthropic，一家此前以其对安全的强烈承诺而著称的领先人工智能公司，正在修订其旗舰“负责任的规模化政策”（RSP）。最初，RSP承诺在未保证充分的安全措施之前，不会发布人工智能模型——这是其公众形象的基石。然而，面对竞争对手的快速进步以及缺乏更广泛的监管框架，Anthropic正在放弃这一绝对保证。 修订后的政策优先考虑透明度，并匹配或超越竞争对手的安全努力。Anthropic现在只有在它认为自己正引领人工智能竞赛*并且*灾难性风险显著时，才会“延迟”开发。这种转变源于意识到单方面暂停开发可能会拱手让给不那么谨慎的参与者，并阻碍关键的安全研究。 尽管继续致力于“前沿安全路线图”和定期的“风险报告”，但这一变化标志着从严格的、预防性的安全阈值转向。专家表示担心这可能导致风险逐渐升级，但Anthropic坚持认为它仍然致力于安全人工智能开发，并相信持续创新对于有效的风险缓解至关重要。
美国国防部（DoD）和一家专注于人工智能安全的公司Anthropic，正因美国军方获取Anthropic强大的AI模型Claude的使用权而陷入争端。国防部寻求广泛访问权限，而Anthropic则抵制将其用于大规模监控或自主武器等用途。 国防部官员，包括皮特·赫格塞斯，已经向Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪施压，要求他同意他们的条款——否则将面临合同取消以及被列为“供应链风险”。这场对峙至关重要，可能为人工智能公司如何回应政府对军事应用的需求设定先例。 值得注意的是，谷歌的OpenAI和埃隆·马斯克的xAI *已经*同意了国防部的条款，允许用于“所有合法目的”。Anthropic的犹豫源于伦理担忧和对人工智能监管的承诺，这种立场似乎因其政治倾向与现任政府相对立而加剧。据报道，国防部已经在使用Claude进行行动，包括试图捕获尼古拉斯·马杜罗，并且正在大力投资人工智能驱动的军事技术，这引发了关于自主武器和战争中伦理决策的关键问题。
## Anthropic 与美国军方：摘要
最近的报道详细描述了人工智能公司 Anthropic（Claude 背后的公司）与美国军方领导人之间的冲突。军方正在推动获取没有 Anthropic 实施的安全限制的 Claude，特别是关于自主武器的开发。他们甚至威胁要援引《国防生产法案》来强迫 Anthropic 遵守，此举此前曾被用于加强疫情时期的供应链。
这场冲突凸显了人工智能开发者优先考虑安全与政府希望不受限制地获取强大人工智能工具之间日益增长的紧张关系。一些评论员指出政府干预私人企业的一种模式，而另一些人则批评 OpenAI 和 xAI 已经屈服于政府的要求。
人们对人工智能的潜在滥用表示担忧，讨论范围从定向打击到大规模监控。Anthropic 自身内部关于模型“提炼”的问题，进一步使局势复杂化，引发了对数据安全的质疑。最终，争论的中心在于在快速发展的人工智能领域平衡国家安全利益与伦理考量。
2025年，Safari在网页排版方面取得了显著进展，实现了`text-wrap: pretty`功能，旨在改善段落格式化——这项技术在浏览器中一直缺失，直到最近才出现。这使得网页更接近于自15世纪（古腾堡）以来使用的美观断行技术，并由克努斯和普拉斯在1981年正式化。
然而，将`text-wrap: pretty`与`text-align: justify`结合使用会暴露出一个错误：该算法旨在平衡行长，但会*超出*目标，导致应用两端对齐时单词之间的空格过大。该系统优先考虑行宽略微*低于*最大宽度，当拉伸以适应容器时会造成问题。
虽然这是一项重大进步，但也凸显了与印刷品的“离线”过程相比，动态网页布局中“在线”断行的复杂性。作者敦促WebKit开发者完善该实现，以实现真正美观的两端对齐文本。
## 文本环绕：Pretty - 摘要
最近浏览器推出了一项名为 `text-wrap: pretty` 的新功能，旨在通过超越简单的“贪婪”算法来改进网页排版，从而提升网页的视觉效果。 历史上，在网页上实现视觉上吸引人的文本布局一直具有挑战性，常常导致不自然的间距和“河流”状的空白。
这种新算法最初由 Safari 完全实现（尽管 Chrome 也有一个有限的版本），它能智能地调整断行，以创建更均匀、更易读的文本块。 讨论的重点在于，是否真的需要两端对齐，许多人提倡使用左对齐和正确的连字符作为更简单的解决方案。
对话强调了连字符的重要性——通常被忽视——并指出 Adobe InDesign、Affinity Layout 和 Scribus 等专业排版软件可以提供更高级的排版控制。 虽然这项功能很有前景，但不同浏览器之间的实现细节有所不同，一些用户报告效果不一致或微乎其微，尤其是在 Chrome 中。 最终目标是提高可读性，并摆脱基本文本两端对齐造成的视觉冲击。
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