穆罕默德，一位来自湾区的17岁少年，最近推出了HCB的第一个官方移动应用程序。HCB是一个平台，支持超过6500个由青少年领导的非营利组织、俱乐部和黑客马拉松。HCB每月管理超过600万美元的交易，为年轻人提供501(c)(3)身份和财务工具。
HCB移动应用程序使用Expo框架构建，以简化开发，允许用户随时随地管理组织财务。主要功能包括余额跟踪、轻点支付接受捐款、借记卡管理（发行、冻结、取消）和收据上传。
穆罕默德克服了在应用商店批准方面的挑战，例如轻点支付（通过Stripe）和数字钱包集成。该项目作为开源在GitHub上提供，代表了超过250小时的工作，旨在赋能青少年和成人领导的组织，轻松管理其财务并专注于其社区影响力。
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## HCB Mobile：一款由青少年开发的金融应用，月处理量达600万美元
17岁的Mohamad使用Expo (React Native)为HCB构建了一款移动应用，HCB是一个新银行平台，每月为超过6500个非营利组织处理600万美元的交易。一个主要挑战是获得苹果和谷歌的许可，以实现诸如“轻点支付”和“推送配置”等高级功能，这需要数月的沟通和测试。
为了简化更新——最初因漫长的应用商店审核流程而受阻——Mohamad通过Expo的EAS服务实现了“空中下载”更新。该项目是一个250小时的学习经历，已在GitHub上开源。
讨论重点包括这项令人印象深刻的成就、平台现有的Rails 8后端，以及Hotwire Native是否可以作为React Native的可行替代方案的争论。人们对显示交易详情的透明度功能提出了担忧，Hack Club通过修复解决了这个问题。该项目强调了年轻开发者的潜力以及应对应用商店法规的挑战。
## Plush：为基于 Actor 的语言带来垃圾回收 Plush 是一种动态类型的编程语言，灵感来自 Lox 和 JavaScript，专为声音和图形实验而设计。其关键特性是基于 Actor 的并行性，通过消除手动锁和内存安全问题来简化多线程。虚拟机被设计成没有全局锁，允许 Actor 独立运行，仅在消息传递期间同步。 一个主要挑战是在这种 Actor 模型中处理垃圾回收，尤其是在 Actor 之间发送可能包含循环引用对象图时。所采用的解决方案是对消息数据进行*静默复制*——当一个 Actor 发送消息时，虚拟机将引用的对象复制到接收者的内存空间中。 为了优化分配速度，每个 Actor 都有两个分配器：一个用于内部使用的私有分配器，另一个用于传入消息的邮箱分配器。这避免了在分配期间的锁竞争。在经过长时间的拖延后，一个复制垃圾回收器终于在合作者的帮助下实现，目前已完成 90%。 有了垃圾回收器，Plush 现在可以处理更复杂的程序，并通过实时 3D Boing Ball 演示得到了证明。目前的工作重点是优化收集性能，并欢迎贡献，尤其是在性能分析和演示程序开发方面。
这个Hacker News讨论围绕着一篇关于为Plush编程语言开发复制垃圾回收器（GC）的博客文章。作者ibobev分享了链接，引发了关于GC设计的讨论。
一位评论者Bad_Initialism礼貌地建议在使用首字母缩写词（如“GC”）时，第一次使用时将其拼写出来以提高清晰度。进一步的讨论集中在GC的方法上——特别是，它缺乏分代收集，可能导致不必要地复制长生命周期对象。
另一位用户质疑GC的邮箱分配器如何与其他分配策略和整体堆结构交互。最后的回复澄清GC专注于收集小的“actor空间”，并建议未来可以通过增量收集进行潜在的优化，同时指出这篇博客文章是由朋友写的，而不是原始作者。
华尔街正在助推科技巨头在人工智能基础设施上进行大规模借贷——可能是有史以来科技领域最大规模的，仅2025年的债券发行额就可能超过6.46万亿美元。甲骨文、Meta和Alphabet等公司正在寻求资金以建设必要的数据中心，预计至少将花费5万亿美元。 然而，银行并非仅仅乐观。与此同时，它们也在积极利用信用违约互换等衍生品对冲潜在损失，甲骨文和微软等公司的交易量激增。这反映了对这些投资长期盈利能力以及过度暴露的担忧，近期的数据中心中断和暂停债券销售进一步突显了这一点。 贷款方正在使用复杂的工具——包括“重大风险转移”交易——将承销风险转移给其他投资者，他们认识到过度投资和估值问题的可能性。虽然承认人工智能的变革潜力，但华尔街正在悄悄为这些大规模投资未能立即转化为利润的情况做准备。
## 黑客新闻上对人工智能泡沫的担忧
一篇*RollingOut.com*的文章最近在黑客新闻上引发了关于潜在人工智能泡沫的日益增长的担忧。核心问题是华尔街对人工智能公司的投资可能难以为继，可能需要政府救助，由纳税人承担费用——这种情景让人联想到过去的金融危机。
评论者们争论了这种可能性，一些人指出中国积极的人工智能发展是美国可能采取干预措施以避免经济落后的驱动力。另一些人质疑人工智能行业的长期可行性，指出人们的期望被夸大了，并且缺乏可证明的利润。
一个反复出现的主题是潜在的“大到不能倒”的情况，即人工智能公司积累的风险一旦实现，可能会引发更广泛的经济后果。 许多用户对付费人工智能服务的广泛采用表示怀疑，质疑普通人是否会持续支付大量月费。一个关键点是，人工智能主要*转移*价值，而不是*创造*价值，并且其当前价值很大程度上在于组织现有知识。
## SerpApi MCP 服务器摘要
SerpApi MCP 服务器提供模型上下文协议 (MCP) 的实现，为 Claude 等大型语言模型提供强大的搜索和数据提取能力。它与 SerpApi 集成，以访问各种搜索引擎——包括 Google、Bing、YouTube 和 eBay——并提供实时数据，如天气和股票信息。
该服务器动态处理和格式化各种结果类型（新闻、图片、购物等），并提供灵活的 JSON 响应模式（“完整”或“紧凑”）。它作为一个托管服务可通过 `mcp.serpapi.com` 访问（需要 SerpApi API 密钥），或者可以通过 Git 克隆和 `uv run` 在本地运行。
连接可以通过 URL 中的基于路径的 API 密钥或通过 header 中的 Bearer token 建立。核心功能围绕一个“搜索工具”，利用 SerpApi 参数进行自定义查询。详细的 API 参考和参数选项可在 SerpApi 网站上找到。
一个黑客新闻的讨论强调了 SerpApi 的新 MCP 服务器，以及更有趣的，其在某些订阅计划中提供的“美国法律保护”。该保护承诺涵盖与网络抓取和解析公共搜索引擎数据相关的法律责任，并援引第一修正案权利。
用户对该保护的有效性表示怀疑，将其与过去 SSL 证书提供商很少兑现的保证相提并论。 担忧集中在一个重大漏洞上：如果使用被认定为“非法”，该保护将不适用，从而引发关于什么构成非法抓取（如侵犯版权）的争论。
一位用户还指出了一个安全问题，即 API 密钥直接包含在 URL 中，建议通过标头和环境变量使用更安全的方法。 该讨论强调了与网络抓取相关的法律风险，以及像 SerpApi 这样的责任保护服务的潜在价值和不确定性。
## Lightpanda 与 Zig 的选择
Lightpanda，一款用于自动化的网页浏览器，的开发者选择了编程语言 Zig，而非 C++、Rust 甚至 Go，主要原因是它的**简洁性**。他们认为 C++ 对于小型团队来说过于复杂，而 Rust 的安全特性带来了一些不必要的阻力，尤其是在与现有的 C++ 库（如 Chrome 的 JavaScript 引擎 V8）集成时。Go 缺乏必要的底层控制，无法实现最佳性能。
Zig 提供了一个理想的平衡点：**高性能、现代工具和更简单的学习曲线**。 显式内存分配器（允许为每个网页进行高效的区域分配）、编译时元编程（减少样板代码）以及与 C 的无缝互操作等关键特性被证明非常有价值。
尽管 Zig 仍处于 1.0 版本之前并不断发展，但该团队对其潜力充满信心，并提到了不断壮大的社区和令人印象深刻的编译时间。他们强调 Zig 清晰、显式的设计——避免隐藏的控制流和分配——是一个主要优势。最终，Zig 使小型团队能够构建一个复杂的浏览器，并拥有易于管理的源代码库和清晰的思维模型。
真实世界的文件通常杂乱无章、结构不清晰且难以解析——常常包含交错的图像、难以辨认的手写文本、嵌套表格、复杂的数学符号和非线性布局。Gemini 3 Pro 在这方面代表着一个重大飞跃，在整个文档处理流程中表现出色——从高度精确的光学字符识别 (OCR) 到复杂的视觉推理。 智能感知：要真正理解一份文档，模型必须准确地检测和识别文本、表格、数学公式、图形和图表，无论其存在噪声或格式如何。 一项基本能力是“反渲染”——将视觉文档反向工程成结构化代码（HTML、LaTeX、Markdown），从而重现它。正如以下示例所示，Gemini 3 在各种模态中展示了准确的感知能力，包括将 18 世纪的商人日志转换为复杂的表格，或将带有数学注释的原始图像转换为精确的 LaTeX 代码。
这个维基共享资源页面记录了公有领域和自由版权电影的拍摄地点。其中很大一部分详细介绍了获奖电影，列出了这些电影获得的各种奖项。
这些奖项范围广泛，包括多项奥斯卡奖（最佳男主角、最佳女主角、最佳影片、最佳导演和各种技术类奖项）、国际荣誉如安纳西水晶奖和银熊奖，以及印度（电影奖、国家电影奖）和其他国家（斯大林奖、百花奖）的国家奖项。
该页面还包含一些电影的发行日期和时长，时间跨度从20世纪20年代末到1960年代，展现了可供开放授权使用的著名电影的历史。本质上，它是一个将可自由访问的电影与其认可和历史背景联系起来的资源。
## WikiFlix：维基共享资源上的公有领域电影
一个Hacker News讨论集中在WikiFlix项目上，该项目在维基共享资源（[wikimedia.org](https://wikimedia.org)）上托管全长电影。用户对利用这些现成的公有领域素材进行创意项目的前景感到着迷。
一位名为“VikingCoder”的用户提出一个复杂的想法：使用其他公有领域电影的片段，逐帧重构《黑客帝国》或《星球大战》等电影，甚至尝试重现演员的表演。这引发了关于衍生作品和版权的讨论，有人建议专注于分享剧本，而不是最终的视频。
讨论还强调了WikiFlix Toolforge前端（[wikiflix.toolforge.org/#/](https://wikiflix.toolforge.org/#/)），并指出了它与维基共享资源核心集合之间的内容差异，有些电影被错误地列为公有领域。用户还讨论了MediaPipe等工具，用于场景分析和自动视频剪辑，以促进此类项目。一些人注意到缺少一些电影，例如《圣诞老人征服火星》，而另一些人则建议使用PeerTube等替代平台。
## Zig 语言获得 Synadia 和 TigerBeetle 的 512,000 美元投资 Synadia 和 TigerBeetle 联合承诺在两年内向 Zig 软件基金会投资 512,000 美元，表明了对新兴系统编程语言的强力支持。TigerBeetle 在 2020 年选择了 Zig，而不是 Rust 和 C，这是因为他们需要一种与安全关键设计原则相符的显式内存管理方式——优先考虑正确性和可预测性，而非无畏并发。 作者强调了 Zig 在安全性方面独特的做法，它提供了一系列保证，而不是追求绝对的、有限的保证。它的简单性，是通过*减法式*设计（移除功能而不是添加功能）实现的，这使得上手更快，维护更容易。关键特性，如 comptime 和默认开启的检查算术，也是至关重要的因素。 尽管 Zig 是一种相对年轻的语言，但它已被证明对 TigerBeetle（一个高性能数据库）来说非常可靠，通过了严格的测试，包括大量的模糊测试和长时间的 Jepsen 审计。这项投资反映了对 Zig 长期潜力的信心，以及对其创建者 Andrew Kelley 的愿景的认可，强调了软件设计中强大、集中的领导力的重要性。这些公司鼓励其他人向 Zig 软件基金会贡献，以支持其持续发展。
Synadia和TigerBeetle向Zig软件基金会捐赠了512,000美元，凸显了业界对Zig编程语言日益增长的支持。TigerBeetle选择Zig用于一个新项目，理由是它在系统编程和编译时特性方面的优势，尽管他们承认Rust的借用检查器可能也有好处。他们强调，他们的需求是捕获*所有*错误，而Zig的comptime和静态分配比Rust的内存安全保证提供了更细粒度的方案。
讨论揭示了关于语言权衡的更广泛争论。一些人认为Rust的安全性至关重要，而另一些人则重视Zig的透明性和更接近硬件的控制。一个关键点是，内存安全不是唯一的安全问题，无论使用哪种语言，彻底的测试都至关重要。这笔捐赠本身引发了关于512,000美元金额作为2的幂的意义的有趣讨论。最终，这项投资表明了对Zig潜力的信心及其在未来系统开发中的作用。
公众对生成式人工智能的怀疑情绪正在迅速增长，从最初的乐观情绪转变为广泛的愤世嫉俗。 受到荒谬的深度伪造（包括山姆·奥特曼看似盗窃的病毒视频）和无效的AI驱动的广告活动等例子推动，人们正在质疑这项技术的目的和益处。 最初的调查显示出前景，但现在大多数美国人认为人工智能更有可能造成危害而非帮助。 这种不满表现为对AI品牌广告的在线嘲讽和公共破坏，广告上出现了“监控资本主义”等口号。 担忧集中在就业岗位流失、AI生成内容缺乏真实联系以及驱动其发展的剥削上。 尽管全球投资巨大——到2025年上半年已超过3200亿美元——但专家警告称可能出现泡沫，理由是缺乏真正的客户需求和不可持续的投资模式。 虽然支持者强调潜在的长期益处，但当前AI内容的“垃圾”正在滋生抵制情绪， “clanker”等词语作为取代工作的机器的俚语出现。 未来仍然不确定，但日益增长的焦虑表明人工智能繁荣可能被“过度宣传”。
## AI 反弹与日益增长的挫败感 (Hacker News 总结)
一篇最近的《新闻周刊》文章引发了 Hacker News 的讨论，强调了公众对人工智能日益增长的疲劳感，这已经超越了对质量的担忧，开始质疑其广泛应用的影响。用户表达了对人工智能侵入性存在的沮丧——不受欢迎的“帮助”和被迫集成到工作流程中——以及一种被持续建议所“ infantilize”（使幼稚化）的感觉。
许多人认为人工智能正在成为更深层经济焦虑的替罪羊，特别是工作保障和社会保障体系的缺乏。人们还对与人工智能开发相关的硬件成本上涨表示担忧，以及公司从人工智能中获利，同时裁员的行为。
一个反复出现的主题是，人工智能工具往往缺乏细微差别和真正的价值，一些用户甚至发誓完全避免使用它们。虽然承认人工智能的潜力，但评论员强调了对能动性和控制权的渴望，希望按照*他们*自己的意愿集成人工智能，而不是被强加。这场讨论表明，可能需要一次“硬重置”来解决炒作问题，并将人工智能开发带回现实。
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