2003年，非典在香港蔓延，感染了数千人，并造成数百人死亡。人们意识到公共卫生的重要性。我们知道许多感染可以通过接触传播，例如非典、中东呼吸综合征、口蹄疫和念珠菌。因此，我们决定设计公共门把手，以防止这些感染传播并提高公共卫生水平。
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## 自清洁门把手讨论 - Hacker News 摘要
Hacker News 上围绕一个自清洁门把手项目展开讨论，该项目是来自香港的 2019 年詹姆斯·戴森奖得主。该把手利用 TiO2 涂层，通过门开关产生电力，实现持续消毒。
虽然该项目被赞扬为一项深思熟虑的工程项目，但评论员质疑其必要性，认为空气传播比接触表面更普遍，并且简单的洗手效果更好。许多人建议使用现成的替代方案，如黄铜/铜制把手（天然抗菌）或感应/自动门。人们对 TiO2 涂层磨损和发电机输出功率表示担忧。
对话扩展到更广泛的卫生措施，包括脚踏式门机制、洗手液的使用以及频繁清洁的重要性。一些用户指出公共场所已有的解决方案，例如电梯的脚踏板和自动门。最终，讨论强调了创新解决方案与减少细菌传播的实用且成熟方法之间的争论。
## mTOTP：人工驱动的双因素认证
mTOTP 是一种实验性的、手动计算的时间型一次性密码 (TOTP)，专为*没有*电子 2FA 设备的场景设计。与标准的 TOTP 不同，它优先考虑人工计算、可审计性和确定性——这意味着相同的输入*始终*产生相同的输出。它有意允许为特定未来的登录时间进行预计算，使时间成为身份验证过程中的明确且约定的元素。
该过程使用一个 10 位数的密钥和一个计划的登录时间，通过一系列确定性步骤生成一个 6 位数的 OTP：构建时间向量、从密钥创建数字替换“S-box”、组合时间和密钥数字、应用 S-box、通过模运算扩散数字，最后，折叠并计算最终数字。
至关重要的是，mTOTP 避免了随机性。软件可以*验证*手动生成的代码，但核心计算设计为可以精神执行（通过练习）。正在开发 PAM 模块和 Keycloak 集成等工具来支持其使用。
格莱迪斯·梅·韦斯特（1930-2026）是一位开创性的美国数学家，她的工作对全球定位系统（GPS）的开发至关重要。她出生于弗吉尼亚州农村的一个农场家庭，学习成绩优异，获得了弗吉尼亚州立学院的奖学金，后来又获得了数学和公共管理硕士学位。
1956年，韦斯特在海军试验场开始了长达42年的职业生涯，担任计算机程序员和项目经理，成为少数几位黑人雇员之一。她分析了卫星数据，创建了越来越精确的地球形状模型——大地水准面，这对于准确的GPS计算至关重要。她1986年撰写的关于改进卫星大地测量学的技术报告尤其具有影响力。
尽管在职业生涯中一直面临种族歧视，韦斯特的贡献在几十年里一直未得到充分认可。她后来被追授空军名人堂（2018年）并获得Webby终身成就奖和菲利普亲王奖章等荣誉。格莱迪斯·韦斯特的故事体现了那些默默地彻底改变技术的“隐形人物”，她的遗产继续激励着人们。
黑客新闻讨论提到，先驱数学家格拉迪斯·韦斯特最近去世，她的工作对GPS技术的发展至关重要。韦斯特完成了基本计算，以绘制地球的地球体——地球真实的、不规则形状——从而确保了现代GPS系统的准确性。
尽管她的贡献多年来鲜为人知，但她最近获得了认可，包括被空军太空部队授予“太空先锋”称号。评论员们很高兴她“得到了应有的赞誉”，并希望她在弗吉尼亚理工大学攻读远程博士学位期间，她的成就能够更加突出。
讨论还提到韦斯特坚定的信仰，她认为信仰指引了她的人生和事业。她的故事提醒我们，许多重要的技术进步背后都有默默无闻的英雄。
## bitchat：去中心化、离线消息 bitchat 是一款点对点消息应用程序，旨在提供抗审查且可靠的通信，**无需互联网或电话号码**。它利用蓝牙网状网络，在附近设备之间直接创建临时网络。 每个设备既是客户端又是服务器，自动发现对等设备并转发消息——扩展了超出直接连接的范围。这种去中心化方法消除了对集中式服务器的依赖，提高了对监控、审查和基础设施故障（如中断或灾难）的抵抗力。 bitchat 适用于 **iOS/macOS (App Store)** 和 **Android (Play Store)**，源代码在 GitHub 上公开可用。它与 iOS 16.0+、macOS 13.0+ 和 Android 8.0+ 兼容。该软件由 permissionlesstech 授权发布到公有领域。
在花费超过10,000小时使用Claude Code进行结对编程——作者发现这种工作流程引人入胜且赋能——之后，他们探索了Steve Yegge新的“Gas Town”系统，用于代理工作流程。虽然承认Gas Town有潜力成为未来的一个展望，但作者认为它不符合他们的偏好。 他们核心的问题在于缺乏可见性和控制力。Gas Town严重依赖自主代理，对任务完成的*方式*提供的洞察有限，感觉速度慢，并消除了作者的主动性。他们欣赏底层的“珠子”系统，用于管理任务依赖关系（将工作表示为图形），但不喜欢它与Git的集成，这会使拉取请求变得混乱。 最终，作者更喜欢一种更亲自动手的做法，积极审查代码并保持对流程的清晰理解——Gas Town的“低接触”性质无法提供这一点。虽然对工程技术印象深刻，但他们仍然是“关注代码”的开发者，还没有准备好完全拥抱一个他们看不到代码本身的系统。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“与Claude Code相处1万小时”的博文展开。 几位评论者迅速指出，考虑到该工具推出不到一年，达到这个时长在数学上是不可能的。
作者确认1万小时是一个夸大其词，用于一个引人注目的标题。 评论者的估计范围从1千到3千小时，作为一个更现实的数字，承认点击诱饵通常会夸大数字。 讨论气氛轻松，作者承认他的妻子也觉得他的使用量很大。 最终，这场讨论强调了有影响力的经验和夸张的标题之间的区别。
## 意图层：为AI代理提供“心理地图” Crafter Station 发布了“意图层”，一项旨在提高 Claude 和 Copilot 等 AI 代码助手可靠性的新技能。核心问题是：这些代理在处理大型代码库时经常遇到困难，由于缺乏对项目结构的理解，会浪费 token 并遗漏关键上下文——这是经验丰富的工程师随着时间推移而发展起来的能力。 意图层通过启用“上下文工程”，从系统提示基础设施开始来解决这个问题。它帮助开发者在文件夹边界处创建 `AGENTS.md` 文件，为代理提供关于代码的重要信息——其目的、关键文件和潜在陷阱——这些信息并非直接存在于代码中。 运行 `npx skills add crafter-station/skills --skill intent-layer` 会分析你的代码库，建议上下文节点位置，并指导文档编写。早期结果显示出显著的改进：token 使用量减少（例如，从 40k 减少到 16k），以及更快速、更准确的错误识别。 意图层是 Crafter Station 一系列上下文工程技能中的第一个，它建立在 Tyler Brandt 的“意图层”和 DAIR.AI/LangChain 的框架之上。
## AI 智能体意图层：摘要
最近的 Hacker News 讨论强调了 AI 智能体开发中的一个关键问题：**意图漂移**。由于缺乏持续的意图强化，智能体常常会超出其最初的目标。
提出的解决方案，名为“意图层”，侧重于在智能体流程的**每个步骤**使意图**明确化**。 不再仅仅依赖提示语中的上下文，每个步骤都定义了其允许的操作、可访问的工具和有效输出。 完成后，这种权限会被撤销，从而创建一个更可预测，但看似灵活性较低的系统。
这种方法类似于 GTWY 的工作流程，旨在使智能体保持一致，而无需复杂的提示或后期验证。 讨论还承认了 [intent-systems.com](https://www.intent-systems.com/) 的先期工作影响，作者承诺给予适当的署名。 它被比作“渐进式披露”，并且可以通过定期意图重申来进一步强化。
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## Pdfwithlove：本地PDF工具受到欢迎
一个新的网络应用程序**pdfwithlove**提供了一套PDF工具——合并、分割、编辑、压缩、水印、签名以及从图像/HTML/Office格式的转换——所有处理都在**100%本地**进行，无需上传数据。这解决了许多在线PDF服务普遍存在的隐私问题。
该发布引发了Hacker News上的讨论，显示出类似的客户端PDF工具（如PDF Quick、FileZen等）激增，这源于需求和PDF处理的复杂性。虽然一些用户更喜欢成熟的命令行工具，如Ghostscript和ImageMagick，但许多人欣赏基于Web、注重隐私的解决方案，用于日常任务。
开发者pratik227将该应用构建为iLovePDF等服务的替代品，并正在扩展功能以包括图像处理。他们正在考虑推出付费Chrome扩展程序和桌面应用程序，但因担心基于LLM的代码利用而面临开源方面的批评。用户反馈强调需要改进编辑功能和工作流程自动化。
## aws-doctor：您的开源 AWS 健康检查工具
aws-doctor 是一个基于 Go 的终端工具，旨在主动管理 AWS 成本并优化云基础设施。作为 AWS Trusted Advisor 的免费开源替代品，它提供支出模式的洞察，并识别潜在的浪费。
该工具提供关键功能，包括**周期之间的成本比较**、**浪费检测**（识别空闲或低效资源，即“僵尸”资源）以及**趋势分析**（可视化过去六个月的成本历史）。
aws-doctor 由一位云架构师创建，旨在解决对快速、情境化的成本分析的需求，超越 AWS 控制台提供的原始数据。它自动化常规检查，并帮助用户了解资金的*去向*以及*如何*提高效率。 可以通过 `go install github.com/elC0mpa/aws-doctor@latest` 轻松安装，未来的开发包括报告导出和更广泛的操作系统发行版。
## AWS-doctor：一个基于终端的成本优化工具
一个名为`aws-doctor`的新开源工具，使用Go语言构建，旨在简化AWS健康检查和成本优化。该工具由一位对手动检查和AWS内置工具的限制感到沮丧的云架构师创建，它提供了一个终端用户界面 (TUI)，以主动识别潜在的浪费和支出问题。
该工具会扫描未使用的资源，例如已停止的实例、未附加的EBS卷和即将到期的预留实例。它还将当月迄今为止的成本与上个月进行比较，以突出显示支出增加，并可视化六个月的成本趋势。
`aws-doctor`使用Bubbletea和Lipgloss框架构建，使用现有的AWS凭证在本地运行。开发者正在寻求关于代码结构以及其他“浪费模式”检测建议的反馈。
Hacker News评论区的讨论涉及了Terraform等替代方法以及使用不同托管提供商的潜在成本节约，但也强调了云经验对职业发展的重要性。
## Kafka 与 Beanstalkd：一个任务队列实验
本次实验比较了 Kafka 和 Beanstalkd 作为任务队列解决方案，重点关注头部阻塞的影响。Kafka 是一种分布式消息系统，它将主题的分区分配给消费者组内的消费者——没有两个消费者处理相同分区。如果一个消费者速度较慢，可能会导致延迟，从而阻塞其分配分区中的消息处理。相反，Beanstalkd 将任务提供给任何可用的消费者，避免了此阻塞问题。
实验模拟了 100 个任务，大部分没有延迟，但有四个任务延迟 10 秒。两个系统都使用了五个消费者。Kafka 的主题有 10 个分区，每个消费者分配 2 个。结果显示，Kafka 完成所有任务耗时 20 秒，而 Beanstalkd 耗时 10 秒。
进一步的分析表明，Beanstalkd 在一秒内处理了 96 个任务，而 Kafka 由于单个消费者处理长延迟任务而经历了不活动期。这表明 Kafka 中的头部阻塞会显著增加整体延迟，而 Beanstalkd 的方法更加灵活。完整的实验可在 [github.com/arturhoo/kafka-experiment](https://github.com/arturhoo/kafka-experiment) 找到。
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Kafka头部阻塞实验 (2023) (artur-rodrigues.com)
13点赞，来自 teleforce 21小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Claude “超思考”更新：摘要
先前用于解锁Claude完整推理能力（31,999个思考token）的“超思考”关键词现已弃用。对于支持的模型（Opus 4.5, Sonnet 4/4.5, Haiku 4.5），扩展思考已**自动启用**，默认值为相同的31,999个token。
然而，一项隐藏功能允许拥有64K输出模型的用户通过设置环境变量`MAX_THINKING_TOKENS=63999`将思考预算**翻倍至63,999个token**。 这为复杂任务解锁了显著更多的推理能力。
并非*总是*更多的思考token更好——它们会增加成本和延迟。 31,999个token适用于大多数编码和调试，而63,999个token则有利于复杂系统设计和性能优化。
可以通过设置`MAX_THINKING_TOKENS=0`来禁用思考。 这一转变反映了更广泛的行业趋势，即集成推理，这得益于研究表明，增加“测试时计算量”——通过这些思考token实现——可以扩展模型的计算能力并提高性能。
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moona3k 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
JimDabell 21小时前 | 下一个 [–]
这真是一个糟糕的例子，有人将几句话的信息用AI生成了一整篇文章，并通过夸张的强调来填充内容。它难以阅读，每隔几句话就充斥着AI的陈词滥调。
broof 21小时前 | 父评论 | 下一个 [–]
我开始阅读它，几段后就有了相同的想法。持续的破折号，项目符号列表，“不是x，而是y”类型的短语。
teruakohatu 22小时前 | 上一个 [–]
一个环境变量，或者配置文件变量，在启动后无法更改，这可能是最糟糕的接口。为什么不直接使用“超^2思考”关键字呢？
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