## Calfkit：构建可扩展、分布式 AI 智能体
Calfkit 是一个 Python SDK，旨在简化异步、分布式 AI 智能体的创建。它解决了传统智能体架构中固有的可扩展性问题，这些问题源于同步 API 调用和紧密耦合——这些问题与早期微服务面临的挑战相似。
Calfkit 不采用直接通信，而是利用异步流的事件驱动方法，从而可以独立扩展智能体组件，例如聊天、工具和路由。这种松散的耦合允许轻松添加新功能，而无需修改现有代码，并促进将通用数据流传输到 CRM 和数据仓库等系统。
主要优势包括横向可扩展性、通过事件持久化实现可靠的消息传递、高吞吐量以及开发期间的团队独立性。Calfkit 利用 Kafka 作为其事件代理，抽象了管理事件驱动基础设施的复杂性。
借助 Calfkit，开发者可以构建健壮、可扩展的 AI 智能体——为更复杂的“AI 员工”和完全由 AI 驱动的公司铺平道路——而无需复杂的编排开销。它需要 Python 3.10+、Docker 和 OpenAI API 密钥才能开始使用。
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## Calfkit：基于Kafka的分布式AI代理
Calfkit是一个新的SDK，用于构建分布式、事件驱动的AI代理。它由一位在雅虎和TikTok有经验的开发者创建，旨在解决现有代理SDK的不足，采用一种异步、团队化的方法，灵感来源于现实世界的组织结构。
Calfkit不采用单体代理，而是将其分解为独立的组件——LLM推理、工具和路由，并通过Kafka进行通信。这允许独立部署、扩展和修改代理组件，而不会破坏整个系统。
该创建者承认Kafka依赖性可能存在门槛，但仍愿意在未来集成更轻量级的替代方案。Calfkit旨在赋能开发者构建灵活且可扩展的AI代理系统，模拟动态协作的团队。项目地址在GitHub上：[github.com/calf-ai](https://github.com/calf-ai)。
## ESP32-S3 作为软件摄像头
本项目演示了将 ESP32-S3（和其他 Espressif 模块）变成一个功能性的 USB 摄像头，*无需*物理摄像头。它利用了 ESP32-S3 原生的 USB 支持和 Espressif 的 UVC（USB 视频类）组件，将生成的视频帧发送到计算机。
该项目分阶段进行：首先，流式传输静态 JPEG 图像以验证功能；然后，解码动画 GIF，重新编码为 JPEG 并流式传输；最后，实时渲染 Pong 游戏并将其作为实时视频流式传输。视频以 MJPEG 形式传输——一系列单独的 JPEG 图像。
ESP32 处理 USB 枚举和协议细节，而开发者提供视频数据。ESP32-S3 上的 JPEG 编码性能足以实现近乎实时的流式传输，为 Pong 游戏实现大约 30fps。虽然初步测试遇到同步模式问题，但切换到批量模式解决了帧稳定性问题。
该项目展示了 ESP32 的功能，并为未来的开发打开了大门，例如集成真实的摄像头传感器以实现传统的网络摄像头应用。源代码是公开可用的。
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Pong Cam – 我的 ESP32S3 认为自己是网络摄像头 (atomic14.com)
45 分，iamflimflam 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
hommelix 20 小时前 | 下一个 [–]
这让我想起了我想要一个带有摄像头的 ESP32 Sense 模块，用来为我的自行车架做一个倒车摄像头。回复
pseudosavant 22 小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
喜欢这个想法！ 真的让我思考我可以用那些闲置的 esp32 芯片还能做什么？回复
M95D 12 小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
我们能伪造一个人（车主）在笔记本电脑网络摄像头中看到屏幕吗？ 包括随机眨眼和轻微的头部动作？
这对于视频会议来说可能很棒。回复
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## 比特币价格目标为零：Seeking Alpha 摘要
Seeking Alpha 报道了 Pivotus Partners 的 Richard Farr 的严峻预测：比特币 (BTC-USD) 的价格目标为零。Farr 认为比特币无法作为美元对冲工具，缺乏真正的机构支持，存在交易效率低下和环境问题，并且本质上是投机性的——与传统市场高度相关。
这种看跌观点与 Michael Burry 的担忧相呼应，Burry 将比特币视为纯粹的投机性资产，不同于黄金等传统对冲工具。他们都警告了潜在的“死亡螺旋”风险以及进一步价格下跌带来的重大后果。
潜在影响包括比特币矿商的破产、代币化金属市场的混乱、贵金属持仓的强制清算，以及对大量投资比特币的公司（如 MSTR）的威胁。该报告强调，如果比特币价格继续下跌，数字资产和相关股票 ETF 的波动性将进一步加剧。
## 比特币价格辩论与担忧 (Hacker News 摘要)
一篇最近的Seeking Alpha文章预测比特币价格为零，引发了Hacker News上的讨论。核心担忧围绕着比特币通过工作量证明 (PoW) 挖矿消耗的能源，认为这些能源可以更好地用于生产性用途，例如机器人技术。
评论者辩论了能源使用量的主张，指出Visa和Mastercard可能消耗相似的能源，但处理的交易量却大得多。 另一些人指出比特币的投机性质以及与人工智能等新兴技术相比的实际应用有限，目前投资正在流向人工智能。
MicroStrategy (MSTR) 持有的比特币以及潜在的财务压力也被讨论，人们担心如果价格下跌，他们是否能够维持股息并为进一步的收购提供资金。 一些人认为，由于持续的投机兴趣，比特币永远不会真正跌至零，而另一些人则认为，基于网络激励，存在价格下限。
一个反复出现的主题是比特币的价值是由“感觉”而不是基本面分析驱动的，它的未来取决于持续的信念以及愿意买入的“更大的傻瓜”的供应。 最终，讨论凸显了人们对长期可行性的怀疑。
本地LLM驱动的智能任务路由编排器演示。 # 创建虚拟环境 python -m venv .venv .venv\Scripts\activate # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 下载本地LLM模型 python models/download_model.py # 启动LLM服务 (端口8000) uvicorn app.local_llm_service.llm_app:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload # 启动编排器 (端口8100) uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8100 --reload # 启动UI (NiceGUI) python ui/nicegui_app.py ------------------------------------------------------------------------------------------- ## Windows批处理脚本选项 (替代方案) download_model.bat # 一次性设置脚本 install_and_run.bat run_llm.bat # 启动LLM服务 run_api.bat # 启动编排器API run_ui.bat # 启动NiceGUI界面
## 本地AI任务管理：坚韧的工作流守护者
一位拥有IT背景的3D艺术家开发了“坚韧的工作流守护者”，这是一款完全离线的AI代理，旨在根据紧急程度（低、中、高）对任务进行分类和分派。该系统旨在解决数据隐私问题以及与Jira和Slack等云解决方案相关的成本，它将敏感信息保存在组织的基础设施*内部*。
该项目在易于使用的RTX 3080配置上运行，避免了对Ollama等工具的依赖，并使用了Python、PyTorch、Hugging Face Transformers、FastAPI和NiceGUI。 最初仅使用提示的尝试速度较慢（每个任务70-90秒）。 通过批处理和JSON输出约束，处理时间缩短至15-30秒。
可靠性的关键在于使用“转向向量”来纠正Qwen2.5-7b-instruct模型中的注意力偏差，并结合nf4量化，使模型能够适应RTX 3080的10GB VRAM。 开发者已将硬件规格添加到项目的GitHub自述文件中。
[https://github.com/resilientworkflowsentinel/resilient-workflow](https://github.com/resilientworkflowsentinel/resilient-workflow)
A.E. 豪斯曼在1892年于伦敦大学学院的开讲词中，论证了知识的内在价值，反对将学习的理由建立在实际效用或社会效益之上。他批判了优先考虑基于感知有用性的学科的倾向——科学服务于商业，人文学科服务于道德修养——认为这种做法优先考虑期望的结论，而非真正的探究。 豪斯曼认为，人类的基本驱动力*就是*知识本身，一种与基本需求相似的自然渴望。虽然他承认科学可以帮助实际生活，但他断言大多数人并不需要深厚的专业知识，即使需要，也不是主要目标。同样，古典研究可能提升鉴赏力，但并不能保证大多数人获得内在的转变。 最终，豪斯曼倡导为了知识本身而学习，呼应了亚里士多德的观点，即知识本身就是善的。他将追求知识描述为与宇宙之间快乐的“捉迷藏”，一项无限的努力，提供持久的满足感，不同于短暂的快乐。他鼓励学科之间的合作精神，团结一致地拓展理解的边界，而不是争夺合理性。
这场黑客新闻的讨论围绕着A.E. 豪斯曼在1892年作为伦敦大学学院拉丁语教授的新职位上发表的就职演讲。 这次演讲引人注目之处在于豪斯曼不太可能的职业道路：他之前在牛津大学古典考试中失败，并在专利局工作，利用空闲时间进行学术研究。
演讲本身被认为是对知识本身的有力辩护，反对仅仅根据其效用或道德益处来证明学科的合理性。 豪斯曼认为，追求知识具有内在价值，无论是否有实际应用。
评论员们争论豪斯曼作为拉丁语学者的遗产——有人称他是当时最重要的学者，另有人引用了对他在不太知名的作者身上集中的批评。 讨论还强调了豪斯曼作为诗人和文本批评家的技能，并链接到一篇关于后者的特别有见地的论文。
## C协议问题
作者认为C的真正问题不在于其技术缺陷（未定义行为、整数问题），而在于它作为一种*协议*的普遍影响，这种协议决定了所有编程语言如何与操作系统和其他语言交互。由于C成为了通用语言，像Rust和Swift这样的新语言不得不实现复杂的外部函数接口（FFI）来“说C”——即使它们更愿意避免这样做。
这种对C的依赖造成了兼容性问题的噩梦。与操作系统API交互需要处理定义不明确的C头文件和ABI，即使在clang和gcc等主要编译器之间也存在不一致。解析C语言以其难度而闻名，并且具有不同ABI的平台/编译器组合数量（目标三元组）非常庞大。
作者用`intmax_t`等例子来说明，即使是对C类型看似微小的更改，也可能由于广泛存在的、通常未记录的假设而破坏现有软件。虽然存在前向兼容性技术，但它们很复杂，并且不能保证无缝集成。最终，C的统治地位意味着语言被其遗留问题所困扰，阻碍了创新并创造了一个脆弱的生态系统。作者得出结论，C的成功可能具有讽刺意味，因为它阻止了自身的改进，因为任何重大更改都有可能破坏它所建立的协议。
一位游戏玩家在调查烦人的弹出窗口时，发现AMD的AutoUpdate软件存在严重的安全性漏洞。 软件反编译显示，它通过**HTTP**而非HTTPS下载更新，尽管更新列表本身使用了HTTPS网址。 这使得用户容易受到“中间人”(MITM)攻击，恶意行为者可以替换合法更新为恶意软件。
关键在于，AutoUpdate软件**缺乏证书验证**，这意味着它会在未检查其真实性的情况下立即执行任何下载的文件。 研究人员向AMD报告了此远程代码执行(RCE)漏洞，但被认为“超出范围”且未得到解决。 由于缺乏回应而感到沮丧，研究人员公开披露了此漏洞，强调了对AMD用户的潜在风险。 时间线显示，漏洞发现于2026年1月，报告和拒绝于2月，并在之后不久公开披露。
## AMD AutoUpdate 漏洞与响应问题
一位安全研究人员发现AMD的AutoUpdate软件存在一个严重漏洞：它使用未加密的HTTP进行更新，使用户容易受到中间人（MITM）攻击，恶意代码可能被注入。这意味着同一网络上的攻击者，甚至被攻陷的ISP，都可能安装恶意软件。
尽管漏洞严重，AMD却以“超出范围”为由驳回了该报告，并且似乎没有修复计划。这一决定引发了愤怒，评论员认为风险——包括潜在的国家级利用——超过了修复成本。
讨论的重点是AMD的优先级，质疑为什么像启用HTTPS这样简单的修复措施没有被实施。许多人强调了一个更广泛的问题：硬件厂商通常将上市速度置于安全之上，这与开源社区更注重安全的方法不同。虽然该漏洞主要影响Windows用户，但人们对整体系统安全的影响以及潜在的广泛利用表示担忧。
## 期望测试：一种更快、更愉悦的测试方式 Jane Street 使用“期望测试”，这是一种测试模式，提供类似于 REPL 或 Jupyter notebook 的快速反馈。这种方法也被称为“快照”测试（受 Rust 的 `expect-test` 和 Javascript 的 Jest 等工具启发），与传统的基于断言的测试有很大不同。你不是*定义*期望的输出，而是让代码*展示*它产生的结果，然后将结果“接受”为测试。 传统的测试通常需要预先计算期望值，这是一个繁琐且容易出错的过程。期望测试通过最初呈现一个空白期望 (`[%expect {||}]`) 来绕过这一点。运行测试会将此块填充为实际输出。然后，差异会突出显示需要更改以通过测试的部分，可以通过按键绑定接受这些更改，直接修改测试文件。 这种工作流程可以显著加快开发速度，尤其是在复杂场景下。它鼓励探索，充当活的文档，并将回归检测简化为简单的差异。虽然显式断言仍然很有价值，但期望测试可以减轻认知负担，并通过最大限度地减少前期决策来鼓励更广泛的覆盖范围。它们已成为 Jane Street 测试策略的核心，补充了基于属性的测试，并为手动编写的断言提供了强大的替代方案。
## 黑客新闻讨论：快乐测试与快照测试
最近一篇来自 Jane Street 的关于一种新型测试方法的文章引发了黑客新闻上的讨论。核心思想是使用一个测试框架（“expect”），该框架最初没有预期的输出。代码运行，框架会呈现一个差异，显示实际输出，允许开发者*接受*这作为新的期望值——本质上是将当前行为“提升”为测试。
虽然有些人质疑测试可能已经正确的代码的价值，但许多人强调了它在**回归预防**方面的实用性，尤其是在缺乏正式规范的机器学习等领域。这种方法通常被称为**快照测试**，在重构或修改现有代码时很有价值。
一些评论员指出在各种语言（Swift、Scala、F#）和工具（如 `swift-snapshot-testing` 和 `mdx`）中已经存在的实现。讨论还涉及了**基于属性的测试**的优势以及**LLM** 在自动化测试创建中的作用。最终，大家的观点倾向于这种测试风格对于遗留代码和提高测试效率特别有帮助，但同时也提醒要谨慎对待盲目接受生成的输出。
## 从副项目到Kickstarter：推出Kanjideck
本文详细介绍了Kanjideck（一款日语汉字学习工具）从个人学习辅助工具到全面Kickstarter活动的历程。它始于对现有汉字学习资源的不满——特别是它们对无用的助记符的依赖——以及对基于词源学习的渴望。作者最初创建了一个数字Anki卡组，然后原型化了一个实体卡片系统，最终产生了通过Kickstarter进行更广泛发行的雄心。
这个过程包括浏览制造（使用MakePlayingCards.com）、包装的3D设计，以及关键的是，由于Kickstarter的国家限制，通过Stripe Atlas建立公司。会计由自我管理的纯文本会计系统处理。定价和设定现实的Kickstarter目标证明是复杂的，需要详细的电子表格来核算制造成本、增值税和运费。
营销证明具有挑战性，社交媒体和付费广告收效甚微。倦怠感开始出现，直到作者寻求家人的帮助——一位艺术家负责视频制作和社交媒体，以及电子邮件营销方面的协助。Kanjideck于1月27日推出，虽然面临Kickstarter中断和电子邮件传递问题等最初的障碍，但活动正在稳步推进。作者强调了寻求帮助的价值，并承认即使达到筹资目标，仍有大量工作要做。
这个Hacker News讨论围绕着一位独立开发者（“romes”）发布的一个副项目——设计精美的汉字卡片KanjiDeck，目前通过Kickstarter众筹。初始帖子链接到发布流程的详细介绍。
评论者们对自我推广的挑战感同身受。许多人分享了无效付费广告和耗时的社交媒体营销的经历。一位用户发现一篇技术博客文章比免费赠品带来了更多的流量。
一个关键的收获是，意识到单人运营时时间和资源的有限性，突显了获得帮助的价值。其他人赞扬了这个项目的创业精神和对产品发布过程的真实描绘。讨论还涉及了讲故事在销售中的重要性以及收集用户反馈。Kickstarter众筹活动的链接也被要求并提供了。
动画结
Animated Knots
3 天前
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## 动画结：广受欢迎的结绳资源
AnimatedKnots.com 是一个备受好评的网站，提供清晰的、基于照片的各种结绳方法指导。用户称赞其务实的做法，认为精选的照片比纯粹的3D动画模型更能帮助实际*学习*系结。虽然有些人希望有更多种类的结，但该网站因其简洁性和详细的图像而备受推崇。
讨论中提到了几个补充资源：“Knots 3D”应用程序（可在Android和iOS上使用）提供移动友好的分类体验，而全面的“艾希利结绳大全”仍然是一本经典参考书。许多评论者分享了他们使用该网站进行童子军、荒野求生，甚至系鞋带等日常任务的个人经历——并推荐伊恩结技术。
除了实用性之外，该讨论还涉及了令人惊讶的结绳魅力，将其与人类创造力、历史技能，甚至代码和编织的基本原理联系起来。该网站被誉为专注于小众技能的高质量、无广告资源的罕见典范。