在中国，996并未消失，但其支持者总体上已经安静许多。一个显著的例外是百度前公关负责人屈晶，她在2024年社交媒体上发布了一系列视频，积极捍卫努力工作的文化。她对员工福祉的轻率 Dismissal，并评论说“我不是你妈妈，我只关心结果”，引发了愤怒。她后来道歉，但最终导致屈晶失去了工作。
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## “氛围编码”的危险
一位经验丰富的开发者对快速且不加批判地采用LLM生成的代码表示担忧。起初，他们将Copilot和Claude等工具视为有用的助手，但他们发现获得有用结果所需的努力超过了收益，尤其与直接编写代码相比。
核心问题不在于技术本身，而是一种令人担忧的趋势，即工程师将软件开发的*思考*外包。这有风险复制现有的代码质量问题——LLM是从我们有缺陷的代码中学习的——并且，至关重要的是，降低了责任追究。与取代体力劳动的传统机械化不同，LLM提供非确定性输出，使得调试和理解变得困难。
作者将这种现象比作“快时尚”，强调了潜在的质量下降、对他人工作的依赖以及环境影响。他们强调了人类推理在软件中的重要性，尤其是在邮局丑闻等过去失败的教训下，并提倡对代码保持批判性和理解性的方法——优先考虑理解，而不是简单地生成它。最终的担忧是开发团队内部技能、共同背景和责任感的丧失。
## AI：思考的工具还是威胁？
最近的Hacker News讨论集中在像Claude和ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）的价值和潜在缺点上。最初的发帖者表达了怀疑，尽管发现对于复杂任务来说，直接编码比使用LLM更有效率，但仍然感到不得不采用LLM。他们质疑专注于提示技巧是否会削弱基本的软件工程能力。
这场辩论凸显了一种核心矛盾：人工智能是“思维的自行车”，增强人类技能，还是被公司利用的商品，可能阻碍真正的理解和智力发展？一些评论员报告说，使用AI *代理*（自动化任务和代码生成的工具）获得了显著的生产力提升，而另一些人则呼应了作者对代码质量的担忧，以及过度依赖AI、失去核心编码技能的风险。
一个关键点是，当前的LLM擅长自动化现有模式，但在新颖的解决方案上却难以胜任。对安全性、潜在的“垃圾代码”以及对开发者专业知识的长期影响的担忧也十分突出。最终，这场讨论表明，人工智能对软件开发的确切影响仍然不确定，结果很大程度上取决于这项技术如何实施和利用。
石英晶体
Quartz crystals
2 天前
## 石英晶体：简要概述
石英晶体自 1920 年代以来一直是无线电技术的基础，用于稳定的振荡器和信号滤波。二战后开始大规模生产——最初来自巴西的天然石英，现在是合成生长——每年生产超过二十亿个，主要用于时钟微处理器。 它们的重要性超出了这一点，例如 1972 年因故障的晶体振荡器导致的一起火车事故。
晶体本质上是经过精确切割的石英片，带有电极，通过厚度剪切或弯曲（如手表晶体中的音叉）等机制振动。 其行为由一个等效电路建模，该电路具有运动电感 (Lm) 和电容 (Cm)，以及代表损耗的并联电容 (Cp) 和电阻 (Rm)。
晶体在略有不同的频率处表现出*串联谐振*（低阻抗）和*并联谐振*（高阻抗），受外部电路电容的影响。谐振源于石英的弹性和压电效应——机械变形产生电压，反之亦然。 在谐振频率下施加交流电会产生自持振动，这对于精确计时和频率控制至关重要。
## 石英晶体怀旧与工程
这个Hacker News讨论围绕着一篇怀旧文章（[pa3fwm.nl](https://pa3fwm.nl)）展开，文章详细介绍了在电子项目中操作石英晶体的艺术。用户们分享了过去业余爱好者们 routinely 将剩余的晶体研磨至特定频率的回忆，使用的磨料包括珠宝红粉，甚至氢氟酸（并采取适当的预防措施）。
对话深入探讨了晶体选择背后的科学原理——特别是为了稳定性而使用的AT切割——以及复杂的制造过程。合成晶体现在很常见，但理解切割及其特性仍然至关重要。用户们回忆起详细这些技术的已丢失的手册，并分享了与相关爱好（如簧风琴簧片修理）的经验。
一个关键的收获是石英振荡器的优雅和效率，它们存在于从手表到计算机时钟的各种设备中。讨论还涉及相关主题，如压电执行器、射频信号生成以及制造过程中潜在危险化学品的使用。 几位用户帮助识别了一本关于该主题的特定且备受追捧的参考书，即Marvin E. Frerking撰写的《石英振荡器设计与温度补偿》。
本文批判了美国大学的终身教职制度，认为其是一种“骗局”，让教授们以纳税人和捐赠者的代价获益。终身教职本质上是一种终身就业保障，通过一个严格的过程获得：在本科阶段表现出色，完成全额资助但薪资适中的博士学位并发表大量论文，以及获得终身教职资格。最后，还需要持续发表论文六年才能正式获得终身教职。 作者是一位终身教授，详细描述了获得终身教职后，实际工作量却出奇的小——大约相当于标准工作量的10-15%——同时享有显著的职业保障和无限期雇佣的能力。教学负担较轻，终身教职后研究方面的期望降低，“服务”（委员会工作）也大多是可选的。 作者认为，该制度的缺陷在于其任意性，奖励的往往是运气而非能力，以及它对表现不佳的教师的保护。虽然经常被辩护为保护学术自由，但异议很少。核心问题是由非营利大学内的扭曲激励机制以及由于持续补贴而缺乏竞争压力所维持的。 提出的解决方案？紧缩——削减资金以迫使改革。
一场 Hacker News 的讨论围绕着一篇最近的文章，该文章认为学术界终身教职“完全是骗局”。核心观点是，有抱负的教授们花费多年时间在低薪职位上，只为了获得未来获得一份稳定、可能要求较低的工作的微小机会——本质上，少数人从许多人的工作中获益。
然而，评论员们大多对这种评估表示反对。多位终身教授证明，即使获得终身教职后仍然需要努力工作，包括研究、获得资助（尤其是在 STEM 领域）和教学职责。另一些人指出，终身教职的获得过程本身就选拔了高度积极主动的人，因此他们不太可能在获得终身教职后“敷衍了事”。
这场讨论突出了不同机构之间的差异，一些人承认顶尖学校的条件相对宽松，而排名较低的学校或社区学院则面临更大的压力。一个关键点是，取消在声望较低的学校的终身教职可能会使吸引合格的教师变得困难。共识倾向于认为终身教职是一个要求严格的制度，而不是骗局，尽管一些人承认工作与生活失衡很常见。
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《芝麻街》的角色再次变得色情和怪异（就像吉姆·亨森本意一样）(polygon.com)
23点 由 johnshades 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2评论
defrost 22小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
我刚意识到动物不是《芝麻街》乐队中唯一一位左撇子音乐家。 * https://www.youtube.com/watch?v=VoIZQh1IjI8回复
deepsummer 18小时前 | 上一个 [–]
我上周看了，并且喜欢每一刻。这真的是《芝麻街》节目，而不是那些从未成功的无聊翻拍和衍生剧。
甚至我9岁的女儿，通常会对我说看《芝麻街》会翻白眼，也看到了最后。可能主要是因为萨布丽娜·卡彭特，但没关系。希望能够有更多剧集。
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## 工程领域急于求成和依赖人工智能的陷阱 最近的讨论凸显了工程组织中日益增长的担忧：对速度的无情追求正在牺牲代码质量和工程师的福祉。持续的“冲刺”制造了不可持续的期望，导致倦怠、边缘情况被忽视，最终导致更多错误。 加剧这种压力的还有对人工智能工具的盲目采用。虽然看似提高了生产力，但简单地接受人工智能生成的代码（“人工智能帮我做的”）会绕过关键的开发者技能——调查、上下文理解和验证。这实际上会由于调试和维护难以理解的代码而*增加*工作量，尤其是在阅读和审查人工智能生成的代码比自己编写更困难的情况下。 人工智能的真正潜力不在于*取代*编码，而在于*辅助*困难的部分——调查和根本原因分析——与经验丰富的工程师配合使用，他们可以提供上下文并验证结果。 最终，可持续的生产力不是关于速度；而是关于培养一种工程师能够交付高质量工作、承担责任并避免倦怠的文化。领导层需要将重点从仅仅实现快速交付转移到理解交付*如何*实现以及设定现实的期望。
Ktkit：使用Ktor构建服务器应用程序的Kotlin工具包
Ktkit: A Kotlin toolkit for building server applications with Ktor
2 天前
## KtKit：用于服务器开发的 Kotlin 多平台工具包
KtKit 是一个不断发展的开源 Kotlin 多平台工具包，旨在加速使用 Ktor 的服务器端应用程序开发。它通过集成多个库到一个连贯的框架中，简化了常见的后端任务。
目前，KtKit 提供依赖注入（Koin）的应用引导、JSON 处理以及自动注册的 REST 端点。它通过追踪、身份验证钩子和符合 RFC 9457 标准的错误处理，以及内置的健康和指标端点来标准化请求处理。配置通过 TOML 进行管理，并支持环境变量。
关键组件包括使用函数式错误处理（使用 Arrow）的 Ktor HTTP 客户端抽象，以及 sqlx4k 集成，用于支持 PostgreSQL、MySQL 和 SQLite 的类型安全数据库访问。还包含一个轻量级的基于 Postgres 的消息队列 (PGMQ)。
KtKit 利用 Arrow 和 Kotlin 上下文参数来实现简洁的错误处理和上下文传播。**重要安全提示：** 它的 X-Real-Name 身份验证依赖于受信任的反向代理来防止头部伪造。
虽然可以用于生产环境，但预计随着项目成熟，API 会发生变化。欢迎贡献和反馈！
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Ktkit: 一个使用 Ktor 构建服务器应用程序的 Kotlin 工具包 (github.com/smyrgeorge)
24 分，作者 smyrgeorge，1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
esafak 1 天前 | 下一个 [–]
Ktor 对我来说已经足够完善，除了授权认证。
altmind 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
我们使用 kooby (jooby w kotlin) 获得了很棒的开发体验。
cies 1 天前 | 上一个 [–]
不错！
我使用类似的堆栈：http4k + Jdbi，粘合得很好 :)
没有协程，所以堆栈跟踪很简洁。
smyrgeorge 1 天前 | 父级 [–]
我在这里使用协程 + 上下文参数。
我发现显式处理数据库事务时使用上下文参数更方便。
此外，使用 arrow 的 Raise 上下文添加了类型化的错误处理，而无需过多的 DSL 使用。
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Toma，一家YC W24初创公司，正在构建一个AI平台，旨在将大型语言模型（LLM）的力量带给汽车和医疗保健等传统上服务不足的行业。Toma认识到AI创新与实际应用之间存在差距——尤其是在可靠性至关重要的领域——因此专注于使AI代理的部署和监控即使对于非技术用户来说也能访问。 最近，Toma从a16z获得了1700万美元的A轮融资，并正在迅速扩大其来自Scale AI、Uber和Amazon等公司的经验丰富的工程师和领导者团队。他们目前正在寻找一位创始工程师，负责使用TypeScript、Next.js和Bun开发新的AI驱动功能。 该职位提供重要的所有权和影响力，可以直接塑造平台并与客户紧密合作。Toma优先考虑快节奏、协作的环境，并提供具有竞争力的福利，并鼓励来自不同背景的申请，即使不满足所有资格要求。
黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录Toma (YC W24) 正在招聘创始工程师 (ycombinator.com)1 天前 | 隐藏
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## 反向工程SGI O2 PROM以进行CPU升级
多年来，由于无法修改PROM固件，升级Silicon Graphics O2工作站的CPU超过600MHz一直受阻。为了克服这个问题，作者开发了`ip32prom-decompiler`程序，该程序将PROM二进制文件转换为可读和可修改的汇编代码，从而有可能进行CPU升级，例如900MHz的RM7900。
该项目涉及费力地反向工程PROM的结构。PROM被组织成由“SHDR”头定义的段，包含元数据，如段长度、类型（代码或数据）和校验和。作者利用Capstone反汇编器和可视化技术来识别二进制文件中的代码、数据和字符串。一个关键发现是在版本段中覆盖了一个ELF头，揭示了固件原始编译的见解。
现在，反编译器生成汇编文件，重新汇编后可以生成与原始PROM图像完全相同的镜像，从而验证了准确性。诸如函数标签、注释和变量名之类的标注显著提高了可读性。这项工作解锁了修改PROM以支持新CPU的可能性，消除了对原始SGI协助的依赖，并为未来的O2升级铺平了道路。该项目强调，尽管复杂，但只要有决心和合适的工具，就可以实现对这个时代固件的反向工程。