## 奥尔梅克日期与考古推断
考古学家马里恩和马修·斯特林在1939年做出了一项关键发现：一块奥尔梅克石碑（石碑C）的碎片上刻有日期。最初解读为中美洲长纪历的16.6.16.18，这表明奥尔梅克人早于玛雅人——一个令人惊讶的公元前32年。然而，日期的第一位数字缺失，留下了疑问。
尽管存在怀疑，斯特林夫妇提出缺失的数字是“7”，这一猜测在30年后发现了石碑的另一半时得到了验证。这证实了公元前32年的日期，展示了奥尔梅克人在日历准确性方面的非凡成就。
这种准确性源于奥尔梅克人复杂的日历系统，它反映了玛雅长纪历，并利用“玛雅相关性”将其与我们的日历联系起来。斯特林夫妇通过将长纪历碎片与石碑上刻有第二种日历——卓尔金历相结合，推断出“7”。只有“7”才能产生一致的卓尔金历日期，从而证明了他们最初的假设。这个故事突出了考古学中富有洞察力的推断潜力，以及理论得到证实后的延迟满足感。
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## 斯特拉C和奥尔梅克日期之谜
一篇近期文章讨论了对“斯特拉C”碑文的解读，该石碑与奥尔梅克文明有关，并将其年代确定为公元前32年。然而，Hacker News上的评论员正在质疑这个日期的确定性。虽然碑文已被完整翻译并与格里高利历相关联，但争论的中心在于，奥尔梅克人为什么要记录一个看似与其已知时期（公元前1500-300年）如此遥远的日期。
有几种理论被提出：这个日期可能纪念过去的事件，预示未来，或者与重要的天文事件（如日食——一种与日食之前发生的月食相关的假设）有关。 还有人指出文章中的不一致之处，包括一个被错误识别的历史人物（“尤利乌斯·斯卡利尔”而不是尤利乌斯·凯撒·斯卡利杰），以及缺乏对中美洲和GMT日历之间转换如何实现如此精确的清晰说明。
这场讨论凸显了解读古代文化的挑战以及潜在的错误，即使是在学术研究中，引发了关于这个日期代表雕刻日期还是仅仅代表一个具有文化意义的时间点的疑问。
哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森认为，传统的市场细分——按人口统计或产品类别划分——效果不佳，导致新产品失败率很高（估计每年有3万次发布失败）。他提倡“工作要完成”营销法，关注客户“雇用”产品的*原因*，而不是他们*是谁*。 这种方法涉及理解客户试图满足的潜在需求。克里斯坦森用一家快餐连锁店的奶昔问题来说明这一点：销售额的提高并非通过根据客户偏好调整配方，而是通过意识到通勤者“雇用”奶昔是为了让漫长而无聊的驾驶更愉快并缓解早晨的饥饿感。 联邦快递、迪士尼和宝洁等成功公司都从这一策略中受益，通常通过“目的品牌化”——根据产品执行的工作来命名产品（例如，密尔沃基的Sawzall）。虽然有效，但实施这一策略需要收集专注于客户*工作*的数据，这具有挑战性，因为大多数数据都是按传统类别组织的，而组织结构通常强化了以产品为中心的想法。
这个黑客新闻的讨论围绕克莱顿·克里斯汀森的“奶昔营销”概念——理解客户“雇佣”产品来完成的“任务”，而不是简单地询问他们想要什么功能。核心论点是，公司常常陷入一个陷阱，进行属性偏好调查，让客户对所需功能进行排名，而不是深入理解驱动客户行为的潜在动机和约束。
几位评论员强调定性研究的重要性，例如专注于发现这些“任务”的客户访谈，并警告不要仅仅依赖于预定义功能的A/B测试。他们强调，真正的创新来自于识别未满足的需求，正如奶昔的例子所示——通勤者购买奶昔不是为了味道，而是为了让他们的通勤更有趣。
对话还涉及大型组织在保持客户同理心方面面临的挑战，一些人认为真正具有创新性的产品通常源于直接与用户互动的的小团队或个人。最终，该讨论强调需要将关注点从人们*说*他们想要什么转移到他们*为什么*想要什么，以及构建能够满足这些基本需求的产品的重要性。
## 使用人工智能构建拜占庭容错系统 在一个周末内，一个具有拜占庭容错性、强一致性和崩溃恢复功能的分布式系统，使用LLM（Claude）和一种新的行为规范语言Allium构建而成。值得注意的是，作者没有编写任何一行实现代码——Claude根据3000行详细规范引导的简洁提示，生成了4749行Kotlin代码和103个单元测试。 Allium 介于TLA+和结构化散文之间，允许通过与LLM的对话进行迭代设计。该系统专为高吞吐量事件溯源而设计，利用了Usher、Arbiter和Warden等组件，每个组件都由精确的“规则”定义，概述了期望的行为。指导块引导实现选择，而“已解决问题”块则明确设计决策。 在初始代码生成后，该系统实现了每秒数千个请求，延迟低于100毫秒。至关重要的是，崩溃恢复测试发现了一些微妙的错误，这些错误随后通过完善规范得到了修复。这个过程凸显了形式化意图和管理系统边界复杂性的重要性。 这个项目展示了软件工程领域的一次转变，核心技能变成了定义*需要*构建的内容，而不是*如何*构建，从而让AI处理实现细节。最终的系统证明了将形式化规范与LLM驱动的代码生成相结合的强大力量。
## Claude 与“氛围编程”：一个周末实验与怀疑
一篇最近的文章详细描述了一个周末项目，作者使用 Anthropic 的 Claude 和一个名为 Allium 的工具，构建了一个具有拜占庭容错能力的分布式系统。作者声称实现了这一点，*无需*编写任何实现代码，仅提供行为规范。然而，这篇文章引发了争论，许多人质疑这些说法以及这种“氛围编程”方法的实用性。
几位评论者分享了他们自己的经验，指出虽然人工智能可以根据清晰的规范生成代码（例如一个简单的 Google Docs 克隆，成本 170 美元），但它难以完成需要“品味和判断力”的任务。一位用户强调了可维护性问题——生成的代码缺乏人类理解，使得调试和未来开发变得困难。
一项关键的批评集中在 Allium 工具本身，认为其“无代码”的说法具有误导性，因为它需要用专有语言编写大量的规范——本质上是以不同的形式进行编码。人们还对项目的进度以及对其能力的过度夸大表示担忧，尤其是在“拜占庭容错”方面。最终，讨论表明，AI 编码助手对于特定任务很有用，但完全取代人类开发者，尤其是在复杂的项目中，仍然是一个遥远的目标。
本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，如文档、博客和培训（GitHub Skills）。它还通过开源项目、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。该页面详细介绍了可用的**企业解决方案**和**附加组件**，如高级支持和高级安全功能，以及定价信息。最后，它包括反馈机制和帐户管理选项。
## RISC-V 向量指令集简介总结
一份新的文档（github.com/simplex-micro）旨在解释 RISC-V 向量扩展的复杂性，并在 Hacker News 上引发了讨论。RISC-V 向量指令集以难以理解而闻名，即使有官方架构文档也是如此。
评论员强调了 SIMD 和向量处理器之间的关键区别：向量处理器抽象掉了处理不同数据长度的循环管理，将该责任转移到硬件上。然而，RVV 仍然经常需要在代码中进行手动循环管理。
讨论还集中在 RISC-V 向量 (RVV) 和 RISC-V Packed SIMD 扩展 ("P") 之间的关系，后者专为低功耗/性能目标设计，并重用 GPR 进行 SIMD 操作。向量和 SIMD 指令集的核心区别在于是否存在基于向量长度 (vl) 的谓词机制。
用户还指出 RISC-V 缺乏易于访问的文档，与面向开发人员而非仅仅是实现者的 x86 手册形成对比。人们呼吁提供一本更易于使用的手册，与规范一起使用。
作者所在公司的一次人工智能研讨会引发了对基于Andrej Karpathy的Claude代码准则的一个热门Cursor扩展的调查——这是一个令人惊讶的简单工具，仅由65行Markdown组成，概述了四条编码原则，包括“编码前思考”。
作者很快为VS Code和Codex创建了扩展版本，但发现发布它们具有挑战性。VS Code需要六个月的发布者验证等待期以避免警告信息，而Cursor的流程涉及创建多个帐户和协议。
由于人工智能模型的非确定性，很难明确衡量该扩展的影响，但作者指出它有潜力根据定义的规则影响代码生成。该扩展迅速增长到近4000颗星，表明许多开发者认为它的方法有价值，突显了一小套准则可能对强大的AI模型产生影响。作者鼓励其他人尝试它并为该项目做出贡献。
## LLM 与软件开发的民主化（与稀释）
最近 Hacker News 上的一场讨论围绕着一个 65 行的 Markdown 文件展开，该文件获得了大量关注（4000 多颗星），为使用 Claude Code 等 LLM 提供了基本的编程建议。这场对话引发了关于 LLM 对软件质量和开发所需技能的影响的争论。
一个核心论点是，LLM 降低了入门门槛，让那些没有传统编程专业知识的人也能把自己塑造成“思想领袖”。这使得从噪音中过滤有价值的见解变得越来越困难。许多评论员表示担心，LLM 赋予用户创建看似良好但缺乏基本问题解决能力解决方案的能力，从而导致“AI 冒充者”和批判性思维的下降。
另一些人指出，人们倾向于过度信任 LLM 的输出，以及确定性结果的丧失——这是可靠软件开发的基础。有些人认为星数仅仅是出于好奇或为了稍后书签，而另一些人则将其视为一种更广泛趋势的症状，即重视表面现象而非实质内容。这场讨论最终凸显了人们对 LLM 可能既能增强又能降低软件开发流程的焦虑。
嘿，那是什么？
HeyWhatsThat
2 天前
## HeyWhatsThat：摘要
HeyWhatsThat是一个基于网页的工具，用于识别山峰并探索世界各地的景观。其核心功能允许用户输入位置，获得标有可见山峰名称的360°全景图。它还提供一个“可视范围显示”，显示给定点和海拔高度的可视区域，以及沿选定路径的海拔剖面图。
除了山峰识别，HeyWhatsThat还提供天文事件工具，模拟日食和月食，并增强Google Earth，添加地平线叠加和行星位置。
用户可以浏览其他人创建的全景图，或生成并公开分享自己的全景图。该网站利用来自USGS、NASA和Geonames.org等的数据源，并优先推荐Firefox浏览器以获得最佳兼容性。
其他功能包括“路径剖析器”，用于生成沿自定义路线的海拔剖面图，以及将数据导出到GPS软件的工具。开发者正在不断改进该网站，并欢迎用户反馈。
## HeyWhatsThat：识别你视野中的山峰
HeyWhatsThat (heywhatsthat.com) 是一款识别你所在位置可见的山脉和峰顶的工具，它会显示一个带有标记峰顶的360°全景草图。用户可以通过选择一个观景点——或创建一个新的观景点——来“几乎在世界任何地方”使用它。
Hacker News上的讨论提到了类似的应用，例如**PeakFinder**，它因其准确性和AR功能（作为应用程序和网站提供）而受到称赞，以及官方的**Swiss Topo**应用程序，它在瑞士境内提供类似的功能。 还有一些用户提到了**caltopo.com**和**horizonator**作为计算视野范围的替代方案。
对话还延伸到对识别水体彼岸地标的应用程序以及在地图上显示海拔数据的工具的需求。 尽管该网站已经存在多年，但一些用户指出其技术过时，并希望有一个现代的Android应用程序或开源替代方案来进行本地处理。
## 使用 Thunderbird Appointment 协调 TTRPG 游戏日程
成年后，安排桌面角色扮演游戏日程变得困难，作者开始探索 Thunderbird Appointment——一种承诺在付费 Thunderbird 服务中提供的日历集成工具。在等待列表一年后，他们决定尝试本地设置。
这个过程并不简单。它需要配置 Docker，更新系统主机文件，并排查“Accounts”和“Appointment”项目的设置脚本。文档中的几个命令已过时或导致冲突（端口冲突、缺少命令），需要变通方法并向 GitHub 仓库提交问题。
尽管存在障碍，但基本设置已经完成。该工具允许连接到日历（Google 或 CalDav——Nextcloud 已成功用于测试）并定义预约预订的可用时间。一个可共享的链接会生成一个玩家注册页面，并通过仪表板管理确认信息。
然而，发现了一个关键限制：Thunderbird Appointment **目前不支持基于群体的预订**，这使其无法满足作者的主要需求。他们希望能够更快地加入官方服务的等待列表并提供反馈。
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尝试使用 Thunderbird 日程安排，同时耐心等待邀请 (matthewbrunelle.com)
14 分，by todsacerdoti 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
e12e 1 天前 [–]
很高兴看到围绕自由开源软件日历解决方案的一些新进展。回复
leejoramo 1 天前 | 父评论 [–]
我仍在等待 Chandler https://www.chandlerproject.org/ 回复
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D 是一种强大、现代的编程语言，旨在实现速度和效率。它通过静态类型推断结合了静态语言和动态语言的最佳特性，从而实现简洁的代码，而不会牺牲性能。D 提供了与 C 相当的系统级访问权限，以及自动内存管理、RAII 和内置数据结构（数组、范围、字典）等功能，以实现安全可靠的开发。 该语言支持多种编程范式——经典多态、泛型、函数式风格等，为各种项目提供灵活性。D 在并发方面也表现出色，具有不可变数据和消息传递机制。开发者可以在需要时使用原生指针和内联汇编来微调性能，并由 `@safe`、`@trusted` 和 `@system` 属性控制安全检查。 D 语言由 D 语言基金会支持，适用于从小脚本到大型应用程序的各种项目，优先考虑快速编译、可读性和运行时速度。可通过 run.dlang.io 获取 IDE 集成和实验工具。
## peon-ping: 专注伴侣，Claude 代码助手
在使用 Claude 代码完成任务或需要输入时是否容易分心？**peon-ping** 通过使用标志性的《魔兽争霸III》农民（Peon）语音线（以及更多！）来提醒你，帮助你保持专注。
此工具拦截 Claude 代码事件——任务完成、权限请求和会话开始——并播放相应的声音。它还会更新你的终端标签标题，并在终端未处于活动状态时提供桌面通知。
**安装非常简单：** macOS 和 WSL2 只需要一条命令 (`curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tonyyont/peon-ping/main/install.sh | bash`)。
**主要特点：**
* **可定制：** 调整音量，切换声音类别，并从各种声音包中选择（包括法语和波兰语农民声音、红色警戒2工程师和星际争霸角色）。
* **控制：** 通过 CLI 或斜杠命令暂停/恢复通知。
* **可配置：** 编辑 `config.json` 以进行高级设置，例如包轮换。
了解更多并开始使用：[peon-ping.vercel.app](peon-ping.vercel.app)
GLM-5由中国智谱AI公司开发，是一款尖端的大型语言模型，拥有7450亿参数和独特的混合专家架构。它专为先进的“代理”智能而设计，在编码、写作和复杂推理方面表现出色。 智谱AI是清华大学的衍生公司，最近成功上市并筹集了大量资金以加速GLM-5的开发。一项关键成就在于GLM-5完全独立于美国硬件；它仅在华为的昇腾芯片上使用MindSpore框架进行训练，增强了中国在人工智能领域的自主性。 这使得GLM-5成为GPT-5和Claude等领先模型的强大竞争对手，代表着中国人工智能创新的重大进步，并展示了其在全球舞台上日益增长的能力。
## GLM-5 在华为芯片上训练 – 摘要
一份新报告称，大型语言模型 GLM-5 已在华为芯片上完成训练，可能对 Nvidia 在人工智能硬件领域的统治地位构成挑战。初步用户评估表明，GLM-5 的质量与 Opus 4.5/4.6 相当，主要问题在于速度。
讨论的中心是这是否预示着对 Nvidia 的真正威胁。一些人认为 Nvidia 的地位是安全的——受益于高需求和数据中心必要的升级周期，而另一些人则认为 Nvidia 的“护城河”并非芯片本身，而是 CUDA 软件的锁定。像 Google、Amazon 和 Meta 这样的竞争对手正在开发定制芯片以打破这种依赖。
然而，对于该声明的来源存在怀疑，用户质疑 glm5.net 网站的合法性，并指出官方发布的信息仅提及华为对*推理*的支持，而非训练。过去也曾出现过针对其他人工智能模型的类似可疑网站。这场争论凸显了人工智能开发和部署的持续竞赛，以及中国可能成为硬件领域主要参与者的潜力。