## 电动汽车电池寿命：真实世界观察
Geotab 对超过 22,700 辆电动汽车的最新分析表明，现代电池非常耐用，通常可以使用超过车辆的使用寿命，但降解率各不相同。平均电池每年损失 2.3% 的容量——恢复到 2020 年的水平，这可能是由于较新车辆的使用增加和快速充电所致。八年后，预计电池容量约为原始容量的 81.6%。
影响电池健康的关键因素包括**充电习惯**和**气候**。频繁使用直流快速充电（超过 12% 的充电会话）会使降解率增加到每年 2.5%，使用高功率直流快速充电（高于 100kW）则会增加到 3.0%。炎热的气候也会导致更快的降解（增加 0.4%）。
令人惊讶的是，除非电池始终处于这些极端状态，否则严格保持 20-80% 的充电量并非至关重要。**车辆使用情况**也会影响寿命——更高的里程会加速磨损，但最大化正常运行时间的优势通常超过这一点。
车队管理者可以通过尽可能优先选择较低功率的充电、注意气候，以及战略性地部署车辆以平衡生产力与电池健康来优化电池寿命。使用远程通信技术的、数据驱动的方法是主动监控和最大化投资回报的关键。
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展示 HN：Figma-use – 用于 AI 代理控制 Figma 的 CLI
Show HN: Figma-use – CLI to control Figma for AI agents
2 天前
## Figma-Use：AI驱动的Figma自动化
Figma-use是一个CLI工具，连接LLM和Figma，使AI代理能够使用熟悉的JSX语法直接操作设计。与依赖冗长JSON和MCP协议的传统方法不同，它利用了一种高效的token方式——发送LLM易于理解的JSX代码。这大大减少了通信开销，尤其是在复杂操作中。
主要功能包括：一个将JSX转换为Figma节点的`render`命令，用于创建基本形状和组件的命令，以及用于管理变量、样式和评论的工具。它还支持创建带有变体的组件集。一个`SKILL.md`文件为Claude Code和Cursor等AI代理提供了全面的参考。
Figma-use通过利用Figma内部的多人协作协议（实验性）实现了显著的速度提升（约快100倍）。虽然可能存在与Figma更新不稳定的风险，但它解锁了强大的自动化可能性。安装涉及CLI安装和一个Figma插件。它还提供了一个MCP端点以实现兼容性。
最终，Figma-use通过AI的力量，使开发者能够以前所未有的轻松和效率构建和修改Figma设计。
## Figma-Use：基于CLI的AI驱动设计
Dan Note 创建了 `figma-use`，一个允许AI代理直接在Figma中设计的CLI工具。它包含100个命令，用于形状创建、文本操作、样式修改和资源导出，以及一个比现有插件API快得多的JSX导入功能。该工具解决了Figma只读MCP服务器的限制，允许AI *创建* 设计，而不仅仅是读取它们，并避免了占用LLM令牌限制的冗长JSON模式。
讨论强调了AI协助设计师的潜力，举例说明了设计师可以利用AI快速原型设计，但难以向工程团队交付。用户正在探索涉及Figma变量/Tokens和组件库的设置，以保持设计一致性。 关注点在于管理AI生成代码的质量（避免大型、难以审查的PR）以及Figma和代码库之间更深层次集成的需求。
该工具可以通过 `bun install -g @dannote/figma-use` 安装，开发者正在寻求关于易用性和功能请求的反馈。它代表着AI与设计工具更直接交互的转变，可能简化工作流程并增强设计师和开发人员的能力。
## Tauformer：一种新的Transformer注意力机制 Tauformer是一种新型的Transformer架构，旨在提高效率并将领域知识注入到注意力机制中。它用基于“taumode”（从代表“领域记忆”的图拉普拉斯算子导出的标量）的系统取代了标准的点积注意力。注意力是使用这些taumode之间的距离计算的，优先考虑领域相关的关系。 一个30M参数的TauGPT模型已被训练，并显示出令人鼓舞的早期结果。验证损失在前2000步内从4.93降至2.36，在4500步后达到最佳损失1.91 – 实现约60K tokens/秒。一个关键优势是潜在的缓存减少；Tauformer存储一个与值一起的标量，而不是完整的键/值张量，可能节省约50%的缓存空间。 进一步的研究集中在“自适应”taumode策略上，根据训练动态重新校准taumode，并将模型扩展到100M参数。有趣的是，taumode值似乎与损失降低同时收敛，表明学习到的表示与潜在的领域结构之间存在相关性。这种架构旨在增加可学习的结构，从而可能带来更高效和强大的Transformer。
## 拓扑Transformer 总结
Hacker News上的一篇帖子讨论了一种新的Transformer模型方法，用图论中的“拓扑Transformer”取代了传统的注意力机制。作者使用这种方法训练了一个3000万参数的模型，并分享了初步结果。
讨论的重点是如何验证这种替代方案——通过替换注意力模块来重新训练现有模型，进行公平比较（例如QRWKV-72B项目）。另一些人建议从一个更简单的“nanogpt”快速训练开始，以便更轻松地进行基准测试。
有人担心其可扩展性；该方法依赖于固定的矩阵，其在更大参数量下的有效性尚不清楚。一些评论员探讨了相关想法，例如使用嵌入和LSP上下文来丰富token表示，而另一些人则质疑其相对于传统Transformer的实际好处，并指出参数和计算之间可能存在权衡。
最终，社区强调在评估该技术的真正潜力之前，需要同行评审和更广泛的测试。该核心思想旨在通过基于关系重新排序输入token来改进Transformer中的局部建模，从而可能节省内存和计算资源。
命令行工具比你的Hadoop集群快235倍 (2014)
Command-line Tools can be 235x Faster than your Hadoop Cluster (2014)
2 天前
这篇文章展示了简单的shell命令在某些数据处理任务上如何大幅超越Hadoop。作者受一个使用Amazon EMR和mrjob分析国际象棋游戏数据的项目启发，发现一个1.75GB的数据集使用Hadoop处理需要26分钟，而基于shell的方法在笔记本电脑上完成相同的任务仅需12秒。 关键在于利用shell管道固有的并行性。通过使用`grep`、`sort`、`uniq`和`awk`等工具，作者构建了一个流处理管道，几乎不需要内存，并且速度比Hadoop实现快超过235倍。使用`xargs`并行化瓶颈进一步提高了性能。 作者强调了“大数据”工具的常见误用，认为对于不需要大规模分布式处理的任务，更简单的解决方案通常更有效。最终的管道，利用`find`、`xargs`和`mawk`，在12秒内处理了3.46GB的数据，速度达到270MB/秒，展示了现成工具在高效数据分析方面的强大能力。结论是：在默认使用复杂大数据框架之前，请考虑更简单的替代方案。
欧盟与南方共同市场（阿根廷、巴西、巴拉圭和乌拉圭）在巴拉圭亚松森签署了一项具有里程碑意义的自由贸易协议，建立了世界上最大的自由贸易区之一。该协议将在10-15年内逐步取消两个集团之间90%以上的关税，旨在将目前的1110亿欧元（1288亿美元）贸易额扩大。 欧盟领导人称赞该协议为“地缘政治胜利”，能够促进经济增长与合作。预计这将促进欧盟汽车和葡萄酒等产品的出口，同时为南方共同市场提供进入欧盟市场销售农产品的机会。 然而，该协议也面临反对。几个欧盟国家（奥地利、法国、匈牙利、爱尔兰和波兰）投了反对票，欧洲农民担心来自南美廉价进口商品带来的竞争加剧以及潜在的森林砍伐。 该协议现在需要欧洲议会和南方共同市场成员国批准。尽管最初参与其中，巴西总统卢拉·达席尔瓦没有出席签字仪式。
## Consent-O-Matic：自动化Cookie横幅管理 Consent-O-Matic是由奥胡斯大学CAVI中心开发的一款浏览器扩展，用于自动管理网站Cookie同意横幅。这些横幅旨在让用户控制其数据，但往往重复且耗时，尤其是在频繁清除Cookie的情况下。 该扩展通过识别超过200个常见的同意管理平台（CMP），包括UserCentrics和CookieBot，并应用预设的用户偏好来简化此过程。它采用开源模式，允许社区贡献以保持与不断发展的横幅设计的兼容性。 Consent-O-Matic需要最少的权限：读取网页以检测横幅、存储用户设置以及访问标签页URL以进行启用/禁用控制。它通过获取规则列表并将问题报告给奥胡斯大学（通过匿名URL）来运行。用户还可以通过提交自定义规则列表或向GitHub仓库提交拉取请求来贡献。 该扩展利用复杂的检测器和方法（例如点击按钮或切换复选框）系统，这些系统定义在JSON规则列表中，用于与CMP交互，从而提供更高效、更轻松的浏览体验。
## 黑客新闻讨论：Consent-O-Matic & Cookie 横幅
最近黑客新闻上的一场讨论围绕着“Consent-O-Matic”展开，这是一个旨在自动拒绝 Cookie 同意弹出窗口中跟踪的项目。用户普遍对这些横幅感到沮丧，指出它们通常会请求同意收集超出简单 Cookie 使用范围的大量数据，并且很难真正选择退出。
许多评论者强调了仅仅删除 Cookie 的无效性，认为浏览器指纹识别是一种更普遍的跟踪方法。一些用户推荐了像“I Don’t Care About Cookies”和“Cookie Auto Decline”这样的浏览器扩展来自动处理这些横幅，但人们对某些扩展的所有权和潜在跟踪（例如 Avast 收购“I Don’t Care About Cookies”）表示担忧。
一个关键的争论点是欧盟的 GDPR 实施。一些人认为欧盟可以通过尊重浏览器“Do Not Track”标头来简化隐私，而另一些人指出，由于嵌入了第三方跟踪器，许多欧盟网站*仍然*显示 Cookie 横幅，即使它们不需要这样做。最终，用户寻求在保护隐私的同时最大限度地减少干扰的解决方案，许多人提倡为 Cookie 横幅设置浏览器级别的“不，谢谢”选项。
## GibRAM：RAG 的内存知识图谱 GibRAM 是一款内存知识图谱服务器，旨在增强检索增强生成 (RAG) 工作流程。它将实体、关系和文档块*以及*它们的向量嵌入直接存储在 RAM 中，从而实现更快速、更具关联性的上下文检索。 与传统的向量数据库不同，GibRAM 允许“图感知检索”——通过遍历实体之间的关系来发现仅靠语义相似性难以发现的相关信息。数据是短暂的，具有可配置的生命周期，使其非常适合短期分析和探索。 一个 Python SDK 简化了文档索引和查询，提供了一种“GraphRAG”风格的工作流程。用户可以轻松自定义组件，例如分块器、提取器和嵌入器。GibRAM 可以通过脚本、Docker 或 Docker Compose 轻松部署，默认在 6161 端口上运行。它是一个 MIT 许可的项目。
## GibRAM：一个内存中的图RAG运行时
GibRAM是一个实验性的开源项目，旨在简化针对高监管文档的检索增强生成（RAG）。其创建者发现传统的RAG流程难以连接文档中的相关信息，因此开发了这个内存中的图RAG运行时。
与通常将图存储和向量索引分离的系统不同，GibRAM将所有内容——实体、关系、文本和嵌入——都保存在单个进程的内存中。这种短暂的设计优先考虑探索性任务（如摘要和查询）的速度，不提供持久性保证，并倾向于重新计算而不是持久化。
它并非旨在作为生产数据库，而是一种以内存为主要约束的图RAG的“氛围编码”探索。GibRAM利用向量搜索（HNSW）寻找初始匹配项，然后使用图遍历（BFS）来发现连接的实体，捕捉语义相似性和结构关系。该项目欢迎反馈，特别是来自从事RAG、搜索或基于图的检索工作的人员。
[GitHub: https://github.com/gibram-io/gibram](https://github.com/gibram-io/gibram)
Iconify 是一个大型图标库，提供超过 **18万个免费图标**，来自 **200多个图标套装**。这些套装涵盖了广泛的类别，包括：编程、徽标、表情符号、国旗、主题设计等等。 图标套装采用多种许可协议，主要包括 **Apache 2.0、MIT 和 CC BY 4.0**，以及 Open Font License 和 BSD 等。流行的套装包括 **Material Symbols、Font Awesome、Phosphor 和 Fluent UI System Icons**，但该系列还扩展到许多小众和专业选项，如 **Web3 Icons、Health Icons 甚至 Weather Icons**。 Iconify 提供各种风格（轮廓、实心、双色）和尺寸（16px、24px、32px）的图标。它是设计师和开发者寻求免费、高质量图标用于其项目的综合资源。
## Iconify：流行的开源图标库
Iconify (iconify.design) 是一个广泛使用的库，提供大量的开源图标，可通过API访问，作为SVG使用。用户称赞其丰富的选择和易于集成到项目中的特点，例如D2架构图。
讨论强调了几个用例，包括优先考虑隐私的离线编辑器（可能具有P2P同步功能）和通用的Web/App开发。 提出了关于图标优化（内联与延迟加载以防止布局偏移）和许可（尤其是像SVGRepo这样的网站）的担忧。
许多评论者分享了他们喜欢的图标库，包括Material Symbols、Phosphor Icons、Tabler和经典的famfamfam Silk系列。 几位用户提到他们每天都使用Iconify，一位开发者甚至构建了一个网站 (universymbols.com) 来扩展Iconify的集合，使用AI生成的图像。 总而言之，Iconify被公认为设计师和开发者寻求通用且易于获取的图标的宝贵资源。
## ThinkNext 设计：通过有目的的设计传递价值 ThinkNext 设计认为，有影响力的设计超越了美学，它体现了品牌的身份，并在视觉、物理和体验层面传递价值。他们的方法始于深刻的同理心，不仅理解用户*需求*，还理解用户*渴望*，从而产生在情感上产生共鸣并经久耐用的创新设计。 这种理念通过数十年的工作得到了有力证明，最显著的例子是与 IBM ThinkPad 的合作。从 1994 年对 IBM AS/400 的引人注目的重新设计——通过现代美学提升了收入——到 ThinkLight、TrackPoint 顶盖和革命性的 X1 Carbon 等无数创新，ThinkNext 一直在不断重新定义产品类别。 他们的设计优先考虑功能性和用户体验，例如 AS/400 安全密钥和 Netfinity 7000 的机架式服务器。即使是看似微小的细节，例如 ThinkPad 的心跳 LED 和 ThinkShutter 摄像头盖，也体现了对周到、以用户为中心设计的承诺。通过持续的创新和对品牌精髓的奉献，ThinkNext 设计帮助销售了超过 2 亿台 ThinkPad，并继续塑造着科技的未来。
## 手工网络更新 - 2026 计划 手工网络正在为繁忙的 2026 年做准备，将推出 **手工软件基金会**，这是一个 501(c)(6) 非营利组织，致力于支持独立软件开发。这个新基金会旨在赋能“手工”程序员——那些专注于深入的技术理解和质量的人——通过协助软件创作的商业方面，如支付、许可和营销。 受到 File Pilot 等项目的成功启发，File Pilot 是一个由单人开发者构建的极其高效的文件浏览器，该基金会将提供资源和指导，帮助开发者发布有影响力的软件，而不会牺牲自给自足的能力。会员资格将通过月度订阅提供，获得访问私有 Discord 和商业资源的权限。 除了基金会之外，该网络还将举办两次编程比赛（主题待定，Wheel Reinvention 将回归），以及 **今年春季在不列颠哥伦比亚省温哥华的线下聚会**——一个专注于演示、演讲和社区建设的“超级聚会”。关于聚会和基金会会员资格的更多细节将很快发布。该网络致力于全年每月更新。
## 手工软件基金会启动 - 摘要
手工软件基金会（handmade.network）已启动，在编程社区引发讨论。该基金会源于凯西·穆拉托里（Casey Muratori）的“手工英雄”（Handmade Hero）项目所建立的粉丝群体——这款游戏从头开始开发，专注于深入理解计算机基础知识。
然而，一些人质疑基金会的方向，认为它偏离了“手工英雄”的教育和赋能初衷。“手工英雄”旨在通过创造来*教学*，而基金会的目的——支持和推广“手工”软件——仍然有些模糊。
核心“手工”理念强调在充分理解底层系统的情况下构建软件，可能避免对高级抽象的依赖。基金会旨在协助开发者处理非编码任务，如发布、许可和营销，填补那些经常阻碍技术精湛但缺乏商业头脑的项目成功的空白。
它是一个501(c)(6)组织，有意避免慈善地位，以便直接惠及软件行业。人们担心开发者资质审查以及资金可能被滥用，尤其是在LLM时代，但该基金会打算为选定的项目提供定制化支持。