## 构建不易崩溃的 Web 应用：摘要
Andrey Ozornin 的《构建不易崩溃的 Web 应用》专注于掌握调试和编写更易于维护的代码——随着软件复杂性的增长，这些技能变得越来越重要。本书认为，虽然*编写*代码很容易，但确保其*可靠运行*才是真正的挑战。
它承诺在短短一周内，为开发者提供实用的技术，从而大大提高调试效率。这包括理解堆栈跟踪、实施强大的错误处理、有效优先处理问题以及执行根本原因分析。
本书利用现成的工具，如 Chrome DevTools，以及核心软件设计原则、日志记录策略和监控技术。最终，它旨在赋能开发者构建更高质量的 Web 应用程序，减少花费在修复错误上的时间，并投入更多时间进行创新。实际练习需要基于 Chromium 的浏览器和 IDE。
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展示 HN：我写了一本书 – 调试 TypeScript 应用 (beta 版) (pragprog.com)
5 分，作者 ozornin，29 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
enz 16 分钟前 | 下一个 [–]
> 你需要：一台带有 Chromium 内核的浏览器，如 Chrome、Vivaldi 或 Brave [...] 我认为这本书主要关注客户端 TS 应用？回复
ozornin 8 分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
大部分是。它涉及调试单元测试和服务器端代码，以及适用于一般调试的方法论，但实际部分几乎完全是客户端的。回复
sebg 27 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
你觉得这个过程怎么样？回复
cranberryturkey 27 分钟前 | 上一个 [–]
氛围编码？回复
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## C++ 错误处理的重新思考：支持异常 本文探讨了 C++ 中传统错误处理方法（枚举、断言、契约和 `std::expected`）的替代方案，最终重新审视了经常被忽视的异常。虽然之前的方案存在缺点（污染逻辑、需要更改签名或功能有限），但异常提供了一种出乎意料的简洁解决方案。 核心论点是异常允许编写专注于“正常流程”的代码，并将错误处理委托给 `try/catch` 块或全局处理程序。对性能的担忧在很大程度上已经过时；最近的研究（由 Khalil Estell 进行）表明，由于基于表的异常处理，现代编译器（尤其是 x64/ARM64）的开销很小。 然而，C++ 缺乏强制的异常声明（删除了 `throw` 关键字）是一个重大弱点。这需要依赖注释进行文档记录，而 Java 的检查型异常 *要求* 处理或声明。作者建议采用类似 Java 的方法：使用异常处理可恢复的错误（如文件丢失），并依赖契约/中止来处理不可恢复的问题（如设备故障）。 最终，作者提倡使用异常，因为它们简洁易读，认为它们可以产生比替代方案更清晰的代码，甚至可以改进常见的无检查错误返回，从而导致后期崩溃且堆栈跟踪信息不足的情况。
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C++ 枚举类和错误码，第三部分 (mropert.github.io)
5 分，ibobev 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Microsoft 365 价格将于 2026 年上涨 微软宣布 Microsoft 365 商业许可证的价格将于 2026 年 7 月 1 日起上涨。此前已于 2022 年涨价一次，此次涨价预计平均每用户每月增加约 2 美元，可能带来超过 100 亿美元的额外收入。涨价幅度因计划而异，从 0 美元到 3 美元不等，也将影响教育和政府部门。 微软将涨价归因于对新功能的持续投资——过去一年新增了 1100 多项，包括 Security Copilot 和 Intune Suite 的功能。然而，这些更新的*价值*仍有待考量，特别是对于未使用 Copilot 等人工智能功能的企业而言。 尽管 Microsoft 365 仍然具有竞争力，但价格上涨（E5 计划最高达到每年 720 美元/用户）可能会促使企业审查其许可和使用情况，以优化成本。由于迁移离开成熟的微软生态系统存在困难，大多数企业可能会适应新定价，而不是寻求替代方案，包括回归本地解决方案。
## Microsoft Office 365/Microsoft 365 价格上涨
微软正在提高Office 365和Microsoft 365许可的价格，引发了关于价值和替代方案的讨论。虽然一些涨幅较小，与通货膨胀相符，但另一些涨幅，特别是针对“一线员工”计划，则更为显著。
一个主要担忧是微软同时停止支持Publisher，并提供笨拙的PDF转换替代方案，导致一些人认为这些决定是由内部调整而非用户需求驱动的。用户抱怨核心产品缺乏创新，而微软却在推广Copilot，一项许多人不想要的AI功能。
讨论凸显了微软强大的生态系统锁定，使得切换变得困难，即使存在像Google Workspace、Zoho或LibreOffice这样可能更好或更便宜的竞争对手。Excel仍然是主导力量，没有真正的竞争者，许多组织优先考虑兼容性和管理功能，而不是成本节省。一些用户正在考虑替代方案或恢复到旧的、永久许可版本的Office。最终，微软的市场地位使其具有定价权，即使这让客户感到沮丧。
成长之色
Colors of Growth
2 小时前
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一项新的研究利用了一个令人惊讶的数据来源——欧洲绘画中的色彩——来衡量1600年至1820年间的经济增长。受夜间灯光作为经济指标的启发，研究人员分析了来自英国、荷兰、法国、意大利和德国的数百万像素的绘画，提取了色调、饱和度和亮度。
由此产生的色彩指数与现有的GDP重建数据相关，但揭示了*更*详细的经济波动，精确地指出了战争、政治动荡和气候变化等事件的影响，而这些影响在传统数据中往往被平滑处理。该研究表明，分析光线——分解成其颜色成分——提供了一种可靠且独立的方法来理解这一时期的经济活动。
该研究以PDF形式提供，正如另一位用户所指出的。
## 对齐与能力：人工智能发展的新视角 一种日益增长的观点认为，“对齐”——确保人工智能系统按照人类价值观行事——并非是能力型人工智能的*独立*挑战，而是能力*本身*的内在组成部分。一个真正有能力的人工智能，特别是那些旨在实现通用人工智能（AGI）的人工智能，必须深刻理解人类意图，而人类意图与我们的价值观和文化息息相关。仅仅通过基准测试是不够的；实用性需要理解未明确说明的假设。 OpenAI和Anthropic之间的现实世界实验正在验证这一点。Anthropic将对齐研究*融入*能力开发中，在他们的模型中训练出“连贯的身份”——以Claude在编码和创意任务上的成功为例。OpenAI最初优先考虑规模，并将对齐作为独立的纠正过程应用，遭遇了挫折。GPT-4o最初的趋炎附势和GPT-5的冷漠表明了缺乏真正理解的破碎“自我模型”的陷阱。 当前数据显示Claude正在获得显著的用户参与度，而OpenAI则面临困境。这表明，构建具有内在理解的人工智能，而不是外部施加的约束，至关重要。最终，通往AGI的竞赛可能取决于哪个实验室能够构建真正*理解*——并因此与——人类价值观相符的模型。
一个黑客新闻的讨论强调了 Opus 4.5 的强大能力，这是一种新型 AI 模型。一位用户称它代表着一个显著的飞跃，可与从 ChatGPT 3.5 的进步相提并论，认为它在完成复杂任务时，在极少指导下远胜于 Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5。
与之前需要不断修正的型号不同，Opus 4.5 会主动验证其自身假设，并提供更高质量的输出，例如易于阅读的 PDF 和详细的技术迁移计划。
对话还涉及人工智能通用性 (AGI) 和超智能的潜力，一位评论员认为它可能不是突然的“奇点”，而是收益递减的渐进过程——强大，但不一定对福祉至关重要。另一位用户称赞链接的文章是一篇深刻而富有洞察力的分析。
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AT&T 2000美元Korn shell以及其他Usenet话题中的冗余词汇 (gabornyeki.com)
5 分，作者 gnyeki 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Flow：用于C++的基于Actor的语言，被FoundationDB使用。
Flow: Actor-based language for C++, used by FoundationDB
3 小时前
GitHub是一个全球使用的综合开发平台，供个人和团队构建、发布和维护软件。它提供广泛的功能，包括通过仓库进行代码存储和管理，以及协作工具，如问题、拉取请求和讨论，还有项目跟踪。 最近，GitHub扩展到AI驱动的开发，推出了Copilot（AI结对程序员）和GitHub Models用于提示管理等工具。它还通过GitHub Advanced Security提供强大的安全功能。 除了核心开发之外，GitHub还支持使用Actions进行自动化，使用Codespaces进行即时开发环境，并提供学习资源、活动以及探索开源项目的平台。它满足各种需求，从初创公司到大型企业，涵盖各个行业，提供定制化的解决方案和定价方案。
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Flow: 用于C++的基于Actor的语言，被FoundationDB使用 (github.com/apple)
13 分，由 SchwKatze 50分钟前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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二战期间，福特仪器公司（与福特汽车公司无关）为美国海军开发了机电式火控计算机，IBM 制造了一些型号。马克一号和一A型是大型战列舰计算机，而马克六号是一种紧凑的手动计算机——大约像一个奶酪轮子那么大——设计用于商船。 博物馆拥有一台完整的马克六号16型，最初用于3英寸/50口径高射炮。它的历史有些神秘；标记表明它曾服役于亚利桑斯号战列舰，尽管它被设计用于商船，类似的设备也出现在驱逐护卫舰和战列舰炮塔手册中。 这台计算机使用发条马达和复杂的机械部件运行，包括乘法器，在仔细拆解后得以显现。尽管有明显的磨损迹象，但其内部机制仍然非常干净和保存完好，润滑油仅在发条底座上发现。这是该技术的罕见例子，文件有限，幸存的设备也很少。
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Sperry/Ford Mark-6 火控计算机 (glennsmuseum.com)
5 分，来自 pillars 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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AI 代理在部署后经常会以不可预测的方式失败，自信地犯错，例如使用不存在的 URL——当前解决方案试图通过使用另一个 LLM 作为“仲裁者”来解决这个问题。这会产生一种循环依赖，容易出现相同的幻觉和不准确。 作者认为，我们需要像对待传统软件一样对待代理，通过断言、单元测试和显式检查引入**确定性**。不要*询问* LLM 某个事物是否有效，而是用代码*验证*它（例如，使用 `requests.get()` 验证 URL，使用 AST 解析验证 SQL）。 为了解决这个问题，他们构建了 **Steer**，一个开源 Python 库，它用“硬性护栏”包装代理函数。Steer 在错误*发生之前*拦截它们，记录它们，并允许开发者通过注入到其上下文中的特定纠正规则来“修补”模型的行为——有效地解决问题，而无需完全重新部署。 Steer 优先考虑本地执行、隐私和基于库的方法，为“感觉式”调试提供了一种确定性的替代方案。
## AI 中的“自信的傻瓜”问题
最近 Hacker News 上的一场讨论强调了当前 AI 模型的一个关键问题：它们倾向于自信地提供错误的答案，而不是承认不确定性或寻求澄清。SteerLabs 的作者认为，仅仅增加模型规模（“更多概率”）并不能解决这个问题，因为 LLM 从根本上来说是“幻觉机器”，而不是可靠的数据库。
他们的解决方案，概述在一个名为 SteerReply 的新库中，侧重于在 AI 的生成过程**周围**实施**严格、确定性的规则**。SteerReply 不试图从概率模型中强制真诚，而是对输出施加断言——二元接受标准。
虽然承认复杂的判断任务仍然需要人类专业知识，但核心思想是自动化“枯燥”但至关重要的飞行前检查。例如，在医疗诊断前验证患者数据。这减少了“无谓的错误”，并确保 AI 基于事实信息运行，从而让人类专家专注于任务中真正具有挑战性的方面。
最近的调查显示，9月2日美国军方的一次打击导致两名遇船难者在最初袭击后丧生。尽管在45分钟内清晰可见幸存者抓住残骸，弗兰克·布拉德利海军上将下令进行后续打击，随后又发射了两枚导弹，最终击沉了船只。 布拉德利为持续攻击辩解称，这些人仍然构成威胁，可能因为涉嫌贩毒——特别是可卡因——以及可能再次参与冲突。然而，出席简报会的消息人士对此说法提出异议，称没有证据表明这些人试图打捞船只或构成威胁。目击者报告称，这些人正在挥手，很可能是呼救信号。 这一决定引发了愤怒，像亚当·史密斯众议员这样的立法者指责官员提供虚假信息，专家认为这些打击是非法法外处决，违反战争法。一份机密法律意见试图将打击毒品运输作为破坏贩毒集团资金的一种手段进行辩护，将其定性为一种武装冲突的形式。这起事件是更大模式的一部分，自9月以来已知发生22次袭击，导致至少87名平民死亡。
## 黑客新闻讨论摘要：美国军事事件与潜在战争罪行
一篇最近的《拦截》杂志文章，详细描述了美国军方在委内瑞拉海岸击沉一艘船只的事件，在黑客新闻上引发了激烈的争论。该事件涉及幸存者在被袭击前，紧抓残骸约45分钟，引发了战争罪行的指控。
用户质疑此行动的合理性，认为这些人没有构成真正威胁——一些人认为他们只是渔民或燃料走私者，并非重大的安全风险。 许多评论员强调了美国在拉丁美洲干预的模式，包括失败的政变企图和可疑的军事行动，但指出特朗普政府公开讨论此类行动的胆大无前是不同寻常的。
讨论还涉及针对涉嫌毒贩的道德问题，许多人谴责这种行为无论如何都是谋杀，无论是否存在非法活动。 人们对潜在的暴力升级和国际法受到侵蚀表示担忧，并对对该事件的庆祝反应进行了批评。 缺乏支持毒品走私指控的具体证据被反复强调。