## 即将到来的软件革命：代理编码与90%成本降低
作者在软件开发领域工作了20年，见证了SaaS和移动技术的变革，认为**基于人工智能的代理编码是一次性世代颠覆**，预计将在2026年以前彻底重塑行业。 过去的技术进步只能带来渐进式的成本节约，而人工智能代理承诺**降低90%的开发劳动力成本**。
过去，像内部网络应用程序这样的项目需要专门的团队和数月的努力。 现在，代理可以自动化许多流程——从测试套件生成到API创建——将实施时间从一个月缩短到一周。 这不是关于取代开发人员，而是**解放他们，让他们专注于更高层次的思考和领域专业知识**。
这种效率的提高不会降低需求；相反，它将释放**目前因高成本而受到抑制的软件潜在需求**——例如自动化无数基于Excel的流程。 关键的区别在于**深厚的领域知识**，将开发人员转变为高效的问题解决者。
作者敦促工程师拥抱这些工具，驳斥常见的反对意见，认为这类似于当初对iPhone的否定。 虽然大公司反应迟缓，但利用代理编码的小团队将获得显著的竞争优势，从而实现更快的迭代和更灵活的软件开发方法。
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## 软件开发成本下降了90%吗？ - Hacker News 摘要
Hacker News 上最近的讨论争论软件开发成本是否显著下降，可能高达 90%。虽然像 Claude 和 Gemini 这样的 AI 工具确实在加速某些开发进程，但共识并非简单的“是”。
许多人认为编码只是软件生命周期的*一部分*。由于持续维护、安全、托管、支持以及适应不断变化的客户需求等因素，成本仍然很高。有些人甚至指出内部开发与购买解决方案之间的政治现实。
一些评论员分享了使用 AI 快速重建现有工具的经验，表明个人生产力确实发生了变化。然而，另一些人警告说，虽然 AI 在初始开发方面表现出色，但它并不能解决创建和维护强大、可扩展软件的更广泛挑战。
一个反复出现的主题是，虽然 AI 降低了*开发*成本，但并不一定意味着*软件*总成本更低，甚至可能导致更高的期望和更高的产出压力。一些人担心这可能会加剧现有的经济不平等，而另一些人则对技术民主化的潜力保持乐观。
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最近一篇《纽约时报》的文章强调了癌症发病率的令人担忧的激增，引发了关于最佳检测方法的争论。虽然早期检测通常是积极的，但讨论的重点在于，增加筛查——包括全身核磁共振等预防措施——是否会导致过度诊断和不必要的焦虑。
Hacker News上的评论员指出了一些潜在的促成因素。有人认为，早期癌症的增加可能是由于诊断审查的加强，而不是真正的流行病。另一些人提到了生活方式的变化，特别是与电子游戏、电脑和智能手机相关的久坐行为的急剧增加，这可能是一个原因。
有趣的是，抗氧化剂的作用也存在争议，一些人认为有益处，而另一些人则引用研究表明某些抗氧化剂（如维生素E）可能*促进*癌症进展。这场讨论强调了癌症预防的复杂性，以及超越简单“寻找它”所需的细致理解。
## Toast 通知：不推荐在 GitHub 使用 GitHub 不推荐使用“toast”通知——小型、临时弹出消息——因为存在显著的可访问性和可用性问题。虽然看似方便，但 toast 经常会为用户设置障碍，违反与时间、有意义的顺序和键盘可访问性相关的 Web 内容可访问性指南 (WCAG)。 GitHub 建议使用更强大的替代方案，例如 **横幅**（用于被动、持久的信息）和 **对话框**（用于需要注意的中断性错误），而不是 toast。成功的操作通常不需要在结果之外的任何额外确认（例如，创建后显示的问题）。复杂的操作可以从总结结果或逐步显示内容的横幅中受益。 Toast 的可用性问题包括在大型显示器上可能被忽略、在多任务处理期间分散注意力、遮挡 UI 元素以及“横幅盲视”——用户学会忽略它们。优先考虑清晰、持久的反馈机制，可以确保在 GitHub 平台上获得更易于访问和用户友好的体验。
GitHub不再使用Toast通知 (primer.style)
14点赞，samsolomon 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2条评论
codingjoe 17分钟前 [–]
终于，希望这个趋势能流行起来。有多少消息因为Toast通知而被错过，真是难以计数。回复
Groxx 11分钟前 | 父评论 [–]
>Toast通知存在显著的可访问性问题，不建议使用。
是的。显而易见。好脱身了。
如果它们总是带有用于查看错过通知的通知中心，情况会好很多……但另一半仍然非常糟糕，根本不值得使用。回复
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一项来自国家经济研究局（NBER）的新研究强调了药物试验设计中一个潜在的缺陷：高风险患者的代表性不足。研究人员发现，最容易受到癌症药物严重不良事件（SAE）影响的个体，不太可能被纳入临床试验。
这种排除导致药物危害被低估，因为试验结果不能准确反映最容易出现负面副作用的人群的体验。该研究估计，与试验中的患者相比，更广泛的患者群体中SAE的发生率高出15%。
Hacker News上的评论员认为，由于研究限制，排除复杂的患者是可以理解的，但建议报告包含和不包含常见合并症的试验结果，以提高外部有效性，并更好地为患者和制药行业提供信息。
## 字体排印中的字间距：摘要 字间距，即单词之间的空间，是影响可读性和美观的重要排版元素。古代文本通常缺乏空格——早期例子使用点来分隔单词——但一致的字间距实践始于7世纪的爱尔兰僧侣，并在11世纪成为标准。 有效的字间距模仿了自然语速中的停顿，使读者能够将文本处理为有意义的单元，而不是连续的字母流。虽然确定“合适”的量是主观的，但一致性是关键。历史上，排版师偏爱紧密的间距，认为这有助于流畅的阅读，并在页面上创造出更具视觉冲击力的“黑色”。 理想的间距会因语言而异——由于语法标记，拉丁语需要的更少——以及字体而异。经验法则的范围是从小写“i”或“r”的宽度，但最终目标是避免过宽的间隙，以免打断读者的阅读流程，并保持平衡的纹理和基调。
维基百科一篇文章引发了黑客新闻的讨论，揭示了单词之间的空格直到7世纪在爱尔兰才被一致使用。用户们觉得这个事实很有意思，其中一人分享了一个关于书写演变的Ignite演讲链接。
对话中戏谑地提到了创新可能带来的弊端（引用了威士忌！），而另一位用户则更喜欢历史上使用分点符号——小圆点——来分隔单词的做法，如意大利雕刻中所见。
几位评论者批评了维基百科文章的质量，指出句子含糊不清且写得不好。另一些人则注意到文章范围有限，提到了除了拉丁语、希腊语和爱尔兰语之外，缺乏其他相关语言的信息。最初的帖子链接到一个分享相同信息的Mastodon帖子。
你可能听说过RAS这个通用缩写，通常代表弹性、可用性和可维护性。但在IBM的时间同步领域，我们将RAS定义为弹性、准确性和安全性。时序、时钟、时间同步，特别是准确的同步，是现代IT系统的关键需求。这在涉及事务处理的行业（如金融行业）中尤其如此。对准确性的这种需求是IBM Z sysplex依赖于高度精确的时序和同步技术以确保数据完整性并能够从日志中重建数据库的原因。为此，IBM Z使用业内最好的恒温晶体振荡器（OCXO）。但到2025年，这还不够。我们还需要强大的弹性和安全性来维持这些级别的准确性。
IBM Z17 时间同步弹性增强 (planetmainframe.com)
6 分，来自 rbanffy 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
PaulHoule 1小时前 [–]
分布式系统有一个原则，即在非常大的系统中，你不能依赖时钟同步。但并行 Sysplex 的特点是它可扩展性不高，最多 32 个节点，但这些节点都非常大——整个系统足以满足财富 500 强大部分的需求，但与谷歌、脸书或少数几个真正大型系统相比，它仍然很小。Sysplex 围绕着分布式数据结构展开，类似于 Hazelcast 最初提供的那种。回复
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## Grov：面向工程团队的AI记忆
Grov通过捕获和重用AI推理，提升工程工作流程，节省时间和token成本，并结合Claude Code使用。通常，Claude在每个新会话中都会重新探索代码库，浪费资源。Grov拦截Claude的交互，提取关键架构决策和模式，并将这些“记忆”注入到后续会话中——使Claude能够跳过冗余探索。
安装简单：`npm install -g grov`，然后使用`init`进行配置，`proxy`运行。Grov通过监控Claude的操作，确保与初始目标一致并纠正偏差。
除了本地使用，Grov还提供通过云仪表板进行团队同步的功能（通过`grov login`和`sync`访问）。这允许团队共享学习到的见解，搜索过去的会话，并了解是谁发现了什么。
Grov还具有实验性的扩展缓存，以最大程度地减少Anthropic的提示缓存过期，并且需要Anthropic API密钥才能实现完整功能，包括偏差检测。它是一个开源项目，并且正在积极开发中，鼓励贡献。
## Grov：为Claude Code提供的持久记忆
开发者tonyystef创建了“grov”来解决Claude Code重复代码分析的问题。Grov是一个本地代理，它拦截Claude Code的API调用，使用LLM从每个会话中提取关键学习内容，并将这些信息存储在本地SQLite数据库中。
存储的上下文随后会自动注入到后续会话中，从而大大加快分析速度。测试表明，单独使用Claude Code完成一项任务需要10-11分钟，而使用grov则缩短到1-2分钟，消除了重复使用“explore”代理的需要。
Grov完全本地化，确保数据隐私。目前处于早期阶段（v0.2.2），下载量约为250次，开发者正在寻求Claude Code用户的反馈和错误报告。一位评论者质疑如何维护存储记忆的相关性。
## 最大神经语言数据集：数据收集摘要
在过去六个月里，作者们收集了一个约10,000小时的神经语言数据集，来自数千名个体——目前为止，这是同类数据集中最大的一个，旨在训练“意念转文本”模型，直接从大脑活动中解码语义内容。这些模型成功地预测了人们在说话或打字*之前*的想法，并在新受试者身上表现出零样本性能。
数据收集涉及参与者与LLM进行两小时的自由形式对话（使用Deepgram、OSS120B和ElevenLabs等工具），通过打字或语音进行。最初的结构化任务被开放式对话所取代，以最大化数据量和参与度。一个关键的重点是扩大规模：开发了具有动态定价/超额预订功能的定制预订软件，以最大化参与者流量，并通过实时监控和使用Zarr 3数据格式的自动化检查来提高数据质量。
大量精力投入到耳机设计中，结合多种模态（EEG等），以实现最佳信号捕获，并通过电极质量和基础设施调整来最大限度地减少噪声。团队发现，在一定规模（约4-5千小时）之后，数据量最终超过了降噪的重要性。通过这些优化，每可用小时的边际成本降低了40%。该项目现在专注于模型训练，并正在寻求合作和人才。
## Conduit神经语言数据集：摘要
Conduit.it 收集了超过1万小时的神经语言数据，并在Hacker News上分享了他们的数据收集过程中的见解。 最初面临诸如软件因意外输入而崩溃的挑战（即使仅限字母数字的修复也需要！），他们已显著改进了数据管道。
主要发现包括，预测准确性会随着更多数据的增加而持续提高，并且通过收集*更多*人的少量数据来实现跨个体的泛化效果最佳。 他们估计需要50-70k小时才能进一步扩展，可能通过在其他数据收集中心复制他们的设置来实现。 数据质量至关重要； 实时神经质量检查已将可用数据从58-64%提高到90-95%。
该团队正在积极寻求社区的反馈，特别是关于招聘策略（Craigslist和Indeed最有效，付费广告效果较差）以及这个独特数据集的潜在应用。 他们发现他们的嵌入模型可以有效地处理数据，并且正在探索多模态数据收集相对于仅使用脑电图的优势。 从神经数据生成的文本准确度令人惊讶，暗示了新的交互范例的可能性。
## 遗留更新：保护微软的过去
遗留更新是一个档案，致力于保存2012年至2025年间从微软下载中心移除的下载内容。微软已停止对众多较旧产品（包括Windows 95/98/XP/Vista/7、Office套件以及Visual Studio和SQL Server等开发工具）的支持，并随后删除了相关文件。
该项目记录了这些丢失的下载，提供对诸如.NET Framework运行时、Visual C++可再发行组件、旧版Office查看器，甚至Virtual PC等免费软件的访问。在提供这些遗留程序访问的同时，遗留更新*强烈*警告用户这些下载不受支持，可能包含安全漏洞，建议用户在安装后通过该网站检查更新。
该档案严重依赖Archive Team和互联网档案的Wayback Machine的工作，承认他们在保护在线历史方面发挥的关键作用。它提供了一个可搜索的数据库，并突出显示常用下载文件，旨在为那些需要访问旧软件以实现兼容性或历史目的的人们提供资源。
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Microsoft 下载中心存档 (legacyupdate.net)
27 分，luu 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
MPSimmons 17 分钟前 [–]
PowerToys (https://legacyupdate.net/download-center/powertoys) 曾经是新机器上我“首个安装软件”列表中的软件。在 Tweak UI 和 Deskman 之间，你_几乎_可以获得类似 X Windows 的最小化 UI。设置好它们，再加上 LiteStep (http://litestep.net/)，你就可以很好地完成了，当然，除了内核、网络堆栈和 CLI 工具集。回复
chungy 2 分钟前 | 父评论 [–]
哇，不知怎么的，我完全错过了 Windows XP 版本的 PowerToys。我使用 Win95 时非常依赖 Windows 95 PowerToys。Deskman 看起来会很棒。回复
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## NVIDIA 的 AI 主导地位：表面下的裂痕？
NVIDIA 最近的 2026 财年第三季度财报显示，营收增长 62% 至 570 亿美元，主要得益于其数据中心部门（现在占业务的 90%）。然而，更深入的分析显示，尽管数字令人印象深刻，但仍存在潜在问题。担忧包括报告的净收入（319 亿美元）与经营现金流（238 亿美元）之间的差距，库存翻倍（约 198 亿美元），以及应收账款周转天数增加（53 天），表明依赖于延长的信用条款。
更复杂的是，围绕 NVIDIA、OpenAI 和 Oracle 之间潜在的“循环融资”安排的审查正在加剧。NVIDIA 承诺对 OpenAI 的投资推动了与 Oracle 的巨额云协议，而 Oracle 又订购了数十亿美元的 NVIDIA GPU——如果 NVIDIA 的投资被移除，这引发了对其可持续性的质疑。
与此同时，OpenAI 正在积极减少对 NVIDIA 的依赖，直接采购 DRAM 晶圆等关键组件（绕过 NVIDIA 的供应链），并挖走 NVIDIA 的关键芯片人才。Oracle 也在探索其他选择，可能包括收购 Groq——一家为 AI *推理* 提供更快、更便宜替代方案的初创公司——以绕过 HBM 短缺并提高利润率。
这种情况表明，权力动态正在发生变化，NVIDIA 的最大客户正在准备替代方案，这可能会对其长期主导地位构成挑战。虽然 AI 硬件市场竞争依然激烈，但未来的几个季度将揭示 NVIDIA 是否能够在这些新兴挑战中保持其地位。
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关于英伟达循环融资的深度分析 (philippeoger.com)
36 分，由 jeanloolz 43 分钟前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
Morizero 11 分钟前 [–]
我赞赏关于Gemini和Nano Banana的披露，但那是否在讨论其竞争对手的文章中开始感觉有点像利益冲突之类的？回复
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