Paseo 是一个以隐私为先的自托管平台，它将各种编码代理（包括 Claude Code、Codex、Copilot、OpenCode 和 Pi）统一在同一个界面下。通过本地运行，它能确保您的开发环境、工具和配置的安全性，同时消除了遥测技术和强制登录的需求。
Paseo 专为灵活性而设计，让您可以跨桌面、移动设备（iOS/Android）、网页和命令行界面（CLI）无缝管理任务，并支持免提语音控制和远程执行。其架构依赖于一个负责编排这些代理的本地守护进程，支持您并行运行它们。
Paseo 独特的“技能”系统允许进行高级代理编排，例如模型间的交接、迭代反馈循环以及基于委员会的解决问题模式。无论您是在本地机器还是远程服务器上工作，Paseo 都能为人工智能辅助开发提供一致且高性能的环境。该项目是开源的（AGPL-3.0），通过其桌面应用或命令行界面即可轻松设置，使您可以方便地将多个 AI 模型集成到现有的工作流程中。
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Paseo – 美观的开源编码智能体界面（桌面端、移动端、CLI） Show HN: Paseo – Beautiful open-source coding agent interface
3 小时前
Paseo 是一款新发布的开源编程智能体界面，支持桌面端、移动端和命令行环境。虽然该项目旨在为开发者提供实用的工具，但其关于界面“美观”的描述在 Hacker News 上引发了一场简短的讨论。
一位用户对该项目称其界面为“美观”提出了质疑，认为其设计仅仅是依赖标准的、缺乏独特性的 Tailwind CSS 组件和基础图标。该用户指出，该界面优先考虑功能而非设计，并将其视觉风格描述为一种默认的、“事后补救式”的方法，而非经过精心策划的设计体验。
尽管存在这些批评，对于那些对编程智能体感兴趣的用户来说，该项目依然是一个功能齐全的工具。更多信息（包括源代码）可在 GitHub 上获取，该项目还设有专门的主页和 Discord 社区供用户交流。
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4K年前，摩亨佐-达罗随时间推移变得更加平等 (archaeologymag.com)
15 分，marojejian 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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该项目允许 Linux 用户将 NVIDIA GPU 的显存（VRAM）用作额外的交换空间（swap），从而为板载内存受限的笔记本电脑提供显著的内存扩展。通过利用 CUDA 驱动 API 和 NBD（网络块设备）协议，该方案绕过了消费级 GeForce 显卡在 NVIDIA P2P API 上的限制。
该系统建立了一个溢出层级：首先填充内存，接着使用高速显存（通过 PCIe），然后是压缩的 zram，最后是 SSD。由于它使用的是标准 NBD 驱动程序而非自定义内核模块，因此该解决方案在内核和驱动程序更新后仍能保持稳定。
**主要特性：**
* **性能：** 实现约 1.3 GB/s 的吞吐量，优于传统的 NVMe SSD 交换空间。
* **灵活性：** 根据可用性自动调整显存分配；包含可选的电源感知管理功能，可在断开电源时禁用交换。
* **兼容性：** 适用于任何支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。
* **简洁性：** 无需特殊的内核或 NVIDIA 符号；通过简单的脚本即可完成安装。
对于希望在硬件升级路径有限的情况下最大化可寻址内存的用户，此工具非常理想。该项目为开源（MIT 协议），可在 [GitHub](https://github.com/c0dejedi/nbd-vram) 获取。
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在 Linux 上将您的 Nvidia GPU 显存用作交换空间 (github.com/c0dejedi)
19 分 | tanelpoder 发布于 35 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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《纽约时报》近期的一篇报道在 Hacker News 上引发了讨论，该文探讨了加州大学系统在引入人工智能过程中产生的矛盾。尽管文章标题称该系统正“四分五裂”，但评论者认为这种说法过于耸人听闻。
讨论强调了几个关键点：
* **归因错误**：一些用户指出，索诺马州立大学等分校的财务不稳定主要是由入学率下降造成的，而非人工智能投资所致。
* **投资规模**：怀疑论者指出，报道中提到的 1690 万美元人工智能支出在 600 亿美元的系统预算中微不足道，尽管也有人认为这些资金本可以有更好的用途。
* **学术分歧**：教师工会反对人工智能，而学生和管理者则积极拥抱，双方存在明显分歧。然而，评论者并不认同“学习人工智能技能”与“抵制其整合”是相互排斥的观点。
归根结底，参与者的共识是该文章夸大了局势的“混乱”，并暗示真正深层的问题——如机构财务健康状况和不断变化的职业准备需求——被以冲突为核心的叙事所掩盖。
本指南说明了如何将存储在 Google Drive 上的旧版 MP3 合集整合到 Home Assistant 的 Music Assistant 应用中。
该过程包含三个主要步骤：
1. **配置 rclone**：在电脑上使用 rclone 完成 Google Drive 的身份验证，然后将生成的 `rclone.conf` 文件复制到 Home Assistant 的 `/config/rclone/` 目录下。
2. **启用 WebDAV**：在 Home Assistant 中安装“Advanced SSH & Web Terminal”插件。将 rclone 添加到软件包列表，并配置 `init_commands` 以运行 `rclone serve webdav`。这将创建一个端口为 8080 的本地服务器，使您的 Google Drive 文件可以通过 WebDAV 协议访问。
3. **连接至 Music Assistant**：打开 Music Assistant 应用，选择“WebDAV Provider”作为音乐来源，并将其连接到 `http://127.0.0.1:8080/google_music`。
配置完成后，您整个云端 MP3 合集将直接显示在 Music Assistant 中，让您可以轻松地将怀旧音乐库与现代流媒体服务一同欣赏。
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在 Home Assistant 的 Music Assistant 中播放 Google Drive 里的 MP3 文件 (tomayac.com)
8 分，由 tomayac 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Gleam v1.17.0 现已发布，在开发体验和工具链方面带来了显著改进。 本次更新的一项主要功能是 `gleam export escript` 命令，它允许开发者将 Gleam 项目编译为针对 Erlang 虚拟机的单文件可执行程序（escript），从而简化了命令行工具的分发流程。 此次更新还增强了语言服务器协议（LSP）的功能。开发者现在可以高亮显示变量引用，获得针对常量的智能“填充标签”建议，并在更新记录（record）时查看剩余字段的实用提示。此外，编译器现在可以建议缺失的模块限定符，提高了警告中类型名称的准确性，并提供了新的“快速修复”代码操作，包括创建缺失模块以及展开 `case` 表达式中的忽略模式。 在底层方面，本次发布对 JavaScript 模式匹配进行了性能优化，并改进了针对 Monorepo 的 Git 仓库检测功能。此外，还修复了几个与构建工具配置相关的安全漏洞。这些更新反映了众多贡献者的共同努力。作为由社区资助的独立项目，Gleam 继续依赖赞助来支持其核心团队。如需查看所有修复和改进的完整列表，建议用户查阅官方更新日志。
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Gleam v1.17.0 发布 (gleam.run)
39 分，作者 figbert，45 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论
__jonas 10 分钟前 | 下一条 [-]
很高兴看到编译器支持构建 escripts。
我很期待看到它能更进一步，提供类似 Deno/Bun/Node 的编译功能，允许导出一个包含 BEAM 和编译代码的单文件二进制程序。我知道已经有人在开发这类工具了，而且这并非易事，但如果能直接集成在编译器中就太棒了。
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sunjester 18 分钟前 | 上一条 | 下一条 [-]
你们网站页脚的链接都打不开吗？
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J7jKW2AAsgXhWm 28 分钟前 | 上一条 [-]
太棒了！
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尽管谷歌阅读器（Google Reader）在 2013 年宣布关闭后，RSS 就被宣判“死亡”，但它实际上从未消失。当社交媒体算法通过令人上瘾且不可预测的信息流来博取人类注意力时，这些平台却并不适合 AI 智能体（AI agents），因为后者需要的是确定性、结构化且一致的数据。 RSS 仍然是自动化内容消费的黄金标准。价值 250 亿美元的播客产业完全建立在这一协议之上，这证明了其可靠性。随着 AI 智能体日益需要对研究、新闻和文件进行程序化访问，RSS 提供了理想的“拉取式”（pull-based）基础设施：它开放、免费，且绕过了社交平台那些限制性强、不稳定的 API。 与旨在优化人类参与度的社交信息流不同，RSS 提供了一种可预测的时间线流，非常适合机器处理。为了在 AI 驱动的信息生态系统中保持相关性，创作者应确保其内容可以通过 RSS 访问。通过提供结构化、对智能体友好的订阅源，你可以确保自己的内容能被新一代 AI 工具轻松发现和获取；而那些被困在算法孤岛中的内容，则面临着被这些强大的新系统“隐形”的风险。
Hacker News 上近期的讨论凸显了一个日益增长的共识：在人工智能代理（AI agents）时代，RSS 订阅源提供的结构化数据正变得至关重要。
支持者认为，尽管 RSS 是一项拥有数十年历史的技术，但它非常适合帮助 AI 代理高效地监测和获取网站更新。通过提供清晰的机器可读信号，RSS 消除了非结构化网页内容的混乱，有效地充当了 AI 的“警报系统”。
此次讨论还涉及了 RSS 的现实局限性，特别是某些订阅源难以获取久远的归档内容。虽然 NewsBlur 等工具提供付费方案来回溯完整的博客历史，但用户指出，该协议的设计初衷是用于获取实时更新，而非大规模的数据抓取。尽管存在这些细微的技术障碍，许多参与者仍看好 RSS。他们指出，网络正再次变得对“订阅源”更加友好，这证明了该技术在今天依然如 Google Reader 时代那样具有现实意义。
**MoErgo Glove80** 是一款性能卓越的超薄分体式机械键盘，专为实现极致的人体工程学舒适度而设计。它具备凹面键位区、可调节的倾斜支架以及优化的拇指按键区，旨在减轻长时间打字带来的手部压力。
**主要亮点：**
* **设计与定制：** 该键盘重量极轻，且支持全键位互换（所有键帽均为 1U 规格）。其高度可调的倾斜系统虽然安装过程略显繁琐，但提供了无与伦比的定位灵活性。
* **性能表现：** 键盘搭载 ZMK 固件，并配有精简的在线布局编辑器，使得刷入固件的过程远比 Kinesis Advantage 360 Pro 等竞品更为简便。其无线连接稳定性表现出色。
* **用户体验：** 尽管硬件手感相比 Kinesis 少了几分“高级感”或厚重感，但在实用层面表现更为优秀：小指区域按键更易触达，蓝牙连接性能更稳健，且拥有活跃且易于互动的 Discord 社区。
* **价值：** 售价 399 美元，比同类竞品略显实惠，并附赠保护性的旅行收纳盒。
**总结：** Glove80 是追求高可定制性、人体工程学和可靠性键盘的高阶用户的绝佳选择。它有效改进了竞品的缺陷，树立了行业的新标杆。
一篇关于 MoErgo Glove80 键盘的 Hacker News 讨论帖强调了用户在使用这款人体工学设备时的体验。一位用户表示成功从 Kinesis Freestyle 2 换到了 Glove80，并指出虽然学习曲线需要几周时间，但这款键盘现在非常高效。他们特别称赞了功能层的使用，这使得执行复制粘贴等复杂命令时无需扭曲手部，同时高度可定制的拇指按键区也提升了工作效率。然而，另一位评论者对文章宣传图中展示的人体工学设计提出了质疑，对图中手部姿势的自然程度表示怀疑。
在最近使用 Clojure 重写个人网站后，作者分享了学习该语言一个月后的积极感想。他指出了 Clojure 相比其他 Lisp 方言的三大主要优势： * **内聚性：** 与感觉像是“委员会设计”产物的 Common Lisp 不同，Clojure 提供了统一的“序列（seq）”抽象和标准化的操作，使用起来更为顺手。 * **实用性：** Scheme 虽然简洁但往往缺乏必要功能，而 Clojure 则是“内置电池”，拥有庞大的标准库，并能利用广阔的 JVM 生态系统。 * **数据结构：** Clojure 将向量、哈希映射和集合提升为一等公民，创造了比传统 Lisp“万物皆列表”方案更实用的开发体验。 尽管最初对复杂的语法（多种括号类型）以及最终需要了解底层 Java 生态系统存有顾虑，但作者认为 Clojure 既有趣又强大。他总结称，Clojure 是进行 Web 开发和脚本编写的高效工具，并计划通过解决 Project Euler 问题来继续他的学习之旅。
这场 Hacker News 的讨论围绕一位用户学习 Clojure 的经历展开，并引发了关于语法重要性与运行时保障之间权衡的广泛争论。
许多参与者认同 Clojure 对不可变性的强调及其强大的 REPL 提供了卓越的开发体验。然而，批评者认为 Clojure 受限于 JVM，更倾向于 Erlang/Elixir 或 Go 的并发模型。辩论的很大一部分探讨了到底是运行时还是编程范式定义了系统架构，一些人认为“运行时能力”（如轻量级绿色线程和 Actor 模型）应优先于语言语法。
对话还涉及了 Clojure 在大型系统中的可行性，支持者指出其函数式设计是复杂面向对象编程（OOP）的一种更简洁的替代方案。其他人则强调了 LLM 与 Clojure 之间的协同效应，指出 REPL 允许 AI 智能体实时测试代码，从而显著提升生产力。尽管 Clojure 具有技术优势，但一些用户由于其“多括号”语法以及与主流企业级语言相比更小的就业市场，对其持怀疑态度。
展示 HN：利用手机麦克风进行实时呼吸检测与生物反馈 Show HN: Live breath detection and biofeedback from a phone microphone
5 小时前
本项目介绍了一套基于手机的生物反馈系统，它利用设备麦克风实时检测呼吸模式，无需佩戴任何可穿戴设备，也不包含干扰性的游戏元素。该系统旨在培养自我意识，所有音频处理均在设备本地完成，以确保用户隐私；它分析的是呼吸的频谱形状和能量包络，而非语音内容，且不会上传任何原始音频数据。 其核心技术采用了一套稳健的流程，包括信号处理、用于跟踪呼吸阶段的自适应状态机，以及用于剔除模糊信号以避免错误反馈的数据质量层。虽然该系统利用机器学习不断优化精度，但其核心仍基于规则，以确保在各种复杂的现实声学环境中保持可靠表现。 目前，该工具已在应用程序 *shiihaa* 中实现，旨在提供温和、灵敏的实时反馈，而非通用的引导式呼吸。它仅作为健康与自我意识的辅助工具，而非医疗设备，旨在帮助用户找到属于自己的“共振范围”以保持平静。该项目目前仍处于研究阶段，正在针对临床标准进行验证，以提升其在各类不受控的日常硬件环境下的有效性。
瑞士家庭医生 Felix Zeller 推出了一款名为 **shii • haa** 的开源移动应用，旨在利用智能手机的麦克风提供呼吸模式的实时生物反馈。基于在急救和重症监护领域的经验，Zeller 开发该工具的核心目的在于促进自我觉察，而非游戏化体验。
该应用利用信号处理、状态机和机器学习技术来分析呼吸的节奏、深度和规律性。为确保用户隐私，所有音频处理均在设备本地完成，不会将原始音频或语音数据上传至服务器。内置的质量评估层可过滤背景噪音，以保持反馈的准确性。
与许多依赖奖励机制或绩效评分的健康应用不同，shii • haa 专注于正念，鼓励用户单纯地观察自己的呼吸习惯。Zeller 目前正在寻求具备信号处理、健康用户体验（UX）和移动音频工程专业知识的开发者提供反馈，以进一步完善该项目。