CreepyLink
让你的链接看起来尽可能可疑的网址缩短器。
正常的链接太可靠了。让它们变得令人毛骨悚然。让它变得恐怖。
你那可疑的缩短网址：已复制到剪贴板！
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让你的链接看起来尽可能可疑的 URL 缩短器 (creepylink.com)
18 分，dreadsword 31 分钟前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 5 评论
gnabgib 13 分钟前 | 下一个 [–]
相关：一个不缩短 URL，而是使其看起来非常可疑的 URL 缩短器 (434 分，2023 年，100 评论) https://news.ycombinator.com/item?id=34609461 回复
dreadsword 31 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
在重新启动的 Digg 上看到的，觉得 HN 会喜欢。回复
koakuma-chan 18 分钟前 | 父级 | 下一个 [–]
我不喜欢这个网站看起来像 AI 生成的。回复
CrimsonCape 4 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
这太有趣了，我不会点击任何链接。回复
awesome_dude 20 分钟前 | 上一个 [–]
为了幽默，我缩短了 "https://www.facebook.com/"
得到了 https://twitter.web-safe.link/root_4h3ku0_account_verificati... 回复
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这篇文章推崇量规作为厨房中不可或缺的工具。虽然计算器可用，但量规更擅长处理烹饪中频繁的比例调整——放大或缩小食谱，或根据现有食材进行调整。
关键在于将量规设置为*限制比例*（例如，2茶匙泡打粉对应3.3茶匙可用量），然后立即读取所有其他食材的缩放量。它有效地创建了一个定制的缩放表，简化了流程。
除了缩放之外，量规还可以帮助*学习*烹饪。通过比较多个食谱并将它们标准化为通用食材（如面粉或油），厨师可以确定哪些食材用量对结构至关重要，哪些是可以根据口味灵活调整的。
作者感叹现代厨房中缺乏量规，认为它们提供了一种无混乱、高效的方式来管理比例——这是成功烘焙和烹饪的基本方面。
一篇近期文章提出使用厨房计算尺来调整食谱比例，利用对数计算的便利性。Hacker News上的讨论显示出不同的反应。
一些用户欣赏记住比例而不是依赖数字设备或助手这一想法，并认为计算尺的触觉体验很有吸引力。然而，另一些人质疑它的实用性。面包师指出，比例推理已经成为他们工艺的基础，并且很容易在脑海中完成，尤其是在基于面粉重量的标准化食谱中。
许多评论者强调，精确的测量在烹饪中并非*总是*至关重要的，并且由于热传递的复杂性和烹饪的艺术性，调整通常是可以接受的——甚至是必要的。最终，许多人更喜欢数字秤，以获得准确性和简洁性。
## 使用 Bubblewrap 保护 AI 代理 本文详细介绍了一种保护 AI 编码代理（如 Claude Code）安全运行方式的转变。最初，作者建议使用具有 Unix 访问控制的专用用户帐户来防止代理访问敏感文件（例如包含密钥的 `.env` 文件）。然而，他们发现了一个更简单、更安全的解决方案：**Bubblewrap**。 Bubblewrap 允许在沙盒环境中运行不受信任的代码，而无需依赖代理的实现或供应商的安全措施。与 Docker 不同，它轻量级且不需要守护进程。它隔离了代理，防止访问敏感数据并限制系统访问。 作者提供了一个命令行示例，演示了如何创建一个最小的沙盒，限制文件系统访问和网络连接。他们还分享了一个用于运行 Claude Code 的特定 Bubblewrap 配置，使用了 `--dangerously-skip-permissions`，概述了功能所需的绑定（例如 `.nvm` 和 `.claude`），以及如何阻止访问敏感文件。 最终，作者提倡在安全方面自力更生，认为仅仅依赖供应商（如 Anthropic）会带来风险。Bubblewrap 赋予用户控制安全边界的能力，并提供了一种可适用于*所有* AI 代理（而不仅仅是 Claude Code）的通用解决方案。关键在于主动实施自己的访问控制，而不是仅仅信任代理本身。
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Bubblewrap：一种防止代理访问你的 .env 文件的敏捷方法 (patrickmccanna.net)
11 分，由 0o_MrPatrick_o0 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
Nora23 4 分钟前 | 下一个 [–]
一种智能的 AI 代理安全方法。便利性和保护之间的平衡很微妙。回复
typs 13 分钟前 | 上一个 [–]
我希望有与这个相反的东西。想出新的方法让 Cursor 编辑和设置我的环境变量，绕过它们的所有阻止技术，这简直是一场竞赛！回复
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## MPC-QT：一款现代媒体播放器
MPC-QT 是对流行的 Media Player Classic – Home Cinema (MPC-HC) 的重新实现，基于 Qt 和 libmpv 构建。它旨在复制 MPC-HC 熟悉的用户界面和功能，同时利用 libmpv 的强大视频播放能力。
MPC-QT 适用于 Windows 和 Linux，提供多播放列表（带进度跟踪）、视频缩略图（在进度条上）、在线视频播放（通过 yt-dlp）、快速队列和播放列表搜索等功能。它还允许自定义截图和元数据显示。
除了核心播放功能外，MPC-QT 还具有外观增强功能，并计划包含类似于 VirtualDub 的编码支持。该项目欢迎通过代码和翻译进行贡献，并提供详细的编译说明。它也与 SVP (SmoothVideo Project) 兼容，只需进行少量配置调整。
您可以在项目的 GitHub 页面上找到发布版本、开发版本和详细文档：[https://mpc-qt.github.io/](https://mpc-qt.github.io/)。
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Media Player Classic Qute Theater (github.com/mpc-qt)
8 分，来自 XzetaU8 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
longstation 3分钟前 [–]
尝试过 MPC-QT 和 UOSC 与 MPV，我发现后者更好。链接：https://github.com/tomasklaen/uoscreply
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## 被动投资是否正在助长股市泡沫？
一篇最近的《经济学人》文章，质疑被动投资是否正在推高股市泡沫，引发了 Hacker News 的讨论。 核心争论在于，指数基金和 ETF 越来越占据主导地位，是否扭曲了价格发现，并人为地抬高了估值，特别是对于大型公司。
一些评论员指出，之前的分析（来自哲学经济学等来源，以及 2016 年《纽约客》的一篇文章）早在几年前就提出了类似的担忧。 一个关键论点是，少数股票推动了指数基金的大部分回报，创造了一个“赢者通吃”的体系。 另一些人将这种批评比作过去对旅行社被 TripAdvisor 等网站颠覆的抱怨。
讨论还涉及了另类投资。 一些人建议分散投资于美国*以外*的市场（引用欧洲和 VXUS/VEA 等国际基金的强劲表现），而另一些人则提倡黄金等资产，特别是考虑到当前的债券收益率。 一个反复出现的主题是，如果存在泡沫，投资者总是可以退出——但找到更好的长期替代品却很困难。 最终，这场对话凸显了人们对被动投资对市场健康和价格发现的影响的持续争论。
Anthropic再次阻止opencode使用Claude Code API。我今天本来没打算尝试其他模型，但现在我只会这么做。自从Opus 4.5以来，Claude Code的用户数量肯定激增，我一直向大家推荐它。但这种程度的用户敌意让人不得不质疑，这是否是一家值得在工作流程中依赖的公司？他们先针对opencode，我没有发声，因为我没有使用opencode。第一次的限制很容易绕过，所以无所谓。但你们可以使这变得非常困难，强制使用固定的系统提示等等。你们不会让人们回到Claude Code，只会让他们转向其他模型提供商。这些行为清楚地表明，opencode只是开始。如果你没有按照他们想要的方式使用Claude Code，他们就会切断你的访问。
## Anthropic 的限制引发争论
最近 Hacker News 上出现了一场讨论，围绕 Anthropic 限制对其 AI 模型访问的决定，将用户推向付费 API 访问和“封闭花园”模式。批评者认为这种行为具有反竞争性，并损害了开放互联网的精神，担心这会导致开发人员工资面临更大的价格压力，并最终导致少数公司掌握权力。
一些评论员表示担忧，Anthropic 似乎有意让替代方案不那么有吸引力，可能会扼杀创新。虽然 Anthropic 允许通过 API 使用其开源模型 OpenCode，但补贴成本受到限制。
一些人承认该公司有权为其服务收费，但强调了开源替代方案和强大竞争的重要性。另一些人则建议采取更激烈的措施，例如逆向工程 Anthropic 的工具以创建独立的训练数据，以对抗这种权力攫取。尽管存在担忧，一些开发者报告说由于熟悉该模型，仍在使用 Anthropic 的 API。
如何构建一个简单的脉冲发生器来演示传输线？
How can I build a simple pulse generator to demonstrate transmission lines
6 小时前
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如何构建一个简单的脉冲发生器来演示传输线（electronics.stackexchange.com）
6 分，alphabetter 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
hilbert42 0 分钟前 | 下一个 [–]
几十年以前，我们使用一种更简单的方法。几个 50 或 75 欧姆的非感性电阻和一个隧道二极管。将任何（慢速）脉冲发生器馈入二极管并使其切换。隧道二极管可以具有亚纳秒级的开关时间。我们还使用这种技术来检查示波器的上升时间。回复
KK7NIL 7 分钟前 | 上一个 [–]
不错的文章，巧妙地介绍了时域反射计，但我想要指出，这个问题的经典答案是著名的 Jim Williams 脉冲发生器：https://github.com/podonoghue/Jim_Williams_Pulse_Generator?t...回复
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你的下一个十亿美元转折点，由人工智能驱动* 点击按钮发现你的机遇 生成想法 ↵ 分享
一场 Hacker News 的讨论围绕着“pivotgpt.ceo”，这是一个生成潜在的十亿美元创业想法的工具。用户们正在轻松地评估这些概念，其中一些获得了热烈的支持。
像“全栈 AI 用于国防”——设想一个类似 Palantir 的系统，用于数据分析到自主系统——以及“开发者的操作系统”这样的想法被认为特别有前景，可能达到 20 亿美元或更高的估值。甚至像“交付有效载荷的 API”这样看似小众的想法也被认为是可行的十亿美元项目。
对话还涉及驱动这个想法生成器的技术，猜测它使用了先进的文本扩散模型。虽然一些想法被否定（“受物业经理喜爱”），但总体基调是乐观的，突出了当前技术领域快速创新的潜力。
## NXT RNGD 服务器：现有数据中心的 AI 基础设施 NXT RNGD 服务器是一款高性能 AI 系统，专为轻松集成到标准数据中心环境而设计。它基于 Furiosa 的 RNGD 加速器（最高 4 petaFLOPS FP8），以惊人的功耗效率加速 AI 工作负载——每个系统仅运行 3kW，避免了昂贵的液冷升级需求。 该服务器预装 Furiosa SDK 和 LLM 运行时，可实现快速部署，并支持 Kubernetes 和 Helm 等流行框架。它拥有 384GB HBM3 内存和充足的存储空间，所有组件均通过标准 PCIe 连接，无需专有基础设施。 LG AI Research 已经验证了该服务器，在他们的 EXAONE 模型上表现出色。NXT RNGD 服务器为需要本地数据控制和可扩展性的企业提供了一种经济高效的解决方案。它有望满足对 AI 基础设施日益增长的需求，尤其是在 80% 以上采用风冷且电力受限的数据中心。目前正在接受订单，预计 2026 年 1 月交付。
## Furiosa AI 芯片与推理的未来
来自 Furiosa.ai 的一款新 AI 芯片正在 Hacker News 上引发讨论，声称在特定且不常用的 PCIe 配置下，其效率比 Nvidia 的 H100 GPU 高 3.5 倍。核心争论在于 Nvidia 是否正在遭遇功耗/散热瓶颈，需要大规模且昂贵的的数据中心升级才能继续扩展 LLM。
评论员认为 Furiosa 的架构很有前景，*因为*它不需要全新的基础设施。然而，对于基准测试的范围（专注于较旧的 Llama 模型）以及在不同模型和工作负载中的实际泛化能力仍然存在怀疑。
一个关键问题是当前 AI 基础设施的经济可行性。一些人认为 LLM 的价值并不足以证明专用“AI 数据中心”的巨大成本。 讨论还涉及 TSMC 的潜在收益（摆脱对 Nvidia 的过度依赖）以及 Furiosa 芯片对于 AI 领域以外的组织的实用性，并质疑潜在的生态系统锁定。
该脚本演示了Anthropic的Claude API（通过OAuth访问，Pro/Max订阅）会专门阻止系统提示中的“You are OpenCode”短语。脚本详细内容见链接的YouTube视频，测试了各种系统提示配置以识别被阻止的短语。 它使用您的Claude帐户进行身份验证，然后向API发送带有不同系统提示的请求。关键发现是，虽然Claude要求第一个系统指令为“You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude”，但任何后续包含“You are OpenCode”（或“You are opencode”）的指令都会被拒绝。其他身份声明，如“You are Cursor”或“You are Pi”是被允许的。 该脚本使用了Bun运行时和`@openauthjs/openauth`包来处理OAuth身份验证。结论是，这种阻止行为似乎是一项有针对性的努力，旨在防止用户在Claude环境中利用开源AI编码助手OpenCode。
## Anthropic 阻止 OpenCode 访问
Hacker News 上的讨论显示，Anthropic 正在积极阻止通过 OpenCode（第三方工具）访问其模型。虽然 OpenCode 利用现有的 Claude 订阅，但 Anthropic 更希望用户通过官方 API 或 Claude Code 订阅访问其模型，理由是 Claude Code 的补贴性质与直接 API 成本不同。
争论的中心在于此举是否是正当的投资保护，还是反竞争行为。一些用户表达了沮丧，指出之前存在解决方法（例如将模型提示为“Claude”），但现在已经失效。另一些人认为，Anthropic 有权强制使用 API 并相应收费，尤其是因为 OpenCode 利用了价格差异。
人们也担心未来可能会出现进一步的限制，例如“模型证明”以强制客户端-端点耦合，以及优先阻止 OpenCode 而不是修复影响付费用户的错误。核心问题似乎是 Anthropic 希望控制其 LLM 服务的访问和收入来源。