## 分体键盘指南：初学者摘要
考虑使用分体键盘以改善人体工学？本指南为您提供了一个起点，进入一个可能令人不知所措的市场。分体键盘将左右键区分离，促进更自然的手腕和手部姿势，减少长时间使用电脑时的压力——但请记住，频繁休息仍然至关重要！
键盘主要分为三种布局：**行错位**（熟悉的传统布局）、**列错位**（更好的手指对齐，最常见的符合人体工学的分体键盘）和**正交线性**（统一网格，不太常见）。大多数从传统键盘过渡的用户更倾向于列错位布局。
请准备好迎接学习曲线——重新训练肌肉记忆需要时间（几周到几个月）。然而，行错位分体键盘提供了一个更平缓的过渡。键的大小各不相同；更少的键需要更复杂的组合键，但可以最大限度地减少手部移动。
除了布局之外，还要考虑诸如**倾斜**（抬高键盘中心以保持中立的手腕姿势）、集成**指向设备**和**无线**连接等功能。有多种预算选择，从经济实惠的套件到高端的可定制型号。许多设计都是**开源**的，允许进行DIY构建。
最终，找到合适的键盘是个人选择。探索像r/ErgoMechKeyboards这样的资源和SplitKB Compare这样的工具，以找到适合您需求和预算的产品。
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这个Hacker News讨论围绕输入设备和减轻程序员长期手部疼痛。一位用户因手指腱鞘炎（尤其是在频繁按Enter键后）而感到不适，想知道分体键盘是否能缓解，因为他没有腕管综合征。
回复表明，分体键盘的益处尚有争议，一位评论员引用研究表明改善不大。另一位指出，鼠标/触控板的使用可能是主要原因，建议使用轨迹球以减少抓握和按压。
对话涉及到一个更广泛的问题，即键盘是否是*最佳*输入方式，并承认个体解剖结构在容易受到劳损方面起作用。最终，解决方案似乎非常个性化，类固醇注射对原发帖者来说是一种临时解决方法，但可能导致手术。
普伦德兰告诉BBC：“这种疫苗，我们称之为通用疫苗，会引发一种更广泛的反应，可以保护人免受不仅仅是流感病毒、不仅仅是新冠病毒、不仅仅是普通感冒病毒，而是几乎所有我们测试过的病毒，以及许多不同类型的细菌，甚至过敏原的侵害。”
## 一种疫苗预防所有咳嗽和感冒：摘要
一项新研究表明，一种鼻喷疫苗可能对咳嗽、感冒和流感等呼吸道感染提供广泛保护。该疫苗通过使肺巨噬细胞（“白细胞”）进入“琥珀警戒”状态来工作，为它们抵抗任何传入感染做好准备。
Hacker News上的讨论显示出谨慎的乐观情绪，但也存在担忧。虽然这项研究令人兴奋，但评论员指出该研究是在小鼠身上进行的，将结果推断到人类存在风险。多位用户提出了潜在的缺点，包括自身免疫反应或长期免疫系统失调的风险，质疑是否持续“提高”免疫系统是安全的。
其他人争论这种疫苗的必要性，认为免疫系统的自然调节至关重要。还有人讨论当前疫苗的有效性是否更多地依赖于佐剂（免疫增强剂），而不是目标抗原本身。尽管有潜在的好处，许多人强调在广泛实施之前需要进行彻底的研究和谨慎，特别是对于患有自身免疫性疾病的个体。
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《经济学人》最近的一篇文章详细介绍了用于治疗抑郁症的迷幻药物的积极结果，引发了 Hacker News 的讨论。核心争论集中在使用*合成*裸盖菇素与天然化合物。
用户指出，创造一种获得专利的合成版本允许公司获利并获得保险覆盖，而原始的、廉价且容易获得的裸盖菇素在美国仍然是第一类管制药物。这反映了制药公司长期以来对从天然来源衍生的化合物（如布洛芬）进行专利申请和获利的历史，通常限制了对原始来源的获取。
一些人认为合成版本可以确保一致的剂量，而自然生长的植物的效力各不相同。另一些人则怀疑“大型制药公司”故意对化合物进行专利申请，以维持天然植物的非法地位，从而保护他们的市场。尽管如此，裸盖菇素（和 大麻）在某些地区是合法可用的，这凸显了当前药物政策的不一致性。
基于 Ghostty 的终端，具有垂直标签页和通知。
Show HN: Ghostty-based terminal with vertical tabs and notifications
5 小时前
cmux 是一款使用 Swift 和 AppKit 构建的 macOS 原生终端应用程序，专为高效的 AI 编码工作流程设计。它兼容 Ghostty，可利用现有的配置来设置主题和字体，并具有 GPU 加速以实现流畅的性能。
为了解决管理多个 AI 代理会话（如 Claude Code）的难题，cmux 引入了带有工作区信息的垂直标签页——包括 Git 分支、目录，以及最重要的代理通知。这些通知会用视觉提示（蓝色圆环和标签页亮起）突出显示，以便快速识别需要关注的内容。
除了增强的终端之外，cmux 还包含一个可编写脚本的内置浏览器，并提供 API 用于自动化交互（点击、填写表单、JS 评估），非常适合与开发服务器交互的代理。一切都可以通过 CLI 和 socket API 进行控制，以实现完全自动化。
cmux 通过 `brew` 提供，并通过 Sparkle 进行自动更新。它专为喜欢以终端为中心的工作流程，并且需要高性能解决方案来协调多个 AI 编码代理的用户设计。
## cmux：增强AI代理工作流的终端工具
开发者lawrencechen创建了**cmux**，一个基于Ghostty的macOS原生应用，旨在改善管理多个AI代码生成会话（如Claude Code & Codex）。由于通用通知和难以追踪众多终端标签而感到沮丧，cmux添加了一个垂直标签侧边栏，显示git分支、目录、端口，以及*最重要地*，每个工作空间的最新通知。
当AI代理需要输入时，相应的标签会亮起并显示蓝色圆环，以便快速识别。一个命令行工具 (`cmux notify`) 集成了代理钩子。cmux还包含一个可编写脚本的内置浏览器，镜像了agent-browser的功能，用于直接与开发服务器交互。
所有功能都可以通过CLI和socket API控制。该项目是开源的（AGPL），并在GitHub上可用：[https://github.com/manaflow-ai/cmux](https://github.com/manaflow-ai/cmux)。 还有一个演示视频：[https://www.youtube.com/watch?v=i-WxO5YUTOs](https://www.youtube.com/watch?v=i-WxO5YUTOs)。
细节程度
Level of Detail
6 小时前
## 细节层次：软件开发类比
3D图形中细节层次（LoD）的核心原则——仅根据观察者的视角渲染必要的细节——反映了软件开发中的重要思维方式。我们不断地构建和导航系统的“模型”，利用抽象来管理复杂性。调试、架构讨论，甚至简单的图表都依赖于现实的低多边形版本，专注于基本形状和关系。
随着LLM的兴起，这一概念变得越来越重要。成功利用它们需要仔细管理“上下文窗口”——提供合适的细节层次，避免信息过载或不足。
人工智能快速生成代码的能力（可能每天50,000行）将瓶颈从*创建*转移到*策划*。虽然输出增加，但关键技能变成了辨别哪些代码是有价值的，哪些应该被删除。正如强大的GPU并不能消除对LoD的需求一样，人工智能也不会否定深思熟虑的设计和架构规划的必要性。
最终，不变的始终是：理解*什么*需要关注和细节。无论是远处的山脉还是用户手中的代码，专注于正在被“查看”——理解、交互或维护——的内容，是构建有效软件的关键。
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细节程度 (phinze.com)
7 分，zdw 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
FrameworkFred 5分钟前 | 下一个 [–]
这一切都很有道理。值得指出的是，人工智能在清理技术债务方面并不差。我绝对用它来清理代码蔓延和纠正设计失误。它理应受到指责，因为它生成了太多过于复杂的代码，但可能没有得到足够的赞扬，因为它使清理此类代码的工作变得更加可行。回复
efilife 3分钟前 | 上一个 [–]
关于图形的文章，看看里面 - LLM。让我们开始在像这样的标题中添加 [AI] 或 [LLM]，以吸引点击率。回复
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美国计划推出在线门户，以绕过欧洲及其他地区的内容封禁。
US plans online portal to bypass content bans in Europe and elsewhere
6 小时前
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美国政府正在推出“Freedom.gov”，一个旨在绕过其他国家实施的内容限制的在线门户。该倡议由一个团队牵头，其中包括数字重建组织（DOGE）的前成员，旨在提供其他地方被屏蔽的信息——引发了对版权侵权的担忧，特别是关于人工智能训练数据的问题。
Hacker News上的讨论大多持怀疑态度。许多评论员质疑该项目的有效性，认为其他国家会简单地屏蔽该网站，或者这主要是政治姿态。人们也注意到美国政府在国内对互联网控制和言论自由采取的行动所存在的讽刺意味。人们对潜在的内容，包括色情和极端主义材料，以及该网站是否会成为宣传平台表示担忧。一些人指出，美国之前支持过Tor之类的项目，但最近资金已被削减。该网站现已上线，并提供法语翻译。
## 美国科研生态系统面临压力 近期美国疾病控制与预防中心（CDC）发布警报，强调了抗生素耐药性“超级细菌”日益增长的威胁，它们每年导致数百万感染和数万例死亡，预计到2050年将成为主要杀手。然而，应对这场危机的努力受到近期特朗普政府对美国科研的重大干扰。 数十亿美元的研究经费被削减，数千项拨款被取消，超过1000名美国国立卫生研究院（NIH）员工被解雇，严重影响了实验室和研究人员——特别是年轻科学家。NIH研究员伊恩·摩根体现了这种困境，由于招聘冻结，他的职业发展前景不明朗。 这种“人才流失”导致年轻美国科学家寻求在欧洲和其他地方的机会，而移民限制则阻碍了国际人才的涌入。削减还涉及重要的培训项目，危及未来研究人员的培养。尽管美国卫生及公共服务部声称，NIH内部许多人担心美国科研领导地位和创新能力将受到长期损害，可能阻碍依赖生物医学研究的公共卫生和经济增长的关键进展。这种情况威胁着将潜在的救命发现“搁置”。
一个黑客新闻的讨论强调了美国科学领域“人才流失”的担忧，起因是《卫报》上的一篇文章。用户们认为，由于诸如美国国立卫生研究院（NIH）的招聘冻结和当前的政治氛围等因素，美国正在失去顶尖人才，这使得像NIH和CDC这样的机构对研究人员的吸引力降低。
一些评论员认为，这可能会使欧洲受益，有可能使其在科学研究中领先，尤其是在医疗保健等领域。一位用户指出，更完善的欧盟福利体系有利于高效的医疗研究和开发，并以丹麦的奥泽姆沛（Ozempic）为例。
对话表明，美国在科研领域的优势与它效率低下的医疗体系之间存在脱节，暗示整合研究和医疗服务可能对全球更有益。最终，该讨论表达了对这些趋势对美国科学领导地位的长期影响的担忧。
## AI 作为外骨骼，而非代理 在人工智能方面取得成功的公司，并非将其视为人类工人的替代品，而是将其视为能力强大的*放大器*。关键在于框架：与其努力追求完全“自主代理”，最有效的方法是将人工智能视为“外骨骼”——支持和增强人类工作，而非取代它。 这种模式通过现实世界的例子得到证明，例如制造业中的外骨骼（在福特公司减少高达 83% 的受伤事故）和军事应用（允许士兵以更少的压力携带更多重量）。即使在医疗康复领域，外骨骼也使瘫痪患者能够行走。 作者提倡将任务分解为更小、更离散的组成部分，并构建专注于擅长*特定*任务的“微代理”——例如自动化提交消息编写或识别代码模式——同时将关键决策权留给人类。这与尝试完全工作流程自动化的结果常常令人失望形成对比。 通过结合人工智能处理大量数据的能力与人类判断和情境理解（通过诸如“产品图”之类的工具），团队可以提高生产力、减少错误，并为创造性问题解决保留认知资源。人工智能的未来不在于自主性，而在于*放大*。
一场 Hacker News 的讨论围绕着一篇近期文章，该文章将人工智能定义为人类能力的“外骨骼”，而非“同事”。虽然有些人欣赏这种比喻，但评论者很快转向了更批判的观点。
一个关键点是，即使拥有庞大的数据集，人工智能，特别是大型语言模型 (LLMs)，仍然难以完成某些任务——以国际象棋为例。人们担心人工智能正被定位为工人的替代品，机会集中在拥有大型专有数据集或专注于用于训练目的的工人监控的公司手中。
几位用户表达了对真正独立的 AI 代理的担忧，认为需要控制，甚至在这些实体出现时需要终止它们。另一些人则开玩笑地指出，现有的人工智能例子已经能够在极少的人工监督下运行，例如自动客户支持。这场对话轻松愉快，但也突显了人们对人工智能在未来工作中扮演的角色以及潜在风险的担忧。
自11月发布Gemini 3 Pro以来，你们的反馈和进展速度推动了这些快速改进。我们今天发布3.1 Pro预览版，以验证这些更新，并在不久的将来全面发布之前，继续在雄心勃勃的代理工作流程等领域取得进一步进展。 从今天开始，Gemini应用程序中的Gemini 3.1 Pro将为Google AI Pro和Ultra计划用户提供更高的限制。3.1 Pro现在也仅限Pro和Ultra用户在NotebookLM上可用。开发者和企业现在可以通过AI Studio、Antigravity、Vertex AI、Gemini Enterprise、Gemini CLI和Android Studio在Gemini API中预览3.1 Pro。 我们迫不及待地想看看你们将用它构建和发现什么。
## Gemini 3.1 Pro 预览总结
谷歌发布了 Gemini 3.1 Pro 的预览版，显示相对于之前的 3.0 版本，基准测试有了显著提升，尤其是在推理任务方面（ARC-AGI-2 分数翻倍）。一篇博文详细介绍了这些变化。
早期用户反馈不一。一些人报告代码能力有了实质性提升，而另一些人则遇到内部错误，或者认为该模型不如 Claude 和 Codex 等竞争对手实用，怀疑存在“基准优化”现象——优先考虑基准测试分数而非实际可用性。人们对与 Gemini 2.5 相比，token 输出限制可能减少的可能性表示担忧。
用户注意到增量更新的发布周期很快，并质疑谷歌对基准测试的关注是否能转化为实际应用中的切实改进。尽管如此，一些人发现“闪电”版本（Gemini-3-flash-preview）在工具使用和代理库方面出人意料地强大且经济高效。更新似乎有些零散，意外地出现在 Vertex AI 中。
最近在Bluesky平台上出现一场辩论，焦点在于“左翼讨厌科技”的说法。这场争论源于有关Anthropic等人工智能进展以及对人工智能生成内容担忧的新闻。这一论点，受到一篇批评人工智能领域学术怀疑主义的博文的推动，认为左翼正在落后于“科技乐观主义”。 然而，作者自称是左翼人士，反驳了这一观点，指出左翼人士经常支持高速铁路和mRNA疫苗等技术。核心问题并非拒绝*所有*技术，而是对生成式人工智能持批判态度，认为它只是资本主义剥削的又一工具，而非通往乌托邦未来的道路。 作者认为，人工智能所谓的“智能”仅仅是复杂的模式匹配，而当前的热潮是由行业利益驱动，旨在寻求投资和有利政策。归根结底，左翼的怀疑源于对人工智能如何影响工人及日常生活方式的担忧，质疑它是否真正改善了民生，还是主要使那些从中获利者受益——这呼应了历史上的批评，例如卢德运动，他们并非反技术，而是反剥削。
## 技术犬儒主义与人工智能担忧：摘要
一篇名为“技术犬儒主义者是受伤的技术乐观主义者”（原题“左翼并不仇视技术，我们仇视被剥削”）的文章引发了 Hacker News 的讨论，中心围绕人工智能发展带来的焦虑。核心关注点并非技术本身，而是技术的*实施方式*以及*谁*从中获益。
许多评论者表达了对人工智能公司利用受版权保护的材料进行训练，却未对创作者进行适当补偿的沮丧，凸显了一种虚伪现象——企业可以轻易获取，而个人却成本高昂。工作岗位的流失被认为是进步的自然结果，但人工智能公司在取代写作者的同时，利用他们过去的作品，尤其令人不满。
辩论触及了人工智能的本质——一些人将其视为简单的复杂模式匹配，而另一些人则强调其潜力。一个反复出现的主题是技术进步与伦理考量之间的紧张关系，一些人认为目前的做法是“伦理犯罪”，却没有法律后果。最终，这场讨论揭示了人们对一个将资本置于公平之上，并可能危及生计的体系的深层不满。