谷歌已发布**开发者知识 API** 和 **模型上下文协议 (MCP) 服务器**的公共预览版，为 AI 开发者工具提供访问准确、最新的谷歌开发者文档的途径。这解决了 LLM 依赖潜在过时信息的问题。 该 API 充当“事实来源”，允许开发者以 Markdown 格式对 Firebase、Android 和 Google Cloud 的文档进行编程搜索和检索，更新索引在 24 小时内完成。 基于开放标准的 MCP 服务器，使 AI 助手能够*安全地*访问这些文档。这增强了诸如实现指导、故障排除和比较分析等功能——使工具能够回答诸如“如何在 Firebase 中实现推送通知？”之类的问题。 开发者可以通过创建 API 密钥并通过 Google Cloud CLI 启用 MCP 服务器来开始使用。未来的开发将侧重于结构化内容、扩展文档覆盖范围和缩短索引时间。目标是显著提高使用谷歌技术的人工智能驱动的开发者工具的可靠性和实用性。
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## 开发者知识 API & MCP 服务器讨论总结
谷歌最近推出了开发者知识 API 和 MCP（模型能力协议）服务器，引发了 Hacker News 上关于其复杂性和必要性的争论。核心思想是为代理提供对文档的结构化访问，但许多评论员质疑它是否过于复杂。
批评者认为，像 `tar` 文件中现成的文档、Git 仓库，甚至文档完善的 API/CLI 等更简单的解决方案会更高效、更易于使用。担忧集中在 API 需要密钥、需要设置 MCP 服务器以及大型响应可能造成的上下文污染。
支持者解释说，MCP 的价值在于**可发现性和标准化**，允许轻松共享外部服务的插件，并让提供者控制访问权限。它旨在简化代理的上下文注入，避免用户手动配置 API 细节。有些人认为它是在从早期尝试中吸取教训后构建的“MCP 2.0”。
最终，这场讨论凸显了便利性和架构优雅性之间的紧张关系，一些人更喜欢使用现有工具的更简单、更可组合的方法，而另一些人则认为 MCP 是朝着 AI 代理更标准化的插件生态系统迈出的重要一步。
## Prolok 软件保护：深入解析 在 20 世纪 80 年代，Vault Corporation 的 Prolok 系统是一种著名的软件保护方案。除了核心 Prolok 磁盘外，Vault 还发布了 UNILOK（多密钥访问）、CHRONOLOK（运行时限制）和 COMMLOK 等变体，以及 ROMLOK 加密狗和 ProLoader 磁盘复制机（最初 3,495 美元，后来 1,595 美元）等硬件。 Prolok 磁盘具有三个物理“指纹”——故意损坏的扇区——以及独特的执行代码。分析表明，这些指纹创建了可被保护软件检测到的弱位。虽然看似复杂，但存在一个关键缺陷：来自同一软件包的磁盘可以解锁其中的*任何*受保护的标题，这对出版商来说是一个重大漏洞。 Prolok.EXE 积极抵抗调试并采用混淆技术。然而，最终它被 Central Point Software 的 NOGUARD 和 Quaid Software 的 RAMKEY 等工具击败，这些工具拦截磁盘访问并模拟损坏的扇区。这导致了一场具有里程碑意义的 1985 年诉讼——*Vault Corp. v. Quaid Software Ltd.*——其中 Quaid 成功捍卫了创建备份副本的权利，推翻了限制性的州法律。 讽刺的是，Vault 的衰落始于“Prolok Plus”，这是一个提议的系统，该系统威胁在检查失败时擦除硬盘，严重损害了其声誉。这，加上 Softguard Systems 等竞争对手的业务损失，导致了 Vault 的衰落。现代模拟工作，利用 TransCopy 等格式和弱位掩码，现在成功地在 MartyPC 和 86Box 等模拟器中重现了 Prolok 保护，从而保留了这段计算历史。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇博客文章，详细介绍了 80 年代和 90 年代 PC 软盘上使用的“Vault Prolok” 盗版保护系统。该系统旨在防止盗版，甚至采用了在检测到盗版副本时威胁损坏硬件或数据的策略——由于潜在的责任问题，这种做法备受争议。
评论者分享了“盗版保护战争”升级的轶事和例子，包括类似且常常有缺陷的方案。这些方案包括 FTDI 的驱动程序更新导致克隆芯片变砖，一家飞行模拟器公司部署恶意软件窃取密码，以及索尼 BMG 根套件丑闻。
许多人指出这些保护措施的周期性：会找到绕过方法，导致更复杂的防御，而这些防御最终不可避免地会被破解。Kyroflux 和 Copy II PC Option Board 等工具被提及为通过复制磁盘结构来规避这些保护的方法。最终，讨论强调了依赖于容易被绕过的代码级保护措施的徒劳，以及公司为控制软件分发所采取的极端手段。
## 不确定与目标的一年 六个月前，与女友艾米在夏威夷的假期感觉像一个完美的时刻——充满欢乐和联系的时光暂停。然而，表面之下，一种日益增长的担忧挥之不去。艾米已经几周来一直感到无法解释的疲劳和其他症状，起初被医生忽视。这次田园诗般的美好旅行笼罩着蔓延的恐惧。 返程后，艾米被诊断出患有催乳腺瘤，一种脑肿瘤。随之而来的是一场手术风暴，第一次手术切除了80%的肿瘤，但未能完全解决问题。恢复过程很艰难，但第二次手术带来了希望，承诺有90%的完全治愈机会。 然而，术后检查显示催乳素水平并未如预期下降，希望破灭了。面对持续的不确定性和进一步治疗的可能性，作者将重心从事业上转移到成为艾米的专职护理者。这段经历点燃了一个新的目标：利用人工智能和科学研究的力量来更好地理解和对抗脑肿瘤，这源于对遗传因素的恐惧以及为艾米和他们的未来家庭尽一切可能的愿望。他现在致力于这个使命，寻求合作并旨在加速该领域的进展。
## 黑客新闻讨论摘要：男子试图“治愈”女友的肿瘤
一名黑客新闻用户分享了一篇Substack文章的链接，详细描述了他雄心勃勃的计划，即利用人工智能和他的风险投资背景来研究并可能*治愈*女友的催乳腺瘤（垂体肿瘤）。 这篇文章引发了长时间的讨论，主要集中在他的方法是否可行以及对情感健康的影响。
许多评论者表示担忧，认为男子的关注点可能不正确，并且可能对他自己和他的女友都有害。 几个人分享了他们患催乳腺瘤和类似疾病的个人经历，强调了接受局限性和关注生活质量的重要性。 人们担心可能会出现否认、不切实际的期望以及忽视当下。
另一些人则为男子的动力辩护，承认为所爱之人而战的自然愿望，并指出专注的研究*有时*可以产生积极的结果，例如《洛伦佐的油》。 一个反复出现的主题是女友的自主权以及她是否支持这项艰苦的努力。
最终，这场讨论凸显了一个复杂的情况，在希望和决心与严重疾病的现实以及对情感健康的需求之间取得平衡。 许多人敦促作者优先陪伴伴侣并寻求专业支持。
## Ollama：轻松本地运行LLM
Ollama 简化了在您的电脑上直接使用大型语言模型（LLM），例如 Gemma。它消除了传统 LLM 设置的复杂性——无需再为依赖项或配置而烦恼！
Ollama 允许您轻松**从可搜索的库（可在 [https://ollama.com/search](https://ollama.com/search) 找到）下载预训练模型**，并**使用单个命令运行它们**。例如，`ollama run gemma3:1b` 会下载并执行 Gemma 3 模型。
Gemma 的 1B 版本因其低 RAM 使用量（1.5-2GB）和快速响应时间而突出，使其非常适合快速任务。只需在 Ollama 终端中输入您的提示，即可收到生成的文本。
安装通过一个简单的脚本非常简单：`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`。在 [https://ollama.com/download](https://ollama.com/download) 了解更多信息并找到其他操作系统的安装说明。
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这个Hacker News讨论围绕着szczepan.org上提出的一个数学问题：确定在单位圆内随机选择三个点，其外接圆完全包含在该单位圆内的概率。
最初的帖子详细描述了一种使用积分演算的复杂方法，评论者立即开始仔细检查其方法中潜在的错误——特别是关于旋转对称性和概率分布。 几位用户发现了积分设置中的缺陷，争论调整是否会相互抵消，或者表明对问题的根本误解。
一个关键的争论点是“均匀随机”的解释——它指的是面积上的均匀分布，还是其他坐标系。 作者澄清他们假设了均匀*面积*分布。 一些人提出了替代方法，包括蒙特卡洛模拟和一种基于圆的交集的新方法，但难以保证数学的严谨性。
最终，这场讨论强调了看似简单的几何概率问题的难度以及精确数学公式的重要性。 作者还链接到后续帖子，详细介绍了蒙特卡洛模拟以验证结果。
## 铅汽油禁令成功得到百年研究证实
一篇最近的 *Ars Technica* 文章，在Hacker News上讨论，强调了一项使用一个世纪头发样本的研究，明确证明了禁止使用铅汽油的积极影响。数据表明，禁令实施后铅含量大幅下降，证实了其在降低公共健康风险方面的有效性。
讨论引发了关于现代燃料替代品的争论。一些评论员哀叹“传统汽油”（含铅汽油）的消失，并暗示其可能卷土重来，而另一些人则为无醇汽油辩护，尽管对其对老式发动机的影响存在担忧。对话的很大一部分集中在乙醇混合燃料的复杂性上，包括关于发动机磨损、蒸发排放以及加利福尼亚州空气质量改善的争论。
该帖子还涉及用户标记重复帖子的做法，一些人认为这是整合讨论和确保适当署名的手段，而另一些人则质疑自动重复检测的准确性。最终，核心结论仍然是：禁止使用铅汽油是一项成功的公共卫生干预措施。
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俄克拉荷马州建筑师如何将俗气变成艺术 (bloomberg.com)
28 分，MarlonPro 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 4 条评论
costcopizza 1 天前 | 下一个 [–]
强烈推荐芝加哥的人去艺术研究所看看他的展览。我也很好奇是否有任何当代建筑师继承了他的风格或至少精神。
wizardforhire 1 天前 | 之前 [–]
如果有人感兴趣，有一部关于戈夫的精彩纪录片。https://imdb.com/title/tt12239628/
mjmsmith 1 天前 | 父级 [–]
预告片看起来很有趣，但不幸的是似乎在任何地方都无法观看。
msephton 1 天前 | 根 | 父级 [–]
原因在这里 https://www.goffdocumentary.com/news (COVID 中断了发行，他们决定重新编辑，随后没有重新开始放映)
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## 芝加哥意想不到的生态系统：熔渣女王与她们的研究
生态学家艾莉森·阿纳斯塔西奥和她的合作者，被称为“熔渣女王”，正在研究芝加哥卡卢梅特地区的工业废弃场中蓬勃发展的令人惊讶的生态系统。受瑞典石灰岩荒地（贫瘠的石灰岩景观）中顽强植物的启发，她们开始调查钢渣——炼钢的副产品——并发现了丰富的生物多样性。
与预期相反，“钢渣荒地”并非荒地。它们孕育着原生草原草、稀有乳草、矮化树木，甚至是一种被认为本地灭绝的灯芯草。熔渣女王认为，这些新型生态系统不应以昂贵的修复手段“清理”，而应被理解和管理，以发挥其独特的生态价值——可能有助于碳封存并为传粉者提供栖息地。
她们在玛丽安·R·伯恩斯自然保护区和大型沼泽公园等地点进行的研究，挑战了传统的恢复方法，表明即使容忍入侵物种也可能是有益的。最终，熔渣女王的目标是重新定义我们对后工业景观的看法，认识到它们作为有价值的、不断演化的栖息地的潜力。
一场 Hacker News 的讨论围绕着迷人且常常有毒的矿渣堆——钢铁生产的副产品，尤其是在芝加哥附近的卡卢梅特地区。最初的帖子链接到一篇关于“矿渣之美”的文章，引发了关于这些工业废弃地带发展出的令人惊讶的生态系统的对话。
用户分享了关于研究能够从矿渣中吸收毒素的植物的故事，可能有助于环境保护。其他人回忆起当地历史，包括东芝加哥令人震惊的高铅含量，以及在石油公司干预之前使用的即兴“汽油桌”。
这场对话突出了大自然的可恢复性（“大自然，嗯，总能找到办法”），以及这些“环境垃圾场”的意外吸引力，甚至引发了对冷门植物生活的新兴趣。
这项研究探讨了大型语言模型（LLM）是否能从FORTH和关联编程语言架构中受益，从而摆脱递归、自顶向下的问题解决方式。核心思想是**优先考虑连接而非整合**，从基础开始构建解决方案——在确定上下文*之前*生成组件，这反映了我们预测序列中下一个词的方式。 作者使用“奇偶树”基准测试验证了这一假设。模型（Opus和Haiku）的任务是构建表示数字序列奇偶性（偶数/奇数）的二叉树，使用前缀（自顶向下）和后缀（自底向上）表示法。 结果表明，**后缀表示法始终优于前缀表示法**，并且**Opus的性能显著优于Haiku**。这表明模型在首先生成子解决方案时“思考”得更有效，这与关联方法相符。作者建议这一原则可以为数据库层优化提供信息，利用有限自动机的转换。最终，这项研究倡导LLM架构向逐步构建解决方案转变，而不是递归分解问题。
本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，如文档、博客和培训（GitHub Skills）。它还通过开源倡议、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。该平台提供各种**企业解决方案**和附加组件，如高级支持和高级安全功能，并提供详细的**定价**信息。