## Dith：基于终端的图像抖动
“Dith”是一个用Zig编写的命令行工具，它使用五种经典的抖动算法（边缘、Atkinson、Floyd-Steinberg、蓝噪声和Bayer）将图像或实时摄像头馈送转换为类似盲文的图案。
它被设计为简单易用，仅需要Zig 0.15.1+和macOS的摄像头功能，没有外部依赖。用户可以指定输入源（摄像头或文件 - PNG、JPEG、BMP）、抖动模式，并调整诸如灵敏度（+threshold）和颜色反转（+invert）等参数。
每种抖动模式都提供独特的美学效果，从类似草图的轮廓到平滑的渐变和复古的8位图案。该工具内置了macOS原生摄像头集成，并提供优化性能的选项。安装涉及克隆GitHub仓库，使用Zig构建，并将二进制文件添加到您的PATH中。
在这里找到它：[https://github.com/user/dith](https://github.com/user/dith)
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Rast是一个实验性项目，旨在高效检测中央库尔德语（索拉尼语）文本中的拼写错误，尤其是在网络连接中。其关键组成部分是**K8**，一种新的库尔德语8位编码标准，旨在克服UTF-8编码在非ASCII字符方面的效率低下。K8还包含一个页脚，以与现有的UTF-8字符保持向后兼容。
该项目利用自定义传输协议，专注于最大限度地减少数据传输。系统在初始细节传输后，不重复发送完整的错误细节，而是传输错误*引用*。错误数据结构包含错误和细节的数量、指示文本中错误位置的偏移量，以及用于标题和描述的紧凑标题。
该协议通过缓存错误细节并使用索引将其链接到特定错误，从而优化效率，减少WebSocket连接中的冗余。虽然考虑过基于位的流传输，但开发成本被证明过高。
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我为我的应用设计了一个自定义协议 (roj.dev)
8 分，_roj 发表于 22 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
Orochikaku 发表于 20 小时前 [–]
请考虑在你的头部添加一个版本号。
catlifeonmars 发表于 20 小时前 | 父评论 [–]
是的。或者只是在开头保留一个必须为零的部分，将来可以升级为版本号。这实际上与版本号相同，但在语义上更灵活，因为你还没有决定版本模式。
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## AI & 开发更新 - 2026年1月10-12日 本周重点关注 Anthropic 的 **Claude Cowork**，这是他们强大的编码代理（之前名为“Claude Code”）的新界面，现在 Max 订阅者可以访问。它本质上为运行代码任务提供了一个文件系统沙箱，利用 Apple 的虚拟化框架来保障安全。虽然与 Claude Code 类似，Cowork 旨在通过简化界面和自动处理沙箱来提高可访问性。尽管 Anthropic 采取了缓解措施，但仍然存在对“提示注入”漏洞的担忧，强调在授予对敏感文件的访问权限时需要谨慎。 与此同时，**Fly.io 推出了 Sprites.dev**，提供开发者 *和* API 沙箱。Sprites 提供持久的、可检查点的环境，以安全地运行像 Claude Code 这样的编码代理，解决了“YOLO 模式”的风险，并提供了一个 JSON API 用于安全的代码执行。 该通讯还讨论了 LLM 驱动的代码移植的伦理问题，倡导对 AI 生成的代码进行明确的许可和标记（“alpha slop”）。最后，它强调了 AI 对开源开发的影响以及适应这种不断变化的格局的重要性。 **分享的链接：**一个使用 AI 构建的无代码库，对 AI 在开发中作用的积极看法，Superhuman AI 电子邮件泄露事件，以及一个霓虹灯招牌制作课程。
## Claude Cowork：初步印象与讨论
这次Hacker News讨论围绕着Anthropic的Claude Cowork的初步体验，这是一款旨在超越代码相关任务的新型AI工具。核心观点是，虽然功能强大，但目前有效利用Claude Cowork——以及LLM通常——需要高超的提示词技巧，常常类似于程序员的思维方式。
许多评论者认为，清晰、详细的提示词能产生最佳结果，但质疑普通用户是否具备这种能力。一些人建议语音输入作为一种替代方案，以帮助那些不擅长编写精确提示词的用户。另一些人强调了像Claude这样的工具可以自动化复杂任务的潜力，例如简历筛选和视频编辑。
一个反复出现的主题是，即使AI输出令人印象深刻，也需要人工监督，因为存在潜在的错误和数据隐私问题。 几位用户也指出了与现有工具和扩展程序更好地集成的必要性。 最终，对话表明Claude Cowork代表着一个重要的进步，但其全部潜力取决于使其力量能够被更广泛、技术水平较低的受众所访问。
## Eigent：你的开源AI劳动力
Eigent 是一款桌面应用程序，允许用户构建和部署定制的AI“劳动力”，以自动化复杂任务。它基于开源的CAMEL-AI框架构建，利用多智能体系统进行并行处理，并通过本地部署优先考虑数据隐私。
主要功能包括用户友好的界面，无需任何设置，协调多个AI智能体（如开发者、搜索者和文档创建者），以及通过模型上下文协议（MCP）支持自定义模型和集成——包括网络浏览、代码执行以及与Slack和Google Suite等流行平台的集成。
Eigent是完全开源的，提供透明度和社区贡献。它可以本地运行以实现完全的数据控制，也可以通过托管云平台运行。提供SSO和定制开发等企业级功能。该系统动态分解任务，利用专门的智能体并在需要时请求人工输入，例如行程规划、财务报表生成和市场分析。
## Eigent：开源 Claude 替代方案
Eigent 是一个旨在成为 Claude 替代方案的新开源项目，提供一个可本地部署的 AI 助手 (github.com/eigent-ai)。它*可以*利用 Anthropic 等的付费 API，但一个关键特性是能够通过与 vLLM、Ollama 和 LM Studio 等工具集成，完全离线运行本地模型。
Hacker News 上的讨论集中在“开源”的定义上——一些人质疑该标签，因为其可选的 API 使用和定价页面。然而，支持者强调完全本地部署选项，零外部依赖，真正开源并提供完全隔离。
用户正在探索哪些开放权重模型与 Eigent 配合效果最好，建议指向 Telecom Bench 等基准测试，以寻找潜在候选模型。
该项目旨在复制专业级、昂贵的EO/IR云台（用于飞机跟踪）的稳定性，使用消费级PTZ摄像头实现。挑战在于摄像头的电机反应迟缓且有阻尼，不适合跟踪快速移动的飞机。解决方案是将控制从机械转向复杂的软件。
构建了一个定制控制环，融合了视觉跟踪（OpenCV & CSRT识别飞机特征）、预测（卡尔曼滤波器估计未来位置并考虑延迟）和控制（PID环，并结合基于预测速度的前馈控制）。这使得摄像头能够*提前*跟踪目标，而不是被动地响应其运动。
此外，一个“虚拟云台”可以数字稳定图像，补偿机械缺陷。该系统还集成了ADS-B遥测数据，将视觉跟踪与飞机识别相关联。
该项目在Github上公开，探索了“sousveillance”（将ISR技术适应于民用）——提高对空域的感知能力，以及用于监视的工具。
## 天眼项目：自制飞机追踪器
天眼项目，被称为“家庭版Wescam”，是ianservin.com上详细介绍的一个引人入胜的DIY项目，它成功地使用廉价的云台相机、OpenCV、卡尔曼滤波和PID控制来追踪飞机。作者克服了最初的相机控制延迟问题——这是一个常见问题，因为这些相机设计用于缓慢平移，而不是追踪快速移动的物体。
该系统通过预测飞机运动并补偿相机的固有延迟，实现了“稳如磐石、像素级追踪”。它甚至可以与ADS-B数据集成，以识别目标并在屏幕上显示信息。
Hacker News上的讨论揭示了潜在的升级，例如使用直驱电机以获得更快的响应速度，利用现有的无人机组件，以及探索替代追踪方法，如汽车雷达。用户还建议集成ONVIF兼容性，并利用OpenCV的GStreamer支持以获得更低延迟的视频流。评论员们称赞了该项目的“sousveillance”（反监控）特性和整洁的代码。
Safari 技术预览版现在支持 CSS Grid Lanes，这是一种新的布局能力，允许内容自然地在列或行中流动——非常适合无人为截断的砌体式布局。与传统的网格流不同，Grid Lanes 垂直于定义的布局形状流动，这意味着内容跨列或沿行填充。
理解这种流动可能比较棘手，因此 Safari 在其增强的网格检查器中引入了“顺序编号”。此功能直观地显示 HTML 内容的顺序，阐明了项目如何排列以及受 CSS 的影响。这对于可访问性尤其重要，可确保逻辑 Tab 键和屏幕阅读器体验。
Safari 的检查器（Grid 和 Flexbox）也以其精细的细节而闻名——无限叠加、流畅的性能、清晰的视觉区分以及全面的容器列表。顺序编号在 Safari 技术预览版 235 中可用，并鼓励通过 Bluesky 或 Mastodon 提供反馈，以进一步完善这个强大的新工具。
## Safari 新的 CSS Grid Lanes 与开发者工具讨论
一则 Hacker News 讨论围绕 Safari 对 CSS Grid Lanes 的新支持展开，该布局特性提供类似砌砖效果。Safari 被认可为与 Chrome 和 Firefox 一样“优秀的浏览器”，但其实现和开发者工具引发了争论。
用户强调了 Grid Lanes 的潜在用例，例如具有交错内容的响应式布局，但指出其必要性有限。一个主要抱怨点在于 Safari 的开发者工具，许多人认为它们笨重且缺乏功能，与 Chrome 和 Firefox 相比——尤其是在 JavaScript 调试、内存检查以及 iOS 远程调试方面。
可访问性和成本也被提及，开发者对需要 Apple 硬件才能调试 Safari 特有问题感到沮丧。尽管有这些批评，一些人仍然为 Safari 辩护，理由是其电池续航、性能以及与 Apple 生态系统的集成。另一些人承认它的缺点，但认为它比其他选择“最不糟糕”，而有些人则依赖于浏览器扩展或虚拟机等解决方法来解决限制。这场对话凸显了跨浏览器兼容性持续存在的挑战以及开发者在支持 Safari 时面临的挫折。
## 使用 Node.js AsyncLocalStorage 解决 DrizzleORM 日志记录问题 作者在从 `slonik` 切换到 `DrizzleORM` 的 beta 版本用于 Postgres 数据库时，遇到一个日志记录方面的挑战。`Drizzle` 的日志记录能力有限，只能提供查询和参数在*执行前*的信息——诸如执行时间和行数等关键数据是不可用的。 现有的解决方法涉及有风险的 JavaScript 原型操作，作者希望避免这样做。回忆起之前读过的一篇文章关于 Node.js 的 `AsyncLocalStorage`，作者意识到它提供了一个优雅的解决方案。 `AsyncLocalStorage` 允许在异步操作过程中维护上下文数据，类似于 React 中的 `useContext` 或线程本地存储。通过在数据库调用开始时创建上下文，用初始数据填充它，并让 `Drizzle` 的日志记录器添加查询细节，作者可以在操作完成后访问完整的结果（包括执行时间和行数）。 这种方法避免了侵入性的修改，提供了类型安全，并能与现有的日志记录基础设施无缝集成。作者指出 `AsyncLocalStorage` 是一种强大的模式，被其他库如 OpenTelemetry 和 Sentry 使用，并希望这个例子能帮助其他人认识到它的实用性。
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使用 AsyncLocalStorage 升级 DrizzleORM 日志记录 (numeric.substack.com)
12 分，由 bihla 发表于 22 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
nickdeis 发表于 20 小时前 [–]
我构建了一些类似的东西来处理 drizzle 中的事务/保存点：https://github.com/nickdeis/drizzle-transaction-context
其他语言如 python 和 golang 也有类似的概念，但 AsyncLocalStorage 具有非常适合异步编程的 API。它也与 drizzle 的保存点实现很好地结合，因为 AsyncLocalStorage 和保存点都可以嵌套。回复
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## Sparrow-1：在对话式人工智能中实现类似人类的 timing Sparrow-1 是一种新型音频模型，旨在通过关注系统*何时*说话，而不仅仅是*说什么*，来彻底改变对话式人工智能。与依赖于在回复前检测静音的现有系统不同，Sparrow-1 持续建模对话 timing，通过在适当的时候立即回复，在不适当的时候故意等待，来模拟人类交互。 这是通过“音频原生”方法实现的，直接分析连续音频流以获取语义完整性、语调、停顿，甚至非语言发声等线索——这些元素通常被基于转录的系统忽略。Sparrow-1 实时预测对话“话语权”，适应个体说话者的模式，无需校准。 与行业标准进行基准测试表明，Sparrow-1 在话语权转移方面实现了 100% 的精确率和召回率，中断次数最少，中位延迟仅为 55 毫秒——显著优于现有方法。这项突破消除了当前人工智能中常见的速度-准确性权衡，创造了更自然、流畅和引人入胜的对话。Sparrow-1 现在可通过 Tavus APIs 和平台使用。
一个黑客新闻的讨论强调了麻省理工学院“旋风一号”的意义，这是一款1951年的高速电子数字计算机。用户指出其激进的16位并行设计——与当时常见的位串行方法不同——从一开始就优先考虑速度。
“旋风一号”是一台基础机器，直接影响了SAGE防御系统，并启发了后续的计算机，如TX-0、TX-2，最终是DEC PDP-1。一位评论员戏称它是“最初的微控制器”，尽管它的体积庞大。
讨论还提到该计算机早期采用核心存储器（取代其最初的阴极射线管存储器），以及其令人惊讶的现代且易于理解的指令集架构（ISA），促使有人建议构建一个模拟器。它被公认为IEEE里程碑，巩固了其在计算机历史上的地位，并证明了即使在今天，其术语仍然具有惊人的持久相关性。 旋风一号的文件数字档案也可用。
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