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MIL-STD-882E 根据潜在危险定义软件控制等级,本质上将风险划分为四个层级。 最高风险涉及对关键功能具有*直接、立即*控制权的软件,错误会导致即时损害。 其次是具有*延迟*后果的直接控制场景,或软件提示*立即人工干预*以避免危险的情况。较低的风险存在于软件*建议*操作时,允许有时间进行独立验证。 最后,最低风险适用于仅用于辅助任务的软件,不控制关键系统。 随着人工智能(如LLM和计算机视觉)的进步,软件越来越多地融入以前由人类主导的流程,因此该标准如今尤其重要,需要仔细考虑潜在的安全影响和适当的控制等级。

## 黑客新闻讨论:军事标准与软件质量 最近黑客新闻上的一场讨论围绕着军事标准(如MIL-STD-882E)对提高软件质量的价值。核心观点是,仅仅采用安全关键型开发的流程和工具并不是关键——**深入理解软件在整个系统中的作用才是。** 许多评论者同意,90%的质量提升来自于深思熟虑的设计,而非僵化的方法论。 对话强调了一个常见陷阱:仅仅关注潜在的*故障*,而不是全面分析软件与世界的交互以及潜在的设计错误。一些人指出组件“失效”与“设计不足以满足其目的”之间的区别。 几位用户强调,标准最有价值之处在于正确评估项目风险并分配适当的资源,尽管现实并非总是如此。另一些人建议采用替代的 критичность 分类,例如Alistair Cockburn的分类,作为一种更实用的方法。最终,共识倾向于优先考虑彻底的理解和系统层面的思考,而不是盲目地遵循“最佳实践”。

## Dogalog:使用Prolog进行实时编程音乐 Dogalog是一个基于Prolog的实时编程系统构建的实时音乐环境。用户编写逻辑规则来生成算法节奏和旋律,代码更改会自动应用并以视觉方式呈现。它专为移动设备优先使用而设计,并可以作为渐进式Web应用安装以供离线访问。 Dogalog的核心在于使用类似Prolog的语句定义音乐事件。内置谓词,如`beat`、`every`、`euc`(欧几里得节奏)和`prob`(概率),控制时间和模式。一套全面的内置函数允许进行音阶/和弦生成、随机化以及通过`cycle`和`cooldown`进行有状态操作。 Dogalog拥有模块化架构和广泛的测试(88%以上覆盖率),并包含一个13步的交互式教程。主要功能包括跨代码更新的状态保存、时间网格调度器以及用于实时声音生成的WebAudio合成。 它使用纯JavaScript、CodeMirror 6和WebAudio API构建,并从TidalCycles和Sonic Pi等工具中汲取灵感。通过打开开发服务器并点击“开始”来开始实时编程,或深入教程以获得引导式学习体验。

## Dogalog:一个实时Prolog音乐环境 一个名为Dogalog(github.com/danja)的新型实时编程音乐环境在Hacker News上受到关注。与TidalCycles、Sonic Pi和FoxDot等为现场表演设计的、时间为先的系统不同,Dogalog利用约束求解方法进行作曲,旨在用于离线使用。 讨论强调了与类似项目的比较。Sonic Pi仍然受欢迎,专注于教育和易用性,而TidalCycles(基于Haskell)和Strudel(TidalCycles的WebAssembly版本)等替代方案正在出现。Bytebeats也被提及,虽然概念不同,但相关。 Dogalog的演示收到了积极的初步反馈,但有用户报告在Android Chrome上出现音频问题。有趣的是,该项目是“氛围编码”的——作者在最初并不了解其底层的Prolog语言的情况下创建的!用户对潜在的创意音乐探索表示兴奋,特别是约束和弦和音阶的想法。

## Valve 的客厅电脑第二次尝试 Valve 将于 2026 年再次进入客厅电脑市场,推出 Steam Machine,但这并非全新尝试,而是对十年前失败的“Steam Box”的改进。这次复兴源于 Valve 对苹果成功的观察:硬件、软件和服务的无缝集成是关键。 Valve 最初专注于《半条命》等游戏,于 2003 年构建了 Steam 平台,并将其发展成为领先的数字商店。第一代 Steam Machine 失败的原因在于游戏兼容性有限(特别是对于未针对 Linux 优化的游戏)以及性能问题。但 Valve 从中吸取了教训。 Steam Deck(便携式 PC 游戏设备)的成功以及 Proton 兼容层(允许许多 Windows 游戏在 SteamOS 上运行)的进步,为更可行的 Steam Machine 2.0 铺平了道路。Valve 旨在打造一种用户友好的体验,类似于苹果的生态系统,在 PC 游戏和电视之间提供无缝连接。 尽管面临来自成熟主机的竞争以及云游戏服务的潜在威胁,Valve 的优势在于其已建立的用户基础、与游戏玩家的直接联系以及避免激进平台锁定的意愿。未来取决于提供流畅的“即插即用”体验,并可能在 Steam 生态系统内构建更强大的社交基础设施。

## 心血管-肾脏-代谢 (CKM) 综合征:对相互关联疾病的新认识 长期以来,2型糖尿病、心脏病和慢性肾脏疾病被视为独立的疾病进行治疗。然而,新兴研究表明它们通常存在深刻的相互联系,源于共同的生物途径——现在被认为是心血管-肾脏-代谢 (CKM) 综合征。这种综合征始于脂肪细胞功能障碍,引发炎症和胰岛素抵抗,从而形成一个损害心脏、肾脏和胰腺的恶性循环。 美国心脏协会于2023年正式认可CKM,强调需要采取统一的治疗方法。幸运的是,像GLP-1受体激动剂(Ozempic、Wegovy、Mounjaro)等新药针对CKM的根本原因,在改善血糖、促进体重减轻和保护心脏和肾脏功能方面显示出令人鼓舞的结果。 虽然人们的认识正在提高,但从历史上看,医疗保健的碎片化以及专科医生之间缺乏沟通阻碍了早期诊断和有效治疗。将CKM识别为单一综合征对于预防性护理至关重要,并且可能使估计的90%的美国人受益,他们至少具有一种风险因素。尽管在整合护理和定制治疗方面仍然存在挑战,但对CKM的不断深入的理解为全球数百万正在与这些相互关联的疾病作斗争的人们带来了希望。

## 心脏、肾脏疾病与糖尿病:相关的疾病? 《科学美国人》的一篇文章讨论了2型糖尿病、心脏病和肾脏疾病之间日益明确的联系,美国心脏协会现在将其统称为“心肾代谢(CKM)综合征”。Hacker News上的讨论集中在肥胖是否是根本原因,或者是一种更广泛的代谢紊乱的症状。 许多评论者认为肥胖会推动疾病发展——肥胖导致糖尿病,然后是心脏病和肾脏问题,通常用诸如Ozempic、二甲双胍和他汀类药物治疗。另一些人认为,预先存在的代谢问题可能*导致*肥胖以及这些相关疾病。 鉴于肥胖的复杂性,仅仅建议减肥是否有帮助存在争议。一些人指出,GLP-1类药物在解决代谢问题方面取得了成功。一个关键点是,虽然糖尿病通常先于心脏和肾脏问题,但并非所有患有这些疾病的人都患有糖尿病,这突出了它们之间的相互关联性,但也强调了每种疾病的独特性。这篇文章本身因以轶事开头而不是直接呈现研究结果而受到批评。

## systemd v260:主要变更与移除 systemd v260 引入了重大变更,包括功能移除和更新的依赖项。**System V 服务脚本已被弃用**并将被移除;用户应迁移到原生 systemd 单元文件。移除的组件包括 `systemd-rc-local-generator`、`systemd-sysv-generator` 和 `systemd-sysv-install`。 **最低组件版本已提高**至:Linux 内核 5.10(推荐 5.14+)、glibc 2.34、libxcrypt 4.4.0、util-linux 2.37、elfutils 0.177、openssl 3.0.0、cryptsetup 2.4.0、libseccomp 2.4.0 和 python 3.9.0。 主要变更包括 cgroup2 内存会计与 HugeTLB 支持、持久化日志存储作为默认设置,以及 **nftables 作为唯一的 NAT 解决方案**(iptables 支持已移除)。TPM 1.2 支持也被移除。安全性得到增强,启动分区对 VFAT 文件系统的要求更加严格。 改进扩展到服务管理,包括扩展的 Varlink IPC、用于 OOM 杀死的新的服务属性,以及增强的日志记录。`systemd-machined` 现在将隐藏的磁盘镜像作为只读形式暴露。 多个更新影响 `systemd-vmspawn`、`systemd-nspawn`、`systemd-repart`、`systemd-udevd` 和其他组件,重点关注安全性、功能和依赖管理。Musl libc 支持可用,但存在限制。

## systemd v259 发布 – Hacker News 摘要 Hacker News 的讨论围绕 systemd v259 的发布及其影响,特别是对开发者和系统管理员而言。一个关键主题是将 systemd 作为游戏服务器的进程管理器,在 AWS 和 DigitalOcean 等云平台上动态扩展实例。用户们争论 systemd 相对于容器化技术(Docker、Kubernetes)的优劣,一些人认为 systemd 通过使本地和生产环境保持一致来简化部署。 许多评论者强调 systemd 的功能超越了基本的 init,包括通过 `nspawn` 的容器支持和高级资源管理。讨论集中在实现最佳资源利用率(目标为 80%,以避免性能问题)以及超过该点进行扩展的复杂性上。 v259 中的其他更新包括改进的 cgroup 支持和计划弃用 SysVinit 脚本。一个反复出现的问题是围绕 systemd 复杂性的持续争论及其创建者 Lennart Poettering,一些人表达了沮丧,而另一些人则承认它的实际好处。最终,对话展示了 systemd 的普遍影响以及围绕其在 Linux 生态系统中作用的各种观点。

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## OpenMemory:长期、本地优先的AI记忆 OpenMemory是一个自托管、本地优先的认知记忆引擎,旨在为AI系统提供持久、可解释和可扩展的长期记忆——超越简单的向量数据库。与需要大量设置和云依赖的传统方法(如Pinecone + LangChain)不同,OpenMemory只需几行代码即可提供简化的体验。 它以多扇区的认知结构存储记忆,融合时间感知、重要性权重和事实之间的关系。主要特性包括本地SQLite存储以保护隐私、零云设置,以及用于与Claude和Cursor等AI IDE无缝集成的原生模型上下文协议(MCP)服务器。 在响应时间、吞吐量、召回准确性和一致性等基准测试中,OpenMemory的表现优于Zep、Supermemory和Mem0等替代方案。它利用分层语义图(HSG)架构,并支持各种嵌入提供商(Ollama、OpenAI等)。它还提供从现有记忆系统迁移的工具,以及用于直接访问引擎的命令行界面。OpenMemory采用Apache 2.0许可。

## OpenMemory:一种本地优先的LLM记忆存储 一个名为OpenMemory(github.com/caviraoss)的新项目旨在为LLM代理提供一个本地的、基于SQLite的记忆存储,作为对Redis等云端依赖型向量数据库的替代方案。该项目强调避免厂商锁定并简化设置。 然而,最初的Hacker News讨论质疑了OpenMemory的必要性,指出本地Redis选项和SQLite向量数据库扩展已经存在。围绕项目起源出现了一场重要的争论,一些用户怀疑该项目很大程度上是由LLM(可能为Claude 3.5 Sonnet)生成的,原因是代码中的风格线索和评论。 另一些人则认为OpenMemory代表了本地LLM生态系统中一种有价值的模块化方法,将其与Beads(专注于任务管理)等项目进行比较,并建议与AgentFS产生潜在的协同效应。用户计划在本周末尝试该项目,以评估其实用价值。

## AI辅助开发:责任仍然在工程师 AI编码工具(如LLM)的兴起并未减轻开发者的核心责任:交付*可运行*的代码,而不仅仅是AI*生成*的代码。令人担忧的趋势是,初级工程师提交大量未经测试的代码变更,期望代码审查来发现错误——这种做法被认为是不礼貌且玩忽职守。 如今,真正的软件工程重点在于验证。这需要**两个关键步骤**:**手动测试**(亲自演示功能,最好有记录的步骤/输出,甚至屏幕录像)和**自动化测试**(创建测试来*证明*变更有效并防止回归)。LLM实际上*促进*了自动化测试,因此跳过测试是不可原谅的。 至关重要的是,即使有编码代理,人类仍然需要承担责任。工程师必须学会引导AI来*证明*其变更,模仿手动/自动化测试过程。组织良好的现有测试有助于代理学习并保持一致性。最终,有价值的贡献是那些有可证明功能证据支持的贡献——将重点从代码生成转移到代码*验证*。

## 黑客新闻讨论总结:证明代码有效 Simon Willison 最近的一篇黑客新闻帖子引发了关于人工智能辅助编码时代软件工程师角色变化的讨论。核心论点是,仅仅*生成*代码(现在通过LLM很容易实现)不再有价值。**重要的是*证明*代码有效,并提供可证明的证据。** 评论者普遍同意,强调了彻底的PR的重要性,包括对更改的清晰解释、测试说明(手动*和*自动化)以及视觉证据(截图/视频)。 许多人指出一个令人担忧的趋势:初级工程师提交大型、未经测试的PR,期望代码审查来发现错误。 讨论还涉及责任问题。虽然LLM可以生成代码,但它们无法为其正确性负责。 验证和确认的责任仍然在于工程师。 一些人提出了未来的系统,其中人工智能代理可以通过经济处罚或自动化验证系统来承担责任。 最终,共识是强大的工程技能——理解问题领域、编写清晰的代码以及严格测试——比以往任何时候都*更*重要,即使*有*强大的AI工具。 价值从实现转移到验证,并确保代码“属于”现有的代码库。

出于对独特数字身份的渴望,作者踏上了寻找稀有佛罗里达车牌的旅程。他们认识到车牌的稀有等级——从个位数到字母组合——并专注于备受追捧的双字母车牌。 他们的研究让他们找到了PlateRadar,一个查询车牌可用性的资源,但其付费墙和24小时刷新频率令人沮丧。凭借他们的工程技能,作者发现佛罗里达的个性化车牌查询网站缺乏速率限制或验证码等关键安全措施。这让他们能够使用TypeScript编写的脚本自动化检查,抓取数据并将其存储在数据库中,并使用Next.js前端进行可视化。 经过几周的监控,他们发现“EO”可用,但最终被更快的申请者抢走。他们并未气馁,当另一个稀有组合意外可用时,迅速获得了“HY”,这表明坚持和自动化可以克服追求真正独特车牌的挑战。作者正在等待交付,证明了专注可以获得几乎任何东西。

## HTMX:对简洁的呼吁 本文论述了开发者应该考虑HTMX,这是一个允许HTML元素发起HTTP请求并将内容直接交换到页面中的库——有效地在无需复杂JavaScript框架的情况下添加交互性。作者批判了当前的Web开发环境,将其描述为在有限的原始HTML和React、Vue或Angular等框架的巨大复杂性之间的虚假选择。 HTMX提供了一个中间地带:使用HTML属性触发服务器请求,返回HTML片段,动态更新页面。这种方法拥有极小的库大小(约14kb),消除了构建步骤和大量的依赖列表,并促进了“行为的局部性”——使代码更易于理解和维护。 一家公司使用HTMX重建了一个SaaS应用程序,取得了显著的改进:代码减少了67%,依赖项减少了96%,构建速度提高了88%,页面加载速度提高了50-60%。虽然不适合像Google Docs这样高度复杂的应用程序,但HTMX在表单、列表和仪表板等常见任务中表现出色,为许多Web项目提供了一个更简单、更快、更易于维护的解决方案。作者敦促开发者仅仅*尝试* HTMX,即使在一个小型项目上,也能亲身体验其好处。

## HTMX 在 Hacker News 上的讨论 一篇最近推广 HTMX 的文章在 Hacker News 上引发了热烈讨论,HTMX 的作者 iNic 对对其优越性的夸大说法表示不满。讨论的核心在于 HTMX 是否代表了 Web 开发的重大转变,还是仅仅是另一种具有特定优缺点的新工具。 许多评论者同意 HTMX 在简单用例中表现出色,减少了对 JavaScript 的依赖。然而,人们对它在复杂应用程序中的可扩展性和可维护性表示担忧,可能导致代码脆弱。一些人认为坚持使用 React 等成熟框架更实用,而另一些人则强调了服务器端渲染 HTML 以及避免大型 JavaScript 包的好处。 Turbo 和 Unpoly 等替代方案也被提及。一个关键点是需要对后端进行调整才能充分利用 HTMX,并且在采用它之前需要考虑项目的整体复杂性。最终,共识倾向于 HTMX 是一种有价值的工具,但并非通用解决方案,而“最佳”方法很大程度上取决于具体的项目需求。

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