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## Miri：检测 Rust 代码中的未定义行为
最近的 Hacker News 讨论强调了 **Miri** 的价值，它是一个用于检测 Rust 代码中未定义行为 (UB) 的工具。虽然 Rust 旨在实现内存安全，但 `unsafe` 代码块可能会引入 UB，这可能导致不可预测的程序行为。
用户报告称，Miri 可以有效地发现这些问题，通常比在 C/C++ 中更明显，这得益于 Rust 的激进优化。常见的 UB 模式包括不正确的指针转换、有缺陷的可变自引用签名以及 `Box<T>` 内部数据的问题。
普遍的共识是，Miri 对于使用 `unsafe` 代码的项目来说是无价之宝。开发者建议构建代码以方便 Miri 测试——优先选择小型、可单元测试的组件并隔离 I/O。 此外，建议将 Miri 与 Valgrind 和 LLVM 消毒器等工具结合使用，以进行全面的分析。
最终，Miri 并不能保证程序没有 UB，但它是构建更健壮和可靠的 Rust 应用程序的关键一步。
该通讯器支持5G、4GLTE、3G/2G全球频段，并以解锁状态销售。5G NR：n41, n77, n78, n1, n2, n3, n5, n7, n8, n12, n13, n14, n20, n25, n26, n28, n38, n40, n41, n48, n66, n71, n77, n78 5G NR (4×4 MIMO)：n1, n2, n3, n7, n25, n38, n40, n41, n48, n66, n77, n78 LTE (4G)：FDD：B1, B2, B3, B4, B5, B7, B8, B12, B13, B14, B17, B18, B19, B20, B25, B26, B28, B66, B71 TDD：B34, B38, B39, B40, B41, B42, B48 3G / 2G：WCDMA：B1, B2, B4, B5, B6, B8, B9, B19 GSM：B2, B3, B5, B8
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Kling 运动控制 AI (motion-control.io)
7 分，由 sinpor1 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
yorwba 1 天前 [–]
官方 Kling AI 公告博客文章：https://app.klingai.com/global/quickstart/motion-control-use...
正如你从域名可能看出的那样，这次提交是试图进行关键词抢注。
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## 2026 年 LLM 概览：快速指南
自 ChatGPT 发布以来，LLM 世界发生了爆炸式增长。虽然 GPT-4 曾经占据主导地位，但 2026 年提供了*数十种*选择，使得选择变得困难。本指南侧重于实际用例。
**用于编码：** 忘记“感觉编码”——自动化代码生成既昂贵又低效。优先考虑控制。**AI Studio 中的 Gemini 2.5/3 Pro** 非常适合直接交互。对于代理工作流程，**OpenCode**（大多数任务使用 **Sonnet 4.5**，复杂任务使用 **Opus 4.5** – 订阅 Claude Pro 计划每月约 20 美元）因其清晰的代码更改显示而更胜一筹。AI Studio + Gemini 2.5 Pro 提供了强大的长上下文能力，甚至超越了更受炒作的模型。
**用于一般对话：** **T3 Chat**（每月 8 美元）提供对众多 LLM 的访问，方便比较。使用特定的“eigenprompt”系统指令可以显著提高输出质量。**Kimi K2** 擅长简洁、直接的回复。
**用于数据分析/学习：** **Anthropic 的 Claude** 独特地从数据创建交互式 Web 应用程序（“Artifacts”），非常适合快速分析。
**预算提示：** 利用 AI Studio 中的免费 **Gemini 2.5 Pro**。订阅 Anthropic Pro 计划（每月 20 美元）可以解锁 OpenCode 中的 Sonnet 4.5。在需要时，通过 OpenCode Zen 探索具有成本效益的中文开源模型，例如 **GLM 4.7** 或 **Minimax (M2.1)**。
最终，关键在于了解您的需求并选择合适的工具——并记住，拥有问题从来都不是一件坏事。
## 光标与AI编码助手现状 - 摘要
最近Hacker News上的一场讨论集中在AI驱动的编码助手，特别是光标的演变。起初，光标因优先考虑“氛围编码”（快速原型设计）而非全职软件工程需求而受到批评，但光标的工程师认为这是误解。他们构建了不同级别的自主性，允许用户在手动编码、自动完成辅助或具有不同控制程度的代理工作流程之间进行选择。
对话强调了LLM代理的挑战，包括上下文限制和潜在的不准确代码修复（例如注释掉失败的测试）。然而，像Opus 4.5这样的模型的进步正在缓解这些问题。一个关键的建议是在“构建模式”*之前*使用“计划模式”，以获得更高质量的结果。
许多评论者提倡使用Claude Code和AI Studio等工具，赞扬AI Studio的聊天界面功能（编辑消息、重新生成特定回复）。另一些人更喜欢基于CLI的代理，以实现灵活性并与现有工作流程集成。一个反复出现的主题是开发人员技能的重要性——LLM对经验丰富的编码人员最有效，他们可以彻底审查生成的代码。最终，“最佳”工具取决于个人需求和编码风格。
## ThingsBoard：快速概述
ThingsBoard是一个可扩展、用户友好的物联网平台，旨在加速您的物联网项目开发。它允许您轻松**连接设备、收集和存储遥测数据**，并通过可定制的实时仪表盘**可视化信息**。
主要功能包括一个**强大的规则引擎**，用于数据处理、标准化和告警触发，以及灵活的**通知**选项（电子邮件、短信、移动应用程序）。您可以通过API安全地管理实体，定义它们之间的关系，并**与客户共享仪表盘**。
ThingsBoard支持各种应用，包括**SCADA系统、智能能源、车队跟踪和智能农业**。它提供预构建的解决方案模板来简化开发，并专注于让您定制物联网解决方案的*独特*方面。
通过他们的指南和视频教程开始使用，并通过他们的GitHub问题页面寻求支持。该平台是开源的，采用Apache 2.0许可证发布。
## ThingsBoard：黑客新闻上的物联网平台讨论
最近一篇黑客新闻帖子讨论了ThingsBoard，一个开源的物联网平台 ([github.com/thingsboard](https://github.com/thingsboard))。一些用户称赞它在生产级物联网项目和仪表板方面的能力，但一位使用专业版一年多的用户提出了一项重大的安全问题。他们警告说存在大量未解决的安全漏洞，建议不要将实例暴露于公网。
其他评论强调了对该平台的困惑——它是一种软件，而不是物理板——以及缺乏关于设备兼容性的清晰文档。另一位用户表示有兴趣将ThingsBoard与安全平台集成，以分析物联网行为并识别风险。讨论还包括对不断发展的物联网格局的一些轻松观察。
Punkt. 推出 MC03，一款在德国制造、注重隐私的新型智能手机，将于 CES 2026 亮相。 延续其订阅模式，搭载 AphyOS 的 MC03 优先考虑用户数据所有权和控制权。 该手机具有双环境系统：“Vault”用于 Punkt. 批准的受信任应用程序，提供最大程度的隐私，而“Wild Web”则提供更广泛的应用程序访问权限，并具有强大的可见隐私保护措施。 AphyOS 消除了跟踪、臃肿软件和漏洞，并配备了安全元件。 主要功能包括 120Hz OLED 显示屏、可拆卸 5200mAh 电池、64MP 摄像头、内置 VPN（“Digital Nomad”）以及用于应用程序控制的注重隐私的“Ledger”。 与 Proton (Mail, Calendar, Drive, VPN, Pass) 的合作增强了安全通信。 MC03 的价格为 699 美元，初始年份后，AphyOS 订阅费用为每月 9.99 美元。 Punkt. 强调“瑞士科技”理念——用户为设备和服务付费，而不是*用*他们的数据付费。 现已开放预订，欧洲地区将于 2026 年 1 月开始发货，北美地区将于 2026 年春季发货。
## Punkt MC03 智能手机：备受争议的发布
Punkt 发布了其 MC03 智能手机，在 Hacker News 上引发了讨论。虽然该手机的设计美学受到赞扬，但其核心功能——一项强制性的年度订阅（每年超过 100 美元）以维持完整功能、安全性和更新——正受到严厉批评。
用户质疑为访问设备上数据的权限付费的道德性，并将其与 Pixel 手机上的 GrapheneOS 等型号进行不利对比。一些人认为这是一个愤世嫉俗的举动，类似于“手机即服务”，而另一些人则承认需要为操作系统维护提供资金，但不喜欢这种实施方式。人们还对该手机依赖于 GrapheneOS 的分叉且过时的版本以及公司缺乏透明度表示担忧。
许多评论者对 Punkt 从其先前的简约开放方式转变感到失望，特别是考虑到他们早期 MP02 型号报告的问题。这场讨论凸显了渴望注重隐私的设备与抵制感觉限制性和剥削性的订阅模式之间的紧张关系。最终，许多人认为用户可以通过更开放的替代方案实现类似的结果。
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## 美国人对人工智能的怀疑：摘要
近期一篇《纽约时报》的文章引发了关于美国人似乎对人工智能特别警惕的原因的讨论，这种情绪并非全球独有，但在美国尤为强烈。最初的反应将其定义为独特的“美国仇视”，但评论员指出，世界各地存在类似的担忧，没有哪个国家对人工智能的发展感到过于兴奋。
有几个因素导致了这种怀疑。许多人认为，人工智能是被企业积极推动的，主要目的是为了削减成本和裁员，而没有将节省下来的成本让给消费者。在美国社会保障体系日益薄弱的情况下，对失业的担忧加剧。另一些人强调人工智能的不可靠性及其能力的炒作，将承诺与当前表现形成对比。
一个关键点是，人们对科技行业及其领导者的不信任，以及对滥用和可能加剧现有不平等的担忧。有些人认为人工智能是一种进一步集中财富和权力的工具，而另一些人则担心它对人类技能和劳动价值的影响。归根结底，许多人觉得人工智能是在没有解决根本经济和社会问题的情况下强加给他们的。
展示 HN：Jsonic – 一款适用于 Python 的 JSON 序列化工具
Show HN: Jsonic – Python JSON serialization that works
3 天前
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## Jsonic：一个新的Python JSON序列化库
Jsonic是一个新的Python库，旨在简化JSON序列化和反序列化，尤其是在处理标准Python类、数据类和类型提示时。由orrbenyamini创建，它通过提供零配置处理、严格的类型验证以及对常见Python数据结构的自然支持，解决了在使用Python内置的`json`模块时遇到的问题。
主要特性包括对敏感数据进行可选字段排除、支持`__slots__`类以及与Pydantic模型的良好互操作性。作者承认Pydantic是一个强大的替代方案，并将Jsonic定位为在最小侵入和避免转换为`BaseModel`是优先事项时的理想选择。
Hacker News上的初步反馈集中在附带文章的代码格式问题以及与Pydantic和`msgspec`等现有库相比的性能问题。作者强调Jsonic在速度和减少臃肿方面的潜在优势，使其适用于边缘设备，并欢迎进一步反馈其API设计。
## Netflix 的猿猴军团：回顾
一篇 Hacker News 讨论回顾了 Netflix 2011 年的“猿猴军团”——一种旨在主动识别基础设施弱点的混沌测试系统。评论员认为，尽管当时具有革命性意义，但这些实践在整个行业中的采用速度却出乎意料地缓慢。
许多公司最初优先考虑可靠的部署，而不是弹性测试，这种权衡在资源有限的情况下是可以理解的。然而，现代基础设施，如 Kubernetes 和服务网格，本身就更具弹性，解决了混沌猴最初针对的许多问题（例如陈旧的配置）。
对话强调了一个转变：基本的故障注入现在是“基本要求”，真正的价值在于测试复杂的故障场景——在特定的调用图中注入延迟，或模拟有状态系统故障。最终，核心教训仍然是：投资弹性如果没有验证其是否真正有效，就毫无意义，而主动应对故障对于构建健壮的系统至关重要。虽然专用工具存在，但许多功能现在已集成到云提供商的服务和 CI/CD 管道中。