作者所在公司的一次人工智能研讨会引发了对基于Andrej Karpathy的Claude代码准则的一个热门Cursor扩展的调查——这是一个令人惊讶的简单工具，仅由65行Markdown组成，概述了四条编码原则，包括“编码前思考”。
作者很快为VS Code和Codex创建了扩展版本，但发现发布它们具有挑战性。VS Code需要六个月的发布者验证等待期以避免警告信息，而Cursor的流程涉及创建多个帐户和协议。
由于人工智能模型的非确定性，很难明确衡量该扩展的影响，但作者指出它有潜力根据定义的规则影响代码生成。该扩展迅速增长到近4000颗星，表明许多开发者认为它的方法有价值，突显了一小套准则可能对强大的AI模型产生影响。作者鼓励其他人尝试它并为该项目做出贡献。
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## LLM 与软件开发的民主化（与稀释）
最近 Hacker News 上的一场讨论围绕着一个 65 行的 Markdown 文件展开，该文件获得了大量关注（4000 多颗星），为使用 Claude Code 等 LLM 提供了基本的编程建议。这场对话引发了关于 LLM 对软件质量和开发所需技能的影响的争论。
一个核心论点是，LLM 降低了入门门槛，让那些没有传统编程专业知识的人也能把自己塑造成“思想领袖”。这使得从噪音中过滤有价值的见解变得越来越困难。许多评论员表示担心，LLM 赋予用户创建看似良好但缺乏基本问题解决能力解决方案的能力，从而导致“AI 冒充者”和批判性思维的下降。
另一些人指出，人们倾向于过度信任 LLM 的输出，以及确定性结果的丧失——这是可靠软件开发的基础。有些人认为星数仅仅是出于好奇或为了稍后书签，而另一些人则将其视为一种更广泛趋势的症状，即重视表面现象而非实质内容。这场讨论最终凸显了人们对 LLM 可能既能增强又能降低软件开发流程的焦虑。
嘿，那是什么？
HeyWhatsThat
3 天前
## HeyWhatsThat：摘要
HeyWhatsThat是一个基于网页的工具，用于识别山峰并探索世界各地的景观。其核心功能允许用户输入位置，获得标有可见山峰名称的360°全景图。它还提供一个“可视范围显示”，显示给定点和海拔高度的可视区域，以及沿选定路径的海拔剖面图。
除了山峰识别，HeyWhatsThat还提供天文事件工具，模拟日食和月食，并增强Google Earth，添加地平线叠加和行星位置。
用户可以浏览其他人创建的全景图，或生成并公开分享自己的全景图。该网站利用来自USGS、NASA和Geonames.org等的数据源，并优先推荐Firefox浏览器以获得最佳兼容性。
其他功能包括“路径剖析器”，用于生成沿自定义路线的海拔剖面图，以及将数据导出到GPS软件的工具。开发者正在不断改进该网站，并欢迎用户反馈。
## HeyWhatsThat：识别你视野中的山峰
HeyWhatsThat (heywhatsthat.com) 是一款识别你所在位置可见的山脉和峰顶的工具，它会显示一个带有标记峰顶的360°全景草图。用户可以通过选择一个观景点——或创建一个新的观景点——来“几乎在世界任何地方”使用它。
Hacker News上的讨论提到了类似的应用，例如**PeakFinder**，它因其准确性和AR功能（作为应用程序和网站提供）而受到称赞，以及官方的**Swiss Topo**应用程序，它在瑞士境内提供类似的功能。 还有一些用户提到了**caltopo.com**和**horizonator**作为计算视野范围的替代方案。
对话还延伸到对识别水体彼岸地标的应用程序以及在地图上显示海拔数据的工具的需求。 尽管该网站已经存在多年，但一些用户指出其技术过时，并希望有一个现代的Android应用程序或开源替代方案来进行本地处理。
## 使用 Thunderbird Appointment 协调 TTRPG 游戏日程
成年后，安排桌面角色扮演游戏日程变得困难，作者开始探索 Thunderbird Appointment——一种承诺在付费 Thunderbird 服务中提供的日历集成工具。在等待列表一年后，他们决定尝试本地设置。
这个过程并不简单。它需要配置 Docker，更新系统主机文件，并排查“Accounts”和“Appointment”项目的设置脚本。文档中的几个命令已过时或导致冲突（端口冲突、缺少命令），需要变通方法并向 GitHub 仓库提交问题。
尽管存在障碍，但基本设置已经完成。该工具允许连接到日历（Google 或 CalDav——Nextcloud 已成功用于测试）并定义预约预订的可用时间。一个可共享的链接会生成一个玩家注册页面，并通过仪表板管理确认信息。
然而，发现了一个关键限制：Thunderbird Appointment **目前不支持基于群体的预订**，这使其无法满足作者的主要需求。他们希望能够更快地加入官方服务的等待列表并提供反馈。
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尝试使用 Thunderbird 日程安排，同时耐心等待邀请 (matthewbrunelle.com)
14 分，by todsacerdoti 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
e12e 1 天前 [–]
很高兴看到围绕自由开源软件日历解决方案的一些新进展。回复
leejoramo 1 天前 | 父评论 [–]
我仍在等待 Chandler https://www.chandlerproject.org/ 回复
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搜索：
D 是一种强大、现代的编程语言，旨在实现速度和效率。它通过静态类型推断结合了静态语言和动态语言的最佳特性，从而实现简洁的代码，而不会牺牲性能。D 提供了与 C 相当的系统级访问权限，以及自动内存管理、RAII 和内置数据结构（数组、范围、字典）等功能，以实现安全可靠的开发。 该语言支持多种编程范式——经典多态、泛型、函数式风格等，为各种项目提供灵活性。D 在并发方面也表现出色，具有不可变数据和消息传递机制。开发者可以在需要时使用原生指针和内联汇编来微调性能，并由 `@safe`、`@trusted` 和 `@system` 属性控制安全检查。 D 语言由 D 语言基金会支持，适用于从小脚本到大型应用程序的各种项目，优先考虑快速编译、可读性和运行时速度。可通过 run.dlang.io 获取 IDE 集成和实验工具。
## peon-ping: 专注伴侣，Claude 代码助手
在使用 Claude 代码完成任务或需要输入时是否容易分心？**peon-ping** 通过使用标志性的《魔兽争霸III》农民（Peon）语音线（以及更多！）来提醒你，帮助你保持专注。
此工具拦截 Claude 代码事件——任务完成、权限请求和会话开始——并播放相应的声音。它还会更新你的终端标签标题，并在终端未处于活动状态时提供桌面通知。
**安装非常简单：** macOS 和 WSL2 只需要一条命令 (`curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tonyyont/peon-ping/main/install.sh | bash`)。
**主要特点：**
* **可定制：** 调整音量，切换声音类别，并从各种声音包中选择（包括法语和波兰语农民声音、红色警戒2工程师和星际争霸角色）。
* **控制：** 通过 CLI 或斜杠命令暂停/恢复通知。
* **可配置：** 编辑 `config.json` 以进行高级设置，例如包轮换。
了解更多并开始使用：[peon-ping.vercel.app](peon-ping.vercel.app)
GLM-5由中国智谱AI公司开发，是一款尖端的大型语言模型，拥有7450亿参数和独特的混合专家架构。它专为先进的“代理”智能而设计，在编码、写作和复杂推理方面表现出色。 智谱AI是清华大学的衍生公司，最近成功上市并筹集了大量资金以加速GLM-5的开发。一项关键成就在于GLM-5完全独立于美国硬件；它仅在华为的昇腾芯片上使用MindSpore框架进行训练，增强了中国在人工智能领域的自主性。 这使得GLM-5成为GPT-5和Claude等领先模型的强大竞争对手，代表着中国人工智能创新的重大进步，并展示了其在全球舞台上日益增长的能力。
## GLM-5 在华为芯片上训练 – 摘要
一份新报告称，大型语言模型 GLM-5 已在华为芯片上完成训练，可能对 Nvidia 在人工智能硬件领域的统治地位构成挑战。初步用户评估表明，GLM-5 的质量与 Opus 4.5/4.6 相当，主要问题在于速度。
讨论的中心是这是否预示着对 Nvidia 的真正威胁。一些人认为 Nvidia 的地位是安全的——受益于高需求和数据中心必要的升级周期，而另一些人则认为 Nvidia 的“护城河”并非芯片本身，而是 CUDA 软件的锁定。像 Google、Amazon 和 Meta 这样的竞争对手正在开发定制芯片以打破这种依赖。
然而，对于该声明的来源存在怀疑，用户质疑 glm5.net 网站的合法性，并指出官方发布的信息仅提及华为对*推理*的支持，而非训练。过去也曾出现过针对其他人工智能模型的类似可疑网站。这场争论凸显了人工智能开发和部署的持续竞赛，以及中国可能成为硬件领域主要参与者的潜力。
## 马尔可夫不等式：多项式能有多大的摆动？
马尔可夫不等式解决了一个基本问题：给定一个被限制在盒子内的多项式，它的导数有多大？ 不等式指出，对于映射到单位正方形的 *n* 次多项式，其最大导数受 *n²* 限制。 简单的幂函数无法达到这个界限，但像切比雪夫多项式这样的“更摆动”的多项式*可以*达到这个界限，证明了它的潜在紧致性。
一个推广，马尔可夫兄弟不等式，将其扩展到更高阶的导数。 这个不等式具有实际应用，尤其是在证明*多项式不可近似性*方面——确定近似一个函数到特定精度的所需最小多项式次数。
例如，要在较大的区间内将函数 *f(x)* 近似到 0.1 的误差范围内，需要至少 10 次多项式。 这种技术不仅适用于 *f(x)*，也适用于 *sin(x)* 和 *arctan(x)* 等函数。 有趣的是，马尔可夫不等式为*任何*近似提供了一个次数阈值，无论函数的平滑度如何，而是关注函数在小区间内的变化程度。
最近的 Hacker News 讨论围绕着一篇名为“The other Markov's inequality”（ethanepperly.com）的文章展开。 这篇文章引起了一位数学背景用户的赞赏，强调了平台上有数学相关内容的重要性。
对话显示出理解程度不一，一位评论者承认这些概念“超出他们的理解范围”，特别是质疑多项式如何“摆动”。 其他人澄清，这指的是多项式的斜率或变化率（导数），并进一步解释说切比雪夫多项式因最大化一阶和二阶导数而巧妙。
原作者 (tzury) 指出最近关注数学主题，并表示“数学是唯一重要的事情”。 总的来说，这个帖子展示了 Hacker News 社区对高级数学概念的各种参与度。
## 将艺术转化为生意：摘要
本文反思了作者从业余艺术家到年收入六位数艺术品卖家的历程，为有抱负的专业人士提供建议。核心观点是：**大多数艺术家不应该*试图*靠艺术谋生。** 将爱好变成职业会引入不必要的任务——营销、行政管理——这些可能会扼杀创造力和乐趣。
然而，如果追求专业道路，作者强调将艺术视为**生意**的重要性，而不仅仅是自我表达。这意味着理解任何生意中的“控制旋钮”——产品、销售、营销、品牌——并将其调整到艺术领域。至关重要的是，成功不是迎合市场，而是找到**产品市场匹配**——创作人们真正想要的艺术品，通过实验发现，而不是预先设想。
作者提倡**重复和品牌建设**，通过一致的风格或形象（如他们标志性的蜂蜜熊）建立认知度，并探索“相邻熟悉”的领域以保持作品的新鲜感。 成功会激发热情，而不是相反。 最后，作者鼓励艺术家将他们的作品视为持续的“美学研究”，并在建立坚实基础后，不要害怕探索多种途径。最终目标是利用商业原则来*促进*更多的艺术创作，而不是削弱它。
## 作为艺术家谋生：摘要
这个Hacker News讨论围绕一篇关于艺术家如何实现经济自给自足的文章（fnnch.com）。核心观点是**仅仅有热情是不够的；艺术家需要专注于创作能够*卖出去*的作品——能够引起观众共鸣的作品。** 虽然艺术完整性很重要，但作者强调实验和通过数量和迭代找到“图像市场契合度”的重要性。
许多评论者争论这种建议是否适用于所有艺术形式。一些人认为它偏向于商业上可行的风格，可能会牺牲艺术表达。另一些人则指出了替代途径，例如教学或获得资助。一个反复出现的主题是区分为了个人满足而创作艺术与将其视为一项业务，需要营销、销售，并可能需要在艺术愿景上做出妥协。
一些评论者建议多元化收入来源（在艺术创作之外做一份工作）或探索替代模式，例如爱尔兰针对艺术家的基本收入。最终，这场讨论突出了通过艺术谋生的艰难现实，以及在创造性激情之外，需要采取务实的方法。作者强调，如果你想以此为生，你需要创作人们*想要*购买的东西，而这通常与你*想要*创作的东西不同。
## ring-1.io 作弊软件分析：深度剖析 本报告详细分析了 ring-1.io，一个知名且具有弹性的作弊软件提供商，目前正面临法律挑战。尽管持续有努力试图将其摧毁，但 ring-1.io 仍然通过复杂的规避技术存在。分析重点在于其多层方法，从一个自定义加载器开始，该加载器通过频繁更新代码和使用加密通信来逃避检测。 ring-1.io 运营的核心涉及一个通过修改 EFI 系统分区文件安装的引导扇区植入体。该植入体绕过安全启动并挂钩关键系统函数，包括 `SetVirtualAddressMap`，以便在操作系统启动过程中获得控制权。至关重要的是，它劫持了 Hyper-V 执行，将自身映射到客户机内核和 Hyper-V 环境中。 然而，他们第二级地址转换 (SLAT) 的实现存在缺陷，创建了不安全的映射，使客户机暴露于主机内存，从而抵消了预期的保护。该作弊软件通过克隆页表和插入恶意条目将 DLL 注入游戏进程，并通过 EPT 挂钩拦截 CR3 读取和写入来隐藏其存在。 报告概述了多种潜在的检测方法，包括扫描特定内存模式、分析 Intel 处理器跟踪数据以及利用其 SLAT 实现中的不一致性。最终，分析表明这是一种复杂的、分层的攻击，需要全面的防御策略。这项研究为反作弊开发者和游戏工作室对抗日益复杂的作弊平台提供了宝贵的见解。
## Ring-1.io 反混淆与反作弊讨论
最近的 Hacker News 讨论围绕对 Ring-1.io 的分析展开，该服务被用于游戏作弊，以及在线游戏反作弊措施的更广泛问题。核心争论在于作弊检测应该发生在 *哪里* ——客户端还是服务器端。
一些人认为客户端反作弊是“愚蠢的”，因为用户设备存在固有的信任问题，而另一些人指出，在许多游戏类型（FPS 等）中，为了性能原因，客户端反作弊往往是 *必要的*，因为客户端需要访问实时信息，例如玩家位置。
一个关键点是，客户端反作弊通常受 *经济因素* 驱动——追求有利可图的微交易。允许更容易控制作弊的自托管服务器被认为会绕过这些收入来源，因此不被鼓励。
讨论还涉及硬件安全解决方案，如安全启动和远程证明，但承认存在漏洞和绕过方法。最终，许多参与者倾向于强大的服务器端分析，专注于检测合法玩家不可能执行的操作，而不是仅仅检测作弊 *软件*。人们对作弊对游戏竞争完整性的影响表示担忧。
## LLM：非营利组织的益处与伦理问题 最近对大型语言模型（LLM，或生成式人工智能）的探索，在非营利组织帕里亚蒂（Pariyatti）内部引发了一场辩论，该组织以严格的道德准则（避免伤害、盗窃、不诚实等）运营。虽然LLM提供了令人兴奋的可能性——特别是通过快速翻译提高可访问性，以及帮助残疾开发者——但却引发了重大的伦理担忧。 核心问题是**剽窃**：LLM本质上是建立在“窃取”受版权保护的材料之上，包括来自个人创作者和具有不兼容许可的开源项目。使用LLM隐含地支持这种做法，并依赖于隐藏生成内容的来源——这是一种不诚实的行为。 尽管存在这些担忧，LLM也提供了切实的益处。它们通过快速将内容翻译成多种语言来增强可访问性，并使残疾人（例如作者本人）能够克服身体限制，继续编码。然而，过度使用会导致“人工智能疲劳”——不断需要审查和完善LLM输出，模糊了辅助和耗时工作的界限。 最终，作者质疑益处是否超过了伦理妥协，敦促非营利组织在广泛采用之前仔细考虑这些问题，认识到潜在的长期心理影响和供应商锁定。LLM的未来仍然不确定，但谨慎的方法至关重要。