这篇文章不是关于*腌制*鱼类，而是**保全·菲什**——一位1766年出生于纽约的人，拥有一个非常不寻常的名字。作为政治显赫的菲什家族成员，保全最初通过捕鲸和航运积累财富，后来又参与了早期的纽约证券交易所和银行业务。
尽管他的名字引起了许多人的有趣反应（甚至激发了船只之间的玩笑交流！），保全·菲什仍然是19世纪纽约的重要人物。他甚至短暂地控制了强大的民主党政治机器“塔曼尼厅”，并成功地抵御了被称为“火车头派”的改革者团体。
“火车头派”在与菲什的斗争中获得了这个名字，他们对黑暗的会场用自燃火柴做出回应——这个名字源于对“火车头”一词的误解。作为那个时代典型的成功商人，保全·菲什的故事突出了塑造早期纽约历史的那些色彩鲜明的人物。
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一场 Hacker News 的讨论源于一篇关于“纽约市的腌鱼大亨”的博文。 话题很快集中在优质烟熏鱼的来源，特别是三文鱼片（lox）。
用户们认为 Russ & Daughters 是纽约市一家著名的腌鱼店，他们从 Acme Smoked Fish Corp. 采购产品。Acme 也提供直接销售，包括“鱼类星期五”选项。 有趣的是，据报道 Acme 为不同的熟食店制作定制的三文鱼片混合配方，这意味着 Russ & Daughters 的版本可能仍然是独特的。
讨论还涉及历史悠久的坦曼尼厅大楼，现在被改造成宠物店 Petco 位于底层，与它过去的政治背景形成了鲜明对比。 一位评论员抱怨英国可用的烟熏三文鱼质量不高，指出野生品种的价格很高。
## Anthropic 经济指数：摘要
Anthropic 发布了一份“经济指数”，旨在衡量人工智能，特别是 Claude 的经济影响。然而，Hacker News 评论员的初步反应对其方法表示怀疑。许多人预计会看到人工智能使用带来的*生产力提升*指标，但该指数主要关注人工智能*使用情况*本身——人口统计以及使用方式和地点。
讨论的中心在于，仅仅追踪人工智能的使用是否等同于衡量真正的经济影响。人们对知识型工作中“生产力”的模糊性以及量化人工智能贡献的难度表示担忧。一些人指出，目前的测量方式类似于公司已经追踪人工智能采用的方式，通常依赖于员工自我报告的数据。
一个关键的争论点在于，人工智能是否正在产生真正的智能，还是仅仅反映了提示它的用户的智能。许多评论员强调了提示质量的重要性，并质疑人工智能是否能够独立提供价值。虽然提到 1% 的生产力提升可能具有重要意义，但它并非革命性的。
最后，一些人批评 Anthropic 的方法是“表演性”的，认为这些研究缺乏严格的经济建模，更像是营销而非真正的分析。
## 世界最大的齿轮船在丹麦水域被发现
海洋考古学家在丹麦和瑞典之间的厄勒海峡发现了一艘已知世界上最大的齿轮船——一种中世纪货运船。这艘名为“斯瓦尔盖特2号”的船只建造于大约1410年，长28米，载货量约300吨。这一发现为了解中世纪晚期的贸易和造船业提供了前所未有的见解。
这艘保存异常完好的沉船揭示了罕见细节，包括幸存的索具和砖砌的厨房——在丹麦水域发现的最早的此类厨房，表明船员拥有更高水平的舒适度和组织性。木材分析表明，这艘船只在荷兰建造，使用的材料来自波美拉尼亚和荷兰，突显了复杂的供应链。
重要的是，“斯瓦尔盖特2号”提供了“城堡”——船首和船尾的升起平台——的第一个实物证据，此前这些平台仅在艺术作品中出现。该船只的尺寸表明，存在一个高度组织化的贸易体系，能够支持盐、木材和食物等大宗商品的运输。“斯瓦尔盖特2号”目前正在进行保护，并有望重塑我们对中世纪航运及其在北欧贸易中的作用的理解。
## 丹麦发现中世纪考格船
丹麦维京船博物馆宣布发现一艘保存异常完好的考格船——一种中世纪货船，据信是迄今为止发现的同类船只中最大的。该船建造于1410年左右，名为“Svælget 2”，长28米，宽9米，船体使用来自波兰的橡木和来自荷兰的船架建造，凸显了复杂的北欧贸易网络。
Hacker News上的讨论引发了对新闻来源的质疑，一些用户指出*medievalists.net*网站可能存在问题，认为它可能依赖于SEO优化的内容而非原创报道。另一些人澄清，“考格”指的是船，而非齿轮，两者源于具有“块状物”含义的共同原始日耳曼语词根。
尽管被描述为“最大的”考格船，一些评论员警告不要使用夸张的语言，指出古代存在更大的船只，但用途不同。这项发现仍然意义重大，代表了中世纪贸易的关键组成部分，并朝着提高运输能力和降低商品价格迈出了一步。
## 解锁固件秘密，无需调试访问
本文详细描述了一次成功从锁定状态的嵌入式设备——廉价的网管型交换机——中提取密码的尝试，即使没有传统的调试访问权限。作者利用设备外部SPI闪存的指令跟踪来理解固件的代码流程。
目标设备是一款基于瑞昱RTL8372N芯片的GoodTop GT-ST024M交换机，最初通过UART阻止了访问。由于无法直接调试，作者专注于存储在W25Q16JV QSPI闪存芯片上的固件，利用其XIP（就地执行）功能。通过使用SLogic16U3逻辑分析仪捕获SPI通信，他们创建了加载执行的指令跟踪。
8051架构的代码分段系统使得逆向工程变得复杂，而标准Ghidra工具对此不支持。开发了一个自定义加载脚本来处理这个问题，并分析指令跟踪以确定密码输入期间执行的代码段。这揭示了关键位置，最终在固件中发现了XOR加密的密码。然后，注入了一个小的代码片段，通过UART转储了解密的密码。
该项目突出了在无法调试时硬件级分析的力量，并展示了SLogic16U3作为一种可行且经济实惠的替代方案，可以替代更昂贵的逻辑分析仪，如Saleae Logic。它强调了动态观察和创造性问题解决能力可以克服嵌入式安全研究中的障碍。
这个Hacker News讨论围绕一篇文章展开，文章详细介绍了如何通过追踪SPI闪存指令来提取设备的UART密码。作者选择了一种动态方法——使用逻辑分析仪实时分析设备行为——而不是静态分析固件，因为像Ghidra这样的工具在代码分段处理方面存在局限性。
用户们讨论了不同逻辑分析仪的优缺点，指出Saleae价格昂贵但软件优秀，并强调了价格实惠的替代方案，例如文章中使用的69美元分析仪（可在16个通道上实现200MS/s）以及基于树莓派Pico的DIY选项。讨论还涉及了8051微控制器在现代设备中的惊人普及程度，从USB外围设备到触摸屏控制器。
一些评论者询问了解锁开关的动机以及SPI时钟频率（确定为60MHz）。最后，有人提出了对“网页管理”设备的安全隐患的担忧，质疑它们是否可能泄露数据。
## 从创始人到销售：一年的学习 本文详细讲述了一位技术创始人意识到客户获取是建立可持续SaaS业务的最大障碍后，进入销售领域的故事。起初犹豫不决，这位创始人深入研究B2B销售，甚至共同创立了一家代理/SaaS混合公司（Ibex），专注于客户获取。 关键在于，营销可能适用于低成本、生活方式型企业，但高接触销售——包括个性化沟通甚至产品定制——对于雄心勃勃的增长和更高的收入至关重要。这个过程需要通过实验和迭代来定义理想客户画像（ICP），并了解销售漏斗的阶段（TOFU、MOFU、BOFU）以及现实的转化率。 领英证明是一个有价值的潜在客户生成工具，它提供了意向信号和比冷邮件更高的信任度。成功的电话沟通以真实性和提问为中心，而不是强行建立融洽关系。最终，这位创始人发现销售不仅仅是完成交易，而是产品开发和市场理解的重要反馈循环，将不适转化为强大的增长引擎。
## Hacker News 讨论总结：技术创始人与销售
最近 Hacker News 论坛讨论了 bootstrapped SaaS 初创公司对销售的必要性，起因于一篇帖子，详细描述了一位创始人第一年的销售经历。虽然营销可以维持一些低成本的 B2B 业务，但许多评论员强调，**销售比仅仅依赖营销指标能为早期产品迭代提供更快、更直接的反馈**。
主要收获包括：
* **销售作为学习工具：** 直接的客户互动能迅速揭示哪些有效，哪些无效，从而加速开发。
* **销售技能投资：** 聘请销售教练（每月约 2k 美元）可以迅速解决弱点，尽管人工智能驱动的通话分析提供了一种潜在的替代方案。
* **销售的真相：** 这是一场数字游戏，涉及频繁的拒绝，但对于增长至关重要。
* **真实性与道德：** 一些人对销售中操纵性的方面感到不适，更倾向于专注于真正解决客户问题。
* **GDPR 与推广：** 欧洲法规大大增加了冷邮件推广的复杂性，需要严格的同意协议。
讨论强调了一种矛盾：许多技术创始人不喜欢销售，但认识到它对于超越最小可行性实现成功的重要性。 许多评论员分享了有效推广方法（特别是 LinkedIn 和电子邮件）的经验和建议。
## CoreML-CLI：Core ML 模型命令行工具 CoreML-CLI 是一个 macOS 原生命令行界面，用于与 Apple 的 Core ML 模型交互，无需 Xcode 或 Python。它允许用户**检查**模型结构和元数据，**运行推理**（预测）各种数据类型（图像、文本、JSON），**基准测试**性能，**编译**模型以进行优化，以及**管理**元数据。 **主要特性：** * **检查：** 查看模型详情，如输入、输出和作者信息。 * **预测：** 在单个文件或数据目录上**批量处理**运行推理。支持指定计算设备（CPU、GPU、Apple Neural Engine）。 * **基准测试：** 使用可定制的迭代次数测量推理延迟和吞吐量。 * **编译：** 将 `.mlmodel` 文件转换为优化的 `.mlmodelc` 格式。 * **元数据管理：** 查看和管理模型元数据。 **安装：** 通过 `brew` (`brew tap schappim/coreml-cli brew install coreml-cli`) 或从 GitHub Releases 直接下载。需要 macOS 13+ 和 Swift 5.9+。 **示例用法：** `coreml predict MobileNetV2.mlmodel --input photo.jpg` 或 `coreml benchmark MobileNetV2.mlmodel --input sample.jpg`。输出可以格式化为 JSON，用于脚本编写和 CI/CD 集成。
一个用于处理苹果Core ML模型的新命令行界面（CLI）工具在Hacker News上分享（github.com/schappim）。该工具允许用户直接从终端与现有的Core ML文件交互。
讨论的中心是模型来源——用户询问在哪里可以找到可用的Core ML模型名称进行实验。开发者澄清该CLI不处理模型*转换*，而是指向苹果的`coremltools` Python库，用于将模型从PyTorch、TensorFlow和ONNX等格式转换为Core ML格式。然而，一些用户指出`coremltools`对TF Lite和ONNX的支持存在局限性。
改进建议包括将该工具集成为一个“代理技能”，并添加解析Xcode性能报告以进行AI分析的功能。有人担心每次CLI调用都重新加载模型可能会导致潜在的延迟，相比之下，持久化服务会更好。
展示 HN：第一个适用于 Ollama 本地模型的 Claude 代码客户端
Show HN: First Claude Code client for Ollama local models
2 天前
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一个统一了AI视频、图像、语音和音乐生成的TypeScript SDK。与其学习五个不同的SDK，不如学习一个。它带有独特的JSX语法，用于声明式地组合视频——编写<Clip>、<Image>、<Speech>即可获得渲染后的MP4。
## Vargai/SDK：声明式AI视频生成
Vargai/SDK (varg.ai) 是一款新工具，允许开发者使用基于JSX的声明式编程语言创建AI生成的视频。它旨在简化视频制作，超越Weavy等传统流程或ComfyUI等复杂工具，提供更易读、基于代理的方法。
该SDK利用Claude Code，可与Remotion.dev相提并论，但专门针对生成式视频。一些评论员质疑JSX的必要性，认为可能对类型安全造成不利影响，而另一些人则印象深刻并渴望尝试。
讨论还涉及定价问题以及潜在的滥用风险，例如项目页面上展示的一个AI生成的减肥诈骗案例，引发了关于负责任AI开发的争论。GitHub仓库和用于AI代理的“技能”等资源可供进一步探索。
## 从沮丧到实用的应用程序：LLM 为定制软件赋能
一位家长因每日通勤和停车罚单而感到沮丧，由此引发了一个此前被认为过于耗时的项目：一个实时停车限制应用程序。尽管精通技术的的朋友们一再保证数据唾手可得，但没有人有精力去构建它——直到现在。
利用像 Claude 和 Opus 这样的 LLM，作者在几天内迅速原型设计并构建了一个可用的网络应用程序。这次经历凸显了一种向易于访问的“定制化”软件转变，其中 LLM 作为强大的力量倍增器，高效地处理复杂的编码任务和研究。
该项目涉及数据获取、预处理（将 50MB 的数据集缩小到可管理的大小）和前端开发。LLM 不仅生成代码，还巧妙地管理模式更改和优化，例如切换到自定义坐标系以提高性能。最终产品拥有轻量级前端（小于 200kb）和高效更新数据的后端。
这一成功表明 LLM 有潜力 democratize 软件创建，使个人能够解决由于高“激活能量”和持续维护而以前不切实际的“周末项目”范围。
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SFPark：旧金山停车规定交互地图 (betakappaphi.com)
9 分，__hugues 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
isubkhankulov 8 小时前 [–]
有一个相当好、大部分免费的应用程序叫做 SpotAngels，可以处理大部分，如果不是全部，这些停车规则。回复
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最近一次网络讨论，源于2007年的一条网评，将人们划分为“请求者”和“猜测者”——这是两种不同的社交请求方式。“请求者”直接提出自己的需求，并接受可能的拒绝，而“猜测者”则依赖微妙的暗示和共同的期望，避免直接请求以防止尴尬。 争论的中心在于哪种方式更礼貌或更有效。一些人认为“猜测文化”滋生模糊和沮丧，提倡直接请求的清晰度。另一些人则认为“猜测文化”优先考虑礼貌，避免强加于人。 这种区分不仅仅是关于礼仪，它还会影响个人、职业甚至国际关系。当“请求者”和“猜测者”互动时，可能会产生误解，直接请求在“猜测者”看来可能显得唐突。最终，这场讨论强调了沟通方式存在于一个连续统上，适应情境和对方是关键。
这个Hacker News讨论围绕着2010年《大西洋月刊》的一篇文章“提问者 vs. 猜测者”，探讨了两种对比鲜明的沟通方式。“提问者”直接表达自己的需求，而“猜测者”则暗示并期望他人能理解他们的意图。
许多评论者认为这篇文章很有见地，改变了他们对人际关系中挫折的理解。一些人意识到自己是“猜测者”，让“提问者”感到沮丧，反之亦然，从而改变了沟通方式。讨论强调了认识这些不同方法并善意假设的重要性。
一些用户将这个概念与更广泛的文化差异联系起来，特别是“高语境”和“低语境”文化（如日本），在这些文化中，间接沟通更受欢迎。另一些人强调，这不仅仅是给人们贴标签，而是理解行为倾向。虽然有些人警告不要过度简化以及该理论缺乏科学依据，但许多人认为“提问者/猜测者”框架是一个有用的模型，可以改善沟通和同理心。讨论还涉及权力动态以及在某些关系中直接表达的重要性。