随着 Drobo 公司倒闭，其仪表盘软件已无法在现代 macOS 系统上运行，作者便着手让其老旧的 Drobo 5D 设备继续发挥余热。在 Claude (Opus) 的协助下，作者对 Drobo 的通信协议进行了逆向工程，并开发了一款名为“ReDrobo”的自定义驱动程序和应用程序。
该项目涉及极高的学习门槛，作者需要在一台测试机器上绕过系统完整性保护 (SIP) 才能部署此驱动。尽管面临诸多技术障碍（包括授权问题、编译错误以及硬件特定的限制），两人最终成功读取了设备数据和状态。
最终推出的软件 *ReDrobo 1.0.0* 提供了一个实用的菜单栏工具，用于监控 Drobo 的健康状况和存储指标。虽然作者坦言整个过程基本是“放手式”开发，且需要关闭部分安全功能，但他们确实成功延长了硬件的使用寿命。目前源代码已上传至 GitHub，供其他希望在现代 macOS 版本上保留 Drobo 使用权的个人用户参考。
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Hacker News 上的一篇帖子讨论了开发者“fetzu”的一个项目。他通过 AI 辅助的“心流编程”（vibe-coding）成功为已停产的 Drobo 存储设备编写了 macOS 驱动程序，避免了其沦为电子垃圾。
该讨论凸显了大型语言模型（LLM）在低风险、范围明确的硬件项目中的有效性。作者最初在 macOS 的安全限制上遇到了困难，不得不禁用系统完整性保护（SIP）。但随后有评论者建议采用一种特定的苹果授权方案，使得驱动程序在无需禁用 SIP 的情况下也能运行。作者证实该方案有效，并据此更新了文档。
除了技术上的成功，评论区还出现了一场关于 AI 模型（如 Opus）生成文风的讨论。一些用户认为 AI 生成的技术解释往往含糊不清，甚至令人反感。总的来说，这个帖子提供了一个积极的案例，展示了 AI 如何赋能用户，让他们能够继续维护那些已被制造商放弃的硬件。
页面顶部 本网站由 Wix 创建。您也想创建一个吗？立即开始 Manabu Kosaka Art Works 首页 关于 个人简介 作品 作品，2017-2018 作品，2019-2020 作品，2021-2022 作品，2023-2024 作品，2025- 联系 更多 使用 Tab 键导航菜单项。Manabu Kosaka
手工纸雕塑
仅使用纸张将日常物品转化为精确的雕塑形式。
每件作品均纯手工制作，通过裁剪、组装和打磨纸张的过程，构建出高度细节化的物体。
每件作品均完全由手工使用纸张创作而成。
制作过程涉及在较长的时间内对微小组件进行裁剪、塑形和组装。
通过重复与精确的工艺，材料逐渐转化为坚实且细节丰富的物体。
作品名称：#256 [BCL 收音机]
年份：2022
材质：纸
尺寸：220 × 180 × 70 毫米（可变）页面底部
Hacker News 上的一场讨论引起了用户对艺术家小坂学（Manabu Kosaka）超写实纸雕作品的关注。观众对他复制日常物品（如鞋子、快餐和电子产品）的能力感到震惊，其精准度之高，常被误认为是照片。
评论者对作品错综复杂的细节印象深刻，并指出即使是模型上微小的文字也是手工精心制作的。小坂学并没有使用传统的纸糊工艺，他的创作过程似乎涉及一种迭代式的手工“3D打印”方法，即通过切割、堆叠和融合纸张层来完成。
虽然具体的技术细节（如他所使用的粘合剂）仍是人们好奇的话题，但用户对他极致的专注和精湛的工艺表示赞赏。许多人推荐了他的社交媒体账号，他在那里分享了令人着迷的制作过程延时视频，证明了他高超的技巧。这篇帖子反映了人们对耐心、日本传统艺术以及人类通过触觉媒介重塑物质世界的强烈共鸣与欣赏。
现在是东京一家 7-Eleven 的上午十点，我正和十几个游客肩挨着肩，大家手里都紧紧攥着装满同样商品的购物篮：松软的鸡蛋沙拉三明治、炸猪排咖喱包、抹茶味奇巧巧克力，以及从加热货架上取下的罐装 Boss 咖啡。在我身后，有人甚至还没走到收银台就开始拍摄他们的“战利品”。每隔几秒，便利店那熟悉的提示音就会响起，迎接下一位顾客。没几个人是因为缺牙膏才来这里的。我们所有人，都毫不掩饰地是为了体验而来。
抱歉。
仅凭 AI “废料”（如 Token 使用量或代码行数）来衡量工程绩效是错误的，因为这些指标并不等同于实际影响力。从历史经验看，资深工程师曾倾向于从一线编码转向指导和战略规划等高杠杆活动。然而，AI Agent 的兴起颠覆了软件开发，使得传统工作流程变得过时。 由于目前关于如何使用 AI 尚无定论，资深工程师已无法仅通过委派任务来有效地进行领导。他们现在必须具备第一手的技术直觉，以应对有关 Agent 自主性、代码库架构和安全性等悬而未决的问题。 因此，资深工程师的角色已经发生了转变：他们必须积极尝试新工具和新工作流程，从而为团队指明技术方向。虽然高 Token 使用量本身并非绩效目标，但它是必要实验过程中的自然副产品。如果资深领导者回避“亲力亲为”地测试 Agent 极限并构建自定义工具，他们将面临失去决策能力的风险。在这个动荡的新环境下，资深地位要求对不断演进的生产机制进行更深、而非更浅的参与。
抱歉。
CSS 的未来：使用类前缀选择器定位多个类 The Future of CSS: Target Multiple Classes with the Class Prefix Selector
2 天前
CSS 工作组最近决定在 CSS 选择器 Level 5 规范中增加一个新的**类前缀选择器**（`.prefix-*`）。
目前，开发人员在对相关类（如 `.btn-primary` 和 `.btn-danger`）进行分组时，不得不向 HTML 中添加冗余的基础类，或者使用脆弱且性能开销大的属性选择器。拟议的 `.prefix-*` 语法提供了一种简洁的原生方式，可以定位任何以特定连字符前缀开头的类，从而大大简化了设计系统的样式表管理。
该提案的主要限制包括：
* **仅限连字符：** 目前仅支持连字符分隔的前缀（如 `.btn-*`），以避免性能问题和意外的过度选择。
* **格式：** 它会忽略空字符串或双连字符的情况（如 `.foo-` 或 `.foo--`）。
* **性能：** 不允许使用字符串中间的通配符，以维持浏览器的优化性能。
**重要提示：** 此功能尚处于规范制定的早期阶段，目前**没有任何浏览器支持**。它可能需要一段时间才能投入生产环境，不过开发人员最终将能够使用 `@supports selector(.foo-*)` 来检测兼容性。
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Codex、Amp、Cursor 等工具正开始统一采用 AGENTS.md (https://agents.md/) 标准——这是一种统一的 Markdown 文件格式，旨在帮助编程智能体理解代码库。相比之下，CLAUDE.md 则显得过于局限于 Claude Code。在与不使用 Claude Code 的开发者协作时，它的效果并不理想。
在这篇反思文章中，一位资深程序员提出，道格·恩格尔巴特（Doug Engelbart）1968 年的在线系统（NLS）至今仍比现代软件拥有更高效的编程环境。尽管当今的界面优先考虑易学性，但 NLS 的设计初衷是通过支持高性能工作流来“增强人类智慧”。
该系统的精妙之处在于鼠标与五键“键盘”（keyset）的共生使用。用户可以一只手通过和弦指令输入命令，另一只手进行导航，从而在不移开视线的情况下执行复杂的编辑、浏览超链接源代码并动态筛选视图。这种“动词-名词”结构以及通过“视图规范”（viewspecs）控制显示参数的能力，使程序员能够保持深度心流状态。
尽管恩格尔巴特的鼠标成为了全球标准，但随着行业转向“所见即所得”（WYSIWYG）和模拟纸张的界面，键盘（keyset）却被抛弃了。作者认为，通过采用这些基于模式的、和弦式的编辑技术，像 VS Code 这样的现代开发环境可以焕发新生。尽管需要简短的学习曲线，但作者相信，掌握这场“未竟的革命”可以显著提升编程效率和专注力，并鼓励开发者重温恩格尔巴特关于真正高性能界面的愿景。
抱歉。
**CHAP (人机协作协议)** 是一项开源协议，旨在通过创建所有决策的不可篡改且可搜索的审计链，来规范人机交互。
目前，人类对人工智能输出（如代码审查或合同修订）的反馈分散在零散的日志和聊天记录中。CHAP 用一种结构化的“信封”系统取代了这种方式。当智能体生成产物时，人类可以进行批准、拒绝或提供结构化的覆盖操作。这些交互通过内容哈希进行关联，形成了一条防篡改的责任链。
**主要优势包括：**
* **结构化监督：** 覆盖操作包含理由和标签，将人工修正转化为用于微调提示词的高质量数据集。
* **可审计性：** 无需通过搜索日志，即可查询该链条以准确了解决策背后的原因。
* **互操作性：** 它可与 MCP 和 A2A 等现有标准协同工作，充当智能体工作流的“记录层”。
* **语言无关：** CHAP 提供 TypeScript 和 Python 版本，为协作工作提供了一种统一的跟踪方式，适用于从独立开发者的拉取请求到受严格监管的工业流程等各类场景。
CHAP 让你可以将人工监督视为一种有价值且可执行的数据流，而非隐藏的成本。
最近 Hacker News 上的一篇帖子讨论了“协作人机代理协议”（Collaborative Human Agent Protocol，简称 CHAP）的发布，该项目旨在使人机协作过程更加可追溯和可审计。
讨论反响不一。一些用户批评该项目的 GitHub README 文档过于冗长，开发者随后对其进行了更新以提高清晰度。另一些用户则对该项目的缩写提出了质疑，指出“CHAP”已在多种语境下被使用，或者质疑与现有的简单提示词管理流程相比，该项目是否有存在的必要。
针对这些反馈，开发者明确表示，CHAP 的目标是专门解决记录“人在回路”（human-in-the-loop）修正的需求。尽管社区中存在一些怀疑声音，但也有人表示鼓励，认为该项目有望演变成一个用于结构化人机交互的实用框架。