``` 源代码 量子隧道 v7.2.1 移动探索 手动模式 HUD模式 校准 ```
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一个名为“量子隧道”（chuanqisun.github.io）的新交互可视化项目在Hacker News上受到关注。由chuanqisun创建，该项目使用基于Web的手/头/眼动追踪技术，令人印象深刻地演示了量子隧穿现象，可能使用了MediaPipe或OpenCV.js等库。
用户对可视化效果的质量和流畅度印象深刻，一些人最初怀疑是否使用了人工智能来创建它——开发者已确认并非如此。讨论围绕着欣赏该项目作为艺术品展开，即使不完全理解其背后的物理原理，并且有人幽默地将其与一个用棒球类比解释量子隧穿的TikTok视频联系起来。
该创作者的网站展示了其他项目，强调了相关模型在过去六个月中的快速发展。总的来说，该项目因其美学和技术执行而受到赞扬。
## Copybara：代码转换与仓库管理 Copybara 是一种工具，最初由 Google 开发，用于在仓库之间转换和移动代码——主要支持 Git，并提供实验性的 Mercurial 支持。它专为需要跨多个仓库同步代码的场景而设计，例如维护项目的公开版本和保密版本。 Copybara 将一个仓库指定为“权威仓库”（唯一的真实来源），同时允许对*任何*仓库进行贡献。来自非权威仓库的更改会被转换并移动到权威仓库中，处理合并冲突就像标准的更新一样。 主要功能包括无状态操作（将状态存储在目标仓库中作为提交标签），确保跨用户的结果一致性，以及可扩展的架构以适应各种用例。它支持一次性迁移或重复的代码移动。 用户可以使用预构建的快照版本开始使用，或使用 JDK 11 和 Bazel 从源代码构建。还支持与 IntelliJ 的集成以及在 Bazel 构建中的使用，以及实验性的 Docker 功能。配置文件至关重要，应进行版本控制。可以通过邮件列表获取更多文档和支持。
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Copybara – 一款用于转换和移动代码的工具，可在代码仓库之间使用 (github.com/google)
13 分，wiradikusuma 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## C-Sentinel：UNIX系统的语义可观察性
C-Sentinel是一个轻量级、可移植的C语言系统探测器，专为基于AI的风险分析而设计，超越了传统的基于指标的监控。它捕获全面的“系统指纹”，包括通过`auditd`集成获取的安全事件，并使用LLM推理来识别配置漂移或潜在安全威胁等微妙问题。
主要功能包括可解释的风险评分系统、具有多用户身份验证（管理员/操作员/查看者角色和2FA）的实时Web仪表板，以及通过电子邮件和Slack发送的积极警报。仪表板提供安全态势摘要、风险趋势分析以及对已识别风险的详细解释。
C-Sentinel与Datadog和Prometheus等工具的不同之处在于，它专注于*为什么*会发生某事，而不仅仅是*发生了*某事。它可以通过简单的`make`和运行命令轻松部署，提供快速分析、持续监控和基线学习能力。API密钥可实现自动化，并提供公共演示模式以展示功能。
[在线演示](sentinel.speytech.com) & [GitHub仓库](https://github.com/williamofai/c-sentinel)。
C-Sentinel是一个由拥有30年UNIX经验的专家创建的新型系统探测器，旨在超越简单*报告*系统事件，而深入*分析*它们的重要性。它捕获全面的“系统指纹”——进程、配置、网络数据和审计日志——并将其提供给大型语言模型（LLM），以识别潜在风险。
主要特性包括：体积小巧、可移植的二进制文件（99KB，纯C99，无依赖项）、注重隐私的设计（哈希用户名，无个人身份信息）以及与`auditd`集成，用于跟踪敏感文件访问。重要的是，C-Sentinel提供*可解释的*风险评估，详细说明导致特定分数的原因。
该项目最初作为副业启动，意外在LinkedIn上获得了关注（23K次展示），现在已在GitHub上发布 ([github.com/williamofai/c-sentinel](https://github.com/williamofai/c-sentinel))，并提供在线演示 ([sentinel.speytech.com](https://sentinel.speytech.com))。作者欢迎大家就其设计和实现提出问题。
我们使用您的设计进行分析和必要操作（诊断、支持、合规）。我们不会用您的内容训练人工智能模型，所有知识产权仍然归您所有。为了改进，我们仅使用匿名汇总数据，绝不会使用您的实际设计。详情请参阅我们的隐私政策。
## Traceformer.io：基于LLM的原理图检查 - 摘要
Traceformer.io是一个利用LLM来审查PCB原理图的Web应用程序，超越了传统的ERC工具，通过参考数据手册来交叉验证设计。最近更新后，它现在可以通过开源插件完全解析KiCad项目，并提供带有分层定价的直通API，包括用于评估的免费计划。
主要功能包括自动数据手册检索、ERC/DRC风格的UI、可配置的审查参数（token限制、设计规则）以及对GPT-5.2和Opus 4.5等模型的支持。目前专注于KiCad和Altium网表（.EDIF导出兼容性），开发者正在探索对其他EDA工具的支持。
用户强调其能够发现人工审查员容易忽略的细微错误，特别是关于元件电压额定值的问题。提出的担忧包括数据手册限制（可供企业用户扩展）和数据安全，以及探索本地LLM集成的可能性。该工具旨在为原理图设计提供有价值的二次检查，从而可能在硬件开发中节省大量时间和成本。
## 更短句子的神话与现代英语 普遍认为英语句子随着时间推移不断缩短，将简洁等同于更好的写作，但这幅图景并不完整。虽然许多人提倡简洁的散文——呼应像V.S.奈保尔这样的人物——但英语的真正转变发生在16世纪和17世纪，受到商业写作和宗教改革后基督教的影响。那个时代确立了一种优先考虑逻辑语法的“朴素风格”，为清晰奠定了基础。 现代散文的第二次转变是向类似口语的模式发展。如今的可读性不仅仅在于*更短*的句子，而在于*逻辑*结构。复杂性不是由长度决定的，而是由想法的连接方式决定的——通过简单或复杂的从句。 朴素风格的兴起，以及正式标点符号（如分号）的减少，造成了句子*似乎*更短的错觉。然而，作家仍然使用复杂的结构，并且华丽的风格仍然存在。现代散文经常模仿口语，利用广播和在线内容中常见的碎片化表达。 最终，现代英语的多功能性——它能够容纳简洁和精美的表达——是它的优势，建立在超越句子长度的几个世纪的演变之上。它是一种既能写出莎士比亚，也能写出经济学家，既能写出诗人，也能写出YouTuber的语言。
## 英语散文风格的变迁
最近在Hacker News上出现了一场关于探讨英语散文风格变化的文章的讨论。核心观点认为，英语散文正在朝着更简单的句式结构发展，将较早文学作品中复杂流畅的句子与现代写作（从新闻文章到社交媒体）中更短、更直接的风格形成对比。
评论者们争论这一观点的有效性，质疑原始文章的方法论和范围。一些人指出特定写作规范（如科学写作或《斯特伦克与怀特写作风格指南》）的影响，以及受教育程度较低、更广泛的读者群体的影响。另一些人强调了长句的艺术价值，能够传达细微差别和复杂的思想。
对话还涉及了语言的历史性转变，例如大元音转移，以及翻译（特别是《圣经》翻译）对英语发展的影响。一个反复出现的主题是，需要更深入的语言学分析，超越“软性文化评论”，才能真正理解这些变化。最终，这场讨论揭示了语言演变、风格选择和更广泛的文化趋势之间复杂的相互作用。
3D打印微型模型的年份（以及我们对自己说的其他谎言）
The year of the 3D printed miniature and other lies we tell ourselves
2 天前
科技预测常常落空，暴露出创新者与消费者之间的脱节。作者以3D打印被认为会颠覆《战锤40K》桌面战争游戏的例子来说明这一点。尽管有人预测微型模型将变得容易获得且价格实惠，但3D打印并未取代游戏工作坊（Games Workshop）。
核心问题不在于塑料的成本或稀缺性，而在于围绕这种爱好所产生的*体验*。玩家投入大量时间和精力——绘画、组装、学习复杂的规则以及建立社群——而3D打印无法解决这些问题。虽然3D打印提供了一种技术解决方案，但它忽略了人们从过程中获得的乐趣以及官方产品的价值。
作者认为，许多科技爱好者专注于效率，却忽略了人们参与爱好活动所存在的根本上*低效*且深刻的个人原因。颠覆性技术需要理解并迎合这些动机，而不仅仅是提供更便宜或更快的替代方案。最终，乐趣不在于*拥有*微型模型，而在于*创造*和*玩耍*它们——这是3D打印机无法复制的。
## 3D 打印微型模型年（以及我们对自己说的其他谎言）- 摘要
这个 Hacker News 讨论围绕着一篇近期文章，探讨了 3D 打印对战锤 40k 微型模型爱好产生的影响。虽然消费者 3D 打印的早期炒作并未完全实现，但它*确实*在微型模型制造领域找到了一席之地，尽管这方面也面临挑战——Etsy 正在打击销售非原创设计。
核心论点呼应了“假冒奢侈品”的类比：容易获得、更便宜的 3D 打印替代品并没有扰乱官方微型模型市场，反而可能*增加*了它们的价值。许多评论者分享了他们在这个爱好中的经验，回忆了它的历史和所需的时间投入。
一个关键点是 FDM（长丝）和 SLA（树脂）打印机之间的区别。虽然 FDM 更容易获得，但树脂打印机对于微型模型所需的细节是必要的，但伴随着重大的安全和混乱问题。许多人发现付出的努力大于收益。尽管如此，3D 打印仍然可以用于创建定制零件和地形，填补大规模生产无法覆盖的空白。最终，乐趣往往在于创作过程本身，而不仅仅是最终产品。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## Ripple：一款基于历史的解谜游戏 - Hacker News 总结
Ripple (ripplegame.app) 是一款新的解谜游戏，它呈现历史或假设情景，并要求玩家选择最有可能发生的后续事件，探索二阶和三阶效应。Hacker News 用户的初步反应褒贬不一。
许多人觉得这个概念有趣，将其比作历史测验或思想实验，但批评了它的实现方式。常见的抱怨包括谜题的简单性、被认为是一种“暗模式”的24小时等待时间，以及历史知识可能会“作弊”的感觉。
一些用户建议改进，例如可连续游玩模式、一个“随机”谜题按钮、分支后果树的可视化，以及用引用来支持说法。一位用户甚至使用 Claude 生成了额外的场景。一个提供无限次游玩的镜像网站也被分享。
最终，争论的中心在于，每天一个谜题的人为稀缺性是否会阻碍其病毒式传播和用户参与的潜力，许多人认为它不是“Wordle”，不应该模仿这种模式。
## 欧洲之星聊天机器人漏洞：摘要
一名安全研究人员发现了欧洲之星公共人工智能聊天机器人中的四个漏洞，尽管该公司已发布漏洞披露计划（VDP）。这些问题源于服务器端对客户端防护措施的薄弱执行，导致**防护措施绕过**、**未检查的对话/消息ID**、**提示注入**（泄露系统提示）以及**HTML注入**，从而可能导致潜在的自我XSS攻击。
本质上，聊天机器人的前端*显示*了安全措施，但后端并未可靠地验证它们。攻击者可以操纵聊天记录以注入恶意指令，提取敏感信息（如底层人工智能模型），并可能在聊天窗口中执行脚本。
向欧洲之星披露这些漏洞证明很困难，最初的报告被忽略，并且经历了一系列令人沮丧的来回沟通，甚至还面临毫无根据的敲诈勒索指控。这些漏洞现已修复。
关键要点是，**传统的Web和API安全原则即使在人工智能驱动的功能中仍然至关重要。** 强大的输入验证、服务器端安全策略的执行以及彻底的日志记录/监控对于防止利用至关重要。 此案例强调了将人工智能系统提示视为安全控制的重要性，并在整个开发生命周期中始终应用安全最佳实践。
## 欧洲之星聊天机器人漏洞：摘要
最近对欧洲之星AI聊天机器人的渗透测试揭示了一些安全问题，但其严重程度尚有争议。虽然并非灾难性，但这些发现突出了快速部署的AI系统普遍存在的风险。
研究人员发现该聊天机器人容易受到提示注入攻击，允许操纵其回复并泄露系统提示——一些人认为这是一种漏洞，而另一些人则认为这本身并不有害。还发现了一个自XSS漏洞，但利用它需要手动干预且范围有限。最大的潜在风险在于缺乏强大的输入验证，理论上如果会话ID可预测且可利用，*可能*允许跨用户攻击（尽管这一点并未得到证实）。
评论员指出，一个关键问题是安全团队与开发过程的整合不足。 几位人士对欧洲之星对这些发现的轻描淡写表示担忧，甚至指责研究人员“敲诈勒索”。 这起事件强调了在部署AI驱动的客户服务工具之前，进行彻底的安全检查（尤其是关于数据访问）的必要性。最终，报告表明欧洲之星优先考虑部署速度而非强大的安全措施。
此数据代表一份全面的全球地点列表，包括国家、地区和省份。它包含美国所有50个州，以及波多黎各和美属维尔京群岛等美国领土，还有几个附属岛屿地点（例如，关岛、马绍尔群岛）。 除了美国之外，该列表还详细列出了世界上几乎所有公认的国家，从阿富汗到津巴布韦，以及格陵兰、法属波利尼西亚和英属维尔京群岛等附属领土。它还包括一些存在争议或部分承认的领土（例如，台湾、巴勒斯坦领土、西撒哈拉）。 最后，该数据包含了加拿大省份和地区，并将每个地点与一个国家/地区关联——主要是美国、加拿大，以及遍布非洲、亚洲、欧洲和美洲的众多国家。包含邮政编码信息表明，该数据的潜在重点是用于邮寄或物流目的的地理数据。
## 北达科他州法律与游说问题 - Hacker News 摘要
北达科他州的一项法律包含来自北美煤炭公司的两位律师的名字——“friezium”和“stralium”， 似乎是在起草过程中作为玩笑或占位符插入的。这一发现引发了 Hacker News 上关于立法透明度和游说影响的讨论。
用户强调了立法过程中版本控制（或缺乏版本控制）的问题，建议更好的跟踪系统可以揭示是谁添加了这些名字。关于严格版本控制的可行性，鉴于涉及多个当事方和非正式讨论的法案谈判往往是非正式的，引发了争论。
几位评论员指出，行业团体起草立法的做法很常见，引发了关于立法者是否充分审查法案的质疑。这一事件凸显了企业潜在影响和立法过程缺乏监督的更广泛问题，一些人建议法律应该更简单，并且公众更容易理解。 托管文章的网站也因采用破坏性的文本加密方法而受到批评。
编排与控制：任务分解、子代理生成、工具路由 上下文与记忆：滑动窗口管理、向量缓存、情景记忆 反馈循环：编译器、持续集成、人工审核、自愈重试 工具使用与环境：Shell、浏览器、数据库、Playwright、沙盒技巧 用户体验与协作：提示交接、分阶段提交、异步后台代理 可靠性与评估：护栏、评估框架、日志记录、可复现性
## Agentic Patterns：摘要
GitHub 仓库“Agentic Patterns”（nibzard）旨在记录构建有效 AI 代理的常见策略，但引发了 Hacker News 社区的讨论。作者 nibzard 最初将其设想为个人学习日志和书签工具，但它已发展成为一个潜在的协作资源。
许多评论者持怀疑态度，认为这些“模式”通常描述的是常识，或者只是用术语重新包装的已知概念。人们担心该仓库可能会将针对*当前*模型优化的行为固定下来，而随着 AI 的快速发展，这些行为可能会过时。 几个人指出这些模式显得肤浅，缺乏深度。
然而，其他人认为记录对如何最好地与 LLM 交互和利用它们理解的演变是有价值的，承认需要沟通、反思以及适应模型的优势和劣势。作者欢迎反馈和贡献，旨在完善该仓库并解决关于清晰度和可操作性的担忧。最终，该项目的实用性还有待观察，一些人认为它可能对寻求给投资者留下深刻印象的初创公司有价值。