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## 使用人工智能代码生成:保持控制与质量 成功利用人工智能进行代码生成需要主动的人工监督。由于人工智能缺乏对现实世界的理解,*每个*未记录的决策都将由它*替你*做出,可能导致不可用或有缺陷的代码。 优先考虑详细的文档——需求、架构、编码标准——直接在代码仓库中。使用可视化工具(流程图、UML)和伪代码清晰地传达意图。投资于强大的调试系统,以简化人工智能辅助的问题解决。 并非所有代码都一样重要;仔细审查关键部分(用标签标记,如 `//A` 表示人工智能编写,`//HIGH-RISK-UNREVIEWED` 表示高风险未审查),并实施严格的、基于属性的测试,*独立于*人工智能的实现,以防止“作弊”(使用模拟数据、测试适应)。 注重清晰和简洁——尽量减少代码复杂性,以节省上下文窗口空间并提高可维护性。利用专门的人工智能提示(如 `CLAUDE.md`)提供一致的指导。尝试使用人工智能生成的原型快速探索解决方案,但将大型任务分解为更小、可验证的组件。 最终,重新获得控制权意味着在复杂性变得无法管理时,恢复到已知的良好状态。人类专业知识仍然是确保代码质量、安全性和与项目目标一致的关键。

## 侏儒村庄与光束:一种新的并发模型 来自面向对象或顺序编程的开发者,常常因为根深蒂固的共享状态和紧密耦合组件的习惯,而难以理解光束(Erlang虚拟机)。“侏儒村庄隐喻”提供了一种强大的替代方案:将代码设想为被独立的“侏儒”(进程)阅读的卷轴,他们仅通过消息——“邮件”——进行通信,而不是共享内存。 每个侏儒拥有私有内存(“背包”),并管理自己的资源,包括垃圾回收。这种隔离至关重要;一个侏儒的失败不会影响其他侏儒,从而提高系统的弹性。 产生侏儒的开销很小,鼓励建立一个由简单、专注的工人组成的社区,而不是复杂的单体机器。 光束的调度器提供“公平的工作台轮换”(CPU时间),基于“规约”(操作),防止任何一个侏儒垄断资源。 这种消息传递、隔离的进程模型消除了对锁和复杂同步的需求,从而构建出更简单、更健壮、更可扩展的系统。最终,拥抱侏儒村庄的思维方式——自治、隔离和礼貌的沟通——将释放光束的真正力量。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 侏儒村:争斗与合作 (2025) (happihacking.com) 7 分,rapnie 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 ramesh31 1 天前 [–] 所以…演员? 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

杰克·普罗佩克,一名加州男子,正面临联邦指控,涉嫌在去年政府停摆期间从优胜美地国家公园的冰川观景点进行翼装飞行。一段发布在他账号下的Instagram视频引发了调查,视频显示一名跳伞者打开了降落伞。 包括车牌识别器和与普罗佩克汽车和太阳镜相符的照片等证据将他与这次跳伞联系起来。他最初否认参与,声称视频是人工智能生成的,但面临一项非法通过降落伞运送/取回人员或物品的指控。 此事发生在政府停摆期间,优胜美地国家公园非法翼装飞行事件增多的时期,因为当时公园巡护员的数量有限。公园官员强调这种活动对游客和救援人员的危险性,并表示将依法对此类违规行为进行最严厉的起诉。普罗佩克正在为自己辩护,并定于4月7日出庭。

为设计师和开发者提供一个值得信赖的设计工具。我们优先考虑性能、隐私和创作自由。Vecti在欧盟构建和立足,遵循欧洲隐私标准。我们对我们的运营方式保持透明。设计软件应该首先服务于创作者——这是我们的承诺。

## Vecti:一款专注的UI设计工具 – 摘要 一位独立开发者推出了 Vecti (vecti.com),一款基于极简主义理念构建的UI设计工具,历时四年,仅包含开发者个人所需的功能。由于对臃肿、功能繁多的设计软件感到沮丧,他们创造了 Vecti,专注于性能、像素级网格对齐、共享资源库以及简化的导出/演示。 该工具优先考虑隐私,应用内分析最少,且无追踪功能。虽然承认 Figma 的主导地位,但开发者旨在吸引寻求更简洁体验的独立设计师或小型团队。 讨论围绕着利基产品与大众化软件的可行性、设计中良好品味的重要性以及平衡功能集的挑战。一些用户赞扬了其专注的方法,而另一些用户则质疑缺乏像 Figma 这样的竞争对手中常见功能的市场。开发者欢迎反馈,并计划根据用户输入进行未来开发。

## 从语境中学习:对人工智能的挑战 最近在Hacker News上的讨论强调了当前大型语言模型(LLM)的一个基本局限性:它们一旦部署就停止学习。虽然由于广泛的预训练而功能强大,但LLM主要*回忆*信息,而不是在使用过程中持续地从新语境中学习——这是与人类智能的关键区别。 核心问题在于缺乏持续的参数更新。当前的“上下文学习”不会改变模型本身。研究人员正在探索诸如持续学习之类的解决方案,但面临诸如“灾难性遗忘”之类的挑战——即失去先前学习的信息的倾向。 许多评论员强调需要能够动态更新其知识的模型,可能类似于人脑的神经可塑性。然而,人们对潜在的问题表示担忧,例如通过错误信息对模型进行“中毒”,以及控制持续学习系统所带来的困难。一些人建议采取替代方法,例如使用累积的交互数据定期重新训练,或者专注于专用模型,而不是追求通用AGI。 最终,这场讨论指向了一个关注点的转变:从仅仅构建强大的“考试者”到创建能够在实时学习和适应的人工智能,这种能力对于实现更像人类的智能至关重要。

## 恶意扩展哨兵:保护您的浏览器 该项目提供一个定期更新的、开源的数据库,其中包含从 Chrome 网上商店移除的恶意 Chrome、Edge 和 Chromium 扩展程序。 鉴于缺乏全面的公共资源,创建者构建了一个自动化系统来收集和汇总来自各种安全来源的移除数据。 用户可以使用一个简单的 Python 脚本(可在 GitHub 上找到:[https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry](https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry))快速扫描他们已安装的扩展程序。 该扫描器跨平台,除了 Python 3 之外无需额外安装,并且在本地运行以保护隐私。 该数据库包括扩展 ID、名称和添加日期,提供 Markdown 和 CSV 格式。 它专为安全研究、扩展程序审查和构建保护工具而设计。 虽然数据经过精心维护,但建议用户在移除扩展程序之前验证结果。 欢迎通过 GitHub issue 提交新的恶意扩展程序信息。

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## Uber 在强奸案中承担责任:摘要 陪审团裁定优步对其司机对乘客实施性侵犯负有责任,判决赔偿 850 万美元。此案的中心是优步内部的“风险评估”系统,该系统将该行程标记为高风险情况,但未能警告乘客或采取预防措施。 Hacker News 上的讨论强调了法律影响,特别是“表面代理”的概念,以及优步将司机分类为独立承包商是否可以使其免于承担责任。许多评论员认为,鉴于优步对平台的控制以及对潜在风险的了解,优步*应该*负责,将其比作提供者有注意义务的市场。 辩论还涉及优步将增长置于安全之上,引用内部文件表明不愿实施诸如车载摄像头之类的安全功能。虽然司机负有刑事责任,但判决为在优步意识到潜在危险且未能采取行动时,追究优步对其司机行为的责任树立了先例。此案引发了关于零工经济中创新、利润和乘客安全之间平衡的问题。

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## 汽车门把手演变与担忧 最近在Hacker News上,一篇New Atlas关于汽车门把手演变的报道引发了一场讨论,揭示了设计、工程和安全之间的复杂关系。早期门把手注重简单的机械原理,而现代设计,特别是像特斯拉等电动汽车上看到的“隐藏式”门把手,则侧重于美观和空气动力学效率。 然而,这种对简洁的追求并非没有缺点。人们对可靠性提出了担忧——尤其是在恶劣天气下——以及安全性,有报告称在紧急情况下难以打开车门,这促使中国禁止了这种设计。一些人认为隐藏式门把手过于复杂,将形式放在功能之上,而另一些人则认为这是一种伪装成创新的成本削减措施。 讨论还涉及汽车设计中的更广泛趋势,例如功能与耐用性之间的权衡,以及法规对安全和创新的影响。最终,这场讨论凸显了汽车行业中审美吸引力、技术进步和实用可靠设计之间的紧张关系。

## 社会福利项目中的欺诈:系统性问题 最近试图揭露明尼苏达州社会福利项目欺诈行为的尝试,凸显了调查、媒体报道和系统应对之间令人沮丧的脱节。 尽管独立记者的报告因其方法论而受到批评,但潜在问题——广泛的欺诈行为,尤其是在托儿项目中——已被官方审计证实,可能存在超过 50% 的欺诈报销。 政治极化加剧了这个问题:一方不顾一切地否认欺诈行为,另一方则进行范围广泛但定位不准确的调查。 金融行业明白欺诈是不可避免的,并据此进行管理,保持内部信息共享,并认识到成本效益平衡。 这与政府福利项目缺乏类似的积极协作努力形成对比。 欺诈者利用系统中的漏洞,通常在既定网络内运作,并利用现成的基础设施。 他们经常瞄准快速增长的项目,并很容易招募个人——有时来自弱势群体——来促成骗局。 解决这个问题需要从“先付后追”模式转变为预防措施,包括加强身份验证、使用机器学习进行数据分析以及更密切地跟踪重复犯罪者。 最终,需要采取更健全、更积极的方法来打击欺诈行为并恢复公众信任,而不是允许相同的行为者反复利用该系统。

谢尔登·布朗 - 自行车技术信息文章,由谢尔登·布朗和其他人撰写。谢尔登·布朗的自行车术语表:我们的巴黎-布雷斯特-巴黎页面。如果您想在此处创建链接或书签,网址是:https://www.sheldonbrown.com/index.html 最后更新:由约翰·艾伦提供。

## 谢尔登·布朗的自行车技术信息:备受喜爱的在线资源 谢尔登·布朗的网站 (sheldonbrown.com) 是一个备受推崇的、全面的自行车维修和保养资源,受到Hacker News社区的赞誉。许多用户认为它——以及当地的自行车合作社——教会了他们必要的自行车机械技能,尤其是在2010年代初。 该网站因其深入的信息、DIY重点以及其创建者的慷慨精神而受到称赞。用户们 fondly 回忆起,多亏了布朗的详细文章,他们学会了轮子组装并解决了复杂的维修问题。讨论中还提到了其他类似的、由个人运营的网站,它们致力于小众技术主题。 虽然布朗于2008年去世,但该网站仍然是一个宝贵的资源,目前由其他人维护。虽然有些信息已过时,但对于旧自行车和晦涩的系统仍然适用。用户还推荐Park Tool的YouTube频道和伦纳德·津恩的网站,以获取更当前的信息。该网站体现了早期互联网的开放知识共享精神。

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