## Stelvio：原生 Python 的 AWS 部署
Stelvio 是一个开源框架，使用**纯 Python** 简化 AWS 应用程序部署。它无需 YAML、复杂的配置或新的 DSL，让开发者专注于代码。
主要特性包括：IAM、网络和权限的**智能默认值**；资源的**自动权限管理**；以及用于即时代码同步的**实时开发模式**。Stelvio 提供**完全控制**，可以访问底层的 Pulumi 资源，同时保持高级、Pythonic 的接口。
在一个 Python 文件中定义基础设施和应用程序逻辑，利用组件来处理常见的 AWS 服务，如 API Gateway、DynamoDB 和 Cron 作业。 快速入门指南可以通过简单的命令（如 `uv init`、`uv add stelvio` 和 `uv run stlv deploy`）在**两分钟内**完成部署。
Stelvio 采用 Apache 2.0 许可，并欢迎社区贡献。
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## Stelvio：Python 到 AWS 基础设施 - 摘要
Stelvio (github.com/stelviodev) 是一款旨在简化 Python 应用程序部署到 AWS 的新工具。它专注于减少样板代码，并通过“链接”系统简化常见的任务，例如 IAM 角色创建和环境变量配置。其核心思想是在 Pulumi 之上提供更高级别的抽象，允许开发者用更少的代码定义基础设施。
该项目在 Hacker News 上引发了讨论，用户质疑其相对于 AWS CDK、SST、Terraform 和 Encore.dev 等现有工具的价值。尽管创建者认为 Stelvio 解决了 CDK 部署缓慢和配置复杂等痛点，但许多评论者对依赖第三方工具以及潜在的 AWS 服务覆盖不完整表示担忧。
主要亮点包括用于本地调试的“开发模式”以及自定义底层 Pulumi 资源的能力。然而，鉴于 LLM 生成 CDK 代码的能力以及成熟的基础设施即代码解决方案，人们对其必要性仍然持怀疑态度。开发者正在积极寻求反馈，并强调他们专注于开发者体验。
很快，热泵将能够储存和分配所需的热量。
Pretty soon, heat pumps will be able to store and distribute heat as needed
2 天前
## 热泵用热电池：一种新的储能解决方案
SINTEF的研究人员与COWA Thermal Solutions合作，开发了一种“热电池”，用于储存热泵产生的热量以供日后使用——这是私家住宅的首次应用。这项创新解决了热量需求的波动问题，旨在提高能源利用效率和成本效益。
这些电池利用盐水合物，这种材料在固态和液态之间相变时会吸收和释放热量，比水储存更多的能量，并且具有更高的温度稳定性。这使得房主可以在电力便宜或来自可再生能源时储存多余的热量，并在高峰需求期间使用，从而减轻电网的压力。
关键改进包括效率提高（从65%到85%）和更快的充电/放电时间，这得益于使用薄型、回收铝制散热片，并受到耐腐蚀陶瓷涂层的保护。这些电池也节省空间——比传统的热水箱小四倍——并使用无毒、廉价的材料。这个欧盟资助的项目有望为未来提供更智能、更平衡、更可持续的供暖系统。
## 储热技术进展摘要
一篇近期文章强调了储热技术的进展，特别是能够按需储存和分配热量的系统，可能提高热泵效率。Hacker News上的讨论集中在储热技术的实用性和现有解决方案上。
许多评论者指出类似的技术已经存在，例如Sunamp Thermino储热罐，甚至简单的保温热水器概念。 还有人讨论了相变材料（PCM）以及使用自制“胶状物”或石墨添加剂来提高导热性的潜力。
一个关键的争论围绕着不同方法的规模和成本效益。 想法从用于季节性储存的大型地下水箱，到目前热泵政府激励措施的局限性。 担忧包括安装成本、安装商可能的价格欺诈以及这些系统的寿命。
最终，这次讨论展示了各种观点，从对更节能的未来的兴奋，到对这些新兴技术的实用性和长期可行性的怀疑。
## 异议的反复侵蚀 纵观美国历史，每当出现危机时刻，行政权力往往会扩张，不仅针对真正的威胁，也针对异议声音——法律史学家杰弗里·斯通在他的《危险时期》一书中详细描述了这种模式。从20世纪20年代的帕尔默突袭到麦卡锡主义和COINTELPRO，政府一再将政治反对与犯罪活动混为一谈，并在此过程中侵犯宪法权利。 今天，类似的转变正在发生。“国家安全”的说法越来越多地被应用于抗议活动，超越了公共秩序问题，转变为以反恐行动为框架的调查。虽然公民不服从本质上涉及违反法律以挑战不公正，但目前的趋势有将抗议*基础设施*——法律支持、培训、资金——视为固有可疑的风险。 联邦法律界定了国内恐怖主义，但并未将其定为犯罪，然而这一标签具有重要的操作意义，会引发更积极的调查，并可能扼杀受保护的言论。保持合法抗议与真正威胁之间的关键区别至关重要。法律约束——关注实际犯罪、尊重第一修正案权利、避免株连——对于防止重蹈覆辙和维护民主异议至关重要。斯通认为，选择并非必然的漂移，而是有意识地优先考虑权利，而非反应性的过度扩张。
## Shorlabs：轻松后端部署
Shorlabs 是一个旨在简化 Python 和 Node.js 应用后端部署和管理的平台。它基于 AWS Lambda 构建，提供按需付费模式，具有自动扩展和慷慨的免费套餐，从而消除了开发者对基础设施的担忧。
主要功能包括：一键从 GitHub 部署、自动运行时检测、自定义子域名和安全的环境变量管理。开发者可以配置计算资源（内存、超时、存储）并使用详细日志跟踪部署。
Shorlabs 使用强大的技术栈，包括 Next.js、FastAPI、DynamoDB 以及 AWS 服务，如 Lambda、ECR 和 CloudWatch。部署涉及设置后端 API、通配符子域名路由和使用指标聚合。
目前处于 Alpha 阶段，Shorlabs 旨在弥合前端部署（如 Vercel）的易用性和后端基础设施之间的差距，证明现代后端可以可靠且经济地在函数即服务平台上运行。欢迎通过 GitHub 贡献。
这个Hacker News讨论围绕一个新开源项目，该项目提供无服务器后端托管，旨在消除空闲成本（github.com/aryankashyap0）。虽然核心理念很有吸引力，但评论员们表达了怀疑。
提出的担忧包括，尽管声称“无空闲成本”，但来自AWS的潜在意外成本（例如DDoS攻击），以及质疑它相对于现有的AWS工具（如SAM和Amplify）的优势。 几位用户指出该项目将用户锁定在AWS生态系统中。
主要的批评集中在LLM生成的README文件上，被认为缺乏个性，并引发了对整体代码质量和项目维护的疑虑。 最后，一位评论员指责项目提交者使用多个新帐户进行垃圾信息发布。 目标受众尚不清楚，猜测范围从独立开发者到初创公司。
## 燃油查找：摘要 燃油查找是一项新的政府服务，旨在帮助司机找到附近的最低价燃油。它通过向第三方应用程序、网站和开发者公开实时燃油价格数据来实现这一目标。 用户可以通过三种方式访问数据：下载每日CSV文件、订阅包含CSV链接的电子邮件更新，或使用RESTful API（需要通过GOV.UK One Login和OAuth 2.0进行身份验证）。数据包括按燃油类型的当前价格、加油站详情（如地址和营业时间）以及更新时间戳——价格会在变更后30分钟内更新。 这项服务面向广泛的受众，包括比价网站、应用程序开发者、研究人员、记者以及寻求利用燃油价格信息构建工具的个人。可通过燃油查找团队获得支持。
## 英国政府推出油价API - 摘要
英国政府推出了一款API，提供实时油价数据，要求零售商在油价变动后30分钟内更新价格。此举旨在提高市场透明度，并帮助消费者找到最便宜的油价。
Hacker News上的讨论显示，人们对购买汽油的态度很复杂，通常会优先考虑便利性、品牌忠诚度或感知质量，而不是价格。许多评论员强调了现有的应用程序（如澳大利亚的FuelWatch和PetrolPrices），以及与导航系统集成的潜力，以优化购油决策。
人们对数据报告要求的执行以及价格趋同的可能性表示担忧，但也有人认为，增加的信息可以增强消费者的力量并促进竞争。此次发布普遍被视为积极的一步，并与德国和澳大利亚等其他国家的成功系统进行比较，并认识到易于获取、准确的价格数据是自由市场运作的关键组成部分。还有人指出，电动汽车充电领域也可能出现类似的透明化举措。
## 锡拉丘兹与停车场的困境 最近对纽约州锡拉丘兹的访问，凸显了美国城市中一个常见的问题：低效地利用宝贵的市中心土地用于停车。尽管市中心充满魅力，但锡拉丘兹，像许多后工业城市一样，饱受地面停车场过多的困扰，这阻碍了经济潜力。 这些停车场并非中立空间；它们*降低*了价值。建筑物产生的经济活动超过了它们的土地价值，而停车场代表着未开发的潜力，导致更高的租金、更长的通勤时间和失去的机会。仅锡拉丘兹的停车场就占城市总土地价值的6%。 核心问题不一定在于过时的停车*要求*，而在于扭曲的财务激励。当前的房产税制度偏袒将土地作为停车场的地主，因为税收远低于开发后的房产。解决方案在于将税收从建筑物*转移到*土地的未改良价值——土地价值税，增加持有闲置土地的成本，并激励开发。这将鼓励业主建造，提升活力，并最大限度地提高市中心地区的经济产出。
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## 政治科学：匿名每日民意调查 – 总结
一位开发者 (ps2026) 创建了“PolliticalScience” (polliticalscience.vote) – 一个使用 .NET 10 Blazor 构建的副项目，提供每日24小时的政治民意调查，注重用户隐私。用户无需注册账户，只需同意或不同意关于时事的单一陈述即可参与。
该项目优先考虑隐私，最初使用浏览器指纹识别（后来改用第一方cookie）来防止重复投票，并在每次民意调查后删除数据。开发者在Blazor中融合静态服务器端渲染和交互式服务器渲染时面临挑战，解决了渲染闪烁和重复查询的问题。
虽然承认这些民意调查不具有科学代表性，但创建者旨在提供一个快速捕捉民意和比传统调查更广泛参与的平台。最近的添加包括AI审核的讨论和来自不同来源的新闻报道。
该项目引发了关于数据隐私（特别是Plausible分析的使用）、速率限制以及潜在扩展的讨论 – 包括重新审视问题以跟踪情绪变化，并探索更强大但匿名性较低的投票方法。开发者欢迎反馈并从经验中学习。
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## 64位数的最大值：超越简单的整数 虽然2<sup>64</sup>-1看起来像是64位能表示的最大数字，但情况远比这复杂。浮点数可以表示远大的值。然而，*真正*的限制取决于我们如何定义“表示”。 以计算为关键，一个64位程序可以定义远超基本数据类型的数字。简单的语言如`bc`可以计算巨大的数字，但依赖内置函数感觉像是作弊。真正的挑战在于从零开始，在64位限制内定义数字。 这引出了繁忙海狸函数（BB）的概念，它衡量图灵机（TM）在停止前可以采取的最大步骤数。BB增长非常快，但受限于高效编程TM的难度。 Lambda演算提供了一种更可编程的替代方案。一个49位的lambda项，“Melo数”，已经超过了格雷汉姆数。一个进一步优化的61位项，w218，目前代表了64位能表示的最大已知数字，甚至超过了Loader数。 虽然BB研究历史更长，但λ演算的可编程性允许更快的增长，并可能产生一个更“通用”的繁忙海狸函数，仅需恒定开销就能超越任何其他自定界程序。 寻找最大的可表示数字的探索仍在继续，推动着计算的边界和我们对复杂性的理解。
## 黑客新闻讨论：64位最大数
一篇黑客新闻帖子引发了关于在64位中表示可能的最大数字的讨论。原作者探讨了在“不作弊”的语言（如lambda演算或图灵机）中，寻找64位程序可计算的最大数字，避免像简单地定义单个比特来表示任意大数字这样的简单解决方案。
对话很快演变成试图通过越来越巧妙（且常常曲解规则）的定义来“超越”提出的数字的有趣尝试。许多评论者指出“表示”的歧义，以及通过定义单个比特*就是*无穷大的语言来作弊的可能性。作者澄清了意图是探索在已建立、未优化的语言中的计算。
进一步的讨论涉及了繁忙海狸函数、克努斯上箭头表示法以及计算本身的极限等相关概念。一些人争论说，如果没有严格的数学框架，这项练习就没有意义，而另一些人则探索了不同数字系统生成值的分布。最终，该帖子强调了在计算环境中定义“最大”和“表示”的哲学挑战。