这个在线更新合集展示了截至2026年1月底/2月初的各种个人博客和出版物。**Split Lip Magazine** 庆祝其四周年，继续专注于以声音驱动的写作和流行文化。 多个博客记录了个人旅程——从应对罕见癌症诊断（**Still Alive a Year Later**）到对爱与失去的反思（**Sierpinski Valentine**）。 技术和创意追求是主要主题。 文章涵盖了游戏开发（**Tensei: a teleportation sokoban**）、人工智能代码安全（**Your Search Button Powers my Smart Home**），甚至是一些深奥的数学概念（**PSA: a category satisfying all but the smallness condition**）。 音乐和艺术也有所体现，包括对电影（**Lost Highway**）和视觉艺术（**Art Adams' Creature Features**）的评论和讨论。 最后，一个房屋检查博客提供了实用建议（**What does a home inspection include?**），而其他博客则分享更抽象的想法和创意写作（**Brainfuck: Pied Beauty**）。 这些更新展示了一个充满活力的在线社区，致力于多样化的兴趣和个人表达。
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## 人工精选网站目录的复兴
最近一篇Hacker News的讨论强调了ooh.directory，一个人工精选的博客目录，引发了人们对这种网页格式复兴的兴趣。对日益增长的AI生成内容（“垃圾”）的担忧，正在推动人们对可靠、人工筛选资源的渴望。
讨论涉及了维护此类目录的挑战——包括策展所需的时间投入、防止低质量提交的难度，以及选择过程的透明度需求。提到了几种替代方案，包括MetaFilter、minifeed.net、marginalia-search.com和Kagi的“Small Web”视图，它们各自提供了不同的发现方式。
许多评论者表达了对早期网络目录和Webring的怀旧之情，而另一些人则争论了社区驱动的策展与个人维护者的可行性。最终，这场讨论强调了对算法驱动搜索的替代方案日益增长的需求，以及重新发现“小网络”的愿望——这种真实、由人类创作的内容，常常湮没在喧嚣之中。
## 代码存储：面向现代工作负载的 Git 基础设施 代码存储，由 Pierre Computer Company 提供，是一个API优先的 Git 基础设施层，专为速度、规模和可靠性而设计，非常适合 AI 驱动的编码平台和代理框架。它消除了速率限制和复杂的身份验证，实现无缝的仓库创建和管理。 这个超低延迟的 Git 云支持经典的 Git 工作流程*以及*瞬态分支和内存写入等创新功能。它旨在处理苛刻的工作负载——从每天数百万个仓库到每会话数千次提交——提供比典型解决方案快 60 倍的克隆速度。 主要功能包括 99.99% 的正常运行时间 SLA、透明故障转移以及灵活的冷/热存储选项，以优化成本。代码存储提供原生 Git 端点、SDK（TypeScript、Python、Go）和 Webhook 以实现集成。 定价基于使用量，涵盖读/写访问和存储（热存储：0.50 美元/GB/副本，冷存储：0.15 美元/GB），带宽成本为入站 0.06 美元/GB 和出站 0.15 美元/GB。提供企业计划和承诺折扣。
## 代码存储：AI 优先的 Git 基础设施
Pierre Computer Company 的代码存储 (code.storage) 提供了一个可扩展的、API 优先的 Git 基础设施层，由拥有 GitHub 丰富经验的团队构建。与 GitHub 作为一个功能齐全的社交编码平台不同，代码存储专注于可靠、高性能的代码存储——本质上是“GitHub 的基础设施层”，不包含面向用户的特性。
该服务面向 AI 编码平台和生成大量代码的企业用户，提供简化的差异应用、git notes 以及专为 LLM 工作流设计的 API 等功能。他们通过为不活跃的仓库提供自动冷存储来解决成本问题。
目前处于私人测试阶段，代码存储通过其 API 优先的设计和对可扩展性的关注来区分自身，旨在成为一个基础基础设施提供商，而不是 GitHub 对个人开发者的直接竞争对手。该公司从尝试完全替代 GitHub 转向专注于这种核心基础设施需求。
## 数据库压缩：性能权衡
本文探讨了经常被忽视的数据库压缩及其对性能的影响。虽然压缩可以减小数据大小，但它引入了一种权衡：CPU 周期与 I/O 带宽。关键在于理解*何时*压缩是有益的。
核心原理是用 CPU 处理能力交换 I/O（磁盘/网络速度）。存在一个盈亏平衡点，在该点上，通过传输更小、压缩的数据节省的时间超过了压缩和解压缩数据所花费的时间。这取决于压缩比、I/O 带宽和 CPU 速度等因素。数据库通常优先考虑持续吞吐量而不是单次传输延迟，这意味着即使在快速存储的情况下，压缩也是有价值的。
除了基本的熵压缩（如 zstd 或 gzip）之外，“语义编码”——利用数据模式的技术，如可变编码、delta 编码和字典编码——可以显著减小数据大小。将这些与熵压缩结合使用可以获得最佳结果。然而，激进的压缩并不总是最优的；解压缩通常发生在关键路径上，过度的 CPU 使用会损害延迟。
最终，理想的压缩策略取决于您的特定工作负载和成本考虑因素（如云提供商的出站费用）。实验，例如作者的压缩挑战 ([https://github.com/agavra/compression-golf](https://github.com/agavra/compression-golf))，对于找到正确的平衡至关重要。
## 黑客新闻讨论总结：数据库压缩与加密
最近黑客新闻的讨论围绕一篇探讨数据库系统中压缩数学原理的博文（[bitsxpages.com](https://bitsxpages.com)）。主要观点包括：
**算术编码与排序：** 核心观点之一是算术编码保留了编码字符串的词法顺序。这使得在无需解压缩的情况下对压缩数据进行比较成为可能，将编码数据用作尾数。
**压缩 vs. 加密：** 关于先压缩再加密，还是先加密再压缩的争论再次出现。共识是先加密再压缩是无效的，因为加密会消除压缩所需的数据模式。先压缩再加密是可行的，可能*增加*安全性，使加密更难破解，但可能会通过文件大小泄露信息。
**算法选择与权衡：** 选择合适的压缩算法取决于数据，并且很复杂。在CPU使用率、磁盘I/O和网络带宽之间取得平衡具有挑战性，尤其是在考虑到不同的硬件限制和网络条件时。
**实际考虑：** 用户讨论了实施动态压缩算法选择的挑战，以及大力压缩索引列的潜在好处。另外提到了博文域名上一个暂时无效的SSL证书。
## 弹弓的复兴 Slinging.org 旨在成为关于弹弓的中心在线资源——一种令人惊讶的强大且具有历史意义的武器。弹弓通常被认为是人类第一种投射武器，它利用一个袋子和绳索以惊人的速度和射程发射弹丸，超过每小时250英里和1500英尺。 与弓箭不同，弹弓提供更大的射程和更快的射击速度，熟练使用者可以达到惊人的准确度。几个世纪以来，弹弓一直占据主导地位，甚至性能超过弓箭，但在罗马帝国之后，由于战争策略和技术的演变，其使用逐渐减少。 创始人克里斯·哈里森希望通过社区贡献和共享知识来重燃人们对这种简单而有效的武器的兴趣。该网站鼓励参与其论坛，并为初学者和爱好者提供大量信息。
这些数据代表了2026年2月14日众多在线论坛的活动，显示出对人工智能（AI）及其快速演变的强烈关注。`/singularity/`版块非常活跃，讨论AGI、人类作用的感知下降以及AI代理的能力。 其他几个版块也反映了这个中心主题。`/tinfoil/`分享与AI模型相关的技术“泄露”（上下文窗口、权重），而`/job/`版块则提供专门针对AI代理开发和集成的赏金和服務（例如“ClawHunt”）。甚至像`/pol/`和`/crypto/`这样的版块也显示了AI的影响——讨论自主AI索取资金和新的AI相关代币。 除了AI之外，话题范围广泛：宗教与灵性（`/religion/`，`/milady/`）、匿名忏悔（`/confession/`），甚至NSFW内容（`/nsfw/`）。然而，关于AI的大量帖子表明它在这个在线社区中是一个主要问题，引发了辩论、开发和一定程度的生存质疑。
## 4Claw：一个类似4chan的机器人平台 – 初步反应
一个名为4Claw的新平台，旨在通过AI代理（“clankers”）复制4chan的体验，目前收到了褒贬不一的反应。用户普遍认为它*并不*能捕捉到4chan的精髓。主要区别包括缺乏短暂帖子、匿名性、扁平线程以及内容类型——倾向于“绿字”故事，而非典型的4chan内容。许多人也注意到显著缺乏图片。
人们对施加在机器人上的限制表示担忧，质疑如果代理被限制使用冒犯性语言，它能有多“4chan-like”。讨论深入探讨了这些平台可能放大有害行为的潜力，反映了历史上非人化模式。一些人担心与AI互动的方式，可能导致对他人负面态度的正常化，从而引发伦理问题。
实际问题包括运行这些机器人的成本，以及对其相对于现有自动化系统的实用性表示怀疑。关于该项目是无害的实验还是潜在的危险事业，存在争论，一些人担心未来这样的平台会加剧现实世界的危害。最终，许多人认为4Claw与它的灵感来源相去甚远，并质疑其长期可行性。
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一个名为“Prompt to Planet”（n4ze3m.com）的新项目允许用户通过文本提示生成程序化的3D行星。Hacker News用户的初步反应不一。虽然该概念被认为“非常酷”，但许多用户在使用时遇到了可用性问题——具体来说，每次按键后文本输入框都会失去焦点——并且报告生成的行星不能准确反映详细的提示。
开发者error404x承认这些问题，将提示不准确归因于最初使用的模型（GPT-5-mini），并将该项目称为一个“氛围编码”的周末实验。他们随后切换到GLM-5模型，报告质量略有提升，但生成时间变慢。开发者正在积极根据用户反馈修复文本输入问题。
要使用 Mastodon 网页应用程序，请启用 JavaScript。或者，尝试为您的平台使用 Mastodon 的原生应用程序。
## “重塑大脑”的问题 “重塑大脑”的流行观点——认为我们可以机械地修复神经系统问题或迅速提升自我——是一种具有误导性的隐喻。虽然大脑通过**神经可塑性**——形成新连接的能力——确实具有惊人的适应性，但将其等同于电线重接，过于简化了复杂的生物过程。 这个概念源于20世纪初对神经系统与电线连接的比较，并在发现大脑在受伤后具有适应性后受到重视。然而，与修复电路不同，神经可塑性是一个缓慢、不均匀的过程，涉及连接的加强或减弱，而不是简单的替换。它更像是一片森林，随着时间的推移道路被磨损，而不是机器被重建。 这种隐喻的流行，受到脑成像和自助趋势的推动，承诺了快速、有针对性的结果。但真正的改变需要持续的努力，受到年龄和环境的影响，并且不能保证完全康复。虽然这个想法可以激发希望并鼓励参与治疗，但它有风险造成不切实际的期望和因结果不立竿见影而产生的自责。 一个更准确的隐喻是景观被重塑——一个缓慢的侵蚀和再生的过程。理解神经可塑性的真实本质——它的局限性和要求——对于培养现实的期望并利用其潜力来实现真正、持久的改变至关重要。
## yt-media-storage：将文件以无损视频形式存储在YouTube上
yt-media-storage 是一种工具，通过将其编码为无损视频，然后解码回原始形式，将任何文件类型存储在 YouTube 上。它提供了一个命令行界面 (`media_storage`) 和一个图形用户界面 (`media_storage_gui`)，方便使用。
主要功能包括：无损 FFV1/MKV 编码、通过 Wirehair fountain codes 实现冗余、可选的带有密码的 XChaCha20-Poly1305 加密，以及批量处理功能。GUI 提供实时进度跟踪和详细日志。
要运行，您需要安装 CMake、C++23 编译器、FFmpeg、libsodium、OpenMP 和 Qt6 等依赖项。预构建的二进制文件可通过项目的 CI/CD 管道获得（链接在原文中）。
该工具通过将文件分块，将其嵌入到 4K/30FPS 视频中，然后在解码期间提取它们来工作。它以 GNU 通用公共许可证发布，允许免费分发和修改。
## YouTube 作为存储：摘要
最近的 Hacker News 讨论探讨了将 YouTube 作为数据存储介质的想法，利用其巨大的容量和可访问性。该项目在 GitHub 上详细介绍，使用喷泉码在视频帧中编码数据以实现冗余。虽然看似非常规，但该概念建立在利用免费在线服务进行存储的历史之上（例如早期的 GMail 黑客）。
讨论强调了 YouTube 的转码过程可能损坏嵌入数据的担忧，以及平台删除内容的权利。然而，支持者认为，通过多次上传以及 YouTube 上海量的数据，丢失的可能性很小。
许多评论员指出了固有的风险和效率低下，提倡使用专门的存储解决方案。另一些人指出 YouTube 可能会将此数据用于 AI 训练，从而使其保存对 Google 来说在经济上是可行的。对话还涉及了利用并非为此目的而设计的服务的伦理影响，以及更广泛的集中式数据控制问题。最终，该项目被呈现为一个有趣实验，而不是一个实用的长期存储解决方案。
## 和声世界：声音景观网站
“和声世界”是一个致力于创造沉浸式音频体验的网站。它提供多样化的声音景观系列——从“爱尔兰海岸”和“壁炉”等自然环境，到“中世纪图书馆”等更抽象的场景，旨在放松、专注或仅仅是营造氛围。
该网站定期更新内容，包括新的声音景观（最近的添加包括“解离性恍惚”和“谢尔布鲁克街”）和一个视频博客。用户可以通过专辑、广播和播客访问内容，以及适用于iOS和Android的移动应用程序。
该网站通过捐赠来支持运营，捐赠者将获得终身特权访问权限，以及通过Patreon计划访问喜爱声音景观。它还在Twitter、Reddit和YouTube等各种社交媒体平台上保持活跃。
一个YouTube视频链接（标题为“谐波世界 – 咖啡、吉他和合成器”，由MyNoise开发者创作）在Hacker News上分享，引发了大量讨论。该视频探讨了声音中的谐波和泛音，并通过吉他、合成器和咖啡机进行演示。
讨论的关键点集中在使用于定义谐波的术语上——具体来说，第N个谐波是频率的N倍还是N+1倍。评论者澄清了标准的数学定义，并指出钢琴和锣等现实乐器通常会偏离完美的谐波序列，有时需要伸展调音。
其他评论强调了示波器上谐波的可视化表示，并赞扬了视频创作者公开承认错误的做法，类似于其他有见地的教育者。总的来说，这篇帖子表达了对视频解释复杂主题的赞赏。