## Bugbot：利用人工智能扩展代码质量 随着编码代理能力增强，代码审查成为瓶颈。为了解决这个问题，Cursor开发了Bugbot，这是一款人工智能驱动的代码审查工具，旨在识别拉取请求中的逻辑错误、性能问题和安全漏洞。Bugbot最初通过定性评估构建，其开发后来转向使用定制的“解决率”指标进行数据驱动的方法——衡量标记的错误是否在合并的代码中得到实际修复。 自2025年7月发布以来，Bugbot经历了40多次重大实验，将其错误解决率从52%提高到70%以上，并且每次审查标记的平均错误数量从0.4增加到0.7。一个关键的改进是采用“代理”架构，允许Bugbot动态推理、利用工具并调查可疑的代码模式。 现在，Bugbot每月为Rippling和Discord等公司审查超过两百万个PR，并且不断发展。当前的工作包括Bugbot自动修复（自动修复错误）以及探索持续代码库扫描，旨在在人工智能驱动的开发扩展时保持代码质量。
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## Bugbot 与 LLM 代码审查：好坏参半
一则 Hacker News 讨论围绕使用 LLM 驱动的代码审查工具的体验，特别是 cursor.com 的 “Bugbot”。 一些用户报告 Bugbot 在识别真实错误方面出乎意料地有效——甚至能发现人工审查员遗漏的错误——而另一些用户则对其不一致性感到沮丧。
一个主要问题是，LLM 有时会推荐修复方案，然后在实施后又反驳这些修复方案。 这种“反复无常”引发了对混淆经验不足的开发人员的担忧。 一些人提倡以“仅请求”模式使用 LLM 审查，避免自动评论以保持清晰度。
这场辩论凸显了对质量的不同看法。 一些人认为 LLM 相对于糟糕的人工代码来说是一种相对的改进，而另一些人则优先考虑绝对的代码质量，并认为两者都不够好。 还有人担心开发人员会盲目地将 LLM 的建议视为绝对真理，即使这些建议值得怀疑。 最终，共识似乎是 LLM 审查可以作为标记错误的工具*有用*，但需要仔细的人工监督和批判性思维。
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## BGP侦察：一种新型网络浏览器
一名开发者发布了[bgpscout.io](https://bgpscout.io)，这是一款旨在简化浏览边界网关协议 (BGP) 网络数据的工具。该创建者注意到，尽管原始数据唾手可得，但探索网络历史（网络出现的时间、位置和整体可见性）仍然很困难。
BGP侦察旨在通过允许用户按注册日期和地理位置浏览自治系统编号 (ASN)、可视化网络存在情况以及保存搜索以查找新网络出现情况来解决这个问题。该工具聚合了现有的公共数据，以便于访问。
该开发者正在寻求反馈，以确定这是否解决了实际问题，以及哪些功能使其对日常使用有价值。初步反馈表明，需要实时监控 BGP 在事件期间的变化，以及与现有免费工具（如[bgp.tools](https://bgp.tools/)）以及 HE.net 和 RIPE NCC 提供的工具进行比较。一些用户还报告了网站的可用性问题，例如链接损坏和需要登录。
旧金山正在通过一项新举措大幅扩大儿童保育的可及性，旨在解决该市高昂的生活成本。在市长卢里的“家庭机会议程”下，年收入低于23万美元的家庭将获得免费儿童保育，而年收入高达31万美元的家庭将获得50%的补贴。 这扩大了之前的资格标准，之前的标准仅限于地区中位收入的110%。 该计划由先前批准的税收措施提供的超过5.5亿美元资金支持，旨在使目前每年每名儿童花费2万至3万美元的儿童保育费用更实惠。与此同时，纽约和新墨西哥等其他城市和州也在探索普及或免费的儿童保育方案。 旧金山的方案采用地区中位收入，而不是联邦贫困指导方针，以此来认识到该地区的独特支出。 目标是将儿童保育费用降低到家庭收入的推荐比例7%，即使对于湾区的高收入家庭来说，这仍然是一项艰巨的任务。
## 旧金山计划提供免费托儿服务 – 摘要
旧金山计划向年收入高达23万美元的居民提供免费托儿服务，并为年收入高达31万美元的家庭提供50%的补贴。围绕这一消息的Hacker News讨论迅速转向了后勤和经济问题。
许多评论员质疑在旧金山这样昂贵的城市提供负担得起的托儿服务的可行性，提出了员工住房和交通问题。关于收入门槛，出现了一些争论，一些人认为门槛过高，会使收入更高的家庭受益，而牺牲了低收入家庭的利益。另一些人指出了“悬崖效应”——略高于门槛的收入可能会抵消这项福利。
对话还涉及更广泛的社会问题，例如大家庭支持体系的瓦解、高昂的生活成本以及对托儿劳动的重视程度。一些人认为该政策可能会阻止一位家长工作，而另一些人则强调了提高劳动力参与的可能性。最终，这场讨论揭示了围绕托儿服务可及性所交织的经济现实和社会价值观。
这份清单详细介绍了世界各地非凡的树木，它们因其年龄、大小、历史意义或独特的故事而闻名。这些树木的范围从古老的——例如大盆地刺松“玛土撒拉”，树龄达4700年——到巨大的，例如谢尔曼将军树，按体积计算是最大的单干树。
许多树木因其巨大的尺寸而引人注目；图莱树拥有最粗壮的树干，而海珀里翁则是已知最高的活树。另一些树木具有文化重要性，例如汉普顿大学的解放橡树，是非裔美国人教育的标志，或奥斯汀的条约橡树，曾是美洲原住民部落的会议场所。
一些树木已成为当地的传奇——博因顿橡树据说从一名被判谋杀罪的罪犯的坟墓中生长出来，而“拥有自己的树”在法律上被承认为拥有其周围的土地。独特的案例包括具有可供车辆穿行的孔洞的吊灯树，以及被雕刻成艺术形式的马戏团树。这个系列展示了人类对这些自然奇观的持久力量和迷恋。
## 独立树木：黑客新闻讨论摘要
一个由维基百科“独立树木”列表链接引发的黑客新闻帖子，引发了关于著名树木的迷恋、编目它们的挑战以及可用信息的惊人深度的热烈讨论。
用户分享了发现本地树木地图的故事，利用现有数据（如园林部门记录）进行研究的效率，以及人们与特定树木建立的情感联系。对话内容从幽默的——一棵“被”公园长椅吞噬的树，一棵树促进……活动——到令人心痛的，提及被砍伐的古树以及最近因人为破坏而失去的赛可莫尔间隙树。
许多评论者强调了维基百科收集这些小众记录的价值，而另一些人则争论了该平台的编辑性和潜在的偏见。讨论还涉及森林砍伐、树木的寿命（尤其是红杉和刺松），以及全球树木的惊人数量（估计为 3 万亿）。最终，该帖子庆祝了独立树木对人们和社区的独特个性和重要意义。
## 关于ThinkPad的真相 围绕ThinkPad的流行说法——耐用、可修复且价格实惠——很大程度上是对联想/IBM商业模式的误解。这些笔记本电脑并非为了*你的*利益而设计，而是为了通过向企业批量销售和有利的服务合同来最大化利润。 ThinkPad之所以易于维修且寿命长，并非出于善意，而是因为最大限度地减少维修时间和更换次数可以最大化这些服务协议的利润。当合同到期时，企业会将这些笔记本电脑作为过时设备处理掉，从而形成二手市场，爱好者可以以低价购买它们。 这个循环今天仍在继续。虽然可修复性等功能在消费电子产品中可能不太常见，但它们仍然是ThinkPad设计的核心，仅仅是出于经济原因。 “廉价ThinkPad”并非源于联想的慷慨，而是企业将二手硬件视为电子垃圾的结果。 ThinkPad系列确实在持续的质量和工程方面有所特别，但这只是商业需求的结果，而非利他主义。如果你需要一台二手ThinkPad，请享受它，但要理解它的价值并非根植于企业的善意——而是特定市场和以利润为导向的设计的幸运结果。
## React 的 `act()` 函数：总结 `act()` 函数对于编写可靠的 React 测试至关重要，但常常被误解。它确保组件内的所有状态更新和副作用在你的测试断言运行之前被完全处理，防止测试检查到“旧”状态。 **为什么使用 `act()`？** 如果没有它，测试可能会错误地通过，因为断言发生在 React 完成组件更新之前。 **何时使用 `act()`：** 包装直接更新 React 状态的代码——手动状态更改、事件触发（尤其是使用 `fireEvent`）、定时器 (`setTimeout`)，以及使用 `renderHook()` 测试的钩子内部。 **不要包装：** React Testing Library 函数，如 `userEvent.click()`、`screen.findByText()` 和 `waitFor()` 已经内部处理了 `act()`。 **从 `@testing-library/react` 导入：** 始终使用 `import { act } from '@testing-library/react'` 以确保兼容性和正确的环境设置。 **调试“更新未被 act 包装”：** 此警告意味着你的测试可能断言的是过时的状态。将有问题代码包装在 `await act(async () => { ... })` 中，或者更好的是，使用 `waitFor()` 或 `findBy...` 等待预期的状态。优先避免不必要的 `act()` 调用，以加快测试速度。
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关于 React 测试中 act() 的所有信息 (howtotestfrontend.com)
15 分，by howToTestFE 2 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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去年11月，肯塔基州发生一起UPS MD-11F货机坠毁事故，造成15人死亡。调查人员认为，事故很可能源于一个已知的结构缺陷，该缺陷可追溯到15年前。国家运输安全委员会（NTSB）调查发现，发动机安装组件存在裂纹和疲劳断裂——波音公司此前已经在四架其他飞机上发现了同样的问题。 尽管有之前的发现，波音公司认为该缺陷不会危及飞行安全，并发布了一份非强制性的“服务通知”，建议进行目视检查。专家认为，鉴于该组件在将发动机连接到机翼上的关键作用，波音的这一结论“非常不同寻常”。 这起事故加剧了对波音公司安全实践的日益关注，此前该公司曾出现737 Max问题和最近的质量控制问题。波音公司表示，将继续支持NTSB的调查，并向受影响者表示慰问。调查仍在进行中，最终报告尚未发布。
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一个黑客新闻的讨论围绕着2000年的一篇文章“无知的五种类型”，以及它与现代人工智能开发的关联。核心思想，在菲利普·G·阿莫尔的《软件过程定律》中得到进一步阐述，是**软件的主要挑战不在于*编写*代码，而在于*获取*构建正确系统所需的知识。**
评论者将此与大型语言模型的上下文窗口相提并论——模型需要特定的领域知识才能有效运作。 几位评论者强调了彼得·瑙尔早期关于编程作为理论构建的工作，强调代码代表了共同的理解，而当原始开发者离开时，这种理解就会丧失。
一个关键的收获是原型设计和迭代开发作为知识收集过程的重要性。 一位用户分享了使用人工智能探索二维几何工具设计权衡的个人经验，最终在获得足够的理解后*从头开始*重写代码，从而获得了一个更简单、更强大的解决方案。 这强化了“构建一个然后丢弃”以获得关键洞察力的想法。 最终，讨论表明，成功的软件开发取决于优先获取知识，而不是立即生产代码。
研究人员正在系统地确定康威生命游戏中哪些静态图形可以通过滑翔者碰撞来创造。先前的研究确定了一些无法通过滑翔者碰撞从空旷空间生成的静态图形。当前项目成功地找到了——逐步滑翔者碰撞配方——用于所有1,646,147个种群为23的“严格”静态图形，将下限从22提高。 这项研究建立在先前在较小静态图形（种群最多18，于2019年）方面的成功之上。挑战随着尺寸呈指数级增长；23种群的项目需要分析的静态图形比上一项目多2.4倍。该团队使用计算机搜索来消除大多数可能性，使人类专家能够专注于最复杂的情况。 他们成功的关键是开发了改进的软件（“Stomp”），用于高效地寻找合成步骤，包括一种从已知静态图形“转移”解决方案的方法和一种树搜索算法。他们发现的最复杂的解决方案需要47步和178个滑翔者，展示了这些新技术的强大功能。该项目强调了自动化搜索和人类智慧的结合，以探索这种细胞自动机内的可能性。
## 黑客新闻讨论：23位稳定结构与生命游戏
最近在康威生命游戏（GoL）中的一项发现——所有23位稳定结构都可以通过滑翔器构造——引发了黑客新闻上的讨论。用户们惊讶于人类直觉能够解决这个问题，考虑到巨大的状态空间使得暴力搜索方法不可行。其复杂度可与宇宙中的原子数量相媲美。
对话扩展到相关话题，如“繁忙海狸”问题和滑翔器可构造性的可判定性。目前，只有包含特定“自强制”组件的稳定结构已知无法用滑翔器创建。
进一步的讨论探讨了拓展生命游戏构造的边界，图灵机构造冻结成稳定结构的可能性，以及生命游戏的图灵完备性是否与哥德尔不完备定理相关。一些用户还希望生命游戏能有允许“倒带”时间并交互式操作滑翔器的变体，从而可能创造出一个双人游戏。最后，一位用户提到了一个潜在的图灵完备的一维细胞自动机，规则54，并推测人工智能可能会破解其证明。
## SETI@home：21年的搜索与经验教训
在二十年间（1999-2020），SETI@home项目利用数百万志愿者电脑的计算能力，分析来自阿雷西博天文台的无线电数据，寻找外星智慧的迹象。该项目产生了120亿次探测，最终将其缩小到100个候选信号，目前正利用中国的FAST望远镜进行重新检查。
虽然尚未发现确凿的外星生命证据，但该项目并非失败。研究人员插入了虚假信号来测试他们的系统，揭示了当前SETI搜索方法的局限性——特别是将真实信号过滤在无线电干扰中的风险。他们发现最初的方法并不理想，并确定了未来天空巡查的改进方向。
SETI@home展示了分布式计算的力量，其搜索的灵敏度超出了预期。尽管寻找外星生命仍然难以捉摸，但该项目的遗产在于其科学贡献以及类似众包努力的潜力，利用当今更快的计算机和互联网速度来分析现代望远镜产生的大量数据。该团队相信，利用新的见解重新分析现有数据，仍然可能取得成果。
## SETI信号与地外生命探索 - 摘要
最近，SETI Home的分析在筛选了120亿个信号后，标记了100个潜在的有趣信号。然而，对于传统SETI的方法，即专注于探测强大的、有意的广播，仍然存在怀疑。许多人认为外星文明不一定使用这种方法，而且我们的望远镜可能缺乏探测更微妙通讯的灵敏度。探测到的信号通常缺乏重复性，导致它们被驳回。
讨论扩展到替代理论，包括恒星通过电磁场进行通讯的想法，以及主动向太空发送信号的潜在危险——呼应了“黑暗森林”理论，认为保持沉默是最安全的方法。
对话还强调了当前技术的局限性，指出我们甚至无法在距离一光年的地方探测到地球的无线电泄漏。虽然人工智能被提议作为分析庞大数据集的解决方案，但有人认为其模式识别能力尚未足够先进。 还有关于需要空间基无线电望远镜以摆脱地球日益增长的无线电噪声的讨论，并正在探索卫星星座的方案。最终，搜索仍在继续，既充满希望，又保持谨慎。