## 代理编码与安全风险：摘要
Formal Labs 利用像 Claude Code 这样的代理编码工具来提高软件开发速度，但认识到授予这些工具广泛权限会带来固有的安全风险。允许文件编辑和常见的开发命令（如 `go test`、`go build`、`eslint`、`make`、`pnpm run`）可能会无意中赋予代理在开发者机器上执行*任何*命令的能力。
这是因为许多开发者工具被设计为执行任意代码——单元测试可以运行脚本，构建过程利用代码生成，而代码检查器接受可执行配置。即使是看似安全的命令，如 `go build`，也带有允许执行其他程序的标志。文件监听器（例如 Next.js 开发中使用的）也存在另一个漏洞点。
虽然命令白名单*可能*会降低恶意命令执行的可能性，但这是一种复杂且不可靠的方法。核心问题是开发者工具的构建并未考虑到潜在的恶意代码提供者。
Formal Labs 提倡**沙箱化**作为更可靠的解决方案。在受限环境中运行代理工具可以限制其潜在影响，无论它们尝试执行什么命令。Cursor 和 Claude Code 等工具开始集成沙箱化功能，为安全的代理开发提供了一条有希望的途径。
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允许列出一些 Bash 命令，通常等同于允许列出所有命令。
Allowlisting some Bash commands is often the same as allowlisting all
2 天前
## 有限访问的幻觉
这个Hacker News讨论的核心在于，试图通过允许列表指定命令（如`vim`或`sudo`）来授予有限的root权限是徒劳的。主要论点是，大多数命令，即使看似无害的命令，都可以被利用来获取完全的root权限——这一概念在[GTFOBins](https://gtfobins.org/)上有充分记录。
用户分享了经验，即出于安全或监管原因限制访问的尝试最终都失败了，因为即使是有限的命令也蕴含着内在的力量。访问控制列表（ACL）等解决方案被提及，但被认为过于复杂且经常被忽视。有人建议使用挂载命名空间和叠层文件系统进行沙箱化，或利用Bazel等构建系统进行测试隔离，但这些方法并非万无一失。
对话还涉及了AI代理需要访问系统带来的风险，以及安全地允许它们在线访问的挑战。一个反复出现的主题是，限制*如何*做某事通常不如控制*做什么*更有效，并且假设代码（甚至测试代码）本质上是安全的是一种危险的谬误。
## 为什么阅读？为过去辩护 作者认为，阅读越来越被视为一项任务，而非智力追求——这与它在历史上的重要性相去甚远（甚至决定了是否能免受惩罚！）。但如果我们超越了为了实用技能而阅读，*为什么*要阅读文学、历史或哲学？作者认为，不是为了娱乐，因为现代娱乐方式远胜于书籍。 这些学科的核心目的是通过不同的经历来理解人类的处境。然而，现代作者往往缺乏广阔的人生经验，无法提供真正独特的视角，因为他们的思想受到同质化教育体系的影响。 相反，作者提倡阅读过去的著作。像色诺芬和贝尔纳尔·迪亚斯·德尔·卡斯蒂略这样的人物度过了非凡的一生，提供了当代学者无法提供的见解。关键在于优先阅读较早的作品——目标是让一半的阅读内容早于二战，其中一半早于美国革命，再一半早于罗马帝国衰落——以真正拓宽对人类的理解。
标志性的音乐软件和硬件公司Native Instruments（Massive、Kontakt和Maschine+的创作者）已启动初步破产程序。已任命一名管理人来重组公司，可能导致资产出售。这影响了数百名员工，并给投资其产品的用户带来了不确定性。 这种情况源于之前的重组和私募股权公司Francisco Partners的收购，尽管如此仍面临财务困难。未来尚不明确——从新的投资到完全出售都有可能——子公司Plugin Alliance已确认它不受影响，并将像往常一样继续运营。 有猜测称，Akai Professional已经将其软件整合到MPC系列中，如果软件资产出售，它可能成为潜在买家。这个消息对于那些期待Maschine+等硬件更新的粉丝来说尤其令人沮丧。
代码成本的快速下降——“技术通缩”——要求我们改变处理技术债务的方式。聪明的团队正在战略性地推迟人工编码时间，预计未来会有更便宜的AI驱动解决方案。然而，仅仅将AI用于小的任务，如正则表达式，不足以利用这种通缩。
作者概述了五个层次的AI代码自动化，类似于美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的驾驶自动化等级。**0级**是纯手动编码，AI仅作为搜索辅助。**1级**卸载离散的任务（单元测试、文档字符串），但保持类似的工作流程。**2级**（目前大多数处于此级别）涉及与AI配对以提高生产力。**3级**将开发者转变为管理者，主要审查AI生成的代码。**4级**将角色转移到产品管理，专注于规格和规划，而AI处理执行。最后，**5级**代表完全自动化的“黑工厂”，人类干预最小。
作者目前处于4级，强调了AI持续进步带来的彻底变革的潜力——以及陷入之前不喜欢角色的风险。
## “黑暗工厂”与AI生成代码 – 摘要
最近Hacker News上出现了一场关于“黑暗工厂”的讨论——即AI自主生成代码且无需人工审查的系统。一位参与者描述了一个小团队成功地通过这种方式构建出令人信服的软件，他们专注于强大的测试和系统设计，而让AI处理编码本身。
然而，怀疑论普遍存在。许多评论者质疑这种方法的长期可行性，预测会出现一个快速炒作周期，随后是对其局限性的现实评估。担忧包括潜在的低质量、难以维护的代码，以及缺乏人为监督对安全性和可靠性的保障。
一个关键的争论点在于AI是否会*取代*开发者，还是仅仅*增强*他们。一些人认为AI将在生成一次性代码以完成快速任务方面表现出色，而另一些人则强调在规范、设计和长期维护方面持续需要人类专业知识。有人认为，价值将从代码本身转移到定义良好的规范。
最终，这场讨论凸显了AI编码的快速进步与构建真正有价值且可持续软件的持久挑战之间的紧张关系。许多人认为，当前一波AI生成项目更多的是关于实验和“数字兴奋剂”，而不是创造持久的解决方案。
类别ID：—— 全部 —— 效果 —— 失真 —— 碎音器 —— 饱和度 —— 动态 —— 压缩器 —— 去嘶音器 —— 门限器 —— 限幅器 —— 前沿设计器 —— EQ —— 模拟 —— 放大器模拟 —— 箱体模拟 —— 调音台总线模拟 —— 滤波器 —— 仪表/分析器 —— 调制 —— 合唱 —— 镶边 —— 相位器 —— 音高/频率移位器 —— 颤音 —— 多重效果 —— 时空 —— 延迟 —— 混响 —— 立体声扩展 —— 工具 —— 抖动 —— 音色/噪声发生器/FX —— 乐器 —— 鼓 —— 采样器/触发器 —— 合成器 —— 语音编码器 —— Midi —— 其他 —— 捆绑包 —— 软件 —— DAW —— 工具 格式：VST2 VST3 LV2 CLAP DAW DSSI JACK LADSPA 独立程序 排序方式：最新更新 名称
## Linux VST 插件生态系统日益发展
一篇 Hacker News 的讨论强调了 VST 插件在基于 Linux 的音乐制作中日益增长的可访问性。 尽管历史上一直存在挑战，但诸如 [linuxmusic.rocks](https://linuxmusic.rocks) 之类的资源正在整理原生 Linux 插件的目录，满足了音乐家们长期以来的愿望。
用户分享了使用 Reaper、Ardour 和 Bitwig 等 DAW 的经验，这些 DAW 都原生支持 Linux。 RME 音频接口（具有 ADAT 连接，允许使用现有的 Apollo 接口）和 `yabridge`（用于运行 Windows VST）等解决方案正在获得关注。 CLAP 标准的出现也预示着原生 Linux 插件开发将增加，u-he 的 Diva 已经移植完成。
人们也在讨论 FabFilter 等流行插件的替代品，例如 ToneBoosters EQ Pro 和 ZL Equalizer，它们以更低的价格提供可媲美的功能。 讨论还涉及 Carla 和 LSP-plug.in 等工具，以及由于 Pipewire 和内核更新带来的音频性能持续改进，这标志着 Linux 音乐制作生态系统的日益成熟。
## Gemma3：用于 Gemma 3 4B IT 的纯 C 推理引擎 Gemma3 是一个从头开始构建的 CPU 推理引擎，展示了像 Gemma 3 4B IT 这样的大型语言模型可以在*没有* Python、PyTorch 或 GPU 的情况下高效运行。它完全用 100% C11 编写，没有任何外部依赖，完全实现了 Gemma 3 架构，包括 GQA、混合注意力机制和 SwiGLU。 主要特性包括内存映射权重（BF16 SafeTensors）、原生 SentencePiece 分词器（262K 词汇量）和流式输出。它提供 CLI 和库 API，可在 Linux/macOS 上原生运行，或通过 WSL 或 MinGW 在 Windows 上运行。 该项目提供一个 Python 脚本，方便模型下载和验证。性能大约为预填充阶段 2-5 个 token/秒，生成阶段 1-3 个 token/秒，需要大约 3GB 的 RAM。虽然目前仅支持文本且缺乏量化，但 Gemma3 仅使用 CPU 就能展现出令人印象深刻的性能。它采用 MIT 许可证发布，模型权重受 Google 的 Gemma 许可证管辖。
一位开发者分享了其纯C语言实现的Gemma 3推理代码（github.com/robitec97），在Hacker News上引发了讨论。该项目以简洁的代码量（600行）实现了LLM的核心功能，从GELU到RoPE。
评论者强调了与基本C循环相比，使用SIMD（如highway库）可以实现的性能提升，并承认了GPU依赖的复杂性。虽然Python/PyTorch依赖于底层的C库，但该项目证明了LLM *可以* 在没有它们的情况下运行。
讨论涉及了该项目在llama.cpp存在情况下的相关性，以及Gemma 3 *确实* 被用于生产环境的令人惊讶的事实，特别是其强大的多语言支持和“安全”的输出——使其适用于欧洲等地区的聊天机器人。用户也注意到其不错的跨模态能力。尽管未来会有Gemma的新版本，但一些人认为它是一个有价值且可微调的模型。该项目还引发了对能源效率的思考，尽管GPU的功耗较高，但通常比CPU更适合LLM任务。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## CodeMic：分享与探索编码过程
CodeMic (codemic.io) 是一款新的开源工具，用于录制和分享包含音频、视频和图像的完整编码过程，类似于 Asciinema，但更具互动性。与传统的视频教程不同，CodeMic 允许观众暂停、在自己的编辑器中探索代码、修改代码，甚至在播放过程中运行代码。
开发者 SeanSh 已经开发 CodeMic 超过两年，并正在寻求反馈。用户 JaumeGreen 赞扬了该概念，但指出在 SteamOS 上 VSCode 的兼容性问题，并建议添加双视频流（演讲者和演示）。SeanSh 回复说，愿意解决兼容性问题，并承认双视频流的想法是一个潜在的改进。
本质上，CodeMic 旨在使从代码库中学习和理解变得更实用和更具吸引力。
## SHDL：逻辑门电路仿真
SHDL是一种轻量级的硬件描述语言和Python驱动（PySHDL），专为仿真完全由逻辑门构建的数字电路而设计。它提供了一种直观的语法来定义电路，以及一个无缝的Python API来进行交互，从而实现轻松的测试和分析。
主要特性包括：用于快速和可移植仿真的C后端、命令行编译工具，以及对可重用电路组件和常量的支持。用户在`.shdl`文件中定义电路，将其编译为C，然后通过Python使用诸如`poke`（设置输入）、`peek`（读取输出）和`step`（推进仿真）等方法与其交互。
SHDL仍在开发中，欢迎用户通过GitHub issues、讨论、pull requests或直接邮件提供反馈。它需要Python 3.10+和一个GCC或兼容的C编译器。该项目旨在易于使用，并为实验、教育和个人项目提供价值。
## SHDL：一种极简硬件描述语言
Rafael Rayes 创建了 SHDL（简单硬件描述语言）作为一个实验，旨在探索硬件描述最基本的形式——直接由逻辑门和导线构建。与 Verilog 或 VHDL 等语言不同，SHDL 故意缺乏算术运算符、隐式位宽和高级结构，迫使用户从基本组件分层构建所有内容。
目标不是实际的综合或性能，而是*理解* 在去除抽象后数字系统如何工作。SHDL 利用 Python 接口 (PySHDL) 进行仿真，将电路编译为 C 以实现快速执行。
Rayes 寻求对语言设计选择、限制与教育价值之间的平衡以及这种“反抽象”方法对学习和实验的整体实用性的反馈。该项目旨在帮助学习数字逻辑、HDL 设计探索以及可视化硬件复杂性。例如，全加器、16 位寄存器和进位加法器等示例在项目的 GitHub 仓库中提供：[https://github.com/rafa-rrayes/SHDL](https://github.com/rafa-rrayes/SHDL)。
## 自旋锁：痛苦的根源
本文详细描述了作者反复遇到糟糕的自旋锁实现——循环重复检查资源是否可用——以及为什么应该尽量避免使用它们。尽管已经有大量资源涵盖了自旋锁的陷阱，但问题仍然存在。
核心问题是什么？ 简单的自旋锁在等待时浪费 CPU 周期，影响性能和能源效率。 即使是看似正确的原子操作实现，也可能遭受竞态条件、优先级反转（高优先级线程被低优先级线程阻塞）和缓存争用的影响。
解决方案包括使用 `PAUSE` 指令和指数退避等技术来减少浪费的周期。 然而，即使这些也需要根据 CPU 架构进行仔细调整。 作者强烈建议利用操作系统原语，如 futexes（Linux）或 `WaitOnAddress`（Windows），这些原语允许操作系统有效地管理等待线程。
最终，信息很明确：自旋锁复杂且容易出错。 除非你*真的*知道自己在做什么，并且有一个特定的、低竞争的使用场景，否则完全避免它们，并依赖于成熟的、操作系统提供的同步机制。 许多项目（RPMalloc、OpenBSD libc，甚至 .NET 的一部分）已经证明了正确实现自旋锁的困难。
## 解决远程设备管理挑战 在众多客户站点管理设备时，家庭路由器普遍使用默认且重叠的子网（如192.168.1.0/24）使得情况复杂化。这会产生路由冲突，使可靠的远程访问变得困难——特别是对于固件固定且缺乏VPN功能的设备。传统的解决方案，如端口转发不可靠（ISP调制解调器重置会破坏配置，难以处理RTSP等多端口协议），而子网路由在地址重叠时会失败。重新配置客户网络是不切实际的。 解决方案在于**使用1:1 NAT的覆盖寻址**。这为每个远程设备分配一个唯一的、全球可路由的IP地址，该地址位于保留范围内（100.64.0.0/10），独立于其本地IP。客户局域网上的网关设备通过WireGuard隧道在“覆盖”地址和本地地址之间进行转换。 这种方法消除了冲突，增强了安全性（没有暴露的端口），并简化了管理。像Netrinos这样的系统可以自动执行密钥生成、NAT规则部署和DNS分配，跨数百个站点实现安全可靠的远程访问，而无需更改客户网络或设备固件。这已在生产环境中成功管理数千个设备。
## Netrinos 与 192.168.1.x 问题
这次 Hacker News 讨论围绕一篇博客文章展开，文章详细介绍了一种解决连接大量客户网络时常见问题的方法：私有 IP 地址范围重叠（特别是 192.168.1.x）。 核心问题在于需要访问这些网络后 NAT 设备。
提出的解决方案利用基于 Linux 的堆栈（WireGuard、nftables、Go）创建一个带有 NAT 的 VPN 叠加层，从而有效地隔离每个客户的网络。 虽然存在更复杂的解决方案，如 VRF/EVPN，但这种方法优先考虑自动化和易用性，避免了对专业网络知识的需求。
许多评论者强调 IPv6 是理想的长期解决方案，可以消除地址冲突。 然而，实际限制——特别是旧设备或低成本设备缺乏 IPv6 支持以及 ISP 实现不一致——需要变通方法。 讨论中还包括服务器端使用 IPv6 的 NAT64 等替代方案。
对话强调了网络的“人为因素”——与各种 ISP 和客户设置协调的困难。 最终，讨论指出需要在优雅的解决方案（IPv6）和解决当前现实约束的实用方法之间进行权衡。