Zed，一款新的代码编辑器，在五年开发后正式发布1.0版本。与基于Web技术（Electron）构建的VS Code等编辑器不同，Zed从头开始重建，利用GPU实现高性能——类似于视频游戏——并使用用Rust编写的自定义UI框架（GPUI）。这种“拥有每一层”的方法使其能够实现基于现有基础无法达到的功能。 Zed支持多种语言，集成了Git和调试器等工具，并且是“AI原生”，能够并行执行代理，并通过与Claude和Codex等集成提供实时、细粒度的代码建议。 “Zed for Business”提供团队的集中管理。 展望未来，团队正在开发DeltaDB，一种同步引擎，用于实现人类*和*AI代理之间的无缝协作，跟踪字符级别的更改。对核心技术的深度掌控是Zed愿景的核心，旨在打造高性能、协作编码环境，并使其与基于现有Web引擎的编辑器区分开来。
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Zed是1.0
Zed 1.0
2 天前
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## 通过跨行业学习提升患者安全 医疗保健领域的意外伤害出乎意料地常见，其根源在于复杂的系统性问题，而非个体错误。认识到这一点，Great Ormond Street Hospital寻求超越传统医疗方法的解决方案，从高风险、高性能行业中汲取灵感。具体而言，他们研究了法拉利一级方程式赛车队维修团队，以改进关键的交接过程——患者护理中的一个薄弱环节，尤其是在将不稳定儿童从手术室转移到重症监护室时。 这些交接涉及同时执行的任务：设备设置和重要信息传递。观察发现经常出现问题——设置延迟、管线缠绕、信息不完整——这些问题可能会累积并影响患者安全。医院实施了一个由法拉利团队合作和效率所启发的四阶段交接流程，包括转运前准备、结构化设备设置、标准化的口头交接和清单，以及共同期望设定。 评估显示，设备转移、信息交流和整体交接时间都得到了显著改善。至关重要的是，错误不太可能升级。 成功取决于多维度的解决方案、利益相关者的参与以及持续改进的文化。这证明了应用人为因素原理以及从其他行业学习，以提高医疗保健领域的安全性和可靠性的价值。
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## 缠结：代码协作的去中心化未来
GitHub 最近出现的问题凸显了依赖单一提供商存储大部分开源软件（OSS）的风险。认识到这一点，“缠结”项目旨在构建一个更具弹性的去中心化协作系统。
“缠结”利用 Git 现有的代码传输优势，但用 AT 协议取代了中心化的通信平台。这允许一个由“节点”（Git 服务器）组成的联邦网络，用户可以在不同的主机上进行协作——无缝地分叉、发起拉取请求和分享更新。
本质上，“缠结”复制了原始的 Git + 邮件工作流，但增加了由 AT 提供支持的现代社交层，从而实现了时间线、关注和“担保”等功能。它旨在提供类似 GitHub 的优势*，但没有中心化弊端，从而促进一个更强大、更独立的 OSS 生态系统。
Tim Paterson最初期的DOS代码列表，包含86-DOS和PC-DOS早期版本的源代码，已被归档并在线提供。该系列包含十批纸质列表，时间跨度为1981-1982年，包括内核、EDLIN和CHKDSK等实用程序，以及Microsoft BASIC-86编译器运行时库。
大部分代码（来自1-8批）已被转录成可编译的源代码，可供浏览或汇编。第9和10批，包含库列表（LIBLST.LOG, BASLIB.PRT, PAINT.ASM, CIRCLE.ASM），目前正在由志愿者进行转录。
要使用这些代码，用户需要Seattle Computer Products ASM汇编器（版本2.24或更高版本）和HEX2BIN实用程序，用于将汇编后的文件转换为二进制文件。该档案提供了原始扫描件的链接以及参与转录工作的详细信息。([https://archive.org/details/paterson_listings](https://archive.org/details/paterson_listings))
## DOS 1.0 源代码现已发布及历史分析
Tim Paterson 的 DOS 1.0 原始打印稿已在 GitHub 上发布 ([https://github.com/dos-history](https://github.com/dos-history))，引发了关于该操作系统起源和开发的讨论。该项目涉及使用原始文档中找到的 CRC 进行细致的光学字符识别 (OCR) 和错误检查。
对代码的分析揭示了有趣的信息，包括早期传输期间文件损坏的可能原因（有缺陷的串行连接）以及针对 STORE 错误的巧妙“热补丁”，该错误影响了超过 64K 的文件大小——本质上是一个实时补丁。还讨论了一个涉及 ROL/RCL 汇编指令的错误，可能源于汇编器的不一致性。
此次发布也重新燃起了关于 DOS 是否借鉴了 CP/M 的长期争论。虽然直接复制代码的说法已被 largely 驳斥，但 DOS 的 API 与 CP/M 的兼容性仍然是一个争议点，但由于公平使用裁决，现在在法律上是允许的。源代码的可用性允许独立验证和进一步的历史研究。
Notepad++，深受喜爱的Windows文本编辑器，现在原生可用於macOS！在社区主导的移植之后，使用Apple silicon和Intel Mac的用户终于可以在不依赖Wine等兼容层的情况下享受熟悉编辑体验。
macOS版本镜像了Windows的功能——包括选项卡编辑、超过80种语言的语法高亮、强大的搜索和替换、宏录制以及插件支持——所有功能均由相同的Scintilla引擎提供支持。然而，它拥有完全原生的macOS界面，利用Cocoa APIs实现菜单、对话框等。
这款免费且开源的应用（基于GNU GPL）由Andrey Letov开发和维护，为现有的Notepad++用户提供无缝过渡，并为Mac开发者提供一个强大的新选择。它可直接从Notepad++网站下载，没有任何隐藏费用或订阅。
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## AI驱动的游戏测试：摘要
这次Hacker News讨论的核心是使用AI，特别是大型语言模型（LLM），来自动化游戏测试。原作者（OP）为他们的文本游戏构建了一个代理测试框架，允许AI进行游戏并验证功能或发现漏洞。
虽然LLM在验证规范方面表现有效，但在发现漏洞方面效果不佳。评论者分享了替代方案：有人建议使用确定性的无头模拟器结合蒙特卡洛方法进行平衡，另有人详细介绍了一个系统，该系统使用通过数百万次模拟游戏进行调整的传统AI。
几位用户正在试验类似的系统，包括将AI与现有游戏引擎（Godot、Rust）甚至MUD集成。主要挑战包括token成本、有效地向AI表示游戏状态（尤其是在视觉游戏中），以及构建强大的AI检查工具。一个共同的主题是将代码分析与实时游戏快照结合起来，以获得最佳的AI性能。
最终，这次讨论强调了一种日益增长的趋势，即利用AI不仅用于游戏*内容*创作，还用于自动化测试和平衡，从而可能彻底改变游戏开发流程。
## Adblock Rust Manager 摘要
Adblock Rust Manager 是一个 Firefox 扩展，旨在轻松启用和管理 Firefox 内置的、基于 Rust 的广告和追踪拦截引擎 – `adblock-rust` – 该引擎在 Firefox 149 中悄然添加。虽然 Mozilla 默认禁用它且没有用户界面，但此扩展提供了激活和配置它的用户友好方式。
该扩展提供一键切换 Firefox 的增强型追踪保护 (ETP) 功能，并为必要的 `about:config` 首选项提供引导式设置（由于 WebExtension 的限制，无法自动设置）。它包含一个过滤器列表管理器，预设选项包括 EasyList 和 uBO 过滤器，允许用户自定义其拦截体验。
安装需要临时附加组件、允许未签名扩展的永久安装（但可能安全性较低），或从源代码构建。安装后，用户按照简单的步骤通过 `about:config` 启用引擎并配置过滤器列表，并由扩展的复制粘贴功能提供指导。最终结果是一个强大的、开源的广告拦截解决方案，直接在 Firefox 中利用 Brave 的技术。
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## AI碳水计算：糖尿病管理可靠性危机
一项最新研究显示，领先的AI模型（GPT-5.4、Claude和Google Gemini）在分析食物照片时，碳水化合物估算存在显著且危险的不一致性——这是许多糖尿病管理应用程序的核心功能。研究人员使用标准提示，向每个模型提交了13张食物图片，进行了超过500次测试，发现即使对于*同一*张照片和模型，碳水化合物计数也存在很大差异。
这些差异并非微小；估算值相差数十克，可能导致危险的胰岛素过量或不足——其中一个模型的西班牙海鲜饭照片显示范围高达429克。虽然Claude表现出最一致性，但所有模型都存在不准确之处，并且其报告的“置信度”分数与实际准确性之间缺乏令人担忧的相关性。
该研究强调了两个主要风险：**系统性偏差**（持续高估，可能导致低血糖）和**随机变异性**（不可预测的异常值，造成急性危险）。研究结果强烈表明，当前的AI碳水计算工具*不足以*用于无人监督的胰岛素剂量调整，并强调需要多次查询以评估不确定性，以及仔细验证识别出的食物项目。该研究支持了近期对使用通用LLM进行自主胰岛素计算的警告。
## AI 与碳水计算：一个虚假的承诺
最近的实验显示，人工智能在从食物图像中估算碳水化合物含量方面存在显著的不一致性。一位作者使用同一张三明治照片向人工智能提问了 27,000 次，得到的碳水化合物计数差异很大，突出了当前大型语言模型技术的固有局限性。
核心问题在于，单张图像缺乏准确营养分析所需的信息——隐藏的配料和不同的烹饪方法会极大地改变碳水化合物计数。评论员强调，大型语言模型并非“神奇的预言家”，即使对人类来说也很难完成的任务，它们也难以胜任。
尽管存在这些局限性，像 Cal AI（最近被 MyFitnessPal 收购）这样的应用程序正在获得关注，这得益于误导性的营销，将人工智能描绘成解决日常任务的方案。人们对依赖这些工具来做健康决定表示担忧，尤其是在自动胰岛素输送等关键应用中，不准确的估算可能很危险。这场讨论强调了对人工智能进行更好教育以及对其能力抱有现实期望的必要性。