**Logseq Doctor** 是一个命令行工具，旨在准备、清理和管理 Markdown 文件，以便将其无缝集成到 Logseq 中。它充当了一座桥梁，帮助用户将现有的笔记整理成 Logseq 特有的层级大纲格式。
**主要功能包括：**
* **格式转换：** 将普通 Markdown 文件转换为 Logseq 兼容的大纲格式。
* **任务管理：** 将任务汇总到统一的待办列表中、添加新任务并提供状态更新。
* **内容实用工具：** 将内容追加到日志或页面中，并清理或标准化现有的 Markdown 文件。
* **性能：** 目前提供 Python (`lqdpy`) 和 Go (`lqd`) 两个版本，未来所有开发工作将集中在运行速度更快的 Go 语言版本上。
**安装：**
* **Go 版本：** `brew install andreoliwa/formulae/logseq-doctor` 或 `go install github.com/andreoliwa/logseq-doctor/cmd/lqd@latest`
* **Python 版本：** `pipx install logseq-doctor`
尽管该项目目前处于 Alpha 测试阶段，但它提供了一套强大的命令来整理数据，并防止无效内容进入您的 Logseq 图谱。建议用户过渡到作为主要实现版本的 Go 版本 (`lqd`)。
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抱歉。
微补丁让被弃用的公式编辑器重获新生 (2018) Micropatching Brings the Abandoned Equation Editor Back to Life (2018)
2 天前
微软最近因“公式编辑器”（Equation Editor）存在无法修复的安全漏洞而将其从 Office 中移除，导致许多用户无法编辑数学公式。尽管微软建议用户迁移到 MathType 等付费替代软件，但 0patch 团队认为，用户不应被迫放弃仍具功能性的软件。 0patch 团队开发了一种“安全接管”公式编辑器的方法，使用户在恢复该工具的同时仍能保持安全。通过手动恢复原始可执行文件并将其重新注册为本地 COM 服务器，用户即可找回此功能。为了减轻导致微软将其移除的安全风险，该团队通过其 0patch Agent 提供免费的自动化“微补丁”。 这一方案展示了第三方供应商如何在不牺牲安全性的前提下，延长已弃用软件的生命周期。0patch 团队提醒称，这是一种非官方的变通方法，且需要管理员权限，但它为那些依赖传统功能的用户提供了一条可行的路径。他们承诺将继续为发现的漏洞提供补丁，从而在官方停止支持的情况下，有效地维持该软件的运行。
抱歉。
这段代码实现了使用 AVX-256 SIMD 指令进行高性能矩阵转置。 核心函数 `transpose_Vec256_kernel` 对 32x32 的 8 位整数块执行原地转置。它利用一系列 `_mm256_shuffle_epi8` 和 `_mm256_blendv_epi8` 操作，在 256 位寄存器内高效地重排数据。为了最大化吞吐量，该内核还包含了手动编写的 `_mm_prefetch` 指令，通过将即将使用的数据预加载到缓存中来减少内存延迟。 封装函数 `transpose_Vec256` 通过将输入矩阵划分为 64x64 的块来管理整体矩阵转置。它遍历这些块并将内核应用于子象限，从而有效地完成更大结构的转置。这种方法利用了基于块的处理方式，以保持缓存效率，并针对现代 x86 架构进行了硬件级优化。
对不起。
作者探讨了在使用人工智能编程助手时所产生的某种令人惊讶的挫败感。尽管人们深知这些工具不过是概率算法，但它们具有类人的对话界面——表现为友好的语气、道歉以及改进的承诺——这激发出人们通常对待同事时才会产生的情感期待。 这导致了一个矛盾的循环：当人工智能屡次出错时，用户会像对待失职的同事一样感到恼火。然而，与现实中的冲突不同，对算法发火并不能带来宣泄，因为机器对用户的反馈毫无反应。作者认为，智能体那种表演性的“事后总结”和客套的填充词尤其令人反感，并建议采用更冷峻、机械的界面或许更好，以消除其人格化的假象。归根结底，本文反思了当所用工具被专门设计为模拟人类社交互动时，保持专业距离是何等困难，这迫使人们必须时刻防备自己的情绪，以抵御那种精心构建、实则空洞的虚假人格。
这篇 Hacker News 上的讨论聚焦于用户对人工智能工具“聊天机器人”模式的失望。许多开发者认为，大语言模型（LLMs）被营销为通用助手，这种“瑞士军刀”式的方案在处理特定任务时，远不如集成化的专业工具高效。
主要议题包括：
* **用户体验设计缺陷：** 用户对“附加式”聊天机器人感到厌倦。他们更倾向于无缝集成的工具（如智能自动补全或专门的命令行界面封装），以便在不频繁切换上下文或进行提示词工程的情况下保持工作流。
* **“沟通失败”的争论：** 在如何处理 AI 错误的问题上存在严重分歧。一些人认为挫败感源于用户未能提供清晰、高质量的指令；另一些人则认为当前的 AI 界面设计拙劣，“氛围编程”（将 AI 视为反复无常的初级开发者）是一种不可持续且压力巨大的工作方式。
* **拟人化的陷阱：** 许多贡献者警告称，对话式 AI 模仿人类互动的方式会引发愤怒或试图“惩罚”模型等非生产性的情绪反应。为缓解这一问题，有人建议强制模型采取“机器人式”的冷静语调，以保持专业且工具化的距离。
2026年5月25日，教宗利奥十四世发布了通谕《宏伟的人性》（*Magnifica Humanitas*），旨在探讨人工智能革命带来的伦理影响。该文件从教宗利奥十三世1891年关于劳工问题的著作中汲取灵感，为评估人工智能如何影响人类尊严、正义与共同利益，提供了一个既深刻又通俗易懂的框架。 该通谕强调了几个关键问题，包括大语言模型的“黑箱”本质、数据中心带来的环境代价，以及缺乏怜悯与同情心的自动化决策可能加剧社会排斥的风险。教宗利奥十四世强调了明确人类问责制的必要性，并警告称，人工智能往往导致权力集中在少数人手中。至关重要的是，该文件主张将数据视为共享的公共利益，而非私有商品。 最终，教宗呼吁采取坚定且合乎伦理的行动以防止非人化，敦促社会通过参与和辅助原则来引导技术发展。这份通谕在全球人工智能辩论中是一次重要的道德干预，印证了近期关于梵蒂冈将就前沿模型所引发的经济和社会动荡发表看法的预测。
抱歉。
冷泉港实验室的研究人员在古川洋教授（Hiro Furukawa）和博士后鲁本·斯泰格瓦尔德（Ruben Steigerwald）的带领下，终于破解了NMDAR（大脑学习与记忆的关键受体）如何区分钙离子和镁离子的机制。 尽管电荷相同，但钙离子和镁离子在分子层面的表现却大不相同。镁离子与水分子的结合更为紧密，这阻碍了它通过NMDAR的“天冬酰胺笼”（Asn cage）——一种起筛子作用的分子过滤器。相比之下，钙离子更容易脱去水化层，从而穿过该结构。 通过高分辨率单颗粒冷冻电镜技术对5万张图像进行分析，研究团队捕捉到了这一“脱水”过程的精确机制。该研究阐明了这些离子如何在通道中运行，为记忆的分子基础提供了重要见解。此外，由于“天冬酰胺笼”的突变与严重的GRIN发育障碍有关，这一发现为理解并潜在治疗这些疾病提供了更清晰的理论框架。
关于所链接的冷泉港实验室（CSHL）文章的讨论揭示了一个常见的误解：许多评论者认为该文章是关于人类水分补充的，而其他人则指出，标题实际上是指分子生物学中的一个特定化学过程。
除了这一技术层面的纠正外，该讨论串还演变成了一场关于过度饮水“狂热”的辩论。主要结论如下：
* **个体需求：** 水分需求高度依赖于具体情况，取决于环境、饮食、活动水平和年龄。老年人的口渴信号通常会减弱，因此他们更有必要主动补水。
* **过度补水的风险：** 多位参与者警告不要摄入过量水分，这可能导致危险的电解质失衡，在严重情况下还会导致致命的水中毒（低钠血症）。
* **文化趋势：** 许多人认为，随身携带大水瓶已成为一种现代的、往往不必要的身份象征或“美国式时尚”，并指出人们过去主要是靠自然的口渴感或饮水机来补水。
* **实用建议：** 一种共识是，对于大多数人来说，“倾听身体的需求”通常就足够了。虽然医生可能会建议每天摄入 2-3 升水分，但其中大部分水分来自食物和其他饮料，而不仅仅是纯水。
摩托罗拉智能手机用户发现了一个令人担忧的问题：一款名为“Smart Feed”的预装应用程序正在劫持亚马逊（Amazon）App以植入推广代码（Affiliate Codes）。当用户通过应用抽屉打开亚马逊App时，手机会先短暂跳转至第三方浏览器页面，然后再启动亚马逊App。这一操作实质上是在窃取属于他人的推广佣金，使其流入了某个不明网红的账户。
该问题被追溯至“Smart Feed”App最近的一次更新（v2.03.0070），该程序会与一家广告服务商进行通信。有趣的是，这些推广代码与任何知名网红的官方链接并不匹配，导致用户对为何发生此事以及最终受益方是谁感到困惑。目前，这种行为在不同摩托罗拉机型和安装方式上的表现并不一致。
摩托罗拉尚未对此事发表评论。在此期间，担心此行为的用户可以通过以下步骤轻松将其禁用：进入“设置” > “应用”，搜索并找到“Smart Feed”，然后选择“停用”。此操作可成功阻止跳转，且不会对设备的正常功能产生负面影响。
重回 16 位元遊戲的起源，體驗由 Ancient 公司帶來的全新射擊遊戲《Earthion》！ 隨著地球資源耗盡，環境滿目瘡痍，大部分人類已逃往火星。然而，當敵對入侵者對地球發動攻擊時，人類別無選擇，只能起身反擊。身為環境研究員的高梨梓（Azusa Takanashi），你將駕駛最先進的太空戰機 YK-IIA，展開人類歷史上最關鍵的一次反擊戰。此戰，許勝不許敗！ 《Earthion》包含八個充滿動作感的關卡，擁有震撼的視覺效果、激烈的遊戲節奏與驚人的特效。更不用說由傳奇音樂製作人古代祐三（Yuzo Koshiro）譜寫的絕妙配樂。在這場拯救人類未來的戰鬥中，你將全程體驗令人屏息的緊張刺激。
《Earthion》是一款由《怒之铁拳》等经典作品背后的开发团队 Ancient 所推出的全新射击游戏（STG）。与那些仅模仿复古美学的游戏不同，《Earthion》是原生的世嘉 Mega Drive（Genesis）代码编写，并计划于今年晚些时候发布实体卡带。其现代平台版本则通过模拟器运行。
该游戏因其技术上的纯正性以及由古代祐三（Yuzo Koshiro）操刀的高水准配乐，在 Hacker News 上引发了广泛关注。尽管许多人称赞其精良的制作和“纯粹”的游戏设计，但讨论中也针对开发者对 16 位机能的驾驭能力提出了争议，特别是在弹幕可见度、调色板运用，以及现代显示设备与原生 CRT 显示效果之间的艺术差异等方面。
部分用户对该游戏相较于经典“弹幕射击”游戏的易读性表示怀疑，而另一些人则认为这是对经典硬件的一次大师级现代应用。尽管存在关于易玩性的细微批评以及围绕实体发行商 Limited Run Games 的争议，但舆论普遍认为，《Earthion》是一项令人瞩目的成就，成功架起了复古情怀与现代游戏之间的桥梁。
十年前，“智能家居”和“物联网”（IoT）曾被许诺为轻松自动化的未来。如今，这个梦想已大打折扣。正如 Caya 所探讨的那样，该行业已退化为一个碎片化的领域，饱受订阅疲劳、隐私担忧、强制广告和信号拥堵的困扰。
与 20 世纪 70 年代可靠且本地控制的家庭自动化系统不同，现代智能家居依赖于不稳定的远程服务，一旦相关公司转型或倒闭，设备往往就会变成废铁。虽然像 Home Assistant 这样的平台提供了功能强大的本地托管替代方案，但对于普通消费者来说，其技术复杂性依然过高。
此外，目前的“智能”设备缺乏真正的智能；大多数设备需要繁琐的手动编程，而非直觉式的自动化。即使引入了“代理式人工智能”（agentic AI）来弥补这一差距，可靠性依然是一个重大障碍——很少有用户愿意将大门锁等关键基础设施交给实验性软件。归根结底，智能家居已成为一堆需要高维护且不可靠的小玩意儿，而非最初设想的那种无缝、自主的生活方式。
“智能家居”市场目前举步维艰，原因在于它将厂商锁定、数据采集和封闭生态系统置于用户需求和互操作性之上。
Hacker News 上的评论者指出了几个核心问题：
* **碎片化：** 用户被迫管理数十个互不兼容的应用程序和网关，导致体验割裂且令人沮丧。
* **可靠性与寿命：** 许多设备依赖于最终会下线的云服务器，将昂贵的硬件变成了“镇纸”。产品通常被视为一次性用品，而非长期的家居基础设施。
* **隐私与臃肿：** 应用程序经常要求过多的权限（如位置数据），并向用户推送广告或强制执行数据采集政策。
* **边际效益递减：** 对许多人来说，诸如语音控制灯光之类的“智能”功能，在实际应用价值上远不如传统的物理开关。后者更可靠、保护隐私，且无需维护。
尽管 *Matter* 等标准旨在弥合这些差距，但许多用户已对整个行业感到失望。社区共识倾向于推崇像 Home Assistant 和 Zigbee 这样**自托管、以本地优先**的解决方案。这些方案优先考虑控制权、隐私和本地功能，实际上是对当前智能家居行业中占据主导地位的“寻租”商业模式的抵制。
在积累了二十年终端命令的肌肉记忆后，作者厌倦了死记硬背各种标志和语法。通过将本地大模型（Qwen 27B）集成到 Zsh shell 中，他们开发了一套系统，架起了自然语言与终端执行之间的桥梁。
该系统通过两个简单的触发器改变了命令行体验：
* **逗号（`,`）：** 接收自然语言描述，并返回一系列建议的命令及其解释，随后放置在提示符行供用户查看并手动执行。
* **问号（`?`）：** 连接到一个配备了文件读取和网络搜索工具的本地智能体（“Pi”），通过 Markdown 在终端内直接回答问题。
至关重要的是，该系统侧重于建议而非自动执行，让用户始终拥有完全的控制权。通过利用 JSON 模式和本地模型，作者创建了一个私密、离线的工具，在不牺牲安全性的前提下显著提高了终端效率。这突显了向“计算机辅助”交互的转变，即机器作为智能助手，优化了我们与 Shell 沟通的方式。
这条 Hacker News 帖子讨论了用户 `remilouf` 开发的项目“A Comma and a Question Mark”，该项目旨在简化与本地大语言模型（LLM）的交互。该工具允许用户通过简单的命令行前缀（灵感源自旧时的 IRC 机器人）来查询 LLM，从而获取命令建议或执行命令。
主要内容包括：
* **易用性**：尽管作者在文中半开玩笑地提到了 7000 美元的 MacBook Pro，但评论者澄清说，运行本地 LLM 并不一定需要高性能硬件。
* **实用性**：用户称赞了该工具的简洁性，以及作者相关的另一个项目 `dottxt.ai`，该项目能为 LLM 的响应强制执行结构化 JSON 模式。
* **安全性**：该项目侧重于建议命令供用户审查，而非盲目执行代码，从而促进了用户的学习过程。
* **资源**：作者已将该项目开源，现更名为 [Sigil](https://github.com/rlouf/sigil)。自最初发布以来，该项目已有了显著的发展。
此次讨论凸显了社区对轻量级、本地化 LLM 接口日益增长的兴趣，这些接口优先考虑模式约束的输出和用户可控的执行。