我使用双缓冲队列来收集遥测事件，并按 UTC 小时分组。我的管道利用 Cloudflare Workers、Queues、Workflows 和 R2 来捕获、批处理、处理和存储遥测事件，同时最大化 Cloudflare 定价的优势。取模运算用于将负载路由到活跃队列，以及再次用于清空非活跃队列。使用 UTC 以避免夏令时处理。生产者：生产者评估负载的时间戳，将消息路由到活跃队列：消费者：消费者任务每小时半点触发，以清空非活跃队列：消费者任务回溯一小时，以确定当前哪个队列是非活跃且可安全消费的：最后，批次被压缩并使用简单的分区策略写入 R2：这种模式将混乱的遥测流转换为压缩的每小时归档。你得到一个针对下游分析优化的分区、无服务器数据湖，同时将云存储账单保持在极低水平。
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一篇 Hacker News 帖子链接到一篇关于使用 Cloudflare Queues 进行遥测双缓冲的文章。作者描述了一种无状态边缘模式，它批处理遥测数据，并几乎将 Cloudflare 写入成本降至零。评论称赞其巧妙，但提出可靠性担忧：错过的 cron 作业或消费者失败可能导致事件误批处理，单个每小时 gzip 文件可能带来数据丢失风险；有评论者建议使用 zstd 压缩。还有关于使用小时奇偶性进行队列选择的代码的争论，包括一个 JavaScript 运算符优先级 bug 和一个更清晰的替代方案。价格讨论指出 Cloudflare R2 对写入、读取和存储收费，并有免费层级；每小时批处理将写入减少到每月约 720 次，使存储成为主要支出。还有用户报告该博客页面出错。
Kube32 是一个面向 ESP32-S3 微控制器的 Kubernetes 兼容控制平面和 WebAssembly Pod 运行时。它在各块板上运行同一固件镜像：配备 PSRAM 的板作为控制平面，其余作为工作节点。Pod 是由 wasm3 执行的 WebAssembly 模块，提供 Rust、C 和 AssemblyScript 的 SDK，支持可配置的内存限制、Gas 预算、服务路由、Ingress、持久化存储以及基于能力的外设访问。它支持 kubectl/k9s 管理、Kubernetes API 资源、Watch、日志、指标、TLS、认证、固件滚动更新和发布/订阅事件。主机模拟器 kube32-sim 支持多节点测试，而 kube32-cli 用于构建和部署 Pod。Tessera 问题跟踪器示例演示了 Web UI、数据库和硬件集成。文档涵盖硬件、快速入门、安全和许可。
一位开发者介绍了Kube32，一个面向ESP32微控制器的类Kubernetes系统，展示了在ESP32 S3和Cardputer上运行的集群与实时全栈Web应用，以及一个键盘同步的“HUD pod”。评论者称赞在低规格硬件上运行集群软件，并询问移植到Raspberry Pi或使用k3s的可能性；作者建议Pi使用k3s，并对微控制器进行单独优化。其他人提议将GPIO视为可寻址资源，并质疑WebAssembly开销。作者认为其优势包括无需信任的执行、Kubernetes进入物理世界、可扩展OTA更新，以及容错的物理世界编排，而怀疑者质疑是否需要Kubernetes级别的开销。
作者回忆了早期的初创公司经历：Runa 是一家基于 Clojure 的动态定价初创公司，失败后被 Staples 收购；Factual 是一个地点索引，后转型为基于位置的广告技术，最终与 Foursquare 合并。他认为初创公司的增长冲动推动工程进入防御性准备，而工程师往往忽视失败的商业模式。行业奖励"技术人"——擅长计算机科学基础的通才——而非理解客户和领域的"产品工程师"，部分原因是面试和初创公司采用不成熟技术偏爱抽象和新奇。初创公司采用新技术不是为了力量而是为了潜力，给工程师自由去发明挑战；大多数失败无害。最终，技术人与现实影响脱节；作者呼吁集体责任，超越熟悉的抽象，构建人性化软件。
Hacker News 的帖子讨论了《困于技术人员工厂》以及对“为软件而软件”工作的普遍不满。评论者认为，通才在规模小、自筹资金、且具有现实影响领域的公司中表现更好，尤其在科技中心之外；即使代码更简单，工业自动化或嵌入式系统也可能令人满意。其他人强调应雇佣并倾听产品、营销和设计等非技术人员。还有人批评风险投资驱动的路径以及身处商业决策下游的处境；一位评论者主张用简单技术和 AI 独立原型开发以寻找市场牵引。帖子还指出，组织激励往往偏爱容易衡量的技术人员，而非定义模糊的产品工程师，并提醒公开分享职场轶事需谨慎。总体而言，它将抽象的软件工作与有形的、使命驱动的问题解决形成对比。
一位探索 AT Protocol 生态系统的研究人员发现，Bluesky 相关应用中大量“私密”用户数据被公开暴露且易于发现。借助 atstore.fyi、atmosphereaccount.com 和 PDSls.dev 等工具，他们检查了 RSS 阅读器 Skyreader，发现每个订阅的 feed 都公开存储在 app.skyreader.feed.subscription 词库中，包括 feedUrl。这暴露了私密和付费墙后的 RSS feed，包括 Club MacStories、404 Media 全文 feed、Patreon 独家内容以及私有 GitLab feed。通过查询 Bluesky 中继并跟随 DID 找到个人数据服务器，研究人员在无需认证的情况下拉取了超过 1300 个订阅的 RSS feed。问题不止于 Skyreader：一些类似 Discord 的应用和 Stream.place（一个 Twitch 克隆）也公开且可搜索地存储聊天消息。作者总结道，虽然有人可能认为这种开放性是设计使然，但许多用户可能并不理解这些公开数据的隐私风险。
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rowbin
1天前
LukaD
1天前
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哎，那个网站有一份触发 JS 重定向的引荐来源列表。黑客新闻会被重定向到 `about:blank`。
pinum
1天前
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如果使用 HN 引荐来源访问，则重定向到 about:blank。
dgreensp
1天前
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我无法阅读该页面，它只是将我重定向到 about:blank（移动 Safari）。
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据《金融时报》报道，Anthropic在上市后预计将获得较高的“垃圾级”信用评级。黑石（Blackstone）作为最近一笔630亿美元芯片融资交易的锚定投资者， reportedly告诉投资者，它现在预计Anthropic的评级将落在双B区间，推翻了其此前对2027年前获得投资级评级的预期。两家公司均拒绝置评。这一预测可能使Anthropic在筹备上市之际，更难且更昂贵地为其巨额算力与支出承诺提供资金。
该帖讨论 Anthropic 计划 IPO 及其垃圾级信用评级。评论者质疑 Anthropic 是否能偿还债务，理由包括巨大的 GPU 资本支出、电力成本、硬件快速折旧、来自 Google 和中国实验室的竞争，以及缺乏护城河。一些人认为 Google 相对 Anthropic 被低估，因为它拥有多元化收入、基础设施、TPU 和 Gemini，而 Anthropic 主要依赖 Claude。其他人辩论 LLM 是否会通向 AGI，怀疑者称当前模型缺乏意识/自主性，且 AGI 的标准会移动。其他观点包括搜索广告是强业务、住房是寄生性资产、模型商品化，以及 AI 实验室能否存活的不确定性。总体而言，情绪对 Anthropic 的估值和债务可持续性持怀疑态度，同时认可 AI 的强劲进展和竞争。
Jones强调洪水具有末日般颠倒的性质：土地化作水域，富人化作穷人，肥沃之地覆满盐分，学者们也惊呆了。然而，“无情”的水流也为奇迹般、神圣的慈悲举动提供了舞台。在蒙茅斯郡，一名被困在高岸上的挤奶女工最终被救，“仰赖上帝的善助”：一些大槽被绑在一起，两名肌肉强健的男人撑船前去救援。此外，琼斯要我们“注意此时发生在其他生灵身上的怪异之事”：因为当潮水涨到岸堤四周时，挤奶女工发现她的避难所“也覆盖着野兽”——狗、猫、狐狸和啮齿动物——“它们到那里寻求救助”；然而捕食者与猎物混在一起，“在生命危险中，它们一次也没有表现出天生的敌意：而是以温和的方式，自由地享有生命的自由。”
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奇妙天气：17世纪英国的洪水与不祥预感
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Hacker News 用户对 OpenAI 声称合理使用惠及所有人的说法作出反应。许多人批评这一立场自私自利，将其比作企业采取方便的立场。讨论围绕 AI 训练与版权展开：一些人认为合理使用取决于模型后续的用途，而另一些人则认为复制文章或充当市场替代品会削弱这一主张。人们注意到《纽约时报》诉讼重点关注记忆化与 RAG 功能。评论者争论蒸馏是否属于合理使用、模型训练是否具有转换性，以及服务条款能否凌驾于版权之上。一些人捍卫合理使用在技术中的作用，而另一些人认为版权期限过长，且 AI 公司将成本社会化、将利润私有化。Anthropic 的和解被澄清为涉及盗版书籍，而非合理使用。总体而言，该帖显示了围绕大规模 AI 训练是合法的合理使用还是剥削存在尖锐分歧。
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Hacker News 上的讨论围绕一个致敬帕特里克·斯图尔特爵士的 Show HN 游戏展开，用户需要从截图中猜出《星际迷航：下一代》的剧集。评论者称赞了全文搜索功能，并指出一轮中的所有图片都来自同一集，从而允许通过剧情关键词进行猜测。许多人承认他们认识剧集但记不住标题，使游戏变得困难，而有些人则得分很高。帖子中包含 TNG 的设定争论，尤其是 Pakleds 是真的愚蠢还是策略性地装傻，其中引用《下层甲板》作为正史依据。用户还分享了诸如《达玛克》《皮卡德的心脏手术》和《内心之光》等剧集的引用，讨论了难度与截图来源，并向斯图尔特致敬。总体而言，这是一款怀旧、以粉丝为核心的娱乐游戏，引发了 trivia 和正史讨论。
尽管人们担心人工智能正在取代入门级岗位，但多位领导者认为年轻员工很有价值。Cisco 的 Jeetu Patel 让组织架构图中不显眼的 27 岁员工 Padmanabhan Krishnamurthy 担任重写旧代码的重要角色，押注他能在 24 个月内与一个小团队重构 98% 的代码。Patel 表示，初入职场的员工会提出新问题，应该去教导资深员工，而不是做数据录入；代际之间的摩擦可以激发想法。他还把实习生当作反向导师来指导，并招聘有冲劲的学生。其他领导者也同意：Thrive Capital 的 Josh Kushner 更喜欢有四年以下经验的员工；Alon Chen 寻找没有经验的 Z 世代新人以获得新想法；Will.i.am 投资 MIT 和斯坦福的年轻创新者。Patel 表示，未来的团队需要经验丰富的运营者、外部系统思考者和 AI 原生企业家共同协作。
Hacker News 讨论了 Cisco 让一名 27 岁工程师使用无限 AI token 重写约 98% 遗留代码。许多评论者认为 AI 很适合翻译或重构旧代码，尤其是在有测试的情况下，但警告重写可能重新引入 bug、遗漏未记录的边缘情况，并可能保留或破坏用户依赖的遗留行为。一些人提到 Cisco 的安全问题历史，并质疑一名年轻工程师是否具备足够的机构知识。其他人引用了小型成功 AI 辅助重写和现代化项目，而怀疑者强调需要人工审查、全面测试和谨慎处理怪癖。总体而言，讨论呈现混合态度：对 AI 辅助现代化感到乐观，但担心风险、正确性和 Cisco 的执行。
cfsolve 是一个 Rust 库和 CLI，可在无头浏览器之外求解 Cloudflare Turnstile 小组件和挑战页面，返回 token 或 cf_clearance cookie。小组件需要页面 URL、sitekey，以及可选 HTML；挑战页面需要直接抓取或 HTML。它模拟浏览器配置文件，捆绑为 profiles/safari-26-ios.json，并附带匹配的录制响应目录。构建需要固定版本的 Rust 工具链，以及 CMake、C/C++ 编译器、libclang 和 Git。CLI 通过 --solve、--fingerprint 和调试目录进行求解；选项可选择 sitekey、action、cData、空白页面渲染和代理。作为库，添加路径依赖和补丁，然后使用 Browser::read、Options、PageSource 和 Turnstile 来求解或清除；browser.solve 可处理这两种情况。操作支持按请求代理、错误类别和可选进度接收器。除 vendored 依赖外，采用 MIT 许可证。
一个 Hacker News 讨论帖探讨了一个 GitHub 库，该库无需无头浏览器即可解决 Cloudflare Turnstile 验证。作者指出区域代理差异以及 Cloudflare 的频繁更新。评论者就伦理与实用性展开辩论：有人认为机器人工具可帮助个人自动化日常杂务或协助残障用户，也有人认为反机器人措施对面临抓取与类似 DDoS 流量的小网站是必要的。用户报告即使合法使用，也在 Firefox、Edge 等浏览器上被锁定。讨论涵盖绕过工具与 Cloudflare 的军备竞赛、与 yt-dlp 的比较、法律不确定性，以及 LLM 如何辅助构建与维护求解器。有人建议替代方案，如 Anubis 工作量证明代理或真实浏览器配置文件。总体而言，该帖反映了开放网络访问、反滥用保护与 AI 驱动抓取日益增长的影响之间的张力。