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一位Hacker News用户分享了一个新项目：一个英国肉店的肉价追踪器 ([https://offer-spider.onrender.com](https://offer-spider.onrender.com))。该工具使用Nextjs和SQLite构建，每日从各种在线肉店（使用WooCommerce和Shopify平台）抓取价格，帮助用户找到最划算的优质肉类，用于烧烤和其他用途。
创建者是一位长期潜水员，因为缺乏一个集中比较价格的资源而感到沮丧，所以构建了这个工具。目前提供自由文本搜索，计划中的改进包括更精细的搜索选项（AND逻辑、筛选）、价格历史图表、扩展肉店覆盖范围，以及可能将追踪器扩展到其他产品类别。
初步反馈显示，一些用户遇到了一些错误，但对该工具的潜力表现出浓厚的兴趣。
英国《2023年在线安全法案》的一项拟议修正案旨在阻止16岁以下用户访问范围广泛的在线服务，远不止“社交媒体”。该修正案要求“受监管的用户到用户服务”——一个定义广泛的类别——实施“高度有效的年龄验证”措施，实际上禁止未成年用户使用。 这不仅会影响Signal等平台和家庭消息应用程序，还会影响共享列表、照片分享、带有聊天功能的在线游戏，甚至可能包括像维基百科这样的论坛。年龄验证的要求适用于*所有*用户，从而造成一种“请出示证件”的情况，个人可能需要验证身份才能访问常用的在线工具。 作者批评了该修正案的范围过大，源于现有《在线安全法案》中宽泛的定义。他们还质疑这项立法试图解决的明确问题，强调潜在的隐私影响以及年龄验证行业可能因此受益。
英国一项拟议的修正案引发了关于禁止16岁以下青少年访问大多数在线服务的争论。这场讨论源于Hacker News，核心在于对政府过度干预和侵蚀网络自由的担忧。
许多评论员认为，引导孩子们的网络体验应该由父母责任，而非政府干预。人们担心这会树立一个危险的先例，可能导致更广泛的监控和通信限制——被比作专制国家的 инфраструктура。另一些人指出，没有解决针对弱势老年群体的虚假信息问题是虚伪的。
这场辩论也凸显了年龄验证日益增长的需求，作为结束网络匿名化的手段，以儿童安全为幌子。虽然承认保护儿童的愿望，但评论员担心这会扼杀年轻一代的坚韧和独立发展。该立法本身也被批评为书写不佳。
GitHub正面临来自新兴工具的日益增长的挑战，这些工具正在挑战其在工作流、CI，甚至核心git托管方面的统治地位。作者详细描述了个人从GitHub Actions转向Blacksmith的转变，体验到更快速、更廉价的构建——强调GitHub即使在计算发生在其他地方时，也通过对Actions控制平面收费而可能存在的“寻租”行为。与此同时，像Linear这样的工具正在以更优的用户体验颠覆GitHub的“Issues + PRs”工作流。 虽然商业团队可以负担采用这些替代方案，但开源项目却被锁定，缺乏迁移的资源。Zig最近的举动，理由是不稳定的CI和不受欢迎的AI集成，表明了日益增长的沮丧。 David Heinemeier Hansson (DHH) 和 Rails 提供了一个关键的机会。Rails从GitHub迁移到Codeberg/Forgejo等平台将会具有颠覆性，迫使替代工具成熟，并为其他开源项目效仿铺平道路。这并非关于当前的准备情况，而是关于*创造*准备情况，充当一个更开放和更具竞争力的开发者生态系统的催化剂。最终，作者认为开源需要一个冠军来加速这一转变，而DHH/Rails则处于独特的位置来领导。
```Hacker News新帖 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录[标记]camwest 12小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
LorenDB 11小时前 [–]
闻起来像AI垃圾。allanmacgregor 11小时前 | 父评论 [–]
根据结构和流畅度很容易判断，有一些老套的短语“发生了什么”。100% AI垃圾。
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展示 HN：分步操作 – Rails 的分布式工作流编排
Show HN: Stepped Actions – distributed workflow orchestration for Rails
12 小时前
## Stepped：在Rails中编排复杂工作流
Stepped 是一个Rails引擎，用于构建和管理复杂的多步骤工作流，将其组织成动作树。每个动作都会被持久化，通过Active Job执行，并可以触发进一步的动作，确保步骤间的依赖关系得到满足。Stepped 最初是为诸如应用程序部署（DNS配置、健康检查等）之类的任务而开发的，它允许您直接在Rails模型上定义动作。
主要特性包括**并发通道**（限制同时执行具有相同key的动作）、**重用**（通过校验和跳过冗余工作）以及对**外部动作**的支持（由外部事件完成）。动作具有诸如`pending`（待处理）、`performing`（执行中）、`succeeded`（成功）和`failed`（失败）等状态。
定义动作很简单：在模型上使用`stepped_action`，并使用DSL定义步骤、钩子和key。步骤可以使用`step.do`或`step.on`来排队执行进一步的动作。Stepped 还提供诸如前/后置钩子、超时、异常处理和全面的测试工具，以确保可靠的工作流执行。
**安装：** `bundle install`，`bin/rails stepped:install`，`bin/rails db:migrate`。Stepped 与 Active Record 和 Active Job 无缝集成，为在Rails应用程序中管理复杂后台进程提供了一个强大的解决方案。
## 分步操作：Rails 工作流编排
“Stepped”是一个新的Rails引擎，旨在管理复杂、分布式的流程——例如涉及DNS配置、健康检查和实例启动的应用程序部署等任务。它源自Envirobly的内部工具，旨在简化编排，而无需像Temporal这样的系统的开销。
该引擎在每个步骤之后将工作流状态持久化到数据库，确保崩溃恢复。 故障作为系统的一部分被优雅地处理，只需将操作标记为失败。
Stepped利用ActiveJob进行后台处理，并受益于GoodJob或SolidQueue等适配器，它们提供可靠的崩溃恢复。 一位用户询问了Temporal的替代方案，用于较小的流程，强调了Stepped在类似场景中的潜在用处。 该项目可在GitHub上找到。
作者最初因2022年与ChatGPT的负面经历而否定人工智能编码工具，坚持认为“手工”编写的、充满bug的代码以及“硬碰硬”的原则更为重要。然而，撰写一篇论述人工智能不会*取代*程序员的文章却引发了意想不到的反弹——不是害怕失业，而是强烈否认人工智能的编码*能力*。 作者意识到这种抵触源于过时的认知。自2022年以来，人工智能编码工具已经大幅改进，像Claude Code这样的工具现在能够胜任代码库范围内的重构等复杂任务。虽然仍然不完美且需要审查，但它们远非“垃圾”。 作者认为，拒绝探索这些工具并不能保护专业知识，反而会阻碍进步。工程师中正在形成一道明显的鸿沟，一部分人拥抱人工智能辅助，另一部分人则不愿接受，前者交付速度更快，能够承担更大的项目。呼吁很简单：如果你最近没有尝试过*现代*人工智能编码工具，请以开放的心态去尝试——基于旧经验的观点已经不再适用。
## 软件工程中的人工智能：格局转变
最近在Hacker News上的一场讨论集中在工程师们不愿采用人工智能工具上，许多人认为那些抵制者正在落后，技能差距正在扩大。虽然人工智能正在迅速改进——能够进行复杂的重构，甚至诊断微妙的错误——但人们仍然担心它对基本编程技能的影响。
许多人担心过度依赖人工智能会导致问题解决能力下降，并产生依赖性，阻碍未来的开发。一些人建议人工智能应该*增强*技能，而不是取代它们。另一些人指出，这与之前的技术转变（例如使用库而不是编写排序算法）相似，并强调将人工智能作为工具使用的重要性，并批判性地评估其输出。
一个关键点是，当前的人工智能工具通常需要大量的“引导”，并且可能产生冗长、有缺陷的代码，从而增加技术债务。然而，其他人则报告了显著的生产力提高，尤其是在自动化繁琐的任务和快速理解不熟悉的的代码库方面。最终，这场辩论凸显了软件开发中抽象化程度提高的转变，其中交付产品，而不仅仅是编写代码，是首要目标。
## 耐用执行：摘要
作者（前Porter CTO）最初不理解其价值，现在则大力推崇耐用执行，认为它是处理复杂、有状态工作流的强大解决方案。传统任务队列处理后台处理，通常依赖消息代理来实现持久性。然而，当任务变得复杂——涉及许多步骤、潜在故障和外部依赖关系时——简单的队列就显得不足。
耐用执行通过持久化工作流的*中间状态*来解决这个问题，允许在故障后（如机器崩溃）从检查点恢复，而不会丢失进度。这是通过追加日志实现的，确保确定性的重试和子任务的精确一次处理。
虽然耐用执行提供了显著的优势——抵御意外故障、程序化工作流定义以及跳过冗余工作——但它并非万能的解决方案。它需要确定性工作流（避免在执行过程中改变逻辑），并会引入开销。它最适合于管理复杂状态和保证完成至关重要的场景，可以补充而不是取代传统的队列系统。作者的公司Hatchet提供了一个基于这些原理构建的耐用执行平台。
## 耐用执行：摘要
这次Hacker News讨论的核心是**耐用执行**——一种构建具有韧性的、长期运行的异步工作流的概念。虽然前景可观，但许多人难以理解其优势，以及它是否适合他们的工作负载。
一个关键要点是，耐用执行并不能消除对**幂等性**的需求；工作流仍然需要任务可重复执行，而不会产生意想不到的副作用。然而，它简化了复杂故障场景的管理，尤其是在分布式系统中，协调跨多个服务的回滚具有挑战性。
像**Temporal、Hatchet 和 DBOS** 这样的平台旨在提供一种构建这些工作流的结构化方法，提供诸如流式处理、动态调度和改进的日志记录等功能。其中一些，例如 DBOS，直接与现有数据库（Postgres）集成，以增强耐用性。
其核心价值在于提供一个一致的框架来处理故障并持久化高级逻辑（循环、try/catch）——允许工作流从中断的地方恢复。 围绕是否*强制*开发者使用耐用工作流，还是提供更灵活的抽象，存在争论。最终目标是使构建可靠的异步系统更容易，但需要仔细考虑幂等性和潜在的复杂性。
## 黑客新闻头条：一场颠覆性的旋风（2024年5月16-17日） 本周科技界充斥着引人注目的消息！**ACM开放其出版物访问权限**是一项重大转变，被誉为开放获取的胜利。人工智能主导了讨论，人们对**GPT-5.2可能影响编程工作**以及**中国在人工智能芯片方面取得的进展可能超越西方**感到担忧。对人工智能的担忧延伸到抓取问题，有用户声称使用……非常规方法成功地扰乱了抓取。 除了人工智能，头条新闻也聚焦隐私：**苹果因在iPhone上投放广告而面临批评**，**三星、LG和TCL因在德克萨斯州收集电视数据而面临法律挑战**，以及警告称**“你的电视正在监视你。”** 其他热门话题包括一个新的**Linux内核Rust实验**，**“历史LLM”**的兴起（这些LLM基于古老数据进行训练），以及通过**RDMA上的SMB Direct**可能实现的网络速度提升。 最后，出现了一系列“……的死亡”的宣告——**Bash、拖放界面，甚至你现有的编码技能是否足够**。
一个在Hacker News上分享的新项目展示了一个对网站首页的讽刺性“平行宇宙”版本，其中每个标题都写成歇斯底里的点击诱饵。该项目使用AI生成耸人听闻的标题，例如“Delty (YC X25) 正在招聘，你可能不符合条件”和“数学已失效（直到现在）”。
该帖子引起了用户的娱乐和共鸣，许多人指出它与现有的点击诱饵驱动平台非常相似。一些人觉得它令人痛苦地准确，强调了我们很容易接触到这类内容。另一些人建议开发一个反向工程的AI来“去点击诱饵”标题，类似于Techmeme。虽然最初很有趣，但一些评论员表示这种新颖性很快就会消失，并要求减少发布类似内容。创建者回应说，他们只是想为他们认为“平静”的首页注入一些活力。
## CommerceTXT：赋能精准AI电商 CommerceTXT 是一项新标准，旨在为AI代理（如LLM）提供可靠的、可用于交易的电商数据。与侧重内容发现的llms.txt不同，CommerceTXT 直接向AI提供实时定价、库存和运输政策等关键信息。 主要特性包括指令，如 `@INVENTORY`（减少“缺货”幻觉）、`@SUBSCRIPTION`（用于定期支付）和 `@REVIEWS`（大幅减少评论数据的使用量，高达99.7%）。它专为准确性、法律合规性（映射到Schema.org）以及全球电商（支持多语言和货币）而设计。 CommerceTXT 具有显著优势：改善AI购物回复、减少错误、在AI电商领域获得先发优势，并通过最大限度地减少数据传输来降低AI的碳足迹。它优先采用只读模型作为v1.0版本，在引入交易能力之前，侧重于数据完整性和用户安全。 该协议是一个开放标准，由开放商家上下文工作组维护，旨在确保AI准确反映商家的产品和政策。
## CommerceTXT：AI购物数据的新标准
CommerceTXT的作者推出了一项开放标准，旨在改进AI代理（例如由LLM驱动的AI）访问电子商务信息的方式。目前，AI花费大量资源解析复杂的HTML产品页面，经常导致不准确的数据，例如错误的价格或库存状态。
CommerceTXT提供了一个简单、只读的文本协议——灵感来自`robots.txt`和`llms.txt`——为AI提供确定性的“真相”。它利用分形架构来传递必要的数据，从而大大减少token的使用量（380个token与HTML的8,500个token相比）。主要功能包括库存时间戳和评论验证，以对抗AI的“幻觉”。
该项目是开源的，并寻求反馈，尤其是在其“信任与验证”概念方面。一位评论者建议使用`.well-known`命名空间进行文件注册，而不是网站根目录。
更多信息请访问[https://commercetxt.org](https://commercetxt.org) 和规范[https://github.com/commercetxt/commercetxt](https://github.com/commercetxt/commercetxt)。
泛型允许编写在编译时适应不同类型函数，避免运行时类型检查。使用`when T is [type]`子句，单个函数体可以包含特定于类型的逻辑。例如，`some_function[T]`可以使浮点数加倍并递增整数。 更复杂的场景涉及多个类型参数，例如`list_contains[T, T2]`函数，它使用不同的比较方法搜索整数和字符串列表。安全的类型转换在`when`子句*内部*使用，确保类型正确性。 泛型也适用于返回值；`maybe_double[T]`返回类型为`T`的值，根据`T`执行浮点数或整数乘法。 重要的是，泛型函数可以调用其他泛型函数，类型会自动推断，从而实现分层抽象。该系统提供了一种表达性强、类型安全的代码，其中特化仍然是显式且可预测的，行为就像为每种类型量身定制一样。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 展示 HN: 我在我的编程语言（axe-docs.pages.dev）中实现了泛型 7点 由 death_eternal 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 虽然花了一段时间，但现在Axe中的泛型函数已经可以工作了。附带文档、仓库和网站。
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这是一个为认真创业者打造的企业级SaaS样板项目，利用Next.js 16、React 19、Go 1.25和TypeScript构建了一个强大且类型安全的基础。它提供了一个完整的起点，包括身份验证（Stytch）、计费（Polar.sh）和AI集成（OpenAI & Mistral AI），并配备RAG管道。
主要特性包括多租户与数据隔离、细粒度的基于角色的访问控制以及全面的审计日志。UI使用Tailwind CSS和shadcn/ui构建，以实现快速、响应式开发。数据管理使用PostgreSQL与pgvector，并通过SQLC实现类型安全的SQL。
该样板项目设计用于使用Docker & Docker Compose进行轻松的本地开发，并提供Webhook UI和高级分析等功能。还提供咨询服务，用于托管配置、自定义功能开发和代码审计。它采用MIT许可。
穆罕默德，一位技术创始人，开源了一个使用 Go 和 Next.js 构建的 B2B SaaS 全栈启动器，可在 GitHub 上找到 ([https://github.com/moasq/production-saas-starter](https://github.com/moasq/production-saas-starter))。该项目旨在解决其他 SaaS 启动器中常见的供应商锁定问题，允许部署在任何带有 Docker 的 Linux 系统上，避免对 Vercel 或 Supabase 等平台的依赖。
后端使用 Go 1.25，因为它体积小、具有并发性、类型安全（通过 SQLC）和可预测的性能。它的结构是“模块化单体”，以便清晰地分离 Auth、Billing 和 AI 等功能，同时保持单个可部署的二进制文件。
预构建的功能包括身份验证 (Stytch)、计费 (Polar.sh)、AI 管道 (OpenAI RAG 与 pgvector)、OCR (Mistral) 和文件存储 (Cloudflare R2)。该启动器正在驱动作者自己的产品 [apflow.co](https://apflow.co)，他正在寻求反馈，特别是关于模块边界和生产环境下的 Docker 设置。