## 永恒牌：通用卡牌系统
永恒牌是一个独特设计的120张卡牌系统，旨在提供多功能性。它既可以作为便携式游戏伴侣，也可以作为现有游戏的替代品，还可以作为游戏设计师的工具——能够支持众多传统和现代卡牌游戏。
它的设计优先考虑组合效率，包含八种动物主题的花色（按颜色配对：黑色、红色、黄色、蓝色），牌面等级为0-9和人头牌（X、J、Q、K、A）。卡牌具有独特的名称和编号，包含点数值（1-5）和字母频率，模仿英语语言分布以用于文字游戏。
永恒牌可以轻松适应标准的52张卡牌游戏，充当双副牌，甚至可以映射到78张塔罗牌。它的编号系统允许进行像《无需感谢！》和《心有灵犀》这样的游戏，而花色区分（“柔”与“刚”）则提供进一步的游戏选项。
最终，永恒牌旨在兼具美观和实用性，为无数卡牌游戏体验提供灵活的基础。它目前可在DriveThruCards.com上购买，并在BoardGameGeek上设有专门页面。
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## Everdeck：一种通用卡牌系统 - 摘要
Hacker News 的讨论围绕着 Everdeck，这是一种独特设计的卡牌，旨在实现“无情的组合效率”，并具有极简主义美学。虽然其概念受到赞扬，但用户指出了一些实际缺点。许多玩家发现记住卡牌映射很困难，缺乏旋转对称性和非常规的卡牌处理方式也可能令人沮丧。
一些评论者分享了替代的类似卡牌设计，包括可定制的 SVG 卡牌和 Heckadeck。对话还扩展到讨论适合 Everdeck 的各种卡牌游戏，例如 Mu 和 Njet，一些人建议修改点数以达到最佳游戏体验。
人们对卡牌的视觉设计提出了担忧——特别是‘O’和‘0’难以区分——以及由于按需印刷而导致的高昂运费。尽管存在这些问题，许多人仍然觉得这个想法很有吸引力，并赞赏其创造新的复杂卡牌游戏的潜力。
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## Anthropic 服务中断与大语言模型商品化
Anthropic 的 Claude Code 服务最近一次中断引发了 Hacker News 上关于大语言模型 (LLM) 日益商品化的讨论。用户指出，在 Claude 出现错误时，很容易将提示快速复制到 Codex 等替代方案，凸显了切换成本正在变得越来越低。
然而，这种易于切换正在促使 Anthropic 等公司专注于在其基础模型（如 Claude Code、Gemini CLI）*周围*构建专有产品，以加强用户粘性。
讨论还涉及了 LLM 的可靠性以及状态页面，一些用户即使在状态页面报告正常运行时间的情况下也遇到了错误。人们对更广泛的中断（Signal 和 YouTube 也出现了问题）以及在使用这些服务时冗余的重要性表示担忧。最后，围绕报告中断的价值展开了争论，一些人认为这是一种低精力的帖子，而另一些人则认为这可以促进讨论，并提供超越官方状态页面的信息来源。
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## 纽约3D打印机法规引发争议
纽约一项新的拟议法律引发担忧，该法律旨在监管3D打印机、数控机床及类似制造设备。该法律宽泛的定义正受到批评，因为它可能影响到广泛的爱好者和企业，而不仅仅是制造枪支的人。
这场讨论源于Hacker News，中心在于该法律是否是合理地遏制“幽灵枪”的尝试，或者是一种越权行为。许多评论员指出，在现有枪支容易获得的情况下，依赖3D打印武器是不切实际的。另一些人则将其与之前控制技术的尝试相提并论，例如将加密技术归类为“军用物资”。
几位用户注意到其他州也在考虑类似的立法，引发了关于协调行动的质疑。普遍的观点倾向于将这些法规视为大多是象征性的“安全秀”，不会对犯罪产生重大影响，但会给合法用户带来负担。
Qwen3-Coder-Next
13 小时前
## Qwen3-Coder-Next：一款有前景的本地编码模型
Qwen3-Coder-Next模型正在为本地编码应用带来关注。现在提供了一个48.4GB的GGUF版本，可能可以在高端笔记本电脑上运行，并且可以通过HuggingFace和Unsloth.ai获得动态GGUF版本，并提供本地部署指南。
用户报告即使在适度的硬件上（13GB内存，6GB RTX 2060）也能获得“可用”的性能，可以有效地处理小型项目、脚手架和错误修复，但较大的任务可能具有挑战性。
讨论集中在其作为“初级开发人员”的潜力上，可以将简单的任务从更强大的模型（如Opus）上卸载。它拥有30亿个激活参数，据称比GLM 4.7快10倍，但基准测试显示性能略低。“代理回合数”达到特定分数所需的次数表明了模型的可靠性——回合数越多，复合错误的几率就越高。
用户渴望在各种硬件上测试其功能，并对演示屏幕录像的流畅度印象深刻。
一份新报告揭示了一种影响美国公务人员的危险“数据到暴力”链条。虽然全国范围内的消费者隐私法正在增加，但它们未能充分保护这些个人免受其个人信息（如家庭住址）的泄露——这些信息易于通过公共记录获取，并由数据经纪人出售。 安全项目发布的报告发现，没有州法律允许公务人员从公共来源中删除他们的数据，也没有为隐私侵权提供法律补救途径。这使他们尤其容易受到威胁，特别是针对地方层面的公务人员（如校董事会成员、选举工作人员）的威胁正在增加。 最近的事件，例如对明尼苏达州众议员的刺杀未遂，表明了易于获取的数据如何助长有针对性的骚扰和暴力。该报告呼吁立法平衡第一修正案权利与对公务人员更强的隐私保护，重点是监管对数字化公共记录的*访问*，而不是完全限制这些记录。
WhatsApp漏洞允许恶意媒体文件通过群聊传播。
A WhatsApp bug lets malicious media files spread through group chats
13 小时前
## WhatsApp 面临安全与隐私问题 WhatsApp 被 Meta 收购后，用户对其信任度不断下降，尽管已采用端到端加密，但仍存在隐私方面的担忧。近期的问题加剧了这些顾虑。 Google 的 Project Zero 发现了一种漏洞，恶意文件只需通过将用户添加到 Android 上的 WhatsApp 群组即可下载——这是一种“零点击”攻击。虽然可能被用于定向活动，但它构成重大风险。 更严重的是，一项诉讼声称 Meta 即使在承诺加密的情况下也能访问用户通信，这源于 2023 年底的一次服务器更改。Meta 正在努力进行全面修复。 **为了降低风险，用户应：** * **禁用自动媒体下载：** 防止文件静默下载到您的设备。 * **限制群组访问：** 限制谁可以将您添加到群组。 * **启用双重验证：** 添加额外的账户安全层。 * **保持 WhatsApp 更新：** 确保您拥有最新的安全补丁。 这些步骤旨在控制 WhatsApp 内的潜在威胁，并防止恶意文件影响您的设备。
最近WhatsApp出现了一个漏洞，由Google Project Zero报告并已通过更新修复。该漏洞可能导致恶意软件通过群组聊天中的恶意媒体文件传播。最初的报道因缺乏指向详细描述该漏洞的Project Zero报告的直接链接而受到批评。
该漏洞集中在WhatsApp处理媒体文件的方式上，如果精心设计的恶意载荷利用Android媒体库中的漏洞，可能导致代码执行。仅仅下载文件不足以触发漏洞利用，但放置在手机媒体文件夹中的文件可能会被系统处理，从而可能激活恶意代码。
建议用户更新WhatsApp到最新版本。作为预防措施，启用“锁定模式”并禁用自动媒体下载可以进一步降低风险，但核心问题现已解决。此漏洞利用凸显了接受来自不可信来源的媒体的危险。
## Capsule：安全的AI代理任务协调 Capsule是一个运行时环境，旨在安全地在隔离的环境中执行AI代理任务。它利用WebAssembly (Wasm)沙箱提供安全、资源受控的潜在不受信任代码的执行。 主要特性包括：**隔离**，防止访问主机系统；**资源限制**（CPU、内存、超时）；**自动重试**用于故障处理；以及**生命周期跟踪**用于监控任务状态。任务使用简单的装饰器定义（Python中的`@task`，TypeScript/JavaScript中的`task()`），允许配置计算能力、内存和重试次数。 Capsule支持Python和TypeScript/JavaScript，为Python任务提供内置的HTTP客户端（TypeScript/JavaScript中使用标准的`fetch`），并通过`allowed_files`控制文件访问。环境变量也可以安全地访问。 `capsule.toml`文件允许项目范围内的默认配置。运行时需要一个指定的“main”任务作为入口点。Capsule构建于开源项目如`wasmtime`和`WASI`之上，并且正在积极开发中，欢迎贡献。
## Capsule：使用 WebAssembly 对不可信代码进行沙箱化
Mavdol 构建了“Capsule”，这是一个运行时环境，使用 WebAssembly (Wasm) 沙箱安全地隔离和执行不可信代码。这通过限制其对系统资源的访问（如 CPU、内存、文件系统和执行时间）来解决运行潜在有害代码相关的风险。
其核心使用 Rust 构建，利用 WASI 0.2 和 Wasm 组件模型。Capsule 为 Python 和 TypeScript 提供了简单的装饰器，允许开发人员为任务定义资源约束。例如，一个 Python 函数可以被标记为以有限的 CPU、RAM 和文件系统访问权限运行。
支持 Python 的关键组件是“componentize-py”，它将 CPython 编译为 Wasm。虽然令人印象深刻，但这引入了复杂性，特别是关于 C 扩展。未来的改进旨在解决这些限制，可能通过 WASI 0.3 和基于 Rust 的扩展。
该项目处于早期阶段，并寻求反馈，目前正在讨论诸如网络限制以及更清晰的使用案例示例（例如 AI 代理和编码平台，如 LeetCode）等功能。
[https://github.com/mavdol/capsule](https://github.com/mavdol/capsule)
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最近Science.org上的一项研究表明，人类寿命的遗传性约为50%，这意味着基因在决定我们活多久方面起着重要作用。然而，Hacker News上的讨论指出，这项研究基于双生子研究得出的遗传性估计值可能被夸大。
评论员指出，虽然基因有贡献，但饮食、生活方式和睡眠等环境因素可能占寿命差异的很大一部分（可能长达6-7.5年）。重要的是，讨论的重点转向*健康寿命*——那些年间的生命质量——这比单纯的寿命更重要。
关于在50%的遗传性数据中，如何区分遗传倾向（如成瘾）与可改变的生活方式选择，出现了疑问。进一步的讨论链接到关于大脑进化和寿命的相关研究。最终，该讨论强调了基因和环境在决定我们*活多久*和*活得好不好*之间的复杂相互作用。
GitHub 插件：Pull Request 中 AI 贡献归因
GitHub Browser Plugin for AI Contribution Blame in Pull Requests
14 小时前
## 开源领域人工智能的兴起与贡献追踪
人工智能代码生成（如 Claude Code 和 Copilot 等工具）的日益普及，正在导致开源项目贡献激增，这些贡献通常被称为“草率贡献”。虽然许多贡献者是善意的，但项目正在努力管理和评估这种新的涌入，甚至有些项目直接禁止人工智能辅助贡献。
**Git-AI** 项目旨在通过在现有的 Git 工作流程中**逐行追踪人工智能贡献**来解决这个问题。它记录了使用的人工智能模型和原始提示，并将这些数据直接存储在 Git 注释中——确保其在合并、变基和其他常见操作中得以保留。
这种追踪能够带来潜在的好处，例如建立每个拉取请求可接受的人工智能贡献百分比，提供有关代码来源的宝贵见解，并协助重构工作。一个 VSCode 集成会突出显示人工智能生成的代码，一个分叉的 GitHub 插件 (**refined-github-ai-pr**) 将这种可见性扩展到拉取请求，显示人工智能贡献百分比。
虽然目前仍处于原型阶段，未来可能获得官方支持，但 Git-AI 促进了关于将人工智能整合到协作开发中的讨论，并提供了一个供应商无关的解决方案来追踪其影响。
## 拉取请求中 AI 贡献归责：Hacker News 总结
一个新的 GitHub 浏览器插件 ([rbby.dev](https://rbby.dev)) 旨在通过识别拉取请求中由 AI 生成的代码行来提高代码贡献的透明度。该工具不会将责任归咎于 AI，而是标记 AI 辅助代码，以告知审查深度和风险评估，尤其是在实验性代码方面。
讨论的中心在于这是否是一种有用的方法。一些人认为作者所有权应完全属于提交 PR 的人类，并担心该工具可能导致吹毛求疵或骚扰。另一些人认为这是必要的，因为 AI 能够生成看似正确但最终有缺陷的代码，以及生成和审查时间之间的不对称。
人们对将此信息直接添加到提交消息中表示担忧，以及替代方案的潜在成本。创建者澄清该插件补充了现有的工作流程，解决了 Copilot 等内联 AI 辅助缺乏无摩擦归因的问题。该帖子在 HN 团队的鼓励下重新提交。
兔子数据库
Bunny Database
14 小时前
## Bunny 数据库：一种新的托管数据库方法
Bunny 数据库是一种新的、与 SQLite 兼容的托管数据库服务，旨在解决现有数据库即服务 (DBaaS) 平台的成本上升和局限性。它提供了一种“第三种方式”——避免虚拟机管理，同时保持价格合理。
主要功能包括一键部署、特定语言的 SDK（TS/JS、Go、Rust、.NET）以及通过 41 个地区的全球网络实现低延迟访问。Bunny 数据库的独特之处在于，当处于空闲状态时会自动关闭，从而最大限度地降低成本，并采用基于使用量的定价（读取、写入、存储），*没有*典型的无服务器加价——目前在公开预览期间免费。
Bunny 数据库基于 libSQL 构建，优先考虑可靠性和易用性，而不是与 SQLite 的即时功能对等。它通过允许开发者将其读取服务部署到更靠近其用户的位置来解决数据库延迟问题，在基准测试中将往返时间减少高达 99%。
未来的开发包括自动备份和模式感知 API。Bunny 数据库可以与 bunny.net 的其他服务（如 Edge Scripting 和 Magic Containers）无缝集成，为开发者提供灵活且经济高效的数据库解决方案。
Bunny.net 正在推出一种新的数据库产品，将其定位为“云端的 SQLite”解决方案。 这在 Hacker News 上引发了讨论，一些人指出它与 Turso.tech 相似，后者也使用了 libsql。一个关键问题是使用 Bunny 的产品与直接使用 libsql 的优势。
用户分享了将 Bunny 作为 Cloudflare 替代品的积极体验，但有人指出切换需要大量工作——直接将资源上传到 Bunny 并重写 URL，而不是简单的 DNS 代理。
然而，一些评论员对 Bunny 可能过度扩张资源表示担忧，并以其文件存储的 S3 兼容接口长期延迟（承诺自 2022 年以来）作为证据。 总体而言，对话的中心是 Bunny 的新数据库产品、其竞争定位以及对该公司开发速度的担忧。