## 服装符号语言 (GNL) - 摘要
GNL是一种正式的描述性语言，专为服装制作设计，旨在将舞蹈（拉巴诺舞谱）和音乐（五线谱）等领域使用的符号的精确性带到服装创作中。它允许通过生成系统对服装进行明确的定义，其中有效的描述*足以*用于制作。
主要特点包括**以身体为锚点**（使用解剖标志）、**拓扑性**（将服装定义为表面）、**构造性**（编码构建顺序）和**可组合性**（由更简单的部分构建复杂的服装）。
该语言使用PEG语法定义，并包含一个实时查看器，可以将GNL代码转换为3D服装可视化和2D纸样。还提供了一个转换器，用于将Korosteleva数据集中的数据转换为GNL格式。
目前处于草案阶段（v0.2），GNL是一个正在进行中的工作，寻求服装专业人士的反馈以完善和扩展其功能。
这段代码在网页中设置了三个交互式演示，使用了`DemoPlayer`类。 **交互演示：** 模拟基本文件系统操作——创建目录、写入文件，以及执行第一次Git提交并附带初始信息，然后编辑文件并使用`git diff`查看更改。 **Git演示：** （片段中未提供完整细节，但暗示展示Git功能）。 **种子演示：** 演示“种子”功能，可能用于数据传输或备份。它在“左”Shiro实例上创建一个文件，生成一个GIF，然后“拖动”（传输）该文件到“右”Shiro实例，验证文件在目标位置的存在和内容。该演示包含延迟以可视化该过程。 代码在页面加载时初始化这些演示，并启动一个“英雄”动画。每个演示都使用一系列步骤，这些步骤被定义为包含命令(`cmd`)、注释和可选延迟或拖动动作的对象。
## Chrome 稳定版更新 - 2026 年 2 月 Chrome 稳定版已更新至 145.0.7632.75/76（Windows/Mac）和 144.0.7559.75（Linux）版本，将在未来几周内分发。此版本包含 **一个关键安全修复** (CVE-2026-2441)，解决了 CSS 中的使用后释放漏洞。 值得注意的是，Google 已经知晓该漏洞存在正在被利用的实际攻击。该修复由 Shaheen Fazim 报告。 所有更改的详细信息请参阅日志安全修复和奖励，但为了保护用户和第三方依赖项，对特定漏洞信息的访问可能会受到限制。Google 感谢所有为 Chrome 安全做出贡献的安全研究人员。 鼓励用户通过提交错误报告来报告任何新问题，并利用社区帮助论坛寻求支持。
最近的Thoughtworks软件开发未来研讨会探讨了人工智能对软件开发生命周期的影响，结论是人工智能并非需要新的宣言，而是暴露了现有实践中的裂痕。参与者普遍对人工智能对生产力、角色和开发未来的真正影响感到不确定——每个人都在“边做边摸索”。 关键主题包括需要“监督工程”的中层循环、将风险分层作为核心学科、以及认识到测试驱动开发（TDD）对于有效的提示工程至关重要。人工智能充当着放大器，突出了开发流程中现有的优势和劣势。 研讨会还强调了对安全性的担忧、大型语言模型（LLMs）可能削弱专业技能（可能提升“精通型通才”）、以及LLM令牌使用的长期成本不确定性。最终，共识是人工智能是一种强大且不可逆转的力量，重点应该放在最大化其益处的同时减轻风险——特别是通过投资代码健康和平台思维。本次活动促进了一种独特包容和尊重的对话，强调了在应对不断变化的格局中共享学习的重要性。
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阿波罗11号悖论：我们用4KB的内存登上了月球。今天，一个空白的Electron应用仅仅为了渲染一个白屏就需要400MB。现代计算是堕落的。它建立在服务于开发者而非机器的抽象层之上。我们用便利性换取了效率，并因此失去了与硬件的联系。 AXIOM是对这种堕落的拒绝。它是一个基于数学应是机器原生语言原则构建的操作系统。 1. 没有垃圾回收。你自行管理内存。 2. 没有虚拟机。shell直接与内核通信。 3. 没有“智能”调度器。我们使用博弈论来解决资源分配问题。
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## 通用表达式语言 (CEL) 总结 CEL 是一种快速、可移植且安全的语言，用于评估表达式与数据（如 Protobuf 消息或 JSON 对象）的匹配情况。它被用于 Kubernetes 和 Google Cloud IAM 等重要系统中。 CEL 支持基本数据类型（字符串、数字）和操作，如比较和字符串函数。它擅长使用 `in`（成员资格）、`exists`（任何匹配）和 `filter`（缩小列表）等函数处理 **集合**。**时间戳和时长** 本身就得到原生处理，用于基于时间的逻辑。 表达式可以与 **逻辑运算符** (`&&`, `||`) 和条件逻辑 (`? :`) 结合使用。重要的是，CEL 允许 **数据转换** – 基于条件创建新的数据结构，如映射和列表。`map` 等函数能够实现强大的操作，包括同时过滤和修改集合元素。 最终，CEL 提供了一种安全高效的方式来定义基于数据的动态规则和策略。
## 人工智能与生产力：首席执行官可能错失了重点 最近的一项调查显示，许多首席执行官报告说人工智能并未带来生产力提升，这导致一些人宣布人工智能是失败的。然而，这种评估很可能源于*如何*实施人工智能，而非其内在能力。问题不在于缺乏潜力，而在于未能将人工智能周全地融入工作流程。 与其进行大规模、全公司范围的部署，且培训不足，不如从小规模、有针对性的应用中获得实际收益。例如，协助会议记录、代码搭建和研究整理等工具可以节省大量时间——从而累积地提高个人生产力。这些“无摩擦”的改进难以在传统报告中量化，导致首席执行官忽略了它们。 此外，依赖第三方人工智能会引发隐私问题，因为这些工具需要数据输入。虽然提供了生产力优势，但这种数据共享也带来了许多组织尚未解决的治理挑战。 归根结底，差距不在于技术，而在于技能差距。有效使用人工智能需要个人进行实验并根据特定需求进行调整——这个过程不像软件购买那样易于扩展。人工智能并未失败；大多数公司只是还没有学会*如何*有效地使用它。