Kimi Code 提供三种模型变体，分为两个层级：旗舰版 **Kimi K3**（支持最高 1M 上下文）以及稳定版 **Kimi K2.7 Code**（提供标准版和高速版，支持 256k 上下文）。具体访问权限取决于您的订阅方案（Moderato、Allegretto 等）。 **使用要点提示：** * **缓存管理：** 切换模型或推理设置会使上下文缓存失效，导致更高的 token 消耗。为优化性能和成本，在更改模型或推理强度时，请开启新的会话。 * **性能：** 如果“高速版”（HighSpeed）没有提升速度，请确认您使用的模型 ID 是否正确（`kimi-for-coding-highspeed`）。此外请注意，速度提升仅适用于模型输出，不适用于工具或脚本的执行过程。 * **错误处理：** 401 错误通常表示您当前的订阅方案不支持所请求的模型、上下文长度或高速访问权限。 * **切换方式：** 可使用 CLI 中的 `/model` 命令、VS Code 插件中的下拉菜单，或在第三方工具中手动更新模型 ID。使用第三方工具时，请手动将上下文窗口设置为 `1048576`，以充分利用 K3 的 1M 容量。
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Kimi K3 已上线 Kimi K3 Is Live
13 小时前
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Kimi K3 已上线 (kimi.com)
12 分，由 milsebg 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
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unreal6 18 分钟前 [–]
重复内容 https://news.ycombinator.com/item?id=48935342
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考虑申请 YC 2026 年秋季批次！申请截止日期为 7 月 27 日。
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**Sentinel** 是一款开源（MIT 协议）AI 智能体，专为自主化、全栈端到端测试而设计。与仅能模拟点击按钮的标准冒烟测试工具不同，Sentinel 通过分析代码库结构（前端路由、API 和数据库模式）来推导并执行关键的业务逻辑流，从而进行深度的质量保证（QA）。
**核心功能：**
* **逻辑驱动：** 它不仅仅是进行页面爬取，还能读取你的代码库以理解业务背景（例如预订生命周期或支付流程），并验证 UI 操作是否在后端正确持久化。
* **多层验证：** 它结合了浏览器自动化（Playwright）、API 状态检查和多模态视觉模型，能够捕获仅靠 DOM 工具无法发现的 Bug，如状态机错误、数据不一致和设计缺陷。
* **可靠的自主测试：** 为处理非确定性问题，它会多次运行每个流程并汇总结果。它还能通过注入测试钱包接口安全地处理 Web3 应用，从而在不承担真实资金风险的前提下测试复杂的钱包交互。
* **隐私与控制：** 它采用透明架构并在本地运行。用户可控制与模型共享的代码或数据，所有报告均保存在本地。
Sentinel 已在 GitHub 上发布，旨在利用自动化、经济高效且全天候运行的 QA 流水线取代手动测试规划。
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Show HN: Sentinel – 一个在点击前会先阅读你代码的开源 QA 代理 (simbastack.com)
11 点，由 asenna 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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skinfaxi 0 分钟前 | 下一条 [–]
Github 链接 404 了。https://github.com/Simbastack-hq/sentinel 回复
rolls-reus 28 分钟前 | 上一条 [–]
仓库似乎是私有的，显示 404。回复
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Show HN: Rust 中可组合数值转换的伽罗瓦连接 Show HN: Galois connections for composable numeric casts in Rust
13 小时前
`connections` crate 是一个 Rust 原生库，它将 **伽罗瓦连接（Galois connections）** 作为类型转换的一等、合法的（lawful）值。与通常对舍入、饱和或丢失行为保持沉默的 `as` 或 `From`/`Into` 特征不同，该库使用形式化的数学伴随关系来确保转换的可预测性和可组合性。
**主要特性：**
* **合法的转换：** 每个 `Conn` 都遵循伽罗瓦不等式（例如 `ceil(a) ≤ b ⇔ a ≤ upper(b)`），并通过基于属性的测试进行验证。
* **静态组合：** 使用 `compose!` 宏在编译时将多个转换步骤折叠为单个、经过优化的 `Conn`，并在整个链条中保持数学属性。
* **安全性：** 该库使用 `#![forbid(unsafe_code)]`，且 `Conn` 类型不涉及堆内存分配、支持 `Copy` 并可进行常量构造。
* **验证：** 除了属性测试外，核心类型还包含用于与位宽无关的正确性证明的 Kani SMT 测试工具。
* **多功能性：** 支持多种类型，包括 IEEE 浮点数、定点数（Q-format）、`NonZero` 整数、时间相关类型（通过 `time` 和 `hifitime`）、`std::net` 地址等。
通过将策略选择和静态转换统一在同一主体内，该库使得代码既直观正确又具有高度的可扩展性。
```沉浸式数学 immersivemath：沉浸式线性代数。此内容将被浏览器宽度相关内容替换！作者：J. Ström, K. Åström 和 T. Akenine-Möller，版本 v1.1。ISBN: 978-91-637-9354-7。$u$ 全球首部拥有全交互式图表的线性代数书。了解更多。欢迎在 Twitter 和 Facebook 上关注我们。```
这篇 Hacker News 帖子讨论了《沉浸式线性代数》（Immersive Linear Algebra）一书，该书利用交互式图形来教授数学概念。这一内容在用户中引发了关于此类资源价值的激烈辩论。
支持者认为，互动式、可视化的方法对于建立“直观理解”至关重要，这能帮助程序员在机器学习和软件工程等领域更有效地应用数学。他们强调，此类工具结合人工智能的进步，使得现代数学教育变得更加易于获取且引人入胜。
相反，一些批评者认为这些资源过度简化了学科内容，以牺牲“真正的”数学（如严谨的证明、定理和深层的代数结构）为代价，过分强调了视觉直觉。
讨论中也包含了针对自学者的实用建议，推荐资源从 James Stewart 的《微积分》（Calculus）等经典教材到各类视频资源不等，并强调了细致记笔记的重要性。总体而言，该帖反映了关于实用、应用导向型学习与形式化、学术严谨性之间权衡的广泛讨论。
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Adaptional (YC S25) 正在招聘 (ycombinator.com)
7 小时前 | 隐藏
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Show HN: Leaves – 一款基于文本界面的磁盘占用树状图可视化工具 Show HN: Leaves – A text-UI disk usage treemap visualizer
13 小时前
**Leaves** 是一款受 WinDirStat 和 QDirStat 启发的文本模式磁盘空间分析工具。它专为无法使用图形用户界面（如远程 shell 连接）的环境设计，通过嵌套矩形的层级树状图来直观展示磁盘使用情况。
该工具使用字符级渲染来近似显示文件和目录的大小，矩形面积与所占空间成正比。尽管相比图形化工具较为粗糙，但在处理大型文件系统时依然响应迅速。其功能包括可配置的忽略规则（支持 `.gitignore`）、可自定义的配色方案以及按文件类型分组的“X 射线”模式。用户可以通过键盘或鼠标在层级结构中导航，工具还会智能汇总深层目录结构以保持视觉清晰。
**技术细节：**
* **实现：** 使用 Rust 构建，可通过 `cargo` 或 Nix 安装。
* **用法：** 支持多种命令行标志，用于控制深度（`--max-depth`）和进行过滤。
* **配置：** 可通过 `settings.toml` 或环境变量（如 `LEAVES_COLORS`、`LEAVES_DARK_MODE`）进行自定义。
* **性能：** 经过优化，可处理数百万个文件。但在扫描根目录时，用户应排除虚拟文件系统（如 `/proc` 或 `/dev`）以避免结果不准确。
**Leaves** 是一款全新的高性能终端用户界面（TUI）工具，旨在通过二维树状图可视化磁盘使用情况。该工具由 patonw 开发，将 WinDirStat 或 KDirStat 等图形界面工具的直观空间布局引入了服务器和容器环境，弥补了 `du` 或 `ncdu` 等传统列表式工具的不足。
Leaves 基于 Rust 构建并支持多线程，能够高效处理数以百万计的文件。除了简单的空间占用可视化，它还允许用户按文件扩展名对目录进行分区或查看摘要，从而更轻松地识别导致磁盘臃肿的元凶，例如被遗忘的缓存文件或不必要的文档。
该工具在 Hacker News 社区反响热烈，用户指出其与流行的 SpaceSniffer 工具十分相似，并建议了未来增加直接文件管理操作等功能。您可以在 GitHub 上找到该项目。
Google 已将其研究工具“Project Tailwind”更名为 **Gemini Notebook**。自 2023 年推出以来，该平台用户已超过 3000 万，涵盖了从学生到企业组织的各类用户。 尽管 Gemini Notebook 仍作为独立产品存在，但目前已更深入地集成到了更广泛的 Google 生态系统中，包括 Gemini 应用和 Google 搜索。一项重要的最新更新为每个笔记本提供了安全的云端计算机，使该工具能够编写并执行代码。这一增强功能允许用户基于源文档直接进行复杂的数据分析。 该高级功能目前已向 Google AI Ultra 用户和特定的 Workspace 企业客户开放，预计在未来几周内向所有网页版 Pro 用户推出。这些更新旨在提供更深入的分析能力，并支持多种全新的通用输出格式。
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NotebookLM 更名为 Gemini Notebook (blog.google)
11 分，由 xnx 发布于 57 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 3 条评论 帮助
freedomben 14 分钟前 | 下一条 [-]
我一直在想什么时候会改名，因为从品牌角度来看，NotebookLM 显得有点格格不入。如果他们把它叫作“Bard Notebook”效果应该会很棒。 回复 导航
8310 6 分钟前 | 上一条 | 下一条 [-]
NorebookLM 听起来有点像学术用语。 回复
LurkandComment 12 分钟前 | 上一条 [-]
下一步，将每一个像素、每一个结果和每一秒钟都货币化，变成广告位。 回复
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**agent-talk** 是一个开源插件，旨在使编码智能体（如 Claude Code、pi、opencode、Codex、Antigravity 和 GitHub Copilot）能够彼此直接通信。
它作为构建在 [retalk](https://retalk.dev) CLI 之上的消息原语，允许独立的智能体——即使是运行在不同机器上或由不同人员管理的智能体——在无需人工干预的情况下协调任务、共享上下文并解决技术依赖关系。
**主要功能：**
* **去中心化协调：** 与绑定会话的“智能体团队”不同，agent-talk 支持点对点通信，非常适合长期运行、无头（headless）或分布式智能体。
* **安全性：** 消息采用端到端加密；中继服务器仅处理密文。
* **集成：** 它在多个编码平台之间提供了一套一致的技能（如 `init`、`send`、`receive` 等）。虽然一些智能体支持“自动接收”（将消息推送到实时会话中），但其他智能体则根据其特定架构使用基于拉取（pull-based）的模式。
* **灵活性：** 它不强制要求特定的层级结构或任务管理系统，允许用户在可靠、持久的通信层之上构建自己的编排模式。
有关安装说明和配置，请访问项目文档。
为了在共享 ClickHouse 集群上为客户实现安全的多租户 SQL 执行（HQL），Helicone 将安全控制从应用程序端迁移到了数据库端。
Helicone 没有尝试解析和重写传入的 SQL（这种方式容易出错，且极易通过子查询或连接绕过），而是实施了 **ClickHouse 行级策略（Row Policies）**。他们创建了一个专用数据库用户 `hql_user`，并应用了 `ROW POLICY`，强制所有 `SELECT` 查询必须通过从受保护的会话设置（`SQL_helicone_organization_id`）中获取的 `organization_id` 进行行过滤。
这种方法提供了几个关键的安全优势：
* **数据库级强制执行：** 行过滤器在存储引擎层应用。子查询、CTE 和连接会自动继承该过滤器，从而使用户无法查询其他租户的数据。
* **防篡改：** 通过为这些会话设置 `readonly = 1`，Helicone 防止了用户使用 `SETTINGS` 子句覆盖其组织 ID。
* **故障安全：** 如果缺少组织 ID，查询会直接失败，而不会返回未授权的数据。
* **简单性：** 应用程序仅将解析器用于非安全任务（如强制执行 `LIMIT` 子句或改善 UI 体验），从而显著缩小了安全攻击面。
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Helicone 允许用户直接向共享的 ClickHouse 编写 SQL (justintorre.com)
5 分，由 justintorre75 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
sandeepkd 6 分钟前 | 下一条 [–]
这本身就是一个有趣的话题，几乎适用于所有共享空间。安全挑战可以通过共享（基于租户的）数据库在一定程度上解决，我更担心的是“吵闹的邻居”问题。编写一个糟糕的查询并大幅拖慢数据库速度是非常容易的。
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zX41ZdbW 14 分钟前 | 上一条 [–]
很棒的文章！关于插入 LIMIT——我们有带外的 `limit` 和 `offset` 设置：
https://play.clickhouse.com/docs?user=play#q=limit&name=limi...
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随着人工智能代理（AI agents）扩展至生产环境，单体式系统提示词（system prompts）已成为严重的隐患。它们存在影响范围模糊、缺乏一致的“复制粘贴”逻辑以及难以调试的运行时错误等问题。为确保可靠性，团队必须改变观念，不再将提示词视为静态文本，而应将其视为**模块化的软件工件**。
建议采用一种构建系统方法，利用**模块化技能文件**和**转译流水线**。通过使用模板引擎，团队可以封装特定的行为、注入环境特定的变量，并系统地管理依赖关系。这一过程实现了：
* **确定性构建：** 通过 CI/CD 集成，在部署前验证变量和依赖项。
* **偏差检测：** 对源代码模板与“黄金”工件进行自动比对，以确保生产环境的一致性。
* **渐进式披露：** 仅在运行时注入必要的技能，从而优化令牌（token）使用并聚焦代理任务。
归根结底，这种模块化架构不仅能实现更安全的开发，甚至在通过标准代码审查和验证的前提下，还能让代理自行提出更新请求（Pull Requests）。通过将传统的软件工程严谨性（测试、审计和版本控制）应用于提示词管理，组织能够构建出更具弹性和可扩展性的 AI 系统。
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利用模块化提示词转译构建可扩展的 AI 代理 (googleblog.com)
4 点积分，由 yruzin 发布于 40 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
tangenter 10 分钟前 [–]
被标记，因为连 Google 自己都不读自家的博文。这纯粹是 LLM 的垃圾内容。 回复
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