## AI书籍创作 – 快速总结 Printreadybook.com 提供人工智能驱动的服务，可以快速生成完整的书籍。只需提供概念和设定，该平台就会生成包含章节和专业格式的完整手稿。 每本书都包含独特的、人工智能生成的封面艺术设计，以PDF和可用于印刷的环绕式封面的形式提供。用户将收到成品、可用于印刷的PDF手稿*以及*可编辑的DOCX文件以供修改（尽管编辑后可能需要重新格式化）。 本质上，此工具简化了书籍创作流程，提供了一个从想法到可出版产品的快速途径。该网站还提供标准的服务条款、退款政策、免责声明和隐私政策。
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## PrintReadyBook：AI生成小说 – 摘要
一项新工具PrintReadyBook ([https://printreadybook.com](https://printreadybook.com)) 利用AI（Claude和图像生成）从单个概念创建完整的、可印刷的小说。起价19美元，用户将收到格式化的手稿（PDF和DOCX）以及带有书脊的AI生成封面，尺寸适用于KDP等按需印刷服务。
该工具的发布受到了大量批评。许多评论员对AI生成内容的质量和价值表示担忧，称其为“垃圾”，并质疑在没有人类作者的情况下生产书籍的伦理。担忧集中在缺乏艺术性、关怀以及对读者时间的尊重上。
反馈表明该产品感觉像一个早期原型，缺乏足够的示例和用户控制。一些人推测目标市场是那些希望快速生产内容以垃圾信息轰炸Kindle等平台的人。改进建议包括提供更详细的内容控制以及在购买前提供样本。
## 新布伦瑞克脑部之谜：摘要 2019年，加拿大新布伦瑞克省出现一批患者，症状类似于罕见且致命的脑部疾病——克雅氏病（CJD）。神经科医生阿利尔·马雷罗医生发现了超过500例病例，患者表现出多样且令人担忧的神经和精神症状，但最初的CJD检测结果均为阴性。 一些患者认为环境毒素是罪魁祸首，但2023年的一篇研究论文得出结论，并没有新疾病，病例归因于先前已知的疾病。这引发了许多患者的愤怒，他们坚定地支持马雷罗医生，感到被忽视，并继续相信存在一种独特的综合征。 情况变得充满争议，涉及误诊、掩盖和研究缺陷的指控。一些患者现在正在寻求医助死亡，理由是他们的疾病具有衰弱性和无法解释的性质。调查停滞，资金被撤回，科学界仍然存在分歧。虽然一些人认为马雷罗医生的最初评估存在缺陷，但患者和倡导者仍在为得到承认和答案而奋斗，他们相信一种真正的、未知的疾病正在影响他们的社区。这个案例凸显了诊断神经系统疾病的复杂性、患者信念的力量以及对医疗和政府机构潜在的不信任。
BBC的一篇文章详细描述了一种影响加拿大新不伦瑞克省居民的神秘神经系统疾病，引发了担忧和调查。Hacker News上的讨论强调了与环境因素的潜在联系，特别是林业巨头JD Irving造成的草甘膦污染。
用户声称，加拿大研究克雅氏病（CJD）的研究人员被阻止充分调查这种联系。讨论指出，Irving家族拥有重大的政治影响力——与自由党和保守党都有联系——由于其在加拿大政治体系中的“不可触碰”地位，可能阻碍了公正的调查。
一位用户将这种情况与过去据称的游说和通过财务手段获得的政治影响力相提并论。这一情况引发了对加拿大公司权力、环境健康和政府透明度的质疑。
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新加坡一位房主发现他们地埋式光纤网络电缆正在解体，这引发了Hacker News上关于电缆耐用性和故障的讨论。这些电缆被包裹在PVC线槽中，埋在水泥地板下，似乎正在遭受塑料降解——可能由于湿度或臭氧等环境因素。
虽然消费者产品上标有“军用级”标签通常被认为是误导性营销，但评论员指出，存在更高质量、受保护的光纤电缆。多位用户分享了在其他电缆中遇到类似塑料降解的经历，甚至包括在正常条件下储存的电缆，这表明可能存在材料缺陷或化学分解。
尽管外观令人担忧，但光纤本身可能受到外部失效塑料外壳内金属导管的保护。由于电缆长度和线槽弯曲，更换电缆会很困难，但现有的PVC导管应该允许拉入新的电缆，从而提供一种潜在的解决方案。
## HLSL printf 支持：原型与挑战 本文详细介绍了一种在 HLSL 中实现 `printf` 支持的原型方案，该功能先前在较旧的着色器模型中可用，并且存在于其他着色语言（如 Metal）中。作者使用可变模板和编译时字符串表演示了一个可用的 `printf` 函数，以避免与 GPU 字符串处理相关的性能瓶颈。 核心思想是将所有字符串编译成一个去重后的表，并通过着色器内的偏移量引用它们。这消除了运行时字符串操作并避免了驱动程序修改。该原型利用了 Clang 的最新补充以及对 DirectXShaderCompiler (DXC) 的修改来实现这一目标。 然而，仍然存在重大挑战。HLSL 目前缺乏对可变模板和健壮字符串处理的完全支持。虽然启用可变模板相对容易，但泛化字符串类型需要仔细考虑现有的 HLSL 语义，尤其是在光线追踪中。 跨平台支持还存在进一步的障碍。SPIRV 缺乏用于单独字符串表的机制，需要将其嵌入到着色器二进制文件中。Metal 也面临着类似的挑战，可能需要与 Metal 的日志系统集成或携带与着色器相关的侧元数据。尽管存在这些挑战，该原型仍然可以在当前的 DirectX 12 驱动程序上运行，展示了 HLSL 中一个有价值的调试工具的潜力。
这个Hacker News讨论的核心是HLSL（高级着色语言）和Direct3D缺乏内置的`printf`调试函数，而Vulkan和GLSL却有。用户抱怨没有简单的打印语句，使得着色器调试变得困难。
虽然HLSL没有原生的`printf`，但讨论指出，在*有*着色器`printf`的系统中（如Vulkan），字符串格式化实际上是在CPU上处理的，GPU将数据写入缓冲区。像Renderdoc这样的工具会捕获这些打印信息进行分析。
用户表示希望这种功能在几十年以前就存在于HLSL中，从而可能节省大量的调试时间。一些人指出Microsoft的Pix工具可能是一个替代方案，而另一些人则注意到它类似于半宿主方法，避免将字符串直接放在GPU上。总之，该讨论强调了着色器调试工具的价值以及一个现成的`printf`函数的便利性。
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一份最近的InvestigateWest报告（并在Hacker News上讨论）详细说明了华盛顿州雷德蒙德市SpaceX Starlink实验室员工中令人担忧的健康问题。从2024年开始，客户支持员工开始报告与有毒化学物质接触一致的症状——包括眼睛刺激、头痛和过敏反应。
一位患有克罗恩病的离职员工经历了严重的过敏反应，医生认为这归因于“不明化学物质接触”。内部投诉超过二十多起，指控包括潜在的流产和甚至肝移植联系，至少有一例流产得到前员工证实。
值得注意的是，SpaceX拒绝就此事发表评论或透露涉及的具体化学物质，这进一步加剧了员工潜在的持续健康风险的担忧。缺乏透明度是讨论中突出的主要问题。
## Apple Silicon 性能分析工具（自定义PMU计数器） – 摘要 本文详细介绍了“Lauka”工具的创建，该工具用于访问 Apple Silicon Mac（M1、M2 及更新型号）上所有可用的性能监控单元（PMU）计数器。PMU 计数器跟踪低级别的 CPU 事件，如指令、缓存缺失和分支预测，从而帮助进行性能分析。 现有的工具（如 `poop`）存在局限性，促使作者研究 Apple 的私有 `kperf` API。最初使用 Apple Instruments 的探索发现，同时可测量的计数器数量限制在 ~10 个左右，并且它们之间存在明显的兼容性问题。逆向工程 `kperf` 揭示了控制计数器兼容性的复杂规则，这些规则由 `kpep_event` 结构体内的位掩码决定。 研究涉及大量的实验，揭示了由于共享掩码位而冲突的计数器组。重要的是，添加计数器的*顺序*也会影响兼容性。作者最终开发了 Lauka，这是一款基于 Zig 的工具，利用这些知识，提供事件选择和预热期等功能。 该项目突出了使用未文档 API 的挑战以及彻底调查的重要性。虽然复杂，但这些发现提供了对 Apple Silicon 性能监控能力的更深入理解。
最近的 Hacker News 讨论强调了在 Apple Silicon 上访问 CPU 性能计数器的复杂性。一篇文章和工具 (bugsiki.dev) 旨在解决这个问题，但对话指出存在大量文档不足，并且需要逆向工程。
用户指出，硬件本身决定了大部分复杂性——Apple Silicon 有十个计数器，每个计数器触发器的数量有限，这是硬件为了简化而做的常见权衡。
值得注意的是，“处理器跟踪”工具，目前仅 M4 芯片独有，被赞为一种功能强大、低开销的性能工具。它提供了函数调用和执行时间的详细时间线，揭示了统计分析器无法捕捉的见解。此功能受 Intel Processor Trace 和 Arm CoreSight 的启发，但它与后者之间的确切关系尚不清楚。 讨论强调了开发者由于官方文档有限而面临的利用 Apple 硬件能力方面的挑战。
## VAM Seek：一个视觉视频导航库
VAM Seek 是一个轻量级（约15KB JavaScript）的库，提供了一种新颖的视频导航方式。它不使用传统的进度条，而是呈现一个可视化的缩略图网格，以便即时访问场景，消除盲目拖动。它直接在浏览器中运行，优先考虑隐私并减少服务器负载。
主要特性包括使用 Canvas API 进行客户端帧提取（无需服务器端处理或 FFmpeg），一个内存高效的 LRU 缓存，可存储最多 200 帧，以及流畅的 60fps 标记动画。集成非常简单——只需一个脚本标签和几行 JavaScript 代码即可。
与依赖服务器处理和存储的传统缩略图系统不同，VAM Seek 将所有视频数据保存在本地。它支持 React、Vue 和原生 JavaScript，并且免费用于非商业用途。该库计算精确的时间戳，并提供 API 控制以进行定位、配置和清理。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 展示 HN: VAM Seek – 2D 视频导航网格，15KB，零服务器负载 (github.com/unhaya)
5 分，haasiy 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
大家好！我制作了 VAM Seek，因为我对 1D 进度条感到沮丧——你永远不知道会到达哪里，直到你到达那里。
VAM Seek 在你的视频旁边渲染一个 2D 缩略图网格。点击任意单元格即可跳转。所有帧提取都在客户端通过 canvas 进行——无需服务器处理，无需预生成缩略图。
- 15KB，零依赖
- 一行集成
- 适用于任何 <video> 元素
在线演示：https://haasiy.main.jp/vam_web/deploy/lolipop/index.html
期待反馈！
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## Oh-My-Claude-Sisyphus：一个用于Claude的多智能体系统 Oh-my-claude-sisyphus是一个强大的Claude编排系统，从最初的oh-my-opencode复活并进行调整。它利用11个专门的智能体——包括用于调试的Oracle、用于研究的Librarian和用于规划的Prometheus——来处理复杂的任务。这些智能体由Orchestrator-Sisyphus并行协调，即使在崩溃的情况下也能通过强大的会话恢复确保任务完成。 安装通过`curl`或`npm`（Windows需要Node.js 18+）进行，非常简单。系统通过`~/.claude/agents/`中的markdown文件进行配置，允许自定义。它引入了18个生命周期钩子和6个内置技能（例如，`ultrawork`用于最大性能，`ralph-loop`用于持久执行），可通过斜杠命令（例如`/sisyphus <task>`）或“魔术关键词”访问。 主要功能包括自动更新、从项目文件（`CLAUDE.md`）注入上下文，以及与LSP和AST工具集成以增强代码理解。与它的前身不同，这个移植版本是专门为Claude构建的，提供一致的行为和简化的设置。该系统旨在持续运行——“巨石永不停歇。”
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Sisyphus 现在居住在 Oh My Claude (github.com/yeachan-heo)
3 点 由 deckardt 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
deckardt 1 小时前 [–]
对于那些关注 Oh My OpenCode 和 Anthropic 斗争的人。回复
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在 Arch Linux 包管理 (ALPM) 项目上的一年工作
A Year of Work on the Arch Linux Package Management (ALPM) Project
23 小时前
## ALPM 项目总结 (2024-2025)
ALPM 项目由主权技术基金资助，为期 15 个月，旨在利用基于 Rust 的框架实现 Arch Linux 包管理的现代化。该项目专注于创建用于解析、验证和操作包格式的基础库，以及改进分发制品（artifacts）的密码学验证。
主要成果包括开发用于处理 SRCINFO、BUILDINFO、Mtree、PKGINFO、包数据库和 ELF sonames 的库。设计了一种新的验证机制“VOA”，旨在摆脱有状态的密钥环，转向无状态、技术无关的系统，并正在进行参考实现。创建了 Python 绑定 (`python-alpm`) 以与 AURweb 等现有工具集成。
大量精力也投入到 linting 工具 (`alpm-lint`) 中，以提高软件包质量，并对 Arch Linux 包管理系统使用的文件格式进行了全面规范。该项目涉及众多开发者的贡献，导致代码大量增长（超过 92,000 行代码）并提供了详细的文档。
未来的工作包括扩展 linting 功能、添加对 libkrun 的支持、完成仓库数据库处理以及实现额外的 VOA 技术后端。该项目为 Arch Linux 包管理的未来创新奠定了坚实的基础，并旨在赋能更广泛的贡献者。
## ALPM 项目：一年的开发与社区讨论
一个为期一年的项目专注于 Arch Linux 包管理 (ALPM) 系统，在社区内引发了争论。该项目旨在通过使用 Rust 创建一套用于解析和操作包文件（如 `PKGBUILD`）的内存安全库，来改进 Arch 包管理的基础设施——超越 `pacman` 本身。
一些人认为这是一项有价值的努力，可以现代化和标准化 Arch 的打包工具，潜在地减轻维护者的负担并启用新的工具（如 SBOM 生成和 `PKGBUILD` 的 IDE 类功能），而另一些人则批评它过于复杂，并且可能浪费资源。 担忧集中在为已经“运行良好”的系统增加复杂性，以及 Linux 发行版中软件包管理器的激增。
开发者澄清 ALPM 并非 *取代* pacman，而是为构建和改进现有工具提供基础层。该项目获得了 Sovereign Tech Fund 的资助，引发了对其与基金会目标一致性的质疑。最终，这场讨论凸显了在成熟系统中创新与维护稳定之间的紧张关系。
## Datadog 账户审查与可观测性转变 2025年12月，一家与Datadog的Bits AI竞争的初创公司Deductive，在一次安全审查后其Datadog账户被意外撤销。尽管他们已澄清其对Datadog APM的合法使用仅用于标准生产遥测数据，而非竞争目的，但访问权限仍被切断，影响了生产可见性。 最初担心会造成重大中断，Deductive将此事视为一次供应商锁定实验。他们发现切换成本远低于预期。利用OpenTelemetry和AI辅助开发工具，他们在48小时内完全恢复了可观测性，并采用了新的技术栈（Grafana Cloud）。 这次经历凸显了两个关键转变：由于OpenTelemetry和AI， “广泛集成”作为竞争壁垒的力量正在减弱；以及“AI原生可观测性”的兴起，在这种模式下，代理而非人类是主要的数据消费者。虽然Datadog仍然是一个完善的平台，但Deductive发现其仪表盘不如可靠的开源遥测后端重要。 核心要点是，代码更改现在成本低廉，使得供应商锁定风险降低，并强调了在AI和代码与可观测性数据共同演进的未来，通过快速适应来提高韧性的重要性。
## Datadog 屏蔽 Deductive.ai - 摘要
Hacker News 上的一篇帖子讨论了 Deductive.ai 被 Datadog 屏蔽，尽管该公司似乎已经使用了该平台近一年。讨论的核心在于对 AI 驱动的站点可靠性工程 (SRE) 代理的不满，一位评论员表示它们始终“很差劲”，对复杂问题提供显而易见的解决方案，并让管理层忽视真正的问题。
一些评论员质疑 Datadog 的行为，指出 Deductive.ai 报告了高额账单，但平台的使用仅限于基本的日志存储。有人推测 Datadog 向长期免费试用用户发送了标准消息。另一些人则指出，商业可观测性工具不断提价且未能兑现承诺的模式，并提倡开源、内部解决方案。
最后，对 Deductive.ai 的博客文章本身也存在批评，被描述为类似于过度抛光的 LinkedIn 内容，并带有分散注意力的 AI 生成图像。这起事件引发了关于依赖专有可观测性平台与内部构建和拥有这些系统的更广泛辩论。