眨眼间单次配置 → ansible-playbook $ enroll single-shot --out ./ansible $ cd ./ansible && tree -L 2 . ├── ansible.cfg ├── playbook.yml ├── roles/ │ ├── cron/ │ ├── firewall/ │ ├── nginx/ │ ├── openssh-server/ │ ├── users/ │ ├── etc_custom/ └── README.md 提示：对于多个主机，使用 --fqdn 生成基于清单、基于数据的角色。
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## 注册：将服务器反向工程为 Ansible
一个名为“注册”（enroll.sh）的新工具，通过反向工程服务器当前状态来帮助管理未配置的服务器，并将其转化为 Ansible 配置管理。这款工具的创建者是一位继承了管理混乱服务器的开发者，Enroll “收集”诸如已安装的软件包、正在运行的服务和自定义文件等信息。
这些数据可以用作软件物料清单 (SBOM)，或立即转换为可用的 Ansible 角色、剧本和清单。它支持 Debian 和 Redhat 系统，并包含一个“diff”模式来检测配置漂移，并通过 webhook 或电子邮件发送通知。
开发者还发现 Enroll 在现有 Ansible 设置中也很有用，可以识别缺失的配置。他们现在将其用作灾难恢复策略，定期捕获服务器状态作为备份。配套工具 JinjaTurtle 进一步将原生配置文件转换为 Ansible 友好的模板。
早期反馈表明 Enroll 可以降低 Ansible 的入门门槛，为服务器自动化和配置提供一种务实的途径。
理查德·汉明的著作《科学与工程的艺术》启发了一项实验，探索大型语言模型（LLM）如何处理随机性。汉明讲述了贝尔实验室的一项研究，参与者试图破译一个完全随机的设备——一个带有12个开关和红/绿灯的盒子——但始终试图寻找不存在的模式，这表明人类厌恶接受随机性。
这项实验旨在用LLM复制该研究，探究它们是否会陷入同样的陷阱，或者利用集体尝试来认识到缺乏模式。一个智能体被要求尝试20次激活“设备”（一个模拟工具）并提出一个理论。后续智能体接收到之前的理论作为上下文。
来自Gemma、GPT和Opus模型的初步结果表明，它们*都*生成了复杂的错误理论。每个模型都识别出影响结果的感知规则和开关组合，尽管该设备完全是随机的。该实验表明，与人类一样，这些LLM难以处理纯粹的随机性，展示了先前的尝试如何会“污染”后续的推理，而不是导向一个正确（尽管令人失望）的结论。
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重现贝尔实验室交换实验，使用智能体 (cianfrani.dev)
6点 由 ghuntley 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 使用 WebAssembly 扩展 Python 本文探讨了使用 WebAssembly (Wasm) 扩展 Python 功能的方法，从而提高性能并访问用其他语言编写的代码。 传统上，Python 扩展依赖于通过 C 接口进行本机代码扩展，但 Wasm 提供了一种与架构无关的替代方案。 作者重点关注 `wasmtime-py` 作为首选运行时，因为它易于安装（无需 C 工具链）且速度快（比 `wasm3` 快 3-10 倍）。 然而，它也存在缺点：软件包体积较大（约 18MiB）且 API 经常发生重大变化，需要不断更新。 该过程涉及加载 Wasm 模块、分配内存和调用导出的函数。 一个关键挑战是处理指针，因为 Wasm 运行时通常将整数视为有符号数，这可能导致越界内存访问。 纠正此问题需要使用 `& 0xffffffff` 对指针进行掩码处理。 考察了两种用例：通过在 Wasm 中重新实现性能瓶颈来加速 Python 代码（可能实现 10 倍的速度提升），以及嵌入其他语言的功能，以 Loup Vaillant 的 Monocypher 加密库为例进行演示。 Monocypher 示例突出了 Wasm 在安全、沙盒代码执行方面的优势，利用 bump 分配器在 Wasm 模块内进行内存管理。 尽管潜力巨大，作者指出了一些限制，例如无法一次编译并创建可丢弃的 Wasm 实例，这阻碍了某些基于 WASI 的应用程序。 然而，总体结论是积极的，展示了 Wasm 作为扩展 Python 的可行且日益实用的方法。
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WebAssembly 作为 Python 扩展平台 (nullprogram.com)
13 分，ArmageddonIt 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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这次黑客新闻的讨论围绕着国家档案馆网站上阿波罗任务（1967-1969年）的活动影像档案链接。用户分享了怀旧的反应，一位评论员立即将这些图像与标志性的《阿波罗13号》发射主题联系起来。
另一位用户详细描述了最近一次参观肯尼迪航天中心，并指出自70年代童年时期以来，该中心已经显著扩张。尽管增加了一些“迪士尼化”的元素，但他强调了强大的博物馆体验，特别是站在土星五号火箭下，以及看到原始的阿波罗时代设备和对牺牲宇航员的纪念碑。
最后，一位评论员简要提醒读者，阿耳忒弥斯发射计划定于二月进行。整体基调是对阿波罗计划的敬畏以及对未来太空探索的兴奋。
这篇帖子探讨了一种令人惊讶地有效、简化的漫反射着色模型，用于快速渲染测试。标准的漫反射模型 `max(0, L⋅N)` 在几何上是正确的，但会在背对光源的表面上产生生硬的、未着色的区域——在没有环境光或纹理的情况下，看起来完全是黑色。
为了解决这个问题，作者提出了一种“愚蠢”但实用的替代方案：`(0.5 + 0.5 * (L⋅N))^2`。这个公式重新映射点积，避免了黑色斑点，即使在未直接被照亮的表面上也能提供着色。虽然不完全符合物理规律，但它近似于定向光与环境贴图甚至次表面散射的外观。
有趣的是，这个解决方案并非随意为之。它是数学上最优的——赫米特插值的结果，确保简化公式在关键点上与原始公式的值和导数匹配。作者在云渲染工作期间开发了这个单行着色模型，并发现它对于优先考虑速度和简洁性的项目来说，是一个实用且视觉上令人愉悦的解决方案，而无需严格的物理准确性。
一篇 Hacker News 帖子讨论了一种“愚蠢的漫反射着色模型”([lisyarus.github.io](https://lisyarus.github.io/blog/a-silly-diffuse-shading-model/))，评论者很快就将其识别为 Valve 在 *Half-Life* 中使用的“半兰伯特”着色技术。
半兰伯特模型通过缩放和平方兰伯特点积来柔化漫反射光照，从而产生更具视觉吸引力的衰减效果。一位评论者分享了一段个人轶事，讲述了他在本科毕业论文研究期间，从 Gabe Newell (Valve) 处收到关于该公式的回复。
另一位用户指出，博客文章示例中呈现的艺术风格与 1985 年 *Dragon Magazine #100* 的封面艺术非常相似，并提供了比较链接。这场讨论强调了一种简单而有效的着色技术，并唤起了游戏和图形社区中一些人的怀旧记忆。
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## 黑客新闻讨论摘要：斯特劳斯式迷因及更多
一个黑客新闻帖子讨论了“斯特劳斯式迷因”，定义为多层含义的陈述，理解更深层次的含义需要付出代价，这与简单的双关语不同。 初始帖子链接到lesswrong.com上的一篇文章，探讨了这个概念，引发了关于其有效性和例子的争论。
许多评论者认为提供的例子很弱，并质疑这种现象是否真的存在。讨论分支到相关的概念，如内隐与外显的含义、合理否认以及修辞中含糊语言的使用——特别是被政治团体使用。 几位用户指出文章本身可能存在有意讽刺。
对话的重要部分批评了LessWrong社区和湾区知识分子文化，称其封闭且倾向于重视抽象概念而非具体例子。 另一些人则争论了修辞策略的有效性以及政治话语中语言的重新定义。 最终，该帖子突出了关于意义、意图和语言力量的复杂讨论，并且对“斯特劳斯式迷因”标签的实用性表示怀疑。
## Bundler 性能：能否达到 `uv` 的速度？
受 RailsWorld 挑战的启发，作者研究 Bundler（Ruby 的包管理器）如何实现与 `uv`（一个快速的 Python 包安装程序）相当的速度。核心论点，并得到 Andrew Nesbitt 对 `uv` 分析的支持，是速度并不完全取决于语言（Rust vs. Ruby），而是取决于设计选择和现代标准。
Bundler 的主要瓶颈被识别为：低效的 gem 下载（串行而非并行）与安装，以及限制并行性的依赖安装队列。像解耦下载/安装、并行下载和带有硬链接的全局缓存等改进在 Ruby 生态系统中是可行的。
虽然 `uv` 受益于全新的起点和 Rust 的优势，但作者认为 Bundler 可以通过优化现有代码并采用诸如基于整数的版本编码等技术，实现 `uv` 性能提升的 99%。解决向后兼容性和统一 RubyGems/Bundler 代码库是关键挑战。后续文章将侧重于性能分析，并确定 Bundler 和 RubyGems 中的实际性能问题。
## Bundler 速度与 Ruby 生态系统讨论
一篇最近的文章引发了 Hacker News 上关于改进 Bundler（Ruby 的包管理器）以及 Ruby 生态系统整体健康的讨论。核心问题是 Bundler 是否能达到与 `uv`（一个快速的 Python 包管理器）相媲美的速度。
有些人认为速度不是主要问题——文档质量和开发者控制更重要，而另一些人则强调大型项目和 CI/CD 管道中的性能问题，频繁的依赖解析会显著影响构建时间。
讨论延伸到架构选择的争论。`uv` 的速度部分归功于诸如忽略 Python 版本上限之类的捷径，这是严格正确性和性能之间的权衡。还有关于缓存策略以及更好地管理项目间 Ruby 版本的工具的需求的讨论。 许多用户推荐像 `mise` 这样的工具，作为传统版本管理器 (`rbenv`, `rvm`) 的替代品。
最终，该讨论表明需要考虑一种全面的方法来改进 Ruby 体验，而不仅仅是速度，还包括更好的依赖管理、文档和生态系统治理。
记录或描述：点击录制以捕捉您的操作，或用简单的英语描述您想要的内容。由您选择。 人工智能驱动的执行：我们的AI理解页面变化并进行调整。即使网站更新，您的工作流程也能继续运行。 变量和循环：使用动态变量并循环处理数据。通过单个工作流程处理数百个项目。 可视化调试：实时观看您的工作流程运行。通过内置截图，查看Tasker所见的一切。 本地运行：您的数据永不离开您的计算机。Tasker完全在您的机器上运行，以最大程度地保护您的隐私。 100%开源：Tasker完全免费且开源，采用MIT许可。您可以检查代码、贡献或根据您的需要进行自定义。
## Tasker：开源桌面自动化
一位开发者最近发布了Tasker，一个用于浏览器和操作系统自动化的开源桌面代理，源于一次个人生活变动后的项目。由于缺乏用户友好、本地优先的自动化工具，无法处理现实世界中、由UI驱动的任务（超越API），他创建了基于AI的Tasker。
目前处于早期阶段，Tasker已经取代了创建者及其父亲（HVAC行业）的手动工作流程。开发者正在探索扩展到通用操作系统自动化以及云/可部署版本，以支持更广泛的应用场景，例如cron任务或HTTP触发。
他正在寻求关于潜在工作流程、桌面部署与云部署之间的权衡、实际限制以及整体实用性的反馈。一个关键的讨论点围绕着安全性和防护措施，以防止在自动化操作系统级别操作时产生意外后果。
值得注意的是，该项目与一款流行的Android自动化应用同名，引发了关于潜在混淆的争论，但开发者对此并不担心，优先考虑项目的当前有限范围。
## Pydantic-Resolve：声明式数据构建
Pydantic-Resolve 是一个基于 Pydantic 的库，用于声明式地构建复杂数据结构，无需手动编写通常在 API 数据构建中需要的“胶水代码”，尤其是在 UI 集成方面。它提供了一种潜在的 GraphQL 替代方案，具有更高的性能和可维护性。
主要特性包括用于按需数据获取的 **resolve 方法** 和用于后处理的 **post 方法**，以及跨层数据传输。版本 2 引入了 **ErDiagram** 支持，可以声明实体关系，从而更好地组织和阅读模型。
它与流行的 Python Web 框架（如 FastAPI、Litestar 和 Django-ninja）无缝集成。开发者可以利用 **DefineSubset** 等功能来选择特定字段，以及 **DataLoader** 模式以实现高效的数据获取。**ExposeAs**、**SendTo** 和 **LoadBy** 等高级功能进一步简化了数据操作和 UI 适配。
Pydantic-Resolve 使用一个解析器入口点 (`Resolver().resolve()`)，执行广度优先遍历，并提供数据转换的钩子。它在需要复杂数据调整和双向数据流的场景中表现出色，为传统的 GraphQL 方法提供了一种强大的替代方案。在与 FastAPI 和 SQLAlchemy 等框架集成时，应注意数据库会话生命周期，以避免潜在的死锁。
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如何声明式和逐步构建复杂数据？ (github.com/allmonday)
18 分，tank-34 发表于 5 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 纽伦堡编年史之谜解开：摘要
Gemini 3 Pro 成功破译了1493年纽伦堡编年史中的手写批注，解开了一个长期存在的谜团。 这本编年史是一部具有里程碑意义的插图百科全书，包含四个用拉丁文写的圆形页边注释，似乎与圣经年代表有关。 专家们之前未能解释它们的用途。
Gemini 3 Pro 通过分析文本和图像，确定批注者试图调和希腊旧约（七十士译本）和希伯来圣经中亚伯拉罕出生年份的冲突“世界年”。 这些圆圈展示了将这些日期转换为“公元前”时间线的计算，突出了两种传统之间100年的差异。
分析表明，批注者是一位受过高等教育的16世纪学者，可能来自德国，具有神学和数学知识，积极参与文本，以创建转换指南。 手迹分析证实了这一年代，确定了与该时期一致的风格元素。 这证明了人工智能在视觉理解和在没有人工协助的情况下情境化历史信息方面的重大进步——所有这些成本低于0.03美元。
## Gemini 3.0 与纽伦堡编年史之谜 - HN 讨论摘要
一则 Hacker News 帖子声称 Gemini 3.0 解决了纽伦堡编年史中一页的谜题，引发了争论，许多用户表示怀疑。核心问题在于该帖子缺乏严谨的分析，并且依赖于未经专家验证的原始 AI 输出。
多位评论者指出，来源博客发布低质量的 AI 生成内容，作者身份不明。 还有人强调了 Gemini 已知的缺陷——特别是它无法准确解读盲文——这引发了对其分析能力 的质疑。 也有人担心 AI 驱动的投票可能夸大了帖子的可见度。
虽然有些人认为潜在的发现很有趣，但共识倾向于该帖子是“花哨的垃圾”，缺乏适当的背景、出处和专家审查。 用户强调了在 AI 辅助研究中进行人工验证的重要性，并将这与仅仅呈现 AI 未经证实的结论进行对比。 讨论凸显了人们对缺乏批判性分析而提出的 AI “解决方案”日益增长的警惕，并提到了与尝试破译沃尼奇手稿类似的问题。