## YIMBY倡导受到攻击 YIMBY Law最近在加利福尼亚州兰乔帕洛斯维尔德斯取得了一项胜利，成功游说通过了上调地块容积率的政策，允许建造647套新房。他们利用州住房法律，并威胁如果城市不遵守，将采取法律行动。这种策略——向城市发送信函，阐明其法律义务——是支持住房的团体的一项关键策略，通常能在无需诉讼的情况下促使城市合规。 然而，这种做法受到了反击。一位NIMBY反对者向加利福尼亚州律师协会提出投诉，指控YIMBY Law的执行主任在信函中提供“法律分析”，涉嫌非法执业。YIMBY Law辩称，这受到美国宪法第一修正案赋予的言论自由和请愿政府的权利保护，与法律专业知识无关。 这起投诉是更广泛的压制支持住房倡导者策略的一部分，包括人身攻击、质疑他们的动机（称他们为“收买者”或更糟）、甚至在公共会议上进行人身恐吓。YIMBY Law强调，公开辩论和倡导政策变革的能力是民主制度正常运作的基础，而试图扼杀这些权利令人深感担忧。
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一场 Hacker News 的讨论集中在反对增加住房开发项目的策略上。最初的帖子链接到一篇关于反对住房（可能来自“NIMBY”——“别在我后院”——团体）的文章，这种反对不仅仅是反对项目本身，还包括试图压制支持者。
评论者争论这种反对是否构成了对言论自由的压制，并指出缺乏“言论自由绝对主义者”的公开辩护。对话很快转向定义反对住房开发背后的动机。一些人认为，比 NIMBY 更准确的术语是“YIYBY”（“在*你*的后院”），强调反对通常来自那些希望在其他地方进行开发的人。
进一步的讨论质疑反对是否真的是 NIMBYism，还是仅仅为了保护房产价值，并指出新的开发项目很少*真正*发生在任何人的后院。核心问题在于平衡财产权与增加住房供应的需求。
LiteBox是一个注重安全的沙盒操作系统库，旨在通过大幅减少与宿主系统交互来最小化攻击面。目前正在积极开发中，它优先考虑“北向”垫片（类似于nix/rustix的Rust风格API）与“南向”平台（底层操作系统）之间的灵活互操作性。
这使得LiteBox能够在内核和非内核环境中运行，从而实现多种用例，例如在Windows上运行Linux程序、沙盒化应用程序以及利用SEV SNP和OP-TEE等安全硬件。
该项目是开源的（MIT License），并鼓励实验，但需要长期稳定性的用户应注意，在达到稳定版本之前，API可能会发生变化。它也承认有关微软和其他第三方徽标的潜在商标限制。
微软已开源 LiteBox，这是一款注重安全的库操作系统，旨在通过大幅减少主机接口来最小化攻击面。项目负责人 James Morris 宣布，LiteBox 促进了各种“北向”垫片（如受 nix/rustix 启发的 Rust 接口）和“南向”平台之间的互操作性。
这使得各种用例成为可能，包括在 Windows 上运行 Linux 程序、在 Linux 上沙箱化应用程序，以及利用 SEV SNP 和 OP-TEE 等安全执行环境。该项目适用于内核和非内核场景。
Hacker News 上的讨论指出，其依赖项列表很长（`cargo.lock` 文件超过 2200 行），引发了对审计的疑问，并且有一些评论标记了潜在的机器人活动。更多信息和讨论可以在 Reddit 和 social.kernel.org 上找到。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
一篇最近在Hacker News上的帖子展示了一个新的动画体验，灵感来自1995年的电影《黑客》（hackers-1995.vercel.app）。该动画重现了电影中“Gibson”内部的场景，Gibson是电影中描绘的虚拟世界。
评论者们表达了对这部电影及其标志性配乐的强烈怀旧之情，许多人分享了它如何影响了他们的兴趣，甚至他们的工作播放列表。虽然有些人最初不喜欢这部电影因为它缺乏真实性，但另一些人开始欣赏它作为黑客文化的艺术表现。
值得注意的是，一位评论员指出“Gibson”场景最初是使用实际效果制作的，而不是CGI。尽管有些俗套，《黑客》仍然是许多人喜爱的电影，激励了一代人，并唤起了强烈的怀旧感。另一部电影《探险者》也获得了类似的赞扬，被认为是童年最爱。
亚马逊股价周五暴跌超过9%，导致微软、英伟达和Meta等大型科技公司市值蒸发了1.35万亿美元。 这次抛售源于投资者对人工智能繁荣推动的大规模资本支出（资本支出）计划的担忧。 今年，大型科技公司预计在人工智能方面的投资将达到6600亿美元——超过一些国家的GDP——亚马逊将领跑，计划支出2000亿美元，增幅为56%。 尽管各公司对长期回报表示信心，但投资者担心缺乏即时可见性以及过度扩张的可能性。 有趣的是，苹果公司在人工智能投资方面更加谨慎，但由于iPhone需求依然强劲，其价值反而*增加*了。 这凸显了一种日益增长的“两难”选择：人工智能投资带来巨额回报，或者股东价值大幅损失。 市场正在从担心在人工智能领域落后，转向审查相关的财务风险。
## Amazon 股价下跌与人工智能担忧 - Hacker News 摘要
亚马逊股价持续大幅下跌，市值蒸发超过 1 万亿美元，原因是人们对“人工智能泡沫”越来越怀疑。Hacker News 上的讨论集中在分析师是否低估了亚马逊的核心零售业务，尽管它贡献了大部分收入。许多人指出，亚马逊 AWS 云部门的利润率明显更高（约 35% 对比零售的 ~2%），是投资者关注的主要驱动力，一些人建议将 AWS 分拆出去。
一个关键主题是科技股估值的修正，投资者质疑之前软件公司被赋予的极高市盈率。人们越来越认为，持续数十年的软件订阅是不现实的，资金正在转向具有更实际价值的公司，例如 Nvidia。
一些评论员认为，当前的下跌并非 *关于* 人工智能本身，而是对人工智能局限性的认识以及对资本可能被错误分配的担忧，尽管亚马逊最近对该技术进行了 2000 亿美元的投资。另一些人则警告不要低估人工智能的长期潜力，强调了可能低估其影响的可能性。
## 人工智能时代工程团队的变迁 像Claude Code这样的人工智能编码工具正在极大地加速开发速度，但这在编码之外创造了新的瓶颈。传统的工程团队结构正在被颠覆，迫使人们重新评估角色和团队规模。 随着编码不再是主要的时间限制，对高质量的产品规格和设计的需求增加——而这些是当前人工智能难以胜任的领域。这种不平衡（工程师多于产品经理/设计师）推动了“产品工程师”的兴起，这是一个融合工程、产品和设计职责的混合角色。 人工智能生成的代码虽然速度快，但往往缺乏细微差别，并可能引入需要专家审查的细微错误。这需要专门的工程师来维护代码质量并防止不良模式的复制。因此，我们可能会看到从全栈角色向更专业化的后端和前端专业知识的转变。 由于人工智能需要更广泛的背景信息才能发挥作用，因此更小、更集中的团队（2-3名工程师）正变得理想，这使得大型、独立的任务效率较低。工程经理将越来越多地参与编码，利用他们的技能分解问题并审查人工智能生成的解决方案，但他们的管理职责仍将优先。这仅仅是变革的第一波，关于质量保证的未来以及人工智能辅助设计师和产品经理工具的潜力，仍有待进一步探讨。
一个黑客新闻的讨论围绕着“一个披萨团队”的概念——小型工程团队，理想规模是可以用一个披萨喂饱（大约2-3名工程师）。原文（jampa.dev）指出，这正在成为新项目的首选团队结构，尤其是不受现有复杂系统负担的项目。
评论者普遍认同，小型团队一直以来在全新开发中都很有效。 也有观点认为，这种转变可能会导致“全栈”工程师岗位的减少，以及对专业后端和前端专业知识的需求增加。 一位评论员认为，全栈岗位在历史上低估了专业技能，影响了薪酬，而转向专业化可以使工程师在经济上受益。 最终，这场讨论强调了在软件开发中对专注、小型团队的偏好。
## LLM：编译器还是危险的捷径？ 大型语言模型（LLM）的兴起引发了争论：它们是编译器的下一个演进，允许我们用自然语言“编程”吗？ 历史上，编程语言一直在抽象复杂性——从机器代码到循环和变量等高级结构——而LLM提出了独特的挑战。 传统的编译器用易用性换取*控制*，提供明确的语义和可测试的保证。 然而，LLM操作的是本质上不明确的指令。 即使是“无幻觉”的LLM仍然会根据模糊的提示从无数可能性中*选择*一个实现。 这将关键的设计决策——数据模型、错误处理、安全性——让给了模型，可能导致意想不到的后果。 我们面临的风险是成为生成代码的消费者，而不是深思熟虑的生产者，接受与我们的意图并不完全一致的“合理”解决方案。 核心问题不仅仅是不可预测性，而是我们在规范方面固有的懒惰。 LLM在*精确*的指令和强大的测试方面表现出色，这突出了规范软件往往比构建它更困难。 如果LLM真的能够“规范即构建”，那么规范和验证将成为最重要的技能。 虽然LLM *可以* 像编译器一样将意图转换为代码，但失去的控制权是前所未有的。 我们必须培养“规范的意愿”，并优先进行严格的验证，以避免被动接受我们不完全理解的软件。
## LLM 作为编译器：Hacker News 讨论
最近 Hacker News 上进行了一场讨论，主题是使用大型语言模型 (LLM) 作为编译器——将英语翻译成代码。虽然通过极其详细的提示在技术上是可行的，但评论者普遍认为这不是*正确*的方法。
核心论点是 LLM 本质上是非确定性的，这使得可靠的编译变得不可能。即使实现了确定性，用所需的精度指定意图也会效率低下且繁琐。一位用户将其比作用钻头敲钉子——在技术上可行，但最终是一种 flawed 的解决方案。
此外，讨论还强调了对 Python 等语言编码流畅性的偏好，在这些语言中“边编码边思考”更容易，而 Haskell 等语言则更加 rigid。LLM 同样常常需要过于具体的指令，从而阻碍了自然的编码流程。最终，大家的观点倾向于认识到 LLM 的优势在于*超越*简单地取代传统的编码方法。
## 霓虹逻辑下的退古钟
该项目详细介绍了一款于2006年制作的独特氖管钟，其特点*不*使用晶体管或集成电路。相反，该钟的逻辑完全由氖灯、电阻、电容和二极管构成——灵感来自一本1967年的电子计数电路书籍。
该钟利用由氖灯构建的环形计数器将50Hz市电频率降低到代表秒、分和小时的脉冲，然后通过光敏电阻（LDR）和光学滤镜驱动氖管。一个关键的挑战是寻找击穿电压和维持电压之间存在显著差异的氖灯，因为现代灯管不太适合此目的。
该项目对环境光线敏感，需要“老化”和仔细匹配灯泡特性。尽管最初取得成功，但由于灯泡老化，该钟的长期稳定性受到限制，最终使其无法使用。然而，该项目激励了其他人探索氖灯逻辑，并于2020年使用不同的氖管构建了一个更可靠的版本。 详细电路图、视频以及相关项目链接可在网上找到。
一个黑客新闻帖子分享了一个2007年的项目：一个使用氖灯作为逻辑元件的电子管时钟（链接：pa3fwm.nl）。该帖子引发了讨论，用户wdfx指出它与皇家格林威治博物馆收藏的一台具有历史意义的石英钟时间标准相似。
wdfx分享了一个个人轶事，讲述了他的父亲抢救并修复了这件博物馆藏品，强调了其中的氖灯十年计数器。他提到这台钟以前曾在博物馆展出，但现在似乎已经停止展出。另一位用户指出，这个项目之前曾在2018年和2021年于黑客新闻上讨论过，并提供了那些早期讨论的链接。该帖子获得了少量互动，有2条评论。
这篇文章详细介绍了一种新的CSS技术，以实现真正的“紧密包裹”——即使内容换行到多行，元素的大小也能准确反映其内容，这长期以来一直是网页布局中的一个挑战。作者利用最新的CSS特性，特别是锚点定位和滚动驱动动画，来测量元素内部内容并动态调整其外部尺寸。 该技术涉及一个嵌套的HTML结构，其中包含一个“探测”元素，用于测量内容的大小，并通过动画将其传回父元素。虽然在稳定的Chrome和Safari浏览器中可用（具有优雅降级），但目前仍处于实验阶段，并且可能导致Safari崩溃。 作者展示了该技术在各种场景中的有效性，包括聊天气泡、字段集/图例、叠加图像标题和工具提示，展示了它如何改进以前的解决方法。更复杂的情况，例如相互依赖的换行菜单项，仍然具有挑战性，但通过内容复制的方法来解决。 文章概述了该技术的API（HTML结构和CSS自定义属性），并承诺后续文章将详细介绍所使用的远程尺寸测量方法。最终，作者建议探索用于更简单紧密包裹情况的本机CSS解决方案，认为这可以解决开发人员面临了十多年的问题。
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解决收缩包装：新的实验技术 (kizu.dev)
34 分，来自 spiros 12 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
rimunroe 10 小时前 [–]
> 例如，我在 Safari 中偶尔遇到崩溃。我找到了一种解决方法，但强烈建议在使用本文中的任何内容之前要小心。另外，虽然我没有在其他设备和非 WebKit 浏览器上检查过，但我的 iPhone 16 Pro 上，此页面导致我的功耗激增，并且手机明显发热。回复
samtheprogram 9 小时前 | 父评论 [–]
我来表达类似的意思；在 Android Firefox 上，页面滚动卡顿。回复
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展示 HN：流畅 CLI – 适用于 AI 代理的节约型令牌浏览器
Show HN: Smooth CLI – Token-efficient browser for AI agents
15 小时前
## 平滑的 CLI：为 AI 代理打造的浏览器
像 Claude Code 这样的 AI 代理擅长处理信息，但在浏览器相关任务上却表现挣扎——而许多有价值的工作正是在浏览器中进行的。现有的浏览器工具迫使代理管理低级操作（点击、输入），这既缓慢、昂贵又不高效。
**平滑 CLI 通过提供一种自然语言浏览器界面来解决这个问题。** 代理不再需要指定*如何*导航，而是简单地说明他们想要实现的目标（“搜索航班…”）。平滑会处理复杂的浏览器交互。
**主要优势包括：** 性能提升 20 倍，成本降低 5 倍（通过卸载 UI 导航），使用您的 IP 地址进行访问，以及安全、完全托管的云环境，提供无限、按需使用的浏览器。
平滑允许代理专注于高级目标，消除 UI “噪音”，并利用专门的模型进行浏览器控制，最终使 AI 代理在网上变得更加高效。
## 平滑 CLI：为 AI 代理打造的浏览器
Smooth CLI (smooth.sh) 是一款新浏览器，旨在增强像 Claude Code 这样的 AI 代理与网络交互的效率。与现有方案强制代理管理复杂的 UI 细节（点击、输入等）不同，Smooth 提供了一个更高层次、更自然的语言界面。代理可以简单地陈述他们的*目标*——例如“搜索从纽约到洛杉矶的航班”——而无需导航复杂的网页元素。
这种方法解决了当前 AI 网络交互的关键局限性：高成本、低速度以及难以处理现代网站的复杂性（iframe、shadow DOM）。Smooth 利用一个更小、更专业的模型进行浏览，显著减少上下文窗口的使用并提高性能。
安全性也是一个重点，利用浏览器固有的沙箱机制隔离代理。一项独特的功能允许代理使用用户的 IP 地址，绕过 CAPTCHA 并表现为合法用户。
早期测试表明，Smooth CLI 的速度可比 Claude 内置浏览器快高达 20 倍，成本降低 5 倍。 它可以免费试用，网站上提供文档和定价。
## 编码代理工具：务实方法 (2026年2月)
停止追逐“最佳”编码代理，专注于你的具体用例。在为初创公司提供建议后，关键收获是**选择*一个*与你的主要需求相符的工具并坚持使用它**，直到出现令人信服的理由才更换。持续评估会阻碍生产力——掌握一个工具并建立团队共同的直觉至关重要。
两种方法脱颖而出：**Amp** 提供预制选项以提高速度，而 **OpenCode** 则擅长于统一的多模型环境，促进协作。
小心团队最终拥有碎片化的工具集和不一致的做法——建立明确的工具评估和文档记录指南（“AGENTS.md”）。标准化，例如采用 Amp，可以改善文档、提示一致性和团队沟通。
**目前，GPT-5.2/5.2-Codex 和 Claude Opus 4.5 是强大的模型选择。**探索开源模型以优化成本。**Pi 和 OpenCode 受到日常使用的青睐**，Pi 提供简单性，OpenCode 提供灵活的模型管理。
避免不必要的复杂性，例如代理客户端协议 (ACP) 和模型上下文协议 (MCP)——优先选择简单的工具和自定义提示。沙盒通常无效；受控环境更可取。最终，工具选择是主观的，但统一选择*一个*工具至关重要。
## 编码代理：快速变化的领域
最近的 Hacker News 讨论强调了人工智能编码代理世界正在迅速发展。专家一致认为，*模型* 本身（Gemini、Claude、Codex）的差异性正在减小——大多数用户在标准任务中不会注意到显著差异。相反，**用户界面和周围的“基础设施”**是关键，目前 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 提供了最流畅的体验。
普遍的共识是，关于“最佳”工具的建议的有效期非常短，几周内就会发生变化。谷歌在模型开发方面很强，但在工具创建和营销方面较弱。
许多评论者反对标准化，建议公司允许工程师根据偏好和预算（可能每月津贴）选择工具，并承认偏好*会*发生变化。安全最佳实践仍在不断涌现。最终，讨论指向一个混乱但充满活力的领域，实验和灵活性至关重要。