## 使用 URLPattern 的原生 JavaScript SPA 路由器 本文详细介绍了如何仅使用原生 JavaScript 和新推出的 `URLPattern` API 构建一个简单的单页面应用程序 (SPA) 路由器。路由的核心挑战不是条件渲染，而是准确地将浏览器 URL 匹配到相应的组件——特别是那些具有动态片段的 URL（例如 `/posts/{post_id}`）。`URLPattern` 简化了此匹配过程。 该方法涉及一个组件，它接收路由器配置（一个将 URL 映射到 Web 组件的数组），并根据当前 URL 渲染适当的组件。处理导航需要拦截链接点击 (`preventDefault()`) 并使用 `window.pushState` 手动更新 URL，以模拟页面过渡。至关重要的是，需要服务器配置（例如 Vite 的 `spa` 模式或 Netlify 重定向），以确保所有路由都提供主 HTML 文件。 浏览器 `popstate` 事件处理后退/前进按钮导航，根据更新的 URL 触发重新渲染。作者提供了一个可运行的 StackBlitz 示例，并提醒注意安全漏洞——特别是避免基于 URL 参数动态注册组件，以防止潜在的 XSS 攻击。最后，文章承认从头开始构建路由器很复杂，并建议考虑使用成熟的框架，同时强调理解底层原生 API 的教育价值。
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## 使用 URLPattern() 构建你自己的路由器 - Hacker News 摘要
最近 Hacker News 的讨论集中在新的 Web API `URLPattern()` 上，以及开发者是否应该构建自己的路由器，尤其是在单页应用程序 (SPA) 中。 许多评论者认为路由本身并不复杂——它本质上是基于 URL 管理状态。 虽然像 React Router 这样的库提供了便利性，但构建自定义路由器可以提供更大的控制权并避免厂商锁定。
对话强调了状态管理方向的争论：状态应该同步*到* URL，还是 URL 应该*驱动*状态？ 后一种方法更受青睐，因为它实现起来更简洁。
有人提出了对 `URLPattern()` 性能的担忧，并附上了基准测试链接，显示存在潜在问题。 然而，其他人指出，对于典型用例，性能通常可以忽略不计，并且可以通过优化前缀树等数据结构来提高性能。
最终，共识倾向于轻量级自定义路由器的可行性和好处，尤其是在大型框架的开销不合理的较小项目中。 新的 `URLPattern()` API 为此提供了一个原生工具，但其初始性能需要改进。
不要指望人工智能来修复有问题的流程——它只会加速现有问题。目前对“人工智能战略”的关注是错误的；真正的进步在于**业务流程优化 (BPO)**。人工智能不是关于*增加*智能，而是关于*提高*速度。自动化一个有缺陷的流程只会让这些缺陷发生得更快。 人工智能的独特优势在于处理非结构化数据——电子邮件、PDF、图像——这是以前的技术无法做到的。然而，这暴露了一个关键问题：依赖这些数据的流程通常没有文档记录且是临时的，存在于员工的知识中，而不是标准程序中。 在应用人工智能之前，你*必须*构建这些工作流程。定义触发器、转换和结构化输出。人工智能擅长*速度*——快速执行定义的任务——但需要人工管理来提供潜在的智能和上下文。 最终，成功采用人工智能需要先绘制你的价值链，识别低效之处，并简化流程。然后，并且只有那时，人工智能才能用于加速这些优化的工作流程。这不仅仅是关于技术；它始终是关于流程。
## 人工智能无法修复有缺陷的流程
最近的Hacker News讨论强调了人工智能实施的一个关键点：**人工智能不是一种策略，而是一种最好在优化核心业务流程*之后*使用的工具。** 核心论点是，仅仅将“人工智能粉末”应用于有缺陷的工作流程只会加速错误的产生，而不会改善结果。
许多评论者表示赞同，并将这种情况与软件开发相提并论，在软件开发中，组织问题（“组织债务”）常常伪装成技术问题。人工智能擅长处理非结构化数据，但*依赖*于这些数据的流程通常本身就缺乏结构，首先需要进行根本性的改进。
讨论指出了一种反复出现的模式：领导者错误地认为新技术是降低成本的措施，未能认识到真正发挥其潜力的更深层次的投资。最终，信息很明确：在追求最新的AI趋势*之前*，专注于业务流程优化（BPO）。
Cloudflare 构建了自己的权威 DNS 服务器 RRDNS（用 Go 编写），以确保速度和抵御攻击的弹性。在实施这个基于 RFC 1035 等数十年标准复杂系统时，他们发现了一个关于一种罕见使用的 DNS 记录类型 LOC（位置）的错误。 尽管 Cloudflare 庞大的数据库中仅存在 743 条 LOC 记录，但有客户报告其中一条没有被正确提供。调查显示 RRDNS 可以*接收* LOC 请求并*创建*响应，但缺乏将人类可读的文本 LOC 格式（纬度、经度、海拔）转换为 RFC 1876 中定义的内部二进制格式的代码。 修复涉及编写一个解析器来处理这种转换，深入研究 LOC 记录的二进制编码的复杂性——该编码使用巧妙的位打包来优化大小和精度——并确保准确的数据表示。更新现已部署，所有 LOC 记录，包括 geekatlas.com 上的测试案例，都运行正常。这表明即使是很少使用的功能也需要在规模上进行细致的实现。
这个Hacker News讨论，源于一篇11年前关于DNS LOC记录的帖子（最初详细介绍了数据库中的743条记录），探讨了这个地理定位功能的实用性。LOC记录允许精确定位服务器的物理位置，可能有助于设备追踪。
用户们对当前LOC记录的使用规模感到好奇，并惋惜一个引用的示例网站已经消失。一位用户提议一个“自建服务器”项目，利用LOC记录追踪没有动态IP的个人设备，从而减轻精神负担。他们甚至考虑使用GPS数据进行动态更新，并指出Cloudflare之前已经增加了对此的支持。另一位用户则建议一个更简单的解决方案：通过HTTP提供位置数据，以文本文件形式。
这次对话突出了利用DNS进行位置服务的潜力，以及过去的挑战。
## Magiclip：AI驱动的视频编辑 - 摘要 Magiclip是一个由AI驱动的平台，旨在简化为社交媒体创建和优化视频的过程。它能自动生成字幕，制作引人入胜的片段，并提供英语、法语和西班牙语的AI语音生成——理解视频内容以达到专业效果。 用户可以选择三种方案——创作者（每月30个视频）、专家（每月60个视频）和专业版（每月150个视频），每种方案都允许每个视频包含多个片段，以及AI图像和语音的额度。 Magiclip专为TikTok、Instagram和YouTube Shorts等平台量身定制，自动调整视频尺寸以达到最佳观看效果。AI语音功能可以将文本转换为自然流畅的语音，并具有可定制的口音和风格，无需传统的录音。 订阅取消可以通过“个人资料 > 账单”部分轻松管理。
## Magiclip：一款AI驱动的视频编辑工作室
一位开发者在Hacker News上介绍了Magiclip ([https://magiclip.io](https://magiclip.io))，这是一个旨在简化和加速视频编辑的集成式AI工作室。 鉴于现代视频编辑通常需要在字幕、音频清理、升级和片段提取等任务之间切换多个工具，Magiclip旨在将这些流程整合到一个简洁的界面中。
目前，Magiclip提供自动字幕、静音消除、AI配音、音频增强、图像升级、片段提取以及针对TikTok和Reels等平台的快速格式转换等功能。 目标不是取代专业的编辑软件，而是自动化重复性任务，让创作者能够快速地从“上传到处理到下载”完成流程。
该开发者正在积极寻求关于潜在的新自动化功能和用户体验改进的反馈，并计划提供带有额度的3天免费试用。 Magiclip利用Veo 3（计划加入Sora 2）和FFmpeg等技术来实现其功能。
威权政权历史上一直使用秘密警察来压制异议，手段包括监视、监禁和暴力。盖世太保和叙利亚总情报局等机构是这种预防性镇压的典型例子。美国移民及海关执法局（ICE）正在出现一种令人担忧的趋势，其特征与这些力量相似。 专家认为秘密警察有五个关键标准：针对异议人士、由领导人直接控制、运作不透明、专门的情报收集以及非法警务策略，如任意拘留和潜在的酷刑。ICE越来越多地符合这些标准。虽然表面上专注于移民事务，但它已被用来针对亲巴勒斯坦活动人士，理由是广泛解释的国家安全法。 ICE的运作越来越隐秘，利用监视技术和私人承包商进行大规模数据收集，甚至监控对该机构本身的批评。虽然并非直接受特朗普控制，但国土安全部内的关键人物表现出对他的强烈忠诚。一项拟议的大幅预算增加可能会进一步赋予ICE权力，可能将其范围扩大到以异议为由针对美国公民，从而巩固其在一个潜在的威权体制中的压迫力量地位。
## Hachi：自托管个人图像搜索引擎 – 摘要
Hachi是一个自托管搜索引擎，旨在高效地搜索用户个人数据，最初专注于图像，并计划扩展到其他媒体类型。 受到个人数据日益增多且分散在各种设备和云服务中的影响，该项目旨在提供注重隐私、可定制的搜索体验。
其核心动机源于现有搜索引擎的局限性——单向查询流程、无法处理部分信息以及缺乏用户反馈机制。 Hachi优先向用户展示所有资源属性，从而实现迭代查询优化，并利用传统的和语义的（基于机器学习的）搜索能力。
该实现强调极简主义、可修改性和性能。 它使用Nim和Python，侧重于避免不必要的依赖并实现轻松修改。 关键特性包括自定义元数据数据库、用于语义搜索的向量索引以及模块化设计，可能允许使用低成本硬件进行分布式查询。
尽管仍在开发中，Hachi展现出良好的性能和稳定性，展示了从各种来源索引数据的流程。 该项目体现了开源开发的理念，优先考虑用户控制，并挑战大型科技公司的数据实践。 未来的开发将侧重于完善界面、扩展功能并探索可持续的资金模式。
## Hachi：个人图像搜索引擎
Hachi (eagledot.xyz) 是一款新的图像搜索引擎，注重隐私和本地数据索引。作者强调其依赖项极少（numpy, markupsafe, ftfy），并拥有定制组件，如元索引引擎和向量数据库，旨在高效处理大型数据集——已测试高达 180GB 的 Pexels 数据和来自 Flickr 10M 的 500k 图片。
该项目优先索引来自多个数据源的数据，*避免*重复。当前的语义 ML 模型是一个基础的 ViT B/32，但设计易于更换。开发者强调使用 Nim 优化索引管道以获得性能提升，而不是仅仅关注嵌入模型。
讨论围绕个人搜索的挑战展开，用户指出现有操作系统级搜索工具（Windows/MacOS Spotlight）的不足，以及类似项目（如 Danswer）的潜力。一个关键主题是希望拥有一个可搜索的、跨所有个人数据的私有索引，尽管搜索技术已经发展了几十年，但这个问题仍然未得到解决。
无法建立数据库连接
## 黑客新闻讨论总结：现实与经营业务
最近一篇黑客新闻上的帖子，因流量过载已被存档，引发了关于经营业务的现实讨论，尤其对于那些拥有强大的技术或创意背景的人。原文（关注个人整理业务）强调了精益求精与市场混乱、不可预测性之间的脱节。
评论者们对“创造你所热爱的事物”与“交付客户*真正*想要的东西”之间的差异表示共鸣。许多人讨论了就业的“安全”与创业的直接反馈——以及责任之间的权衡。 几位评论指出，选择合适的市场和适应不断变化的情况非常重要，并指出过去的成功往往与时机和市场趋势有关。
对话还涉及了业务中常常令人不快的现实，例如处理反复无常的客户、外部因素（经济变化、算法）以及抓住机遇的持续压力。最终，该讨论强调，成功的业务需要面对*超出*自身视角的现实，并接受不完美。 几位用户遗憾地表示，该网站无法处理来自黑客新闻本身的流量，这讽刺地说明了与现实接触的重要性。
你需要启用 JavaScript 才能运行此应用。
## WebR：浏览器中的R - 摘要
WebR允许用户使用WebAssembly (WASM) 直接在Web浏览器中运行R代码。该项目因其速度以及在无需服务器端R安装的情况下创建交互式数据可视化和应用程序的能力而备受关注。
一位用户通过构建一个静态网站（[https://cloudspecs.fyi/](https://cloudspecs.fyi/)）来展示WebR，该网站比较了EC2实例，利用ggplot2进行绘图，并使用DuckDB-Wasm进行数据查询。该网站将状态编码在URL中，方便共享和重现，甚至与研究论文集成，论文中的图表链接到交互式版本。
讨论强调了WebR在教学方面的潜力，克服了安装障碍，并实现了客户端数据分析——尤其有利于统计/图形任务。它满足了无需专用服务器开销即可进行R仪表板生产的需求，ShinyLive集成就是一个例子。虽然现代计算机拥有充足的算力，但WebR提供了一种通过将计算转移到客户端来有效利用这些算力的方式。
该项目由George Stagg创建，令人印象深刻的是它能够在浏览器环境中快速有效地处理像`nycflights13`这样的大型数据集。
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