## 数据之危：过去、现在与未来 阿姆斯特丹精心保存的公民登记处，包括宗教信仰信息，不幸地协助了二战期间纳粹对犹太人的迫害。该登记处使得大约7万名犹太居民能够被高效地识别和搜捕，导致阿姆斯特丹80%的犹太人口丧生。一次勇敢但部分失败的反抗袭击摧毁了一些记录，可能挽救了生命。 这一历史事件在最近的2015年美国人事管理局（OPM）数据泄露事件中再次显现，泄露了超过2000万人的敏感信息。 就像阿姆斯特丹的登记处一样，为看似良性目的收集的数据——安全审查——变成了一种漏洞。 这些事件凸显了“没什么可隐瞒就没什么好怕的”这种论点的谬误。隐私不是关于掩盖错误；它是一项基本人权，载于《世界人权宣言》。即使是无害的数据，一旦被泄露或重新利用，也可能导致严重后果——从身份盗窃到历史上造成的死亡。保护隐私至关重要，不仅仅对于那些有秘密的人，也对于所有重视在日益数据驱动的世界中对其个人信息控制权的人。
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## 黑客新闻讨论：“没什么可隐瞒”与隐私 (2015)
2015年jacquesmattheij.com的一篇文章引发了黑客新闻关于“没什么可隐瞒”隐私论的逻辑缺陷的讨论。用户普遍认为这句话并非字面意思，而是代表着对处理数据的机构的信任程度——这种信任不应是绝对的。
对话强调了对看似无害的数据未来被滥用的担忧，强调了默认隐私的必要性。 许多评论员指出数据收集中固有的权力失衡，将其比作扑克游戏，在游戏中透露信息会使个人处于劣势。 还有人指出冲突不可避免，以及当权者可能利用收集到的数据。
讨论还涉及隐私与秘密的区别，以及这些问题日益增长的相关性，尤其是在最近发生的数据泄露和政府监控事件之后。 一个指向当前黑客新闻关于ICE数据实践的讨论的链接进一步推动了对话，一些人对科技公司与当局的合作表示担忧。 最终，该帖子强调了保护个人信息的重要性，即使——特别是——对于那些认为自己“没什么可隐瞒”的人。
## TeleHunt：您的 Telegram 机器人入口 TeleHunt 是一个全面且经过验证的目录，收录了数千个 Telegram 机器人。它的设计宗旨是帮助用户轻松发现各种用途的机器人，从人工智能助手和加密货币追踪器到生产力工具和娱乐应用。 该平台将机器人组织成人工智能、加密货币、生产力、工具等类别，还有更多可用类别——包括游戏、新闻和购物。每个机器人列表都包含详细描述、用户评论和直接链接，以便快速添加到 Telegram。 TeleHunt 通过验证所有上架机器人来优先考虑质量和安全性。它还为开发者提供免费提交平台，以展示他们的作品，确保选择始终保持更新和相关性。无论您是休闲用户还是专业人士，TeleHunt 都能简化您寻找完美的机器人，从而提升您的 Telegram 体验。
## Telehunt：索引 Telegram 机器人
一名 Hacker News 的开发者 (alenmangattu) 宣布启动 Telehunt ([telehunt.org](https://telehunt.org))，一个旨在索引公共 Telegram 机器人和频道，以提升在 Telegram 有限的内置搜索之外的发现能力的项目。
该项目涉及构建爬虫来克服速率限制和缺乏全面的 Telegram “站点地图”。目前，它使用元数据抓取来维护最新的索引。
讨论很快明确了 Telehunt 更像是一个机器人目录，而不是像 Oksearch.me 这样的全文搜索引擎。用户们争论了“搜索引擎”的定义，并指出平台上存在大量非功能或垃圾机器人。 也有人指出 Telegram Premium 提供对公共频道的有限搜索功能。 项目的 GitHub 仓库链接也报告称已失效。
## Linux内核交换子系统改进 – 摘要 Linux内核的交换子系统，对于内存管理至关重要，正在由宋凯锐领导进行简化和优化。这项工作的第一阶段已合并到6.18内核版本中，解决了长期存在的复杂问题。 传统上，交换子系统使用分层方法，利用`address_space`结构和XArrays来跟踪交换页的状态（空闲、在RAM中或仅在交换空间中）。这涉及查找开销和潜在的竞争。6.18更新通过利用现有的交换集群，并在`swap_cluster_info`中引入一个新的`table`数组来简化这一过程。该数组直接存储每个交换页的状态，无需XArrays，并在交换文件未满时减少内存使用。 此更改将交换区域划分整合为单一的集群方案，提高了局部性和可扩展性。初步基准测试显示，吞吐量和响应速度提高了5-20%。虽然这是一个重要的步骤，但这仅仅是第一阶段；未来的内核版本将在此基础上进行进一步改进，以进一步优化交换子系统。
## Linux 交换讨论总结
这次黑客新闻的讨论围绕着 Linux 交换机制的现代化以及其必要性的持续争论。有些人认为交换已过时，但许多人认为它对于系统稳定性仍然至关重要，尤其是在 RAM 成本不断上升的情况下。
关键点包括：**zswap** 和 **zram** 是传统磁盘交换的可行内存压缩替代方案，尽管有些人更喜欢像 macOS/Windows 那样的直接内存压缩。人们对内核在极端内存压力下的行为表示担忧，驱逐可执行页面可能导致系统冻结——这个问题不能简单地通过禁用交换来解决。
许多用户提倡*一些*交换空间（4-8GB 是一个常见的建议），以防止 OOM（Out Of Memory）杀死进程并允许休眠。较新的技术，如 **MGLRU**（多代最近最少使用），正在改进 Chromebook 等系统上的交换处理。最终，共识倾向于策略性地使用交换，可能使用 cgroup 限制，而不是完全避免它。
Allegro，一家大型电商公司，寻求一种解决方案，以便在iOS、Android和Web上构建一致且高性能的移动UI，同时兼顾速度、原生质量和可维护性。他们现有的服务器驱动UI解决方案MBox虽然有效，但缺乏对日益交互化的屏幕和现代开发体验的灵活性。
他们调研了Lynx，一个开源框架，承诺使用单一React代码库实现所有三个平台的原生渲染。初步测试重新实现了一个移动屏幕显示出有希望的商业指标改进和技术稳定性。Lynx提供了原生渲染、跨平台开发和服务器驱动UI支持等关键特性，与Allegro的长期目标相符。
然而，尽管具有潜力，Allegro最终决定目前不采用Lynx。主要担忧包括缺乏服务器端渲染（对Web SEO至关重要）、与他们采用现代原生UI框架（SwiftUI/Jetpack Compose）的摩擦，以及维护具有有限社区支持的C++核心引擎的挑战。可访问性权衡和文档缺失也促成了这一决定。虽然承认Lynx的强大功能，但Allegro认为其风险对于他们的特定需求来说太高，并将继续关注其发展。
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在Allegro测试Lynx (allegro.tech)
6点 由 tgebarowski 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1条评论
tgebarowski 1小时前 [–]
在Allegro构建和运行我们自己的服务器驱动UI超过6年后，我们决定是时候问问：接下来是什么？ 去年LynxJS备受关注，我们仔细研究了一下，看看它是否真的符合预期。 在这篇文章中，我们分享了我们的经验、经验教训以及在实际生产环境中使用它的想法。 如果您对移动架构、SDUI、React或跨平台开发感兴趣。回复
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Adobe Animate 将于 2026 年 3 月 1 日停止服务。
Adobe Animate will be discontinued effective March 1, 2026
15 小时前
我们不会停止提供Adobe Animate，也不会移除访问权限。Animate将继续对现有和新客户开放，我们将确保您持续访问您的内容。Animate不再有停止服务的截止日期。这些内容与我们最初邮件中的信息有所不同。Adobe Animate对所有客户都处于维护模式。这适用于个人、小型企业和大型企业客户。维护模式意味着我们将继续支持该应用程序，并提供持续的安全和错误修复，但不再添加新功能。Animate将继续对新用户和现有用户开放——我们不会停止提供或移除对Adobe Animate的访问权限。我们致力于确保Animate用户能够访问其内容，无论开发状态如何变化。
## Adobe Animate 的未来与Flash情怀
Adobe 最初宣布将在 2026 年 3 月 1 日停止 Animate（前身为 Flash），引发了强烈反弹。 然而，他们后来改变了主意，表示 Animate 将继续向现有和新客户提供，并提供持续的支持和安全补丁。 这一逆转被推测是由于与订阅相关的消费者权益以及意识到 Animate 对忠实用户群的价值。
这一消息点燃了人们对 Flash 的怀旧之情，许多人回忆起它作为一个独特的可访问和愉快的编程环境。 用户们哀叹缺乏可与之媲美的开源替代品，并强调了 Flash 在动画和快速原型设计方面的优势。 像 Ruffle 这样的工具允许继续播放 Flash 内容，而 Haxe 和 OpenFL 等语言提供了创建 SWF 文件的途径。
尽管 Adobe 改变了计划，但有些人仍然持怀疑态度，预计该软件最终会被忽视。 社区正在通过 Newgrounds 的“Flash Forward”游戏制作活动等方式积极地保持 Flash 的活力，这表明了对该平台的持续热情。
维尔特的复仇
Wirth's Revenge
15 小时前
## 维尔特定律与现代软件的权衡 尼克劳斯·维尔特在1995年的观察，即“维尔特定律”——软件变慢的速度快于硬件变快——至今仍然非常具有现实意义。虽然硬件呈指数级增长，但软件膨胀常常抵消了这些收益。作者回顾了职业生涯中受这种张力影响的经历，承认维尔特虽然批评了窗口和图标等功能，但它们确实扩大了计算机的可访问性。 最近的例子说明了这一点。使用现代工具测量的输入延迟，实际上高于1983年的Apple 2e，这是由于软件复杂性增加造成的。同样，云计算虽然解决了可扩展性问题，但也引入了成本和复杂性的层级。 一个关键的结论是，优先考虑便利性而非效率的危险性。作者回忆起一个项目，ORM的自动加载功能造成了数据库的巨大负载，需要一个复杂的缓存解决方案。这种模式现在被大型语言模型（LLM）所放大。虽然LLM普及了编程，但它们的计算成本巨大，并且仅仅依赖它们来解决问题可能会阻碍技能发展，并导致低效的解决方案。 最终，令人担忧的不仅仅是软件变慢，而是一种潜在的转变，即软件解决资源密集型（有时甚至是错误）问题的能力超过了硬件的补偿能力，从而可能逆转数十年的工程进展。
## 黑客新闻讨论摘要：维尔特的复仇与LLM
最近黑客新闻围绕一篇名为“维尔特的复仇”的文章展开讨论，引发了关于软件膨胀、性能和大型语言模型（LLM）使用的争论。核心观点认为，文化上出现了一种容忍低效的转变，这反映了过去对尼克劳斯·维尔特关于操作系统膨胀的警告的漠视。
许多评论者认为，性能问题通常源于开发者的懒惰和不必要的抽象层（例如，使用React进行终端渲染），而非内在限制。有人认为熟练的图形程序员不会陷入这些陷阱，但可能会创建*更多*的抽象。
一个关键点是，用户对延迟的容忍度出奇地高——人们优先考虑结果而非速度，甚至将处理延迟视为一种努力的标志。另一些人指出，LLM公司受益于最大化token的使用，从而激励了低效的解决方案。
最终，讨论涉及LLM是否被滥用（在传统编程更优越的地方插入它们）以及硬件成本是否合理，从而依赖人工智能而不是优化代码。一些评论员认为原文缺乏明确的观点，而另一些人则为其相关性辩护，认为如果应用得当，LLM *可以* 用于创建精简的代码。
## 使用电感调谐电路：摘要 电感器是存储磁场能量的元件，是调谐电路的关键，通常与电容器配对（LC电路）。 铁氧体磁芯电感器特别有用，因为铁氧体具有高磁导率，可以显著提高电感，这在经典的AM收音机中可见，例如Regency TR-1和Sony TR-55。 构建和修改电感器可以实现精确的电路设计。 从“空芯”线圈（仅限导线）开始，添加铁氧体磁芯可以大大提高电感——使用短铁氧体棒可从5.3µH提高到66.4µH，使用更长的铁氧体棒可进一步提高到78.9µH。 通过调整线圈在磁芯上的位置可以进行微调； 居中可以最大化电感，但效果很微妙。 增加线圈的匝数也可以提高电感（达到150匝时的2.061mH），但过程更复杂。“抽头”——沿线圈战略性放置的连接——提供了一种灵活的解决方案，可以在不重绕线圈的情况下切换电感水平。 抽头还可以实现电感耦合，提高电路灵敏度并减少干扰，这是一种在AM收音机调谐级中常用的技术。 虽然存在计算公式，但由于材料差异，实际构建和测量至关重要。
一个黑客新闻的讨论围绕着在家制作铁氧体磁芯电感器的指南（danielmangum.com）。用户分享了尝试该项目时的实用建议。一个突出的关键挑战是可变电容器的成本出乎意料地高，这对于调整谐振至关重要，因为需求正在减少。
关于构造，去除导线上的漆皮最好是通过烙铁快速焊锡的方式，避免使用研磨方法。线圈绕制应避免扭曲导线，以最大限度地减少低频噪声拾取，并将绕组紧紧地固定在铁氧体磁芯上可以防止“微音”（声波调制）。切割铁氧体磁芯很困难；建议先用磨床划线，然后小心地进行修整。
一位用户指出，尝试*制作*铁氧体粉末本身是可行的，但与商业生产的磁芯相比，效果较差，需要大量投资才能改进。提供了一个链接，详细介绍了商业铁氧体磁芯的生产过程。
## ElCity：一个在Emacs中实现的城市建造游戏 ElCity是一个回合制的城市建造游戏，完全在Emacs内部实现，使用优化的终端界面的ASCII界面。它的设计目的是展示“函数式核心/命令式外壳”架构——一个确定性的、纯粹的核心模拟处理逻辑，而UI管理渲染和输入。 玩家使用区域（住宅、商业、工业）、道路和发电厂建造城市，目标是发展人口和经济。关键机制包括区域增长的电力/道路邻近性，以及区域类型之间的资源依赖关系。 该游戏通过用于平铺定义的领域特定语言（DSL）和对纯函数的关注，优先考虑代码清晰度和可维护性。这种方法有助于调试、可扩展性和自动化测试。 要玩游戏，克隆仓库，将其添加到Emacs加载路径，并使用`elcity-start`启动。控制简单：箭头键用于移动，字母用于建造/拆除，'n'用于推进回合。
一位名为 vkazanov 的开发者用 Emacs Lisp 创建了一个 Micropolis/SimCity 克隆游戏，并在 Hacker News 上分享了它。该项目历时一周完成，既是一个有趣的模拟游戏，也是对软件架构的一次探索——特别是“函数式核心/命令式外壳”方法。
一个关键的成就是为定义图块和效果而创建的自定义领域特定语言 (DSL)，这使得游戏易于扩展和测试。虽然目前游戏玩法比较简单，但开发者正在寻求反馈以改进模拟效果。
Hacker News 上的用户称赞了这个项目，强调了对更多 ASCII 游戏的需求，以及 Emacs 实现带来的额外优势。项目 README 中提供了截图，可在 GitHub 上找到。
## nanobot：轻量级AI助手
nanobot是一款超轻量级的个人AI助手，核心功能仅约4000行代码，相比Clawdbot等类似项目减少了99%。它于2026年2月4日发布（v0.1.3.post4），提供实时市场分析、日常事务管理和个人知识辅助等功能。
主要特点包括体积小、性能快，易于部署（一键安装），以及代码友好、易于阅读。用户可以通过`uv`或PyPI从源代码安装它，并配置OpenRouter和Brave Search等提供商的API密钥。
nanobot支持通过vLLM使用本地模型，并与Telegram、WhatsApp和Feishu等通信平台集成。它还包含通过Cron执行的计划任务，并可以使用Groq转录Telegram语音消息。该项目欢迎贡献，并拥有清晰的未来发展路线图，优先考虑简洁性和可读性。
在GitHub上找到它：[https://github.com/HKUDS/nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot)
## Nanobot：极简代理框架 - 摘要
一个名为Nanobot的新项目在Hacker News上受到关注，它被宣传为OpenClaw的超轻量级替代方案，代码行数减少了99%（从40万行到4千行）。讨论的中心在于这类框架的价值，以及与“氛围编码”——借助Claude Code等AI工具快速创建定制解决方案——相比如何。
许多评论者认为Nanobot（和OpenClaw）的核心优势在于其极简的结构：循环、提供者抽象、工具分发和聊天网关。然而，他们质疑在可以快速构建定制解决方案时，它的实用性。
一个关键点是控制权与利用协作项目中的“实际经验”之间的权衡。虽然“氛围编码”项目启动迅速，但如果没有更广泛的经验，可能会停滞不前。最终，共识倾向于认为这些项目是有价值的*个人*工具，而不是广泛适用的产品。有些人认为这类框架有潜力管理小型自动化任务的集合，但质疑依赖他人实现的需求。
缺失的一层
The Missing Layer
15 小时前
## “氛围编码”的局限性与流程工程的必要性
作者反对完全自动化的“氛围编码”——让AI在极少人工监督的情况下生成代码——尽管他每天都在使用Claude和Cursor等AI工具。虽然功能强大，“氛围编码”会引入一种“容错缺陷”，类似于用略有不准确的尺子建造，导致普遍且难以修复的技术债务。重复尝试自动化修正会变得适得其反，类似于楼梯悖论。
规范驱动开发（SDD）通过优先考虑详细的规范和人工审查提供了一种解决方案，但会引入“文档债务”，因为维护上下文变得具有挑战性。核心问题不是LLM本身，而是业务决策与最终代码之间的脱节。
作者建议转向**流程工程**，通过一个新的“上下文层”来实现，该层动态地将业务知识直接链接到代码库。这一层既能被人类理解，也能被AI理解，从而消除冗余的“上下文工程”，并允许LLM参与到*整个*开发过程，而不仅仅是代码生成。本质上，弥合初始规划与最终实现之间的差距是释放AI在软件开发中真正潜力的关键。
## AI辅助开发中缺失的一层
最近在Hacker News上出现了一场关于扩展AI辅助软件开发的挑战的讨论，起因是一篇博客文章，该文章强调了代码在反复修改时固有的不稳定性。核心问题不仅仅是*编写*代码，而是弥合人类意图（产品决策、利益相关者需求）与机器执行之间的差距。
许多评论者认为，当前的工作流程——利益相关者会议、经理总结、工程师为LLM重新理解上下文——效率低下且容易出错。 提出的解决方案范围从正式的“流程工程”层和中间语言（例如，用于产品思考的YAML）到更好的工具来管理规范和文档。
一个关键点是，代码本身并不总是足以捕捉需求背后的*原因*。 讨论涉及对LLM的确定性输入的需求，可能通过结构化格式和自动文档更新来实现。 最终，观点倾向于需要一个“缺失的层”，为AI提供结构化的上下文，而不是仅仅依赖自然语言，从而构建可靠且易于维护的软件。 许多人认为，LLM准确性的最新改进，加上计算能力的不断提高，正在迅速提高这种方法的可行性。