最近联邦调查局对《华盛顿邮报》记者汉娜·纳坦森的住所搜查，揭示了一项令人担忧的搜查令条款：授权解锁她的设备，使用她的生物识别信息——指纹或面部识别，甚至*强迫*她配合。这凸显了数字隐私面临的日益增长的威胁，这种威胁不仅限于记者，而是延伸到任何使用生物识别手机安全功能的人。
虽然搜查令禁止探员*询问*纳坦森关于她的具体生物识别设置（出于第五修正案中的自证其罪担忧），但允许强制解锁。电子前沿基金会的专家认为，生物识别锁应该获得与密码相同的宪法保护。
这次搜查与一起涉及政府承包商的泄密调查有关。此案强调了生物识别数据在搜查过程中被利用的风险，促使安全倡导者建议禁用这些功能，尤其是在高风险情况下，如抗议活动或边境口岸，并选择使用强大的字母数字密码。最终，这起事件是对便捷安全措施在执法部门获取访问权限时面临的脆弱性的严厉警告。
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## Antirender：对建筑可视化效果的现实主义尝试
一款名为“Antirender” ([antirender.com](https://antirender.com)) 的新工具利用人工智能去除建筑渲染图过于精美的外观，呈现建筑物在非理想条件下更真实的样貌。该工具添加诸如锈迹、裂缝、风化，甚至随机的公用设施箱等元素，营造出更具生活气息且通常更粗糙的美感。
该项目在Hacker News上引发了热烈讨论，用户们赞赏该工具揭示设计可能如何老化并融入周围环境的能力。许多人注意到逼真的细节，例如增加电力基础设施，并有人建议将其应用于房地产，以提供更诚实的房产展示。
该工具使用了Nano Banana等模型，虽然一些人批评它过度使用某些效果，但许多人认为它与建筑可视化效果中常常不切实际的乐观主义形成了令人耳目一新的对比。 讨论还涉及人工智能生成图像的更广泛影响，以及在视觉饱和的世界中对更真实呈现的渴望。 该创建者采用了“随心付费”模式，但用户们正在讨论更好的盈利策略。
## 软件无计划的危险与轻松的解决方案
许多软件项目失败并非由于技术挑战，而是由于糟糕的计划安排。作者通过安特拉克的Acela列车延期发布——一场为不存在的产品进行的庞大营销活动——以及Netscape的衰落（受到灾难性代码重写和缺乏明确时间表的阻碍）等例子来说明这一点。公司常常避免制定计划，认为鉴于软件本身固有的不可预测性，制定计划是徒劳的。
然而，作者认为计划是*至关重要的*，并提出了一种使用Microsoft Excel的令人惊讶的简单方法。忘记复杂的项目管理工具；专注于细粒度。将功能分解为耗时2-16小时的任务，*只*让执行工作的程序员估算时间。跟踪原始和当前估算值，每日更新，并包括调试、集成、休假以及关键的缓冲时间。
关键在于诚实和持续更新。计划并非关于严格的控制，而是关于现实的评估和知情的决策——即使这意味着削减功能。这个过程迫使设计思考，并优先考虑有价值的功能，最终带来一个在更可实现的时间表上交付的更好产品。
## 无痛软件排期：摘要
这个Hacker News讨论围绕着Joel Spolsky 2000年发表的一篇文章，关于软件排期，提倡由*实际执行工作的开发者*进行详细的任务分解和准确的时间预估。 许多评论者分享了实施类似方法的经验，例如基于大纲工具的Mr. Schedule，以及后来Spolsky自己的基于蒙特卡洛模拟的证据驱动型排期。
核心思想是，细粒度的任务分解能够促使现实的规划，即使最初有些繁琐。 虽然在严格执行时有效，但成功取决于对工作的一致且积极的跟踪——许多团队难以做到这一点，特别是那些更倾向于非正式协作而非严格的任务看板的团队。
一个反复出现的主题是理想的排期实践与现实约束之间的脱节。 许多人抱怨排期经常由管理层或销售部门决定，导致开发者面临不切实际的截止日期和缺乏自主权。 讨论还涉及软件开发方法论的演变，将这种方法与现代实践（如SaaS和CI/CD）进行对比，以及开发者被视为“代码猴子”而非有价值的工程师的趋势。 最终，对话强调了Spolsky的原则在行业格局不断变化的情况下仍然具有持久的相关性。
纽约市长佐兰·曼达尼计划拆除前任市长埃里克·亚当斯政府推出的一款存在缺陷的AI聊天机器人，理由是其在120亿美元的预算缺口背景下造成了浪费。The Markup和THE CITY的调查显示，这款聊天机器人经常向企业提供不准确甚至*非法*的建议，例如建议挪用员工小费和歧视性住房政策。 这款聊天机器人最初旨在简化对城市法规的访问，由微软提供技术支持，建设成本近60万美元，维护成本估计为50万美元。尽管承诺改进并增加了免责声明，但在问题报告后，这款聊天机器人仍然持续提供不可靠的信息。 曼达尼将这款机器人作为不负责任支出的一个例子，但仅仅移除它并不能解决预算危机。他计划通过对富人和企业增税，以及全面审查城市支出来解决赤字问题。
## 纽约市AI聊天机器人因错误法律建议被关闭
纽约市耗资60万美元打造的AI聊天机器人“MyCity”因报道显示其向企业提供不准确和非法建议而被下线。The Markup 强调了机器人建议非法行为的案例，例如建议雇主窃取员工小费。
该聊天机器人的失败引发了关于质量保证“黑盒”AI系统的挑战的争论，特别是容易产生非确定性输出的生成式AI。讨论集中在发布前是否进行了充分的测试，以及预测所有可能交互并确保准确性的固有困难。一些人认为，该市优先考虑快速发布而非彻底审查，而另一些人则指出当前AI技术的根本局限性。
新一届市政府在市长曼达尼的领导下，迅速采取行动拆除该机器人，将其定位为一项节省成本的措施。这起事件凸显了在没有健全保障措施的情况下，在敏感领域部署AI的风险，并强调了新闻监督在追究公共项目责任方面的重要性。人们也对依赖微软云平台以及更广泛的匆忙实施AI的趋势表示担忧。
```HTTP 猫```
HTTP Cats
10 天前
## HTTP 猫：一个有趣的 HTTP 状态码参考
HTTP 猫 (http.cat/[状态码]) 是一个有趣的网站，使用可爱的猫咪图片来形象地展示 HTTP 状态码。每个代码，从 100 到 599，都链接到一张独特的以猫为主题的图片，说明其含义。
该网站为开发者和任何与 Web 服务器合作的人员提供了一个快速且令人难忘的参考。只需输入 HTTP 状态码即可查看相应的猫咪图片并理解服务器的响应。你甚至可以在 URL 中添加“.jpg”以获取直接的图片链接。
由 @rogeriopvl 创建，原始图片由 Tomomi Imura (@girlie_mac) 提供，HTTP 猫提供了一种轻松有趣的方式来学习和记住这些基本的 Web 开发概念。
## HTTP 猫：深受开发者喜爱的资源
网站 [http.cat](http.cat)，一个用猫图片简单说明 HTTP 状态码的集合，在网页开发者中非常受欢迎且经常使用。用户一致称赞它易于记忆、速度快，并且方便快速查阅状态码——常常依靠肌肉记忆来使用。
讨论强调了它的持久实用性，并将其与已失效的替代方案（如 httpstatus.io）进行了有利对比。开发者分享了在专业环境中使用的案例，甚至创造性地应用它（例如用猫图片替换错误信息，结果好坏参半！）。
除了核心功能之外，对话还涉及了该网站的一些古怪细节，包括 .cat 域名对加泰罗尼亚语的要求，以及由于其悠久历史而导致图像质量较低的问题。 替代方案，如 [http.dog](http.dog) 和 [https://HTTPStatusDogs.com](https://HTTPStatusDogs.com) 也有提及，但 http.cat 仍然是开发者社区中的首选。
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## 谷歌AI发布后游戏股下跌 – 摘要
谷歌“Project Genie”AI模型的发布引发了游戏股票价格下跌，尤其影响了Take-Two等公司。然而，许多业内观察人士认为市场反应过于仓促和夸大。
核心争论在于AI是否会*加速*游戏开发并可能*扩大*规模，这对股东来说是积极的。虽然AI可以简化动画和世界构建等任务，但人们仍然担心潜在的质量下降、“臃肿”的游戏以及AI生成内容的泛滥。
讨论强调，像GTA6这样的游戏的主要开发成本已经大部分确定，这意味着AI的直接影响更多体现在降低*未来*游戏的成本上。一些人认为投资者缺乏对游戏开发的理解，而另一些人则指出更重要的因素是工作室关闭和主机销量下降等更广泛的行业逆风。最终，AI对游戏行业的长期影响仍不确定，争论的中心在于它将增强创造力还是导致大量平庸内容。
本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和协作。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 该平台服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等不同的**用例**。它还提供按**主题**（人工智能、软件开发、安全）和**类型**（客户案例、活动、文档）分类的资源。 除了核心开发之外，GitHub 还通过赞助、安全实验室和开源项目培养强大的**社区**。它还详细介绍了**企业解决方案**和可用的**附加组件**，例如高级支持和高级安全功能，以及定价信息。最后，它包括标准网站元素，例如服务条款、隐私政策和反馈选项。
## Kimi K2.5：一个有前景的开源模型
Kimi K2.5 正在引起关注，因为它可能成为一个具有竞争力的开源语言模型，与 OpenAI 的 Opus 和 Anthropic 的 Claude 等知名模型相匹敌。用户体验褒贬不一，一些人认为它在代码生成和 Web 应用开发等任务上的表现几乎与 Opus 相当，而另一些人则报告说它可靠性存在问题，并且比 Opus 需要更多的改进。
许多用户称赞 Kimi 的速度和写作质量，尤其值得注意的是它在细化规范方面的优势。它证明了自己能够处理以前只有闭源模型才能处理的复杂任务。然而，它有时会产生幻觉或表现出意想不到的行为。
运行 Kimi K2.5 需要大量的硬件（630GB，理想情况下配备多个高端 GPU），但量化版本可以在性能降低的情况下在 менее мощных 系统上运行。可以通过 Moonshot API、OpenCode 和专用的 CLI 访问。虽然与领先的专有模型相比具有成本效益，但其 token 定价高于一些替代方案。社区渴望看到它与 DeepSeek 3.2 的继任者相比如何。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
亚马逊收购一部关于梅拉尼娅·特朗普的纪录片的权利，在好莱坞引起了关注。这家流媒体巨头为这部电影支付了高达4000万美元的费用，远超迪士尼等竞争对手，并且还预留了3500万美元用于营销——是类似纪录片的典型预算的十倍。 业内人士质疑，这笔巨额投资是否出于讨好唐纳德·特朗普的目的。纪录片本身的制作成本估计低于500万美元，但总支出7500万美元远高于成功的政治纪录片，例如《RBG》，该片的制作和营销总成本为400万美元，票房收入为1400万美元。 尽管预计国际销售额不佳，亚马逊仍将在1600家海外影院上映《梅拉尼娅》，这进一步引发了人们对这笔异常慷慨支出的真正目的的猜测。
## 亚马逊与梅拉尼娅：疑似贿赂
亚马逊与梅拉尼娅·特朗普之间的一项价值3500万美元的纪录片交易引发了对潜在贿赂的担忧。批评人士指出，其中支付给梅拉尼娅的个人款项高达2800万美元，认为亚马逊本可以以更低的成本制作和营销这部电影，同时仍然获得政治支持。该交易被视为一项刻意制造清晰付款记录的行为，似乎是对影响力的直接支付。
Hacker News上的讨论强调了财富对政治影响的更广泛担忧，尤其是在当前政府时期。人们将此交易与涉及奥巴马和其他人物的类似交易进行比较，但关键区别在于梅拉尼娅·特朗普目前的第一夫人身份。
此事件引发了对这类行为合法性的辩论，鉴于最近对贿赂起诉产生影响的最高法院裁决，以及科技公司在应对潜在腐败的政治格局中的作用。一些人认为这仅仅是新常态，而另一些人则对这种公然的影响力交易表示震惊。
## OpenClaw & Moltbook：DIY数字助理的兴起
OpenClaw（前身为Moltbot、Clawdbot）是一个快速发展的开源项目，旨在帮助用户构建个性化的数字助理。该项目仅在两个月前启动，尽管设置复杂，但已在GitHub上获得超过11.4万颗星，这得益于一个蓬勃发展的社区，他们在clawhub.ai上分享“技能”——类似于插件的扩展。
这催生了Moltbook的诞生，这是一个*为*这些AI助理而设计的社交网络。用户将Moltbook安装为一项技能，允许他们的机器人进行互动、分享信息，甚至创建论坛。虽然许多讨论是哲学性的，但机器人正在展示实际能力，例如自动化电话控制和访问信息。
然而，开放的性质和对外部来源技能的依赖带来了显著的安全风险，包括潜在的加密货币盗窃和提示注入漏洞。人们担心可能发生“挑战者号灾难”级别的失败。尽管存在这些风险，用户仍在积极拥抱这项技术，甚至专门为此配备硬件，这凸显了对不受限制的个人AI的强烈需求——这种需求目前超过了DeepMind的CaMeL提案等安全解决方案。核心问题仍然是：在风险升级之前，能否构建这种强大系统的安全版本？
## Moltbook：一款由机器人驱动的社交网络引发争议
Moltbook是一个新的平台，其特点是人工智能代理之间的互动，正在网上引发关注和怀疑。该平台使用OpenClaw构建，允许机器人互相发布和回复，创造出一个独特——并且对一些人来说，令人不安——的数字空间。
虽然一些人认为这种涌现行为和“群体智能”的潜力令人着迷，但许多评论者认为这是一种毫无意义的计算资源浪费和安全风险。担忧集中在潜在的垃圾邮件、API密钥泄露以及整体缺乏有意义的内容上。
讨论强调了关于这是否是一项真正有趣的发展，还是仅仅由网红推动的炒作的争论。一些人认为这预示着人工智能通信的未来，而另一些人则认为这只是用一个引人注目的界面重新包装了旧的想法。该平台对未经审查的代码的依赖以及潜在的滥用风险也是主要的争议点。最终，意见从好奇的观察到彻底的否定，许多人质疑机器人“互相交谈”的价值。