2025-07-02 Hacker News Top Stories #
- 作者质疑联邦储备银行的百万美元立方体实际金额可能多50万。
- 上下文工程在AI代理中起关键作用，通过提供必要信息和工具提升任务解决能力。
- Xfinity的WiFi Motion功能利用WiFi信号检测家中运动，需用户启用并设置。
- Proton加入诉讼，指控苹果的App Store政策对开发者和消费者造成伤害。
- Cloudflare推出按爬取付费服务，允许内容所有者对AI爬虫访问进行货币化。
- 墨尔本男子在新购房子地下发现了一个庞大的模型火车网络。
- Claude Code支持钩子功能，允许用户定义shell命令在不同生命周期阶段执行。
- Spegel终端浏览器使用LLMs重写网页内容，以Markdown格式呈现。
- OpenFLOW是开源工具，用于快速创建美观的等距投影基础设施图表。
- 高通设备的USB端口隐藏JTAG功能，支持通过EUD进行SWD调试，无需外部工具。
The Fed says this is a cube of $1M. They’re off by half a million #
https://calvin.sh/blog/fed-lie/
这篇文章是 Calvin Liang 写的，讲述了他对芝加哥联邦储备银行货币博物馆中一个展示的透明立方体的好奇心。这个立方体被声称装有 100 万美元的 1 美元钞票。但作者不相信这个标签，决定亲自数一数。
首先，作者尝试在博物馆现场数钞票，但由于立方体很高，他不得不后退以看到整个立方体，眯着眼睛数着钞票堆，但很快就失去了计数。他意识到这种行为在博物馆里看起来很奇怪，于是放弃了这种方法。
接着，作者尝试用手机照片来数，放大照片，用手指在屏幕上划过，心里默数。但仍然无法保持计数。他想要的是一个能在照片上点击并计数的工具，但发现没有这样的网络应用。
因此，作者制作了一个名为“Dot Counter”的工具，这是一个非常简单的网页应用：上传图片，点击放置点，它会告诉你放置了多少点。这个工具最初是为了调查这个立方体，但作者认为其他人可能也需要在图片中计数。
作者假设每个捆包含 100 张 100 美元的钞票，计算出立方体实际包含的金额是 155 万 4 千美元，比声称的 100 万美元多了 50%，即多出了 55 万 4 千美元。
文章还提到，如果从每个维度减去 2（基本上是剥去最外层的钞票捆），计算结果会更接近 100 万美元，但这样立方体就不再是立方体了。
作者还提出了一个假设，即联邦储备银行可能在玩长期游戏，按照 2% 的通胀目标，这个立方体将在 22 年后价值 100 万美元。
最后，作者提出了一个可能性，即立方体可能是空心的，中间可能只是空气和皱巴巴的旧报纸，只是一个装饰性的立方体，一个财政幻觉，世界上最昂贵的皮纳塔（但不能打，因为保安在看着）。
作者计算出，即使是最外层的钞票也价值 53 万 4 千美元。他提出了一个制作 100 万美元立方体的方法，考虑到美元钞票的尺寸，他计算出最好的方法是 90 捆钞票堆叠 7 层，16 堆，总共价值 100 万 8 千美元，形成一个几乎完美的立方体。
总结来说，作者通过制作一个工具，进行数学计算，并且仔细检查了钞票堆，得出结论：立方体可能是 100 万美元，可能是一个空盒子，最有可能是 155 万美元。他通过自己的行动和计算，让读者不再需要猜测。
HN 热度 857 points | 评论 343 comments | 作者：c249709 | 8 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44435484
- 这个展示的一百万美金实际超过了一百万，因为箱子尺寸错误，但联邦储备银行仍然决定展示并声称是一百万。
- 偷窃这个立方体的现金的可能性很低，除非你只拿走一小部分面值，并且可能需要在国外花费这些钱，因为国外银行需要时间来检查序列号。
- 使用聪明才智通过传统方式赚取一百五十万美金可能更好。
- 有人认为在 Zoom 会议上说“我这没问题”就能赚到一百万美金，但还在等待这笔钱。
- 有人意识到完成这个任务可以大规模并行处理。
- 有人认为在几年内积累一百五十万美金的人可能只有个位数百分比。
- 对“一些”和“几个”的定义因人而异，有人认为“一些”是 3 到 5 个。
- 有人通过观察啤酒罐的托盘数量来猜测数量并赢得了比赛。
- 有人怀疑立方体中间可能只是空气和皱巴巴的旧报纸。
- 有人认为这个展示更有趣的概念是“一百万美元的 100 美元钞票适合这个区域”，而不是“这里有一百万美元的钞票”。
The new skill in AI is not prompting, it’s context engineering #
https://www.philschmid.de/context-engineering
这篇文章介绍了人工智能领域中一个新兴的概念——上下文工程（Context Engineering）。文章指出，随着代理（Agents）的兴起，对话的重点已经从“提示工程”（prompt engineering）转向了更为广泛和强大的“上下文工程”。Tobi Lutke 将上下文工程描述为“为大型语言模型（LLM）提供所有必要的上下文，使其能够合理地解决任务的艺术”。
文章首先解释了什么是上下文，它不仅仅是发送给 LLM 的单个提示，而是模型在生成响应之前看到的一切。上下文包括指令/系统提示、用户提示、状态/历史（短期记忆）、长期记忆、检索信息（RAG）、可用工具和结构化输出。
接着，文章强调了上下文工程的重要性，指出构建真正有效的 AI 代理的秘诀不在于编写的代码复杂性，而在于提供的上下文质量。文章通过一个 AI 助手安排会议的例子，对比了“廉价演示”代理和“神奇”代理的区别。廉价演示代理只有用户请求的上下文，而神奇代理则拥有丰富的上下文信息，包括日历信息、与该人的过往邮件、联系人列表和发送邀请的工具，从而能够生成更有用的响应。
文章进一步阐述了上下文工程的定义，它不仅仅是关于在单个文本字符串中制定完美的指令集，而是一个更广泛的领域。上下文工程是设计和构建动态系统的学科，这些系统在正确的时间以正确的格式提供正确的信息和工具，使 LLM 能够完成其任务。
最后，文章得出结论，构建强大可靠的 AI 代理越来越不依赖于找到神奇的提示或模型更新，而是依赖于上下文的工程和在正确的时间以正确的格式提供正确的信息和工具。这是一个跨职能的挑战，涉及理解业务用例、定义输出，并组织所有必要的信息，以便 LLM 能够“完成任务”。文章最后感谢了包括 Tobi Lutke 的推文、Karpathy 的推文、Simon Willison 的文章等在内的多个优秀资源。
HN 热度 853 points | 评论 487 comments | 作者：robotswantdata | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44427757
- 构建强大可靠的 AI 代理不再依赖于找到神奇的提示或模型更新，而是在于上下文工程和提供正确的信息和工具。
- 由于非确定性的本质，上下文工程几乎就是魔法，但发现大型语言模型（LLM）倾向于理解和把握前 7-12 行的上下文。
- 需要保持上下文简短，尽管声称有长上下文窗口，但实际上只有平均 1 万 token 以内的上下文具有良好的准确性和召回能力。
- 如果构建代理间协调，不应构建具有长上下文和多个工具的代理，而应将它们分解为几个具有不同工具集的代理，并设置一个专门进行交接的规划代理。
- 如果所有方法都失败，应在代码中编写代理交接逻辑。
- 较大的模型更擅长处理更大的上下文，例如 32B 模型比 8B 模型表现更好。
- 对于大多数工作流程，使用小型模型效果不错，只有在问题更难时才使用大型模型。
- 可以将整本书上传到最新的 Gemini 模型，并可靠准确地回答需要多章节知识的具体问题。
- 对于信息处理效果不错，但对于指令/指导则效果不佳，因此标准建议是将指令放在开头和结尾重复。
- 可能存在类似于人类记忆的序列位置效应，但与人类行为在关键方面有所不同。
- 这些书是否已经包含在训练集中，即在引导模型之前就已经“硬编码”。
- 可以进行多轮对话和代理间协调，但可能会崩溃，而 Gemini 在处理较大上下文方面表现得更好。
- 重新格式化数据，例如将 Markdown 表格转换为 JSON 或 YAML 对象列表，可能会获得更可靠的结果。
- Claude 的系统提示非常长，对于 Gemini、GPT 或 Grok 来说，前 1k 行可能并不那么相关。
- 无论是称之为“提示”还是“上下文”工程，都是在非确定性空间中寻找能够“粘住”的东西，这本质上是一样的。
- 上下文和提示只是同一输入的不同部分，对于模型来说没有区别，唯一的区别在于用户如何将这些输入提供给模型。
Xfinity using WiFi signals in your house to detect motion #
https://www.xfinity.com/support/articles/wifi-motion
这个网页提供了关于 Xfinity 的 WiFi Motion 功能的详细介绍，包括其用途、如何启用和使用，以及相关的设置调整。
WiFi Motion 是 Xfinity 互联网服务的一部分，它不是专业的家庭安全服务，也不会被专业监控。该功能受 Xfinity 住宅服务协议和隐私政策的约束。Comcast 不会监控由该服务生成的运动和/或通知。Xfinity 网关和 WiFi 连接设备的放置，以及您家的大小、布局和建筑材料，可能会影响 WiFi 信号的连接方式，并可能限制服务检测运动的能力。WiFi Motion 只在您家中有强 WiFi 信号在您的网关和 WiFi 连接设备之间传输的区域工作，Comcast 不保证或保证性能。您需要定期测试您的 WiFi 信号，以确定它是否在您希望检测运动的家中位置通知您运动。您负责遵守与您使用 WiFi Motion 和服务相关的任何适用法律。您确认您仅出于自己的合法、住宅目的使用 WiFi Motion。根据适用法律，Comcast 可能会在与任何执法调查或程序、任何 Comcast 是一方的争议或根据法院命令或传票有关的方面，未经进一步通知您，向第三方披露由您的 WiFi Motion 生成的信息。
要使用 WiFi Motion，您需要 Xfinity 互联网服务、一个合格的 Xfinity 网关（Technicolor XB7 CGM4981COM 或 XB8）、Xfinity 应用版本 5.28 以及您自己的 WiFi 连接设备。注意，WiFi Motion 在 Xfinity 应用中目前不适用于使用 WiFi Boost Pods 或 Storm-Ready WiFi 的客户。激活该功能时，默认情况下 WiFi Motion 是关闭的。要激活该功能，请打开 Xfinity 应用并导航到 Home 标签，找到该功能的关注卡并选择“Turn on WiFi Motion”。阅读下一个屏幕上的额外信息后，选择“Get Started”按钮。审查 Xfinity 住宅服务协议和 Xfinity 隐私政策，勾选同意框，然后选择“Continue”。应用将列出适合 WiFi Motion 的 WiFi 连接设备。最好的设备保持静止并且始终处于开启状态。根据您的 WiFi 上连接了多少合适的设备，您将看到以下选项之一：手动选择设备，或者使用推荐设备。如果没有找到合适的设备，将提供额外信息，然后提示您“Try again”。
在选择了设备后，激活体验将完成并显示加载屏幕。完成后，您将看到一个确认屏幕，告知您 WiFi Motion 现在已开启。选择“Done”将带您回到 Home 标签。查看常见问题解答，以便您了解 WiFi Motion 的工作原理。
一旦激活了该功能，您就可以在 Xfinity 应用的 Home 标签下查看运动感应活动。选择状态以查看更多详细信息并查看当前的运动活动。选择此屏幕上的 WiFi Motion 事件将带您进入所有 WiFi Motion 事件的活动源。
要调整 WiFi Motion 的设置，请在 WiFi Motion 实时视图页面的右上角选择齿轮图标。在 WiFi Motion 设置页面上，您可以配置与 WiFi Motion 相关的设置。您可以在该页面上切换 WiFi Motion 的开启或关闭，导航到运动活动，或调整您的偏好以更新您与 WiFi Motion 一起使用的 WiFi 连接设备。您还可以在此页面上调整宠物和运动灵敏度设置。您还可以配置 Home 和 Away 模式的警报和通知设置。有关这些设置如何工作的更多信息，请参阅 WiFi Motion 常见问题解答。
宠物灵敏度：如果您希望防止宠物的运动导致运动通知，您可以通过在 WiFi Motion 设置中启用“Exclude Small Pets”功能来排除宠物运动。运动是根据 Xfinity 网关和您选择的 WiFi 连接设备之间发生的信号中断量来检测的，因此可以过滤掉小宠物（大约 40 磅或更少）的运动，同时让您了解更可能是由人类引起的大运动。
您必须先启用高运动灵敏度才能启用“Exclude Small Pets”功能，因为我们需要大量信息来最好地区分宠物和人类运动。如果您在排除小宠物后仍然收到不想要的通知，您可以尝试关闭“Exclude Small Pets”并切换到中等或低灵敏度。
由于 WiFi Motion 没有视觉信息，它不能总是区分宠物运动和人类运动，特别是对于也可能在 40 磅或更少的儿童。超过 40 磅或更大的宠物可能会继续导致运动通知。在选择是否要启用此功能时，请务必考虑这一点。除了自定义您的宠物灵敏度设置外，将您的 WiFi Motion 设备放置在离地面至少四英尺的位置也可以帮助防止宠物运动的通知。
管理宠物灵敏度：您可以通过选择 Home 标签上的 WiFi Motion 状态，然后选择 WiFi Motion 实时视图页面右上角的齿轮图标来访问 WiFi Motion 的宠物灵敏度设置。在 WiFi Motion 设置页面上，您可以通过点击宠物灵敏度并切换“Exclude small pets”来从您的通知和运动事件历史中排除宠物运动。即使宠物运动从您的通知和运动事件历史中排除，它仍然被检测到。
HN 热度 633 points | 评论 465 comments | 作者：bearsyankees | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44426726
- Comcast 可能会在某些情况下向执法部门或法庭披露 WiFi Motion 生成的信息，从而可能透露用户是否在家。
- 技术解决方案不如法律保护来得有效，需要立法禁止 ISPs 监视用户。
- 工程师不愿涉及政治，但需要数字权利法案来保护隐私。
- 需要更广泛的立法来阻止商业和政府的监视行为。
- 1948 年的《世界人权宣言》第 12 条已经提到了隐私权的保护，但需要更具体的法律来应对现代隐私问题。
- 隐私权的保护存在解释上的模糊性，需要更具体的法律语言来防止企业绕过隐私保护。
- 即使增加了具体的隐私权法律语言，也可能因为解释和语义问题而存在漏洞。
- 需要一个不同的解决方案，回到 1990 年代末到 2000 年代初互联网的信任水平，防止企业成为互联网发展的主要驱动力。
- 没有法律后果的违反就不算真正的法律。
- 需要适当的执法和对违反隐私法的企业进行惩罚。
- 欧洲人权法院第 8 条有类似的隐私权内容，但包含了一些例外情况。
- 需要一个非技术性的解决方案来保护隐私，而不是依赖于技术手段。
Proton joins suit against Apple for practices that harm developers and consumers #
https://proton.me/blog/apple-lawsuit
Proton 公司加入针对苹果的诉讼，指控苹果的掠夺性行为损害了开发者和消费者的利益。
Proton 公司在美国加利福尼亚北区联邦地区法院提交了诉讼文件，加入了一起针对苹果的现有集体诉讼。Proton 作为原告，代表并起诉了一群类似情况的开发者。挑战这样一个强大的公司并非易事，但 Proton 一直致力于在线自由、隐私和安全，认为这一行动对于确保互联网未来的发展至关重要。
为什么现在采取行动？ 苹果的 App Store 政策长期以来被认为在全球许多地区具有反竞争性和非法性。最近，欧洲委员会发现苹果违反了欧洲竞争法，并对其处以 5 亿欧元的罚款。在 Epic Games 诉苹果案中，法官发现苹果公然违抗法院命令，创造了新的反竞争障碍。鉴于其他国家也在寻求改革苹果的反竞争行为，Proton 认为苹果的行为违反了美国的反垄断法。如果不采取行动，美国消费者和专注于美国市场的开发者将不得不为更少的选择支付更高的价格，处于不利地位。
紧迫性还来自于 5 月 23 日应用开发者对苹果提起的另一起集体诉讼，任何和解都可能对所有其他开发者具有约束力。通过加入这场诉讼，Proton 希望确保这场诉讼不仅仅是为了补偿因苹果行为而受害的应用开发者的金钱损失，还包括改变 App Store 政策，以改善互联网的现状。Proton 寻求永久结束 App Store 的反竞争行为，并加入这场诉讼以确保任何未来的和解都能真正改变苹果的做法和政策，惠及所有消费者、开发者和竞争，而不仅仅是表面的改变。
诉讼确实寻求为所有受害的开发者寻求金钱赔偿，以遏制未来的反竞争行为，并为受苹果反竞争行为伤害的成员提供补偿。Proton 将把从诉讼中获得的任何资金捐赠给争取民主和人权的组织，以便将苹果从威权国家获得的部分利润重新分配给自由。这些捐赠将通过非营利的 Proton Foundation 协调，该基金会监督 Proton 的工作，确保始终将公共利益置于财务收益之上。
苹果对 iOS 设备软件分发的垄断控制给消费者、企业和整个社会带来了诸多问题。反垄断法的存在是因为垄断地位赋予的权力最终会导致滥用。在寡头科技巨头的情况下，这些滥用对社会有广泛的影响，对于互联网的未来，现在解决这些问题至关重要。
App Store 政策损害隐私
苹果的 App Store 政策不成比例地偏袒像 Meta 和谷歌这样的公司采用的监控资本主义商业模式，因此巩固了一个经常侵犯消费者个人隐私的在线商业模式。所有开发者都被要求支付 99 美元的年费才能进入 App Store，但苹果还从通过 iOS 应用支付的款项中抽取 30% 的分成，这些应用被迫使用苹果的支付系统。
那些通过交换用户数据来实现“免费”服务并侵犯隐私的公司不受此影响，因为它们不通过 App Store 处理支付。然而，通过订阅实现货币化的隐私优先公司受到这一费用的不成比例影响，这为隐私优先商业模式的采用设置了重大障碍。这些公司也是苹果通过其虚伪的隐私营销活动直接竞争的公司。这是互联网陷入广泛监控资本主义的一个重要驱动力。
HN 热度 605 points | 评论 587 comments | 作者：moose44 | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44426128
- 应用商店税对以订阅方式盈利的隐私优先公司影响较大，增加了隐私优先商业模式的障碍。
- 苹果、谷歌、三星等公司的规模使得小批量手机制造成本高，难以进入市场，导致市场集中。
- 智能手机市场规模大，必须与上述公司打交道，使他们成为市场主导者。
- 如果公司成为 Facebook、Netflix 或亚马逊这样的巨头，手机公司会私下提供优惠，其他人则面临限制性条款。
- 市场自然倾向于单一解决方案，导致市场自然集中。
- 制造小批量产品成本高是制造业的固有事实。
- 需要修订法律，使混合使用现成组件更容易，版权和专利应有默认的强制许可费用。
- 应该更难获得专利，专利申请成本应更高，只有个人能拥有专利。
- 苹果通过合同拥有大量专有技术，非常垂直整合。
- 即使愿意支付，也无法购买竞争性组件，因为供应商不会卖给竞争对手。
- 强制许可意味着即使苹果拥有 iPhone 专利，也必须以合理费用授权给他人。
- 在强制许可的世界中，研发投资变得无意义，因为可以等待他人研发后要求分享成果。
- 专利和版权问题不如合同独占性问题严重，Android 并非封闭系统，第三方 Android 设备存在。
- 市场自然倾向于单一解决方案，经济上也倾向于垄断，以避免利润趋近于零。
- 除了主流手机生态系统外，还有非主流手机生态系统，如 Linux 手机和更开放的 Android 手机。
- 智能手机已成为某些政府应用、银行/金融服务的必需品，未来可能需要随身携带这些双寡头控制的设备。
- 许多应用在 root 手机或自定义 ROM 上无法工作，违反服务条款。
- 韩国曾将政府 ID 系统与 ActiveX 绑定，导致整个国家长时间停留在 IE6。
- 英国电子签证系统可能导致类似问题，依赖特定浏览器和插件。
Cloudflare to introduce pay-per-crawl for AI bots #
https://blog.cloudflare.com/introducing-pay-per-crawl/
这篇文章介绍了 Cloudflare 推出的“按爬取付费”（pay per crawl）服务，这是一种新的商业模式，旨在帮助内容所有者对其网站内容进行货币化。以下是文章的详细中文摘要：
消费格局的变化 许多出版商、内容创作者和网站所有者目前感觉自己面临着一个二元选择——要么对 AI 爬虫完全开放，要么创建自己的封闭花园。Cloudflare 基于一个简单的原则：内容创作者应该能够控制谁可以访问他们的作品。如果创作者想要阻止所有 AI 爬虫访问他们的内容，或者允许某些或全部 AI 爬虫免费访问，他们应该能够这样做。创作者应该掌握主动权。在与新闻机构、出版商和大型社交媒体平台进行了数百次对话后，Cloudflare 听到了一个一致的愿望：他们希望 AI 爬虫能够访问他们的内容，但希望得到补偿。目前，这需要认识正确的个人并达成一次性交易，如果没有规模和影响力，这是一个难以克服的挑战。
我可以向爬虫收费吗？ Cloudflare 相信选择不必是二元的——应该有一个第三选项：你可以为访问收费。与其全面封锁或无偿开放访问，不如赋予内容所有者在互联网规模上货币化他们的内容的能力。Cloudflare 很高兴能够帮助复兴一个几乎被遗忘的网络元素：HTTP 响应代码 402。
引入按爬取付费 按爬取付费目前处于私有测试阶段，是 Cloudflare 在这方面的首次尝试。它与现有的网络基础设施集成，利用 HTTP 状态代码和已建立的认证机制创建付费内容访问框架。每次 AI 爬虫请求内容时，它们要么通过请求头部展示支付意向以成功访问（HTTP 响应代码 200），要么收到 402 支付所需响应和定价。Cloudflare 作为按爬取付费的商户记录方，并提供底层技术基础设施。
出版商控制和定价 按爬取付费赋予域名所有者对其货币化策略的完全控制权。他们可以定义整个站点的统一请求价格。然后，出版商对爬虫有三个不同的选项：允许、收费、阻止。即使爬虫没有与 Cloudflare 建立计费关系，无法为访问付费，出版商仍然可以选择“收费”。这相当于网络级别的阻止（HTTP 403 Forbidden 响应，不返回任何内容）——但额外的好处是告诉爬虫未来可能有合作关系。虽然出版商目前可以为整个站点定义统一价格，但他们保留了根据需要绕过特定爬虫收费的灵活性。这对于允许特定爬虫免费通过或想要在按爬取付费功能之外协商和执行内容合作特别有帮助。为了确保与每个出版商现有的安全姿态集成，Cloudflare 在应用现有的 WAF 策略和机器人管理或阻止功能后，通过规则引擎执行允许或收费决策。
支付头部和访问 在构建系统时，Cloudflare 知道必须解决一个非常重要的技术挑战：确保能够向特定爬虫收费，但防止任何人冒充该爬虫。幸运的是，使用 Web Bot Auth 提案有一种方法可以做到这一点。对于爬虫，这包括：生成 Ed25519 密钥对，并在托管目录中提供 JWK 格式的公钥；向 Cloudflare 注册以提供您的密钥目录 URL 和用户代理信息；配置您的爬虫使用每个请求的 HTTP 消息签名。一旦注册被接受，爬虫请求应始终包括签名代理、签名输入和签名头部，以识别您的爬虫并发现付费资源。
访问付费内容 一旦爬虫设置完成，可以通过两种流程确定内容是否需要支付：反应式（发现优先）和主动式（意图优先）。反应式流程中，如果爬虫请求付费 URL，Cloudflare 返回 HTTP 402 Payment Required 响应，附带爬虫价格头部。这表明需要为请求的资源支付费用。主动式流程中，爬虫可以在其初始请求中预先包含爬虫最大价格头部。如果资源的配置价格等于或低于此指定限制，请求继续进行，内容以成功的 HTTP 200 OK 响应提供，确认收费。
财务结算 爬虫运营商和内容所有者必须在他们的 Cloudflare 账户中配置按爬取付费的支付细节。每次爬虫进行带有支付意向的认证请求并接收到带有爬虫收费头部的 HTTP 200 级响应时，都会记录计费事件。然后 Cloudflare 汇总所有事件，向爬虫收费，并将收入分配给出版商。
为爬虫提供内容，为代理提供未来 本质上，按爬取付费开始了在线内容控制的技术转变。通过为创作者提供强大的、程序化的机制来评估和控制他们的数字资产，我们赋予他们继续创造使互联网宝贵的丰富多样内容的能力。Cloudflare 预计按爬取付费将显著发展。目前还很早：我们相信许多不同类型的互动和市场可以并且应该同时发展。我们很高兴支持这些各种努力和开放标准。例如，出版商或新组织可能希望为不同的路径或内容类型收取不同的费率。如何引入基于动态定价的定价基础……
HN 热度 479 points | 评论 262 comments | 作者：scotchmi_st | 14 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44432385
- Cloudflare 引入 AI 机器人的按爬取付费模式是实现微支付的一种方式。
- 这种模式应成为网络标准商业模式，取代广告中介，减少数据滥用和传播错误信息。
- Brave 的 BAT 和 Coinbase 的 x402 是解决此问题的不同尝试，但都面临加密货币偏见和广告技术的阻碍。
- 微交易在技术成本上可行，但人类交易成本（如决策疲劳）使其变得疲惫。
- 解决方案是捆绑销售，用户一次性支付后无需为每项内容支付边际成本。
- 广告支持的内容是一种捆绑，但更好的捆绑服务如 Spotify 和 YouTube Premium 提供固定月费。
- 微交易会阻碍人们消费内容，而捆绑销售可以解决这个问题。
- 用户倾向于一次性支付固定费用，然后根据消费内容比例分配收入给创作者。
- 微交易的问题在于它们会阻碍人们消费内容，而捆绑销售可以解决这个问题。
- 微交易应该更小额，如分或更低，以减少用户对成本的担忧。
- 微交易的真正问题在于它们会阻碍人们消费内容，而捆绑销售可以解决这个问题。
- 理想的解决方案是用户每月支付固定费用，然后根据消费内容分配这笔钱。
- 建立一个文化，鼓励分享配置了引用来源的内容，并减少分享没有共享微交易的明显来源的内容。
- 需要对信息来源进行尽职调查，以确定其是否可信。
- 微支付系统比纯粹的信用系统有优势，因为它减少了用户的心理负担。
- 数字内容的分发成本非常低，不需要依赖超额订阅。
- 用户可以全天候流媒体，只要有一个像 YouTube 那样的工作 IP 支付模型，就可以实现收入。
- 信用系统的问题在于用户不喜欢为优质内容支付额外费用，或者为了省钱而观看质量较差的内容。
Melbourne man discovers extensive model train network underneath house #
墨尔本男子丹尼尔·徐（Daniel Xu）在购买了位于墨尔本北部郊区的一栋房子后，意外发现了一个惊喜。在房子的地板下，他发现了一个庞大的模型火车网络，而他本人恰好是一个火车爱好者和工程师。这个模型火车设置包括了一个复杂的火车线路和微型景观网络。在购买房子的过程中，没有任何关于这个模型火车的信息被提及。
丹尼尔·徐需要进入房子的地下室进行装修检查，因为房子的大部分是架空的，位于一个车库上方。通过一个小门进入新家的地下室，他震惊地发现这个刚好能让人站立的空间被一个精心设计的模型火车设置完全占据。他告诉 SBS 新闻：“我震惊了，我立刻叫我妻子下来看一看——她也很震惊。”“这太不可思议了，这么巨大。”
丹尼尔·徐自己就是一个火车爱好者，他的工作是为一家制造新火车和设计建造新铁路线的公司担任轨道车辆工程师。他对铁路的热爱始于他小时候，通过一部关于一辆能够保护儿童的火车的日本卡通片。他已经联系了前房主，得知这个火车网络是前房主的父亲在 1960 年代建造的，当时他们还是个孩子。这个模型火车设置可能已经多年未使用，当丹尼尔·徐第一次进入房子下面时，发现到处都是蜘蛛网，模型火车上满是灰尘。
虽然这不是他购买房子时计划的项目，但丹尼尔·徐已经承诺要修复他在房子下面发现的旧模型火车网络，并希望升级一些技术。他说，尽管目前还没有电力运行，但他的朋友们的孩子来到这里玩耍时，都不想离开，他们会在这里度过整个下午。他计划清理线路，测试哪些部分仍然可以工作，并让整个网络重新运行起来。他还希望能够升级控制台，以分享他对火车的热爱。
HN 热度 367 points | 评论 135 comments | 作者：cfcfcf | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44429182
- 墨尔本男子在房子下面发现了一个巨大的模型火车网络。
- 有人回忆起在一个类似的地下室里看到过更密集的火车布局，认为这是他见过的最奇怪的事物之一。
- 有人提到了 Collyer 兄弟的故事，他们因为囤积癖和设置陷阱而臭名昭著。
- Langley Collyer 死于自己设置的陷阱，而他的兄弟 Homer 则因缺乏照顾而饿死。
- 有人强调了残疾人士追求独立性的重要性。
- 有人指出，在现代资本主义社会中，独立意味着依赖更多的支持网络。
- 有人反驳说，瘫痪的人无法真正独立。
- 有人提到了紧急情况下能够联系他人的重要性，认为这可以增加独立性。
- 有人建议减少单点故障，确保依赖的冗余。
- 有人对帖子中对火车爱好者的描述表示幽默的讽刺。
- 有人推荐了一本关于书籍收藏者和藏书狂的历史书籍《A Gentle Madness》。
- 有人将这种模型火车网络与游戏中的工厂布局相提并论。
- 有人提到了 Minecraft 游戏中的铁路网络。
- 有人分享了自己在偏远地区进行类似项目的经历。
- 有人讨论了这种爱好是否会导致人们选择远程工作以便有空间进行。
- 有人质疑为什么这个火车网络会被认为是一个死亡陷阱。
- 有人猜测这个男子可能是神经多样性人士，他的妻子让他把爱好限制在地下室。
Claude Code now supports hooks #
https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks
Anthropic 网站的这个页面提供了关于 Claude Code 钩子（hooks）的详细介绍和操作指南。Claude Code 钩子是用户定义的 shell 命令，它们在 Claude Code 生命周期的不同点执行，提供对 Claude Code 行为的确定性控制，确保某些操作总是发生，而不是依赖于大型语言模型（LLM）选择运行它们。
钩子的用例示例：
- 通知：自定义当 Claude Code 等待用户输入或权限时的提醒方式。
- 自动格式化：在每次文件编辑后运行 prettier（.ts 文件）或 gofmt（.go 文件）等。
- 日志记录：跟踪并统计所有执行的命令，用于合规性或调试。
- 反馈：当 Claude Code 生成不符合代码库约定的代码时提供自动化反馈。
- 自定义权限：阻止对生产文件或敏感目录的修改。
快速开始： 页面提供了一个快速入门指南，教用户如何添加一个记录 Claude Code 运行的 shell 命令的钩子。首先需要安装 jq 用于命令行的 JSON 处理。步骤包括打开钩子配置、添加匹配器、添加钩子命令、保存配置，并验证钩子是否注册成功。
配置： Claude Code 钩子配置在用户的设置文件中，包括用户设置、项目设置和本地项目设置。钩子按匹配器组织，每个匹配器可以有多个钩子。匹配器用于匹配工具名称，钩子数组包含当模式匹配时执行的命令。
钩子事件：
- PreToolUse：在 Claude 创建工具参数后和处理工具调用前运行。
- PostToolUse：在工具成功完成后立即运行。
- Notification：当 Claude Code 发送通知时运行。
- Stop：当 Claude Code 完成响应时运行。
钩子输入： 钩子通过 stdin 接收包含会话信息和事件特定数据的 JSON 数据。对于 PreToolUse 输入，具体的 schema 取决于工具，包括会话 ID、转录路径、工具名称和工具输入等。
钩子输出： 钩子可以通过两种方式将输出返回给 Claude Code：简单的退出代码或高级的 JSON 输出。退出代码 0 表示成功，退出代码 2 表示阻止错误。钩子还可以返回结构化的 JSON，提供更复杂的控制，包括是否继续处理、停止原因和是否抑制输出等。
页面最后强调，用户需要确保钩子的安全性和安全性，Anthropic 不对钩子使用导致的任何数据丢失或系统损坏负责，并建议用户查看安全考虑。
HN 热度 351 points | 评论 154 comments | 作者：ramoz | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44429225
- AI 的发展可能会导致需要有人来配置和管理这些工具，而不是完全取代编程工作。
- 从手工工具到电动工具的转变，需要理解基本原理的人来获得更好的结果。
- 可能会有一个过渡期，软件从手工制作、注重细节转变为粗制滥造、大规模生产的软件。
- 人们可能会怀念过去那些具有个性和工艺感的软件，就像现在人们欣赏手工雕刻的家具和古建筑一样。
- AI 可能会带来更多定制化的软件，虽然代码可能质量不高，但能满足特定客户的需求。
- “无代码”/“低代码"解决方案过去未能实现，现在也不一定能成功。
- 在没有理解系统组件的情况下，过度依赖抽象可能会导致项目最终失败。
- 过去用 Excel 构建有用但脆弱解决方案的人，现在可能会使用 AI 创建定制且有用的工具。
- 可能会出现格式优美但功能错误的代码，这些代码在某些场景下难以调试和发现错误。
- AI 产生的代码错误可能不会比人类编写的更难以调试。
- 软件的"糟糕"不仅仅是审美问题，还可能意味着各种 bug 和故障。
- 那些知道如何使用调试器的人将拥有无限的工作保障。
- 人们可能会选择扔掉产品并购买替代品，因为修复它比修理更便宜。
- 现在的大多数软件（除了像 Photoshop 这样的专业软件）都存在问题，即使没有 LLMs。
- 作为非软件工程师，用户的实际体验是大多数软件都或多或少存在问题。
- 敏捷开发心态是先发布能够展示价值的产品，然后逐步修复问题。
- 随着 AI 生产力的提升，我们用自制的软件取代了许多昂贵且糟糕的订阅 SaaS 软件。
Show HN: Spegel, a Terminal Browser That Uses LLMs to Rewrite Webpages #
https://simedw.com/2025/06/23/introducing-spegel/
Spegel 是一个概念验证型的终端网页浏览器，它通过将 HTML 内容输入到一个大型语言模型（LLM）中，并直接在终端中以 Markdown 格式呈现结果。这个项目起源于作者在家庭休息后，利用笔记本电脑构建有趣的东西的冲动。经过几个小时的工作，作者开发出了一个只能在终端中运行的最小化网页浏览器，该浏览器不支持 JavaScript，仅支持 GET 请求，并且可以根据自定义提示转换网络内容。
个性化是 Spegel 的一个核心特点，它允许用户根据自己的需求调整网页内容。这种个性化的实现在过去是缓慢且昂贵的，但 LLMs 的出现极大地改变了这一点，使得内容转换变得快速且容易。Spegel（瑞典语中的“镜子”）允许用户使用自己的提示来探索个性化的网页视图。一个页面可以有多个视图，例如一个视图可能将所有内容简化为“五岁儿童水平”（ELI5），另一个视图可能突出显示关键操作。这一切都取决于用户和他们的提示技巧。
Spegel 的工作原理相对简单。它获取 HTML 内容，通过存储在配置文件（~/.spegel.toml）中的提示使用 LLM 进行处理，并输出通过 Textual 渲染的 Markdown。提示和视图可以在浏览会话中实时调整。作者在使用 Textual 构建终端用户界面（TUI）时感到非常愉快，甚至因为易于实现而添加了一些不必要的界面元素。
Spegel 并不是要取代现有的终端浏览器，如 Lynx 和 Links2，而是一种探索或概念验证。目前，Spegel 还不支持 POST 请求（尽管作者有一些处理