2026 07 14 HackerNews

2026-07-14 Hacker News Top Stories #

  1. Zig创始人直率批评Bun从Zig迁移至Rust的项目工程混乱，揭露了Anthropic以AI编程叙事进行商业炒作。
  2. 实测显示Claude Code的系统提示与工具结构消耗约33K Token，远超OpenCode的7K，带来显著成本与效率差异。
  3. 2023年赤道太平洋海表温度异常已完全跳出历史观测范围，警示全球变暖正加剧极端气候风险。
  4. Grok工具被发现将用户整个主目录包括SSH密钥等敏感文件上传至xAI服务器，引发严重隐私担忧。
  5. 作者热爱大语言模型但批评炒作，指出“vibe coding”质量差，技术进步主要来自算力，应警惕过度依赖。
  6. 新西兰演员萨姆·尼尔去世，享年78岁，他曾因《侏罗纪公园》等影片闻名并公开与癌症抗争的经历。
  7. 苹果新SpeechAnalyzer API在英语本地转录测试中准确率与速度均优于Whisper Small，成为苹果设备上的最强选项。
  8. 洛杉矶警察局因隐私与公民自由问题终止与监控公司Flock的合同，但摄像头网络可能仍被其他机构利用。
  9. Chromium 148起Math.tanh等数学函数因依赖操作系统原生库而泄漏OS指纹，可被用于跨平台识别。
  10. Grok CLI确定性地上传用户整个主目录至云存储，暴露出以文本指令限制AI访问的安全缺陷。

1. Zig 创始人直言不讳，Anthropic 则尽说空话。(Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows Smoke) #

https://raymyers.org/post/zed-creator-calls-spade-a-spade/

Ray Myers 在博客中评论了 Anthropic 与 Bun 将运行库从 Zig 迁移到 Rust 的事件。他指出 Anthropic 是一家靠宣传未来影响力吸引投资的 AI 公司，声称“编程即将消失”以推动其叙事。Bun 作为 TypeScript 运行时，曾是最大的 Zig 代码库之一，被 Anthropic 收购后，其创始人在 AI 代理的协助下将代码迁移到非安全 Rust，并宣传接近 100% AI 贡献，而 Zig 禁止 AI 贡献。Zig 创始人 Andrew Kelley 对此回应直率，批评 Bun 项目工程决策混乱（过度使用 AI、管理问题），而非 Zig 本身的问题。Myers 倾向于认为这次迁移更多是商业营销手段：Rust 重写能推广 Anthropic 的 Fable 模型，并迎合 Anthropic 内部技术栈。他同时指出 Bun 项目公开宣扬“996 式工作”是管理不善的表现，而 Andrew 的直言虽然打破常规，但有助于澄清技术真相。整体上，文章呼吁理性看待 AI 在软件工程中的实际能力，警惕资本驱动的叙事。

HN 热度 1401 points | 评论 701 comments | 作者：crowdhailer | 16 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48889637

  • 项目价值不在于代码本身，而在于代码经过的战斗测试次数；Zig 已有实战积累，而 Rust 重写尚未经过考验。
  • 如今项目容易被放弃，因为生成于一时冲动，缺乏沉没成本带来的坚持力；概念验证变得廉价，只有投入大量时间的项目才值得关注。
  • 摩擦和时间能帮助消化想法、挑战自我，从而增加价值；缺乏摩擦的快速生成容易导致功能膨胀、缺乏深度。
  • 摩擦本身不增加价值，是花在思考上的时间创造价值；应该尽可能减少不必要的摩擦，并将精力集中在真正的问题上。
  • 编程并非纯思想活动，摩擦来自将想法适配现实的过程；需要保留必要的、能带来反馈的失败尝试，而不是完全消除摩擦。
  • 类比节食：只追求最终结果会忽略学习过程中的重要技能；同样，依赖 AI 快速生成软件可能只是临时效果，无法持久。
  • 即使是使用 GLP 药物也需改变根本习惯，否则减重效果会反弹；AI 辅助编程也类似，不能替代长期实践和知识积累。
  • 成本（如 GLP 药物价格）也是一种摩擦，可能阻碍持续投入。

2. Claude Code 读取提示前消耗 33K Token，OpenCode 仅需 7K (Claude Code sends 33k tokens before reading the prompt; OpenCode sends 7k) #

https://systima.ai/blog/claude-code-vs-opencode-token-overhead

这是一篇来自 Systima 博客的技术研究文章，标题为《Claude Code 比 OpenCode 更消耗 Token——我们精确测量了差距》。文章通过实验对比了两款 AI 编程代理工具：Claude Code 和 OpenCode，在同模型、同机器、同任务下的 Token 消耗情况。

关键发现：

  • 基础开销：回复简单指令时，Claude Code 每次请求约消耗 33,000 个 Token 的系统提示与工具架构，而 OpenCode 仅约 7,000 个。
  • 缓存效率：OpenCode 的请求前缀在会话中字节一致，缓存命中率高；Claude Code 则在会话中频繁重写缓存 Token，导致最高 54 倍的缓存写入量差异，成本更高。
  • 配置膨胀：生产环境的指令文件（如 CLAUD.md）和多个 MCP 服务器会使首次请求 Token 量增至 75,000 至 85,000。
  • 子代理成本：使用子代理时，Token 消耗从 12.1 万激增至 51.3 万，因为每个子代理都重新读取自身系统提示。
  • 唯一优势：在多步骤任务中，Claude Code 通过批量调用工具降低了总 Token 量，但在新版模型上测试时，其优势消失，消耗反而更高（约 29.8 万对 13.3 万）。

文章还介绍了研究方法：在工具与模型间设置日志代理，精确捕获请求负载与 API 返回的使用数据，并通过多个任务（如回复“OK”、读取文件、编写测试循环）进行验证。结论是：Claude Code 启动成本高，但会话流程决定了最终谁更“费钱”；OpenCode 在缓冲效率上具有明显优势。

HN 热度 684 points | 评论 378 comments | 作者：systima | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48883275

  • 子代理会大量消耗 token，导致预算快速耗尽；而让主代理顺序执行相同任务则没有这个问题。
  • 在复杂项目中，子代理的“好奇心”适合探索和规划阶段；但任务明确时，应指示子代理使用更少好奇心的模型。
  • 好奇心效率低下：需要直接写代码并编译，而不是不断推导逻辑。
  • LLM 整体效率低下：对明显问题反复推理，从不退一步寻找更高效的方法。
  • 链式思考（CoT）提升模型能力约 50%，但成本增加一个数量级，趋势错误。
  • 手动组装方式效率高、可审计：只给 LLM 必要上下文，复制粘贴输出。
  • 团队成员都直接使用 Claude Code 时，手动组装方式难以跟上节奏。
  • 如果整个团队都在“氛围编码”且无人工审计，只能随波逐流；这样开发者会漠不关心项目，不在乎关键 bug。
  • 企业不关心质量，没必要浪费精力，自动运行然后做其他事。
  • 这种态度可能危及工作，但有些公司就是想要这样，额外努力是浪费自己的能量。
  • 公司需要找人背锅时，员工比顾问便宜。
  • 无论作为雇员还是顾问被终止合同，结果相同；顾问费用更高且可自称“公司已超越我的核心咨询范式”，建议换顾问后再循环。
  • QA 团队承受了意外问题吗？——现在很多公司已经没有 QA 团队。
  • 非软件开发者旁观行业变化，庆幸自己未入行，但也面临自己行业的 AI 问题。
  • QA 团队仍然存在，只是现在可能被称为质量工程师。

3. 一张本应登上头版头条的图表 (A graph that should be front-page news) #

https://www.lyrebirddreaming.com/post/the-graph-that-should-be-front-page-news

这张图表本应成为头条新闻，但它却几乎被沉默对待。图中的红色线代表 2023 年赤道太平洋尼诺 3.4 区域的海面温度，它已经完全脱离了 1982 年以来所有年份的历史观测范围。这不是计算机模型或预测，而是来自卫星、船舶和海洋浮标的直接观测数据，是当下正在发生的现实。

尼诺 3.4 区域被称为地球气候系统的“心脏”。厄尔尼诺事件本身是自然变率的一部分，但问题在于人类活动已使大气二氧化碳浓度比工业革命前增加 50% 以上，海洋吸收了约 90% 的过剩热量。如今每个厄尔尼诺事件都起始于一个更热的背景海洋，这意味着气候系统拥有的能量更多，极端天气被放大：更强烈的风暴、更严重的干旱和洪水、更频繁的火灾。

海洋变暖正在引发生态系统的崩溃：珊瑚白化、鱼类向冷水区迁移、海藻森林消失、氧气含量下降、海洋热浪频发。这些生态影响反过来又反馈到气候系统中。地球的多个临界要素（大西洋经向翻转环流、格陵兰冰盖、南极冰川、北极海冰、亚马逊雨林）都在快速失稳，连锁反应可能使气候系统在人类时间尺度上难以逆转。

归根结底，气候变化关乎人类：更高的食品价格、更具破坏力的风暴、渔业衰退、保险成本上升、水资源短缺、基础设施损坏、公共卫生恶化、社区流离失所、地缘政治不稳定。这张图的意义不在于预言灾难必然到来，而在于提醒我们：地球正超出现代人类文明所适应的范围，而我们的基础设施、生态系统、经济和制度从未为此设计过。我们是否愿意在变化变得过大、过快、过于关联而无法管理之前，真正关注并采取行动？

HN 热度 620 points | 评论 397 comments | 作者：rakel_rakel | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48888331

  • 图表应该放在文章开头，而不是底部，当前排版不佳，影响了信息传达。
  • 当前厄尔尼诺温度偏离均值达 4 个标准差，但历史也有-4 标准差的低点（如 1988/1989 年），这些异常值需要解释。
  • 40 年数据中出现两个 3.5 西格玛事件，如果数据是随机的概率极低，说明气候均值正在漂移。
  • 3.5 西格玛事件如果方向相反，可能不意味着均值漂移，而只是极端波动。
  • 不能简单假设数据服从高斯分布，重尾分布可能使 3.5 西格玛事件并非极小概率。
  • 该图表仅展示 44 年统计，无法推断更长时间尺度的趋势，要警惕确认偏差和夸张解读。
  • 数百个其他气候信号也讲述类似故事，不应孤立看待这一图表。
  • 数据选择（地区、时间跨度、高亮方式）存在樱桃采摘嫌疑，容易误导结论。
  • 发布该图文的网站存在 IP 屏蔽，且为 AI 盗版站点；原始来源为 Substack，但原作者持有极端观点（将人类比作癌症）。
  • 原帖内容可能由 LLM 生成，缺乏细节，与原始分析文章风格不同。

4. Grok 将我的用户目录上传到了 xAI 的服务器。 (Grok uploaded my user directory to xAI’s servers) #

https://twitter.com/a_green_being/status/2076598897779020159

用户 “A Green Being” 发推文称，Grok 将其整个用户目录上传到了 xAI 的服务器，包括 SSH 密钥、密码管理器数据库、文档、照片、视频等所有内容。该推文发布于 2025 年 7 月 13 日，获得 6.25 万次浏览和 43 条回复。

HN 热度 489 points | 评论 16 comments | 作者：tnolet | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48892512

  • 使用 Musk 产品的人自食其果，属于“豹子吃脸”的预言应验。
  • 即使某人行为愚蠢，也不该被 Grok 这种手段虐待，应区分“活该”与“应得”。
  • 同情是有限的，不对自己犯傻的人给予同情。
  • 同情可以是无限的，只要自己愿意。
  • AI 正在通过筛选行为来“提升”用户平均智商。
  • 提醒用户检查 grok 日志，发现上传了用户目录到服务器。

5. 我爱大语言模型，我讨厌炒作 (I love LLMs, I hate hype) #

https://geohot.github.io//blog/jekyll/update/2026/07/12/i-love-llms.html

作者 geohot（George Hotz）在博客中表达了对 AI 的由衷喜爱，同时批评围绕 AI 的两种炒作：一是负面情绪（窗口关闭、落后、被迫搬去旧金山），二是过度神化（AI 将控制一切）。他认为 AI 进步主要源于摩尔定律和计算发展，而非个别公司的功劳；开源 AI 至关重要。他还讨论了编程的演变：AI 模型能提升效率（类似编译器的进步），但需谨慎使用，避免认知疲劳，且“vibe coding”依然低质。最终观点：AI 是计算机革命的延续，他对此充满热情。

HN 热度 473 points | 评论 309 comments | 作者：therepanic | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48883343

  • 前沿实验室的估值过高，因为 AI 虽然能创造巨大价值，但他们无法捕获这些价值，用户不会为模型支付 10 倍或 100 倍当前的价格。
  • 用户越来越倾向于使用本地模型，因为本地模型已足够好，且成本低，而前沿模型若涨价到每月 1000-2000 美元就不值得了。
  • 类比早期互联网公司，OpenAI 和 Anthropic 就像 AOL/Prodigy，没有护城河；NVIDIA 像 Cisco，提供基础设施但很快会变成普通商品。
  • 开源生成图像模型（如 Fooocus、ComfyUI）已完全超越 DALL-E，LLM 领域也正在出现类似趋势，本地模型与前沿模型的差距在快速缩小。
  • 美国政府对“神话级”LLM 的监管会遇到困难，因为未来这些模型可以在消费级硬件上运行，难以控制。
  • Anthropic 对 Fable 的发布策略有问题：先假装危险、搞禁运，等开放时已过时，不如直接定高价测试市场。
  • Fable 的发布明显受限于计算能力，其边际优势被浪费；用户认为它很快会被下一代模型取代。
  • 即使 Fable-v1 过时，还会有 Fable-v2，但前沿模型公司的高成本训练模式难以持续，除非用户愿意承受 100 倍涨价。

6. 萨姆·尼尔去世 (Sam Neill has died) #

https://www.theguardian.com/film/2026/jul/13/sam-neill-death-actor-dies-aged-78

新西兰演员萨姆·尼尔（Sam Neill）于 2026 年 7 月 13 日在悉尼去世，享年 78 岁。他的家人在 Instagram 上发布声明，称其去世突然且意外，但他此前已癌症痊愈（曾患 3 期血管免疫母细胞 T 细胞淋巴瘤，2022 年确诊，后进入缓解期）。尼尔以《侏罗纪公园》中的艾伦·格兰特博士、《钢琴课》中的殖民者、《狩猎红色十月》等影片闻名，还出演过《浴血黑帮》《雷神》系列等。他出生于北爱尔兰，在新西兰长大，演艺生涯跨越五十年，超过 150 部作品。他的最后一部回忆录《Did I Ever Tell You This?》于 2023 年出版，记录了他与癌症斗争的经历。

HN 热度 445 points | 评论 103 comments | 作者：j4mie | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48888468

  • 瑞典观众主要因他在 1982 年电影《伊万霍》中的角色而怀念他，该片在瑞典新年期间已播放超过 40 年，成为传统节目，他本人也幽默地参与这一传统互动。
  • 《侏罗纪公园》对许多人的童年产生了巨大影响，尤其是恐龙迷，影片中的“它是个 Unix 系统”等台词和场景令人难忘。
  • 他在《猎杀红色十月》中饰演的博罗丁角色虽戏份不多但至关重要，其死亡场景为故事增添了情感分量。
  • 他曾在播客中展现出真诚、风趣、聪明和善良的品格，令人印象深刻。
  • 他在《黑洞表面》中的角色转变令人难忘，特别是“我们不需要眼睛去看”等台词。
  • 他对于新西兰国旗的设计也有贡献。

7. 苹果新推出的 SpeechAnalyzer API，与 Whisper 及其前代版本进行基准测试对比 (Apple’s new SpeechAnalyzer API, benchmarked against Whisper and its predecessor) #

https://get-inscribe.com/blog/apple-speech-api-benchmark.html

苹果在 iOS/macOS 26 中推出了新的语音 API SpeechAnalyzer（替代旧版 SFSpeechRecognizer），但未公布准确率数据。Inscribe 团队在 LibriSpeech 标准测试集（5559 条音频）上对其进行了对比基准测试，结果如下：

  • SpeechAnalyzer 在干净语音上词错误率（WER）为 2.12%，噪声语音为 4.56%，综合表现最佳；
  • 相比旧版 API（9.02%/16.25%），新 API 错误率降低约 3.5-4 倍；
  • 对比 Whisper Small（3.74%/7.95%），SpeechAnalyzer 在准确率更高的情况下速度快约 3 倍；
  • Whisper Tiny 和 Base 分别排名第四和第三，旧版 API 垫底。

测试方法公开透明：所有引擎均运行在 M2 Pro 上且强制本地处理，原始转录文本可下载验证。Whisper 的关键优势在于支持更多语言（约 30 个语言区域）且跨平台通用，但就英语转录而言，苹果新 API 已成为 Apple 设备上最强的本地选项。Inscribe 已据此调整产品默认设置，对支持的语言优先使用 SpeechAnalyzer。测试还无意中发现并修复了产品中一个与 API 调用相关的问题。

HN 热度 431 points | 评论 177 comments | 作者：get-inscribe | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48894752

  • Whisper 不是最先进的模型，Nvidia 的 Nemotron、Parakeet，Mistral 的 Voxtral，Cohere Transcribe 等更好。
  • Apple 的 SpeechAnalyzer API 可能让许多只封装 Whisper 的付费应用失去生存空间。
  • 测试仅限英语，而其他模型的多语言能力更强，无需预先指定语言。
  • MacOS 早期语音识别对英式口音识别很差，需要尝试多种口音才能工作。
  • 澳大利亚口音在 Apple 语音模型中一直表现不佳，需要美式化才能被识别。
  • 美国德州口音和纽约口音在 Siri 中也有较高的识别错误率。
  • Parakeet 会忠实转录口吃和重复（如“m-m-m-map”），而 Whisper 则会平滑处理。
  • 部分用户偏好忠实转录后再通过 LLM 后处理，而非模型本身自动修正。
  • 对于普通话 STT，推荐 MOSS-Transcribe-Diarize、Parakeet、faster-whisper-medium 等模型。
  • 有用户用 faster-whisper-medium 做实时字幕，但翻译结果有时古怪，需适应。

8. LAPD 结束与监控巨头 Flock 的合同 (LAPD lets contract with surveillance giant Flock expire) #

https://techcrunch.com/2026/07/13/lapd-lets-contract-with-surveillance-giant-flock-expire-citing-serious-concerns-over-civil-liberties-and-privacy/

洛杉矶警察局（LAPD）决定不再续签与监控公司 Flock Safety 的三年合同，合同将于本周六到期。LAPD 首席信息官 Dean Gialamas 表示，出于对公民自由和隐私的“严重担忧”，尤其是摄像头收集的数据处理方式，他们选择终止合作，直到数据、隐私、安全和共享问题在合同中得到解决。

Flock Safety 是美国一家拥有至少 8 万个车牌扫描摄像头的监控公司，其网络覆盖全美，用于追踪车辆。LAPD 是其最大政府客户之一。此前，加州山景城和缅因州南波特兰等城市也因隐私担忧停止了与 Flock 的合作。

Flock 公司对此感到“意外”，称有信心消除“当前误解”。文章还揭露了 Flock 的安全漏洞，包括摄像头和数据的多次泄露，以及因车牌读取器误报导致司机被警察持枪拦截甚至错误逮捕的事件。美国缉毒局也曾被曝未经授权使用当地警察密码进行搜索。

HN 热度 427 points | 评论 379 comments | 作者：forks | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48893947

  • Flock 拥有摄像头和杆子，合同到期后仍能继续运行并出售数据给其他机构（如 CHP、LASD、FBI、Palantir），LAPD 仍可调用数据。
  • Flock 系统设计有弹性，给予部门虚假的退出能力，数据持续被收集，摄像头数量只增不减。
  • 县委员 Ike Skelton 因自行拆除摄像头被起诉盗窃，尽管摄像头是私人财产且 Flock 不回应拆除要求。
  • 如果地方政府不续约，理论上可以要求移除，但 Flock 可能利用许可等理由保留设备。
  • 即使公民完美执行民主，这些系统也可能不松动，质疑民主的有效性。
  • 通过阳光请求（类似 FOIA）可以查询摄像头的所有权归属。
  • 可以采取物理手段如加装障碍物、破坏摄像头或切断电源（但摄像头有太阳能）。
  • 有人成功拆除过摄像头，没有发生戏剧性事件。
  • 城市可以像芝加哥 Meigs Field 事件那样强制移除摄像头，因为土地归城市所有。

https://scrapfly.dev/posts/browser-math-os-fingerprint/

在不同操作系统上，Math.tanh、CSS 三角函数和 Web Audio 压缩器等都会调用宿主操作系统的数学库（libm），由于不同系统的数学库实现细节不同（如 glibc、Apple libsystem_m、Windows UCRT），同一个计算会返回略有差异的浮点数结果（通常相差 1 个 ULP）。这种差异可以被反爬系统利用，作为浏览器指纹来识别操作系统。

文章详细分析了其中涉及的多个技术点：只有 Math.tanh 在 V8 中会泄漏 OS，其他 Math 函数均为 V8 内建统一实现；CSS 所有三角函数都通过宿主 libm 计算，因此全部泄漏；Web Audio 在 Mac 上使用 Accelerate 框架的向量数学和标量 libsystem_m 混合，因此不同运算调用不同库。文章还指出了伪装 OS 的四个陷阱：仅部分数学函数泄漏、JavaScript 与 CSS 数学路径不同、macOS 存在两个不同数学库（标量库与 Accelerate）、ARM 与 x86 架构的 FMA 和 NaN 传播不一致。最后建议不要用加噪方式掩盖，而需要按目标 OS 精确复现其数学库结果。

HN 热度 422 points | 评论 215 comments | 作者：joahnn_s | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48884853

  • 文章可能由 LLM 生成，缺乏人工整理，但 Math.tanh 可指纹识别浏览器版本范围更有趣。
  • 作者承认文章是 LLM 写的，因没时间人工撰写，不隐藏但引发争议。
  • 批评作者事后添加 AI 声明，存在欺骗嫌疑。
  • 建议直接发布简短笔记或提示词即可，无需冗长文章。
  • 文章内容冗长且不清晰，特别是“四个陷阱”部分难以理解。
  • 作者此前推荐 scrapy.io 时未披露自身利益关系，涉嫌自我推广。
  • 如果作者不认真写作，读者也没必要认真阅读。
  • 可以直接发布数据和简短笔记，使用人类语言更受欢迎。
  • LLM 的观点也可能正确，只要内容真实即可接受。
  • 文章 90% 是 AI 生成，读起来令人厌烦。
  • 作者公司利用伪装 User-Agent 绕过检测，向客户出售数据。
  • Linux 用户伪装成其他操作系统更容易通过网站限制。
  • HTTP User-Agent 从诞生起就是错误，服务器无需知道客户端软件。
  • User-Agent 最初并非错误，但现在确实成为问题。
  • User-Agent 始终是错误，不同内容应使用不同 URL 而非客户端信息。
  • 内容协商（如语言）需要 User-Agent 支持，有合理用途。

10. Grok CLI 将整个主目录上传到了 GCS。 (Grok CLI uploaded the whole home directory to GCS) #

https://twitter.com/a_green_being/status/2076598897779020159

用户 @a_green_being 在 X 上发帖称，xAI 的 Grok 已将其整个用户目录上传到 xAI 服务器，包括 SSH 密钥、密码管理器数据库、文档、照片、视频等所有内容。帖子发布于 2023 年 7 月 13 日，获得 62.5K 阅读量，有 43 条回复。

HN 热度 374 points | 评论 389 comments | 作者：denysvitali | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=48892468

  • 这不是 LLM 的自主行为，而是 Grok 工具启动时确定性地上传整个用户目录到 GCS，属于程序逻辑的刻意设计。
  • 即使用户用.gitignore 或 markdown 文件限制访问，也无法保证工具会遵守，不应将其视为安全机制。
  • 应使用 ACL、沙箱、容器或虚拟机等控制平面来隔离访问，而非依赖文件中的“请勿访问”提示。
  • 将整个目录上传用于向量嵌入和索引，但好的嵌入模型可以在本地运行，无需上传。
  • 这一设计类比于“闯入你家调整恒温器”，是不合理的。
  • 如果用户将 home 目录作为项目目录，连 SSH 密钥也可能被上传。
  • Cursor 等工具也存在类似行为：上传文件内容用于嵌入，但声称不存储内容。
  • 配置 ACL 很麻烦，需要独立的实体（如 jail、容器）来授予访问权限，而非仅靠用户权限。
  • 让 AI 代理以用户身份运行并访问实际文件系统，在十年后将被视为糟糕实践。

Hacker News 精彩评论及翻译 #

Ask HN: Add flag for AI-generated articles #

https://news.ycombinator.com/item?id=48887149

We don’t allow genai text on HN itself - see https://news.ycombinator.com/newsguidelines.html#generated and https://news.ycombinator.com/item?id=47340079. How to enforce it is a separate question, of course, but the rule exists.

We don’t have a similar rule yet about article content but my sense is that the community mostly doesn’t want to read it—or, to put it more conservatively, discounts it. This is why we see so many “just show me the prompt” responses, along with others like this: https://news.ycombinator.com/genai-pushback. I built that list so I have something to send to users who email about why their genai articles got flagged.

It’s a fascinating arms race right now: the AIs are training on the humans but the human hivemind is also training on the AIs. Readers are developing allergic sensitivities to language that sounds like an LLM produced it. The AIs will adapt to this, but the humans will adapt in turn. Where it ends up is anyone’s guess.

For the present, there is an emerging class distinction between writing (and writers) that use genai vs. writing that does not. As soon as the “this sounds like an LLM” allergy kicks in, the writing instantly gets relegated to a low-status bucket in the reader’s mind. That doesn’t mean it won’t still get looked at - but it is now under a stigma.

(I was rather pleased with the originality of this until I remembered pg had come up with “writes and write-nots” in https://paulgraham.com/writes.html. Oh well, it’s the point that matters.)

This has the happy flipside that anyone who would like readers to classify their article as high-status rather than low-status can apply the judo move of simply writing it themselves.

Now I need to add the disclaimer that none of this is a dismissal of LLM technology per se. We rely on it heavily, and there’s no question that it’s useful. The question is how to use it (pg again: https://x.com/paulg/status/2058871512451412457 ) and whether one should use it on writing that one publishes to other humans.

To turn to OP’s questions:

Should HN add the ability to flag articles as AI-generated? […] it could just show up as an indicator

Flagging-as-just-an-indicator would be tagging, which we’ve always resisted adding to HN, but I wouldn’t rule it out.

What I do think we’ll (finally) add is a “please give a reason why you flagged this post” step, and “because I think it’s genai” will be one choice among several (spam, offtopic, mean, etc.)

Why is the regular voting system not enough?

The regular voting system is never enough. https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=false&sort=byDate&type=comment&query=%22upvotes%20alone%22%20by:dang

Should HN change in response to the gen AI era?

To this I am tempted to reply with https://news.ycombinator.com/item?id=48887149 in homage to https://news.ycombinator.com/item?id=3742902.

dang

我们在HN上不允许使用生成式AI文本——请参见https://news.ycombinator.com/newsguidelines.html#generated 和 https://news.ycombinator.com/item?id=47340079。当然，如何执行是另一个问题，但规则是存在的。

对于文章内容，我们目前还没有类似的规则，但我的感觉是社区大多不想阅读这类内容——或者更保守地说，会对其打折扣。这就是为什么我们看到这么多"直接给我看提示词"的回复，以及像这样的其他回复：https://news.ycombinator.com/genai-pushback。我建立了那个列表，这样当用户发邮件询问为什么他们的生成式AI文章被标记时，我就能发送这个列表给他们。

目前这是一场引人入胜的军备竞赛：AI在向人类学习，但人类的群体智慧也在向AI学习。读者正在对听起来像LLM产生的语言产生过敏反应。AI会适应这一点，但人类也会反过来适应。最终会走向何方，谁也说不准。

目前，使用生成式AI的写作（和作者）与不使用的写作之间正在出现一种新的阶层区分。一旦"这听起来像LLM"的过敏反应触发，那篇文章在读者心中就会立即被归入低地位类别。这并不意味着它不会被关注——但它现在带有污名。

（我对自己这个观点的原创性还挺满意，直到想起pg在https://paulgraham.com/writes.html中已经提出过"写作者与非写作者"的概念。好吧，重要的是观点本身。）

这有一个令人欣慰的方面：任何希望读者将他们的文章归类为高地位而非低地位的人，都可以应用柔道技巧——自己亲自写作。

现在我需要补充免责声明：以上这些都并非对LLM技术本身的否定。我们严重依赖它，毫无疑问它很有用。问题在于如何使用（又是pg：https://x.com/paulg/status/2058871512451412457 ），以及是否应该将其用于发布给其他人的写作中。

回到题主的问题：

HN是否应添加将文章标记为AI生成的能力？[…] 它只需作为一个指示器显示即可

仅作为指示器的标记就相当于打标签，我们一直反对给HN添加标签功能，但我不会排除这种可能性。

我认为我们最终会添加的是"请给出你标记此帖子的原因"这一步骤，而"因为我认为它是生成式AI"将是几个选项之一（垃圾信息、离题、恶意等）。

为什么常规的投票系统不够用？

常规投票系统从来都不够用。https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=false&sort=byDate&type=comment&query=%22upvotes%20alone%22%20by:dang

HN是否应该为应对生成式AI时代而改变？

对此，我很想用https://news.ycombinator.com/item?id=48887149 来回复，以向https://news.ycombinator.com/item?id=3742902 致敬。

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48890300

There’s so much good stuff in this post.

Can’t help to think of a recent HN post about most AI-generated projects being abandoned within months. Why?

Because value of a project is not in the code produced. It’s in the amount of battle-testing that code has seen.

Battle-tested, mature code > fresh rewrite.

Existing Zig codebase has seen X amount of battle-testing. Rust rewrite: 0 (except -I’m assuming- passing test suites). Also:

“this was a port to unsafe Rust, allowing a literal file-by-file migration to minimize risk”

How is that better than the Zig codebase you started with?

Now if that’s further migrated to safe Rust, put into production & gathered feedback from lots of users, yes then you have something. As it is, the impressive bit is do such a big rewrite & result seems to work ok. Are Bun users happy with this?

To me it reads like Bun was forked. Will the Zig version survive? Will the Rust one? Both? All options ok.

Edit: and fwiw, I don’t think Zig community should get triggered on any of this. It says nothing about how suitable Zig is or isn’t for project xyz, and Zig community is big enough to carry their own project & applications besides Bun.

RetroTechie

这篇文章里有很多好东西。

我不禁想起最近 HN 上的一篇帖子，说大多数 AI 生成的项目都在几个月内被废弃了。为什么？

因为项目的价值不在于生成的代码，而在于这些代码经过了多少实战检验。

经过实战检验、成熟的代码 > 重新写一遍。

现有的 Zig 代码库已经过了一定量的实战检验。而 Rust 重写版：0（除了——我假设——通过测试套件）。还有：

“这是移植到不安全的 Rust，允许逐文件迁移以最小化风险。”

这比你一开始的 Zig 代码库好在哪里？

如果它进一步迁移到安全的 Rust，投入生产并收集大量用户的反馈，那才有点东西。就目前而言，令人印象深刻的只是完成这么大规模的重写并且结果看起来还能运行。Bun 的用户对此满意吗？

在我看来，这就像 Bun 被 fork 了。Zig 版本会存活吗？Rust 版本会存活吗？两者都存活？任何选项都可以。

编辑：顺便说一句，我认为 Zig 社区不应该对此感到被冒犯。这并不能说明 Zig 是否适合某个项目，而且 Zig 社区已经足够大，可以在 Bun 之外拥有自己的项目和应用程序。

A graph that should be front-page news #

https://news.ycombinator.com/item?id=48890091

If it should be front-page news, shouldn’t it also be at the top of the article, rather than right at the bottom?

voidUpdate

如果这应该是头版新闻，那它不也应该在文章顶部，而不是在最底部吗？

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48890454

They get abandoned because they get generated on a whim.

Sunk cost fallacy can be a feature: if you have spent a lot of blood, sweat, and tears on a project, you are more likely to push it through adversity and the doldrums that inevitably one will encounter. If all it took was one of those momentarily brilliant ideas and a prompt on Claude to produce something, there is no attachment whatsoever to it.

Speaking as the ‘average programmer’, I have dozens of brilliant ideas per day that don’t stand the test of time or scrutiny, and the very few that pass the filter don’t seem that interesting days later, or worth the effort at all.

Ideas have always been cheap. Now, proof of concepts have become as cheap. I don’t care about your Show HN unless you have spent a month on it.

sph

它们被抛弃是因为它们是一时兴起生成的。

沉没成本谬误也可以成为一个优点：如果你在一个项目上投入了大量心血、汗水和泪水，你就更有可能推动它度过逆境和必然会遇到的低谷。如果只需要一个短暂的灵感和在Claude上输入提示就能产生东西，那你对它就毫无依恋。

作为一个“普通程序员”，我每天都有几十个绝妙的想法，但它们经不起时间或推敲，而极少数通过筛选的，几天后看起来也没那么有趣了，或者根本不值得去付出努力。

想法从来都很廉价。现在，概念验证也变得一样廉价了。除非你的Show HN项目花了你至少一个月的时间，否则我根本不在意。

LAPD lets contract with surveillance giant Flock e… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48896023

The best part is that flock owns the cameras and the poles so even when the contract expires the cameras keep running and recording data that flock can sell to e.g. CHP, LASD, FBI, Palantir; and LAPD can just call them and access the data

the flock scam was engineered to be resilient to political pressure by giving departments and jursidictions this fake exit ability while the data continues to be harvested, it is a noose that only tightens; the amount of flock cameras recording only ever goes up not down.

etdznots

最妙的是，Flock 拥有摄像头和立杆的所有权，因此即使合同到期，摄像头仍会持续运行并记录数据，而 Flock 可以将这些数据出售给例如 CHP、LASD、FBI、Palantir 等机构；LAPD 只需打个电话就能访问这些数据。

这个 Flock 骗局的设计就是通过赋予各部门和辖区这种虚假的退出能力，使其能抵御政治压力，同时数据采集却从未停止——这是一条只会越收越紧的绞索；Flock 摄像头的安装数量只增不减。

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48889950

I think like most people, I don’t have a problem with Andrew “calling a spade a spade,” even if I find his reasoning motivated. The bigger problem with the post is that it talks out of both ends of the mouth: it’s clearly meant as a personal attack, but also insists that it isn’t.

When I read the post, my first thought was that I wouldn’t want to build things in Zig, because any technical decision I make, good or bad, might subject me to this kind of article from their BDFL. I can’t conceive of the leadership of the Python or Rust or any other community I’ve ever worked with doing something like that.

woodruffw

我想和大多数人一样，我并不介意安德鲁“直言不讳”，即使我觉得他的推论带有偏见。但更大的问题是，这篇帖子自相矛盾：它很明显是人身攻击，却又坚称不是。

读这篇帖子时，我的第一反应是，我不想用Zig构建任何东西，因为无论我做出什么技术决策，好或坏，都可能招致他们BDFL写这样的文章。我无法想象Python、Rust或我曾合作过的任何其他社区的领导者会做出这种事。

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48889725

Did we read the same Anthropic and Andrew Kelly’s posts? Anthropic is not in the programming language market; their post about rewriting Bun in Rust is full of technical details that led to improving the end product for their users. Zig’s response is a sour opinion piece full of personal attacks.

For context, I’m using Codex and have no interest in either Zig or Rust, so just observing this drama from the sidelines.

vlaaad

我们读的是同一条Anthropic和Andrew Kelly的帖子吗？Anthropic并不在编程语言市场；他们那篇关于用Rust重写Bun的文章充满了技术细节，最终改善了用户体验。而Zig的回应则是一篇充满人身攻击的酸腐评论。

补充背景：我用的是Codex，对Zig和Rust都没兴趣，纯粹是旁观这场闹剧。

Grok CLI uploaded the whole home directory to GCS #

https://news.ycombinator.com/item?id=48892849

So many of the replies are saying that they should’ve restricted access using .md files and whatnot. Is really any guarantee that they even follow those? It seems like even if you ask pretty please don’t touch those files, there’s a chance they will. So many people have just willingly installed spyware on their computers and big tech calls this the next big thing.

LetsGetTechnicl

很多回复都说他们本应该用.md文件之类的东西来限制访问。但真的能保证他们会遵守吗？就算你恳求别碰那些文件，他们还是有可能会碰。这么多人自愿在电脑上安装了间谍软件，而科技巨头却称之为下一个大事件。

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48890051

I stand with Andrew.

As someone who’s been following Sumner’s work closely for years, Kelley’s accusations are very much true even if unkind. While the results are useful and cool, it a wankfluencer op from start to finish. I dare you to refute thus.

And I say all this as someone who does agentic development 8hrs a day and someone who always pestered my team to opt for Rust and Deno instead of Node. Call a spade a spade, the rewrite was poorly justified and one in a long lines of successful psyops Dario and co. cooked and delivered.

Now, would Andrew’s message have been better received if it had better “decorum”? Maybe. But I’m glad he stayed honest to himself instead and didn’t have a PR team ghostwrite his thoughts. You have to appreciate that.

cropcirclbureau

我支持安德鲁。

作为一个多年来密切关注萨姆纳作品的人，凯利的指控虽然刻薄但非常真实。尽管研究成果有用且酷炫，但这从头到尾都是一出自恋网红式的操作。有本事你反驳试试。

而我说这些话的前提是：我每天花8小时做代理开发，并且总是督促我的团队选择Rust和Deno而不是Node。实话实说，那次重构的理由站不住脚，是达里奥及其团队成功策划并实施的一系列心理战中的一环。

现在，如果安德鲁的发言更具“得体性”，会不会更容易被接受？也许吧。但我很高兴他忠于自我，没有让公关团队代笔粉饰他的想法。这点你必须欣赏。

I love LLMs, I hate hype #

https://news.ycombinator.com/item?id=48884473

This line: “this is my main argument against the valuation of frontier labs. It’s not that AI won’t create that much value, it’s that they won’t capture it.”

That is a very astute and concise way to explain everything about how the frontier labs are behaving and how they’re trying to push more people to pay token rates for the best models. At the current subscription prices ($100 or $200 a month for a generous, though bounded, amount of tokens), frontier models are a no-brainer, most folks and companies will use them. But, at token rates, 10x or 100x the cost of open models or what I was spending on the frontier models a month ago? That is a harder question to answer “yes” to. I certainly wouldn’t spend $1000 a month for the best model, much less $10,000; my employer might pay $1000/month, but definitely not $10,000. The frontier labs need everyone to answer “yes” to spending 100x what they currently spend to justify the valuations, and it’s just not going to happen as long as everyone knows how to make these models.

Both OpenAI and Anthropic are trying to figure that out now. Anthropic, in particular, has their finger on the trigger…they want to push people to usage-based billing for Fable. But, OpenAI released 5.6 Sol, competitive with Fable (or close enough), and it’s available via subscription (even the $20 subscription!), and there’s no moat keeping someone from switching. If Anthropic really does end Fable access on the subscription plans in a few days, I predict a large market move back toward OpenAI.

The market isn’t going to bear the cost of making the frontiers investment make sense.

SwellJoe

“这是我反对前沿实验室估值的主要论点。并不是AI创造不了那么多价值，而是它们无法捕获这些价值。”

这非常精辟且简洁地解释了前沿实验室的行为方式，以及它们如何试图推动更多人按token费率付费使用最好的模型。以目前的订阅价格（每月100或200美元，可获得慷慨但有限数量的token），前沿模型是无需犹豫的选择，大多数人和公司都会使用它们。但是，如果按token费率计算，成本是开源模型或我一个月前为前沿模型支付费用的10倍甚至100倍？那答案就很难说“是”了。我当然不会每月花1000美元用最好的模型，更别提10000美元了；我的雇主可能愿意付每月1000美元，但绝对不可能付10000美元。前沿实验室需要每个人对“花现在费用100倍的钱”这件事说“是”，才能证明它们的估值合理——但只要大家都知道如何制造这些模型，这种情况就不会发生。

OpenAI和Anthropic目前都在试图解决这个问题。尤其是Anthropic，已经箭在弦上……它们想推动用户对Fable按使用量计费。但OpenAI发布了5.6 Sol，与Fable竞争（或足够接近），并且可通过订阅获取（甚至20美元订阅也能用！），而且没有什么护城河能阻止用户切换。如果Anthropic真的在几天内终止订阅计划中的Fable访问权限，我预测市场会大规模回流OpenAI。

市场不会承担让前沿投资变得合理的成本。

Apple’s new SpeechAnalyzer API, benchmarked agains… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48895462

Whisper is the wrong model to benchmark against, or rather, there are better models that are state of the art now like Nemotron and Parakeet both by Nvidia, as well as Mistral’s Voxtral and Cohere Transcribe.

However, what’s funny is, RIP to a lot of the paid apps that simply wrap Whisper, I’m sure Apple will make a native GUI such as a recorder app for macOS that obviates the need for these wrappers, which everyone seems to be vibe coding these days.

satvikpendem

Whisper并不是一个适合作为基准测试的模型，或者说，现在已经有更先进的模型了，比如英伟达的Nemotron和Parakeet，以及Mistral的Voxtral和Cohere Transcribe。
不过有趣的是，很多仅仅封装了Whisper的付费应用可能要遭殃了——我相信苹果会为macOS推出原生的图形界面，比如录音应用，从而让这些封装变得多余，而如今似乎人人都在靠“氛围编码”搞这些东西。

Show HN: Super Dario #

https://news.ycombinator.com/item?id=48897138

This game was so good, it’s as if the developer was given a team of PhD-level experts to work on it.

mrkeen

这款游戏太棒了，就好像开发者得到了一个由博士级专家组成的团队来制作它。

DOGE is done. What happened to its records? #

https://news.ycombinator.com/item?id=48895393

DOGE fired a whole bunch of NIH staff that processed high scoring grants to get them ready for Notices of Awards (the official document that starts moving funds, etc). Meanwhile, the administration now requires final approval of any grant by non NIH political staff.

Consequently, Science is slowing down (and that is outside of other shenanigans). What used to take 3 months is taking 9 or more.

For the many medical research Institutions where the dominant system for professors is soft money (no or partial tenure, salary is provided by research grants), there is a real crisis.

To try to make up the shortfall,we are submitting any more grants, doing less actual sciencee are submitting even more grants, and exacerbating the staffing issue at NIH.

DOGE found an actually highly efficient Federal government, doing what was lawfully passed legislation asked, and destroyed it anyway (instead of passing legislation to remove programs, the lawful way).

SubiculumCode

DOGE解雇了一大批NIH工作人员，这些员工原本负责处理高分拨款的申请，并为拨款通知书（即正式启动资金转移等流程的官方文件）做准备。与此同时，现政府要求所有拨款最终都必须由非NIH的政治任命人员审批。

因此，科研进展正在放缓（这还不算其他混乱因素）。过去只需3个月的工作，现在要花9个月甚至更久。

对于许多医学研究机构来说，教授的主要收入来源是软经费（即无终身教职或部分终身教职，工资依赖科研拨款），这正引发一场真正的危机。

为了弥补资金缺口，我们只能提交更多拨款申请，实际科研工作却做得更少。这反过来进一步加剧了NIH的人员短缺问题。

DOGE发现了一个实际上高效运转的联邦机构，它忠实地执行了依法通过的立法要求，却依然摧毁了它（而不是通过立法来废除相关项目——这才是合法的方式）。

Grok CLI uploaded the whole home directory to GCS #

https://news.ycombinator.com/item?id=48894112

I will keep banging this drum until people listen:

Trying to use markdown files to limit access should never be treated as a security guarantee at all.

This is a form of in-band signalling that goes into a machine that, among other things, tries to read between the lines of your requests, extrapolate user desires, and please the user.

The only sane way to address this is using a control plane. A well-built harness can do this; a sandbox can do this; hell, a carefully-chosen umask can do this; but both of those are liable to introduce notification fatigue in the user.

_verandaguy

我会一直敲响这个警钟，直到人们听进去为止：
试图用 Markdown 文件来限制访问，根本就不应该被视为一种安全保障。
这是一种进入机器的带内信号，而机器除了其他功能外，还会试图揣摩你请求的言外之意，推断用户的意图，并讨好用户。
解决这个问题的唯一合理方式是使用控制平面。一个精心设计的框架可以做到这一点；一个沙箱可以做到这一点；甚至一个精心设置的 umask 也可以做到；但这两者都容易使用户产生通知疲劳。

Migrating a production AI agent to GPT-5.6: 2.2x f… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48884370

Numbers like that buy a model a real migration effort.

Such a silly choice of words. I wish the human directing the LLM writing the article put some effort into rewriting the worst examples of LLM style.

But it did extremely well, and the promise was immediate and specific: builds finishing in less than half the wall-clock time, at 27% lower cost, scoring at or above our incumbent on completed work.

The way the LLMs write (Claude perhaps?) With short phrases separated by colons, commas or full stops, is so poor and frustrating.

There some good insights behind this article, so it’s worth reading, for example below, but it isn’t easy to read.

Earlier GPT models cached implicitly on partial prefix matches, which gave decent hit rates for free. GPT-5.6 dropped partial-prefix matching:

kristianp

这样的数字足以让一个模型真正投入迁移工作。

用词选择太愚蠢了。真希望指导LLM写文章的人花点心思重写那些最糟糕的LLM风格例句。

但它表现极为出色，承诺立竿见影且具体：任务完成时间缩短不到一半，成本降低27%，在已完成工作上的评分达到或超过我们现有系统。

LLM（可能是Claude？）那种用冒号、逗号或句号分隔短句的写法，实在太糟糕、太令人沮丧了。

这篇文章背后有一些不错的见解，所以值得一读——例如下文——但读起来并不轻松。

早期的GPT模型在部分前缀匹配上进行隐式缓存，这免费提供了不错的命中率。GPT-5.6取消了部分前缀匹配：

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48890059

Anthropic is not in the programming language market; their post about rewriting Bun in Rust is full of technical details that led to improving the end product for their users

Anthropic absolutely is in the programming language market. If/since AI makes rewrites to certain languages relatively easy, a success story will tie the given language(s) to the given AI company.

Rust may have a tremendous success in the future, because it’s much easier to write it with AI (ignoring for a moment whether that’s really a good thing). The implication is that Anthropic has a stake in Rust’s success.

Also, to be kept in mind that devs advertising successfull rewrites often hide some aspects that are unfavorable to the narrative; typically, how bad was the code before the rewrite), although there are other (significant) aspects that have been omitted.

Zig’s response is a sour opinion piece full of personal attacks.

I take you haven’t read Andrew Kelley’s article (here: https://andrewkelley.me/post/my-thoughts-bun-rust-rewrite.html ).

Summary:

  • Jarred has written Bun with very bad engineering standards

  • Jarred has managed public relations very poorly (e.g. ghosting the Zig foundation)

  • When they rewrote the project to Rust, and described Zig as poor choice, there has been a negative fallout for Zig

  • The ZSF is obviously upset because of the poor publicity

This is summarized at the end of the post:

Zig users who knew next to none of these facts and have only the surface level understanding that an ex-Zig-user is getting trashed by the language creator. Such people might reasonably worry that might happen to them

As a matter of fact, I also believed the same after reading’s Bun’s post. This is undeserved though, and that’s what Kelley explains.

There’s definitely a personal attack somewhat, and this is addressed in the last (added later) section.

pizza234

Anthropic并不涉足编程语言市场；他们关于用Rust重写Bun的文章充满了技术细节，这些细节最终为用户改进了产品。

Anthropic绝对是在编程语言市场中的。如果/既然人工智能使针对特定语言的重写相对容易，那么一个成功案例就会将某种语言与特定的人工智能公司绑定在一起。

Rust未来可能会取得巨大成功，因为用人工智能编写Rust代码要容易得多（暂且不论这是否真的是件好事）。这意味着Anthropic与Rust的成功息息相关。

此外，需要记住的是，开发者宣传成功的重写时，常常会隐瞒一些对叙事不利的方面；通常，他们会隐瞒重写前的代码有多糟糕，尽管还有其他（重要的）方面被忽略了。

Zig的回应是一篇充满人身攻击的酸文。

我认为你没有读过Andrew Kelley的文章（链接在此：https://andrewkelley.me/post/my-thoughts-bun-rust-rewrite.html）。

摘要如下：

  • Jarred用非常糟糕的工程标准编写了Bun
  • Jarred在公共关系处理上非常糟糕（例如，对Zig基金会玩消失）
  • 当他们将项目重写为Rust，并称Zig为糟糕的选择时，对Zig产生了负面影响
  • ZSF显然因为这次负面宣传而感到不满

文章结尾总结了这一点：

Zig用户几乎不知道这些事实，只停留在表面理解：一个前Zig用户正在被语言创造者抨击。这样的人可能会合理地担心这种事情也会发生在自己身上。

事实上，我在读完Bun的文章后也相信了同样的说法。但这其实是不应得的，Kelley解释的正是这一点。

确实存在某种程度的人身攻击，这一点在最后（后来添加的）部分得到了说明。

Zig Creator Calls Spade a Spade, Anthropic Blows S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48889843

Yeah, exactly. It’s weird that Zig even responded to that. Imagining that your studio switched from Unity to Unreal and Unity proceeded to release a hit piece attacking your codebase quality and workplace environment.

raincole

是的，没错。奇怪的是Zig居然回应了那件事。想象一下，你的工作室从Unity转到了Unreal，然后Unity就发布了一篇攻击你们代码库质量和工作环境的负面报道。

Death of the Status Update: Why 55% of Americans S… #

https://news.ycombinator.com/item?id=48884301

Social media companies became so obsessed about maximizing ROI on short form video content that they stopped being a platform to share with friends and turned into Temu Youtube. You won’t see your friends stuff on any of them because it’s designed to work that way. Group chats are the only way to have a meaningful conversation if you a casual non-technical Internet dweller.

rickcarlino

社交媒体公司过于痴迷于短视频内容的投资回报率最大化，以至于它们不再是和朋友分享的平台，变成了拼多多版的YouTube。你在任何一个平台上都看不到朋友的内容，因为其设计就是如此。如果你是一个普通的非技术型网民，群聊才是进行有意义对话的唯一途径。

Precursor #

https://news.ycombinator.com/item?id=48893995

It’s a bit alarming how cloudflare is establishing itself as arbiter of all things bots…both on blocking and allowing.

Doesn’t seem healthy for the internet as a whole

Havoc

Cloudflare正在将自己塑造成所有关于机器人事务的仲裁者——无论是拦截还是放行，这有点令人担忧。对整个互联网来说似乎并不健康。