## Velxio：本地开源多板仿真器
Velxio 是一款基于浏览器、完全本地化的微控制器和单板计算机仿真器。它允许用户编写 Arduino C++ 或 Python 代码，并使用真实的 CPU 仿真和超过 48 种交互式电子元件进行仿真——所有这些都不需要安装。
目前支持 5 种 CPU 架构（AVR8、ARM Cortex-M0+、RISC-V、Xtensa 和 ARM Cortex-A53）的 19 块板卡，Velxio 提供了一个通用的实验平台。主要功能包括 Monaco 编辑器，支持多文件工作区，Arduino 库管理，以及具有拖放功能的组件系统。仿真由 avr8js、rp2040js、QEMU 和 RiscVCore 等技术提供支持。
Velxio 是免费且开源的（AGPLv3），并提供商业许可选项。它可以直接在浏览器中运行，也可以通过 Docker 自行托管。开发通过赞助支持，以帮助覆盖成本并启用新功能和板卡支持。 访问地址：[https://velxio.dev](https://velxio.dev)。
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## Velxio 2.0：基于浏览器的嵌入式开发
Velxio 2.0 是一款免费开源的模拟器，允许开发者在网页浏览器中直接模拟 19 款嵌入式板卡，包括 Arduino、ESP32 和 Raspberry Pi。该项目由 dmcrespo 创建，旨在提供一个完全本地、可访问的开发环境，无需云依赖、账户或专门的工具链安装。
主要功能包括通过 QEMU 进行 ESP32 模拟、定制 RISC-V 核心、支持运行真实 Python 的 Raspberry Pi 3，以及逼真的传感器模拟。它支持使用 `arduino-cli` 编译代码，并提供基于 AI 辅助的视觉编辑器。
该项目与 Wokwi 等工具的不同之处在于，它能够在单个电路中模拟多种不同的板卡，并专注于完整系统模拟。最近的更新解决了初始访问问题和负载下的性能问题，持续开发优先考虑 MicroPython/CircuitPython 支持以及与 ESPHome 和 PlatformIO 等工具的集成。源代码在 GitHub 上以 AGPLv3 许可协议提供。
这篇帖子详细介绍了两种Semantle（一种词语相似度游戏）解题器。第一个，与Ethan Jantz合作开发，需要精确了解游戏的嵌入模型和余弦相似度。同事Daniel Vitek提出了一种更稳健的替代方案，只需要相对猜测排名——知道哪些猜测比其他猜测“更好”。
第二个解题器通过几何方式解释排名。两个猜测之间的每次比较都会分割嵌入空间，消除一半可能的目标词。通过累积这些“半空间”约束，解题器缩小了可能性。最初，这在使用相同的嵌入模型时效果很好，但在使用不同的模型时由于排名冲突而失败。
为了克服这个问题，实施了一种概率方法。与其消除词语，不如每次约束调整词语成为目标词的概率。这使得解题器即使在嵌入模型不匹配的情况下也能有效运行，尽管速度较慢（100-200次猜测）。有趣的是，解题器的过程反映了人类的游戏方式，从语义上距离较远的猜测开始，逐渐收敛到相关的术语，展示了一种令人惊讶的人类化方法，用有限的信息来导航语义空间。
对不起。
## Redox OS：通过基于能力的管理增强安全性
Ibuki Omatsu 详细介绍了 Redox OS 的最新工作，即将命名空间和当前工作目录 (CWD) 管理从内核转移到用户空间，使用基于能力的安全性模型。 传统上，Redox OS 使用由整数 ID 和基于字符串的路径标识的内核管理的命名空间。 这要求内核解析路径并管理方案名称，增加了复杂性和潜在漏洞。
新的方法利用 `openat` 系统调用，将目录文件描述符视为沙箱。 用户空间命名空间管理器 (nsmgr) 现在处理命名空间操作，接收带有命名空间文件描述符的 `openat` 请求。 这使得内核可以简单地基于描述符分派请求，从而消除了路径解析和方案名称管理。
类似地，CWD 现在表示为文件描述符而不是字符串，从而能够高效地解析相对路径并支持诸如 `O_RESOLVE_BENEATH` 之类的功能，以增强沙箱保护。 这种转变简化了内核，减少了攻击面，并为 Redox OS 内更强大的安全特性铺平了道路，使其更接近于完全基于能力的系统。
对不起。
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## Outworked：你的Mac上的AI团队
Outworked 是一款桌面应用，可以将Claude转变为一个AI“员工”团队，直接在你的Mac上工作。只需用简单的英语定义代理的角色、个性和目标，即可观察它们自主处理编码、网页交互、消息传递和计划任务等工作——所有这些都在可视化的“办公室”界面中进行。
无需API密钥或复杂的配置，只需一个Claude Code订阅即可。代理可以构建登陆页面、总结PR、研究竞争对手、处理GitHub问题，甚至可以自动发布社交媒体帖子。它们会协作，利用内置浏览器、公共URL的隧道以及与Slack、iMessage、GitHub和PostgreSQL等服务通过MCP服务器的连接等工具。
主要功能包括可视化办公室环境、可定制的代理、任务自动编排以及用于扩展代理能力的技能系统。包含审批门控和命令白名单等安全功能，以及内置的背景音乐。Outworked是免费且开源的，成本仅取决于你现有的Claude Code订阅。
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## 对AI生成生产代码的坚决反对 在观察生成式AI，特别是AI编码代理多年后，作者坚信它们不应在专业的软件开发中占据一席之地，并呼吁其他人采取同样的立场。虽然承认这些工具的力量和潜力，但有四个关键问题导致了这一结论：技能退化、人为降低的成本、提示注入漏洞以及版权/许可问题。 作者担心依赖AI代理会削弱工程师的编码技能，使他们沦为仅仅是审查者，由于缺乏实践而无法辨别代码质量。此外，围绕AI的当前经济模式是不可持续的，建立在巨额投资之上，但缺乏明确的盈利途径，可能导致破坏性的“泡沫破裂”。安全风险也至关重要，因为AI代理容易受到“提示注入”的影响——隐藏在数据中的恶意指令，可能危及整个系统。最后，AI生成的代码目前缺乏版权保护，为企业带来法律漏洞。 尽管有这些担忧，作者也认识到LLM在研究和快速代码示例方面的价值，*前提是仔细验证*。他们设想未来AI可以辅助非编码人员或推动个人项目，但坚信将生产代码委托给这些代理是一条危险的道路。最终，作者敦促人们批判性地思考AI的局限性，并倡导在软件工程领域保持人类专业知识。
对不起。
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## Telnyx PyPI 包被攻破 - 2026年3月27日 `telnyx` Python 包的 PyPI 版本 4.87.1 和 4.87.2 已经被恶意代码入侵，恶意代码注入到 `telnyx/_client.py` 文件中。这些版本发布时没有对应的 GitHub 发布，表明可能存在凭证泄露。已知最后一个安全版本是 4.87.0。 恶意代码使用隐写术从 **83.142.209.203:8080** 下载伪装成 WAV 音频文件的有效载荷。在 **Windows** 上，它会将一个二进制文件作为 `msbuild.exe` 放到启动文件夹中以实现持久化。在 **Linux/macOS** 上，它会提取一个凭证收集器，加密收集到的数据，并将其作为 `tpcp.tar.gz` 泄露出去。 此次攻击归因于 **TeamPCP**，因为与最近的 `litellm` PyPI 漏洞相似，包括共享的加密方法和归档命名约定。 **受影响版本：** `telnyx==4.87.1` 和 `telnyx==4.87.2`。建议用户回退到版本 4.87.0 或更早版本。
## macOS 26 圆角半径困扰
macOS 26 的升级带来了明显圆润的窗口角落，引发了关于其美观性的争论——尤其是在设计上与 YouTube 的界面等趋势相似。作者认为，这些圆角在不同应用程序中的*不一致性*比圆润本身更令人不适，这是用户中常见的抱怨。
为了解决这个问题，作者详细介绍了一种技术解决方法，即禁用系统完整性保护 (SIP) 来修改负责角落渲染的系统库。虽然承认禁用 SIP 存在安全隐患，但他们认为对于已经受到损害的系统来说，风险很小。
作者的解决方案不是消除圆润，而是*增加*圆润度，旨在使所有应用程序的圆角保持一致。他们提供代码——一个动态库和一个启动代理——来“交换”macOS 中的圆角半径值，从而有效地覆盖默认设置。这需要编译、签名和部署库，然后在系统启动时加载它。最终结果？ 一致的圆角（对作者来说，也更令人接受）。