## iPhone Pocket：Apple 与三宅一生合作 Apple 与三宅一生合作推出 **iPhone Pocket**，这是一款独特设计的配件，提供了一种全新的携带 iPhone 和日常必需品的方式。这款配件灵感源于“一块布”的概念，采用 3D 针织结构——提供短款和长款两种肩带版本——可舒适地容纳任何型号的 iPhone，以及其他小物件。 这款设计源自三宅一生的褶皱美学，即使在封闭状态下也能看到手机屏幕，可以手持、系在包上或直接佩戴在身上。短款肩带提供八种活泼的颜色，长款提供三种。 iPhone Pocket 的售价分别为 149.95 美元和 229.95 美元，为限量版，将于 11 月 14 日起在包括美国、英国、日本和中国在内的部分国家/地区的 Apple Store 和在线商店发售。两家公司都强调这款配件的多功能性、工艺和个性化 iPhone 体验的能力。
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Inform 6 虽然主要为过程式编程，但也融合了面向对象的元素。它运行的 Z-machine 本身对面向对象支持有限，Inform 6 的“对象”更类似于 C 结构体——利用消息传递来模拟交互。它主要依赖于单例对象，但也可以从固定池中创建运行时对象。 Inform 6 支持双重对象层次结构：继承（“是”关系）和对象树，代表包含（“有”关系）。属性（标志）和属性（值存储，包括通过 `self` 访问的子程序）定义对象的特征。方法可以被重写，例如通过创建一个 `Report_Approver` 聚合对象，根据多个子审批者来验证报告。 `objectloop` 关键字便于在对象树中遍历对象的直接后代。对象可以通过 `->` 运算符链接，自动建立父子关系。示例代码解析输入数字并将它们附加到聚合审批者，统计已批准的计划。这展示了 Inform 6 建模复杂交互和数据结构的能力，尽管作者更倾向于专注于结果而非底层挑战的高级语言。
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## Hazel：人工智能驱动的政府采购 – 摘要 Hazel 是一家专注于人工智能的公司，致力于彻底改变2.7万亿美元的美国政府采购流程。他们的目标是提高州、地方和联邦机构的效率和成本效益，解决长期存在的速度慢和程序复杂的问题。 Hazel 的平台支持整个采购生命周期——从识别需求到管理奖励——利用尖端人工智能帮助机构采购从基本物资到先进技术（如国防无人机）的一切。他们直接与政府实体合作，开发定制解决方案。 **Hazel 正在招聘全栈工程师（仅限美国公民，需要最高机密许可）** 来构建和扩展他们的平台。该职位涉及端到端的功能所有权，解决具有挑战性的技术问题，并与客户紧密合作。Hazel 提供一个快节奏的创业环境，并具有强大的使命感，强调团队合作、持续学习和对公共部门产生影响的创新。他们提供具有竞争力的薪资（12万美元-20万美元）和福利，以及股权期权。
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## Zig 和 C++ 之间的互操作性 本文详细介绍了一种在 Zig 和 C++ 代码库之间实现无缝数据交换的策略，允许将一种语言的类型嵌入到另一种语言的结构体/类中。核心挑战是避免跨语言的完整类型定义，而是专注于大小和对齐方式。 该解决方案利用一个宏 `SIZED_OPAQUE`，它创建一个具有指定大小和对齐方式的不透明类型。Zig 和 C++ 都可以然后在编译时验证这些值，从而确保内存布局兼容性。这允许将 `std::shared_ptr` 之类的类型嵌入到 Zig 结构体中，并将 Zig 类型嵌入到 C++ 类中，而无需暴露内部细节。 数据传输依赖于指针和自定义函数来管理所有权（例如移动 `shared_ptr` 实例）。为了简化 C++ 代码处理不透明类型，引入了一个 `DEFINE_OPAQUE_CONCRETE` 宏。该宏生成在 Zig 使用的不透明指针与其具体的 C++ 对应项之间的转换函数，从而减少了冗长且容易出错的类型转换。这种方法提高了与共享指针和其他复杂 C++ 类型交互时的代码可读性和可维护性。 作者通过示例演示了这一点，包括嵌入 Zig 的 `std.http.Client` 和管理 `shared_ptr` 实例，强调了根据 Zig 优化级别调整不同类型大小的灵活性。
## 写作的未来：为了人类还是人工智能？ 最近关于人工智能取代写作者的担忧正在转变——现在的担忧是人类将为人工智能写作。虽然人工智能可能很快就能处理大量的阅读工作，但通过写作来影响这些系统正变得至关重要。像泰勒·考文这样的专家已经开始适应，认识到网络内容实际上是为人工智能训练数据而写。 目标不再仅仅是搜索引擎优化，而是“聊天机器人优化”——清晰的结构、标题，甚至一点奉承可能是在人工智能那里获得关注的关键。这种转变是由影响超级人工智能的潜力所驱动的，格温恩认为现在的写作是一种重要的“投票”行为，可以决定未来，甚至可能确保一种数字复活的形式。 这个想法是，持续的网络存在和深思熟虑的内容可以塑造人工智能的发展，并确保一个体现人类价值观的未来——甚至允许在模拟的未来中存在一个重塑的自我。虽然这让一些人感到不安，但这个前景可以通过提高写作的赌注并提供一个新的、终极的读者来振兴写作。最终，写作的未来可能取决于拥抱这一新现实，即使读者不再是人类。
## 开源依赖困境 当你的应用程序（“FooApp”）依赖于一个开源库（“LibBar”），并且你发现一个影响生产环境的bug时，等待官方上游修复可能是不切实际的。常见的反应——更换库、内置、猴子补丁、变通方法或仅仅等待——都存在问题。更换成本高昂，内置会增加维护负担，猴子补丁会引入不稳定因素，变通方法掩盖了真正的问题，而等待则将依赖的便利性置于用户需求之上。 理想的解决方案是在不永久分离的情况下，临时维护依赖的修改版本。这需要一个结构化的流程：向官方上游报告问题，fork库，设置CI/CD，应用修复，内部部署，将修复作为pull request提出，最后，在官方修复发布后撤销你的更改。 关键在于，这个过程承认了企业应用开发和开源维护之间不同的激励机制。它强调与维护者积极沟通，并认识到需要工具来管理临时fork并跟踪最终的上游更改整合。归根结底，这是关于负责任地解决关键问题，同时为开源社区做出贡献。
## 创造的碎形本质 马库斯·斯特拉瑟认为，创造性工作并非一个从想法到执行的线性过程，而是一种递归的、嵌套式的探索。他将常常感受到的“最后阶段的修改”重新定义为并非润色，而是*在日益受限的参数下进行的更高分辨率探索*。 随着质量的提高，“可接受范围”——能够*提升*作品的改变范围——会急剧缩小。这与验证所需的时间（反馈延迟）相结合，形成了一种“精度税”，即努力与感知质量不成比例地增加。本质上，实现精炼需要指数级更精确的修改。 这种动态因媒介而异。音乐需要微观层面的精确，而散文则更宽容。生成式人工智能目前运行在“宽阔盆地”区域，容易接受粗略的改变，但真正的技巧在于驾驭那些接近最佳峰值的缩小范围。熟练的练习，例如音乐排练，*缓存*解决方案，减少实时探索。最终，创造性努力并非关于执行计划，而是对改进进行持续、嵌套式的搜索。