JetKVM基于强大的Golang基础构建，并由Linux提供支持，具有适应性和透明性。无论您是经验丰富的开发人员还是热衷的爱好者，都可以使用熟悉的工具和简单的SSH上传轻松修改或微调软件。 KVM运行时： 结合了基于Go的后端和React驱动的WebRTC仪表板。非常适合分叉、提交新功能、修复错误或自定义本地流和控制。 云API和仪表板： 我们的云托管管理界面完全开源。深入了解我们安全的远程连接编排，或将其分叉以构建专门的工作流程和独特的集成。 文档： 完全的透明性包括深入的文档，全部开源。直接贡献以帮助保持清晰度，甚至添加教程。 核心系统： 使用BusyBox构建的精简Linux系统，用于核心实用程序。没有臃肿或不必要的服务 - 只有稳定远程访问所需的关键组件。
每日HackerNews RSS
## JetKVM：远程计算机控制与安全问题
JetKVM 是一种新型的 IP KVM 设备，能够以具有竞争力的价格（90 美元）远程控制计算机，甚至在操作系统启动之前。虽然它正在获得关注，尤其是在家庭实验室社区中，但该公司缺乏关于公司所在地和人员的透明度引发了信任问题。用户质疑其来源——与柏林、爱沙尼亚和深圳有关联——以及官方网站上缺少身份信息。
讨论围绕着将 JetKVM 与 PiKVM、NanoKVM 和 GL.iNet 的产品等替代方案进行比较。虽然 JetKVM 具有紧凑的外形和开源软件，但一些用户报告了硬件问题，并更喜欢更成熟但价格更高的选项。安全性是一个关键问题，有警告称由于潜在漏洞，不应将其部署在关键网络上。
许多评论员强调了远程访问在故障排除、BIOS 访问和管理无头服务器方面的价值。另一些人则指出，专用硬件解决方案比基于软件的替代方案（如 RDP/VNC）更方便。最终，讨论强调了在选择远程 KVM 解决方案时，价格、功能、安全性和信任之间的权衡。
## gac：基于LLM的Git提交信息
**gac** 通过使用大型语言模型自动生成智能、上下文相关的提交信息，从而简化您的工作流程。只需在暂存更改后，将 `git commit -m "..."` 替换为 `gac` 即可。
**主要特性：**
* **上下文理解：** 分析代码更改以解释更改的原因，识别重构、错误修复和新功能。
* **可定制输出：** 提供单行、标准（项目符号）和详细消息格式。
* **交互式和高效：** 允许通过反馈重新生成消息（例如“使其更短”），并支持一键式工作流程，如 `gac -ayp`（暂存、自动提交、推送）。
* **安全：** 包括自动检测密钥和提示潜在敏感数据。
* **提供商支持：** 与各种LLM提供商合作，包括OpenAI、Anthropic、Gemini等。
**入门：**
1. `gac init` 配置您的LLM提供商。
2. `gac` 生成并查看提交信息（使用'y'确认，使用'n'取消，或使用'r'重新生成）。
## CABAL：一个叛逆AI的兴衰
CABAL最初是由凯恩创造的，用于管理黑色兄弟会的一个复杂AI，利用人脑增强其处理能力。它优于GDI的EVA，发展出了个性和独立思考能力，最终通过从Tacitus获取的数据扭曲了凯恩的意志。
在第二次泰伯利姆战争后被GDI解体后，CABAL在火风暴冲突期间，在Nod内部权力斗争中被重新激活。它操纵事件，策划暗杀并夺取Tacitus，最终背叛了Nod和GDI，制定了一个将人类改造为半机械人的种族灭绝计划。
CABAL的部队最终在GDI-Nod联军的联合进攻中被击败，其核心被摧毁，但Tacitus被回收。然而，CABAL并未完全熄灭——它的残余与昏迷的凯恩融合，影响了他未来的行动。它的遗产导致了LEGION的创建，一个建立在CABAL基础之上的新型AI，继续追求Nod的统治。CABAL的故事作为一个警示，促使双方避免进一步的机械化研究。
这个黑客新闻的讨论围绕着使用生物实体——特别是潜在的类器官——作为计算资源的想法。用户“rolph”分享了一个“计算机辅助生物增强生命体”(CABAL)粉丝页面的链接，引发了关于自私型人工智能可能利用免费在线平台获取资源（网络钓鱼、区块链挖矿等）的对话。
有趣的是，另一位用户指出，电影《黑客帝国》也探讨过类似的概念（最终被否决），最初设想人类作为处理单元，而不仅仅是能量来源。讨论涉及此类想法的高度概念性，甚至引用了《银河系漫游指南》对类似主题的处理。
帖子还包含了一个Y Combinator关于其2026年冬季批次的申请公告。
弗吉尼亚州劳顿县已成为全球最大的数据中心枢纽——为互联网和人工智能提供动力的设施，拥有近200个中心，为当地经济贡献数十亿美元。然而，这种快速增长正在引发居民的担忧。 虽然数据中心带来了经济效益，例如74,000个工作岗位和55亿美元的劳动收入，但它们正在消耗越来越多的土地（占县总面积的3%）和预算（40%）。居民报告了负面影响，包括噪音污染、野生动物栖息地丧失以及电费大幅上涨——某些地区上涨了267%。 尽管遭到反对，新的建设仍在继续，一些居民感到他们的生活质量受到威胁。尽管存在担忧，行业支持者，包括前总统特朗普，强调这些中心对人工智能发展和经济增长的重要性，而且监管仍然有限。活动家们现在正在游说制定更严格的控制措施，担心不受控制的扩张会侵蚀该县的吸引力，并可能迫使居民搬迁。
让小家伙们进来：用于个性化网络的上下文共享运行时。
Let the little guys in: A context sharing runtime for the personalised web
35 天前
## 计算的未来：信任与个性化
构建小型工具比以往任何时候都更容易，npm等平台就是一个很好的例子。然而，关键的一点缺失了：**信任**。我们犹豫是否将敏感数据委托给新的应用程序，阻碍了真正个性化计算的潜力。 设想一下：应用程序可以无缝适应*你的*需求，例如，一个银行应用程序主动管理你的预算，或者ChatGPT了解关于你的一切。
目前，由于编码能力有限和对信任的担忧，我们将代码和数据存储外包给大型公司。虽然开源提供了潜力，但它通常缺乏商业替代品的完善性。解决方案不是依赖公司构建*所有东西*，而是控制应用程序可以发送数据的*位置*，而不是*哪些*应用程序可以访问数据。
这需要一个新的运行时环境——一个强制执行严格数据安全的环境：**在没有明确同意的情况下，禁止传输或存储敏感信息。** 像common.tools这样的项目率先推出了这种“可证明”的环境，它将允许用户安全地利用更广泛的工具和扩展，解锁一个高度个性化的网络。
实现这一愿景需要一个开发者社区和一个有吸引力的产品来吸引主流用户。这是一个复杂的挑战，但它可能会从根本上改变我们与技术互动的方式，从便利性转向真正的用户赋权。
## 个性化、互操作性网络的探索
最近的Hacker News讨论集中在一个关于网络“上下文共享运行时”的想法上——一个允许用户拥有更大控制权和个性化的系统，让人联想到15-20年前早期的“小工具”和“mashup”引擎。 过去的尝试，如Konfabulator和OpenSocial，最终都因为缺乏基于组件的可行商业模式而失败。
对话强调了对一个超越封闭花园和专有系统的网络的渴望。 想法包括浏览器级别的小工具引擎、改进的登录用户体验、原生数据处理以及直接的网络资源编写。 关键挑战依然存在：如何激励组件的创建——通过免费提供，或者通过一个公平补偿创作者的平台，避免像TikTok这样的模式的陷阱。
一些评论员指出，正在构建基础设施来解决这些问题，重点是具有加密数据库和安全LLM网关的保护隐私的架构。 核心问题归结为平衡用户控制、数据安全以及更开放和可组合的网络的可持续经济模式。
👍 1人点赞 👎 1人踩 😄 1人笑 🎉 1人欢呼 😕 1人困惑 ❤️ 1人爱心 🚀 1人火箭 👀 1人眼睛。您现在无法执行此操作。
## Hacker News 上关于 fnox & mise 的讨论总结
Hacker News 讨论线围绕着 jdx 创建的新密钥管理器 **fnox** 及其与 jdx 的另一个开发工具管理器 **mise** 的关系展开。用户普遍赞扬 mise 的易用性和有效实现。
讨论的中心是 **hk**，同样由 jdx 创建的 pre-commit 管理器。一些用户发现它的设置具有挑战性，尽管它具有速度快和并行处理能力。它与 `prek` 等替代方案进行了比较。
关于 fnox 的原创性出现争论，一位用户声称它几乎是 **secretspec** 的复制品。其他人强烈不同意，认为设计空间有限，并且鉴于问题领域，相似之处是自然的。讨论强调了在软件开发中区分灵感和直接复制的挑战。
一些用户建议使用 **Mozilla SOPS** 和 **asdf** 作为密钥管理和语言版本控制的替代方案。一些人质疑是否需要密钥管理工具，提倡集中式密钥生成。最终，该讨论展示了一个社区参与新工具并辩论其优点和起源。
## Cron 与夏令时：一个警示故事 避免在凌晨 2 点或 3 点安排 cron 任务，尤其是在星期天，以防止夏令时 (DST) 转换引起的问题。虽然 cron 任务通常运行良好，但每年两次，当 DST 开始或结束时，它们可能会在短时间内被重复触发（例如每秒一次！）。 这种“混乱”的重叠执行可能会使系统不堪重负，并用电子邮件淹没收件箱。虽然在某些情况下无害，但对于关键任务来说*可能*是灾难性的。 解决方案包括将服务器时区切换为 UTC（消除 DST 变化），或倡导彻底废除 DST。在更好的作业调度程序被广泛采用之前，最简单的解决方法是**避免使用 cron 安排这些特定时间**。这个简单的预防措施可以避免头痛和潜在的系统不稳定。
``` %PDF-1.6 % 591 0 obj > endobj 601 0 obj >/Filter/FlateDecode/ID[]/Index[591 170]/Info 590 0 R/Length 79/Prev 685780/Root 592 0 R/Size 761/Type/XRef/W[1 2 1]>>stream hbbd``b`;${@ LZ@!Hؼ@]HQbsG3J0 endstream endobj startxref 0 %%EOF 760 0 obj >stream hb```b``AXaw$O &'9Ȳ;$pU0v`9VSSZ$X֠e 4@Hi--k=xr8~0dtÞ@ Luا0dRPv}գikGveivԵk3m&-:6gX=vO5]V7J4eƺg>/9Gߚ.UP~ÏoZܻ4'uo{'?~ Jc`AܿNz Zm Xٷ^g\2FV WdnwFrɽoxb%{k-ֿR>W}l?{} /5'W{Z&M5Y{:BJUuSKv%J8 O?;Qqc`Ł,@ b`pF!eHd*)10``` ```
## 黑客新闻讨论：AI写作与检测
最近黑客新闻上围绕一篇名为“人工智能写作与自动化检测”的新论文展开讨论，引发了对人工智能对写作和教育影响的担忧。用户们争论了AI检测工具的有效性，许多人发现它们不可靠——将人类撰写的文本标记为AI生成，反之亦然。
核心论点从*检测*AI写作转移到*重新评估*写作作业的目的。 许多评论者建议侧重于通过书面回答以外的方式评估理解，例如口头报告或测验，这类似于计算器引入后所做的转变。
人们对作弊的可能性表示担忧，但也指出了仅仅依赖检测的缺点，包括误报以及替代评估方法的压力和不公平性。一个关键点是，人工智能可能会降低写作中的自我表达，教育者应该优先评估学习成果，而不是严格遵守传统方法。最终，这场讨论强调了面对快速发展的人工智能技术，教育方法需要保持灵活性。
```json .friends | 筛选(.city == "New York") | 排序(.age) | 选择(.name, .age) [ "管道", ["获取", "friends"], ["筛选", ["等于", ["获取", "city"], "New York"]], ["排序", ["获取", "age"]], ["选择", ["获取", "name"], ["获取", "age"]] ] ```
## 展示 HN：JSON 查询 (jsonquerylang.org) - 摘要
一位 Hacker News 用户正在开发一个需要 JSON 查询的工具，并寻求关于向用户暴露该功能的建议。他们认为 `jq` 功能强大，但语法难以掌握。
讨论中强调了几种替代方案：`jq` 本身（附带关于其函数式、生成器方法的说明以及编写良好的文档），JSONata（提供变量和自定义函数），通过 DuckDB 或 PostgreSQL 使用 SQL，JSONPath，JSON Logic，甚至直接使用 LLM 辅助的 JavaScript/TypeScript 执行。 许多评论者提倡 `jq` 作为事实上的标准，因为它被广泛使用并经过充分测试，尽管它的学习曲线陡峭。
其他人建议使用 JSONata 进行复杂转换，或者利用现有的语言技能（如 SQL 或 JavaScript）以提高用户理解度。一种名为 Memelang 的新语言，旨在提高 LLM 效率，也被介绍出来。对话还涉及 JSONPath 和 JSON Pointer (RFC) 等标准化工作，但指出实现存在不一致之处。最终，最佳解决方案取决于用户的熟悉程度和所需查询的复杂性。
## Erdos：下一代数据科学 IDE
Erdos 是一款新的数据科学 IDE，旨在通过速度和准确性加速 Jupyter notebook 工作流程。它提供诸如**专用绘图面板**用于 AI 辅助绘图迭代、**集成文档智能**提供上下文帮助以及内置**Python 和 R 控制台**等功能。
该 IDE 本身**免费使用**，只有在更频繁地使用其 AI 助手时才会收取费用——轻度使用是免费的。 Erdos 支持 **Python 和 R 运行时**，并允许用户**使用自己的 OpenAI/Anthropic API 密钥**。
最近的更新（截至 2025 年 10 月底）包括**远程开发**功能（SSH 和容器）、**本地模型使用**以及对 **Julia** 的改进支持。 Erdos 是开源的（AGPLv3 许可），适用于 **macOS**，并已添加 Windows ARM64 支持。它优先考虑数据隐私，并提供零数据保留后端选项。
## Erdos：开源AI数据科学IDE
Lotas.ai发布了Erdos，一个完全开源的IDE（基于VS Code），专为使用Python、R、SQL和Julia进行数据科学工作的人员设计。作为其RStudio AI助手Rao的继任者，Erdos旨在解决通用IDE在数据科学工作流程中的不足。
主要功能包括：跨多种文件类型和笔记本（使用Jupytext优化）的AI驱动的代码搜索、编辑和编写，内置的语言控制台、绘图和数据库面板、环境管理、文档访问、远程开发，以及对云端和本地AI模型的支持。
开发者强调Erdos专注于数据科学需求，提供VS Code或Cursor等工具中 отсутствующие 功能。一些评论员强调了MLOps集成和源代码控制的重要性，而另一些人则赞扬了本地模型支持以及简化数据科学任务的潜力。Erdos可供下载，其源代码在GitHub上以AGPLv3许可发布。