## Cypress推出AI驱动的测试功能 `cy.prompt()` Cypress发布了`cy.prompt()`，一项实验性功能，将AI辅助直接融入其测试流程。针对现有AI测试工具的不足——不稳定、不透明和缺乏可靠性，`cy.prompt()`允许用户用自然语言编写测试，将用户旅程的描述转化为可执行的Cypress命令。 此功能极大地加快了测试创建速度，降低了对编码知识的门槛。产品经理和质量保证专家可以直接参与，促进协作并提高测试覆盖率。重要的是，`cy.prompt()`优先考虑透明度；每一步都可以在命令日志中看到，并且可以“弹出”为标准的Cypress代码进行编辑和维护。 除了易用性之外，`cy.prompt()`还引入了自愈能力，自动调整选择器以适应UI更改，并减少测试维护。这种AI驱动的弹性确保了测试即使在前端更新后也能保持稳定和可靠。 目前，`cy.prompt()` 随Cypress Cloud帐户免费提供，旨在结合AI的速度和人工编写测试的信任与治理，标志着朝着更易访问和更强大的端到端测试迈出了重要一步。
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Cypress.io 引入了 `Cy.prompt()`，一项新功能，允许用户使用自然语言编写测试。这不仅仅是关于便利性，它代表了测试创建方式的转变，旨在弥合期望的覆盖范围和实际测试代码之间的差距。
Hacker News 上的早期讨论表明该工具功能强大，但可能最适合生成初始测试，然后手动完善以确保确定性。一个关键优势是 AI 能够适应应用程序的变化*而无需*重新生成测试——这是传统测试中常见的痛点。
也有人认为它充当一种模糊测试的形式，以不同的方式测试相同的功能，从而可能发现隐藏的错误。总而言之，`Cy.prompt()` 提供了一种新颖的测试创建方法，重点是适应性和易用性。
在寒冷月份，关闭的窗户会导致室内空气“陈旧”，湿度上升（高于60%）和二氧化碳水平升高，从而对健康和注意力产生负面影响。为了解决这个问题，开发了一种室内空气监测器。
该设备会悄无声息地显示空气质量，当湿度或二氧化碳超过阈值时，会通过闪烁的LED灯和警报来提醒。二氧化碳水平超过1000ppm会导致疲劳，而高湿度则会促进霉菌生长。理想的湿度在40-60%之间。
除了监测器之外，还有一个仪表盘可以可视化数据，用于长期跟踪，并且一个Telegram机器人会提供每日摘要，以鼓励养成持续改善空气质量的习惯。该项目使用了容易获得的硬件，旨在温和地提醒人们通风换气。
创建者计划在GitHub上公开分享代码，并欢迎社区贡献，包括外壳设计、传感器建议和代码改进。
## 室内空气监测总结
一位Hacker News用户使用SCD40传感器和电子纸显示屏制作了一个DIY室内空气监测器，用于跟踪二氧化碳水平和湿度。该设备在空气质量良好时设计为不显眼，但在超过阈值时会视觉上变得明显，从而提示通风。用户还创建了一个仪表盘来可视化数据。
讨论强调了二氧化碳传感器准确性的挑战，许多廉价型号需要校准并且可能随着时间漂移。一些用户分享了使用Aranet4设备或重新利用Awair传感器并与Home Assistant集成的自动化类似项目的经验。另一些人指出，即使有通风系统，持续的新鲜空气摄入也很重要。
该项目旨在通过提供数据驱动的通风提醒来改善注意力和福祉，提供了一种经济高效的替代商业解决方案（如Aranet4），但需要一些编程工作。
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## Blender 5.0 发布与开源3D的未来
Blender 5.0的发布引发了关于开源软件成功的讨论，特别是Blender在3D创作领域日益突出，甚至对Maya等成熟的商业软件构成挑战。用户认为Blender是罕见的开源胜利案例，并探讨下一个可能被开源颠覆的领域——Godot（游戏引擎）和Krita（数字绘画）被提及为潜在竞争者。
讨论也涉及开源软件仍然落后的领域，例如办公套件（LibreOffice vs. Microsoft Office）和CAD软件（FreeCAD vs. Solidworks）。开源CAD面临的关键挑战在于几何内核的复杂性，需要持续大量的投资。
许多评论者对Blender的持续开发表示兴奋，特别是自适应细分和改进的节点系统等新功能。关于人工智能对行业的影响存在争论，一些人预测它将自动化许多任务，而另一些人则强调艺术控制和连续性的重要性——传统工具目前在这方面表现出色。 讨论还指出FreeCAD等工具在易用性方面仍然存在挑战，以及持续开发和社区支持的必要性。
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雅各布·邦格斯博士，悉尼大学的数字考古学家，领导了在安第斯山脉重要遗址蒙特·谢尔佩的研究，揭示了一个复杂的土著会计和交换系统。他的团队利用无人机测绘和跨学科专业知识，挑战了关于该遗址现有的叙述和错误信息，优先考虑土著知识和社区对遗产的所有权。 这项研究由悉尼大学和加州大学洛杉矶分校等多个机构的资助支持，揭示了对过去安第斯社区的新认识。维尔·戈登·柴尔德中心主任克尔斯滕·麦肯齐教授强调，该项目是中心跨学科方法和社区参与的典范。该工作已获得秘鲁文化部的许可，并作为开放获取研究提供。
我用来创作科幻小说集的代码和开源工具。
The code and open-source tools I used to produce a science fiction anthology
8 天前
## 思考更怪异：一个人的出版成功 上个月，乔·斯泰奇出版了科幻短篇故事集《思考更怪异》，该书在亚马逊的短篇故事集中短暂地成为#1畅销新书——超越了传统出版社出版的书籍，尽管这是一个在全职工作和抚养年幼子女的同时，由个人独立完成的项目。 这一成功源于利用编程技能构建的高效、自动化出版流程。 斯泰奇利用Python、YAML文件和LaTeX来管理整个过程。 他使用YAML文件跟踪391个故事，以便于组织和版本控制，然后开发了一个Python命令行工具（“se.py”）来浏览和分析数据，监控选集构成和字数。 排版是通过LaTeX实现的，提供专业的排版和可重复构建。电子书是通过使用Pandoc转换LaTeX源代码创建的，并使用自定义脚本来增强目录。 关键要点是组织、自动化以及简单透明的文件格式。 斯泰奇强调，构建工具来自动化重复性任务，并采用循序渐进的学习方法，使这个雄心勃勃的项目成为可能。 他鼓励其他考虑自出版的人探索类似的方法，提供他的电子邮件（[email protected]）以解答问题，并推广他的选集《思考更怪异》，供创新科幻迷阅读。
## 引人入胜的科幻选集：摘要
Mojoe 最近发布了一本科幻选集 ([compellingsciencefiction.com](https://compellingsciencefiction.com))，并在Hacker News上详细介绍了创建它所使用的工具和流程。虽然格式化和排版使用自定义Python脚本和ConTeXt（一种文档排版系统）相对简单，但最大的挑战是获得作者的重印权。
许多作者难以联系，即使在支付了初始费用后，获得许可也证明很复杂。这本选集收录了彼得·瓦茨和艾伦·迪恩·福斯特等作者的故事，其中最难获得的是奇辉翻译的故事，需要通过谷歌翻译进行沟通，并且有限的普通话能力。
这次讨论引发了关于版权挑战的对话，包括版权所有者登记处和孤儿作品立法的想法。贡献者分享了他们自己关于出版以及Typst等现代排版工具的经验。Mojoe计划每年继续出版这本选集，专注于概念驱动的故事，并希望在Hacker News的推广带来的初步成功之后实现盈利。该项目突出了编程技能在独立出版中的力量以及应对版权复杂性所需的奉献精神。
## AI 繁荣：Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊的谨慎提醒 Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊对当前人工智能 (AI) 投资中的“非理性”现象提出了警告，并表示如果 AI 泡沫破裂，没有一家公司——包括谷歌——将完全幸免。 此番言论正值 AI 公司估值飙升和大量投资之际，引发了人们对重蹈互联网泡沫破裂覆辙的担忧。 皮查伊承认存在一定程度的过度投资，类似于互联网早期阶段，但他仍然对 AI 的长期变革潜力充满信心。 他强调谷歌拥有从芯片到数据的整个技术“堆栈”的优势，这可以作为应对市场动荡的缓冲。 采访还透露，Alphabet 承诺在英国 AI 基础设施和研究方面投资 50 亿英镑，包括在英国境内训练 AI 模型。 然而，皮查伊强调了 AI 的“巨大”能源需求，这可能会影响气候目标，并强调需要扩大能源基础设施。 他还预计人工智能会对社会和就业市场造成重大 disruption，敦促个人适应并学习利用 AI 工具，才能在不断变化的环境中蓬勃发展。
## 人工智能投资：伴随系统性风险的泡沫
谷歌CEO桑达尔·皮查伊承认当前人工智能投资热潮包含“非理性因素”，引发了Hacker News上关于潜在泡沫的讨论。虽然谷歌、Meta、微软和亚马逊等主要参与者有足够的财务实力来应对衰退，但担忧的重点在于该行业的过度估值、不可持续的债务以及初创公司可能出现的广泛裁员。
许多评论员认为，一次修正是不可避免的，质疑当前炒作是否与实际经济价值相符。关于*何时*泡沫会破裂存在争论，一些人认为公司之间的互联交易是试图延长不可避免的事情。一个主要担忧是人工智能投资集中在少数大型公司手中，以及它对更广泛经济的潜在影响，特别是如果崩盘严重影响投资于人工智能相关债务的养老基金。
尽管存在怀疑，但一些人认为人工智能的变革潜力依然存在，将这种情况与互联网泡沫进行比较——一次修正，而不是技术的彻底崩溃。另一些人建议专注于具体的投资，以应对市场波动。最终，这场讨论凸显了人们对系统性风险日益增长的认识以及潜在的重大颠覆。
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## 欧神Oracle与OpenAI的交易面临审查
欧神Oracle对OpenAI的3000亿美元投资目前“处于水下”，这意味着该交易的价值已低于初始成本，原因是自协议签订以来市值损失了3150亿美元。讨论的中心是雄心勃勃的收入预测——预计五年内达到1660亿美元，年增长率高达75%——许多人认为这不切实际。
评论员质疑该交易的本质，指出欧神Oracle主要提供基础设施（拆箱和冷却英伟达服务器），利润率为15%，缺乏重要的知识产权所有权。 存在对交易对手风险的担忧，以及欧神Oracle是否真的会收到付款。
尽管存在怀疑，但一些人认为欧神Oracle作为云基础设施提供商的地位提供了一定的保障，因为对GPU计算能力的需求可能会持续，即使OpenAI遭遇挫折。 另一些人指出谷歌有可能超越OpenAI，以及GPU供应过剩可能影响价格的可能性。 最终，这场辩论凸显了人工智能投资的投机性以及市场可能出现的修正。
## 小规模 Kubernetes 实验总结 本文详细记录了搭建一个自管、多节点 Kubernetes 集群的过程，旨在模拟现有的单机设置，避免完全冗余和自愈的复杂性。作者的目标是了解 Kubernetes 在较小规模下的开销和适用性，选择使用 NixOS 进行精简安装，并为了学习目的避免使用 K3s 等预构建发行版。 主要挑战包括应对 Kubernetes 对公钥基础设施 (PKI) 的依赖以实现安全通信，以及配置节点之间的网络连接。解决方案是使用 WireGuard 创建机器之间的加密隧道，在不使用 NAT 的情况下路由容器流量，并仔细定义容器子网。 该设置利用 NixOS 进行系统配置，利用其包管理器和 systemd 集成。诸如 etcd、API 服务器、调度器、控制器管理器、CoreDNS 和 kubelet 等组件被配置和部署，主节点处理集中式服务。 虽然功能正常，但作者承认这并非生产就绪，并指出了潜在的故障模式和资源开销。他们建议 SQLite 后端支持、动态令牌重载以及简化的网络配置作为小型 Kubernetes 部署的潜在优势。最终，该实验证明 Kubernetes *可以* 应用于较小的环境，但强调了其中涉及的巨大复杂性，尤其是在网络方面。
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