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## PrinceJS：一位13岁少年开发的快速Web框架
PrinceJS是一个为Bun设计的全新Web框架，由来自尼日利亚的一位13岁开发者创建。它拥有令人印象深刻的性能——达到每秒19,200个请求——同时保持着惊人的轻量级，压缩后仅为2.8kB。该框架设计为可树摇动的、无依赖的，并且无需任何配置。
Hacker News上的初步反应非常积极，赞扬了开发者考虑到其年龄所取得的成就。然而，反馈也指出了需要改进的方面，包括添加单元测试、为了更好的可维护性而结构化代码，以及完善基准测试。人们对基准测试的准确性和诸如cron调度等功能的包含表示担忧。
开发者@Lil_Prince_1218正在积极回应反馈，并计划在未来的更新中解决这些问题，包括测试和安全修复。该项目在GitHub上可用，文档位于princejs.vercel.app。
本课程提供C语言编程、RISC-V指令集和处理器设计学习资源。**直播课程将于2025年9月开始。** 学生可以通过顶部导航栏找到完整的讲义和使用reveal.js制作的材料（可导出为PDF）。 预计完成时间约为每项资源2小时（通常为视频讲座），但面向“中级”学习者——那些具有一定编程经验（超过500行代码和调试技能）以及积极态度的人。初学者预计需要花费更多时间。 如有问题、材料错误或建议，请联系于子豪 (yuzihao#ict.ac.cn)。请注意，该网站正在积极开发中，页面加载可能会偶尔停滞——简单的刷新应该可以解决此问题。可以通过“课程首页”链接访问过去的课程。
## “一学生一芯片”课程总结
“一学生一芯片”(OSCC) 课程 (oscc.cc) 旨在指导学生从零开始构建一台计算机。Hacker News 用户的初步反馈表明该课程极具挑战性，可能需要超过 35 天的工作时间。
然而，人们对课程材料提出了一些担忧，包括依赖外部资源——具体来说，引导学生搜索安装教程，而不是提供全面的说明。最初的材料是中文（汉字，正如一些人指出的，不是日语假名），但网站上有一个语言选择器可以访问英文版本。
讨论还集中在课程的可扩展性以及它与美国/欧洲已建立的计算机科学项目类似课程的比较。NAND2TETRIS 等资源被推荐为更易于访问的替代方案。一个潜在的风险下载链接，通过百度网盘提供，也被标记出来，用户指出对于中国以外的人来说存在可访问性问题。该课程似乎起源于南京大学，对学生开放，但其主要目标似乎是中国学习者。
## 持续Claude：自动化AI驱动的开发 持续Claude是一个CLI工具，旨在通过循环运行Claude代码来自动化复杂的编码项目。它解决了单次AI编码的局限性，通过实现迭代改进和持久化上下文来解决问题——这对于处理大型任务（如添加广泛的单元测试或迁移代码库）至关重要。 该工具模拟CI/CD实践，自动创建PR，等待检查和批准，并合并代码。一个关键特性是持久化上下文机制，利用共享的markdown文件（`SHARED_TASK_NOTES.md`）来存储迭代之间的进度和见解，防止知识丢失。 用户提供提示，设置迭代限制或成本预算，并指定GitHub仓库。然后，脚本管理整个PR生命周期，Claude专注于每个步骤的增量进展。它适用于依赖项更新、重构和解决技术债务等任务，并通过PR审查提供人工参与的方案。 持续Claude可在[GitHub](https://github.com/AnandChowdhary/continuous-claude)上获取，并可以通过一条命令安装。
## 持续Claude：自动化代码改进
Anandchowdhary 创建了“持续Claude”，一个CLI工具，循环运行Claude Code以自动化代码修改。它通过创建分支、应用代码变更、生成提交、发起拉取请求（PR）、等待评审和检查，并在成功时合并——所有这些都不需要人工干预。这种持久的上下文避免了典型的一次性编码代理的限制，能够实现多步骤变更并保留整个过程中的推理。
该工具设计用于增加测试覆盖率、重构、依赖升级和框架迁移等任务。然而，讨论强调了对AI驱动的测试进行谨慎提示和指导的重要性。用户强调，当给出清晰的指令和示例时，AI表现出色，但如果没有适当的指导，可能会生成难以维护的测试。
许多评论者分享了AI生成的测试需要大量审查和更正的经验，并表示提供初始的高质量测试和清晰的指南（例如`CLAUDE.md`文件）可以显著改善结果。共识是，虽然AI可以加速开发，但它不能取代经验丰富的开发人员对流程进行监督和完善的必要性。
奥尔德斯·赫胥黎在麻省理工学院的最后一次演讲，尽管是在几十年以前，却感觉出奇地现代——类似于一次专注于自我实现的说服性演讲。他探讨了实现我们潜力的非药物方法，强调了例如亚历山大技巧和格式塔疗法等技巧。赫胥黎钦佩这些方法，因为它们能够培养个体*内部*的理想品质，这与当时新兴的化学增强能力的想法（预示着类似Adderall的东西）形成对比。 他认为这些疗法的有效性源于它们的适应性，认识到不存在单一的“理想”人类。赫胥黎将这些疗法与《薄伽梵歌》中的三种瑜伽——虔诚、行动和沉思——相提并论，更具争议性的是，他还提到了威廉·谢尔登的体型学，暗示着通往启蒙的多种途径。 最终，赫胥黎倡导一种个性化的教育方法，摆脱标准化方法，并利用技术来满足个体差异。虽然演讲大量依赖例子和历史联系，但它提出了一个引人注目的论点，即通过心理训练来培养幸福和个人成长，而不是仅仅依赖外部的解决方案。
## 赫胥黎、阿得拉和注意力缺陷多动症：黑客新闻讨论总结
一篇关于奥尔德斯·赫胥黎对增强注意力的药物的预测（以及相关的YouTube演讲）的文章引发了黑客新闻的讨论，并迅速演变成关于阿得拉、注意力缺陷多动症以及社会对药物的认知辩论。
原文指出赫胥黎预见了类似阿得拉的药物，从而引发了关于兴奋剂历史用途的讨论——可以追溯到二战甚至更早时期，用于提高表现。然而，许多评论者强烈反对将阿得拉简单地定义为“专注药”，强调它在*治疗*注意力缺陷多动症及相关疾病中的关键作用。
一个主要争议点是，人们误认为阿得拉是用来增强“正常”大脑的，而不是解决神经系统差异。许多患有注意力缺陷多动症的用户分享了个人经历，强调这种药物让他们能够*正常*运作并管理严重的执行功能障碍。人们对围绕注意力缺陷多动症药物的污名化以及“兴奋剂”这种有害叙事的担忧也浮出水面。
对话还涉及了替代疗法，如莫达非尼，以及药物与行为疗法结合的潜在益处。最终，这场讨论强调了理解注意力缺陷多动症是一种神经发育状况的重要性，并倡导知情、富有同情心的治疗方法。
## Apache Iggy WebSocket 支持与 compio-ws：摘要
Apache Iggy 团队使用 `io_uring` 重写了其核心架构以提高性能，从而采用了 `compio` 异步运行时。这在添加 WebSocket 支持时带来了挑战，因为现有的 Rust 库 (`tungstenite`, `tokio-tungstenite`) 专为基于轮询的 I/O 设计，并依赖共享缓冲区——这与 `compio` 的基于完成、拥有缓冲区的模型不兼容。
为了解决这个问题，团队开发了 `compio-ws`，这是为 `compio` 提供的 WebSocket 实现。 最初使用 `SyncStream`（同步 I/O 的桥接）的尝试因其固定大小的缓冲区而导致性能问题，需要频繁且代价高昂的缓冲区处理。 通过 `GrowableSyncStream` 解决了这个问题，它是一种动态调整大小的缓冲区，可最大限度地减少往返次数。
基准测试表明，WebSocket 延迟明显高于直接 TCP（生产者高 30-40%，消费者高 100% 以上），但在严格的持久性约束下，仍然可以在高百分位实现个位数毫秒的延迟。
未来的工作包括优化缓冲区增长、探索利用 `compio` 功能的本机 WebSocket 实现，以及将改进贡献回 `compio` 项目。 目前，Iggy 利用 WebSocket 为生产者提供支持，为浏览器客户端和边缘设备带来好处，并计划为消费者提供服务器推送通知。
## Apache Iggy WebSocket 更新
一篇文章详细介绍了 Apache Iggy 中 WebSocket 的实现，该平台是一个分布式流处理平台，利用 Io_uring 和基于完成的 IO 来提高性能。Hacker News 上的讨论强调了该项目正在进行的高质量工程工作，特别是工程师 Krishna 的贡献。
主要讨论点包括消息队列和流处理之间的区别——Iggy 使用只追加日志，允许多个并发读取者，而无需截断（由清理策略管理）。一位评论员指出 Iggy 最近转向每核一个线程的模型，以及它对 Sans-IO 设计在客户端方面的探索，并承认可能面临与当前实现类似的潜在所有权挑战。
开发者澄清了一个最近的拉取请求，并确认 Sans-IO 目前仅在客户端，未来计划将其扩展到 SDK 以获得更广泛的运行时支持。
Flock Safety摄像头被宣传为执法部门的车牌识别器，但实际上是更广泛的监控工具。除了车牌，该系统利用“车辆指纹™”技术，通过车辆品牌、颜色、车顶行李架等特征，甚至部分遮挡的车牌来识别车辆。一项新的、昂贵的“高级搜索”套餐允许警方上传*任何*车辆图像——来自监控摄像头甚至手机照片——在Flock的数据库中搜索匹配项。 重要的是，Flock摄像头会捕捉它们所看到的一切，包括行人，而不仅仅是车辆，这引发了重大的隐私问题。华盛顿州最近的一项法院裁决将这些数据定为公共记录，促使一些城市因担心透明度而停用其系统。 这场争议凸显了现代监控的核心问题：虽然当局收集公民的大量数据，但他们抵制接受同样的审查。人们担心像ICE这样的机构可能会滥用这些数据，以及有权势的人希望将他们的活动隐藏在公众视野之外，这加剧了人们对Flock摄像头广泛部署的反抗。
## 城市因大规模监控录像面临反弹
近期一篇文章指出一个日益严重的问题：城市安装大规模监控系统，特别是像Flock提供的自动车牌识别系统（ALPR），正面临着通过《信息自由法》（FOIA）请求发布记录数据的压力。这给一些资源匮乏的小市镇带来了“恐慌”，因为他们缺乏处理潜在的大量数据请求和编辑工作的能力。
讨论揭示了对监控常态化更广泛的担忧。虽然这些系统通常被宣传为方便通行费征收和停车执法（如在瑞典和冰岛所见），但它们能够对行动进行广泛追踪。担忧范围从潜在的跟踪者滥用，到它们造成的“有罪推定”情景，如冰岛的一个案例所示。
一些人认为问题不在于技术本身，而在于在实施*之前*没有考虑到FOIA义务。另一些人则提出了潜在的解决方案，例如供应商协助处理数据请求，或者更有争议的是，完全将ALPR数据排除在FOIA范围之外。这场辩论凸显了在无处不在的监控时代，便利性、安全性和隐私之间的一种根本性紧张关系。
## 狗的驯化比先前认为的要早得多 一项新的研究挑战了长期以来的观点，即维多利亚时代的定向育种极大地塑造了现代犬种。研究人员分析了超过600个犬类头骨，跨越了5万年，发现显著的身体变化始于大约11,000年前，紧随最后一个冰河时代之后——在中石器时代。 这项发表在《科学》杂志上的研究表明，即使那时，狗也表现出比先前所理解的更广泛的头骨形状，包括较短的口鼻部和较宽的头部，以及类似狼的特征。今天犬种中近一半的多样性已经存在于古代犬类种群中。 这表明驯化并非仅仅是维多利亚时代的工程，而是一个渐进的过程，可能受到适应新环境、饮食和人类偏好等因素的驱动。证据还表明，狗与人类一起迁移到西伯利亚和中亚等地区，融入社会数千年——最初可能作为从人类聚居地附近受益的食腐动物。 该研究利用详细的3D头骨扫描，为人类和狗之间长期交织的历史提供了新的见解。
## 实现五九可靠性：从AWS us-east-1中断事件中吸取的教训
最近AWS us-east-1地区发生的大规模中断（10月20日）凸显了构建强大可靠性策略的必要性。虽然许多服务受到影响，但Authress通过主动构建具有弹性的架构保持了正常运行时间。本文详细介绍了他们实现五九（99.999%）SLA的方法——大约每年五分钟的停机时间——尽管依赖于可能不可靠的基础设施。
Authress的策略围绕着预测故障展开。他们避免仅仅依赖AWS SLA，认识到这些SLA无法达到他们的目标。关键组件包括：严格的三方依赖项审查（拒绝低于99.7%可靠性的依赖项）、使用DNS动态路由和健康检查实现自动多区域故障转移，以及使用CloudFront和Lambda@Edge实现边缘计算的本地化弹性。
除了基础设施之外，Authress还采用了复杂的应用程序级防御：自动重试、比较系统间数据的验证测试、增量发布以及具有自定义规则的强大的Web应用程序防火墙，以减轻恶意活动。至关重要的是，他们优先与客户支持建立直接联系，以便快速识别事件。
最终，Authress承认实现五九并非关于*预防*所有故障，而是关于最小化它们的*影响*。他们拥抱墨菲定律，认识到故障是不可避免的，并专注于分层防御、持续监控以及从每次事件中学习的承诺。虽然这些措施不能自动保证五九承诺，但它们代表了他们对该承诺的坚定捍卫。
**如需协助实施类似架构，作者鼓励您通过他们的社区服务器联系。**
Authress.io 详细介绍了他们在AWS故障期间如何维持服务可用性，即使他们的部分基础设施位于受影响的区域（us-east-1）。其核心策略依赖于多区域部署和使用Route 53进行动态DNS故障转移，从而可以将流量从故障区域转移开。
文章强调了实现高可用性的复杂性，指出简单地重试失败请求并不总是有效，因为存在相关故障和潜在的过载问题。他们还强调了考虑延迟以及客户端超时内重试的实际限制的重要性。
Authress 基于*请求*失败次数来衡量停机时间，而不是总停机时间，承认间歇性问题和不同的客户使用模式使得简单的正常运行时间计算意义不大。他们还指出在广泛的故障期间准确衡量影响的挑战，以及对强大的监控和告警的需求。最终，这篇文章是一个构建弹性系统的实用案例研究，承认其中固有的复杂性和权衡。
这篇随笔详细讲述了作者数十年探索和实现与他人真诚连接的历程，揭示了这种能力并非天生，而是通过艰苦努力学习获得的。最初，他笨拙且饱受欺凌，尝试了六种不同的社交方式，最初试图通过智力和文化引用来给人留下深刻印象——但这种策略显得虚伪，最终导致了孤立。 一个转折点出现在他在餐厅工作期间，他学会了模仿他人的社交风格，将舒适度置于自我展示之上。这进一步发展为有意识地拥抱“良性的怪异”，故意打破社交规则，以营造 relatable 的尴尬感。 后来，冥想和对身体存在的关注，让他更深入地理解了非语言线索和情绪共鸣。他发现仅仅*存在*并保持开放常常能邀请连接，但也意识到如果缺乏正念的意图，这种做法可能会显得具有操纵性。最终，他学会了调节自己的方式，拥抱连接的各种可能性，并优先考虑回应而非持续的亲密关系，最终实现了社交的正常化——以及一种健康的平衡。
## DESI 调查提示暗能量正在演变 2024年3月，暗能量光谱仪（DESI）合作组发布了令人信服但尚无定论的证据，表明暗能量——驱动宇宙加速膨胀的神秘力量——可能正在随时间减弱。这一发现源于对超过1300万个星系数据的分析，使其成为迄今为止最大、最全面的星系图谱。 DESI利用5000个机器人光纤精确绘制星系位置，延续了之前斯隆数字巡天等调查的成果。通过研究“重子声学振荡”（BAO）——早期宇宙声波的遗迹，以密度变化的形式印刻在其中——DESI充当着宇宙尺。观测到的这些BAO特征的大小揭示了关于宇宙膨胀历史的信息。 目前，DESI的测量结果表明，BAO的形态与标准宇宙学模型的预测略有不同，更符合暗能量并非恒定，而是正在演变的宇宙。虽然需要更多的数据（DESI的目标是绘制5000万个星系）来证实这一结果，但这可能代表着我们对宇宙理解的重大转变。
一个黑客新闻的讨论围绕宇宙的尺度展开，起因是一篇关于暗能量光谱仪（DESI）调查的文章。DESI 旨在绘制 5000 万个星系，这个数字突出了宇宙的巨大——据估计包含超过 2 万亿个星系。
评论者惊叹于星系本身的大小，从拥有数千颗恒星的矮星系到拥有数万亿颗恒星的巨大椭圆星系。一个关于宇宙膨胀对投掷球的影响的思维实验引发了关于暗能量以及物质是否在膨胀的宇宙中“提取能量”的争论。
一位用户甚至建议建立预测市场，以确定暗能量是否是一种真实现象，或者只是我们对宇宙理解中的一个“修正因子”。这场对话强调了在思考浩瀚空间时获得的谦卑视角。