No.01
Why Janet? (2023)
为什么选择 Janet？
250 分
117 条评论
作者: yacin
作者分享他为什么「痴迷」Janet 这一 Lisp 小语言，以「简单」「可分发」「解析文本」「子进程 DSL」「可嵌入」「可变/不可变集合」「宏」「编译时值传递」等九大原因劝说读者尝试。Janet 核心仅八条指令，标准库单页足以；支持 PEG 解析多替正则表达更强大；sh 库提供类 Bash 脚本 DSL；可静态链接编译为原生可执行文件；支持将编译时状态传递到运行时，实现预处理资产嵌入。这类 Lisp 2.0 在 HN 社区引发讨论，有人赞其易学和性能，也有人质疑缺少包管理和库支持。
No.02
Adafruit Receives Demand Letter from Fenwick Legal Counsel on Behalf of Flux.ai
Adafruit 收到 Flux.ai 律师函 要求删除相关报道
258 分
88 条评论
作者: semanser
Adafruit 在 5 月 22 日收到 Flux.ai 的律师函，要求停止发布涉及 Flux「知识产权、商业推进和用户规模」的报道，律师函还引用了「计算机欺诈和滥用法案」。Adafruit 强烈否认这些主张，并解释称他们只获取了 Flux 系统因配置错误而公开的信息，这属于公共安全利益相关的负责披露。目前 Adafruit 暫時停止博客更新，並會在適當時候向社区更新狀況。
No.03
Apple rejected my dictation app for using the accessibility API
苹果拒绝我的语音转文字应用：因为它使用了辅助功能 API
109 分
65 条评论
作者: RZelaya
开发者 Rene Zelaya 因手指关节痛无法长时间打字，开发了「WhisperPad」这款本地语音转文字应用。该应用可在菜单栏运行，按快捷键后说话即可转录文字并自动粘贴到光标所在位置。苹果在 4 月拒绝更新版本，理由是「2.4.5」认为使用辅助功能 API 侵入其他应用并非辅助功能用途。尽管早期版本获批且机制相同，作者未能通过申诉。最终选择分成两个版本：App Store 版只复制到剪贴板需手动粘贴，完整版从网站直接下载提供自动粘贴功能。
No.04
CSS-Native Parallax Effect
CSS 原生视差效果
66 分
33 条评论
作者: dandep
文章介绍了使用 CSS 滚动驱动动画时间线实现视差效果的新方法，无需 JavaScript 即可实现性能更好的滚动视差。通过 `view-timeline-name` 和 `animation-timeline` 创建自定义时间线，配合 `--parallax-offset` 变量控制偏移量和缩放比例，实现「一值调节」的简洁设计。文章详细解释了时间线原理、缩放策略避免空白区域，以及通过 `prefers-reduced-motion` 尊重用户运动偏好。然而，该特性目前 Firefox 仍需开启标志支持，存在浏览器兼容性局限。
No.05
Expanding Project Glasswing
安安全扩大玻璃翅膀项目，新增 150 组织参与漏洞扫描
18 分
9 条评论
作者: surprisetalk
安安全正在扩大「Project Glasswing」项目，从初始的 50 个合作伙伴扩展到约 150 个新组织。这些新加入的组织分布在 15 多个国家，涵盖电力、水、医疗、通信、硬件等关键基础设施领域。据称，初始合作伙伴已利用「Claude Mythos Preview」在代码库中发现超过 10,000 个高或严重级别的安全漏洞。该项目旨在通过让网络防御者能够安全地使用更强大的模型和工具，来提前适应即将到来的强大网络攻击模型时代。安安全还发布了用于支持漏洞发现的工具，以及基于「Claude Opus 4.8」的「Claude Security」产品，计划进一步缩小漏洞验证、披露和修补的瓶颈。然而，项目面临两大挑战：如何在不被滥用的前提下释放「Mythos」级别的能力，以及如何确保在模型能力变得普遍之前，关键基础设施能得到充分保护。社区对此褒贬不一，有人认为这是营销噱头，有人担心国家级攻击者已拥有更强的模型，也有人质疑即使修复了所有漏洞，新的攻击形式仍会不断涌现。
No.06
The newest Instagram “exploit” is the goofiest I've seen
Instagram 最新「漏洞」：只需用 AI 自助支持就能改密码
1977 分
444 条评论
作者: ssiddharth
Instagram 爆出严重「零身份验证」漏洞：攻击者仅需目标用户名，通过VPN模拟本地发起「账户被黑」请求，Meta 支持 AI 就会将验证码发送至攻击者控制的任意邮箱，攻击者回填验证码后即可获得密码重置链接，完全控制账号。即使启用 2FA 也会被绕过。高价值账号被黑后用于售卖或政 propaganda，如奥巴马白宫账号和美国太空部队主席账号。Telegram 黑市集团纷纷提供账号接管服务。Meta 已修复，但该漏洞可能存在数周月。文章作者称「1.5 万亿美元公司居然缺乏基本安全防护，这么荒谬以至于可笑」。
No.07
You Don't Love Systemd Timers Enough
论 systemd 定时器之优雅
91 分
46 条评论
作者: yacin
作者极力推荐「systemd timer」作为替代传统「cron」的现代调度方案。文章解释了 timer 与 service 的配对工作方式，着重介绍如何通过「OnCalendar=」、「systemd-analyze」等工具表达调度逻辑。与 cron 相比，systemd timer 解决了「$PATH」不明确、输出难追踪、执行历史难查、语法晦涩」等问题，同时具备启动时补跑（anacron 效果）等优势。作者承认 systemd 初看复杂，但强调「systemd.time(7)」手册质量优良，建议读者直接参考官方文档。评论区多位用户分享了从 cron 迁移到 systemd timer 的正面体验，尤其 NixOS 用户认为在 Nix 中定义 systemd 服务特别方便；也有用户吐槽 service 文件语法丑陋，但普遍认同 systemd 优于 SysV init 脚本。
No.08
Can the stockmarket swallow Anthropic, SpaceX and OpenAI?
股市能承受 Anthropic、SpaceX 和 OpenAI 的 IPO 吗？
497 分
863 条评论
作者: 1vuio0pswjnm7
文章探讨美股市场能否消化 Anthropic、SpaceX 和 OpenAI 等 AI 独角兽公司的大规模 IPO。评论反映了多重担忧：估值过高（Anthropic 以 18-20 倍营收相比 2004 年 Google 的 10 倍）、缺乏「护城河」、中国 LLM 即将竞争、机构指数基金被迫买入推高股价，以及这些公司在 IPO 前抓紧套现。支持者认为股市需求旺盛，被动投资者将消化流通股；批评者则认为是变相「债券」问题，普通投资者无法参与私有市场的上涨，IPO 时恰是最大机构玩家套现的时机。
No.09
Muxcard, a dyi credit card size computer
Muxcard：信用卡尺寸的 DIY 电脑
142 分
40 条评论
作者: sargstuff
Muxcard 是一个具有信用卡尺寸的极小计算机项目，由开发者 krauseler 制作。项目亮点包括自制的柔性 PCB 和内置电子纸显示屏，可运行 tiny386 等轻量系统。社区评论对其硬件创新表示赞赏，但也指出实际厚度比普通「信用卡」多 0.2mm，不算「完全」一卡尺寸。此外，讨论涉及充电方式（磁吸 pogo 针与超薄锂电池）、电子钱包应用潜力，以及与「M5Stack Cardputer Zero」等类似产品的比较。开发者调侃地回应「能运行 DOOM 吗」，并提到银行卡多功能系统面临认证难题。
No.10
Great Question (YC W21) Is Hiring Applied AI Interns
Great Question 招聘应用 AI 实习生
1 分
0 条评论
作者: nedwin
Great Question（YC W21）是一家 AI 客户研究平台，现招聘夏季应用 AI 软件工程实习生。实习生将在三月期间与 CTO 直接合作，负责从构思到上线的完整项目生命周期，包括「语义搜索」、「实时 AI 主持」、「MCP 工具结构化」、「评估框架」等前沿 AI 技术。公司强调高信任、高自主和高情商的文化，欢迎已在个人项目中构建 agents 或 AI 工具的候选人。投递要求包括 AI demo、简短文答和简历，时薪待遇具竞争力。平台已被 Gusto、Canva、Brex 等业界领导团队采用，旨在 democratize customer research。
No.11
A walking tour of surveillance infrastructure in Seattle
西雅图监控基础设施漫游指南
8 分
0 条评论
作者: eustoria
本文是一份工作坊指南，带领读者在西雅图市区漫游「监控设备」隐匿于民众视线之中的「智能城市」层面。指南涵盖三个主要类型：监视摄像头、亚马逊 Go 商店及自动车牌识别器（ALPR）。每种设备列出地址、外观特征、工作原理、社会意义及相关讨论问题。作者指出，西雅图交通部门至少部署了 99 个固定 ALPR，用于估计行驶时间；西雅图警察部门有 19 辆移动 ALPR 用于停车和执法，数据可保留 90 天。由于缺乏法规，这些「监控」数据可能被跨境执法单位共享，也可能进入商业数据库（如 Thomson Reuters 的 CLEAR），导致「范围蔓延」——原始用途之外的二次利用。指南鼓励读者质疑「监控」正当性，思考无人值守商店背后的数据收集、以及替代方案的可能性。
No.12
macOS needs its grid back
展示: GridLion — 为 macOS 空间恢复网状虚拟桌面导航
320 分
183 条评论
作者: ranebo
作者回忆 2006 年 macOS Leopard 时期「Spaces」的可自定义网格布局（如 3x3），允许通过空间记忆高效导航九个虚拟桌面。2011 年 Lion 的「Mission Control」将其限制为单行水平布局，完全破坏了空间记忆体验。多年尝试 Yabai 等窗口管理器后不满意，作者开发 GridLion 应用，用 LLM 协助在一天内完成原型。应用通过封装原生 Spaces API 实现网格导航，但面临 macOS 访问权限流程繁琐、无法直接添加/重排列工作区等技术难题。文章还探讨了 LLM 辅助开发与精心打磨软件之间的价值。
No.13
Webcam head tracking, webcam to control in‑game FOV
展示: Webcam 头部跟踪控制 iRacing 内 FOV
34 分
23 条评论
作者: mwit2023
OpenFOV 是一款为 iRacing 游戏开发的「Webcam head tracking」工具，通过摄像头捕捉玩家头部位置来实时调整游戏内的「FOV」(视场角)，实现类似 VR 的视角控制效果。该项目利用普通网络摄像头替代专业跟踪设备，让玩家通过自然的小幅头位移来控制游戏中更大的视角变化。文章介绍了这一创新功能，但社区评论主要集中在现有解决方案（如 OpenTrack、TrackIR）的比较、技术可靠性问题，以及对该方式的实用性质疑。
No.14
Martin Scorsese Is Embracing A.I
马丁·斯科西斯拥抱 AI
20 分
7 条评论
作者: stephen37
据报道，83岁的导演马丁·斯科西斯正在支持 Black Forest Labs，这家公司以 FLUX 模型著称。斯科西斯的转向引发了关于好莱坞是否应采用 AI 技术的讨论。评论网友认为，好莱坞制作作品的瓶颈在于优秀演员数量有限，而 AI 能打破这一限制，让创作不再受演员资源约束。然而也有人质疑：对于年迈的老导演来说，支持 AI 容易，因为他们无需承受长远可能带来的负面后果。此外，有网友特意提醒，Black Forest Labs 的 FLUX 不同于另一家正在与 Adafruit 就命名存在法律纠纷的公司。
No.15
Please don't spam people looking for employment. It's just cruel
请不要向找工作的人发送垃圾邮件，这太残忍了
12 分
0 条评论
作者: IliaLitviak
作者 IliaLitviak 在 Hacker News 的《Who wants to be hired?》帖子寻求工作，分享自己的困境：作为被迫移民，妻儿、猫、房租和巨债令他六个月未找到工作。他收到了一封商业推广邮件，自称提供 LLM 集成系统开发服务，这让他感到失望。作者认为这种骗取求职者希望的行为非常残酷，希望大家能多些「empathy」，在使用 AI 工具时能考虑他人的处境和情感。
No.16
CQL: Categorical Databases
展示：CQL —— 基于范畴论的数据库查询语言
67 分
19 条评论
作者: noworriesnate
CQL（Categorical Query Language）是一款开源的数据库查询语言，利用范畴论的数学原理进行数据查询、整合、迁移和演化。其 IDE 内置自动定理证明器，在编译期保证程序正确性，避免数据完整性约束违反。主要卖点包括：通过「AI」减少失败风险、零降解的数据质量保留、更高层次的抽象提升开发效率。CQL 不是数据库管理系统，不存储或更新数据，而是函数式编程语言，支持 JDBC-SQL 和 CSV 等多种 I/O 格式，具备丰富的完整性约束和计算模式。文章作者称其为 David Spivak 的「ologs」参考实现，由 Conexus AI 商业化。社区讨论集中在其与 SQL 的区别、理论与实践的落差，以及范畴关系模型相较于关系模型的优势。
No.17
OpenAI frontier models and Codex are now available on AWS
OpenAI 前沿模型和 Codex 现已在 AWS 上可用
315 分
110 条评论
作者: typpo
OpenAI 与 AWS 达成合作，将前沿模型和 Codex 带入 AWS Bedrock，让企业用户无需额外审批即可通过现有 AWS 账户使用 OpenAI 服务。这对 OpenAI 是重大突破，之前许多企业因无法通过审批流程而选择 Claude。这一消息让人担忧的是 Azure 错失机会，竞争格局将重塑。评论认为，企业选用云服务更易获得法务和安全批准，AWS 计费体系已集成到各部门预算，减少新供应商审核负担。Claude 在 Bedrock 上曾存在功能限制，但 OpenAI 现有模型可期望完整支持。讨论还涉及数据驻留控制、合约责任限制和训练 opt-out 等信任问题。一些企业用户指出，采购流程难度大、需经过 ISO27001、SOC2 等认证耗费数千小时。
No.18
Chipotlai Max
展示: Chipotlai Max — 利用 Chipotle 饭店 AI 系统的高速推理方案
288 分
48 条评论
作者: nigelgutzmann
Chipotlai Max 是一个利用 Chipotle 在线点餐系统中内置 AI 的开源项目，声称可实现每秒 17000 token 的推理速度。项目名称玩梗「Chipotle + AI」，实际由「chipotlAI-max」构成。社区讨论指出这属于越界访问，可能触犯美国 CFAA 法律，面临民事索赔或刑事指控风险。一些用户回忆类似尝试 Amazon Rufus 等购物助手写代码，也有人提及 Google Maps 里的 gemini 按钮具备不错的编码能力。项目虽因速度快而受关注，但法律与伦理问题成为主要争议点。
No.19
Strace-ui, Bonsai_term, and the TUI renaissance
展示: strace-ui 和 Bonsai_term 引领的 TUI 复兴
93 分
52 条评论
作者: matt_d
Jane Street 开发了 strace-ui，一个将 strace 转为交互式「终端 UI」的工具，解决了原始 strace 输出晦涩、难跟踪子进程等问题。其开发基于 Bonsai_term 框架，Bonsai 最初是 Jane Street 的响应式 Web UI 库，后将核心复用于终端开发。文章指出，AI 代理的兴起（尤其是 Claude Code）推动了 TUI 回潮，因为终端应用简单、便携且与开发环境深度集成。Bonsai_term 特别适合 AI 辅助开发，其纯文本渲染使截图测试成为可读的 diff，形成良好的反馈循环。
No.20
Show HN: Eyeball
展示: Eyeball — 一个简单的线段百分比点击游戏
37 分
18 条评论
作者: mrroryflint
Eyeball 是一款极简的 Web 游戏，玩家需要根据显示的百分比数值（best、avg、streak 等统计）在一条线段上点击对应的位置。游戏界面干净利落，支持手机和电脑操作。玩家需根据提示的百分比数值精确点击线段位置，系统会记录 best、average 和连击 streak 等统计数据。社区认为这类「训练模式」非常有价值，可以帮助玩家更快提升精确度；另有建议添加时间限制或对角线/曲线挑战，以增加游戏难度。
No.21
CS336: Language Modeling from Scratch
斯坦福 CS336：从零开始构建语言模型课程
511 分
49 条评论
作者: kristianpaul
CS336 是斯坦福大学的一门注重实践的「从零开始」语言建模课程。学生需自行实现 tokenizer、Transformer 架构、优化器及分布式训练系统，完成五个作业涵盖基础、系统优化、Scaling、数据处理和 RL 对齐。课程要求 Python 熟练、PyTorch 经验以及机器学习基础，属于 5 单元高强度课程。作业需在 GPU 上完成，为非注册学生提供 Modal、Lambda Labs、RunPod 等云 GPU 选项和定价参考。
No.22
Debug Project
展示: Debug 项目 - 用无产崽子灭蚊计划消除疾病传播
247 分
97 条评论
作者: Eridanus2
Debug 项目由科学家和工程师团队开发技术，通过饲养和释放「无产崽」（携带西尔贝谷卡菌的雄性伊蚊）来控制「搔抓蚊」传播的登革热、Zi帕热、黄热和基曼肺热等疾病。该方法采用天然细 bacteria，无化学药剂、无基因改造，雄蚊无法叮咬且无法与野生雌性交配从而阻断繁殖。目前专注于攻击伊蚊这种通过水容器滋生、人畜血为营的侵入物种，目标是与科学家、社区和政府合作，在全球为数亿人带来健康生活。项目由 Google X 的 Verily 旗下进行多年，新近计划在加州和佛罗里达投放 3,200 万只无产崽。
No.23
Stop Ruining It
停止破坏
49 分
12 条评论
作者: herbertl
本文提出一个反思性观点：「音乐性」「客户惊喜」「好奇心」「工作满足」「信任」等宝贵的品质都不是通过刻意添加来获得的，而是通过不对原有品质进行破坏而保留下来的。作者以保乐音响(Paul McGowan)的装置为例，认为放大器的「音乐性」不是功能堆砌后的产物，而是当我们停止毁坏电路品质时自然显现的。同样，品牌信任不能通过广告营销建造，而应避免做出损害信誉的事。文章引发对广告投资效益、LLM 时代信任消耗以及软件开发中「不要错过才是赢」的讨论。
No.24
AI Agent Guidelines for CS336 at Stanford
展示: Stanford CS336 课程的 AI Agent 使用指南
453 分
141 条评论
作者: prakashqwerty
斯坦福 CS336 课程发布了 AI Agent 使用指南（CLAUDE.md/AGENTS.md），规定学生在作业中如何使用 AI 助手。指南允许使用 AI 进行学习辅助，但禁止其「直接编写代码」或「运行 bash 命令」，力求在全面禁止与完全开放之间取得平衡。社区对此褒贬不一，有人认为虽然不可 enforce 但能传达教学意图，有人质疑学生只需修改文件或使用其他模型就可绕过；也有人支持「学习模式」引导学生自行实现解决方案。
No.25
Should you normalize RGB values by 255 or 256?
RGB 值归一化：究竟该除以 255 还是 256？
292 分
122 条评论
作者: pplanu
作者探讨了图像处理中「uint8 → float → uint8」转换的量化问题。标准除以 255 将 0 映射到 0.0、255 映射到 1.0，但导致端点 bin 狭窄，均匀随机值转换回整数时 0 和 255 只出现一半频率。除以 256 则需加 0.5 偏移，浮点值居中于相邻整数之间，避免端点窄化，但 0 和 1 失去其作黑白参考意义。这等同于「mid-tread」与「mid-riser」量化器之分。文章从量化理论角度分析两者的数学特性，认为标准除以 255 仍有优势，特别是在编程便利性和端点检测上。
No.26
How is Groq raising more money?
Groq 为什么还能继续融资？
126 分
59 条评论
作者: hasheddan
Nvidia 并未彻底收购 Groq，而是 licensing 了其技术并挖走核心技术团队，但 Groq 公司继续运营，专注维护其四个已建好的 datacenter 和「LPU」推理 API。文章分析指出，尽管 Groq 芯片架构无 HBM 限制导致模型规模小（最大 GPT OSS 120B），但 datacenter 资产在当前推理需求激增、建设困难的背景下可能价值数十亿美元。然而，LPUv1 已7岁，Nvidia 现在销售 LPUv3 给所有云提供商，Groq 的速度优势不再独一。评论反驳了媒体误报、质疑服务可靠性、讨论 token 价格性能比，以及对 Groq 存续方式的质疑。
No.27
Microsoft builds MacBook Pro rival with NVIDIA-powered Surface Laptop Ultra
微软推出搭载 NVIDIA RTX Spark 的 Surface Laptop Ultra 以对抗 MacBook Pro
245 分
517 条评论
作者: jbk
微软在 Computex 2026 上发布 Surface Laptop Ultra，这是有史以来最强的 Surface 设备，直接瞄准 MacBook Pro。搭载 NVIDIA RTX Spark 平台（20核 Grace CPU + Blackwell GPU），配备 128GB 统一内存，支持本地运行 120 亿参数 AI 模型，实现 1 拍特算力。15 寸 mini-LED 屏幕亮度达 2000 尼特，支持 HDMI/USB-C/USB-A/SD 读卡器等多种接口。Windows 11 针对 Arm 架构进行深度优化，支持 CUDA 和本地 AI 代理沙箱技术。然而评论认为 Windows 系统本身是短板，Mac 之所以受欢迎在于「macOS」的稳定和良好的生态。
No.28
Fooling around with encrypted reasoning blobs
玩转加密推理块
113 分
28 条评论
作者: supermatou
作者在配置 OpenClaw agent 时发现，OpenAI 和 Anthropic 等 LLM 提供商会将模型的「chain-of-thought」推理数据以加密形式发送给客户端。这些加密块采用全局密钥保护，作者发现可对其进行重放攻击——即使在不同账户或不同模型下也能成功解密并继续推理过程。这一发现表明「zero-data retention」模式下所有用户的推理数据可能使用同一密钥加密，存在潜在安全风险。此外，评论中提到可通过侧信道分析或注入恶意推理块来影响模型行为。
No.29
Why Custom Attributes in .NET Give Me Nightmares
.NET 自定义属性设计给我带来「噩梦」
9 分
2 条评论
作者: jandeboevrie
作者作为维护 PE 解析库的开发者，深入解析了 .NET 自定义属性的二进制存储机制问题。文章指出，自定义属性序列化时枚举类型的值占用空间根据其底层类型（int、short 等）而定，但没有在元数据中指明底层类型。读取时必须通过解析大量元数据表、处理类型转发、遍历嵌套类等复杂操作来确定枚举底层类型，这使得解析性能极差。作者称此设计是微软在 .NET 中做出的最糟糕决定之一，给他带来了「真不是噩梦」。
No.30
Launch HN: Expanse (YC P26) – Unlock Wasted GPU Capacity
展示 Expanse（YC P26）：释放浪费的 GPU 算力
88 分
25 条评论
作者: ismaeel_bashir
Expanse（YC P26）是一个针对 GPU 资源利用率优化的平台。文章指出数据中心通常运行在 30% 到 40% 的有效利用率，用户往往预留资源数倍于实际所需。Expanse 提供资源消耗分析和优化建议，其「OS Wastage Scanner」可扫描识别硬件层面的浪费。平台支持 DCNM、CUPTI、cgroups 等遥测数据输入，采用自定义非 LLM 架构处理多模态输入（源代码、作业脚本、硬件拓扑）。部署方式为 air-gapped 在客户 VPC 内运行，避免数据外传。社区讨论集中在安全性、HPC 工作负载特性以及企业容量规划的合理性。
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