1作者: Waraqa5 个月前
ReactOS 是一个开源操作系统,旨在成为 Windows 的二进制兼容替代品。尽管已经存在了二十多年,但它离主流应用还很遥远。这就引出了一个有趣的问题:为什么这样一个雄心勃勃且 potentially 有价值的项目,与其他开源操作系统相比,会如此不发达? 我们已经看到了几乎所有主要计算平台的开源实现——从 Unix 到 macOS,甚至包括像 AmigaOS、BeOS 和经典 Mac OS 这样 obscure 或过时的系统。DOS 有多个开源实现(如 FreeDOS),甚至像 DOSBox 这样的模拟器也被广泛使用和维护。 然而,Windows——历史上使用最广泛的桌面操作系统——却没有一个完整、可行的开源替代品。ReactOS 旨在填补这一空白,但其开发进展缓慢,只有少数活跃的贡献者。 如果我们考虑为 Windows 编写的软件数量、它对计算的影响以及它的历史统治地位,你可能会期望 ReactOS 拥有数千名贡献者。相反,它却难以维持一个小型开发团队。 是什么解释了这种差异? 是: 1. 技术复杂性 Windows NT 的架构确实很复杂,拥有数十年来积累的兼容性层、未公开的 API 和专有驱动程序模型。但这并不能完全解释它——其他复杂的系统也已经被成功克隆。 2. 法律问题 实现 Windows 兼容性需要逆向工程专有 API 和行为。虽然这通常是合法的,但它会带来不确定性,这可能会劝退贡献者。 3. 动态目标 Windows 仍在快速发展。与模拟一个固定的历史系统不同,ReactOS 必须追逐一个动态目标,同时保持向后兼容性。 4. 替代方案 Wine 提供了 Windows 应用程序兼容性,而无需完全替换操作系统。对于大多数程序员来说,Linux 提供了 superior 的开发环境。实际需求可能无法证明如此巨大的努力是合理的。
2作者: haniehz5 个月前
前段时间,我开发了一个简单的应用来跟踪股票。它抓取市场数据,并根据我的风险承受能力生成每日报告。基本上就是一个个人投资助手。它运行得很好,所以我一直坚持使用它。<p>现在,同样的框架也帮助我处理房地产:比较社区、检查洪涝风险、天气模式、学区、新旧建筑等等。这是一个复杂、多变量的决策过程——事实证明,这非常适合用 AI 智能体来处理。<p>我没有使用 ChatGPT 或 Grok 4,而是使用了 mcp-agent,它允许我构建一个持久的、多智能体系统,可以抓取实时数据、记住我的偏好,并随着时间的推移而改进。<p>关键组件: • 编排器:为任务选择合适的智能体或工具 • 评估优化器:对结果进行评分和优化,直到达到高质量 • 引导:在需要时引入人工干预 • MCP 服务器:通过 API 暴露所有内容,以便我可以在 Streamlit、CLI 或任何地方使用它 • 记忆:存储偏好和结果,以实现个性化<p>它是模块化的、与模型无关的(通过 Ollama 与 GPT-4 或本地模型配合使用),并且可共享。<p>请告诉我你们的想法!