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我一直在尝试使用 NotebookLM，不仅用于总结，还用于对我的自动化工作流程进行“红队”测试。 我向它输入了我构建的 n8n 研究代理的视频演示，并使用自定义指令迫使“音频概述”主持人扮演特定角色：“愤世嫉俗的科技评论员”。 我的目标是看看该模型是否能够仅从视频 feed 中识别出特定的节点逻辑和架构选择（例如手动处理服务器发送事件和强制 JSON 输出），而不仅仅是总结项目的“要点”。 我使用的提示是：“扮演两个愤世嫉俗的科技评论员……只关注最令人印象深刻的单个功能……注意‘服务器发送事件’（SSE）配置……承认 4 层架构是合法的工程设计。” 结果：该模型成功地识别出我在 n8n 中实现的特定超时处理逻辑，而标准总结通常会忽略这一点。如果你提示负面评价而不是赞同，这似乎是一种对架构流程进行“合成第二意见”的可行方法。 输出视频（4 分钟）：https://youtu.be/oof9JB3OFO4 还有其他人成功地在 NotebookLM 中强制使用特定的技术角色吗？

未公开宣布。只是悄悄地被加入到“谷歌已关闭”名单中。第二步直接报错：https://developers.google.com/tenor/guides/quickstart 您好，Tenor API 用户， 我们写信通知您，Tenor API 服务将于 2026 年 6 月 30 日停止。我们做出此改变是为了集中资源，增强主要的 Tenor 体验。 Tenor API 一直是许多开发者的宝贵工具。我们衷心感谢您的合作以及您将 Tenor 融入到应用程序中的创新方式。您的贡献帮助塑造了 Tenor 生态系统。 您需要了解的内容 关键日期： 从 2026 年 1 月 13 日开始，将不再允许新的 API 密钥注册和新的集成 2026 年 6 月 30 日，您与 Tenor 签订的任何 API 或广告分发协议都将被终止 在 2026 年 6 月 30 日之前，Tenor API 将继续为现有的集成提供服务 建议采取的行动： 在 2026 年 6 月 30 日之前进行规划并做出任何必要的更改 潜在影响： 在 2026 年 6 月 30 日之后，如果未能从 API 迁移，尝试 API 请求时将返回错误消息 感谢您选择 Tenor API。 – 谷歌云团队

我一直听到有人说，现在原型设计已经“解决了”——直接用 Cursor、Claude、Lovable 等工具就行了。<p>但当我与真实组织（医疗保健、受监管行业，甚至是大型非科技公司）内部的人交流时，我看到的却恰恰相反：<p>想法从来不缺。人们总是有很多想要测试的东西——新的工作流程、内部工具、面向患者的流程、决策支持用户界面。<p>瓶颈不在于创造力，而在于： – 专注于维护的内部 IT 团队 – 已经超负荷的工程师 – 仍然需要时间、背景知识和所有权的 AI 工具 – 对于“仅仅是原型”来说，速度太慢或过于笨重的机构/自由职业者<p>我的看法是：AI 并没有消除原型设计问题，而是把它转移给了那些最没有时间处理这个问题的人。<p>很好奇这是否符合你的经验： – 你是否真的持续进行原型设计，还是大多是一次性的？ – AI 工具是否完全取代了你对外部帮助的需求？ – 如果你能在几天（而不是几个月）内获得逼真的原型，你会多久使用一次？<p>我真的想了解我是否看到了一个真实的模式——或者只是一个有偏见的视角。

我向 HN 社区求助，因为我刚刚失去了一些无法复原的东西：我从 14 岁开始至今的整个 GitHub 历史记录。<p>发生了什么？<p>我的账户被永久封禁，没有任何警告。在经历了与客服的反复沟通后，怀疑的原因是与 GitHub Copilot 相关的拒付，这发生在我的信用卡欺诈纠纷期间。<p>当欺诈性 charge 被撤销时，GitHub Copilot 的费用似乎也随之被撤销——而 GitHub 的自动化系统将其解释为故意欺诈。<p>我 14 岁就开始接触信息安全——黑客技术、构建工具、在 GitHub 上为开源项目做贡献。十几岁的时候，我贡献的作品曾在 DEFCON 上展示。我职业生涯还处于早期，我一直以来都寄希望于一件至关重要的事情：对开源项目的真实、有形的贡献，胜过任何简历。这些贡献就是我的简历。它们是工作成果的证明——数千次提交、安全工具、pull request、issue 和协作，展示了我实际能构建什么以及我如何与他人合作。<p>所有这些现在都消失了（除非你算上 BigQuery 存档……）没有被暂停。只是……无法访问。<p>更广泛的问题是：对于像我这样的年轻开发者和安全研究人员来说，GitHub 贡献是我们的专业信誉。我们没有数十年的企业经验或令人印象深刻的职位头衔。我们有公开的代码、有意义的贡献、安全研究和发布历史。当这一切在一夜之间因为欺诈纠纷期间的银行失误而消失时，这是毁灭性的。<p>欺诈性 charge 触发了信用卡取消<p>在纠纷处理过程中，合法的 charge（包括 GitHub Copilot）被撤销<p>GitHub 的系统将此标记为滥用行为，并永久封禁了该账户<p>没有警告。没有上诉程序。无法区分欺诈受害者和不良行为者。<p>如果有人在 GitHub 有关系，可以进行人工审查，请联系我。我非常渴望获得第二次机会。如果您成功地处理过类似的情况，请告诉我。<p>我理解平台需要打击欺诈行为，但必须留有余地。在合法的欺诈纠纷中，一次错误的撤销不应该永久抹去多年的工作。我准备立即结算任何有争议的费用，并提供所需的任何文件——但我甚至无法联系到可以评估情况的人。<p>您如何提供帮助<p>如果有人在 GitHub 有关系，可以进行人工审查，请联系我。我非常渴望获得第二次机会。如果您成功地处理过类似的情况，请告诉我。<p>我理解平台需要打击欺诈行为，但必须留有余地。在合法的欺诈纠纷中，一次错误的撤销不应该永久抹去多年的工作。我准备立即结算任何有争议的费用，并提供所需的任何文件——但我甚至无法联系到可以评估情况的人。<p>---<p>联系方式<p>邮箱：nico@omg.lol<p>GitHub（被封禁账户）：nicoandmee<p>StackOverflow：https://stackoverflow.com/users/6934588/nico-mee<p>Keybase：https://keybase.io/nicomee

嗨，HN！ 我是 Gridfy 的创建者。我创建它的原因是，我对所谓的“无代码税”感到沮丧。 每当我想要发布来自 Airtable 或 Notion 的结构化数据时，我都会陷入两个糟糕的选择之间：花费数小时编写自定义前端代码，或者为 Softr 或 Airtable 的高级嵌入等昂贵的订阅付费。这些平台中的大多数价格上涨很快，而且自定义选项通常过于有限，无法与专业品牌相匹配。 我想要一个介于两者之间的东西：无代码的速度，但具有自定义组件的灵活性。使用 Gridfy，您可以连接您的数据源，并获得一个具有搜索和过滤功能的、性能优异的可嵌入小部件，它看起来确实像是您网站的一部分。 给其他开发者的关键点： * 自定义：完全可以通过 CSS 变量进行调整，以避免“通用小部件”的外观。 * 性能：针对核心 Web 关键指标优化的轻量级脚本（没有加载缓慢的块）。 * 效率：专为独立黑客设计，他们需要专业的成果，而无需企业级价格标签。 构建器已准备就绪，因此您可以确切地看到您的数据是什么样子的。它确实需要注册才能保存您的工作，但您可以在 2 分钟内让一个小部件上线。 我很想知道：您是否曾受到当前无代码工具的定价或设计的限制？您认为哪个功能会让您将当前的堆栈切换到类似的东西？ 很想听听您的想法！

帮我提升直播人气，黑客马拉松启动！ 我正在组织一场混合式黑客马拉松：“AI Vibe 编程黑客马拉松”。它将在 Devpost 上在线举行：（<a href="https://vibe.devpost.com/" rel="nofollow">https://vibe.devpost.com/</a>）。同时，我们也会在多个城市进行线下活动（我们目前正在敲定）。 * 赞助商：ElevenLabs、Daytona、Nord Security (NordVPN, NordPass, NordProtect, Saily eSim, Incogni, NexsoAI)、.cvDomains、Cursor（正在敲定讨论）、Replit（正在敲定讨论）、Bolt（正在敲定讨论）。 * 教育合作伙伴：MUBL、YapsGG、The Earth Foundation（正在敲定讨论）。 * 媒体合作伙伴：ANORA Labs

我构建这个工具是因为我经常运行 Claude Code，去健身房，却无法知道它是否运行完毕，也无法告诉它下一步该做什么。<p>term.stream 可以让你运行 `tstream` 并立即获得一个可分享的 URL。在你的手机、另一台笔记本电脑或任何地方打开它。默认情况下为只读模式，通过令牌控制访问权限。<p>无需 SSH 密钥，无需 tmux，无需端口转发。只需一个链接。<p>使用 Rust (守护程序 + 中继) 和一个简单的 Web 客户端构建。

一个简单的 Typescript RSS 客户端，它将 feed 条目保存到浏览器的本地存储中。它具有导出/导入 feed 数据的特性，用于备份 feed 和条目，或在不同设备间迁移数据。

我一直在为 BitNet 1.58b 优化三元运算，发现当前实现存在显著的开销。 我编写了一个无依赖的 C 内核 (sparse-ternary-fma)，使用 2 位编码和 AVX-512 指令。 在 Intel Xeon 上的基准测试 (N=4096)： 吞吐量 (稠密): 提升 2.38 倍 (8.21 GFLOPS vs 3.45 AVX2) 吞吐量 (稀疏，80% 零值): 提升 26.12 倍 (23.25 GFLOPS vs 0.89 Scalar) 内存: 密度提升 4 倍 (2 位 vs 8 位标准) 这种方法将 4 个三进制值打包到每个字节中，并利用稀疏感知 FMA 来跳过零值权重，这对于 1.58 位量化效率至关重要。 PR 正在 Microsoft BitNet 仓库中待审核。代码已开源，请参见：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;microsoft&#x2F;BitNet&#x2F;pull&#x2F;365" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;microsoft&#x2F;BitNet&#x2F;pull&#x2F;365</a>