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嗨，HN！ “永不完美。完美的目标不断变化。永不停歇。可以追逐，无法捕捉。” - 阿巴瑟（出自：<https://www.youtube.com/watch?v=pw_GN3v-0Ls>） 《星际争霸2》是有史以来平衡性最好的游戏之一——这要归功于暴雪对完美的追求。距离《自由之翼》发布已经超过15年，距离最后一个资料片《虚空之遗》也已经超过10年了。然而，平衡性更新仍在不断出现，改变着游戏的玩法。多亏了这一点，《星际争霸》仍然充满活力！ 我决定创建一个交互式可视化工具，展示所有平衡性改动，既按补丁，也按单位，并带有流畅的过渡效果。 几年前我就有了这个想法，但LLM（大型语言模型）让它成为可能——否则，我既没有时间编写代码，也无法从数百个补丁中收集所有改动（并非所有补丁都有平衡性更新）。 这比预期的花费了更多时间——既要处理数据解析，又要处理D3.js的过渡效果。 基本上是纯粹的氛围编程，使用了Claude Code和Opus 4.5——同时不断使用Playwright技能并咨询Gemini 3 Pro（<https://github.com/stared/gemini-claude-skills>）。虽然Opus 4.5在执行方面更好，但通常需要使用Gemini来获取见解、获得更简洁的代码或检查截图。质量差异很大。 尽管如此，这仍然很棘手，因为LLM对D3.js的了解远不如对React的了解。D3.js的过渡部分有时我认为手动操作会更好，只使用LLM处理细节。但这也是一个教训。 请欣赏！ 源代码在这里：<https://github.com/stared/sc2-balance-timeline>

嗨 HN， 我是 AXION One 的创始人。我们正在使用 Rust (Stable 1.78) 构建一个神经符号微内核，尝试用向量符号架构 (VSA) 和联合嵌入预测架构 (JEPA) 来取代启发式资源分配。 问题： 在 Linux 上运行现代 AI 工作负载时，策略决策（调度、内存安全、能源配置）都留给了不透明的传统子系统。你实际上有一个黑盒（模型）运行在另一个黑盒（内核）之上，用户空间的基础设施试图弥合两者之间的差距。我们认为，主权 AI 需要内核本身成为一个能够持续学习和可验证推理的智能体。 架构（“如何做”）： * VSA（向量符号架构）：我们将系统调用编码为高维全息向量 (D=10,000)。这使得内核能够使用恒定时间代数运算（绑定/捆绑）而不是复杂的分支逻辑来执行符号推理（例如，能力验证）。这为 IPC 提供了“可验证的粘合剂”。 * JEPA 调度器：我们没有使用 CFS，而是使用一个基于系统调用跟踪训练的小型自监督 JEPA 模型来预测延迟分布并选择帕累托最优线程顺序。 * 离线整合：在空闲周期内，内核通过 SGD“重放”事件图，以优化其嵌入，有效地“做梦”以优化未来的性能。 当前状态（我发帖的“原因”）： 我们有一个 GCP 原型（链接如上），验证了 VSA/JEPA 架构。它在仿真中通过了 93% 的 LKDTM 测试，并展示了自学习循环。 然而，树莓派 4 上的裸机 Rust 内核遇到了瓶颈。当我们 JEPA 调度器将更新后的嵌入写回内存时，我们看到由于缓存行争用导致 8–12 毫秒的内核停顿。我们还遇到了热恢复期间的竞态条件，导致 SDHCI 超时。 需求： 我正在寻找一位系统架构师联合创始人，他认为 8 毫秒的停顿不是失败，而是一个挑战。我需要一个理解以下内容的人： * Rust nightly 和内核环境中的不安全边界。 * 无锁数据结构，以修复嵌入写入争用。 * 如何在重放缓冲区中实现因果掩码（目前缺失）。 我在这里回答关于为什么我们认为 VSA 是内核 IPC 的未来的问题。 AXION One 正站在系统编程重大突破的边缘。Rust、VSA 和 JEPA 的结合为 AI 基础设施中最紧迫的问题提供了理论解决方案：主权、可审计性和效率。然而，从经过验证的云原型过渡到强大的裸机内核需要特定水平的工程人才，即一位在复杂性中茁壮成长且不惧怕底层优化的系统架构师。 引用： * Show HN: A DOS-like hobby OS in Rust. * VEKOS: Verified Experimental Kernel OS. * Show HN: Vect AI OS. * Hacker News Posting Guidelines & Analysis. * Vector Symbolic Architectures (VSA/HDC) Research. * Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) Research. * Redox OS & Rust Kernel Discussions.

你好，HN 最近我很幸运地卖掉了我的SaaS公司。<p>作为招聘经理或VC，对于简历上出现这种经历，你们有什么建议或关注点？<p>虽然我不能透露具体金额，但我希望确保能充分利用这次经历来提升我的“个人品牌”。

Hi HN， 我在圣诞假期最后的两周里构建了 Weft。我当时正在教我的孩子们学习 Python，并注意到他们在某些学习体验中缺乏互动性。反馈循环太长了。 我想为他们提供类似于 Bret Victor 在“可学习编程”上的概念的体验；也就是说，更容易的学习方式是立即看到你行为的反应。因此有了反应性 ;) 它目前处于早期 alpha 阶段，我计划在清理完原型代码后，很快在 AGPLv3 协议下开源该代码库。 我写了一篇短篇博文，其中详细介绍了“为什么”以及实现方式，请看这里：<a href="https:&#x2F;&#x2F;zenadi.com&#x2F;posts&#x2F;weft-announcement" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;zenadi.com&#x2F;posts&#x2F;weft-announcement</a> 我很乐意听取您对如何改进它的反馈或想法。

ScrollBump 在你滚动时插入短暂的、不可跳过的停顿。它的目标不是把你锁在外面，而是让无意识的滚动变得足够不便，让你注意到自己在做什么。 工作原理： 你可以定义规则，例如： • 在选定的应用程序中达到 X 分钟后 • 在地点 Y • 在你继续之前插入 Z 秒的停顿 当触发时，应用程序会被一个护盾暂时覆盖。护盾是可定制的——你可以设置一个简短的消息、颜色主题，甚至是你狗或猫的照片——但核心机制是停顿本身。 为什么选择这种方式而不是硬性阻止： 硬性阻止往往会失败。当一个应用程序被完全锁定后，人们会禁用阻止程序或绕过它（iOS 让这变得很容易）。 ScrollBump 故意让人感到烦恼，而不是绝对的。 如果你真的需要这个应用程序，你只需等待几秒钟然后继续。 如果你正在沉迷于末日滚动，这些停顿会累积起来，打破习惯循环。