2026-05-11

22 篇热帖

Hardware Attestation as Monopoly Enabler

GrapheneOS 关于硬件基硬件认证的总结 (Summary of GrapheneOS on Hardware-Based Attestation)

以下是关于 GrapheneOS 推文的总结:

苹果和谷歌正在逐步扩大其对硬件基硬件认证的使用。两者正在说服越来越多的服务采用这种技术。

  • API 相似性: 谷歌的 Play Integrity API 和苹果的 App Attest API 功能非常相似。
  • Web 应用扩展: 苹果已经通过 Privacy Pass 将硬件认证扩展到了 Web 应用。谷歌也计划采取类似的方法。

关键点: 该推文强调了苹果和谷歌共同推动硬件基硬件认证的趋势,以及这种技术逐渐渗透到移动应用和 Web 应用中的过程。

Local AI needs to be the norm

总结:避免过度依赖云端 AI 模型,回归本地计算

这篇文章探讨了现代软件开发中过度依赖云端 AI 模型(如 OpenAI 或 Anthropic)的潜在问题,并提倡回归本地设备计算的模式。作者认为,这种趋势导致软件变得脆弱、侵犯用户隐私,并且本质上是“坏的”。

主要观点:

  • 过度依赖云端 AI 的问题: 将 AI 功能外包给云端服务会引入许多问题,包括依赖外部服务器的稳定性和可用性、数据隐私风险、以及增加技术栈的复杂性(网络条件、供应商维护、账单等),将一个简单的 UX 功能变成了一个复杂的分布式系统。
  • 回归本地计算: 现代移动设备的算力已经非常强大,配备了专门的神经网络引擎,完全有能力进行本地 AI 计算。
  • 实用性优先: “AI 无处不在”并非目标,构建有用的软件才是关键。
  • 本地 AI 的优势: 本地 AI 可以更好地保护用户数据隐私,避免数据泄露和滥用风险。同时,本地计算速度更快,无需依赖网络连接。
  • 具体案例: 作者以其个人项目 "The Brutalist Report" 的 iOS 客户端为例,展示了如何使用 Apple 的本地模型 API 进行文章摘要生成,无需任何服务器交互。
  • 工具支持与结构化输出: Apple 提供了易于使用的本地 AI 工具,如 FoundationModels 框架,以及结构化输出模式(定义 Swift struct,让模型生成特定类型的实例),使得本地 AI 集成更加简单可靠。
  • 本地模型的功能定位: 本地模型更适合于数据转换任务,例如摘要、分类、提取、改写和标准化。不应试图用本地模型替代整个互联网的知识。
  • 合理使用云端 AI: 只有在确实需要时才使用云端 AI 模型,并避免将其简单地作为聊天框使用,而应将其作为具有类型输出和可预测行为的真实子系统。

核心结论: 开发者应避免盲目追求“AI everywhere”,而是应该在考虑用户隐私、性能和可靠性的前提下,合理选择使用本地 AI 或云端 AI,并尽可能将用户数据保留在本地设备上。

Incident Report: CVE-2024-YIKES

安全事件总结报告 (Anqing Bao An Shijian Zongjie Baogao)

报告时间: 03:47 UTC 状态: 已解决 (意外) 严重程度: 严重 → 灾难 → 奇迹般地恢复 持续时间: 73 小时 受影响系统:

执行摘要 (Zhixing Zhaiyao)

近期发生了一起安全事件,目前已解决。我们高度重视安全问题,请参考之前发布的14份事件报告以了解详情。

事件总结 (Shijian Zongjie)

该事件源于JavaScript生态系统中依赖项的漏洞,导致凭据被盗,从而引发了对Rust压缩库的供应链攻击。该Rust库被嵌入到Python构建工具中,最终导致约400万开发者机器感染恶意软件。该恶意软件的传播最终被一个无关的加密货币挖矿蠕虫意外修复。

时间线 (Shijian Xian)

  • 第一天 03:14 UTC: left-justify的维护者 Marcus Chen报告其公寓被盗,包括一台旧笔记本电脑、公交卡和一些“Kubernetes抛出的看起来重要东西”。
  • 第一天 09:22 UTC: Chen尝试登录npm注册中心,但由于硬件2FA密钥丢失,无法成功。他搜索YubiKey购买渠道,不幸的是,AI搜索结果链接到一个钓鱼网站。
  • 第一天 09:31 UTC: Chen在钓鱼网站上输入了npm凭据。
  • 第一天 11:00 UTC: 发布了包含后安装脚本的[[email protected]](/cdn-cgi/l/email-protection)包,该脚本会窃取.npmrc.pypirc~/.cargo/credentials~/.gem/credentials文件。
  • 第一天 13:15 UTC: 针对left-justify的“为什么SDK在窃取我的.npmrc”支持工单被标记为低优先级并自动关闭。
  • 第一天 14:47 UTC: 被窃取的凭据中包括了vulpine-lz4的维护者,该Rust库是“快速Firefox主题LZ4解压缩”库,拥有12个GitHub星标,并且是cargo的依赖项。
  • 第一天 22:00 UTC: 发布了vulpine-lz4版本0.4.1,包含一个在主机名包含特定关键词时执行恶意脚本的构建脚本。
  • 第二天 08:15 UTC: 安全研究员Karen Oyelaran发现恶意代码。
  • 第二天 10:00 UTC: 一位财富500强公司snekpack客户的VP通过LinkedIn得知此事。
  • 第二天 10:47 UTC: #incident-response Slack频道陷入关于“compromised”是否应使用“z”的讨论。
  • 第二天 12:33 UTC: 恶意脚本开始针对snekpack的CI流水线。
  • 第二天 18:00 UTC: 发布了snekpack版本3.7.0,恶意软件开始在全球范围内安装到开发者机器上。
  • 第二天 19:45 UTC: 另一位安全研究员发布了长篇博客文章,描述了该供应链攻击。
  • 第三天 01:17 UTC: 位于奥克兰的初级开发者提交了PR,以撤销snekpack中被嵌入的vulpine-lz4
  • 第三天 02:00 UTC: Chen收到了来自钓鱼网站的YubiKey,里面是一个包含“lol”字样的README文件。
  • 第三天 06:12 UTC: 一个加密货币挖矿蠕虫cryptobro-9000开始传播。
  • 第三天 06:14 UTC: cryptobro-9000意外地升级了snekpack到版本3.7.1,恢复了之前的vulpine-lz4版本。
  • 第三天 09:00 UTC: snekpack维护者发布了安全公告。
  • 第三天 11:30 UTC: 开发者在社交媒体上抱怨终端变成了fish shell。
  • 第三天 14:00 UTC: vulpine-lz4的凭据被轮换。
  • **第三天
Mythos Finds a Curl Vulnerability

总结:Mythos AI 对 curl 代码分析报告

这篇文章记录了作者(curl 项目的首席开发者)对 Anthropic 的 Mythos AI 模型分析 curl 源代码的经历和观察。以下是主要内容:

1. Mythos 的出现与背景:

  • Anthropic 在 2026 年 4 月宣布 Mythos 模型在发现安全漏洞方面表现“危险地好”,因此暂不公开发布,而是先提供给少数公司。
  • Linux Foundation 通过 Alpha Omega 项目,将 Mythos 提供了给开源项目,作者作为 curl 项目的负责人获得了访问权限。

2. curl 的安全工作:

  • curl 项目一直将安全作为首要任务,并采取了各种措施,包括严格的代码审查、编译器选项、fuzzing 测试等。
  • 在 Mythos 分析之前,curl 已经使用 AISLE, Zeropath, OpenAI Codex Security 等 AI 工具进行了扫描,并修复了 200-300 个 bug,其中大约十几个被确认并发布为 CVE。
  • GitHub Copilot 和 Augment code 等工具也在代码审查过程中提供帮助,提高代码质量。
  • 安全研究人员的报告数量显著增加,并且报告质量较高,这归功于 AI 工具的广泛应用。

3. Mythos 分析结果:

  • Mythos 对 curl 的 git 仓库(master 分支的特定提交)进行了分析,扫描了 src/ 和 lib/ 子目录下的 178,000 行代码。
  • 报告中发现了五个“确认的安全漏洞”,但经过 curl 安全团队的进一步审查后,最终确认只有一个漏洞,其余四个被判定为误报或普通 bug。
  • 确认的漏洞将以“低危”级别的 CVE 发布在 curl 8.21.0 版本中。

4. curl 项目规模与历史:

  • curl 代码量为 176,000 行 C 代码 (排除空行)。
  • 平均每行代码被编写和修改了 4.14 次。
  • curl 项目由 573 人贡献代码,总计 1465 人参与。
  • curl 已经发布了 188 个 CVE。
  • curl 已被安装在超过 200 亿台设备上,支持 110 种操作系统和 28 种 CPU 架构。

5. 作者的结论:

  • Mythos 的出现并未带来革命性的发现,其性能与之前的 AI 工具相比没有显著提升。
  • 尽管如此,AI 驱动的代码分析工具仍然显著优于传统的代码分析工具,能够发现更多安全漏洞和错误。
  • 未采用 AI 代码分析工具的项目更有可能被攻击者利用漏洞。

6. AI 分析工具的优势:

  • 能够识别代码注释与实际代码不符的情况。
  • 能够针对不同的平台和配置进行代码检查。
  • 了解第三方库和协议的细节,从而发现潜在的滥用或错误假设。
  • 能够总结和解释发现的漏洞,简化问题排查。
  • 能够生成修复建议(尽管不一定完全有效)。

7. 未来展望:

  • 作者认为 Mythos 并非最后一次代码分析,随着 AI 工具的不断改进和安全研究人员的探索,未来仍有更多漏洞可以被发现。
  • 作者感谢 Anthropic 和 Alpha Omega 提供支持,并强调了持续安全扫描的重要性。

总的来说,这篇文章探讨了 AI 在软件安全领域的应用,并强调了持续安全扫描和改进的重要性。作者认为,虽然 Mythos 并非“危险地好”,但 AI 驱动的工具仍然是提高代码安全性的重要手段。

Ratty – A terminal emulator with inline 3D graphics

Okay, please provide the content you want me to summarize. I'm ready when you are. Just paste the text here, and I will generate a concise, accurate, and markdown-formatted summary in Chinese, adhering to your specifications (less than 800 words, no personal opinions, focus on purpose/structure/functionality for technical content, and respecting the copyright notice).

Remind HN: Today is Mother's Day, call your moms

母亲节相关讨论总结 (Summary of Mother's Day Discussions)

以下是对Reddit帖子中关于母亲节讨论的总结:

一、 母亲节日期和文化差异:

  • 帖子中讨论了不同国家和地区母亲节的日期差异,例如英国在3月15日,法国在5月31日,印度和亚洲国家在5月9日。
  • 有人质疑为什么母亲节的日期不固定,并认为固定日期更方便庆祝。
  • 帖子中提及,美国文化中对母亲节的重视程度较低,与国际劳动节或感恩节相比,庆祝活动不够普及。

二、 个人经历和情感:

  • 许多用户分享了自己失去母亲后的经历和感受,表达了对母亲的思念和遗憾,例如后悔没有花更多时间陪伴母亲。
  • 一些用户提到了母亲的记忆逐渐模糊,只剩下笼统的回忆,表达了对失去具体记忆的惋惜。
  • 也有用户表达了对母亲的爱和感激,并建议人们珍惜与母亲相处的时光。
  • 部分用户分享了与母亲关系不佳的经历,包括虐待、控制和疏远,表达了对这些经历的痛苦和对“孝道”观念的质疑。

三、 家庭关系和价值观:

  • 讨论中涉及了子女与父母之间的义务和责任,一些人认为子女不应该为了迎合父母而牺牲自己的幸福或价值观。
  • 有人指出,社会对“孝道”的过度强调可能会导致子女对父母的迁就和忍受,而忽略了自身的感受。
  • 一些用户分享了自己与父母关系复杂的故事,例如母亲再婚后的家庭矛盾和对继父的排斥。
  • 讨论中也出现了一些对家庭关系和价值观的批判性观点,例如对“父母至上”观念的质疑和对家庭暴力的谴责。

四、 幽默和调侃:

  • 帖子开头提到有人在HN(Hacker News)上发表了关于母亲节的死人笑话,引发了一些人的反思和讨论。
  • 一些用户对母亲节的商业化和传统习俗进行了调侃。

五、 其他:

  • 有人提到了对国际妇女节的忽视,认为其重要性被低估。
  • 有人对评论中出现的关于性别和家庭议题的观点提出了质疑和批评。
  • 部分用户建议大家在母亲节多多关心和陪伴自己的母亲,并表达了对所有母亲的祝福。

总之,该讨论涵盖了母亲节的文化背景、个人情感、家庭关系和价值观等多个方面,展现了人们对母亲节的复杂情感和对家庭关系的深刻思考。

An AI coding agent, used to write code, needs to reduce your maintenance costs

总结:AI 编码代理与长期维护成本

本文探讨了使用 AI 编码代理带来的生产力提升与长期维护成本之间的关系,并提出了一个关键结论:只有当 AI 显著降低维护成本,且与生产力提升成反比时,才能避免长期陷于“永久性债务”之中。

核心观点:

  • 生产力由维护成本决定: 每一行代码都需要维护,包括修复 bug、清理代码、升级依赖项等。 维护成本与编写代码的时间成正比,并且会持续影响后续年份的生产力。
  • 维护成本模型: 作者使用“群智”方法估算维护成本,例如,每编写一个月代码,第一年需要维护 10 天,之后每年需要维护 5 天。 通过简单的电子表格模型,可以清晰地看到维护成本对长期生产力的影响。
  • AI 代理的潜在风险: 使用 AI 代理(例如“Rock Lobster”)可以显著提高代码输出速度,但如果代码可维护性降低,维护成本也会随之增加。如果维护成本翻倍,生产力提升带来的短期优势会在短短几个月内消失,最终导致长期生产力下降。
  • 成功的关键: 要实现可持续的生产力提升,AI 必须降低维护成本。如果代码输出翻倍,则维护成本需要减半。如果代码输出增加三倍,则维护成本需要降低三分之一。
  • 退出困境: 即使停止使用 AI 代理,之前增加的维护成本也不会消失,这会使团队陷入长期生产力陷阱。
  • 未来展望: 作者承认当前 AI 技术更多地增加了维护成本,但鼓励探索能够提高维护效率的 AI 工具,并建议复制提供的电子表格进行实验,以更好地理解不同假设对长期生产力的影响。

总结:

作者警告称,盲目追求 AI 编码代理带来的生产力提升,而不关注维护成本,可能会导致长期生产力下降。只有通过降低维护成本,才能确保 AI 带来的优势是可持续的,并避免陷入“永久性债务”的困境。 本文强调了在采用 AI 技术时,需要审慎评估其对维护成本的影响,并将其作为衡量 AI 工具价值的关键指标。

The greatest shot in television: James Burke had one chance to nail this scene (2024)

关于詹姆斯·伯克和《联系》系列中的“电视史上最棒的镜头”

这篇文章介绍了1978年电视系列节目《联系》(Connections)中的一个著名镜头,该镜头被许多人认为是“电视史上最棒的镜头”。

核心内容:

  • 标志性镜头: 这段80秒的视频记录了一次火箭发射。尽管火箭发射的画面本身并不罕见,但镜头因其完美的时间把握和其所代表的科学和技术联系而受到赞誉。
  • 《联系》系列: 该镜头出自詹姆斯·伯克主持的《联系》系列节目。该系列以探索人类历史上科学和技术发展的关键联系为主题,通过引人入胜的叙事方式,将看似无关的事件和发明串联起来。
  • 节目结构: 这一幕是50分钟节目中的高潮,节目内容涵盖了从信用卡到罐头食品,再到空调和土星五号火箭等一系列发明。
  • 制作巧思: 镜头巧妙地使用了转场技巧,让伯克从一个场景无缝地过渡到另一个已经准备好的火箭发射场景,营造出一种令人印象深刻的效果。
  • 时代意义: 节目结尾,伯克说:“目的地:月球,或莫斯科;行星,或北京。” 这句话在今天看来,比几年前更具现实意义,体现了人类探索太空的愿景。
  • 影响力: 《联系》系列虽然不如卡尔·萨根的《宇宙》系列那样广为人知,但其独特的视角和制作手法使其在今天仍值得反复观看。该“最棒的镜头”在YouTube上的观看次数已接近1800万次。
  • 作者介绍: 文章作者Colin Marshall,是一位居住在首尔的作家和播客,主要关注城市、语言和文化。

总而言之,文章探讨了“电视史上最棒的镜头”背后的故事,突出了《联系》系列节目的独特性和其在科学传播和电视制作方面的贡献。

YC's Biggest Scandals

Y Combinator 失败案例盘点:一个时代的缩影 (YC Failure Autopsy: A Snapshot of an Era)

这份报告总结了 Y Combinator(YC)加速器孵化的一系列公司失败案例,揭示了其在 Garry Tan 领导下的投资和筛选流程存在的问题。这些案例涵盖了欺诈、抄袭、技术缺陷、商业模式失效以及道德问题等多个方面,反映了YC在快速增长和追求创新的过程中所面临的挑战。

核心问题:

  • 缺乏技术尽职调查: Adam Cochran 指责 Garry Tan 领导下的 YC 在评估公司主张方面缺乏技术能力,导致许多缺乏实质技术的项目获得融资。
  • 武器化的信任网络: YC 利用其品牌影响力,将信任网络武器化,吸引其他 YC 公司投资,从而掩盖了潜在的风险。
  • 快速增长与质量下降: 为了追求数量,YC 的筛选流程可能降低了质量标准,导致了大量薄弱的项目进入孵化。
  • 薄弱的 GenAI 创业: 许多公司仅仅在生成式 AI 技术上进行简单的包装,缺乏差异化和可持续性,最终走向失败。
  • 道德风险: 部分公司存在严重的道德问题,如 Optifye.ai 的“工厂监控即服务”、Bloom Institute of Technology 的虚假宣传和欺诈行为、以及 Delve 公司的虚假审计报告。

具体案例:

  • Delve: 声称使用 AI 自动化 SOC 2 和 ISO 合规审计,但实际上生成虚假报告,被 YC 开除。
  • Central: 抄袭了 Warp 的商业模式,在六个月内复制了其产品,并获得了 YC 的投资。
  • Naive: 宣传为“自主 AI 员工”的平台,实际上是基于开源框架 Paperclip 的简单改造,违反了开源许可协议。
  • Wuri: 基于生成式 AI 的视觉小说平台,因GPT-4等模型的出现而迅速失效。
  • Double Finance: 声称提供“0% 管理费”的智能投顾服务,最终因无法维持运营而关闭,创始人随后利用 YC 的 slug 启动新的项目。
  • PearAI: 直接抄袭了 Continue.dev 的开源代码编辑器,并使用了 ChatGPT 生成虚假的许可证。
  • Pickle: 盗用 GPL 代码,并发布了存在诸多技术问题的 AR 眼镜,引发了关于其是否为虚假宣传的质疑。
  • Optifye.ai: 构建了“工厂监控即服务”系统,引发了对工人尊严的担忧。
  • Rezi: 烧毁了 2 亿美元的债务,最终导致房东面临 4900 万美元的抵押贷款。
  • CapWay: 旨在为欠发达社区提供银行服务的金融科技公司,因 Synapse 崩溃导致金融信任危机而关闭。
  • Medobed: 因虚报资质和增长指标而被 YC 开除。
  • Embark Trucks: 以 52 亿美元的估值上市,但最终只被卖给 Applied Intuition,损失惨重。
  • Convoy: 估值高达 38 亿美元的数字货运网络,最终以 1600 万美元的价格被 Flexport 收购。
  • CodeParrot: 印度 AI 代码生成器,在 2.5 年内投入了大量精力,但月收入仅为 1500 美元。
  • Fast: 融资 1.2 亿美元的“一键结账”按钮,只获得了 60 万美元的收入。
  • StableGains: 承诺 15% 的收益,但将客户资金全部投入到 Terra/Luna 项目,导致 4878 名客户损失了 4200 万美元。
  • LendUp: 因欺骗亚稳贷款借款人而被 CFPB 永久禁止从事贷款业务。
  • Thrive Agric: 尼日利亚农技众筹平台,因无法支付投资者回报而导致大规模资金损失。
  • Rippling: 陷入与 Deel 的间谍竞赛,引发了 DOJ 的刑事调查。
  • Pebble: 拒绝 7.4 亿美元收购,最终在 eBay 上以 25.8 万美元的价格出售。
  • Flutterwave: 尼日利亚最受关注的金融科技独角兽,因性骚扰指控和身份欺诈等问题而陷入困境。
  • Homejoy: “Uber for 清洁服务”,因劳工
GitHub is sinking

GitHub 的衰落与替代方案 (GitHub's Decline and Alternatives)

这篇文章表达了对 GitHub 现状的不满,指出其服务质量显著下降,并建议用户开始寻找替代方案。

主要观点:

  • GitHub 质量下降: 文章认为 GitHub 在被微软收购后,服务质量大幅下降,出现频繁的宕机和性能问题。官方的正常运行时间数据令人担忧,而第三方监控数据则显示情况更加糟糕。作者称其已成为一个“令人尴尬”和“可耻”的“代码垃圾场”。
  • 用户流失: 许多用户已经开始放弃 GitHub,并公开表达了他们的决定,例如 Lonami、Mitchell Hashimoto 和 Armin Ronacher 等。
  • Git 与 GitHub 的区别: 文章强调 Git 是一种开源的分布式版本控制系统,而 GitHub 只是一个基于 Git 的托管服务。用户应该意识到 Git 本身并不依赖于 GitHub,可以独立使用。
  • 微软的“毁掉化”策略: 作者认为微软正在将 GitHub 变成一个充斥着机器人和低质量代码的平台,并对 GitHub Actions 等功能表示不满。
  • 放弃 GitHub 的号召: 文章强烈建议用户开始寻找 GitHub 的替代方案,并指出现在是离开这个“沉船”的最佳时机。

替代方案:

文章列举了多种 GitHub 的替代方案,包括:

  • Codeberg/Forgejo: 非营利且社区主导的项目,被认为是安全的长期替代方案。
  • Tangled: 一个处于 Alpha 阶段的初创公司,整合了 AT 协议,适合较小的个人项目。
  • Gitea: 提供云托管的 Git 服务,是 Codeberg/Forgejo 的原始开源项目。
  • GitLab: 企业级解决方案,功能强大但可能过于臃肿。
  • Bitbucket: 另一个企业级平台,不推荐使用。
  • Game of Trees, Radicle, Sourcehut: 建议用户自行研究这些选项。

自托管方案:

文章还推荐用户自托管 Git 仓库,并推荐使用 Forgejo。强调自托管可以带来更多的控制权和灵活性。

总结:

文章认为 GitHub 已经不再值得信赖,并鼓励用户积极寻找和采用替代方案,以避免被微软的“毁掉化”策略所影响。即使不完全迁移,也应开始探索其他选择,并始终准备好退出计划。 核心思想是:Git 是核心,GitHub 只是一个可选的服务。


中文总结:

这篇文章主要批评了微软收购 GitHub 后,GitHub 服务的质量和稳定性显著下降,导致大量用户流失。作者强调了 Git 和 GitHub 之间的区别,并强烈建议用户开始寻找替代方案,包括各种托管服务和自托管选择。文章旨在帮助用户摆脱对 GitHub 的依赖,并转向更可靠的解决方案。

Gmail registration now requires scanning a QR code and sending a text message

Google 账户注册现要求通过手机发送短信而非接收短信

摘要:

根据用户反馈,Google账户注册流程已发生变化。现在,注册时使用手机扫描二维码不再可行。

主要内容:

  • 注册方式变更: 原先通过扫描手机上的二维码进行注册的方式已经失效。
  • 验证方式: 新的注册流程似乎要求用户通过手机向Google发送短信,以验证手机号码。这与以往接收短信验证码的模式相反。
  • 推测原因: 用户推测二维码扫描触发了手机向Google发送短信,用于验证用户手机号码。

总结:

Google账户注册流程已更新,现在需要用户主动向Google发送短信进行手机号码验证,取代了之前的接收短信验证码方式。 这种变化可能旨在加强账户安全或调整验证流程。

Maryland citizens hit with $2B power grid upgrade for out-of-state AI

马里兰州监管机构对PJM互联公司电网升级费用分摊方案提出质疑

主要内容:

马里兰州人民律师办公室(OPC),作为代表该州电力消费者的州级机构,已向联邦能源监管委员会(FERC)提起诉讼,反对PJM Interconnection, LLC 将其为适应数据中心日益增长的需求而进行的220亿美元电网升级费用中的20亿美元转嫁给马里兰州。

关键细节:

  • **费用负担:**OPC 认为,这项20亿美元的费用将导致马里兰州消费者在未来十年内额外支付16亿美元,具体分配如下:
    • 居民用户:约8.23亿美元 (每户约345美元)
    • 商业用户:约1.46亿美元 (每户约673美元)
    • 工业用户:约6.29亿美元 (每户约15,074美元)
  • **PJM Interconnection 的角色:**PJM Interconnection 是美国最大的电力传输公司,覆盖13个州和华盛顿特区,服务于约6500万人口,约占美国总人口的20%。为了应对数据中心对电力的巨大需求,PJM 需要升级其基础设施。
  • **OPC 的观点:**OPC 认为 PJM 的成本分摊规则存在问题,马里兰州消费者既没有导致这些升级项目的需求,也不会从中获得实质性的利益。
  • **替代方案:**马里兰州建议将这些基础设施成本直接向建设区域收费,或者,如同前总统特朗普与科技公司达成的“纳税人保护承诺”一样,直接向数据中心公司收费。
  • **担忧:**OPC 对数据中心需求增长的不确定性表示担忧,并指出即使需求未实现,电力供应商也会受益于这些升级。目前的费用分摊方式,使得现有电力用户承担升级成本,而非数据中心。

总结:

马里兰州监管机构对PJM Interconnection 将电网升级费用转嫁给消费者表示担忧,认为这种做法不公平且存在不确定性。OPC 呼吁 FERC 采取行动,并建议采用更合理、更公平的成本分摊方案,例如直接向建设区域收费或要求数据中心承担升级费用。


(中文翻译)

马里兰州监管机构质疑PJM互联公司电网升级费用分摊方案

主要内容:

马里兰州人民律师办公室(OPC),作为代表该州电力消费者的州级机构,已向联邦能源监管委员会(FERC)提起诉讼,反对PJM Interconnection, LLC 将其为适应数据中心日益增长的需求而进行的220亿美元电网升级费用中的20亿美元转嫁给马里兰州。

关键细节:

  • **费用负担:**OPC 认为,这项20亿美元的费用将导致马里兰州消费者在未来十年内额外支付16亿美元,具体分配如下:
    • 居民用户:约8.23亿美元 (每户约345美元)
    • 商业用户:约1.46亿美元 (每户约673美元)
    • 工业用户:约6.29亿美元 (每户约15,074美元)
  • **PJM Interconnection 的角色:**PJM Interconnection 是美国最大的电力传输公司,覆盖13个州和华盛顿特区,服务于约6500万人口,约占美国总人口的20%。为了应对数据中心对电力的巨大需求,PJM 需要升级其基础设施。
  • **OPC 的观点:**OPC 认为 PJM 的成本分摊规则存在问题,马里兰州消费者既没有导致这些升级项目的需求,也不会从中获得实质性的利益。
  • **替代方案:**马里兰州建议将这些基础设施成本直接向建设区域收费,或者,如同前总统特朗普与科技公司达成的“纳税人保护承诺”一样,直接向数据中心公司收费。
  • **担忧:**OPC 对数据中心需求增长的不确定性表示担忧,并指出即使需求未实现,电力供应商也会受益于这些升级。目前的费用分摊方式,使得现有电力用户承担升级成本,而非数据中心。

总结:

马里兰州监管机构对PJM Interconnection 将电网升级费用转嫁给消费者表示担忧,认为这种做法不公平且存在不确定性。OPC

Running local models on an M4 with 24GB memory

本地运行大型语言模型体验与配置总结

本文分享了作者在本地运行大型语言模型(LLM)的实验体验,旨在摆脱对大型科技公司的依赖,并享受离线工作带来的便利。

核心要点:

  • 本地模型优势: 离线可用、成本可控(仅需电力)、减少数据中心对环境的影响,以及提供有趣的实验空间。
  • 设置挑战: 本地模型设置过程复杂,需要选择运行方式(Ollama、llama.cpp、LM Studio)、选择模型、配置参数等。
  • 模型选择: 尝试过 Qwen 3.6 Q3、GPT-OSS 20B、Devstral Small 24B 和 Gemma 4B 等,最终选择 Qwen 3.5-9B (4b quant) 效果较好。
  • Qwen 3.5-9B 性能: 运行速度约为每秒 40 个 token,支持 128K 上下文窗口,具备工具使用能力,但不如 SOTA 模型,容易分心、陷入循环、误解指令。
  • 推荐配置 (Thinking Mode & Coding): temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0,并需要在 Prompt Template 中添加 {%- set enable_thinking = true %}

工具及配置示例:

  • Pi: 通过 ~/.pi/agent/models.json~/.pi/agent/settings.json 进行配置,例如隐藏思考过程 ("hideThinkingBlock": true)。
  • OpenCode: 通过 ~/.config/opencode/opencode.json 进行配置,指定模型、工具、上下文长度和最大 token 数。

与 SOTA 模型的比较:

  • 本地模型(如 Qwen 3.5 9B)无法独立解决复杂问题,需要更具引导性的交互式工作流程。
  • 这种交互式流程反而有助于提高用户参与度,避免过度依赖 AI 自动完成,激发思考和规划能力。
  • 本地模型能充当研究助理、"橡皮鸭"(debug 助手)和编程语言细节的专家。

实际案例:

  • 案例 1: 使用模型升级 Elixir linter credo 并修复代码警告,模型能识别并执行简单的代码编辑。
  • 案例 2: 处理 Dependabot PR 中的 git 冲突,模型能识别冲突内容,但未能正确执行 git rebase --continue 命令。

结论:

尽管本地 LLM 存在权衡,但它们提供了可持续且有趣的 AI 互动方式,让用户在离线环境下进行研究、规划和编程。作者认为 LLM 技术将持续发展,而本地模型探索是积极且有价值的尝试。

Spain has become one of Europe’s cheapest power markets

西班牙电力价格大幅下降:可再生能源取代化石燃料的典范

根据2026年上半年的数据,西班牙的批发电力价格显著低于其他欧洲国家。具体来说,前四个月的平均批发电价为每兆瓦时44欧元,低于意大利的127欧元、德国的96欧元和英国的103欧元。西班牙的电力价格甚至接近北欧以水电和核能为主的地区,并且比中欧国家便宜得多。

转型之路:从困境到领先

十年前,西班牙曾因太阳能投资搁浅和电力市场价格高昂而备受诟病。如今,它已成为欧洲电力价格最低的国家之一,并且差距还在不断扩大。

能源结构巨变

西班牙电力结构发生了根本性的变化:

  • 煤炭退出: 25年前,煤炭占西班牙电力供应的1/3,如今几乎完全退出市场。
  • 天然气下降: 天然气在2000年代达到峰值,超过30%的发电量,但随后被逐渐降低至目前的约19%。
  • 核能稳定: 核能保持在约19%的发电量。
  • 水能和生物能: 水电和生物能合计约14%。
  • 风能和太阳能崛起: 风能和太阳能迅速崛起,风能占2025年的发电量,太阳能占比22%。两者加起来的发电量超过了核电站,成为西班牙电力系统中的主要来源。

2022年:关键转折点

2022年是关键转折点,风能和太阳能发电量首次超过了所有化石燃料的发电量。到2026年上半年,风能和太阳能占发电量的44%,而化石燃料占比仅为17%。

价格机制:天然气的影响力下降

批发电力市场价格由满足需求的最昂贵电厂设定。过去十年,欧洲电力价格上涨的主要原因是天然气价格上涨。西班牙的特殊之处在于,天然气设置价格的频率显著下降:2022年天然气占55%,2024年降至27%,2026年上半年仅为9%。

并非完美:挑战与考量

尽管批发价格下降,西班牙家庭电价仍高于欧盟平均水平。这主要是由于网络费用、系统成本、供应商利润、税收和政策附加费等因素导致。此外,西班牙电力系统面临以下挑战:

  • 核电退役: 计划在2027年至2035年间逐步淘汰核电站,若没有足够的低碳替代能源,天然气可能重新占据主导地位。
  • 系统成本上升: 随着可再生能源的普及,电力系统的稳定需要更多的平衡服务、无功功率支持和输电线路,这些成本最终将转嫁到消费者身上。

2025年大停电:并非可再生能源之责

2025年4月28日,伊比利亚半岛发生大规模停电。最初的报道将责任归咎于可再生能源,但最终的调查表明,停电原因是电网无法有效管理电压波动,导致电厂连锁断电。 这表明需要对电网进行现代化改造,以提高电压稳定性。

总结

西班牙电力市场的成功转型为欧洲其他国家提供了宝贵经验。通过大力发展风能和太阳能,并逐步取代化石燃料,西班牙实现了批发电力价格的大幅下降。然而,要确保电力系统的稳定和降低家庭电价,还需要解决核电退役、系统成本上升等挑战。


I'm going back to writing code by hand

k10s 项目开发日志:AI 辅助编码的反思

日期: 2026年5月9日

本文记录了作者使用 Claude AI 辅助开发 Kubernetes TUI 工具 k10s 的经历,并分享了从中获得的教训。最初目标是构建一个 GPU 友好的 Kubernetes dashboard,但最终发现完全依赖 AI 编码导致项目陷入困境。

项目背景:

k10s 是一个使用 Go 和 Bubble Tea 构建的 GPU 友好的 Kubernetes dashboard,旨在针对 NVIDIA 集群的用户,提供 GPU 利用率、DCGM 指标和空闲节点信息的可视化。作者尝试使用 Claude AI 进行“氛围编码”(vibe-coding),即直接通过提示词让 AI 生成代码。

开发过程与问题:

  • 初期魔幻时刻: 最初几周,作者通过提示 Claude 实现各种功能,如 Pod 视图、资源列表、日志流、描述面板和键盘导航,速度极快。
  • 核心功能困境: 当尝试实现核心功能——GPU 集群视图时,问题出现。尽管 Claude 能够生成基本的视图结构和渲染,但切换到其他视图时,数据出现错乱,UI 崩溃。
  • 代码结构问题: 作者发现 model.go 文件高达 1690 行,包含大量 UI 组件、Kubernetes 客户端、视图状态和各种处理逻辑,形成了一个庞大的“上帝对象”。这种结构导致了代码难以维护,并且各个视图之间相互影响。
  • 速度陷阱: 快速的编码速度让作者误以为项目进展顺利,但实际上,代码复杂度在不断累积,最终导致项目崩溃。

经验总结 (五大原则):

作者总结了从失败中汲取的五大教训,并建议在 CLAUDE.mdagents.md 中明确这些原则:

  1. AI 负责实现功能,而非架构: AI 擅长快速实现具体功能,但无法设计整体架构。需要人为定义接口、消息类型和所有权规则。
  2. 避免“上帝对象”: 不要让 AI 创建包含所有状态和逻辑的单一结构体。应将状态和功能拆分为独立的模块。
  3. 警惕速度幻觉: 快速编码会掩盖代码复杂度的累积。要明确项目范围,避免过度扩展功能。
  4. 避免位置数据: 不要将结构化数据扁平化为数组,使用类型化的结构体,以增强代码的可读性和安全性。
  5. AI 不负责状态转换: 所有状态更新都应该在主循环中进行,避免后台任务直接修改 UI 状态,以防止数据竞争。

未来计划:

作者正在用 Rust 重写 k10s,并强调在编码前进行架构设计的重要性。

总结:

本文强调了在使用 AI 辅助编码时,需要保持对项目架构的控制,避免过度依赖 AI 的快速实现能力。 明确的架构设计、模块化代码和严格的并发规则是确保项目成功的关键。虽然 AI 可以提高编码效率,但人类的智慧和判断仍然不可或缺。

How Fast Does Claude, Acting as a User Space IP Stack, Respond to Pings?

摘要:让 Claude Code 模拟 IP 协议栈并响应 Ping 请求

本文探讨了利用大型语言模型 (LLM) Claude Code 模拟用户空间 IP 协议栈的可能性,并尝试让其响应 Ping 请求。作者提出了一种有趣的想法,即指示 Claude Code 读取 IP 数据包,并按照正常 IP 协议栈的方式解析和处理它们,最终实现 Ping 请求的响应。

主要内容:

  • 实验目标: 验证 LLM 是否能够充当低级协议栈,并探索 Markdown 作为代码,LLM 作为执行引擎的潜力。
  • ping-respond.md 命令: 作者让 Claude Code 编写了一个名为 ping-respond.md 的命令,该命令旨在模拟 IP 协议栈的功能。
  • 命令流程:
    1. 读取数据包: 使用 Bash 命令从 /dev/tun0 设备读取一个数据包。
    2. 解析 IPv4 头部: 解析 IP 头部中的各个字段,如版本、IHL、总长度、标识、标志、TTL、协议、头部校验和、源 IP 和目标 IP。
    3. 解析 ICMP 头部: 如果协议为 ICMP (0x01),则解析 ICMP 头部中的类型、代码、校验和、标识符、序列号和有效载荷。
    4. 构建响应:
      • 修改 IP 头部:设置 TTL 为 40,将源 IP 和目标 IP 互换,并重新计算 IP 头部校验和。
      • 修改 ICMP 头部:将类型设置为 0x00 (echo reply),重新计算 ICMP 头部校验和。
    5. 组装响应: 将修改后的 IP 头部和 ICMP 头部连接起来。
    6. 写入响应: 使用 Bash 命令将组装好的响应数据包写入 /dev/tun0 设备。
  • 重要规则: 命令要求所有算术运算必须由 Claude Code 自行完成,禁止使用外部工具 (如 Python 或 bc)。所有十六进制值必须具有正确的位数,并且在遇到错误时应报告错误而不是发送格式错误的数据包。
  • 实验结果: 成功让 Claude Code 响应 Ping 请求,但在 Haiku 4.5 上,响应时间长达 45 秒,效率较低。

总结:

该实验展示了 LLM 在处理低级协议方面的潜力,尽管目前效率不高。 这种方法为探索 LLM 在网络协议处理领域的应用提供了新的思路。

Traces Of Humanity

博客简介:理性与人文主义的挣扎

这篇博文是作者重新开始写作的宣告,他此前在计算机安全领域工作了十余年,并长期沉迷于技术细节。

作者背景:

  • 曾是Qubes OS(一款注重安全性的操作系统)的创始人及主要开发者,负责其开发长达九年。
  • 运营过一个名为“The Invisible Things Blog”的博客,专注于计算机系统安全(尤其是操作系统和虚拟化安全)的技术分析,博客运营时间为2006-2018年。
  • 年龄四十多岁。

价值观念转变:

作者过去主要追求真理(知识)和自由,相对轻视其他人文主义相关的价值观。然而,随着年龄增长,他的价值体系变得更加复杂。

博客主题:

该博客旨在记录作者在理性与人文主义、实用主义与美学、形式主义与直觉、自由与爱、个人主义与平等主义等矛盾之间的挣扎。作者认为,这些挣扎可能蕴含着人生的意义。

写作目的:

作者希望通过写作分享自己的思考,并希望年轻时的自己能够阅读这些内容,从而拥有更充实的人生。他并不打算提供现成的答案,因为他认为人生的核心在于挣扎、不确定性和不完整性。

互动方式:

作者欢迎读者分享观点、指出其论证中的缺陷, 详细的联系方式请参考关于页面

相关链接:

Obsidian plugin was abused to deploy a remote access trojan

REF6598:针对金融和加密货币行业的 PHANTOMPULSE 木马攻击分析

摘要: 安全研究人员发现了高度针对性的社会工程活动 (REF6598),利用笔记应用程序 Obsidian 传递一种名为 PHANTOMPULSE 的此前未知的远程访问木马 (RAT)。该活动针对金融和加密货币行业的个人,影响 Windows 和 macOS 系统。攻击者通过 LinkedIn 和 Telegram 等平台建立信任,然后诱骗受害者打开恶意共享 Obsidian 库。攻击链利用用户启用社区插件,从而执行代码并部署 RAT。PHANTOMPULSE 具有先进的功能,包括使用以太坊区块链动态解析其命令和控制 (C2) 服务器地址,从而使其难以被阻止。


威胁概览:

REF6598 是一项多阶段的社会工程活动。攻击者假装是风险投资人,在专业社交网络上与目标互动,然后将对话转移到私密的 Telegram 群组。主要诱饵是邀请用户通过共享的、云托管的 Obsidian 库进行协作。

一旦受害者打开共享库,感染就会被社会工程学触发。受害者会被提示启用“安装的社区插件”同步功能。这一看似无害的操作(需要手动用户批准)是造成损害的关键。它允许恶意版本的合法 Obsidian 插件(“Shell Commands”和“Hider”)存在于共享库中。

技术分析:

攻击链在 Windows 和 macOS 上略有不同,但遵循相同的基本原则:

  1. 初始访问 (T1566.002): 攻击者利用 LinkedIn/Telegram 进行社会工程,说服目标打开恶意共享的 Obsidian 库。
  2. 执行 (T1204.002): 用户被操纵在 Obsidian 中启用社区插件。此操作通过受损的“Shell Commands”插件执行恶意脚本。
  3. 暂存: 在 Windows 上,执行一个 PowerShell 脚本,该脚本会丢弃一个名为 PHANTOMPULL 的加载器。在 macOS 上,使用 AppleScript 执行类似的过程。
  4. 有效载荷传递: PHANTOMPULL 加载器解密并直接在内存中启动最终有效载荷,即 PHANTOMPULSE RAT,以规避基于文件的检测 (T1055)。
  5. 命令和控制 (T1102.002): PHANTOMPULSE 使用一种新颖的 C2 机制。它查询以太坊区块链中预定义钱包地址的最新交易。C2 服务器的 IP 地址嵌入在该交易数据中,为恶意软件接收指令提供了一种去中心化和抗审查的方式。

一旦激活,PHANTOMPULSE 可以捕获键盘输入、拍摄屏幕截图、提取文件并执行任意命令。

影响评估:

成功的入侵使攻击者获得对受害者机器的完全访问权限。对于金融和加密货币领域的专业人士来说,这可能导致敏感公司数据、知识产权、交易策略以及最重要的是,加密货币钱包密钥和交易所凭据被盗。攻击的跨平台特性扩大了潜在的受害者范围。基于区块链的 C2 的使用表明威胁基础设施具有很高的复杂性,难以破坏。

可检测的网络指标:

  • 进程名称: Obsidian.exe (监控 Obsidian 进程生成 powershell.execmd.exeosascript 等子进程)
  • 命令行模式: powershell -ExecutionPolicy Bypass (监控由非标准应用程序启动的可疑 PowerShell 执行)
  • 网络流量模式: 来自意外进程的到以太坊区块链节点或网关的出站连接 (可能表明 PHANTOMPULSE 尝试解析其 C2 地址)
  • 文件路径: [库]/.obsidian/plugins/ (监控 Obsidian 插件目录中文件的创建或修改,尤其是来自非官方插件市场的)

检测与响应:

  1. 进程监控 (D3-PA): 实施 EDR 规则以检测和警报当 Obsidian 进程生成命令行解释器(powershell.execmd.exebashosascript)时。
  2. 用户培训: 教育用户,特别是高风险行业的,关于社会工程的危险以及滥用协作工具功能(例如共享库和插件)的具体策略。
  3. 应用程序控制 (D3-EAL): 尽可能使用应用程序
The locals don't know

旅行建议:别效仿当地人

这篇文章的核心观点是,旅行时不要盲目效仿当地人的生活方式。作者认为,即使在声称幸福的国家如芬兰,普通当地人的日常生活通常也缺乏吸引力,往往是观看电视、点外卖、进行体育博彩等,缺乏“真实”的体验。

主要论点:

  • 当地人的日常生活往往平淡无奇: 作者认为,即使是那些被认为是“好地方”的城市,当地人的日常活动也可能缺乏旅行者所期待的刺激和真实感。他们可能已经对当地的景点习以为常,或者只是选择方便快捷的日常餐饮。
  • 游客拥有更大的自由和可能性: 相较于已经适应了城市生活的当地人,游客更具灵活性和冒险精神。他们可以自由选择体验各种活动,无论是参观博物馆、拍照打卡,还是进行一些非传统的冒险活动。
  • 游客可以创造属于自己的美好回忆: 游客可以拥有令人愉快的旅行体验,并与家人朋友分享他们的经历,而当地人可能只是在室内进行休闲娱乐。
  • “旅游陷阱”的相对性: 作者对“旅游陷阱”一词持谨慎态度,认为这个词往往带有优越感,但确实存在因为旅游而降低质量的餐厅等情况。建议避免那些过度商业化的场所,享受其他方面的体验。

关键细节:

  • 作者承认自己喜欢安东尼·伯登的节目,但认为伯登所展现的并非当地人的真实生活。
  • 举例说明,即使在芬兰等幸福的国家,当地人可能只是在公园闲逛,或者选择一些普通的异国料理。
  • 强调游客的开放性和探索精神,鼓励他们尝试各种不同的活动,并创造属于自己的独特回忆。
  • 作者用湖边划船的例子,反思了“旅游陷阱”的概念,并质疑谁才是真正的“被困者”。

总结:

作者的建议并非完全否定当地文化,而是鼓励旅行者摆脱刻板印象,不再盲目追求“当地人”的生活方式,而是充分利用自身的自由和好奇心,去创造属于自己的独特而美好的旅行体验。 同时,也建议旅行者保持警惕,避免过度商业化的场所,寻找更真实的体验。