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我会直截了当地谈谈我的处境，因为我不知道还能向谁求助。 我父亲被诊断出癌症。在他住院期间，市政厅清空了他的房子。我所有的东西都在那栋房子里。价值超过2万英镑的设备，多年的研究成果，一台存有数千小时工作的服务器。我孩子的头发锁，照片，统统被扔进了垃圾场。 我的家人让我的垂死父亲对我产生了敌意。我最终和一个患有偏执型精神病的人住在一起。在那里，我完成了接下来要描述的大部分工作。三天前，我经历了24小时的虐待，现在我和我的狗住在帐篷里。气温5°C，没有钱。 市政厅拒绝提供住房。政府不承认我的自闭症。他们希望我在帐篷里每周找工作35小时。 我并不是无能。我养活过一个家庭，整个成年生活都在工作。监督团队，纹身，自由职业编程，在与Linux合作的20年中构建专有后端系统。我的自闭症在这里并不是一种残疾。它是我能够在脑海中容纳整个操作系统架构并看到每个组件如何连接的原因。当我将这个大脑指向一个问题时，它能以大多数人无法理解的速度产生有效的系统。 在过去的四个月里，我一直在构建OctantOS。这是一个为自主AI代理设计的操作系统。不是框架，也不是容器封装，而是一个具有自己内核（OctantCore，完全从头开始用Rust编写）、自己的虚拟机监控器（OctantVMM）、单一二进制Rust用户空间，以及一个在内核级别强制执行代理权限的10层安全堆栈的实际操作系统。 大约130万行代码，约80万行Rust，50个库，约25个卫星项目，3900多个测试。独立开发者，没有计算机科学学位，四个月的时间。 论文主题：应用层信任对自主代理来说是不够的。OctantCore将代理身份、能力边界、TTL强制执行和审计作为一流的内核原语。清单编译为内核强制执行策略。代理并不决定自己能做什么，内核来决定。 Rust LSM补丁已由Google的Rust-for-Linux团队和LSM维护者在lore.kernel.org上审查。OctantCore在OctantVMM上启动，具有内存管理器、中断、系统调用接口、代理描述符表和在启动时初始化的能力强制器。通过同时协调10-12个并行的AI编码会话构建而成。 这超越了隔离。代理能够识别自身知识的空白，并主动寻找他们不知道的东西（好奇心子系统，已实现）。背景推理整合学习到的模式（梦境）。在宪法安全边界内的七阶段自我进化管道。新技能通过网状层在全球每个OctantOS实例中传播，所有这些都受到内核的约束。 之前从未存在过这样的东西。如果我无法继续下去，这一切都将消亡。 我需要稳定性。一个可以居住的地方，以及足够的资金来维持基本生活三个月，以便让OctantOS准备好接受投资。一个愿意支持我度过这段时间的天使投资人。一个说“来这里工作，我们有地方”的公司。我愿意明天和我的狗搬到任何地方。或者只是希望能得到一些曾经历过此事的人的建议。 我只需要有人对我的大脑在不在帐篷里受冻的情况下能做什么下个赌注。 https://github.com/MatrixForgeLabs/OctantOS https://octant-os.com https://gofund.me/f554a86ee

嗨，HN， 我创建了 [Astrocartography AI](https://astrocarto.net)，这是一款根据出生日期、出生时间和出生地点生成星图的网页应用。它在一个互动的世界地图上绘制行星的上升线、下降线、中天线和天底线，用户可以比较不同地点，以便选择搬家、工作、旅行的地方，或者仅仅是探索为什么一个城市与另一个城市感觉不同。 我之所以开发这个工具，是因为我发现大多数星图工具对于第一次使用的用户来说都比较困难。许多工具界面较旧，产生的图表大多是静态的，或者假设用户已经知道如何解读这些线条。我希望能做出一个更容易尝试和理解的工具，而不需要在获得有用结果之前学习很多知识。 核心图表功能无需注册。用户可以输入城市名称或原始的纬度/经度，生成地图，然后就可以针对特定城市提出后续问题。我还添加了一个AI解读层，主要是为了将图表转化为实用的比较，而不是让用户独自面对一张满是线条的地图。 我知道星图本身是一个小众话题，并不是每个人都会关心这个主题。作为开发者，我觉得最有趣的部分是将一种专业的图表格式转变为互动性强、保护隐私且易于非专业人士使用的工具。 从技术上讲，它是使用 Next.js 16、React 19、Leaflet、OpenStreetMap/Nominatim 和瑞士天文历表构建的。星图计算在服务器上运行，而不是嵌入第三方小部件。我还尽量保持流程轻量化：出生数据用于计算，但不会作为图表生成流程的一部分永久存储。 我特别希望能收到关于两件事的反馈：如果你对星图一无所知，地图和解释是否能让你理解；以及无须注册的流程是否足以让产品易于尝试。 谢谢。

我构思了一个隐私设置，其中没有数据会接触到持久存储——一个本地的PXE服务器通过局域网直接将一个干净的Whonix镜像引导到内存中。断电 = 物理擦除。 然后，我花了同样的时间来映射执法部门仍然可以找到你的所有方式。八个检测向量、真实案例研究，以及人类在技术之前总是失败的犯罪学原因。 完整分析请见：https://github.com/ashraf2324/The-Ghost-in-the-Machine

最近看到一些RSS项目的出现让我很高兴，所以我也来分享一下我的项目以及它的演变过程。 我想从头开始阅读几个RSS源，但RSS本身并不特别适合这个需求，也没有人特别使用它来做这件事。不过，我曾经为了浏览一个档案而保持一个标签页打开了8个月，这种经历我不想再来一次。在我逐步实现这个想法并向朋友展示的过程中，我们积累了一些其他的使用案例，这些案例与“仅仅过滤一些XML”相契合，因此它们也被纳入了项目中。 因此，Sponder可以： - 对RSS源进行基本过滤，支持关键词或正则表达式。 - 将任何网页解析为RSS源，包括自动检测标题、图片、链接等元素，跟踪页面链接的历史，并在稍后返回获取新内容。 - 控制整个历史源的更新频率，可以为你提供每周一篇文章，或每天12篇，随你喜欢的节奏。 - 自动检测并过滤播客源中的重播集。 - 通过用户界面或输入一些YAML进行配置。 它并不： - 替代你的RSS或播客客户端，它是一个中间件，为你发布修改后的源。 - 替代你所有的源，只替代你希望有所不同的那些。虽然如果你希望有很多不同的源，你可以导入和导出OPML文件。 - 通过大型语言模型处理内容，尽管我在考虑将其用于重播检测，因为元数据相似性只能达到一定程度。 我很想听听大家的意见： - 你对你的源有什么不满？ - 配置流程的体验如何？