人们通常相信这些理论，因为他们只挑选出少数符合的周期，而忽视了大量不符合的周期。Gartner的炒作周期并不描述每一个炒作周期，而是描述了极少数的那些，实际上确实取得了一些成果的周期。但像往常一样，给一个概念起个花哨的名字，人们就会开始相信它，仿佛这是一种自然法则。实际上，它描述的是自然法则的一个例外。能够真正跨越“失望低谷”的技术屈指可数。
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一周热榜
在阅读了Sparkbox上的《在Helene期间，我只想要一个纯文本网站》（<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=46494734">https://news.ycombinator.com/item?id=46494734</a>）后，我建立了safe-now.live——一个面向美国和加拿大的文本优先紧急信息网站。没有JavaScript，没有图片，大小不到10KB。该网站实时获取FEMA灾害、NWS警报、天气和当地资源。这是我第一次上线的网站，因此希望能得到大家对网站的反馈。欢迎随意浏览。<p><a href="https://safe-now.live" rel="nofollow">https://safe-now.live</a>
目前，我正在开发一个用于管理文档、数据库和白板的网络应用程序——这是一款典型的应用，旨在像 Notion 一样。<p>然而，现在我面临着制定一个有 AI 使用限制的计划的困境，因为我的想法是让它更具自主性：能够在整个工作区内编辑和查询上下文，并将其转移到文档中，例如，可能在白板上绘制一些东西等。不过，我感觉消费可能会很快失控。我计划使用 DeepSeek 进行 AI 聊天，但使用 Gemini 3 Flash 进行自主使用和编辑，因为它更智能。最近，我注意到许多核心 AI 应用程序已经将定价模式从按请求计费转变为固定使用限制，但我不确定这是否会受到批评，是否会导致用户体验不佳，或者甚至让人觉得没有得到所支付的价值。因此，我希望听听大家对我应该做出什么决策的看法。
我正在研究基础设施，以解决重试风暴和故障问题。在深入之前，我想了解一下人们今天实际在做什么。比较不同的解决方案，也许能帮助某些人发现潜在的解决办法。
问题：
- 重试风暴 - API 失败，整个系统的实例独立重试，造成“雷鸣般的群体效应”，使情况更糟。
- 部分故障 - API 虽然“在线”，但性能下降（响应慢，间歇性500错误）。健康检查通过，但请求却受到影响。
我想了解的是：
- 你们目前的解决方案是什么？（熔断器、队列、自定义协调、服务网格，还是其他？）
- 效果如何？存在哪些不足之处？
- 你们的规模有多大？（公司规模、实例数量、请求数/秒）
我很想听听哪些方法有效，哪些无效，以及你们希望存在的解决方案。
在<a href="https://kagapa.com/" rel="nofollow">https://kagapa.com/</a>的指导下，将Kannada Nudi编辑器的桌面版本移植到网页端。
嗨，HN，
我创建了 OpenClaw Cloud，这是 OpenClaw（前身为 Clawdbot / Moltbot）的托管版本。
动机很简单：许多人想尝试 OpenClaw，但不想在本地运行 AI 代理，也不想处理 Docker、VPS 或 Mac mini。使用 OpenClaw Cloud，您无需在本地运行任何程序。
订阅后，您将立即获得一个安全的、沙箱环境的云实例，OpenClaw 已经安装并配置好。通过基于网页的终端/用户界面提供访问，通常情况下，您只需粘贴您的 Telegram（或 WhatsApp）机器人密钥即可开始使用。无需设置，无需维护。
该环境是隔离的，自动更新，并旨在最大限度地降低风险，同时仍然为您提供完整的 OpenClaw 体验。
我希望能收到以下方面的反馈：
- 这是否解决了真正的采用障碍
- 关于定价与免费试用的期望
- 什么能让托管的 AI 代理感觉足够可信以供使用
欢迎提问和讨论。
我一直在思考为什么在Python中，死代码检测（以及静态分析一般）相比其他语言感觉如此不可靠。我明白Python本质上是动态的。
理论上，这应该是简单的（再次强调，理论上）：解析抽象语法树（AST），构建调用图，找到引用为零的符号。但在实践中，由于许多因素，这一过程很快就会失效，例如：
1. 动态调度（getattr、注册表、插件系统）
2. 框架入口点（Flask/FastAPI路由、Django视图、pytest夹具）
3. 装饰器和隐式命名约定
4. 仅通过测试或运行时配置调用的代码
大多数工具似乎在两种糟糕的权衡中选择其一：
1. 保守处理，错过大量真正的死代码
2. 激进处理，标记假阳性，导致人们失去信任
到目前为止，对我来说最有效的方法是将代码视为一种置信度评分，并结合一些有限的运行时信息（例如，测试期间实际执行的内容），而不是完全依赖静态分析。
我很好奇其他人在实际代码库中是如何处理这个问题的……你们是接受假阳性吗？还是完全忽视死代码检测？有没有人见过实际可扩展的方法？我知道SonarQube的噪音很大。
我构建了一个带有vsce扩展的库，主要是为了探索这些权衡（如果相关，链接在下面），但我更感兴趣的是其他人是如何看待这个问题的。希望我在正确的频道。
上下文的代码库： https://github.com/duriantaco/skylos
我一直在使用可寻址的LED灯带（5V、12V、24V）进行安装。相同的几种故障模式反复出现：长距离运行时出现暗尾、随机闪烁或闪烁，以及连接器成为薄弱环节。
以下是一些对我帮助最大的做法：
将电源分配视为首要设计任务：尽早规划注入点，保持供电线短，并避免将所有电流都通过一端。
始终在控制器和灯带之间共享一个稳定的地线，并保持数据传输路径简单。当线路变长或环境噪声增大时，在数据源附近添加一个小的串联电阻和适当的电平转换（3.3V到5V）通常可以提高稳定性。
假设连接器是“消耗品”：应考虑应力缓解，防水处理需要保持可维护性，高电流线路应选择更保守的方案。
我很好奇你们在注入间距、分支熔断和故障排除方面最可靠的经验法则是什么。如果你有值得信赖的检查清单或测量方法，我很想学习。
是我一个人这样觉得，还是HN似乎正面临大量机器人提交、评论甚至完整对话的泛滥？
我想给正在研究小型加密交易平台的朋友们发个安全提醒。
如果你遇到CZR交易所，请务必保持高度警惕。在加密货币领域，一个常见的风险并不是“价格风险”，而是权限风险：一旦你将钱包连接到一个未知的去中心化应用（dApp）或将资产发送到一个未验证的地址，你可能无法找回任何东西。
以下是一些适用于此处（以及任何地方）的基本安全步骤：
- 不要将你的钱包连接到无法独立验证的网站。
- 不要仅仅因为某个页面或支持账号告诉你，就向平台发送USDT/BTC。
- 将“即时提现”、“限时验证”或“紧急存款以解锁资金”视为重大警告信号。
- 在测试任何新服务时，使用一个新的钱包/最少的资金，并撤销你不认识的授权。
- 如果有人有可验证的证据（交易哈希、存档页面、签名消息、带时间戳的清晰截图），请分享。如果没有，请保持客观，避免猜测。