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🔼 437 | 💬 189

BarraCUDA：开源CUDA编译器项目

• 开源的CUDA编译器项目，将CUDA代码（.cu文件）直接编译为AMD RDNA 3（gfx1100）GPU可执行的GFX11机器码，输出ELF .hsaco二进制文件
• 完全使用C99编写，共15,117行代码，零LLVM依赖，拥有独立的词法分析器、解析器、递归下降语法分析器、语义分析和指令选择后端
• 编译流程包含：预处理器→词法分析→解析器→语义分析→BIR中间表示→mem2reg优化→指令选择→寄存器分配→二进制编码→ELF发射
• 已支持丰富的CUDA特性：函数限定符（__global__/__device__/__host__）、内置变量（threadIdx/blockIdx）、__shared__共享内存、原子操作、Warp intrinsics、Warp投票函数、向量类型、半精度运算、合作组等
• 当前存在一些限制：暂不支持复合赋值运算符、const限定符、__constant__内存、纹理/表面、动态并行、多翻译单元等；未来计划支持Tenstorrent、Intel Arc等更多架构
• 采用Apache 2.0开源许可证，由新西兰开发者Zaneham创建，当前拥有786个Star

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🔼 412 | 💬 163

终端应从base16主题生成256色调色板

• base16的16色限制对于色彩丰富的程序来说远远不够，而真彩色虽提供1600万色却存在配置复杂、切换明暗主题需要开发者支持、终端兼容性差等问题
• 默认256色调色板的三个核心问题：与用户base16主题风格冲突、216色彩色立方体的插值偏向前景色导致可读性差、全饱和颜色造成不同色调在同一色阶下亮度不一致
• 解决方案是利用终端的前景色和背景色作为调色板的起止点，通过三线性插值生成216色彩色立方体，并使用LAB色彩空间确保各色调的亮度视觉一致
• 灰度渐变（索引232-255）采用从背景色到前景色的线性插值生成，无需手动定义240种颜色
• Ghostty、iTerm2、SwiftTerm已实现该功能，kitty和Wezterm正在评估中，开发者只需修改终端即可让所有程序受益
• 该方案的核心优势在于：程序无需配置文件即可使用丰富色彩、明暗主题切换无需开发者适配、相比真彩色有更好的终端兼容性

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🔼 1069 | 💬 108

感谢 Hacker News：你们帮助资助了 33,241 例手术

• Watsi 是一个为发展中国家患者提供手术资金支持的医疗众筹平台，13年前通过 Hacker News 的 Show HN 首次发布，早期流量大到患者名单来不及上架，YC 创始人 Paul Graham 给予首笔大额支票，成为 YC 首个非营利项目（W13 批次）
• 创始人 Chase Adam 曾将自我价值与 Watsi 成功完全捆绑，因无法帮助所有患者而陷入 burnout，最终转型至董事会，认为这是典型的创始人错误
• 至今 Watsi 捐赠总额超过 2000 万美元，成功资助 33,241 例手术，619 位现有月捐者的首次捐赠已持续 10 年以上
• 组织面临捐赠增长线性而需求增长指数级的困境，最终选择稳健可持续的发展路线，而非追求快速扩张
• 创始人认为非营利组织的产品市场契合不同于商业公司——人们不会像买咖啡那样主动想起捐赠，感谢 Hacker News 用户多年来的持续支持

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🔼 206 | 💬 86

Tailscale Peer Relays 正式发布通用版本

• Tailscale Peer Relays 正式发布 GA 版本，提供客户自主部署的高吞吐量中继服务，可运行于任意 Tailscale 节点，解决防火墙、NAT 和云网络限制导致的直连失败问题
• 吞吐量实现显著提升：客户端在单个中继内可自动选择更优的接口和地址族组合；中继端通过减少锁竞争并将流量分散到多个 UDP 套接字提高数据包处理效率，使中继性能更接近真正的全 mesh 连接
• 新增静态端点功能，支持使用 tailscale set 的 --relay-server-static-endpoints 参数配置固定 IP:端口，使中继可部署于 AWS 网络负载均衡器等基础设施后，适用于无法进行自动端点发现的受限云环境
• 深度集成可观测性工具，支持通过 tailscale ping 命令查看中继使用状态、网络可达性及延迟影响，并暴露 tailscaled_peer_relay_forwarded_packets_total 和 tailscaled_peer_relay_forwarded_bytes_total 指标供 Prometheus 和 Grafana 监控
• 可替代子网路由器实现全 mesh 部署，解锁 Tailscale SSH、MagicDNS 等核心功能，适用于免费个人计划在内的所有 Tailscale 套餐
• 可通过 CLI 启用、使用 ACL 控制，逐步部署到现有中继基础设施中

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🔼 445 | 💬 65

AsteroidOS 2.0 正式发布

• 核心功能更新：新增常亮显示（Always-on Display）、抬腕唤醒（Tilt-to-wake）、掌心息屏（Palm-to-sleep）功能，集成心率监测应用和初步计步支持，新增音乐音量控制、罗盘支持及蓝牙HID/音频功能
• 用户界面与交互优化：重新设计可高度定制的快捷面板（QuickPanel），新增7种应用启动器样式，表盘与壁纸智能匹配功能，夜间模式支持，新动画背景及三角形壁纸，天气、计时器、计算器等应用全面改版
• 性能与续航提升：用户界面渲染优化实现更流畅动画效果，多项电池续航优化，系统稳定性修复
• 设备支持大幅扩展：新增支持 Fossil Gen 4/5/6、华为 Watch/Watch 2、LG Watch W7、Moto 360 2015、OPPO Watch、Polar M600、Ticwatch 系列等16款智能手表，总支持设备达30款，另设”实验性”分类支持5款存在问题的设备
• 同步客户端生态完善：AsteroidOS Sync 新增来电检测及新蓝牙库提升稳定性，Gadgetbridge、Amazfish（SailfishOS及Linux桌面版）、Telescope（UBports Ubuntu Touch）等第三方同步应用均获支持
• 社区贡献与翻译支持：新增支持49种语言，社区开发者贡献 Diamonds 游戏、Doom/Super T Kart 等移植应用、表盘制作指南、带路径点功能的地图应用及健康追踪应用等功能

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🔼 69 | 💬 41

PocketBase FLOSS/fund赞助取消及UI重写计划更新

• FLOSS/fund赞助因监管限制被取消，对方希望从印度电汇需要跨司法管辖文书工作，因不信任其数据处理方式作者撤回申请并放弃赞助；作者承认事先未充分调研且过早宣布导致决策失误
• 尽管赞助未能到位，作者仍计划今年内发布PocketBase稳定版本（新UI大部分功能已实现），但无确切承诺时间，待准备完毕后再向社区征求意见
• UI重写是实现完整插件系统的关键，需支持前后端扩展（自定义字段、OAuth2提供商、系统板块等），当前仪表盘无法定制是最大限制
• 作者开发了名为Shablon的自定义框架，约600行代码、零依赖、纯JavaScript编写，无”组件”概念，仅用DOM元素加可选响应性，已完成约90%
• 选择自建框架是因为现有编译器框架（如Svelte）需强制用户添加UI构建步骤，而Vue/Lit等其他框架的DSL与其他框架兼容性差，且作者担忧无法独立维护；稳定后将尽量减少依赖
• PocketBase将继续作为非商业个人兴趣项目运营，目标是一旦发布稳定版则标记为”完成”，新功能将非常有限且可能遵循半年一次的Go发布周期
• 新UI将提供3-4种内置主题（含明暗变体）、彩色边框区分环境，并优化移动端响应式设计；计划引入更通用的”PROD模式”增强生产环境安全性

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🔼 56 | 💬 25

Echo — 全新iOS/iPadOS SSH客户端发布

• Replay Software发布Echo，基于开源终端引擎Ghostty构建，专为iOS和iPadOS设计的原生SSH客户端
• 终端领域近年发生巨变：TUI工具（如lazygit、lazydocker）和AI编程代理（如Claude Code、Codex）兴起，开发者需要在移动端随时监控和干预代理工作
• 原生应用设计：Metal加速渲染，集成Keychain管理SSH密钥、Face ID保护连接安全；iPhone配备专用快捷字符工具栏和触控手势导航，iPad支持硬件键盘快捷键、分屏视图和Stage Manager多窗口管理，可搭配键盘作为真正的开发设备
• 简洁无干扰的界面非常适合作为AI编程代理的移动控制台，SSH连接后attach到tmux会话即可随时审批代码变更或查看diff
• 提供精心挑选的终端主题库并将持续更新，Sleeve用户熟悉的个性化定制特色得以延续
• 现已在App Store上架，一次性购买价格为$2.99，无订阅或应用内购买

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🔼 920 | 💬 345

微软AI生成图表涉嫌抄袭原始Git分支模型

• 2010年，作者Vincent Driessen创建了”A successful Git branching model”文章和配套图表，使用Apple Keynote精心设计色彩、曲线和布局，并公开发布了源文件供他人使用
• 15年来，该图表广泛传播于书籍、演讲、博客、团队维基和YouTube视频中，作者从未介意这种传播，因为分享知识正是其初衷
• 微软这家万亿美元级别的公司约15年后，在官方Learn门户发布了该图的AI生成版本，既未署名也未链接回原始文章；该版本质量低劣，出现明显拼写错误”continvoucly morged”、箭头缺失或方向错误，原有的视觉语言和布局设计被完全破坏
• 真正令作者痛心的是处理过程的敷衍——将他人精心创作的作品通过AI去除原创痕迹后作为官方内容发布，这并非真正的借鉴和创作，而是把好东西变得更糟
• 事件曝光后，许多人主动在社交平台上指出微软的抄袭行为并联系作者，这令作者感到欣慰
• 此类AI生成的低质量内容未来将越来越多且更难识别，作者仅要求一个简单的署名和链接回归，并希望了解微软Learn页面创作的目标和过程