Xfinity using WiFi signals in your house to detect motion

该文章简要说明了启用JavaScript对网站功能的重要性,并指导用户如何通过浏览器设置轻松开启JavaScript。通常可以在浏览器的设置、偏好或Internet选项菜单中找到相关选项。

Ask HN: What's the 2025 stack for a self-hosted photo library with local AI?

作者计划结合摄影、软件工程和家庭回忆,开发一个本地运行的智能家庭照片管理系统。核心功能包括自动识别家庭成员、生成照片描述和自然语言搜索。作者已通过AI工具获得初步项目蓝图,并寻求实际经验和建议,特别是关于结合元数据、人脸识别和语义向量搜索的技术和最佳实践。

Proton joins suit against Apple for practices that harm developers and consumers

2025年6月30日,Proton在美国加州北区地方法院提交文件,加入针对苹果的集体诉讼。Proton作为原告,代表类似处境的应用开发者提起诉讼。苹果的App Store政策在全球多地被认定为反竞争和非法,此前欧盟委员会和法官均指出其违反竞争法并处以罚款。Proton此举旨在维护在线自由、隐私和安全,确保互联网未来潜力得以实现。

The hidden JTAG in a Qualcomm/Snapdragon device’s USB port

今年2月,高通悄然发布了与EUD(嵌入式USB调试)交互的源代码。EUD是自2018年以来几乎所有高通SoC内置的调试接口,深度集成于SoC内部,不仅支持CPU调试,还适用于Hexagon协处理器/DSP。通过简单的寄存器写入和USB物理层启动,非生产设备(如开发板)即可启用EUD,在PC上呈现为一个7端口USB集线器,其中包含“EUD控制接口”。通过特定USB命令,还可暴露SWD接口,实现无需外部工具或昂贵调试器的封闭式调试,功能强大,甚至超越Google的Suzy-Q。JTAG和SWD均为设备内核调试机制,类似于GDB或IDE集成调试器,支持断点设置、执行暂停和状态检查。

The new skill in AI is not prompting, it's context engineering

在AI领域,"上下文工程"(Context Engineering)正逐渐取代"提示工程"(Prompt Engineering),成为更广泛且强大的概念。Tobi Lutke将其定义为"为任务提供所有上下文,使其能够被大语言模型(LLM)合理解决的艺术"。随着智能代理(Agents)的兴起,如何将信息加载到"有限的工作记忆"中变得尤为重要。代理的成功与否主要取决于提供的上下文质量,大多数失败源于上下文问题而非模型本身。上下文不仅包括用户提示,还涵盖系统指令、对话历史等所有模型生成响应前看到的信息。

I write type-safe generic data structures in C

文章介绍了一种在C语言中实现类型安全通用数据结构的方法,通过使用联合体(union)将类型信息与通用数据结构关联。作者以链表为例,展示了如何通过宏和类型定义实现通用性,并避免了类型不匹配的编译错误。文章还提到了一种基于宏的通用头文件方法,但作者更倾向于使用联合体技术来实现类型安全。

Show HN: TokenDagger – A tokenizer faster than OpenAI's Tiktoken

文章核心内容:我们认真阅读每一条反馈,并高度重视您的意见。请包含我的电子邮件地址,以便联系。

Donkey Kong Country 2 and Open Bus

《大金刚国度2》在旧版SNES模拟器ZSNES中存在一个广为人知的bug,导致某些关卡中的旋转木桶无法正常工作。玩家无法通过方向键控制木桶的旋转,而是使其无限旋转,增加了游戏难度。该bug由ZSNES未正确模拟“开放总线”行为引起,尽管在其他模拟器中已修复,但ZSNES项目已长期停更,此bug始终未得到解决。

Show HN: New Ensō – first public beta

Ensō新版本(代号:Occult Vampire Keanu)已开放公测,重点在于简化用户界面(UI)并减少干扰,而非新增功能。新版本提供了5½个基于用户反馈的易用主题,优化了隐私保护,并引入了“Coffeeshop Mode”等改进。UI元素被移至应用菜单栏,便于用户发现和快捷操作。开发者将继续打磨应用,提升用户体验。

There are no new ideas in AI, only new datasets

过去15年,尤其是最近5年,人工智能取得了显著进展,虽然重大突破不常见,但通过持续的小步改进,AI能力呈指数级增长。有人认为这类似于“AI的摩尔定律”,尽管作者对此持保留态度,但不可否认AI每年都在变得更智能、更快速、更便宜。这种进步主要得益于学术界和工业界的研究,尤其是系统层面的优化,如2022年斯坦福的FlashAttention技术。