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每日科技新知 NO.20250318：Hacker News 中文解读，科技前沿热点速递

意外富翁 · 10个月前 · News · 42 · 0

Hacker News 中文精选 NO.20250318

一个基于 Hacker News 的中文日报项目，每天自动抓取 Hacker News 热门文章及评论，通过 AI 生成中文解读与总结，传递科技前沿信息。

Hacker News 中文精选

Google 宣布以 320 亿美元收购云安全平台 Wiz

Google 宣布达成协议，将以 320 亿美元全现金收购领先的云安全平台 Wiz，此举旨在加强 Google Cloud 的云安全能力，并推动多云环境的应用。此次收购反映了 Google Cloud 在人工智能时代对云安全和多云战略的重视，Wiz 将加入 Google Cloud，共同为客户和合作伙伴提供更强大的安全解决方案。

Wiz 是一家总部位于纽约的公司，提供易于使用的云安全平台，连接所有主要的云和代码环境，帮助企业预防网络安全事件。无论是初创公司、大型企业，还是政府和公共部门组织，都可以使用 Wiz 来保护他们在云中构建和运行的一切。Wiz 的产品将继续在所有主要云平台上运行和提供，包括 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud。

Google Cloud 认为，将 Wiz 的技术与 Google Cloud 的 AI 专长和安全创新相结合，将极大地改善安全的设计、运营和自动化，为各种规模的客户提供端到端的安全平台。此外，通过自动化安全平台，可以扩展网络安全团队的能力，降低客户实施和管理安全控制的成本，并帮助组织更有效地应对因 AI 发展而出现的新威胁。

此次收购预计将加速多云安全的应用，使客户能够更灵活地使用多个云平台，从而进一步刺激云计算的创新和应用。Google Cloud 承诺将继续通过 Google Cloud Marketplace 提供各种合作伙伴安全解决方案，为客户提供广泛的选择。

评论区对此次收购的看法褒贬不一。一些人认为，这对于 Wiz 来说是一个巨大的成功，证明了其在云安全领域的价值。另一些人则担心，Google 的收购可能会限制 Wiz 在其他云平台上的发展，从而影响客户的选择。还有人认为，这可能会加剧云安全市场的垄断，对小型安全公司造成不利影响。尽管存在争议，但大多数人都认为，此次收购将对云安全领域产生重大影响，并可能推动该领域的创新和发展。

Wired 放弃 FOIA 相关报道的付费墙，呼吁其他媒体跟进

Wired 杂志宣布，将不再对主要基于《信息自由法》(FOIA) 获取的公共记录的文章设置付费墙，此举旨在促进公众对政府信息的获取，并呼吁其他媒体效仿。此举被视为媒体在公共利益和商业利益之间取得平衡的重要一步。

文章指出，新闻媒体在民主社会中扮演着至关重要的角色，尤其是在政府网站和记录消失、信息获取受阻的情况下，公众获取公共文件的权利显得尤为重要。虽然放弃付费墙可能会减少订阅收入，但文章认为，此举可能会赢得读者的认可和支持，从而在长期内增加流量和订阅量。文章还提到，Wired 目前提供每年 10 美元的数字订阅服务，鼓励读者支持高质量的新闻报道。

评论区对此举褒贬不一。有人担心，放弃付费墙可能会导致收入损失，并质疑这种模式的可持续性。他们认为，免费提供优质内容可能并不总能转化为足够的订阅收入，尤其是在大多数产品都难以通过捐赠模式维持的情况下。也有人指出，许多人使用广告拦截器，却又呼吁免费获取付费新闻内容，这种行为带有一定的“权利感”。

另一方面，也有评论认为，Wired 的做法值得称赞，并希望其他媒体也能效仿。他们认为，公众有权了解政府信息，媒体应该承担起公民责任，为公众提供免费的信息渠道。此外，还有人对《信息自由法》的未来表示担忧，担心其可能会被滥用或废除。总体而言，评论区的观点呈现出多样性，反映了人们对新闻媒体在信息时代所扮演角色的不同看法。

AI 发展新趋势：模型即产品

文章指出，通用 AI 模型的扩展速度正在放缓，而特定领域的模型训练效果却远超预期，同时推理成本也在大幅下降，这使得“模型即产品”成为 AI 发展的新趋势。这意味着 AI 领域的价值链正在向上转移，应用层可能会被自动化和颠覆。

文章详细阐述了这一趋势背后的原因。首先，通用模型的扩展面临计算成本的巨大挑战。其次，通过强化学习和推理，特定领域的模型在任务学习方面表现出色，例如代码模型能够管理整个代码库，而 Claude 可以在极差的上下文信息下玩 Pokemon。最后，推理成本的下降使得模型提供商必须向上游价值链转移，因为仅仅销售 tokens 的经济模式已经不再可行。

文章还提到了 OpenAI 的 DeepResearch 和 Claude Sonnet 3.7 这两个例子，它们代表了新一代的“模型即产品”。DeepResearch 是一种专门用于执行搜索任务的 research language model，它能够生成结构一致且包含底层源分析的长篇报告。Claude 3.7 则主要针对复杂的代码使用场景进行训练，并在 SWE 基准测试中取得了显著提升。

文章进一步指出，大型 AI 实验室正在努力将复杂性转移到模型训练中，以便简化部署。这意味着模型训练者将创造并最终捕获大部分价值。Databricks 的 Naveen Rao 认为，封闭的 AI 模型提供商将在未来几年内停止销售 API，转而构建具有用户界面的应用程序。

评论区观点多样，有人认为这种趋势对小型创业公司不利，因为它们难以与大型 AI 实验室竞争。也有人认为，这为专注于特定领域和用户界面的创业公司提供了机会。此外，还有人担心这种趋势会导致 AI 领域的垄断，因为少数几家大型公司将控制大部分模型和数据。总的来说，评论区对“模型即产品”的趋势既有担忧也有期待，认为它将重塑 AI 行业的格局。

Show HN：多人在线扫雷游戏

这款在线多人扫雷游戏，让经典单人游戏焕发了新的活力，玩家可以与他人合作或竞争，共同探索雷区。游戏的核心机制与传统扫雷相同，玩家需要根据数字提示，判断方块下是否隐藏着地雷，并安全地揭开所有非雷方块。不同之处在于，这款游戏允许多名玩家同时参与，共同面对同一张雷区地图。

游戏引入了实时同步机制，确保所有玩家都能看到相同的游戏状态，包括已揭开的方块、标记的地雷以及其他玩家的操作。为了增加互动性，游戏还加入了计分系统，奖励玩家正确的操作，鼓励玩家更积极地参与游戏。玩家可以自由选择合作模式或竞争模式，在合作模式下，玩家共同努力，目标是尽快清除所有地雷；在竞争模式下，玩家则需要比拼速度和准确性，争取更高的分数。

评论区对这款游戏的评价褒贬不一。一些玩家认为，计分系统实际上破坏了合作的初衷，将游戏变成了竞争，玩家更关注个人得分，而不是团队合作。他们建议，真正的合作模式应该限制玩家的操作，例如一人只能揭开方块，另一人只能标记地雷，或者采用轮流操作的方式，共同避免踩雷。另一些玩家则对游戏的实时同步技术和流畅的操作体验表示赞赏，认为这是一款令人上瘾的休闲游戏。还有玩家建议增加庆祝胜利的方式，以及允许玩家自定义名称的功能。总的来说，这款多人在线扫雷游戏在经典的基础上进行了创新，但也存在一些需要改进的地方。

PlanetScale 揭示 EBS 的真实故障率：性能下降比完全故障更常见

PlanetScale 通过大规模部署 Amazon EBS 卷的经验，揭示了 EBS 卷的真实故障率，指出性能下降（"慢"）比完全故障更常见，且对用户体验的影响更大。文章深入探讨了 EBS 卷性能下降的原因、频率以及应对策略，为云原生数据库的开发者和运维人员提供了宝贵的参考。

文章指出，虽然 EBS 卷完全故障和数据丢失的情况很少见，但性能下降，例如写入延迟突然飙升，会导致应用程序出现 500 错误，严重影响用户体验。AWS 官方文档也承认，EBS 卷在一年中会有 1% 的时间无法达到 90% 的预配置 IOPS 性能，这意味着每天可能有 14 分钟的潜在影响。PlanetScale 的实际经验表明，这种性能波动足以对实时工作负载产生影响，即使过度配置也无法完全解决问题。

更令人担忧的是，PlanetScale 观察到 EBS 卷的性能下降并非罕见事件，而是每天都会发生。他们假设，如果每次性能下降持续 10 分钟，每个卷每月可能会经历 43 次事件，其中至少 21 次会导致停机。对于包含大量分片的数据库来说，这种故障会成倍增加，导致生产环境随时都可能受到影响。即使使用价格更高的 io2 卷，也无法完全避免故障。

为了应对 EBS 卷的性能问题，PlanetScale 开发了一套监控系统，可以实时检测 EBS 卷的读写延迟和空闲率等指标。一旦检测到性能下降，系统会自动将工作负载迁移到集群中的其他节点，并自动创建替换卷。这种零停机迁移可以在几秒钟内完成，从而最大限度地减少对用户的影响。此外，PlanetScale 还推出了 PlanetScale Metal，它采用无共享架构，使用本地存储代替 EBS 等网络附加存储，从而避免了 EBS 卷性能问题的影响。

评论区中，有用户质疑 PlanetScale 是否比 Amazon 更擅长检测 EBS 故障，建议他们将技术出售给 Amazon。PlanetScale 的 Sam Lambert 回应称，他们将发布更多类似内容，并欢迎用户提供反馈和问题。总的来说，这篇文章引发了关于 EBS 卷性能可靠性的讨论，并为开发者提供了应对 EBS 卷性能问题的实用方法。

SheepIt Render Farm 服务器代码开源

SheepIt Render Farm 的服务器代码在 GitLab 上开源，为用户提供了一个分布式渲染的平台。该项目包含 blend 文件读取器（PHP 接口）和官方 Docker 客户端镜像，旨在简化渲染流程并提高效率。

SheepIt Render Farm 允许用户贡献自己的计算资源，用于渲染其他用户的 Blender 项目，同时也能使用其他用户的资源来渲染自己的项目。这种互助模式降低了渲染成本，尤其适合个人开发者和小团队。开源服务器代码意味着社区可以参与到平台的改进和维护中，进一步提升其稳定性和功能性。

Blend 文件读取器使用 PHP 编写，方便开发者在 Web 环境中处理 Blender 文件。Docker 客户端镜像则简化了客户端的部署和管理，用户无需关心复杂的依赖关系，即可快速启动渲染任务。

评论区目前还没有评论，但可以预见，开源对于 SheepIt Render Farm 来说是一个积极的举措。它能够吸引更多的开发者参与，共同构建一个更强大、更可靠的渲染平台。社区的参与也将有助于发现和修复潜在的 bug，并推动新功能的开发。此外，开源还有助于提高平台的透明度，增强用户信任感。未来，我们可以期待看到更多基于 SheepIt Render Farm 的创新应用和扩展。

半条命2 RTX 版本登陆 Steam

Steam 上出现了《半条命2 RTX》页面，预示着经典游戏即将迎来光线追踪重制。这个版本并非 Valve 官方出品，而是由 Orbifold Studios 使用 RTX Remix 工具制作的模组。

RTX Remix 是 NVIDIA 开发的一款工具，旨在帮助模组制作者为经典游戏添加光线追踪和其他现代图形效果。这意味着《半条命2 RTX》将拥有更逼真的光照、反射和阴影效果，为玩家带来全新的视觉体验。虽然具体发布日期尚未公布，但 Steam 页面已经上线，玩家可以将其加入愿望单，随时关注最新动态。

值得注意的是，这并非官方重制版，而是由 Mod 团队利用 NVIDIA 的技术进行的画面增强。评论区里，有人对 RTX Remix 的能力表示赞赏，认为它能让老游戏焕发新生。也有人担心 Mod 的质量，毕竟非官方作品的质量参差不齐。还有玩家对 Valve 官方的态度感到好奇，想知道他们是否会支持这类 Mod 项目。总的来说，大家对《半条命2 RTX》的期待值很高，但也保持着谨慎乐观的态度。

通过解密和剥离 Profobuf 中的广告来阻止 AppleTV 上的 YouTube 广告

本文介绍了一种通过在 Apple TV 和互联网之间设置中间人代理来解密 HTTPS 流量，并读取 Google 用于在 YouTube 上投放广告的协议缓冲区数据的方法，从而在 Apple TV 上屏蔽 YouTube 广告的技术方案。由于实时解码 Protobuf 过于消耗 CPU 资源，文章作者发现 Protobuf 格式中的一个缺陷，可以通过更改一个字节来可靠地消除广告。

文章详细介绍了如何使用 FreeBSD 和 pfSense 构建一个具有加密强度的路由器，通过利用 Google 协议缓冲区格式中的缺陷，在 Apple TV 和 iPhone 上完全阻止 YouTube 广告，从而在整个网络范围内屏蔽恶意广告、令人讨厌的广告、跟踪、点击诱饵、加密劫持者、诈骗弹出窗口以及 Windows 监视等。文章还探讨了阻止恶意广告和行为跟踪的重要性，强调了隐私、带宽和点击诱饵等问题，并提供了所需的路由器硬件配置建议。

文章内容还包括设置 pfSense 防火墙、隔离网络 LAN、设置 DNS 广告拦截、欺骗 YouTube 广告算法、解密 HTTPS 流量、拦截 Apple TV 和 iOS YouTube 广告以及逆向工程 Protobuf 消息等步骤。作者通过实验和分析，最终找到了利用 Protobuf 漏洞来屏蔽广告的有效方法，并提供了相应的 MITMProxy YouTube 广告拦截脚本。

评论区中，有用户对这种方法的有效性表示赞赏，认为它能够有效地阻止 YouTube 广告，提升用户体验。同时，也有用户对该方法的复杂性表示担忧，认为需要一定的技术基础才能实现。此外，还有用户讨论了 YouTube Premium 的价值，认为如果不想折腾，付费购买 YouTube Premium 也是一个不错的选择。一些评论还提到了隐私保护的重要性，以及广告拦截对提升网络安全性的作用。总的来说，评论区对该文章的技术方案持积极态度，但也关注了其复杂性和可行性。

通过空气提取DNA：室内人类活动的新证据

这篇论文探讨了从室内空气和灰尘中提取DNA，以确定人类居住情况的可能性。研究表明，人类每天会脱落大量皮肤细胞，这些细胞会成为空气和灰尘中的DNA来源，从而为法医学和考古学等领域提供新的证据来源。

研究人员指出，每个人每小时会脱落约1000个皮肤细胞，这些细胞足够小，可以穿透衣物并悬浮在空气中。这些脱落的皮肤细胞，以及头皮屑、说话、咳嗽和打喷嚏等行为，都会将DNA释放到环境中。即使没有直接接触，DNA也可以通过接触过的表面和个人物品传播。研究还发现，不同的人释放DNA的倾向存在显著差异，存在所谓的“环境脱落者”状态。

室内灰尘中含有大量的皮肤细胞和DNA片段，这些DNA的数量和质量足以进行STR分析。这意味着可以通过分析室内空气和灰尘中的DNA来确定居住者，甚至可以区分不同个体的DNA。这项技术在法医学上具有潜在的应用价值，例如在犯罪现场调查中，即使没有直接的生物证据，也可以通过分析空气和灰尘中的DNA来追踪嫌疑人。此外，该技术还可以用于考古学研究，例如确定古代遗址的居住者。

评论中，一些人对这项技术的潜在应用表示兴奋，认为它可能彻底改变法医学和考古学领域。另一些人则对隐私问题表示担忧，担心这项技术可能被滥用，用于监视个人。还有人对这项技术的准确性和可靠性提出质疑，认为空气和灰尘中的DNA可能受到污染，导致错误的结论。总的来说，评论区对这项技术持谨慎乐观的态度，认为它具有巨大的潜力，但也需要认真考虑其伦理和社会影响。

RP2350：首款原生支持 Rust 的微控制器

本文介绍了 Raspberry Pi 最新推出的 RP2350 系列微控制器，它是首款原生支持 Rust 编程的微控制器。RP2350 在 RP2040 的基础上进行了多项升级，包括更强大的 CPU、更大的内存、硬件 DVI 输出以及安全启动等特性。

RP2350 系列配备了两个 Arm Cortex-M33 核心，并可选配两个 Hazard3 RISC-V 核心。它还拥有更大的 SRAM（520KB）和可选的 2MB 内部 Flash。此外，RP2350 增强了安全性，支持安全启动，并集成了硬件 TMDS 编码器，可实现 DVI 输出。文章还提到，RP2350 提供了四种型号，包括有无内部 Flash 以及不同数量 GPIO 的版本。作者分享了在 RP2350 上使用 Rust 的经验，并提供了一个实验性的 HAL 库。

文章还探讨了在 RP2350 上使用 Rust 的一些问题，例如 HAL 库的组织方式、通用驱动程序的编写以及 RISC-V 中断处理等。作者鼓励社区参与讨论，并尝试在 RP2350 上启动签名 Rust 固件。

评论区主要围绕以下几个方面展开讨论：

  • Rust 在嵌入式领域的应用前景： 许多开发者对在微控制器上使用 Rust 表示兴奋，认为 Rust 的安全性和性能非常适合嵌入式开发。
  • RP2350 的硬件特性： 评论中有人对 RP2350 的规格和功能进行了详细分析，并与其他微控制器进行了比较。
  • HAL 库的开发和维护： 开发者们讨论了 RP2350 HAL 库的开发和维护问题，包括代码组织、API 设计以及社区协作等方面。
  • RISC-V 的支持： 一些评论者对 RP2350 上的 RISC-V 核心表示关注，并探讨了如何在 Rust 中编写 RISC-V 代码。
  • 安全启动： 评论中有人对 RP2350 的安全启动功能感兴趣，并希望了解更多关于签名固件的信息。

总的来说，评论区对 RP2350 的发布表示欢迎，并对 Rust 在嵌入式领域的应用充满期待。开发者们积极参与讨论，共同探索 RP2350 的潜力。

OpenJDK JDK 24 正式发布：新特性与开发者关注点

OpenJDK JDK 24 已经正式发布，该版本实现了 Java SE 24 平台，并根据 GNU General Public License version 2 发布。该版本在虚拟线程、性能和 API 方面都有显著改进，吸引了众多开发者的关注。

JDK 24 的主要更新包括：SecurityManager 的移除，这标志着一个时代的结束；结构化并发的改进，旨在简化并发编程；以及虚拟线程不再需要绑定，从而可以更自由地使用虚拟线程。此外，Streams API 持续得到改进，Classfile API (JEP 484) 的引入被认为意义重大，它将抽象 ByteBuddy/ASM 等后端，简化类文件的读写操作，从而降低升级难度。

评论区中，开发者们对 JDK 24 的各个方面都发表了自己的看法。有人对 SecurityManager 的移除表示感慨，也有人对结构化并发的改进充满期待，认为它能缩小 Java 与 Go 在并发编程方面的差距。虚拟线程不再需要绑定也受到了广泛欢迎，开发者们认为这使得虚拟线程的使用更加灵活。同时，Classfile API 被认为是升级时的一大福音。还有开发者询问 OpenJDK 和 Oracle JDK 在许可方面的区别。总体而言，开发者们对 JDK 24 的发布持积极态度，并期待它在实际项目中的应用。

Sesame 发布 Conversational Speech Model (CSM)：一个对话语音生成模型

Sesame 发布了一个名为 CSM (Conversational Speech Model) 的语音生成模型，它能从文本和音频输入生成 RVQ 音频代码。该模型基于 Llama 架构，并使用一个较小的音频解码器来生成 Mimi 音频代码。

CSM 的一个经过微调的版本驱动了 Sesame 博客文章中展示的交互式语音演示。此外，Hugging Face 上也提供了一个托管空间，供用户测试音频生成功能。该模型需要 CUDA 兼容的 GPU，推荐 CUDA 12.4 或 12.6 以及 Python 3.10。用户还需要访问 Llama-3.2-1B 和 CSM-1B 这两个 Hugging Face 模型。

使用示例包括生成单个句子以及提供上下文来生成更自然的对话。该模型虽然可以生成各种声音，但没有针对特定声音进行微调。CSM 主要是一个音频生成模型，不具备通用多模态 LLM 的能力，因此不能生成文本，建议使用单独的 LLM 进行文本生成。尽管模型在训练数据中包含一些非英语语言的数据，但对非英语语言的支持可能不佳。

该项目明确禁止用于模仿、欺诈、传播虚假信息或从事任何非法活动。

评论中，有人指出开源版本 (1B) 并非演示中使用的完整版本。也有人询问是否有服务提供商托管此模型，类似于 Whisper 的 STT 服务。另有评论者对模型处理不同口音或语速的能力感兴趣，并期待更多开源项目涌现。这些评论反映了社区对模型实用性、性能以及未来发展的关注。

SaaS 平台私有化部署的考量

本文讨论了 SaaS 平台提供商在面临客户私有化部署需求时需要考虑的各种因素，以及不同类型的私有化部署模式。文章旨在帮助 SaaS 公司权衡利弊，避免盲目进入私有化部署的泥潭。

文章首先分析了客户要求私有化部署的常见原因，包括安全、合规、性能、控制升级周期以及支付限制等。作者将私有化部署分为两种类型：托管式部署（managed hosted）和完全本地部署（fully on-premise），前者由供应商托管和管理环境，后者则将软件安装在客户自己的环境中。

文章指出，虽然私有化部署能带来可观的收入，但也会带来巨大的运营和支持成本。作者强调，在考虑私有化部署之前，SaaS 公司必须具备卓越的运营和支持能力，并充分了解其对发布节奏、自动化水平、故障模式、扩展模型、支持模型等方面的影响。

此外，文章还强调了私有化部署对软件开发的限制。一旦开始支持私有化部署，公司可能需要花费大量精力来维护和支持不同的环境，从而影响新功能的开发和技术升级。作者以一个假设的案例说明了在数据存储技术迁移过程中可能遇到的问题。

评论区主要围绕以下几个方面展开讨论：

  • 私有化部署的复杂性： 许多评论者都认同私有化部署会显著增加运营和维护的复杂性，需要投入大量的人力和资源。
  • 客户的需求： 一些评论者认为，满足客户的特定需求是必要的，即使这意味着需要进行私有化部署。他们强调，了解客户的业务需求和技术架构至关重要。
  • 替代方案： 有评论者建议探索其他替代方案，例如提供更灵活的配置选项或增强安全功能，以满足客户的需求，而无需进行完全的私有化部署。
  • 成本效益分析： 评论者普遍认为，在决定是否进行私有化部署之前，需要进行全面的成本效益分析，权衡收益和风险。
  • 自动化和标准化： 一些评论者强调，自动化和标准化是成功进行私有化部署的关键。通过自动化部署流程和标准化配置，可以降低运营成本并提高效率。

总的来说，评论区对私有化部署持谨慎态度，认为需要充分评估其复杂性和成本，并探索其他替代方案。

构建 AI 代理查询电子表格和数据库

本文介绍了 Dust 公司构建 AI 代理，使其能够通过 SQL 查询电子表格和数据库的 Query Tables 功能。该功能让代理能够执行 SQL 查询，从而精确回答分析性问题。

文章详细阐述了 Query Tables 代理工具从简单的 CSV 文件解析器发展到能够连接企业数据仓库的复杂系统的历程。Dust 公司在构建过程中面临了诸多技术挑战，例如语义搜索在定量分析方面的局限性、数据同步问题、模式发现以及如何处理层级结构等。为了解决这些问题，他们探索了使用 SQLite 作为内存数据库来执行 SQL 查询的方法，并最终构建了一个统一的抽象层，使得用户可以轻松地处理来自不同来源的结构化数据。

Dust 公司的解决方案始于允许用户导入 CSV 文件，最初直接将文件作为纯文本加载到上下文窗口中，但这种方法存在处理文件大小受限以及 LLM 难以对原始表格文本执行准确计算或分析的问题。为了解决这个问题，Dust 转向使用 SQLite 作为内存数据库，以便对结构化数据执行 SQL 查询。这种方法具有简单、安全、性能好以及 SQL 语言的通用性等优点。

为了扩展数据源，Dust 公司面临着连接数据挑战，例如数据同步、模式发现、层级结构处理以及大规模性能维护等问题。他们首先接入了 Notion 数据库，并开发了强大的类型转换逻辑，将 Notion 的属性映射到 SQL 数据类型。随后，他们又接入了 Google Sheets 和 Office 365，并解决了表格层级、数据质量和结构等问题。

评论区讨论了该方案的优缺点，有人认为这种方法能够有效解决 LLM 在处理结构化数据方面的不足，但也有人担心其可扩展性和安全性。还有人建议可以考虑使用向量数据库来存储数据，以便更好地支持语义搜索和相似性查询。总的来说，评论区对该方案持积极态度，并提出了许多有价值的建议。

用户界面设计的过去、现在与未来

这篇文章探讨了用户界面设计的演变，从早期的 Xerox Alto 到 Sun Starfire，再到对未来触觉计算的设想，并分析了触摸屏的普及以及对更具触觉反馈界面的需求。文章还讨论了无限画布和语音控制等未来用户界面的常见概念。

文章首先回顾了 1968 年 Douglas Engelbart 的 NLS 系统演示，以及 Amelia Wattenberger 关于未来用户界面的文章，后者呼吁更多触觉“摩擦”、多模态以及输入设备和反馈选项的多样性。随后，文章介绍了 Xerox Alto，它是现代桌面界面的鼻祖，并展示了 Sun Starfire 的商业广告，其中包含平板电脑、视频会议和触摸屏等如今常见的概念。文章还提到了《星际迷航》中触摸式、对话式和视频化的未来计算机界面。

文章随后讨论了 Wattenberger 关于触觉计算的观点，认为触摸屏缺乏触觉反馈。作者认为，计算机的成功在于减少摩擦，而不是增加摩擦。文章最后提到了无限画布和语音控制等未来用户界面的常见概念，并对无限画布的实用性提出了质疑，认为结构化和有界限的画布（如电子表格）可能更受用户欢迎。

评论区观点多样，有人认为触觉反馈非常重要，可以提高用户体验，也有人认为触摸屏的普及是出于成本考虑，而非用户体验。一些评论者还提到了其他创新用户界面的尝试，例如 TreeSheets，并讨论了这些尝试未能普及的原因。此外，还有评论指出，语音控制虽然方便，但在公共场合使用可能会有隐私问题。总的来说，评论区对未来用户界面的发展方向存在不同的看法，但都认同用户体验的重要性。

Depot 招聘创始开发者营销人员 (欧盟/美国远程)

Depot 是一家 YC W23 孵化的公司，正在招聘一位创始开发者营销人员，该职位支持欧盟/美国远程工作。Depot 旨在通过其构建性能和开发者生产力平台，彻底改变软件构建领域，目前已拥有 500 多家付费客户，并以每月两位数的速度增长。

该职位的主要职责包括：定义和执行营销策略，制定涵盖客户获取、激活和扩展的端到端营销计划；负责内容和活动，创建和管理内容日历，将 Depot 定位为构建性能的市场领导者；推动需求生成和潜在客户培养，与销售团队合作，优化渠道，为销售团队带来高质量的潜在客户；进行分析和实验，通过定义关键指标、设置仪表板、跟踪性能并将结果反馈给创始人来掌握营销分析；进行跨团队协作，与工程团队和创始人紧密合作，协调产品发布和新市场需求的营销；团队建设，作为创始营销人员，最终将成长为领导营销职能。

应聘者需要具备 5 年以上以开发者为中心的营销经验，熟悉各种分析工具，如 Google Analytics、ahrefs、PostHog 等，并具有构建内容策略的经验，如内容营销、社交媒体、SEO 和电子邮件活动。此外，还需要具备在创业环境中工作的能力，能够独立管理多个项目，并具备较强的书面和口头沟通能力。

Depot 的面试流程注重确保双方都乐于合作，包括与创始人进行电话沟通，了解应聘者的兴趣、厌恶以及职业发展方向；与团队核心成员进行面试，评估应聘者是否对解决 Depot 正在解决的问题感兴趣；与第二位创始人进行沟通，进一步确认双方是否达成共识；最后进行最终沟通，确定细节并发出录用通知。

Depot 致力于成为加速软件开发领域的领导者，通过其构建加速和开发者生产力平台，帮助 PostHog、Wistia、Semgrep 和 Secoda 等公司每周节省数千小时的构建时间。

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