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随着 Shopify 收购 TailwindCSS，我心想：“嘿，这个我绝对在我的技术宾果卡上标记过。”<p>于是我觉得，构建一个生成这些卡片的应用会很有趣。<p>输入你的 X 账号（可选），即可获取一张带有永久 URL 的卡片，并可以将其下载为 PNG 格式。无需注册，除了我自己使用的管理员 Cookie 外，不会有其他 Cookie。<p>至于它是如何构建的，因为这是 HN 实际上关心的部分：一个使用 Hono 的 Cloudflare Worker，D1 用于存储，Tailwind v4，以及用于生成 PNG 的 workers-og（Satori + resvg）。PNG 渲染是唯一的难点。Satori 只支持一部分 flexbox，因此 HTML 卡片和图像卡片是两个独立的渲染器，它们从同一个主题文件读取，以确保不会出现偏差。冷渲染需要几秒钟，比社交爬虫等待的时间要长，因此 PNG 在卡片创建时预渲染，作为二进制大对象存储在 D1 中，并在边缘缓存。<p>大约 120 个方块是手动编写的。还有一个管理员页面，Claude 在那里草拟新的方块，我逐个进行审核或拒绝。大约三分之一的草稿能够通过审核。<p>很高兴听到你希望添加哪些方块。“Cloudflare 故障导致网络瘫痪”已经在其中，如果你在想这个网站是否被豁免的话。

我计划很快发布一个开源软件库，想问一下——有没有什么许可证可以阻止大型语言模型（LLM）将其纳入训练中？有没有实验室表示他们不会采集使用某些许可证的软件代码？ 我意识到这几乎是不可能发现的，他们总是可以说自己不采集，但实际上却还是会采集。

你好，HN， 在大型语言模型（LLMs）频繁泄露随机秘密、沙箱逃逸和远程代码执行（RCE）攻击的时代，我认为创建一个 Maven 扩展，依赖于 MacOS 密钥链来解析秘密，是个不错的主意。一般来说，避免将任何秘密（如密码、令牌等）以明文形式存储在文件中是明智的。此外，这样可以使你的机器符合 FIPS-140 标准，如果这对你的工作有要求的话。 Locksmith 是一个 Maven 核心扩展，它依赖于 MacOS 密钥链。settings.xml 中的条目格式如下： `{[type=locksmith]nexus.superbiz.example.com/username}` 这是一个有趣的项目，我第一次使用了 Project Panama FFM 和 jextract。FFM 是 JNI 的一个很好的迭代（尽管 JNI 仍然有其用武之地），使用起来几乎毫无难度。 设置过程快速而简单，我尽量使自述文件尽可能友好。 顺便提一下，我还独立于 Maven 部分架构了核心库，因此如果你在项目中需要从 MacOS 密钥链读取数据，可以直接引入核心库，而不必引入 Maven。 当然，到了 2026 年，Claude 被用来协助创建这个项目，但 Locksmith 并不是从头到尾都依赖于 AI。我个人非常厌恶 AI 的粗糙产出。我将大型语言模型视为工具，而不是拐杖。 祝你使用愉快！