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代码库越是解耦和模块化，图形看起来就会越分散和聚集。 https://github.com/gabotechs/dep-tree

这篇文章讨论了利用大型语言模型（LLMs）对二进制（编译）程序进行暴力反向工程，以自动化解决这个由两个部分组成的问题：反编译和转换为现代编程语言。<p>对于大多数人来说，最有趣的部分可能是演示如何使用差异属性测试来自动化LLM反馈循环，以进行重写（翻译）阶段（在这种情况下是重写为Rust）。<p>我相信这将解决最近在这里讨论的“重写问题”：<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=46954696">https://news.ycombinator.com/item?id=46954696</a>

嗨，HN， 我正在构建一个名为 Provisioner 的小型基础设施工具：一个针对单板计算机（SBC）引导和实验室自动化的每板配置侧车。 [GitHub链接](https://github.com/alessandrocarminati/provisioner) 模型很简单：每块板一个实例。它与硬件并排工作，拥有串口控制台，通过 SSH 提供访问，并通过 TFTP/HTTP 提供引导工件（内核、initramfs、rootfs）。它的设计适用于网络不可靠、存储半闪存、而 UART 是唯一能提供真实信息的阶段。 功能介绍： - 拥有串口控制台 + SSH 多路复用 - 监控 shell + 串口隧道 - 可脚本化的引导交互 - 工件提供（TFTP + HTTP） - 串口内传输文件 - gzip/base64 黑客 + XMODEM - 基于我之前的 send_console-ng 工具开发而来 [GitHub链接](https://github.com/alessandrocarminati/send_file-ng) - 可插拔的电源控制 - SNMP PDU，以及其他廉价的 ESP8266/Tasmota 设备 - 串口日志记录 - 轻量级访问控制 Provisioner 还在内核 initramfs 中嵌入了一个最小的初始化运行时（goinit），作为其板载配置代理，处理闪存、工件检索，并通过串口报告管理状态。 路由与流处理： 在内部，Provisioner 通过可插拔路由器路由串口流量： - 生产者/消费者作为组件连接 - 人类与机器客户端的处理方式不同 - 单播控制会话 - 广播多路复用到多个观察者 这使得多个用户或服务可以在不干扰的情况下观察同一个控制台。 过滤器： 过滤器子系统可以实时拦截和修改串口流。最初是为了缓解 ANSI 设备状态报告（例如光标位置报告问题）在隧道串口控制台时的影响，但它也可以作为自动化和规范化的一般流重写机制。 定位： 并不是试图取代像 LAVA 这样的大型系统。这个工具的目标是： - 家庭实验室 - 引导测试台 - 内核/BSP 工作 - 小型共享实验室 想象一下可以在一个下午内部署的实验室自动化，而不是舰队编排。 该项目仍在不断发展中，但已经在日常使用中。欢迎反馈和建议。

当公司宣传自己被评为“最佳工作场所”时，这是否意味着在考虑是否加入该公司时需要提高警惕？我觉得这更多是为了说服现有员工，而不是吸引新员工。你怎么看？

我这一年只看了一段史蒂夫·乔布斯的视频，恰好是上周。我不需要接下来的推荐中有30%与史蒂夫·乔布斯相关。

我注意到人工智能在编写功能代码方面表现得非常出色，但在用户界面（UI）设计上则不太理想。事实证明，人工智能在编码时有一个封闭的反馈循环，依赖于代码检查工具和单元测试，但在用户界面方面却缺乏强有力的反馈。屏幕截图和DOM快照并不能为大型语言模型（LLMs）提供足够可操作的反馈。为了解决这个问题，我开发了ViewLint：一个易于扩展和自定义的代码检查工具，它通过实际验证和与渲染后的用户界面交互的规则，帮助发现用户界面中的问题。 通过测试，它能够帮助Codex捕捉到一些原本无法发现的用户界面问题（如文本对比度、元素重叠）！它作为MCP（模型控制点）供人工智能使用，作为CLI（命令行界面）供人类使用，以及作为JS/TS API供持续集成（CI）使用。

嘿，HN社区， 这个社区给我带来了很多好处。我想分享一些我们过去一个月努力工作的激动人心的事情。 简而言之：在10k-1M粉丝范围内，80%的内容创作者没有专业的代理机构代表，并且大约60%的时间花在与品牌交易相关的行政事务上（品牌发现、联系、跟进、定价），这也是他们的主要收入来源。 我曾在YC W20负责内容和增长，并在LinkedIn从事机器学习，发现了一个我可以真正帮助的迫切交集。YC的RFS时机也很不错。 这是一个演示链接： [https://vimeo.com/1164079519?share=copy&fl=sv&fe=ci](https://vimeo.com/1164079519?share=copy&fl=sv&fe=ci) 虽然我可以立即向大家介绍这个平台，但不幸的是，我们正在通过CASA和其他社交媒体平台的审批（我们与这些平台合作，以创建深度的创作者DNA并找到最合适的品牌），并且实际上需要将每个用户作为我们沙盒中的测试者进行入驻。不过，嘿，做一些不需要规模的事情！ 我们已经与4位创作者合作，他们的平均粉丝数为65k，并且现在为他们带来了高质量的流量。 如果这对任何人有用，我们正在招募更多早期访问账户（接下来的几周仍然有相同的审批限制），请在这里告诉我们：[https://usesnippet.app](https://usesnippet.app)