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《量子联盟》是大卫·L·迪劳拉创作的一部硬科幻小说，讲述了不久的未来，于一月发布（包括Kindle版、Kindle Unlimited和纸质版）。<p>深空网络探测到旅行者1号减速、停下并开始返回。某种东西找到了旅行者1号，并正将其带回地球。在返回的旅程中，旅行者的下行链路中包含了一幅来自金唱片的图像。这是一则警告。<p>随后出现了第二条消息：旅行者携带着一个为地球准备的人工制品。这是一个能够与星星进行量子测量基础上的通信的工具。唯一能够使用它的实体是ORIN，地球的量子人工智能，它成为了人类的使者。<p>本书在工程现实主义方面表现得非常突出：深空网络的节奏和光时延、任务操作的限制、仪器的局限性等，并将“首次接触”视为一种工程和本体事件，而非冒险故事。它还探讨了生物和非生物意识，以及全球对行星级威胁的反应。<p>这不是太空歌剧，而是为喜欢《安德罗梅达病》或《与拉玛相会》的读者而写的硬科幻小说，期待并欢迎一定的技术密度，并愿意思考我们自身意识的本质。

《量子联盟》是大卫·L·迪劳拉创作的一部硬科幻小说（包括Kindle版、Kindle Unlimited和精装本），于一月发布。<p>深空网络探测到旅行者1号减速、停下并返回。某种东西找到了旅行者1号，并将其带回地球。在返回的旅程中，旅行者的下行链路中包含了一张来自金唱片的图像。这是一种警告。<p>随后，第二条消息出现：旅行者携带着一个旨在传递给地球的人工制品。这是一种能够与星星进行量子测量基础上的沟通方式。唯一能够使用它的实体是ORIN，地球的量子人工智能，它成为了人类的使者。<p>这本书在工程现实主义方面表现得非常突出：深空网络的节奏和光延迟、任务操作的限制、仪器的局限性等，并将“首次接触”视为一种工程和本体事件，而非冒险故事。它还探讨了生物和非生物意识，以及全球对行星级威胁的反应。<p>这不是太空歌剧，而是为喜欢《安德罗梅达病株》或《与拉玛相会》的读者而写的硬科幻小说，期待并欢迎一定的技术深度，并愿意思考我们自身思维的本质。

大家好， 最近我一直对自己“体验”互联网的方式感到沮丧。从打开文章时被弹窗、横幅和广告轰炸，到浏览信息流时看到大量我不感兴趣的人工智能垃圾信息和基于算法的内容，再加上频繁切换标签页，这一切都让我感到困惑且效率低下。 Oku.io是我解决这个问题的工具。它允许你创建有组织、整洁的面板，展示你感兴趣的内容和信息源（如HN Show/Front/Ask、ProductHunt、Reddit、RSS等），并可以选择以网格视图同时监控所有内容，或以专注视图逐个查看，或者通过每日/每周的邮件摘要提取每个面板的热门内容。 我一直在积极使用这个工具，对它的效果非常满意。我发现自己滚动和切换标签页的次数大大减少，感觉再也不会错过任何重要的信息，无论是工作相关的内容还是个人兴趣。 如果你试试看，我很想听听你的反馈。我非常希望继续改进它。

Bambu制造出色的硬件，但您的数据存储在他们的云端，无法导出。当打印完成时，作业从任何有用的记录保存角度来看基本上就消失了。 BamBuddy通过在您自己的机器上运行并连接到打印机的本地MQTT接口来解决这个问题——它实时捕捉所有信息：缩略图、耗材使用、时间、切片设置。您将拥有一个完全可搜索的打印历史档案，完全属于您，能够离线工作，并且从不接触Bambu的服务器。 需要注意的是：他们的本地API没有文档，因此早期的很多工作都是对协议进行逆向工程。这项工作仍在进行中，因为固件更新偶尔会导致问题。 技术栈：TypeScript，自托管，约700颗星，小而活跃的贡献者社区。 GitHub: [https://github.com/maziggy/bambuddy](https://github.com/maziggy/bambuddy) 文档: [https://wiki.bambuddy.cool](https://wiki.bambuddy.cool)

在为客户构建自主应用程序的两年后，我感到精疲力竭。我成了唯一的失败点，没有备份。需求收集、提示工程、应用开发、沙盒测试，所有工作都通过团队中最资深的开发者进行，而这个人总是我。 根本原因并不在于团队或客户，而在于我们设计代理的方式：除非采用一个知名的代理框架，否则没有明确的边界。 我开始这个项目是因为绘制开发者已经熟悉的清晰边界感觉是正确的做法。 为了自我验证，我定义了一个具有简单拓扑结构的游戏开发专家（计划 → 构建 → 验证 + 协调员），并在5个模型上运行了相同的任务。 以下是结果： [https://github.com/perstack-ai/demo-catalog](https://github.com/perstack-ai/demo-catalog) 查询很简单：“创建一个类似于《魔法迷宫》的地下城爬行游戏……” 在评估时，我专注于三个方面。(1) 专家是否遵循我的指示？(2) 结果是否经过验证并且实际可用？(3) API的成本是否可承受？ 为什么这三个？因为即使支架架构稳固，代理也需要在指令遵循、最低质量保证和成本效率上进行评估。这是我与客户合作中学到的。 我注意到的几点： - 5个模型中有3个遵循了完整的计划 → 构建 → 验证流程，并产生了经过验证的有效输出，没有进行特定于提供者的调优。拓扑结构只定义了一次，按原样运行。 - Claude（4.6 Opus + 4.6 Sonnet）产生了最丰富的输出，指令遵循完美。在所有提供者中，它的缓存命中率最高（96%），但定价仍然使总成本达到了最近竞争者的8倍。 - Kimi K2.5 在 $3.43 的成本下产生了优秀的输出，并且对委托的忠诚度最高。在这次测试中，它在指令遵循和质量上都超越了GPT和Gemini。 - Gemini（3.1 Pro + 3.0 Flash）遵循了完整的流程，并产生了经过验证的游戏。但它的输出比GPT更容易出错，几乎无法玩。 - GPT（5.4 + 5-mini）是最快和最便宜的，但完全跳过了验证步骤。它调用了三次构建，而不是遵循流程。 - MiniMax M2.5 完全忽略了指令，制作了一个基于浏览器的HTML游戏。指令遵循是一个挑战，但最新版本M2.7最近宣布了遵循改进，因此我很期待。 这只是一个演示目录中的任务。但每次运行的完整执行日志都在仓库中，因此你可以准确看到每个模型的操作并自行复现。