欢迎收听 Agili 的 Hacker Podcast，今天我们从用代码创作艺术的 Turtletoy 聊到 IBM 收购 Confluent 的商业动态，从 Damn Small Linux 的怀旧回归到 AI 的“自信笨蛋”问题，带你一览技术圈的最新热点与深度思考。

Turtletoy 是一个迷人的在线平台，它将经典的“海龟绘图”理念带到了现代网络，让开发者和艺术爱好者能通过极简的 JavaScript 代码，尽情挥洒创意，创作生成艺术。

Turtletoy 的核心魅力在于其简洁性。它提供了一套极简的 JavaScript API，允许用户像操作一只虚拟“海龟”一样，通过编程指令控制它在画布上移动和画线。平台专注于创作黑白线条画，鼓励用户在约束中探索无限的创意可能。所有作品都可以导出为 SVG 矢量文件，这意味着这些数字艺术不仅可以在屏幕上欣赏，还能被物理绘图仪（plotter）绘制出来，实现了从数字到物理的跨越。

这个项目唤起了许多开发者对童年编程初体验的集体记忆。不少人回忆起在 Apple IIe 或 Atari 等老式电脑上，首次接触 LOGO 语言进行“海龟绘图”的魔力时刻，那份简单的快乐至今难忘。一位开发者感慨，七岁时用 LOGO 画出六边形瓷砖是他技术生涯的起点，也道出了许多人对初次编程乐趣的深深怀念。

当然，也有不同的声音。一些人认为，相比于能制作游戏的 BASIC，LOGO 显得有些“小儿科”。这引发了关于编程教育的反思：单纯的工具教学，如果缺乏对深层概念的理解，可能难以激发真正的兴趣。

与此同时，Turtletoy 也激发了新的创造力。一些开发者分享了他们受其启发而创造的、更为极简的绘图语言，延续了在严格约束下激发创意的 “demoscene” 精神。大家普遍认为，Turtletoy、Dwitter 这类项目，正是“生成艺术”经典定义的体现——用简短的程序生成有趣的图像，这与当今的 AI 文本到图像模型形成了有趣的对照。

我们该如何理解人工智能？Adam Mastroianni 的文章《词袋，请怜悯我们》提供了一个发人深省的新视角，挑战我们过度拟人化 AI 的倾向。

文章指出，人类天生就是“无可救药的拟人者”，我们习惯性地将思想和意图投射到非人类事物上。当这种本能应用到大型语言模型（LLM）上时，便会产生巨大的困惑。我们期望它像人一样思考，却对其编造引用、在简单任务上犯错等“非人”行为感到不解。

为了纠正这种误解，作者提出了一个更贴切的比喻：将 AI 视为一个巨大的“词袋”。这个“袋子”装满了互联网上几乎所有的文本。当你提问时，AI 只是从这个“袋子”里，按概率返回最相关的词语组合。这个比喻能很好地解释 AI 的“幻觉”——它并非恶意撒谎，只是提取到的“最相关”信息恰好是错误的。它也揭示了 AI 的能力边界：对于记录详尽的问题表现出色，但对于需要原创洞察力的未知领域则无能为力，因为“词袋”里装的都是“昨日的好主意”。将 AI 视为强大的工具而非有意识的生命，可以帮助我们摆脱不必要的社会地位焦虑。

这个“词袋”比喻引发了关于 AI 本质的激烈讨论。

许多人赞同这个比喻，认为它有助于揭示 LLM 的工作机制，防止过度神化 AI。但也有观点认为，这个比喻过于简化，无法解释 LLM 跨语言翻译等涌现出的复杂能力，其内部建立的语义关系远比“从袋子里取词”复杂。

更深层次的辩论在于“AI 是否在思考”。一部分人认为，人类大脑的运作也可能基于类似的预测机制，LLM 与人类思维或许并无本质区别。他们相信，通过更复杂的系统集成，LLM 有望实现通用人工智能（AGI）。

另一方则坚决反对，强调 LLM 缺乏真正的理解、意图和意识，只是一个精于模式匹配的概率模型。他们认为，将 AI 的输出等同于思考，就像认为摩托车会“奔跑”一样，是一种概念混淆。这场关于“智能”定义的辩论，无疑将随着技术的发展继续下去。

一篇发表在《科学进展》上的研究，为我们带来了一项颠覆性的夜间发电技术：利用地球自身向外太空的辐射来产生机械能。

这项研究的核心在于一个改良的低温差（LTD）斯特林发动机。它的底部与地面接触作为热源，顶部则涂有高辐射发射涂料，直接面向寒冷的夜空，将热量辐射出去形成冷源。地球表面与外太空之间巨大的温差，为这个发动机提供了24小时不间断的能量来源。

实验结果显示，该设备在夜间能维持超过10°C的温差，持续产生超过400毫瓦/平方米的机械功率，未来潜力可达6瓦/平方米。这项技术不仅能发电，还能直接驱动风扇。研究表明，它产生的风速足以在温室中促进二氧化碳循环以加速植物生长，甚至为住宅提供舒适的气流，有望减少对传统空调系统的依赖。

这项创新引发了技术爱好者的浓厚兴趣，讨论主要围绕其实用性展开。尽管目前每平方米400毫瓦的功率密度远低于太阳能电池板，但其在夜间工作的独特优势使其成为太阳能的绝佳互补方案。

许多人联想到了其他被动冷却技术，例如在沙漠中利用特殊薄膜收集冷凝水，或是在屋顶涂上高反射性涂料降温。这些都与文章中利用辐射冷却产生温差的原理有异曲同工之妙。同时，大家也对设备的耐用性表示关注，户外环境中的灰尘、污染等都可能影响涂层性能和机械部件的寿命。

一些科幻爱好者则从中看到了《星球大战》中“水分蒸发器”的影子。总的来说，尽管这项技术尚处早期阶段，但它所展示的被动式能源利用方向，及其在特定场景下的独特性，使其成为一个值得期待的未来能源解决方案。

在沉寂多年后，传奇的 Damn Small Linux (DSL) 以 DSL 2024 的面貌强势回归，旨在为低配置的 x86 电脑提供一个紧凑且功能齐全的现代 Linux 体验。

DSL 2024 的核心目标是让老旧硬件焕发新生，避免它们成为电子垃圾。与最初仅 50MB 的版本不同，新版的目标大小是 700MB。开发者解释说，虽然仍能制作一个 50MB 的发行版，但它将严重缺乏现代驱动和应用，实用性大打折扣。

新版基于 antiX 23 i386 构建，并进行了大量精简。它预装了轻量级的 Fluxbox 和 JWM 窗口管理器，并集成了办公、多媒体和网络等多种应用。特别值得一提的是，它提供了四种图形界面浏览器和两种终端浏览器，以适应不同性能需求。同时，apt 包管理器的完整支持也让用户可以轻松扩展其功能。

DSL 的回归勾起了许多人的怀旧之情，但 700MB 的大小也引发了关于“Damn Small”定义的讨论。不过，大家普遍理解，在应用程序日益臃肿的今天，这已经是一个相当了不起的成就。

这类轻量级发行版的价值得到了广泛认同，尤其是在特定场景下：

浏览器选择是讨论的焦点之一。现代网页对资源的巨大消耗，使得在低配置设备上浏览成为一大挑战。有人提出使用服务器端渲染代理作为解决方案，但这又带来了隐私方面的担忧。DSL 的回归，不仅是一次技术上的怀旧，更引发了我们对于如何有效利用有限资源、延长老旧硬件寿命的深入思考。

GitHub Actions 是现代 CI/CD 的基石，但 Andrew Nesbitt 的一篇文章直言不讳地指出，它在依赖管理方面存在严重缺陷，甚至称其为“最糟糕的包管理器之一”。

文章的核心论点是，GitHub Actions 缺乏现代包管理器最关键的特性——锁文件（Lockfile）。当你使用 actions/checkout@v4 时，你实际上是在声明一个依赖。但与 npm 或 Cargo 不同，这个过程没有锁文件、没有传递性依赖锁定、也没有完整性哈希验证。

这意味着：

这些问题共同导致了构建的不确定性和严重的安全隐患，使得整个软件供应链变得异常脆弱。

技术社区对此文反响热烈，普遍认同其指出的问题。虽然 GitHub 官方建议使用完整的 commit SHA 来锁定版本，但这被认为治标不治本，因为它无法解决传递性依赖的问题。有开发者指出，GitHub 提供了一个仓库设置，可以强制所有 Action（包括传递性依赖）都必须使用 SHA 锁定，这在一定程度上缓解了风险，但也增加了维护的复杂性。

更令人担忧的是，许多人感觉 GitHub 对其核心 Actions 的维护投入不足，导致社区不得不依赖各种“非官方”分支。这种状况，加上对 GitHub Actions 缺乏锁文件机制的长期忽视，让许多开发者呼吁 GitHub 正视这些根本性问题，为整个生态系统提供更高的安全性和稳定性。

一篇 2015 年的老文章《Emacs 是我的新窗口管理器》近日再次引发热议，它所倡导的将 Emacs 作为桌面环境核心的极简主义理念，在今天依然具有强大的生命力。

文章作者分享了一个独特的解决方案：在虚拟机中安装一个极简的 X Window System，然后直接以全屏模式运行 Emacs 作为其唯一的图形界面。通过这种方式，Emacs 从一个文本编辑器升格为一个能够管理窗口、启动程序、浏览网页、收发邮件的集成环境。作者利用 Elisp 函数自定义布局，实现一键启动和切换多个工作区，打造了一个高度集成、完全由键盘驱动的流畅工作流。

这篇文章的理念在现代 Emacs 生态中已经通过 EXWM (Emacs X Window Manager) 得到了更完善的实现。EXWM 允许用户将传统的 X 应用程序视为 Emacs 缓冲区进行管理，将工作流的统一性推向了极致。

然而，随着 X11 的逐渐式微，EXWM 在 Wayland 环境下的未来成为了大家普遍担忧的问题。Emacs 的单线程模型被认为是实现 Wayland 集成的一大技术挑战。

这场讨论也延伸到了“Lisp 驱动桌面”的强大之处。能够即时在 REPL 中评估代码来动态控制窗口和系统设置，这种无与伦比的自由度是传统配置文件无法比拟的。从技术实现到哲学思考，这场跨越多年的讨论，充分展现了 Emacs 社区的深度和活力，以及对“Emacs 即操作系统”这一终极理想的执着追求。

如何彻底摆脱无处不在的在线广告？一位“烦恼的工程师”分享了他的全面策略，旨在打造一个清净无扰的网络环境。

作者的策略是一场多层次的“圣战”，旨在消灭所有形式的广告：

这篇文章获得了社区的高度认可，并引发了大量的经验分享，共同构成了一份终极广告屏蔽指南。

这场讨论描绘了一幅详尽的图景：开发者和科技爱好者们正通过各种技术手段，积极地收回对自己数字生活环境的控制权。

科技巨头 IBM 宣布收购数据流平台 Confluent，这则消息在技术社区引发了复杂而普遍悲观的讨论。

根据官方声明，此次收购旨在结合双方优势，打造一个为企业 AI 应用而生的智能数据平台。IBM 看中了 Confluent 在实时数据流领域的领导地位，希望将其作为连接数据、AI 和现代化运营的关键环节，以解锁企业数据潜力。

然而，社区对这起收购的前景普遍表示担忧，其核心原因在于 IBM 一贯的收购模式和产品整合能力。

总而言之，尽管 Confluent 的技术价值毋庸置疑，但大家普遍担心它会重蹈覆辙，其创新精神和产品质量可能会在 IBM 的庞大体系中逐渐消磨。Confluent 的未来命运，将成为业界持续关注的焦点。

“Twelve Days of Shell”是一个充满趣味的命令行挑战项目，它将学习 Unix shell 命令的过程，巧妙地融入了圣诞颂歌的主题，像一个命令行版的“降临节日历”。

项目通过每日挑战的形式展开，每个任务都与圣诞主题相关。例如，第一天的挑战是“列出目录中的文件”，引导用户熟悉 ls 命令。它提供了一个在浏览器中运行的交互式终端，让用户可以通过即时反馈和游戏化的体验，轻松愉快地锻炼自己的命令行“肌肉”，尤其适合初学者入门。

这个创意项目获得了社区的广泛好评，被认为是“一个有趣的想法”和“适合初学者的好练习”。然而，许多参与者也指出了项目的一些不足之处。最普遍的批评是，挑战的说明有时不够明确，并且答案的验证过于严格，导致用户需要反复猜测题目的确切意图和命令格式，一些有效的命令变体反被拒绝。当命令输入错误时，系统缺乏明确的错误提示，也增加了迭代尝试的难度。

此外，这个项目还成功激发了关于命令行工具和效率的更广泛讨论，从 Vim 的学习到如何通过纯键盘操作避免重复性劳损（RSI），展现了开发者们对掌握强大而灵活的命令行技能的持续热情。

AI Agent 在生产环境中常常表现得像一个“自信的笨蛋”，自信满满地给出错误答案。一篇文章深入探讨了这个问题，并提出需要用确定性的硬规则来约束 AI。

文章指出，当 AI Agent 犯错时，行业内常见的解决方案是使用另一个 LLM 来评估其输出，即“LLM-as-a-Judge”。作者认为这是一种危险的循环依赖，因为如果作为“法官”的模型本身就存在幻觉问题，那么评估结果也无法信任。

核心主张是：我们应该像对待传统软件一样对待 AI Agent，引入“确定性”的概念。例如，不要问 LLM 一个 URL 是否有效，而是应该实际运行 requests.get() 进行验证；不要问 SQL 查询是否安全，而是应该解析其语法树来检查。文章介绍了一个名为 Steer 的开源库，它通过硬性规则（如正则表达式）来封装 Agent 的函数，充当一个“验证层”，在 AI 犯错前进行拦截。

这个“自信笨蛋”问题在开发者中引发了强烈共鸣。许多人指出，LLM 缺乏人类对话中的“流程感”，不懂得提问澄清，而是总是“自信满满地立即作答”，感觉像是在与一个渴望表现的实习生对话。

这种行为的根源被归结为几个方面：

大家普遍认为，当前对 AI “类人化”的过度追求，导致了一种“过度自信的虚假智能”现象。开发者们迫切希望 AI 能回归其工具本质，拥有明确、可验证的确定性行为。这场讨论提醒我们，在拥抱 AI 的同时，为其构建稳健的工程实践至关重要。

相关链接：

• Turtletoy
• Bag of words, have mercy on us
• Mechanical power generation using Earth's ambient radiation
• Damn Small Linux
• GitHub Actions has a package manager, and it might be the worst
• Emacs is my new window manager (2015)
• How I block all online ads
• IBM to acquire Confluent
• Twelve Days of Shell
• The "confident idiot" problem: Why AI needs hard rules, not vibe checks