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封面圖
6月6日凌晨，太原基地發射的長征六號火箭，飛過西安城牆。（via）
Bug 追蹤系統的正確樣子
上週的話題是 GitHub Issues，把它當作筆記工具，很強悍。
但是，有些話來不及說。它的本職工作----Bug 追蹤系統----並不好用。
你用它來管理 Bug，就會發現有設計缺陷，用起來不順手。
現在還活著的、歷史最悠久的 Bug 追蹤系統是 Bugzilla。
它的一個早期工程師，前不久寫了一篇文章，介紹 Bugzilla 的四條設計原則。
他說，只有滿足這四點，才是一個好的 Bug 追蹤系統（bug tracking system），我感到很有啟發。
（1）所有任務都要列入 Bug 追蹤。不僅包括代碼 Bug，還包括待開發的新功能、缺失的文檔、令人困惑的用戶體驗、糟糕的性能等等。
換言之，Bug 追蹤系統本質是任務管理，應該當作項目管理系統來用。
（2）Bug 的狀態有多種，不只"打開"和"關閉"兩種。
大公司的 Bug 處理流程，可能很複雜，下面是一張從 Bugzilla 文檔拷貝的流程圖。
Bug 追蹤系統應該足夠靈活，可以自定義優先級、嚴重程度、是否已分配、是否有依賴等等，以便適配各種流程。
（3）每個 Bug 只能由一人負責。
這樣才能明確責任，方便查看每個人正在做什麼、接下來要做什麼、以及最近做了什麼。這也有利於培養開發者的歸屬感和成就感。
（4）支持自定義視圖。
由於 Bug 有多種狀態，追蹤系統必須支持自定義視圖查看，擁有強大的查詢功能。
系統的默認視圖：按照優先級，列出當前版本的所有沒有關閉的 Bug。
開發者的個人視圖：列出分配給他們的所有 Bug，同樣按優先級排序。另外，用戶可以保存自己的自定義視圖。
以上四條，就是好的 Bug 追蹤系統的標準。問題是 GitHub Issues 一條都沒做到。
- 項目管理功能太弱。
- 狀態只能靠標籤。
- 任務可以分配給多個人。
- 視圖默認按創建時間排序，且只能切換成標籤視圖。
在這方面，GitHub 甚至不如 Gitea。
舉例來說，GitHub 沒有辦法讓最重要的 Bug（P0 級別），自動出現在第一位（下圖），除非手動置頂。
相比之下，Gitea（包括分叉的 Forgejo）提供了"標籤集"（label set），允許一個標籤有多個值，並可以按同一個標籤的值排序。
上圖中，標籤"Priority"（優先級）有多個值，然後系統允許按照 Priority 的值排序。
[本週軟件] 開源知識庫 PandaWiki
小團隊和個人，如何管理大量文檔，搭建自己的知識庫？
今天，介紹一個剛剛開源的知識庫管理系統 PandaWiki。
它採用維基形式，可以隨意編排文檔，既能搭建傳統的文檔站，也能做成 FAQ 和博客。
它原生支持 AI 創作、AI 問答、AI 搜索等能力。你可以用自然語言跟知識庫對話，也能使用嵌入模型，找出相關文檔。
它的後端使用 Go 語言編寫，速度非常快。安裝使用 Docker，一行命令就能跑起來。
代碼庫放在 GitHub，可以從那裡上手，目前已經有600多顆星星。
任正非專訪
本週，《人民日報》頭版刊登任正非專訪。
下面是一些摘錄。
（1）芯片問題其實沒必要擔心。我們單芯片還是落後美國一代，我們用數學補物理、非摩爾補摩爾，用群計算補單芯片，在結果上也能達到實用狀況。
（2）軟件是卡不住脖子的，那是數學的圖形符號、代碼，一些尖端的算子、算法壘起來的，沒有阻攔索。困難在我們的教育培養、人才梯隊的建設。
（3）當我國擁有一定經濟實力的時候，要重視理論特別是基礎理論的研究。如果不搞基礎研究，就沒根。即使葉茂，欣欣向榮，風一吹就會倒的。
（4）我們要理解支持搞理論工作的。理論科學家是孤獨的，我們要有戰略耐心，要理解他們。他們頭腦中的符號、公式、思維，世界上能與他們溝通的只有幾個人。對理論科學家要尊重，因為我們不懂他的文化，社會要寬容，國家要支持。
（5）買國外的產品很貴，因為價格裡面就包含他們在基礎研究上的投入。中國搞不搞基礎研究，也要付錢的，能不能付給自己搞基礎研究的人。
（6）華為一年1800億投入研發，大概有600億是做基礎理論研究，不考核。1200億左右投入產品研發，投入是要考核的。沒有理論就沒有突破，我們就趕不上美國。
（7）人工智能也許是人類社會最後一次技術革命，當然可能還有能源的核聚變。發展人工智能要有電力保障，中國的發電、電網傳輸都是非常好的，通信網絡是世界最發達的，東數西算的理想是可能實現的。
（8）贊聲與罵聲，都不要在意，而要在乎自己能不能做好。把自己做好，就沒有問題。
科技動態
（1）中國科大提出"火星電池"的方案。
這種電池可以在火星上，儲存太陽能的發電，在夜間釋放出來。
它的原理是，電解火星大氣的二氧化碳，將其轉為氧氣和甲烷等燃料氣體，在夜間再點燃發電。
（2）華為旗下的深圳引望公司，申請了一個"可收納方向盤"專利。
根據描述，這個專利可以將方向盤摺疊起來，放入操作檯裡面。
（3）瑞士建造了世界最高的 3D 打印建築：一個高達30米的觀光塔，外形酷似當地的一種著名糖果。
為了增加承重能力，施工方採用了特製的混凝土材料。並且，增加了第二臺機器，每打印20釐米，就往建築物裡面加入鋼筋。
（4）蘋果公司本週發佈的新版 macOS，出現了一個細小的調整。
文件管理器 Finder 的圖標左右反轉了，上圖左是原來的圖標，右是新版圖標。目前不知道，為什麼要這樣反轉。
文章
1、過去半年的大模型回顧（英文）
Simon Willison 點評過去半年的大模型，可以當成大事記來讀。
AI 的進展實在太快，去年底的模型已經是上一代了。
2、我使用 Claude Code Max 的感受（英文）
作者購買了 Claude Code 的 Max 會員，一個月要200美元，使用後認為完全物有所值。
3、速率限制交互式指南（英文）
如何限制訪問速率？本文介紹了四種常用算法：令牌桶、漏水桶、固定窗口、滑動窗口。
4、Amazon VPC 圖解（英文）
本文用插圖解釋，雲服務器的虛擬私有網絡（VPC，Virtual Private Cloud 的縮寫）是什麼。
5、五個自搭建的書籤服務（英文）
本文介紹五個開源軟件，可以自己架設網址書籤的收藏服務。
6、我的香港露營實驗（英文）
2016年，一個老外在香港留學，他的獎學金很少，就想在海邊搭帳篷居住，省下房租。本文是他對這段生活的總結，挺有意思的。
工具
1、Cap.js
一個網頁上的機器人識別工具，用作 CAPTCHA 方案，採用 SHA-256 工作量證明算法。
2、Quartz
Markdown 文檔的靜態站點發布器，適合用作收費服務 Obsidian Publish 的替代品。
3、somo
在 Linux 終端查看端口占用情況的工具。
一款創新的桌面 IDE，把自己編寫的函數設成節點，然後通過圖形界面，把節點編排成工作流。（@BlackHole1 投稿）
5、極測
免費的通信調試助手，模擬 UDP、TCP、串口、WebSocket、ZeroMQ 等常見協議，進行通信測試。（@seasonlaw 投稿）
蘋果官方發佈的 Mac 電腦運行 Linux 容器的工具。也就是說，Mac 電腦可以不裝 Docker，就運行 Docker 容器。
一個命令行工具，在 CDN 上，將 TCP 流量偽裝成 HTTPS 流量傳輸。
開源的全平臺下載工具，參考這篇教程，用樹莓派搭建下載服務器。
9、Pydoll
一個操作瀏覽器的 Python 庫，通過 Chrome DevTools Protocol，實現腳本操作本機的 Chrome 瀏覽器。
10、Chili3D
基於瀏覽器的 3D CAD 軟件，代碼開源。
AI 相關
一個 Chrome 的 AI 插件，輸入你對當前網頁的修改描述，它自動將改好的網頁呈現在瀏覽器裡，需要 Anthropic API。
2、壁響（WallEcho）
根據輸入的文本，免費生成手機或電腦桌布。（@twjiem 投稿）
3、AI 洞察日報
通過 Cloudflare Workers 抓取指定數據源，生成每日精選的 AI 日報，效果預覽。（@justlovemaki 投稿）
4、zenfeed
智能信息助手，對於關注的新聞或話題，使用 AI 自動收集、篩選出要看的文章，並總結內容。（@glidea 投稿）
AI 模型接入這個 MCP，就可以將排版好的內容，自動發佈到微信公眾號，參見介紹文章。（@caol64 投稿）
資源
1、高等院校三千所
這個網站收錄中國大學網址全集。（@DiamonWoo 投稿）
Mullvad 公司推出的一個搜索引擎。它從谷歌和 Brave 獲取搜索結果，但是提供隱私保護，防止搜索引擎識別用戶。
我試用感覺不錯，速度很快，沒有廣告。
3、DNS4EU
歐盟推出的公共 DNS，自帶過濾廣告功能。
圖片
著名物理學家居里夫人，由於長期接觸放射性元素，手上總是沾有鐳礦石的微粒。
她在法國巴黎的故居，過了100年，至今仍能測出，門把手有微弱的放射性。
1934年，居里夫人死於過量輻射導致的再生性貧血。
2、洞穴停車場
美國密蘇里州早年有石灰礦，挖出了巨大的地下空洞。
後來，礦產挖光以後，這些空洞就廢棄了。
上個世紀50年代，福特汽車公司看中了這個地方。因為這裡的地下空間非常大，可以容納5000人，沒有風吹雨打，沒有下雪結冰，乾燥，終年恆溫，很適合改造成停車場，存放新車。
這個地下停車場直到今天還在運作，可能是史上最大的地下商業設施。
文摘
1、小模型
在機器學習的早期，"小模型"指的是可以在家用電腦 CPU 運行的基本神經網絡。
到了2018年，如果你問別人什麼是"小模型"，他們可能會說，就是那種在樹莓派或手機上運行的、只有幾百萬個參數的模型。
但是，後來出現了 Transformer 和大型語言模型（LLM）。這些模型越變越大，"小模型"的定義已經改變。
今天，任何不需要 A100 顯卡集群就能運行的模型，都可以看成小模型。
我們把300億個參數（30B）的模型也稱為"小模型"，因為它們只需要一個 GPU 就能運行。
今天的"小模型"，更多的是指模型的可部署性，而不僅僅是模型的規模。
如果能在個人設備上部署某個模型，那麼這個模型就是小模型。它可以分成下面兩類。
（1）可以在移動設備或邊緣硬件上運行的模型，用例為語音助手、手機翻譯、離線摘要、嵌入的聊天機器人。
（2）只需一個 GPU 的模型，在這一類中，即使是 30B 或 70B 規模的模型也可以算作"小型"。
現在，一張4090顯卡就能運行 70B 的模型，並有不錯的輸出速度，這在幾年前還只是科幻小說的情節。
小模型固然比不上大模型的能力，但也有自己的優勢：更適合小型的任務，在單一領域更準確，更適合微調和快速發佈。
而且，小模型的成本更低，更適合個人和創業公司部署，並可以在本地部署。
這就是為什麼小模型很有用，因為它讓我們可以在家裡運行自己的 AI 模型，得到的結果與 GPT-3.5 不相上下，從而可以用更少的資源完成更多的任務。
言論
1、
很多人總是拖拖拉拉，抱怨自己沒有做事的動力。但是，動力恰恰源自行動，只要你開始做一些事情，只要能朝著目標前進，你就會發現動力隨之而來。
所以，當我遇到一個很艱鉅的任務時，我會把問題分解成若干更簡單的部分，此時我的目標不是完成任務，而只是讓自己能夠行動起來，向前邁出一小步。
-- 《擺脫拖延症》
2、
最安全的代碼並非優美、巧妙或優雅的代碼，而是枯燥乏味的代碼。
Go 語言就奉行這種理念，故意去除了那些富有表現力或優雅的寫法，只保留簡潔和可讀的寫法。這使得代碼易於審查、難於濫用，不容易發生安全漏洞。
-- 《無聊勝過美麗》
3、
人們總是喜歡新東西，讀書喜歡讀新出版的書，聽歌喜歡聽新歌。
據統計，美國2024年流媒體音樂一共播放了1.4萬億次，其中近50%是2020年至2024年期間發行的歌曲，近80%是2010年或之後發行的歌曲。歌越老，聽的人越少。
-- 美聯社
4、
新 API 的採用速度將會大大減緩。因為大模型的學習內容僅限於已有的內容，新的 API 出現時，可供學習的內容必然很少。
另外，那些依賴大模型的人也會猶豫是否採用新 API，因為大模型使用舊 API 可以更快地完成相同的工作。
往年回顧
隨機數，這是一個問題（#305）
對待 AI 的正確態度（#255）
互聯網風口過去了嗎？（#205）
數字貨幣是打破美元霸權的武器嗎？（#155）
（完）