Parcel 的创建者认为，范围提升（当捆绑器将模块内联到共享范围时）与现代 JS 模式（如代码拆分和动态导入）冲突，导致细微的错误并且几乎没有什么好处，因此他正在考虑在 Parcel v3 中删除它。

Vercel 现在管理或至少支持几个关键项目，如 Next.js、Turborepo、Svelte 和 shadcn/ui。

提升性能：只生成使用到的类，CSS 文件不会无限膨胀。

减少样式冲突：避免了复杂的层叠与优先级问题。

设计一致性：团队只能使用预定义的 token，减少视觉偏差。

开发者体验 (DX)：避免命名疲劳，无需记忆复杂的 BEM 名称。样式和结构在同一个地方可视化，更利于组件化开发

逃生舱机制：支持自定义值，例如 svg class="lg:w-[1rem]" 以满足非常规需求

本文指出，在网页链接文本中应避免使用“click here”（点击这里）。 建议：

• 使用简短但有意义的链接文本，链接文本要能够提供关于链接内容的足够信息。
• 链接文本应说明链接所提供的服务或内容。
• 提供更具体的链接描述，例如 "Get Amaya!" 或 "Tell me more about Amaya: W3C's free editor/browser..."。

“WiFi Motion” 是 Xfinity 的一项智能家居功能，能够利用家中 Xfinity 网关通过 WiFi 信号变化来检测房间内的运动。一旦检测到动作，它会向你的移动设备发送推送通知。

• 运行Android: 耳机运行Android系统。
• ADB开启: ADB调试模式默认开启，方便了破解。
• OpenAI密钥泄露: 设备直接与OpenAI通信，导致OpenAI API密钥暴露在设备上。

• 数据泄露:

  • 聊天记录被记录在IKKO服务器上。
  • 通过设备IMEI可以获取用户的聊天记录。
  • 通过可猜测的IMEI可以生成绑定二维码，在设备未绑定情况下绑定设备，在设备已经绑定的情况下获取用户的姓名。

支持变量 复合变量 动态功能 媒体查询 水平和垂直断点

这篇文章批判了NVIDIA在RTNVIDIA利用其市场主导地位，通过虚假宣传、技术垄断和操控媒体等手段来榨取消费者的利益。消费者们最终因为NVIDIA的霸主地位而蒙受损失

CRDTs是一种有潜力的基础技术，它是一种从根本上支持多用户的通用数据结构，能够实现本地优先软件的理想。

通过修改SMBIOS数据，成功欺骗了虚拟机中的恶意软件，使其认为存在CPU风扇，从而达到了绕过检测的目的。

1. 恶意软件检测虚拟机的方法： 恶意软件会通过WMI查询Win32_Fan类来检测CPU风扇是否存在。
2. 修改SMBIOS数据： 作者通过修改虚拟机的SMBIOS数据来伪造CPU风扇的存在。SMBIOS数据可以通过dmidecode命令获取，并通过修改Xen或QEMU/KVM的配置文件来设置。
3. Xen配置的挑战： 在Xen中，作者发现需要打一个patch才能允许修改SMBIOS中的特定类型数据。此外，还需要同时伪造Temperature Probe(类型28)数据，才能让WMI正确识别CPU风扇。
4. QEMU/KVM配置的便利性： 作者指出，在QEMU/KVM中，可以使用-smbios file=/path/to/smbios.bin参数来设置自定义的SMBIOS数据，无需像Xen那样打补丁。QEMU/KVM也不需要数据结构前的大小定义。

作者参观了芝加哥联邦储备银行的货币博物馆，发现一个号称装有100万美元的透明立方体存在问题。作者通过自己开发的图像计数工具（Dot Counter）以及计算，发现该立方体实际上包含大约155万美元，比标牌上声称的金额多了55万美元。文章还探讨了为什么用美元纸币制作一个精确的100万美元立方体很困难，以及对这个立方体内部可能存在空心或其他情况的猜测。最后，作者得出结论，无论立方体里到底是什么，至少可以确定它所展示的金额是不准确的。

人们常常在创造开始之前，沉溺于想象中完美的创作，导致迟迟不敢行动，因为一旦开始，实际作品就无法达到想象中的完美状态。这种“品味-技能差异”会让人在行动前就预见到作品的不足，从而陷入“生产性回避”，即忙于计划和研究，却避免真正创造。

作者用摄影课的例子说明，专注于数量（Quantity Group）的学生反而能拍出更好的照片，因为他们通过大量的实践，与不完美亲密接触，从失败中学习。而追求质量（Quality Group）的学生，则因为过度分析而停滞不前。

要克服这种自我破坏，需要放下过高的期望，允许自己从初学者的角度出发，享受创造过程中的乐趣和发现。作者用自己的经历和母校的校训“Do-Learn”来鼓励读者先行动后学习，从实践中获得理解。

文章还提到了“放弃点”（the quitting point），即最初的热情消退，工作变得困难的时刻。要克服这个难关，需要专注于改进工作本身，而不是保护自我形象。

最后，作者鼓励读者降低标准，允许自己创造最差的作品，与现实对话，从现实中学习，并提醒读者，重要的作品往往比想象的要小，并且近在咫尺。重要的是行动起来，在实践中不断学习和进步。

LLM在快速原型设计、脚手架搭建和自动化方面具有真正的价值，但它们并不能消除清晰的思考、仔细的审查和周到的设计。 编写代码的成本确实下降了，但团队一起理解代码的成本并没有下降，这仍然是瓶颈。

作者记录了人们加入 Discord 的数据，显示大家使用 Discord 的频率很高，甚至在有了孩子之后，也能抽出几分钟在 Discord 上与朋友聊天。

特朗普政府已经通知下一份气候评估报告的志愿者作者，他们不再需要他们的服务，并结束了与帮助协调网站和报告的私人公司的合同。

移植过程：

1. 最初尝试C2Rust： 使用C2Rust将C代码转换为Rust代码，但生成的代码难以维护，体积是原C代码的3倍。例如COLOUR_FLAG_256被转换成了0x1000000。作者放弃了这种方法。
2. 手动翻译： 作者决定手动将C代码翻译成Rust代码，一次翻译一个函数，并进行快速构建以验证更改。
3. 构建过程： 作者首先需要理解tmux的构建系统，即autotools。 作者编写了一个小的build.sh脚本来调用cargo，然后运行make。 之后使用了cc crate，将C代码编译成库供Rust使用。
4. Yacc解析器： Tmux使用Yacc实现自定义解析器。作者使用lalrpop crate在Rust中重新实现了解析器。

开发工具：

• Vim： 使用Neovim和自定义宏来加速翻译过程。
• AI Tools： 尝试使用Cursor，但发现它并没有显著提高效率，反而引入了新的bug。

结论：

• 虽然代码已经100%是Rust，但质量并不比C2Rust的输出好多少。
• 作者的下一个目标是将代码库转换为safe Rust。
• 发布了0.0.1版本，欢迎大家通过GitHub Discussions参与讨论。