Perplexity AI 被指“隐身爬取”网站内容，绕过禁止抓取的网站指令！
[Perplexity 隐身爬虫新闻主题图]
近日 Cloudflare 披露 Perplexity AI 使用“隐身”且未声明的爬虫，试图绕过 robots.txt 等网站禁止抓取机制，继续访问原本屏蔽的内容，引发高度关注与争议。社区热议中，有人质疑这种绕过做法破坏互联网信任与规范，也有人讨论AI技术和用户个性化优化间的法律及道德边界。同时，Perplexity 官方否认指控，称行为合规，但 Cloudflare 已将 Perplexity 移出认证爬虫名单，并发布防护规则。
文章链接: Perplexity is using stealth, undeclared crawlers to evade website no-crawl directives
HN 链接: news.ycombinator.com
6年心血，只为千像素：极客手作木质像素显示屏，人人可参与创作
[wooden pixel display 千像素木质像素墙展示动图]
在现代高速、高分辨率的显示世界中，benholmen 却花了 6 年时间，亲手打造了一台有史以来最“离谱”且最具匠人气息的木质机械像素显示屏 Kilopixel。不同于常规电子屏幕，这台物理像素墙由 1,000 个木头立方体组成，每个像素都能被网络用户逐一远程控制、独立旋转，缓慢地拼出一幅幅新画面。整个装置需要多种物理、编程、机械制造和 CNC 技术，是一次跨学科的极客终极试炼。
社区评论亮点：
* 有人把它与机械像素艺术、 steampunk 小说里的 “kinotrope” 类比，技术与艺术合流。
* 技术讨论非常丰富，从机械优化、不同材质选择、像素旋转机制到可能的加速改进，让这台机器成为极客与创客技术想象力碰撞的秀场。
* 评论区还有人建议：提供作品归属展示、历史图库、提升照片质量等用户体验优化建议。
想象一下，一个刷新率只有“每秒 0.00037 次”的机械屏幕，被网友戏称为符合“Calm Technology”理念的作品——不急不躁，慢慢雕琢时间，带来别样科技美感。你甚至可以亲自上传作品，将创意物理化地展示在全世界网友与直播观众面前！
原文链接: I spent 6 years building a ridiculous wooden pixel display
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好设计文档怎么写？用科学组织与精炼表达赢得团队信赖
[Technical Design Document Template]
写一个优秀的技术设计文档，远不止列举功能和实现，更重要的是逐层说清楚“问题、需求、方案与决策”，做到像三层洋葱一样结构清晰。高分评论强调，好的设计文档要让读者从头到尾没有认知落差，哪怕思考辩论多周，最后读者也能一目了然。写作和编辑是不断精简观点、让表达更有力的过程，而真正的挑战，是在有限笔墨内兼顾技术细节与团队共识。评论区还探讨了亚马逊与谷歌在文档文化上的巨大分歧，并链接了丰富的实战资料与模板推荐，适合所有希望提升技术写作能力的工程师借鉴。
文章链接：Writing a good design document
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AI 面试机器人来袭，求职者宁愿失业也拒绝与机器人对话
[AI 面试]
越来越多的公司用 AI 面试官代替人类初筛，节省 HR 时间，但不少求职者表示这样的体验极其冷漠和机械，甚至有人“做了一次就永远不做第二次”，宁愿错失机会也不再浪费人生45分钟在机器人前自述经历。这种方式让很多求职者觉得公司文化成疑，时间不被尊重。虽然 HR 们认为这能提高效率，把更多精力用于后续关键面试，但求职者普遍不买账，有人建议甚至可以集体抵制，给企业施压推动回归人性化招聘。
文章原文链接：
AI is doing job interviews now—but candidates say they'd rather risk staying unemployed than talk to another robot
HN 讨论链接:
Job-seekers are dodging AI interviewers | Hacker News
特斯拉隐瞒数据、误导警方：自动驾驶致命事故引发巨大争议
[Tesla Autopilot 数据争议配图]
特斯拉近日被判在一起涉及 Autopilot 自动驾驶的致命车祸中部分负责，并被曝出隐瞒关键碰撞数据、误导警方和原告长达数年。事件中，特斯拉不仅在事故发生后不到三分钟就上传了完整碰撞快照，但随后否认数据存在，还诱导警方用错误方式请求、并声称数据“损坏”，直至最终法庭命令才承认真相。评论区观点激烈，有网友认为特斯拉在数据管理与透明度上“毫无辩解余地”，更有技术细节拆解其如何“自动删除”而“单端保留”数据，呼吁行业需更高标准责任和监管。
原文链接: Tesla withheld data, lied, misdirected police to avoid blame in Autopilot crash
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PDF 格式解析之痛：为何解析 PDF 远比你想象的复杂
[PDF 解析示意图]
许多开发者觉得解析 PDF 是件简单事：只需找到 xref 表，抓取对象，然后跟踪 trailer 字典即可。但现实远比想象复杂：实际文件经常格式混乱，对规范的“背叛”无处不在，例如 xref 偏移量错位、metadata 丢失、对象分割异常等等。这篇文章和评论区还深入聊到了行业实践，如通过图像识别结合 OCR 的方式来增强解析准确性，以及多位开发者在应对 PDF 数据不规范时的实际痛点和奇葩案例。
文章链接: So you want to parse a PDF?
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你的家电为啥一直“吵”？智能设备成全新噪音源，用户体验大拉胯
现代汽车、家用电器、甚至婴儿监控器，本该让生活更便捷，偏偏声音提示却令人崩溃。作者以亲身经历吐槽：车子 LPG 快用完时不停大声报警，洗衣机、厨房热板、婴儿监控器也争相制造噪音，连家人都被吵醒，司机更是容易分心，可能还影响驾驶安全。这引发了 Hacker News 社区热烈讨论——有专家提到，“警报疲劳”在航空等安全行业已被重视，频繁声音提醒很可能适得其反，反而降低用户警觉或增加危险。一些网友分享了自己的“反击”经验，比如贴胶带消音、甚至梦想有一款绝不发声、无联网、极简操控的“静音家电”。这些声音都在呼吁行业反思：别让人为的噪音毁掉真正重要的提醒，也别忽略日常生活的安宁。
文章链接：Objects should shut up
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Qwen-Image 重磅发布：AI 图像生成正式进入“文本真实渲染”新时代
[Qwen-Image 创作精彩案例]
Qwen-Image 刚刚开源，其 20B 级模型在文本渲染、精确图像编辑等能力全面超越 gpt-image-1 与 Flux Kontext，并实现了中英文原生高质量排版与细节表达。社区评论热议，不仅因为它极大突破了“AI 画字难题”，也因其可在消费级显卡推理，推动开源 SOTA 普及——尤其在创作与编辑的连续性、灵活性方面获得了高度评价！在各类生成与编辑基准测试中，Qwen-Image 均取得领先，成为极具影响力的生成式 AI 视觉基础模型。
文章链接: Qwen-Image: Crafting with native text rendering HN 链接: news.ycombinator.com
类型化编程语言更适合 AI 辅助「vibecoding」？开发效率、安全性双提升
[typed programming languages AI coding]
当 AI 工具（如 Claude Code）成为代码生产力主力后，越来越多开发者发现类型化语言 TypeScript、Rust、Go 带来的安全保障，让「随性试错 vibecoding」不仅变快了，还更可靠。原作者分享，自己用 LLM 生成 3-5 千行 TypeScript 或 Rust 代码时，既能飞速推进，又不必担心破坏稳定性，这一点在 Python 甚至其它动态语言中难以实现。此外，HN 讨论区观点碰撞激烈，有人认为强类型带给 AI 执行明确约束，也有人主张动态语言更适合 LLM 代码生成，甚至提出应引用更多真实测试评估，各语言、框架在 AI 场景下表现各不相同，值得团队根据需求评估。
原文链接: Typed languages are better suited for vibecoding
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