2025-03-24 Hacker News Top Stories #
- 加利福尼亚州总检察长发布消费者警告，提醒23andMe客户注意其遗传数据的安全。
- 推荐系统和搜索引擎在大语言模型时代的演进，涵盖了模型架构、数据生成、训练范式和统一框架等方面。
- 一位开发人员的故事，讲述了他如何被误认为是最差的程序员，但实际上他是最好的。
- Mozilla.ai开发并发布了OpenStreetMap AI助手蓝图，使用计算机视觉来加速地图制作的较慢部分。
- 腾讯的"Hunyuan-T1"模型是基于Mamba架构的超大规模混合Transformer-MoE模型。
- NixOS和可重现构建可能检测到xz后门，xz后门的攻击是通过肉体世界的漏洞实现的。
- 极地涡旋正在减速，预计将在本周末发生重大扰动，导致风速大幅减少。
- “Vibe Coding"是一种编程趋势，它强调依靠人工智能和大语言模型来编写代码，而不是传统的编程方法。
- Next.js版本15.2.3已发布，以解决一个安全漏洞（CVE-2025-29927）
- 网站分享鼓点模式，提供了多个鼓机模式，每个模式都有其独特的节奏和编排。
California Attorney General issues consumer alert for 23andMe customers #
加利福尼亚州司法部长罗布·邦塔（Rob Bonta）发布了一份消费者警告，提醒 23andMe 的客户注意其遗传数据的安全。由于 23andMe 公司面临财务困难，邦塔提醒加利福尼亚州居民，他们有权根据《遗传信息隐私法》（GIPA）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）要求公司删除他们的遗传数据。
加利福尼亚州居民可以通过 23andMe 的网站删除他们的账户和遗传数据。具体步骤包括登录账户，进入设置页面，下载数据，永久删除数据，并确认删除请求。此外，如果居民之前选择将他们的唾液样本和 DNA 存储在 23andMe，他们也可以更改这一偏好，要求公司销毁样本。
邦塔强调，加利福尼亚州有健全的隐私法，允许消费者控制自己的遗传数据。他鼓励居民考虑行使这一权利，要求 23andMe 删除他们的数据和销毁样本。《遗传信息隐私法》和《加利福尼亚州消费者隐私法》赋予了加利福尼亚州居民这一权利，居民可以通过 23andMe 的网站或联系公司的客户服务来行使这一权利。
此外，邦塔还提醒居民，他们可以撤回之前同意 23andMe 和第三方研究人员使用他们的遗传数据和样本进行研究的许可。居民可以通过账户设置页面，进入研究和产品许可部分来撤回许可。
总之，加利福尼亚州司法部长罗布·邦塔发布的消费者警告提醒 23andMe 的客户注意其遗传数据的安全，并鼓励居民行使他们的权利，要求公司删除数据和销毁样本。居民可以通过 23andMe 的网站或联系公司的客户服务来行使这一权利。
HN 热度 440 points | 评论 324 comments | 作者：thoughtpeddler | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43447421
- 23andMe 等基因检测公司可能会滥用用户的基因数据，侵犯用户的隐私权
- 基因检测可以帮助人们了解自己的祖先和家族史，但也存在数据泄露和滥用的风险
- 有些人认为基因检测的好处大于风险，尤其是对于那些需要了解自己基因健康风险的人
- 基因检测公司的服务条款往往对用户不利，用户应该仔细阅读和理解这些条款
- 基因检测可以帮助人们发现潜在的健康风险，但也可能导致保险公司歧视和拒绝承保
- 有些人认为基因检测的结果不够准确，可能会导致误解和不必要的担忧
- 基因检测公司应该更加透明和负责地处理用户的数据，保护用户的隐私和权益
- 基因检测可以帮助人们更好地了解自己和自己的家族史，但也需要谨慎和批判地对待检测结果和公司的服务
Improving recommendation systems and search in the age of LLMs #
https://eugeneyan.com/writing/recsys-llm/
本文讨论了推荐系统和搜索引擎在大语言模型（LLM）时代的演进。过去一年中，工业界的搜索和推荐系统经历了显著的变化，涵盖了模型架构、数据生成、训练范式和统一框架等方面。
首先，LLM/multimodality-augmented 模型架构被提出，以克服传统 ID-based 方法的局限性。这种混合架构结合了内容理解和行为建模的优势，能够更好地解决冷启动和长尾项推荐的问题。例如，YouTube 的 Semantic IDs 方法使用了一个两阶段框架，首先使用 Transformer-based 视频编码器生成密集的内容嵌入，然后通过 Residual Quantization Variational AutoEncoder（RQ-VAE）将其压缩为离散的语义 ID。这种方法可以显著提高效率和推荐性能。
其次，LLM-assisted 数据生成和分析被提出，以提高推荐系统的性能。例如，M3CSR 框架使用了多模态内容嵌入（视觉、文本、音频）和 K-means 聚类，将静态内容嵌入转化为可适应的行为对齐表示。这种方法可以更好地捕捉用户的偏好和兴趣。
第三，Scaling Laws、迁移学习、蒸馏、LoRAs 等技术被应用于推荐系统，以提高其性能和效率。例如，FLIP 框架使用了联合掩码语言/表格建模，实现了 ID-based 推荐模型和 LLM 之间的紧密对齐。这种方法可以显著提高推荐性能和 CTR 预测准确率。
最后，统一架构被提出，以整合搜索和推荐系统。例如，beeFormer 框架使用了语言-only Transformer 训练用户-项交互数据，结合了语义相似性和交互基于相似性。这种方法可以更好地捕捉用户的偏好和兴趣，提高推荐性能。
总的来说，本文讨论了推荐系统和搜索引擎在大语言模型时代的演进，涵盖了模型架构、数据生成、训练范式和统一框架等方面。这些方法和技术可以显著提高推荐系统的性能和效率，解决冷启动和长尾项推荐等问题。
HN 热度 325 points | 评论 78 comments | 作者：7d7n | 21 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43450732
- Spotify 的搜索功能变差，用户需要输入更长的查询才能找到想要的内容
- 仅凭搜索量无法判断搜索功能的好坏，需要考虑用户的成功率和满意度
- 使用大语言模型（LLM）可以改善搜索功能，但需要考虑用户的实际需求和体验
- 仅靠统计数据无法准确评估搜索功能的效果，需要结合用户反馈和实际使用情况
- Spotify 的推荐功能有时会推荐不符合用户口味的内容，导致用户体验变差
- 使用 LLM 可以改善搜索功能，但需要考虑如何有效地将其应用于实际场景
- 作者的文章内容过于专业和晦涩，难以让非专业人士理解
- 有效的搜索功能需要考虑用户的多样化需求和体验，不能仅凭借统计数据来评估其效果
The Worst Programmer I Know (2023) #
https://dannorth.net/the-worst-programmer/
这篇文章讲述了作者遇到的最差程序员的故事。作者提到，他们曾在一家软件咨询公司工作，公司引入了个人绩效指标来衡量开发人员的生产力。指标的依据是开发人员完成的故事点（story points）数量。然而，有一位开发人员 Tim Mackinnon 的指标始终为零，导致经理认为他不合格，应该被解雇。
但是，作者拒绝了经理的要求，解释说 Tim 的工作方式与众不同。他不像其他开发人员那样关注个人任务，而是花时间与团队成员配对合作。通过这种方式，Tim 帮助团队成员提高技能，共同解决问题，带来了团队整体效率和生产力的提高。作者认为，Tim 的贡献不应该仅仅通过个人指标来衡量，而应该看他的工作对团队和整个项目的影响。
作者还提到，他们最终放弃了个人生产力指标，转而关注团队的整体表现和业务影响。他们使用了 DORA 指标等来衡量团队的工作流程和技术变更的流动性，而不是关注个体的贡献。作者认为，这种方式更能反映团队的真实表现和价值。
最后，作者总结说，衡量生产力时应该关注业务影响和团队表现，而不是个人指标。同时，作者也推荐了 Tim Mackinnon，认为他是一位优秀的程序员，能够带来团队的成长和提高。
HN 热度 312 points | 评论 226 comments | 作者：rbanffy | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43452649
- 代码的数量并不代表其价值，甚至可能与价值成反比。
- 测量开发人员的生产力是毫无意义的，因为有太多变量需要考虑。
- 仅仅通过代码行数来评估开发人员的表现是错误的，因为这可能会鼓励开发人员写出更多的无用代码。
- 应该通过业务结果来评估开发人员的表现，但这很难实现。
- 有些开发人员可能会写出大量的代码，但这些代码可能是低质量的，甚至会造成技术债务。
- 删除代码有时候是最好的解决方案，因为这可以减少技术债务和错误。
- 代码的质量比数量更重要，写出高质量的代码应该是开发人员的目标。
Map Features in OpenStreetMap with Computer Vision #
https://blog.mozilla.ai/map-features-in-openstreetmap-with-computer-vision/
Mozilla.ai 开发并发布了 OpenStreetMap AI 助手蓝图。如果你喜欢地图，并且对训练自己的计算机视觉模型感兴趣，你将会喜欢深入探索这个蓝图。OpenStreetMap 是一个由社区驱动的开放地图数据库，拥有大量的数据，这些数据可以与其他来源（如卫星图像）结合起来，提供无限的可能性来训练不同的 AI 模型。
OpenStreetMap AI 助手蓝图的目标是使用计算机视觉来加速地图制作的较慢部分，同时保持人类在关键部分的参与。蓝图将工作分为两个计算机视觉任务：对象检测和分割。对象检测使用 YOLOv11 模型来识别图像中相关特征的位置，而分割使用 SAM2 模型来细化检测到的特征的形状。
蓝图分为三个阶段：创建对象检测数据集、微调对象检测模型和为 OpenStreetMap 做出贡献。第一个阶段涉及从 OpenStreetMap 中获取数据，结合卫星图像，并将其转换为适合训练的格式。第二个阶段是微调 YOLOv11 模型以适应特定的任务。第三个阶段是使用微调后的模型来识别图像中的特征，并将其贡献给 OpenStreetMap。
OpenStreetMap AI 助手蓝图展示了如何使用计算机视觉来增强人类的贡献，同时保持人类的验证在核心位置。使用这个蓝图，即使没有优化的用户体验，也可以将地图制作速度提高约 5 倍。它还强调了高质量数据的价值，例如 OpenStreetMap 中的数据，可以轻松地训练模型来执行对象检测。开发人员希望读者尝试 OpenStreetMap AI 助手蓝图，并实验训练一个模型来识别不同的地图特征。
HN 热度 286 points | 评论 71 comments | 作者：Brysonbw | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43447335
- 人工智能检测到的特征不应直接上传到 OpenStreetMap 数据库，因为算法可能会产生假阳性和不准确的绘制。
- 需要人工干预来确保检测到的特征被准确绘制。
- 项目作者应该考虑到 OpenStreetMap 社区的规则和担忧，避免自动上传特征。
- 使用人工智能辅助工具来检测特征是可以的，但需要人工验证和编辑。
- 项目应该被暂停或修改，以避免产生大量需要人工审核和纠正的数据。
- OpenStreetMap 社区有明确的规则和指南，项目作者应该遵守这些规则。
- 人工智能检测到的特征应该被标记为“机器学习来源”，以便其他用户可以注意到这些特征。
- 项目作者应该与 OpenStreetMap 社区合作，找到一个更好的解决方案。
- 项目的目标应该是改进 OpenStreetMap 的数据质量，而不是仅仅增加数据量。
Tencent’s ‘Hunyuan-T1’–The First Mamba-Powered Ultra-Large Model #
https://llm.hunyuan.tencent.com/#/blog/hy-t1?lang=en
腾讯的"Hunyuan-T1"模型是基于 Mamba 架构的超大规模混合 Transformer-MoE 模型，通过大规模后训练，其推理能力得到了显著扩展和优化。该模型在长文本捕捉能力和长序列处理能力方面表现出色，能够有效地解决长文本推理中常遇到的上下文丢失和长距离信息依赖问题。
Hunyuan-T1 模型的训练过程中，腾讯团队投入了 96.7% 的计算资源用于强化学习训练，重点改进了模型的纯推理能力和与人类偏好的一致性。训练数据涵盖了数学、逻辑推理、科学、代码等多个领域，确保模型能够在各种推理任务中表现出色。
在评估指标方面，Hunyuan-T1 模型在多个公开基准测试中取得了与 DeepSeek R1 相似的或略优的结果，包括 MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic 等。在内部人类评估数据集中，Hunyuan-T1 模型也表现出色，尤其是在文化和创意指令跟随、文本摘要和代理能力方面。
从综合评估指标来看，Hunyuan-T1 模型的整体性能可以与顶级推理模型相媲美。在 MMLU-PRO 测试集中，Hunyuan-T1 模型取得了 87.2 的高分，仅次于 O1 模型。同时，在 GPQA-diamond 测试集中，Hunyuan-T1 模型也取得了 69.3 的分数，表现出强大的专业领域知识和复杂科学推理能力。
在科学和工程领域，Hunyuan-T1 模型表现出强大的推理能力，包括编码、数学和逻辑推理。在 LiveCodeBench 代码评估中，Hunyuan-T1 模型取得了 64.9 的分数，表现出色。在 MATH-500 数学测试集中，Hunyuan-T1 模型取得了 96.2 的分数，紧随 DeepSeek R1 之后，展示了其在解决数学问题方面的综合能力。
总的来说，Hunyuan-T1 模型是腾讯团队在推理领域取得的重大成果，展现了强大的推理能力和与人类偏好的一致性，具有广泛的应用前景。
HN 热度 284 points | 评论 177 comments | 作者：marban | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43447254
- 大型语言模型的评估指标可能存在缺陷，过度关注评分可能导致模型优化不当。
- 模型的训练数据和评估过程不透明，可能导致作弊或数据泄露。
- 仅凭借评分无法真正评估模型的能力，需要更细致的评估方法。
- 当前的大型语言模型仍然缺乏真正的理解能力，更多地依赖于模式匹配和记忆。
- 评估指标的选择和设计可能会影响模型的发展方向和优化目标。
- 大型语言模型的发展需要更透明的评估过程和更细致的评估指标。
- 模型的优化应注重真正的理解能力和泛化性能，而不是仅仅追求评分的提高。
NixOS and reproducible builds could have detected the xz backdoor #
https://luj.fr/blog/how-nixos-could-have-detected-xz.html
本文讨论了一个名为 xz 的软件中发现的后门事件。xz 是一个常用于 Linux 系统的压缩和解压缩软件。在 2024 年 3 月，一名开发人员在 xz 中发现了一个后门，这个后门允许攻击者在受影响的机器上执行任意代码。这个后门是由一名使用化名 “Jia Tan” 的维护者在过去的三年中逐步添加到 xz 代码中的。
后门的工作原理是通过修改 ssh 程序的行为，特别是 RSA_public_decrypt 函数。当使用特定的 RSA 密钥登录时，后门会允许攻击者在受影响的机器上执行任意命令。后门的代码并不是完全包含在 xz 的源代码中，而是通过一个脚本在构建 xz 时被添加到最终的二进制文件中。这个脚本会解密和安装一个恶意的对象文件，这个文件会在运行时修改 ssh 程序的行为。
xz 后门事件对开源社区来说是一个警钟，因为它表明了攻击者对开源软件供应链的关注。xz 后门的发现者是一名名为 Andres Freund 的开发人员，他在调试一个无关的性能问题时偶然发现了这个后门。这个事件凸显了开源软件供应链的安全性问题，以及需要更好的方法来检测和防止这种类型的攻击。
本文还讨论了如何通过构建可复现性来检测 xz 后门。构建可复现性是指确保构建过程是可重复和可验证的，这样可以帮助检测和防止恶意代码的添加。通过使用构建可复现性，开发人员可以确保构建过程是透明和可靠的，从而降低了恶意代码被添加到软件中的风险。
总的来说，xz 后门事件是一个严重的安全问题，它凸显了开源软件供应链的安全性问题。通过使用构建可复现性和其他安全措施，开发人员可以帮助检测和防止这种类型的攻击，确保软件的安全性和可靠性。
HN 热度 274 points | 评论 120 comments | 作者：birdculture | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43448075
- NixOS 和可重现构建可能无法检测 xz 后门，xz 后门的攻击是通过肉体世界的漏洞实现的。
- NixOS 的声明式特性可以增加对抗漏洞的保护，但仍有很多潜在的改进空间。
- 实现细粒度的临时容器可以让每个进程运行在受限的权限下，防止恶意程序窃取敏感信息。
- xz 后门可能因为 NixOS 的文件系统结构而无法正常工作，但这并不是一个可靠的安全特性。
- 沙盒技术可能会导致一些程序无法正常工作，需要用户手动配置权限。
- 应用程序应该使用标准的 xdg 门户来访问文件和资源，而不是要求用户赋予特定的权限。
- 开发者应该遵循标准的开发规范和接口，而不是要求用户和系统适应他们的特殊需求。
The polar vortex is hitting the brakes #
https://www.climate.gov/news-features/blogs/polar-vortex/polar-vortex-hitting-brakes
本网页是一篇关于极地涡旋的博客文章，讨论了极地涡旋的现状和预测。文章指出，极地涡旋的风速在 60°N 处已经超过正常值两倍，但预计将在本周末发生重大扰动，导致风速大幅减少。这种现象被称为突然的平流层变暖，可能会导致平流层温度在短时间内增加 45°F（25°C）。
文章还讨论了极地涡旋的两种可能的扰动类型：一种是极地涡旋偏离极点，另一种是极地涡旋分裂成两个较小的涡旋。预测表明，本次事件可能是两种类型的组合，极地涡旋最初偏离极点，然后分裂成较小的涡旋。
作者还提到，极地涡旋的扰动可能会对天气模式产生影响，但预测并不明确。预测表明，平流层风速可能不会在本季恢复正常，导致极地涡旋的季节提前结束。如果这种情况发生，则本次事件将被归类为“最终平流层变暖”，而不是中冬季的突然平流层变暖。
最后，文章讨论了极地涡旋和对流层之间的关系，指出两者之间的耦合可能会导致天气模式的变化。预测表明，平流层的扰动可能会导致对流层的变化，进而影响天气模式。总的来说，本篇文章对极地涡旋的现状和预测进行了详细的分析和讨论。
HN 热度 248 points | 评论 285 comments | 作者：bryanrasmussen | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43448023
- 三月份的极地涡旋与一月份相比，尽管带来相同的影响，但由于白天变长，太阳照射更加直接，气温相对较高，感觉上不会那么冷。
- 地球表面的温度和建筑物的温度会影响人体的辐射热传递，从而影响到人体感觉到的温度。
- NOAA 作为政府机构发布的气候信息具有权威性和可靠性。
- 政府机构的预测和发布的信息不应被政治化，以免影响其公正性和可靠性。
- NOAA 的预算削减和气象气球发射频率的减少可能会影响天气预报的准确性。
- 政府机构的雇员在面临不确定的工作前景时可能会选择“静默辞职”或拒绝返工。
“Vibe Coding” vs. Reality #
https://cendyne.dev/posts/2025-03-19-vibe-coding-vs-reality.html
“Vibe Coding” 是一种编程趋势，它强调依靠人工智能和大语言模型来编写代码，而不是传统的编程方法。这种趋势受到一些人的追捧，他们认为它可以提高编程效率和创造力。然而，文章作者认为这种趋势是建立在懒惰、缺乏经验和自欺欺人的想象之上的。
文章指出，当前的编程工具和技术已经使得编程变得更加容易和便捷。例如，像 Cursor 和 GitHub 这样的平台提供了集成的语言模型，可以帮助用户编写代码和解决问题。这些工具可以根据用户的自然语言输入来生成代码，并且可以自动化一些编程任务。然而，文章作者认为这些工具并不能取代传统的编程方法和经验。
文章还指出，当前的语言模型和编程工具存在一些问题和局限性。例如，它们可能会产生低质量的代码，或者无法理解复杂的编程概念。文章作者认为，这些问题是由于语言模型和编程工具的设计和实现所致，而不是因为编程本身的难度。
此外，文章还讨论了"Vibe Coding"的概念和其背后的理念。文章作者认为，这种趋势是建立在一种过于乐观和理想化的编程观念之上的，它忽视了编程的复杂性和挑战。文章作者认为，编程需要经验、技能和知识，而不是仅仅依靠语言模型和编程工具。
总的来说，文章认为"Vibe Coding"是一种过于简单和乐观的编程趋势，它忽视了编程的复杂性和挑战。文章作者认为，编程需要经验、技能和知识，而不是仅仅依靠语言模型和编程工具。文章还指出，当前的语言模型和编程工具存在一些问题和局限性，需要进一步的改进和发展。
HN 热度 212 points | 评论 290 comments | 作者：birdculture | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43448432
- 人工智能编码的“10x”或“100x”生产力提升宣传与实际情况存在巨大差距
- 外包开发与人工智能编码代理的讨论存在相似之处，都是夸大了其实际效果
- 实际上，外包开发的效果取决于管理和质量控制，而不是简单地降低成本
- 测试和质量保证是软件开发中非常重要的环节，不能简单地外包或省略
- 公司在软件开发中常常存在误解，例如认为开发人员可以完成所有测试工作，或者认为测试只是为了证明软件的正确性
- 实际上，测试和开发是软件开发中密不可分的两个环节，需要相互配合和重视
- 人工智能编码代理的效果还没有达到宣传的水平，需要更多的实践和验证
- 软件开发的生产力提升需要依靠多种因素，包括技术、管理、团队合作等，而不是简单地依靠某一种工具或方法。
Next.js version 15.2.3 has been released to address a security vulnerability #
https://nextjs.org/blog/cve-2025-29927
Next.js 版本 15.2.3 已经发布，以解决一个安全漏洞（CVE-2025-29927）。此外，还有针对较低版本的补丁。建议所有使用 next start 和输出：‘standalone’的自托管 Next.js 部署立即更新。
漏洞时间线如下：2025 年 2 月 27 日，Next.js 团队通过 GitHub 私有漏洞报告接收到了漏洞披露；2025 年 3 月 14 日，Next.js 团队开始处理报告，并在同日推出了针对 Next.js 15.x 和 14.x 的补丁；2025 年 3 月 17 日和 18 日，Next.js 14.2.25 和 15.2.3 分别发布；2025 年 3 月 18 日，GitHub 发布了 CVE-2025-29927；2025 年 3 月 21 日，安全建议发布；2025 年 3 月 22 日和 23 日，Next.js 13.5.9 和 12.3.5 分别发布。
漏洞详情表明，Next.js 使用内部头 x-middleware-subrequest 来防止递归请求触发无限循环。然而，安全报告显示，攻击者可以绕过 Middleware，这可能允许请求在到达路由之前跳过关键检查，例如授权 cookie 验证。
漏洞影响范围包括使用 Middleware 的自托管 Next.js 应用程序（next start with output：standalone），特别是那些依赖 Middleware 进行身份验证或安全检查的应用程序。如果无法更新到安全版本，建议阻止包含 x-middleware-subrequest 头的外部用户请求访问 Next.js 应用程序。
Next.js 已经发布了 16 个安全建议，自 2016 年以来不断改进漏洞收集、修复和披露。尽管 Next.js 发布了 CVE，但在合作伙伴沟通方面仍有改进空间。为了更好地与依赖 Next.js 的合作伙伴和基础设施提供商合作，Next.js 正在开启一个合作伙伴邮件列表。
HN 热度 211 points | 评论 171 comments | 作者：makepanic | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43448723
- Next.js 的中间件系统存在诸多问题，包括无法链式调用多个中间件、无法安全地在中间件和路由处理器之间通信，以及隐藏了一些重要的请求信息。
- 使用 HTTP 头部来传递中间件之间的信息是不安全的，可能会导致安全漏洞。
- 其他框架如 SvelteKit 的中间件系统更为合理，提供了依赖注入的方式来传递数据。
- Dotnet 的 Minimal APIs 也没有中间件链式调用和通信的问题。
- Next.js 的中间件系统设计存在问题，可能是由于 Vercel 推动的边缘函数特性导致的。
- 使用内联信令（in-band signalling）来传递中间件之间的信息是有问题的，可能会导致安全漏洞。
- HTTP 协议中没有标准的机制来包装请求和元数据，这可能是导致内联信令被广泛使用的原因。
- 可以使用 MIME 多部分内容类型来包装 HTTP 消息，实现安全的中间件通信。
Show HN: I built website for sharing Drum Patterns #
http://drumpatterns.onether.com
这个网页主要是关于鼓机模式的分享和展示。网页上列出了多个鼓机模式，每个模式都有其独特的节奏和编排。这些模式被分为不同的类别，如 Breakbeat、Electro、Hip Hop、House 等。
网页上提供了多个鼓机模式的示例，每个示例都包括了模式的名称、节奏、拍号和具体的鼓机编排。例如，有一个名为"4/4"的模式，节奏为 90BPM，拍号为 1/4，鼓机编排为"AC————–X-BDXX-XX-XX-XXXX-X-SDXX—X-X-X—X-XLT———X-XXXX-MT—-X-XX——–HT-XX————-CL—————-MA———X-X-X–CB—————-CYXX————X-OH—————-CH–X-X-X-X-X-X—"。
除了这些具体的鼓机模式外，网页上还提供了用户的评论和分享。用户可以对每个模式进行评论和分享自己的想法和感受。例如，有一个用户评论说"这个模式太棒了，非常适合我的音乐风格”。
网页上还提供了一个分页功能，允许用户浏览多个页面的内容。每个页面都列出了多个鼓机模式和用户的评论。用户可以通过点击下一页按钮来浏览更多的内容。
总的来说，这个网页是一个鼓机模式的分享和展示平台，提供了多个鼓机模式和用户的评论，方便用户浏览和学习不同的鼓机模式。
HN 热度 206 points | 评论 70 comments | 作者：wesz | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43452629
- 该网站的鼓点模式分享功能很有趣，值得探索和使用
- 网站的设计很简洁，直入主题，易于使用
- 有人建议添加过滤器和修改播放 BPM、采样等功能
- 部分用户在 iPhone 上遇到音频延迟问题，可能与 Safari 浏览器有关
- 网站的作者正在考虑解决音频延迟问题，并添加新的功能
- 有人建议使用 HTTPS 协议以提高网站的安全性和信任度
- 部分用户对网站的未来发展方向感兴趣，包括是否会转变为商业模式
- 网站的作者表示会继续更新和改进网站，增加新的功能和内容
- 有人提到了其他类似的鼓点模式分享网站或工具，如 Funklet 和 Glicol
- 网站的作者对用户的反馈和建议表示感谢，会继续优化和改进网站