2025 04 10 HackerNews

2025-04-10 Hacker News Top Stories #

Apache ECharts 是一个开源的 JavaScript 可视化库，提供了多种图表类型和组件，可以任意组合使用。

要成为一名优秀的程序员，需要阅读参考资料、了解工具、阅读错误消息、分解问题、不怕动手、帮助他人、写作、不断学习、不在乎地位以及建立声誉。

Cyc 项目的失败是人工智能领域的一个重要教训，需要吸纳多种方法和技术来实现真正的人工通用智能。

耐克鞋的生产成本和销售价格之间的差异很大，生产成本大约为销售价格的四分之一。

PostgreSQL 的全文搜索功能并不慢，只是需要正确的配置和优化。

A2A 协议是 Google Cloud 推出的一个新的开放协议，旨在实现 AI 代理之间的互操作性。

Google 的第七代 Tensor Processing Unit（TPU）Ironwood 是专门为推理（inference）设计的 AI 加速器。

在进入美国时，旅行者可能面临手机检查问题，需要采取措施保护个人隐私和数据安全。

DrawDB 是一个免费、开源、简单、直观的数据库设计工具和 SQL 生成器。

美国制造业的颠覆和全球化的影响是一个复杂的问题，需要从多个角度进行分析和讨论。

Apache ECharts #

https://echarts.apache.org/en/index.html

Apache ECharts 是一个开源的 JavaScript 可视化库，提供了多种图表类型和组件，可以任意组合使用。该库具有强大的渲染引擎，支持 Canvas 和 SVG 渲染，能够实时渲染大量数据。同时，ECharts 还提供了专业的数据分析功能，支持数据转换、过滤、聚类和回归分析等。

ECharts 的默认设计遵循可视化原则，支持响应式设计，且配置灵活，易于自定义。该库还具有良好的无障碍支持，能够自动生成图表描述和图案，帮助残障用户理解图表内容。ECharts 社区活跃，拥有众多第三方扩展，确保了项目的健康发展。

ECharts 是一个声明式框架，适用于快速构建基于 Web 的可视化应用。该库已被广泛应用于各个领域，包括研究、产品开发、技术报告、新闻报道、书籍、演讲、教学、专利等。用户可以在相关活动中引用 ECharts 的论文，论文标题为“ECharts：一个用于快速构建 Web-based 可视化的声明式框架”，发表于《Visual Informatics》杂志，2018 年。

Apache ECharts 拥有多种渠道，包括 GitHub、微信、微博等，用户可以通过这些渠道获取更多的更新信息。Apache ECharts、ECharts、Apache、Apache 羽毛标志和 Apache ECharts 项目标志都是 Apache 软件基金会的注册商标或商标。

HN 热度 1538 points | 评论 229 comments | 作者：tomtomistaken | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43624220

Apache ECharts 是一个非常好的可视化库，解决了其他库的三个主要问题：丑陋、难用和不够灵活。
ECharts 比 Chart.js 更好，因为它可以输出 SVG，支持响应式布局，并且有更好的性能。
Plotly 是一个不错的可视化库，但其文档不够好，且有多个 API 和不一致的例子。
Vega 是一个强大的可视化库，但其使用门槛较高，需要学习特定的语法。
ECharts 在企业级应用中表现非常好，能够满足复杂的可视化需求。
Ant Design Components 是一个非常好的 UI 组件库，但其文档不够好，且知名度不高。
D3js 是一个低级别的可视化库，需要手动编写代码，但其灵活性和可定制性非常高。

The best programmers I know #

https://endler.dev/2025/best-programmers/

这篇文章讨论了如何成为一名优秀的程序员。作者列出了几个关键点，包括阅读参考资料、了解工具、阅读错误消息、分解问题、不怕动手、帮助他人、写作、不断学习、不在乎地位以及建立声誉。

首先，作者强调了阅读参考资料的重要性。他们认为，阅读工具或技术的参考资料是理解其工作原理和解决问题的关键。其次，作者认为了解工具是非常重要的，这不仅仅是使用工具，还需要了解其历史、现状、局限性和生态系统。

此外，作者认为阅读错误消息是解决问题的关键。他们认为，错误消息往往包含了解决问题的线索，只要认真阅读和思考，就可以找到解决方案。同时，作者也强调了分解问题的重要性，认为复杂的问题可以通过分解成简单的问题来解决。

作者还强调了不怕动手和帮助他人的重要性。他们认为，优秀的程序员应该不怕动手解决问题，并且愿意帮助他人解决问题。写作也是作者认为的重要技能，认为写作可以帮助程序员梳理思路和表达自己。

此外，作者认为不断学习是成为优秀程序员的必要条件。他们认为，技术在不断发展，程序员需要不断学习新知识和新技能来跟上时代的步伐。同时，作者也强调了不在乎地位的重要性，认为优秀的程序员应该不怕向任何人学习，并且愿意与任何人合作。

最后，作者认为建立声誉是成为优秀程序员的重要一步。他们认为，建立声誉需要通过自己的工作和贡献来获得他人的认可和尊重。通过这些方式，程序员可以成为行业中的领导者和权威人物。

HN 热度 514 points | 评论 284 comments | 作者：kiyanwang | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43629307

在软件开发中，避免使用非标准技术栈可以减少不确定性和潜在问题。
选择第三方库时，需要谨慎评估其是否符合项目的需求和标准。
使用成熟的库和框架可以提高开发效率，但也需要考虑其潜在的限制和风险。
在某些情况下，自己实现特定功能可能比使用第三方库更好，尤其是当库的设计存在缺陷时。
选择库和框架时，需要考虑其是否具有审计级的稳健性、企业级的兼容性保证和性能影响。
Entity Framework 是一个例外，它提供了高级的功能和灵活性，允许开发者在需要时绕过 ORM 功能。
即使库或框架不完美，也不一定需要完全抛弃它，而是可以在特定情况下使用自定义的解决方案。
选择库和框架时，需要考虑项目的具体需求和团队的经验水平。

Obituary for Cyc #

https://yuxi-liu-wired.github.io/essays/posts/cyc/

本文是一篇对 Cyc 项目的批判性分析，Cyc 项目是由 Douglas Lenat 主导的，旨在通过符号逻辑的扩展来实现人工通用智能。文章首先介绍了 Lenat 早期的工作，包括 Automated Mathematician（AM）和 EURISKO，这两个系统虽然取得了一些成功，但最终都面临了“知识枯竭”的问题。Lenat 认为，这些系统之所以无法持续发展，是因为它们缺乏大量的常识知识。

为了解决这个问题，Lenat 于 1984 年启动了 Cyc 项目，旨在手动编码数百万条关于常识的规则和事实。Cyc 项目花费了 2000 万美元和 2000 人年的时间，积累了大约 3000 万条断言。然而，尽管 Lenat 多次预测 Cyc 即将取得突破，但该项目最终仍未能实现其目标。

文章指出，Cyc 项目的失败原因之一是其过度依赖于符号逻辑，Lenat 对其他人工智能方法（如神经网络和机器学习）的拒绝也限制了该项目的发展。此外，Cyc 项目的保密性和封闭性也使得外界难以评估其真正的能力。

尽管 Cyc 项目未能实现其目标，但它仍然取得了一些商业上的成功，特别是在数据集成和信息检索领域。然而，这些成功并非来自于 Cyc 的所谓“高级智能”，而是来自于其使用的标准方法。文章最后指出，Cyc 项目的失败是人工智能领域的一个重要教训，表明单纯依赖于符号逻辑和常识知识是不够的，需要结合其他方法和技术来实现真正的人工通用智能。

文章还提到了 Lenat 的个人经历和观点，包括他对学术界的不满和他对人工智能的独特见解。Lenat 的故事也是一个关于执着和远见的故事，他为实现人工通用智能的梦想付出了四十年的努力。然而，文章也指出，Lenat 的方法和观点存在一定的局限性，未能吸纳其他学者的观点和方法，这可能是 Cyc 项目失败的一个重要原因。

总的来说，本文对 Cyc 项目进行了深入的分析和批判，揭示了该项目的历史、方法和结果。文章指出，Cyc 项目的失败是人工智能领域的一个重要教训，需要吸纳多种方法和技术来实现真正的人工通用智能。同时，文章也对 Lenat 的个人经历和观点进行了深入的探讨，揭示了他对人工智能的独特见解和执着的精神。

HN 热度 424 points | 评论 240 comments | 作者：todsacerdoti | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43625474

Cyc 项目虽然失败，但其理念和方法仍然值得研究和借鉴
符号式人工智能虽然没有像大语言模型那样规模化，但仍然有其独特的优势和应用场景
上下文对于人工智能的理解和推理至关重要，缺乏上下文会导致人工智能模型产生错误的结果
参数在大语言模型中代表的意义仍然不明确，需要进一步的研究和解释
Cyc 项目的失败并不意味着其理念和方法是错误的，未来可能会有新的技术和方法来实现其目标
大语言模型虽然能够处理大量数据，但仍然存在理解和推理能力的局限性，需要与符号式人工智能等其他方法结合使用
Cyc 项目的创始人 Lenart 是一个值得尊敬和学习的先驱，他的贡献和理念仍然值得我们关注和研究

How much do you think it costs to make a pair of Nike shoes in Asia? #

https://threadreaderapp.com/thread/1909741170953273353.html

本文讨论了耐克鞋的生产成本和销售价格之间的差异。作者引用了 2014 年 Nike 的采访，透露如果一双鞋的零售价为 100 美元，Nike 的生产成本大约为 25 美元，这是 FOB（离岸价）的成本，指的是鞋子在装船时的成本，不包括运输和关税等费用。

作者进一步解释了关税和其他费用如何影响最终的销售价格。例如，如果 Nike 支付给工厂 25 美元生产一双鞋子，关税大约为 26 美元，这将使得 Nike 的成本增加到 51 美元。然而，这还不包括其他费用，如运输、保险和营销等。

作者还引用了 2016 年 Sole Review 的一篇文章，估计 Nike 的生产成本为 22 美元，包括运输、保险和关税等费用，Nike 将鞋子从亚洲运到美国的成本约为 27 美元。文章还提到，Footlocker 购买 Nike 鞋子的价格约为 50 美元，然后以 100 美元的价格零售。

作者指出，人们常常误以为耐克在亚洲生产鞋子是因为那里有廉价的劳动力，但事实上，生产成本只是整个供应链中的一部分。作者还强调，亚洲制造业可以创造美国的就业机会，例如零售店员、设计师和营销人员等。

最后，作者讨论了如果耐克在美国生产鞋子，成本将会大大增加，可能会导致零售价达到 220 美元。作者认为，这将会导致美国就业机会的减少，因为消费者可能会因为价格太高而不愿意购买。作者还指出，技术的进步可能会改善工厂工作的效率和工人待遇，但也可能会导致一些工作岗位的消失。

HN 热度 398 points | 评论 571 comments | 作者：taubek | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43631543

美国需要改变对亚洲的看法，认识到亚洲不仅仅是制造鞋子的地方
中国在技术领域已经赶上或超过了美国，美国需要找到新的竞争优势
美国可能会陷入与英国类似的境地，金融和服务业不能带来真正的竞争优势
英国的困境在于国家能力不足，领导层决策不够果断
渔业和农业等行业虽然不赚钱，但对国家安全和战略有重要意义
制造业和劳动力对国家的力量和影响不容忽视
美国错误地低估了制造业的重要性，导致许多人被甩在后面
中国正在努力提升产业链，投资于高科技和绿色能源
政治不是关于长期规划，而是关于责任和利益
战略性行业如能源、农业、半导体、通信、空间等对国家安全和发展至关重要
知识产权和品牌价值在产品定价中起着重要作用

PostgreSQL Full-Text Search: Fast When Done Right (Debunking the Slow Myth) #

https://blog.vectorchord.ai/postgresql-full-text-search-fast-when-done-right-debunking-the-slow-myth

这篇文章讨论了如何通过一些简单的优化显著提高 PostgreSQL 的全文搜索（FTS）性能，指出标准 PostgreSQL FTS 在正确配置后可以实现约 50 倍的速度提升。

背景 #

作者提到，PostgreSQL 的内置全文搜索常常被认为性能不足，尤其是与专门的搜索引擎或扩展相比。文中提到 Neon 的一篇博客，比较了 PostgreSQL 内置 FTS 与基于 Rust 的 Tantivy 库的 pg_search 扩展在查询性能上的差异。Neon 的测试表明标准 FTS 性能较慢，可能是因为其测试中存在配置问题，导致未能体现标准 FTS 的真实潜力。

主要问题与优化 #

文章指出了在 Neon 的基准测试中可能存在的两个主要问题，并提供了相应的优化建议：

** 实时计算 tsvector**：在 WHERE 子句中使用 to_tsvector () 来计算 tsvector，会导致在查询执行期间多次进行繁重的计算。这影响了 GIN 索引的使用效率。

** 解决方案 **：
- 增加一个 tsvector 列，预先计算并存储 tsvector。
- 更新数据表以填充该列。
- 创建 GIN 索引，并确保其配置为 fastupdate=off。
经过这些优化后的查询效率显著提高。
** 忽略 GIN 索引的 fastupdate 设置 **：默认情况下，fastupdate=on 优先考虑索引更新速度，但会导致索引查询速度下降，特别是在静态数据集上。

** 解决方案 **：
- 在创建 GIN 索引时，设置 fastupdate=off，以优化搜索速度。

性能提升 #

在应用上述优化后，作者进行了性能测试。未经优化的标准 FTS 查询大约需要 41.3 秒，而经过优化的查询仅需 0.88 秒，显示出约 50 倍的性能提升。这表明标准 FTS 的真实潜力被低估了。

排名性能 #

文章还提到，Neon 的分析提到的关于排名（如 ts_rank）的性能问题是成立的，因为排名需要处理所有匹配行的数据，可能会造成 I/O 和 CPU 的负担。

先进排名的替代方案 #

如果应用程序对排名的质量和速度有更高的要求，可以考虑使用 VectorChord-BM25 扩展。该扩展专为快速的基于相关性的排名设计，使用 BM25 算法，通过专门的索引和数据类型提供更好的性能。

结论 #

优化 PostgreSQL 的标准 FTS 可以显著提高其性能，尤其是通过使用 tsvector 列和适当配置的 GIN 索引。对于需要高级相关性排名的应用，像 VectorChord-BM25 这样的专用扩展则提供了更高效的解决方案。文章建议在追求高性能之前，首先优化标准 FTS，然后在需要时再考虑专用扩展。

HN 热度 392 points | 评论 83 comments | 作者：VoVAllen | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43627646

PostgreSQL 的全文搜索功能并不慢，只是需要正确的配置和优化。
优化全文搜索的关键在于选择合适的索引和查询方法，而不是简单地比较不同数据库的性能。
pg_search 是一个简单且通用的索引定义，可以支持多种查询类型，而不需要复杂的配置和数据冗余。
存储 tsvector 值在表中和索引中可以提高查询性能，但也会增加存储空间的使用。
PostgreSQL 的文档已经提供了足够的信息来优化全文搜索的性能，开发者应该仔细阅读文档来避免常见的错误。
虚拟生成列可以帮助减少存储空间的使用，但在某些情况下，PostgreSQL 的索引表达式也可以实现类似的效果。
MySQL 的虚拟生成列和集群索引是其相对于 PostgreSQL 的优势之一，但 PostgreSQL 的性能和功能也可以通过正确的配置和优化来实现。

The Agent2Agent Protocol (A2A) #

https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

当前网页的内容主要介绍了 Google Cloud 推出的一个新的开放协议，称为 Agent2Agent（A2A）。这个协议旨在实现 AI 代理之间的互操作性，使得来自不同供应商或框架的 AI 代理能够相互通信、安全交换信息和协调行动。

A2A 协议的设计基于五个关键原则：拥抱代理能力、建立在现有标准之上、默认安全、支持长时间运行的任务以及模态无关。该协议允许代理之间进行通信，客户端代理可以向远程代理发送任务请求，远程代理则负责执行这些任务并提供结果。A2A 协议还支持代理之间的协作，允许它们发送消息、共享上下文和用户指令。

A2A 协议的推出得到了 50 多家技术伙伴的支持，包括 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG 和 Workday 等。这些伙伴将共同推动 A2A 协议的发展和应用，实现 AI 代理之间的无缝协作和互操作性。

在实际应用中，A2A 协议可以帮助企业简化复杂的工作流程，提高生产效率和创新能力。例如，在招聘软件工程师的过程中，A2A 协议可以使得 AI 代理之间进行协作，自动化候选人来源、面试安排和背景调查等过程。

总之，A2A 协议的推出标志着 AI 代理互操作性的一个新时代，其潜在应用范围广泛，未来将会对企业和个人产生深远的影响。

HN 热度 371 points | 评论 210 comments | 作者：meetpateltech | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43631381

A2A 协议和 MCP 协议的介绍令人困惑，难以理解其实际内容和应用场景。
有些公司推出的协议或标准可能是为了创建自己的技术壁垒，占据市场优势。
A2A 协议和 MCP 协议可能只是现有技术的重新包装，缺乏真正的创新。
使用这些协议可能会遇到安全性问题，需要进一步的增强和改进。
有些开发者认为这些协议可能过于复杂，难以使用和理解，需要更简单的解决方案。
有些人质疑这些协议的必要性，认为现有的技术如 REST/HATEOAS 已经足够满足需求。
由于缺乏透明度和明确的文档，开发者难以理解和使用这些协议。
有些开发者已经尝试使用这些协议，但遇到了实际应用中的问题和困难。

Ironwood: The first Google TPU for the age of inference #

https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/

Google 最近发布了一款名为 Ironwood 的第七代 Tensor Processing Unit（TPU），这是一款专门为推理（inference）设计的 AI 加速器。Ironwood 是 Google 迄今为止最强大、最具扩展性和最节能的 TPU，它能够支持大规模的“思考模型”，如大型语言模型和混合专家模型。Ironwood 可以扩展到 9,216 个芯片，提供 42.5 Exaflops 的计算能力，这使得它比世界上最大的超级计算机还要强大。

Ironwood 代表着 AI 和其背后基础设施发展的一个重要转变。它从提供实时信息让人们解读的响应式 AI 模型转变为能够主动生成洞察和解释的模型。这被称为“推理时代”，在这个时代，AI 代理将主动检索和生成数据以协同提供洞察和答案，而不仅仅是数据。Ironwood 被设计为支持这一新阶段的生成式 AI 及其巨大的计算和通信需求。

Ironwood 的创新之处在于它能够以无与伦比的性能、成本和能效来处理最苛刻的 AI 训练和服务工作负载。它通过突破性的芯片间互联（ICI）网络技术，将近 10 MW 的液冷芯片连接起来，实现了大规模的扩展。同时，Ironwood 也是 Google Cloud AI 超级计算机架构的组成部分，这一架构通过优化硬件和软件来处理最苛刻的 AI 工作负载。开发者可以利用 Google 自己的 Pathways 软件栈来可靠地和轻松地利用成千上万个 Ironwood TPU 的联合计算能力。

总的来说，Ironwood 是 Google 在 AI 领域的一个重要突破，它将为 AI 的发展带来新的机遇和挑战。通过 Ironwood，开发者可以更好地利用 AI 的能力，创造出更智能、更高效的应用和服务。同时，Ironwood 也将推动 AI 技术的进一步发展，带来更大的社会和经济效益。

HN 热度 345 points | 评论 129 comments | 作者：meetpateltech | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43631274

Google 的 TPU 硬件只存在于云端，无法购买和拥有。
新的 TPU 设计是为推理（inference）优化的，而不是训练。
TPU 的发展历史和演进过程，包括早期的设计和后来的改进。
Google 的 TPU 与其他公司的加速器（如 NVIDIA 的 GPU）相比具有竞争优势。
有人担心 Google 会像以前一样突然停止某个产品或服务的支持。
TPU 对于降低云端 GPU 工作负载的成本具有重要意义。
有人希望能够购买和拥有 TPU 硬件，而不是只能使用云端服务。
Google 的 TPU 生态系统是以 TPU 为中心的，整个系统都是为 TPU 优化的。

How to lock down your phone if you’re traveling to the U.S. #

https://www.washingtonpost.com/technology/2025/03/27/cbp-cell-phones-devices-traveling-us/

本文讨论了在进入美国时，旅行者可能面临的手机检查问题。美国海关和边境保护局（CBP）有权要求旅行者解锁手机、平板电脑或电脑进行检查。如果旅行者拒绝，他们可能会面临延迟、手机被没收或被拒绝入境。

文章提到，这个问题引发了读者的广泛讨论和批评，许多人表达了对美国政府对个人隐私和数据保护的担忧。一些读者建议避免前往美国，认为这是对个人自由和隐私的侵犯。

为了应对这个问题，文章提供了一些指导，教旅行者如何在进入美国时保护自己的手机和数据。文章还提到了其他相关报道，例如关于数据保护和隐私的文章，提供了更多的信息和建议。

此外，文章还提到了《华盛顿邮报》的其他板块，包括政治、经济、体育、娱乐等，提供了更多的新闻和信息。同时，文章也提供了订阅、下载应用程序和联系方式，方便读者获取更多的信息和服务。

总的来说，本文讨论了在进入美国时，旅行者可能面临的手机检查问题，提供了指导和建议，并提到了其他相关报道和板块，提供了更多的信息和服务。

HN 热度 257 points | 评论 268 comments | 作者：sipofwater | 14 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43630624

美国在宣扬自己是自由世界的领导者，但实际上其国土安全和移民政策与其他国家并无太大差异
美国的边境安全和移民政策可能会对个人隐私和自由造成影响
美国的自由观念可能被夸大或扭曲，例如不能在公共场所饮酒、携带大量现金可能被没收等
美国的社会和经济问题，例如医疗债务、租金增加、就业不稳定等，可能会影响个人自由和幸福感
美国的政治制度和选举制度可能存在问题，例如选举站关闭、比例代表制不完善等
个人在美国可能会面临各种限制和不自由，例如不能随意建造房屋、不能携带某些物品等
美国的枪支政策和酒类政策可能存在矛盾，例如可以携带枪支但不能在公共场所饮酒等

Show HN: DrawDB – open-source online database diagram editor (a retro) #

https://www.drawdb.app/

DrawDB 是一个免费、开源、简单、直观的数据库设计工具和 SQL 生成器。它允许用户通过可视化的方式设计数据库，使用简单的拖动方式来建议关系，并支持导出成各种 SQL 版本。DrawDB 支持五种关系数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MariaDB 和 SQL Server。它还支持对象关系数据库，允许用户添加自定义类型和创建自定义 JSON 方案。

DrawDB 提供了多种功能，包括导出 DDL 脚本、反向工程、自定义工作空间、键盘快捷键、模板和问题检测等。用户可以使用 DrawDB 来设计和优化数据库，生成 SQL 脚本，并检测和解决数据库设计中的错误。DrawDB 还提供了演示模式，允许用户在大屏幕上展示数据库设计，并跟踪任务和标记完成的任务。

DrawDB 在社交媒体上得到了广泛的赞誉，许多用户认为它是 SQL 学习和数据库设计的必备工具。用户可以通过 GitHub、Discord 和 X 等渠道联系 DrawDB 的开发团队，获取更多信息和支持。DrawDB 的开发团队致力于不断改进和更新该工具，提供更好的用户体验和功能。总的来说，DrawDB 是一个强大、易用的数据库设计工具和 SQL 生成器，能够帮助用户高效地设计和优化数据库。

HN 热度 233 points | 评论 49 comments | 作者：1ilit | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43627758

该项目可以通过提供免费版本和付费版本来实现盈利，付费版本可以提供更多功能和支持。
将项目商业化可能会导致部分开源社区用户流失，但这并不是不可逾越的障碍。
项目的开源协议（AGPL）限制了创作者将代码转为闭源或提供 SaaS 服务的可能性，除非获得所有贡献者的许可。
项目创作者应该寻求法律和财务方面的建议，以确保项目的合法性和财务可持续性。
项目可以通过提供支持合同、优先开发特定功能等方式来收取费用。
将项目注册为公司可以帮助创作者更好地管理项目的财务和法律事务，但这可能需要一定的成本和复杂性。
项目创作者应该与社区保持沟通，了解他们的需求和期望，并根据反馈调整项目的发展方向。

American Disruption #

https://stratechery.com/2025/american-disruption/

本文讨论了美国制造业的颠覆和全球化的影响。作者回顾了自己过去的几篇文章，包括《贸易、关税和科技》、《有机会建设》和《互联网 3.0 和（科技）历史的开始》，并指出这些文章虽然有一定的预见性，但也存在一定的局限性。

作者认为，美国制造业的颠覆始于 20 世纪 50 年代，当时威廉·肖克利创立了肖克利半导体实验室，并开始将半导体的组装和测试工作转移到亚洲。这种转移是由劳动力成本的差异驱动的，亚洲国家的工人工资远低于美国。这种趋势在 20 世纪 60 年代和 70 年代得到了进一步的推动，随着波音 707 和 747 飞机的问世、跨太平洋电话电缆的铺设和标准化的集装箱的使用，全球化贸易得到了加速。

作者引用了克莱顿·克里斯坦森的颠覆理论，指出小公司可以通过针对被忽视的市场段并提供更合适的功能和更低的价格来挑战既定的企业。这种颠覆在制造业中已经发生，亚洲国家已经成为许多产品的主要生产地。作者还指出，美国的企业在保持创新和高端制造的同时，将劳动密集型的工作转移到亚洲。

本文还讨论了美国当前面临的挑战，包括与中国的贸易战和制造业的衰退。作者认为，美国需要找到新的方式来保持其在全球制造业中的竞争力，并需要解决其在高科技领域的劣势。总的来说，本文对美国制造业的颠覆和全球化的影响进行了深入的分析，并指出了美国需要采取的措施来保持其竞争力。

HN 热度 211 points | 评论 180 comments | 作者：shishy | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43631276

美国的关税战略可能是为了制造混乱，进而影响 10 年期国债的价格，降低借款成本。
10 年期国债的价格和收益率是反向关联的，当价格上升时，收益率下降。
美国政府的行为可能会损害其信用度，导致债券投资者要求更高的利率。
关税战略可能不是为了维持与中国在制造业方面的竞争力，而是出于其他动机。
美国政府的行为可能会将其他国家推向中国的轨道。
使用贸易流动来衡量经济关系的健康状况是愚蠢的。
美国政府的行为可能会导致债券价格下降，进而增加借款成本。
美国的经济信任度正在被摧毁，这可能会导致更严重的后果。