1. 法国本土开源在线办公套件；
2. 为消逝的手艺而哀悼；
3. 编码智能体已取代我曾用的所有框架；
4. 512字节的C语言编译器：SectorC；
5. 英国拟规定70岁以上司机每三年接受一次视力检测；

以上是今天的前五条黑科技新闻标题。

总共25条，具体内容您往下读…

1. 法国本土开源在线办公套件

🔗 github.com: France’s homegrown open source online office suite

近日，法国成功举办了Hack Days活动，吸引了来自15个以上国家的300多名参与者，包括学生、研究人员、公务员及资深开发者。活动评选出了多个优秀项目，例如冠军VRC团队的“Visio Room Connector”。活动重点展示了La Suite numérique，这是一个由法国政府机构DINUM和ANCT主导开发，并与荷兰、德国开展欧洲协作的开源数字工作空间，旨在提供在线协作与团队工作解决方案。其代码完全开源并采用MIT许可证，欢迎公众通过邮件或Matrix联系，或访问官网了解更多信息。

2. 为消逝的手艺而哀悼

🔗 nolanlawson.com: We mourn our craft

作者表达了对AI工具彻底改变编程行业的复杂感受。他承认AI编程工具的高效性迫使从业者，尤其是资深程序员，必须使用它们以保持竞争力，否则将面临被淘汰的风险。这导致编程从一种创造性的手艺，转变为类似代码审查员的监督角色，失去了亲手构建与调试的成就感和艺术性。尽管内心充满对旧日技艺的怀念与失落，作者认为这种变革如同自然规律般无法抗拒，只能无奈接受并为之哀悼。文中评论也延伸讨论了AI对经济结构、技术债务及社会可能带来的深远影响。

3. 编码智能体已取代我曾用的所有框架

🔗 blog.alaindichiappari.dev: Coding agents have replaced every framework I used

作者基于两年多的实践指出，自2025年12月以来，编码智能体引发的“自动化编程”革命已彻底改变开发工作。它们高效处理了以往依赖框架解决的重复性劳动与样板代码，使开发者能重新聚焦于产品架构与核心逻辑等真正复杂的创造性工作。作者认为，许多现成框架实则为规避自主设计的“智力投降”，并带来锁定与隐性成本。如今，借助智能体与Bash等经典工具，开发者可摆脱不必要的抽象层，为具体问题构建专属解决方案，重获真正的软件工程自主权。

4. 512字节的C语言编译器：SectorC

🔗 xorvoid.com: SectorC: A C Compiler in 512 bytes (2023)

SectorC 是一个用 x86-16 汇编编写的 C 语言编译器，其大小不超过 512 字节，可直接放入 x86 机器的引导扇区。它支持一个足够大的 C 语言子集，能够编写真实且有趣的程序，很可能是史上最小的 C 编译器。

其核心创新在于采用了一种名为 “Barely C” 的极简设计。它利用空格分隔的“巨型令牌”和将 atoi() 函数作为简易哈希函数来识别关键字、标识符和数字，从而绕过了传统词法分析器的大部分复杂性。编译器本身实现了递归下降解析和代码生成，支持全局变量、函数、if/while 语句、多种运算符、指针解引用，甚至允许通过 asm 语句内联机器码以实现输入输出等功能。

尽管体积微小，SectorC 功能完备，并附带了运行时库和多个示例程序（如文本显示、正弦波动画、播放音乐），展示了其实际能力。该项目证明了通过巧妙的算法设计和极致的代码优化，可以在极其有限的资源内实现看似不可能的任务。

5. 英国拟规定70岁以上司机每三年接受一次视力检测

🔗 bbc.com: British drivers over 70 to face eye tests every three years

根据英国政府即将公布的新道路安全战略，70岁以上司机必须每三年进行一次视力检测以保留驾照。此举旨在应对数据显示2024年近四分之一遇难司机年龄在70岁及以上的问题。目前英国依赖司机自我申报健康状况，改革后将引入强制性定期检测。支持者认为这能及时发现因视力逐渐退化而未知不合标准的司机，与欧洲多国做法看齐。但也有观点认为，应扩大至所有年龄段的定期健康检查，并需为因此无法驾驶的老年人提供替代出行方案，防止其与社会脱节。

6. 我为何仍用C语言开发游戏

🔗 jonathanwhiting.com: I write games in C (yes, C) (2016)

本文作者阐述了自己在游戏开发中坚持使用C语言而非更主流选择的原因。核心在于，C语言完美契合了他对编程语言的特定需求：极高的可靠性与长久的平台生命力，这避免了像Flash技术消亡带来的重复移植工作。同时，C语言编译速度极快，能维持开发心流；其简洁性也减少了记忆与查找语言特性的认知负担。

尽管C语言存在风险且缺乏现代语言的某些特性，但作者认为C++等替代方案过于复杂，而Java、C#又强加了他不喜欢的面向对象范式。像Go这类语言则因垃圾回收机制和库支持问题不适合游戏开发。因此，对作者而言，C语言在性能、可移植性、工具链成熟度与理念契合度上，仍是无可替代的最佳选择。

7. 软件工厂与智能体时刻

🔗 factory.strongdm.ai: Software factories and the agentic moment

我们构建了一个软件工厂：一种非交互式开发模式，由规格说明和场景驱动智能体编写代码、运行测试并自主收敛，无需人工审查。其核心原则是：代码不应由人类编写或审查。关键转折点出现在2024年底，Claude 3.5等模型使得长周期智能体编码工作流开始复合正确性而非累积错误。

为实现这一目标，我们引入了场景（存储在代码库外的端到端用户故事）和满意度（概率性成功度量）来替代传统测试。同时，我们创建了数字孪生宇宙——即第三方服务的行为克隆体（如Okta、Jira等），用于大规模、安全地验证场景。这体现了智能体时代对传统软件经济学与工作习惯的根本性重塑。

8. Hoot：在WebAssembly上运行Scheme

🔗 spritely.institute: Hoot: Scheme on WebAssembly

Hoot 是 Spritely 的一个项目，旨在让 Scheme 代码 能够在支持 Wasm GC 的网页浏览器中运行。它提供了一个将 Scheme 编译为 Wasm 的编译器以及一套功能完整的 Wasm 工具链。该项目基于 Guile 构建，无需额外依赖，其工具链自成一体，甚至包含一个 Wasm 解释器，方便用户在 Guile REPL 环境中直接测试生成的二进制文件。项目已发布最新版本 v0.7.0，并提供相关文档、文章和视频资源，展示了如何使用 Hoot 构建交互式网页以及其在游戏开发等场景中的应用。

9. 谷歌员工联名要求公司切断与ICE的合作关系

🔗 bbc.com: Google staff call for firm to cut ties with ICE

近900名谷歌员工发布公开信，要求公司终止与美国国土安全部、移民及海关执法局和海关与边境保护局的合作，并提高技术用途的透明度。员工们批评公司领导层未能充分说明与联邦政府的合作范围，尤其反对其技术被用于强硬的移民执法行动。此前，谷歌曾因员工压力终止了与五角大楼的无人机项目合同。员工们表示，若早知公司涉及此类合作，当初可能不会加入。目前，谷歌发言人拒绝对此置评。

10. 软件开发生涯二十五载轶事

🔗 susam.net: Stories from 25 Years of Software Development

本文作者回顾了其约25年的软件开发生涯，分享了数个富有启发的个人故事。这些故事无关技术智慧或经验教训，而聚焦于人与经历。其中包括：大学时期因他人演示查看网页源码而开启个人网站之路；通过跳转至复位向量意外重启计算机，竟促使一位学霸同学重新思考学习意义；初入职场时因不知“中间人攻击”为何物而发奋学习，最终成功交付数字签名功能；以及目睹资深架构师五分钟内精准定位其混乱代码中的指针错误，从而认识到自身差距。这些轶事生动刻画了作者职业生涯中的探索、学习与成长瞬间。

11. 小巧而强大的C语言编译器：Tiny C Compiler

🔗 bellard.org: Tiny C Compiler

Tiny C Compiler（TCC）是一款极其轻量快速的C语言编译器。其核心特点在于体积小巧（约100KB），编译速度远超GCC，并支持直接编译执行C源代码，无需单独的链接步骤。它致力于遵循ISOC99标准，并能调用任何C动态库。此外，TCC提供了可选的内存与边界检查功能以增强安全性，并支持将C代码作为脚本直接运行。它基于GNU宽通用公共许可证发布，适用于资源受限环境或需要快速编译与动态代码生成的场景。

12. 加速响应：快速模式详解

🔗 code.claude.com: Speed up responses with fast mode

快速模式是 Claude Code 的一项研究预览功能，它通过调整 API 配置，在保持与 Opus 4.6 模型完全相同的质量和能力的前提下，显著提升响应速度，但代价是更高的每令牌使用成本。用户可通过输入 /fast 命令随时切换此模式。

该模式最适合需要低延迟的交互式工作，如快速迭代代码或实时调试。启用后，会话会切换至 Opus 4.6 模型，并显示特定图标作为提示。需要注意的是，在会话中途开启快速模式会导致整个对话上下文按更高的快速模式费率计费，因此建议在会话开始时根据需求启用。对于团队和企业用户，需要管理员在后台先行启用此功能。

13. 微软账户故障竟让我打不开记事本——精简客户端正在毁掉个人电脑吗？

🔗 windowscentral.com: Microsoft account bugs locked me out of Notepad – Are thin clients ruining PCs?

作者因微软账户的服务器端授权错误（错误代码 0x803f8001）而无法打开记事本和截图工具等基本系统应用。这一经历引发其思考：Windows 11 是否正变得越来越像一个依赖云服务的精简客户端，而非用户能完全掌控的操作系统。文章批评了微软将云服务和在线验证过度集成到核心本地应用的做法，认为这损害了系统的离线可用性和用户自主权。尽管人工智能和云服务是趋势，但作者希望微软能在未来版本中，在创新与将控制权归还用户之间找到更好的平衡。

14. 首份证明：AI能否解开数学研究难题？

🔗 arxiv.org: First Proof

为评估当前人工智能系统解答研究级数学问题的能力，一组作者分享了十个在其研究过程中自然产生的数学问题。这些问题此前从未公开，答案虽已知晓但将暂时加密。这份九页的文档旨在测试AI在代数几何、组合数学和几何拓扑等多个核心数学领域的推理与解题能力，标志着对AI数学研究水平的一次直接检验。

15. 从人类反馈中强化学习：一本持续演进的指南

🔗 rlhfbook.com: Reinforcement Learning from Human Feedback

本文档是一本关于从人类反馈中强化学习（RLHF）的在线书籍或指南的更新日志与致谢。其核心内容记录了自2025年2月初至2026年1月期间，该书经历的一系列重大修订与完善过程。关键更新包括：全书结构重组以匹配纸质书、新增关于工具使用和直接偏好优化（DPO）的章节，以及对奖励模型、近端策略优化等核心技术的持续改进。作者感谢了多位直接或间接提供帮助的研究者与贡献者，体现了该项目的协作性质。整体而言，这份文本展示了一份高质量技术内容如何通过持续迭代和社区反馈逐步成型。

16. 阿尔·洛谈模型火车、趣味人生与迪士尼合作

🔗 spillhistorie.no: Al Lowe on model trains, funny deaths and working with Disney

本文是对著名游戏开发者阿尔·洛的专访，内容超越其广为人知的《花花公子拉里》系列。访谈中，他分享了对模型火车这一终身爱好的热情，讲述了从童年开始动手制作火车模型的经历，并提及该爱好如何随技术发展（如计算机控制）而革新。此外，阿尔·洛还谈及了他的音乐生涯（擅长萨克斯风）、喜爱的斯堪的纳维亚黑色剧集，以及对过去与当下幽默、暴力及裸露内容在媒体中呈现方式的看法。他亦简要回顾了在Sierra公司参与多款游戏的开发经历。

17. FDA拟对未经批准的GLP-1药物采取行动

🔗 fda.gov: FDA intends to take action against non-FDA-approved GLP-1 drugs

美国食品药品监督管理局（FDA）于2026年2月6日宣布，计划采取果断措施，限制用于未经FDA批准的复合药物的GLP-1原料药。这些药物正被Hims & Hers等公司作为FDA批准药物的类似替代品进行大规模营销。此举旨在保护消费者免受那些无法验证质量、安全性和有效性的药物的潜在风险。FDA还将打击误导性的直接面向消费者的广告，禁止声称这些复合产品是仿制药或与获批药物相同。FDA警告相关实体，若不纠正违规行为，可能面临包括查封和禁令在内的法律行动。

18. 意大利铁路遭蓄意破坏 冬奥会期间交通严重受阻

🔗 bbc.co.uk: Italy Railways Sabotaged

意大利北部铁路网在2026年冬季奥运会开幕之际，遭遇多起疑似蓄意破坏事件，导致该地区交通严重混乱。警方报告了三起独立的轨道设施损坏事件，认为均与奥运会相关。破坏行为包括博洛尼亚至威尼斯线路上的基础设施起火、铁轨旁发现被切断的电缆以及一个简易爆炸装置。意大利交通部长称此为“严重破坏行为”，并指出其与2024年巴黎奥运会期间的破坏活动相似。博洛尼亚作为重要交通枢纽，其高速铁路一度暂时关闭。尽管发生这些事件，官方强调这不会损害意大利的国际形象。目前尚无任何组织声称对此负责。

19. 优秀代码的无声消亡

🔗 amit.prasad.me: The silent death of good code

作者回顾了自己对优秀代码的追求，它应是易读、易维护且目的明确的。然而，他发现自己的日常工作已发生变化：如今大量初版代码由AI助手生成，这些代码虽能完成任务，却难以达到“优秀”的标准。他通过一个同事重写系统组件的实例说明，只有深入理解问题本质并倾注心血，才能产出真正优雅的代码。面对AI辅助编程的普及，他感叹那种为代码本身而兴奋的感觉日益稀少，并哀悼优秀代码这一理念可能正像过去其他技术领域的精湛工艺一样，在时代变迁中悄然逝去。

20. 仅用HTML+CSS实现的炫酷导航菜单

🔗 github.com: Show HN: I saw this cool navigation reveal, so I made a simple HTML+CSS version

这是一个受其他网站启发而制作的代码探索项目。作者仅使用HTML和CSS（无需JavaScript）实现了一个点击按钮后展开的导航菜单。其核心效果通过两层clip-path实现：第一层是一个从屏幕左上角向右下角放大的圆形遮罩，巧妙运用了vmax单位和√2的比例进行计算；第二层是一个多边形遮罩，用于模拟“光线”效果。目前多边形尺寸是固定的，但可通过JavaScript实现响应式动态计算。该项目在Show HN上发布，采用MIT开源协议。

21. LocalGPT：一款本地优先、拥有持久记忆的Rust AI助手

🔗 github.com: Show HN: LocalGPT – A local-first AI assistant in Rust with persistent memory

LocalGPT 是一个基于 Rust 开发的 AI 助手，其核心设计理念是本地优先与数据私有。它无需依赖 Node.js、Python 或 Docker，仅提供一个约 27MB 的独立可执行文件。该助手具备持久化记忆功能，通过纯 Markdown 文件（如 MEMORY.md、SOUL.md）存储知识，并利用 SQLite 同时支持全文与语义搜索。用户可通过 CLI、Web UI 或桌面 GUI 与其交互，它支持连接 Anthropic Claude、OpenAI 及 Ollama 等多种 LLM。此外，LocalGPT 还具备自主心跳机制，可在后台自动处理任务队列，且其文件格式与 OpenClaw 项目兼容。所有用户数据均保存在本地机器上，确保了完全的隐私和安全。

22. 技术十字路口：编程的终结还是新纪元的开端？

🔗 brooker.co.za: You Are Here

本文探讨了在人工智能等工具使编写业务逻辑和集成服务的成本骤降后，技术从业者面临的未来。作者描绘了两条道路：一是将编程视为一门逐渐式微的手艺，伴随经济价值的流失；二是将其看作一个充满新工具、新问题与巨大机遇的新时代的开始。文章指出，构建可靠、安全的端到端系统依然困难，这将是未来的关键挑战与价值所在。软件的第一幕已结束，第二幕将比想象中更有趣、更有价值。

23. 英国36名婴儿因食用受污染奶粉患病

🔗 bbc.com: UK infants ill after drinking contaminated baby formula of Nestle and Danone

英国卫生安全局确认，36名约一岁或以下的婴儿在食用了特定批次的受污染婴儿配方奶粉后，出现呕吐、腹泻等症状，临床判断与蜡样芽孢杆菌毒素（cereulide） 中毒相符。涉事产品为达能和雀巢旗下部分批次，因原料花生四烯酸油受污染而被召回。目前无重症报告，相关部门正监控情况并调查供应链。家长若持有受影响产品应立即停用并咨询医生。

24. Claude Code：AI代理的转折点

🔗 newsletter.semianalysis.com: Claude Code Is the Inflection Point

本文核心观点是，Anthropic公司推出的Claude Code已成为AI发展，特别是AI代理领域的重大转折点。它不仅仅是一个编码工具，更是一个能理解环境、制定并执行多步骤计划的通用计算机代理，预示着信息工作的根本性变革。

目前，Claude Code已负责GitHub上4%的公开提交，并预计在2026年底占比超过20%。它正迅速改变软件工程，使“氛围编码”成为常态，即开发者从编写代码转向指导AI完成任务。其成功也驱动Anthropic的营收增长超越OpenAI。

更重要的是，编码只是其突破的起点。其工作模式（读取、思考、输出、验证）可泛化至庞大的信息工作领域。随着任务处理时长的不断延长，AI代理将能自动化金融、法律、咨询等更多行业的工作流程，标志着智能价格正在崩塌，一场广泛的工作方式革命已经开始。

25. StrongDM的AI团队如何不看代码构建严肃软件

🔗 simonwillison.net: StrongDM’s AI team build serious software without even looking at the code

这篇博客介绍了StrongDM公司AI团队采用的一种激进软件开发模式，他们遵循“代码不由人类编写或审查”的原则，完全依靠AI智能体（coding agents）来生成代码。其核心方法是建立“数字孪生宇宙”，即为所依赖的第三方服务（如Okta、Slack）创建高仿真的行为克隆，用于进行大规模、高强度的自动化场景测试。这些场景测试如同外部保留数据集，由AI智能体执行，以概率性的“满意度”来评估软件质量，而非依赖传统的测试通过率。尽管这种“黑暗工厂”模式目前可能带来高昂的AI计算成本，但它展示了软件工程未来的一种可能图景：工程师的角色从编写代码转向构建和监督自动化的代码生产系统。