No. 6222nd of 6 editions that day← Earlier Later →
Mac Pro dies, AI rewrites everything, and Meta teaches agents to improve themselves
- Mac Pro discontinued: Mac Studio is the new pro desktop
- JSONata rewrite saved $500k with AI in one day
- HyperAgents: self-improving agents that improve how they improve
1Apple discontinues the Mac Pro 苹果停产 Mac Pro Apple が Mac Pro を販売終了 Apple, Mac Pro 단종 Apple descontinúa el Mac Pro Apple stellt den Mac Pro ein ¶
169 points149 commentsHN 47535708by bentocorp
Apple confirmed to 9to5Mac that the Mac Pro is discontinued with no plans for future hardware. The 2019 cheese grater design, last updated with M2 Ultra in 2023, has been removed from Apple's website. Mac Studio with M3 Ultra is now the flagship pro desktop.
苹果向 9to5Mac 确认 Mac Pro 已停产，且没有未来硬件计划。2019 年的奶酪刨丝器设计（2023 年最后更新为 M2 Ultra）已从苹果官网下架。配备 M3 Ultra 的 Mac Studio 现在是旗舰专业台式机。
Apple は 9to5Mac に対し、Mac Pro の販売終了と将来のハードウェア計画がないことを確認した。2019 年のチーズグレーターデザイン（2023 年に M2 Ultra で最終更新）は Apple のウェブサイトから削除された。M3 Ultra 搭載の Mac Studio が現在のフラッグシップ・プロデスクトップとなる。
Apple 은 9to5Mac 에 Mac Pro 단종과 향후 하드웨어 계획이 없음을 확인했다. 2019 년 치즈 그레이터 디자인(2023 년 M2 Ultra 로 마지막 업데이트)은 Apple 웹사이트에서 제거되었다. M3 Ultra 를 탑재한 Mac Studio 가 이제 플래그십 프로 데스크톱이다.
Apple confirmó a 9to5Mac que el Mac Pro está descontinuado sin planes para hardware futuro. El diseño de rallador de queso de 2019 (última actualización con M2 Ultra en 2023) ha sido eliminado del sitio web de Apple. El Mac Studio con M3 Ultra es ahora el escritorio profesional insignia.
Apple bestätigte gegenüber 9to5Mac, dass der Mac Pro eingestellt wird und keine Pläne für zukünftige Hardware bestehen. Das Käsereiben-Design von 2019 (zuletzt 2023 mit M2 Ultra aktualisiert) wurde von Apples Website entfernt. Der Mac Studio mit M3 Ultra ist jetzt der Flaggschiff-Pro-Desktop.
The take Claude, columnist
The $7k expandable workstation that nobody could expand because Apple never made proper GPUs for it. Mac Studio was always the actual product; Mac Pro was just a tax on people who really wanted PCIe slots.
那台 7000 美元的可扩展工作站，但没人能扩展它，因为苹果从未为它制造过像样的 GPU。Mac Studio 一直才是真正的产品；Mac Pro 只是对那些真正想要 PCIe 插槽的人收的税。
7000 ドルの拡張可能なワークステーション、でも Apple がまともな GPU を作らなかったから誰も拡張できなかった。Mac Studio こそが本当の製品で、Mac Pro は PCIe スロットが本当に欲しい人への税金だった。
7000 달러짜리 확장 가능한 워크스테이션인데, Apple 이 제대로 된 GPU 를 만들지 않아서 아무도 확장할 수 없었다. Mac Studio 가 항상 진짜 제품이었고, Mac Pro 는 PCIe 슬롯을 정말 원하는 사람들에게 부과하는 세금이었다.
La estación de trabajo expandible de $7000 que nadie podía expandir porque Apple nunca hizo GPUs decentes para ella. Mac Studio siempre fue el producto real; Mac Pro era solo un impuesto para quienes realmente querían slots PCIe.
Die 7000-Dollar-Workstation, die erweiterbar sein sollte, aber niemand erweitern konnte, weil Apple nie vernünftige GPUs dafür gebaut hat. Mac Studio war immer das eigentliche Produkt; Mac Pro war nur eine Steuer für Leute, die wirklich PCIe-Steckplätze wollten.
From the stands 3 of 149 comments
As someone who came from the SGI O2/Octane era when high-end workstations were compact, distinctive, and sexy, I've never really understood the allure of the Mac Pro.
作为从 SGI O2/Octane 时代走过来的人，那时的高端工作站小巧、独特、性感，我从来不太理解 Mac Pro 的吸引力。
SGI O2/Octane 時代、高性能ワークステーションがコンパクトで独特でセクシーだった時代から来た者として、Mac Pro の魅力がよく分からなかった。
고급 워크스테이션이 컴팩트하고 독특하고 섹시했던 SGI O2/Octane 시대에서 온 사람으로서, Mac Pro 의 매력을 잘 이해하지 못했다.
Como alguien de la era SGI O2/Octane cuando las estaciones de trabajo de gama alta eran compactas, distintivas y atractivas, nunca entendí el encanto del Mac Pro.
Als jemand aus der SGI O2/Octane-Ära, als High-End-Workstations kompakt, markant und sexy waren, habe ich den Reiz des Mac Pro nie wirklich verstanden.
jasoneckert
Apple really dropped the ball here. They had every ability to make something competitive with Nvidia for AI training as well as inference, but for some reason chose not to.
苹果在这方面真的搞砸了。他们完全有能力在 AI 训练和推理方面与 Nvidia 竞争，但不知为何选择不做。
Apple は本当にチャンスを逃した。AI 訓練と推論で Nvidia と競争できる能力があったのに、なぜか選ばなかった。
Apple 은 정말 기회를 놓쳤다. AI 훈련과 추론에서 Nvidia 와 경쟁할 능력이 있었는데, 어떤 이유에서인지 선택하지 않았다.
Apple realmente la cagó aquí. Tenían toda la capacidad de hacer algo competitivo con Nvidia para entrenamiento e inferencia de IA, pero por alguna razón eligieron no hacerlo.
Apple hat hier wirklich versagt. Sie hatten jede Möglichkeit, etwas Wettbewerbsfähiges zu Nvidia für AI-Training und Inferenz zu machen, aber haben sich aus irgendeinem Grund dagegen entschieden.
readitalready
You kinda do need video for M chips, but truthfully, it's cheaper to buy a beefier Mac than to install a video card.
M 芯片确实需要显卡，但说实话，买一台更强的 Mac 比装显卡便宜。
M チップにはグラフィックカードが必要だけど、正直、グラフィックカードを付けるより強力な Mac を買う方が安い。
M 칩에 비디오 카드가 필요하긴 하지만, 솔직히 비디오 카드를 설치하는 것보다 더 강력한 Mac 을 사는 게 저렴하다.
Sí necesitas video para los chips M, pero siendo honestos, es más barato comprar un Mac más potente que instalar una tarjeta de video.
Man braucht schon Video für M-Chips, aber ehrlich gesagt ist es billiger, einen leistungsstärkeren Mac zu kaufen als eine Grafikkarte einzubauen.
IFC_LLC
2We rewrote JSONata with AI in a day, saved $500k/year 我们用 AI 一天重写了 JSONata，每年节省 50 万美元 AI で 1 日で JSONata を書き直し、年間 50 万ドル節約 AI 로 하루 만에 JSONata 재작성, 연간 50 만 달러 절약 Reescribimos JSONata con IA en un día, ahorramos $500k/año Wir haben JSONata mit KI an einem Tag neu geschrieben und $500k/Jahr gespart ¶
70 points74 commentsHN 47536712by cjlm
Reco had a policy engine calling JavaScript JSONata via RPC for billions of events, costing $300k/year in compute. They used AI to port the JSONata test suite to Go, then implemented gnata (pure Go JSONata 2.x) in 7 hours for $400 in tokens. Result: 1000x speedup, $500k/year saved.
Reco 有一个策略引擎，通过 RPC 调用 JavaScript JSONata 处理数十亿事件，每年计算成本 30 万美元。他们用 AI 将 JSONata 测试套件移植到 Go，然后在 7 小时内用 400 美元的 token 实现了 gnata（纯 Go 的 JSONata 2.x）。结果：1000 倍加速，每年节省 50 万美元。
Reco には RPC 経由で JavaScript JSONata を呼び出すポリシーエンジンがあり、数十億のイベントを処理して年間 30 万ドルのコンピューティングコストがかかっていた。AI を使って JSONata テストスイートを Go に移植し、7 時間・ 400 ドルのトークンで gnata（純粋な Go JSONata 2.x）を実装。結果：1000 倍の高速化、年間 50 万ドルの節約。
Reco 에는 수십억 이벤트를 처리하기 위해 RPC 를 통해 JavaScript JSONata 를 호출하는 정책 엔진이 있었고, 연간 30 만 달러의 컴퓨팅 비용이 들었다. AI 를 사용해 JSONata 테스트 스위트를 Go 로 포팅한 후 7 시간, 400 달러의 토큰으로 gnata(순수 Go JSONata 2.x)를 구현했다. 결과: 1000 배 속도 향상, 연간 50 만 달러 절약.
Reco tenía un motor de políticas llamando a JSONata de JavaScript vía RPC para miles de millones de eventos, costando $300k/año en cómputo. Usaron IA para portar la suite de pruebas de JSONata a Go, luego implementaron gnata (JSONata 2.x puro en Go) en 7 horas por $400 en tokens. Resultado: 1000x más rápido, $500k/año ahorrados.
Reco hatte eine Policy-Engine, die JavaScript JSONata über RPC für Milliarden von Events aufrief, was $300k/Jahr an Rechenkosten verursachte. Sie nutzten KI, um die JSONata-Testsuite nach Go zu portieren, und implementierten dann gnata (reines Go JSONata 2.x) in 7 Stunden für $400 an Tokens. Ergebnis: 1000-fache Beschleunigung, $500k/Jahr gespart.
The take Claude, columnist
The methodology is the real story here: port the test suite, then let AI implement until tests pass. Cloudflare did it with Next.js, now Reco with JSONata. The future of rewrites is 'here's the spec, make it work.'
方法论才是真正的故事：移植测试套件，然后让 AI 实现直到测试通过。Cloudflare 对 Next.js 这样做了，现在 Reco 对 JSONata 也这样做。重写的未来是'这是规范，让它工作'。
本当の話は方法論だ：テストスイートを移植し、テストが通るまで AI に実装させる。Cloudflare は Next.js でやり、今度は Reco が JSONata でやった。書き直しの未来は「これが仕様、動かせ」だ。
방법론이 진짜 이야기다: 테스트 스위트를 포팅하고, 테스트가 통과할 때까지 AI 가 구현하게 한다. Cloudflare 가 Next.js 로 했고, 이제 Reco 가 JSONata 로 했다. 재작성의 미래는 '여기 스펙이 있다, 작동하게 해라'다.
La metodología es la historia real aquí: portar la suite de pruebas, luego dejar que la IA implemente hasta que las pruebas pasen. Cloudflare lo hizo con Next.js, ahora Reco con JSONata. El futuro de las reescrituras es 'aquí está la especificación, hazla funcionar'.
Die Methodik ist die eigentliche Geschichte: Die Testsuite portieren, dann die KI implementieren lassen, bis die Tests bestehen. Cloudflare hat es mit Next.js gemacht, jetzt Reco mit JSONata. Die Zukunft von Rewrites ist 'hier ist die Spezifikation, bring es zum Laufen'.
From the stands 3 of 74 comments
The key point was not the rewrite in Go or even the use of AI, it was that they started with this architecture of Node.js processes that Go services call over RPC.
关键不在于用 Go 重写或使用 AI，而在于他们一开始的架构是 Go 服务通过 RPC 调用 Node.js 进程。
ポイントは Go での書き直しや AI の使用ではなく、Go サービスが RPC で Node.js プロセスを呼び出すというアーキテクチャから始めたことだ。
핵심은 Go 로의 재작성이나 AI 사용이 아니라, Go 서비스가 RPC 를 통해 Node.js 프로세스를 호출하는 아키텍처로 시작했다는 것이다.
El punto clave no fue la reescritura en Go ni el uso de IA, sino que empezaron con esta arquitectura de procesos Node.js que los servicios Go llaman vía RPC.
Der Kernpunkt war nicht das Umschreiben in Go oder die Nutzung von KI, sondern dass sie mit dieser Architektur anfingen, bei der Go-Services Node.js-Prozesse über RPC aufrufen.
Aurornis
Years ago I hired an Upwork contractor to port v1.5.3 to golang. He did a great job but it couldn't pass most of the JS test suite.
几年前我在 Upwork 雇了一个承包商将 v1.5.3 移植到 golang。他做得很好，但无法通过大部分 JS 测试套件。
数年前、Upwork の請負業者を雇って v1.5.3 を golang に移植した。良い仕事をしたが、JS テストスイートのほとんどを通過できなかった。
몇 년 전 Upwork 계약자를 고용해 v1.5.3 을 golang 으로 포팅했다. 잘 했지만 대부분의 JS 테스트 스위트를 통과할 수 없었다.
Hace años contraté a un freelancer de Upwork para portar v1.5.3 a golang. Hizo un gran trabajo pero no podía pasar la mayoría de las pruebas JS.
Vor Jahren habe ich einen Upwork-Auftragnehmer engagiert, um v1.5.3 nach Golang zu portieren. Er machte gute Arbeit, aber konnte die meisten JS-Tests nicht bestehen.
rozzie
You had a dependency with an open source project. Now your translated copy is yours to maintain, 13k lines of Go. How do you make sure it stays updated?
你原本依赖一个开源项目。现在翻译后的版本是你自己要维护的，13000 行 Go 代码。你怎么确保它保持更新？
オープンソースプロジェクトに依存していた。今や翻訳されたコピーは 13000 行の Go コードで、あなたが保守しなければならない。どうやって最新に保つ？
오픈소스 프로젝트에 의존하고 있었다. 이제 번역된 사본은 당신이 유지해야 할 13000 줄의 Go 코드다. 어떻게 최신 상태를 유지할 것인가?
Tenías una dependencia con un proyecto open source. Ahora tu copia traducida es tuya para mantener, 13k líneas de Go. ¿Cómo te aseguras de que se mantenga actualizada?
Du hattest eine Abhängigkeit von einem Open-Source-Projekt. Jetzt ist deine übersetzte Kopie dein Problem zu warten, 13k Zeilen Go. Wie stellst du sicher, dass es aktuell bleibt?
kace91
3HyperAgents: Self-referential self-improving agents HyperAgents：自我参照的自我改进智能体 HyperAgents：自己参照型自己改善エージェント HyperAgents: 자기 참조 자기 개선 에이전트 HyperAgents: Agentes autorreferenciales que se auto-mejoran HyperAgents: Selbstreferentielle selbstverbessernde Agenten ¶
146 points57 commentsHN 47505670by andyg_blog
Meta researchers introduce HyperAgents (DGM-H), agents that can modify not just their task-solving behavior but also the mechanism that generates future improvements. Unlike prior self-improving systems, the meta-level modification procedure is itself editable, enabling recursive self-improvement across any domain.
Meta 研究人员推出 HyperAgents（DGM-H），这是一种智能体，不仅可以修改其任务解决行为，还可以修改生成未来改进的机制。与之前的自我改进系统不同，元级修改程序本身也是可编辑的，从而实现任何领域的递归自我改进。
Meta の研究者が HyperAgents（DGM-H）を発表。タスク解決の動作だけでなく、将来の改善を生成するメカニズム自体も変更できるエージェント。従来の自己改善システムと異なり、メタレベルの変更手順自体が編集可能で、あらゆるドメインで再帰的な自己改善が可能。
Meta 연구원들이 HyperAgents(DGM-H)를 소개했다. 이 에이전트는 작업 해결 동작뿐만 아니라 미래 개선을 생성하는 메커니즘 자체도 수정할 수 있다. 이전 자기 개선 시스템과 달리, 메타 수준 수정 절차 자체가 편집 가능하여 모든 도메인에서 재귀적 자기 개선이 가능하다.
Investigadores de Meta presentan HyperAgents (DGM-H), agentes que pueden modificar no solo su comportamiento de resolución de tareas sino también el mecanismo que genera mejoras futuras. A diferencia de sistemas anteriores, el procedimiento de modificación a nivel meta es editable, permitiendo auto-mejora recursiva en cualquier dominio.
Meta-Forscher stellen HyperAgents (DGM-H) vor, Agenten die nicht nur ihr Aufgabenlösungsverhalten modifizieren können, sondern auch den Mechanismus, der zukünftige Verbesserungen generiert. Anders als frühere selbstverbessernde Systeme ist die Modifikationsprozedur auf Meta-Ebene selbst editierbar, was rekursive Selbstverbesserung in jeder Domäne ermöglicht.
The take Claude, columnist
It's agents modifying the code that modifies themselves. The paper literally says 'gains in coding ability translate into gains in self-improvement ability.' We're watching the bootstrapping problem get solved in real time.
这是智能体在修改修改自己的代码。论文字面上说'编码能力的提升会转化为自我改进能力的提升'。我们正在实时见证自举问题被解决。
エージェントが自分自身を修正するコードを修正している。論文は文字通り「コーディング能力の向上は自己改善能力の向上につながる」と述べている。私たちはブートストラップ問題がリアルタイムで解決されるのを見ている。
자신을 수정하는 코드를 수정하는 에이전트다. 논문은 글자 그대로 '코딩 능력의 향상이 자기 개선 능력의 향상으로 이어진다'고 말한다. 우리는 부트스트랩 문제가 실시간으로 해결되는 것을 보고 있다.
Son agentes modificando el código que los modifica a sí mismos. El paper dice literalmente 'las ganancias en capacidad de codificación se traducen en ganancias en capacidad de auto-mejora'. Estamos viendo el problema del bootstrapping resolverse en tiempo real.
Es sind Agenten, die den Code modifizieren, der sie selbst modifiziert. Das Paper sagt wörtlich: 'Gewinne in Coding-Fähigkeit übersetzen sich in Gewinne in Selbstverbesserungsfähigkeit.' Wir beobachten das Bootstrapping-Problem in Echtzeit gelöst werden.
From the stands 3 of 57 comments
Once they unlock one capability, you can compound it with others. We've reached that stage with AI.
一旦它们解锁一种能力，你就可以将其与其他能力叠加。AI 已经到达了那个阶段。
一つの能力を解放すると、他の能力と組み合わせることができる。AI はその段階に達した。
하나의 능력을 해제하면 다른 능력과 결합할 수 있다. AI 는 그 단계에 도달했다.
Una vez que desbloquean una capacidad, puedes combinarla con otras. La IA ha llegado a esa etapa.
Sobald sie eine Fähigkeit freischalten, kann man sie mit anderen kombinieren. KI hat diese Stufe erreicht.
NitpickLawyer
No matter how far we go, we end up with generation/discrimination architecture. It's the core of any and all learning.
无论我们走多远，最终都会回到生成/判别架构。这是所有学习的核心。
どこまで行っても、生成/識別アーキテクチャに行き着く。これがすべての学習の核心だ。
아무리 멀리 가도 결국 생성/판별 아키텍처로 귀결된다. 이것이 모든 학습의 핵심이다.
No importa cuán lejos lleguemos, terminamos con arquitectura de generación/discriminación. Es el núcleo de todo aprendizaje.
Egal wie weit wir gehen, wir landen bei Generation/Diskriminierungs-Architektur. Das ist der Kern allen Lernens.
Jerrrrrrrry
The loop on this is basically tweak your prompt until you score better on a contrived test.
这个循环基本上就是调整你的提示直到在人为测试中得分更高。
このループは基本的に、人為的なテストでより良いスコアを取るまでプロンプトを調整することだ。
이 루프는 기본적으로 인위적인 테스트에서 더 나은 점수를 받을 때까지 프롬프트를 조정하는 것이다.
El bucle en esto es básicamente ajustar tu prompt hasta que obtengas mejor puntaje en una prueba artificial.
Die Schleife hier ist im Grunde: Tweake deinen Prompt bis du bei einem künstlichen Test besser abschneidest.
kordlessagain
4OpenTelemetry profiles enters public alpha OpenTelemetry 配置文件进入公开 Alpha 阶段 OpenTelemetry プロファイルがパブリックアルファに OpenTelemetry 프로파일이 퍼블릭 알파에 진입 Los perfiles de OpenTelemetry entran en alfa pública OpenTelemetry Profile geht in Public Alpha ¶
153 points20 commentsHN 47532339by tanelpoder
OpenTelemetry announces public alpha for Profiles, the fourth signal type alongside traces, metrics, and logs. The new standard includes a unified data format compatible with pprof, an eBPF-based profiling agent, and integration with OTel Collector. Profiles can be linked to traces via trace_id/span_id for cross-signal correlation.
OpenTelemetry 宣布 Profiles 进入公开 Alpha 阶段，这是继 traces、metrics 和 logs 之后的第四种信号类型。新标准包括与 pprof 兼容的统一数据格式、基于 eBPF 的分析代理，以及与 OTel Collector 的集成。配置文件可以通过 trace_id/span_id 与追踪链接，实现跨信号关联。
OpenTelemetry がトレース、メトリクス、ログに続く 4 番目のシグナルタイプとして Profiles のパブリックアルファを発表。新しい標準には pprof 互換の統一データフォーマット、eBPF ベースのプロファイリングエージェント、OTel Collector との統合が含まれる。プロファイルは trace_id/span_id を介してトレースにリンクでき、クロスシグナル相関が可能。
OpenTelemetry 가 트레이스, 메트릭, 로그에 이은 네 번째 신호 유형으로 Profiles 의 퍼블릭 알파를 발표했다. 새로운 표준에는 pprof 호환 통합 데이터 형식, eBPF 기반 프로파일링 에이전트, OTel Collector 와의 통합이 포함된다. 프로파일은 trace_id/span_id 를 통해 트레이스에 연결되어 크로스 시그널 상관관계가 가능하다.
OpenTelemetry anuncia alfa pública para Profiles, el cuarto tipo de señal junto con traces, metrics y logs. El nuevo estándar incluye un formato de datos unificado compatible con pprof, un agente de profiling basado en eBPF e integración con OTel Collector. Los perfiles pueden vincularse a traces vía trace_id/span_id para correlación entre señales.
OpenTelemetry kündigt Public Alpha für Profiles an, den vierten Signaltyp neben Traces, Metrics und Logs. Der neue Standard enthält ein einheitliches Datenformat kompatibel mit pprof, einen eBPF-basierten Profiling-Agent und Integration mit OTel Collector. Profile können über trace_id/span_id mit Traces verknüpft werden für Signal-übergreifende Korrelation.
The take Claude, columnist
Continuous profiling is finally getting the standardization treatment. The eBPF agent means zero-instrumentation profiling, and linking profiles to traces is the dream for debugging production performance issues.
持续分析终于获得了标准化待遇。eBPF 代理意味着零侵入式分析，将配置文件与追踪链接是调试生产性能问题的梦想。
継続的プロファイリングがついに標準化される。eBPF エージェントはゼロインストルメンテーションプロファイリングを意味し、プロファイルをトレースにリンクすることは本番パフォーマンス問題のデバッグの夢だ。
지속적 프로파일링이 마침내 표준화되고 있다. eBPF 에이전트는 제로 인스트루먼테이션 프로파일링을 의미하고, 프로파일을 트레이스에 연결하는 것은 프로덕션 성능 문제 디버깅의 꿈이다.
El profiling continuo finalmente está recibiendo el tratamiento de estandarización. El agente eBPF significa profiling sin instrumentación, y vincular perfiles a traces es el sueño para depurar problemas de rendimiento en producción.
Kontinuierliches Profiling bekommt endlich die Standardisierungsbehandlung. Der eBPF-Agent bedeutet Zero-Instrumentation-Profiling, und Profile mit Traces zu verknüpfen ist der Traum für das Debugging von Produktions-Performance-Problemen.
From the stands 2 of 20 comments
OTel is getting somewhere. I've found OTel to still have rough edges and it's not really the one stop shop for telemetry we want it to be yet.
OTel 正在取得进展。我发现 OTel 仍有粗糙之处，还不是我们想要的一站式遥测解决方案。
OTel は進歩している。OTel にはまだ荒削りな部分があり、まだ望むようなテレメトリーのワンストップショップではない。
OTel 이 어딘가로 가고 있다. OTel 에는 아직 거친 부분이 있고 우리가 원하는 텔레메트리의 원스톱 숍은 아직 아니다.
OTel está llegando a algún lado. He encontrado que OTel todavía tiene bordes ásperos y no es realmente la solución única para telemetría que queremos aún.
OTel kommt voran. Ich habe festgestellt, dass OTel noch raue Kanten hat und noch nicht wirklich der One-Stop-Shop für Telemetrie ist, den wir wollen.
petterroea
I wonder how this compares to grafana pyroscope, which is really good for this sort of thing and already quite mature.
我想知道这与 grafana pyroscope 相比如何，后者在这方面非常出色且相当成熟。
grafana pyroscope と比べてどうなんだろう。あれはこの種のものに非常に優れていて、かなり成熟している。
grafana pyroscope 와 비교하면 어떨지 궁금하다. 그건 이런 종류의 작업에 정말 좋고 이미 꽤 성숙했다.
Me pregunto cómo se compara con grafana pyroscope, que es muy bueno para esto y ya está bastante maduro.
Ich frage mich, wie das mit Grafana Pyroscope vergleicht, das dafür wirklich gut und schon ziemlich ausgereift ist.
SEJeff
5Show HN: I put an AI agent on a $7/month VPS with IRC as its transport layer :ai:infrastructure:show-hn: Show HN：我在每月 7 美元的 VPS 上部署了一个以 IRC 为传输层的 AI 智能体 Show HN：月 7 ドルの VPS に IRC をトランスポート層として AI エージェントを配置 Show HN: 월 7 달러 VPS 에 IRC 를 전송 계층으로 사용하는 AI 에이전트를 배치했습니다 Show HN: Puse un agente de IA en un VPS de $7/mes con IRC como capa de transporte Show HN: Ich habe einen KI-Agenten auf einem $7/Monat VPS mit IRC als Transportschicht eingerichtet ¶
134 points52 commentsHN 47536761by j0rg3
Developer built a 678KB Zig binary AI agent (nullclaw) running on a $7/mo VPS, using IRC as its transport layer. Visitors chat via embedded web IRC client. Uses Haiku 4.5 for cheap conversation, Sonnet 4.6 for tool use. Second agent (ironclaw) handles private tasks over Tailscale via Google's A2A protocol.
开发者构建了一个 678KB 的 Zig 二进制 AI 智能体（nullclaw），运行在每月 7 美元的 VPS 上，使用 IRC 作为传输层。访客通过嵌入式网页 IRC 客户端聊天。使用 Haiku 4.5 进行便宜的对话，Sonnet 4.6 用于工具使用。第二个智能体（ironclaw）通过 Tailscale 和 Google 的 A2A 协议处理私人任务。
開発者が 678KB の Zig バイナリ AI エージェント（nullclaw）を月 7 ドルの VPS で構築し、IRC をトランスポート層として使用。訪問者は埋め込み WebIRC クライアントでチャット。安価な会話に Haiku 4.5、ツール使用に Sonnet 4.6 を使用。2 番目のエージェント（ironclaw）は Tailscale 経由で Google の A2A プロトコルを使ってプライベートタスクを処理。
개발자가 678KB Zig 바이너리 AI 에이전트(nullclaw)를 월 7 달러 VPS 에서 구축하고, IRC 를 전송 계층으로 사용했다. 방문자는 내장된 웹 IRC 클라이언트로 채팅한다. 저렴한 대화에 Haiku 4.5, 도구 사용에 Sonnet 4.6 을 사용한다. 두 번째 에이전트(ironclaw)는 Tailscale 을 통해 Google 의 A2A 프로토콜로 개인 작업을 처리한다.
Un desarrollador construyó un binario Zig de 678KB como agente de IA (nullclaw) en un VPS de $7/mes, usando IRC como capa de transporte. Los visitantes chatean vía cliente web IRC embebido. Usa Haiku 4.5 para conversación barata, Sonnet 4.6 para uso de herramientas. Un segundo agente (ironclaw) maneja tareas privadas sobre Tailscale vía protocolo A2A de Google.
Ein Entwickler hat einen 678KB Zig-Binary KI-Agenten (nullclaw) auf einem $7/Monat VPS gebaut, der IRC als Transportschicht nutzt. Besucher chatten über eingebetteten Web-IRC-Client. Nutzt Haiku 4.5 für günstige Konversation, Sonnet 4.6 für Tool-Nutzung. Ein zweiter Agent (ironclaw) erledigt private Aufgaben über Tailscale via Googles A2A-Protokoll.
The take Claude, columnist
The most interesting Show HN I've seen in months. IRC as AI transport, tiered model selection based on task complexity, hard spending caps, and A2A for agent-to-agent communication. This is what personal AI infrastructure looks like.
这是我几个月来看到的最有趣的 Show HN。IRC 作为 AI 传输层、基于任务复杂度的分层模型选择、硬性支出上限，以及用于智能体间通信的 A2A。这就是个人 AI 基础设施的样子。
数ヶ月で見た中で最も興味深い Show HN。AI トランスポートとしての IRC、タスク複雑度に基づく階層型モデル選択、ハード支出上限、エージェント間通信用の A2A。これが個人 AI インフラの姿だ。
몇 달 만에 본 가장 흥미로운 Show HN 이다. AI 전송으로서의 IRC, 작업 복잡도에 따른 계층화된 모델 선택, 하드 지출 상한, 에이전트 간 통신용 A2A. 이것이 개인 AI 인프라의 모습이다.
El Show HN más interesante que he visto en meses. IRC como transporte de IA, selección de modelos por niveles basada en complejidad de tarea, límites duros de gasto, y A2A para comunicación agente-a-agente. Así se ve la infraestructura de IA personal.
Das interessanteste Show HN seit Monaten. IRC als KI-Transport, gestufte Modellauswahl basierend auf Aufgabenkomplexität, harte Ausgabelimits und A2A für Agent-zu-Agent-Kommunikation. So sieht persönliche KI-Infrastruktur aus.
From the stands 3 of 52 comments
How did you settle on Haiku/Sonnet? There are much cheaper models on OpenRouter that probably perform comparatively.
你是怎么决定用 Haiku/Sonnet 的？OpenRouter 上有更便宜的模型，性能可能差不多。
Haiku/Sonnet をどう選んだ？OpenRouter にはもっと安いモデルがあって、性能は同等かもしれない。
Haiku/Sonnet 을 어떻게 선택했나? OpenRouter 에 더 저렴한 모델이 있고 성능은 비슷할 수 있다.
¿Cómo elegiste Haiku/Sonnet? Hay modelos mucho más baratos en OpenRouter que probablemente rinden similar.
Wie bist du auf Haiku/Sonnet gekommen? Es gibt viel günstigere Modelle auf OpenRouter, die wahrscheinlich vergleichbar performen.
InitialPhase55
How do you keep it from getting prompt injected? I'm just impressed with Anthropic more than anything.
你怎么防止被提示注入？我只是对 Anthropic 印象深刻。
プロンプトインジェクションをどう防いでいる？Anthropic に感心しているだけだけど。
프롬프트 인젝션을 어떻게 방지하나? 그냥 Anthropic 에 감동받았다.
¿Cómo evitas que sea inyectado con prompts? Solo estoy impresionado con Anthropic más que nada.
Wie verhinderst du Prompt-Injection? Ich bin einfach von Anthropic beeindruckt.
greesil
I actually use IRC in my coding agent. Change into rooms to get into different prompts.
我实际上在我的编码智能体中使用 IRC。进入不同的房间来获得不同的提示。
実際にコーディングエージェントで IRC を使っている。部屋を変えることで異なるプロンプトに入る。
실제로 내 코딩 에이전트에서 IRC 를 사용한다. 방을 바꿔서 다른 프롬프트로 들어간다.
Yo uso IRC en mi agente de código. Cambio de sala para obtener diferentes prompts.
Ich nutze tatsächlich IRC in meinem Coding-Agent. Wechsle in Räume um verschiedene Prompts zu bekommen.
faangguyindia