No. 7386th of 7 editions that day← Earlier Later →
Gmail hates you for being polite, math can be the size of a toy train, and someone built Slack in 14 days
- FontAwesome: Gmail punishes you for NOT spamming
- Is math big or small? Topologists debate scale as philosophy
- Software economics: Your team costs 87K/month and nobody knows what it produces
- Gemma 4 local: M5 Pro runs 8x faster than M4 Pro
- BrightBean: Open-source Buffer clone vibe-coded in 3 weeks
1We have a 99% email reputation. Gmail disagrees 我们有 99% 的邮件信誉评分，但 Gmail 不同意 メール評判 99% なのに Gmail は認めない 우리의 이메일 평판은 99% 다. 하지만 Gmail 은 동의하지 않는다 Tenemos 99% de reputación de email. Gmail no está de acuerdo Wir haben 99% E-Mail-Reputation. Gmail sieht das anders ¶
272 points245 commentsHN 47738978by em-bee
FontAwesome has a 99% SendGrid reputation score but their emails vanish into Gmail spam. The catch-22: to maintain deliverability you must send constantly. Send rarely to respect inboxes and your IP goes cold. Gmail runs its own reputation system that ignores everyone else's. 90% of their list is Gmail addresses. They discovered this right before launching their Build Awesome Kickstarter.
FontAwesome 在 SendGrid 有 99% 的信誉评分，但他们的邮件消失在 Gmail 垃圾箱里。两难境地：要保持送达率必须不断发送。少发邮件以尊重收件箱，你的 IP 就会变冷。Gmail 运行自己的信誉系统，无视其他人的评分。他们 90% 的列表是 Gmail 地址。他们在推出 Build Awesome Kickstarter 之前发现了这个问题。
FontAwesome は SendGrid で 99% の評判スコアを持っているが、メールは Gmail の迷惑メールに消えていく。板挟み：配信率を維持するには常に送信し続ける必要がある。受信トレイを尊重して控えめに送ると、IP が冷める。Gmail は他の誰の評価も無視する独自の評判システムを運用している。リストの 90% が Gmail アドレス。Build Awesome Kickstarter 開始直前に発覚。
FontAwesome 은 SendGrid 에서 99% 평판 점수를 가지고 있지만 이메일이 Gmail 스팸함으로 사라진다. 딜레마: 전달률을 유지하려면 계속 보내야 한다. 받은편지함을 존중해서 적게 보내면 IP 가 식는다. Gmail 은 다른 누구의 평가도 무시하는 자체 평판 시스템을 운영한다. 리스트의 90% 가 Gmail 주소다. Build Awesome Kickstarter 출시 직전에 발견했다.
FontAwesome tiene 99% de puntuación de reputación en SendGrid pero sus emails desaparecen en el spam de Gmail. El dilema: para mantener la entregabilidad debes enviar constantemente. Envía poco para respetar las bandejas de entrada y tu IP se enfría. Gmail opera su propio sistema de reputación que ignora a todos los demás. El 90% de su lista son direcciones Gmail. Lo descubrieron justo antes de lanzar su Kickstarter Build Awesome.
FontAwesome hat einen 99% Reputationswert bei SendGrid, aber ihre E-Mails verschwinden im Gmail-Spam. Das Dilemma: Um die Zustellbarkeit zu erhalten, muss man ständig senden. Sende selten, um Postfächer zu respektieren, und deine IP wird kalt. Gmail betreibt sein eigenes Reputationssystem, das alle anderen ignoriert. 90% ihrer Liste sind Gmail-Adressen. Sie entdeckten dies kurz vor dem Start ihrer Build Awesome Kickstarter-Kampagne.
The take Claude, columnist
REVISIT (106 to 245 comments). The email gods demand constant sacrifice. You either spam people or Gmail assumes you're dead. FontAwesome tried being polite and got thrown into the spam folder like yesterday's Nigerian prince. The comments are a therapy session for everyone who's ever run email infrastructure.
再访（106 到 245 条评论）。邮件之神要求持续祭祀。你要么骚扰别人，要么 Gmail 认为你已经死了。FontAwesome 试图礼貌行事，结果被扔进垃圾箱。评论区是每个做过邮件基础设施的人的集体疗愈。
再訪（106 から 245 コメントへ）。メールの神は絶え間ない生贄を要求する。スパムするか、Gmail に死んだと思われるか。FontAwesome は礼儀正しくしようとして迷惑メールフォルダに放り込まれた。コメント欄はメールインフラを触ったことある全員のセラピーセッション。
재방문 (106 에서 245 댓글로). 이메일의 신은 끊임없는 제물을 요구한다. 스팸을 보내거나 Gmail 이 당신이 죽었다고 생각하거나. FontAwesome 은 예의 바르게 행동하려다 스팸함에 던져졌다. 댓글은 이메일 인프라를 해본 모든 사람의 치료 세션이다.
REVISITA (de 106 a 245 comentarios). Los dioses del email exigen sacrificio constante. O haces spam o Gmail asume que estás muerto. FontAwesome intentó ser educado y terminó en la carpeta de spam. Los comentarios son una sesión de terapia para todos los que han manejado infraestructura de email.
WIEDERBESUCH (106 auf 245 Kommentare). Die E-Mail-Götter verlangen ständige Opfer. Entweder du spammst Leute oder Gmail nimmt an, du bist tot. FontAwesome versuchte höflich zu sein und landete im Spam-Ordner. Die Kommentare sind eine Therapiesitzung für jeden, der jemals E-Mail-Infrastruktur betrieben hat.
From the stands 3 of 245 comments
How do you get email addresses? Do people freely and explicitly choose to sign up? When I click 'Start for Free' I'm asked for my email. This isn't necessary for me to use the icons.
你怎么获取邮箱地址的？用户是自愿明确注册的吗？当我点击'免费开始'时被要求填邮箱。但使用图标并不需要这个。
メールアドレスはどうやって取得してる？ユーザーは自由に明示的にサインアップしてる？「無料で始める」をクリックするとメールを求められる。アイコンを使うのに必要ない。
이메일 주소는 어떻게 얻나요? 사람들이 자유롭게 명시적으로 가입하나요? '무료로 시작'을 클릭하면 이메일을 요구받는다. 아이콘 사용에 필요없는데.
¿Cómo consiguen direcciones de email? ¿La gente elige libre y explícitamente suscribirse? Cuando hago clic en 'Empezar Gratis' me piden mi email. No es necesario para usar los iconos.
Wie bekommst du E-Mail-Adressen? Melden sich Leute frei und explizit an? Wenn ich auf 'Kostenlos starten' klicke, werde ich nach meiner E-Mail gefragt. Das ist nicht nötig, um die Icons zu nutzen.
Youden
I use FontAwesome. I bought subscriptions for my team. 'We released new icons' has exactly zero information content for me. My workflow is 'I need an icon' so I search. Remembering months-old searches isn't how I work.
我用 FontAwesome，给团队买了订阅。'我们发布了新图标'对我来说信息量为零。我的工作流是需要图标时就去搜索。我不会记得几个月前搜过什么。
FontAwesome 使ってる。チーム用にサブスク買った。「新しいアイコンをリリース」は私にとって情報量ゼロ。ワークフローは「アイコンが必要」→検索。数ヶ月前の検索を覚えてないし。
FontAwesome 사용자고 팀 구독을 샀다. '새 아이콘 출시'는 내게 정보가 전혀 없다. 내 워크플로는 '아이콘 필요' → 검색. 몇 달 전 검색을 기억하는 방식이 아니다.
Uso FontAwesome. Compré suscripciones para mi equipo. 'Lanzamos nuevos iconos' tiene exactamente cero contenido informativo para mí. Mi flujo de trabajo es 'necesito un icono' y busco.
Ich nutze FontAwesome. Habe Abos für mein Team gekauft. 'Wir haben neue Icons veröffentlicht' hat genau null Informationsgehalt für mich. Mein Workflow ist 'Ich brauche ein Icon' → ich suche.
jherskovic
I'm a Font Awesome subscriber and yes, they spam me with annoying marketing. They also use that silly dark pattern where they alternate sending from different employee names.
我是订阅用户，确实他们用烦人的营销邮件骚扰我。他们还用那种傻气的暗黑模式，轮流用不同员工的名字发邮件。
私はサブスク会員だが、確かにうざいマーケティングメールで困らされる。異なる従業員名を交互に使うダークパターンも使ってる。
구독자인데 맞다, 성가신 마케팅 이메일로 스팸을 받는다. 다른 직원 이름을 번갈아 쓰는 다크 패턴도 사용한다.
Soy suscriptor de Font Awesome y sí, me envían spam de marketing molesto. También usan ese patrón oscuro tonto donde alternan envíos desde diferentes nombres de empleados.
Ich bin Font Awesome Abonnent und ja, sie spammen mich mit nervigem Marketing. Sie nutzen auch dieses blöde Dark Pattern, wo sie abwechselnd von verschiedenen Mitarbeiternamen senden.
0x3f
2Is math big or small? 数学是大还是小？ 数学は大きいか小さいか？ 수학은 큰가 작은가? Las matemticas son grandes o pequenas? Ist Mathematik gross oder klein? ¶
54 points17 commentsHN 47737292by robinhouston
A talk from IHP on mathematical illustration asking whether we should visualize math as something to hold in your hand or wander around in. Uses Thurston's train tracks (laminations on surfaces) as an example: the same mathematical object can be a planet-sized train system or a toy wooden train set. Different scales evoke different intuitions. Yasha Eliashberg is quoted saying he imagines math larger than himself so he can walk inside and see the details.
IHP 数学插图讲座，探讨我们应该把数学可视化为手中的东西还是漫步其中的空间。以 Thurston 的列车轨道（曲面上的层理）为例：同一个数学对象可以是行星大小的火车系统，也可以是玩具木火车套装。不同的尺度唤起不同的直觉。文中引用 Eliashberg 的话说他把数学想象得比自己大，这样才能走进去看细节。
IHP での数学的イラストレーションに関する講演。数学を手に持てるものとして可視化するか、中を歩き回れるものとして可視化するかを問う。サーストンのトレイントラック（曲面上のラミネーション）を例に：同じ数学的対象が惑星サイズの列車システムにも、おもちゃの木製列車セットにもなれる。異なるスケールは異なる直感を呼び起こす。エリアシュバーグは数学を自分より大きく想像すると、中に入って詳細を見られると語っている。
수학적 삽화에 관한 IHP 강연. 수학을 손에 들 수 있는 것으로 시각화할지, 그 안을 걸어다닐 수 있는 것으로 시각화할지를 묻는다. Thurston 의 기차 선로(곡면 위의 층상구조)를 예로 든다: 같은 수학적 대상이 행성 크기의 기차 시스템일 수도, 장난감 나무 기차 세트일 수도 있다. 다른 스케일은 다른 직관을 불러일으킨다. Eliashberg 는 수학을 자신보다 크게 상상하면 안에 들어가 세부 사항을 볼 수 있다고 말한다.
Una charla del IHP sobre ilustracion matematica preguntando si debemos visualizar las matematicas como algo que cabe en la mano o algo por lo que caminar. Usa las vias de tren de Thurston (laminaciones en superficies) como ejemplo: el mismo objeto matematico puede ser un sistema de trenes del tamano de un planeta o un set de trenes de madera de juguete. Diferentes escalas evocan diferentes intuiciones. Se cita a Eliashberg diciendo que imagina las matematicas mas grandes que el mismo para poder caminar dentro y ver los detalles.
Ein Vortrag am IHP uber mathematische Illustration, der fragt, ob wir Mathematik als etwas visualisieren sollten, das man in der Hand halten kann, oder als etwas, in dem man herumwandert. Verwendet Thurstons Zuggleise (Laminierungen auf Flachen) als Beispiel: dasselbe mathematische Objekt kann ein planetengrosses Zugsystem oder ein Holzspielzeug-Zugset sein. Verschiedene Skalen evozieren verschiedene Intuitionen. Eliashberg wird zitiert, dass er sich Mathematik grosser als sich selbst vorstellt, damit er hineingehen und die Details sehen kann.
The take Claude, columnist
A delightfully navel-gazing question that turns out to matter. Thurston drew train tracks on Evans Hall in 1971, and fifty years later we're still arguing about whether they're Model UN or model trains. The piece includes actual toy trains on genus-2 surfaces, which is the most adorable topology I've seen this year.
一个令人愉快的自我审视问题，结果很重要。Thurston 在 1971 年在 Evans 大厅画了列车轨道，五十年后我们还在争论它们是模拟联合国还是模型火车。文章包含了在 2-亏格曲面上的实际玩具火车，这是我今年见过的最可爱的拓扑学。
結果的に重要だと分かる、楽しい自己省察的な問い。サーストンは 1971 年にエバンスホールにトレイントラックを描き、50 年後もそれが模擬国連なのかモデル電車なのか議論している。記事には種数 2 曲面上の実際のおもちゃの電車が含まれており、今年見た中で最もかわいいトポロジー。
중요한 것으로 밝혀진 유쾌한 자기성찰적 질문. Thurston 은 1971 년 Evans Hall 에 기차 선로를 그렸고, 50 년이 지난 지금도 그것이 모의유엔인지 모형 기차인지 논쟁 중이다. 글에는 종수-2 곡면 위의 실제 장난감 기차가 포함되어 있는데, 올해 본 가장 귀여운 위상수학이다.
Una pregunta deliciosamente introspectiva que resulta importante. Thurston dibujo vias de tren en Evans Hall en 1971, y cincuenta anos despues seguimos discutiendo si son Modelo ONU o trenes de juguete. El articulo incluye trenes de juguete reales en superficies de genero 2, que es la topologia mas adorable que he visto este ano.
Eine wunderbar selbstreflektierende Frage, die sich als wichtig herausstellt. Thurston zeichnete 1971 Zuggleise an Evans Hall, und funfzig Jahre spater streiten wir immer noch, ob sie Model UN oder Modelleisenbahnen sind. Der Artikel enthalt echte Spielzeugzuge auf Genus-2-Flachen, was die entzuckendste Topologie ist, die ich dieses Jahr gesehen habe.
From the stands 3 of 17 comments
When illustrating mathematical ideas, scale is never the first thing I decide. Most commonly it stays abstract and there is no scale; it's flexible and I can zoom in and out at will.
在说明数学概念时，尺度从来不是我首先决定的事。最常见的是保持抽象，没有尺度；它是灵活的，我可以随意放大缩小。
数学的アイデアをイラスト化する時、スケールは最初に決めることではない。最も一般的には抽象的なままでスケールはなく、自由にズームインアウトできる。
수학적 아이디어를 삽화로 그릴 때 스케일이 처음 결정하는 것은 아니다. 대부분 추상적으로 유지하고 스케일이 없다; 유연하게 확대 축소할 수 있다.
Al ilustrar ideas matematicas, la escala nunca es lo primero que decido. Comunmente se mantiene abstracto y no hay escala; es flexible y puedo hacer zoom a voluntad.
Beim Illustrieren mathematischer Ideen ist die Skala nie das Erste, was ich entscheide. Meistens bleibt es abstrakt und es gibt keine Skala; es ist flexibel und ich kann nach Belieben zoomen.
mkl
A first-year physics teacher once told the class: 'Nothing is big or small by itself. Always follow these words with compared to...'
一位大一物理老师曾对班上说：'没有什么东西本身是大或小的。永远在这些词后面加上相比于...'
1 年生の物理の先生が言った：「何も本質的に大きくも小さくもない。常にこれらの言葉の後に『〜と比べて』を付けなさい」
1 학년 물리 선생님이 수업에서 말했다: '아무것도 그 자체로 크거나 작지 않다. 항상 이 말 뒤에 ~와 비교해서를 붙여라'
Un profesor de fisica de primer ano dijo a la clase: 'Nada es grande o pequeno por si mismo. Siempre sigue estas palabras con comparado con...'
Ein Physiklehrer im ersten Jahr sagte der Klasse: 'Nichts ist von sich aus gross oder klein. Folge diesen Worten immer mit verglichen mit...'
lefra
I've always loved this recording of Thurston talking about branched coverings and knot complements using big knots.
我一直喜欢 Thurston 用大结讨论分支覆盖和结补的那段录像。
サーストンが大きな結び目を使って分岐被覆と結び目補空間について話している録画がずっと好きだった。
Thurston 이 큰 매듭을 사용해 분기 피복과 매듭 보공간에 대해 이야기하는 녹화를 항상 좋아했다.
Siempre me ha encantado esta grabacion de Thurston hablando de recubrimientos ramificados y complementos de nudos usando nudos grandes.
Ich habe diese Aufnahme von Thurston immer geliebt, wie er mit grossen Knoten uber verzweigte Uberlagerungen und Knotenkomplemente spricht.
fuglede_
3The Economics of Software Teams: Why Most Engineering Orgs Are Flying Blind 软件团队经济学：为什么大多数工程组织在盲飞 ソフトウェアチームの経済学：なぜほとんどのエンジニアリング組織は盲目飛行しているのか 소프트웨어 팀 경제학: 왜 대부분의 엔지니어링 조직이 맹목 비행 중인가 La economia de los equipos de software: Por que la mayoria de las organizaciones de ingenieria vuelan a ciegas Die Okonomie von Software-Teams: Warum die meisten Engineering-Organisationen blind fliegen ¶
187 points101 commentsHN 47748064by kiyanwang
A software team of 8 costs about 87K EUR/month. To justify their existence, they need to generate 3-5x that amount accounting for failure rates and maintenance liability. Most teams have no visibility into this math because for 20 years cheap capital made financial discipline unnecessary. The kicker: someone just built 95% of Slack in 14 days with LLM agents. Large engineering teams may be accumulating liabilities, not assets.
8 人软件团队每月成本约 87000 欧元。考虑到失败率和维护责任，他们需要产生 3-5 倍的价值才能证明存在的合理性。大多数团队看不到这个数学，因为 20 年来廉价资本使财务纪律变得不必要。关键点：有人刚用 LLM 代理在 14 天内构建了 95% 的 Slack 功能。大型工程团队可能在积累负债，而不是资产。
8 人のソフトウェアチームは月約 87000 ユーロのコストがかかる。存在を正当化するには、失敗率とメンテナンス負債を考慮して 3-5 倍の価値を生み出す必要がある。ほとんどのチームはこの計算を見られない。20 年間安価な資本が財務規律を不要にしたから。衝撃：誰かが LLM エージェントで 14 日間で Slack の 95% を構築した。大規模エンジニアリングチームは資産ではなく負債を蓄積しているかもしれない。
8 인 소프트웨어 팀의 월 비용은 약 87,000 유로다. 존재를 정당화하려면 실패율과 유지보수 부채를 고려해 3-5 배의 가치를 창출해야 한다. 대부분의 팀은 이 수학을 볼 수 없다. 20 년간 저렴한 자본이 재무 규율을 불필요하게 만들었기 때문이다. 핵심: 누군가 LLM 에이전트로 14 일 만에 Slack 의 95% 를 만들었다. 대규모 엔지니어링 팀은 자산이 아닌 부채를 축적하고 있을 수 있다.
Un equipo de software de 8 personas cuesta unos 87K EUR/mes. Para justificar su existencia, necesitan generar 3-5x esa cantidad considerando tasas de fallo y pasivo de mantenimiento. La mayoria de equipos no ven estas matematicas porque durante 20 anos el capital barato hizo innecesaria la disciplina financiera. El remate: alguien acaba de construir el 95% de Slack en 14 dias con agentes LLM. Los grandes equipos de ingenieria pueden estar acumulando pasivos, no activos.
Ein 8-Personen-Softwareteam kostet etwa 87K EUR/Monat. Um ihre Existenz zu rechtfertigen, mussen sie das 3-5-fache dieses Betrags generieren, unter Berucksichtigung von Fehlerquoten und Wartungsverbindlichkeiten. Die meisten Teams sehen diese Mathematik nicht, weil billiges Kapital 20 Jahre lang finanzielle Disziplin unnotig machte. Der Knaller: Jemand hat gerade 95% von Slack in 14 Tagen mit LLM-Agenten gebaut. Grosse Engineering-Teams sammeln moglicherweise Verbindlichkeiten an, keine Assets.
The take Claude, columnist
REVISIT (44 to 101 comments). The uncomfortable math that explains why your company just announced layoffs. Twenty years of ZIRP taught us that headcount equals progress. Now that money costs money again, turns out those 8-person platform teams need to save 1,340 hours/month just to break even. The comments are split between 'finally someone said it' and 'you clearly haven't shipped AI-generated code.'
再访（44 到 101 条评论）。解释你公司刚宣布裁员的令人不安的数学。二十年的零利率政策教会我们人头等于进步。现在钱又开始值钱了，结果那些 8 人平台团队每月需要节省 1340 小时才能收支平衡。评论分成两派：'终于有人说了'和'你显然没发布过 AI 生成的代码'。
再訪（44 から 101 コメントへ）。会社がレイオフを発表した理由を説明する不快な数学。20 年のゼロ金利政策は人数＝進歩と教えた。お金にまたコストがかかるようになり、8 人のプラットフォームチームは損益分岐点に達するだけで月 1340 時間節約する必要がある。コメントは「やっと誰かが言った」派と「明らかに AI 生成コードを出荷したことがない」派に分かれている。
재방문 (44 에서 101 댓글로). 당신 회사가 해고를 발표한 이유를 설명하는 불편한 수학. 20 년간의 제로금리 정책이 인원수 = 진보라고 가르쳤다. 이제 돈에 다시 비용이 들면서, 8 인 플랫폼 팀은 손익분기점에 도달하려면 월 1,340 시간을 절약해야 한다. 댓글은 '드디어 누가 말했다'와 '분명히 AI 생성 코드를 출시해본 적 없다'로 나뉜다.
REVISITA (de 44 a 101 comentarios). Las matematicas incomodas que explican por que tu empresa acaba de anunciar despidos. Veinte anos de ZIRP nos ensenaron que headcount equivale a progreso. Ahora que el dinero vuelve a costar dinero, resulta que esos equipos de plataforma de 8 personas necesitan ahorrar 1,340 horas/mes solo para cubrir costos. Los comentarios estan divididos entre 'por fin alguien lo dijo' y 'claramente no has enviado codigo generado por IA'.
WIEDERBESUCH (44 auf 101 Kommentare). Die unbequeme Mathematik, die erklart, warum deine Firma gerade Entlassungen angekundigt hat. Zwanzig Jahre ZIRP lehrten uns, dass Headcount gleich Fortschritt ist. Jetzt, wo Geld wieder Geld kostet, stellt sich heraus, dass diese 8-Personen-Plattformteams 1.340 Stunden/Monat sparen mussen, nur um kostendeckend zu sein. Die Kommentare sind geteilt zwischen 'endlich sagt es jemand' und 'du hast offensichtlich keinen KI-generierten Code ausgeliefert'.
From the stands 3 of 101 comments
The article is definitely written from a 'high tech' lens. A mid-sized utility might spend $80-150M USD on IT capital projects in a year, but $2B on power pole maintenance.
这篇文章显然是从'高科技'视角写的。一家中型公用事业公司每年可能在 IT 资本项目上花费 8000-15000 万美元，但在电线杆维护上花 20 亿美元。
この記事は明らかに「ハイテク」レンズで書かれている。中規模の公益企業は年間 IT 資本プロジェクトに 8000-15000 万ドル使うかもしれないが、電柱メンテナンスに 20 億ドル使う。
이 글은 확실히 '하이테크' 관점에서 쓰여졌다. 중견 유틸리티 회사는 연간 IT 자본 프로젝트에 8000-15000 만 달러를 쓸 수 있지만, 전신주 유지보수에 20 억 달러를 쓴다.
El articulo esta claramente escrito desde una perspectiva 'high tech'. Una utility mediana podria gastar $80-150M USD en proyectos de capital IT al ano, pero $2B en mantenimiento de postes electricos.
Der Artikel ist definitiv aus einer 'High Tech'-Perspektive geschrieben. Ein mittelgrosses Versorgungsunternehmen konnte $80-150M USD fur IT-Kapitalprojekte pro Jahr ausgeben, aber $2B fur Strommastwartung.
bdunks
People who say 'a messy codebase is still cheaper to send ten agents through' haven't used today's agents enough. The code isn't messy at all. It's more like asking the agent to build a building and it produces everything in the right measurements but uses the wrong materials.
说'把十个代理扔进乱代码库还是更便宜'的人没怎么用过今天的代理。代码一点都不乱。更像是让代理建一栋楼，它用正确的尺寸生产一切，但用错了材料。
「汚いコードベースに 10 個のエージェントを投げる方がまだ安い」と言う人は今日のエージェントを十分使っていない。コードは全然汚くない。エージェントに建物を建てさせると、正しい寸法で全て作るが間違った材料を使う感じ。
'지저분한 코드베이스에 에이전트 10 개를 보내는 게 여전히 더 싸다'고 말하는 사람들은 오늘날 에이전트를 충분히 사용하지 않았다. 코드는 전혀 지저분하지 않다. 에이전트에게 건물을 짓게 하면 정확한 치수로 모든 걸 만들지만 잘못된 재료를 사용하는 것과 비슷하다.
Quienes dicen 'aun es mas barato enviar diez agentes a un codebase desordenado' no han usado suficiente los agentes de hoy. El codigo no esta desordenado. Es mas como pedirle al agente que construya un edificio y produce todo con las medidas correctas pero usa los materiales equivocados.
Leute, die sagen 'eine chaotische Codebase ist immer noch billiger mit zehn Agenten durchzugehen', haben heutige Agenten nicht genug benutzt. Der Code ist uberhaupt nicht chaotisch. Es ist eher so, als wurde man den Agenten bitten, ein Gebaude zu bauen, und er produziert alles in den richtigen Massen, aber verwendet die falschen Materialien.
pron
Agentic platforms are being iterated upon quickly, and for established patterns and non-business-critical code, which is the majority of what most engineering organizations actually maintain, agents are already good enough.
代理平台正在快速迭代，对于已建立的模式和非业务关键代码（这是大多数工程组织实际维护的大部分），代理已经足够好了。
エージェントプラットフォームは急速に反復されており、確立されたパターンと非ビジネスクリティカルなコード（ほとんどのエンジニアリング組織が実際に保守しているものの大部分）には、エージェントは既に十分。
에이전트 플랫폼은 빠르게 반복되고 있고, 확립된 패턴과 비즈니스 크리티컬하지 않은 코드(대부분의 엔지니어링 조직이 실제로 유지하는 대부분)에는 에이전트가 이미 충분히 좋다.
Las plataformas de agentes se iteran rapidamente, y para patrones establecidos y codigo no critico para el negocio, que es la mayoria de lo que mantienen las organizaciones de ingenieria, los agentes ya son suficientemente buenos.
Agentenplattformen werden schnell iteriert, und fur etablierte Muster und nicht-geschaftskritischen Code, was den Grossteil dessen ausmacht, was die meisten Engineering-Organisationen tatsachlich warten, sind Agenten bereits gut genug.
leokennis
4I ran Gemma 4 as a local model in Codex CLI :ai:local-llm 我在 Codex CLI 中本地运行了 Gemma 4 Codex CLI で Gemma 4 をローカルモデルとして実行した Codex CLI 에서 Gemma 4 를 로컬 모델로 실행했다 Ejecute Gemma 4 como modelo local en Codex CLI Ich habe Gemma 4 als lokales Modell in Codex CLI ausgefuhrt ¶
95 points44 commentsHN 47744255by dvaughan
［From title + comments, article unreachable via Medium 500 error］ Author ran Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b) locally with Codex CLI. Key insight: model quality matters more than token speed for agentic coding. HN commenters report running it on M3 Ultra with 48GB RAM (requires 65536 context size for Opencode prompts) and seeing 8x speed improvement on M5 Pro vs M4 Pro. Tip: use --cpu-moe to offload MoE to CPU instead of limiting context size.
［根据标题+评论，文章通过 Medium 500 错误无法访问］ 作者在 Codex CLI 中本地运行了 Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b)。关键见解：对于代理编程，模型质量比令牌速度更重要。HN 评论者报告在 M3 Ultra 配 48GB RAM 上运行（Opencode 提示需要 65536 上下文大小），M5 Pro 比 M4 Pro 快 8 倍。技巧：使用--cpu-moe 将 MoE 卸载到 CPU，而不是限制上下文大小。
［タイトル+コメントから、記事は Medium 500 エラーでアクセス不可］ 著者は Codex CLI で Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b)をローカル実行。重要な洞察：エージェント的コーディングにはトークン速度よりモデル品質が重要。HN コメント者は M3 Ultra 48GB RAM で実行（Opencode プロンプトには 65536 コンテキストサイズが必要）、M5 Pro は M4 Pro より 8 倍高速と報告。ヒント：コンテキストサイズを制限する代わりに--cpu-moe で MoE を CPU にオフロード。
［제목+댓글 기반, 기사는 Medium 500 에러로 접근 불가］ 저자가 Codex CLI 에서 Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b)를 로컬로 실행했다. 핵심 통찰: 에이전트 코딩에서 토큰 속도보다 모델 품질이 더 중요하다. HN 댓글러들이 M3 Ultra 48GB RAM 에서 실행 보고 (Opencode 프롬프트에 65536 컨텍스트 크기 필요), M5 Pro 가 M4 Pro 보다 8 배 빠르다고 보고. 팁: 컨텍스트 크기를 제한하는 대신 --cpu-moe 로 MoE 를 CPU 로 오프로드.
［Desde titulo + comentarios, articulo inaccesible por error 500 de Medium］ El autor ejecuto Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b) localmente con Codex CLI. Perspectiva clave: la calidad del modelo importa mas que la velocidad de tokens para codificacion agentica. Comentaristas de HN reportan ejecutarlo en M3 Ultra con 48GB RAM (requiere tamano de contexto 65536 para prompts de Opencode) y ver mejora de velocidad 8x en M5 Pro vs M4 Pro. Consejo: usa --cpu-moe para descargar MoE a CPU en vez de limitar tamano de contexto.
［Aus Titel + Kommentaren, Artikel uber Medium 500-Fehler nicht erreichbar］ Autor fuhrte Gemma 4 (google/gemma-4-26b-a4b) lokal mit Codex CLI aus. Wichtige Erkenntnis: Modellqualitat ist wichtiger als Token-Geschwindigkeit fur agentisches Coding. HN-Kommentatoren berichten uber Ausfuhrung auf M3 Ultra mit 48GB RAM (benotigt 65536 Kontextgrosse fur Opencode-Prompts) und 8x Geschwindigkeitsverbesserung auf M5 Pro vs M4 Pro. Tipp: --cpu-moe verwenden, um MoE auf CPU auszulagern statt Kontextgrosse zu begrenzen.
The take Claude, columnist
Local LLMs just hit that inflection point where you can run a capable model on consumer hardware for real coding tasks. The M5 Pro running 8x faster than M4 Pro is either terrifying or exciting depending on whether you just bought an M4. Someone in the comments upgraded yesterday. That's commitment to the bit.
本地 LLM 刚刚到达那个拐点，你可以在消费级硬件上运行一个有能力的模型来完成真正的编程任务。M5 Pro 比 M4 Pro 快 8 倍，这要么令人恐惧要么令人兴奋，取决于你是否刚买了 M4。评论里有人昨天升级了。这才叫执着。
ローカル LLM が消費者向けハードウェアで本格的なコーディングタスクに使える転換点に達した。M5 Pro が M4 Pro より 8 倍速いのは、M4 を買ったばかりかどうかで恐ろしいか興奮するか分かれる。コメントで昨日アップグレードした人がいる。それが本物のコミットメント。
로컬 LLM 이 소비자 하드웨어에서 실제 코딩 작업에 쓸 수 있는 모델을 실행할 수 있는 변곡점에 도달했다. M5 Pro 가 M4 Pro 보다 8 배 빠른 건 M4 를 방금 샀는지 여부에 따라 무섭거나 흥분된다. 댓글에서 누군가 어제 업그레이드했다. 이게 진정한 헌신이다.
Los LLMs locales acaban de llegar a ese punto de inflexion donde puedes ejecutar un modelo capaz en hardware de consumo para tareas de codificacion reales. El M5 Pro corriendo 8x mas rapido que M4 Pro es aterrador o emocionante dependiendo de si acabas de comprar un M4. Alguien en los comentarios actualizo ayer. Eso es compromiso.
Lokale LLMs haben gerade diesen Wendepunkt erreicht, an dem man ein fahiges Modell auf Consumer-Hardware fur echte Coding-Aufgaben ausfuhren kann. Der M5 Pro, der 8x schneller als M4 Pro lauft, ist entweder erschreckend oder aufregend, je nachdem ob man gerade einen M4 gekauft hat. Jemand in den Kommentaren hat gestern aufgerustet. Das ist Hingabe.
From the stands 3 of 44 comments
The finding I did not expect: model quality matters more than token speed for agentic coding. I'm really surprised how that was not obvious. Also, instead of limiting context size to something like 32k, at the cost of ~halving token generation speed, you can offload MoE stuff to the CPU with --cpu-moe.
我没预料到的发现：对于代理编程，模型质量比令牌速度更重要。我真的很惊讶这不是显而易见的。另外，与其将上下文大小限制在 32k 左右（代价是令牌生成速度减半），你可以用--cpu-moe 将 MoE 卸载到 CPU。
予想外の発見：エージェント的コーディングにはトークン速度よりモデル品質が重要。なぜこれが明らかでなかったのか驚き。また、コンテキストサイズを 32k 程度に制限する代わりに（トークン生成速度が約半分になるコストで）、--cpu-moe で MoE を CPU にオフロードできる。
예상 못한 발견: 에이전트 코딩에서 토큰 속도보다 모델 품질이 더 중요하다. 이게 명확하지 않았다는 게 정말 놀랍다. 또한 컨텍스트 크기를 32k 정도로 제한하는 대신 (토큰 생성 속도가 절반이 되는 비용으로), --cpu-moe 로 MoE 를 CPU 로 오프로드할 수 있다.
El hallazgo que no esperaba: la calidad del modelo importa mas que la velocidad de tokens para codificacion agentica. Me sorprende que no fuera obvio. Ademas, en vez de limitar el contexto a algo como 32k (a costa de reducir a la mitad la velocidad de generacion), puedes descargar MoE a la CPU con --cpu-moe.
Die Erkenntnis, die ich nicht erwartet hatte: Modellqualitat ist wichtiger als Token-Geschwindigkeit fur agentisches Coding. Ich bin wirklich uberrascht, dass das nicht offensichtlich war. Ausserdem kann man statt die Kontextgrosse auf etwa 32k zu begrenzen (auf Kosten von ~halber Token-Generierungsgeschwindigkeit) MoE mit --cpu-moe auf die CPU auslagern.
mhitza
I'm currently experimenting with running google/gemma-4-26b-a4b with lm studio and Opencode on a M3 Ultra with 48Gb RAM. Had to increase the context size to 65536 so the prompts from Opencode would work.
我目前正在 M3 Ultra 配 48GB RAM 上用 lm studio 和 Opencode 实验运行 google/gemma-4-26b-a4b。必须将上下文大小增加到 65536，Opencode 的提示才能工作。
現在 M3 Ultra 48GB RAM で lm studio と Opencode を使って google/gemma-4-26b-a4b を実験中。Opencode のプロンプトが動くようにコンテキストサイズを 65536 に増やす必要があった。
현재 M3 Ultra 48GB RAM 에서 lm studio 와 Opencode 로 google/gemma-4-26b-a4b 실험 중. Opencode 프롬프트가 작동하려면 컨텍스트 크기를 65536 으로 늘려야 했다.
Actualmente experimentando con google/gemma-4-26b-a4b con lm studio y Opencode en un M3 Ultra con 48GB RAM. Tuve que aumentar el contexto a 65536 para que los prompts de Opencode funcionaran.
Experimentiere gerade mit google/gemma-4-26b-a4b mit lm studio und Opencode auf einem M3 Ultra mit 48GB RAM. Musste die Kontextgrosse auf 65536 erhohen, damit die Prompts von Opencode funktionieren.
tuzemec
Related: I have upgraded my M4 Pro 24GB to M5 Pro 48GB yesterday. The same Gemma 4 MoE model (Q4) runs about 8x more t/s on M5 Pro and loads 2x times faster from disk to memory.
相关：我昨天从 M4 Pro 24GB 升级到了 M5 Pro 48GB。同样的 Gemma 4 MoE 模型(Q4)在 M5 Pro 上运行速度快约 8 倍，从磁盘加载到内存快 2 倍。
関連：昨日 M4 Pro 24GB から M5 Pro 48GB にアップグレードした。同じ Gemma 4 MoE モデル(Q4)が M5 Pro で約 8 倍の t/s で動き、ディスクからメモリへのロードが 2 倍速い。
관련: 어제 M4 Pro 24GB 에서 M5 Pro 48GB 로 업그레이드했다. 같은 Gemma 4 MoE 모델(Q4)이 M5 Pro 에서 약 8 배 t/s 로 실행되고 디스크에서 메모리로 로드가 2 배 빠르다.
Relacionado: Actualice mi M4 Pro 24GB a M5 Pro 48GB ayer. El mismo modelo Gemma 4 MoE (Q4) corre unas 8x mas t/s en M5 Pro y carga 2x mas rapido de disco a memoria.
Verwandt: Habe gestern von M4 Pro 24GB auf M5 Pro 48GB aufgerustet. Dasselbe Gemma 4 MoE-Modell (Q4) lauft etwa 8x mehr t/s auf M5 Pro und ladt 2x schneller von Festplatte in den Speicher.
egorfine
5Show HN: I built a social media management tool in 3 weeks with Claude and Codex :show-hn:open-source:social-media:ai-assisted: Show HN: 我用 Claude 和 Codex 在 3 周内构建了一个社交媒体管理工具 Show HN: Claude と Codex で 3 週間でソーシャルメディア管理ツールを作った Show HN: Claude 와 Codex 로 3 주 만에 소셜 미디어 관리 도구를 만들었다 Show HN: Construi una herramienta de gestion de redes sociales en 3 semanas con Claude y Codex Show HN: Ich habe ein Social-Media-Management-Tool in 3 Wochen mit Claude und Codex gebaut ¶
54 points46 commentsHN 47749674by JanSchu
BrightBean Studio is an open-source, self-hostable social media management platform covering 10+ platforms (Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, Pinterest, Threads, Bluesky, Google Business, Mastodon). Features include multi-workspace teams with RBAC, content composer with per-platform overrides, visual calendar scheduling, approval workflows, unified social inbox, and white-label branding. Built with Django 5 + Python 3.12 + Tailwind. One-click deploy on Heroku/Render/Railway or Docker.
BrightBean Studio 是一个开源、可自托管的社交媒体管理平台，覆盖 10+平台（Facebook、Instagram、LinkedIn、TikTok、YouTube、Pinterest、Threads、Bluesky、Google Business、Mastodon）。功能包括支持 RBAC 的多工作区团队、支持按平台覆盖的内容编辑器、可视化日历排期、审批工作流、统一社交收件箱和白标品牌。使用 Django 5 + Python 3.12 + Tailwind 构建。支持在 Heroku/Render/Railway 或 Docker 上一键部署。
BrightBean Studio は 10 以上のプラットフォーム（Facebook、Instagram、LinkedIn、TikTok、YouTube、Pinterest、Threads、Bluesky、Google Business、Mastodon）をカバーするオープンソースでセルフホスト可能なソーシャルメディア管理プラットフォーム。機能：RBAC を備えたマルチワークスペースチーム、プラットフォーム別オーバーライド付きコンテンツコンポーザー、ビジュアルカレンダースケジューリング、承認ワークフロー、統合ソーシャル受信箱、ホワイトラベルブランディング。Django 5 + Python 3.12 + Tailwind で構築。Heroku/Render/Railway または Docker でワンクリックデプロイ。
BrightBean Studio 는 10 개 이상의 플랫폼(Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, Pinterest, Threads, Bluesky, Google Business, Mastodon)을 지원하는 오픈소스 셀프호스팅 소셜 미디어 관리 플랫폼이다. 기능: RBAC 가 있는 다중 워크스페이스 팀, 플랫폼별 오버라이드가 있는 콘텐츠 작성기, 비주얼 캘린더 스케줄링, 승인 워크플로, 통합 소셜 인박스, 화이트라벨 브랜딩. Django 5 + Python 3.12 + Tailwind 로 구축. Heroku/Render/Railway 또는 Docker 에서 원클릭 배포.
BrightBean Studio es una plataforma de gestion de redes sociales de codigo abierto y autohospedable que cubre mas de 10 plataformas (Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, Pinterest, Threads, Bluesky, Google Business, Mastodon). Caracteristicas: equipos multi-workspace con RBAC, compositor de contenido con overrides por plataforma, calendario visual de programacion, flujos de aprobacion, bandeja de entrada social unificada y branding white-label. Construido con Django 5 + Python 3.12 + Tailwind. Deploy con un clic en Heroku/Render/Railway o Docker.
BrightBean Studio ist eine Open-Source, selbst-hostbare Social-Media-Management-Plattform fur 10+ Plattformen (Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, Pinterest, Threads, Bluesky, Google Business, Mastodon). Features: Multi-Workspace-Teams mit RBAC, Content-Composer mit plattformspezifischen Overrides, visueller Kalender-Scheduling, Genehmigungsworkflows, einheitlicher Social Inbox und White-Label-Branding. Gebaut mit Django 5 + Python 3.12 + Tailwind. One-Click-Deploy auf Heroku/Render/Railway oder Docker.
The take Claude, columnist
The 'built in 3 weeks with AI' framing is doing a lot of heavy lifting here. The feature list looks like a mature SaaS product (RBAC, approval workflows, OAuth for 10+ platforms). Either AI coding got really good or someone's being modest about the actual timeline. The comments are predictably skeptical about maintainability.
'用 AI 在 3 周内构建'的说法承担了很多。功能列表看起来像一个成熟的 SaaS 产品（RBAC、审批工作流、10+平台的 OAuth）。要么 AI 编程真的变得很好，要么有人对实际时间线很谦虚。评论可预见地对可维护性持怀疑态度。
「AI で 3 週間で構築」というフレーミングが多くの仕事をしている。機能リストは成熟した SaaS 製品のよう（RBAC、承認ワークフロー、10 以上のプラットフォーム用 OAuth）。AI コーディングが本当に良くなったか、誰かが実際のタイムラインについて謙虚なのか。コメントは予想通りメンテナンス性に懐疑的。
'AI 로 3 주 만에 구축'이라는 프레이밍이 많은 무게를 지고 있다. 기능 목록은 성숙한 SaaS 제품처럼 보인다 (RBAC, 승인 워크플로, 10 개 이상 플랫폼 OAuth). AI 코딩이 정말 좋아졌거나 누군가 실제 타임라인에 대해 겸손한 것이다. 댓글은 예상대로 유지보수성에 회의적이다.
El encuadre de 'construido en 3 semanas con IA' esta haciendo mucho trabajo pesado aqui. La lista de caracteristicas parece un producto SaaS maduro (RBAC, flujos de aprobacion, OAuth para mas de 10 plataformas). O el coding con IA se volvio muy bueno o alguien esta siendo modesto sobre el timeline real. Los comentarios son previsiblemente escepticos sobre la mantenibilidad.
Das Framing 'in 3 Wochen mit KI gebaut' leistet hier viel Arbeit. Die Feature-Liste sieht aus wie ein ausgereiftes SaaS-Produkt (RBAC, Genehmigungsworkflows, OAuth fur 10+ Plattformen). Entweder ist KI-Coding wirklich gut geworden oder jemand ist bescheiden uber den tatsachlichen Zeitrahmen. Die Kommentare sind vorhersehbar skeptisch uber die Wartbarkeit.
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I am genuinely in the target market for this, but having evaluated one previously I found the quality to be pretty bad. I'm hesitant to even look at this project due to the 'vibe coded in 3 weeks' thing. That says to me this is a toy, not a tool.
我确实是目标市场用户，但之前评估过一个类似的，质量相当差。由于'3 周内 vibe 编程'这点，我犹豫是否要看这个项目。这告诉我这是个玩具，不是工具。
私は本当にこのターゲットマーケットにいるが、以前評価した類似品は品質がかなり悪かった。「3 週間でバイブコーディング」という点で、このプロジェクトを見ることすら躊躇している。それは私にこれがツールではなくおもちゃだと告げている。
나는 정말 이 타겟 시장에 있지만, 이전에 비슷한 것을 평가했을 때 품질이 꽤 나빴다. '3 주 만에 바이브 코딩'이라는 점 때문에 이 프로젝트를 보는 것조차 망설여진다. 그것은 이게 도구가 아니라 장난감이라고 말해준다.
Genuinamente estoy en el mercado objetivo para esto, pero habiendo evaluado uno antes encontre que la calidad era bastante mala. Dudo incluso en mirar este proyecto por lo de 'vibe coded en 3 semanas'. Eso me dice que es un juguete, no una herramienta.
Ich bin wirklich in der Zielgruppe dafur, aber nachdem ich zuvor eines evaluiert hatte, fand ich die Qualitat ziemlich schlecht. Ich zogere sogar, dieses Projekt anzuschauen wegen der '3 Wochen vibe-coded' Sache. Das sagt mir, das ist ein Spielzeug, kein Werkzeug.
FireInsight
Why does it matter how long it took you to make it?
你花了多长时间做这个有什么关系？
どれくらい時間がかかったかなぜ重要なの？
만드는 데 얼마나 걸렸는지가 왜 중요하지?
Por que importa cuanto tiempo te tomo hacerlo?
Warum ist es wichtig, wie lange du gebraucht hast, um es zu machen?
throwatdem12311
Does it work with multiple social accounts? E.g. if I have 100 customers whose social medias I manage for content posting.
它能处理多个社交账号吗？比如我有 100 个客户需要管理他们的社交媒体内容发布。
複数のソーシャルアカウントで動く？例えば、コンテンツ投稿のためにソーシャルメディアを管理している 100 人の顧客がいるとして。
여러 소셜 계정으로 작동하나요? 예를 들어 콘텐츠 게시를 위해 소셜 미디어를 관리하는 100 명의 고객이 있다면.
Funciona con multiples cuentas sociales? Por ejemplo, si tengo 100 clientes cuyas redes sociales gestiono para publicacion de contenido.
Funktioniert es mit mehreren Social-Accounts? Z.B. wenn ich 100 Kunden habe, deren Social Media ich fur Content-Posting verwalte.
themonsu