2025-07-02 Top Stories #

1. Tác giả nghi ngờ rằng số tiền thực tế của khối lập phương triệu đô của Ngân hàng Dự trữ Liên bang có thể nhiều hơn 500.000 đô la.
2. Kỹ thuật ngữ cảnh đóng vai trò quan trọng trong các tác nhân AI, bằng cách cung cấp thông tin và công cụ cần thiết để nâng cao khả năng giải quyết nhiệm vụ.
3. Tính năng WiFi Motion của Xfinity sử dụng tín hiệu WiFi để phát hiện chuyển động trong nhà, yêu cầu người dùng bật và thiết lập.
4. Proton tham gia vụ kiện, cáo buộc chính sách App Store của Apple gây tổn hại cho các nhà phát triển và người tiêu dùng.
5. Cloudflare ra mắt dịch vụ trả tiền theo lượt thu thập dữ liệu, cho phép chủ sở hữu nội dung kiếm tiền từ việc truy cập của trình thu thập dữ liệu AI.
6. Một người đàn ông ở Melbourne đã phát hiện ra một mạng lưới tàu hỏa mô hình khổng lồ dưới ngôi nhà mới mua của mình.
7. Claude Code hỗ trợ chức năng hook, cho phép người dùng xác định các lệnh shell để thực thi ở các giai đoạn vòng đời khác nhau.
8. Trình duyệt đầu cuối Spegel sử dụng LLM để viết lại nội dung trang web, trình bày ở định dạng Markdown.
9. OpenFLOW là một công cụ mã nguồn mở, được sử dụng để nhanh chóng tạo các sơ đồ cơ sở hạ tầng chiếu đẳng cự đẹp mắt.
10. Cổng USB của thiết bị Qualcomm ẩn chức năng JTAG, hỗ trợ gỡ lỗi SWD thông qua EUD, không cần công cụ bên ngoài.

Fed nói rằng đây là một khối 1 triệu đô la. Họ đã sai lệch nửa triệu #

The Fed says this is a cube of $1M. They’re off by half a million

https://calvin.sh/blog/fed-lie/

Bài viết này được viết bởi Calvin Liang, kể về sự tò mò của anh đối với một khối lập phương trong suốt được trưng bày tại Bảo tàng Tiền tệ của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Chicago. Khối lập phương này được cho là chứa 1 triệu đô la tiền giấy 1 đô la. Nhưng tác giả không tin vào nhãn này và quyết định tự mình đếm.

Đầu tiên, tác giả cố gắng đếm số tiền tại chỗ trong bảo tàng, nhưng vì khối lập phương rất cao, anh phải lùi lại để nhìn thấy toàn bộ khối lập phương, nheo mắt đếm các chồng tiền, nhưng nhanh chóng mất dấu. Anh nhận ra hành vi này trông kỳ lạ trong bảo tàng, nên đã từ bỏ phương pháp này.

Tiếp theo, tác giả cố gắng đếm bằng ảnh chụp từ điện thoại di động, phóng to ảnh, dùng ngón tay vuốt trên màn hình, và đếm thầm trong đầu. Nhưng vẫn không thể giữ được số đếm. Anh muốn một công cụ có thể nhấp và đếm trên ảnh, nhưng phát hiện không có ứng dụng web nào như vậy.

Vì vậy, tác giả đã tạo ra một công cụ có tên là “Dot Counter”, một ứng dụng web rất đơn giản: tải ảnh lên, nhấp để đặt các dấu chấm, nó sẽ cho bạn biết bạn đã đặt bao nhiêu dấu chấm. Công cụ này ban đầu được tạo ra để điều tra khối lập phương này, nhưng tác giả nghĩ rằng những người khác cũng có thể cần đếm trong ảnh.

Tác giả giả định mỗi bó chứa 100 tờ tiền 100 đô la, tính toán ra số tiền thực tế mà khối lập phương chứa là 1.554.000 đô la, nhiều hơn 50% so với con số 1 triệu đô la được tuyên bố, tức là nhiều hơn 554.000 đô la.

Bài viết cũng đề cập rằng, nếu trừ đi 2 từ mỗi chiều (về cơ bản là bóc lớp tiền bên ngoài cùng), kết quả tính toán sẽ gần với 1 triệu đô la hơn, nhưng như vậy khối lập phương sẽ không còn là khối lập phương nữa.

Tác giả cũng đưa ra một giả thuyết rằng, Ngân hàng Dự trữ Liên bang có thể đang chơi một trò chơi dài hạn, theo mục tiêu lạm phát 2%, khối lập phương này sẽ trị giá 1 triệu đô la sau 22 năm.

Cuối cùng, tác giả đưa ra một khả năng rằng khối lập phương có thể rỗng, bên trong có thể chỉ là không khí và giấy báo cũ nhàu nát, chỉ là một khối lập phương trang trí, một ảo ảnh tài chính, chiếc piñata đắt nhất thế giới (nhưng không thể đập, vì bảo vệ đang nhìn).

Tác giả tính toán rằng, ngay cả lớp tiền bên ngoài cùng cũng trị giá 534.000 đô la. Anh đưa ra một phương pháp để tạo ra một khối lập phương 1 triệu đô la, xem xét kích thước của tờ đô la, anh tính toán rằng cách tốt nhất là 90 bó tiền xếp chồng lên nhau 7 lớp, 16 chồng, tổng cộng trị giá 1.008.000 đô la, tạo thành một khối lập phương gần như hoàn hảo.

Tóm lại, tác giả thông qua việc tạo ra một công cụ, thực hiện các phép tính toán học, và kiểm tra kỹ lưỡng các chồng tiền, đi đến kết luận: khối lập phương có thể là 1 triệu đô la, có thể là một hộp rỗng, và rất có thể là 1,55 triệu đô la. Anh thông qua hành động và tính toán của mình, giúp người đọc không còn cần phải đoán nữa.

HN | Độ nóng: 857 điểm | 343 bình luận | Tác giả: c249709 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44435484

• Triển lãm một triệu đô la này thực tế vượt quá một triệu đô la, vì kích thước hộp bị sai, nhưng Ngân hàng Dự trữ Liên bang vẫn quyết định trưng bày và tuyên bố là một triệu đô la.
• Khả năng đánh cắp khối tiền mặt này là rất thấp, trừ khi bạn chỉ lấy một phần nhỏ mệnh giá, và có thể cần phải tiêu số tiền này ở nước ngoài, vì các ngân hàng nước ngoài cần thời gian để kiểm tra số sê-ri.
• Sử dụng trí thông minh để kiếm được một triệu rưỡi đô la bằng các phương pháp truyền thống có lẽ tốt hơn.
• Có người cho rằng nói “Tôi không có vấn đề gì với điều này” trong cuộc họp Zoom có thể kiếm được một triệu đô la, nhưng vẫn đang chờ số tiền này.
• Có người nhận ra rằng việc hoàn thành nhiệm vụ này có thể được xử lý song song trên quy mô lớn.
• Có người cho rằng trong vài năm, số người tích lũy được một triệu rưỡi đô la có lẽ chỉ chiếm một con số phần trăm.
• Định nghĩa về “một số” và “vài” khác nhau tùy theo người, có người cho rằng “một số” là từ 3 đến 5.
• Có người đoán số lượng bằng cách quan sát số lượng khay lon bia và đã thắng cuộc thi.
• Có người nghi ngờ rằng phần giữa của khối lập phương có thể chỉ là không khí và giấy báo cũ nhàu nát.
• Có người cho rằng khái niệm thú vị hơn về triển lãm này là “1 triệu đô la bằng tờ 100 đô la vừa với khu vực này”, thay vì “đây là một triệu đô la bằng tiền giấy”.

Kỹ năng mới trong AI không phải là prompting, mà là context engineering #

The new skill in AI is not prompting, it’s context engineering

https://www.philschmid.de/context-engineering

Bài viết này giới thiệu một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo - Kỹ thuật ngữ cảnh (Context Engineering). Bài viết chỉ ra rằng, với sự trỗi dậy của các tác nhân (Agents), trọng tâm của cuộc trò chuyện đã chuyển từ “kỹ thuật prompt” (prompt engineering) sang “kỹ thuật ngữ cảnh” rộng lớn và mạnh mẽ hơn. Tobi Lutke mô tả kỹ thuật ngữ cảnh là “nghệ thuật cung cấp tất cả ngữ cảnh cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để chúng có thể giải quyết hợp lý các nhiệm vụ”.

Bài viết trước tiên giải thích ngữ cảnh là gì, nó không chỉ là một prompt duy nhất được gửi đến LLM, mà là mọi thứ mà mô hình nhìn thấy trước khi tạo ra phản hồi. Ngữ cảnh bao gồm các hướng dẫn/prompt hệ thống, prompt người dùng, trạng thái/lịch sử (bộ nhớ ngắn hạn), bộ nhớ dài hạn, thông tin truy xuất (RAG), các công cụ có sẵn và đầu ra có cấu trúc.

Tiếp theo, bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ thuật ngữ cảnh, chỉ ra rằng bí quyết để xây dựng một AI Agent thực sự hiệu quả không nằm ở sự phức tạp của mã được viết, mà nằm ở chất lượng của ngữ cảnh được cung cấp. Bài viết so sánh sự khác biệt giữa một Agent “trình diễn rẻ tiền” và một Agent “kỳ diệu” thông qua một ví dụ về một trợ lý AI sắp xếp cuộc họp. Agent trình diễn rẻ tiền chỉ có ngữ cảnh của yêu cầu người dùng, trong khi Agent kỳ diệu có thông tin ngữ cảnh phong phú, bao gồm thông tin lịch, email trước đây với người đó, danh sách liên hệ và các công cụ để gửi lời mời, do đó có thể tạo ra các phản hồi hữu ích hơn.

Bài viết tiếp tục giải thích định nghĩa về kỹ thuật ngữ cảnh, nó không chỉ là việc xây dựng một tập hợp các hướng dẫn hoàn hảo trong một chuỗi văn bản duy nhất, mà là một lĩnh vực rộng lớn hơn. Kỹ thuật ngữ cảnh là một ngành học về thiết kế và xây dựng các hệ thống động, cung cấp thông tin và công cụ phù hợp vào đúng thời điểm và ở đúng định dạng, cho phép LLM hoàn thành nhiệm vụ của mình.

Cuối cùng, bài viết kết luận rằng việc xây dựng các AI Agent mạnh mẽ và đáng tin cậy ngày càng ít phụ thuộc vào việc tìm kiếm các prompt kỳ diệu hoặc cập nhật mô hình, mà phụ thuộc vào kỹ thuật ngữ cảnh và cung cấp thông tin và công cụ phù hợp vào đúng thời điểm và ở đúng định dạng. Đây là một thách thức liên chức năng, liên quan đến việc hiểu các trường hợp sử dụng kinh doanh, xác định đầu ra và tổ chức tất cả thông tin cần thiết để LLM có thể “hoàn thành nhiệm vụ”. Bài viết kết thúc bằng lời cảm ơn đến nhiều nguồn tài nguyên tuyệt vời, bao gồm tweet của Tobi Lutke, tweet của Karpathy, bài viết của Simon Willison, v.v.

HN | Độ nóng: 853 điểm | 487 bình luận | Tác giả: robotswantdata #

https://news.ycombinator.com/item?id=44427757

• Việc xây dựng các AI agent mạnh mẽ và đáng tin cậy không còn phụ thuộc vào việc tìm kiếm các prompt kỳ diệu hoặc cập nhật mô hình, mà nằm ở kỹ thuật ngữ cảnh và cung cấp thông tin và công cụ phù hợp.
• Do bản chất phi tất định, kỹ thuật ngữ cảnh gần như là phép thuật, nhưng người ta phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có xu hướng hiểu và nắm bắt 7-12 dòng ngữ cảnh đầu tiên.
• Cần giữ ngữ cảnh ngắn gọn, mặc dù có tuyên bố về cửa sổ ngữ cảnh dài, nhưng trên thực tế, chỉ có ngữ cảnh trong khoảng 10.000 token trở xuống là có độ chính xác và khả năng thu hồi tốt.
• Nếu xây dựng điều phối giữa các agent, không nên xây dựng agent có ngữ cảnh dài và nhiều công cụ, mà nên chia chúng thành một vài agent có bộ công cụ khác nhau và thiết lập một agent lập kế hoạch chuyên dụng để thực hiện việc bàn giao.
• Nếu tất cả các phương pháp đều thất bại, nên viết logic bàn giao agent trong code.
• Các mô hình lớn hơn xử lý ngữ cảnh lớn hơn tốt hơn, ví dụ: mô hình 32B hoạt động tốt hơn mô hình 8B.
• Đối với hầu hết các quy trình làm việc, việc sử dụng các mô hình nhỏ hoạt động tốt, chỉ sử dụng các mô hình lớn khi vấn đề khó hơn.
• Có thể tải toàn bộ cuốn sách lên mô hình Gemini mới nhất và trả lời một cách đáng tin cậy và chính xác các câu hỏi cụ thể đòi hỏi kiến thức từ nhiều chương.
• Hiệu quả với việc xử lý thông tin, nhưng không hiệu quả với các chỉ dẫn/hướng dẫn, vì vậy khuyến nghị tiêu chuẩn là lặp lại các chỉ dẫn ở đầu và cuối.
• Có thể tồn tại hiệu ứng vị trí tuần tự tương tự như trí nhớ của con người, nhưng khác với hành vi của con người ở những khía cạnh quan trọng.
• Liệu những cuốn sách này đã được bao gồm trong tập huấn luyện, tức là đã được “mã hóa cứng” trước khi hướng dẫn mô hình.
• Có thể thực hiện các cuộc hội thoại nhiều vòng và điều phối giữa các agent, nhưng có thể gặp sự cố, trong khi Gemini xử lý ngữ cảnh lớn tốt hơn.
• Định dạng lại dữ liệu, ví dụ: chuyển đổi bảng Markdown thành danh sách các đối tượng JSON hoặc YAML, có thể mang lại kết quả đáng tin cậy hơn.
• System prompt của Claude rất dài, đối với Gemini, GPT hoặc Grok, 1k dòng đầu tiên có thể không liên quan lắm.
• Cho dù gọi là kỹ thuật “prompt” hay “ngữ cảnh”, thì việc tìm kiếm thứ gì đó có thể “dính” trong không gian phi tất định về cơ bản là giống nhau.
• Ngữ cảnh và prompt chỉ là các phần khác nhau của cùng một đầu vào, không có sự khác biệt đối với mô hình, sự khác biệt duy nhất là cách người dùng cung cấp các đầu vào này cho mô hình.

Xfinity sử dụng tín hiệu WiFi trong nhà bạn để phát hiện chuyển động #

Xfinity using WiFi signals in your house to detect motion

https://www.xfinity.com/support/articles/wifi-motion

Trang web này cung cấp thông tin chi tiết về tính năng WiFi Motion của Xfinity, bao gồm mục đích sử dụng, cách bật và sử dụng, cũng như các điều chỉnh cài đặt liên quan.

WiFi Motion là một phần của dịch vụ Internet Xfinity, không phải là dịch vụ an ninh gia đình chuyên nghiệp và cũng không được giám sát chuyên nghiệp. Tính năng này tuân theo Thỏa thuận dịch vụ nhà ở và Chính sách quyền riêng tư của Xfinity. Comcast không giám sát chuyển động và/hoặc thông báo do dịch vụ này tạo ra. Vị trí đặt cổng Xfinity và các thiết bị kết nối WiFi, cũng như kích thước, bố cục và vật liệu xây dựng của ngôi nhà bạn, có thể ảnh hưởng đến cách tín hiệu WiFi kết nối và có thể hạn chế khả năng phát hiện chuyển động của dịch vụ. WiFi Motion chỉ hoạt động ở những khu vực trong nhà bạn có tín hiệu WiFi mạnh truyền giữa cổng và các thiết bị kết nối WiFi của bạn, Comcast không đảm bảo hoặc bảo đảm hiệu suất. Bạn cần thường xuyên kiểm tra tín hiệu WiFi của mình để xác định xem nó có thông báo cho bạn về chuyển động ở vị trí trong nhà bạn mà bạn muốn phát hiện chuyển động hay không. Bạn có trách nhiệm tuân thủ mọi luật hiện hành liên quan đến việc bạn sử dụng WiFi Motion và dịch vụ. Bạn xác nhận rằng bạn chỉ sử dụng WiFi Motion cho mục đích cư trú hợp pháp của riêng bạn. Theo luật hiện hành, Comcast có thể tiết lộ cho bên thứ ba thông tin do WiFi Motion của bạn tạo ra liên quan đến bất kỳ cuộc điều tra hoặc thủ tục tố tụng thực thi pháp luật nào, bất kỳ tranh chấp nào mà Comcast là một bên hoặc theo lệnh của tòa án hoặc trát đòi hầu tòa mà không cần thông báo thêm cho bạn.

Để sử dụng WiFi Motion, bạn cần dịch vụ Internet Xfinity, một cổng Xfinity đủ điều kiện (Technicolor XB7 CGM4981COM hoặc XB8), ứng dụng Xfinity phiên bản 5.28 và các thiết bị kết nối WiFi của riêng bạn. Lưu ý rằng WiFi Motion hiện không khả dụng trong ứng dụng Xfinity cho khách hàng sử dụng WiFi Boost Pods hoặc Storm-Ready WiFi. Khi kích hoạt tính năng này, WiFi Motion sẽ tắt theo mặc định. Để kích hoạt tính năng này, hãy mở ứng dụng Xfinity và điều hướng đến tab Home, tìm thẻ tập trung của tính năng và chọn “Turn on WiFi Motion”. Sau khi đọc thông tin bổ sung trên màn hình tiếp theo, hãy chọn nút “Get Started”. Xem xét Thỏa thuận dịch vụ nhà ở Xfinity và Chính sách quyền riêng tư của Xfinity, đánh dấu vào hộp đồng ý, sau đó chọn “Continue”. Ứng dụng sẽ liệt kê các thiết bị kết nối WiFi phù hợp với WiFi Motion. Các thiết bị tốt nhất là giữ cố định và luôn ở trạng thái bật. Tùy thuộc vào số lượng thiết bị phù hợp được kết nối với WiFi của bạn, bạn sẽ thấy một trong các tùy chọn sau: chọn thiết bị theo cách thủ công hoặc sử dụng thiết bị được đề xuất. Nếu không tìm thấy thiết bị phù hợp, thông tin bổ sung sẽ được cung cấp, sau đó bạn sẽ được nhắc “Try again”.

Sau khi chọn thiết bị, trải nghiệm kích hoạt sẽ hoàn tất và hiển thị màn hình tải. Sau khi hoàn tất, bạn sẽ thấy màn hình xác nhận cho biết WiFi Motion hiện đã bật. Chọn “Done” sẽ đưa bạn trở lại tab Home. Xem Câu hỏi thường gặp để bạn có thể hiểu cách WiFi Motion hoạt động.

Sau khi kích hoạt tính năng này, bạn có thể xem hoạt động cảm biến chuyển động trong tab Home của ứng dụng Xfinity. Chọn trạng thái để xem thêm chi tiết và xem hoạt động chuyển động hiện tại. Chọn sự kiện WiFi Motion trên màn hình này sẽ đưa bạn đến nguồn cấp dữ liệu hoạt động của tất cả các sự kiện WiFi Motion.

Để điều chỉnh cài đặt WiFi Motion, hãy chọn biểu tượng bánh răng ở góc trên bên phải của trang xem trực tiếp WiFi Motion. Trên trang cài đặt WiFi Motion, bạn có thể định cấu hình các cài đặt liên quan đến WiFi Motion. Bạn có thể bật hoặc tắt WiFi Motion trên trang đó, điều hướng đến hoạt động chuyển động hoặc điều chỉnh tùy chọn của bạn để cập nhật các thiết bị kết nối WiFi mà bạn sử dụng với WiFi Motion. Bạn cũng có thể điều chỉnh cài đặt độ nhạy chuyển động và vật nuôi trên trang này. Bạn cũng có thể định cấu hình cài đặt cảnh báo và thông báo cho chế độ Home và Away. Để biết thêm thông tin về cách các cài đặt này hoạt động, hãy xem Câu hỏi thường gặp về WiFi Motion.

Độ nhạy vật nuôi: Nếu bạn muốn ngăn chuyển động của vật nuôi gây ra thông báo chuyển động, bạn có thể loại trừ chuyển động của vật nuôi bằng cách bật tính năng “Exclude Small Pets” trong cài đặt WiFi Motion. Chuyển động được phát hiện dựa trên lượng gián đoạn tín hiệu xảy ra giữa cổng Xfinity và thiết bị kết nối WiFi bạn đã chọn, vì vậy có thể lọc ra chuyển động của vật nuôi nhỏ (khoảng 40 pound trở xuống) đồng thời cho bạn biết về các chuyển động lớn hơn có nhiều khả năng do con người gây ra.

Bạn phải bật độ nhạy chuyển động cao trước khi có thể bật tính năng “Exclude Small Pets”, vì chúng tôi cần nhiều thông tin để phân biệt tốt nhất giữa chuyển động của vật nuôi và con người. Nếu bạn vẫn nhận được thông báo không mong muốn sau khi loại trừ vật nuôi nhỏ, bạn có thể thử tắt “Exclude Small Pets” và chuyển sang độ nhạy trung bình hoặc thấp.

Vì WiFi Motion không có thông tin trực quan, nên nó không phải lúc nào cũng có thể phân biệt giữa chuyển động của vật nuôi và chuyển động của con người, đặc biệt là đối với trẻ em cũng có thể nặng 40 pound trở xuống. Vật nuôi nặng hơn 40 pound trở lên có thể tiếp tục gây ra thông báo chuyển động. Hãy nhớ xem xét điều này khi chọn xem bạn có muốn bật tính năng này hay không. Ngoài việc tùy chỉnh cài đặt độ nhạy vật nuôi của bạn, việc đặt thiết bị WiFi Motion của bạn cách mặt đất ít nhất bốn feet cũng có thể giúp ngăn chặn thông báo về chuyển động của vật nuôi.

Quản lý độ nhạy vật nuôi: Bạn có thể truy cập cài đặt độ nhạy vật nuôi của WiFi Motion bằng cách chọn trạng thái WiFi Motion trên tab Home, sau đó chọn biểu tượng bánh răng ở góc trên bên phải của trang xem trực tiếp WiFi Motion. Trên trang cài đặt WiFi Motion, bạn có thể loại trừ chuyển động của vật nuôi khỏi lịch sử sự kiện chuyển động và thông báo của mình bằng cách nhấn vào độ nhạy vật nuôi và chuyển đổi “Exclude small pets”. Ngay cả khi chuyển động của vật nuôi bị loại trừ khỏi lịch sử sự kiện chuyển động và thông báo của bạn, nó vẫn được phát hiện.

HN | Độ nóng: 633 điểm | 465 bình luận | Tác giả: bearsyankees #

https://news.ycombinator.com/item?id=44426726

• Comcast có thể tiết lộ thông tin do WiFi Motion tạo ra cho các cơ quan thực thi pháp luật hoặc tòa án trong một số trường hợp, có khả năng tiết lộ liệu người dùng có ở nhà hay không.
• Các giải pháp kỹ thuật không hiệu quả bằng bảo vệ pháp lý, cần có luật cấm các ISP giám sát người dùng.
• Các kỹ sư không muốn tham gia vào chính trị, nhưng cần có một dự luật về quyền kỹ thuật số để bảo vệ quyền riêng tư.
• Cần có luật pháp rộng rãi hơn để ngăn chặn hành vi giám sát của thương mại và chính phủ.
• Điều 12 của Tuyên ngôn Quốc tế Nhân quyền năm 1948 đã đề cập đến việc bảo vệ quyền riêng tư, nhưng cần có luật cụ thể hơn để giải quyết các vấn đề riêng tư hiện đại.
• Việc bảo vệ quyền riêng tư tồn tại sự mơ hồ trong diễn giải, cần có ngôn ngữ pháp lý cụ thể hơn để ngăn các công ty lách luật bảo vệ quyền riêng tư.
• Ngay cả khi thêm ngôn ngữ pháp lý cụ thể về quyền riêng tư, vẫn có thể có những lỗ hổng do các vấn đề về diễn giải và ngữ nghĩa.
• Cần một giải pháp khác, quay trở lại mức độ tin cậy của Internet vào cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, ngăn các công ty trở thành động lực chính cho sự phát triển của Internet.
• Vi phạm mà không có hậu quả pháp lý thì không được coi là luật thực sự.
• Cần thực thi pháp luật thích hợp và trừng phạt các công ty vi phạm luật riêng tư.
• Điều 8 của Tòa án Nhân quyền Châu Âu có nội dung tương tự về quyền riêng tư, nhưng bao gồm một số trường hợp ngoại lệ.
• Cần một giải pháp phi kỹ thuật để bảo vệ quyền riêng tư, thay vì dựa vào các biện pháp kỹ thuật.

Proton tham gia vụ kiện chống lại Apple vì các hành vi gây tổn hại cho nhà phát triển và người tiêu dùng #

Proton joins suit against Apple for practices that harm developers and consumers

https://proton.me/blog/apple-lawsuit

Proton tham gia vụ kiện chống lại Apple, cáo buộc hành vi mang tính chất chiếm đoạt của Apple gây tổn hại đến lợi ích của nhà phát triển và người tiêu dùng.

Proton đã đệ trình hồ sơ kiện lên Tòa án Quận Liên bang Hoa Kỳ khu vực Bắc California, tham gia vào một vụ kiện tập thể hiện có chống lại Apple. Proton, với tư cách là nguyên đơn, đại diện và kiện một nhóm các nhà phát triển có hoàn cảnh tương tự. Việc thách thức một công ty hùng mạnh như vậy không phải là điều dễ dàng, nhưng Proton luôn cam kết vì sự tự do, quyền riêng tư và an toàn trực tuyến, đồng thời tin rằng hành động này là rất quan trọng để đảm bảo sự phát triển của Internet trong tương lai.

Tại sao phải hành động ngay bây giờ? Các chính sách App Store của Apple từ lâu đã bị coi là phản cạnh tranh và bất hợp pháp ở nhiều khu vực trên thế giới. Gần đây, Ủy ban Châu Âu phát hiện Apple vi phạm luật cạnh tranh của Châu Âu và phạt công ty này 500 triệu Euro. Trong vụ kiện Epic Games kiện Apple, thẩm phán phát hiện Apple công khai bất tuân lệnh của tòa án, tạo ra các rào cản phản cạnh tranh mới. Do các quốc gia khác cũng đang tìm cách cải cách các hành vi phản cạnh tranh của Apple, Proton tin rằng hành vi của Apple vi phạm luật chống độc quyền của Hoa Kỳ. Nếu không hành động, người tiêu dùng Hoa Kỳ và các nhà phát triển tập trung vào thị trường Hoa Kỳ sẽ phải trả giá cao hơn cho ít lựa chọn hơn, và bị đặt vào thế bất lợi.

Tính cấp bách còn đến từ một vụ kiện tập thể khác do các nhà phát triển ứng dụng đệ trình chống lại Apple vào ngày 23 tháng 5, bất kỳ thỏa thuận dàn xếp nào cũng có thể ràng buộc tất cả các nhà phát triển khác. Bằng cách tham gia vụ kiện này, Proton hy vọng đảm bảo rằng vụ kiện không chỉ nhằm mục đích bồi thường thiệt hại tiền bạc cho các nhà phát triển ứng dụng bị ảnh hưởng bởi hành vi của Apple, mà còn bao gồm việc thay đổi các chính sách của App Store để cải thiện hiện trạng của Internet. Proton tìm cách chấm dứt vĩnh viễn các hành vi phản cạnh tranh của App Store và tham gia vụ kiện này để đảm bảo rằng bất kỳ thỏa thuận dàn xếp nào trong tương lai đều thực sự thay đổi các hoạt động và chính sách của Apple, mang lại lợi ích cho tất cả người tiêu dùng, nhà phát triển và cạnh tranh, chứ không chỉ là những thay đổi bề ngoài.

Vụ kiện thực sự tìm cách đòi bồi thường tiền bạc cho tất cả các nhà phát triển bị thiệt hại, nhằm ngăn chặn các hành vi phản cạnh tranh trong tương lai và bồi thường cho các thành viên bị tổn hại bởi các hành vi phản cạnh tranh của Apple. Proton sẽ quyên góp bất kỳ khoản tiền nào thu được từ vụ kiện cho các tổ chức đấu tranh cho dân chủ và nhân quyền, để tái phân phối một phần lợi nhuận mà Apple thu được từ các quốc gia độc tài cho tự do. Các khoản quyên góp này sẽ được điều phối thông qua Proton Foundation phi lợi nhuận, quỹ này giám sát công việc của Proton, đảm bảo rằng lợi ích công cộng luôn được đặt lên trên lợi nhuận tài chính.

Việc Apple độc quyền kiểm soát việc phân phối phần mềm trên các thiết bị iOS đã gây ra nhiều vấn đề cho người tiêu dùng, doanh nghiệp và toàn xã hội. Luật chống độc quyền tồn tại vì quyền lực do vị thế độc quyền mang lại cuối cùng sẽ dẫn đến lạm dụng. Trong trường hợp các gã khổng lồ công nghệ độc quyền, những hành vi lạm dụng này có tác động sâu rộng đến xã hội, và việc giải quyết những vấn đề này ngay bây giờ là rất quan trọng đối với tương lai của Internet.

Chính sách App Store gây tổn hại đến quyền riêng tư

Các chính sách App Store của Apple ưu ái một cách không cân xứng các mô hình kinh doanh tư bản giám sát được các công ty như Meta và Google áp dụng, do đó củng cố một mô hình kinh doanh trực tuyến thường xuyên xâm phạm quyền riêng tư cá nhân của người tiêu dùng. Tất cả các nhà phát triển đều phải trả phí hàng năm là 99 đô la để được vào App Store, nhưng Apple cũng trích 30% từ các khoản thanh toán được thực hiện thông qua các ứng dụng iOS, các ứng dụng này buộc phải sử dụng hệ thống thanh toán của Apple.

Những công ty kiếm tiền từ việc trao đổi dữ liệu người dùng để lấy các dịch vụ “miễn phí” và xâm phạm quyền riêng tư không bị ảnh hưởng bởi điều này, vì họ không xử lý thanh toán thông qua App Store. Tuy nhiên, các công ty ưu tiên quyền riêng tư kiếm tiền thông qua đăng ký bị ảnh hưởng một cách không cân xứng bởi khoản phí này, điều này tạo ra một rào cản đáng kể đối với việc áp dụng các mô hình kinh doanh ưu tiên quyền riêng tư. Những công ty này cũng là những công ty mà Apple cạnh tranh trực tiếp thông qua các chiến dịch tiếp thị quyền riêng tư đạo đức giả của mình. Đây là một động lực quan trọng khiến Internet rơi vào chủ nghĩa tư bản giám sát lan rộng.

HN | Độ nóng: 605 điểm | 587 bình luận | Tác giả: moose44 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44426128

• Thuế cửa hàng ứng dụng ảnh hưởng lớn đến các công ty ưu tiên quyền riêng tư kiếm lợi nhuận bằng hình thức đăng ký, làm tăng thêm rào cản cho mô hình kinh doanh ưu tiên quyền riêng tư.
• Quy mô của các công ty như Apple, Google, Samsung khiến chi phí sản xuất điện thoại số lượng nhỏ trở nên cao, gây khó khăn cho việc gia nhập thị trường, dẫn đến sự tập trung thị trường.
• Thị trường điện thoại thông minh có quy mô lớn, phải giao dịch với các công ty nói trên, khiến họ trở thành những người thống trị thị trường.
• Nếu công ty trở thành một gã khổng lồ như Facebook, Netflix hoặc Amazon, các công ty điện thoại sẽ bí mật cung cấp các ưu đãi, trong khi những người khác phải đối mặt với các điều khoản hạn chế.
• Thị trường tự nhiên có xu hướng hướng tới một giải pháp duy nhất, dẫn đến sự tập trung thị trường một cách tự nhiên.
• Chi phí sản xuất sản phẩm số lượng nhỏ cao là một thực tế vốn có của ngành sản xuất.
• Cần sửa đổi luật để việc sử dụng hỗn hợp các thành phần có sẵn trở nên dễ dàng hơn, bản quyền và bằng sáng chế nên có phí cấp phép bắt buộc mặc định.
• Nên khó khăn hơn trong việc có được bằng sáng chế, chi phí nộp đơn xin cấp bằng sáng chế nên cao hơn và chỉ cá nhân mới có thể sở hữu bằng sáng chế.
• Apple sở hữu một lượng lớn công nghệ độc quyền thông qua hợp đồng, được tích hợp theo chiều dọc rất cao.
• Ngay cả khi sẵn sàng trả tiền, cũng không thể mua các thành phần cạnh tranh vì nhà cung cấp sẽ không bán cho đối thủ cạnh tranh.
• Cấp phép bắt buộc có nghĩa là ngay cả khi Apple sở hữu bằng sáng chế iPhone, họ cũng phải cấp phép cho người khác với một khoản phí hợp lý.
• Trong một thế giới cấp phép bắt buộc, đầu tư vào R&D trở nên vô nghĩa, vì người ta có thể đợi người khác nghiên cứu và phát triển rồi yêu cầu chia sẻ kết quả.
• Các vấn đề về bằng sáng chế và bản quyền không nghiêm trọng bằng vấn đề độc quyền hợp đồng, Android không phải là một hệ thống khép kín, các thiết bị Android của bên thứ ba vẫn tồn tại.
• Thị trường tự nhiên có xu hướng hướng tới một giải pháp duy nhất, về mặt kinh tế cũng có xu hướng độc quyền để tránh lợi nhuận tiến gần đến 0.
• Ngoài hệ sinh thái điện thoại chính thống, còn có các hệ sinh thái điện thoại không chính thống, chẳng hạn như điện thoại Linux và điện thoại Android mở hơn.
• Điện thoại thông minh đã trở thành một nhu yếu phẩm cho một số ứng dụng chính phủ, dịch vụ ngân hàng/tài chính, và trong tương lai có thể cần phải mang theo những thiết bị do song quyền này kiểm soát.
• Nhiều ứng dụng không hoạt động trên điện thoại đã root hoặc ROM tùy chỉnh, vi phạm điều khoản dịch vụ.
• Hàn Quốc đã từng liên kết hệ thống ID chính phủ với ActiveX, khiến cả nước mắc kẹt với IE6 trong một thời gian dài.
• Hệ thống thị thực điện tử của Vương quốc Anh có thể dẫn đến các vấn đề tương tự, phụ thuộc vào một trình duyệt và plugin cụ thể.

Cloudflare sẽ giới thiệu hình thức trả tiền theo lượt thu thập dữ liệu cho các bot AI #

Cloudflare to introduce pay-per-crawl for AI bots

https://blog.cloudflare.com/introducing-pay-per-crawl/

Bài viết này giới thiệu dịch vụ “trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu” (pay per crawl) mà Cloudflare ra mắt, đây là một mô hình kinh doanh mới nhằm giúp chủ sở hữu nội dung kiếm tiền từ nội dung trang web của họ. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết bằng tiếng Việt của bài viết:

Sự thay đổi trong bối cảnh tiêu dùng Nhiều nhà xuất bản, người sáng tạo nội dung và chủ sở hữu trang web hiện cảm thấy mình đang phải đối mặt với một lựa chọn nhị phân - hoặc là hoàn toàn mở cửa cho các trình thu thập dữ liệu AI, hoặc là tạo ra khu vườn khép kín của riêng mình. Cloudflare dựa trên một nguyên tắc đơn giản: người sáng tạo nội dung nên có thể kiểm soát ai có thể truy cập vào tác phẩm của họ. Nếu người sáng tạo muốn chặn tất cả các trình thu thập dữ liệu AI truy cập vào nội dung của họ, hoặc cho phép một số hoặc tất cả các trình thu thập dữ liệu AI truy cập miễn phí, thì họ nên có thể làm như vậy. Người sáng tạo nên nắm quyền chủ động. Sau hàng trăm cuộc trò chuyện với các hãng tin, nhà xuất bản và nền tảng truyền thông xã hội lớn, Cloudflare đã nghe thấy một mong muốn nhất quán: họ muốn các trình thu thập dữ liệu AI có thể truy cập vào nội dung của họ, nhưng muốn được bồi thường. Hiện tại, điều này đòi hỏi phải nhận biết đúng người và đạt được một thỏa thuận một lần, đây là một thách thức khó vượt qua nếu không có quy mô và tầm ảnh hưởng.

Tôi có thể tính phí trình thu thập dữ liệu không? Cloudflare tin rằng sự lựa chọn không nhất thiết phải là nhị phân - nên có một lựa chọn thứ ba: bạn có thể tính phí cho việc truy cập. Thay vì chặn hoàn toàn hoặc mở quyền truy cập miễn phí, hãy trao quyền cho chủ sở hữu nội dung khả năng kiếm tiền từ nội dung của họ trên quy mô Internet. Cloudflare rất vui khi có thể giúp hồi sinh một yếu tố mạng gần như bị lãng quên: mã phản hồi HTTP 402.

Giới thiệu trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu Trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm riêng tư, là nỗ lực đầu tiên của Cloudflare trong lĩnh vực này. Nó tích hợp với cơ sở hạ tầng mạng hiện có, sử dụng mã trạng thái HTTP và cơ chế xác thực đã được thiết lập để tạo ra một khuôn khổ truy cập nội dung trả phí. Mỗi khi một trình thu thập dữ liệu AI yêu cầu nội dung, chúng sẽ hiển thị ý định thanh toán thông qua tiêu đề yêu cầu để truy cập thành công (mã phản hồi HTTP 200), hoặc nhận được phản hồi 402 Payment Required và giá cả. Cloudflare đóng vai trò là người ghi lại giao dịch cho trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu và cung cấp cơ sở hạ tầng kỹ thuật cơ bản.

Kiểm soát và định giá của nhà xuất bản Trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu trao cho chủ sở hữu tên miền quyền kiểm soát hoàn toàn đối với chiến lược kiếm tiền của họ. Họ có thể xác định giá yêu cầu thống nhất cho toàn bộ trang web. Sau đó, nhà xuất bản có ba tùy chọn khác nhau cho trình thu thập dữ liệu: cho phép, tính phí, chặn. Ngay cả khi trình thu thập dữ liệu không có mối quan hệ thanh toán với Cloudflare và không thể trả tiền cho việc truy cập, nhà xuất bản vẫn có thể chọn “tính phí”. Điều này tương đương với việc chặn ở cấp độ mạng (phản hồi HTTP 403 Forbidden, không trả lại bất kỳ nội dung nào) - nhưng có thêm lợi ích là cho trình thu thập dữ liệu biết rằng có thể có mối quan hệ hợp tác trong tương lai. Mặc dù hiện tại nhà xuất bản có thể xác định giá thống nhất cho toàn bộ trang web, nhưng họ vẫn có quyền linh hoạt để bỏ qua việc tính phí đối với các trình thu thập dữ liệu cụ thể nếu cần. Điều này đặc biệt hữu ích để cho phép một số trình thu thập dữ liệu nhất định truy cập miễn phí hoặc muốn đàm phán và thực hiện hợp tác nội dung bên ngoài chức năng trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu. Để đảm bảo tích hợp với tư thế bảo mật hiện có của mỗi nhà xuất bản, Cloudflare thực thi các quyết định cho phép hoặc tính phí thông qua Rule Engine sau khi áp dụng các chính sách WAF hiện có và quản lý bot hoặc chức năng chặn.

Tiêu đề thanh toán và truy cập Khi xây dựng hệ thống, Cloudflare biết rằng phải giải quyết một thách thức kỹ thuật rất quan trọng: đảm bảo có thể tính phí cho một trình thu thập dữ liệu cụ thể, nhưng ngăn chặn bất kỳ ai mạo danh trình thu thập dữ liệu đó. May mắn thay, có một cách để thực hiện việc này bằng cách sử dụng đề xuất Web Bot Auth. Đối với trình thu thập dữ liệu, điều này bao gồm: tạo cặp khóa Ed25519 và cung cấp khóa công khai ở định dạng JWK trong thư mục được lưu trữ; đăng ký với Cloudflare để cung cấp URL thư mục khóa và thông tin user agent của bạn; định cấu hình trình thu thập dữ liệu của bạn để sử dụng chữ ký tin nhắn HTTP cho mỗi yêu cầu. Sau khi đăng ký được chấp nhận, các yêu cầu của trình thu thập dữ liệu phải luôn bao gồm các tiêu đề signature proxy, signature input và signature để xác định trình thu thập dữ liệu của bạn và khám phá các tài nguyên trả phí.

Truy cập nội dung trả phí Sau khi thiết lập trình thu thập dữ liệu hoàn tất, có thể xác định xem nội dung có cần thanh toán hay không thông qua hai quy trình: phản ứng (khám phá ưu tiên) và chủ động (ý định ưu tiên). Trong quy trình phản ứng, nếu trình thu thập dữ liệu yêu cầu URL trả phí, Cloudflare sẽ trả về phản hồi HTTP 402 Payment Required, kèm theo tiêu đề giá trình thu thập dữ liệu. Điều này cho biết rằng cần phải trả tiền cho tài nguyên được yêu cầu. Trong quy trình chủ động, trình thu thập dữ liệu có thể bao gồm trước tiêu đề giá tối đa của trình thu thập dữ liệu trong yêu cầu ban đầu của nó. Nếu giá được định cấu hình của tài nguyên bằng hoặc thấp hơn giới hạn được chỉ định này, yêu cầu sẽ tiếp tục và nội dung được cung cấp với phản hồi HTTP 200 OK thành công, xác nhận việc tính phí.

Thanh toán tài chính Nhà điều hành trình thu thập dữ liệu và chủ sở hữu nội dung phải định cấu hình chi tiết thanh toán cho trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu trong tài khoản Cloudflare của họ. Mỗi khi trình thu thập dữ liệu thực hiện yêu cầu được xác thực với ý định thanh toán và nhận được phản hồi cấp HTTP 200 với tiêu đề tính phí trình thu thập dữ liệu, một sự kiện thanh toán sẽ được ghi lại. Sau đó, Cloudflare tổng hợp tất cả các sự kiện, tính phí trình thu thập dữ liệu và phân phối doanh thu cho nhà xuất bản.

Cung cấp nội dung cho trình thu thập dữ liệu, cung cấp tương lai cho đại lý Về bản chất, trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu bắt đầu sự thay đổi kỹ thuật trong việc kiểm soát nội dung trực tuyến. Bằng cách cung cấp cho người sáng tạo các cơ chế mạnh mẽ, có thể lập trình để đánh giá và kiểm soát tài sản kỹ thuật số của họ, chúng tôi trao cho họ khả năng tiếp tục tạo ra nội dung phong phú và đa dạng làm cho Internet trở nên quý giá. Cloudflare dự kiến trả tiền cho mỗi lần thu thập dữ liệu sẽ phát triển đáng kể. Hiện tại vẫn còn sớm: chúng tôi tin rằng nhiều loại tương tác và thị trường khác nhau có thể và nên phát triển đồng thời. Chúng tôi rất vui khi hỗ trợ những nỗ lực và tiêu chuẩn mở khác nhau này. Ví dụ: nhà xuất bản hoặc tổ chức mới có thể muốn tính các mức phí khác nhau cho các đường dẫn hoặc loại nội dung khác nhau. Làm thế nào để giới thiệu cơ sở định giá dựa trên định giá động…

HN | Độ nóng: 479 điểm | 262 bình luận | Tác giả: scotchmi_st #

https://news.ycombinator.com/item?id=44432385

• Việc Cloudflare giới thiệu mô hình trả phí cho việc thu thập dữ liệu của bot AI là một cách để hiện thực hóa thanh toán vi mô.
• Mô hình này nên trở thành mô hình kinh doanh tiêu chuẩn trên web, thay thế trung gian quảng cáo, giảm lạm dụng dữ liệu và lan truyền thông tin sai lệch.
• BAT của Brave và x402 của Coinbase là những nỗ lực khác nhau để giải quyết vấn đề này, nhưng đều phải đối mặt với sự thiên vị tiền điện tử và sự cản trở của công nghệ quảng cáo.
• Thanh toán vi mô khả thi về chi phí kỹ thuật, nhưng chi phí giao dịch của con người (ví dụ: mệt mỏi khi ra quyết định) khiến nó trở nên mệt mỏi.
• Giải pháp là bán theo gói, người dùng thanh toán một lần và không cần phải trả chi phí cận biên cho mỗi nội dung.
• Nội dung được hỗ trợ bởi quảng cáo là một hình thức bán theo gói, nhưng các dịch vụ bán theo gói tốt hơn như Spotify và YouTube Premium cung cấp phí cố định hàng tháng.
• Thanh toán vi mô sẽ cản trở mọi người tiêu thụ nội dung, trong khi bán theo gói có thể giải quyết vấn đề này.
• Người dùng có xu hướng trả một khoản phí cố định một lần, sau đó phân bổ doanh thu cho người sáng tạo theo tỷ lệ nội dung tiêu thụ.
• Vấn đề của thanh toán vi mô là chúng cản trở mọi người tiêu thụ nội dung, trong khi bán theo gói có thể giải quyết vấn đề này.
• Thanh toán vi mô nên nhỏ hơn, chẳng hạn như một xu hoặc thấp hơn, để giảm bớt lo lắng của người dùng về chi phí.
• Vấn đề thực sự của thanh toán vi mô là chúng cản trở mọi người tiêu thụ nội dung, trong khi bán theo gói có thể giải quyết vấn đề này.
• Giải pháp lý tưởng là người dùng trả một khoản phí cố định hàng tháng, sau đó phân bổ số tiền này dựa trên nội dung tiêu thụ.
• Xây dựng một văn hóa khuyến khích chia sẻ nội dung được định cấu hình với nguồn tham khảo và giảm chia sẻ nội dung không chia sẻ nguồn rõ ràng của thanh toán vi mô.
• Cần thẩm định nguồn thông tin để xác định xem nó có đáng tin cậy hay không.
• Hệ thống thanh toán vi mô có lợi thế hơn hệ thống tín dụng thuần túy vì nó giảm bớt gánh nặng tâm lý cho người dùng.
• Chi phí phân phối nội dung kỹ thuật số rất thấp, không cần phải dựa vào đăng ký vượt mức.
• Người dùng có thể phát trực tuyến 24/7, miễn là có một mô hình thanh toán IP hoạt động như YouTube, thì có thể tạo ra doanh thu.
• Vấn đề của hệ thống tín dụng là người dùng không thích trả thêm tiền cho nội dung chất lượng hoặc xem nội dung chất lượng kém hơn để tiết kiệm tiền.

Người đàn ông Melbourne phát hiện mạng lưới mô hình tàu hỏa rộng lớn bên dưới nhà #

Melbourne man discovers extensive model train network underneath house

https://www.sbs.com.au/news/article/i-was-shocked-melbourne-mans-unbelievable-find-after-buying-house/m4sksfer8

Daniel Xu, một người đàn ông ở Melbourne, đã bất ngờ tìm thấy một điều bất ngờ sau khi mua một ngôi nhà ở vùng ngoại ô phía bắc Melbourne. Dưới sàn nhà, anh phát hiện ra một mạng lưới mô hình tàu hỏa khổng lồ, và bản thân anh lại là một người đam mê tàu hỏa và là một kỹ sư. Mô hình tàu hỏa này bao gồm một mạng lưới đường ray tàu hỏa phức tạp và cảnh quan thu nhỏ. Trong quá trình mua nhà, không có thông tin nào về mô hình tàu hỏa này được đề cập.

Daniel Xu cần vào tầng hầm của ngôi nhà để kiểm tra việc cải tạo, vì phần lớn ngôi nhà nằm trên cao, phía trên một nhà để xe. Bước vào tầng hầm của ngôi nhà mới qua một cánh cửa nhỏ, anh đã vô cùng kinh ngạc khi thấy không gian vừa đủ để đứng này hoàn toàn bị chiếm giữ bởi một mô hình tàu hỏa được thiết kế tỉ mỉ. Anh nói với SBS News: “Tôi đã rất sốc, tôi lập tức gọi vợ tôi xuống xem - cô ấy cũng rất sốc.” “Thật không thể tin được, nó quá lớn.”

Bản thân Daniel Xu là một người đam mê tàu hỏa, công việc của anh là kỹ sư xe đường sắt cho một công ty sản xuất tàu hỏa mới và thiết kế xây dựng các tuyến đường sắt mới. Tình yêu của anh dành cho đường sắt bắt đầu từ khi anh còn nhỏ, thông qua một bộ phim hoạt hình Nhật Bản về một đoàn tàu có thể bảo vệ trẻ em. Anh đã liên lạc với chủ sở hữu cũ của ngôi nhà và được biết rằng mạng lưới tàu hỏa này được cha của chủ sở hữu cũ xây dựng vào những năm 1960, khi họ còn là một đứa trẻ. Mô hình tàu hỏa này có thể đã không được sử dụng trong nhiều năm, khi Daniel Xu lần đầu tiên bước vào bên dưới ngôi nhà, anh thấy khắp nơi đều có mạng nhện, mô hình tàu hỏa phủ đầy bụi.

Mặc dù đây không phải là dự án anh dự định khi mua nhà, nhưng Daniel Xu đã cam kết sẽ sửa chữa mạng lưới mô hình tàu hỏa cũ mà anh tìm thấy dưới ngôi nhà và hy vọng sẽ nâng cấp một số công nghệ. Anh nói rằng mặc dù hiện tại không có điện hoạt động, nhưng con của bạn bè anh khi đến đây chơi không muốn rời đi, chúng sẽ ở đây cả buổi chiều. Anh dự định dọn dẹp đường ray, kiểm tra xem những bộ phận nào vẫn còn hoạt động và cho toàn bộ mạng lưới hoạt động trở lại. Anh cũng hy vọng có thể nâng cấp bảng điều khiển để chia sẻ tình yêu của mình với tàu hỏa.

HN | Độ nóng: 367 điểm | 135 bình luận | Tác giả: cfcfcf #

https://news.ycombinator.com/item?id=44429182

• Một người đàn ông ở Melbourne đã phát hiện ra một mạng lưới mô hình xe lửa khổng lồ dưới ngôi nhà của mình.
• Một người nhớ lại đã từng thấy một bố cục xe lửa dày đặc hơn trong một tầng hầm tương tự, cho rằng đó là một trong những điều kỳ lạ nhất mà anh từng thấy.
• Một người đã đề cập đến câu chuyện về anh em nhà Collyer, những người nổi tiếng vì thói quen tích trữ và giăng bẫy.
• Langley Collyer chết vì một cái bẫy do chính mình giăng ra, trong khi người anh trai Homer của anh chết vì đói do thiếu sự chăm sóc.
• Một người nhấn mạnh tầm quan trọng của việc người khuyết tật theo đuổi sự độc lập.
• Một người chỉ ra rằng trong xã hội tư bản hiện đại, độc lập có nghĩa là phụ thuộc vào nhiều mạng lưới hỗ trợ hơn.
• Một người phản bác rằng người bị liệt không thể thực sự độc lập.
• Một người đã đề cập đến tầm quan trọng của việc có thể liên lạc với người khác trong trường hợp khẩn cấp, cho rằng điều này có thể làm tăng tính độc lập.
• Một người đề nghị giảm các điểm lỗi đơn lẻ, đảm bảo dự phòng cho những thứ phụ thuộc vào.
• Một người bày tỏ sự mỉa mai hài hước về mô tả về những người đam mê xe lửa trong bài đăng.
• Một người đã giới thiệu một cuốn sách lịch sử về những người sưu tập sách và những người cuồng sách có tên “A Gentle Madness”.
• Một người so sánh mạng lưới mô hình xe lửa này với bố cục nhà máy trong trò chơi.
• Một người đã đề cập đến mạng lưới đường sắt trong trò chơi Minecraft.
• Một người đã chia sẻ kinh nghiệm của bản thân về việc thực hiện một dự án tương tự ở một khu vực hẻo lánh.
• Một người đã thảo luận về việc liệu sở thích này có khiến mọi người chọn làm việc từ xa để có không gian thực hiện hay không.
• Một người đã đặt câu hỏi tại sao mạng lưới xe lửa này lại bị coi là một cái bẫy chết người.
• Một người suy đoán rằng người đàn ông này có thể là một người có thần kinh đa dạng, và vợ anh ta đã yêu cầu anh ta giới hạn sở thích của mình trong tầng hầm.

Claude Code giờ đã hỗ trợ hooks #

Claude Code now supports hooks

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks

Trang này trên trang web của Anthropic cung cấp thông tin chi tiết và hướng dẫn về Claude Code hooks (móc). Claude Code hooks là các lệnh shell do người dùng định nghĩa, chúng được thực thi tại các thời điểm khác nhau trong vòng đời của Claude Code, cung cấp khả năng kiểm soát xác định đối với hành vi của Claude Code, đảm bảo rằng một số thao tác luôn xảy ra, thay vì dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để chọn chạy chúng.

Ví dụ về các trường hợp sử dụng hooks:

• Thông báo: Tùy chỉnh cách Claude Code nhắc nhở khi chờ đợi đầu vào hoặc quyền của người dùng.
• Tự động định dạng: Chạy prettier (cho các tệp .ts) hoặc gofmt (cho các tệp .go), v.v. sau mỗi lần chỉnh sửa tệp.
• Ghi nhật ký: Theo dõi và thống kê tất cả các lệnh đã thực thi, cho mục đích tuân thủ hoặc gỡ lỗi.
• Phản hồi: Cung cấp phản hồi tự động khi Claude Code tạo ra mã không tuân thủ các quy ước của cơ sở mã.
• Quyền tùy chỉnh: Ngăn chặn việc sửa đổi các tệp sản xuất hoặc các thư mục nhạy cảm.

Bắt đầu nhanh: Trang cung cấp hướng dẫn bắt đầu nhanh, hướng dẫn người dùng cách thêm một hook ghi lại các lệnh shell mà Claude Code chạy. Đầu tiên, bạn cần cài đặt jq để xử lý JSON trên dòng lệnh. Các bước bao gồm mở cấu hình hook, thêm bộ so khớp, thêm lệnh hook, lưu cấu hình và xác minh xem hook đã được đăng ký thành công hay chưa.

Cấu hình: Cấu hình Claude Code hook nằm trong tệp cài đặt của người dùng, bao gồm cài đặt người dùng, cài đặt dự án và cài đặt dự án cục bộ. Các hook được tổ chức theo bộ so khớp, mỗi bộ so khớp có thể có nhiều hook. Bộ so khớp được sử dụng để khớp với tên công cụ, mảng hook chứa các lệnh được thực thi khi mẫu khớp.

Sự kiện Hook:

• PreToolUse: Chạy sau khi Claude tạo tham số công cụ và trước khi xử lý lệnh gọi công cụ.
• PostToolUse: Chạy ngay sau khi công cụ hoàn thành thành công.
• Notification: Chạy khi Claude Code gửi thông báo.
• Stop: Chạy khi Claude Code hoàn thành phản hồi.

Đầu vào Hook: Hook nhận dữ liệu JSON chứa thông tin phiên và dữ liệu cụ thể theo sự kiện thông qua stdin. Đối với đầu vào PreToolUse, lược đồ cụ thể phụ thuộc vào công cụ, bao gồm ID phiên, đường dẫn phiên âm, tên công cụ và đầu vào công cụ, v.v.

Đầu ra Hook: Hook có thể trả về đầu ra cho Claude Code theo hai cách: mã thoát đơn giản hoặc đầu ra JSON nâng cao. Mã thoát 0 biểu thị thành công, mã thoát 2 biểu thị lỗi chặn. Hook cũng có thể trả về JSON có cấu trúc, cung cấp khả năng kiểm soát phức tạp hơn, bao gồm có tiếp tục xử lý hay không, lý do dừng và có chặn đầu ra hay không, v.v.

Trang cuối cùng nhấn mạnh rằng người dùng cần đảm bảo tính an toàn và bảo mật của hook, Anthropic không chịu trách nhiệm cho bất kỳ mất mát dữ liệu hoặc hư hỏng hệ thống nào do việc sử dụng hook gây ra và khuyên người dùng nên xem xét các cân nhắc về bảo mật.

HN | Độ nóng: 351 điểm | 154 bình luận | Tác giả: ramoz #

https://news.ycombinator.com/item?id=44429225

• Sự phát triển của AI có thể dẫn đến nhu cầu có người cấu hình và quản lý các công cụ này, thay vì hoàn toàn thay thế công việc lập trình.
• Sự chuyển đổi từ công cụ thủ công sang công cụ điện, cần những người hiểu các nguyên tắc cơ bản để đạt được kết quả tốt hơn.
• Có thể có một giai đoạn chuyển tiếp, phần mềm chuyển từ thủ công, chú trọng chi tiết sang phần mềm làm ẩu, sản xuất hàng loạt.
• Mọi người có thể hoài niệm về những phần mềm có cá tính và tính thủ công trong quá khứ, giống như bây giờ mọi người đánh giá cao đồ nội thất chạm khắc thủ công và các công trình kiến trúc cổ.
• AI có thể mang lại nhiều phần mềm tùy chỉnh hơn, mặc dù code có thể không chất lượng cao, nhưng có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng cụ thể.
• Các giải pháp “no-code”/“low-code” đã không thành công trong quá khứ và không nhất thiết sẽ thành công bây giờ.
• Việc quá phụ thuộc vào trừu tượng mà không hiểu các thành phần hệ thống có thể dẫn đến dự án thất bại.
• Những người đã từng xây dựng các giải pháp hữu ích nhưng mong manh bằng Excel, giờ đây có thể sử dụng AI để tạo ra các công cụ tùy chỉnh và hữu ích.
• Có thể xuất hiện code có định dạng đẹp nhưng chức năng sai, những code này khó gỡ lỗi và phát hiện lỗi trong một số trường hợp.
• Các lỗi code do AI tạo ra có thể không khó gỡ lỗi hơn so với code do con người viết.
• Sự “tồi tệ” của phần mềm không chỉ là vấn đề thẩm mỹ, mà còn có thể có nghĩa là các loại bug và lỗi khác nhau.
• Những người biết cách sử dụng trình gỡ lỗi sẽ có sự đảm bảo công việc vô hạn.
• Mọi người có thể chọn vứt bỏ sản phẩm và mua sản phẩm thay thế, vì sửa chữa nó rẻ hơn sửa chữa.
• Hầu hết các phần mềm hiện nay (ngoại trừ các phần mềm chuyên nghiệp như Photoshop) đều có vấn đề, ngay cả khi không có LLMs.
• Là người dùng không phải kỹ sư phần mềm, trải nghiệm thực tế của người dùng là hầu hết các phần mềm đều ít nhiều có vấn đề.
• Tư duy phát triển Agile là phát hành trước một sản phẩm có thể thể hiện giá trị, sau đó dần dần khắc phục các vấn đề.
• Với sự gia tăng năng suất của AI, chúng ta thay thế nhiều phần mềm SaaS đăng ký đắt tiền và tồi tệ bằng phần mềm tự làm.

Show HN: Spegel, một Trình duyệt Terminal Sử dụng LLMs để Viết lại Trang Web #

Show HN: Spegel, a Terminal Browser That Uses LLMs to Rewrite Webpages

https://simedw.com/2025/06/23/introducing-spegel/

Spegel là một trình duyệt web đầu cuối mang tính chứng minh khái niệm, hoạt động bằng cách đưa nội dung HTML vào một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hiển thị kết quả trực tiếp ở định dạng Markdown trong terminal. Dự án này bắt nguồn từ thôi thúc của tác giả muốn xây dựng những thứ thú vị bằng máy tính xách tay sau thời gian nghỉ ngơi ở nhà. Sau vài giờ làm việc, tác giả đã phát triển một trình duyệt web tối giản chỉ có thể chạy trong terminal, không hỗ trợ JavaScript, chỉ hỗ trợ các yêu cầu GET và có thể chuyển đổi nội dung web dựa trên các gợi ý tùy chỉnh.

Cá nhân hóa là một đặc điểm cốt lõi của Spegel, cho phép người dùng điều chỉnh nội dung web theo nhu cầu của riêng họ. Việc hiện thực hóa cá nhân hóa này trong quá khứ rất chậm và tốn kém, nhưng sự xuất hiện của LLM đã thay đổi đáng kể điều này, giúp việc chuyển đổi nội dung trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Spegel (“tấm gương” trong tiếng Thụy Điển) cho phép người dùng khám phá các chế độ xem web được cá nhân hóa bằng cách sử dụng các gợi ý của riêng họ. Một trang có thể có nhiều chế độ xem, ví dụ: một chế độ xem có thể đơn giản hóa tất cả nội dung thành “cấp độ cho trẻ năm tuổi” (ELI5), một chế độ xem khác có thể làm nổi bật các thao tác quan trọng. Tất cả phụ thuộc vào người dùng và kỹ năng gợi ý của họ.

Nguyên tắc hoạt động của Spegel tương đối đơn giản. Nó lấy nội dung HTML, xử lý bằng LLM thông qua các gợi ý được lưu trữ trong tệp cấu hình (~/.spegel.toml) và xuất ra Markdown được hiển thị bởi Textual. Các gợi ý và chế độ xem có thể được điều chỉnh theo thời gian thực trong phiên duyệt web. Tác giả cảm thấy rất thích thú khi sử dụng Textual để xây dựng giao diện người dùng đầu cuối (TUI), thậm chí còn thêm một số thành phần giao diện không cần thiết vì nó quá dễ thực hiện.

Spegel không nhằm mục đích thay thế các trình duyệt đầu cuối hiện có như Lynx và Links2, mà là một sự khám phá hoặc chứng minh khái niệm. Hiện tại, Spegel vẫn chưa hỗ trợ các yêu cầu POST (mặc dù tác giả có một số ý tưởng để xử lý các phần tử

bằng cách tạo giao diện người dùng tức thì). Hầu hết các trang web hiện đại không được thiết kế để duyệt trên terminal, chúng dựa vào CSS và JS, khiến việc duyệt trong các cửa sổ terminal nhỏ trở nên tẻ nhạt, đầy rẫy sự lộn xộn và tiếng ồn. Spegel cố gắng loại bỏ những phiền nhiễu này, cung cấp nội dung phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.

Spegel vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, có thể có một số điểm chưa hoàn thiện, nhưng nó có thể sử dụng được và có một chút thú vị. Người dùng có thể cài đặt Spegel thông qua pip, sau đó chạy nó bằng URL. Đừng quên định cấu hình ~/.spegel.toml của riêng bạn (ví dụ). Nếu bạn muốn xem mã nguồn hoặc đóng góp, bạn có thể tìm thấy tất cả các thông tin liên quan trên GitHub.

HN | Độ nóng: 302 điểm | 138 bình luận | Tác giả: simedw #

https://news.ycombinator.com/item?id=44433409

• Trình duyệt terminal Spegel sử dụng LLMs để viết lại các trang web, có thể mở ra một phương thức duyệt web thay thế kết hợp tìm kiếm xác định và gợi ý
• Có thể xử lý đồng thời nhiều trang “tab”, chẳng hạn như tóm tắt các báo cáo từ các phương tiện truyền thông khác nhau và nội dung Wikipedia, đồng thời cung cấp tham khảo
• Trang web Ground.news có thể thực hiện các chức năng tương tự, cung cấp các báo cáo tin tức và phần “điểm mù” hiển thị các tin tức thường bị thiếu trong một bong bóng tin tức cụ thể
• Trình duyệt terminal có thể hiển thị nhiều tab/chế độ xem từ cùng một nguồn, chẳng hạn như một tab để xem CLI được tối ưu hóa cho nội dung gốc và một tab khác để kiểm tra tính xác thực
• Ý tưởng ban đầu về user agent là đại diện cho nhu cầu và sở thích của người dùng, giờ đây đã có các công cụ mở rộng sang xử lý ngôn ngữ và nội dung cốt lõi
• Các personal agent có thể cho chúng ta biết rằng không có thông tin mới trên trang hoặc chúng ta đã biết tất cả thông tin trên trang
• Cần thiết lập một cơ chế để thể hiện “Tôi thực sự hiểu thông tin này, vì vậy trong tương lai khi gặp lại có thể đánh dấu là đã biết”
• Có thể tưởng tượng một chức năng tóm tắt, cho chúng ta biết nội dung mới nào đã xuất hiện trên URL kể từ lần truy cập cuối cùng
• Personal agent có thể cần một mô hình tốt để giúp chúng ta đưa ra quyết định, chẳng hạn như hiểu phương trình ngay cả khi hiểu ý nghĩa của nó cũng cần tra cứu để xác nhận chi tiết
• Có thể dự đoán trong tương lai chúng ta sẽ có tường lửa bộ nhớ cá nhân, giữ cho chúng ta an toàn và thoải mái trong bong bóng thế giới quan cá nhân của mình

OpenFLOW – Nhanh chóng tạo ra các sơ đồ cơ sở hạ tầng đẹp mắt ngay trên máy của bạn #

OpenFLOW – Quickly make beautiful infrastructure diagrams local to your machine

https://github.com/stan-smith/OpenFLOW

OpenFLOW là một ứng dụng web lũy tiến (PWA) mã nguồn mở mạnh mẽ, được sử dụng để tạo ra các sơ đồ cơ sở hạ tầng chiếu đẳng cự đẹp mắt. Nó được xây dựng bằng thư viện React và Isoflow, chạy hoàn toàn trong trình duyệt và hỗ trợ sử dụng ngoại tuyến.

Tính năng:

• Vẽ sơ đồ chiếu đẳng cự: Tạo ra các sơ đồ kỹ thuật theo phong cách 3D tuyệt đẹp.
• Tự động lưu: Tự động lưu công việc của bạn sau mỗi 5 giây.
• Ưu tiên quyền riêng tư: Tất cả dữ liệu được lưu trữ cục bộ trong trình duyệt.
• Nhập/Xuất: Chia sẻ sơ đồ dưới dạng tệp JSON.
• Hỗ trợ ngoại tuyến: Hoạt động mà không cần kết nối Internet.

Bắt đầu nhanh:

• Sao chép kho lưu trữ, cài đặt các dependency, khởi động máy chủ phát triển và mở http://localhost:3000 trong trình duyệt.

Cách sử dụng:

• Tạo sơ đồ: Kéo và thả các thành phần từ thư viện vào canvas, sử dụng các connector để hiển thị mối quan hệ giữa các thành phần, tùy chỉnh màu sắc, nhãn và thuộc tính, cũng như pan và zoom để làm việc trong các khu vực khác nhau.
• Lưu công việc của bạn: Sơ đồ được tự động lưu vào bộ nhớ trình duyệt sau mỗi 5 giây, nhấp vào “Lưu nhanh (phiên)” để lưu ngay lập tức, sử dụng “Lưu thành” để tạo bản sao với tên khác.
• Quản lý sơ đồ: Nhấp vào “Tải” để xem tất cả các sơ đồ đã lưu, tải sơ đồ từ tệp JSON, tải xuống sơ đồ dưới dạng tệp JSON để chia sẻ hoặc sao lưu, sử dụng “Trình quản lý bộ nhớ” để quản lý dung lượng lưu trữ của trình duyệt.

Phím tắt:

• Delete - Xóa các mục đã chọn
• Ctrl/Cmd + Z - Hoàn tác (nếu trình duyệt hỗ trợ)
• Bánh xe chuột - Phóng to/Thu nhỏ
• Nhấp và kéo - Pan trên canvas

Xây dựng cho production:

• Tạo bản dựng production được tối ưu hóa và phục vụ bản dựng production cục bộ.

Triển khai:

• Triển khai thư mục build tới bất kỳ dịch vụ lưu trữ tĩnh nào, chẳng hạn như GitHub Pages, Netlify, Vercel, AWS S3 hoặc bất kỳ máy chủ web nào.

Lưu ý quan trọng:

• Chức năng PWA yêu cầu HTTPS (ngoại trừ localhost).
• Sơ đồ được lưu trong localStorage của trình duyệt (giới hạn khoảng 5-10MB).
• Thường xuyên xuất các sơ đồ quan trọng thành tệp JSON.

Hỗ trợ trình duyệt:

• Chrome/Edge (khuyến nghị) ✅
• Firefox ✅
• Safari ✅
• Trình duyệt di động hỗ trợ PWA ✅

Khắc phục sự cố:

• Nếu bộ nhớ đầy, hãy sử dụng trình quản lý bộ nhớ để giải phóng dung lượng, xuất và xóa các sơ đồ cũ hoặc xóa dữ liệu trình duyệt (biện pháp cuối cùng - sẽ xóa tất cả các sơ đồ).
• Nếu không thể cài đặt PWA, hãy đảm bảo sử dụng HTTPS, thử sử dụng trình duyệt Chrome hoặc Edge và kiểm tra xem đã cài đặt chưa.
• Nếu sơ đồ bị mất, hãy kiểm tra localStorage của trình duyệt, tìm kiếm phiên bản tự động lưu và luôn xuất các công việc quan trọng.

Ngăn xếp công nghệ:

• React - Framework UI
• TypeScript - An toàn kiểu
• Isoflow - Công cụ sơ đồ chiếu đẳng cự
• PWA - Ứng dụng web ưu tiên ngoại tuyến

Đóng góp:

• Đóng góp được hoan nghênh! Vui lòng gửi Pull Request.

Giấy phép:

• MIT - Isoflow Community Edition được phát hành theo giấy phép MIT.
• Unlicense - OpenFLOW được phát hành theo Unlicense, bạn có thể tự do sửa đổi và phân phối nó.

Lời cảm ơn:

• Được xây dựng bằng thư viện ISOFLOW ( https://github.com/markmanx/isoflow ).
• Xem trang web của tôi: x0z.co

Về:

• Tạo sơ đồ cơ sở hạ tầng chiếu đẳng cự đẹp mắt.
• Các chủ đề bao gồm cơ sở hạ tầng, DevOps, Infra.

HN | Độ nóng: 266 điểm | 64 bình luận | Tác giả: x0z #

https://news.ycombinator.com/item?id=44431178

• Công cụ này trông thật tuyệt vời, một số người thấy cú pháp của Mermaid.js xấu xí và khó sử dụng, nhưng hiện tại nó là một trong những công cụ vẽ biểu đồ tốt nhất trong các trình tạo trang web tĩnh.
• Có người thích ý tưởng về Mermaid, nhưng cho rằng cú pháp của nó phức tạp và tích hợp không ổn định trong các công cụ như GitLab.
• Trong thời đại mà các mô hình ngôn ngữ lớn thành thạo biểu đồ Mermaid, tầm quan trọng của cú pháp có thể đã giảm bớt.
• Có người hy vọng Markdown có thể tích hợp biểu đồ Isoflow.
• Có người đề cập đến biểu đồ đẳng cự trong cuốn sách về điện tử của Clive Maxfield, cho rằng góc nhìn này giúp hiểu các mạch điện không phẳng.
• Có người đề cập đến việc công ty Snowflake gần đây đã ra mắt một sản phẩm có tên là Openflow, có thể gây khó khăn trong việc tìm kiếm.
• Có người chỉ ra rằng có một giao thức đo từ xa mạng cùng tên OpenFlow, đề nghị xem xét vấn đề xung đột tên.
• Có người bày tỏ nghi ngờ về vai trò của Isoflow trong dự án, cho rằng Isoflow đảm nhận phần lớn công việc.
• Có người hỏi liệu có thể thêm các biểu tượng tùy chỉnh hay không, và các biểu tượng có ở định dạng SVG hay không.
• Có người tò mò tại sao biểu tượng SVG được nhúng dưới dạng base64 trong Markdown.
• Có người đề cập đến một dự án tương tự đã thất bại vì vấn đề lợi nhuận, nhưng dự án này là mã nguồn mở MIT, có thể không lo lắng về vấn đề lợi nhuận.
• Có người hy vọng thêm biểu tượng hoặc liên kết SVG tùy chỉnh và tự động điều chỉnh kích thước.
• Có người hỏi liệu có thể xuất các định dạng khác ngoài JSON hay không, chẳng hạn như định dạng hình ảnh hoặc đồ họa vector.
• Có người đề cập rằng nếu công cụ này có thể sử dụng trạng thái Terraform và trực quan hóa, thì điều đó sẽ rất tuyệt vời.
• Có người đề cập đến một công cụ khác diagrams.mingrammer.com, cũng sử dụng Isoflow.
• Có người hỏi về vấn đề tương thích phiên bản của Node.js.
• Có người bày tỏ sự bối rối về cái tên “openflow”, vì nó không liên quan đến giao thức OpenFlow, chỉ là xung đột tên.

JTAG ẩn trong cổng USB của thiết bị Qualcomm/Snapdragon #

The hidden JTAG in a Qualcomm/Snapdragon device’s USB port

https://www.linaro.org/blog/hidden-jtag-qualcomm-snapdragon-usb/

Bài viết này được Casey Connolly viết, đăng vào ngày 30 tháng 6 năm 2025, chủ yếu thảo luận về chức năng JTAG ẩn trong cổng USB của các thiết bị Qualcomm/Snapdragon. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết bằng tiếng Việt của bài viết:

Bài viết bắt đầu bằng việc đề cập rằng Qualcomm đã lặng lẽ phát hành mã nguồn tương tác với EUD (Embedded USB Debug, gỡ lỗi USB nhúng) vào tháng 2 năm đó, đây là một tiến triển rất thú vị đối với những người thường xuyên cần gỡ lỗi kernel hoặc U-Boot. EUD là một giao diện gỡ lỗi được tích hợp trong hầu hết tất cả các SoC (System on Chip, hệ thống trên chip) của Qualcomm, kể từ năm 2018, nó đã đi sâu vào bên trong SoC, cung cấp chức năng gỡ lỗi cho CPU cũng như bộ đồng xử lý/bộ xử lý tín hiệu số (DSP) Hexagon. Bạn có thể tìm thấy thêm chi tiết trong một bằng sáng chế năm 2014.

Trong thực tế, đối với các thiết bị không phải sản xuất (chẳng hạn như bo mạch phát triển), có thể bật EUD bằng cách ghi vào một vài thanh ghi và khởi động lớp vật lý (phy) USB. Trên máy tính cá nhân (PC), người dùng sẽ thấy một bộ chia USB 7 cổng, trong đó một cổng bị “Giao diện điều khiển EUD” chiếm giữ. Sử dụng đúng lệnh USB, một thiết bị thứ hai sẽ xuất hiện, thiết bị này hiển thị một giao diện SWD (Serial Wire Debug, gỡ lỗi dây nối tiếp). Điều này có nghĩa là có thể thực hiện gỡ lỗi SWD trực tiếp thông qua cáp USB, không cần công cụ bên ngoài, hàn hoặc bộ gỡ lỗi đắt tiền, đạt được khả năng gỡ lỗi vỏ kín gần như có thể so sánh với Suzy-Q của Google.

Bài viết tiếp tục giới thiệu JTAG và SWD, cả hai đều là cơ chế được sử dụng để gỡ lỗi lõi CPU bên trong thiết bị, tương tự như sử dụng GDB để gỡ lỗi chương trình trên máy tính. Các cơ chế này cho phép người dùng đặt điểm dừng, dừng thực thi, kiểm tra thanh ghi, thực hiện từng bước lệnh, v.v.

Bài viết đề cập rằng Qualcomm đã phát hành một nhánh openOCD trên CodeLinaro, hứa hẹn tích hợp EUD, nhưng lại phụ thuộc vào thư viện EUD độc quyền vào thời điểm đó, thư viện này chỉ dành cho nhân viên Qualcomm và các đối tác OEM. Đã có một phần mã hỗ trợ giao diện EUD trong kernel Linux, nhưng vào tháng 8 năm ngoái, ai đó đã cố gắng mở rộng hỗ trợ cho một số nền tảng mới, điều này đã gây ra một cuộc thảo luận về chính sách kernel: Liệu có thể chấp nhận trong Linux một driver chỉ có thể được sử dụng bởi một số phần mềm nội bộ nhất định hay không. Cuối cùng, Qualcomm đã phát hành mã sau 8 tháng im lặng và cập nhật nhánh openOCD của họ, trỏ đến thư viện hiện đã mở.

Tác giả đã gặp lỗi biên dịch khi thử sử dụng EUD, nhưng thông qua một số sửa chữa và dọn dẹp mã, đã biên dịch thành công mã trên Ubuntu 20.10 bằng chuỗi công cụ GCC 8.x của Qualcomm. Tác giả đã gửi các bản sửa lỗi cần thiết và .gitignore mới vào kho mã của Qualcomm.

Bài viết cũng đề cập đến vấn đề phiên bản của OpenOCD, mã của Qualcomm dựa trên phiên bản OpenOCD 0.12.0, nhưng OpenOCD vẫn đang được phát triển tích cực kể từ năm 2023, vì vậy có gần hai năm thay đổi cần được hợp nhất. Tác giả khuyên nên hợp nhất những thay đổi này vào mã của Qualcomm và đề cập đến những thay đổi hỗ trợ EUD của Qualcomm, bao gồm việc bổ sung hỗ trợ gỡ lỗi Hexagon và các cải tiến cho LLDB.

Cuối cùng, bài viết thảo luận về các ứng dụng thực tế của EUD, bao gồm cả trong nhóm đổ bộ Qualcomm của Linaro, bộ gỡ lỗi không phải là phần chính trong công việc của họ, nhưng khi sự chú ý đến những thứ không phải kernel (chẳng hạn như U-Boot và thế giới bảo mật) tăng lên, động lực này đang thay đổi. Tác giả đặc biệt đề cập đến tiềm năng của EUD trong việc gỡ lỗi BSP (Board Support Package, gói hỗ trợ bo mạch) tích hợp theo chiều dọc, đặc biệt khi TF-A, OP-TEE và U-Boot được trộn lẫn thông qua lớp nền tảng tin cậy của OpenEmbedded. Bài viết cũng đề cập đến các mục đích sử dụng tiềm năng khác của EUD, bao gồm các thiết bị ngoại vi COM (UART) và trace (theo dõi), những thiết bị này chưa được khám phá và tích hợp vào OpenOCD, nhưng chúng sẽ cho phép cổng nối tiếp hai chiều và theo dõi MMIO, cung cấp nhiều trường hợp sử dụng thú vị hơn cho gỡ lỗi vỏ kín.

HN | Độ nóng: 232 điểm | 34 bình luận | Tác giả: denysvitali #

https://news.ycombinator.com/item?id=44426428

• Tính bảo mật của cổng gỡ lỗi Qualcomm đã được cải thiện, không còn là các nguyên thủy đọc, ghi và thực thi được phơi bày qua USB như trước đây
• Các cổng gỡ lỗi của chipset di động thường thiếu tính bảo mật, nhiều thiết bị của MediaTek vẫn sử dụng phương pháp cũ
• Mặc dù Qualcomm bắt đầu làm cho chức năng gỡ lỗi dễ sử dụng hơn, nhưng hầu hết các nhà sản xuất OEM có thể sẽ tắt chức năng này
• Google phơi bày giao diện nối tiếp thông qua các chân SBU trên tất cả các thiết bị Pixel
• Các thiết bị Pixel không được cấu hình UART theo mặc định, nhưng có thể được bật sau khi mở khóa bằng fastboot oem uart enable
• Các thiết bị Chromebook có một hệ thống gỡ lỗi phức tạp, có thể sử dụng dây gỡ lỗi SuzyQ để ghép các chân SBU vào giao diện USB host của bộ xử lý bảo mật
• Dây gỡ lỗi SuzyQ thực sự rất đơn giản, thậm chí có người đã tự làm các loại dây tương tự
• Các bo mạch phát triển thường có các đầu nối JTAG vật lý riêng biệt, nhưng JTAG qua USB thường bị tắt trong các hệ thống sản xuất
• Các kỹ sư có thể cần sử dụng JTAG trong giai đoạn tạo mẫu, vì vậy các chức năng này vẫn tồn tại
• Các công ty phần cứng cần đầu tư vào các công cụ rẻ tiền để tăng ROI cho các nhà phát triển
• JTAG thường không được phơi bày qua vỏ máy, vì vậy việc sử dụng đầu dò trong các đơn vị thực địa có thể yêu cầu xâm nhập phá hoại
• Khi chip đã chạy, các phương pháp giao tiếp và gỡ lỗi nâng cao hơn thường được triển khai
• Trong một số trường hợp, chẳng hạn như trong lĩnh vực ô tô, có thể cần sử dụng JTAG để gỡ lỗi và lập trình lại các đơn vị thực địa bị trả lại