duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

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duangsuse::Echo
没错,0年经验的那几年,我会被readdir()卡住,可能连 ./tree . 都手写不了,最多读表readlink
#java #android 文件锁定

有意思的是,今天我看见这个CLI,瞬间联想的居然是

os.execve(["res/attrtools", /[+-]i/, fp) == 0 ? {} : continue .. 这样的小片段

仿佛我已经略过如何加模块、打包、定位PATH、学习CLI,它直接变成一个for{}里的操作元素

其他的联想是e2fs fgetflags / fsetflags 如何封装为属性访问,如何像tar一样整个元数据状态变成KV,以及如何消除 Android.mk 的头文件与IPC样板,只留这一行 su+fsetflags?

我分解问题的单位,已经不再是 "attrtools" 本身了,它变成了 (attrtools) 这一参数或平替。

我也不再希望项目中出现 e2immutable/Ext2Attr.java ,总要用更高或更碎的方法做。今天我的思维方式,其实早就莫名的更接近 Claude Fable5。
AI大单体,从出生就会的权衡,我们每个人都要慢慢的摸9年,还得靠品味

曾经花了1week去琢磨的,grok 免安装Agent 1s就能读干净。


我根本不需要删掉代码从思路问一遍,因为个人的技术路径会随发问而泄露,而领域经验上AI绝不会比谷歌差 😨
Forwarded from duangsuse
#ai #vibe 我这个月看过七八个【震惊瘫坐】,都是关于GPT6和A\ 5.1的,但看到有人为Codex们的用户瘫坐的,这还是第一个

网上用6和5.1弄产品/大实验的,许多和AI短剧同理——你不做,就会以为非常简单有手就行。

你自己没上手之前,会默认中间那些选型、取舍和手K优化、debug、边界处理、数据流认知、失败回滚……不存在,或者模型一句话就能解决,叫出租车一样就差个Send按钮,Maker都【四海皆兄弟】。

现在,你的朋友圈里有一个,所以你知道了【震惊瘫坐】背后的人类,与“AI产品”背后的认知成本,以及【100x工程师就在我身边】…… 以前 iq;Bellard 这样的人HN上都有几十个,只不过2026年尾的AI把他们放在你眼前罢了

以前都在甲方是 🐷,现在人人都是甲方。

https://t.me/hyi0618/15428
duangsuse::Echo
#end 怅然若失了一下 回顾自己的(player.技术力)是怎么【起号】的, 这么一说的话, (大家的技术力 - A\ 2026) 是否归零了呢? 我看未必。 只是,许多文化,甚至是入门demo这样的事,都像SoF一样过时了。 独立于AI注释看代码,是否必须呢? 值得为下一届考虑。 【在那之前,要多想。】
这几天对ai #vibe 发展过于乐观了,切换到了半年多都没试水的goal模式(把git文件夹和checklist交给Opus5.5一点点做,接下来做什么ai自己推理)

给了它三个3k行的大单页游戏, PI.dev ,结果踩了3次坑

- zenmux.ai 官方的login插件实现和apikey不一致,全部tool失灵

- usemagpie.ai 的自定义供应商加完没法被选中,似乎是bug,而且列举不了中转站的 /model ,只好让grok一键写入pi的json配置

这都是小事,FlClash透明代理失灵要改.env都不算被卡了。

最后一个,是直接爆雷的

可能是不擅长索引大文件,可能是没安装skill只给了shell,可能是 /compact 的默认余量百分比太低,可能是我应该先让ai把大文件重构掉…………

它在烧了30$后,什么项目信息都没蒸馏出来,只剩下满屏的read,和oneshot提示时的自信成熟判若两AI。

我只好直接亏200买了个教训。 有这钱,我宁可付费买agent啊啊啊啊😭

事后,我又烧了等额的钱,傻傻按“继续”,就像一个随机噪声RNG一样乱接管,Opus勉强能自己loop,又是 30$

时间又又过了 30$,总goal还没完成到30%,不过幸好代码能预览了。

我写重构计划时可没意识到有那么难搞,还会上文雪崩。

真是不敢随便切工作流。 那几个3k行需要grep索引的文件,也大多是别人oneshot 20$生成的,没想到重构成本差那么大

❯ mkdir -p ~/.pi/agent && cat > ~/.pi/agent/models.json << 'EOF'
{
  "providers": {
    "zenmux": {
      "baseUrl": "https://zenmux.ai/api/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$ZENMUX_API_KEY",
      "models": [
        {"id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash", "name": "DeepSeek V4.1 Flash"},
        {"id": "deepseek/deepseek-v4-pro", "name": "DeepSeek V4 Pro"},
        {"id": "anthropic/claude-opus-5.5", "name": "Claude Opus 5.5"},
        {"id": "openai/gpt-6.1-sol", "name": "GPT-6.1 Sol"},
        {"id": "anthropic/claude-fable-5.1", "name": "Claude Fable 5.1"}
      ]
    }
  }
}
EOF

因为用了这个OAI兼容的配置,导致 Claude 没有 prompt cache 也是一大烧钱点。 现在默认配置有问题是真的会亏损了
duangsuse::Echo
它在烧了30$后,什么项目信息都没蒸馏出来,只剩下满屏的read,和oneshot提示时的自信成熟判若两AI。
#ai对比

最近因为llm的IQ和谷歌级别的经验,已经有点 Claude Hype 了,就和 #rust 即原神那样,以为只要是ai参与的工具包质量都很好,没想到泛化能力这么差😅

我思量着,别人给shell给一段话也能写成 70% MC的既视感来,没想到项目维护和remix是另一个模态。

可是,我绝对不能切回完全重新生成的flow,或许以后会变成反复AIGC,手工加收藏重组的模式。

退一步讲,哪怕成本是20$,等待半个多小时而不接管决策也是不现实的。 目前我使用lilgui和声明式数据流辅助调教,也比较需要磨合。

目前的agent还是太良莠不齐,我都不清楚oneshot过后opus是否会zeroshot的留下handover文档以节省词元。 Musk还ai直出汇编呢,不基于框架保证质量都真的很难

目前行业harness的情况是怎么样呢? 云电脑云桌面,解决的较好,RPA次之。 Codex们,碰运气。CC很强但很烧钱

Agent本质上就是给任务续写 API 做的一个操作系统,但它还没有IDE,或者相关工具AI用起来不跟手。 RTK是一个hack,总之就是说明,AI倾向于自然的用py/CLI改文件甚至重构代码,但这些模式也烂,很吃agent提供的工作方法论

就比如说git diff和log,我习惯按功能点做完手动提交, Agent 主流是全部EITL,没有HITL
duangsuse::Echo
时间又又过了 30$,总goal还没完成到30%,不过幸好代码能预览了。
100$ 预算,拿去手K三天,手动拆模块,还是相当奢侈的

足够把十几个模块慢慢测试安装好

没想到瞬间就灰飞烟灭了。 草色遥看近却无啊🙉 我只是不想当调度员到处拖选区CV
Forwarded from 螺莉莉的黑板报
已经测试了 Argon 的文字能力

鉴定为屎
Forwarded from 螺莉莉的黑板报
理解一个语言模型文字能力的方式是让它去模仿某个文风写作,这可以同时测出它的理解和表达能力。
duangsuse::Echo pinned «这几天对ai #vibe 发展过于乐观了,切换到了半年多都没试水的goal模式(把git文件夹和checklist交给Opus5.5一点点做,接下来做什么ai自己推理) 给了它三个3k行的大单页游戏, PI.dev ,结果踩了3次坑 - zenmux.ai 官方的login插件实现和apikey不一致,全部tool失灵 - usemagpie.ai 的自定义供应商加完没法被选中,似乎是bug,而且列举不了中转站的 /model ,只好让grok一键写入pi的json配置 这都是小事,FlClash…»
下个阶段每个猴子手里都有了 ak47 对每个企业的 SRE 和安全都是挑战,会出现越来越多的安全和勒索事件。。
Forwarded from Dev Meme / devmeme
Forwarded from David's random thoughts
本来Web是门槛最低的开发方式,浏览器是调试最容易、改起来最快的环境;自从有了WebAssembly,变成了门槛最高、涉及知识面最广、构建最慢、调试最难的。

两三种语言交织,多线程计算、阻塞IO与异步IO共存于几个不同的worker event loop。就算是GPT6 Astra来了也得给我写出死锁然后debug不出来原因🙃
Forwarded from duangsuse
#reveng #statement
传统逆向(学术逆向)总结起来就是不说人话,心智模型和动态能力不如js F12,和 #PLT 一样是个内部复杂度高于外部可观测性的领域,所以 rea.tools 那么爆

符号执行,听起来可以像静态类型一样,像strings ./x.bin 一样免费找到关键函数,其实90%的实现都是连libc等目标程序领域特征都不识别的纯粹数学,根本不能用, 一个工具几万行代码可能还不如CheatEngine+rr存档点效果好

我自己觉得这非常搞笑,因为gcc对strlen等函数的推理都一团糟,sourceless还要重造轮子,真是战略上太唐,战术上也没非常超模

许愿LLM-in-the-loop早点干爆这些不可观测的复杂性。 调试软件不是数学推导,它本来可以很有趣(比如我就“破解”了 about:dino https://duangsuse.github.io/NebulaRemix/live/aigc/blog/canvas-f12 )

是什么人让调试工具变成连argv有几项都不在乎的,CPU和数学的附庸呢?软件太智能意味着人显得脑残。 REA 不是这样。

既然 native 已经没有运行时元数据,逆向工具的【全部价值】就应该是把这层投影重新造出来,而不是把 CPU 语义做得更精确。反编译器方向是对的(Hex-Rays 给的是伪 C 不是汇编),但它卡在了最后一公里:名字和类型。你是在跟 runner.tRex.jumping 这种东西打交道,不是跟 [rsp+0x38] ,但问题是在于,用户明明能探测出内存位置,为什么工具非要以【什么都不运行】为预设来建模。在这个架构里,反编译数据库是主体,运行现场只是附件

AI 逆向都不会这么买椟还珠。

JS F12 的优势也不只是动态能力强,而是它把运行状态投影到了人的任务上:DOM改写和事件、网络请求、源码Map、可query的对象。 符号执行并不天然不懂 libc,好像它没有开发者的常识一样。 逆向领域怎么说怎么厉害,实际方法论上不如F12的一半,相比之下REA、Xposed这些工具直接提供了逐方法替换的 EITL 工作流,有工程化,有切入面,没有ALU寄存器和废物的代数。 这就是工程思维的差距

简单来说,就是逆向的起点,和正向工程的起点,被【学院派逆向】故意设置在相反的位置,而REA很明确的展现了,逆向binary,就是通过eval(evidence) loop 来进行AOP和正向工程,之间所有的F12和AHK“录制脚本”,无论一开二开都是互通的,没有谁更汇编。

观察 → 定位 → 干预 → 验证 → 固化成高层可复用接口

没有哪个因此天然“更汇编”。 逆向与正向的全部区别,是接口需要发现还是已经给定,不是一个研究机器、另一个才有资格开发软件。

针对Switch技术栈的破解,就是典型的REA路径。所以他们可以做出MOD工具,甚至直接给《超级玛丽奥德赛》做SMOO开源联机,而学院派思路,技术力也就那样。 SMOO 的作者是在跟 al::LiveActor 打交道,不是故意去跟 sub_7100A3B2C0。
duangsuse
既然 native 已经没有运行时元数据,逆向工具的【全部价值】就应该是把这层投影重新造出来,而不是把 CPU 语义做得更精确。
🤔
有些人认为native和js不是一回事。 但确确实实,非静态编译的c/cpp和压缩过的js+DOM就是一回事。 他们选择不讲人话,不按常识做工具,结果仍然是没有护城河的。

一句话——先把 strace fopen 或CE修改器的oneliner trick比下去,再谈静态分析。 这就是我说的【常识】,二开仍然是二开,不是逆向和【人肉汇编器】!

再来一句——decompiler 失败的爆炸边界是func还是顺序块? 爆炸影响重编译吗? 哦,原来反编译器不是一个Loop。 0xd4d/dnSpy 和FFDec终究是少数天才的作品

然后 REA.tools 连控制流混淆和虚拟机壳都可以逆向重开发出来,而人类这边还留在x64 CDEF有几个寄存器这边,幼儿园级别的"ControlNet"。现在你们开心了。

编程有两部分: 装在C盘的和装在头脑里的。 许多人只剩下编码,不懂得编程

https://duangsuse.github.io/NebulaRemix/live/aigc/blog/canvas-f12#chromedino金手指连点器
https://duangsuse.github.io/NebulaRemix/live/aigc/blog/canvas-f12#canvas调试

如果脑子里跑不通基本时序和流控,调试器就只剩「少写 print」和「游戏修改器」功能。优先用F8主循环和事件断点、条件断点、函数xref跳转和hook。queryObjects和dir(()=>闭包查看)也非常厉害


这就像把一张像素画放大,你看到的依然是马赛克,只是马赛克更方了。 数学家和 #PLT 想要证明 🟩 有几个三角形,而开发者真正想要的,是把马赛克还原成照片,其他的私货理论滚出去。

说人话: 以前“Windows们”还有被破解和分享的价值,未来纯粹的反破解软件,直接是流量归零。 垃圾是不需要被二开的,管你技术多牛逼。
> 但商业级 VMProtect/Themida 的 devirtualization 至今仍然是人工 + 专用工具的重活,如果它真做到了通用,那是个大新闻

你依旧停留在那个护城河的时代,没有我上面说的常识。 Adobe算商业级了吧?但它有什么可保护的。软件的一切就是被人体验和对比,而AIGC是从根基上拆,不是从死代码、硬编码上拆。 VMProtect保护的是AOP,保护不了过时的算法被更多人彻底颠覆。

 A\ 最后这句给我整笑了:dnSpy 和 FFDec 能做"改一个方法、重编译、原地替换",不是因为作者是天才(虽然 0xd4d 确实是)

天才可不止是执行力10x,而是战略上就选了最锐的那个角,技术力属于是锦上添花。 你会发现d4d做的是一个【App】,而他天才的点是隐藏的,你不比不知道有多完备。

即便AI负责90%的部分,天才的锐角仍然是锐角,而且更加干练,因为对于不知道自己要什么的人而言,泥坑被AI搞的更宾至如归了,以至于看第一眼你会觉得都一样【体面】,那种花哨和Project(投影)的直接性是两码事。 😅


DOM改写和事件、网络请求,它们是投影(Project),这也就是所谓的……工程思维。

最好的知识就是没有知识。编译器真正的美德在于—— 就像JSON和Markdown ,不需要学习。你自己看。 👀

本文核心论点: 工具应该是增强人类智能(Intelligence Augmentation),而不是鉴别或取代它。 需要鉴别IQ才能用的工具是 anti pattern,代表它自己蠢,或者是没用处的垃圾,或者干脆是不足够成熟,而不是用户不理解事情。

真正的专家、天才、大师设计的tools,是【能力放大器】。正是因为对领域和task有充分的认知,才可能举一反三融会贯通,短而不凡长而不乱。 那些显得聪明的,往往是Dijkstra拼命逃避的【高智商呆瓜】。

【工具】一词的背后是沉甸甸的同理心,而不是单纯的报菜名。 😁