pjcscoder @pjcscoder

@TrisH0x2A me, and the majority of the OSDev community, recommend to not write your own bootloader and actually something like limine and its template github.com/limine-bootloa…

if you want to write an operating system from scratch this is the wiki almost everyone ends up using the OSDev community has been building it since 2004 it covers everything from the first bootloader instruction to writing filesystems memory managers and drivers the articles include real code you can compile and run yourself the Bare Bones tutorial gets you to a kernel that boots and prints to the screen in around 100 lines from there the wiki walks through every major piece of a real operating system

开源前核心成果（DeepSeek V4 Flash 驱动）在项目开源之前，我使用 github.com/zhaoxuya520/re… 完成了多项高难度的逆向与安全研究工作，充分验证了模型在实际复杂工程场景下的强大能力：5分钟内完成 Go 编译 EXE 的高质量反汇编：将一个经过 Go 语言编译、符号表被剥离的 PC 端可执行文件，快速还原为接近可阅读的源码结构，极大降低了逆向分析门槛。 Android APK 一键式反编译：成功将某 APK 还原到打包前的工程代码状态（Smali + 资源 + 清单等完整结构），为后续分析和修改提供了清晰的原始框架。 零凭证网页后台入侵：针对使用 GPT-5.5 开发的一套 Web 应用，在完全没有任何账号信息的情况下，快速定位并利用关键漏洞，直接进入管理系统后台，验证了其安全性隐患。 此外，还完成了大量其他复杂任务，包括但不限于：二进制协议逆向、混淆代码去混淆、加密通信流量分析、自动化漏洞挖掘等。 其实还有关于游戏安全相关的 但是担心被人拿去做外挂 所以就在开源版本中删除了游戏安全相关的内容。

这两天 @AnatoliKopadze 连着发了两个重磅内容，我都认真看了： 1. 他那篇超详细的《Loops explained: Claude, GPT, Mira and what actually works》长文（目前已经破 890 万浏览） 2. Peter Steinberger（OpenClaw 作者）在 AI Engineer Europe 的 19 分钟分享 把 @addyosmani 的《Loop Engineering》文章 + AnatoliKopadze的两个内容 结合起来看，收获特别大。 Anatoli 的文章把 Loop 的底层逻辑讲得非常清楚： - Prompt 是「你一步步指挥」，Loop 是「你给目标 + 验收规则，让 Agent 自己跑出结果」 - 一个靠谱的 Loop 通常需要这 5 个部分：Automation（触发）、Skill（可复用指令）、Sub-agents（写代码的和检查代码的分开）、Connectors（真正执行动作）、Verifier（硬核验收） 而 Peter 作为 OpenClaw 的作者，在视频里分享了他真实的工作流： > “Each loop is so much faster now that I ship more than ever with way less effort.” 他强调的核心是： - 重点不是写出完美的 Prompt，而是能够设计出自动验证的闭环 - 验收标准（Judge）决定 Loop 的成败，最好用测试、类型检查、diff 等确定性规则 - 项目结构要为 Agent 优化，而不是跟 Agent 较劲 也希望大家去读这三篇文章，最好结合起来看（Addy 的 Loop Engineering + Anatoli 长文 + Peter 视频），理论 + 实战 + 框架，三者互补，效果会好很多。 我自己最近也在把「Obsidian 新笔记结构化」做成小 Loop，目前还在早期阶段，但已经明显感觉到从手动整理到系统自动跑的转变。 对 Loop Engineering 感兴趣的朋友，强烈建议把这三篇一起看。理论 + 真实案例 + 系统思考，效果最好。 你目前更倾向于先从理论框架学起，还是更想直接看实战工作流？ #LoopEngineering

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Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze

2 days ago

Peter Steinberger, the guy who built OpenClaw just shared his actual workflow: "Each loop is so much faster now that I ship more than ever with way less effort." 19 minutes from the person who knows more about AI agents and loops than anyone else. Watch it, then read the full

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Two years ago, I published the LLM Roadmap: From Beginner to Advanced Level book on the @ToDataBeyond store. Thankfully, the book became one of the best-selling products on the To Data & Beyond store. Last year, I published the second edition, where I added new resources and covered more topics in the world of LLMs. Now, I have decided to make the project open source and freely available to everyone. The idea is to give anyone interested in learning LLMs and Generative AI a clear roadmap. It starts from the fundamentals and moves all the way to practical applications, RAG, deployment, LLMOps, and building a strong portfolio through a variety of resources suitable for each stage. Of course, the project still has plenty of room for improvement, and that is a core part of open source. Any contribution from the community is welcome, whether by adding resources, improving the explanations, fixing mistakes, or suggesting new sections.

Learn Linux Hands-On: Local Port Forwarding via SSH 🧙‍♂️ - Access an internal debugging port through a tunnel labs.iximiuz.com/challenges/ssh… - Reach a private VPC service via a bastion host labs.iximiuz.com/challenges/ssh… - Reach a whole VPC through an SSH SOCKS proxy labs.iximiuz.com/challenges/ssh…

MIT's Distributed Algorithms is exactly where you start... ocw.mit.edu/courses/6-852j…

Vivek Galatage @vivekgalatage

2 days ago

Nancy Lynch's Distributed Algorithms is the kind of book where you read one page, stare at the wall for 10 minutes, and come back smarter. Genuinely one of the best things you can read if you work in distributed systems.

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If you prefer youtube youtube.com/live/5Zb8WwKd-…

My nephew, who is studying in his 2nd year of engineering (CS), called a while back to ask for help with applying for an internship. Along with the rest of the usuals, he asked to learn more about Git. I was a bit surprised - coming into 2nd year, students are still wary of using Git, and it's hurting them in internships and job offers. I recommended him this beautiful guide from Beej. beej.us/guide/bggit/ And he called today to share his enthusiasm and admiration for it. So here it is again - for all those students and folks getting their hands on Git.

今天有幸认识一位超级牛逼的神仙姐姐，计算机博士 @alisawuffles 马上入职 OpenAI @OpenAI， 之前在 NVIDIA、Google 和 Allen Institute for AI 实习 她主页分享了她的找工作经验以及刷题方法，也开源了基于她的论文的 AI 项目。 虽然我们遥不可及，但仍然可以向她学习。 alisawuffles.github.io

Classic Operating Systems: From Batch Processing to Distributed Systems The quote from the book's preface will lay the groundwork for what to expect in this book - a good reminder of how we have arrived here today, standing on the shoulders of the legends! Highly recommended to keep it as a reference! "In operating systems courses, you learn useful principles, but very little about the difficult art of software design. So I decided to go back to the masters who made the major discoveries in operating systems and put some of their best papers together in a book, and call it Classic Operating Systems: From Batch Processing to Distributed Systems. Well, here is that book. The papers illustrate the breakthroughs in operating system technology from the 1950s to the 1990s. All of them are written by the pioneers who designed these systems." - Per Brinch Hansen.

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这又是一篇值得认真读的文章：《How modern browsers work》。 读完后我有两个强烈感受： 1. 浏览器其实是现代最被低估的“操作系统”。 2. 如果前端/Agent 开发者还把浏览器当黑盒，只会越来越吃亏。 从搞产品和做 Agent 的角度，我提炼了 5 个比较有收获的点： 1. 浏览器不是在“渲染页面”，而是在跑一个小型分布式系统 一页网页背后其实在跑整条流水线：网络栈 → 解析（HTML/CSS/JS）→ 样式计算 & 布局 → 绘制 & 合成 → JS 引擎（V8 多层 JIT）→ 多进程隔离。 你在 DevTools 里看到的 Performance trace，本质上就是这套复杂系统的压缩观测日志。 2. 所有前端性能优化，本质上都是在帮这条 pipeline 减压 控制首屏体积、async/defer、只用 transform/opacity 做动画、拆分长任务……这些最佳实践，拆开来看其实都是在给网络、解析、主线程、合成线程等不同阶段减负。 以后再说页面卡，可以更精确地问：卡在 network → parse → layout → paint/composite → JS/GC 的哪一段？ 3. JS 引擎早就不是简单的解释器，而是一台会自我进化的编译管线 V8 会先解释执行，再根据运行 profile 逐步把热点路径编译成机器码（Ignition → Sparkplug → Maglev → TurboFan），类型不稳定就会 deopt。 这意味着：写出“类型稳定、路径稳定”的代码，本质上是在配合编译器走高速路，而不是在给它制造 deopt。 4. 浏览器多进程架构是 Web 世界的成熟“沙箱 + 隔离”范例 Browser Process + Renderer Process + Site Isolation + Sandboxing，这套设计已经稳定运行了十几年。 对做 Agent 的人来说，这其实是一个现成的参考：高风险操作要不要拆进程？Agent 之间用什么做 IPC？出问题时能不能做到局部失效不拖垮全局？ 5. 这篇其实是给 Agent / Loop Engineering 的一份「样板间」 浏览器本质上就是一个已经在全球几十亿设备上稳定运行了十几年的大型 Loop + 多 Agent 系统。 它的事件循环、任务调度、隔离机制、性能优化思路，对我们现在在做的 Loop、Skill、Harness 都有很强的参考价值。 推荐对浏览器 internals 和 Agent 架构都感兴趣的朋友读一读。 你从浏览器底层学到过什么对做 Agent 有帮助的思路？

Addy Osmani @addyosmani

5 days ago

x.com/i/article/2068…

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操作系统底层原理向来是计算机领域的硬骨头。几十万行内核源码摊在眼前，翻上几页便头晕目眩，既抓不住设计主线，更谈不上通篇精读。 egos-2000 这个教学项目，只用 2000 行代码，就把操作系统的核心组件完整呈现了出来。 这套系统的三层架构尤其清晰： 1️⃣ 底层直接管控硬件交互 2️⃣ 中间层处理进程调度与系统调用 3️⃣ 上层实现文件系统和命令解释器 它还能跑在 QEMU 模拟器和真实 RISC-V 开发板上，官方配套教材直接给出 9 个课程项目，方便边学边练。 操作系统从加电到用户界面究竟如何运转？这份源码就是最好的解剖样本，值得静下心一行一行啃透。 🔗 github.com/yhzhang0128/eg…

If you got excited about the paper, you will certainly enjoy this talk by @lemire youtu.be/wlvKAT7SZIQ

Vivek Galatage @vivekgalatage

6 days ago

Parsing Gigabytes of JSON per Second by @geofflangdale and @lemire. One of the best paper for the weekend and also understand SIMD with the quoted article. arxiv.org/pdf/1902.08318

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It's customary to share another Ulrich paper - What Every Programmer Should Know About Memory. people.freebsd.org/~lstewart/arti…

Vivek Galatage @vivekgalatage

7 days ago

How to Write Shared Libraries - Ulrich Drepper cs.dartmouth.edu/~sergey/cs258/…

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有信息焦虑的朋友们，必须给你们安利一个宝藏开源项目——Horizon，它就像一个专门替你盯着海外科技圈的 AI 情报雷达。 它自动抓 Hacker News、Twitter、Reddit、GitHub 的内容，AI 筛选去重再总结，直接给你出日报。 几个我觉得真有用的点： 1️⃣ AI 自动打分，垃圾内容直接踢掉 2️⃣ 把 Reddit 和 HN 里的高质量讨论单独提出来 3️⃣ 遇到没听过的公司和技术，自动补背景 4️⃣ 同一条新闻全网只出现一次，不重复轰炸 5️⃣ 中英双语简报，推送飞书/邮箱/微信都行 每天刷海外社区刷到头大的，这东西能帮你省一半时间。 🔗 github.com/Thysrael/Horiz…

Typora 团队新作 Otty：我终于找到心仪的轻量终端了！ 我之前一直在找一个带简单文件编辑功能的终端工具。像 Warp、Superset、Orca 这类偏 Agentic IDE 的工具虽然功能很强，但用起来总觉得太重，启动和占用资源都不太理想。 前段时间用了下 Muxy，它足够轻巧，功能也基本能满足我的要求，但界面还是差点意思。作为一个颜值党，我一直没完全满意。 直到前天我看到了 Otty，说实话，第一眼就被它的颜值吸引了。默认的主题虽然是当下泛滥的类纸配色，但看惯了黑乎乎的终端界面，这种浅色设计还挺让人眼前一亮。整体界面干净整洁、细节打磨不错。 后来才知道，Otty 的开发团队 @appmakes 就是知名 Markdown 编辑器 @Typora 背后的团队。之前用 Typora 的体验不错，只是后面收费了就没在用了😅。 当然，Otty 并不只是给传统终端换了一层漂亮外壳： - 核心采用 Rust，macOS 版本通过原生 Metal 进行 GPU 加速，滚动和大量文本输出都比较流畅。 - 支持标签页和灵活的分屏布局，标签页位置可以自己配置。 - 右侧的 Details Panel，可以查看当前目录、命令历史、Git 状态以及项目文件树。 - 内置了轻量级文件编辑器，能够快速预览 Markdown、查看代码或临时修改配置文件。 - 支持会话恢复，重新打开应用后可以还原之前的窗口、分屏、工作目录和滚动记录。 - 与 Claude Code、Codex 和 OpenCode 深度集成，在标签页上显示 Agent 的运行、完成和等待输入状态。 - 还可以把标签页、分屏、目录和启动命令保存成 Recipe，方便一键恢复常用工作环境。 配置项也比较丰富，外观配置非常细致，可以自己修改边距、圆角和阴影，对于喜欢折腾终端外观的人来说，可玩性并不低。 Otty 的定位正好介于传统终端和 Agentic IDE 之间：比普通终端多一些现代工作流，又不像完整 IDE 那么重。 目前 Otty 只支持 macOS 14 及以上版本，Windows 和 Linux 版本还在开发中；现在免费使用，看上去后面要做云端同步等收费功能。 官网地址：otty.sh

Un desarrollador chino llamado tw93 se hartó de que sus aplicaciones de escritorio le devoraran la RAM y el disco. Abría Slack y desaparecían cientos de megabytes. Abría Discord, Notion o cualquier otra app y pasaba lo mismo. ¿La razón? Casi todas son lo mismo por dentro: un sitio web empaquetado con una copia completa del motor de Chrome (Electron). Decidió que tenía que haber una forma mejor. En 2022 empezó a construir Pake. Usó Rust + Tauri, que en vez de incluir un navegador completo, aprovecha el WebView nativo del sistema operativo. El resultado fue brutal: - Slack con Pake → 8 MB (en vez de 524 MB) - Discord con Pake → 9 MB (en vez de 265 MB) - ChatGPT con Pake → 9 MB (en vez de 260 MB) Cuatro años después, su repositorio tiene más de 51.000 estrellas en GitHub. Tiene builds listos para Grok, ChatGPT, Gemini, Discord, YouTube, Twitter y muchos más. Todo bajo los 10 MB, ligero, rápido y gratis. Y lo mejor: con un solo comando puedes convertir cualquier página web en una aplicación de escritorio nativa. No fundó una startup. No levantó inversión. Solo resolvió un problema que molestaba a millones de personas. A veces el cambio real lo hace una sola persona que se cansa de las cosas como están. Esta brutal, repo en los comentarios 👇

The previous paper and talk focused on using SIMD (Single Instruction Multiple Data) to efficiently parse massive JSON files. SIMD is a form of vectorization utilizing built-in capabilities of hardware for faster execution. cvw.cac.cornell.edu/vector Since both the posts resonated quite well, here is a solid high-level overview and a roadmap to understand the vectorization.

If "how V8 handles parsing" is on your mind, I would start with these - great resources. Part 1 - v8.dev/blog/scanner Part 2 - v8.dev/blog/preparser