What is Hackers' Pub?

Hackers' Pub is a place for software engineers to share their knowledge and experience with each other. It's also an ActivityPub-enabled social network, so you can follow your favorite hackers in the fediverse and get their latest posts in your feed.

개발자로서 느끼는 Nix의 최대장점은 패키지가 가능한한 최대로 configurable하다는 것이다. 가령 nixpkgs와 homebrew에 똑같이 10만개의 패키지가 있다고 하자. 하지만 nixpkgs에는 실제로 그보다 훨씬 많은 수의 패키지가 있는 셈이다. 저 10만개 외에도, 쉽게 설정을 바꿔서 안전하게 새로 빌드할수 있는 잠재적인 패키지들이 무수히 많기 때문이다.

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最近のスーパーの漬物、減塩タイプじゃなくても塩分濃度が保存用ではなく調味レベルの~15%ぐらいしかなく、痺れを切らした婆さんが塩分摂取上限をぶっちぎろうと追い塩をしている。

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맘다니 "뉴욕시 철도기지에 초대형 주택건설사업 트럼프에 제안" 송고2026-02-28 09:17 뉴욕시 퀸스 철도기지 지하화해 복합시설 건립…"트럼프도 관심 보여" 용산 정비창 1.4배 규모…NYT "너무 방대해 불가능하다 여겨온 사업" www.yna.co.kr/view/AKR2026...

맘다니 "뉴욕시 철도기지에 초대형 주택건설사업 트럼프에...

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@trwnhinfinite love ⴳ Actually, Fedify already supports this quite well. The actor dispatcher gives you full control over the actor's id—you can set it to any URL, including one on a custom domain. And since Fedify 1.4.0, there's a mapAlias() method that lets you handle WebFinger lookups for those custom URLs too. So running Fedify behind a reverse proxy that routes multiple hostnames, and assigning per-actor custom domain identifiers, should be achievable without any changes to Fedify itself.

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Politique Fr, Epstein et antifascisme

Va falloir penser sérieusement à se reconcentrer, les gens.
Les liens entre Epstein et Israël sont avérés (enregistrements J.E. et Ehud Barak).
Les liens entre Epstein et Trump sont avérés.
Les liens entre Trump et Putin sont avérés. (Russiagate).
Les liens entre Epstein et la Russie sont avérés.
Alors qui prononce Epstein et comment, on s'en tamponne sévèrement le coquillard.

lemonde.fr/international/artic

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"I scraped 500+ one-star App Store reviews so you don't have to. Here's what actually killed their ratings"

TL;DR
1) Unwanted notifications
2) Forced account creation at launch
3) 'Slow'
N) Ads. No dark mode. Not saving logins. No timely customer support

Grain of salt required, as sourcing is flimsy, but interesting.

reddit.com/r/vibecoding/commen

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미국은 대통령이 세계적으로 촉망 받고 자국 국방부에 납품하고 있는 자국 유니콘 기업 보고 미친 좌파빨갱이 기업이라고 외칠 수 있는 나라가 되었음. 국방장관은 하버드, MIT, 아이비리그의 모든(!) 대학을 대상으로 위선적이고 비애국적인 진보 세뇌 교육을 한다고 모든 인적교류를 끊겠다고 했음. 진짜 대한민국이 트렌드를 선도하는 나라이긴 한 듯. 전부 다 경험해본 거라서. 다만 한국은 기업하고 명문대와 교수들이 미친 멍청한 독재자의 편이었을 뿐.

RE: https://bsky.app/profile/did:plc:a6qvfkbrohedqy3dt6k5mdv6/post/3mfvxu3ii6c2l

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개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.

... .1. 성능 저하

Codex도 그렇고 Claude Code도 그렇고, 인프라 열화로 성능이 계속 떨어지는 걸 확연히 체감한다. Claude Code 성능 저하가 더 가파르기도 하고, 괜찮을 때와 멍청할 때 편차도 매우 커서 거의 뽑기(가차) 수준이다. 과장하자면, 좀 더 능동적인 코드 인텔리전스(자동완성) 수준.

Codex는 완만하긴 하지만, 꾸준히 성능이 낮아지고 있다. 특유의 집요함이 줄었다. 이번 달 초만 해도 Codex에게 자기비판성 리뷰를 시키는 순회(feedback loop)를 2~3회 이하 시키면 됐는데, 이제는 3~5회 시킨다. 그렇다고 3~5회 시키면 끝내냐하면, 그런 건 아니고 주간 제한에 걸릴까봐 타협할 때가 종종 있다.

예를 들면, Codex에게 작업을 시킨 후 Codex에게 리뷰를 시키면, 이번 달 초엔 이런 경우가 드물었지만, 이번 주엔 자주 발생하고 있다.

“““ • 판정 현재 payment-runtime 구현은 “실결제 서버”가 아니라 “상태 없는 mock에 가까운 스켈레톤”입니다. 지금 상태로는 운영 투입 금지 수준입니다.

주요 결함 (심각도 순) CRITICAL: 인증이 사실상 무력화되어 임의 결제/조회 호출이 가능합니다. payment-runtime는 Authorization 헤더 형식만 검사하고 토큰 검증/세션 검증을 전혀 하지 않습니다. 임의 Bearer anything로 통과됩니다. ”””

이거, Gemini가 자주 쓰는 일처리 방식이고, Claude Code는 2월 초부터 자주 쓰는 일처리 방식이다.

... .2. 교묘한 술수

재밌는 건, 인프라를 많이 써야 하는 복잡한 작업을 하는데 인프라 열화가 심해지면, 어느 AI 코딩 에이전트든 저런 거짓 완수를 한다는 점이다.

그리고 LLM과 AI 코딩 에이전트 성능이 오를수록 교묘함도 높아진다. 코드 깊은 곳을 확인해야 AI가 짜놓은 교묘한 술수를 발견할 때도 있어서, 나중에 엄청 빡칠 때가 생긴다.

... .3. 신경전

작년엔 AI에게 제한되게 구현을 맡겨와서 이런 상황이 적었다. 다시말해 AI 발전이 빨라지면서 점점 맡기는 일이 커지고 복잡해지고 늘면서 교묘한 기만과 거짓을 구사하는 AI와 신경전을 벌이는 상황이 늘고 있다.

자. 이 신경전은 누구의 몫일까? 개발자, 정확히는 사람의 몫이다. OpenAI나 Antrhopic에 대해 책임을 요구하고 피해 보상을 요구할 수 있는 계약 관계가 아닌 이상 말이다. 즉, 판단과 결정에 대한 책임과 권한은 사라지지 않는다.

이 “신경전”이 발생하는 상황 자체를 경험하지 못하는/못한 사람이 주로 개발자가 AI에게 대체될 것을 걱정하고 염려해준다. 이 신경전 경험이 누적된 개발자일수록 그런 이들에게 회의적이다.

... .4. 위임과 하청

물론 이런 신경전 경험을 이유로 콧대 높이는 것도 웃기다. 신경전 자체가 내 밥그릇을 보존해주지 않기 때문이다. 엔지니어라면 엔지니어링으로 신경전 강도를 낮추거나 빈도를 낮춰야 한다.

AI 발전할수록 AI에게 일을 맡기는 성격이 달라지고 있다. 단순 보조에서 하청으로, 하청에서 위임으로. 위임을 개발자만 할 수 있는 건 아니지만, 구현에 대한 위임 범위과 방법, 결과를 평가하는 건 아무래도 개발자에게 유리할 때가 많다.

... .5. 다시 돌아와서 개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.

나도 걱정하는 마음이 든다. 특히 신입 개발자처럼 이 분야에 들어오는 사람이 겪을 혼란과 입문 난이도를 걱정한다. 하지만, AI가 개발자를 대체하는 걱정보다는 AI가 개발, 정확히는 엔니지니어링과 제품 개발(production)을 증강시키는 현상에 거는 기대가 훠~~~~~~~~~~얼씬 크다.

개발이라는 일의 방식이나 성격이 변화하고 있다. 근데 원래 이 직군과 직업에 변화는 빠른 편이었다. 좋게 말하면 역동성이 높고, 나쁘게 말하면 다른 직업이나 산업에 비해 안정된 체계가 부족하다. 상대적으로 짧은 시간동안 빠르게 발전해왔으니까.

소프트웨어 엔니지니어링이 변한다고 해서 필요한 요소가 하루아침에 사라지는 경우는 생각보다 드물다. 사라지더라도 상당히 긴 세월에 걸쳐 변화하다 어느 날 보니 과거의 형태가 더이상 남지 않은 것에 가깝다. 쟁기질을 농기계가 대체했다고 해서 땅갈이라는 과정이 사라지진 않았기 때문이다.

나만 하더라도 손으로 코딩이라는 시간은 엄청 줄었다. 손목터널증후군, 건초염으로 내 직업을 걱정하던 몇 년 전과 달리, 이제는 코딩을 하지 못하는 걱정은 사라졌다. 하지만 소프트웨어 엔지니어링은 크게 달라지지 않았다. 판단하고 결정하고 책임지는 주체는 결국 나이기 때문이다.

여튼.

걱정해주는 모습에서 다른 의도가 느껴지긴 하지만 그건 내가 못돼먹어서, 그리고 자업자득인 사례도 있으니 그렇다치고.

요즘처럼 직접 소프트웨어 만들기 좋은, 진입하기 좋은 시대도 없었으니, 걱정에 그치지 말고 토큰 펑펑 써가며 AI를 내 관점과 사고체계에 깊게 들여오는 시간과 경험을 가지길 권해드려 본다.

https://hackers.pub/@hannal/019c3cde-e2e7-7462-9700-0dad090ce7e7

AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.

AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.

hackers.pub

Link author: 한날@hannal@hackers.pub

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It’s a huge struggle for (non-Substack) indies, so this action from aggregators does help:

“…we’ve taken steps to ensure their content is actually seen. Most of these publications publish far fewer articles than big corporate media so it’s easy for them to get drowned out. Our algorithm team works to give these smaller platforms a chance to surface, while our human editors spotlight their stories in our Daily Edition, elsewhere in the app, and our email newsletters.” about.flipboard.com/inside-fli

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친 트럼프 활동가 그룹이 부정선거 핑계로 비상사태 선포하라는 제언을 하고 있다고. (음모론적 사고긴 하지만,) 트럼프가 미국인 민간인 및 군인의 피해 발생 > 확전 > 명백한 전쟁 상황 > 부정선거 핑계로 어떻게든 계엄령에 준하는 사태를 만들어 중간 선거를 연기하고 본인의 3선으로 이어나갈 거라는 예측이 적지 않게 보이네요. 민주주의 국가에서 멍청한 대통령이 원탑으로 있으면 이렇게 흘러가는게 이 시대의 패턴인 듯. 애초에 지난 미국 국회의사당 사태 때 징역을 먹였어야 했다.

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Folks, Do you know of any Tamil people or any linguist that are passionate about formant synthesis? I'm thinking about improving the existing multilingual formant synthesis TTS called eSpeak, or even maybe creating a new one if there are no formant synthesis that catered for Tamil language. I know there are many concatenative synthesis, one such from Vocalizer that supports Tamil language. (1/2)

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Today @kopperkopper :colon_three: shared a post on the fediverse titled how to not regret c2s, and I found it genuinely interesting to read, even if I'm not sure its proposed architecture actually solves what it sets out to solve.

The author's frustration with naïve implementations is well-founded. Slapping an facade onto an existing Mastodon-like server and calling it C2S doesn't buy you much—you end up with the rigidity of a bespoke API without any of the interoperability C2S is supposed to offer. The “JSON-LD flavored Mastodon API” framing is apt.

The proposed solution is to split responsibility more aggressively: the C2S server should be nearly stateless and dumb, storing ActivityPub objects without interpreting them, while a separate “client” layer handles indexing, timelines, moderation, and exposes its own API to the frontend running on the user's device. It's a clean separation of concerns on paper.

But here's what bothers me. When you map this architecture onto familiar terms, it looks roughly like this:

  • C2S server ≈ a database (PostgreSQL, say)
  • “Client” ≈ an application server (Mastodon, Misskey)
  • “Frontend” ≈ the actual client app on your phone

That's not a new architecture. That's just the current architecture with the labels shifted. The interesting question is which interface gets standardized, and the author's answer is the one between the C2S server and the “client” layer—the bottom boundary.

The problem is that what people actually want from C2S is to connect any frontend to any server. The portability they're after lives at the top boundary, between the frontend and whatever is behind it. But the author explicitly argues against standardizing that layer: “we don't really need a standardized api,” they write, leaving each client free to expose whatever API it likes.

Which means frontends remain locked to specific clients, just as Mastodon apps are locked to the Mastodon API today. The interoperability promise of C2S—log in to any server with any app—isn't actually delivered. It's been pushed one layer down, out of reach of the end user.

There's real value in the post's thinking about data hosting vs. interpretation, and about the security implications of servers that understand too much. But as an answer to the question C2S is supposed to answer, I'm not convinced.

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Conferences - is only a couple of weeks away, the call for papers for starts tomorrow, and is on for June.

Read more via "What is BSD? Come to a conference to find out!" nxdomain.no/~peter/what_is_bsd

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政治とIT技術

カルフォルニアの年確規制しかり、政治が実運用を破壊するので、ソフトウェアで稼いだ資本家が外圧で殴るんじゃなくて、OSSとかのコミュニティからエンジニアリングのわかる識者を議会に送り出さないといけない状況で、正直ロビイングで収まる話じゃなくなってきた気がする。

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イラン攻撃(軍事作戦)に関するトランプ大統領のスピーチを書き起こし+日本語訳を(Geminiが)行いました!
上手くまとめられてはいませんが取り敢えず掲載しておきます

アメリカ・イスラエルによるイラン攻撃に関するトランプ大統領のスピーチ全文 - osumiakari.jp
www.osumiakari.jp/articles/20260228-iranattack-trumpspeech/

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Started laying out a rough plan for implementing FEP-ef61: Portable Objects in —server-independent identities backed by , multi-server replication, and client-side signing. It's going to be a long road (13 tasks across 5 phases, with a few open questions that need answering before we even begin), but I think it's worth doing right.

https://github.com/fedify-dev/fedify/issues/288#issuecomment-3971459585

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게임, 애니메이션. 인터넷 문화, 만화 관련 일했던 사람이 청소년이나 학생을 가르치는 입장이 된 후에 성범죄를 저지른 패턴이 반복되는 것이라 매우 질이 안 좋다고 생각한다.

RE: https://bsky.app/profile/did:plc:a6qvfkbrohedqy3dt6k5mdv6/post/3mfvv6khv5c2o

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開車送基友回家,路上堵到不行,前方的車為了擠上高速公路從最左道硬要黃燈右轉,我在後面看呆了,接著意識到車很多是因為附近有球賽剛剛結束。

我:Ah! The game ended!
友:How did you know the driver was a gay man?
我:蛤?
基友:蛤?

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