【经翻译】Google Chrome 下一次更新将标志着热门广告拦截器的终结
外部来源：9to5google.com。 外部正文摘录（经翻译）：Google Chrome 将扩展迁移到 Manifest V3，正在关闭最后的漏洞，也将终结许多广告拦截工具。Manifest V3 已推进多年，用户主要批评之一是新权限结构以及 Google 对隐私的强调会破坏大多数广告拦截器。
社区动态
汇聚 V2EX、Hacker News、掘金等 IT 社区的热门讨论与精华内容。
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外部来源：9to5google.com。 外部正文摘录（经翻译）：Google Chrome 将扩展迁移到 Manifest V3，正在关闭最后的漏洞，也将终结许多广告拦截工具。Manifest V3 已推进多年，用户主要批评之一是新权限结构以及 Google 对隐私的强调会破坏大多数广告拦截器。
原文摘录：前言 MongoDB 在很多公司里都承担着核心业务数据存储的职责。平时业务访问正常、接口响应正常的时候，数据库似乎总是默默运行在后台，很少有人会主动关注它的状态。但真正让运维头疼的往往不是数据库宕机，而是数据库在出问题之前没人发现。连接数持续上涨、复制延迟不断增加、缓存命中率下降、慢查询逐渐变多，这些问题通常不会立刻引发故障，却会在某个业务高峰期集中爆发。
原文摘录：豆包 vs DeepSeek API 对比分析报告 —— 面向新能源汽车研发测试工程师的 AI 工具链选型 读者画像 ：新能源研发测试工程师 背景 ：机械出身，电气/电控入门，正在升级 Python+AI+CAN+DAQ 工具链 场景优先级 ：文档报告(A) > 数据分析(B) > 技术答疑© > 管理流程(D) 预算硬约束 ：≤30 元/月 报告日期 ：2026-06-09 一、网页版 vs API：为什么这不是一道选择题 1.1 先看一个对比表 能力维度 网页版（豆包/DeepSeek） API 接入 写测试报告/技术方案 ✅ 够用 ✅ 更强（可模板化） 写汇报PPT大纲 ✅ 够用 ✅ 可批量生成 「帮我看看这段CAN报文什么意
GitHub Trending精华GitHub TrendingC原文摘录（经翻译）：codebase-memory-mcp 是面向 AI 编码智能体的高速高效代码智能引擎。它能在毫秒级为普通仓库建立完整索引，对 Linux 内核这种 2800 万行、7.5 万文件的代码库约 3 分钟完成索引，并能在 1 毫秒内回答结构化查询。它以单个静态二进制提供 macOS、Linux 和 Windows 版本。
GitHub Trending精华GitHub TrendingShell原文摘录（经翻译）：Superpowers 是一套面向编码智能体的完整软件开发方法论，建立在一组可组合技能和初始指令之上，确保你的智能体会使用这些技能。项目正在招聘全职人员，帮助推进 Superpowers 社区和代码工作。
GitHub Trending精华GitHub TrendingRust原文摘录（经翻译）：iroh 为网络连接提供更少的网络负担。它提供按公钥拨号的 API：你只需说“连接到那台设备”，iroh 就会找到并维护最快连接，不管设备在哪里。必要时它会尝试打洞以建立最快的直连路径。
V2EX精华V2EX分享创造原文摘录：早上登录 codex 发现需要验证手机号了，然后就想着去买个 giffgaff 的卡，然后果然被闲鱼屏蔽了，试了几个词都不行。 我觉得也许有其他人可以提供帮助，因此做了这个网站： search-sharp.com 用户可以输入需要搜的商品，来获取可用的搜索词（刚做的，内容基本是空的，需要大家来努力贡献） 为了避免无意义的刷词，因此做了 Google 登录验证（仅搜索不需要登录） 很需要大家参与，哪怕是仅仅帮我填上 giffgaff 用什么词可以搜到 longshot20260616141926.png
V2EX精华V2EX汽车原文摘录：前文 之前发帖子很多朋友有推荐车，在此表示感谢！最终我选购了凯美瑞 2.0 混动。分享一些选车的经过，供大家参考。前文链接：# 买了一辆 6000 块钱的二手车 # 12w 预算之内，家庭第一辆车选购 用车背景 * 家里有娃 * 偏爱轿车，不太喜欢 SUV * 家庭唯一用车 * 年行驶里程约 1\~1.5 万公里 * 每年会有一次 700 公里左右的长途出行 为什么没买电车？ 最近几年电车确实很火，包括站内也讨论了很多。我也去试驾、了解过不少车型，最后还是没有选择电车，主要有以下几个原因： 1. 家属属于比较容易晕车的体质，而电车都比较容易出现晕车情况。 2. 对底盘大电池的长期安全性多少还有些顾虑，虽然概率很低，但心理上始终过不了
V2EX精华V2EX程序员原文摘录：下载了 ZCode 想体验下新模型，结果 Request Many 。那我充钱行了吧。 GLM Coding Plan 居然全部售罄，还要等补货的吗。 告辞
V2EX精华V2EX程序员原文摘录：需求是：从头到尾一个人实现一个 ios 的 app ，体验 AI 加持下的一人公司。 困惑：以 chat 对话形式，写完了业务需求分析 PRD ，但 chat 模式使用 claude 效率很低，过程中频频出现限制。 后面知道需要运用 skill ，但目前不知道一般软件开发的流程是什么，我需要创建哪些 skill ，或者哪里有现成的 skill ？怎么才能最大化利用自己订阅的 pro 。 1.目前停留在 chat 阶段 2.完成了 PRD 文档写作，隐约知道软件开发需要 UI 设计、系统交互、技术架构、概要分析、详细设计这些，但是不知道如何下手。 3.UI 设计过程中，让 claude 生成了一些 ui 界面，但总觉得有点丢三落四。一
外部来源：typst.app。 外部正文摘录（经翻译）：Typst 0.15 关注“多样性”：同一字体的大量实例、多文件输出、多参考文献，以及同时支持多个 PDF 标准。作为迄今最大版本，它为 Typst 带来期待已久的可变字体支持，继续推进实验性 HTML 导出，并改进参考文献管理和 PDF 标准支持等功能。
Hacker News精华Hacker News技术讨论外部来源：tinywind.io。 外部正文摘录（经翻译）：TinyWind 是一款可在浏览器中玩的像素风海盗航海游戏。玩家可以在 7 个岛屿间躲避皇家海军，体验真实航海物理，包括横风航行、迎风换舷、顺风换舷和舷侧炮击。免费游玩，无需安装，单次航程约 5 分钟。
外部来源：。 外部正文摘录（经翻译）：这是一个简单想法，也正是未来互联网所需要的抽象。IP 地址可能毫无预警地失效，而且不受你的设备控制。密钥则由你创建并控制；当设备移动时它们保持不变，你可以选择保留或丢弃。
Hacker News精华Hacker News技术讨论原文摘录（经翻译）：这里有人已经把 Claude/GPT 完全换成本地模型，作为日常主要编码工具，而不只是做旁支实验吗？如果有，请分享你的配置和性能表现（例如使用的模型、硬件和响应速度）。
外部来源：daniel.haxx.se。 外部正文摘录（经翻译）：curl 项目将在 2026 年 7 月期间不接受也不处理任何漏洞报告。项目把这称为 curl 的“夏季休整月”。curl 在 HackerOne 上的提交表单将从 2026 年 7 月 1 日开始暂停。
博客园精华博客园中文技术社区原文摘录：前两天刷知乎的时候，看到一个很有意思的帖子，标题叫：《面试官问：你用 AI 编程半年了，那怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的？》 翻完评论区，我没有找到特别满意的答案，反而越发有感触。不知道正在看文章的你，还记不记得自己第一次体验 Vibe Cod .
原文摘录：1 第一阶段：用结构化提示词生成高分大纲 答案胶囊：用“提示词链”破解长文写作魔咒 ️ 核心策略：模型能力精准匹配 ️ 关键优势：“污染隔离”机制 1.2 第二阶段：分级展开初稿，控制“AI味” 答案胶囊：用“分级展开法”告别“AI味” ️ 操作流程：三步走 额外技巧：控制AI味的负面指令 1.3 第三阶段：风格化润色与模型协同 答案胶囊：用“风格锚定”与“三模型协同”打造极致润色 核心方法一：风格锚定法 核心方法二：三模型协同润色（适合重要稿件） 核心价值：重塑人机协作边界 二、工作流集成：在kulaai上搭建你的写作看板 三、常见问题FAQ Q1：提示词链是否比单次对话更耗时？Q2：免费镜像站的速度和稳定性如何？
原文摘录：2 TypeScript 配置 二、实现安全的文件搜索工具 2.2 路径校验不能只用 `startsWith` 2.4 为什么不能只依赖输入 Schema？三、SQLite 查询：不要把“任意 SQL”包装成工具 3.
原文摘录：目录 一、前言 二、Codex 介绍 2.4 Codex 在AI编程中的应用场景介绍 2.1 智能体驱动开发：从"助手"到"执行者" 2.3 贯穿全开发流程的"工具链大脑" 2.
原文摘录：GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-06-14) 生成于：2026-06-14 统计摘要 共发现热门项目： 18 个 Token赞助 ： siliconflow 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。本期热点趋势总结 本期 github 周榜清晰聚焦 AI 智能体工程化：技能市场、联网检索、代码执行、前端协同与安全扫描形成完整工具链，说明 智能体正从演示走向可落地生产。同时， Markdown 转换、知识库管理、Notebook LM 替代方案与 token 压缩工具持续升温，反映 RAG、知识工作流和成本优化已成为实战刚需。计算机视觉与 Physical AI 也在推