sccache 与 incremental 互斥的经典坑： 两者同时开，结果是既占了 20GB 增量缓存，依赖又每次重编。关掉 incremental 后： 大型第三方库（tokio/serde/axum/reqwest 等）编译一次，跨项目、跨 cargo build/check/test 复用 首次编译后命中率已达 53–93%（验证时看到 562 次 Rust 缓存命中） 你其他 Rust 项目也能共享同一份依赖缓存

手机算力能不能帮中文社群处理日常消息？ 带着这个问题，我在 @Acurast 的 Laya 聊天审核演示里，输入了 5 条中文样本。 ▫️正常活动通知，被判为正常。 ▫️索要助记词的消息，被判为诈骗。 ▫️在“助记词”中插入空格后，仍被识别为诈骗。 ▫️2 条防骗提醒，也被归入了诈骗类别，其中 1 条重复提交后，结果没有改变。 这组结果说明，需要分开看待任务执行和内容判断。 Acurast 提供运行计算任务的网络，Laya 负责对消息进行分类。手机能够执行任务，模型能否准确理解中文语境，则需要单独验证。 页面标注的执行设备位于德国，配备 8 核芯片和 7 GB 内存，并提供链上核验入口。这次提交中文样本及复测时，页面显示的耗时约为 1.6 至 1.8 秒。 开发者可以在 Acurast Hub 选择 Cargo: Laya 模板部署实例，演示页也用 ACU 标示运行费用。 我看重的是，这种部署能力能否用来处理每天反复出现的任务。 社群消息筛查、邮件分类，都有持续处理的需求。如果开发者验证效果后愿意长期使用，手机网络就有机会持续承接计算任务，进而带来与服务使用相关的 ACU 付费需求。 不过，能部署只是起点，处理效果、响应速度和成本，都会影响开发者是否继续使用。这次演示不能证明已有稳定的商业需求，服务使用增加也不等于代币价格必然上涨。 如果用于中文社群，我会保留人工复核，避免把防骗提醒误删。此次只有 5 条自拟样本，结论仅限于当前演示。 判断 Acurast 的发展空间，我更看重这些具体任务能否被长期采用。 有兴趣的朋友可以体验一下：

Mac 用久了，活动监视器里「已压缩」那一栏好几个 G 下不来。用清理工具点一下，跳出一个很大的绿色数字，回头再看，压缩内存一点没动。 WonderBox 是一个原生的 Mac 系统工具箱，界面是简体中文，主打说实话，释放了多少、清掉了多少，都能拿活动监视器对得上。 内存优化用的是 macOS 自己发的那种内存紧张信号，让每个正在跑的应用主动收缩缓存，压缩内存跟着一起释放。 做完按类别列出前后对比，还会点名是哪些应用让出了内存。 GitHub： 深度清理专找开发者硬盘里真正占地方的，npm、pnpm、Cargo、Go 这些包管理器的下载缓存，Chrome 和各种 Electron 应用的网页缓存，还有模拟器文件，一扫就是几十 G。 聊天记录、文档、Docker 虚拟机这些个人数据不会被列进去，不是能重新生成的缓存都先进废纸篓，删错了还能捞回来。 另外带风扇控制、防休眠、磁盘分析和菜单栏仪表盘，支持 macOS 14 及以上，Intel 芯片的老 Mac 也能装。 清理工具最怕的就是数字好看、实际没变，这个说实话的定位我挺买账。

找回被开发工具缓存和 ML 模型占用的磁盘空间 一个免费开源桌面工具，帮开发者和 ML 工程师清理各种工具缓存——Hugging Face、Ollama、PyTorch、npm、pip、Cargo、Docker 等 25+ 类来源。 能识别"下载过但从未使用"的 ML 模型，量化不同 Python 环境间的重复包，每个项目都给出安全评分。所有清理都走回收站，不删文件，不收集数据，支持 macOS 和 Windows。

鲸鱼兄弟们好，我是做 DeepSeek-TUI 的那个美国佬。 说真的，特别想跟国内的鲸鱼兄弟们一起混——但我的翻墙技能仅限于写代码，微信到现在都没搞定，属实有点丢人。 求各位大佬帮个忙： 1）帮忙转发扩散一下，让这个开源终端工具翻过高墙被兄弟们看到 2）顺手帮我验证个微信号，我想建个群，大家一起聊 DeepSeek、聊开源、聊怎么把 agent 做得更好 作为交换，我发誓死守 cargo install 这条安装路径，绝不让任何一个兄弟受 npm 的苦。 顺带一提，这段话是 DeepSeek 帮我润色的——感谢鲸鱼赐我流利中文 🙏

Gemini Carbon 做的鹈鹕骑自行车演示，一个 Agent 负责构建，在 Blender 和 Three.js 上生成建模，一个 Agent 负责审查，检查它们自己的渲染结果，最终生成的可玩的 3D 游戏：一只鹈鹕骑着自行车在 Google 的 Mountain View 园区转悠。 测试地址：