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#haskell

宣布在 Haskell 中引入变异测试

Lobsters Hottest · 6天前 缓存

变异测试现已在 sydtest Haskell 测试框架中正式发布,开发者可通过自动生成代码变异并验证测试套件是否能捕获这些变异,从而客观评估测试质量。作者的动机源于 AI 生成代码(通过 Claude)的兴起,以及对测试覆盖率进行客观、自动化度量的需求。

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#haskell

H2JVM - 用于编写JVM字节码的Haskell库

Lobsters Hottest · 2026-06-01

H2JVM 是一个Haskell库,允许开发者直接在Haskell中编写JVM字节码,支持底层JVM操作。

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#haskell

同态静态分析

Lobsters Hottest · 2026-05-31 缓存

探讨在Haskell中使用应用函子进行静态分析的概念,与单子进行对比,并讨论在忽略数据的上下文中解释代码以进行分析而不执行效果。

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#haskell

Data types à la carte (2008)

Lobsters Hottest · 2026-05-30 缓存

本文提出了一种从独立组件组合数据类型和函数的技术,并将该方法扩展到结合自由单子,从而实现了对Haskell的IO单子的模块化结构。

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#haskell

借用生物学家的方法来更快速地编译Haskell

Hacker News Top · 2026-05-30 缓存

本文探讨了GHC中最优的ApplicativeDo调度问题(该功能因性能缓慢默认关闭),并将其与RNA折叠中使用的动态规划算法进行类比,以改善编译器的性能。

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#haskell

余代数和自动机

Lobsters Hottest · 2026-05-30 缓存

一份介绍性的 literate Haskell 文档,探讨余代数和自动机之间的关系,展示如何利用范畴论中的 fold 和 unfold 操作来建模状态机。

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#haskell

Lambda上的Lambda:AWS上的无服务器Haskell

Lobsters Hottest · 2026-05-25 缓存

Jack Kelly 提供了一个端到端的示例和演讲幻灯片,展示如何使用OCI容器和OpenTofu将Haskell函数部署为AWS Lambda。

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#haskell

宣布 feed-repeat v1.0 发布

Lobsters Hottest · 2026-05-25 缓存

宣布 feed-repeat v1.0 发布,这是一款可自托管的工具,能将 RSS/Atom 订阅源中的旧文章重新发布到新订阅源中,用于间隔重复。

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#haskell

Haskell Foundation 2026 年更新

Hacker News Top · 2026-05-21

Haskell Foundation 发布了其 2026 年的活动与计划更新。

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#haskell

Show HN: Hsrs – 用于 Rust 的类型安全 Haskell 绑定生成器

Hacker News Top · 2026-05-19 缓存

Hsrs 是一个类型安全的 FFI 绑定生成器,允许从 Haskell 调用 Rust 代码,具有自动内存管理、类型转换和 Borsh 序列化功能。它在 Rust 中提供注解,并生成符合语言习惯的 Haskell 包装器。

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#haskell

Haskell中的Profunctor装备

Hacker News Top · 2026-05-16 缓存

这篇博客文章提供了一个用Haskell实现的Profunctor装备的玩具实现,包括自然变换和组合,旨在让范畴论概念对程序员来说更易于理解。

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#haskell

Accelerate

Hacker News Top · 2026-05-16 缓存

Accelerate 是 Haskell 中用于高性能并行数组计算的嵌入式领域特定语言,支持在线编译到多核 CPU 和 CUDA GPU。

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#haskell

对CAD库进行基线测试

Hacker News Top · 2026-05-11 缓存

作者描述了如何使用SVG输出和tasty-golden库为Waterfall-CAD Haskell库实现基线/视觉回归测试。

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#haskell

异常注解:现状概览

Lobsters Hottest · 2026-05-11 缓存

本技术博客详细介绍了 GHC 版本 9.10 至 10.0 中异常注解的状态和用法,涵盖了回溯类型及针对 Haskell 开发者的调试策略。

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#haskell

# 结合语义等价自博弈与形式化验证提升 LLM 代码推理能力

arXiv cs.CL · 2026-04-21 缓存

爱丁堡大学研究人员提出了一种利用 Liquid Haskell 进行形式化验证的自博弈框架,用于训练 LLMs 的语义等价推理能力,同步发布了 OpInstruct-HSx 数据集(28k 个程序),并在 EquiBench 上实现了 13.3 个百分点的准确率提升。

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