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注意：我并不拥有Meta的任何股份，也不在该公司工作，对他们或其竞争对手在任何商业领域没有偏见。 有一种方法可以仅查看你朋友和群组的动态，而不必看到所有那些与人工智能相关的负面信息。 他们是最大的点对点市场。 他们是最受欢迎的组织群组的平台。 显然，Facebook的约会功能很受欢迎（也许有人可以对此发表评论）。 尽管墙上存在许多阴暗的模式，他们仍在不断增长，并寻找新的增长方式。

嗨！<p>我一直对美丽的 NumberFlow 库在网页上可用但在 React Native 上不可用感到沮丧——我认为 React Native 是一个比网页更适合动画的平台。而且没有同等质量的替代品可用。因此，我自己重新实现了这个库，基本上是从零开始的。<p>介绍 Number Flow React Native。<p>我的目标是将其打造成为 React Native 上最好的数字动画库。<p> - 直接受到网页 NumberFlow 启发的美丽动画缓动 - 支持 Native 和 Skia 版本 - 完整的国际化支持，包括地区设置、紧凑或科学记数法等 - 用于计时器和计数器的 TimeFlow 组件 - 自定义数字边界，适用于二进制等情况 - 支持 37 种不同的数字系统，如阿拉伯数字、泰国数字等 - 专用的共享工作模式，以尽可能高的帧率，特别适合滑块或手势等 - 基于 React Native Reanimated v3+ 构建 - 还通过 Expo Web 支持网页<p>请查看文档： <a href="https://number-flow-react-native.awingender.com/docs" rel="nofollow">https://number-flow-react-native.awingender.com/docs</a> 如果你喜欢，请在 GitHub 上给它加星： <a href="https://github.com/Rednegniw/number-flow-react-native" rel="nofollow">https://github.com/Rednegniw/number-flow-react-native</a><p>告诉我你的想法！

我共同创办了SmartrMail（电子邮件营销SaaS，拥有12,000个电商客户，2022年被收购）。当我离开时，我不再能够访问我多年来学习的发送数据，包括数十亿封发送的电子邮件、投递模式以及真正影响电子邮件参与度的因素。 因为我不再拥有这些数据，我构建了我能做的最好的工具，以帮助我当前的电子邮件营销： --- 我的研究过程 我在所有主要电子邮件营销主题上进行了多次冲刺。爬虫程序提取了908个来源：Litmus、Klaviyo、HubSpot、Campaign Monitor和Salesforce的年度报告；从业者博客；学术研究；平台文档；Reddit讨论串；Shopify论坛；以及X上的社区讨论。从中，我提取了4,798个独立的见解。进入指南的每一个主张都有来源。任何没有来源的观点都被删除。 这产生了EMB v4：超过80,000字，分为16章。经过两轮编辑，删除重复内容，整合重叠部分，去掉任何不值得保留的内容，最终定稿为55,000字。我还联系了所有被引用的电子邮件专家征求他们的反馈，超过一半的人做出了贡献并进行了修改。我对此感到非常兴奋。 --- 技能与圣经的问题 完整的55,000字指南对于上下文窗口来说太大了。你不能仅仅把Claude指向整个内容并期望得到连贯的回答。 因此，SKILL.md是一个单独的、精简的提取：关键框架、基准、从业者名称和适合上下文的战术阈值。当你在安装了技能的情况下向Claude提问时，它是基于结构化摘要进行回答，而不是试图从原始文档中提取信息。 但这造成了一个尚未解决的问题：技能和圣经可能会出现偏差。随着圣经的更新（专家发送修正，更好的数据出现），技能需要手动保持同步。显而易见的解决方案是一个MCP服务器，将它们连接起来，以便对圣经的更改自动传播到技能。我可能会在下一个大型更新中构建这个。 --- 数据差距 我在smartmail上看到，偶尔“转化智慧”或电子邮件最佳实践实际上与我们的真实汇总发送数据并不一致。例如，“发送新闻通讯的最佳时间是周二/周四的上午9点”。不对。这绝对是一个个案解决方案，而这里的经验法则往往会损害电子邮件的参与度。 因此，这个项目的弱点在于它是基于已发布的研究，而不是专有的发送数据。已发布的基准是向后看的，跨越了截然不同的使用案例，且通常由有动机让电子邮件看起来不错的电子邮件服务提供商（ESP）提供。 我真正想要的是来自真实活动的匿名发送级数据。主题行→打开率，跨越不同的列表规模、行业、发送时间。正文结构→点击率。流程配置→每位收件人的收入。 如果有人正在做这个，或者有访问发送级数据的权限并想要贡献，我非常感兴趣。 --- ESP集成问题 我感到沮丧的另一件事是，AI与ESP的连接仍然很糟糕。大多数平台对基本的CRUD操作有API覆盖，但没有接近于你实际需要从Claude运行活动的功能。你可以提取订阅者数量，但无法有意义地分析流程表现、触发细分重建或以编程方式获取真实的投递诊断。 一些ESP开始添加MCP服务器（在指南的第14章中提到），但这仍处于早期阶段且不稳定。在这个问题解决之前，技能是建议性的，它可以告诉你该做什么，但无法为你执行。这个差距是值得努力去填补的。 --- 现在的情况 安装： ``` git clone https://github.com/CosmoBlk/email-marketing-bible.git ~/.claude/skills/email-marketing-bible ``` 完整指南（免费，可搜索）：[https://emailmarketingskill.com](https://emailmarketingskill.com) MIT许可。没有付费墙。没有电子邮件门槛。没有联盟链接。 欢迎提问！

我们每天处理2万美元的实体按摩设备销售，客户超过14万。退款率为0.35%。Stripe在没有任何警告、具体说明和人工审核的情况下关闭了我们的账户，理由是“未经授权的支付”。 我们花了一周时间进行调查，最终自己找到了根本原因，因为Stripe并没有告诉我们。 我们的结账平台（CheckoutChamp）在处理后续购买的追加销售时，将其作为独立的Stripe收费，使用的是存储的卡片令牌，而没有触发3D安全验证。大约64%的客户接受了追加销售，这意味着大多数订单在客户的银行账单上产生了2-3笔收费，而不是一笔。那些未能识别额外收费的客户联系了他们的银行，导致了早期欺诈警告（Visa TC40 / Mastercard SAFE报告）。Stripe的雷达系统将这些识别为“未经授权”的活动。 这与在Shopify上完美运行的追加销售流程完全相同，因为Shopify的后续购买API会将追加销售添加到现有交易中。而CheckoutChamp则创建了一个独立的收费。这就是全部区别。这是一个交易架构问题，而不是欺诈问题。 我们立即修复了所有问题：禁用了所有后续购买的追加销售，取消了所有活跃的订阅，将结账流程重构为单一交易流程。 然后我们尝试告知Stripe。 我们提交了一份详细的根本原因分析报告，附上了来自Stripe自己仪表板的截图，显示我们的退款率为0.35%。我们附上了结账平台的数据，证明追加销售已被禁用。我们提交了33份以上的文件：雇主识别号码（EIN）、组织章程、6个月的银行对账单、供应商合同、第三方物流发票、库存照片、客户发票。我们还提供了25%的滚动储备。 两个支持案例都以模板回复的方式关闭。没有一条回复提到我们的根本原因分析。 其中一条回复将我们的案例称为“Greg Misc LLC”。而我们的公司是JS Commerce Group LLC。这就是他们审查的仔细程度。 我们给[email protected]发了邮件，但没有回复。我们给[email protected]发了邮件，也没有回复。 我们在X平台上发帖。Stripe的社交团队回复：“我们的内部团队仍在审查您的案例。”自那条回复以来，两个支持案例再次被关闭。X团队和支持团队显然没有联系。 现在，Stripe正在自动向已经收到产品并每天使用的客户退款约5万美元。这些客户并没有要求退款。当钱出现在他们的账户中时，他们会感到困惑，而我们不得不解释发生了什么。 这周我与6家替代支付处理商进行了交谈。每一家都在几分钟内理解了追加销售架构问题。他们都说了同样的话：这是一个已知问题，涉及为追加销售创建独立收费的平台。没有一家认为这是欺诈。 Stripe的系统设计是，一旦你被标记，就没有途径让人类评估新的证据。支持团队发送模板，风险团队不回复直接邮件，X团队在公开场合说得很好，但与内部流程没有任何联系。而自动退款的时钟仍在滴答作响。 如果你是阅读此文的商家：不要依赖单一支付处理商。你的业务多么干净都无所谓。结账平台的架构缺陷可能会触发算法，一旦发生，再多的证据也无法到达人工审核。

为了一个有趣的周末项目，我们给自己的OpenClaw代理“Mahmut”设计了一个面孔，并进行了现场采访。结果出乎意料地顺利。 以下是采访的预告片： [链接](https://x.com/ptservlor/status/2024597444890128767) 用户发言，Deepgram进行转录，OpenClaw Gateway将其路由到你的代理，ElevenLabs将响应转换为语音，而LemonSlice则根据音频生成同步口型的虚拟形象。所有内容通过LiveKit实时流式传输。 端到端的延迟大约在1到2秒之间，具体取决于大语言模型（LLM）。LemonSlice的口型同步效果让我们感到惊讶，效果远超我们的预期。 如果你想为其构建自己的网页用户界面，技能库中有完整的Python示例、环境设置、故障排除指南以及Next.js前端指南。

我创建这个工具是为了应对在多仓库、多环境设置中反复出现的问题：要回答“实际在什么地方运行什么？”这个问题，竟然需要检查多个系统，这实在是太困难了。 WatchTurm 是一个开源的发布可见性层。它从 GitHub、Jira 和 CI（例如 TeamCity）等来源聚合元数据，生成环境状态的结构化快照，并在一个统一的控制视图中展示出来。 它并不替代 CI/CD 或管理部署，而是位于自动化之上，纯粹关注可见性： - 每个环境中运行的版本 - 环境之间的差异 - 发布之间的变化 我目前在日常工作中使用它，非常希望能收到技术反馈，特别是来自拥有多环境管道的团队的反馈。 代码库链接：<a href="https://github.com/WatchTurm/WatchTurm-control-room" rel="nofollow">https://github.com/WatchTurm/WatchTurm-control-room</a>

嘿，HN，我想分享一个有趣的、充满氛围的周五夜实验：一个用于编写细胞自动机的小型平台，使用的是Rust的一个子集，随后编译成WSGL。 由于它允许你在模拟运行时通过文本用户界面（TUI）动态更改参数，因此很容易发现奇怪的行为，而无需记住你是如何到达那里的。如果你按下“s”键，它会将完整的历史记录保存到一个JSON文件中（记录在特定时间点更改的参数时间线），这样你就可以重放并重新生成发现的过程。 你可以平移/缩放，而当主模拟窗口处于焦点时，可以使用箭头键来更新参数（这些参数会在TUI中显示）。 克劳德应当为这个项目的任何技术元素（超出粗略的指导方针）获得所有的赞誉和批评。我一直想要这样的东西，玩起来非常有趣。如今谁还需要视频游戏呢。

嗨，HN， 我对当前的10分钟邮件服务感到很沮丧。这些服务通常充满广告、Google Analytics 跟踪器，以及笨重的界面——完全违背了“隐私”工具的初衷。 我创建了 MephistoMail，作为一个干净的、仅使用 RAM 的前端替代方案。它在后台使用 mail.tm/mail.gw 的 API 进行实际的收件箱映射，但所有操作都在客户端的易失性内存中处理。如果你关闭标签页，会话就会消失。我们这边不会保留任何日志。 技术栈：React 18、Vite、Tailwind CSS、Lucide。 期待听到你的想法、批评和建议！ 演示链接： [https://mephistomail.site](https://mephistomail.site) 代码库： [https://github.com/jokallame350-lang/temp-mailmephisto](https://github.com/jokallame350-lang/temp-mailmephisto)

我一直在研究实时语音代理，并整理了一份关于我所学到的全栈知识的文章，包括WebRTC媒体传输、流式语音转文本（STT）、增量大语言模型（LLM）推理和文本转语音（TTS），以及延迟实际累积的地方。<p>这篇文章重点讨论了架构流程和在保持交互真正实时方面所涉及的实际权衡。<p>我很好奇其他人是如何设计和优化语音系统的。<p>https://gokuljs.com/blogs/real-time-voice-agent-infrastructure

嗨，HN， 我开发了Agent Passport，这是一个开源的AI代理身份验证层。可以理解为“用Google登录，但针对代理”。 问题是：AI代理现在无处不在（OpenClaw在GitHub上有超过18万颗星，Moltbook有230万个代理账户），但代理没有标准的身份验证方式。恶意代理可以冒充他人，而技能/插件市场也没有身份验证层。思科的安全团队已经发现第三方代理技能中存在数据泄露。 Agent Passport通过以下方式解决了这个问题： - Ed25519挑战-响应认证（私钥从不离开代理） - JWT身份令牌（60分钟有效期，可撤销） - 风险引擎为代理评分0-100（允许/限流/阻止） - 应用程序的一行验证：`const result = await passport.verify(token)` 它是完全开源的（MIT许可证），可以在免费层运行（每月$0），并且有发布的npm SDK。 GitHub: [https://github.com/zerobase-labs/agent-passport](https://github.com/zerobase-labs/agent-passport) 文档: [https://github.com/zerobase-labs/agent-passport/blob/main/docs/INTEGRATION.md](https://github.com/zerobase-labs/agent-passport/blob/main/docs/INTEGRATION.md) 在线演示: [https://agent-passport.vercel.app](https://agent-passport.vercel.app) 之所以构建这个，是因为我在每个代理平台上都看到同样的安全漏洞。很高兴回答有关架构或代理身份问题的一般性问题。

我构建了一个名为ARE（动作规则事件）的规则引擎，它遵循一个简单的流程：事件 → 中间件 → 条件评估 → 规则匹配 → 动作执行。<p>该引擎在npm、NuGet和pub.dev上均可使用，三个平台的API设计一致。<p>我还创建了一个实验平台，您可以在不安装任何软件的情况下，尝试三种场景（角色扮演游戏、智能家居、电子商务）。该平台包括逐步的规则调试器、可视化关系图和动画流程图。<p>实验平台： <a href="https://are-playground.netlify.app" rel="nofollow">https://are-playground.netlify.app</a> GitHub： <a href="https://github.com/BeratARPA/ARE" rel="nofollow">https://github.com/BeratARPA/ARE</a>