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嗨，HN， 我想分享一下 OpenClix，这是一个开源工具包，可以直接在您的应用中运行移动用户参与和留存流程。 我们的动机源于观察到团队在尝试提高用户留存时，常常会遇到相同的模式。他们最终不得不将推送服务提供商、实验工具、分析管道和后端服务拼凑在一起，仅仅是为了推出简单的入门提示或重新参与提醒。这种设置很快就变得复杂。 OpenClix 采取了不同的方法。 它不是一个托管平台或重型 SDK，而是提供了一种基于配置的参与逻辑，能够在设备上运行。活动和规则存储在一个简单的 JSON 配置文件中，并能根据应用事件在本地做出反应。您可以根据用户行为触发通知、安排后续跟进或抑制消息，而无需后端控制平面。 项目背后有几个核心理念： - 本地优先执行。参与逻辑在设备上运行，减少了很多基础设施和延迟。 - 源代码管理而非 SDK 锁定。代码可以直接存放在您的代码库中，您可以检查和修改它。 - 基于配置的活动。触发器、保护机制和消息逻辑都在一个简单的配置文件中定义。 - 适合开发者的工作流程。该项目的结构使得开发者可以安全地生成和修改活动或规则。 人们通常用它来做的事情包括： - 入门提示 - 连续性或习惯提醒 - 在不活跃后重新参与 - 无需完整增长堆栈的留存实验 我希望能得到一些反馈： - 本地优先的方法对于参与逻辑是否合理？ - 您希望以这种方式运行什么类型的活动？ - 什么样的分析或集成会使其更有用？ 欢迎提问，并讨论其他人今天如何处理留存工具。

自2022年以来，我一直在开发一个框架，提出时间并不是一个静态的几何轴（如爱因斯坦的相对论所描述），而是从三维空间的旋转和轨道运动中动态产生的。 核心思想是：每个维度都是通过将无限个实例垂直排列从前一个维度中产生的。静态的三维空间无法做到这一点，但旋转的空间可以。这种永恒的自我垂直性就是时间。 由此，我们可以推导出洛伦兹因子、E=mc²和施瓦茨希尔德半径，并提出一个可测试的预测：内在的旋转应该独立地对时间膨胀产生贡献，这可以通过原子钟进行测量。 文章（通俗易懂）：[https://lisajguo.substack.com/p/time-as-the-fourth-dimension-a-new](https://lisajguo.substack.com/p/time-as-the-fourth-dimension-a-new) 论文（Zenodo）：[https://doi.org/10.5281/zenodo.18910834](https://doi.org/10.5281/zenodo.18910834)

如果你使用Claude Code（或类似的AI编码工具），你可能已经注意到，单次执行`cargo test`或`npm run build`可能会在你的上下文窗口中产生数千个无用的令牌。通过的测试、重复的警告、完整的堆栈跟踪——这些对人类在终端中浏览时是有用的，但对于只需要知道失败原因的语言模型（LLM）来说却是浪费。 tokf是一个用Rust编写的命令行工具，它可以拦截命令输出并使用TOML定义的过滤器进行压缩。你可以去除通过的测试、合并重复的错误、缩减堆栈跟踪等。 棘手的部分是让它与构建调度器一起工作。如果嘈杂的输出来自于内部运行的`cargo test`，那么挂钩`just test`就没有帮助。我最终根据工具的不同，采用了三种不同的解决方案： - make/just：使用它们的--shell标志通过tokf路由执行 - git hooks / 其他工具：在PATH前添加一个shim目录 我详细记录了这个过程： [https://pecan.si/posts/getting-into-make-just-and-hooks/](https://pecan.si/posts/getting-into-make-just-and-hooks/) 该工具是用Rust构建的，在我的工作流程中每天执行约1,800次。过滤器使用TOML，并提供Lua的逃生口。开源项目：[https://tokf.net](https://tokf.net)

我的医生让我保持一个饮食日记。我尝试了MyFitnessPal、Lifesum等应用，但没有一个能轻松导出特定日期范围的总结。因此，我用Claude Code在一个晚上编写了一个远程MCP服务器。现在我只需拍一张食物的照片，发送给Claude，它就会记录下所有的卡路里和营养成分。当我需要报告时，只需在对话中请求即可。没有应用程序，也无需手动输入——只需一个数据库和一个聊天界面。