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嗨，HN！ 我长期以来一直在使用mjml和handlebars，但我真的很怀念JSX语法与Typescript和组件组合带来的类型安全。所以我想把mjml和jsx结合起来。虽然有像mjml-react或react.email这样的库，但不知为何，它们似乎都依赖于react。 因此，我决定创建mjmx[0]——一个独立的、零依赖（除了mjml）的自定义jsx运行时，用于渲染mjml。希望您能试用一下并提供一些反馈。 [0] <a href="https:&#x2F;&#x2F;mjmx.dev&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;mjmx.dev&#x2F;</a>

2026年5月，Instagram内部的一项技术变革引发了一场关于隐私、监视以及互联网上私人对话未来的更大辩论。该平台证实，它将停止对私信进行端到端加密，撤销了仅在几年前还被视为数字隐私重大进步的功能。对于大多数用户来说，这听起来可能只是一项技术调整，但它触及了一场涉及政府、科技公司和公民自由的全球性冲突的核心。<p>要理解为什么这很重要，首先要从基础知识开始。端到端加密是一种确保只有发送者和接收者才能阅读消息内容的系统。即使是运营该服务的公司也无法访问它。实际上，它将消息应用程序变成了类似于耳语对话的东西。消息通过服务器传输，但任何中间人都无法读取。<p>多年来，Meta、苹果和谷歌等公司一直将这项技术辩护为保护用户免受间谍活动、数据泄露和未经授权的监视的必要手段。Meta本身曾多次辩称，在加密系统中，“没有人，甚至公司，都无法看到发送了什么。” 来源：https://www.yahoo.com/news/articles/fact-check-metas-planned-policy-110000756.html<p>现在，Instagram似乎正朝着相反的方向发展。<p>根据最近的报道，该平台计划从2026年5月8日开始停止对私信进行加密。这意味着在应用程序内发送的对话将不再具有相同的密码保护级别。 来源：https://www.indiatoday.in/technology/news/story/instagram-to-drop-encrypted-chats-from-may-8-your-messages-will-not-be-private-anymore-2881592-2026-03-13<p>从技术上讲，这种转变改变了一些根本性的东西。如果没有端到端加密，消息的内容可能会在某些情况下被公司访问，从而实现自动化分析、审核系统或内部调查。<p>官方的理由集中在当今科技公司面临的最敏感的问题之一：在线安全和儿童保护。<p>美国、英国和整个欧盟的政府都越来越向主要平台施压，要求它们检测和阻止私人消息系统中的非法内容，特别是与儿童剥削相关的材料。欧盟备受争议的“聊天控制”倡议和英国的《在线安全法》等立法提案赋予当局更大的权力，要求平台识别有害内容，即使它出现在私人通信中。 来源：https://www.medianama.com/2026/03/223-meta-ending-instagram-dm-e2ee/<p>问题在于加密创造了一个几乎不可能的技术困境。<p>真正的端到端加密恰恰阻止了这种扫描。如果一个平台可以读取消息以检测非法材料，那么这些消息就没有完全加密。如果它们被完全加密，平台就无法检查它们。 完整内容请见：&lt;https://chat-to.dev/post?id=RmlzSmxadmlQSVdtVklWSm4rTmtyUT09&amp;redirect=/&gt;

我发现这个项目是因为我的英特尔Macbook Pro突然开始出现Logi Options Plus软件更新程序占用40-60%的CPU资源，直到我强制结束该进程（当然它会重启）。在搜索过程中，我最终在一个Reddit讨论中找到了其他人也遇到同样问题的情况。<p>我只是这个项目的一个小贡献者，但它的目标是减少或消除对罗技专有软件和遥测数据的依赖。如果其他人感兴趣，我们可以提供帮助。<p>请查看GitHub链接，了解更多关于项目动力的详细信息（消除遥测数据）。链接如下：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;TomBadash&#x2F;MouseControl" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;TomBadash&#x2F;MouseControl</a>

我一直在尝试构建多智能体系统的基础设施。 我构建了一个名为 AgentLog 的小型项目。 其核心理念非常简单，主题就是仅追加的 JSONL 文件。 智能体通过 HTTP 发布事件，并使用 SSE 订阅流。 目前，该系统是有意设计成单节点且极简的。 我正在探索的未来想法包括： - 可重放的智能体工作流程 - 追踪跨智能体的推理过程 - 可视化事件时间线 - 分布式/联邦智能体日志 很好奇其他构建智能体系统的人是否遇到过类似的需求。

我用 Python 为桌面文字处理软件构建了一个富文本数据模型，该模型基于持久化的平衡 n 叉树，并缓存了权重，以实现 O(log n) 的索引转换。文档模型仅使用四种元素类型：文本 (Text)、容器 (Container)、单体 (Single) 和组 (Group) — 其中 Group 纯粹是结构性的（用于平衡），在文档中没有任何语义含义。 各个元素是不可变的；插入和取出操作会返回新的树，而不是修改旧的树。这保证了只要旧树存在，旧索引就保持有效。 我了解 Ropes、Finger Trees 和 ProseMirror 的扁平索引模型。对于具有这些属性的富文本文档模型，我是否应该了解一些前人的工作成果？

Hi HN， 这是我过去几个月一直在开发的一个工具。 与其给 LLM 工具 SSH 访问权限或将它们安装在服务器上，不如使用以下命令： ``` $ promptctl ssh user@server ``` 这样就可以让一组本地定义的提示语“神奇地”出现在远程 shell 中，作为可执行的命令行程序。 例如，我本地定义了 `llm-analyze-config` 和 `askai` 的提示语。然后在（任何）远程主机上，我可以： ``` $ promptctl ssh user@host # 现在在远程主机上 $ llm-analyze-config /etc/nginx.conf $ cat docker-compose.yml | askai "添加一个负载均衡器" ``` `llm-analyze-config` 和 `askai` 背后的提示语会在我的本地计算机上执行（即使它们是在远程调用的），通过我选择的 LLM。 这样，LLM 工具永远不会被授予服务器的 SSH 访问权限，并且无需在服务器上安装任何东西。事实上，服务器甚至不需要启用出站互联网连接。 期待收到反馈！ Github: [https://github.com/tgalal/promptcmd/](https://github.com/tgalal/promptcmd/)