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只需一键，即可将 ChatGPT、Claude 和 Gemini 生成的文本转化为自然流畅、如真人撰写般的文字。

我构建了一个系统，通过鼠标遥测技术实时检测访客情绪——无需调查，无需追踪像素，零个人身份信息（PII）。 问题： 你的分析告诉你发生了什么（用户跳出），但不知道为什么（他们感到困惑、沮丧或因为价格太高而放弃）。 工作原理： - JavaScript 捕获鼠标移动、点击模式、滚动行为 - 情绪推断引擎（Claude Sonnet）分析行为特征 - 系统检测：沮丧、困惑、犹豫、自信、退出意图 - 语境感知干预措施在毫秒内部署 - 反馈循环从结果中学习 技术栈： - EC2 上运行的 20 个微服务（情绪推断、跨行业机器学习、干预引擎） - NATS 用于实时消息流 - Supabase 用于持久化存储 - 经过速率限制和生产环境加固 与众不同之处： - 无需调查（实时行为推断） - 无 PII（仅情绪状态，不跟踪身份） - 空间感知（干预措施与页面上下文匹配） - 自我改进（从转化结果中学习） 演示： 访问 <a href="https:&#x2F;&#x2F;sentientiq.ai" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;sentientiq.ai</a> - 你会感受到它的作用。交互式演示展示了我们检测到的内容。 技术深度解析： 在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;sentientiq.ai" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;sentientiq.ai</a> 上打开浏览器控制台并观察： 遥测流（鼠标移动、点击、模式） 情绪检测（好奇 → overwhelmed → 自信） 干预措施部署（上下文响应） 完整架构：20 个微服务，NATS 流，Claude 推断（Haiku→Sonnet 升级），速率限制为 10 Sonnet 调用/分钟/会话。详细文档即将发布。欢迎在此处解答技术问题。 我独自一人花了 6 个月时间构建了这个系统。差点死了两次。很乐意收到来自 HN 社区的反馈。

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