正文 · AI 翻译
今天的播客源于一个现实中的谜题：我们非常喜欢 Cloudflare 的开发者平台，而 Cloudflare Email 是个方便的工具，尤其是当你的所有域名都已经托管在 Cloudflare 上时。
那么，既然我们已有这种“主场偏好”，而且还有一家规模大得多的现有服务商，为什么智能体仍不断建议我们使用 Resend？
于是，今天我们请来了那位“为 Resend 做 AEO 的人”——AEO 的 CEO Zeno Rocha。他从 2024 年起就在撰写有关 AEO 的文章，并从 2025 年 2 月起撰写有关智能体体验的文章：
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在最近的一项 AEO 研究中，研究人员能够提取的 102 条电子邮件服务推荐里，Claude Code 有 64 次将 Resend 列为首选。SendGrid 只有 7 次排在第一，却有 55 次作为备选出现。如果开发者让智能体实现电子邮件功能并接受了它提交的补丁，又有多少人会再去尝试第二选择？这项研究按模型和应用细分了结果。我们近期另一项更全面的 AEO 研究显示，竞争稍微激烈一些：Postmark 在大多数模型中排名第一。
Resend 的联合创始人兼 CEO Zeno Rocha 来到节目，带我们了解这份拉取请求前后两端发生的事。他说，录制节目时 Resend 有 430 万用户和 120,000 名付费客户。其中一位客户是华纳兄弟探索公司；他是在一个星期六按客户数据库中较短的 .com 域名排序时发现的。
开发者先于模型抵达
Resend 最早有用的推广途径是电子邮件模板。在 Zeno 和团队构建发送 API 时，开发者不断告诉他们，要让邮件本身看起来合适有多麻烦。于是他们发布了 React Email。你可以用它制作模板，再通过 SendGrid 发送。他们甚至写了相应的文档。等到开发者需要换一家服务商时，Resend 的一部分代码已经在代码库里了。React Email
现在，试着让智能体走一遍同样的流程，比较不同服务商。Resend 的定价页面有一个滑块。人可以把它拖到所需的发送量，读出价格。在网址后加上 .md，智能体就能通过一次请求获得一张可读取的表格。我在我们对 Supabase 的采访中也喜欢这类改动。你可以问模型是否听说过你的产品，也可以打开自己的价格表，看看它能否回答客户的问题。
80 个工具，还是 2 个？
录制节目时，Resend 的 MCP 服务器已从上线时的大约 20 个或更少的工具，增长到 80 多个。Zeno 希望用户在聊天客户端里能完成他们在控制台里能做的事。发送电子邮件足以让演示跑起来；邀请队友、查看用量和管理账单则涵盖了部分长尾需求。与 Cloudflare 的 Code Mode 服务器放在一起看，这种设计尤其有意思：后者通过 search() 和 execute() 两个工具开放其 API。
Zeno 说，他会在自己的会话中展开折叠的工具调用，看看智能体实际做了什么。有一次，返回结果大到无法放进上下文。单纯减少工具数量，并不会让那份响应变小。对设计 MCP 服务器的人来说，这是一个值得借鉴、成本很低的实验：展开你每天都会调用的某个工具的返回结果，看看模型实际需要其中多少内容。
“发送”之后会发生什么？
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让智能体选中 SDK 之后，还有邮件投递这一整套业务要处理。以点击追踪为例。服务商可以通过一个共用的追踪域名重写链接，以便统计点击次数。如果某个客户利用该域名进行网络钓鱼，导致它被列入黑名单，另一位客户完全合法的电子邮件中的链接也可能受到影响。Zeno 解释了 Resend 为什么推出自定义追踪域名，以及尽管垃圾邮件发送者也能注册免费套餐，他为什么仍想保留这个套餐。自定义追踪域名 · Resend 的 300 万美元安全承诺
如果你在开发面向开发者的工具，可以看看域名设置和定价部分的详细讲解。如果你是通过 Dracula 认识 Zeno 的，不妨看到最后一段。我们聊到了在有家庭的情况下创办公司是什么样的，以及创始人的工作有多大一部分归结于找到一个别人真的会用的名字。
节目注释
Zeno 最初发布 Dracula 的公告——这是他在 2013 年推出的编辑器主题。
Zeno 谈 Claude Code 会选择什么——他对推荐研究的解读，以及不同模型版本之间的差异。
Resend 的 MCP 服务器——工具数量讨论背后的集成。
Anthropic 谈如何为智能体编写工具——当工具结果填满上下文窗口时，减少返回数据量的具体方法。
Resend 的反滥用手册——新发件人注册后会发生什么，以及团队会在哪些环节介入。
章节
0:00 开场片段
0:59 从 Dracula 到电子邮件
5:02 当智能体选择 API
6:54 进入收件箱
13:28 追踪功能衡量什么
17:05 为信任付费
19:44 DNS 这道门槛
23:55 React Email 的切入点
27:01 衡量采用情况
31:58 掌控邮件技术栈
37:55 设计 MCP
46:29 CLI、SDK 与工艺
52:41 面向智能体的邮件
58:28 为机器写作
1:06:00 赢得推荐
1:12:14 企业客户与定价
1:16:51 有家庭时创办公司
1:23:26 为一个类别命名
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