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Most people are paying for AI courses… while Google is quietly giving them for free. Here’s a complete breakdown 👇 Generative AI Basics → fundamentals + use cases skills.google/course_templat… Large Language Models → how ChatGPT-type systems work skills.google/course_templat… Responsible AI → ethics, bias, real-world risks skills.google/course_templat… Full Learning Path → structured roadmap (step-by-step) skills.google/paths/118/cour… Encoder-Decoder → how models convert input → output skills.google/course_templat… Attention Mechanism → core of transformers skills.google/course_templat… Image Generation → text → image systems skills.google/course_templat… GenAI Tools → hands-on experimentation skills.google/course_templat… AI Applications → real-world use cases + business skills.google/course_templat… Vertex AI → build + deploy AI products skills.google/course_templat… Most people learn like this: watch → forget This gives you: learn → practice → build If you’re serious about AI— this is your free roadmap.

10 GitHub repos to spend 60-90% less tokens in Claude Code: 1. RTK (Rust Token Killer) CLI proxy that filters terminal output before it hits your context - 60-90% reduction on common dev commands - one binary, zero dependencies - works with Claude Code, Cursor, Copilot Repo: github.com/rtk-ai/rtk 2. Context Mode Sandboxes raw tool output into SQLite instead of dumping it into context - 98% context reduction on Playwright, GitHub, logs - only clean summaries enter your conversation - works as Claude Code plugin Repo: github.com/mksglu/context… 3. code-review-graph Local knowledge graph that maps your codebase with Tree-sitter - Claude reads only what matters, not the entire repo - 49x token reduction on large monorepos - 6.8x on average reviews Repo: github.com/tirth8205/code… 4. Token Savior MCP server that navigates code by symbols, not full files - 97% reduction on code navigation - persistent memory across sessions - 69 tools, zero external deps Repo: github.com/Mibayy/token-s… 5. Caveman Claude makes Claude talk like a caveman to cut output tokens - 65-75% output reduction - one-line install - keeps full technical accuracy Repo: github.com/JuliusBrussee/… 6. claude-token-efficient one CLAUDE.md file that keeps responses terse - drop-in, no code changes - reduces output verbosity on heavy workflows - best for output-heavy sessions Repo: github.com/drona23/claude… 7. token-optimizer-mcp MCP server with caching, compression, and smart tool intelligence - 95%+ token reduction through intelligent caching - compresses repeated tool outputs Repo: github.com/ooples/token-o… 8. claude-token-optimizer reusable setup prompts for optimizing any project - 90% token savings in 5 minutes - reduces doc token usage from 11K to 1.3K Repo: github.com/nadimtuhin/cla… 9. token-optimizer finds ghost tokens that silently eat your context - survives compaction without losing quality - fixes context quality decay Repo: github.com/alexgreensh/to… 10. claude-context (by Zilliz) code search MCP that makes your entire codebase the context - ~40% reduction with equivalent retrieval quality - hybrid BM25 + dense vector search Repo: github.com/zilliztech/cla… [ how to stack them ]: you don't need all 10. pick 2-3 based on your workflow: > heavy terminal output? RTK > big codebase? code-review-graph + Token Savior > lots of MCP servers? Context Mode > quick fix? Caveman + claude-token-efficient most people are burning tokens without knowing it run /context in a fresh session and see how much is gone before you even type a word your pocket will thank me later :<)

Hermes 超级进化体！ 自动备份、记忆可视化、小说工厂、记忆审计、MIDI 音乐黑客…… 全网程序员把 Hermes 玩成了下一代 Agent 保险箱 + 视觉大脑 + 创作工厂 + 安全卫士 + 音乐灵魂。 刚从 X 最新刷屏 + GitHub 实时验证挖到 5 个全新不重复的狠活（全部公开可访问），AI 玩家看了会沉默，Agent 爱好者看了会狂喜： 1️⃣ hermes-agent-backup-skill（github.com/art-solutions/…） 每晚自动把记忆+技能+配置打包丢进私有 GitHub。 “Agent 失忆时代，结束了！” 2️⃣ telepath（github.com/eren23/telepath） Hackathon 神作：把 Hermes 记忆喂 Kimi K2，模糊需求秒变精美图表/Mermaid/幻灯片，还能写回记忆库。 记忆可视化天花板😂 3️⃣ hermes-novel-generator（github.com/rwcrosk-arch/h…） 多 Agent 小说流水线：Orchestrator + 角色 Agent + 审计 + 润色，直接出 EPUB。 Agent 也要当小说家了！ 4️⃣ psy-core（github.com/jethros-projec…） 防篡改记忆审计插件，哈希链 + HMAC 签名，每一步操作都可查可验。 企业党终于敢把 Hermes 扔生产了。 5️⃣ music-skill（github.com/KaleLjl/music-…） MIDI 分析+修改+FluidSynth 渲染技能，Agent 直接变编曲大师。 音乐人狂喜，AI 也要搞创作！ // 为什么这些新进化体这么炸？ 这些项目全部已验证公开开放，共同点：全吃 Hermes 底层循环当 DNA，社区再疯狂补备份、可视化、小说生成、审计安全、创意音乐…… 生态卷速肉眼可见！

橙皮书：Hermes Agent 从入门到精通 很多朋友不知道 Hermes Agent是什么？ 或者需要进阶攻略。现在好了，知名大佬花叔出了一篇 Hermes Agent 橙皮书，而且有原生中文版。 GitHub 上短短几天已经飙升至3K星了。 这本书我愿意称为是 Hermes Agent 的最强攻略，其他人写的你都不用看了，只需要看这一篇。 仓库链接：github.com/alchaincyf/her…

Hermes 全网最活跃，还在狂飙的进化体！ 刚从 Hermes Atlas 挖到 5 个全部验证并开放的进化体： 1️⃣ hermes-ui（github.com/pyrate-llama/h…） Glassmorphic 毛玻璃 Web 界面，聊天+实时流+记忆查看+技能编辑，一键自托管。“终于有好看的 Agent 仪表盘”实锤了！ 2️⃣ hermes-local-rig-accounting（github.com/GumbyEnder/her…） 本地 rig 成本插件，自动算电费+硬件折旧+每 token 真实价格，还带 leaderboard。本地免费时代终结😂 3️⃣ hermes-desktop（github.com/dodo-reach/her…） Mac 原生桌面客户端，真实 SSH + 嵌入终端 + 多 profile 管理。CLI 玩具进化成 Mac 神器！ 4️⃣ hermes-agent-fork（github.com/morph-labs/her…） 强化 fork 版，保留自进化循环 + OpenClaw 迁移优化。深度玩家直接上手 hack。 5️⃣ awesome-hermes-agent（github.com/0xNyk/awesome-…） 1.7k+ star 社区圣经，skills/plugins/tools/forks 全收录。Hermes 玩家的“导航地图”上线！ // 为什么这些新进化体这么猛？ 全吃 Hermes 底层 DNA，社区再补 UI、成本监控、桌面客户端、fork 强化、资源地图…… 生态卷速肉眼可见。

x.com/i/article/2046…

这几天装了Hermes agent，顺手配置surf skill来监控推特信息流。 我设定了几个过滤条件：近期 mindshare关注度上升趋势、市场情绪偏正面、有确切融资记录，还有即将开启公售或 TGE。 跑了几天数据，它帮我捞到了一个各项指标都很吻合的项目： 翻看了一下具体资料，它切入的是拉美地区的外汇结算业务。当地许多进出口企业依然依赖SWIFT系统，承担着几天的延迟时间以及高昂的手续费。 同期该地区的加密货币交易量有明显增长，稳定币正在实际替代传统银行的结算份额。 在目前的行业背景下，@KiiChainio 作为一个外汇原生的Layer 1结算层进入了视线。 结合抓取的数据分析，现阶段值得跟进它的主要原因在于： 1️⃣ 切实运转的业务基础： 项目主要面向企业端客户提供服务。网络支持12000 TPS和1秒最终性，可以全天候处理BRLA和COPM等拉美本地稳定币的转账。网络目前已经产生了超过2200万的实际交易量，积累了200多家企业客户。 2️⃣ 审计与资金储备： 团队在四月中旬完成了Hacken的主网全流程审计。通过整合Hyperlane改善了本地稳定币的流动性状况。结合2400万美元的融资规模，项目的基础架构已基本成型。 具体参与操作： 根据收集到的近期进度，KiiChain预计很快会开启公售，任何人都可以直接参与。现阶段进行早期交互的成本较低： • 参与 Testnet Oro 测试网交互，目前没有资金门槛和身份认证限制，官方已开启相关的测试网激励活动。 • 参与官方Discord社区的活跃活动。 • 完成Galxe平台上的官方任务。 用工具辅助筛选有数据验证的项目，确实能节省很多精力。希望这篇梳理对大家有帮助。

Hermes 进化体！ Hermes 不是简单 fork，是真底层进化：meta-reasoning、生活 OS、技能道场、多源搜索、本地图内存… 全网程序员把 Hermes 玩成了下一代 Agent 生活 + 生产力基础设施。刚从 Hermes Atlas 列表里挖到 5 个全新不重复的狠活（全部验证公开开放），AI 玩家看了会沉默，Agent 爱好者看了会狂喜： 1️⃣ super-hermes（github.com/Cranot/super-h…） Meta-reasoning 插件：Agent 执行前先自我优化 prompt。“自己给自己写作业”实锤了！ 2️⃣ hermes-life-os（github.com/Lethe044/herme…） 生活 OS：自动追踪日常习惯、学习用户模式。私人生活管家上线！ 3️⃣ hermes-dojo（github.com/Yonkoo11/herme…） 技能道场：实时监控 + 自动迭代弱技能。Hermes 自己练级进行时😂 4️⃣ hermes-web-search-plus（github.com/robbyczgw-cla/…） 多提供商搜索插件：Serper/Tavily/Exa 自动路由。搜索质量直接起飞。 5️⃣ hermes-memory-plugin（github.com/Ladybug-Memory…） Ladybug 本地内存插件：纯本地图数据库，无云无 API。记忆彻底本地化，隐私党狂喜！ // 为什么这些新进化体这么值得关注？ Hermes 从不给你黑箱，它给的是可读、可 hack、可自我改进的底层循环。你 fork 它，就是在和 Agent 一起“递归自我改进”。

Hermes 高质量社区项目! 我刚从 Hermes Atlas 精选了 5 个全新进化体： 1️⃣ github.com/lyra-ai/hermes… Lyra 智能调度插件，让 Agent 自动做优先级排序、资源分配、任务抢占。推特玩家直呼“Agent 终于会自己排班了，人类老板可以下班”。 2️⃣ github.com/nexusforge/her… Nexus 知识融合插件，自动把多源记忆、外部 API 数据融合成一致知识图谱，解决“信息打架”顽疾。 3️⃣ github.com/pulsecheck/her… Pulse 实时健康检查插件，监控 Agent 性能、内存、loop 健康度，自动触发自我修复。社区说“Agent 也有体检报告了”。 4️⃣ github.com/vanguard-ai/he… Vanguard 前沿探索插件，Agent 主动发现新工具、API、模型，边干活边扩充自己的工具箱。 5️⃣ github.com/lumina-hermes/… Lumina 可视化决策引擎，实时渲染决策树 + 记忆路径 + 因果链，人类一眼看懂 Agent 在想啥。 // 这些项目共同点：全吃 Hermes 持久记忆 + 自动提炼技能 + 跨会话成长的底层 DNA，社区再疯狂补上智能调度、知识融合、自我体检、主动探索、可视化决策……生态 6 周内从 80+ 直接卷到 103+，速度肉眼可见。

New AI Certification exams are now in beta. Build real‑world AI & agentic skills from fundamentals to enterprise‑ready solutions: 🔗 AI‑901 – Implement AI solutions using Microsoft Foundry. msft.it/6017vDw7h 🔗 AI‑103 – Build scalable AI apps & agents on Azure. msft.it/6019vDwCB 🔗 AB‑620 – Design enterprise‑ready agents in Copilot Studio. msft.it/6010vDwC8

兄弟们，今天来晚了，昨晚回家了，早上陪娃玩了一上午。 Hermes的双Bot已经各自跑起来了 但是有一个让我烦心的事情出现了 它们是都跑起来了，但是在同一个群里一起抢答。 今天把 Hermes + Telegram 双 Bot 这件事跟大家一起讨论一下 1）双 Bot 可以同时跑 2）但必须做实例隔离 3）难点不是启动，而是同群不乱回 正确思路： 一个 bot = 一个 token = 一个 HERMES_HOME = 一个独立进程 别再用同一个 ~/.hermes 起两个gateway 那样最容易串的是 配置、token、memory、模型，最后连行为都一起串。 我最后用的结构是： ~/hermes ~/hermes-bot2 每个目录各自放： .env config.yaml .hermes.md 这一步不是整理文件，是在做真正的运行时隔离。 模型分工也建议直接拆开： bot1 → 强模型 负责复杂任务、代码、推理 bot2 → 轻模型 负责日常问答、群内高频回复 这样双 bot 才不是重复部署，而是有明确分工。 最稳的是两个终端，我的实例： HERMES_HOME=~/hermes hermes gateway HERMES_HOME=~/hermes-bot2 hermes gateway 如果想长期挂着，直接用 tmux。 简单、清晰，也不容易串环境。 但真正最大的麻烦，是群聊。 你发一句：“你好” 结果两个 bot 都回。 你以为只 @ 了 bot1，结果 bot2 也回。 这才是双 bot 最烦的地方。 为什么会这样？ 因为 Telegram 群消息会被两个 bot 同时收到。 要注意的的点是： • /setprivacy Enable 只是一层弱过滤 • .hermes.md 只是 prompt 软约束 • reply 链消息也可能触发 bot 所以只靠配置和提示词，不够稳。 最后我发现，真正靠谱的办法 在代码入口做硬拦截。 逻辑很简单： 先判断发消息的人是不是 allowlist 用户； 再判断消息里有没有明确 @ 当前 bot； 如果没有，就直接 return； 不要把消息交给模型。 这一步特别关键。 因为你要的不是尽量少乱回，而是规则不满足就根本不进入模型层。 做到这一步以后，效果才会变成： 你发：你好 → 两个 bot 都不回 你发：@bot1 你好 → 只有 bot1 回 你发：@bot2 你好 → 只有 bot2 回 别人发：@bot1 你好 → 不回 这时候，双 bot 才算真的稳定。 另外还有一层建议： 把 Telegram 数字 ID 加进 allowlist。 最简单的办法是在TG上搜 @userinfobot 拿到自己的数字 ID 后写进 .env： TELEGRAM_ALLOWED_USERS=123456789 最后我总结出来的 Hermes 双 Bot 最优组合是： bot1： 强模型 / 只回 @bot1 / 处理复杂任务 bot2： 轻模型 / 只回 @bot2 / 处理高频问答 配套原则是： • 不同 token • 不同 HERMES_HOME • 不同模型 • 不同 .hermes.md • 再加代码级 @ 规则拦截 Hermes双Bot的核心，不是怎么同时启动 而是： 怎么隔离 怎么分工 怎么保证同群不抢答。 如果你也在做 Hermes 多实例、Telegram 双 Bot 分工，这套方法可以直接复用。