mr.jake

AI写小说工具 支持windows一键运行，也可用docker部署，有角色管理、关系图谱，支持长期记忆，保持角色一致性、情节连贯性 github.com/ddys9621/MuMuA…

Kagi Session2API MCP Server 免费 Kagi 搜索 MCP 服务器 — 会话令牌，无需 API Key github.com/KSroido/Kagi-S…

@frey_timot56611 @realNyarime 跑错片场了吧？

@realNyarime 小狗求主人抱抱💐💕N2

最近开始从OpenClaw迁移到Hermes了，官方还提供一键迁移，能直接把记忆搬过去 尤其是从4.29那次更新后OpenClaw变得非常慢，回消息至少要等1-2分钟，修了半天还是没搞好 反而Hermes在小米Mimo v2.5pro还算能用，当然用Claude简直是起飞！你们用OpenClaw还是Hermes呢？

画个流程图要花半小时？这个工具直接把你解放了 每次写技术文档、梳理业务逻辑，都绕不开流程图、架构图这些东西。但你有没有发现——光是"画图"这件事本身，就能把人搞崩？对齐、连线、排版，反复调，最后图没画好，时间先没了。 现在有个开源工具叫 Smart Excalidraw，直接把"画图"变成"说话"。 你用自然语言描述一下需求，它自动给你生成专业级图表，而且： ① 内置智能箭头和布局优化，连线不交叉、排版不乱，生成出来就能看 ② 支持流程图、架构图、时序图、思维导图等 20 多种图表类型，基本覆盖你日常所有场景 ③ 和 Excalidraw 深度集成，生成完不满意？可以继续手动微调样式细节，不是一锤子买卖 ④ 数据只存本地浏览器，不上传服务器，隐私这块不用担心 上手也简单，有在线演示版，配一个 AI API 密钥就能跑。官方推荐用 Claude Sonnet 4.5，也支持本地部署，自己搭一套完全没问题。 真的，那种花一小时调图还调不好的痛苦，这东西能给你省掉大半。 🔗 github.com/liujuntao123/s…

金融版Claude Code来了，这玩意儿有点东西！ Dexter——专门为深度金融研究打造的自主AI Agent，不是那种问一句答一句的废物工具，它能像真人分析师一样自己思考、规划、学习。 几个核心能力： 1️⃣ 自动跑金融研究和分析 2️⃣ 实时抓取处理市场数据 3️⃣ 多步骤推理自主决策 4️⃣ 结果还能自我验证优化 我去先试了，感兴趣的自己冲👇 🔗 github.com/virattt/dexter

刚刚发现一个神器 —— open-slide 一个专为 AI Agent 打造的幻灯片框架！ 只要对你的 Agent 说一句 prompt，就能直接输出专业级 polished deck。 安装超级简单： $ npx @open-slide/cli init 从此再也不用手动做 PPT 了，Agent 直接帮你干！

@Menghuanlangqi2 其实凤姐你没必要蹭反共的热度，一没必要给你找麻烦，无论一个政党好和坏，自有公论，咱老百姓没必要和那么大的派系作对，二你本身出国获得绿卡本来就是成功的标志，即使你发发生活琐碎，也会有巨量的人看，在国外能够像正常美国普通人一样的活着，工作着，这本身就是教科书级别的成功！

看到网上有人提到王志安的“困境”，我有两个建议：1，反共要坚决、彻底，人到了海外，政治立场很重要。 2。不要靠名气赚钱，不管以前是做什么的，名气怎么样，说扔就要全部扔。哪怕是做餐馆扫大街，也不要去靠名气赚钱。 为什么不能靠名气赚钱呢？因为只有这样才能与中共完全脱离，活得有尊严，有自由。

@Krystal_Eth 拉屎怎么办

中国女孩的老头乐房车在国外火了！这真的能住人吗？

🚨 月入上万的AI副业来了！朋友昨天跟我说：用AI写网文，一个月已经赚到1万+！低调低调 AI_NovelGenerator 这个神器（GitHub 4.5k+⭐）把流程都跑通了——不是写几百字就断片的玩具，是真能从世界观搭起、写到完结的长篇小说生成器！ ✅ 一键生成设定+人物+剧情蓝图 ✅ 自动规划章节+标题+提示词 ✅ 向量记忆+状态追踪，伏笔、角色成长全程不崩 ✅ 内置智能校对，逻辑bug秒揪出 支持GPT-4o、DeepSeek、Claude、本地Ollama，全GUI操作，零代码上手。写网文、剧本、短视频脚本全都能干！ GitHub：github.com/YILING0013/AI_… （快来抄作业，2026年副业天花板！）

“让 AI 操作浏览器”的项目，PinchTab。 它的定位很直接：给 AI Agent 一个可以控制浏览器的“接口”。 简单说，就是让 Agent 能像人一样打开网页、点击按钮、读取页面内容、填写表单，但不需要每次都靠截图或者把整页 HTML 塞给模型。 本质上是一个独立的 HTTP Server，可以在本地跑起来，然后把 Chrome 暴露给 AI Agent 使用。 安装后，Agent 就可以通过命令行或者 HTTP API 去控制浏览器，比如打开某个网页、获取页面结构、点击元素、提取文本等。 官方还特别强调了 token 效率，文本提取大概只需要几百 token，比直接看截图或者塞 HTML 要省很多。 PinchTab 支持无头浏览器，也支持正常可见的 Chrome 窗口。更实用的是，它有 Profile 机制，可以复用浏览器登录态、Cookie、本地存储等。 也就是说，你可以先登录一次某个网站，之后 Agent 再执行任务时就能继续使用这个登录状态，不用每次重新登录。 支持多实例运行，可以同时管理多个 Chrome 实例，适合做 QA 自动化、网页测试、批量浏览任务、数据提取，或者给本地 Agent 增强浏览器操作能力。 如果想隔离环境，也可以跑在 Docker 里，降低本地自动化任务的风险。 PinchTab 比较适合正在做 AI Agent、浏览器自动化、网页数据提取的人。 它不是那种大而全的浏览器自动化平台，而是一个轻量、本地优先、面向 Agent 的浏览器控制层。 尤其是它强调本地运行、无遥测、默认只绑定 127.0.0.1，安全思路也比较清晰。

别再给 Hermes 乱装 Skill 了，这 5 个才是真正值得必装的 很多人玩 Hermes 还停留在调戏 AI的阶段，却不知道大佬们早就把它配成了生产力怪兽。 如果你还在忍受 Hermes 读不懂代码 转头就忘 乱烧 Token ，那是你没装对东西！ 之前我发过 Hermes 资源合集，很多朋友看完后问：到底怎么把它真正用成引擎？ 今天给你挖出 Hermes 生态里最硬核的 5 个必装基础设施神器，每一个都是社区高频使用的基石项目： 1. Repomix（解决上下文碎片化、项目结构读不准） 把整个仓库塞进 Hermes 的嘴里，一次性读懂项目。 npx repomix . 一键打包成 AI 友好格式，再也不用一段一段喂代码。 github.com/yamadashy/repo… 2. TokScale（解决成本失控、对 Token 没概念） 实时监控 Token 消耗，别等账单来了才心疼。 支持 Hermes + 多 Agent，可视化 Dashboard，最稳的成本管家。 github.com/junhoyeo/toksc… 3. Hermes Workspace（解决黑框框操作、Skill 管理混乱。） 给 CLI 穿上西装，让操作直观 10 倍。 Web 工作台 + 聊天 + 终端 + Skill 管理 + 内存浏览器，一站式体验。 github.com/outsourc-e/her… 4. Hindsight（解决失忆问题） 给 Hermes 装上“长期记忆”，拒绝做陌生人。 跨会话自动召回架构决策和项目偏好，原生集成 Hermes。 github.com/vectorize-io/h… 5. Mission Control（解决复杂流程管理） 多 Agent 协同的“指挥中心”，大项目的终极方案。 任务分发、成本追踪、全流程编排，自托管 Dashboard。 github.com/builderz-labs/… 这 5 个工具刚好覆盖 Hermes 的核心短板：上下文、成本、交互、记忆、工程编排。 装好这套，你的 Hermes 才真正从玩具变成引擎。 你现在主力在用哪几个？欢迎评论区交流其他神器，我会挑优秀的继续整理成系列～

热度最高的两个玄学SKILL 如果你对命理分析，奇门遁甲，紫微斗数，四柱八字等感兴趣，或者想学习一下玄学知识下面两个SKILL将不错过： 1. github.com/jinchenma94/ba… 1.2K星 【赛博算命 Skill】：基于 Claude Code 的八字排盘与命理分析工具。通过交互式对话收集出生信息，排出四柱八字，参照九本经典命理典籍进行专业分析。 2. github.com/FANzR-arch/Num… 621 星 【Numerologist Skills】：奇门遁甲-单事判断、择时、方位、趋吉避凶；紫微斗数-本命盘结构解读、宫位分析、大限流年；四柱八字-日主强弱、格局、十神、大运流年。 上面两个SKILL是github上面热度最高的玄学SKILL，但是大家切勿迷信玄学，不可全信。 我是尼卡，如果你对AI，美股和WEB3感兴趣，请关注我，我会持续分享更多有用有趣的工具和项目~ 感谢~

精选3个加密相关的Hermes Skill-你不可或缺的加密助手 加密领域的SKILL其实也很多，但是我认为有价值就是下面3个，一个有关信息获取，一个有关项目分析，一个有关安全： 1. github.com/6551Team/openn… 1.1K星 84+ 实时数据源 · 6 大引擎类别覆盖绝大部分消息源。 github.com/6551Team/opent… 721星 Twitter/X 数据 ，推文搜索，关注事件，KOL 追踪。 上面两个都是 @cryptoxiao 大佬推出的开源6551SKILL，推荐两个都安装，不同信息源，基本覆盖全网。 2. github.com/slowmist/openc… 2.8K星 @evilcos 余弦大佬的慢雾也是必不可少的加密SKIL，可以有效应对破坏性操作、提示词注入、供应链投毒和高危业务逻辑执行等智能体专属风险。 3. github.com/asksurf-ai/sur… @SurfAI 推出的SKILL，相信大家都听过和用过SURF，这应该是最好用的加密AI，现在也推出了SKILL。可以分析和调研项目。另外付SKILL官网：agents.asksurf.ai 上面3个SKILL就是加密相关最值得安装的SKILL了，如果你是加密爱好者或者WEB3原住民绝对不容错过。 我是尼卡，如果你对AI，美股和WEB3感兴趣，请关注我，我会持续分享更多有用有趣的工具和项目~ 感谢观看

转译：深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区 如果你读过我之前关于 ChatGPT、Claude 以及 Clawdbot 记忆系统的文章，你就会知道我一直在钻研同一个问题：这些 AI 智能体（AI Agent）到底是怎么记事的？ Hermes Agent 对我来说格外有趣，因为这次我不需要只靠观察它的行为来搞“逆向工程”。Hermes 是开源的，它的代码库和文档都是公开的。所以，我没有通过提示词（Prompt）去盲测这个黑盒，而是直接翻看了它的代码路径——从它如何构建提示词状态、持久化会话，到如何清理记忆和查询历史对话。 简而言之：Hermes 拥有的不是一套记忆系统，而是四套。 1. 存储在 MEMORY.md 和 USER.md 中、经过高度浓缩的提示词记忆。 2. 通过 session_search 调用的 SQLite 历史会话存档（可搜索）。 3. 像程序记忆（Procedural Memory）一样运作的智能体技能管理。 4. 可选的 Honcho 层，用于更深层的用户建模（User Modeling）。 把这些设计联系在一起的核心逻辑非常简单：保持提示词稳定以便利用缓存（Caching），其他一切繁杂信息都交给工具。 让我们深入聊聊。 Hermes 的上下文结构 在理解记忆之前，我们先看看 Hermes 到底给模型发送了什么。 系统提示词（System Prompt）大致是按以下顺序组装的： ------- [0] 默认智能体身份 [1] 工具使用行为指南 [2] Honcho 集成模块（可选） [3] 可选系统消息 [4] 固化的 MEMORY.md 快照 [5] 固化的 USER.md 快照 [6] 技能索引 [7] 上下文文件（AGENTS.md, SOUL.md 等规则文件） [8] 日期/时间 + 平台信息 [9] 对话历史 [10] 当前用户消息 -------- 这非常关键，因为 Hermes 正在针对大模型供应商的提示词缓存（Prompt Caching）机制进行优化。代码显示，提示词构建器的目标非常明确：让稳定的前缀部分尽可能长时间地保持不变。 这一个决定就解释了 Hermes 大部分的记忆架构。 如果某条信息每一轮对话都要用到，Hermes 会尽量把它缩得很小并注入进去；如果信息量很大、属于历史旧账或者偶尔才有用，Hermes 就会把它踢出提示词，改用“按需检索”的方式。 第一层：固化的提示词记忆 其内置的记忆系统小得令人惊讶。 Hermes 将持久记忆存储在 ~/.hermes/memories/ 下的两个文件中： 1). MEMORY.md 智能体笔记：环境、规范、工具怪癖、教训 限制：2,200 字符 2). USER.md 用户画像：偏好、沟通风格、身份信息 限制：1,375 字符 这容量真不大。加起来大约只有 1,300 个 Token（模型理解文本的最小单位）。 而这正是刻意为之。 在会话开始时，Hermes 加载这两个文件，把它们渲染进提示词区块，然后在整个会话期间固化这个快照。会话中途写入的记忆会立即存入硬盘，但不会改变已经生成的系统提示词。这些改动只有在开启新会话，或者触发了“压缩（Compression）”导致的提示词重建时才会生效。 渲染后的格式如下： ------ ═══════════ MEMORY (你的个人笔记) [67% — 1,474/2,200 字符] ═══════════ 用户的项目是一个位于 ~/code/myapi 的 Rust Web 服务，使用 Axum + SQLx § 这台机器运行 Ubuntu 22.04，安装了 Docker 和 Podman § 用户喜欢简洁的回复，讨厌冗长的解释 ------ 这里有几个我非常欣赏的细节设计： 1. 使用字符限制而非 Token 限制：这让记忆逻辑与模型无关。Hermes 不需要调用特定模型的计算工具就能判断记忆是否存满。 2. 简单的分隔符文件格式：条目之间用 § 分隔。没有复杂的向量数据库（Vector DB），没有自定义二进制存储，就是纯文本。 3. 刻意保持极小的系统提示词空间：这是整个设计的重中之重。Hermes 不想把所有历史都塞进提示词，它只想要最有价值的事实。 4. 记忆是“精选状态”，而不是“日记”：这是 Hermes 与 OpenClaw 最大的区别。 OpenClaw 的日志更像是“流水账”。而 Hermes 则反其道而行。它的工具架构和测试逻辑强调： • 保存用户偏好。 • 保存环境事实。 • 保存反复出现的错误修正。 • 保存稳定的规范。 • 不保存任务进度。 • 不保存会话结果。 • 不保存临时的待办事项（TODO）。 真相是：Hermes 希望 MEMORY.md 和 USER.md 保持精简、高频且对缓存友好。 memory 工具 Hermes 通过一个拥有三种操作的 memory 工具来管理这些文件：add（添加）、replace（替换）、remove（移除）。 一个好用的细节是：replace 和 remove 使用子字符串匹配。你不需要记住条目的内部 ID，只需要传入现有条目中一段唯一的文字即可。 此外，系统会拒绝完全重复的内容，并拦截危险信息。源代码会扫描记忆条目，防止提示词注入（Prompt Injection，即通过输入恶意指令误导 AI）、凭证泄露或隐藏的 Unicode 字符。 第二层：用于情景回溯的 session_search 如果说 MEMORY.md 是 Hermes 的“短期热记忆”，那么 session_search 就是它的“长尾回溯系统”。 所有过去的会话都存储在 SQLite 数据库中，拥有完整的索引和搜索功能。当模型需要想起以前聊过的内容时，它不去翻 MEMORY.md，而是搜索这个会话数据库。 其工作流程是： 1. 在过去的消息中进行全文搜索。 2. 按会话分组结果。 3. 加载匹配度最高的会话。 4. 使用一个便宜的辅助模型对这些会话进行摘要总结。 5. 将精炼后的回顾内容返回给主模型。 这是一种非常务实的设计。它比盲目地把长篇累牍的历史塞进每一个提示词要便宜且高效得多。 第三层：压缩与记忆冲刷（Memory Flush） Hermes 另一个聪明之处在于它处理长对话“压缩”的方式。 当会话变得太长，Hermes 会压缩对话中间的部分以节省空间。但摘要是有损的，重要事实可能会丢失。 于是，Hermes 会先进行一次“记忆冲刷”。 在压缩之前，它会发送一条指令告诉模型： > “会话即将压缩，请保存任何值得记住的东西。优先保存用户偏好、修正建议和重复模式，而非具体的任务细节。” 然后它运行一次额外的模型调用，只开启 memory 工具。如果模型觉得有什么东西该留下来，就会在对话被“洗掉”之前把它写入 MEMORY.md。 第四层：作为程序记忆的技能（Skills） Hermes 不仅能记住事实，还能记住技能。 技能（Skills）存储在 ~/.hermes/skills/ 下。当 Hermes 发现了一个复杂的流程、修复了一个棘手的问题或学会了更好的方法时，它可以将其保存为“技能”。 大多数记忆系统只关注“语义回溯”（名字、偏好、事实），但智能体还需要记住如何做事。 为了效率，Hermes 不会把所有技能都塞进提示词，而是只放一个技能索引，只有在需要时才加载具体的技能内容。 第五层：用于深层建模的 Honcho 最后是可选的 Honcho 层。如果说本地记忆是 Hermes 的笔记本，Honcho 就是它尝试构建的复杂用户模型。它能实现跨设备、跨平台的记忆连续性。 最精妙的是它如何在不破坏提示词缓存的前提下实现集成： • 在会话的第一轮，Honcho 的上下文会被织入系统提示词。 • 在之后的对话中，为了保持提示词稳定，Honcho 的回溯内容会附加在当前用户的提问后面，而不是修改系统提示词。 这确保了缓存依然有效，同时 AI 依然能读到最新的背景信息。 Hermes 与 OpenClaw 的区别 • OpenClaw：记忆更接近“以 Markdown 为中心的存储”，日志和长效文件是主要事实来源。 • Hermes：提示词记忆被严格限制，历史记录存在 SQLite 里，只有需要时才搜索。 Hermes 更加关注缓存效率。 它认为：不是所有东西都配住在“系统提示词”这个黄金地段。 总结：Hermes 做对了什么？ 1. 冷热分离：小规模提示词记忆负责常驻信息，搜索负责偶尔用到的信息。 2. 缓存优先：它意识到频繁改动提示词会导致延迟增加和成本上升。 3. 记忆的多样性：它承认记忆是分层的——包括个人画像、情景回溯、操作技能和深层建模。 Hermes 的核心设计原则最令我折服：记忆应该让智能体变得更好用，而不是通过摧毁提示词的稳定性来换取博闻强识。 真正的诀窍不是记住更多，而是在正确的层级、以正确的成本，记住正确的事情。

@jojo49193954301 @CuiMao 为什么v4不是多模态，好烦

@CuiMao 这就是多模态。。。我不知道该说什么了

Deepseek好像要发多模态的了，好好睁开眼睛看看这个世界吧！

OHHHHH！！！ DeepSeek终于有多模态模型了！！！ 其实之前这个代码在V4预览版发布之前就已经泄露过，当时以为会和V4预览版一起发，但最后只发了Pro和Flash 然后今天Xiaokang终于确认了目前已经开始内测了 期待看下多模态的性能到底如何

🚀「薅羊毛实测」Hermes 成功接入 Xiaomi MiMo 完整步指南！ 1. hermes model ： 选择 Xiaomi MiMo 2. 输入 API KEY 3.Base URL：（按需二选一） 赠送 Token plan ： token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 赠送余额：api.xiaomimimo.com/v1 4. 选择一个 MiMo 模型即可 最后，再次感谢雷布斯！瑞思拜！🫡

小米又来送Token了！ @XiaomiMiMo 昨晚刚推出Mimo Orbit 激励计划，申请通过就能免费领取 Token plan，参与方法也很简单⬇️ 1⃣ 进入 100t.xiaomimimo.com 点立即申请 2⃣ 按要求填写表单，看着要求挺高，实际门槛挺低的 3⃣ 等待审核通过，我这边当天就通过了 该说不说，免费的Mimo还是很香的😋

@aa22396584 @manateelazycat 我已经永久停留在3月13版本了

@manateelazycat 小龍蝦權限越收越緊確實是個痛點，用戶體驗下降很明顯。Hermes Agent 自動進化Skill這個設計挺聰明的，省去了反覆配置的麻煩。不過想問一下，在私有數據和安全性方面 Hermes 怎麼處理的？本地部署還是雲端？

很多人说 Hermes Agent 是噱头，我来告诉你为什么它比小龙虾更猛！！！ 小龙虾最开始很好，但是自从创始人疯狂卡权限，小龙虾的体验就直线下降，而且最近一个月，小龙虾的升级都让万众恐惧了，升级不挂，那是不可能的，泪奔 但是你们知道 Hermes Agent 有多猛吗？我们内部的工程师把懒猫AI算力舱的文档丢给他，什么程序没写，就告诉Hermes Agent要生成美女图，这玩意就自动下载模型，写代码，生成美女图，关键是这个技能一旦它自己掌握以后，你下次问它，它就自动生成Skill，再也不会忘记了 小龙虾的体验是：一配置就挂、一堆Skill用户不会用，全民升级恐惧症，所有时间都浪费在折腾上了，万金Tokens换来时间全部浪费了 Hermes Agent体验是：输入AI Key，开始对话，丢给他任务自动进化，一旦进化好以后，技能就生成了，下次直接干活，关键你不用担心升级会挂，真的太幸福了 好了，给你们丢一张内部的图，想要最新AI Agent的朋友，评论区打1, 包教包会

@gerrox 改完会重启 gateway cat > ~/.openclaw/exec-approvals.json << 'EOF' { "version": 1, "defaults": { "security": "full", "ask": "off" }, "agents": {} } EOF openclaw gateway restart