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frendguo
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frendguo
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Katılım Ocak 2016
378 Takip Edilen348 Takipçiler
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New on the Engineering Blog:
Building Managed Agents—our hosted service for long-running agents—meant solving an old problem in computing: how to design a system for “programs as yet unthought of.”
Read more: anthropic.com/engineering/ma…
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Hermes Agent 势头很猛，这几天推荐的人很多，可以关注一下。我自己安装试用了还可以。
Hermes Agent 是由 Nous Research 在今年 2 月底开源的 AI 智能体框架，上线不到两个月，GitHub 星标已经接近三万。这个项目被社区认为是 OpenClaw（龙虾）上线以来，第一个真正意义上的竞争对手。
两者都是自托管的开源智能体，都能接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等聊天平台，都支持多模型切换，都走 MIT 协议。但设计哲学完全不同。
【1】龙虾是网关，Hermes 是引擎
OpenClaw 的核心是一个 Gateway（网关守护进程），负责统一管理会话、路由和渠道连接，像一个调度中心，把你的各种聊天应用连接到 AI agent。你可以理解为它是一个“多渠道个人助理操作系统”。
Hermes Agent 的核心则是 agent 自身的执行循环。它不是围绕“怎么把消息送到 agent”来设计的，而是围绕“agent 怎么变得越来越强”来设计的。官方管这叫 closed learning loop（闭环学习循环）。
【2】会自己写技能的 agent
这是 Hermes 最有意思的地方。当它完成一个复杂任务（通常涉及五次以上工具调用）后，会把整个过程沉淀成一份结构化的技能文档，存成 Markdown 文件。下次遇到类似任务，直接加载这份技能，不用从头解决。
更关键的是，这些技能在使用过程中会自我迭代。如果 agent 在执行技能时发现了更好的方法，它会自动更新技能文档。有 Reddit 用户反馈，agent 在两小时内自动生成了三份技能文档后，重复性研究任务的速度提升了 40%。
OpenClaw 也有技能系统，但主要依赖人工编写和社区贡献的技能市场 ClawHub。Hermes 这边等于把“写技能”这件事也交给了 agent 自己。
【3】记忆体系的差异
两者都声称有跨会话记忆能力，但实现方式不同。
Hermes 用 SQLite 数据库配合全文检索，把所有历史对话存下来，需要时通过搜索加摘要召回。它把记忆分成两层：一层是常驻的关键信息（写在 MEMORY.md 里，每次对话都带上），另一层是全量历史检索（容量无限，按需调用）。
OpenClaw 的记忆则是工作区里的 Markdown 文件，走的是“文件即记忆”的路线，通过语义检索工具来查找。在上下文压缩前会执行一次静默记忆写入，防止压缩丢信息。
简单说，Hermes 更像是给 agent 装了一个搜索引擎式的大脑，OpenClaw 更像是给它一个笔记本。
【4】安全思路也不一样
Hermes 搞了一套五层纵深防御：用户授权、危险命令审批、容器隔离、凭据过滤、上下文注入扫描。默认对高风险操作（比如执行终端命令、写文件）要人工审批，超时未批准就自动拒绝。
OpenClaw 这边则更强调信任模型和配置审计。它提供了 openclaw security audit 命令，可以一键扫描网关配置的安全隐患。但 OpenClaw 在安全方面的历史记录不太好看，今年 2 月被曝出多个高危漏洞，13.5 万个实例暴露在公网上，技能市场也有超过 300 个恶意技能被发现。
【5】要不要换或者选哪一个
如果你日常用的 Agent 已经顺手，没必要。如果你之前的龙虾主要是 claude code 的授权现在用不了可以试试这个，但不能保证继续用多久。如果喜欢折腾想试试不同的选择，也可以试试。
如果你想要一个“多渠道助理平台”，接入各种聊天工具，用社区现成的技能市场，OpenClaw 的生态更成熟，34.6 万星标不是白来的。
如果你更关心 agent 的长期进化能力，想让它用得越久越聪明，或者你是做 AI 研究的，需要生成训练轨迹、跑强化学习实验，Hermes 的架构更对口。它还内建了一个兼容 OpenAI API 的服务端，可以直接作为后端接入 Open WebUI 等第三方界面。
Hermes 跑在 5 美元一个月的 VPS 上就够用，也支持 Docker、SSH 远程、Modal 等 serverless 方案。安装只需要一行 curl 命令。
安装不复杂，参考官方文档即可：hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-s…
爱马仕的英文也是 Hermes。
Nous Research@NousResearch
Meet Hermes Agent, the open source agent that grows with you. Hermes Agent remembers what it learns and gets more capable over time, with a multi-level memory system and persistent dedicated machine access.
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Before limited-releasing Claude Mythos Preview, we investigated its internal mechanisms with interpretability techniques. We found it exhibited notably sophisticated (and often unspoken) strategic thinking and situational awareness, at times in service of unwanted actions. (1/14)
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花了一天时间，把我自己常用的 Skill Release 成一个新玩意叫 Waza 在日语中是 技（わざ） 的意思，常用于武术领域的招式，第一次开源一个没有代码只有 md 的产品，在没有 AI 的年代对于程序员而言是很羞耻的 github.com/tw93/waza
之前 Superpowers 出来的时候，我安装一次就卸载了，感觉太重了，不是很适合我，会有不少人给我推荐 "你知道 Superpowers 吗？这个都不用那你就不潮流了，非常牛逼"，后面发现了 gstack，好了不少，但还是太多了，还是不习惯，我期待简单好用，同时清楚它在做什么。
所以我按自己的习惯做了 Waza，对我而言装上这一套就够了，其他 skill 不用再折腾，不多不少刚好够用，后面有新的迭代可以持续优化下去。8 个 skill 对应我认为在 AI 时代一个好的工程师应该具备的 8 个能力：
1、会思考，AI 写代码很快，但方向错了越快越远，好的工程师在动手前会先质疑问题本身，压测方案，脑子里有清晰的架构再让 AI 去执行，/think 就是把这个习惯固定下来。
2、会设计，做产品不只是把功能实现了，AI 生成的东西很容易千篇一律，好的工程师对交付物有审美要求，出来的东西要有明确的设计方向，/design 做的就是这件事。
3、会排查，AI 改 bug 最容易陷入"改了试试"的循环，好的工程师遇到问题会系统化定位，确认根因再动手修，一次到位，这个习惯我沉淀成了 /hunt。
4、会检查，AI 生成的代码更需要人来把关，合并前先审一遍 diff，能自动修的修掉，需要判断的归拢到一起，用证据验证而不是凭感觉收工，这个是 /check。
5、会阅读，好的工程师习惯读一手资料而不是二手总结，把 URL 或 PDF 转成干净的 Markdown 直接进工作流，/read 做的就是这件事。
6、会写作，技术再强，写不清楚别人就接收不到，好的工程师能把学到的、想表达的东西清晰地传递给对应的受众，/write 帮你把这一步做好。
7、会学习，AI 时代技术迭代更快，进入一个陌生领域不是刷几篇文章就完了，而是收集、消化、提纲、初稿、打磨、发布，用输出驱动学习，/learn 就是这套流程。
8、会维护，好的工程师不只关注业务代码，工具链本身也需要体检，CLAUDE.md、rules、hooks、MCP 这些配置感觉不对的时候跑一下 /health 就知道问题在哪。
日本語
宝玉老师的感触是对的。感觉大家现在对AI native的领会还是不够深。
worktree是一种歪路，是走偏了。为什么要让AI Agent一个人开很多work tree，做很多不同的事情呢？
应该是让AI Agent有多个分身，每个AI Agent它都有自己的事情，去在自己的工作流上做事情。
宝玉@dotey
没必要worktree，可以 clone 几份放在固定的目录，轮着用就够了，每次pull最新然后checkout一个新的branch，完成后提PR合并到main
中文
再补充几个：
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS：1 开启 agent team
CLAUDE_CODE_NEW_INIT: 1 开启新的 init 模式，会通过问答的方式帮你创建 claude.md/claude.lcoal.md/skill/hooks
CLAUDE_CODE_NO_FLICKER：1 开启新的渲染模式，在 Windows 上交互体验极大提升
佐仔@huangjinbo
- ENABLE_TOOL_SEARCH: true 开启工具搜索，让Claude更智能调用外部工具，提升编码能力。 - CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT: 1 禁用超长1M上下文，节省token费用、加速响应（日常开发够用）。 - CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER: 0 关闭归因头部，输出更干净无干扰。 - CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC: 1 禁用非必要网络流量，减少延迟、提升隐私。 - CLAUDE_CODE_DISABLE_TERMINAL_TITLE: 1 关闭终端标题更新，避免界面杂乱。 - DISABLE_EXTRA_USAGE_COMMAND: 1 禁用多余命令，操作更专注精简。 整体更省钱、快速、专注，适合高效开发！
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Claude Code 终端全屏渲染模式
Claude Code 推出了一个新的终端渲染模式，代号 NO_FLICKER。启用方式很简单：CLAUDE_CODE_NO_FLICKER=1 claude。
用过 Claude Code 的人大概都有体感：对话一长，终端就开始闪屏、跳屏，VS Code 内置终端和 tmux 里尤其明显。这是终端渲染的先天限制，ANSI 转义码（终端用来画界面的底层指令）里没有"只刷新某一行"的操作，想更新画面就只能清屏重画，也就是肉眼可见的闪烁。
NO_FLICKER 模式的做法是接管整个终端视口，类似 vim 或 htop 那样切到备用屏幕缓冲区，只渲染当前可见的内容。这样一来闪烁消失了，内存和 CPU 占用也不再随对话增长而膨胀。
附带的彩蛋是鼠标支持：可以点击输入框定位光标，点击折叠的工具输出展开查看，点击 URL 直接打开，拖拽选中文本会自动复制到剪贴板。对终端应用来说，这套交互相当少见。
代价也有。原生的 Cmd+F 搜索失效了，因为对话内容不在终端滚动缓冲区里，需要按 Ctrl+O 再按 / 来搜索。原生的复制粘贴也被接管，选中即复制，或者可以在设置里改成 Ctrl+C 手动复制。
Boris 说，这个模式在内部测试中已经被大多数人当成了默认选择。目前作为研究预览发布，需要 v2.1.88 或更高版本。如果鼠标捕获干扰工作流，可以加上 CLAUDE_CODE_DISABLE_MOUSE=1 只保留无闪烁渲染。
Boris Cherny@bcherny
Today we're excited to announce NO_FLICKER mode for Claude Code in the terminal It uses an experimental new renderer that we're excited about. The renderer is early and has tradeoffs, but already we've found that most internal users prefer it over the old renderer. It also supports mouse events (yes, in a terminal). Try it: CLAUDE_CODE_NO_FLICKER=1 claude
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👋 it was human error. Our deploy process has a few manual steps, and we didn’t do one of the steps correctly. We have landed a few improvements and are digging in to add more sanity checks.
Like with any other incident, the counter-intuitive answer is to solve the problem by finding ways to go faster, rather than introducing more process. In this case more automation & claude checking the results.
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让 Claude Code 分析了一遍 claude-code-sourcemap 源码，把逻辑全部抽离出来，写了个 open-agent-sdk，用于替代 claude-agent-sdk
使用 claude-agent-sdk 做过 Agent 产品的都知道，其本质是在 claude code 的基础上套了一层壳，做成 sdk 给第三方接入，可以加速 Agent 产品的开发，但是弊端也很明显：
1. claude-agent-sdk 依赖 claude code，而 claude code 是不开源的，一切都是黑盒调用，出了问题你没法修
2. claude-agent-sdk 接到的 query，需要创建 claude code 进程去处理，开销很大，不适合云端规模化调用
在 Claude Code 源码基础上实现的 open-agent-sdk
1. 完全兼容 claude-agent-sdk 的接口形式，只需换个包名即可快速替换
2. 完全开源，你可以接入到你的 Agent 后做定制化修改，不再是黑盒调用
3. 函数调用，不依赖本地 cli 进程，没有额外的开销，云端 Agent 高并发不愁
想到一个有意思的比方不知道合不合适😄
Claude Code 家后院起火，我让 Claude Code 把家里的桌椅板凳、锅碗瓢盆都搬出来，盖了一座新房子，让大家都可以免费住。🐶
MIT 协议开源，欢迎使用。👇
github.com/shipany-ai/ope…
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说说我在注册美国公司、年审、报税这件事情踩得坑：
想要最详细的教程的，关注我，等后续教程。
1、注册美国公司的方式上，自己注册、找代理注册、使用Stripe Atlas注册这几种方式。我自己试了后两种，找代理注册省事，但是有的不靠谱的注册代理用虚拟地址、批量注册会导致一些问题，这个我目前找的代理还可以，而且第二年的代理注册费用还可以给我免费用；Stripe Atlas注册的，成本是250~500美金，很便宜，但是后续的成本还真是高，好处是水星银行容易注册一些；自己注册的话，选择自己注册的话，怀俄明州的整体费用应该是最低的，现在也没那么难。
2、关于年审，每个公司每年都得年审，每年三月份之前最好搞定，有的州年审也要花钱，比如上次分享的科罗拉州
3、关于报税，除了需要做州的报税，还需要做IRS的报税，IRS是非常严格的，如果逾期，最少罚款是25000美金的，4.15号之前必须完成。大家不能注册了公司之后，就啥也不管。报税依然可以找代理，一般的LLC公司其实也就是帮忙填写两个表，一个是1120，一个是5472，之后一般是要以邮寄的方式到美国税务地的；传真比较容易丢，邮寄方面，使用DHL、Fedex、UPS等快递，但是比较贵，得五百多，可以闲鱼找代理，200以内；
怎么填表，我用的是Claude Cowork，然后买了一个出海的认知手册来扔给Claude Cowork进行学习，然后自动化填表，手册：setupyourpay.com/pricing/YUZONG…
手册是付费的，如果只是报税，也有免费的参考资料，如下：
1120填报指南：
rokcso.com/p/foreign-owne…
5472填报指南：
rokcso.com/p/foreign-owne…
我今天也是刚把我的LLC的IRS报税寄出，时间很紧迫了，如果还没有报的，抓紧时间！
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