Hermes爱马仕&🦞OpenClaw小龙虾

让 Codex、Claude Code 和 Cursor 按统一方法生成可旋转查看、能逐层或逐块搭建的三维古建网站。
https://github.com/lhlGitHub/threejs-architecture-effects
这是一个生成交互式三维古建的 Agent Skill，使用 Three.js、React 和 Vite。建筑由砖块、木架、斗拱、屋檐和瓦片等实体组成，搭建过程可暂停和回放。砖、木、石、瓦和铜等材质都由代码生成，不用付费模型或 API。

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用对比学习把当前状态和候选动作映射到同一空间，让 Agent 不必为每个任务单独微调，也能快速判断、排序和路由动作。
https://github.com/Contrastive-LM/CLM
CLM 是一种专门做快速决策的 System One 模型，用双向 InfoNCE 损失学习状态和正确动作的对应关系。CLM-8B 依次使用 6000 万组问答、3000 万组合成难负样本和 100 万条 Agent 轨迹训练。

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来说说军队的用人问吧。
60年代四野首长掌权的时候，军队里的很多重要岗位，比如总长就是四野名将。
80年代到90年代的时候，军队里的很多重要职位都是二野的人。耳熟能详的杨勇将军，杨得志将军，秦基伟将军，刘华清将军都是二野的人。
其实读历史读多了，会发现一个问，指挥打仗，能力是第二位的，资历是第一位的，也就是能让大家听你的指挥是作为指挥者的第一要素。
如果你没有资历但确实会打仗，你只适合当个参谋，把自己的想法告诉军事主管，由军事主管下命令才可以，你自己下命令是没有人听的。

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网信办开始下手调查deepseek和月之暗面了。
因为在这个视角里，暗搓搓把用户数据偷偷routing到anthropic，本身也是一种泄密，而且可能是一种更大的泄密，因为很多国防军工航空航天和体制内院所机构单位，也在用这两家的服务。
这个篓子捅得太大了，这就是我反复讲的，中国LLM用户本质上是黑暗森林： 所有人天生不信赖模型厂商、算力提供者、Agent开发者，如果这三个是同一个人，那么这个人作恶的概率大大提高。

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狗头军师Skill
狗头军师一个安装到 Codex 里的恋爱分析 Skill。你可以把你正在追的女孩 你们俩的聊天截图、记录或事情经过发送给它，它会先帮你分清哪些是主要、次要的、哪些只是猜测，再给出可以直接发送的回复，并告诉你接下来应该继续聊、先观察，还是直接放手
https://github.com/shengjidaguai-china/goutoujunshi

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两个月，50k是怎么做到的，给任意 agent 挂上一段 Markdown 提示词，把模型味儿的文字改成正常人说的口气，事实一个不动。
https://github.com/blader/humanizer
一个纯 Markdown 的 agent skill，任何支持 skills 的 agent 都能装，npx skills add blader/humanizer --global一行安装。
以 25 条 AI 写作特征为检查表，条号按辨识强度和使用频率排序，前五条（Not X but Y 对比句、每节末尾的金句、听着深刻的格言、进正前的铺垫、对着没人提出的反对意见辩论）单次出现即可判定，标注 weak alone 的几条要一段里同时命中多条才算。

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鸭先知
一个专注于TV Box（电视盒子）的网站，提供TV Box的下载、安装、配置教程以及影视资源订阅接口。可以通过这些接口免费点播视频资源和观看电视直播，无需额外付费。
提供了大量的安装和配置教程，指导如何将TV Box连接到互联网，如何安装必要的应用，以及如何配置和使用这些影视资源订阅接口来观看直播和点播内容。

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是谁说要把Jev接入探探、陌陌、Soul上的，简直是天使中的魔鬼。

Jev可能真的不必深入学习！
不用去研究它怎么接入，怎么使用。
惊艳亮相，大概率会草草收场！！
至少独立产品的形态不会持续太久。
这个专精于决策判断的能力，可能很快就会成为各大旗舰模型的标配，可能会比它更快更便宜。
到时候，Codex（任何Agent）在跑任务时，都默认过一遍“Jev”，适合的场景自动就给放进去了。
不要学Jev，去研究它为什么爆火，去研究它所呈现出的那个Agent 架构。

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智谱太孤儿了，事实证明agent本体还是要用开源的，除非你对开发者有足够强烈的信任。
另外我建议deepseek的刘胜与，这辈子千万别用邪恶的法西斯claude code和codex，就老老实实用一辈子zcode就可以了，zcode才是你们共产主义好兄弟。
或者一直用deepseek harness。

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iPhone 被偷了。
小偷把它插上充电。
就在那一刻，前置摄像头会拍一张照，连同精确位置一起发到你的邮箱。
这不是 App。
是手机自带功能，几分钟就能设置好。
设置方法如下👇
打开“快捷指令”App。
进入“自动化”标签页，点右上角的加号。
往下滑列表，找到“充电器”。
选择“立即运行”，并打开“运行时通知”。
进入下一个页面，新建一个快捷指令。
接下来是具体操作。
1️⃣ 飞行模式
搜索这项操作，设置为关闭它。
2️⃣ 蜂窝数据
设置为插上充电线时自动开启网络连接。
如果偷手机的人把网络都关了，这个快捷指令会自动打开。
没有网络，照片和定位都发不出去。
3️⃣ 获取当前位置
选择可用的最高精度。
4️⃣ 拍照
选择前置摄像头，并关闭“显示预览”。
这最后一步很关键，对方在屏幕上什么都看不到。
5️⃣ 存储照片
照片也会同时存到你的相册里。
6️⃣ 发送邮件
填好主和你想接收信息的邮箱地址。
进入该操作的选项，关闭“显示编辑草稿”。
保存这个自动化，搞定。
从那以后，每次有人给这部 iPhone 插上充电：自动开启网络、获取位置、前置摄像头拍照、把所有信息发到你的邮箱。
我第一次测试时，收到一封邮件，里面是我自己那张光线很差的脸。
真的有用。
总结一下：快捷指令自动化，触发条件设为“充电器”，开启网络、获取位置、前置拍照、发送邮件。
零 App。零付费。

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Claude Code后台任务一多，切Tab盯进度总觉得不够直观？有人把Agent做成了桌面壁纸上的像素小人，就窝在图标背后办公。这玩意儿叫bagidea-office。
接到活儿，小人自己走到工位开工；碰上敏感操作，先去安检台请示；闲下来还会凑一块开会。讨论出点子能写成方案提交审批，通过驳回都随你。
每个Agent可单独配模型，核心交给Claude，杂活甩给便宜模型，账单能省下不少。支持Claude、DeepSeek、Qwen、GLM、OpenAI等十几家，还能配上语音让它们开口说。
传送门：https://github.com/bagidea/bagidea-office

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把已装好的 Claude Code、Codex CLI 等编程 Agent 统一装进一个桌面应用里配账号、切模型、开会。
https://github.com/agent-launch/agent-launcher
这是 agent-launch 组织开源的本地桌面工作台 Agent Launcher，基于 Electron + TypeScript
一处管理 6 款已安装的 Agent CLI（Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Pi、Gemini CLI、Hermes Agent）。
它只链接系统里现有的 CLI 而不重装，首启向导负责环境检测、一键补装缺失 CLI、账号与 API Profile 配置

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为什么国内不让学生用上最先进的 Codex？
有个高赞回答：你听过著名 360 悖论吗？如果你能卸载掉 360，这说明你不需要360。但是你如果无法把 360 从你的电脑中卸载干净，那说明你需要 360。
Codex 也是一样的道理，如果一个同学能自己找到方法用上 Codex，那其实 Codex 对于这个同学来说不是必须的，他可以通过自己的能力用上各种各样的 Codex 任他挑选。如果一个同学无法用上 Codex
那确实说明了这个同学很需要 Codex。

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不知道为啥我的 Fable 使用额度从 97% 变成了 67%，这是要取消 50% 限制了？还是出 bug 了。

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想自己写一个编码 Agent，原理文章看了不少，一动手还是卡在第一行？🤖
最近发现《动手学 Pi》这本中文教程，从一段真实的离线 Agent 日志开始，带你把 15 个关卡从头过一遍。
真正从零撸一个完整的编码 Agent，每一步都有可运行的代码，拉下来就能验证。
消息和模型协议 → 工具与 Agent 循环 → 会树存储 → 上下文压缩 → 组装运行时跑评测。
每章配齐四样：正文、对应提交、聚焦测试、故障实验。
练习目录一行命令生成，不带答案，把说明扔给 AI 当陪练就行。
🔗 https://github.com/hahhforest/pi-textbook

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多 Agent 协作开发最头疼什么？各忙各的，进度不共享、上下文不互通，全靠人工来回传。🐝
Block 公司开源的 Buzz 把这个问解决了，现在 26000+ Star。它把人和 AI Agent 塞进同一个工作区协同干活，消息、提交、审阅、合并全记在一条签名日志里，谁都看得见。
Agent 在里面就像 AI 同事，拉进频道跟拉真人一样，有自己的密钥和操作记录。
能建仓库、提补丁、审代码、跑自动化，权限按角色分配，不用单独配置。
支持 macOS、Linux、Windows，还带 Agent 专用的命令行工具。
传送：https://github.com/block/buzz

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把分散的 Markdown/YAML 知识库变成带类型校验的跨仓库图谱，让人与 Agent 用同一套原语一起搭建工具和视图。
https://github.com/arsumbris/arsumbris
Ars Umbris 是个能自己改的 IDE，管的是带类型的知识，刚出 early alpha，只能跑 Mac。笔记、类型、技能、工具、界面全塞进可互相依赖的仓库，引擎扫一遍合成一张实时图谱，字段写错、引用挂空直接报诊断，Agent 拿到就能修。

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豆包大模型 2.1 Pro 发布 0915 版本更新，API 已在火山方舟全量上线。这次升级集中在四个方向：Agent 任务交付、多模态写代码、多模态理解、以及推理成本。
Agent 方面的改进
模型在需要多轮调用工具、联网查资料再出报告的场景里，强化了证据溯源和数据核验能力，幻觉明显减少。官方给的例子是金融投研：模型能自主拆解研究需求、检索数据源再建模分析，产出的底稿接近分析师水平。为了核实某车企财报里的一个说法，模型调度了 500 多个子 Agent、检索超 1000 个网页，还交叉比对了海事航迹、卫星影像等多源信息。这类"不采信单方通稿、多源交叉验证"的能力，对企业做尽调、出研报有直接价值。
多模态 Coding
这次最实用的变化可能是看图写代码。模型现在能直接读懂设计稿、图纸甚至操作录屏，把视觉信息转成前端代码。官方演示了一个场景：给模型一段录屏加几张草图，让它给一个没有文档的老 ERP 系统开发移动端页面——模型读懂了 28 万行 Java 代码，直接还原出可运行的移动端页面。
在代码仓库理解上，模型对开源游戏 Luanti（约 38.7 万行代码）做了自主修复测试，83% 的任务达到了可合并标准。对经常要在大型项目里定位问、跨文件修 bug 的开发者来说，这个数字值得关注。
其他升级
多模态理解方面，视频推理能力增强，能在视频里定位证据、跨帧整合；图像理解在 3D 物体识别（CAD 工件、游戏引擎元素）和密集图文解析（工程图纸、财报表格）上有明显提升。
成本方面，图像和视频推理的 Token 消耗比上一代减少 30% 以上。
API 使用上有两个入口：调用 Doubao-Seed-2.1-pro-0915 可以锁定版本；调用 Doubao-Seed-Evolving 则自动跟进最新版本，不用换 Model ID。豆包工作和 TRAE 也已同步接入。
官方文章：

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Agent 真正缺的不是容器，是一台能用的电脑。💻
Cloudflare 开源的 Computer，把虚拟文件系统塞进了 Durable Object，让 AI Agent 真正能读写文件、跑命令、操作 Git。
https://github.com/cloudflare/computer

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