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最新文章
2026-06-28
用了两个月 Hindsight,AI 助手到底记住了什么?
部署Hindsight记忆插件两月后,效果显著:AI助手从“每次醒来都是陌生人”变为“认识你两个月的靠谱朋友”,项目上下文、技术决策和偏好自动延续,无需重复交代。代价是需要维护——早期`retain_every_n_turns=1`导致大量重复,需手动清理;配置缺失使auto-retain静默停摆六周;记忆为追加型,矛盾未自动修正(0条无效化)。总记忆近5000条,实际有效运行不足一个月。结论:自动记忆能力强大,尤其跨会话、跨渠道共享上下文,但需定期检查配置与清理噪音,才能保持质量。
2026-06-28
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大模型
2026-06-27
腾讯Agent Mail 跟普通邮箱到底有什么区别?不只是再注册一个
根据文章总结,QQ邮箱内测的Agently Mail是专为AI Agent设计的邮箱服务,与普通邮箱或直接用IMAP方案(如Himalaya)有本质区别。传统方式让Agent直接访问个人邮箱,存在权限过大、易误删误发、无法限制行为等问题;单独注册新邮箱仍依赖IMAP,无法细粒度控制权限。Agently Mail则通过OAuth scope实现权限精确控制(如只读不删)、平台级限流保护、结构化API输出,且Agent拥有独立身份(`xxx@agent.qq.com`),支持自主注册、接收验证码及企业A2A通信,所有操作可追溯。它省去配置步骤(微信扫码即可开通),适合自动化办公、高隐私场景、Agent自治等。目前内测阶段有存储、每日发送量等限制,但方向明确——为Agent构建独立数字基础设施。
2026-06-27
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大模型
2026-06-27
OpenRouter 最新排行:中国模型屠榜,但干活还得靠 Claude
根据OpenRouter公开数据,上周LLM总token消耗达22T,中国模型在前十中占四席,DeepSeek V4 Flash以4.94T居首,GLM 5.2暴涨209%。但从收入看,Anthropic因单价高(比国产贵50-138倍)反而更赚钱。任务分布显示Agent消耗30.4% token,这类场景倾向低价模型。而在24个任务分类中,Claude占据全部第一,说明高价值场景用户更重质量。应用方面,Hermes Agent一周耗7.33T token。分析认为,国产模型靠走量胜出,但难以切入高价值领域;Agent化加剧价格敏感,但可靠性愈发关键;个人使用可日常选国产、重要任务用Claude。
2026-06-27
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大模型
2026-06-22
Windows 11 更新后RDP Wrapper自动恢复脚本
本文介绍了一种自动修复 Windows 11 更新后 RDP 无法远程连接的方案。核心是通过 PowerShell 脚本实现判断与修复:先检查 3389 端口是否开放,若未开放则自动导入注册表修复文件、重启 TermService 服务,并再次检查;若仍失败则通过标志位控制仅重启一次。脚本需以管理员权限运行,并通过任务计划程序设置为开机启动(网络可用后执行),确保无人值守时也能自动恢复远程桌面功能。最后提供了删除 TermService 注册表项来模拟故障的测试方法。整个过程无需手动干预,有效应对系统更新导致的 RDP 失效问题。
2026-06-22
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Windows
2026-06-20
AI Agent 工具链横评:Codex、Claude Code、Kimi Code、OpenCode 工具对比
一段关于主流AI编程工具(Codex、Claude Code、Kimi Code、OpenCode、Hermes)的横评指出,这类工具已不再仅是“写代码助手”,而是分化出不同定位:**Codex**侧重重复流程自动化(Record & Replay);**Claude Code**强调编码加团队交付(Artifacts);**Kimi Code**主攻国产长任务与多Agent推进(Goal模式);**OpenCode**专注本地可控的Agent Runtime(LSP/MCP组合);**Hermes**则向Agent Hub方向发展(后台subagent、多平台调度)。作者建议不要只看模型能力,而应根据自身工作流卡点选择工具:写代码改bug可选Claude Code/Kimi Code/OpenCode;团队同步看重Artifacts;重复流程可用Codex;长任务用Kimi Code或Hermes;系统级管理选Hermes。核心结论是:**工具已不是替代关系,而是组合使用,关键在于先识别工作流的真实瓶颈。**
2026-06-20
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大模型
2026-06-19
午睡醒来发现 Hermes 偷跑了 90 次大模型?—— Curator 技能策展人功能详解
作者发现 Hermes 在睡眠期间调用了 90 多次 deepseek-v4-flash,经排查是内置的 **Curator**(技能策展人)在自动维护技能库。Curator 每周执行一次,负责对技能文件进行整理、合并与清理。本次执行将 72 个技能精简至 53 个:归档 19 个已不用的技能,将 6 个分散技能合并到伞技能下,保留 10 个独立技能。整个过程用了 87 次 API 调用、36 轮工具操作、19 分钟,消耗约几毛钱,但带来了技能库的整洁与可维护性。作者认为 Curator 值得使用,默认配置即可,若调用次数偏高可调整执行间隔。
2026-06-19
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大模型
2026-06-19
GLM-5.2 发布一周,平台接入情况汇总
GLM-5.2 发布一周,上下文从 200K 扩展至 1M,多项基准测试显著提升(Terminal-Bench 达 81.0,Code Arena 盲测全球第一,接近 Opus 4.8,Coding 超 GPT-5.5),API 价格不变。已接入多个平台:官方 Z.ai 订阅、ZCode 免费试用、OpenCode Go($10/月);第三方阿里云百炼、硅基流动、360 智脑等按量计费;但火山引擎方舟存在调用系数高(GLM 扣 5 次)、额度消耗快等问题,作者不推荐。海外平台(Cloudflare、OpenRouter 等)及开源权重(MIT 协议)也已上线。建议优先选择官方或老牌大厂,避免计费不透明的平台。
2026-06-19
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大模型
2026-06-14
Kimi-K2.7-Code实际编程
本文评测了专为编程设计的Kimi K2.7 Code模型。开发任务为用Go构建一个统计玩家关联性的微服务,涉及PostgreSQL递归查询。模型经历三轮迭代:首轮18分钟生成框架,但关联查询仅支持单层JOIN;第二轮引入递归CTE完善逻辑,但存在性能风险;第三轮通过SQL深度限制与应用层BFS降级方案解决了隐患。总结优点:模型理解精准、迭代迅速、拥有主动优化SQL与设计Fallback机制的良好工程意识。作者总结为“写代码1小时,人工审核3小时”,虽不能完全放手,但极高效率使其非常适合实际编程开发。
2026-06-14
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大模型
2026-06-13
两周三个模型:MiniMax M3、Kimi K2.7-Code、GLM-5.2 接棒发新模型
文章回顾了两周内国产大模型的三款新品:MiniMax M3(五项全能但落地体验不佳)、Kimi K2.7-Code(专注编程,根治过度思考,Token省30%)和GLM-5.2(精准卡位Claude被封窗口期,主打编程与1M上下文)。作者认为K2.7-Code是目前最务实的日常编程主力,GLM-5.2值得等下周API上线后再测,国产模型高速迭代对行业是好事。
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大模型
2026-06-12
OpenClaw 搜索引擎大横评:从免费到付费,哪个最适合你的龙虾?
摘要:本文针对OpenClaw平台(AI Agent)的搜索配置进行详尽对比,帮助用户避免因默认搜索缺失导致的AI“瞎编”问题。文章指出,当前OpenClaw(截至2026.6.6)已支持十余种搜索引擎,从免费零配置到付费API各有优劣。作者重点介绍了Parallel Search(免费/付费版)、SearXNG、Tavily、Brave、DuckDuckGo、Perplexity等引擎的特点与局限。推荐方案:开箱即选用Parallel Free(零配置,返回LLM优化摘要);已有自建实例用SearXNG(免费无限制);追求高质量结构化结果用Tavily(1000次/月免费额度);预算充足可选Perplexity或Exa。作者最终采用主力Tavily(日常搜索)、备用SearXNG(超限fallback)的组合。文章还特别提醒Parallel免费版有隐性速率限制、返回摘要非全文、OpenAI模型可能绕过等注意事项。
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