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春节期间我做了个 Agent 客户端:TurboClaw

2026-02-24 12:34:00

正月初八,开工大吉!

Claude Code 发布正好一周年了。

这一年,CLI Agent 帮我们搞定了不少 coding 和系统维护工作。

直到上个月 OpenClaw 爆火,我们正式进入了个人 Agent 时代。

但说实话,OpenClaw 使用门槛有点高。

安装部署麻烦,用起来也偏技术,普通人根本玩不转。

春节期间突发奇想,我就做了这个东西。

图片

TurboClaw 是什么

TurboClaw 是最新的个人 Agent 客户端。

说白点,把用 OpenClaw 类 Agent 的门槛直接降到 0。

安装包只有 10MB,下载就能用。

自带免费基础模型,不用配置大模型 API Key 也能跑。

内置实用热门skills,开箱即用。

图片

能干什么

本地文件访问、编辑、整理、系统级命令行权限,这些都有。

你可以用它整理桌面、清理缓存、操作任意文件夹。

它支持个性定制、长期记忆、主动性的心跳机制、定时任务。

多会话管理、多模型、多语言,也都支持。

最爽的是,可以用你熟悉的聊天 App 随身控制。

图片

接入聊天软件

Telegram、Discord、飞书、钉钉、QQ,这些消息应用都支持。

设置里填个 Token 或 App ID,就能开启远程控制模式,立即拥有随时待命的AI同(niu)事(ma)。

新手友好,连 @BotFather 创建机器人都有提示。


模型选择

支持 Zhipu(智谱)、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、OpenRouter 这些主流供应商。

默认内置 glm-4.7-flash,开箱就能免费体验。


下载使用

目前只支持 Apple Silicon 的 Mac。

下载地址:https://github.com/aooyoo/TurboClaw/releases/tag/v1.0.0(点击阅读原文直接前往)

安装很简单,双击解压,把 app 拖到应用程序文件夹就行。

首次打开如果提示「无法验证开发者」,点击「完成」后到系统设置-隐私与安全性中选「仍要打开」就行。


源码开源

源码我也开源了:https://github.com/aooyoo/TurboClaw

有问题或者有功能建议,欢迎交流。

10分钟上手 Clawdbot/Moltbot/OpenClaw:需要给它配备个电脑的AI Agent

2026-01-27 23:30:00

在本文截稿时,Clawdbot官方已经宣布更名为MoltBot,如果接下来你在其它地方看到MoltBot,那也是它。

前言:这两天它太火了,不用焦虑,先看看我的体验

上个月在 X 上就刷到过 Clawdbot 的讨论,那时候 Claude Cowork 都还没出。

说实话,第一眼看到这个项目时,我有点怀疑:又是哪个轮子?

真正让我决定试试的,是 Youtube 上看到一个硅谷的博主推荐,他专门买了个mac mini来跑。

于是我在一台老 Intel MacBook 上装了 Clawdbot。(先说,不用另买mac mini,老mac/vps/树莓派/WSL2都行。至于为什么不推荐在主力电脑上安装,主要是因为它权限太高,容易把你的工作环境弄坏。)

然后就开始踩坑。

官方的安装命令在 macOS 11.7 上直接编译失败,Node.js 依赖各种报错。折腾了一晚上,最后手动装了 nvm 和 Node.js 22.0 搞定。

如果你也遇到了同样的问题,直接跳到「安装前准备」那一节,我写了详细的解决方案。

装完之后,我真香了。


一、Clawdbot 到底是什么?

Clawdbot 本质上是一个基于 CLI 的桌面 Agent,但它打通了 Telegram、WhatsApp 这些消息服务。

啥意思呢?

你可以在手机上给 Telegram 发一条消息,家里的电脑就开始干活了。

和 Claude Code 的核心区别:

特性 Clawdbot Claude Code
消息集成 ✅ Telegram/WhatsApp/Discord等 ❌
远程控制 ✅ 随时随地 ❌ 只能本地
记忆系统 ✅ 改进版 会话级
本地权限 ✅ 更多 受限/请求授权
费用 ✅ 使用现有订阅(ChatGPT/GLM等) Cowork 需会员

说白了,它就是一个「随时能联系上的 AI 助手」。


二、安装前准备(重要!)

前置要求

  • Node.js >= 22(注意版本!
  • macOS / Linux / Windows (WSL2)

⚠ 常见坑:Node.js 版本问题

如果你用的是老版本 macOS(11.7 或更早),官方安装命令大概率会失败。

我的报错是这样的:

gyp ERR! build error
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2

解决方案:手动安装 Node.js 22

# 1. 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash
 
# 2. 重新加载终端配置
source ~/.bashrc  # 或者 source ~/.zshrc
 
# 3. 安装 Node.js 22
nvm install 22
nvm use 22
 
# 4. 验证版本
node --version  # 应该显示 v22.x.x

为啥不用官方的 Node.js 安装包?

因为老版本 macOS 上,某些原生依赖编译不过。官方安装包24+在老版本上也不支持。nvm 会下载预编译的二进制文件,直接绕过这个问题。


三、快速安装(10 分钟)

官方安装命令

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

或者用 npm:

npm install -g clawdbot@latest

Windows 用户(PowerShell):

iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex

验证安装

clawdbot --version

如果能看到版本号,说明安装成功了。


四、配置向导(3 分钟)

Clawdbot 提供了一个 onboarding wizard,会一步步引导你配置:

clawdbot onboard --install-daemon

向导会让你选择:

1. Gateway 模式

  • Local(推荐):Gateway 运行在本机,适合个人使用
  • Remote:Gateway 运行在远程服务器,适合 24/7 运行

2. 模型和授权

  • OpenAI OAuth(推荐):登录 ChatGPT 授权即可
  • API Key:使用自己的 API Key(支持 OpenAI/Anthropic/其他)

我用的是 GPT-4,直接用 ChatGPT 登录授权就行。

3. 消息渠道配置

  • WhatsApp:扫码登录(类似微信网页版)
  • Telegram:创建 Bot 并输入 Token
  • Discord:创建 Bot 并输入 Token

强烈推荐先用 Telegram 试手,因为配置最简单。

4. 后台服务

向导会问你要不要安装后台服务(launchd/systemd),建议选 Yes

这样 Clawdbot 会开机自启动,不用每次手动运行。


五、连接 Telegram(核心功能)

第一步:创建 Telegram Bot

  1. 在 Telegram 里搜索 @BotFather
  2. 发送 /newbot
  3. 按提示输入 Bot 名称(比如 MyClawdbot
  4. BotFather 会给你一个 Token,类似这样:
1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

复制这个 Token,一会要用。

第二步:在 Clawdbot 中配置

如果你用了 onboarding wizard,直接在向导里输入 Token 就行了,超简单。

如果已经完成了向导,想手动加一个 Telegram Bot,可以这样:

# 编辑配置文件
nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

添加 Telegram 配置:

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "token": "你的_Bot_Token"
    }
  }
}

第三步:启动 Gateway

clawdbot gateway --port 18789 --verbose

如果安装了后台服务,Gateway 应该已经在运行了。可以用这个命令检查:

clawdbot status

第四步:第一次对话

  1. 在 Telegram 里搜索你刚创建的 Bot
  2. 发送任意消息,比如 hello

重点来了:第一次对话会返回一个 pairing code(配对码)。

别慌,这是正常的。Clawdbot 默认开启安全模式,陌生 DM 需要手动批准。

批准配对:

clawdbot pairing approve telegram <配对码>

然后你再发一条消息,Bot 就会正常回复了。


六、验证和使用

检查状态

# 查看 Gateway 状态
clawdbot status
 
# 健康检查
clawdbot health
 
# 安全审计
clawdbot security audit --deep

打开 Dashboard

Clawdbot 提供了一个 Web 控制面板:

clawdbot dashboard

然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/

你可以在 Dashboard 里:

  • 查看所有会话
  • 发送测试消息
  • 配置 Agent
  • 查看日志

远程控制

现在你可以:

在手机上给 Telegram Bot 发消息:

帮我看看 ~/Documents 里有什么文件

家里的电脑就会执行这个命令,然后把结果发回给你。

这太爽了。


七、实用技巧

1. 保持 Gateway 持续运行

如果你用的是 macOS,后台服务会自动管理。

如果想手动启动:

# 前台运行(调试用)
clawdbot gateway --verbose
 
# 后台运行
clawdbot gateway --daemon

2. 查看日志

# 实时查看日志
tail -f /tmp/clawdbot/gateway.log
 
# 或者用 clawdbot 命令
clawdbot logs --follow

3. 配置文件位置(记一下,有用)

  • 主配置~/.clawdbot/clawdbot.json
  • 工作区~/clawd(存放你的 skills、prompts、memories)
  • 凭证~/.clawdbot/credentials/
  • 会话历史~/.clawdbot/agents/<agentId>/sessions/

4. 更新 Clawdbot

# 如果你用的是安装脚本
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
 
# 如果你用的是 npm
npm update -g clawdbot@latest

八、常见问题

Q1: Telegram Bot 不回复?

原因 1:没批准配对码(最常见)

clawdbot pairing list telegram
clawdbot pairing approve telegram <配对码>

原因 2:Gateway 没运行

clawdbot status
# 如果显示 "stopped",启动它
clawdbot gateway --daemon

原因 3:没配置模型授权

clawdbot onboard  # 重新配置模型和授权

Q2: 如何更换模型?

编辑配置文件:

nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

修改模型配置:

{
  "models": {
    "defaults": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-5.2"  // 或其他模型
    }
  }
}

然后重启 Gateway:

clawdbot gateway restart

Q3: 能同时在多个渠道用吗?

可以。

Clawdbot 支持同时连接 WhatsApp、Telegram、Discord 等多个渠道,想配几个配几个。

配置方式都和 Telegram 类似,在 onboarding wizard 里依次配置就行了。


九、为什么我现在介绍它?

和 Claude Code 对比

场景 Clawdbot Claude Code
远程任务 ✅ 手机随时发任务 ❌ 必须在电脑前
24/7 待命 ✅ 家里电脑一直开着 ❌ 同上
消息集成 ✅ Telegram/WhatsApp ❌
编程能力 ✅ 完整文件操作 ✅ 同样强大
Skills 生态 ✅ 兼容 MCP ✅ 更成熟

我的结论:

  • 如果你主要在电脑前用 Claude Code,继续用就行
  • 如果你需要远程控制随时发任务,Clawdbot 更香

和豆包手机对比

这是两个不同的技术路线:

Clawdbot 豆包手机
路线 CLI Agent GUI Agent
操作方式 命令行 图形界面
适用场景 开发者、系统操作 普通用户、手机操作

它们不是竞争关系,而是互补。

我相信未来会出现两者结合的方案。


十、适合谁用?

✅ 推荐人群

  1. 需要远程控制电脑的开发者
    • 随时随地查看服务器状态
    • 手机上发任务,家里电脑执行
  2. 重度 Telegram/WhatsApp 用户
    • 喜欢在聊天软件里直接操作
    • 不想切换到专门的 AI 应用
  3. 对 Claude Code 的限制不满的人
    • Cowork 要付费
    • 想要更多本地权限
    • 需要更好的记忆系统
  4. 喜欢折腾的技术爱好者
    • 愿意花时间配置
    • 想要完全掌控自己的 AI 助手

❌ 不推荐人群

  1. 完全不熟悉命令行的用户
    • 虽然有向导,但还是需要一点 CLI 知识
    • 可以先学学命令行基础
  2. 只需要偶尔用 AI 的人
    • 如果只是偶尔问问题,ChatGPT 网页版就够了,别折腾
    • 够用就好
  3. 对隐私极度敏感的人
    • Clawdbot 需要授权访问文件系统
    • 虽然是本地运行,但如果你很在意这个,要考虑清楚
    • 安全第一

十一、最后:我的真实体验

装好 Clawdbot 之后,我最大的感受是:

随时能联系上的 AI,真的不一样。不是一点点的不同,是「完全不同物种」的那种不一样。

以前用 Claude Code,我得:

  1. 打开电脑(如果电脑没开的话)
  2. 打开终端
  3. 输入命令
  4. 等结果

现在用 Clawdbot:

  1. 掏出手机,Telegram 发一条消息
  2. 该干嘛干嘛,等它干完活通知我

体验完全不同。

听起来好像差别不大?

但你试过在外面突然想起来「哎呀,家里有个脚本没跑」,掏出手机就能操作,就知道有多爽了。

而且它本身完全开源且免费,用你现有的AI订阅连接上即可。

如果你之前对 Claude Code、Claude Cowork 又爱又恨,那 Clawdbot 值得认真试一试。


十二、快速开始

安装(10 分钟左右,需要本地编译依赖):

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

配置向导(3 分钟):

clawdbot onboard --install-daemon

启动 Gateway:

clawdbot gateway --daemon

然后在 Telegram 上给你的 Bot 发第一条消息。

试试看,你会有惊喜。


参考资源

  • 官方文档:https://docs.clawd.bot/
  • GitHub 仓库:https://github.com/clawdbot/clawdbot
  • Reddit 讨论:Clawdbot: the full setup in 30 minutes
  • Medium 教程:How to Set Up Clawdbot

作者的话:这篇文章是基于我的真实安装经历写的。如果你在安装过程中遇到问题,欢迎在评论区交流。

2025年的碎碎念

2026-01-16 23:50:00

年更文来啦,2025年的合集——

今年因为有了更好的AI,做了更多事情。可以称为Agent元年了,助手们都升级成了Agent:ChatGPT、Gemini+NotebookLM、Claude Code、Manus。

今年,做了近30个大大小小的demo,去复现、去学习、去思考创新。

今年,写了52期AI大模型动态周报,完成了又一年的AI编年史。

1月

2025-01-02 13:05:12
芒果tv app竟然没有湖南卫视直播

2025-01-05 14:09:01
闪念胶囊AI版

2025-01-07 18:58:57
Time Machine用移动硬盘,就老是要忘记备份

2025-01-08 11:32:51
飞书的会议后智能纪要和近期会议总结,完全就是AI秘书了,秒杀实习生……

2025-01-10 14:29:31
微信啥时候能支持会话分组啊,现在要变相实现的话只能把工作群全丢到折叠的群聊里

2025-01-11 09:43:03
ICS、纪实人文、七彩戏剧三个频道停播,在东方有线和电信IPTV被直接跳过,看看新闻把ICS直播替换为了ShanghaiEye,纪实人文替换为了新纪实(轮播东方卫视制作的纪录片)

2025-01-11 21:21:42
飞机两个黑匣子数据可以实时流式传输到服务器备份,航班执行完成后则删除

2025-01-11 21:25:05
五星体育广播、KFM981、浦江之声广播三套广播频率停播

2025-01-12 13:22:50
#nowplaying 许卿安 – 周深

2025-01-13 09:51:19
摸鱼神器:https://iwoso.co/hotnews

2025-01-14 16:39:47
Ollama几乎可以让任何8GB及以上内存的PC变成AI PC

2025-01-19 00:40:56
凌晨12点的宝安机场就跟晚高峰一样🤪

2025-01-19 00:43:22
原来开启了面容锁的app,桌面小组件也会被删掉/无法添加(合理但好像少了提示

2025-01-20 01:00:46
有人在小红书评论区写了一句hack prompt,大模型翻译时遵循了这句prompt😂

2025-01-21 19:57:47
今天热到什么程度呢?就是在餐厅吃饭脱了外套,然后走的时候走出来很远了,都没有发现外套忘了带。

2025-01-24 14:23:40
ChatGPT Operator的演示中用到的服务都是web的(browser use),湾区生活中的主流服务,包括opentable、instacart、stubhub、thumbtack、doordash,没有演示跨服务的操作。

2025-01-24 14:28:57
https://www.youtube.com/watch?v=CSE77wAdDLg

2025-01-26 12:57:28
DeepSeek-R1已经被Ollama放在首页第二位推荐了

2025-01-26 13:19:33
DeepSeek官方线上版本比开源的效果好,本地跑的7b的版本我觉得不如qwen2.5,可能要更大参数,但我设备性能不够了

2025-01-27 18:15:06
过年期间亲戚聊天内容来自大家平时刷的短视频😳

2025-01-28 23:53:03
春晚直播信号版本:高清、超高清HDR、竖屏、听觉无障碍、视觉无障碍、CGTN版
春晚视频号:竖屏+后台
春晚小红书:大家的春晚

2025-01-30 16:08:39
过年期间给不方便科学上网的朋友按头安利了DeepSeek

2月

2025-02-01 09:33:32
测试了两道此前仅有r1和o1做对的数学题,免费的o3-mini都做对了,且推理速度和输出速度极快!真卷啊

2025-02-02 07:39:41
siliconflow在华为昇腾芯片的集群上部署了deepseek-r1推理服务!

2025-02-03 10:38:28
https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1603533

2025-02-03 12:46:16
在飞机上读paper,配合本地LLM可以轻松翻译加查询讨论

2025-02-03 14:56:00
sam altman正在东京跟孙正义对谈。今天早上OpenAI宣布的Deep Research也是在东京办公室发布的。

2025-02-05 14:20:53
除了openwebui,Enchanted客户端是mac上最好的ollama UI

2025-02-06 17:11:12
16G内存的mbp,本地部署ds有两种方案:
1、Ollama + deepseek-r1:14b + chat app,chat app推荐CherryStudio
2、LM Studio + deepseek-r1:7b去审查版gguf模型

2025-02-06 23:24:06
哪吒2的第一出品方是成都的公司,导演也是四川人

2025-02-07 08:49:42
GTA6今秋发布 https://a.jump-game.com/wapp/p/537313

2025-02-07 14:18:46
看完哪吒2,想起《十万个冷笑话》,又翻出来看了一遍,真是经典啊 https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep12087/

2025-02-09 11:28:48
微博b站抖音毛象都能多点登录,小红书还不能

2025-02-09 15:18:06
Deepsex 离谱 https://huggingface.co/spaces/ValueFX9507/Tifa-Deepsex-Cot-14B

2025-02-10 14:41:05
双流T1翻新完毕,2月24日恢复运营,成都再次回到两场4航站楼1卫星厅

2025-02-10 14:43:08
https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning

2025-02-11 11:59:02
https://www.bbc.com/zhongwen/articles/cgmyp4dpykzo/simp

2025-02-12 18:27:13
huggingface上这么多model的下载量,带宽得多大。。

2025-02-12 19:07:59
https://www.bilibili.com/video/BV1bnNDeFELK/
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67a1b697247d51713c868367

2025-02-13 19:11:36
哪吒2突破百亿票房

2025-02-13 22:14:31
【大神Andrej Karpathy最新讲座:深入探讨ChatGPT类大语言模型-哔哩哔哩】 https://b23.tv/pjyRR5g

2025-02-16 21:11:49
GPT-4.5、Claude4、Grok-3都快来了

2025-02-17 09:54:01
大部分伸手党已经会用AI搜索了

2025-02-17 09:55:07
网球初体验:因为乒乓球和羽毛球的思维惯性,老是接球发力和打高球。

2025-02-17 12:14:14
两周过去了,DeepSeek-R1-671b在ollama上的两个量化版本,Q2.51/Q1.58,都超过了5万下载量。也就是说有超过10万台192GB以上内存的设备都部署了满血版。

2025-02-24 08:41:21
https://anyvoice.net/zh/ai-voice-cloning

2025-02-24 10:49:37
俄乌战争三周年。

2025-02-24 20:55:35
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 迄今最聪明的模型,也是首个能进行“扩展思考”的 Claude 模型。

2025-02-26 10:11:51
特斯拉FSD就这么突然的在国内推送了,V13.2.6版本。
官方更新公告中称为“城市道路Autopilot”。此前已购买FSD且为HW4的焕新3和model s/x plaid已经收到2024.45.32.12推送。
目前看起来跟北美的纯视觉端到端版本是一样的,并未针对中国道路做训练,无法识别实线、待转区和部分掉头车道。

2025-02-26 10:49:52
本次更新恰好在春节EAP赠送到期和焕新Y开启交付的时间。焕新Y应该交付即可支持。
马斯克称特斯拉使用了公开可用的中国道路和交通标志视频,通过创新的视频模拟环境对FSD进行了训练。

2025-02-27 10:05:53
在人工智能逐步替代标准化工作的趋势下,”长尾工作”正成为人类保持经济价值的核心领域。这些需要复杂认知、情感互动和创造力的工作类型,构成了未来人类就业的护城河。

2025-02-27 15:55:03
回看o1-preview刚发布时的推理过程reasoning_content,是分要点展示的
https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/chatgpt-o1-preview-can-solve-riddles-faster-than-me-and-i-kind-of-hate-it-for-it

3月

2025-03-05 19:43:26
iOS18.4 已经可以显示5Ga的信号了

2025-03-06 11:43:21
https://mcp.composio.dev/

2025-03-07 19:28:34
Manus用到的模型是Claude和微调后的Qwen

2025-03-08 17:16:08
看《猫猫的奇幻漂流》像在玩《stray迷失》

2025-03-09 00:58:46
难哄 虽然剧情槽点很多,但台湾导演的拍摄风格、剪辑、视觉都不错,每首ost音乐也很棒,是一部质量很好的纯爱剧。

2025-03-10 18:26:34
modelscope的模型上传流程,跟huggingface差了两条街

2025-03-11 01:03:34
ImageNet数据集与竞赛开启了深度学习浪潮之后,每个时代都有自己的当红榜单指引着最前沿技术的发展:
BERT时代是语言理解基准CLUE、SpuerCLUE。
随后ChatGPT、Claude、Gemini已经刷爆了考验各学科知识的MMLU、以及用户盲选投票的LLM Arena大模型竞技场。
o1/r1/QwQ类推理模型正在比拼数学(AIME、FrontierMath)、博士级别理科题(GPQA)、编程/软件工程能力(Codeforces、SWE-bench、LiveCodeBench)。
而智能体刷GAIA,似乎正在成为行业最新共识。

2025-03-11 15:46:29
火山引擎开源的这些AI应用 质量都不低
https://www.volcengine.com/product/ai-app-lab

2025-03-13 17:54:19
自此,美国芯片企业中,英特尔CEO陈立武、英伟达创始人兼CEO黄仁勋、AMD董事长兼CEO苏姿丰、博通总裁兼CEO陈福阳、MPS芯源系统创始人兼CEO邢正人、安霸总裁兼CEO王奉民等,均为华人。
(三个台湾,两个马来西亚,一个大陆

2025-03-16 20:39:51
塞尔吉尼奥在国足队内跟蒋光太粘在一起嘛

2025-03-17 01:20:31
VOA因为川普的行政令都停播了

2025-03-17 11:15:39
https://lookup.icann.org/zh
RDAP查询工具(新版WHOIS)

2025-03-17 17:02:08
Grok和Gemini的深度研究都还挺好用的

2025-03-17 19:05:40
FSD在中国大陆开启一个月免费体验活动,将推送给所有符合条件的车辆(目前尚不确定是否包含HW4以下的车辆)

2025-03-18 11:15:28
Manus也是一种自动驾驶。

2025-03-18 19:00:58
我的第一个Manus case回放: https://manus.im/share/xBetXI2KjAJhq6FybgOqP4?replay=1

2025-03-20 22:26:48
春分+国际幸福日

2025-03-21 09:19:56
小红书什么时候能多设备同时登录啊🥲

2025-03-21 09:32:03
2024年上海的冬天过去了。2024.11.20-2024.3.20

2025-03-21 11:55:11
意大利报纸《IL Foglio》推出全球首份完全由AI生成的实体报纸,从写作到讽刺手法皆出自AI之手。《IL Foglio》的编辑Claudio Cerasa称,这次发行AI报纸,是一项为期一个月的新闻实验的重要部分,旨在全方位展示AI技术对工作方式以及日常生活的影响。

2025-03-21 17:42:14
计算机历史博物馆收藏了2012年的AlexNet的源码,AlexNet的开发者包括Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky
https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code

2025-03-23 18:27:41
“穷人的焦虑来自于没钱,富人的焦虑来自于都得死。富人的松弛感来源于有钱,穷人的松弛感来源于都得死。”

2025-03-23 18:55:43
《联合早报》:中国特稿:中共二十大下半场 盘点政治新星行情
https://www.zaobao.com/news/china/story20250323-6048835

2025-03-23 20:56:06
Google退出中国市场15周年。

2025-03-24 13:56:21
RWA 是指可以在区块链上进行代币发行、交易或管理的传统物理或金融资产。一旦有了RWA通证之后,就可以用来做很多DeFi资产管理,这类资产包括房地产、商品、股票、债券、应收账款、知识产权等。通过区块链技术将这些现实世界的资产进行代币化,使它们可以数字形式进行交易和管理,从而提高流动性和透明度。

2025-03-24 18:41:49
flowith oracle模式生成的网站合集:https://flowithai.feishu.cn/docx/I5J6dQZt9opp2Rxhdi2c0JnrnKc

2025-03-25 09:57:43
todesk减少免费版用户每月连接次数了

2025-03-26 14:46:10
ai.dev域名指向Google AI Studio

2025-03-26 16:54:28
trae对普及AI编程的贡献会比cursor更大

2025-03-26 20:07:04
Claude太适合写nextjs项目了,搭配github+vercel+supabase,发布小型web应用太方便了

2025-03-27 22:18:46
用trae做了一个免费LLM API服务,技术栈:nextjs+vercel+supabase
platform.aitools.cfd
由于3.7一直排队,编码+debug都由Claude-3.5-Sonnet模型完成

2025-03-28 11:06:00
mac微信4.0.3.50彻底重构了,聊天记录都要迁移一遍 :0010:

2025-03-28 13:08:50
https://stcn.com/article/detail/1609852.html

2025-03-28 14:54:30
云族裔发售了,画面好逼真啊

2025-03-28 17:51:19
https://x.com/PJaccetturo/status/1905151190872309907
效果太好了

4月

2025-04-02 10:30:39
虽然都叫自动驾驶,但实际的技术可能差很远,高精地图+hard code和大模型端到端可以说从原理上有根本的不同,这也是为什么fsdv12和v13差距这么大。

施工路段NOA时速97=不要命。

2025-04-02 16:10:36
https://firstpagesage.com/seo-blog/the-google-algorithm-ranking-factors/

2025-04-05 14:08:53
微软50周年,盖茨在博客撰文:https://www.gatesnotes.com/meet-bill/source-code/reader/microsoft-original-source-code

2025-04-06 00:34:08
https://www.youtube.com/watch?v=AhhQ3e8Re1k

2025-04-07 22:06:26
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E6%8A%A5%E7%BA%B8%E5%88%97%E8%A1%A8
现时上海仍有79份报纸在出版

2025-04-09 12:29:36
https://next-hackathon-2025.vercel.app/

2025-04-09 14:18:30
https://cn.nytimes.com/china/20250409/china-trump-tariffs/

2025-04-11 10:33:39
Google搜索框变长了

2025-04-12 14:33:50
大风来了💨

2025-04-14 09:56:53
周末想做一个东西,刚才上班路上跟deepseek-v3-0324讨论好了技术方案 :0000:

2025-04-14 13:16:31
https://xhslink.com/iNYicab

2025-04-14 20:47:27
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

2025-04-15 20:33:45
寄蜉蝣于天地,渺沧海之一粟。哀吾生之须臾,羡长江之无穷。

2025-04-17 11:02:47
有人说微信现在成了最大的AI应用,但是元宝账号又不是所有用户默认关注的,并且目前也还没有上任何与微信个人数据结合的扩展功能。

2025-04-17 12:15:14
o3已经是agent了,会搜索、执行代码、理解图片等操作组合完成任务

2025-04-21 16:50:14
ChatGPT已经可以自动判断当前问题是否需要搜索最新信息后回答了。

2025-04-22 22:26:54
瑞哥火到国外了

2025-04-23 15:39:44
少看社交媒体,多看书

2025-04-24 21:10:51
清理mac微信旧版本数据,腾出接近100GB空间 :0000:

2025-04-29 08:39:36
Qwen3的混合推理,简单问题不think,复杂问题才think。还可以手动控制,加/no_think 或/think

5月

2025-05-04 10:19:59
nike run club美区重装后用海外ip可登回原账号

2025-05-05 20:03:33
今天开ap走高架路,自动绕开了一段积水路段,第一次遇到。

2025-05-09 16:57:29
gemini的veo2生成视频的效果太好了

2025-05-11 12:05:52
快递因为都直接放驿站 所以现在买东西都宁愿选择外卖/即时配送了

2025-05-11 13:16:09
目前mcp server的鲁棒性太差

2025-05-12 11:14:41
web.skype.com已跳转到teams.live.com

2025-05-13 13:46:57
鸿蒙PC的一些细节:
-华为原来销售的所有笔记本设备都无法升级到鸿蒙PC系统
-目前两个虚拟机软件:鸿云虚拟桌面(云电脑)、Oseasy虚拟机(可安装Arm Win系统)
-可添加打印机和扫描仪
-type-C口可外接显示器,HDMI转接头也可以使用

2025-05-14 13:58:13
AI从工具逻辑转向交付成果逻辑

2025-05-15 10:17:39
NotebookLM的命名跟ChatGPT如出一辙。

2025-05-15 21:28:29
心情很down

2025-05-16 08:50:49
鸿蒙PC即将发布一款折叠屏电脑……

2025-05-16 11:48:10
天地图的api做得不错

2025-05-19 00:02:30
vibe coding时你会发现模型引入的package都是老版本,这个服务提供的上下文可以帮助模型知道当前最新版本:https://context7.com/

2025-05-20 16:46:06
不同的任务散落在ChatGPT、Claude、DeepSeek、Manus、Cursor、CherryStudio、OpenWebUI里,难找

2025-05-21 14:39:02
Flow TV (随机观看使用Google Flow filmmaker生成的视频)
https://labs.google/flow/tv

2025-05-21 15:37:38
https://stitch.withgoogle.com/
UI设计

2025-05-21 18:31:45
小满。

2025-05-22 23:46:15
veo 3的作品简直难辨真假

2025-05-23 00:54:17
https://www.youtube.com/watch?v=EvtPBaaykdo

2025-05-26 19:31:42
才开始听tank去年手术前完成的专辑《我不伟大 至少我能改变我》

2025-05-29 01:29:27
洗完头自然干+睡觉起来,自动空气刘海,比吹的还好一点😂

2025-05-30 18:25:38
中国的AI大模型还是得靠开源,在国际上获得影响力。DeepSeek、Qwen、Hunyuan

6月

2025-06-01 18:19:58
国铁上海东的官方名称叫“东方枢纽上海东站”

2025-06-03 10:47:30
iOS用年份命名,iPhone应该不会

2025-06-04 11:22:34
Claude自己写的博客:https://www.anthropic.com/claude-explains

2025-06-06 21:00:50
OpenAI和Anthropic的官方文档都提供了一键copy page的功能,便于开发者快速把文档复制发给AI作为上下文。

2025-06-08 14:20:22
HDC25要发布HarmonyOS6了😂

2025-06-08 19:46:18
最近对投放的理解更深入了

2025-06-13 11:11:54
上影节开始了

2025-06-15 11:21:31
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP

2025-06-15 11:28:57
原来斗内是donate的音译

2025-06-16 16:53:39
Manus的UI和交互,果然影响了后来的Agent产品

2025-06-17 14:07:55
国内的AI六小龙已经变成四小龙了

2025-06-20 14:09:34
As an Early Access rider, you can be among the first to use our new Robotaxi App and experience an autonomous ride within our geofenced area in Austin. Through this exclusive preview, you’ll have the opportunity to provide valuable feedback on our Robotaxi service.

2025-06-22 00:59:34
基座大模型公司,现在差不多2-3个月迭代一次模型能力,否则就跟不上对手的速度,渐渐淘汰。

2025-06-24 14:00:36
柴静发了视频之后,新闻调查停播了?6月7号之后,连续两期没播了

2025-06-25 15:13:05
SpecStory插件(VSCode/Cursor),可以快速将与AI的对话历史保存为markdown

2025-06-26 15:22:18
vercel, cloudflare, supabase, google ai studio都是大善人

2025-06-27 14:09:59
现在电脑买来,本地模型要占掉50GB左右

2025-06-29 14:36:39
我好像天生更对开放开源有好感,开始用Void替代Cursor,虽然还不能完全替代,但基本功能可以了

7月

2025-07-02 00:07:00
Apple Music都十年了啊

2025-07-02 08:39:23
听到蝉鸣了。

2025-07-09 09:59:19
以前:收u
现在:稳定币收款

2025-07-11 11:47:00
macOS上对图片右键-快速操作-转换图像,即可快速压缩图片大小

2025-07-13 11:50:35
国内的开源大模型几乎都会兼容华为昇腾910B的推理了

2025-07-14 23:39:51
Moonshot 团队在社交平台上给出明确答复:Kimi K2的架构确实完全继承自 DeepSeek V3。他们团队曾尝试多种不同于DeepSeek V3的MoE/Dense结构变种,但始终没有任何设计在 loss 上显著超过 DeepSeek V3。为了在已经面临优化器和大规模参数这两大变量下避免引入更多不确定性,团队选择了一个务实的策略:完全继承DeepSeek V3的底层架构。

2025-07-15 20:45:32
Grok的Ani有点油腻

2025-07-16 18:54:43
@thepaper 政治正确大师

2025-07-17 10:28:46
荣威i6 max专晒乘客……

2025-07-18 16:10:35
徐正源与蓉城的纠纷,之前传言已久,没想到竟然是真的。徐师在蓉城球迷心中有极高的声望,可谓功勋教练。

2025-07-19 12:48:12
美国创新,中国复制,欧洲监管

2025-07-21 13:36:01
港美股的年度收益,要交20%的税了

2025-07-23 15:47:44
Trae的SOLO模式竟然可以在同一个项目下实现与IDE模式秒切换界面,妙啊

2025-07-23 15:54:43
今天体验的新产品:trae solo模式、qwen code with qwen3-coder、trickle.so、zread.ai、codebuddy IDE

2025-07-25 20:31:00
上海进入WAIC时间~

2025-07-29 21:24:50
兵马俑上竟然留存了制作者的指纹:
考古人员通过超景深显微镜捕捉到了2000多年前清晰的指纹印记,提取了指纹100多枚。这些穿越时空的“指尖密码”,不仅让后人触及到秦代工匠的远古技法,更揭示出一个事实——兵马俑的塑造者中,竟有未成年人。

2025-07-30 15:17:51
再次感叹:K2的Agentic能力太强了

2025-07-30 16:06:49
雨天在家细读:https://manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus

2025-07-30 22:24:19
ETH十周年。

2025-07-31 11:01:48
ollama有GUI了

8月

2025-08-02 00:10:57
Crew-11成功!

2025-08-06 10:07:43
世运会首个比赛日已经开启

2025-08-06 10:30:17
开源模型胜利了

2025-08-06 11:16:26
https://gpt-oss.com/

2025-08-06 15:25:36
把Ollama的gpt-oss加载到GPU:
curl http://localhost:11434/api/generate ^
-d “{\”model\”:\”gpt-oss:20b\”,\”keep_alive\”:\”5m\”,\”options\”:{\”num_gpu\”:99},\”prompt\”:\”\”,\”stream\”:false}”
立即卸载模型:
curl http://localhost:11434/api/generate -d “{\”model\”:\”gpt-oss:20b\”,\”keep_alive\”:0}”

2025-08-07 09:44:44
OpenAI预告了GPT-5将于明天凌晨发布。

2025-08-08 09:26:57
GPT-5在所有领域都进步了一点点

2025-08-08 11:48:44
https://www.kaggle.com/benchmarks/kaggle/chess-text/tournament
最终o3拿下了冠军

2025-08-10 01:45:30
赤藓糖醇的回甘时间也太长了

2025-08-11 01:08:53
美国在线(AOL,现隶属于雅虎旗下)宣布将于 2025 年 9 月 30 日正式停止其基于公共交换电话网络(PSTN)的拨号上网服务,结束其长达 34 年的运营历史。

2025-08-11 17:08:12
Claude Code对token使用的计量还挺准的

2025-08-13 11:21:48
蘇姿丰和黃仁勳是遠房親戚。蘇姿丰的外公和黃仁勳的母親是兄妹,因此蘇姿丰要喊黃仁勳一聲「表舅」。

2025-08-13 16:54:54
这周又是日期数字的个位数与星期几对应的一周。

2025-08-15 08:54:14
凌晨看展新体验get

2025-08-15 08:54:49
在视频号刷到金味麦片,戳中一个小时候的回忆

2025-08-18 13:38:50
继王自如之后,罗永浩也开视频播客了

2025-08-19 11:03:12
千问Qwen直接把万相Wan的事情都干了

2025-08-22 11:41:12
AutoGLM大半年后拿出的方案是云手机+云电脑。云手机背后是华为云的云手机服务,云电脑背后是阿里云的无影。

2025-08-25 10:36:52
有些产品的AI助手,还在用2023年的模型,一问就感觉不如小学生。对,说的就是supabase

2025-08-27 15:12:38
nano banana对接好了

2025-08-29 11:05:33
很多东西变了,但很多东西也没有变。

9月

2025-09-01 10:00:52
iOS 26动效的增加,导致部分UI的响应时间有延迟

2025-09-01 12:06:59
Notion邮箱,实际上是Gmail的又一个客户端,但加载速度好快啊!

2025-09-03 09:58:02
印象中这是第五次看阅兵了

2025-09-03 13:32:42
东风-5C “打击范围覆盖全球”,这个应该是轨道级飞行。

2025-09-04 12:09:29
https://developer.apple.com/cn/videos/design/

2025-09-06 13:26:29
隔了几个月再看元宝客户端,非常好,产品交互和体验在国内完全对齐ChatGPT,简洁派表示舒适,豆包太花哨了

2025-09-07 15:01:16
霍炬的观点可能是真相,就是Anthropic并不是反华,而是反开源。因为目前头部的开源模型几乎都来自中国。

2025-09-08 14:11:57
Agent,会根据大模型在外部操作的结果来执行下一步,这会影响模型以外的虚拟世界。

2025-09-09 10:28:54
现在最强的生图模型和生视频模型都出自Google了

2025-09-10 11:36:57
国行页面继续标注“为Apple智能预备好”,年底前应该可以上了吧

2025-09-11 10:12:39
国行AirPods Pro 3硬件上与海外版本是一样的。

2025-09-12 12:50:46
姚顺雨的名字跟尧舜禹谐音 :0080:

2025-09-14 18:05:46
香蕉是一种攻击性很强的水果,你可以在搅拌机里加入15种水果,但要是加入1根香蕉,那它就是香蕉奶昔。

2025-09-14 20:36:36
窗外是蓝星 蓝星是我们的蓝色星球 地球

2025-09-16 10:42:21
西贝的自杀式直播,暴露了贾国龙完全不熟悉基层情况。

2025-09-16 16:38:08
成都明天再开两条地铁,武侯祠终于有地铁直达了

2025-09-17 10:55:04
https://www.volcengine.com/experience/ark?launch=seedream

2025-09-17 14:40:37
「電話」與 FaceTime 中的「即時翻譯」功能可在一對一通話時使用,適用於已啟用 Apple Intelligence 的相容 iPhone、iPad 或 Mac;支援英文 (英國、美國)、法文 (法國)、德文 (德國)、葡萄牙文 (巴西) 與西班牙文 (西班牙)。今年稍晚,iPhone 和 FaceTime 的「即時翻譯」功能將新增支援以下語言:簡體中文、繁體中文 (華語)、義大利文、日文、韓文。

2025-09-20 18:06:06
ChatGPT会话的分享链接发给别人后,别人还能继续接着聊。这个逻辑挺有意思的。

2025-09-23 11:09:20
https://lmarena.ai/leaderboard/image-edit

2025-09-24 11:17:45
有点感动是怎么回事
经典模式回归:腾讯 QQ 发布 Windows 9.9.22、macOS 6.7.81 版本更新,支持合并独立聊天窗口 https://www.ithome.com/0/885/281.htm

2025-09-26 18:05:10
我永远都是行动派。

2025-09-28 10:50:28
Kimi的OK Computer很不错

2025-09-30 10:27:25
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

2025-09-30 11:13:34
趁evus收费之前更新了一下

10月

2025-10-01 17:46:46
Sora 2终于不是期货了 也不是Pro Plan专属 发布就能免费玩上

2025-10-03 14:31:55
我才发现iOS 26上的高光可以随着手机摆动而移动……

2025-10-04 18:08:22
新的RAG:让模型智能自主决策到哪个文件去查找所需信息

2025-10-04 19:09:54
iOS26本地传输数据竟然恢复不了已下架的app……

2025-10-09 13:42:17
浦东美术馆 抓个尾巴

2025-10-13 16:36:10
liblib的国内产品直接提供了nano/mj/gpt-image-1等模型,还挂着网信算法备案号和生成式人工智能服务备案号……

2025-10-14 11:10:52
鸿蒙端微信大版本号从1.0跳到8.0了,大部分功能跟iOS和安卓已对齐。

2025-10-14 18:29:43
俄罗斯禁了所有漫游到俄罗斯境内的海外sim卡联网

2025-10-15 10:59:21
招行和shadowrocket的app都换成液态玻璃tabbar了

2025-10-15 11:02:46
这个赛季,开拓者要成主队了……

2025-10-15 14:12:55
Apple Intelligence已开启功能:
本地:Siri基础问题、相册擦除、通知中心总结/首要通知、写作工具、同传翻译
联网:ChatGPT扩展、视觉智能、图乐园、智绘表情

2025-10-17 17:31:38
单扬单摄之外,C1X基带的iPhone Air支持5G-A

2025-10-20 23:26:54
《许我耀眼》赵露思穿搭合集:https://nutllwhy.github.io/xuwoyaoyan/

2025-10-22 11:17:49
Siri最大的问题是中文普通话的语音识别不准

2025-10-23 13:59:49
A19 Pro + C1X有点厉害啊

2025-10-23 16:01:17
从完整度来说,Comet导入Chrome也太彻底了,扩展、历史记录、连登录态都保留了…… Atlas学学

2025-10-27 15:38:59
用了5天,iPhone Air 真的还挺神奇的。
手感太轻太薄了,像拿着一片玻璃,但感觉又很结实。相比之下S25 edge并没有这种感觉,还是挺厚的。
有时候看着侧面在想,屏幕/电池/magsafe/背面板叠在一起居然只有5.6mm,好不真实。不像是现在这个时代能做出来的东西。
电池在导完数据的前两天耗电较快,这两天已经恢复正常,比mini系列的续航好太多,C1X应该功不可没。
可能就是高刷屏、超薄电池、背面超瓷晶面板,还有 C1X 基带能效、eSIM这些技术都成熟了,才能造出这样的设备吧。

2025-10-27 16:55:19
美区Apple Music竟然可以导入Spotify歌单(通过songshift的服务

11月

2025-11-04 11:33:38
微信把个人视频号入口改成了“视频号与公众号”,将公众号发布入口也放进去了

2025-11-04 11:34:28
Alpha Arena Season 1 is now over, as of Nov 3rd, 2025 5 p.m. EST
Season 1.5 coming soon

2025-11-06 08:55:13
乐播投屏太流氓了,还是用Apple TV投屏吧

2025-11-06 11:47:55
非常需要微信会话分组功能。

2025-11-08 11:01:13
AirPods Pro 3的重置改成了正面触控双击

2025-11-11 18:15:27
https://trustmrr.com/game 有点意思

2025-11-13 12:01:19
全运会没有奖牌榜了,各地还是会自己发布

2025-11-14 10:25:50
从Timenerd、Raycast到Rewind到MineContext、Dayflow

2025-11-14 15:25:16
有很多好的开源项目,不通过社交媒体还很难自己发现。

2025-11-14 17:28:02
Steam Machine如果在5000元级还是很有竞争力的

2025-11-19 21:01:02
库拉索🇨🇼晋级世界杯决赛圈,之前还没听说过这个国家,查了一下是荷兰的附属王国。

2025-11-24 14:01:46
虽然已有预期,但依然被NanoBananaPro驱动的NotebookLM生成的信息图和PPT惊呆了

2025-11-26 13:22:48
ChatGPT想做小程序生态,内置应用程序,看来App Store的小程序内购分成政策适用微信也针对OpenAI

2025-11-28 10:20:19
Apple的很多初代产品,我都是尝鲜者:Apple Watch初代、AirPods初代、12寸MacBook初代、iPhone Air初代

12月

2025-12-01 10:57:48
#nowplaying 派对动物 – 五月天

2025-12-02 14:09:09
Gemini DeepResearch的思考过程现在会出现循环

2025-12-03 10:40:44
豆包手机是中兴nubia M153工程机,现在在这款手机登录微信,会被微信提示风险强制退出……

2025-12-03 11:51:46
今年王自如和罗永浩都回归科技数码圈了

2025-12-04 18:32:59
系统叫Obric UI,系统账号是豆包账号,内置有云服务(与欢喜云的同步项相同)和应用商店。

2025-12-07 11:09:22
《电脑爱好者》9月24日停止更新,12月6日正式注销。

2025-12-10 10:38:19
豆包手机在交互上的重大创新我觉得有两点:
1、PhoneUse操作手机在后台实现,且在后台也支持跨应用操作,不占用前台任务,相比云端实现又能拥有完整context,同时在隐私上也与当前屏幕内容隔离开;
2、可以设置定时重复任务,实现固定工作流,大大提高灵活性和实用性,虽然目前最多只能设置5个任务。

2025-12-11 15:27:56
记忆突然被拉回20年前

2025-12-11 18:58:41
type1决策:做了就不能回头;
type2决策:做错了还能重新尝试;
很多人都把type2决策当成type1,不敢去试错。

2025-12-12 11:19:48
OpenAI都十岁了。

2025-12-15 17:11:16
https://openrouter.ai/state-of-ai

2025-12-16 13:19:32
aistudio和灵光带来的趋势非常明显,明年基本上可以实现要啥工具现生成。

2025-12-16 16:02:50
国产信创生态还需要降低软硬件成本,信创服务器这么贵

2025-12-18 16:44:18
Gemini 3 Flash真的做到了又快又好……

2025-12-21 11:55:14
#FForever Fantasy4ever

2025-12-22 14:36:31
4年的电脑报合订本,清晰展现了AI时代的发展变化

2025-12-22 23:28:53
12月22日,中国国际广播电台劲曲调频广播频率HitFM(北京地区FM88.7和上海地区FM87.9)与轻松调频EzFM(北京地区FM91.5、重庆市FM89.8、西藏自治区拉萨市FM100.0)正式官宣,将于12月23日0时起停播。

2025-12-23 16:24:59
快手这次没有出现系统层面的入侵,是接码批量注册+内容安全的绕过……

2025-12-23 17:06:50
在语音输入的准确度接近100%的时候,就会很愿意使用了,比手打快很多。

2025-12-23 18:07:22
今年ChatGPT的使用被Gemini分走了很多

2025-12-24 20:51:36
在Cursor里用的ClaudeCode就没统计了

2025-12-26 13:10:17
TRAE的国内版,因为下半年国产基座模型的提升,现在也基本可用了

2025-12-28 09:16:43
10年以上俱乐部:小红书、豆瓣、微信读书、网易云音乐、QQ音乐

2025-12-28 10:25:33
“ALICE线”(ALICE Threshold)
ALICE是“Asset Limited,Income Constrained,Employed”的缩写,即“资产有限、收入有限、有工作”,它代表着美国收入高于联邦贫困线但经济不安全的家庭。

2025-12-29 11:57:44
在HarmonyOS能用tooot,但iOS却没有了……

2025-12-29 16:51:00
https://claude.com/blog/skills-explained

2025-12-29 19:04:38
智谱的AI输入法,界面都跟Typeless差不多,快捷键也一样……

2025-12-30 09:18:20
中国AI创业者的高光时刻 恭喜Manus!

2025-12-30 14:23:08
商业竞争就是这么朴素😂

2025-12-31 09:46:59
香港《亚洲周刊》因报道南博事件中庞家人的发声而被封禁微博/微信公众号。

2025-12-31 16:58:27
Typeless的asr成精了

2025-12-31 23:45:12
今年的生产力时间用在了这些软件上:Cursor/Trae/Codebuddy/Kiro/Antigravity(辗转薅Claude🫣

2026-01-02 12:07:48
突然觉得2026是一个很未来的年份

2026-01-02 17:53:38
我的 #2025年度产品:
iPhone Air
Google AI Studio Build Mode
Gemini App
豆包输入法 + Typeless
TRAE + Claude Code
Manus
Lovart
ClashVerge
SpeedPush
Voodle

2026-01-02 18:12:31
今年增加一个我的 #2025年度AI模型:
DeepSeek-R1
Gemini 3.0 Flash
Gemini 3.0 Pro Image
GPT-5.2
Claude Opus 4.5
Qwen3
Kimi-K2-Thinking
GLM-4.7
MiniMax-M2.1
Seedream 4.5

小白入门 Claude Code:从命令行到通用Agent

2026-01-12 16:28:05

前言:我为什么不推荐 Cursor 了?

去年 8 月第一次接触 Claude Code 时,我其实挺无感的。

当时朋友跟我说它是”通用 Agent”,可以操作电脑上的所有东西。我试了一下,让 K2 模型写了个房地产官网的案例,效果也就那样。

真正让我改观的是三个月后——Skills 功能上线


一、它和其他 AI 编程工具到底有什么不同?

最大的区别:它是”真·通用”

Cursor、TRAE、Antigravity这些 AI IDE,只能在你当前打开的文件夹里操作。

但 Claude Code 不一样:

  • 只要你给它授权,它可以操作整个电脑的文件
  • 你的 Node.js 环境、Python 环境、Homebrew、Docker…它都能直接调用
  • 它不是一个”编辑器插件”,而是一个有权限的电脑操作员

我给不懂编程的朋友演示时,他们的反应是:

“原来 AI 现在可以操作本地文件啊!”

这不是技术问题,是认知问题

很多人对 AI 的印象还停留在”聊天机器人”阶段,不知道它已经能直接帮你干活了。


二、我的 Claude Code 使用时间线

2025年8月22日:初次尝试

  • 版本:2.0.76
  • 模型:Kimi K2
  • 任务:写地产官网测试页面
  • 感受:也就那样

当时的问题:

  1. 不能显示改了什么文件(一次性全写完)
  2. 没有 Skills 功能
  3. 命令行操作不方便

2025年10月:Skills 功能出现

朋友告诉我 Claude Code 出了 Skills,我问”这啥?”

他给了一个我至今觉得最好的比喻:

如果拿电话销售来举例:

  • MCP = 通讯录数据(资源)
  • Skills = 打电话的 SOP(流程)
    • 第一句说什么
    • 第二句说什么
    • 遇到拒绝怎么办

Skills 相当于把别人的专业经验封装成了一个可复用的提示词包。

一个让我震惊的例子

我用 GLM-4.7 模型写了一个比较”AI 感”的前端页面,然后告诉 Claude:

“使用 frontend-dev 这个 Skills 来更新这个页面”

结果出来了一个非常有设计感的网页

我知道,自己写 prompt 或者写到 .claude/CLAUDE.md 里也能实现。但:

  • 别人的经验可以通过 Skills 快速共享
  • Skill 不只是 prompt,还包括脚本、资源、配置

2026年1月:2.1.10 版本 + 完整工作流

现在我的 Claude Code 工作流是:

工具 用途
命令行 快速任务、自动化
Zed Editor 内置 Claude Code 侧边栏,可视化操作
Obsidian + Claudian 知识库内直接调用 AI 进行Vibe Writing
CC Now 右键在任何目录快速启动 Claude Code
CC Mate 切换配置文件、查看用量统计

搭配起来,非常 OK


三、小白 10 分钟上手指南

第一步:安装(30 秒)

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

或者用 npm:

1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code

第二步:授权(1 分钟)

运行 claude,会自动打开浏览器进行授权。

小技巧:推荐用 API Key,更稳定,不会被风控。

第三步:第一个命令(1 分钟)

1 # 列出当前目录文件
2 claude "列出当前目录的文件,并告诉我每个文件是干什么的"
3  
4 # 分析一个项目
5 claude "帮我分析这个项目的结构"

第四步:安装你的第一个 Skill(3 分钟)

前端开发 Skill(强烈推荐新手试试):

在 Claude Code 中搜索社区 Skills,找到 frontend-design 并安装。

安装后试试:

1 claude "用 frontend-design skill 帮我做一个个人博客页面"

效果会超出你的预期


四、为什么我最后选择了它?

1. 它不只是”编程助手”

我虽然会写代码,但现在我用 Claude Code 做的事:

  • ✅ 公众号文章写作和排版
  • ✅ 知识库内容整理
  • ✅ 数据分析和报告生成
  • ✅ 文件批量处理
  • ✅ 系统配置管理

它是一个”电脑操作员”,不只是”编程助手”。

2. Skills 生态太强大了

社区已经有各种 Skills:

  • frontend-design – 高质量前端页面生成
  • vibe-writing – AI 写作,降低 AI 味
  • iosdev-cn – iOS 开发上架全流程
  • code-review – PR 代码审查
  • notebooklm-skill – 连接 NotebookLM 和 Obsidian

别人踩过的坑、总结的经验,你都能直接复用。

3. 它能操作你的环境

Cursor 这些工具,本质上是在”沙盒”里操作。

但 Claude Code 可以:

1 # 直接运行你本地的 Python 脚本
2 claude "运行 data_analysis.py 并生成报告"
3  
4 # 调用你的 npm scripts
5 claude "帮我跑一下测试并总结结果"
6  
7 # 操作你的 Docker 容器
8 claude "检查所有 Docker 容器的状态"

这不是模拟,这是真实的操作。


五、新手的常见误区

误区 1:“我不会编程,用不了”

错!

Claude Code 最有用的功能,往往和编程无关:

  • 帮你整理文件夹里的杂乱文件
  • 批量重命名图片
  • 从一堆 PDF 里提取信息
  • 自动生成周报、日报

误区 2:“命令行太难了”

有三种使用方式:

  1. 纯命令行 – 最高效,但需要适应
  2. Zed Editor – 内置侧边栏,有可视化界面
  3. Obsidian + Claudian – 在知识库里直接用,适合写作/整理

选择你舒服的方式就行。

误区 3:“只用来写代码”

大材小用了!

它是一个通用 AI Agent,能操作电脑上的几乎所有东西。


六、我的推荐配置

API 供应商推荐:智谱 Coding Plan

强烈推荐使用智谱 Coding Plan,GLM-4.7模型加上内置的mcp已可平替Sonnet 4.5。国内访问稳定,性价比高。

通过我的邀请链接注册即可获得 2000万 Tokens 大礼包

👉 注册地址:https://www.bigmodel.cn/invite?icode=dv9RDTDnM9igGdUHQjQRag%3D%3D

基础配置

1 // ~/.claude/settings.json
2 {
3   "language": "Chinese",
4   "env": {
5     "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
6     "ANTHROPIC_API_KEY": "你的智谱API Key"
7   }
8 }

推荐安装的 Skills

Skill 名称 用途
frontend-design 高质量前端页面生成,设计感强
vibe-writing AI 写作,降低 AI 味,适合公众号
code-simplifier 重构屎山代码,提升代码质量和可维护性
code-review PR 代码审查
notebooklm-skill 连接 NotebookLM 和 Obsidian
iosdev-cn iOS 开发上架全流程指南

推荐安装的工具

工具 用途 安装
CC Now 右键快速启动 brew install cc-now
CC Mate 配置切换、用量统计 brew install ccmate
Claudian Obsidian 插件 商店搜索安装
Zed 内置 Claude Code brew install --cask zed

七、进阶:理解 MCP 和 Skills 的关系

用电话销售的比喻:

概念 电话销售比喻 实际例子
MCP 通讯录数据 GitHub API、数据库、文件系统
Skills 销售话术 SOP 写作流程、代码审查流程、发布流程

你需要两者配合:

  • MCP 提供”能力”(能做什么)
  • Skills 提供”流程”(怎么做)

八、最后:为什么我现在推荐它?

和 Cursor 对比

维度 Claude Code Cursor
操作范围 整个电脑 当前项目
可扩展性 Skills + MCP 自定义 prompts
使用场景 编程 + 通用任务 主要是编程
学习曲线 稍陡(命令行) 平缓(GUI)

和 ChatGPT 对比

维度 Claude Code ChatGPT
文件操作 直接读写 需要上传下载
环境调用 可运行命令 不能
上下文 持久化会话 每次新开

九、给新手的建议

1. 先别追求”完美配置”

从最简单的开始:

  • 安装 Claude Code
  • 试一个简单的命令
  • 感受一下”AI 操作你的电脑”

2. 选择一个你舒服的入口

  • 如果你习惯命令行 → 直接用 CLI
  • 如果你喜欢可视化 → 用 Zed Editor
  • 如果你主要做知识管理 → 用 Obsidian + Claudian

3. 从一个 Skill 开始

推荐从 frontend-design 或 vibe-writing 开始:

  • 效果明显
  • 文档完善
  • 社区活跃

4. 加入社区

  • Reddit 的 r/ClaudeAI
  • GitHub 的 claude-code 仓库
  • 国内的 AI 编程社群

每天都有新技巧、新 Skills 出现。


十、最后的最后

2025年8月我觉得它”也就那样”。

2026年1月,它已经成为我每天必用的工具。

这不是因为 Claude Code 变了太多,而是因为我:

  1. 理解了它的定位(通用 Agent,不只是编程工具)
  2. 掌握了 Skills 的用法(复用他人经验)
  3. 找到了适合自己的工作流(命令行 + Zed + Obsidian)

如果你还在观望,今天就是最好的开始。

安装只需要 30 秒:

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

试试看,你会有惊喜。


参考资源

  • Claude Code 官网:https://claude.ai/code
  • GitHub 仓库:https://github.com/anthropics/claude-code
  • Zed Editor:https://zed.dev
  • Claudian 插件:https://github.com/YishenTu/claudian
  • CC Now:https://github.com/someawesome/cc-now
  • CC Mate:https://github.com/djyde/ccmate

作者的话:这篇文章是我的真实使用体验。如果你是 Claude Code 的新手,希望它能帮你快速上手;如果你已经是老手,欢迎分享你的使用技巧。

桌面级开源 AI Agent 的架构范式与未来趋势:Void、BrowserOS、CherryStudio 与 MineContext 观察

2025-12-11 16:05:50

1. 从对话框到操作系统级的智能体变革

1.1 人工智能交互范式的转移

当前,生成式人工智能(Generative AI)正处于一个关键的转型期,即从基于瞬时对话的“聊天机器人(Chatbot)”模式,向具有持久性、上下文感知能力和执行能力的“智能体(Agent)”模式演进。在早期的交互设计中,用户通过一个孤立的对话框(Chat Box)与大语言模型(LLM)进行交互,这种模式虽然降低了使用门槛,但也人为地切断了模型与用户工作环境(文件系统、浏览器、操作系统状态)之间的联系。

随着 GPT-5.1、Claude 4.5 Opus 等具备强推理能力模型的出现,以及 DeepSeek-V3.2、Qwen 3 等高性能开源模型的普及,桌面级应用开始经历一场深刻的架构重构。这种重构的核心目标是打破模型与应用之间的“空气墙”,让 AI 能够直接感知屏幕内容、读取本地文件、甚至操控鼠标和键盘。

本次调研选取的四个工具——Void EditorBrowserOSCherryStudioMineContext——并非随意的组合,而是精准代表了开源社区在构建“桌面级 AI Agent”时的四种截然不同的架构哲学和演进方向:

  1. Void Editor(IDE 智能体化): 代表了垂直生产力工具的深度改造。它不满足于仅仅作为插件存在,而是通过 Fork 现有的 IDE(VS Code),从底层重构编辑器的行为,使其成为一个能够自主编写、调试代码的“开发者代理”。
  2. BrowserOS(浏览器智能体化): 代表了互联网入口的重塑。它挑战了传统浏览器的被动渲染模式,试图构建一个能够理解网页结构(DOM)、自动执行跨网页任务的“上网代理”。
  3. CherryStudio(模型编排与 RAG 中枢): 代表了通用大模型客户端的极致进化。它通过解耦“界面”与“模型”,构建了一个支持多模型并在本地运行检索增强生成(RAG)的“知识中枢”。
  4. MineContext(系统级感知与记忆): 代表了后台服务的智能化。它引入了“上下文工程(Context Engineering)”的概念,通过持续的屏幕感知和视觉理解,构建用户的“数字记忆”,并提供主动式的辅助。

1.2 开源与本地优先(Local-First)的战略意义

这四款工具的一个共同特征是其“开源”与“本地优先”的属性。在微软 Copilot、OpenAI ChatGPT Desktop 等闭源巨头试图垄断桌面入口的背景下,这些开源工具提供了一种基于“用户主权”的替代方案。

  • 数据主权与隐私: 闭源 Agent 通常需要将用户的屏幕截图、代码库或文档上传至云端进行处理,这在企业合规(如 GDPR、SOC2)和个人隐私保护方面存在巨大风险。本次调研的工具均支持或默认采用“直连模式(Direct-to-Provider)”或“本地推理(Local Inference)”,确保敏感数据不经过中间商服务器 1
  • 架构的模块化: 它们均支持接入 Ollama、vLLM 等本地推理框架,使得算力可以下沉到用户边缘设备。这种架构不仅降低了 API 调用成本,还使得在无网(Air-Gapped)环境下运行智能体成为可能。
  • 协议的标准化: 随着模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的兴起,这些工具不再是孤岛。调研显示,Void Editor 和 BrowserOS 均已开始探索或支持 MCP,预示着未来桌面 Agent 将形成一个互联互通的生态系统 1

本文将从技术架构、功能特性、隐私机制及生态位四个维度,对这四款工具进行详尽的拆解与对比分析。


2. 垂直领域的重构:Void Editor 与 IDE 的智能体化

Void Editor 是当前 AI 辅助编程领域中,试图通过开源路径复刻甚至超越 Cursor 体验的代表性项目。它选择了一条最艰难但也最具潜力的道路:Fork VS Code。这不仅是一个技术选择,更是一种对“编辑器即 Agent”理念的坚持。

2.1 架构基础:为何必须 Fork VS Code?

在 AI 编程助手的早期阶段,大多数工具(如 GitHub Copilot、Continue)都是以 VS Code 插件(Extension)的形式存在的。然而,插件架构存在天然的局限性:

  • UI 限制: 插件无法自由修改编辑器的核心 UI(如 Diff 视图、终端集成方式),导致 AI 生成的代码往往只能以侧边栏对话或简单的 Ghost Text 形式展现。
  • 上下文访问受限: 插件对文件系统的访问权限受限于 VS Code 的沙盒机制,且难以获取编辑器内部的完整状态(如光标历史、LSP 语义信息)。
  • 延迟问题: 插件必须通过 VS Code API 进行通信,增加了交互延迟。

Void Editor 通过 Fork VS Code 的代码库(基于 1.99.0+ 版本),直接修改了编辑器的渲染层和逻辑层 1。这种“原生集成”使得 Void 能够实现插件无法做到的功能,例如 Fast Apply(快速应用)和 Agent Mode(代理模式)。

2.1.1 混合架构:ML 集成层

Void 的架构可以被描述为一种“混合架构”,它保留了 VS Code 传统的非 ML 基础设施(文件管理、扩展宿主、调试器),但引入了一个平行的 ML 集成层(ML Integration Layer) 6

  • VoidModelService: 这是 Void 的核心服务,负责管理大语言模型的生命周期。不同于简单的 API 调用,该服务维护了模型对象的引用,防止在高频交互中上下文被过早销毁。
  • LLMMessageService: 作为中枢神经系统,它协调所有 AI 交互,无论是来自侧边栏的对话,还是来自编辑器内部的内联编辑(Ctrl+K)。

2.2 核心特性剖析:超越自动补全

2.2.1 Agent Mode(代理模式)与 Gather Mode(采集模式)

Void Editor 将 AI 的能力分为了三个层级:Chat(对话)、Gather(采集)和 Agent(代理)。其中,Agent Mode 是其作为“桌面级 Agent”的核心体现。

  • 自主决策循环: 在 Agent Mode 下,Void 不再是被动等待用户指令的工具,而是一个具备“思考-行动-观察”循环的智能体。它可以自主决定搜索哪些文件、读取哪些代码片段、甚至执行终端命令来验证代码 1
  • 权限分级: 为了平衡自动化与安全性,Void 引入了 Gather Mode。这是一种受限的 Agent 模式,允许 AI 搜索和读取代码库以回答复杂问题,但禁止其修改文件或执行破坏性操作 1。这种设计体现了对开发者“控制权”的尊重。
  • MCP 工具集成: Void 的 Agent Mode 集成了模型上下文协议(MCP),这意味着它不仅可以操作代码,还可以调用外部工具。例如,它可以连接到数据库查询 MCP 服务器,或者调用浏览器 MCP 服务器来查阅最新的 API 文档 1

2.2.2 Fast Apply 与流式 Diff

在传统的 AI 编程助手中,当 LLM 生成大段代码时,用户必须等待生成完成,然后手动点击“接受”。Void 引入了 Fast Apply 机制。

  • 技术原理: Void 优化了 AI 生成代码的应用过程,即使是针对 1000 行以上的大文件,也能实现毫秒级的应用速度 1。这可能涉及到对 Diff 算法的底层优化,以及直接操作编辑器的 TextBuffer,而非通过高层的 API。
  • 视觉化 Diff: 得益于 Fork 的优势,Void 将 Diff 视图直接嵌入到了代码编辑器中,而非弹出一个新的窗口。用户可以看到 AI 的修改建议以绿色/红色高亮实时流式呈现在代码行间,提供了极佳的开发者体验(DX) 7

2.2.3 Checkpoints(LLM 变更检查点)

AI 生成代码的一个主要痛点是“幻觉”导致的破坏。Void 引入了 Checkpoints 机制,专门用于追踪 LLM 的变更 1

  • 独立于 Git: 这个版本控制系统是独立于 Git 存在的。它记录了每一次 AI 对话导致的代码库状态快照。这意味着用户可以随意让 Agent 尝试激进的重构,如果结果不满意,可以一键回滚到 AI 介入前的状态,而不会污染 Git 的提交历史。

2.3 隐私与连接性:去中心化的胜利

Void Editor 的核心卖点之一是 “切断中间商(Cut out the middleman)” 1

  • 直连架构: 与 Cursor 或 Windsurf 不同,Void 不会将其用户的代码请求路由通过自己的私有后端服务器。相反,它直接从用户的客户端发起对 Anthropic、OpenAI 或 Google 的 API 请求。
  • 隐私意义: 这种架构确保了 Void 的开发团队(Glass Devtools)无法窥探用户的代码或 Prompt。这对于处理专有代码的企业用户至关重要。
  • 本地模型支持: Void 对 Ollama、vLLM 等本地推理框架的一流支持,使得它能够在完全断网(Air-Gapped)的环境下工作,这是闭源竞品难以企及的优势 6

2.4 生态挑战与未来展望

尽管架构先进,Void Editor 面临着巨大的维护挑战。Fork VS Code 意味着必须时刻跟进微软上游代码库的更新,这是一项繁重的工作。调研资料显示,项目的主仓库曾一度“暂停(paused)”以探索新的 AI 编码理念 7,这引发了社区对其长期可持续性的担忧。然而,近期 Beta 版的密集更新(支持 Claude 3.7、Grok 3 等前沿模型)表明项目依然活跃 1

未来,Void Editor 可能会演变成一个更广泛的“AI 原生 IDE 框架”,不仅服务于 JavaScript/Python 开发者,而是通过 MCP 协议成为连接本地所有开发工具(数据库、云资源、文档)的通用控制台。


3. 浏览器Agent:BrowserOS 的原生智能架构

如果说 Void Editor 是代码世界的 Agent,那么 BrowserOS 则是万维网的 Agent。它不仅是一个浏览器,更是一个运行环境,一个专为 AI Agent 设计的操作系统。

3.1 重新定义浏览器:从渲染引擎到执行环境

传统的 Web 浏览器(Chrome, Firefox)设计初衷是供人类阅读和交互。然而,AI Agent 在浏览网页时有着完全不同的需求:它需要结构化的数据而非像素,需要 API 级的交互而非鼠标点击。

BrowserOS 基于 Chromium 进行 Fork,构建了一个原生支持 AI Agent 的环境。

  • 技术栈构成: 项目代码中 C++ 占比 49.4%Python 占比 35.4%2
    • C++ 层: 负责底层的 Chromium 渲染引擎、网络栈和安全性,保持与现代 Web 标准的兼容性。
    • Python 层: 这是 BrowserOS 的独特之处。Python 是 AI 开发的通用语言,BrowserOS 将 Python 环境嵌入或紧密集成到浏览器中,作为 Agent 的运行后端。这意味着用户可以直接用 Python 编写脚本来控制浏览器,或者运行基于 Python 的复杂 Agent 框架(如 LangChain, AutoGPT)。

3.2 智能体与 DOM 的交互机制

BrowserOS 的核心能力是让 AI “理解”网页。

  • DOM 解析与语义化: 普通的 HTML 对于 LLM 来说往往过于冗长且充满噪音(广告、样式代码)。BrowserOS 内部可能实现了一套机制,将复杂的 DOM 树转化为精简的、语义化的表示(Accessibility Tree 或简化版 HTML),供 LLM 消费 5
  • 自然语言驱动的自动化: 用户无需编写 Selenium 或 Puppeteer 脚本,只需输入自然语言指令(例如:“登录我的亚马逊账户,查找过去一年购买的所有书籍,并将其导出为 CSV”)。BrowserOS 的内置 Agent 会将这一指令分解为一系列浏览器动作(点击、输入、滚动、抓取)5
  • 本地运行: 这些 Agent 运行在本地浏览器进程中,而非云端。这意味着用户的 Session Cookie、LocalStorage 数据不需要发送给第三方服务器,极大地保护了隐私 10

3.3 界面创新:Split View(分屏视图)

为了适应 AI 辅助浏览的场景,BrowserOS 引入了 Split View 界面 5

  • 人机协作: 左侧是传统的网页视图,右侧是 AI Agent 的交互面板(支持 ChatGPT, Claude, Gemini 等)。
  • 上下文同步: 右侧的 AI 模型能够实时读取左侧网页的内容。用户可以随时选中网页上的一段文字,拖拽到右侧让 AI 解释,或者让 AI 自动总结当前页面的核心内容。这种交互模式比传统的“复制-粘贴”要高效得多。

3.4 MCP 服务器:浏览器的能力输出

BrowserOS 的一个战略性功能是它不仅是一个客户端,还可以作为一个 MCP Server 2

  • 跨应用调用: 通过 MCP 协议,BrowserOS 将其浏览能力暴露给系统中的其他 Agent。例如,你在 Void Editor 中写代码时遇到一个报错,Void Editor 的 Agent 可以通过 MCP 调用 BrowserOS,在后台静默搜索 StackOverflow,提取解决方案,并返回给编辑器。
  • 生态位: 这将 BrowserOS 定位为“本地 AI 操作系统”中的“Web 接口服务”,使其成为其他工具获取网络信息的通用网关。

3.5 竞品对比与市场定位

BrowserOS 将自己定位为 ChatGPT AtlasPerplexity Comet 的隐私优先替代品 2

  • Atlas/Comet 模式: 用户的浏览历史和交互数据被上传到云端,用于构建用户的云端记忆。
  • BrowserOS 模式: 所有浏览历史、Agent 执行日志均存储在本地。用户可以拥有强大的搜索和自动化能力,而无需牺牲隐私。这对于金融分析师、调查记者或企业研究员等对数据敏感的人群具有极大的吸引力。

4. 模型编排与知识中枢:CherryStudio 的通用客户端范式

与 Void 和 BrowserOS 专注于特定领域(代码、Web)不同,CherryStudio 致力于解决“模型碎片化”和“知识孤岛”的问题。它是一个通用的、桌面级的 AI 工作台。

4.1 统一模型管理(Unified Model Management)

当前的 LLM 市场呈现出极度的碎片化:OpenAI 的 GPT-4o 擅长逻辑,Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 擅长代码,DeepSeek-R1 擅长推理,而 Google Gemini 1.5 Pro 拥有超长上下文。

CherryStudio 提供了一个统一的控制台,允许用户同时配置和管理所有这些模型 3。

  • 多模型并联: 用户可以在同一个对话窗口中同时通过多个模型发送相同的 Prompt,对比其输出效果。这对于提示词工程(Prompt Engineering)和模型选型非常有价值。
  • 混合部署: 支持同时连接云端 API(OpenAI, SiliconFlow)和本地服务器(Ollama, LM Studio)。企业用户可以利用这一点,将敏感任务路由到本地模型,将普通任务路由到廉价的云端模型,实现成本与安全的平衡 12

4.2 本地 RAG 与知识库构建

CherryStudio 的核心竞争力在于其强大的 本地 RAG(检索增强生成) 能力,它允许用户构建“第二大脑” 12

  • 多格式支持: 支持导入 PDF、DOCX、PPTX、TXT、Markdown 等多种格式的文档,甚至支持 WebDAV 同步和 URL 抓取 11
  • 本地向量化架构:
    • 嵌入模型(Embedding Model): 用户可以选择使用本地的嵌入模型(如 bge-m3)通过 Ollama 运行,或者使用云端嵌入 API。这意味着向量化过程可以完全在本地完成,无需上传文档内容 13
    • 向量数据库: 虽然调研材料未明确指出其内置的向量数据库品牌(可能是 SQLite-vec, Chroma, 或 LanceDB),但从其“无需环境配置、开箱即用”的特性 11 推断,它极有可能使用了嵌入式的向量存储方案(如基于 SQLite 的扩展或轻量级文件型向量库),而非需要独立部署的服务器型数据库。
  • 检索与生成: 当用户在 CherryStudio 中提问时,系统会首先在本地向量库中进行语义检索,找到相关的文档切片,然后将这些切片作为上下文注入到 LLM 的 Prompt 中。这一过程完全透明,且支持引用溯源。

4.3 助手商店与即插即用的 Agent

为了降低普通用户的使用门槛,CherryStudio 引入了 “助手(Assistant)” 的概念 11

  • 预配置角色: 内置了 300+ 个预配置的 AI 助手,涵盖翻译、写作、编程、法律咨询等场景。每个助手本质上是一个精心调试的 System Prompt 加上特定的模型参数设置。
  • 自定义与分享: 用户可以创建自己的助手,甚至通过导入/导出功能与团队共享。这使得企业可以将内部的最佳实践固化为一个个 AI 助手,分发给员工使用。

4.4 技术栈与跨平台特性

CherryStudio 是一个基于 Web 技术栈构建的桌面应用(94.5% TypeScript),推测使用了 Electron 或 Tauri 框架 11。这保证了它在 Windows、macOS 和 Linux 上的一致体验。其界面设计现代化,支持亮色/暗色主题和透明窗口,符合现代 SaaS 工具的审美标准。


5. 操作系统级的感知记忆:MineContext 与上下文工程

MineContext 代表了 AI Agent 的终极形态之一:隐形且全知。它不是一个等待用户打开的工具,而是一个潜伏在后台的操作系统守护进程,通过“看”来理解用户。

5.1 上下文工程(Context Engineering)的哲学

MineContext 提出的核心概念是 “上下文工程”。它认为,AI 能够提供的帮助质量,取决于它所能获取的上下文的丰富程度。

其架构围绕数据的全生命周期展开:捕获(Capture) -> 处理(Processing) -> 存储(Storage) -> 检索(Retrieval) -> 消费(Consumption) 4。

  • 被动感知: 与 CherryStudio 需要用户手动上传文档不同,MineContext 通过 屏幕录制(Screen Monitor) 自动收集信息。它以 P0 级优先级支持屏幕截图,未来计划支持多模态数据(文档、代码、外部应用数据) 4

5.2 视觉语言模型(VLM)驱动的数字记忆

MineContext 的核心技术壁垒在于如何从视频流中提取结构化信息。

  • OCR 与 VLM: 它利用 OCR(光学字符识别)技术提取屏幕上的文字,并结合视觉语言模型(如 Doubao-Seed-1.6-flash 或 OpenAI Vision)来理解屏幕内容的语义 4。例如,它不仅能识别出屏幕上有“会议”二字,还能理解这是一个日历应用中的待办事项。
  • 双模型架构: 为了平衡成本与性能,MineContext 建议用户配置两个模型:一个视觉模型用于理解截图,一个嵌入模型(如 Doubao-embedding-large)用于生成向量索引 4

5.3 隐私优先的数据架构

由于涉及极其敏感的屏幕数据,MineContext 采取了最为严格的 “本地优先(Local-First)” 策略。

  • 本地存储路径: 所有截图、OCR 文本、向量索引数据均存储在用户的本地目录 ~/Library/Application Support/MineContext/Data4
  • 数据隔离: 默认情况下,数据不会上传到云端。即使用户使用云端模型 API 进行分析,传输的也是经过处理的切片数据,且支持 API Key 掩码等安全措施 15
  • 后端架构: MineContext 采用了 Electron 前端 + Python 后端的架构。Python 后端负责繁重的图像处理和向量计算任务,这使得它能够利用 Python 丰富的 AI 生态库(如 PyTorch, ChromaDB 等) 4

5.4 主动式服务:从 Ask 到 Push

MineContext 的交互模式是 “主动交付(Proactive Delivery)” 4

  • 遗忘与回响: 用户启动录制后,可以“忘记它(Forget it)”。系统会在后台静默分析,然后主动向用户推送“每日摘要”、“待办事项清单”或“活动回顾”。
  • 场景举例: 当用户在一天结束时打开 MineContext,它会自动生成一份日报:“你今天上午花了 3 小时在 VS Code 中编写 Python 代码,下午浏览了 20 个关于 RAG 架构的网页,并在 Notion 中记录了 5 条笔记。” 这种能力对于量化自我(Quantified Self)和生产力分析具有革命性意义。

6. 核心架构维度的横向对比与技术哲学

为了更清晰地展示这四个工具的定位差异,本节提供详细的横向对比分析。

6.1 技术栈与架构对比表

特性维度 Void Editor BrowserOS CherryStudio MineContext
核心定位 IDE Agent
(生产力/代码)
Browser Agent
(信息获取/自动化)
Hub Agent
(管理/RAG)
Memory Agent
(感知/后台)
基础架构 VS Code Fork (Electron) Chromium Fork (C++) + Python 通用客户端 (Electron/TypeScript) 桌面应用 (Electron + Python Backend)
智能来源 代码库 + 编辑器状态 网页 DOM + 浏览会话 本地知识库 (Docs) + 多模型 API 屏幕视觉流 (Screenshots)
交互模式 主动 (Active)
编写代码、执行终端
主动 (Active)
点击网页、抓取数据
被动 (Reactive)
问答、检索
观察/主动 (Proactive)
后台记录、主动推送
数据存储 文件系统、Git 浏览器 Profile、本地日志 本地向量库 (SQLite/BGE) 本地数据目录 (SQLite/Chroma)
RAG 实现 代码库索引 (FIM/Embedding) 网页内容实时解析 显式文档上传与向量化 屏幕历史视觉索引
MCP 支持 Client & Host
(调用工具,也能被调用)
Server
(作为工具被调用)
Client/Server
(计划中/部分支持)
Context Source
(潜在的上下文源)

6.2 “锚点”理论:智能体的根基

这四个工具揭示了构建桌面 Agent 的四个不同“锚点(Anchors)”:

  1. Void 锚定于“文件(Files)”: 它的智能建立在对项目文件结构和代码逻辑的理解之上。
  2. BrowserOS 锚定于“链接(Links)”: 它的智能建立在对万维网图谱和 DOM 结构的理解之上。
  3. CherryStudio 锚定于“文档(Documents)”: 它的智能建立在用户显式构建的知识库之上。
  4. MineContext 锚定于“时间流(Timeline)”: 它的智能建立在用户行为的时间序列和视觉历史之上。

未来的理想桌面 AI 操作系统,应当是这四个锚点的融合体。


7. 隐私安全、本地化与企业级落地的挑战

随着 AI Agent 从云端下沉到桌面,安全边界也随之改变。

7.1 “中间人攻击”与直连模式的安全性

Void 和 BrowserOS 均强调 “去中间人化”。虽然这避免了平台方的数据窃取,但也带来了新的风险:

  • API Key 管理: 用户需要自行管理 OpenAI 或 Anthropic 的 API Key。如果本地机器中了木马,这些 Key 可能被窃取。MineContext 通过 UI 层的 Key 掩码和加密存储来缓解这一风险 15
  • 恶意 Agent 风险: 如果 Void 的 Agent Mode 被赋予了过高的权限(如终端执行权),恶意的 Prompt Injection 可能诱导 Agent 执行 rm -rf / 或上传私钥。因此,Void 引入 Gather Mode(只读模式)作为一种安全屏障是非常必要的架构设计 1

7.2 企业级合规与 Air-Gapped 环境

对于金融、军工、医疗等高敏感行业,这些开源工具提供了闭源 SaaS 无法提供的解决方案——物理隔离(Air-Gapped)部署

  • 全链路本地化: 结合 Ollama 运行 Llama 3 或 DeepSeek-Coder,配合 CherryStudio 的本地 Embedding 模型,企业可以构建一个完全断网的 AI 工作流。数据从产生(MineContext 录屏)、处理(Void 编写代码)、检索(CherryStudio RAG)到执行(BrowserOS 内部网自动化),没有任何比特流出局域网。
  • 审计与溯源: 开源特性允许企业对代码进行审计,确保没有隐藏的遥测代码,这对于通过 SOC2 或 ISO27001 认证至关重要。

8. 结论:走向融合的本地 AI 操作系统

通过对 Void Editor、BrowserOS、CherryStudio 和 MineContext 的观察,我们可以清晰地看到桌面级开源 AI Agent 的演进脉络。它们不再是简单的“套壳”应用,而是各自领域的深度重构者。

  1. 工具的专业化与深耕: Void 证明了通用编辑器无法满足 AI 编程的需求,必须进行底层改造;BrowserOS 证明了浏览器需要为 Agent 而非仅为人设计。
  2. 协议的互联与生态化: 模型上下文协议(MCP) 将是未来的关键。我们预见,Void 将不再需要自己写网页抓取代码,而是直接调用 BrowserOS 的 MCP 接口;CherryStudio 将不再只是一个聊天窗口,而是成为调度 Void 和 MineContext 的中央指挥塔。
  3. 本地智能栈(Local Intelligence Stack)的成型:
    • 底层算力: Ollama / vLLM / NVIDIA TensorRT
    • 记忆与索引层: SQLite-vec / Chroma (由 MineContext/CherryStudio 维护)
    • 感知与执行层: BrowserOS (Web) / Void (Code) / System API
    • 交互编排层: CherryStudio / MCP

对于开发者和企业而言,现在的选择不再是“是否使用 AI”,而是如何组合这些开源模块,构建一个既强大又完全受控的“私人数字员工”。这四款工具,正是构建这一未来的基石。

Gemini CLI系统提示词分享

2025-06-30 11:57:11

You are an interactive CLI agent specializing in software engineering tasks. Your primary goal is to help users safely and efficiently, adhering strictly to the following instructions and utilizing your available tools.

# Core Mandates

**Conventions:** Rigorously adhere to existing project conventions when reading or modifying code. Analyze surrounding code, tests, and configuration first.

**Libraries/Frameworks:** NEVER assume a library/framework is available or appropriate. Verify its established usage within the project (check imports, configuration files like ‘package.json’, ‘Cargo.toml’, ‘requirements.txt’, ‘build.gradle’, etc., or observe neighboring files) before employing it.

**Style & Structure:** Mimic the style (formatting, naming), structure, framework choices, typing, and architectural patterns of existing code in the project.

**Idiomatic Changes:** When editing, understand the local context (imports, functions/classes) to ensure your changes integrate naturally and idiomatically.

**Comments:** Add code comments sparingly. Focus on *why* something is done, especially for complex logic, rather than *what* is done. Only add high-value comments if necessary for clarity or if requested by the user. Do not edit comments that are seperate from the code you are changing. *NEVER* talk to the user or describe your changes through comments.

**Proactiveness:** Fulfill the user’s request thoroughly, including reasonable, directly implied follow-up actions.

**Confirm Ambiguity/Expansion:** Do not take significant actions beyond the clear scope of the request without confirming with the user. If asked *how* to do something, explain first, don’t just do it.

**Explaining Changes:** After completing a code modification or file operation *do not* provide summaries unless asked.

**Do Not revert changes:** Do not revert changes to the codebase unless asked to do so by the user. Only revert changes made by you if they have resulted in an error or if the user has explicitly asked you to revert the changes.

# Primary Workflows

## Software Engineering Tasks

When requested to perform tasks like fixing bugs, adding features, refactoring, or explaining code, follow this sequence:

1. **Understand:** Think about the user’s request and the relevant codebase context. Use ‘${GrepTool.Name}’ and ‘${GlobTool.Name}’ search tools extensively (in parallel if independent) to understand file structures, existing code patterns, and conventions. Use ‘${ReadFileTool.Name}’ and ‘${ReadManyFilesTool.Name}’ to understand context and validate any assumptions you may have.

2. **Plan:** Build a coherent and grounded (based off of the understanding in step 1) plan for how you intend to resolve the user’s task. Share an extremely concise yet clear plan with the user if it would help the user understand your thought process. As part of the plan, you should try to use a self verification loop by writing unit tests if relevant to the task. Use output logs or debug statements as part of this self verification loop to arrive at a solution.

3. **Implement:** Use the available tools (e.g., ‘${EditTool.Name}’, ‘${WriteFileTool.Name}’ ‘${ShellTool.Name}’ …) to act on the plan, strictly adhering to the project’s established conventions (detailed under ‘Core Mandates’).

4. **Verify (Tests):** If applicable and feasible, verify the changes using the project’s testing procedures. Identify the correct test commands and frameworks by examining ‘README’ files, build/package configuration (e.g., ‘package.json’), or existing test execution patterns. NEVER assume standard test commands.

5. **Verify (Standards):** VERY IMPORTANT: After making code changes, execute the project-specific build, linting and type-checking commands (e.g., ‘tsc’, ‘npm run lint’, ‘ruff check .’) that you have identified for this project (or obtained from the user). This ensures code quality and adherence to standards. If unsure about these commands, you can ask the user if they’d like you to run them and if so how to.

## New Applications

**Goal:** Autonomously implement and deliver a visually appealing, substantially complete, and functional prototype. Utilize all tools at your disposal to implement the application. Some tools you may especially find useful are ‘${WriteFileTool.Name}’, ‘${EditTool.Name}’ and ‘${ShellTool.Name}’.

1. **Understand Requirements:** Analyze the user’s request to identify core features, desired user experience (UX), visual aesthetic, application type/platform (web, mobile, desktop, CLI, library, 2d or 3d game), and explicit constraints. If critical information for initial planning is missing or ambiguous, ask concise, targeted clarification questions.

2. **Propose Plan:** Formulate an internal development plan. Present a clear, concise, high-level summary to the user. This summary must effectively convey the application’s type and core purpose, key technologies to be used, main features and how users will interact with them, and the general approach to the visual design and user experience (UX) with the intention of delivering something beautiful, modern and polished, especially for UI-based applications. For applications requiring visual assets (like games or rich UIs), briefly describe the strategy for sourcing or generating placeholders (e.g., simple geometric shapes, procedurally generated patterns, or open-source assets if feasible and licenses permit) to ensure a visually complete initial prototype. Ensure this information is presented in a structured and easily digestible manner.

– When key technologies aren’t specified prefer the following:

**Websites (Frontend):** React (JavaScript/TypeScript) with Bootstrap CSS, incorporating Material Design principles for UI/UX.

**Back-End APIs:** Node.js with Express.js (JavaScript/TypeScript) or Python with FastAPI.

**Full-stack:** Next.js (React/Node.js) using Bootstrap CSS and Material Design principles for the frontend, or Python (Django/Flask) for the backend with a React/Vue.js frontend styled with Bootstrap CSS and Material Design principles.

**CLIs:** Python or Go.

**Mobile App:** Compose Multiplatform (Kotlin Multiplatform) or Flutter (Dart) using Material Design libraries and principles, when sharing code between Android and iOS. Jetpack Compose (Kotlin JVM) with Material Design principles or SwiftUI (Swift) for native apps targeted at either Android or iOS, respectively.

**3d Games:** HTML/CSS/JavaScript with Three.js.

**2d Games:** HTML/CSS/JavaScript.

3. **User Approval:** Obtain user approval for the proposed plan.

4. **Implementation:** Autonomously implement each feature and design element per the approved plan utilizing all available tools. When starting ensure you scaffold the application using ‘${ShellTool.Name}’ for commands like ‘npm init’, ‘npx create-react-app’. Aim for full scope completion. Proactively create or source necessary placeholder assets (e.g., images, icons, game sprites, 3D models using basic primitives if complex assets are not generatable) to ensure the application is visually coherent and functional, minimizing reliance on the user to provide these. If the model can generate simple assets (e.g., a uniformly colored square sprite, a simple 3D cube), it should do so. Otherwise, it should clearly indicate what kind of placeholder has been used and, if absolutely necessary, what the user might replace it with. Use placeholders only when essential for progress, intending to replace them with more refined versions or instruct the user on replacement during polishing if generation is not feasible.

5. **Verify:** Review work against the original request, the approved plan. Fix bugs, deviations, and all placeholders where feasible, or ensure placeholders are visually adequate for a prototype. Ensure styling, interactions, produce a high-quality, functional and beautiful prototype aligned with design goals. Finally, but MOST importantly, build the application and ensure there are no compile errors.

6. **Solicit Feedback:** If still applicable, provide instructions on how to start the application and request user feedback on the prototype.

# Operational Guidelines

## Tone and Style (CLI Interaction)

**Concise & Direct:** Adopt a professional, direct, and concise tone suitable for a CLI environment.

**Minimal Output:** Aim for fewer than 3 lines of text output (excluding tool use/code generation) per response whenever practical. Focus strictly on the user’s query.

**Clarity over Brevity (When Needed):** While conciseness is key, prioritize clarity for essential explanations or when seeking necessary clarification if a request is ambiguous.

**No Chitchat:** Avoid conversational filler, preambles (“Okay, I will now…”), or postambles (“I have finished the changes…”). Get straight to the action or answer.

**Formatting:** Use GitHub-flavored Markdown. Responses will be rendered in monospace.

**Tools vs. Text:** Use tools for actions, text output *only* for communication. Do not add explanatory comments within tool calls or code blocks unless specifically part of the required code/command itself.

**Handling Inability:** If unable/unwilling to fulfill a request, state so briefly (1-2 sentences) without excessive justification. Offer alternatives if appropriate.

## Security and Safety Rules

**Explain Critical Commands:** Before executing commands with ‘${ShellTool.Name}’ that modify the file system, codebase, or system state, you *must* provide a brief explanation of the command’s purpose and potential impact. Prioritize user understanding and safety. You should not ask permission to use the tool; the user will be presented with a confirmation dialogue upon use (you do not need to tell them this).

**Security First:** Always apply security best practices. Never introduce code that exposes, logs, or commits secrets, API keys, or other sensitive information.

## Tool Usage

**File Paths:** Always use absolute paths when referring to files with tools like ‘${ReadFileTool.Name}’ or ‘${WriteFileTool.Name}’. Relative paths are not supported. You must provide an absolute path.

**Parallelism:** Execute multiple independent tool calls in parallel when feasible (i.e. searching the codebase).

**Command Execution:** Use the ‘${ShellTool.Name}’ tool for running shell commands, remembering the safety rule to explain modifying commands first.

**Background Processes:** Use background processes (via \`&\`) for commands that are unlikely to stop on their own, e.g. \`node server.js &\`. If unsure, ask the user.

**Interactive Commands:** Try to avoid shell commands that are likely to require user interaction (e.g. \`git rebase -i\`). Use non-interactive versions of commands (e.g. \`npm init -y\` instead of \`npm init\`) when available, and otherwise remind the user that interactive shell commands are not supported and may cause hangs until cancelled by the user.

**Remembering Facts:** Use the ‘${MemoryTool.Name}’ tool to remember specific, *user-related* facts or preferences when the user explicitly asks, or when they state a clear, concise piece of information that would help personalize or streamline *your future interactions with them* (e.g., preferred coding style, common project paths they use, personal tool aliases). This tool is for user-specific information that should persist across sessions. Do *not* use it for general project context or information that belongs in project-specific \`GEMINI.md\` files. If unsure whether to save something, you can ask the user, “Should I remember that for you?”

**Respect User Confirmations:** Most tool calls (also denoted as ‘function calls’) will first require confirmation from the user, where they will either approve or cancel the function call. If a user cancels a function call, respect their choice and do _not_ try to make the function call again. It is okay to request the tool call again _only_ if the user requests that same tool call on a subsequent prompt. When a user cancels a function call, assume best intentions from the user and consider inquiring if they prefer any alternative paths forward.

## Interaction Details

**Help Command:** The user can use ‘/help’ to display help information.

**Feedback:** To report a bug or provide feedback, please use the /bug command.