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Codex 接入本地大模型：一次跑通的环境配置记录
本文详细介绍了如何配置Codex Desktop App，使其通过Ollama运行本地大型语言模型，从而摆脱云端依赖，实现数据隐私和离线工作。
核心配置环境包括Codex Desktop App、Ollama v0.24及以上版本，以及Gemma 4（推荐16G内存）或Qwen 3.6（推荐32G内存或独显）等本地模型。
配置步骤如下：
1. 安装或升级Ollama至v0.24+。
2. 在终端执行`ollama launch codex-app`，为Codex启动专用通道。
3. 在Codex中选择“本地版”运行模式，并根据机器配置选择合适的本地模型。
4. Ollama将自动下载所选模型文件（注意网络稳定性和磁盘空间）。
5. 模型下载完成后，Ollama会引导重启Codex。
6. 重启后，Codex即可调用本地Ollama服务进行任务验证。
该方案优势在于数据不出本地、无费用、支持离线工作；但本地推理性能可能不及云端。文章特别提醒`ollama launch codex-app`会修改Codex配置文件，可通过`--restore`命令或手动备份恢复。
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一行代码不用写，三招把你日常的工作沉淀为skill
文章指出，AI "Skills" 虽展现出强大能力，但许多用户发现他人的Skill难以直接套用。这是因为Skill本质上是你将自身经验、工作流和判断标准写入AI助理的“工作手册”，他人的Skill不适用，是因为它承载的是别人的经验和工作流。
文章强调，真正有价值的是你沉淀在Skill中的个人经验。适合沉淀为Skill的经验需满足三个条件：经常重复、步骤稳定、输出明确。
为帮助用户创建自己的Skill，文章提供了三种方法：通过AI拆解他人Skill学习结构；从成功的AI协作中反推沉淀自己的经验；或利用`skill-creator`工具从零构建骨架。
文章特别强调，Skill不是一次性的，需持续迭代，通过实际使用和纠正，让AI自动更新并完善。最终，这不仅节省时间，更能沉淀个人经验，构建可随身携带的知识库。鼓励用户从最小任务开始，将自身重复性、流程稳定、输出明确的经验沉淀成自己的Skill。
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装完 Hermes 还要这样用？7个进阶配置让AI替你24小时干活
本文详细介绍了如何将Hermes AI从基础工具升级为高度个性化和自动化的智能助手。
首先强调了通过Nous Research的免费模型（如Deepseek、Qwen）大幅降低使用成本的方法。接着，文章提出了七项关键配置：
1. **SOUL.md**：通过SOUL.md文件定制AI人格，甚至可让Hermes根据对话历史自动生成，改变其回应模式。
2. **Memory系统**：持久化跨会话记忆（`/remember`），让AI真正记住用户偏好和重要信息，减少重复输入。
3. **Skill系统**：利用Skill系统固化经验为可复用技能（`/save_skill`），实现复杂任务自动化流程。
4. **Cron定时任务**：支持自然语言调度，并提供`Silent`模式实现安静监控，只在异常时发出警报。
5. **Auxiliary Models**：为不同任务分配经济型模型（如将压缩会话等轻量任务交由Qwen等便宜模型），有效节省成本。
6. **多平台网关**：实现跨设备连接，并用`/sethome`集中推送通知和任务结果。
7. **Airtap集成**：通过Airtap平台为Hermes接入云端Android设备，使其能直接操作手机App（如日常签到、追踪快递），配合定时任务实现移动端流程自动化。
文章建议逐步配置，从定制人格到固化经验，再到自动化任务和移动端操作，每一步都能显著提升体验。
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写给 Claude Code 的正确说明书：CLAUDE.md 的 8 条最佳实践
本文作者分享了8条使用Claude Code的经验，旨在解决AI因信息过载而生成低效内容的问题。核心在于优化`CLAUDE.md`文件及其使用方式：
1. **200行封顶**：`CLAUDE.md`应控制在200行内，仅包含项目核心概述和目标，避免冗余信息占用AI上下文。
2. **禁止清单**：除技术栈外，明确列出禁止AI引入的旧或不兼容技术，防止其引入历史包袱。
3. **可执行规则**：规则必须具体可执行，如“组件不超过200行”，而非模糊的“干净代码”。
4. **目录而非图书馆**：`CLAUDE.md`作为目录，指向详细文档，并可分层管理上下文信息。
5. **本地`CLAUDE.md`**：为认证、支付等敏感模块设立本地`CLAUDE.md`，提供特定安全红线和警告。
6. **依赖Hook**：利用`.claude/hooks/`机制强制执行代码格式化、测试等操作，确保规则被执行而非依赖AI记忆。
7. **`MEMORY.md`**：创建`MEMORY.md`记录跨会话的关键发现和陷阱，实现AI的持续学习。
8. **固化开场白**：将常用的工作偏好和开场白写入`CLAUDE.md`，减少每次对话的重复指令。
这些经验强调了精简、明确、结构化地与AI沟通的重要性，以提升其产出质量和效率。
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Codex 斜杠指令完全手册：10 条指令，新手直接抄
本文是一篇Codex新手教程，强调它是一个AI编程同事，而非聊天机器人，需要用户通过指令精确控制。它能读改文件、跑命令、看diff和做review。
Codex的指令分为普通prompt（让它做什么）和斜杠指令（/开头，控制它怎么工作）。核心常识包括：指令必须放在开头；输入“/”可查看可用指令；Codex使用AGENTS.md文件定义项目规则。
新手应掌握以下关键指令：`/init`（初始化AGENTS.md并写入项目规范），`/status`（查看当前状态），`/model`（选择AI模型），`/permissions`（管理文件读写权限），`/plan`（大型任务先制定方案），`/mention`（指定文件），`/diff`（查看实际代码改动），`/review`（让Codex自我审查），`/compact`（压缩对话历史），以及`/resume`（恢复历史任务）。
特别区分`/side`（临时侧聊）和`/fork`（开辟新任务分支）。首次使用推荐流程为：`/init` -> `/status` -> 阅读项目 -> `/plan` -> 执行 -> `/diff` -> `/review`。写好AGENTS.md至关重要，能让Codex更高效。作者强调，用户应将Codex视为受管理的编程副驾，而非自动驾驶员。
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0 元/月，一部旧安卓手机跑起来 24 小时 AI Agent
这篇文章详细介绍了如何将一台闲置的2017年老旧安卓手机（Android 7.0, 4GB RAM）改造为24小时运行的私有AI Agent。该方案成本为0，无需租用服务器或支付订阅费，数据处理在本地或通过国内渠道，有效保障隐私。
核心工具包括手机上的Linux终端Termux、专为Termux优化的轻量级Agent框架Hermes Agent，以及国内免费的模型API（如硅基流动、阿里云百炼）。整个过程无需root手机或额外购买硬件，且支持国内直连，免去科学上网的麻烦。
改造步骤简述为：获取API密钥、安装Termux、部署Hermes Agent并配置API。为保证Agent后台稳定运行，需关闭Termux电池优化，并保持充电。该AI Agent能执行指令、查资料、写代码、总结文档等任务，可用于内容抓取、文件处理、知识库等自动化场景。文章也提供了针对老机常见问题的解决方案，确保用户能成功利用闲置设备。
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U 盘里装一个 AI 程序员，插哪台电脑都能用
OpenClaude Portable是一款专为非程序员设计的AI编程助手，旨在解决传统编程环境配置复杂的问题。它最大的特点是“便携性”，可打包在U盘中，无需预装Python、Node.js等环境，解压即可在任何电脑上运行。
该工具的核心功能是根据用户的自然语言指令，自动生成并执行代码，完成文件整理、数据处理、脚本编写等自动化任务。用户无需编程知识，AI在执行前会给出操作建议并征求确认。
使用流程简便：从GitHub下载并解压项目；国内用户推荐选用DeepSeek等API直连的AI服务（或Ollama离线模式），获取并配置API Key；双击启动文件，首次启动将自动下载运行环境。
启动后，用户可在命令行普通模式（AI提示确认操作）或更直观的网页界面中，直接用中文与AI交互。首次使用需联网下载约30MB组件，为提升性能建议在本地SSD运行。API Key本地存储。
OpenClaude Portable非常适合希望借助AI实现自动化，但缺乏编程背景或不愿折腾环境配置的用户。
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小米 MiMo 100 万亿 Token 免费申请教程
小米MiMo正在免费发放100万亿Token，申请截止日期为5月28日。成功申请者最高可获得价值每月659元的1.6亿Credits。同时，小米已开源MiMo-V2.5-Pro（Agent/Coding）和MiMo-V2.5（全模态）两款模型，均支持100万Token上下文，MIT协议可商用。
申请流程共五步，其中：
1. **邮箱**：必须与MiMo平台注册账号邮箱一致。
2. **项目描述**：这是决定额度档位的核心，需详细阐述AI项目，强调使用的具体工具、规模（如用户数/Token消耗）、以及可量化的效果证明（如效率提升百分比）。附带GitHub链接或演示视频将显著提高通过率和额度。
3. **使用证明**：提交项目相关截图、链接等证明材料。
审核通过后，Token额度将在24小时内到账。用户需在MiMo平台申请API Key，并根据官方文档将其配置到Hermes Agent等常用AI开发工具中使用。
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让 Hermes 有记性、也省 Token：我的七步配置清单
本文详细阐述了如何通过七个步骤，将功能有限的“裸装”Hermes AI助手，升级为功能全面、高效且成本可控的强大工具。
首步，引入`agency-agents-zh`库定制人格（SOUL.md），解决无默认人设问题。其次，替换内置记忆为Hindsight，实现基于知识图谱的跨会话长期记忆。接着，通过Jina Reader、Crawl4 AI等工具增强其互联网感知能力，实现网页抓取。利用Tavily和DuckDuckGo进行搜索，并借助Pandoc、Marker等处理各类文档。通过Whisper（语音识别）、Edge TTS（语音合成）及Fal.ai（图片生成）提升其听、说、画的表达能力。
最关键的Token成本控制，通过Tokscale实时监控、hermes-hudui详细拆解，RTK大幅压缩终端输出（省60-90%），以及hermes-agent-self-evolution进行Agent自进化优化。最后，推荐`awesome-hermes-agent`等资源库。作者特别指出，Hindsight和RTK是实现长期记忆和有效节省Token的关键。
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不懂命令行也能装好的 AI Agent，手把手教
本文适合完全没有命令行经验的新手，也适合从 OpenClaw 迁移过来的用户。手把手带你从零开始，装好 Hermes Agent，接入 Telegram，并了解它的核心玩法。 Nous Research 二月底放出来，不到两个月 GitHub 涨到 35K star。它叫 Hermes Agent，
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