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AI 技术笔记 · 效率工具 · 深度分析

发表于 更新于 分类于 本文字数： 920 阅读时长 ≈ 3 分钟

原文作者： Shubham Saboo（Google AI PM）
来源： LinkedIn / X @Saboo_Shubham_

有没有这样的体验：今天用 Claude Code 写了一个项目，记录了一大堆偏好设置，明天切换到 Cursor 或者 Codex，一切从头开始。每次工具变动，你的 Agent 就失忆一次。

现在这个问题被解决了。一个叫做 agentic-stack 的开源项目，让 8 种不同的编程 Agent 共享同一套记忆和技能系统。

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发表于 更新于 分类于 本文字数： 854 阅读时长 ≈ 3 分钟

原文作者： Shubham Saboo（Google AI PM）
来源： LinkedIn / X @Saboo_Shubham_

你的编程 Agent 可能在骗你。它会告诉你构建通过，但从来没真正跑过构建。它会说测试通过了，但写的测试从来没被执行过。

这是 Shubham Saboo 在多 Agent 编排领域最核心的观点。而他的解决方案是：用三个不同的 Agent，让它们互相制衡。

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发表于 更新于 分类于 本文字数： 902 阅读时长 ≈ 3 分钟

原文作者： Shubham Saboo（Google AI PM），Mr. Ånand（Daily AI Insights）
来源整理： @Saboo_Shubham_ / Substack 「Inside Hermes Agent」

大部分 AI Agent 都像一个健忘的员工——你交代的事做完了，下次碰到类似的问题它又得从头学起。Hermes Agent 的核心不同就在于：它有一个内置的学习循环，能把经验固化为可复用的工作流。

这篇文章拆解 Hermes Agent 的 Skill 系统是如何工作的。

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发表于 更新于 分类于 本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 7 分钟

你是否经常有这样的经历：想到一个好点子，手边没有纸笔，几分钟后就忘了；读了一篇好文章，收藏进浏览器书签，再也没打开过；开会讨论出重要结论，散会后只记得”刚才好像说了个很重要的事”？

知识管理最难的从来不是获取，而是整理和检索。本文分享一套我用 Hermes Agent 和 AI 工具搭建的个人知识管理工作流，从语音录入到结构化知识库全链路打通，全程可操作。

一、核心思路：三步法

传统知识管理的问题在于”收集”和”整理”是分离的——你需要在不同工具间切换，切换次数越多，坚持下来的概率越低。

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发表于 更新于 分类于 本文字数： 1.6k 阅读时长 ≈ 6 分钟

Prompt 工程不是”写提示词”，而是与模型有效沟通的艺术。好的 Prompt 能让模型输出质量提升 10 倍，差的 Prompt 让再强的模型也束手无策。

本文将通过大量实战案例，带你掌握 Prompt 工程的核心技巧。

Prompt 结构层次图

一、Prompt 基础结构

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发表于 更新于 分类于 本文字数： 1.1k 阅读时长 ≈ 4 分钟

选择大模型不是选”最强”，而是选”最适合”。不同场景对模型的要求截然不同——有的追求速度，有的追求推理能力，有的需要多模态。

本文将对比 2026 年主流大模型的核心特性，帮你快速找到适合的工具。

主流 AI 模型对比概览

一、模型分类维度

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