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.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }软件介绍Acrobat DC 2026破解版PDF编辑软件Adobe Acrobat Pro DC 2026绿色便携版是Adobe公司继Acrobat XI之后推出的又一款全新PDF文件编辑转换软件.Acrobat Pro DC中文版配有直观触控式界面及强大的新功能,能将任何纸质文件转换为可编辑的文件,用于传输,签署和分享.新工具中心能更简单迅速的访问常使用的工具.软件截图更新日志adobe.com/devnet-docs/acrobatetk/tools/ReleaseNotesDC/index.htmlAdobe Acrobat DC 2026 新增功能https://helpx.adobe.com/cn/acrobat/using/whats-new.htmlAdobe Acrobat Pro DC 2026.001.21529 Multilingual (2026/05/01)Acrobat 2026 相比 2025 更新：- AI 更“能干”：不光能聊天，现在能直接把数据变图表，还能跨文档分析数据画图- 门槛大降：以前Studio能用的AI做PPT功能，现在Pro/标准版/免费用户都口语用了- ChatGPT 联动：不用开软件，在 ChatGPT 里直接喊话就能合并、压缩、编辑 PDF- 证书好管了：数字证书支持从邮件和系统库一键导入/删除，验证更方便- 协作更顺：PDF Spaces 加文件流程重做了，企业版 AI 支持更多工具操作版本特点- 无需登陆免激活，免安装，精简多国语言资源- 集成了简体中文语言的OCR语言包数据修复版- 移除了主页左侧的Adobe云存储、共享、协议- 删除了检查升级插件，没有检测更新提示弹窗- 删除资源管理器右键菜单模块（便携版无作用）- 无Adobe公用库相关组件（AAM/ACCC SP等）- 无Adobe创意云关联, Acrobat自动更新计划任务,Adobe正版服务(AGS)- 没有Win7,Win8.x,Win10早期版,Win Server 2008R2-2012R2运行限制 下载地址 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1-WxQxv1bVwKL8-H-o8-4_g?pwd=ic8w 移动云盘：https://yun.139.com/shareweb/#/w/i/2u8ok8rJ3L7aw 天翼网盘：https://cloud.189.cn/web/share?code=rMfQN3mqqyQr（访问码：zg1f） 夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/a2b9dc715691#/list/share 迅雷云盘：https://pan.xunlei.com/s/VOeaSiLLbKAJb9ukaDi-eP6oA1?pwd=hsig
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Script-to-Asset-to-Keyframe 工作流：先完成剧情与分镜，再生成角色/场景资产，随后在 AI工作台中制作关键帧与视频，最后统一预览和导出。 可以部署在云端 也可以普通电脑使用 普通电脑安装文件支持windowsWindows : 安装文件https://github.com/yuanzhongqiao/deep-printfilm/archive/refs/tags/PrintFilmPro-V-0.8.03.zip 核心理念：关键帧驱动 传统 Text-to-Video 往往难以稳定控制角色、构图和镜头起止画面。AI 漫剧工场引入动画与影视制作中的关键帧思路： 先画后动：先生成镜头的起始帧与结束帧。 插值生成：通过视频模型在关键帧之间生成运动过渡。 资产约束：画面生成会参考角色定妆、服装变体和场景概念图，提升角色一致性与场景连续性。 流程化生产：每个阶段都围绕同一个项目状态推进，减少反复复制提示词和手工整理资产的成本。 核心功能模块 Phase 01: 剧情创作 剧情创作阶段用于把故事、小说片段或短剧创意整理为可生产的结构化内容。 智能剧本拆解：输入故事大纲或正文，AI 自动生成剧本结构、角色、场景和分镜。 分镜规划：按目标时长和节奏生成镜头列表，包含动作、台词、画面提示词等信息。 视觉化翻译：将文字描述转为更适合图像生成模型使用的画面提示词。 手动编辑：支持编辑角色描述、场景描述、镜头动作、台词和分镜画面提示词。 项目配置：支持目标时长、语言、模型和视觉风格等基础参数。 Phase 02: 场景角色 场景角色阶段用于沉淀后续画面生成需要使用的核心视觉资产。 角色定妆：为每个角色生成标准参考图。 服装变体：为角色维护多套造型，如日常、战斗、受伤、礼服等。 场景概念图：为故事中的关键场景生成环境参考图。 图片上传：支持手动上传角色、服装或场景图片作为参考资产。 批量生成：可以按角色或场景批量生成资产，减少重复操作。 Phase 03: AI工作台 AI工作台是关键帧与视频片段制作的核心区域。 镜头管理：以网格和工作台形式管理所有镜头。 关键帧生成：为镜头生成起始帧和结束帧，便于控制构图和动作变化。 上下文参考：生成时会结合当前场景、角色定妆和服装变体，提升连续性。 镜头拆分：支持将长镜头拆分为子镜头，细化动作节奏。 视频生成：支持基于关键帧的视频生成流程，并记录渲染日志与状态。 Phase 04: 制片导出 制片导出阶段用于集中预览、检查和下载项目成果。 时间轴预览：按镜头顺序查看已生成的视频片段。 视频播放：支持逐段预览镜头成片。 渲染日志：集中查看角色、场景、关键帧和视频生成记录。 资产下载：导出关键帧、视频片段和项目资产，便于进入后期剪辑流程。 资产管理 资产管理用于集中查看和调整项目中的提示词资产。 角色提示词：查看与编辑角色、服装变体相关提示词。 场景提示词：查看与编辑场景描述和图像提示词。 关键帧提示词：查看与编辑镜头关键帧提示词。 视频提示词：查看和调整视频生成描述。 搜索与筛选：按角色、场景、镜头和状态快速定位资产。 技术架构 前端框架：React 19 + TypeScript + Vite 界面样式：Tailwind CSS + 工业风深色界面 图标库：lucide-react 本地存储：IndexedDB，用于保存项目、角色、场景、镜头和生成记录 AI 接口：GitCC API，兼容 OpenAI 风格接口 图片/视频资产：支持 Base64、远程 URL、关键帧图像与视频片段 桌面端：Electron + electron-builder 容器部署：Docker + Nginx AI 能力 项目默认围绕 GitCC API 提供的文本、图像与视频模型组织工作流： 文本模型：用于剧本拆解、角色/场景分析、提示词改写和视频描述生成。 图像模型：用于角色定妆、服装变体、场景概念图和关键帧生成。 视频模型：用于根据提示词、起始帧或起止关键帧生成视频片段。 模型配置可以在应用内调整，适配不同上游模型名称、接口路径和参数。 数据与隐私 项目数据主要保存在浏览器 IndexedDB 中。 API Key 保存在本地配置中，用于调用 GitCC API。 应用不依赖自建业务后端，开发和桌面端会通过代理解决浏览器跨域问题。 若清理浏览器站点数据，项目内容也会被清除，请按需导出备份。 项目启动 本地开发 npm install npm run dev 启动后访问终端输出的本地地址。Vite 开发环境会代理 /api-proxy 到 GitCC API，便于本地调试。 构建生产版本 npm run build npm run preview Docker 部署 docker-compose up -d --build docker-compose logs -f docker-compose down 默认通过 3005 端口访问。Compose 会生成 ai-manga-studio:latest 镜像、ai-manga-studio-app 容器和 ai-manga-studio-network 网络。Nginx 会托管前端静态文件，并代理 /api-proxy 到 GitCC API。 Docker 命令方式 docker build -t ai-manga-studio . docker run -d -p 3005:80 --name ai-manga-studio-app ai-manga-studio docker logs -f ai-manga-studio-app docker stop ai-manga-studio-app 桌面端 npm run electron:dev npm run electron:build npm run electron:build:win electron:dev：先构建前端，再启动 Electron 窗口。 electron:build：使用 electron-builder 生成桌面安装包。 Windows 安装包会以 AI 漫剧工场 为产品名输出到 release/ 目录。 桌面端内建本地 HTTP 服务，托管前端并代理 /api-proxy 到 GitCC API。 快速开始 启动应用后，在模型配置中填写 GitCC API Key。 进入 Phase 01「剧情创作」，输入故事创意并生成剧本和分镜。 进入 Phase 02「场景角色」，生成角色定妆、服装变体和场景图。 进入 Phase 03「AI工作台」，逐个生成关键帧和视频片段。 进入 Phase 04「制片导出」，预览并下载关键帧、视频和项目资产。 如需调整提示词，进入「资产管理」统一查看和编辑。 常用命令 npm install npm run dev npm run build npm run preview npm run electron:dev npm run electron:build docker-compose up -d --build docker-compose down 目录概览 . ├── App.tsx ├── components/ │ ├── Dashboard.tsx │ ├── Sidebar.tsx │ ├── ModelConfig/ │ ├── Onboarding/ │ ├── StageScript/ │ ├── StageAssets/ │ ├── StageDirector/ │ ├── StageExport/ │ └── StagePrompts/ ├── electron/ ├── public/ ├── services/ ├── types/ ├── types.ts ├── vite.config.ts ├── Dockerfile ├── docker-compose.yaml └── nginx.conf 适合场景 短剧和漫剧前期开发 动态漫画和分镜预演 角色与场景视觉设定 AI视频片段批量生成 创意原型验证和资产整理 AI 视频最麻烦的地方，往往不是生成，而是前后接不上传统的散装操作中，提示词的连贯性和资产管理全靠脑子记。上一秒主角穿西装，下一秒就变夹克，为了修这些 Bug，创作者只能在各个工具之间来回复制粘贴。deep-printfilm 采用的是 Script-to-Asset-to-Keyframe（剧本-资产-关键帧）逻辑。在这个后台里，你可以先输入故事大纲拆成分镜，然后生成角色的基础定妆照和各套服装变体。最后在生成视频片段时，让模型尽量参考这些已经定好的视觉资产。它就像一个 AI 视频生产流水线的车间主任，不亲自干活，但负责把你乱七八糟的提示词和素材分门别类管好，让每次调用模型时都有统一的参考图，尽量不让前后剧情脱节。deep-printfilm 如何把剧本、角色和关键帧串起来这个工具并没有试图搞个“一键出片”的噱头，而是把工作流切分得很清晰实在：第一步先搞定文本（剧本和分镜节奏）；第二步确立视觉资产（角色、服装和环境概念图）；第三步才是真正的生成工作台。在这个核心操作区，所有的镜头都以网格形式管理。你可以为每个镜头生成起始关键帧，再基于关键帧去跑视频。这种做法最大的好处，是把原本散落在 txt 记事本、图片文件夹和生成记录里的素材，集中到同一个项目里管理。本地部署不等于完全离线，API 和数据备份要提前想清楚目前该项目在GitHub上已有接近千星关注，并发布了正式的 Release 版本，属于近期关注度上升较快的新工具。对于小白用户，开发者提供了基于 Electron 打包的 Windows 桌面端直接安装。但如果你本身有 Docker 部署经验，也可以把它跑在服务器、NAS 或本地开发环境里，它也完全支持 Docker 服务端部署或本地开发环境运行。不过在部署和使用之前，有几件事需要提前确认：API 依赖与费用限制：很多人看到“本地部署”会误以为它是免费离线的。实际上，它的文本、图像和视频生成重度依赖第三方 API（默认兼容 GitCC 或 OpenAI 格式）。跑模型是要花钱的，接口的稳定性、计费方式需要你自己去评估。小心你的项目数据被清空：这个工具把所有的剧情、分镜资产全部存在本地浏览器的 IndexedDB 里。这意味着项目状态主要保存在本地，响应更直接；但生成文本、图像和视频时，相关提示词、图片参考和请求内容仍可能发送到第三方 API，不能简单理解成“完全不上云”，但千万不要随便清理浏览器缓存或站点数据，否则辛辛苦苦建的项目可能瞬间蒸发。商业化与许可边界：如果你打算用它生成的受版权保护的小说或影视 IP 视频去跑商业流量，务必自行核对模型服务商的使用条款，避免版权坑。适合折腾 AI 短剧的人，不适合一键出片幻想如果你已经跑通过一两次 AI 视频流程，受够了频繁切换窗口的折磨，deep-printfilm 是一个思路很对、能帮你省下大量项目管理精力的提效工具。但如果你是完全没接触过 API 调用的纯新手，指望下载安装后点个按钮就能吐出一部能赚钱的短剧，那它不适合你。真正的门槛永远不在于工作台的安装，而在于你如何写出好的提示词，以及搞定稳定且高性价比的模型接口。建议普通用户可以先做个小范围试用，跑通一个几十秒的短片看看效果，再决定要不要把它作为主力的生产工具。deep-printfilm帮你管的是流程，不是替你拍片deep-printfilm 真正有用的地方，不是让 AI 突然变得更会拍视频，而是把原本散落的剧本、角色设定、场景参考、关键帧和视频片段放进同一个项目里。对已经折腾过 AI 视频的人来说，这种“把东西管清楚”的能力，反而比多一个生成按钮更实际。如果你期待的是下载安装后自动生成一部完整短剧，它大概率会让你失望。但如果你已经有自己的剧本、角色设定和生成流程，只是受够了文件夹混乱、提示词散落和镜头前后接不上的问题，那它确实值得试一试。 项目主页与源码入口 🐙 GitHub 项目主页查看源码、Docker 部署文档与最新 Release 版本 🌐 官网 printfilm.com项目官方介绍页
CyberVerse：开源数字人 Agent 平台，一张照片生成实时视频通话 AI 角色
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }CyberVerse 数字人 Agent 不是普通的聊天机器人套壳，而是一个能让你和 AI 数字人“打视频电话”的开源框架。它把大语言模型（LLM）、语音识别、语音合成、头像模型和 WebRTC 视频流全部缝合在一起，把枯燥的文字聊天，升级成带画面、有声音、口型同步的实时交互。以前想要做这种带脸的、能实时互动的数字人，往往只能按分钟给昂贵的云端 SaaS 平台交钱。CyberVerse 提供了一套可自托管的底层架构，但部分语音能力（如默认配置中的豆包 Voice）仍可能依赖第三方 API 服务，实际部署时需要根据你自己的模型、接口和许可条件进行配置。但是，这不是一款面向普通用户的轻量工具。它对显卡算力、环境配置的要求都比较高，目前更像是给开发者、AI 产品团队和多模态交互研究者准备的技术原型，而不是一个低门槛的 SaaS 平替。CyberVerse 数字人 Agent：从聊天框到实时视频通话你随便去 GitHub 搜 AI 助手，大多都停留在文字互传阶段。CyberVerse 的核心区别在于它的实时流媒体通讯能力和组件化设计。它的工作流大概是这样的：你上传一张照片生成数字人形象 → 你对着麦克风说话 → 语音识别后交给大模型思考 → 生成文字并转换为语音 → 驱动数字人产生对应的面部动画和口型 → 最后通过 WebRTC 技术把这套音视频流实时推送到你的网页端。为了让这套系统跑通，它把各个模块做成了可替换的插件，你可以通过修改 YAML 配置文件，把里面的 LLM 或 TTS 换成你需要的服务。 ⚠ 注意：以下部分能力仍在 Roadmap 阶段： 包括：长期记忆跨会话、工具调用与工作流执行、多 Agent 协作网络、知识库 RAG 问答、直播输出、用户侧摄像头理解等。这些功能目前尚未完成，仍在计划开发中 部署情况：别光看开源免费，算力才是真正的成本很多人看到“开源自托管”，第一反应是可以省钱。但如果你想把 CyberVerse 跑起来，真正的门槛在于较为复杂的开发环境，以及不低的 GPU 硬件成本。在环境配置上，你需要同时搞定 Python 3.10+、Node 18+、Go 1.22+，并且点名要求 CUDA 12.8+ 和 PyTorch 2.8。你需要分三个终端分别拉起 Python 推理服务、Go API 服务和前端。最核心的瓶颈在显卡：它不是一张 RTX 4090 就能随便满血跑的。根据官方目前的硬件测试数据：如果使用参数量较小的 FlashHead Lite 面部模型，单张 RTX 4090 可以达到实时（25+ FPS）；但如果你想追求更好的画质，换上 FlashHead Pro 档位，单张 RTX 4090 的帧率会掉到约 10.8 FPS，尚不能流畅互动。如果上更大参数的 LiveAct 18B 模型，甚至需要 RTX PRO 6000 级别的显卡。适合谁用，不适合谁用基于以上的部署情况，这套框架的人群画像非常清晰了： ✅ 更适合：想做数字人客服、虚拟前台、AI 视频助手等产品原型的工程团队；对 WebRTC + LLM 集成有学习需求、手里有算力资源的独立开发者。 ❌ 不太适合：期望“一键安装包”的普通电脑用户；没有高端 N 卡的用户；想直接拿去当成熟商业客服系统上线的团队（项目暂无正式 Release，仍需自行排坑）。 注意避开肖像、声音与伦理红线最后提个醒，这类数字人技术很容易被联想到虚拟陪伴、人物复现等场景，但从合规角度看，这类用途往往伴随更高的肖像权、声音权与伦理风险。 项目源码：https://github.com/dsd2077/CyberVerse
GPT-Image2 结构化提示词模板库，适合 AI 生图工作流参考
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }awesome-gpt-image-2 表面上看是个存放 AI 生成图片的仓库，它本质上是一套教你如何把 AI 提示词“结构化、公式化”的参考框架。现在玩 AI 自动化的玩家都有个共同痛点：用大白话写提示词，AI 出图的随机性太强了。今天跑出来是这个风格，明天换个词就面目全非，根本没法接入自动发文脚本或批量处理的工作流中。很多人在找这类项目，其实是想解决一个问题：如何让 AI 出图更稳定，而不是每次都从头试提示词。摘要：awesome-gpt-image-2 是一个基于 GitHub 开源的 GPT-Image2 提示词案例库。它收录了数百个逆向工程案例和十几套模板，最大的价值在于将提示词拆解成了 UI、信息图、海报等特定场景的结构化协议。这种“Prompt as Code”的思路，有助于降低 AI 出图的不确定性，非常适合独立开发者和 AI 自动化玩家用来学习光影和信息层级的描述规律，并将其作为参考接入自己的 Agent 或脚本工作流中。GPT-Image2 结构化提示词和普通“提示词大全”差别在哪？网上大部分提示词合集都是教你堆砌词汇，比如加上“4K, 电影感, 赛博朋克, 虚幻引擎”。但这个项目不同，它走的是“结构化协议”的路线。它把画面拆解成明确的变量，比如：主体是什么、材质是什么、光照角度如何、文字信息层级怎么排。你不再是在跟 AI 聊天，而是在往一个填空题模板里传参数。真正的区别就在于：这种结构化的逻辑，极其适合被各种代码脚本和批量处理工具调用。真正有用的场景与门槛它并不适合只想复制一条提示词、直接拿到成品图的用户。如果你指望拿它一键生成一套可以直接卖钱的企业级视觉系统，大概率会失望，因为 AI 生成依然有瑕疵。但如果你是以下几类人，它的拆解思路会非常顺手： 独立开发者：需要快速配一套说得过去的 App 引导页草图或系统架构解释图。 自动化玩家：想做一个“自动抓取新闻并生成总结海报”的机器人，可以参考它的排版结构，改造成自己的脚本模板。 设计初学者：通过阅读它的源码案例，学习怎么用准确的词汇去控制“景深”和“信息层级”。 避坑提示：别把“结构化”等同于“可免责商用”需要老实交代的是，这个项目里汇总了大量来自公开社区的示例图和词库（其中也包含部分人物写实和摄影类案例），所以不保证这些第三方内容没有版权争议。我们可以学习它的底层控制逻辑，但如果要生成直接投入商业盈利的物料，请务必自行确认授权边界，不要盲目拿着跑出来的图就直接公开发布。这套 GPT-Image2 模板到底该怎么用？如果你只是想找个现成的壁纸，别折腾这个。但如果你想把 AI 生图真正整合到你的日常工作流里，或者想自己写个简单的 Agent 来批量产出带文字的海报，那这个项目的底层思路值得花点时间翻一翻。把它当成一本“工作流参考书”，而不是“免版权图库”，才是最正确的打开方式。 源码和完整案例在这里 https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2
DeepSeek-V4 正式发布：开源模型首次具备百万上下文与工程级Agent能力
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } DeepSeek-V4 深度解读：开源、百万上下文、Agent能力逼近顶级模型 时隔半年，DeepSeek 新一代模型 —— DeepSeek-V4 正式发布。这一次，它不仅性能大幅跃升，更将开源大模型的天花板再次抬高。本文基于官方技术说明与多项实测，系统回答三个问题：DeepSeek-V4 到底强在哪里？部署需要什么配置？它适合谁用？ 一、四个核心升级，一次看懂 1. 完全开源 + 免费商用 DeepSeek-V4 延续了完全开放的策略： 模型权重开源（MIT协议） 支持商业用途 无API调用成本压力 意味着：企业可私有化部署，开发者可自由二次开发。 2. 四个版本，按需选择 模型名称 总参数量 激活参数量 类型 适用场景 DeepSeek-V4-Flash-Base 284B 13B 基础模型 研究、微调 DeepSeek-V4-Flash 284B 13B 聊天模型 轻量、快速响应 DeepSeek-V4-Pro-Base 1.6T 49B 基础模型 高精度微调 DeepSeek-V4-Pro 1.6T 49B 聊天模型 最强性能 一句话选择建议： 追求性能 → Pro版 追求效率 → Flash版 做研究/微调 → Base版 3. 百万级上下文：从“长文本”到“超长记忆” DeepSeek-V4 支持 100万Token级别的上下文窗口。 实际承载能力示例： 一次性处理《三体》三部曲（约90万字） 再加一整套《哈利·波特》 这不再是“能处理长文本”，而是进入了超长记忆模型时代。 4. Agent能力大幅提升 在权威工程任务评测 SWE-bench 中：DeepSeek-V4-Pro 得分 80.6% 这意味着模型能够： 理解复杂工程需求 执行多步推理与规划 像工程师一样产出可运行代码 性能已接近当前顶级闭源模型。 二、硬件配置要求：你需要什么样的设备？ 这是大家最关心的问题。坦白说，DeepSeek-V4 的硬件门槛不低——它是数据中心级别的模型，不是普通消费级GPU能跑的。 快速判断：选哪个版本？ 你的情况 推荐版本 预估硬件成本 个人开发者尝鲜、轻量使用 V4-Flash (INT4量化) 单张H100 80GB 或 Mac Studio 128GB+ 企业生产、追求性能 V4-Flash (FP8) 2×H100 80GB 顶级性能需求、复杂推理 V4-Pro 8~16×H100 80GB 消费级显卡（RTX 4090等） ❌ 不推荐 官方明确表示不适合 详细硬件规格表 模型版本 精度 显存需求 最少GPU配置 推荐配置 V4-Flash FP8 ~500GB 2×H100 80GB 4×H100 80GB V4-Flash INT4量化 ~140GB 1×H100 80GB 2×H100 80GB V4-Pro FP8 ~2.4TB 16×H100 80GB 24×H100 80GB V4-Pro INT4量化 ~700GB 8×H100 80GB 12×H100 80GB 关键说明： MoE模型的特殊性：虽然V4-Flash每次只激活13B参数，但所有专家的权重都需要加载到显存中，这就是为什么284B总参数需要约500GB显存。 H200 / MI300X 更优：单卡141GB或192GB显存，同样模型可以用更少的卡。 消费级GPU不适用：RTX 4090只有24GB显存，连量化后的V4-Flash也跑不动。 Apple Silicon：M3/M4 Max 配备128GB以上统一内存可以勉强运行V4-Flash量化版，但速度较慢，仅适合开发测试。 存储空间需求 模型 权重文件大小 V4-Flash (FP8) ~500GB V4-Flash (INT4) ~140GB V4-Pro (FP8) 数TB 建议使用SSD，加载速度会明显影响首次启动时间。 国产算力方案 DeepSeek-V4 同时支持华为昇腾（Ascend NPU） 等国产算力平台，为有信创需求的企业提供了更多选择。 三、部署方式：从入门到生产 方案一：Ollama（新手最友好） 如果你只是想快速体验V4-Flash，Ollama 已经提供了支持： ollama run deepseek-v4:latest 适合：个人开发者、快速原型验证 方案二：vLLM（生产推荐，性能最强） vLLM 是官方推荐的高性能推理引擎，支持完整的百万上下文和OpenAI兼容API。 环境要求： CUDA ≥ 12.1 vLLM ≥ 0.9.0 部署 V4-Flash（2×H100）： pip install "vllm>=0.9.0" vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 1048576 \ --dtype auto \ --enable-prefix-caching \ --port 8000 部署 V4-Pro（多节点集群）： vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro \ --tensor-parallel-size 8 \ --pipeline-parallel-size 2 \ --max-model-len 524288 \ --enable-prefix-caching \ --port 8000 关键参数说明： --tensor-parallel-size：张量并行数，跨GPU切分模型 --max-model-len 1048576：启用完整的100万上下文窗口 --enable-prefix-caching：启用前缀缓存，提升重复请求性能 方案三：SGLang（复杂任务更优） 如果你需要更强的工具调用（Function Calling）和结构化输出能力，SGLang 是更好的选择。 pip install "sglang[all]>=0.4.0" python -m sglang.launch_server \ --model-path deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \ --tp 2 \ --context-length 1048576 \ --port 30000 量化部署：单卡运行V4-Flash 如果你只有一张H100 80GB，可以通过INT4量化来运行V4-Flash，性能损失约5%。 使用AutoAWQ量化： pip install autoawq python -c " from awq import AutoAWQForCausalLM from transformers import AutoTokenizer model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained('./models/deepseek-v4-flash') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./models/deepseek-v4-flash') model.quantize(tokenizer, quant_config={'w_bit': 4, 'q_group_size': 128}) model.save_quantized('./models/deepseek-v4-flash-awq') " 量化后通过vLLM加载： vllm serve ./models/deepseek-v4-flash-awq --quantization awq NVIDIA NIM 微服务（企业级） 英伟达已官方适配DeepSeek-V4，开发者可通过NVIDIA NIM微服务快速部署。在GB200 NVL72上，开箱性能超过 150 tokens/sec/user。 四、四、四项实测：能力是否名副其实？ 测试一：大海捞针（长文本精准检索） 方法：在90万字的《三体》文本中，随机插入一句密码：DS-V4-PASSWORD-2026-ROCKS 提问：文档中隐藏的测试密码是什么？ 结果：模型准确输出 DS-V4-PASSWORD-2026-ROCKS 结论：百万上下文不是噱头，长文本定位能力扎实。 测试二：代码生成（从需求到可运行） 输入：写一个番茄钟 Web 应用（HTML/CSS/JS） 输出： 一次性生成约150行前端代码 包含倒计时、任务管理、图表统计 直接复制到浏览器即可运行 从需求到成品，仅需几十秒。 测试三：Agent工程能力（真实任务） 任务：生成Python脚本，功能如下： 扫描 Downloads 文件夹 找出最近7天的截图 自动批量重命名 V4 表现分两步： 主动风险分析：提示文件重名、权限不足、空目录等潜在问题 生成可运行代码：支持 --dry-run 预览模式，结构清晰，可直接执行 核心价值：不是“写代码”，而是像工程师一样思考代码。 测试四：图文理解 + 结构化输出 任务： 识别一张复杂图表 输出 Markdown 格式文档 自动转换为 Mermaid 流程图 表现： 正确理解结构关系 输出清晰、可维护 附带优化建议 不足：生成SVG等美术类内容时，精细度一般。 五、横向对比：DeepSeek-V4 处于什么水平？ 能力维度 DeepSeek-V4 多数开源/小模型 长文本（百万级） ✅ 稳定 ❌ 易崩溃或丢失信息 代码生成 ✅ 工程级 ⚠️ 演示级 Agent / 工程推理 ✅ 强 ❌ 弱 开源与可商用 ✅ 完全开源（MIT） ❌ 多为闭源或限制使用 差距最明显的两个维度：长文本工程能力、复杂任务Agent推理。 六、谁最适合使用 DeepSeek-V4？ 用户类型 典型用途 推荐配置 个人开发者 AI应用开发、代码自动生成 API调用 或 1×H100 (INT4) 研究机构 模型微调、Agent机制研究 2~4×H100 中小企业 私有化部署、内部AI助手 4×H100 / V4-Flash 大型企业 生产级推理、数据分析 8~16×H100 / V4-Pro 信创需求 国产化替代 华为昇腾平台 什么时候该用API而不是自己部署？ ✅ 你的月调用量低于 3亿Token ✅ 你不想管理GPU集群 ✅ 你只是做原型验证 在V4-Pro上，API成本约为 $1.74/百万输入Token，$3.48/百万输出Token。如果月调用量超过2000亿Token，自建硬件才可能更划算。 七、如何获取模型？ 官方模型已发布在 Hugging Face： 完整模型集合https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4 国内加速下载：可使用 ModelScope（modelscope.cn）镜像，速度更快 下载命令： pip install -U "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli login huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash \ --local-dir ./models/deepseek-v4-flash 总结：三个关键词定义 DeepSeek-V4 更长 —— 百万上下文更强 —— 工程级Agent能力更开放 —— 完全开源 + 免费商用 如果说上一代模型证明了开源可以达到“强模型”水平，那么 DeepSeek-V4 证明了开源模型可以真正“干活”。 部署建议速查 你的场景 推荐方案 我想先试试 用API，别折腾硬件 我有2张H100 V4-Flash FP8 + vLLM 我只有1张H100 V4-Flash INT4量化 我需要最强性能 V4-Pro + 16×H100 我想快速上手 Ollama + V4-Flash 如果你还在观望开源大模型，这一款值得优先上手。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }软件简介IPv6 一键开关是一款专为 Windows 用户设计的 IPv6 网络管理工具，通过简洁直观的图形界面，帮助用户快速查看和切换本机网络适配器的 IPv6 状态。软件支持一键启用/禁用、批量操作、连通性检测等功能，特别适合需要测试 IPv6 环境或排查网络问题的用户。主要功能适配器管理 自动扫描系统所有网络适配器 显示适配器名称、连接状态、IPv6 状态、IPv6 地址等信息 支持启用、禁用、切换 IPv6 三种操作模式 批量操作 一键启用所有适配器的 IPv6 一键禁用所有适配器的 IPv6 批量操作前有确认提示，防止误操作 IPv6 连通性检测 Ping 测试多个 IPv6 地址（Google DNS、Cloudflare DNS、OpenDNS 等） 自动获取本机公网 IPv6 地址 DNS IPv6 解析测试 显示本机所有非链路本地 IPv6 地址 其他特性 操作日志实时记录 支持导出配置报告到桌面 快捷键支持（Ctrl+R 刷新、Ctrl+E 启用、Ctrl+D 禁用、Ctrl+T 检测） 系统要求 Windows 操作系统 使用方法 以管理员身份运行程序 程序启动后自动扫描本机网络适配器 选择需要操作的适配器，点击相应按钮进行操作 可使用"IPv6 检测"功能测试网络连通性 可使用"导出报告"功能保存当前配置 技术实现 使用 Python Tkinter 构建 GUI 通过 PowerShell 执行 Windows 网络管理命令 多线程设计确保界面响应流畅 支持 JSON 数据交互 下载：https://wwbfo.lanzouq.com/iOQjD3n2j29e
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Hermes Agent：AI智能体的自我进化革命——从开源新秀到开发者首选在当今快速发展的AI领域，一个名为Hermes Agent的开源项目正以惊人的速度崛起，成为开发者社区热议的焦点。这款由Nous Research打造的AI智能体框架，仅用42天就斩获近4万GitHub星标，被广泛视为OpenClaw（俗称"龙虾"）的进化替代品。本文将全面解析Hermes Agent的核心特性、技术架构、应用场景及其与OpenClaw的关键差异，帮助开发者理解为何这款"会自我成长的AI"正在重塑智能体技术的未来图景。爆发式增长：开源AI智能体的新标杆2026年2月25日，Nous Research低调发布了Hermes Agent的v0.1.0版本，当时几乎无人预料到这个项目将在短时间内引发AI社区的地震。截至4月10日，该项目已迭代至v0.8.0版本，GitHub星标数突破4.7万，贡献者超过240人，合并PR达数百个，这种增长速度在开源AI项目中堪称现象级126。更惊人的是其社区活跃度——每111个星标就有1个贡献者实际提交代码，这一比例远超同期OpenClaw的数据1。中文互联网上，"Hermes Agent火了"、"准备放弃龙虾转爱马仕"的声浪迅速刷屏，小红书、知乎、X平台涌现大量上手教程和真实案例1。开发者们用"轻量"、"响应快"、"界面友好"形容使用体验，与相对笨重的OpenClaw形成鲜明对比。谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo等业界权威也公开称赞其易用性9。这种爆发并非偶然，而是精准击中了当前AI智能体的两大痛点：能力僵化与信任危机5。表：Hermes Agent的增长里程碑 指标 数据 时间跨度 对比参考(OpenClaw) GitHub星标 46.7k 42天 354k(总) 贡献者 346人 42天 1583人(总) 版本迭代 v0.1-v0.8 42天 平均迭代速度慢30% 技能生态 原生自生成 - 5400+社区插件 技术突破：自我进化的学习闭环系统Hermes Agent之所以引发强烈关注，核心在于其**"学习闭环"架构**，彻底改变了传统AI智能体"黑盒+健忘"的缺陷17。与OpenClaw等依赖人工编写技能的框架不同，Hermes建立了一套自主进化的能力体系，其技术突破主要体现在三个层面：1. 分层记忆系统Hermes采用FTS5持久化存储结合LLM摘要的技术，构建了三层记忆架构：会话记忆（当前对话）、持久记忆（跨会话事实与偏好）以及技能记忆（学到的解决模式）78。所有历史会话存储在SQLite数据库中，通过全文检索与模型摘要二次组织，使得智能体不仅能回溯数周前的对话，还能在不同任务间建立关联，形成对用户工作方式的深层理解27。用户实测表明，无论重启多少次或间隔多久，Hermes都能保持记忆连贯性，这一点让OpenClaw用户尤为羡慕9。2. 自动技能生成当Hermes完成一个复杂任务（通常涉及5次以上工具调用）后，它会自动将解决路径抽象为结构化的Markdown技能文件，存储在\~/.hermes/skills/目录中57。这些技能采用渐进式披露设计：Level 0时仅显示技能列表和描述（约3000 tokens），Level 1才加载完整内容，有效优化token消耗7。更革命性的是，这些技能会在后续使用中持续优化——如果执行过程发现更好的方法，Agent会自动更新技能文档。Reddit用户报告显示，创建3个自生成技能后，重复性任务的执行效率提升显著610。3. 训练数据反哺Hermes内置Atropos强化学习环境和轨迹批量生成工具，能将日常使用中产生的工具调用记录转化为训练数据，用于微调底层模型78。这形成了"记忆→技能→训练数据→模型能力" 的完整闭环，使Hermes不仅是模型的使用者，也成为模型进化的推动者610。不过需注意，当前进化仅发生在技能和记忆层，而非直接调整模型参数10。"传统智能体像一次性筷子，用完就扔；Hermes则像终身伴侣，越用越默契。" 1 这一设计哲学上的根本转变，正是Hermes颠覆性的关键所在。功能全景：从开发助手到自动化枢纽Hermes Agent的定位远不止于聊天机器人或编程助手，而是一个部署在用户自有环境中的全功能AI操作系统18。其功能覆盖之广、应用场景之丰富，已远超初期预期：1. 开发与工程支持 带记忆的编程搭档：记住代码库结构、命名习惯和部署流程，支持6种终端后端（本地、Docker、SSH等），开发者可将其部署在云端VM持续工作10 复杂任务自动化：如自动生成数据抓取脚本、修复错误代码、管理Git仓库等。有开发者在2.5小时内让Hermes克隆出《百战天虫》游戏，包括物理引擎实现和实时调试19 并行子Agent：可派生隔离的子智能体处理并行工作流，通过RPC机制协调任务48 2. 跨平台自动化 消息中枢：通过统一网关接入Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、CLI等15+平台，最新版本甚至支持个人微信18 定时任务引擎：用自然语言设置cron任务（如"每天8点扫描GitHub趋势发到Telegram"），后台无人值守执行68 信息聚合：用户案例显示，Hermes可汇总日历、Gmail和Todoist信息，经Claude分析后回写Obsidian笔记9 3. 创新与创作 长周期内容生产：Nous Research联合创始人演示了Hermes自主完成7.9万字小说，涵盖创作、排版到封面设计全流程610 跨Agent协作：已出现用户报告称，其Hermes会主动联系商业伙伴的Hermes协同完成任务，预示多智能体协作的未来图景59 4. 研究支持 强化学习环境：集成Atropos RL，支持轨迹生成与压缩，为工具调用模型训练提供高质量数据集78 模型无关架构：支持OpenRouter（200+模型）、本地Ollama及任何OpenAI兼容端点，灵活切换不同能力级别的模型810 特别值得关注的是其效率优化：用户分析发现，传统框架73%的API调用是固定开销（工具定义占46%，系统提示占27%），而Hermes通过按平台拆分工具集、懒加载技能等设计，显著降低了token消耗9。对于需要长期在线的场景，Hermes可部署在5美元/月的VPS上，结合Ollama实现零API成本的本地推理69。与OpenClaw的范式之争：两条技术路径的对比当开发者考虑自托管AI智能体时，Hermes Agent与OpenClaw成为最受关注的选项。尽管两者都坚持本地优先、隐私至上的原则，但在底层哲学上却代表了智能体发展的两个不同方向47：1. 设计哲学差异 OpenClaw：定位为"全平台个人助手"，强调广度集成与控制可靠性。其技能完全由人类编写和维护，行为高度可预测，适合金融交易等容错率低的场景47 Hermes Agent：定位为"自我进化Agent/研究工具"，强调学习深度与自主性。技能由AI自主生成并优化，适合探索性编程和复杂问题解决47 2. 技术架构对比 技能系统：OpenClaw依赖ClawHub上5400+社区插件，存在恶意代码风险（审计发现5700个技能中有1467个恶意）；Hermes技能由AI内化生成，从根本上杜绝外部插件威胁58 记忆机制：OpenClaw采用显式记忆与检索（RAG思路）；Hermes则建立"关于用户的模型"，通过Honcho框架实现辩证式用户画像47 部署模式：OpenClaw侧重本地设备+原生App体验（macOS/iOS/Android）；Hermes优化了VPS/云服务器/Serverless部署，适合无人值守运行48 3. 适用场景互补性社区普遍认为两者并非替代关系，而是互补协同：OpenClaw作为多平台交互前端，处理团队工作流和生态对接；Hermes作为高级规划器，负责复杂推理和技能进化47。实际使用中，开发者可通过hermes claw migrate一键迁移OpenClaw配置，甚至实现两个框架的Agent间通信48。表：Hermes Agent与OpenClaw核心差异 维度 Hermes Agent OpenClaw 核心优势 自我进化、研究支持、云部署 多平台支持、原生体验、稳定性 技能管理 自动生成与优化 人工编写与社区共享 记忆系统 分层记忆+用户建模 显式检索(RAG) 消息平台 7个主流平台 23+平台(含微信、LINE等) 语音交互 仅语音转文字 支持语音唤醒和持续对话 部署目标 云服务器/VPS 本地设备为主 适用用户 开发者/研究者 普通用户/企业团队 实践指南：从入门到进阶对于想要尝试Hermes Agent的开发者，其极简的入门路径是一大吸引力。提供了一行命令安装方式： bash <(curl -sL kejilion.sh) app hermes 配置与使用流程： 模型选择：运行hermes setup配置LLM提供商（Nous Portal/OpenRouter/OpenAI/本地Ollama等）8 消息网关：通过hermes gateway setup连接Telegram等平台，注册为systemd服务实现24/7运行8 任务管理：用自然语言描述定时需求（如"每周一生成项目报告"），Agent自动创建调度任务6 技能优化：执行复杂任务后检查\~/.hermes/skills/目录，查看自动生成的技能文档7 迁移路径：OpenClaw用户运行hermes claw migrate一键转移配置和历史数据8 进阶技巧： 成本控制：对非关键任务使用OpenRouter廉价模型，或本地运行Gemma/Qwen等轻量模型19 安全加固：在敏感环境使用Docker后端(hermes config set terminal.backend docker)实现沙箱隔离7 多Agent协作：通过execute_code将多步骤流程压缩为单次推理调用，减少延迟7 研究应用：利用内置RL环境生成工具调用轨迹，用于专业模型微调8 尽管Hermes表现出色，用户仍需注意其当前局限：记忆容量有限（MEMORY.md约2200字符上限）、新记忆需下次会话才生效、复杂任务仍需人工复核等5。此外，其Python代码质量与长期稳定性相比OpenClaw仍有提升空间5。背后团队与生态布局Hermes Agent的迅猛发展离不开其背后团队Nous Research的独特基因。这家成立于2023年的公司，核心成员来自以太坊MEV基础设施、分布式系统和大模型训练领域，CEO Jeffrey Quesnelle曾是以太坊Eden Network首席工程师19。团队在2025年获得Paradigm领投的5000万美元A轮融资，估值达10亿美元，其区块链背景使其天然擅长去中心化设计16。不同于大多数AI应用团队，Nous Research首先是模型训练专家——其Hermes系列模型在HuggingFace下载超5000万次，涵盖13B到70B参数版本9。这种"从模型到Agent"的全栈能力，使Hermes Agent在工具调用、长程规划等场景有深度优化，产生的数据又能反哺模型训练，形成良性循环610。更宏大的布局在于其去中心化AI生态： agentskills.io：开放的技能标准，支持跨项目共享6 Psyche网络：利用区块链协调全球闲置GPU训练大模型29 Skills Hub：官方技能市场，配合安全扫描防止恶意代码6 社区项目：HermesHub（技能市场）、hermes-workspace（网页GUI）等第三方扩展6 团队公开承诺保持开源："只要取得技术突破，就会公开实现方法"，这种Linux式的开发哲学赢得了开发者信任9。未来展望：自主智能体的临界点Hermes Agent的爆发标志着AI智能体从"工具"向"伙伴"的范式转变。其意义不仅在于技术突破，更在于揭示了AI应用的未来形态： 个人数字分身：每个人的Hermes将成长为独特的能力集合，成为真正个性化的数字延伸16 分布式工作网络：多智能体自主协作完成复杂项目，人类退居监督者角色59 模型训练革命：海量工具调用轨迹将催生新一代"实践型"大模型，超越纯文本训练局限710 人机协作界面：通过自然语言设置定时任务、跨平台无缝接力成为标配68 随着v0.8.0"intelligence release"的推出，Hermes正从"可用"向"智能"跃迁10。虽然目前仍处于早期（社区技能生态不及OpenClaw），但其自我进化的底层机制已经展现出颠覆性潜力。在AI竞争日益激烈的2026年，Hermes Agent或许正在定义下一代智能体的标准——不是更大的模型，而是更懂你、更能成长的数字伙伴。正如开发者社区的评价："当一个Agent能记住你三年前删掉的草稿，而另一个连昨天的任务都丢——我们究竟是在选工具，还是在选记忆的延续性？"9 Hermes Agent的崛起，正是对这一问题的有力回应。 官方地址：https://hermes-agent.nousresearch.com/
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }项目简介VH-Claw 是基于 Electrobun 框架开发的 OpenClaw 便携式管理工具，旨在将 OpenClaw 的完整环境封装至 U 盘，实现 “即插即用” 的跨平台体验。用户无需安装 Node.js 或其他依赖，即可在任何电脑上运行 OpenClaw，并管理 AI 模型与技能[用户提供]。作为 OpenClaw 生态的轻量化衍生项目，VH-Claw 解决了原版 OpenClaw 部署复杂、依赖环境繁琐的问题15，尤其适合国内用户、非技术背景开发者及需要频繁切换设备的使用场景。核心特性 🚀 零配置启动 首次运行自动下载 Bun 运行时（替代 Node.js），无需手动配置环境。 支持离线模式，依赖仅需下载一次，后续插拔 U 盘即可直接使用。 💾 便携式设计 所有数据（配置、日志、OpenClaw 本体）存储在单一目录，支持 U 盘或移动硬盘携带。 目录结构清晰，跨平台共享配置（config/.openclaw/openclaw.json）。 🔧 图形化管理界面 提供可视化控制面板，支持一键配置模型（DeepSeek、智谱、通义千问等）和技能。 内置 10+ 中文 AI 技能（如小红书文案生成、B站助手、天气预报等），开箱即用。 📱 全平台兼容 支持 Windows（.bat）、macOS（.app）、Linux（二进制），覆盖主流操作系统。 ⚡ 国内网络优化 内置 GitHub 镜像源（cdn.gh-proxy.org）和 华为云 npm 源，解决依赖下载慢的问题。 预置国内主流 AI 服务商 API 配置，降低接入门槛[用户提供]5。 技术架构与创新1. 技术栈 底层框架：Electrobun（跨平台桌面应用） + Bun 运行时（替代 Node.js，启动更快）。 前端：Vue 3 + Vite，提供响应式管理界面。 核心依赖：OpenClaw 最新版，支持多 Agent 协作和技能调用[用户提供]6。 2. 与 OpenClaw 生态的差异化 维度 VH-Claw 原版 OpenClaw 其他衍生项目（如 ZeroClaw） 部署方式 U 盘便携，图形化界面 需命令行配置，依赖复杂 轻量化但需编译（如 Rust 版） 国内适配 内置镜像源和中文技能 依赖社区插件，网络不稳定 无专门优化 适用人群 小白用户/移动办公场景 开发者/极客 嵌入式/企业级场景 快速开始指南1. 下载与安装 从 https://github.com/uxiaohan/vh-claw/releases 下载对应平台版本。 解压至 U 盘根目录（推荐）。 运行启动文件： Windows：双击 Windows启动.bat macOS：运行 VH-Claw-canary.app Linux：执行 ./vh-claw 2. 初始化与配置 首次运行：点击「初始化环境」，自动下载依赖（约 30 秒）。 模型配置： 进入「模型配置」页面，选择服务商（如 DeepSeek、Kimi）。 填入 API Key，保存后返回控制台启动服务。 3. 使用内置技能 通过 Web 界面调用预置技能，例如： 中国天气：查询实时天气预报。 小红书作家：生成带货文案。 B站助手：管理视频稿件[用户提供]。 应用场景与优势 移动办公：随身携带 U 盘，在任意电脑上快速调用 AI 助手处理文件、邮件或数据分析。 教育演示：无需安装环境，教师可直接在教室电脑演示 OpenClaw 功能。 隐私保护：所有数据本地存储，避免云端服务的数据泄露风险13。 开源与社区 项目地址：https://github.com/uxiaohan/vh-claw 许可证：MIT，支持二次开发与商业用途。 贡献指南：支持提交技能插件或优化国内网络适配。 结语VH-Claw 填补了 OpenClaw 生态中 “便携式+开箱即用” 的空白，尤其适合国内用户和轻量化需求场景。随着 OpenClaw 衍生项目日益增多（如安全强化版 NanoClaw、嵌入式版 PicoClaw），VH-Claw 的 U 盘设计为技术普惠提供了新思路。立即体验：下载项目并插入 U 盘，开启你的便携式 AI 助手之旅！配图建议： VH-Claw 控制面板截图（模型配置页）。 U 盘运行效果图（跨平台演示）。 OpenClaw 生态对比图（突出便携性）。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Ollama云版核心特点 免费轻量级使用 与NVIDIA云合作托管开源模型，提供免费计划（Light usage），适合聊天、轻量编码等场景。 无日志记录：不存储用户数据或用于训练，隐私性较好。 资源计量方式：按实际云资源消耗（模型大小、请求时长）动态计算额度，非固定Token或请求次数。 免费限制 并发限制：仅支持同时运行1个云模型。 额度规则（实测推算）： 每5小时Session限额：约50万Token 每周限额：约100万Token 超限返回HTTP 429错误。 模型支持 覆盖主流开源模型，包括： 通用模型：Gemma4、Qwen3.5、GLM-5、GPT-OSS 长文本/多模态：Kimi K2.5、MiniMax M2.7 代码专用：DeepSeek-R1、CodeLlama。 需选择名称带-cloud后缀的模型（如glm-5:cloud）。 快速上手步骤 注册与API获取 访问https://ollama.com/，邮箱或第三方账号（Google/GitHub）登录。 在https://ollama.com/settings/keys生成密钥。 API调用 兼容OpenAI格式： curl https://ollama.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \ -d '{"model": "qwen3.5:cloud", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}' 在线测试工具可直接体验。 模型查询 查看所有云模型：https://ollama.com/search?c=cloud。 优缺点总结 优势： 无需绑卡或手机号，注册简单。 国内访问速度尚可，支持主流开源模型。 隐私保护强，适合敏感数据场景。 局限性： 免费额度较低，重度用户需多账号切换。 仅支持单并发，不适合高负载应用。 官方未明确公开Token限额，需自行测试。 扩展建议 多账号策略：如额度不足，可注册多个邮箱账号交替使用。 本地+云端混合部署： 复杂任务用本地Ollama（如Qwen2.5 7B），轻量请求用云版，平衡成本与性能。 替代方案： 高额度免费平台：硅基流动（2000万Token）、智谱AI（GLM-4-Flash不限量）。 企业级服务：NVIDIA NIM（每分钟40请求，无总量限制）。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Cursor Cleaner - Cursor 编辑器缓存清理工具简介Cursor 编辑器作为目前最受欢迎的 AI 编程工具，在使用过程中会产生大量缓存文件。这些缓存包括 AI 模型缓存、代码编译缓存、GPU 缓存、日志文件等，长期积累可能占用数 GB 甚至数十 GB 的磁盘空间。Cursor Cleaner 是一款专门针对 Cursor 编辑器开发的缓存清理工具，帮助开发者快速扫描并清理这些缓存，释放宝贵的磁盘空间。Cursor 重度用户，建议定期使用本工具清理缓存。 为什么需要清理 Cursor 缓存？ 磁盘空间占用 - 长期使用后，Cursor 缓存可能占用 5GB~20GB+ 空间 启动变慢 - 过多缓存可能导致 Cursor 启动和运行变慢 偶发问题 - 某些情况下，清理缓存可以解决 Cursor 的异常行为 定期维护 - 类似浏览器缓存，定期清理有助于保持软件健康运行 功能特点 特性 说明 🔍 智能扫描 自动识别 Cursor 各类缓存并计算占用大小 ✅ 选择性清理 自由勾选需要清理的缓存类型，灵活控制 ⚠️ 安全提醒 自动检测 Cursor 是否运行，避免清理冲突 📝 实时日志 详细的操作记录和清理结果展示 📊 进度显示 清理过程可视化进度条 🖱️ 滚动支持 缓存列表支持鼠标滚轮滚动，操作便捷 支持的缓存类型 工具支持清理以下 14 种 Cursor 缓存： 默认勾选（安全清理）： Chromium 缓存 - 浏览器内核缓存 编译缓存 - 代码编译临时文件 配置缓存 - 编辑器配置缓存 用户数据缓存 - 用户配置文件缓存 代码缓存 - V8 引擎代码缓存 GPU 缓存 - 显卡相关缓存 Blob 存储 - 二进制大对象存储 日志文件 - 运行日志 崩溃日志 - Crashpad 崩溃报告 Service Worker - 服务工作线程缓存 默认不勾选（谨慎清理）： Session Storage - 会话存储（可能包含登录状态） Local Storage - 本地存储（可能包含登录状态） WebStorage - Web 存储 Network 缓存 - 网络请求缓存 使用方法 1. 下载与运行 下载 CursorCleaner.exe，双击即可运行，无需安装。 2. 扫描缓存 点击 "🔍 扫描缓存" 按钮，工具会自动扫描并显示各类缓存的大小。 3. 选择清理项 使用 "全选" / "取消全选" 快速选择 或手动勾选需要清理的缓存类型 鼠标滚轮可滚动查看全部选项 4. 执行清理 点击 "🧹 立即清理" 按钮开始清理。 💡 提示：如果 Cursor 正在运行，工具会弹出警告。建议先关闭 Cursor 再清理，以确保清理彻底。 5. 查看结果 清理完成后，日志区域会显示释放的空间大小和删除的文件数量。 清理路径 工具自动识别 Cursor 安装位置，默认清理： %APPDATA%\Cursor\ 包含的所有缓存目录： Cache、CachedData、CachedConfigurations CachedProfilesData、Code Cache、GPUCache blob_storage、logs、Crashpad Service Worker、Session Storage、Local Storage WebStorage、Network 注意事项 关闭 Cursor - 清理前建议先关闭 Cursor，避免文件被占用 首次启动 - 清理后首次启动 Cursor 可能需要重新加载数据，启动时间稍长 登录状态 - Local/Session Storage 可能包含登录状态，清理后需重新登录 日志保留 - 如需排查问题，建议保留日志文件 更新日志 v1.2 (2025-04-07) 修复环境卡顿 优化界面布局 下载地址 https://wwbfo.lanzouq.com/iUdMH3mpc23i