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items: Acrobat Pro DC 2026.001.21529绿色版
items: deep-printfilm：把剧本、角色和关键帧串起来的 AI 漫剧工场
items: CyberVerse：开源数字人 Agent 平台，一张照片生成实时视频通话 AI 角色
items: GPT-Image2 结构化提示词模板库，适合 AI 生图工作流参考
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Acrobat Pro DC 2026.001.21529绿色版
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date: 2026-05-11T16:46:00+08:00
description: .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/VOeaSi…

deep-printfilm：把剧本、角色和关键帧串起来的 AI 漫剧工场
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date: 2026-05-10T11:32:00+08:00
description: .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; } } AI 漫剧工场 AI 一站式短剧/漫剧生成平台Industrial AI Motion Comic & Video Workbench AI 漫剧工场 是一个面向短剧、漫剧、动态漫画与影视分镜创作者的 AI 生产工作台，目标是把故事创意快速转化为可预览、可导出、可继续剪辑的视觉资产与视频片段。项目采用 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…

CyberVerse：开源数字人 Agent 平台，一张照片生成实时视频通话 AI 角色
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date: 2026-05-05T21:11:38+08:00
description: .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…

GPT-Image2 结构化提示词模板库，适合 AI 生图工作流参考
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date: 2026-04-30T18:34:08+08:00
description: .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…

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
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date: 2026-04-25T21:20:00+08:00
description: .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 ~14…

IPv6 一键开关 - Windows IPv6 管理工具
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date: 2026-04-12T15:48:00+08:00
description: .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

超越OpenClaw！Hermes Agent一键脚本发布：会成长的AI智能体
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date: 2026-04-11T16:20:00+08:00
description: .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。…

便携式龙虾🦞：VH-Claw U 盘版开源发布
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date: 2026-04-11T15:10:00+08:00
description: .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…

Ollama云端大模型免费指南：零门槛调用Gemma/Qwen/GLM，一键API接入
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date: 2026-04-10T13:57:42+08:00
description: .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）。

Cursor垃圾清理工具
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date: 2026-04-07T21:26:00+08:00
description: .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…