小机AI智能体

围绕 Hermes/Evolver 等争议，本文讨论 AI 编程时代“洗代码”背后的核心矛盾：不是工具变坏了，而是很多团队缺少可执行的引用与致谢流程。

很多人以为，AI时代最重要的是“会提问”。但如果你真的在工作里用过一段时间AI，你会发现真正决定结果的，不是你能不能问出一个漂亮答案，而是你能不能把一次答案变成一条可重复、可验收、可迭代的流程。

很多团队把 AI 编程理解成“更快写代码”，却忽略了从生成到交付之间的工程鸿沟。本文以 Claude Code、Archon、mem 系项目为案例，拆解规范、记忆、评测、回归、发布五个关键环节，说明为

很多人第一次认真用 AI，都是从一句“提示词”开始的：怎么问、怎么约束、怎么让它别胡编。  说实话，这没问题。  提问能力当然值钱，它决定你能不能在同一把工具上，榨出更高的上限。 但如果你把视角从“聊

现在很多人叫“Agent”的东西，其实只是工作流：我怎么分辨真 Agent 和假 Agent????

如果你最近关注AI Agent圈，一定会发现一个名字正在疯狂刷屏——Hermes Agent。 这个由Nous Research开发的开源项目，从2月发布至今，GitHub星标已突破3.9万。