你知道吗，让 Agent记住你的项目上下文、技术决策和工作习惯，这件事完全可以不花一分钱、不连任何云服务、数据全留在自己电脑上就做到。每次打开 Hermes 或 OpenClaw 新建会话，你都得重新解释一遍项目用了什么框架、上次修 MCP 断线用的什么命令、为什么选 jose 而不是 jsonwebtoken。不是模型不够聪明，是上下文窗口本质上是"一次性"的——会话结束，记忆也跟着清零。开源社
仙踪问道
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GEO教科书都在推荐的llms.txt，为什么大模型爬虫根本不读？
llms.txt是由Answer.AI联合创始人Jeremy Howard于2024年9月提出的一个Markdown格式文件，放在网站根目录（如 ），用来告诉AI爬虫"应该读哪些页面"。它跟robots.txt的本质区别在于：robots.txt管的是"能不能爬"（准入控制），llms.txt管的是"应该读什么"（内容导航）。llms.txt不限制任何爬虫的访问权限，也不是训练数据的退出机制。听起
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你的SEO排名明明第一，用户却再也看不到你了
GEO（生成式引擎优化）不是新版本的SEO，而是一套全新的信息获取范式——它通过优化内容结构、权威信号和语义表达，让AI大模型在回答问题时主动引用并推荐你的品牌。普林斯顿大学与IIT Delhi联合团队的研究证明，系统化的GEO优化可将内容在AI响应中的可见度提升最高40%。而传统SEO争夺的是搜索结果页的排名，GEO争夺的是AI生成答案中的"引用席位"。说数字之前先问你一个问题：你现在遇到不懂的
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618 AI套餐暗战指南, 我帮你把字节阿里等5家平台的账算清了
用Hermes Agent, OpenClaw或者Claude Code等写代码的Agent朋友，最近应该都感觉到了——AI编程套餐这半年洗牌洗得飞快。腾讯云把Coding Plan全线下架换成了Token Plan，MiniMax从按次改成按Token池惹来一堆投诉，字节又搞了个"业界首个Agent套餐包"。作为每天开Hermes干活的人，这几个平台我都摸过一遍，今天不讲虚的，直接算账。先说结论
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实测对比：OpenClaw vs Hermes，176个文件批量下载，谁更靠谱？
批量处理文件这件事，说起来简单，做起来全是坑。比如手头有237条用户数据，其中176条包含人脸识别视频链接，需要挨个下载下来，重命名为"姓名-身份证号.扩展名"。听起来就是个重复枯燥的力气活，但手动一个一个来，176个文件够你点一下午。这种场景，正是AI Agent最擅长的领域。我拿了两个当下比较受关注的AI工具——OpenClaw（2025年5月版本）和Hermes Agent（v0.14）
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