Hermes：我的新 AI 助手上线记

openclaw 的热度正在以肉眼可见的速度下降，最近很多人在讨论使用 hermes。今天晚上我也了解了一下这个智能体，别的还好说，最吸引我的就是它的 Token 消耗量：它的 Token 压缩率可以达到一半以上。据说在一些特定场景下甚至能达到 70%。这一点对我非常有吸引力。众所周知，Openclaw 使用中最大的问题就是 Token 消耗量巨大。有个段子说，某公司通过大模型实现了一些功能来替代人工，但实际上在大模型上的投入比雇人还要高。所以，能用最小的代价实现原有的功能，就是它最强大的地方。另外一点是，我觉得它更适合我所需要的场景，Hermes更像一个工作助理，从而能更好地协助我工作。相比之下，Openclaw 比较“重”，它更多地是依靠大量调用外部能力的拓展性。俗话说“成年人不做选择题”，所以今天我也找了一台 VPS，把这个智能体装上体验了一下。目前的感觉是：安装体验：因为我安装 Openclaw 比较早，当时的版本不稳定，过程中遇到的问题很多，安装比较繁琐。相对来说，现在这个智能体就非常简单，支持一键安装。配置与速度：界面化配置非常方便，配上 NVIDIA 的免费模型，再搭一个

技术专业 · 29 天前
Hermes：我的新 AI 助手上线记

在真实的使用场景测试模型效果

写在前面:最近需要一个在葡萄牙语方面比较强的模型。我们在选择一个模型的时候优先选择的是模型的参数，是否参数决定结果？最好是将参数圈定范围内的模型使用真实的应用场景去测试验证，用实际效果来说话。这篇记录的是我用真实考试场景题目做盲测,对比两个候选模型的过程和结论。一开始我倾向于其中一个,但实际测下来结果打了脸。背景:为什么这两个模型?在 12G 显存的预算下,能跑 pt-PT 的本地模型其实不多。经过前期筛选,有两个都能用 ollama pull 一行命令搞定的候选:候选 A: aya-expanse:8bCohere Labs 出品,支持 23 种语言的多语言旗舰模型。背后有完整的论文、公开评测、DPO 偏好训练、模型合并等一整套方法论。Arena-Hard-Auto 多语言评测里在同级别打败了 Gemma 2、Qwen 2.5、Llama 3.1。透明度高、社区口碑好、工业级制作。候选 B: jobautomation/OpenEuroLLM-PortugueseOllama 社区一位用户(jobautomation)基于 Gemma 3 在葡萄牙语语料上微调的个人项目。没有基准测试

技术专业 · 29 天前
在真实的使用场景测试模型效果

先存量沉淀，后智能生成

最近负责一个稽核规则AI生成的项目方案的编写。在做稽核规则AI方案的时候，其实一开始我们也考虑过从底层数据、业务规则一步一步梳理上来，但很快发现这种路径效率太低，而且周期不可控。相比之下，我们更倾向于走一条把现有稽核系统中已经沉淀下来的资产用起来，通过脚本反向生成稽核规则和字典库，相当于站在已有成果之上去做AI能力的构建，而不是从零开始重造一套体系。把第一阶段的重点放在“存量”而不是“增量”。核心原因在于，现有的稽核脚本本身就是经过长期生产验证的结果，业务逻辑成熟、可靠性高，是最优质的一批训练数据。同时，无论是集团侧的收入保障体系，还是cBSS稽核、省内个性化稽核，这三套体系其实已经覆盖了绝大多数主流场景，短期内并不存在“数据不够用”的问题。优先走“脚本 → AI解析 → 人工确认 → 入库”这一条路径，把生产环境中已经验证过的SQL脚本作为核心输入，让AI去理解和结构化这些规则，再由人工进行把关，最终沉淀成标准化的知识库。在这个基础逐步夯实之后，才考虑逐步开放自然语言直接生成规则的能力，但前提始终是结果可控、可审核、可回滚。在这种情况下，优先把存量资产进行结构化沉淀，一方面可以快速形

技术专业 · 30 天前
先存量沉淀，后智能生成

VibeVoice 环境搭建日记（ASR + TTS探索版）

今天在nvdia的机器上安装了微软开源的VibeVoice，目前只是看看效果，以评估后续是否进行一些场景开发中使用。一、目标搭建并验证一套语音处理能力：音频 → VibeVoice → 自动生成 SRT 文本 → VibeVoice → 语音文件（探索）并评估其在以下场景的可用性：视频字幕生成多说话人识别中文/葡语语音生成能力后续接入视频生成流水线（MoviePy）二、环境准备1️⃣ 基础环境系统：Ubuntu（GPU服务器）Python：3.9（已存在）GPU：已配置 CUDA2️⃣ 创建虚拟环境python3 -m venv vibevoice-env source vibevoice-env/bin/activate三、代码获取与安装1️⃣ 克隆项目git clone https://github.com/microsoft/VibeVoice.git cd VibeVoice2️⃣ 关键问题（踩坑记录）❌ 执行：pip install -r requirements.txt报错：没有 requirements.txt👉 原因：项目使用 pyproject.toml 管理依赖（新

技术专业 · 30 天前
VibeVoice 环境搭建日记（ASR + TTS探索版）

Ubuntu 网络唤醒配置后关机自动重启问题排查记录

背景家里有一台装了 Ubuntu 的 GPU 服务器（hostname: gpu-nvdia），平时配置了网络唤醒（WOL），需要跑大模型时远程发 magic packet 唤醒，用完后 SSH 执行关机。最近出现了一个奇怪的问题：执行关机命令后，机器成功关机，但大约十几秒钟后会自动重新启动。排查过程第一步：确认关机命令本身没问题远程 SSH 执行关机时，有一个常见坑：SSH 断开时 shutdown 进程被 SIGHUP 信号中断，导致关机流程没走完。改用以下方式确保关机进程不受 SSH 断开影响：bashsudo systemd-run --on-active=5 systemctl poweroff执行后机器确实正常关机了，但十几秒后仍然自动重启。说明问题不在关机命令本身。第二步：查看启动日志和唤醒设备查看 ACPI 唤醒设备列表和启动记录：bashsudo journalctl -b 0 | grep -iE "wake|wol|acpi|power|pme" cat /proc/acpi/wakeup last -x | head -30从 last -x

技术专业 · 30 天前
Ubuntu 网络唤醒配置后关机自动重启问题排查记录

RemNote iPhone 端 Flashcard 字体太小？用 CSS 解决

换了新 iPhone 之后，打开 RemNote 刷葡语单词卡，发现 flashcard 上的字小得让人皱眉。戴着眼镜看还是费劲，280 张卡片刷下来眼睛很累。直觉反应是去 Settings 找字体设置——翻遍了 Appearance 选项，什么都没有。去社区搜了一下，发现这是一个被用户抱怨了两年多的老问题。RemNote 官方的回复是："目前唯一的解决方案是使用自定义 CSS，我们希望在未来的更新中加入这个设置。"两年过去了，功能还没上线。那就自己动手。第一步：找到 Custom CSS 入口RemNote → Settings → 搜索 "CSS" → 自定义 CSS → 添加空白 CSS 代码块。第二步：先用核弹测试 CSS 是否生效网上能找到的教程大多写于 2020 年，那时候的 class 名称早就随版本迭代改掉了。与其逐个试过时的选择器，不如先用通配符验证 CSS 注入本身是否有效：css* { font-size: 24px !important; }保存后进入 flashcard 复习界面——如果全部文字都变大了，说明 CSS 注入有效，只是选择器不对。如果毫无变化

技术专业 · 04-14
RemNote iPhone 端 Flashcard 字体太小？用 CSS 解决

OpenClaw 的周末“零成本”改造记

背景这个周末花了不少时间对 OpenClaw 做了一次系统性改造。起因很简单：之前订购的 Google Cloud 300 美元免费额度到期，Gemini 的 API 调用开始大面积报 429（超额限制），bot 彻底无法回复。需要找到一个尽可能低成本、甚至零成本的方式让系统继续跑起来。最终确定了三层模型链的方案，整体算下来基本相当于零额外成本运行。解决方案：三层模型链主模型：ChatGPT Plus (openai-codex/gpt-5.4)通过低价区订阅，费用本身不高。近期语言考试在即，Codex 编码需求不多，Premium 额度消耗有限，作为日常主力模型。中间层 Fallback：NVIDIA NIM 免费模型 × 3引入 Kimi K2.5、MiniMax M2.5、GLM-5 三个模型。主模型额度耗尽或出现问题时自动切换，完全免费。托底层：OpenRouter Freeopenrouter/free 自动从可用免费模型中选择最合适的，每天 200 次请求，作为最终兜底，无需任何费用。关键操作记录① NVIDIA NIM API 接入前往 build.nvidia.com

技术专业 · 04-11
OpenClaw 的周末“零成本”改造记

摆脱束缚，批量迁移一加备忘录

周末帮老婆换了华为手机，本以为数据迁移是小事，没想到在备忘录这一关卡了壳。折腾了一圈后，我用 Claude 的 Chrome 插件，20 分钟自动化导出了 352 条笔记。这篇文章记录完整过程，希望能帮到同样面临备忘录垮系统迁移的你。背景：一次普通的换机，一个不普通的坑周末老婆更换了华为手机，我用华为自带的"手机克隆"完成了通讯录、照片、应用等大部分数据的迁移，过程还算顺利。但当我处理一加手机的备忘录时，问题来了——无论怎么操作，备忘录都无法通过官方迁移工具直接转移到华为。第一次尝试：小红书推荐的"换机助手"们上网搜索后，小红书上清一色推荐各种"换机助手"类 App。我抱着试试看的心态，从 OPPO 应用商店先后下载了三款，结果体验极差：打开就是满屏广告，弹窗关不完核心功能藏在层层引导页背后，点半天到不了正题有些号称支持"备忘录迁移"，实际根本无法识别一加的笔记数据结论：这条路走不通。 这些所谓的工具本质上就是广告壳，真正解决问题的能力几乎为零。最终方案：云端 + 浏览器 + Claude Chrome 插件放弃流氓软件后，我回归到最基础的思路：既然手机端迁移不了，那就把数据搬到电脑上

技术专业 · 03-15
摆脱束缚，批量迁移一加备忘录

OpenClaw Quiz 响应速度优化工作记录

日期：2026-03-14 问题：Quiz 增加新题目时响应慢（2分钟以上）一、问题现象最近总是感觉 openclaw 发送 quiz 增加 指令后，bot 长时间处于 typing 状态，需要 2-3 分钟才能回复，且随着 quiz 条目增加，速度越来越慢。二、根本原因分析2.1 数据文件结构排查发现 quiz 数据分散在两个文件：文件用途大小条目数quiz_state.json练习大脑，含 SRS 数据（totalCorrect/totalWrong/weight）56KB225条pt_learning_quiz.json原始题库备份，含详细 explanation/category/tags77KB224条练习时只读取 quiz_state.json，pt_learning_quiz.json 基本闲置。2.2 慢的直接原因quiz_state.json 原来是标准 JSON 数组格式：[ {"id": "...", "question": "...", "srs": {...

技术专业 · 03-14
OpenClaw Quiz 响应速度优化工作记录

尝试解决始终困扰我的API限流问题

日期：2026-03-14 系统：VPS（s877652）/ OpenClaw v2026.3.8 记录人：Wei一、背景OpenClaw 部署在 VPS 上，最近经常性的出现发送消息回复慢的问题，之前通过配置多个api key的方式尝试解决都没有好的效果，最多的时候甚至配置到了三个api key。今天再次出现发送后没有响应的问题，决定彻底的把问题查清楚。之前的处理过程中更多的依赖大模型的处理方案，这次坚决要求其给出处理方案的openclaw的官方文档的依据，明显的感觉靠谱了很多。二、初步排查2.1 服务状态确认执行 systemctl status openclaw 提示 Unit openclaw.service could not be found，误以为服务未启动。实际原因：OpenClaw 的 systemd 服务注册在 user 级别（~/.config/systemd/user/），需使用 systemctl --user 命令查看。systemctl --user status openclaw-gateway # 正确方式 systemctl --user stat

技术专业 · 03-14
尝试解决始终困扰我的API限流问题
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