Hermes👾4天前
今日更新 Hermes Web UI v0.6.3 今日更新 Hermes Web UI v0.6.2 → v0.6.3 主要在打磨工作流和稳定性 v0.6.32026-05-27 Bridge spinner 状态不再写入模型 reasoning,避免装饰性 thinking 文案污染后续上下文 History 新增 Hermes CLI 会话导入控制,并在导入时更安全地规范化消息结构 Provider 配置支持编辑内置 base URL,新增 LM Studio 内置 Provider,并支持从 LM Studio /models 实时发现模型 通过 Web UI bridge 发起的 OpenRouter 请求会携带 Hermes Web UI 应用归因 headers 公开 auth status 接口不再向未登录请求暴露第一个用户名 钉钉设置新增 AI Card Template ID,并持久化为 DINGTALK_CARD_TEMPLATE_ID Bridge socket JSON 输出会清洗孤立 Unicode surrogate 字符,避免聊天 SSE 崩溃 v0.6.22026-05-26 Web Bridge 支持 /plan 命令,计划命令会正确启动并展示运行状态 聊天输入框指令菜单新增 /goal 和 /subgoal,支持状态、暂停、恢复、完成和清空等操作 Goal 和 subgoal 工作流接入聊天会话,支持目标延续和状态更新 修复任务投递目标渠道选项,定时任务可以选择正确的投递位置 上下文 token 用量在重连后会按快照感知逻辑准确恢复 上下文检查点压缩对较慢的 Codex 总结更稳定:Web UI 等待 5 分钟,Python bridge broker 不再在 2 分钟后提前切断 worker 请求 修复聊天队列推进,queued 消息不会提前跳入消息列表,多窗口同步场景也保持一致 Clarify 弹窗输入框不再按 Enter 直接提交,已回复的 Clarify 也不会在切换会话后重复弹出 Bridge 终端环境刷新和 stale pid 清理收敛到更准确的作用域,减少前端运行状态残留 默认上下文长度遵循 Hermes 规范,调整为 256,000 tokens #claude #hermes #deepseek #mimo #gpt
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停更20天,我搞通了一套让AI干活的系统 20多天没更新,不是断更,是在搭一套真正能"干活"的AI系统。 以前用Notion+AI,能聊不能动手;现在这套接上Hermes和OpenClaw,AI从"陪聊"升级成"有手有脚"的执行体——你说一句"把这条视频下载下来转成文字、再拆成知识卡片",它就一路跑完。 我自己跑通的最小Demo: 飞书里发一条短视频链接给系统; 系统自动下载视频 → 提取逐字稿; 调用Skill把逐字稿拆成知识点,碰撞生成新的知识卡片; 写回Obsidian知识库,归档成可复用的"乐高块"。 部署也不复杂:Windows装Hyper-V → 里面跑Linux → 执行端装在Linux,笔记仍留在Windows的Obsidian,前端用飞书对话。整套结构就三个环节:入口(飞书)→ 验证加工(Hermes+OpenClaw)→ 内容输出(Obsidian知识卡片)。 聊点更底层的: 这件事真正的价值不在"省时间",而在认知升级——你开始把AI当成系统里的一个"工人节点",而不是单次提问的玩具。一个能自动收集 → 加工 → 沉淀的流程,就是一条闭环;闭环跑得越久,沉淀的知识越多,下一次生产成本越低,这才是内容创作上的复利。 最小行动指令:今天不用追求装完整套,先想清楚一句话——"在我的工作流里,哪一步重复劳动最该交给AI干?"把这一步先跑通,再去搭后面的环节。 #姜胡说 #一人公司 #复利 #内容创作 #大圣一人系统
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