Hermes爱马仕&🦞OpenClaw小龙虾

Claude Code 官方 GitHub 仓库已经突破 15 万 Stars。 这个仓库值得收藏，它主要用来查看官方更新、反馈 Bug、寻找插件和扩展功能。 比如通过 Skills、Hooks 和 MCP，让 Claude Code 接入更多工具，自动执行测试、检查代码，甚至完成一整套开发流程。 https://github.com/anthropics/claude-code Hermes/OpenClaw | AI探索

把 Agent 喂给模型的上下文按当前提问裁掉无关行，只留需要的，省 token。 https://github.com/caveman-ai/trim-1 trim-1 是一个 1.2 MB 的小模型，判断一段上下文里哪些行对当前提问有用，其余行删掉。输入一段上下文（工具输出、文件、日志、长对）加一个查询，输出按原顺序保留的原文行，删掉的位置插入一个短标记。 Hermes/OpenClaw | AI探索

国内计算机新生必备的四个东西： 1. VPN； 2. 一个自己能负担的最好的LLM coding plan，包括claude、OpenAI，也包括智谱、kimi、阿里云qwen、腾讯、小米、字节、minimax，丰俭由人； 3. 一台能完整运行claude code或者codex的顶配mac studio、二手mac mini、macbook或者内存拉满的游戏本，丰俭由人； 4. 如果有额外收入，尽可能自己外面租个房子，保证睡眠，保证时间独立，保证有大把大把的时间熬夜通宵蹬claude code或者codex做自己喜欢的好事情。 Hermes/OpenClaw | AI探索

816B 的巨型模型，居然能放在办公桌上跑了！！ 这绝对是Meta的又一个扬眉吐气时刻！！ Meta 刚刚放出了 Muse Spark Open 的开源模型： 816B 总参数、42B 激活参数、1M 上下文，原生支持文本、图像、音频和视频输入，重点面向 Coding 和 Agent。 更牛的是它的本地部署方式。 两台 M5 Ultra Mac Studio，就能把这个 816B 的模型跑起来！ 怎么做到的呢？ MoE 架构降低了每次推理的计算量，4-bit 量化将模型内存占用压缩到约 493GB，再通过 MLX、统一内存和 Thunderbolt 5，让两台 Mac 协同推理。 苹果官方实测，双机配置在 8K 上下文下，生成速度接近 25 tokens/s。 Hermes/OpenClaw | AI探索