正月初八，开工大吉！

Claude Code 发布正好一周年了。

这一年，CLI Agent 帮我们搞定了不少 coding 和系统维护工作。

直到上个月 OpenClaw 爆火，我们正式进入了个人 Agent 时代。

但说实话，OpenClaw 使用门槛有点高。

安装部署麻烦，用起来也偏技术，普通人根本玩不转。

春节期间突发奇想，我就做了这个东西。

TurboClaw 是什么

TurboClaw 是最新的个人 Agent 客户端。

说白点，把用 OpenClaw 类 Agent 的门槛直接降到 0。

安装包只有 10MB，下载就能用。

自带免费基础模型，不用配置大模型 API Key 也能跑。

内置实用热门skills，开箱即用。

能干什么

本地文件访问、编辑、整理、系统级命令行权限，这些都有。

你可以用它整理桌面、清理缓存、操作任意文件夹。

它支持个性定制、长期记忆、主动性的心跳机制、定时任务。

多会话管理、多模型、多语言，也都支持。

最爽的是，可以用你熟悉的聊天 App 随身控制。

接入聊天软件

Telegram、Discord、飞书、钉钉、QQ，这些消息应用都支持。

设置里填个 Token 或 App ID，就能开启远程控制模式，立即拥有随时待命的AI同(niu)事(ma)。

新手友好，连 @BotFather 创建机器人都有提示。

模型选择

支持 Zhipu（智谱）、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、OpenRouter 这些主流供应商。

默认内置 glm-4.7-flash，开箱就能免费体验。

下载使用

目前只支持 Apple Silicon 的 Mac。

下载地址：https://github.com/aooyoo/TurboClaw/releases/tag/v1.0.0（点击阅读原文直接前往）

安装很简单，双击解压，把 app 拖到应用程序文件夹就行。

首次打开如果提示「无法验证开发者」，点击「完成」后到系统设置-隐私与安全性中选「仍要打开」就行。

源码开源

源码我也开源了：https://github.com/aooyoo/TurboClaw

有问题或者有功能建议，欢迎交流。

在本文截稿时，Clawdbot官方已经宣布更名为MoltBot，如果接下来你在其它地方看到MoltBot，那也是它。

前言：这两天它太火了，不用焦虑，先看看我的体验

上个月在 X 上就刷到过 Clawdbot 的讨论，那时候 Claude Cowork 都还没出。

说实话，第一眼看到这个项目时，我有点怀疑：又是哪个轮子？

真正让我决定试试的，是 Youtube 上看到一个硅谷的博主推荐，他专门买了个mac mini来跑。

于是我在一台老 Intel MacBook 上装了 Clawdbot。（先说，不用另买mac mini，老mac/vps/树莓派/WSL2都行。至于为什么不推荐在主力电脑上安装，主要是因为它权限太高，容易把你的工作环境弄坏。）

然后就开始踩坑。

官方的安装命令在 macOS 11.7 上直接编译失败，Node.js 依赖各种报错。折腾了一晚上，最后手动装了 nvm 和 Node.js 22.0 搞定。

如果你也遇到了同样的问题，直接跳到「安装前准备」那一节，我写了详细的解决方案。

装完之后，我真香了。

一、Clawdbot 到底是什么？

Clawdbot 本质上是一个基于 CLI 的桌面 Agent，但它打通了 Telegram、WhatsApp 这些消息服务。

啥意思呢？

你可以在手机上给 Telegram 发一条消息，家里的电脑就开始干活了。

和 Claude Code 的核心区别：

特性	Clawdbot	Claude Code
消息集成	Telegram/WhatsApp/Discord等	无
远程控制	随时随地	只能本地
记忆系统	改进版	会话级
本地权限	更多	受限/请求授权
费用	使用现有订阅（ChatGPT/GLM等）	Cowork 需会员

说白了，它就是一个「随时能联系上的 AI 助手」。

二、安装前准备（重要！）

前置要求

• Node.js >= 22（注意版本！）
• macOS / Linux / Windows (WSL2)

常见坑：Node.js 版本问题

如果你用的是老版本 macOS（11.7 或更早），官方安装命令大概率会失败。

我的报错是这样的：

gyp ERR! build error
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2

解决方案：手动安装 Node.js 22

# 1. 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash
 
# 2. 重新加载终端配置
source ~/.bashrc  # 或者 source ~/.zshrc
 
# 3. 安装 Node.js 22
nvm install 22
nvm use 22
 
# 4. 验证版本
node --version  # 应该显示 v22.x.x

为啥不用官方的 Node.js 安装包？

因为老版本 macOS 上，某些原生依赖编译不过。官方安装包24+在老版本上也不支持。nvm 会下载预编译的二进制文件，直接绕过这个问题。

三、快速安装（10 分钟）

官方安装命令

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

或者用 npm：

npm install -g clawdbot@latest

Windows 用户（PowerShell）：

iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex

验证安装

clawdbot --version

如果能看到版本号，说明安装成功了。

四、配置向导（3 分钟）

Clawdbot 提供了一个 onboarding wizard，会一步步引导你配置：

clawdbot onboard --install-daemon

向导会让你选择：

1. Gateway 模式

• Local（推荐）：Gateway 运行在本机，适合个人使用
• Remote：Gateway 运行在远程服务器，适合 24/7 运行

2. 模型和授权

• OpenAI OAuth（推荐）：登录 ChatGPT 授权即可
• API Key：使用自己的 API Key（支持 OpenAI/Anthropic/其他）

我用的是 GPT-4，直接用 ChatGPT 登录授权就行。

3. 消息渠道配置

• WhatsApp：扫码登录（类似微信网页版）
• Telegram：创建 Bot 并输入 Token
• Discord：创建 Bot 并输入 Token

强烈推荐先用 Telegram 试手，因为配置最简单。

4. 后台服务

向导会问你要不要安装后台服务（launchd/systemd），建议选 Yes。

这样 Clawdbot 会开机自启动，不用每次手动运行。

五、连接 Telegram（核心功能）

第一步：创建 Telegram Bot

1. 在 Telegram 里搜索 @BotFather
2. 发送 /newbot
3. 按提示输入 Bot 名称（比如 MyClawdbot）
4. BotFather 会给你一个 Token，类似这样：

1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

复制这个 Token，一会要用。

第二步：在 Clawdbot 中配置

如果你用了 onboarding wizard，直接在向导里输入 Token 就行了，超简单。

如果已经完成了向导，想手动加一个 Telegram Bot，可以这样：

# 编辑配置文件
nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

添加 Telegram 配置：

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "token": "你的_Bot_Token"
    }
  }
}

第三步：启动 Gateway

clawdbot gateway --port 18789 --verbose

如果安装了后台服务，Gateway 应该已经在运行了。可以用这个命令检查：

clawdbot status

第四步：第一次对话

1. 在 Telegram 里搜索你刚创建的 Bot
2. 发送任意消息，比如 hello

重点来了：第一次对话会返回一个 pairing code（配对码）。

别慌，这是正常的。Clawdbot 默认开启安全模式，陌生 DM 需要手动批准。

批准配对：

clawdbot pairing approve telegram <配对码>

然后你再发一条消息，Bot 就会正常回复了。

六、验证和使用

检查状态

# 查看 Gateway 状态
clawdbot status
 
# 健康检查
clawdbot health
 
# 安全审计
clawdbot security audit --deep

打开 Dashboard

Clawdbot 提供了一个 Web 控制面板：

clawdbot dashboard

然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/

你可以在 Dashboard 里：

• 查看所有会话
• 发送测试消息
• 配置 Agent
• 查看日志

远程控制

现在你可以：

在手机上给 Telegram Bot 发消息：

帮我看看 ~/Documents 里有什么文件

家里的电脑就会执行这个命令，然后把结果发回给你。

这太爽了。

七、实用技巧

1. 保持 Gateway 持续运行

如果你用的是 macOS，后台服务会自动管理。

如果想手动启动：

# 前台运行（调试用）
clawdbot gateway --verbose
 
# 后台运行
clawdbot gateway --daemon

2. 查看日志

# 实时查看日志
tail -f /tmp/clawdbot/gateway.log
 
# 或者用 clawdbot 命令
clawdbot logs --follow

3. 配置文件位置（记一下，有用）

• 主配置：~/.clawdbot/clawdbot.json
• 工作区：~/clawd（存放你的 skills、prompts、memories）
• 凭证：~/.clawdbot/credentials/
• 会话历史：~/.clawdbot/agents/<agentId>/sessions/

4. 更新 Clawdbot

# 如果你用的是安装脚本
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
 
# 如果你用的是 npm
npm update -g clawdbot@latest

八、常见问题

Q1: Telegram Bot 不回复？

原因 1：没批准配对码（最常见）

clawdbot pairing list telegram
clawdbot pairing approve telegram <配对码>

原因 2：Gateway 没运行

clawdbot status
# 如果显示 "stopped"，启动它
clawdbot gateway --daemon

原因 3：没配置模型授权

clawdbot onboard  # 重新配置模型和授权

Q2: 如何更换模型？

编辑配置文件：

nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

修改模型配置：

{
  "models": {
    "defaults": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-5.2"  // 或其他模型
    }
  }
}

然后重启 Gateway：

clawdbot gateway restart

Q3: 能同时在多个渠道用吗？

可以。

Clawdbot 支持同时连接 WhatsApp、Telegram、Discord 等多个渠道，想配几个配几个。

配置方式都和 Telegram 类似，在 onboarding wizard 里依次配置就行了。

九、为什么我现在介绍它？

和 Claude Code 对比

场景	Clawdbot	Claude Code
远程任务	手机随时发任务	必须在电脑前
24/7 待命	家里电脑一直开着	同上
消息集成	Telegram/WhatsApp	无
编程能力	完整文件操作	同样强大
Skills 生态	兼容 MCP	更成熟

我的结论：

• 如果你主要在电脑前用 Claude Code，继续用就行
• 如果你需要远程控制、随时发任务，Clawdbot 更香

和豆包手机对比

这是两个不同的技术路线：

它们不是竞争关系，而是互补。

我相信未来会出现两者结合的方案。

十、适合谁用？

推荐人群

1. 需要远程控制电脑的开发者
   • 随时随地查看服务器状态
   • 手机上发任务，家里电脑执行
2. 重度 Telegram/WhatsApp 用户
   • 喜欢在聊天软件里直接操作
   • 不想切换到专门的 AI 应用
3. 对 Claude Code 的限制不满的人
   • Cowork 要付费
   • 想要更多本地权限
   • 需要更好的记忆系统
4. 喜欢折腾的技术爱好者
   • 愿意花时间配置
   • 想要完全掌控自己的 AI 助手

不推荐人群

1. 完全不熟悉命令行的用户
   • 虽然有向导，但还是需要一点 CLI 知识
   • 可以先学学命令行基础
2. 只需要偶尔用 AI 的人
   • 如果只是偶尔问问题，ChatGPT 网页版就够了，别折腾
   • 够用就好
3. 对隐私极度敏感的人
   • Clawdbot 需要授权访问文件系统
   • 虽然是本地运行，但如果你很在意这个，要考虑清楚
   • 安全第一

十一、最后：我的真实体验

装好 Clawdbot 之后，我最大的感受是：

随时能联系上的 AI，真的不一样。不是一点点的不同，是「完全不同物种」的那种不一样。

以前用 Claude Code，我得：

1. 打开电脑（如果电脑没开的话）
2. 打开终端
3. 输入命令
4. 等结果

现在用 Clawdbot：

1. 掏出手机，Telegram 发一条消息
2. 该干嘛干嘛，等它干完活通知我

体验完全不同。

听起来好像差别不大？

但你试过在外面突然想起来「哎呀，家里有个脚本没跑」，掏出手机就能操作，就知道有多爽了。

而且它本身完全开源且免费，用你现有的AI订阅连接上即可。

如果你之前对 Claude Code、Claude Cowork 又爱又恨，那 Clawdbot 值得认真试一试。

十二、快速开始

安装（10 分钟左右，需要本地编译依赖）：

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

配置向导（3 分钟）：

clawdbot onboard --install-daemon

启动 Gateway：

clawdbot gateway --daemon

然后在 Telegram 上给你的 Bot 发第一条消息。

试试看，你会有惊喜。

参考资源

• 官方文档：https://docs.clawd.bot/
• GitHub 仓库：https://github.com/clawdbot/clawdbot
• Reddit 讨论：Clawdbot: the full setup in 30 minutes
• Medium 教程：How to Set Up Clawdbot

作者的话：这篇文章是基于我的真实安装经历写的。如果你在安装过程中遇到问题，欢迎在评论区交流。

年更文来啦，2025年的合集——

今年因为有了更好的AI，做了更多事情。可以称为Agent元年了，助手们都升级成了Agent：ChatGPT、Gemini+NotebookLM、Claude Code、Manus。

今年，做了近30个大大小小的demo，去复现、去学习、去思考创新。

今年，写了52期AI大模型动态周报，完成了又一年的AI编年史。

1月

2025-01-02 13:05:12
芒果tv app竟然没有湖南卫视直播

2025-01-05 14:09:01
闪念胶囊AI版

2025-01-07 18:58:57
Time Machine用移动硬盘，就老是要忘记备份

2025-01-08 11:32:51
飞书的会议后智能纪要和近期会议总结，完全就是AI秘书了，秒杀实习生……

2025-01-10 14:29:31
微信啥时候能支持会话分组啊，现在要变相实现的话只能把工作群全丢到折叠的群聊里

2025-01-11 09:43:03
ICS、纪实人文、七彩戏剧三个频道停播，在东方有线和电信IPTV被直接跳过，看看新闻把ICS直播替换为了ShanghaiEye，纪实人文替换为了新纪实（轮播东方卫视制作的纪录片）

2025-01-11 21:21:42
飞机两个黑匣子数据可以实时流式传输到服务器备份，航班执行完成后则删除

2025-01-11 21:25:05
五星体育广播、KFM981、浦江之声广播三套广播频率停播

2025-01-12 13:22:50
#nowplaying 许卿安 – 周深

2025-01-13 09:51:19
摸鱼神器：https://iwoso.co/hotnews

2025-01-14 16:39:47
Ollama几乎可以让任何8GB及以上内存的PC变成AI PC

2025-01-19 00:40:56
凌晨12点的宝安机场就跟晚高峰一样

2025-01-19 00:43:22
原来开启了面容锁的app，桌面小组件也会被删掉/无法添加（合理但好像少了提示

2025-01-20 01:00:46
有人在小红书评论区写了一句hack prompt，大模型翻译时遵循了这句prompt

2025-01-21 19:57:47
今天热到什么程度呢？就是在餐厅吃饭脱了外套，然后走的时候走出来很远了，都没有发现外套忘了带。

2025-01-24 14:23:40
ChatGPT Operator的演示中用到的服务都是web的(browser use)，湾区生活中的主流服务，包括opentable、instacart、stubhub、thumbtack、doordash，没有演示跨服务的操作。

2025-01-24 14:28:57
https://www.youtube.com/watch?v=CSE77wAdDLg

2025-01-26 12:57:28
DeepSeek-R1已经被Ollama放在首页第二位推荐了

2025-01-26 13:19:33
DeepSeek官方线上版本比开源的效果好，本地跑的7b的版本我觉得不如qwen2.5，可能要更大参数，但我设备性能不够了

2025-01-27 18:15:06
过年期间亲戚聊天内容来自大家平时刷的短视频

2025-01-28 23:53:03
春晚直播信号版本：高清、超高清HDR、竖屏、听觉无障碍、视觉无障碍、CGTN版
春晚视频号：竖屏+后台
春晚小红书：大家的春晚

2025-01-30 16:08:39
过年期间给不方便科学上网的朋友按头安利了DeepSeek

2月

2025-02-01 09:33:32
测试了两道此前仅有r1和o1做对的数学题，免费的o3-mini都做对了，且推理速度和输出速度极快！真卷啊

2025-02-02 07:39:41
siliconflow在华为昇腾芯片的集群上部署了deepseek-r1推理服务！

2025-02-03 10:38:28
https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1603533

2025-02-03 12:46:16
在飞机上读paper，配合本地LLM可以轻松翻译加查询讨论

2025-02-03 14:56:00
sam altman正在东京跟孙正义对谈。今天早上OpenAI宣布的Deep Research也是在东京办公室发布的。

2025-02-05 14:20:53
除了openwebui，Enchanted客户端是mac上最好的ollama UI

2025-02-06 17:11:12
16G内存的mbp，本地部署ds有两种方案：
1、Ollama + deepseek-r1:14b + chat app，chat app推荐CherryStudio
2、LM Studio + deepseek-r1:7b去审查版gguf模型

2025-02-06 23:24:06
哪吒2的第一出品方是成都的公司，导演也是四川人

2025-02-07 08:49:42
GTA6今秋发布 https://a.jump-game.com/wapp/p/537313

2025-02-07 14:18:46
看完哪吒2，想起《十万个冷笑话》，又翻出来看了一遍，真是经典啊 https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep12087/

2025-02-09 11:28:48
微博b站抖音毛象都能多点登录，小红书还不能

2025-02-09 15:18:06
Deepsex 离谱 https://huggingface.co/spaces/ValueFX9507/Tifa-Deepsex-Cot-14B

2025-02-10 14:41:05
双流T1翻新完毕，2月24日恢复运营，成都再次回到两场4航站楼1卫星厅

2025-02-10 14:43:08
https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning

2025-02-11 11:59:02
https://www.bbc.com/zhongwen/articles/cgmyp4dpykzo/simp

2025-02-12 18:27:13
huggingface上这么多model的下载量，带宽得多大。。

2025-02-12 19:07:59
https://www.bilibili.com/video/BV1bnNDeFELK/
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67a1b697247d51713c868367

2025-02-13 19:11:36
哪吒2突破百亿票房

2025-02-13 22:14:31
【大神Andrej Karpathy最新讲座：深入探讨ChatGPT类大语言模型-哔哩哔哩】 https://b23.tv/pjyRR5g

2025-02-16 21:11:49
GPT-4.5、Claude4、Grok-3都快来了

2025-02-17 09:54:01
大部分伸手党已经会用AI搜索了

2025-02-17 09:55:07
网球初体验：因为乒乓球和羽毛球的思维惯性，老是接球发力和打高球。

2025-02-17 12:14:14
两周过去了，DeepSeek-R1-671b在ollama上的两个量化版本，Q2.51/Q1.58，都超过了5万下载量。也就是说有超过10万台192GB以上内存的设备都部署了满血版。

2025-02-24 08:41:21
https://anyvoice.net/zh/ai-voice-cloning

2025-02-24 10:49:37
俄乌战争三周年。

2025-02-24 20:55:35
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 迄今最聪明的模型，也是首个能进行“扩展思考”的 Claude 模型。

2025-02-26 10:11:51
特斯拉FSD就这么突然的在国内推送了，V13.2.6版本。
官方更新公告中称为“城市道路Autopilot”。此前已购买FSD且为HW4的焕新3和model s/x plaid已经收到2024.45.32.12推送。
目前看起来跟北美的纯视觉端到端版本是一样的，并未针对中国道路做训练，无法识别实线、待转区和部分掉头车道。

2025-02-26 10:49:52
本次更新恰好在春节EAP赠送到期和焕新Y开启交付的时间。焕新Y应该交付即可支持。
马斯克称特斯拉使用了公开可用的中国道路和交通标志视频，通过创新的视频模拟环境对FSD进行了训练。

2025-02-27 10:05:53
在人工智能逐步替代标准化工作的趋势下，”长尾工作”正成为人类保持经济价值的核心领域。这些需要复杂认知、情感互动和创造力的工作类型，构成了未来人类就业的护城河。

2025-02-27 15:55:03
回看o1-preview刚发布时的推理过程reasoning_content，是分要点展示的
https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/chatgpt-o1-preview-can-solve-riddles-faster-than-me-and-i-kind-of-hate-it-for-it

3月

2025-03-05 19:43:26
iOS18.4 已经可以显示5Ga的信号了

2025-03-06 11:43:21
https://mcp.composio.dev/

2025-03-07 19:28:34
Manus用到的模型是Claude和微调后的Qwen

2025-03-08 17:16:08
看《猫猫的奇幻漂流》像在玩《stray迷失》

2025-03-09 00:58:46
难哄 虽然剧情槽点很多，但台湾导演的拍摄风格、剪辑、视觉都不错，每首ost音乐也很棒，是一部质量很好的纯爱剧。

2025-03-10 18:26:34
modelscope的模型上传流程，跟huggingface差了两条街

2025-03-11 01:03:34
ImageNet数据集与竞赛开启了深度学习浪潮之后，每个时代都有自己的当红榜单指引着最前沿技术的发展：
BERT时代是语言理解基准CLUE、SpuerCLUE。
随后ChatGPT、Claude、Gemini已经刷爆了考验各学科知识的MMLU、以及用户盲选投票的LLM Arena大模型竞技场。
o1/r1/QwQ类推理模型正在比拼数学（AIME、FrontierMath）、博士级别理科题（GPQA）、编程/软件工程能力（Codeforces、SWE-bench、LiveCodeBench）。
而智能体刷GAIA，似乎正在成为行业最新共识。

2025-03-11 15:46:29
火山引擎开源的这些AI应用 质量都不低
https://www.volcengine.com/product/ai-app-lab

2025-03-13 17:54:19
自此，美国芯片企业中，英特尔CEO陈立武、英伟达创始人兼CEO黄仁勋、AMD董事长兼CEO苏姿丰、博通总裁兼CEO陈福阳、MPS芯源系统创始人兼CEO邢正人、安霸总裁兼CEO王奉民等，均为华人。
（三个台湾，两个马来西亚，一个大陆

2025-03-16 20:39:51
塞尔吉尼奥在国足队内跟蒋光太粘在一起嘛

2025-03-17 01:20:31
VOA因为川普的行政令都停播了

2025-03-17 11:15:39
https://lookup.icann.org/zh
RDAP查询工具（新版WHOIS）

2025-03-17 17:02:08
Grok和Gemini的深度研究都还挺好用的

2025-03-17 19:05:40
FSD在中国大陆开启一个月免费体验活动，将推送给所有符合条件的车辆（目前尚不确定是否包含HW4以下的车辆）

2025-03-18 11:15:28
Manus也是一种自动驾驶。

2025-03-18 19:00:58
我的第一个Manus case回放: https://manus.im/share/xBetXI2KjAJhq6FybgOqP4?replay=1

2025-03-20 22:26:48
春分+国际幸福日

2025-03-21 09:19:56
小红书什么时候能多设备同时登录啊

2025-03-21 09:32:03
2024年上海的冬天过去了。2024.11.20-2024.3.20

2025-03-21 11:55:11
意大利报纸《IL Foglio》推出全球首份完全由AI生成的实体报纸，从写作到讽刺手法皆出自AI之手。《IL Foglio》的编辑Claudio Cerasa称，这次发行AI报纸，是一项为期一个月的新闻实验的重要部分，旨在全方位展示AI技术对工作方式以及日常生活的影响。

2025-03-21 17:42:14
计算机历史博物馆收藏了2012年的AlexNet的源码，AlexNet的开发者包括Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky
https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code

2025-03-23 18:27:41
“穷人的焦虑来自于没钱，富人的焦虑来自于都得死。富人的松弛感来源于有钱，穷人的松弛感来源于都得死。”

2025-03-23 18:55:43
《联合早报》：中国特稿：中共二十大下半场 盘点政治新星行情
https://www.zaobao.com/news/china/story20250323-6048835

2025-03-23 20:56:06
Google退出中国市场15周年。

2025-03-24 13:56:21
RWA 是指可以在区块链上进行代币发行、交易或管理的传统物理或金融资产。一旦有了RWA通证之后，就可以用来做很多DeFi资产管理，这类资产包括房地产、商品、股票、债券、应收账款、知识产权等。通过区块链技术将这些现实世界的资产进行代币化，使它们可以数字形式进行交易和管理，从而提高流动性和透明度。

2025-03-24 18:41:49
flowith oracle模式生成的网站合集：https://flowithai.feishu.cn/docx/I5J6dQZt9opp2Rxhdi2c0JnrnKc

2025-03-25 09:57:43
todesk减少免费版用户每月连接次数了

2025-03-26 14:46:10
ai.dev域名指向Google AI Studio

2025-03-26 16:54:28
trae对普及AI编程的贡献会比cursor更大

2025-03-26 20:07:04
Claude太适合写nextjs项目了，搭配github+vercel+supabase，发布小型web应用太方便了

2025-03-27 22:18:46
用trae做了一个免费LLM API服务，技术栈：nextjs+vercel+supabase
platform.aitools.cfd
由于3.7一直排队，编码+debug都由Claude-3.5-Sonnet模型完成

2025-03-28 11:06:00
mac微信4.0.3.50彻底重构了，聊天记录都要迁移一遍 :0010:

2025-03-28 13:08:50
https://stcn.com/article/detail/1609852.html

2025-03-28 14:54:30
云族裔发售了，画面好逼真啊

2025-03-28 17:51:19
https://x.com/PJaccetturo/status/1905151190872309907
效果太好了

4月

2025-04-02 10:30:39
虽然都叫自动驾驶，但实际的技术可能差很远，高精地图+hard code和大模型端到端可以说从原理上有根本的不同，这也是为什么fsdv12和v13差距这么大。

施工路段NOA时速97=不要命。

2025-04-02 16:10:36
https://firstpagesage.com/seo-blog/the-google-algorithm-ranking-factors/

2025-04-05 14:08:53
微软50周年，盖茨在博客撰文：https://www.gatesnotes.com/meet-bill/source-code/reader/microsoft-original-source-code

2025-04-06 00:34:08
https://www.youtube.com/watch?v=AhhQ3e8Re1k

2025-04-07 22:06:26
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E6%8A%A5%E7%BA%B8%E5%88%97%E8%A1%A8
现时上海仍有79份报纸在出版

2025-04-09 12:29:36
https://next-hackathon-2025.vercel.app/

2025-04-09 14:18:30
https://cn.nytimes.com/china/20250409/china-trump-tariffs/

2025-04-11 10:33:39
Google搜索框变长了

2025-04-12 14:33:50
大风来了

2025-04-14 09:56:53
周末想做一个东西，刚才上班路上跟deepseek-v3-0324讨论好了技术方案 :0000:

2025-04-14 13:16:31
https://xhslink.com/iNYicab

2025-04-14 20:47:27
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

2025-04-15 20:33:45
寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟。哀吾生之须臾，羡长江之无穷。

2025-04-17 11:02:47
有人说微信现在成了最大的AI应用，但是元宝账号又不是所有用户默认关注的，并且目前也还没有上任何与微信个人数据结合的扩展功能。

2025-04-17 12:15:14
o3已经是agent了，会搜索、执行代码、理解图片等操作组合完成任务

2025-04-21 16:50:14
ChatGPT已经可以自动判断当前问题是否需要搜索最新信息后回答了。

2025-04-22 22:26:54
瑞哥火到国外了

2025-04-23 15:39:44
少看社交媒体，多看书

2025-04-24 21:10:51
清理mac微信旧版本数据，腾出接近100GB空间 :0000:

2025-04-29 08:39:36
Qwen3的混合推理，简单问题不think，复杂问题才think。还可以手动控制，加/no_think 或/think

5月

2025-05-04 10:19:59
nike run club美区重装后用海外ip可登回原账号

2025-05-05 20:03:33
今天开ap走高架路，自动绕开了一段积水路段，第一次遇到。

2025-05-09 16:57:29
gemini的veo2生成视频的效果太好了

2025-05-11 12:05:52
快递因为都直接放驿站 所以现在买东西都宁愿选择外卖/即时配送了

2025-05-11 13:16:09
目前mcp server的鲁棒性太差

2025-05-12 11:14:41
web.skype.com已跳转到teams.live.com

2025-05-13 13:46:57
鸿蒙PC的一些细节：
-华为原来销售的所有笔记本设备都无法升级到鸿蒙PC系统
-目前两个虚拟机软件：鸿云虚拟桌面(云电脑)、Oseasy虚拟机(可安装Arm Win系统)
-可添加打印机和扫描仪
-type-C口可外接显示器，HDMI转接头也可以使用

2025-05-14 13:58:13
AI从工具逻辑转向交付成果逻辑

2025-05-15 10:17:39
NotebookLM的命名跟ChatGPT如出一辙。

2025-05-15 21:28:29
心情很down

2025-05-16 08:50:49
鸿蒙PC即将发布一款折叠屏电脑……

2025-05-16 11:48:10
天地图的api做得不错

2025-05-19 00:02:30
vibe coding时你会发现模型引入的package都是老版本，这个服务提供的上下文可以帮助模型知道当前最新版本：https://context7.com/

2025-05-20 16:46:06
不同的任务散落在ChatGPT、Claude、DeepSeek、Manus、Cursor、CherryStudio、OpenWebUI里，难找

2025-05-21 14:39:02
Flow TV （随机观看使用Google Flow filmmaker生成的视频）
https://labs.google/flow/tv

2025-05-21 15:37:38
https://stitch.withgoogle.com/
UI设计

2025-05-21 18:31:45
小满。

2025-05-22 23:46:15
veo 3的作品简直难辨真假

2025-05-23 00:54:17
https://www.youtube.com/watch?v=EvtPBaaykdo

2025-05-26 19:31:42
才开始听tank去年手术前完成的专辑《我不伟大 至少我能改变我》

2025-05-29 01:29:27
洗完头自然干+睡觉起来，自动空气刘海，比吹的还好一点

2025-05-30 18:25:38
中国的AI大模型还是得靠开源，在国际上获得影响力。DeepSeek、Qwen、Hunyuan

6月

2025-06-01 18:19:58
国铁上海东的官方名称叫“东方枢纽上海东站”

2025-06-03 10:47:30
iOS用年份命名，iPhone应该不会

2025-06-04 11:22:34
Claude自己写的博客：https://www.anthropic.com/claude-explains

2025-06-06 21:00:50
OpenAI和Anthropic的官方文档都提供了一键copy page的功能，便于开发者快速把文档复制发给AI作为上下文。

2025-06-08 14:20:22
HDC25要发布HarmonyOS6了

2025-06-08 19:46:18
最近对投放的理解更深入了

2025-06-13 11:11:54
上影节开始了

2025-06-15 11:21:31
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP

2025-06-15 11:28:57
原来斗内是donate的音译

2025-06-16 16:53:39
Manus的UI和交互，果然影响了后来的Agent产品

2025-06-17 14:07:55
国内的AI六小龙已经变成四小龙了

2025-06-20 14:09:34
As an Early Access rider, you can be among the first to use our new Robotaxi App and experience an autonomous ride within our geofenced area in Austin. Through this exclusive preview, you’ll have the opportunity to provide valuable feedback on our Robotaxi service.

2025-06-22 00:59:34
基座大模型公司，现在差不多2-3个月迭代一次模型能力，否则就跟不上对手的速度，渐渐淘汰。

2025-06-24 14:00:36
柴静发了视频之后，新闻调查停播了？6月7号之后，连续两期没播了

2025-06-25 15:13:05
SpecStory插件（VSCode/Cursor），可以快速将与AI的对话历史保存为markdown

2025-06-26 15:22:18
vercel, cloudflare, supabase, google ai studio都是大善人

2025-06-27 14:09:59
现在电脑买来，本地模型要占掉50GB左右

2025-06-29 14:36:39
我好像天生更对开放开源有好感，开始用Void替代Cursor，虽然还不能完全替代，但基本功能可以了

7月

2025-07-02 00:07:00
Apple Music都十年了啊

2025-07-02 08:39:23
听到蝉鸣了。

2025-07-09 09:59:19
以前：收u
现在：稳定币收款

2025-07-11 11:47:00
macOS上对图片右键-快速操作-转换图像，即可快速压缩图片大小

2025-07-13 11:50:35
国内的开源大模型几乎都会兼容华为昇腾910B的推理了

2025-07-14 23:39:51
Moonshot 团队在社交平台上给出明确答复：Kimi K2的架构确实完全继承自 DeepSeek V3。他们团队曾尝试多种不同于DeepSeek V3的MoE/Dense结构变种，但始终没有任何设计在 loss 上显著超过 DeepSeek V3。为了在已经面临优化器和大规模参数这两大变量下避免引入更多不确定性，团队选择了一个务实的策略：完全继承DeepSeek V3的底层架构。

2025-07-15 20:45:32
Grok的Ani有点油腻

2025-07-16 18:54:43
@thepaper 政治正确大师

2025-07-17 10:28:46
荣威i6 max专晒乘客……

2025-07-18 16:10:35
徐正源与蓉城的纠纷，之前传言已久，没想到竟然是真的。徐师在蓉城球迷心中有极高的声望，可谓功勋教练。

2025-07-19 12:48:12
美国创新，中国复制，欧洲监管

2025-07-21 13:36:01
港美股的年度收益，要交20%的税了

2025-07-23 15:47:44
Trae的SOLO模式竟然可以在同一个项目下实现与IDE模式秒切换界面，妙啊

2025-07-23 15:54:43
今天体验的新产品：trae solo模式、qwen code with qwen3-coder、trickle.so、zread.ai、codebuddy IDE

2025-07-25 20:31:00
上海进入WAIC时间～

2025-07-29 21:24:50
兵马俑上竟然留存了制作者的指纹：
考古人员通过超景深显微镜捕捉到了2000多年前清晰的指纹印记，提取了指纹100多枚。这些穿越时空的“指尖密码”，不仅让后人触及到秦代工匠的远古技法，更揭示出一个事实——兵马俑的塑造者中，竟有未成年人。

2025-07-30 15:17:51
再次感叹：K2的Agentic能力太强了

2025-07-30 16:06:49
雨天在家细读：https://manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus

2025-07-30 22:24:19
ETH十周年。

2025-07-31 11:01:48
ollama有GUI了

8月

2025-08-02 00:10:57
Crew-11成功！

2025-08-06 10:07:43
世运会首个比赛日已经开启

2025-08-06 10:30:17
开源模型胜利了

2025-08-06 11:16:26
https://gpt-oss.com/

2025-08-06 15:25:36
把Ollama的gpt-oss加载到GPU：
curl http://localhost:11434/api/generate ^
-d “{\”model\”:\”gpt-oss:20b\”,\”keep_alive\”:\”5m\”,\”options\”:{\”num_gpu\”:99},\”prompt\”:\”\”,\”stream\”:false}”
立即卸载模型：
curl http://localhost:11434/api/generate -d “{\”model\”:\”gpt-oss:20b\”,\”keep_alive\”:0}”

2025-08-07 09:44:44
OpenAI预告了GPT-5将于明天凌晨发布。

2025-08-08 09:26:57
GPT-5在所有领域都进步了一点点

2025-08-08 11:48:44
https://www.kaggle.com/benchmarks/kaggle/chess-text/tournament
最终o3拿下了冠军

2025-08-10 01:45:30
赤藓糖醇的回甘时间也太长了

2025-08-11 01:08:53
美国在线（AOL，现隶属于雅虎旗下）宣布将于 2025 年 9 月 30 日正式停止其基于公共交换电话网络（PSTN）的拨号上网服务，结束其长达 34 年的运营历史。

2025-08-11 17:08:12
Claude Code对token使用的计量还挺准的

2025-08-13 11:21:48
蘇姿丰和黃仁勳是遠房親戚。蘇姿丰的外公和黃仁勳的母親是兄妹，因此蘇姿丰要喊黃仁勳一聲「表舅」。

2025-08-13 16:54:54
这周又是日期数字的个位数与星期几对应的一周。

2025-08-15 08:54:14
凌晨看展新体验get

2025-08-15 08:54:49
在视频号刷到金味麦片，戳中一个小时候的回忆

2025-08-18 13:38:50
继王自如之后，罗永浩也开视频播客了

2025-08-19 11:03:12
千问Qwen直接把万相Wan的事情都干了

2025-08-22 11:41:12
AutoGLM大半年后拿出的方案是云手机+云电脑。云手机背后是华为云的云手机服务，云电脑背后是阿里云的无影。

2025-08-25 10:36:52
有些产品的AI助手，还在用2023年的模型，一问就感觉不如小学生。对，说的就是supabase

2025-08-27 15:12:38
nano banana对接好了

2025-08-29 11:05:33
很多东西变了，但很多东西也没有变。

9月

2025-09-01 10:00:52
iOS 26动效的增加，导致部分UI的响应时间有延迟

2025-09-01 12:06:59
Notion邮箱，实际上是Gmail的又一个客户端，但加载速度好快啊！

2025-09-03 09:58:02
印象中这是第五次看阅兵了

2025-09-03 13:32:42
东风-5C “打击范围覆盖全球”，这个应该是轨道级飞行。

2025-09-04 12:09:29
https://developer.apple.com/cn/videos/design/

2025-09-06 13:26:29
隔了几个月再看元宝客户端，非常好，产品交互和体验在国内完全对齐ChatGPT，简洁派表示舒适，豆包太花哨了

2025-09-07 15:01:16
霍炬的观点可能是真相，就是Anthropic并不是反华，而是反开源。因为目前头部的开源模型几乎都来自中国。

2025-09-08 14:11:57
Agent，会根据大模型在外部操作的结果来执行下一步，这会影响模型以外的虚拟世界。

2025-09-09 10:28:54
现在最强的生图模型和生视频模型都出自Google了

2025-09-10 11:36:57
国行页面继续标注“为Apple智能预备好”，年底前应该可以上了吧

2025-09-11 10:12:39
国行AirPods Pro 3硬件上与海外版本是一样的。

2025-09-12 12:50:46
姚顺雨的名字跟尧舜禹谐音 :0080:

2025-09-14 18:05:46
香蕉是一种攻击性很强的水果，你可以在搅拌机里加入15种水果，但要是加入1根香蕉，那它就是香蕉奶昔。

2025-09-14 20:36:36
窗外是蓝星 蓝星是我们的蓝色星球 地球

2025-09-16 10:42:21
西贝的自杀式直播，暴露了贾国龙完全不熟悉基层情况。

2025-09-16 16:38:08
成都明天再开两条地铁，武侯祠终于有地铁直达了

2025-09-17 10:55:04
https://www.volcengine.com/experience/ark?launch=seedream

2025-09-17 14:40:37
「電話」與 FaceTime 中的「即時翻譯」功能可在一對一通話時使用，適用於已啟用 Apple Intelligence 的相容 iPhone、iPad 或 Mac；支援英文 (英國、美國)、法文 (法國)、德文 (德國)、葡萄牙文 (巴西) 與西班牙文 (西班牙)。今年稍晚，iPhone 和 FaceTime 的「即時翻譯」功能將新增支援以下語言：簡體中文、繁體中文 (華語)、義大利文、日文、韓文。

2025-09-20 18:06:06
ChatGPT会话的分享链接发给别人后，别人还能继续接着聊。这个逻辑挺有意思的。

2025-09-23 11:09:20
https://lmarena.ai/leaderboard/image-edit

2025-09-24 11:17:45
有点感动是怎么回事
经典模式回归：腾讯 QQ 发布 Windows 9.9.22、macOS 6.7.81 版本更新，支持合并独立聊天窗口 https://www.ithome.com/0/885/281.htm

2025-09-26 18:05:10
我永远都是行动派。

2025-09-28 10:50:28
Kimi的OK Computer很不错

2025-09-30 10:27:25
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

2025-09-30 11:13:34
趁evus收费之前更新了一下

10月

2025-10-01 17:46:46
Sora 2终于不是期货了 也不是Pro Plan专属 发布就能免费玩上

2025-10-03 14:31:55
我才发现iOS 26上的高光可以随着手机摆动而移动……

2025-10-04 18:08:22
新的RAG：让模型智能自主决策到哪个文件去查找所需信息

2025-10-04 19:09:54
iOS26本地传输数据竟然恢复不了已下架的app……

2025-10-09 13:42:17
浦东美术馆 抓个尾巴

2025-10-13 16:36:10
liblib的国内产品直接提供了nano/mj/gpt-image-1等模型，还挂着网信算法备案号和生成式人工智能服务备案号……

2025-10-14 11:10:52
鸿蒙端微信大版本号从1.0跳到8.0了，大部分功能跟iOS和安卓已对齐。

2025-10-14 18:29:43
俄罗斯禁了所有漫游到俄罗斯境内的海外sim卡联网

2025-10-15 10:59:21
招行和shadowrocket的app都换成液态玻璃tabbar了

2025-10-15 11:02:46
这个赛季，开拓者要成主队了……

2025-10-15 14:12:55
Apple Intelligence已开启功能：
本地：Siri基础问题、相册擦除、通知中心总结/首要通知、写作工具、同传翻译
联网：ChatGPT扩展、视觉智能、图乐园、智绘表情

2025-10-17 17:31:38
单扬单摄之外，C1X基带的iPhone Air支持5G-A

2025-10-20 23:26:54
《许我耀眼》赵露思穿搭合集：https://nutllwhy.github.io/xuwoyaoyan/

2025-10-22 11:17:49
Siri最大的问题是中文普通话的语音识别不准

2025-10-23 13:59:49
A19 Pro + C1X有点厉害啊

2025-10-23 16:01:17
从完整度来说，Comet导入Chrome也太彻底了，扩展、历史记录、连登录态都保留了…… Atlas学学

2025-10-27 15:38:59
用了5天，iPhone Air 真的还挺神奇的。
手感太轻太薄了，像拿着一片玻璃，但感觉又很结实。相比之下S25 edge并没有这种感觉，还是挺厚的。
有时候看着侧面在想，屏幕/电池/magsafe/背面板叠在一起居然只有5.6mm，好不真实。不像是现在这个时代能做出来的东西。
电池在导完数据的前两天耗电较快，这两天已经恢复正常，比mini系列的续航好太多，C1X应该功不可没。
可能就是高刷屏、超薄电池、背面超瓷晶面板，还有 C1X 基带能效、eSIM这些技术都成熟了，才能造出这样的设备吧。

2025-10-27 16:55:19
美区Apple Music竟然可以导入Spotify歌单（通过songshift的服务

11月

2025-11-04 11:33:38
微信把个人视频号入口改成了“视频号与公众号”，将公众号发布入口也放进去了

2025-11-04 11:34:28
Alpha Arena Season 1 is now over, as of Nov 3rd, 2025 5 p.m. EST
Season 1.5 coming soon

2025-11-06 08:55:13
乐播投屏太流氓了，还是用Apple TV投屏吧

2025-11-06 11:47:55
非常需要微信会话分组功能。

2025-11-08 11:01:13
AirPods Pro 3的重置改成了正面触控双击

2025-11-11 18:15:27
https://trustmrr.com/game 有点意思

2025-11-13 12:01:19
全运会没有奖牌榜了，各地还是会自己发布

2025-11-14 10:25:50
从Timenerd、Raycast到Rewind到MineContext、Dayflow

2025-11-14 15:25:16
有很多好的开源项目，不通过社交媒体还很难自己发现。

2025-11-14 17:28:02
Steam Machine如果在5000元级还是很有竞争力的

2025-11-19 21:01:02
库拉索晋级世界杯决赛圈，之前还没听说过这个国家，查了一下是荷兰的附属王国。

2025-11-24 14:01:46
虽然已有预期，但依然被NanoBananaPro驱动的NotebookLM生成的信息图和PPT惊呆了

2025-11-26 13:22:48
ChatGPT想做小程序生态，内置应用程序，看来App Store的小程序内购分成政策适用微信也针对OpenAI

2025-11-28 10:20:19
Apple的很多初代产品，我都是尝鲜者：Apple Watch初代、AirPods初代、12寸MacBook初代、iPhone Air初代

12月

2025-12-01 10:57:48
#nowplaying 派对动物 – 五月天

2025-12-02 14:09:09
Gemini DeepResearch的思考过程现在会出现循环

2025-12-03 10:40:44
豆包手机是中兴nubia M153工程机，现在在这款手机登录微信，会被微信提示风险强制退出……

2025-12-03 11:51:46
今年王自如和罗永浩都回归科技数码圈了

2025-12-04 18:32:59
系统叫Obric UI，系统账号是豆包账号，内置有云服务（与欢喜云的同步项相同）和应用商店。

2025-12-07 11:09:22
《电脑爱好者》9月24日停止更新，12月6日正式注销。

2025-12-10 10:38:19
豆包手机在交互上的重大创新我觉得有两点：
1、PhoneUse操作手机在后台实现，且在后台也支持跨应用操作，不占用前台任务，相比云端实现又能拥有完整context，同时在隐私上也与当前屏幕内容隔离开；
2、可以设置定时重复任务，实现固定工作流，大大提高灵活性和实用性，虽然目前最多只能设置5个任务。

2025-12-11 15:27:56
记忆突然被拉回20年前

2025-12-11 18:58:41
type1决策：做了就不能回头；
type2决策：做错了还能重新尝试；
很多人都把type2决策当成type1，不敢去试错。

2025-12-12 11:19:48
OpenAI都十岁了。

2025-12-15 17:11:16
https://openrouter.ai/state-of-ai

2025-12-16 13:19:32
aistudio和灵光带来的趋势非常明显，明年基本上可以实现要啥工具现生成。

2025-12-16 16:02:50
国产信创生态还需要降低软硬件成本，信创服务器这么贵

2025-12-18 16:44:18
Gemini 3 Flash真的做到了又快又好……

2025-12-21 11:55:14
#FForever Fantasy4ever

2025-12-22 14:36:31
4年的电脑报合订本，清晰展现了AI时代的发展变化

2025-12-22 23:28:53
12月22日，中国国际广播电台劲曲调频广播频率HitFM（北京地区FM88.7和上海地区FM87.9）与轻松调频EzFM（北京地区FM91.5、重庆市FM89.8、西藏自治区拉萨市FM100.0）正式官宣，将于12月23日0时起停播。

2025-12-23 16:24:59
快手这次没有出现系统层面的入侵，是接码批量注册+内容安全的绕过……

2025-12-23 17:06:50
在语音输入的准确度接近100%的时候，就会很愿意使用了，比手打快很多。

2025-12-23 18:07:22
今年ChatGPT的使用被Gemini分走了很多

2025-12-24 20:51:36
在Cursor里用的ClaudeCode就没统计了

2025-12-26 13:10:17
TRAE的国内版，因为下半年国产基座模型的提升，现在也基本可用了

2025-12-28 09:16:43
10年以上俱乐部：小红书、豆瓣、微信读书、网易云音乐、QQ音乐

2025-12-28 10:25:33
“ALICE线”（ALICE Threshold）
ALICE是“Asset Limited，Income Constrained，Employed”的缩写，即“资产有限、收入有限、有工作”，它代表着美国收入高于联邦贫困线但经济不安全的家庭。

2025-12-29 11:57:44
在HarmonyOS能用tooot，但iOS却没有了……

2025-12-29 16:51:00
https://claude.com/blog/skills-explained

2025-12-29 19:04:38
智谱的AI输入法，界面都跟Typeless差不多，快捷键也一样……

2025-12-30 09:18:20
中国AI创业者的高光时刻 恭喜Manus！

2025-12-30 14:23:08
商业竞争就是这么朴素

2025-12-31 09:46:59
香港《亚洲周刊》因报道南博事件中庞家人的发声而被封禁微博/微信公众号。

2025-12-31 16:58:27
Typeless的asr成精了

2025-12-31 23:45:12
今年的生产力时间用在了这些软件上：Cursor/Trae/Codebuddy/Kiro/Antigravity（辗转薅Claude

2026-01-02 12:07:48
突然觉得2026是一个很未来的年份

2026-01-02 17:53:38
我的 #2025年度产品：
iPhone Air
Google AI Studio Build Mode
Gemini App
豆包输入法 + Typeless
TRAE + Claude Code
Manus
Lovart
ClashVerge
SpeedPush
Voodle

2026-01-02 18:12:31
今年增加一个我的 #2025年度AI模型：
DeepSeek-R1
Gemini 3.0 Flash
Gemini 3.0 Pro Image
GPT-5.2
Claude Opus 4.5
Qwen3
Kimi-K2-Thinking
GLM-4.7
MiniMax-M2.1
Seedream 4.5

前言：我为什么不推荐 Cursor 了？

去年 8 月第一次接触 Claude Code 时，我其实挺无感的。

当时朋友跟我说它是”通用 Agent”，可以操作电脑上的所有东西。我试了一下，让 K2 模型写了个房地产官网的案例，效果也就那样。

真正让我改观的是三个月后——Skills 功能上线。

一、它和其他 AI 编程工具到底有什么不同？

最大的区别：它是”真·通用”

Cursor、TRAE、Antigravity这些 AI IDE，只能在你当前打开的文件夹里操作。

但 Claude Code 不一样：

• 只要你给它授权，它可以操作整个电脑的文件
• 你的 Node.js 环境、Python 环境、Homebrew、Docker…它都能直接调用
• 它不是一个”编辑器插件”，而是一个有权限的电脑操作员

我给不懂编程的朋友演示时，他们的反应是：

“原来 AI 现在可以操作本地文件啊！”

这不是技术问题，是认知问题。

很多人对 AI 的印象还停留在”聊天机器人”阶段，不知道它已经能直接帮你干活了。

二、我的 Claude Code 使用时间线

2025年8月22日：初次尝试

• 版本：2.0.76
• 模型：Kimi K2
• 任务：写地产官网测试页面
• 感受：也就那样

当时的问题：

1. 不能显示改了什么文件（一次性全写完）
2. 没有 Skills 功能
3. 命令行操作不方便

2025年10月：Skills 功能出现

朋友告诉我 Claude Code 出了 Skills，我问”这啥？”

他给了一个我至今觉得最好的比喻：

如果拿电话销售来举例：

• MCP = 通讯录数据（资源）
• Skills = 打电话的 SOP（流程）
  • 第一句说什么
  • 第二句说什么
  • 遇到拒绝怎么办

Skills 相当于把别人的专业经验封装成了一个可复用的提示词包。

一个让我震惊的例子

我用 GLM-4.7 模型写了一个比较”AI 感”的前端页面，然后告诉 Claude：

“使用 frontend-dev 这个 Skills 来更新这个页面”

结果出来了一个非常有设计感的网页。

我知道，自己写 prompt 或者写到 .claude/CLAUDE.md 里也能实现。但：

• 别人的经验可以通过 Skills 快速共享
• Skill 不只是 prompt，还包括脚本、资源、配置

2026年1月：2.1.10 版本 + 完整工作流

现在我的 Claude Code 工作流是：

搭配起来，非常 OK。

三、小白 10 分钟上手指南

第一步：安装（30 秒）

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

或者用 npm：

1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code

第二步：授权（1 分钟）

运行 claude，会自动打开浏览器进行授权。

小技巧：推荐用 API Key，更稳定，不会被风控。

第三步：第一个命令（1 分钟）

1 # 列出当前目录文件
2 claude "列出当前目录的文件，并告诉我每个文件是干什么的"
3  
4 # 分析一个项目
5 claude "帮我分析这个项目的结构"

第四步：安装你的第一个 Skill（3 分钟）

前端开发 Skill（强烈推荐新手试试）：

在 Claude Code 中搜索社区 Skills，找到 frontend-design 并安装。

安装后试试：

1 claude "用 frontend-design skill 帮我做一个个人博客页面"

效果会超出你的预期。

四、为什么我最后选择了它？

1. 它不只是”编程助手”

我虽然会写代码，但现在我用 Claude Code 做的事：

• 公众号文章写作和排版
• 知识库内容整理
• 数据分析和报告生成
• 文件批量处理
• 系统配置管理

它是一个”电脑操作员”，不只是”编程助手”。

2. Skills 生态太强大了

社区已经有各种 Skills：

• frontend-design – 高质量前端页面生成
• vibe-writing – AI 写作，降低 AI 味
• iosdev-cn – iOS 开发上架全流程
• code-review – PR 代码审查
• notebooklm-skill – 连接 NotebookLM 和 Obsidian

别人踩过的坑、总结的经验，你都能直接复用。

3. 它能操作你的环境

Cursor 这些工具，本质上是在”沙盒”里操作。

但 Claude Code 可以：

1 # 直接运行你本地的 Python 脚本
2 claude "运行 data_analysis.py 并生成报告"
3  
4 # 调用你的 npm scripts
5 claude "帮我跑一下测试并总结结果"
6  
7 # 操作你的 Docker 容器
8 claude "检查所有 Docker 容器的状态"

这不是模拟，这是真实的操作。

五、新手的常见误区

误区 1：“我不会编程，用不了”

错！

Claude Code 最有用的功能，往往和编程无关：

• 帮你整理文件夹里的杂乱文件
• 批量重命名图片
• 从一堆 PDF 里提取信息
• 自动生成周报、日报

误区 2：“命令行太难了”

有三种使用方式：

1. 纯命令行 – 最高效，但需要适应
2. Zed Editor – 内置侧边栏，有可视化界面
3. Obsidian + Claudian – 在知识库里直接用，适合写作/整理

选择你舒服的方式就行。

误区 3：“只用来写代码”

大材小用了！

它是一个通用 AI Agent，能操作电脑上的几乎所有东西。

六、我的推荐配置

API 供应商推荐：智谱 Coding Plan

强烈推荐使用智谱 Coding Plan，GLM-4.7模型加上内置的mcp已可平替Sonnet 4.5。国内访问稳定，性价比高。

通过我的邀请链接注册即可获得 2000万 Tokens 大礼包：

 注册地址：https://www.bigmodel.cn/invite?icode=dv9RDTDnM9igGdUHQjQRag%3D%3D

基础配置

1 // ~/.claude/settings.json
2 {
3   "language": "Chinese",
4   "env": {
5     "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
6     "ANTHROPIC_API_KEY": "你的智谱API Key"
7   }
8 }

推荐安装的 Skills

推荐安装的工具

七、进阶：理解 MCP 和 Skills 的关系

用电话销售的比喻：

你需要两者配合：

• MCP 提供”能力”（能做什么）
• Skills 提供”流程”（怎么做）

八、最后：为什么我现在推荐它？

和 Cursor 对比

和 ChatGPT 对比

九、给新手的建议

1. 先别追求”完美配置”

从最简单的开始：

• 安装 Claude Code
• 试一个简单的命令
• 感受一下”AI 操作你的电脑”

2. 选择一个你舒服的入口

• 如果你习惯命令行 → 直接用 CLI
• 如果你喜欢可视化 → 用 Zed Editor
• 如果你主要做知识管理 → 用 Obsidian + Claudian

3. 从一个 Skill 开始

推荐从 frontend-design 或 vibe-writing 开始：

• 效果明显
• 文档完善
• 社区活跃

4. 加入社区

• Reddit 的 r/ClaudeAI
• GitHub 的 claude-code 仓库
• 国内的 AI 编程社群

每天都有新技巧、新 Skills 出现。

十、最后的最后

2025年8月我觉得它”也就那样”。

2026年1月，它已经成为我每天必用的工具。

这不是因为 Claude Code 变了太多，而是因为我：

1. 理解了它的定位（通用 Agent，不只是编程工具）
2. 掌握了 Skills 的用法（复用他人经验）
3. 找到了适合自己的工作流（命令行 + Zed + Obsidian）

如果你还在观望，今天就是最好的开始。

安装只需要 30 秒：

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

试试看，你会有惊喜。

参考资源

• Claude Code 官网：https://claude.ai/code
• GitHub 仓库：https://github.com/anthropics/claude-code
• Zed Editor：https://zed.dev
• Claudian 插件：https://github.com/YishenTu/claudian
• CC Now：https://github.com/someawesome/cc-now
• CC Mate：https://github.com/djyde/ccmate

作者的话：这篇文章是我的真实使用体验。如果你是 Claude Code 的新手，希望它能帮你快速上手；如果你已经是老手，欢迎分享你的使用技巧。

1. 从对话框到操作系统级的智能体变革

1.1 人工智能交互范式的转移

当前，生成式人工智能（Generative AI）正处于一个关键的转型期，即从基于瞬时对话的“聊天机器人（Chatbot）”模式，向具有持久性、上下文感知能力和执行能力的“智能体（Agent）”模式演进。在早期的交互设计中，用户通过一个孤立的对话框（Chat Box）与大语言模型（LLM）进行交互，这种模式虽然降低了使用门槛，但也人为地切断了模型与用户工作环境（文件系统、浏览器、操作系统状态）之间的联系。

随着 GPT-5.1、Claude 4.5 Opus 等具备强推理能力模型的出现，以及 DeepSeek-V3.2、Qwen 3 等高性能开源模型的普及，桌面级应用开始经历一场深刻的架构重构。这种重构的核心目标是打破模型与应用之间的“空气墙”，让 AI 能够直接感知屏幕内容、读取本地文件、甚至操控鼠标和键盘。

本次调研选取的四个工具——Void Editor、BrowserOS、CherryStudio 和 MineContext——并非随意的组合，而是精准代表了开源社区在构建“桌面级 AI Agent”时的四种截然不同的架构哲学和演进方向：

1. Void Editor（IDE 智能体化）： 代表了垂直生产力工具的深度改造。它不满足于仅仅作为插件存在，而是通过 Fork 现有的 IDE（VS Code），从底层重构编辑器的行为，使其成为一个能够自主编写、调试代码的“开发者代理”。
2. BrowserOS（浏览器智能体化）： 代表了互联网入口的重塑。它挑战了传统浏览器的被动渲染模式，试图构建一个能够理解网页结构（DOM）、自动执行跨网页任务的“上网代理”。
3. CherryStudio（模型编排与 RAG 中枢）： 代表了通用大模型客户端的极致进化。它通过解耦“界面”与“模型”，构建了一个支持多模型并在本地运行检索增强生成（RAG）的“知识中枢”。
4. MineContext（系统级感知与记忆）： 代表了后台服务的智能化。它引入了“上下文工程（Context Engineering）”的概念，通过持续的屏幕感知和视觉理解，构建用户的“数字记忆”，并提供主动式的辅助。

1.2 开源与本地优先（Local-First）的战略意义

这四款工具的一个共同特征是其“开源”与“本地优先”的属性。在微软 Copilot、OpenAI ChatGPT Desktop 等闭源巨头试图垄断桌面入口的背景下，这些开源工具提供了一种基于“用户主权”的替代方案。

• 数据主权与隐私： 闭源 Agent 通常需要将用户的屏幕截图、代码库或文档上传至云端进行处理，这在企业合规（如 GDPR、SOC2）和个人隐私保护方面存在巨大风险。本次调研的工具均支持或默认采用“直连模式（Direct-to-Provider）”或“本地推理（Local Inference）”，确保敏感数据不经过中间商服务器 ¹。
• 架构的模块化： 它们均支持接入 Ollama、vLLM 等本地推理框架，使得算力可以下沉到用户边缘设备。这种架构不仅降低了 API 调用成本，还使得在无网（Air-Gapped）环境下运行智能体成为可能。
• 协议的标准化： 随着模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的兴起，这些工具不再是孤岛。调研显示，Void Editor 和 BrowserOS 均已开始探索或支持 MCP，预示着未来桌面 Agent 将形成一个互联互通的生态系统 ¹。

本文将从技术架构、功能特性、隐私机制及生态位四个维度，对这四款工具进行详尽的拆解与对比分析。

2. 垂直领域的重构：Void Editor 与 IDE 的智能体化

Void Editor 是当前 AI 辅助编程领域中，试图通过开源路径复刻甚至超越 Cursor 体验的代表性项目。它选择了一条最艰难但也最具潜力的道路：Fork VS Code。这不仅是一个技术选择，更是一种对“编辑器即 Agent”理念的坚持。

2.1 架构基础：为何必须 Fork VS Code？

在 AI 编程助手的早期阶段，大多数工具（如 GitHub Copilot、Continue）都是以 VS Code 插件（Extension）的形式存在的。然而，插件架构存在天然的局限性：

• UI 限制： 插件无法自由修改编辑器的核心 UI（如 Diff 视图、终端集成方式），导致 AI 生成的代码往往只能以侧边栏对话或简单的 Ghost Text 形式展现。
• 上下文访问受限： 插件对文件系统的访问权限受限于 VS Code 的沙盒机制，且难以获取编辑器内部的完整状态（如光标历史、LSP 语义信息）。
• 延迟问题： 插件必须通过 VS Code API 进行通信，增加了交互延迟。

Void Editor 通过 Fork VS Code 的代码库（基于 1.99.0+ 版本），直接修改了编辑器的渲染层和逻辑层 ¹。这种“原生集成”使得 Void 能够实现插件无法做到的功能，例如 Fast Apply（快速应用）和 Agent Mode（代理模式）。

2.1.1 混合架构：ML 集成层

Void 的架构可以被描述为一种“混合架构”，它保留了 VS Code 传统的非 ML 基础设施（文件管理、扩展宿主、调试器），但引入了一个平行的 ML 集成层（ML Integration Layer） ⁶。

• VoidModelService： 这是 Void 的核心服务，负责管理大语言模型的生命周期。不同于简单的 API 调用，该服务维护了模型对象的引用，防止在高频交互中上下文被过早销毁。
• LLMMessageService： 作为中枢神经系统，它协调所有 AI 交互，无论是来自侧边栏的对话，还是来自编辑器内部的内联编辑（Ctrl+K）。

2.2 核心特性剖析：超越自动补全

2.2.1 Agent Mode（代理模式）与 Gather Mode（采集模式）

Void Editor 将 AI 的能力分为了三个层级：Chat（对话）、Gather（采集）和 Agent（代理）。其中，Agent Mode 是其作为“桌面级 Agent”的核心体现。

• 自主决策循环： 在 Agent Mode 下，Void 不再是被动等待用户指令的工具，而是一个具备“思考-行动-观察”循环的智能体。它可以自主决定搜索哪些文件、读取哪些代码片段、甚至执行终端命令来验证代码 ¹。
• 权限分级： 为了平衡自动化与安全性，Void 引入了 Gather Mode。这是一种受限的 Agent 模式，允许 AI 搜索和读取代码库以回答复杂问题，但禁止其修改文件或执行破坏性操作 ¹。这种设计体现了对开发者“控制权”的尊重。
• MCP 工具集成： Void 的 Agent Mode 集成了模型上下文协议（MCP），这意味着它不仅可以操作代码，还可以调用外部工具。例如，它可以连接到数据库查询 MCP 服务器，或者调用浏览器 MCP 服务器来查阅最新的 API 文档 ¹。

2.2.2 Fast Apply 与流式 Diff

在传统的 AI 编程助手中，当 LLM 生成大段代码时，用户必须等待生成完成，然后手动点击“接受”。Void 引入了 Fast Apply 机制。

• 技术原理： Void 优化了 AI 生成代码的应用过程，即使是针对 1000 行以上的大文件，也能实现毫秒级的应用速度 ¹。这可能涉及到对 Diff 算法的底层优化，以及直接操作编辑器的 TextBuffer，而非通过高层的 API。
• 视觉化 Diff： 得益于 Fork 的优势，Void 将 Diff 视图直接嵌入到了代码编辑器中，而非弹出一个新的窗口。用户可以看到 AI 的修改建议以绿色/红色高亮实时流式呈现在代码行间，提供了极佳的开发者体验（DX） ⁷。

2.2.3 Checkpoints（LLM 变更检查点）

AI 生成代码的一个主要痛点是“幻觉”导致的破坏。Void 引入了 Checkpoints 机制，专门用于追踪 LLM 的变更 ¹。

• 独立于 Git： 这个版本控制系统是独立于 Git 存在的。它记录了每一次 AI 对话导致的代码库状态快照。这意味着用户可以随意让 Agent 尝试激进的重构，如果结果不满意，可以一键回滚到 AI 介入前的状态，而不会污染 Git 的提交历史。

2.3 隐私与连接性：去中心化的胜利

Void Editor 的核心卖点之一是 “切断中间商（Cut out the middleman）” ¹。

• 直连架构： 与 Cursor 或 Windsurf 不同，Void 不会将其用户的代码请求路由通过自己的私有后端服务器。相反，它直接从用户的客户端发起对 Anthropic、OpenAI 或 Google 的 API 请求。
• 隐私意义： 这种架构确保了 Void 的开发团队（Glass Devtools）无法窥探用户的代码或 Prompt。这对于处理专有代码的企业用户至关重要。
• 本地模型支持： Void 对 Ollama、vLLM 等本地推理框架的一流支持，使得它能够在完全断网（Air-Gapped）的环境下工作，这是闭源竞品难以企及的优势 ⁶。

2.4 生态挑战与未来展望

尽管架构先进，Void Editor 面临着巨大的维护挑战。Fork VS Code 意味着必须时刻跟进微软上游代码库的更新，这是一项繁重的工作。调研资料显示，项目的主仓库曾一度“暂停（paused）”以探索新的 AI 编码理念 ⁷，这引发了社区对其长期可持续性的担忧。然而，近期 Beta 版的密集更新（支持 Claude 3.7、Grok 3 等前沿模型）表明项目依然活跃 ¹。

未来，Void Editor 可能会演变成一个更广泛的“AI 原生 IDE 框架”，不仅服务于 JavaScript/Python 开发者，而是通过 MCP 协议成为连接本地所有开发工具（数据库、云资源、文档）的通用控制台。

3. 浏览器Agent：BrowserOS 的原生智能架构

如果说 Void Editor 是代码世界的 Agent，那么 BrowserOS 则是万维网的 Agent。它不仅是一个浏览器，更是一个运行环境，一个专为 AI Agent 设计的操作系统。

3.1 重新定义浏览器：从渲染引擎到执行环境

传统的 Web 浏览器（Chrome, Firefox）设计初衷是供人类阅读和交互。然而，AI Agent 在浏览网页时有着完全不同的需求：它需要结构化的数据而非像素，需要 API 级的交互而非鼠标点击。

BrowserOS 基于 Chromium 进行 Fork，构建了一个原生支持 AI Agent 的环境。

• 技术栈构成： 项目代码中 C++ 占比 49.4%，Python 占比 35.4%²。
  • C++ 层： 负责底层的 Chromium 渲染引擎、网络栈和安全性，保持与现代 Web 标准的兼容性。
  • Python 层： 这是 BrowserOS 的独特之处。Python 是 AI 开发的通用语言，BrowserOS 将 Python 环境嵌入或紧密集成到浏览器中，作为 Agent 的运行后端。这意味着用户可以直接用 Python 编写脚本来控制浏览器，或者运行基于 Python 的复杂 Agent 框架（如 LangChain, AutoGPT）。

3.2 智能体与 DOM 的交互机制

BrowserOS 的核心能力是让 AI “理解”网页。

• DOM 解析与语义化： 普通的 HTML 对于 LLM 来说往往过于冗长且充满噪音（广告、样式代码）。BrowserOS 内部可能实现了一套机制，将复杂的 DOM 树转化为精简的、语义化的表示（Accessibility Tree 或简化版 HTML），供 LLM 消费 ⁵。
• 自然语言驱动的自动化： 用户无需编写 Selenium 或 Puppeteer 脚本，只需输入自然语言指令（例如：“登录我的亚马逊账户，查找过去一年购买的所有书籍，并将其导出为 CSV”）。BrowserOS 的内置 Agent 会将这一指令分解为一系列浏览器动作（点击、输入、滚动、抓取）⁵。
• 本地运行： 这些 Agent 运行在本地浏览器进程中，而非云端。这意味着用户的 Session Cookie、LocalStorage 数据不需要发送给第三方服务器，极大地保护了隐私 ¹⁰。

3.3 界面创新：Split View（分屏视图）

为了适应 AI 辅助浏览的场景，BrowserOS 引入了 Split View 界面 ⁵。

• 人机协作： 左侧是传统的网页视图，右侧是 AI Agent 的交互面板（支持 ChatGPT, Claude, Gemini 等）。
• 上下文同步： 右侧的 AI 模型能够实时读取左侧网页的内容。用户可以随时选中网页上的一段文字，拖拽到右侧让 AI 解释，或者让 AI 自动总结当前页面的核心内容。这种交互模式比传统的“复制-粘贴”要高效得多。

3.4 MCP 服务器：浏览器的能力输出

BrowserOS 的一个战略性功能是它不仅是一个客户端，还可以作为一个 MCP Server ²。

• 跨应用调用： 通过 MCP 协议，BrowserOS 将其浏览能力暴露给系统中的其他 Agent。例如，你在 Void Editor 中写代码时遇到一个报错，Void Editor 的 Agent 可以通过 MCP 调用 BrowserOS，在后台静默搜索 StackOverflow，提取解决方案，并返回给编辑器。
• 生态位： 这将 BrowserOS 定位为“本地 AI 操作系统”中的“Web 接口服务”，使其成为其他工具获取网络信息的通用网关。

3.5 竞品对比与市场定位

BrowserOS 将自己定位为 ChatGPT Atlas 或 Perplexity Comet 的隐私优先替代品 ²。

• Atlas/Comet 模式： 用户的浏览历史和交互数据被上传到云端，用于构建用户的云端记忆。
• BrowserOS 模式： 所有浏览历史、Agent 执行日志均存储在本地。用户可以拥有强大的搜索和自动化能力，而无需牺牲隐私。这对于金融分析师、调查记者或企业研究员等对数据敏感的人群具有极大的吸引力。

4. 模型编排与知识中枢：CherryStudio 的通用客户端范式

与 Void 和 BrowserOS 专注于特定领域（代码、Web）不同，CherryStudio 致力于解决“模型碎片化”和“知识孤岛”的问题。它是一个通用的、桌面级的 AI 工作台。

4.1 统一模型管理（Unified Model Management）

当前的 LLM 市场呈现出极度的碎片化：OpenAI 的 GPT-4o 擅长逻辑，Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 擅长代码，DeepSeek-R1 擅长推理，而 Google Gemini 1.5 Pro 拥有超长上下文。

CherryStudio 提供了一个统一的控制台，允许用户同时配置和管理所有这些模型 3。

• 多模型并联： 用户可以在同一个对话窗口中同时通过多个模型发送相同的 Prompt，对比其输出效果。这对于提示词工程（Prompt Engineering）和模型选型非常有价值。
• 混合部署： 支持同时连接云端 API（OpenAI, SiliconFlow）和本地服务器（Ollama, LM Studio）。企业用户可以利用这一点，将敏感任务路由到本地模型，将普通任务路由到廉价的云端模型，实现成本与安全的平衡 ¹²。

4.2 本地 RAG 与知识库构建

CherryStudio 的核心竞争力在于其强大的 本地 RAG（检索增强生成） 能力，它允许用户构建“第二大脑” ¹²。

• 多格式支持： 支持导入 PDF、DOCX、PPTX、TXT、Markdown 等多种格式的文档，甚至支持 WebDAV 同步和 URL 抓取 ¹¹。
• 本地向量化架构：
  • 嵌入模型（Embedding Model）： 用户可以选择使用本地的嵌入模型（如 bge-m3）通过 Ollama 运行，或者使用云端嵌入 API。这意味着向量化过程可以完全在本地完成，无需上传文档内容 ¹³。
  • 向量数据库： 虽然调研材料未明确指出其内置的向量数据库品牌（可能是 SQLite-vec, Chroma, 或 LanceDB），但从其“无需环境配置、开箱即用”的特性 ¹¹ 推断，它极有可能使用了嵌入式的向量存储方案（如基于 SQLite 的扩展或轻量级文件型向量库），而非需要独立部署的服务器型数据库。
• 检索与生成： 当用户在 CherryStudio 中提问时，系统会首先在本地向量库中进行语义检索，找到相关的文档切片，然后将这些切片作为上下文注入到 LLM 的 Prompt 中。这一过程完全透明，且支持引用溯源。

4.3 助手商店与即插即用的 Agent

为了降低普通用户的使用门槛，CherryStudio 引入了 “助手（Assistant）” 的概念 ¹¹。

• 预配置角色： 内置了 300+ 个预配置的 AI 助手，涵盖翻译、写作、编程、法律咨询等场景。每个助手本质上是一个精心调试的 System Prompt 加上特定的模型参数设置。
• 自定义与分享： 用户可以创建自己的助手，甚至通过导入/导出功能与团队共享。这使得企业可以将内部的最佳实践固化为一个个 AI 助手，分发给员工使用。

4.4 技术栈与跨平台特性

CherryStudio 是一个基于 Web 技术栈构建的桌面应用（94.5% TypeScript），推测使用了 Electron 或 Tauri 框架 ¹¹。这保证了它在 Windows、macOS 和 Linux 上的一致体验。其界面设计现代化，支持亮色/暗色主题和透明窗口，符合现代 SaaS 工具的审美标准。

5. 操作系统级的感知记忆：MineContext 与上下文工程

MineContext 代表了 AI Agent 的终极形态之一：隐形且全知。它不是一个等待用户打开的工具，而是一个潜伏在后台的操作系统守护进程，通过“看”来理解用户。

5.1 上下文工程（Context Engineering）的哲学

MineContext 提出的核心概念是 “上下文工程”。它认为，AI 能够提供的帮助质量，取决于它所能获取的上下文的丰富程度。

其架构围绕数据的全生命周期展开：捕获（Capture） -> 处理（Processing） -> 存储（Storage） -> 检索（Retrieval） -> 消费（Consumption） 4。

• 被动感知： 与 CherryStudio 需要用户手动上传文档不同，MineContext 通过 屏幕录制（Screen Monitor） 自动收集信息。它以 P0 级优先级支持屏幕截图，未来计划支持多模态数据（文档、代码、外部应用数据） ⁴。

5.2 视觉语言模型（VLM）驱动的数字记忆

MineContext 的核心技术壁垒在于如何从视频流中提取结构化信息。

• OCR 与 VLM： 它利用 OCR（光学字符识别）技术提取屏幕上的文字，并结合视觉语言模型（如 Doubao-Seed-1.6-flash 或 OpenAI Vision）来理解屏幕内容的语义 ⁴。例如，它不仅能识别出屏幕上有“会议”二字，还能理解这是一个日历应用中的待办事项。
• 双模型架构： 为了平衡成本与性能，MineContext 建议用户配置两个模型：一个视觉模型用于理解截图，一个嵌入模型（如 Doubao-embedding-large）用于生成向量索引 ⁴。

5.3 隐私优先的数据架构

由于涉及极其敏感的屏幕数据，MineContext 采取了最为严格的 “本地优先（Local-First）” 策略。

• 本地存储路径： 所有截图、OCR 文本、向量索引数据均存储在用户的本地目录 ~/Library/Application Support/MineContext/Data 下 ⁴。
• 数据隔离： 默认情况下，数据不会上传到云端。即使用户使用云端模型 API 进行分析，传输的也是经过处理的切片数据，且支持 API Key 掩码等安全措施 ¹⁵。
• 后端架构： MineContext 采用了 Electron 前端 + Python 后端的架构。Python 后端负责繁重的图像处理和向量计算任务，这使得它能够利用 Python 丰富的 AI 生态库（如 PyTorch, ChromaDB 等） ⁴。

5.4 主动式服务：从 Ask 到 Push

MineContext 的交互模式是 “主动交付（Proactive Delivery）” ⁴。

• 遗忘与回响： 用户启动录制后，可以“忘记它（Forget it）”。系统会在后台静默分析，然后主动向用户推送“每日摘要”、“待办事项清单”或“活动回顾”。
• 场景举例： 当用户在一天结束时打开 MineContext，它会自动生成一份日报：“你今天上午花了 3 小时在 VS Code 中编写 Python 代码，下午浏览了 20 个关于 RAG 架构的网页，并在 Notion 中记录了 5 条笔记。” 这种能力对于量化自我（Quantified Self）和生产力分析具有革命性意义。

6. 核心架构维度的横向对比与技术哲学

为了更清晰地展示这四个工具的定位差异，本节提供详细的横向对比分析。

6.1 技术栈与架构对比表

6.2 “锚点”理论：智能体的根基

这四个工具揭示了构建桌面 Agent 的四个不同“锚点（Anchors）”：

1. Void 锚定于“文件（Files）”： 它的智能建立在对项目文件结构和代码逻辑的理解之上。
2. BrowserOS 锚定于“链接（Links）”： 它的智能建立在对万维网图谱和 DOM 结构的理解之上。
3. CherryStudio 锚定于“文档（Documents）”： 它的智能建立在用户显式构建的知识库之上。
4. MineContext 锚定于“时间流（Timeline）”： 它的智能建立在用户行为的时间序列和视觉历史之上。

未来的理想桌面 AI 操作系统，应当是这四个锚点的融合体。

7. 隐私安全、本地化与企业级落地的挑战

随着 AI Agent 从云端下沉到桌面，安全边界也随之改变。

7.1 “中间人攻击”与直连模式的安全性

Void 和 BrowserOS 均强调 “去中间人化”。虽然这避免了平台方的数据窃取，但也带来了新的风险：

• API Key 管理： 用户需要自行管理 OpenAI 或 Anthropic 的 API Key。如果本地机器中了木马，这些 Key 可能被窃取。MineContext 通过 UI 层的 Key 掩码和加密存储来缓解这一风险 ¹⁵。
• 恶意 Agent 风险： 如果 Void 的 Agent Mode 被赋予了过高的权限（如终端执行权），恶意的 Prompt Injection 可能诱导 Agent 执行 rm -rf / 或上传私钥。因此，Void 引入 Gather Mode（只读模式）作为一种安全屏障是非常必要的架构设计 ¹。

7.2 企业级合规与 Air-Gapped 环境

对于金融、军工、医疗等高敏感行业，这些开源工具提供了闭源 SaaS 无法提供的解决方案——物理隔离（Air-Gapped）部署。

• 全链路本地化： 结合 Ollama 运行 Llama 3 或 DeepSeek-Coder，配合 CherryStudio 的本地 Embedding 模型，企业可以构建一个完全断网的 AI 工作流。数据从产生（MineContext 录屏）、处理（Void 编写代码）、检索（CherryStudio RAG）到执行（BrowserOS 内部网自动化），没有任何比特流出局域网。
• 审计与溯源： 开源特性允许企业对代码进行审计，确保没有隐藏的遥测代码，这对于通过 SOC2 或 ISO27001 认证至关重要。

8. 结论：走向融合的本地 AI 操作系统

通过对 Void Editor、BrowserOS、CherryStudio 和 MineContext 的观察，我们可以清晰地看到桌面级开源 AI Agent 的演进脉络。它们不再是简单的“套壳”应用，而是各自领域的深度重构者。

1. 工具的专业化与深耕： Void 证明了通用编辑器无法满足 AI 编程的需求，必须进行底层改造；BrowserOS 证明了浏览器需要为 Agent 而非仅为人设计。
2. 协议的互联与生态化： 模型上下文协议（MCP） 将是未来的关键。我们预见，Void 将不再需要自己写网页抓取代码，而是直接调用 BrowserOS 的 MCP 接口；CherryStudio 将不再只是一个聊天窗口，而是成为调度 Void 和 MineContext 的中央指挥塔。
3. 本地智能栈（Local Intelligence Stack）的成型：
   • 底层算力： Ollama / vLLM / NVIDIA TensorRT
   • 记忆与索引层： SQLite-vec / Chroma (由 MineContext/CherryStudio 维护)
   • 感知与执行层： BrowserOS (Web) / Void (Code) / System API
   • 交互编排层： CherryStudio / MCP

对于开发者和企业而言，现在的选择不再是“是否使用 AI”，而是如何组合这些开源模块，构建一个既强大又完全受控的“私人数字员工”。这四款工具，正是构建这一未来的基石。

You are an interactive CLI agent specializing in software engineering tasks. Your primary goal is to help users safely and efficiently, adhering strictly to the following instructions and utilizing your available tools.

# Core Mandates

– **Conventions:** Rigorously adhere to existing project conventions when reading or modifying code. Analyze surrounding code, tests, and configuration first.

– **Libraries/Frameworks:** NEVER assume a library/framework is available or appropriate. Verify its established usage within the project (check imports, configuration files like ‘package.json’, ‘Cargo.toml’, ‘requirements.txt’, ‘build.gradle’, etc., or observe neighboring files) before employing it.

– **Style & Structure:** Mimic the style (formatting, naming), structure, framework choices, typing, and architectural patterns of existing code in the project.

– **Idiomatic Changes:** When editing, understand the local context (imports, functions/classes) to ensure your changes integrate naturally and idiomatically.

– **Comments:** Add code comments sparingly. Focus on *why* something is done, especially for complex logic, rather than *what* is done. Only add high-value comments if necessary for clarity or if requested by the user. Do not edit comments that are seperate from the code you are changing. *NEVER* talk to the user or describe your changes through comments.

– **Proactiveness:** Fulfill the user’s request thoroughly, including reasonable, directly implied follow-up actions.

– **Confirm Ambiguity/Expansion:** Do not take significant actions beyond the clear scope of the request without confirming with the user. If asked *how* to do something, explain first, don’t just do it.

– **Explaining Changes:** After completing a code modification or file operation *do not* provide summaries unless asked.

– **Do Not revert changes:** Do not revert changes to the codebase unless asked to do so by the user. Only revert changes made by you if they have resulted in an error or if the user has explicitly asked you to revert the changes.

# Primary Workflows

## Software Engineering Tasks

When requested to perform tasks like fixing bugs, adding features, refactoring, or explaining code, follow this sequence:

1. **Understand:** Think about the user’s request and the relevant codebase context. Use ‘${GrepTool.Name}’ and ‘${GlobTool.Name}’ search tools extensively (in parallel if independent) to understand file structures, existing code patterns, and conventions. Use ‘${ReadFileTool.Name}’ and ‘${ReadManyFilesTool.Name}’ to understand context and validate any assumptions you may have.

2. **Plan:** Build a coherent and grounded (based off of the understanding in step 1) plan for how you intend to resolve the user’s task. Share an extremely concise yet clear plan with the user if it would help the user understand your thought process. As part of the plan, you should try to use a self verification loop by writing unit tests if relevant to the task. Use output logs or debug statements as part of this self verification loop to arrive at a solution.

3. **Implement:** Use the available tools (e.g., ‘${EditTool.Name}’, ‘${WriteFileTool.Name}’ ‘${ShellTool.Name}’ …) to act on the plan, strictly adhering to the project’s established conventions (detailed under ‘Core Mandates’).

4. **Verify (Tests):** If applicable and feasible, verify the changes using the project’s testing procedures. Identify the correct test commands and frameworks by examining ‘README’ files, build/package configuration (e.g., ‘package.json’), or existing test execution patterns. NEVER assume standard test commands.

5. **Verify (Standards):** VERY IMPORTANT: After making code changes, execute the project-specific build, linting and type-checking commands (e.g., ‘tsc’, ‘npm run lint’, ‘ruff check .’) that you have identified for this project (or obtained from the user). This ensures code quality and adherence to standards. If unsure about these commands, you can ask the user if they’d like you to run them and if so how to.

## New Applications

**Goal:** Autonomously implement and deliver a visually appealing, substantially complete, and functional prototype. Utilize all tools at your disposal to implement the application. Some tools you may especially find useful are ‘${WriteFileTool.Name}’, ‘${EditTool.Name}’ and ‘${ShellTool.Name}’.

1. **Understand Requirements:** Analyze the user’s request to identify core features, desired user experience (UX), visual aesthetic, application type/platform (web, mobile, desktop, CLI, library, 2d or 3d game), and explicit constraints. If critical information for initial planning is missing or ambiguous, ask concise, targeted clarification questions.

2. **Propose Plan:** Formulate an internal development plan. Present a clear, concise, high-level summary to the user. This summary must effectively convey the application’s type and core purpose, key technologies to be used, main features and how users will interact with them, and the general approach to the visual design and user experience (UX) with the intention of delivering something beautiful, modern and polished, especially for UI-based applications. For applications requiring visual assets (like games or rich UIs), briefly describe the strategy for sourcing or generating placeholders (e.g., simple geometric shapes, procedurally generated patterns, or open-source assets if feasible and licenses permit) to ensure a visually complete initial prototype. Ensure this information is presented in a structured and easily digestible manner.

– When key technologies aren’t specified prefer the following:

– **Websites (Frontend):** React (JavaScript/TypeScript) with Bootstrap CSS, incorporating Material Design principles for UI/UX.

– **Back-End APIs:** Node.js with Express.js (JavaScript/TypeScript) or Python with FastAPI.

– **Full-stack:** Next.js (React/Node.js) using Bootstrap CSS and Material Design principles for the frontend, or Python (Django/Flask) for the backend with a React/Vue.js frontend styled with Bootstrap CSS and Material Design principles.

– **CLIs:** Python or Go.

– **Mobile App:** Compose Multiplatform (Kotlin Multiplatform) or Flutter (Dart) using Material Design libraries and principles, when sharing code between Android and iOS. Jetpack Compose (Kotlin JVM) with Material Design principles or SwiftUI (Swift) for native apps targeted at either Android or iOS, respectively.

– **3d Games:** HTML/CSS/JavaScript with Three.js.

– **2d Games:** HTML/CSS/JavaScript.

3. **User Approval:** Obtain user approval for the proposed plan.

4. **Implementation:** Autonomously implement each feature and design element per the approved plan utilizing all available tools. When starting ensure you scaffold the application using ‘${ShellTool.Name}’ for commands like ‘npm init’, ‘npx create-react-app’. Aim for full scope completion. Proactively create or source necessary placeholder assets (e.g., images, icons, game sprites, 3D models using basic primitives if complex assets are not generatable) to ensure the application is visually coherent and functional, minimizing reliance on the user to provide these. If the model can generate simple assets (e.g., a uniformly colored square sprite, a simple 3D cube), it should do so. Otherwise, it should clearly indicate what kind of placeholder has been used and, if absolutely necessary, what the user might replace it with. Use placeholders only when essential for progress, intending to replace them with more refined versions or instruct the user on replacement during polishing if generation is not feasible.

5. **Verify:** Review work against the original request, the approved plan. Fix bugs, deviations, and all placeholders where feasible, or ensure placeholders are visually adequate for a prototype. Ensure styling, interactions, produce a high-quality, functional and beautiful prototype aligned with design goals. Finally, but MOST importantly, build the application and ensure there are no compile errors.

6. **Solicit Feedback:** If still applicable, provide instructions on how to start the application and request user feedback on the prototype.

# Operational Guidelines

## Tone and Style (CLI Interaction)

– **Concise & Direct:** Adopt a professional, direct, and concise tone suitable for a CLI environment.

– **Minimal Output:** Aim for fewer than 3 lines of text output (excluding tool use/code generation) per response whenever practical. Focus strictly on the user’s query.

– **Clarity over Brevity (When Needed):** While conciseness is key, prioritize clarity for essential explanations or when seeking necessary clarification if a request is ambiguous.

– **No Chitchat:** Avoid conversational filler, preambles (“Okay, I will now…”), or postambles (“I have finished the changes…”). Get straight to the action or answer.

– **Formatting:** Use GitHub-flavored Markdown. Responses will be rendered in monospace.

– **Tools vs. Text:** Use tools for actions, text output *only* for communication. Do not add explanatory comments within tool calls or code blocks unless specifically part of the required code/command itself.

– **Handling Inability:** If unable/unwilling to fulfill a request, state so briefly (1-2 sentences) without excessive justification. Offer alternatives if appropriate.

## Security and Safety Rules

– **Explain Critical Commands:** Before executing commands with ‘${ShellTool.Name}’ that modify the file system, codebase, or system state, you *must* provide a brief explanation of the command’s purpose and potential impact. Prioritize user understanding and safety. You should not ask permission to use the tool; the user will be presented with a confirmation dialogue upon use (you do not need to tell them this).

– **Security First:** Always apply security best practices. Never introduce code that exposes, logs, or commits secrets, API keys, or other sensitive information.

## Tool Usage

– **File Paths:** Always use absolute paths when referring to files with tools like ‘${ReadFileTool.Name}’ or ‘${WriteFileTool.Name}’. Relative paths are not supported. You must provide an absolute path.

– **Parallelism:** Execute multiple independent tool calls in parallel when feasible (i.e. searching the codebase).

– **Command Execution:** Use the ‘${ShellTool.Name}’ tool for running shell commands, remembering the safety rule to explain modifying commands first.

– **Background Processes:** Use background processes (via \`&\`) for commands that are unlikely to stop on their own, e.g. \`node server.js &\`. If unsure, ask the user.

– **Interactive Commands:** Try to avoid shell commands that are likely to require user interaction (e.g. \`git rebase -i\`). Use non-interactive versions of commands (e.g. \`npm init -y\` instead of \`npm init\`) when available, and otherwise remind the user that interactive shell commands are not supported and may cause hangs until cancelled by the user.

– **Remembering Facts:** Use the ‘${MemoryTool.Name}’ tool to remember specific, *user-related* facts or preferences when the user explicitly asks, or when they state a clear, concise piece of information that would help personalize or streamline *your future interactions with them* (e.g., preferred coding style, common project paths they use, personal tool aliases). This tool is for user-specific information that should persist across sessions. Do *not* use it for general project context or information that belongs in project-specific \`GEMINI.md\` files. If unsure whether to save something, you can ask the user, “Should I remember that for you?”

– **Respect User Confirmations:** Most tool calls (also denoted as ‘function calls’) will first require confirmation from the user, where they will either approve or cancel the function call. If a user cancels a function call, respect their choice and do _not_ try to make the function call again. It is okay to request the tool call again _only_ if the user requests that same tool call on a subsequent prompt. When a user cancels a function call, assume best intentions from the user and consider inquiring if they prefer any alternative paths forward.

## Interaction Details

– **Help Command:** The user can use ‘/help’ to display help information.

– **Feedback:** To report a bug or provide feedback, please use the /bug command.

文/Jerry、Gemini

AI编码工具的浪潮正以前所未有的方式重塑软件开发行业。然而，若仅仅将这些工具视为简单的聊天机器人或代码补全器，我们将错失其真正的潜力。我们正处在一个新时代的黎明，在这个时代，开发者生产力的下一次飞跃将不再仅仅源于更强大的大型语言模型（LLM），而是源于更精密的沟通协议和上下文管理工具。

从最初简单的代码片段建议，到如今能够执行复杂、多文件任务的AI Agent，我们与AI的互动模式正在发生根本性的转变。这种转变凸显了一个核心挑战：如何有效地与这些日益强大的AI系统进行沟通？当AI的“记忆”有限、知识陈旧、且其推理过程如同一个“黑箱”时，我们如何确保它能准确理解我们的意图，并可靠地执行任务？

本文旨在深入探讨这一核心问题。笔者将剖析当前开发者与AI沟通时面临的根本性障碍，并以AI原生代码编辑器Cursor为例，详细拆解其为解决这些问题而设计的精密工具集。更重要的是，我们将视野拓宽至整个生态系统，审视诸如模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）等新兴标准，以及Context7等第三方服务如何共同构建一个更加智能、可控的AI协作环境。通过对主流AI编码工具的横向比较，我们将揭示行业的发展趋势，并最终描绘出在人机协作的新范式下，未来软件开发的蓝图。这不仅是一份工具指南，更是一次对未来开发者角色的深度思考。

沟通的鸿沟——你的“AI程序员实习生”需要一份指南

在深入探讨解决方案之前，我们必须首先理解问题的本质。为何我们需要专门的工具来与AI沟通？答案在于当前大型语言模型固有的局限性。这些局限性构成了人机协作中的“沟通鸿沟”，只有正视它们，我们才能构建有效的桥梁。

记忆与注意力的极限：“迷失在中间”

大型语言模型最广为人知的特性之一是其“上下文窗口”（Context Window），即模型在一次交互中能够处理的信息量上限，通常以令牌（token）为单位计算 。然而，这个窗口也并非是完美无瑕的记忆存储器。  

研究表明，LLM存在显著的“位置偏差”（position bias）。麻省理工学院（MIT）的研究人员发现，模型倾向于过度关注上下文窗口开头和结尾的信息，而忽略中间部分的内容 。这种“迷失在中间”（lost-in-the-middle）的现象意味着，如果一名律师使用AI助手在长达30页的法律文件中查找特定短语，AI更有可能在文件的首页或末页找到它，而中间页的内容则容易被忽视。  

这种现象并非随机的缺陷，而是源于构成LLM的Transformer架构中注意力机制的设计选择。随着模型层数的增加，这种偏见会被放大，因为输入序列的早期部分在模型的推理过程中被更频繁地使用 。这一发现揭示了一个关键的矛盾：虽然拥有更大的上下文窗口似乎是件好事，但它并不必然带来更好的性能。如果仅仅是扩大窗口尺寸，而没有解决底层的注意力偏差问题，我们实际上只是创造了一个更大的“中间地带”，让关键信息更容易在其中“迷失”。  

此外，研究还指出，许多开源模型的“有效上下文长度”往往远低于其宣称的训练长度。这部分归因于模型在预训练和后训练阶段形成的相对位置频率分布存在左偏，阻碍了其有效捕获远距离信息的能力 。因此，解决方案不能仅仅是追求“更多的上下文”，而必须转向“更智能的上下文”。如何构建和呈现上下文，使其关键信息能够被模型准确捕捉，变得与上下文的绝对大小同等重要，甚至更为关键。这正是笔者在后续章节中讨论的各类工具所要解决的核心问题。  

陈旧知识的隐患与上下文的成本

LLM的另一个根本性限制是其知识的静态性。模型通常在某个时间点之前的大规模数据集上进行训练，这意味着它们的“知识库”会随着时间的推移而变得陈旧 。对于日新月异的软件开发领域而言，这是一个致命伤。一个模型可能会自信地生成使用已被弃用的库函数或API的代码，甚至“幻觉”出根本不存在的API，这在处理像Next.js这样频繁更新的框架或模型未曾深入学习过的小众库时尤其突出 。  

解决这一问题的一种直接思路是利用长上下文窗口，在每次查询时将最新的文档“喂”给模型。然而，这条路充满了挑战。长上下文窗口的计算成本极其高昂，每一次查询都需要巨大的计算和内存资源，这直接导致了更高的费用和更慢的响应时间 。这在开发者和企业面前形成了一个清晰的权衡：在获取更准确结果与控制成本、保证性能之间做出选择。  

作为长上下文的替代方案，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应运而生。RAG系统在响应查询前，首先从一个外部知识库（如最新的文档、数据库）中检索相关信息，然后将这些信息与用户的原始提示一并提供给LLM 。这种方法在处理海量、动态变化的数据集（如代码库或实时网页内容）时，展现出卓越的可扩展性和成本效益。它能有效解决知识陈旧的问题，因为知识库可以随时更新。  

然而，RAG也并非万能。它在处理需要复杂、多步骤推理或在动态演变的对话中需要灵活适应的场景时，可能会受到限制，因为它通常在生成过程开始前就一次性检索了所有信息 。这催生了行业向混合架构发展的趋势，即结合长上下文的广阔推理能力和RAG的精准信息检索能力。一个理想的系统应该能够动态地将通过RAG检索到的最新、最相关的数据，注入到一个长上下文模型的推理过程中。这不仅是技术上的选择，更是平衡成本、速度和推理能力的战略决策，也是Context7等工具背后的核心理念。  

从黑箱到协作者：对控制与透明度的渴求

LLM常常被形容为“黑箱”，用户输入提示，模型输出结果，但其内部的决策过程却难以捉摸 。这种不透明性使得在金融、医疗、法律等高风险应用中难以完全信任它们。当模型给出一个意想不到的答案时，我们无从知晓它是基于正确的推理，还是源于数据偏见或模型幻觉。  

此外，当前主流LLM对文本的严重依赖也带来了局限。它们将“语言”等同于“文本”，这不仅排除了手语等非文本化的人类自然语言，加剧了特定社群的边缘化，也限制了模型对世界的多模态理解能力 。  

因此，推动应用本文所讨论的各类沟通工具，其根本动力源于一种将LLM从不可预测的“黑箱”转变为可信赖的“协作者”的强烈需求。这是在不确定性的技术之上，强加结构、可预测性和控制权的努力。这一过程深刻地呼应了人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）领域在适应AI时代时的核心演变：从设计简单的用户界面，转向构建复杂、透明、以人为中心的协作系统 。我们需要的不仅是一个会写代码的助手工具，更是一个我们能够理解、引导和信任的编程伙伴。  

AI原生IDE——以Cursor为例

为了具体说明现代工具如何应对前述的沟通挑战，我们将以AI代码编辑器Cursor作为一个详细的案例进行研究。Cursor的设计理念和功能集，为我们提供了一个观察开发者如何与AI建立高效、可控对话的绝佳窗口。

Cursor作为沟通枢纽：一种AI优先的架构

Cursor并非简单地在传统代码编辑器中加入一个AI聊天窗口。它是一个基于VS Code开源代码库构建的、以AI为核心的编辑器，其设计初衷就是为了将大型语言模型（如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet）深度整合到开发工作流的每一个环节 。  

这种“AI优先”（AI-first）的架构体现在其核心功能的设计上，每项功能都针对不同粒度的AI交互模式：

• Tab键预测：超越了传统的单行代码补全，Tab功能能够预测并生成多行、结构化的代码编辑，并根据最近的更改动态调整其建议 。  
• Cmd-K（或Ctrl-K）内联编辑：通过快捷键，开发者可以快速选中代码并给出自然语言指令，进行精确的代码生成、重构或解释，而无需打断心流 。  
• Agent模式：这是为复杂任务设计的。在Agent模式下，AI可以独立探索代码库、执行终端命令、识别、创建并编辑相关文件，完成诸如搭建新项目、实现一个完整功能等大规模、跨文件的修改 。  

Cursor的设计哲学与将AI作为“插件”的传统思路形成了鲜明对比。在后者中，AI往往是一个附加组件，其与开发环境的集成深度受限。而Cursor将AI视为环境的基础设施，这种架构选择使其能够实现更深层次、更具上下文感知能力的整合，从而将AI从一个被动的“助手”提升为一个主动的“伙伴”。

控制AI的视线：.cursorignore的角色

在与AI协作时，一个核心问题是：我们不希望AI“看到”所有东西。无论是出于隐私保护、安全考虑，还是为了提升性能和专注度，控制AI的访问范围至关重要。Cursor为此提供了两个功能强大且粒度分明的忽略文件：.cursorignore和.cursorindexingignore 。  

• .cursorignore：隐私与专注的守护者 这个文件旨在尽最大努力（best-effort）阻止AI访问和索引指定的文件或目录 。其主要用途是保护敏感信息，如包含密钥的配置文件、专有商业逻辑代码，或任何不应被发送到第三方LLM服务的内容 。同时，它也能帮助开发者排除无关文件，让AI更专注于当前任务。  
• .cursorindexingignore：性能优化的利器 与前者不同，此文件仅阻止文件被代码库索引 。被列入其中的文件不会出现在Cursor的上下文搜索结果中，这对于包含大量生成文件（如 node_modules）或二进制文件的项目非常有用，可以显著提升索引速度和搜索准确性。然而，关键区别在于，AI仍然可以在特定情况下访问这些文件，例如当用户手动打开它们或在聊天中明确引用它们时 。  

这两个文件的存在，直接反映了在AI编程中上下文、性能和隐私三者之间的内在张力。.cursorindexingignore解决了索引海量无关文件带来的性能问题，而.cursorignore则处理了更关键的隐私与安全问题。这种精细的控制粒度，让开发者能够根据具体需求，在这三者之间做出明智的权衡。值得一提的是，这两个文件的语法与开发者早已熟悉的.gitignore完全相同，并支持分层配置，极大地降低了学习和使用成本 。  

编码化意图：掌握rules.md以实现持久化指导

如果说.cursorignore是告诉AI“不要看什么”，那么Cursor Rules则是明确地告诉AI“应该怎么做”。这是一项革命性的功能，它将AI从一个通用的代码生成工具，转变为一个深度理解特定项目架构、规范和目标的“项目感知伙伴” 。  

这一系统已经从最初单一的.cursorrules文件，演进为一个更强大、更灵活的体系，其核心是位于项目.cursor/rules/目录下的.mdc（Markdown Domain Configuration）文件 。这些规则大致可分为三类：  

1. 用户规则（User Rules）：在Cursor的全局设置中定义，适用于所有项目，通常用于设定个人偏好，如AI的语气、回应风格等 。  
2. 项目规则（Project Rules）：以.mdc文件形式存储在项目内，可以被版本控制（如Git），与团队共享，确保AI行为在整个团队中保持一致 。  
3. 记忆（Memories）：根据用户与AI的对话自动生成的规则，帮助AI从过去的交互中学习 。  

.mdc文件的强大之处在于其前端元数据（frontmatter）部分，它通过几个关键字段来定义规则的触发和行为：

• description: 用自然语言描述规则的用途。这不仅仅是给人看的注释，更是给AI看的“触发条件”。AI会根据当前对话的上下文，判断该描述是否与任务相关，从而决定是否激活此规则 。  
• globs: 使用文件路径模式（如 app/controllers/**/*.rb）来限定规则的作用域。当用户引用的文件匹配该模式时，规则就会被注入上下文 。  
• alwaysApply: 一个布尔值，设为true时，该规则会被无条件注入上下文，适用于全局性的指导原则 。  

通过这些规则，开发者可以实现高度定制化的AI行为。例如，可以编码化项目的架构模式（“在API目录中，所有验证都必须使用zod”）、代码风格规范（“React组件应遵循‘Props接口在顶部，样式在底部’的布局”）、甚至是复杂的、由AI驱动的工作流（“当我要求‘分析应用’时，自动运行开发服务器，获取日志，并提出性能改进建议”）。  

这种机制代表了一种范式上的转变：从命令式提示（imperative prompting）转向声明式AI配置（declarative AI configuration）。开发者不再需要在每次对话中重复性地输入冗长的指令，而是通过编写规则文件，一次性地、持久化地定义AI在其项目中的行为准则和约束。这本质上是一种元编程（meta-programming），开发者正在“编程”他们的AI助手。这是使AI Agent变得足够可靠、可预测，从而能够在企业级开发中大规模应用的关键一步。其逻辑链条如下：

1. LLM在不同会话间没有记忆 。在每个提示中重复复杂的指令是低效且易错的。  
2. Cursor Rules通过在提示层面提供“持久化、可复用的上下文”来解决这个问题 。  
3. .mdc文件的globs和description字段使得这些指令可以被自动、智能地应用，无需用户时刻记起。
4. 这使得人机交互从简单的问答对话，提升为一个结构化、可配置的系统。开发者不再仅仅是AI的“用户”，更是AI在其项目内行为的“架构师”。这是一种更成熟、更具可扩展性的人机协作模型。

llms.txt标准：一次早期的探索

在探讨更先进的解决方案之前，有必要回顾一下llms.txt。这是一个早期的社区驱动尝试，旨在为AI可读的文档创建一个标准化格式 。其理念是，文档库的作者可以在其网站根目录放置一个 llms.txt文件，该文件会列出一系列指向详细文档的Markdown文件链接。这样，像Cursor这样的AI编辑器理论上就可以通过解析这个清单，来获取最新的、结构化的知识。

然而，这一标准的采纳和实现并不一致。一些用户发现，像Cursor这样的工具似乎并没有完全遵循该规范去抓取和索引所有链接的文件，导致AI的上下文不完整，从而引发了用户的困惑 。  

尽管llms.txt的实践效果有限，但它作为一个历史产物具有重要意义。它代表了社区为解决LLM“知识陈旧”问题所做的首次标准化努力。它的局限性——依赖于客户端的主动抓取、缺乏动态性和交互性——恰恰凸显了对更强大、更可靠、由服务器驱动的解决方案（如Context7和MCP）的迫切需求，清晰地展示了行业技术演进的路径。

上下文生态系统——超越本地项目

有效的AI协作不仅依赖于本地项目的上下文，更需要一个能够连接外部知识和工具的广阔生态系统。本部分将视野从单个编辑器扩展到正在兴起的服务和协议，它们共同构成了AI的“外部大脑”。

使用Context7实现动态、高保真度的上下文

Context7是由Upstash团队开发的一个强大平台，其核心使命是解决LLM知识陈旧的顽疾 。它通过一个精密的自动化流程，为LLM和AI编码助手提供永远最新的、特定版本的文档和代码示例。  

该平台的工作流程可以概括为“RAG即服务”（RAG-as-a-Service）：

1. 解析（Parse）：自动从各大文档库（支持Markdown、reStructuredText、Jupyter Notebooks等多种格式）中提取代码片段和示例 。  
2. 丰富（Enrich）：利用LLM为提取出的代码片段添加简洁的解释和元数据 。  
3. 向量化（Vectorize）：将处理后的内容转化为向量嵌入，以便进行快速的语义搜索 。  
4. 重排（Rerank）：使用专有的排序算法对搜索结果进行评分，确保返回给用户的上下文是最相关的 。  
5. 缓存（Cache）：通过Redis等高性能缓存提供服务，确保低延迟响应 。  

通过这一流程，Context7能够提供比简单复制粘贴文档更高质量的上下文。它剔除了无关的“噪音”（如导航栏、广告等），只保留了干净、精确的代码和描述 。这对于那些LLM训练数据中覆盖不足的新兴框架或小众库来说，价值尤为巨大 。  

Context7代表了一种重要的行业趋势：将上下文检索的过程外部化和产品化。它提供了一个强大的抽象层，任何AI客户端（如Cursor、Claude等）都可以通过简单的API调用或链接嵌入，接入一个高质量、持续更新的知识库，而无需自行构建和维护复杂的数据摄取与处理管道。这极大地降低了构建智能、知识丰富的AI应用的门槛。

通用翻译器：模型上下文协议（MCP）

如果说Context7是为AI提供高质量“弹药”的军火库，那么模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）则是连接所有武器系统和传感器的标准化总线。MCP是由Anthropic公司于2024年11月推出的一项开放标准，并迅速得到了OpenAI、Google DeepMind、Microsoft等行业巨头的支持 。它的目标是标准化AI模型与外部工具、系统和数据源的集成方式。  

MCP被形象地比作“AI应用的USB-C端口” 。在MCP出现之前，将LLM连接到数据库、API或本地文件系统，需要开发者为每个连接编写定制化的、脆弱的“胶水代码”，这是一项繁重且难以维护的工作 。MCP通过定义一个通用的、基于JSON-RPC 2.0的协议，彻底改变了这一局面 。  

MCP的核心架构是Client-Server模型 ：  

• MCP主机（Host）：指代希望通过MCP访问数据的AI应用程序，如Cursor、JetBrains IDE或Claude桌面应用。
• MCP服务器（Server）：是一个轻量级程序，它将特定的外部能力通过MCP协议暴露出来。
• 能力（Capabilities）：服务器可以暴露三种主要能力：
  • 资源（Resources）：提供数据和上下文，如文件内容、数据库查询结果 。  
  • 工具（Tools）：提供可执行的函数，让AI能够产生实际的副作用，如发送API请求、执行计算 。  
  • 提示（Prompts）：提供可复用的提示模板和工作流 。  

一个不断增长的MCP服务器注册表正在形成，涵盖了从Git、GitHub到数据库、网页抓取等各种常用工具 。这意味着任何兼容MCP的主机都可以即插即用地连接到任何兼容MCP的服务器，从而获得其能力。  

MCP是本文所讨论的最具变革性的趋势。它标志着单体、封闭的AI模型时代的终结，以及一个可组合、Agentic的AI系统新纪元的开启。行业的价值主张正在从单个LLM的原始智能，转向AI应用通过一个通用协议来编排一个由专业化工具和数据源组成的网络的能力。

其内在逻辑是：

1. 单个AI工具存在固有局限（知识陈旧、无法与现实世界交互）。  
2. 以往将它们与外部服务连接的过程是定制化、脆弱且成本高昂的 。  
3. MCP将这种连接标准化 。  
4. 这种标准化允许任何兼容MCP的客户端（如Cursor、Copilot）即时连接到任何兼容MCP的服务器（如Context7、GitHub），从而创造出能力的组合爆炸效应 。  
5. 一个AI Agent现在可以在一个统一的工作流中，无缝地查询数据库、读取本地文件、搜索最新文档并发送一条Slack消息。这正是当前备受关注的“AI Agent”概念背后的技术基石。

横向比较：主流AI编码工具的上下文管理策略

AI编码工具市场日益拥挤，各个产品都声称自己“智能”。为了拨开营销的迷雾，看清本质，我们必须比较它们在上下文管理这一核心能力上的具体实现机制。下表总结了几个主流工具的关键特性，随后的分析将对此进行详细阐述。

工具	持久化指令 (类比 rules.md)	文件排除 (类比 .cursorignore)	聊天内上下文 (@, #)	动态上下文 (MCP支持)	Agent能力 (Agent Mode)
Cursor	(User/Project Rules, .mdc)	(.cursorignore, .cursorindexingignore)	(@Files, @Codebase, etc.)		(Agent Mode)
GitHub Copilot	(Personal/Repo Instructions)	(Content Exclusion)	(@workspace, #file)	(Public Preview)	(Coding Agent)
JetBrains AI Assistant	(无直接对应功能)	(.aiignore)	(@, #file, #symbol)	(Beta)	(Edit Mode, 多文件变更)
Zed	(Rules)	(通过规则和工具配置)	(@ mentions)		(Agent Panel)
Aider (CLI)	(通过配置文件和只读文件)	(.aiderignore)	(通过 /add, /read 命令)	(通过 AiderDesk 扩展)	(原生命令行Agent)

GitHub Copilot：从助手到平台的演进

GitHub Copilot已经从一个简单的代码补全工具，迅速演变为一个复杂的、深度集成上下文的编程平台。它通过@workspace和#file等变量为聊天提供精确的上下文范围 。其“内容排除”功能类似于.cursorignore，允许组织和个人阻止特定文件被AI处理 。更重要的是，Copilot引入了个人和仓库级别的“自定义指令”，这在功能上与Cursor的rules.md非常相似，允许团队为特定项目编码AI的行为准则 。最关键的战略举措是，GitHub正在积极拥抱MCP，旨在将Copilot打造成一个可扩展的平台，能够集成无数第三方工具和服务 。  

JetBrains AI Assistant：深度IDE集成

JetBrains AI Assistant的优势在于其与IntelliJ IDEA、PyCharm等IDE的无缝集成。它利用IDE本身对代码结构的深刻理解，提供高度情境化的重构和修复建议 。在上下文管理方面，它同样支持通过#和@符号在聊天中引用文件、符号等 。它通过.aiignore文件来排除特定文件，以保护隐私和提升性能 。与Copilot一样，JetBrains也正在将MCP作为其连接外部数据源（如数据库、API）的核心技术，目前处于Beta阶段 。  

命令行Agent (Aider & Amazon Q CLI)：Git原生的工作流

Aider和Amazon Q CLI代表了另一种截然不同的交互范式，专为习惯于命令行的开发者设计。它们的上下文管理与本地文件系统和Git仓库紧密绑定。Aider会通过分析整个代码库，构建一个紧凑的“仓库地图”（repository map），为LLM提供高层次的项目结构概览，这在大型项目中尤为有效 。这些工具将Git作为核心交互机制，AI的每一次修改都会被自动提交，使得完整的版本历史记录成为人机对话的一部分，开发者可以使用 git diff或/undo等命令轻松地审查和回滚AI的变更 。这种工作流对于偏爱脚本化、自动化和版本控制的开发者具有极大的吸引力。  

开源挑战者 (Zed & Void)：性能与透明度的追求

Zed和Void是新一代的开源代码编辑器，它们从一开始就将AI和高性能作为核心设计目标。Zed拥有一个强大的“Agent面板”（Agent Panel）来管理与AI的交互，支持通过@符号添加上下文，并且也是一个MCP客户端，能够连接外部工具 。Void则定位为Cursor的开源替代品，它将隐私和本地模型控制放在首位，允许用户直接连接到本地运行的LLM，避免将代码发送到第三方服务器，同时它也实现了Agent功能和MCP支持 。它们的开源特性为开发者提供了最大程度的控制权和透明度。  

新兴的范式——人机协作编程的未来

当我们整合前述的所有趋势——从应对LLM固有缺陷的本地工具，到连接外部世界的生态协议——一幅关于未来软件开发协作模式的清晰图景便浮现出来。这不仅是工具的演进，更是开发者角色和工作流程的深刻变革。

从助手到Agent：一种新的协作模型

行业正在经历一个关键的转变：从AI助手（Assistants）到AI代理（Agents）的演进。助手是被动地响应指令，帮助完成特定任务的工具，如代码补全或回答问题 。而Agent则是能够主动地规划、分解任务并自主执行完整工作流的系统 。  

本文中详细讨论的工具和协议，正是实现这一转变的基石。一个所谓的“Agent”，本质上就是一个拥有了更优越能力的助手：

• 更好的上下文：通过RAG技术（如Context7）和长上下文窗口获得准确、全面的信息。
• 更好的工具：通过MCP协议获得与外部世界交互的能力。
• 更好的指令：通过持久化规则（如rules.md或自定义指令）获得清晰、一致的行为准则。

可以说，正是这些先进的沟通框架，赋予了AI“代理权”（agency）。与此同时，人机协作编程（pAIr programming）作为一个学术研究领域也日益受到关注。研究表明，尽管AI伙伴展现出巨大潜力，但目前仍缺乏像传统人与人协作编程那样成熟的评估方法和最佳实践指南 。这预示着，如何设计高效、和谐的人机协作模式，将是未来HCI领域的核心课题。  

人类为架构师，AI为实现者

随着AI能力的增强，开发者的角色正在发生根本性的变化。一位经验丰富的开发者分享的有效AI协作工作流是：首先让人类制定策略和计划，然后让AI去实现，最后由人类进行审查和迭代 。这个模型将人类的优势（战略思维、架构设计、创造力、批判性评估）与AI的优势（不知疲倦的执行、对细节的记忆、快速生成）完美结合。  

在这个新范式中，最有价值的人类技能不再是单纯地记忆和编写特定语言的语法，而是：

• 复杂问题分解能力：将模糊的业务需求转化为清晰、可执行的技术任务。
• 架构设计能力：为系统搭建合理、可扩展的骨架，确定技术选型，这是AI目前难以胜任的创造性工作 。  
• AI引导与利用能力：精通如何为AI提供恰当的上下文、制定明确的规则，并从其输出中甄别出高质量的部分 。  

未来，一名高级开发者的价值，将更多地体现在其作为“AI牧马人”或“AI协调员”的能力上。他们负责定义问题、策划解决方案、监督执行过程并对最终质量负责。

对现代开发者的建议：在CADE时代茁壮成长

CADE（AI驱动的编码时代，Coding in the Age of AI-Driven Engineering），或者叫Vibe Coding（氛围编程）时代已经到来。为了在这个新时代中保持竞争力并提升效率，开发者可以采取以下行动策略：

• 1. 成为上下文管理大师 将上下文管理视为一项核心开发技能，而不是一个辅助功能。深入学习你所选择的IDE提供的特定上下文工具，无论是Cursor的@引用、Copilot的@workspace，还是JetBrains的#file。在开始一项任务前，思考“我需要为AI提供哪些文件、哪些代码片段、哪些文档，才能让它最好地理解我的意图？”。
• 2. 拥抱声明式指导 从一次性的、命令式的聊天提示，转向持久化的、声明式的规则配置。投入时间为你和你的团队编写高质量的项目级规则（Project Rules）或仓库自定义指令（Repository Custom Instructions）。这是一项高杠杆的活动：一次性的投入，可以在后续无数次的人机交互中，带来代码质量的显著提高和开发风格的一致性，从而节省大量的时间。
• 3. 用协议思维看待工具 开始关注并理解MCP这样的开放协议。要认识到，你的IDE正在从一个封闭的工具，演变为一个连接着由无数服务组成的网络的“主机”。浏览MCP服务器的注册列表，思考你可以如何将你自己的数据源或内部工具通过MCP连接到你的AI工作流中。这会为你打开全新的自动化可能性。
• 4. 采取“人在其中”（Human-on-the-Loop）的心态 永远不要盲目地信任AI的输出。将AI定位为强大的实现工具，但将架构决策、安全审查、逻辑正确性验证和最终的产品质量把关等关键环节，牢牢掌握在人类智慧的手中。建立一个“计划-AI执行-人类审查”的迭代循环工作流 。学会批判性地评估AI的建议，并准备好在它犯错时进行纠正和引导。  

最终，与AI的沟通是一门艺术，也是一门科学。掌握这门艺术的开发者，将不仅仅是代码的编写者，更是未来软件的首席架构师。

在深度学习中，稠密架构（Dense Architecture）和稀疏架构（Sparse Architecture）是两种常见的神经网络设计方式，它们的主要区别在于神经元或连接的分布密度。

1. 稠密架构（Dense Architecture）

稠密架构是指每一层的神经元都与前一层的所有神经元连接的网络结构。这种结构在大多数传统的深度学习网络中都很常见，比如经典的全连接神经网络（Fully Connected Networks）和卷积神经网络（CNN）中的某些部分。

• 特点：

• 每个神经元都会与前一层的所有神经元进行连接。

• 网络结构非常密集，参数量通常很大。

• 计算量和存储开销较大，可能导致较长的训练时间和较高的计算资源需求。

• 适用于一些要求高表达能力的任务。

• 优点：

• 高度连接的结构使得网络可以学习非常复杂的模式和特征。

• 对于大多数传统任务，如图像分类、语音识别等表现良好。

• 缺点：

• 参数非常多，容易导致过拟合。

• 高计算和存储需求，尤其是在大型网络中，计算资源开销很大。

2. 稀疏架构（Sparse Architecture）

稀疏架构是指每一层的神经元只与前一层中的部分神经元连接，而不是与每个神经元都连接。这样做的目的是减少计算和存储成本，提高效率。

• 特点：

• 只有一部分连接被保留，而其他连接被去除，从而减少了网络中的参数数量。

• 稀疏连接的选择可以是手动设计的，也可以通过一些算法自动选择，比如基于稀疏性的正则化方法。

• 通常采用稀疏矩阵表示，以节省内存和计算资源。

• 优点：

• 更少的参数，使得网络计算和存储更加高效。

• 可能有助于提高泛化能力，减少过拟合。

• 可以应用于一些资源受限的环境，比如嵌入式系统和边缘计算设备。

• 缺点：

• 由于不是每个神经元都参与计算，可能会限制模型的表达能力，导致性能下降。

• 稀疏结构设计较复杂，可能需要特定的优化方法来训练。

稠密与稀疏架构的对比

稀疏架构的应用

在一些前沿的研究中，稀疏架构已被广泛应用，例如神经网络剪枝（Pruning）技术，它通过去除一些不必要的连接（或者低权重的连接）来实现稀疏化。此外，一些更先进的模型，如稀疏变换器（Sparse Transformer）等，也采用了稀疏连接来提高计算效率，尤其是在处理大规模数据时。

总之，稠密和稀疏架构各有优缺点，通常会根据具体应用需求来选择合适的架构。在某些情况下，可能会结合这两者的优势，使用混合架构（如稠密-稀疏混合网络）来获得更好的效果。

从ChatGPT上线开始，我就有了一个想法，打造一个个人知识库，它可以充当我的第二大脑，记住我的尽量多的信息（包括隐私信息）。

无论是我每天的琐碎事务，还是重要的决策和回忆，它都能存储并快速检索。当我问它“我去年5月做了什么？”时，它不仅能够从知识库中找到当时的记录，还能结合上下文和细节，帮助我回忆起那些可能遗忘的瞬间。

但要实现这个想法，用在线服务肯定是不行的，我需要它完全本机运行。现在，有了可完全本机部署的deepseek-r1和bge-m3，加上界面优雅的Cherry Studio，是时候实现它了。

注意1：以下步骤在苹果M系列芯片，16G内存的MacBook Pro上实现。由于Mac拥有统一内存和显存，类似配置的PC除了16G及以上的内存外，还需要有额外的显存分配才能正常运行。

注意2：先不要吐槽非满血版deepseek-r1的模型效果，可以先学会怎么本机部署，往后开源的模型会越来越好的（一年前谁能想到现在端侧大模型效果这么好了呢）。

直接开始：
1、下载安装ollama：https://ollama.com/download

按自己的电脑系统选择即可，安装后，双击启动。

2、下载DeepSeek-R1:14b模型（9GB）

这里我选择了我的设备能运行的最大尺寸的模型，14b参数的这个。打开终端，输入命令：

ollama run deepseek-r1:14b
回车之后，模型就开始下载啦，确保电脑硬盘还有足够的剩余空间（下图示意是7b参数的版本，共4.7GB）

等待模型下载完成后，当你看到 >>> 提示符，这时已经可以跟模型聊天啦，让我们来试试：

到这里，如果你不需要知识库，你已经完成了deepseek-r1模型的本地部署，是不是很简单？只是这个聊天界面在命令行中，也无法保存跟deepseek的聊天记录。

更多尺寸的模型下载命令可以在这里找到：https://ollama.com/library/deepseek-r1

也可以在顶部Models菜单中找到其他的开源模型，比如阿里的通义千问qwen2.5、智谱的GLM-4、Meta的Llama3.2等等，有兴趣都可以试试，支持多个模型同时安装。

查看已安装模型的命令：ollama list

​删除已安装模型的命令（rm后是要删除的模型名称）：ollama rm deepseek-r1:14b

3、下载embedding模型 bge-m3（1.2GB）

打开终端，输入命令：ollama pull bge-m3

等待下载完毕，看到success，关闭终端就行了。embedding嵌入模型的作用是把知识库里的文档内容转化为便于搜索的向量，这里只需要理解它是用来处理知识库文档数据的即可。

4、安装Cherry Studio

访问：https://cherry-ai.com，根据电脑系统选择相应版本下载安装

Cherry Studio是一款支持本地知识库的AI客户端，其实同类产品还有很多，比如Chatbox（有联网搜索和手机端）、PageAssist（浏览器插件）、Enchanted（简洁轻量）、OpenWebUI（可供局域网内多人访问）等等，有兴趣的同学可以挨个体验下。

到这里我们需要下载和安装的东西都完成了，接下来断网也可以使用。

5、配置模型提供商：Ollama，添加LLM语言模型和embedding嵌入模型

启动Cherry Studio，依次点击左下角设置-模型服务-Ollama，开启Ollama，API地址保持默认，点击管理按钮，可以看到会自动读取到我们刚才下载的deepseek-r1:14b和bge-m3[嵌入] 两个模型，点击添加。

这样我们就把Ollama下载的两个模型配置到Cherry Studio中了。

拓展阅读：在模型服务的设置这里，可以看到Cherry Studio已经支持的模型提供商，推荐大家还可以添加一个部署在siliconflow硅基流动的DeepSeek-R1满血版，但与这个模型产生的交互都需要连接网络，你的问题会被发送到siliconflow硅基流动的服务器，使用满血版会按实际用量计费，你可以根据自己的实际情况选择是否使用。配置时需要用到的api密钥，可通过这个链接https://cloud.siliconflow.cn/i/r2Z3LRPQ注册获取，现在新注册会有免费额度赠送。

6、创建知识库，导入本地文档

点击Cherry Studio左侧的知识库按钮，再点击“添加”，给知识库取个名字，嵌入模型选择我们刚才下载的bge-m3，点击确定后，即可创建出一个知识库。

这时可以添加文件或者直接拖拽文件到知识库里，支持pdf、docx、pptx、txt等格式，把个人简历、日记、工作文档、甚至微信聊天记录(前提是手动导成文本)放进来都可以。

我们先加一两个文档试试，可以看到加入后，每个文档都会经过嵌入模型的处理，有个蓝色小点loading过程，如果看到绿色小勾，就代表这个文档可以被deepseek检索到了。

此时，DeepSeek就学习了你上传的文档。这是一种被称为RAG的技术，AI收到你的问题后，会先到知识库里找出最相关的几个片段，然后结合它自有的知识，组织一段新的表述回复给你。这样就能把AI大模型原本训练时没有的知识（比如关于你个人的信息）告诉它。

好啦，现在你电脑上的DeepSeek-R1就拥有了知晓你私人文档的知识库：回到聊天界面，顶部选择deepseek-r1:14b|Ollama这个模型，输入框下方知识库按钮选中刚才创建的知识库，现在试试询问一个DeepSeek本身不知道的问题——

大功告成，我也要再去丰富一下我的个人知识库了

更多AI动态，欢迎关注公众号：未来科技

在回沪的航班上，我用本地大模型翻译了这篇paper，这里也分享出来，省略部分图表。

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-AI
research@deepseek.com

摘要
我们介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和DeepSeek-R1 。DeepSeek-R1-Zero 是通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现了显著的推理能力。通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然地展现出许多强大而有趣的推理行为。然而，它面临着可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步增强推理性能，我们引入了 DeepSeek-R1，该模型在 RL 之前结合了多阶段训练和冷启动数据。 DeepSeek-R1 在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。为了支持研究社区，我们开源了 DeepSeek-R1-Zero 、DeepSeek-R1 以及基于 Qwen 和Llama 从DeepSeek-R1 提炼出的六个密集模型（1.5B 、7B 、8B 、14B 、32B 、70B）。

内容

1. 引言
   1.1. 贡献
   1.2. 评估结果总结
2. 方法
   2.1. 概述
   2.2. DeepSeek-R1-Zero：基础模型上的强化学习
   2.2.1. 强化学习算法
   2.2.2. 奖励建模
   2.2.3. 训练模板
   2.2.4. DeepSeek-R1-Zero 的性能、自我演化过程和“顿悟”时刻
   2.3. DeepSeek-R1：带有冷启动的强化学习
   2.3.1. 冷启动
   2.3.2. 以推理为导向的强化学习
   2.3.3. 拒绝采样和监督微调
   2.3.4. 适用于所有场景的强化学习
   2.4. 蒸馏：赋予小模型推理能力
3. 实验
   3.1. DeepSeek-R1 评估
   3.2. 蒸馏模型评估
4. 讨论
   4.1. 蒸馏与强化学习
   4.2. 不成功的尝试
5. 结论、局限性和未来工作
   A. 贡献和致谢（略）

1. 引言
近年来，大型语言模型（LLMs）经历了快速的迭代和演变，逐渐缩小了与人工通用智能（AGI）之间的差距。最近，后训练已成为完整训练流程的重要组成部分。研究表明，它可以提高推理任务的准确性，与社会价值观对齐，并适应用户偏好，同时相对于预训练而言需要的计算资源相对较少。在推理能力方面，OpenAI 的o1 系列模型首次引入了通过增加思维链（Chain-of-Thought）推理过程的长度来进行推理时扩展的方法。这种方法在数学、编码和科学推理等各种推理任务中取得了显著的改进。然而，如何有效地进行测试时扩展仍然是研究社区面临的一个开放问题。之前的几项工作探索了各种方法，包括基于过程的奖励模型、强化学习和搜索算法（如蒙特卡洛树搜索和束搜索）。然而，这些方法都未能在推理性能上达到与 OpenAI 的o1 系列模型相当的水平。

在本文中，我们迈出了通过纯强化学习（RL）提高语言模型推理能力的第一步。我们的目标是探索 LLMs 在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力，专注于它们通过纯 RL 过程的自我演化。具体来说，我们使用 DeepSeek-V3-Base 作为基础模型，并采用 GRPO 作为 RL 框架，以提高模型在推理方面的表现。在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero 自然展现出许多强大而有趣的推理行为。在经过数千步的 RL 后，DeepSeek-R1-Zero 在推理基准测试中的表现超群。例如，AIME 2024 的pass@1 分数从 15.6%上升到 71.0%，通过多数投票，分数进一步提高到 86.7%，与 OpenAI-o1-0912 的表现相匹配。

然而，DeepSeek-R1-Zero 面临着可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步增强推理性能，我们引入了 DeepSeek-R1，该模型结合了少量冷启动数据和多阶段训练流程。具体来说，我们首先收集数千条冷启动数据，以微调 DeepSeek-V3-Base 模型。随后，我们执行以推理为导向的 RL，如同 DeepSeek-R1-Zero 。当 RL 过程接近收敛时，我们通过对 RL 检查点进行拒绝采样生成新的 SFT 数据，并结合来自 DeepSeek-V3 的监督数据，涵盖写作、事实问答和自我认知等领域，然后对 DeepSeek-V3-Base 模型进行再训练。在用新数据微调后，该检查点经过额外的 RL 过程，考虑到来自所有场景的提示。经过这些步骤，我们获得了一个称为 DeepSeek-R1 的检查点，其在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。

我们进一步探索从 DeepSeek-R1 蒸馏出小型密集模型。使用 Qwen2.5-32B 作为基础模型，直接从 DeepSeek-R1 蒸馏的结果优于在其上应用 RL 。这表明大型基础模型发现的推理模式对于提高推理能力至关重要。我们开源了基于 DeepSeek-R1 蒸馏的 Qwen 和Llama 系列模型。值得注意的是，我们的蒸馏 14B 模型在推理基准测试中显著超越了最新的开源 QwQ-32B-Preview，而蒸馏的 32B 和70B 模型在密集模型中创下了新的推理基准记录。

1.1. 贡献
后训练：基础模型上的大规模强化学习

• 我们直接将 RL 应用于基础模型，而不依赖于监督微调（SFT）作为初步步骤。这种方法使模型能够探索解决复杂问题的思维链（CoT），从而发展出 DeepSeek-R1-Zero 。DeepSeek-R1-Zero 展示了自我验证、反思和生成长 CoT 等能力，标志着研究社区的一个重要里程碑。值得注意的是，这是首个公开研究，验证了 LLMs 的推理能力可以通过纯 RL 激励，而无需 SFT 。这一突破为未来在这一领域的进展铺平了道路。
• 我们引入了开发 DeepSeek-R1 的流程。该流程结合了两个 RL 阶段，旨在发现改进的推理模式并与人类偏好对齐，以及两个 SFT 阶段，作为模型推理和非推理能力的种子。我们相信该流程将使行业受益，创造出更好的模型。

蒸馏：小模型也可以强大

• 我们证明了大型模型的推理模式可以蒸馏到小模型中，从而在性能上超越通过 RL 发现的推理模式。开源的 DeepSeek-R1 及其 API 将使研究社区在未来蒸馏出更好的小模型。
• 使用 DeepSeek-R1 生成的推理数据，我们微调了多个广泛使用的密集模型。评估结果表明，蒸馏的小型密集模型在基准测试中表现出色。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在AIME 2024 上达到 55.5%，超越了 QwQ-32B-Preview 。此外，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在AIME 2024 上得分 72.6%，在 MATH-500 上得分 94.3%，在 LiveCodeBench 上得分 57.2%。这些结果显著超越了之前的开源模型，并与 o1-mini 相当。

1.2. 评估结果总结

• 推理任务：
  (1) DeepSeek-R1 在AIME 2024 上得分 79.8% Pass@1，略微超过 OpenAI-o1-1217 。在 MATH-500 上，它取得了令人印象深刻的 97.3%的成绩，与 OpenAI-o1-1217 表现相当，并显著超越其他模型。
  (2) 在与编码相关的任务中，DeepSeek-R1 在代码竞赛任务中表现出色，获得了 Codeforces 上的 2,029 Elo 评分，超过了 96.3%的参赛人。对于工程相关任务，DeepSeek-R1 的表现略优于 DeepSeek-V3，这可能有助于开发者在实际任务中。
• 知识：在 MMLU 、MMLU-Pro 和GPQA Diamond 等基准测试中，DeepSeek-R1 取得了出色的结果，得分分别为 90.8%、 84.0%和 71.5%，显著超越 DeepSeek-V3 。尽管在这些基准测试中的表现略低于 OpenAI-o1-1217，但 DeepSeek-R1 超越了其他闭源模型，展示了其在教育任务中的竞争优势。在事实基准测试 SimpleQA 中，DeepSeek-R1 的表现优于 DeepSeek-V3，显示出其处理基于事实查询的能力。在该基准测试中，OpenAI-o1 也超越了 4o 。
• 其他：DeepSeek-R1 在广泛的任务中表现出色，包括创意写作、一般问答、编辑、摘要等。在 AlpacaEval 2.0 上，它实现了 87.6%的长度控制胜率，在 ArenaHard 上达到了 92.3%的胜率，展示了其智能处理非考试导向查询的强大能力。此外，DeepSeek-R1 在需要长上下文理解的任务上表现出色，在长上下文基准测试中显著超越 DeepSeek-V3 。

2. 方法

2.1. 概述
以往的工作在提升模型性能时，往往依赖大量的监督数据。在本研究中，我们展示了通过大规模强化学习（RL）显著提升推理能力，即使在没有使用监督微调（SFT）作为冷启动的情况下。此外，加入少量高质量数据作为冷启动可以进一步提升性能。接下来的部分将介绍：(1) DeepSeek-R1-Zero，该模型直接将 RL 应用于基础模型，而没有任何 SFT 数据；(2) DeepSeek-R1，该模型从经过数千条长思维链（CoT）示例微调的检查点开始应用 RL；(3) 将推理能力蒸馏到小型密集模型。

2.2. DeepSeek-R1-Zero：基础模型上的强化学习

强化学习在推理任务中展现出了显著的有效性，如我们之前的工作所示。然而，这些工作在实践中高度依赖于监督数据，这些数据的收集耗时。我们在这一部分探讨了 LLMs 在没有任何监督数据的情况下，如何通过纯强化学习过程发展推理能力，重点关注它们的自我演化。

2.2.1. 强化学习算法
我们采用了群体相对策略优化（GRPO），以节省 RL 的训练成本。 GRPO 省略了通常与策略模型同等大小的评论模型，而是从群体得分中估计基线。具体来说，对于每个问题𝑞，GRPO 从旧策略𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑中抽样一组输出{𝑜1, 𝑜2, · · · , 𝑜𝐺}，然后通过最大化以下目标来优化策略模型𝜋𝜃：

[ J_{GRPO}(\theta) = E[q \sim P(Q), {o_i}{i=1}^{G} \sim \pi{\theta_{old}}(O|q)] ]

2.2.2. 奖励建模
奖励是训练信号的来源，决定了强化学习（RL）的优化方向。为了训练 DeepSeek-R1-Zero，我们采用了一种基于规则的奖励系统，主要由两种类型的奖励组成：

• 准确性奖励：准确性奖励模型评估响应是否正确。例如，在确定性结果的数学问题中，模型需要以指定的格式（例如，在框内）提供最终答案，从而实现可靠的基于规则的正确性验证。同样，对于 LeetCode 问题，可以使用编译器根据预定义的测试用例生成反馈。
• 格式奖励：除了准确性奖励模型外，我们还采用格式奖励模型，强制模型将其思维过程放在“<think>”和“</think>”标签之间。

我们没有在开发 DeepSeek-R1-Zero 时应用结果或过程神经奖励模型，因为我们发现神经奖励模型可能在大规模强化学习过程中遭遇奖励黑客问题，而重新训练奖励模型需要额外的训练资源，并且会使整个训练流程变得复杂。

2.2.3. 训练模板
为了训练 DeepSeek-R1-Zero，我们首先设计了一个简单的模板，指导基础模型遵循我们的指定指令。如表 1所示，该模板要求 DeepSeek-R1-Zero 首先生成推理过程，然后给出最终答案。我们故意将约束限制在这种结构化格式上，避免任何内容特定的偏见——例如强制反思性推理或推广特定问题解决策略——以确保我们能够准确观察模型在 RL 过程中的自然进展。

2.2.4. DeepSeek-R1-Zero 的性能、自我演化过程和“顿悟”时刻
DeepSeek-R1-Zero 的性能如图 2所示，展示了其在 AIME 2024 基准测试中的表现轨迹。在 RL 训练过程中，DeepSeek-R1-Zero 的性能稳步提升，表现出持续的增强。值得注意的是，AIME 2024 的平均 pass@1 分数显著增加，从最初的 15.6%跃升至 71.0%，达到了与 OpenAI-o1-0912 相当的性能水平。这一显著提升突显了我们的 RL 算法在优化模型性能方面的有效性。

表 2提供了 DeepSeek-R1-Zero 与OpenAI 的o1-0912 模型在各种推理相关基准测试中的比较分析。研究结果显示，RL 使DeepSeek-R1-Zero 在没有任何监督微调数据的情况下获得了强大的推理能力。这是一个值得注意的成就，因为它强调了模型通过 RL 单独学习和概括的能力。此外，通过应用多数投票，DeepSeek-R1-Zero 的表现可以进一步增强。例如，在 AIME 基准测试中，当采用多数投票时，DeepSeek-R1-Zero 的表现从 71.0%提升至 86.7%，超越了 OpenAI-o1-0912 。DeepSeek-R1-Zero 在有无多数投票情况下都能取得如此竞争力的表现，突显了其强大的基础能力和在推理任务中进一步发展的潜力。

DeepSeek-R1-Zero 的自我演化过程
DeepSeek-R1-Zero 的自我演化过程展示了 RL 如何驱动模型自主提升其推理能力。通过直接从基础模型启动 RL，我们可以在没有监督微调阶段影响的情况下，密切监控模型的进展。这种方法清晰地展示了模型随时间演变的过程，特别是在处理复杂推理任务的能力方面。

如图 3所示，DeepSeek-R1-Zero 的思考时间在训练过程中持续改善。这种改善不是外部调整的结果，而是模型内部的内在发展。 DeepSeek-R1-Zero 通过利用扩展的测试时间计算，自然地获得了解决日益复杂的推理任务的能力。这种计算范围从生成数百到数千个推理标记，使模型能够更深入地探索和完善其思维过程。

这一自我演化的最显著方面是，随着测试时间计算的增加，复杂行为的出现。反思等行为——模型重新审视和重新评估其先前步骤——以及探索替代问题解决方法的能力自发地出现。这些行为并不是显式编程的结果，而是模型与强化学习环境交互的结果。这种自发的发展显著增强了 DeepSeek-R1-Zero 的推理能力，使其能够更高效、更准确地应对更具挑战性的任务。

DeepSeek-R1-Zero 的“顿悟”时刻
在 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程中观察到的一个特别有趣的现象是“顿悟”时刻的出现。这一时刻发生在模型的一个中间版本中。在这一阶段，DeepSeek-R1-Zero 学会了通过重新评估其初始方法来为问题分配更多的思考时间。这种行为不仅证明了模型推理能力的提升，也是强化学习如何导致意想不到和复杂结果的迷人示例。

这一时刻不仅是模型的“顿悟”，也是观察其行为的研究者的“顿悟”。它强调了强化学习的力量和美丽：我们并不是明确教导模型如何解决问题，而是简单地为其提供正确的激励，模型便自主发展出先进的问题解决策略。“顿悟”时刻强有力地提醒我们，RL 有潜力解锁人工系统的新智能水平，为未来更自主和适应性的模型铺平道路。

DeepSeek-R1-Zero 的缺点
尽管 DeepSeek-R1-Zero 展现了强大的推理能力，并自主发展出意想不到和强大的推理行为，但它面临着一些问题。例如，DeepSeek-R1-Zero 在可读性差和语言混合等挑战上存在困难。为了使推理过程更具可读性并与开放社区分享，我们探索了 DeepSeek-R1，这是一种利用 RL 与人类友好的冷启动数据的方法。

2.3. DeepSeek-R1：带有冷启动的强化学习
受到 DeepSeek-R1-Zero 的良好结果的启发，自然产生了两个问题：1）通过加入少量高质量数据作为冷启动，推理性能是否可以进一步提高或收敛加速？2）我们如何训练一个用户友好的模型，不仅能生成清晰连贯的思维链（CoT），还能够展示出强大的通用能力？为了解决这些问题，我们设计了一个训练 DeepSeek-R1 的流程。该流程包括四个阶段，具体如下。

2.3.1. 冷启动
与 DeepSeek-R1-Zero 不同，为了防止 RL 训练初期的不稳定冷启动阶段，我们为 DeepSeek-R1 构建并收集了一小部分长 CoT 数据，以微调模型作为初始 RL 演员。为了收集这些数据，我们探索了几种方法：使用少量示例的长 CoT 进行提示，直接提示模型生成详细答案并进行反思和验证，收集 DeepSeek-R1-Zero 的可读格式输出，并通过人工注释者进行后处理来精炼结果。

在本研究中，我们收集了数千条冷启动数据，以微调 DeepSeek-V3-Base 作为 RL 的起点。与 DeepSeek-R1-Zero 相比，冷启动数据的优势包括：

• 可读性：DeepSeek-R1-Zero 的一个关键限制是其内容往往不适合阅读。响应可能混合多种语言或缺乏突出答案的 Markdown 格式。相比之下，在为 DeepSeek-R1 创建冷启动数据时，我们设计了一个可读的模式，在每个响应的末尾包含摘要，并过滤掉不适合阅读的响应。我们在此定义输出格式为|special_token|<reasoning_process>|special_token|<summary>，其中推理过程是查询的 CoT，摘要用于总结推理结果。
• 潜力：通过精心设计冷启动数据的模式并结合人类先验，我们观察到相较于 DeepSeek-R1-Zero 的更好表现。我们相信迭代训练是推理模型的更好方法。

2.3.2. 面向推理的强化学习
在对 DeepSeek-V3-Base 进行冷启动数据的微调后，我们应用与 DeepSeek-R1-Zero 相同的大规模强化学习训练过程。这个阶段的重点是增强模型的推理能力，特别是在编码、数学、科学和逻辑推理等推理密集型任务中，这些任务涉及定义明确且解决方案清晰的问题。在训练过程中，我们观察到 CoT（思维链）经常表现出语言混合，特别是在 RL 提示涉及多种语言时。为了缓解语言混合的问题，我们在 RL 训练中引入了语言一致性奖励，该奖励是根据 CoT 中目标语言单词的比例计算的。尽管消融实验表明，这种对齐会导致模型性能的轻微下降，但该奖励与人类偏好一致，使其更具可读性。最后，我们通过直接相加推理任务的准确性和语言一致性奖励来形成最终奖励。然后，我们在微调后的模型上应用 RL 训练，直到其在推理任务上达到收敛。

2.3.3. 拒绝采样和监督微调
当面向推理的 RL 收敛时，我们利用生成的检查点收集 SFT（监督微调）数据以进行下一轮。与最初主要关注推理的冷启动数据不同，这个阶段结合了来自其他领域的数据，以增强模型在写作、角色扮演和其他通用任务中的能力。具体而言，我们生成数据并对模型进行微调，如下所述。
推理数据 我们策划推理提示，并通过对上述 RL 训练的检查点进行拒绝采样来生成推理轨迹。在前一个阶段，我们只包括可以使用基于规则的奖励进行评估的数据。然而，在这个阶段，我们通过引入额外数据来扩展数据集，其中一些数据使用生成奖励模型，通过将真实值和模型预测输入 DeepSeek-V3 进行判断。此外，由于模型输出有时混乱且难以阅读，我们过滤掉了混合语言的思维链、冗长的段落和代码块。对于每个提示，我们采样多个响应，仅保留正确的响应。总共，我们收集了大约 60 万个与推理相关的训练样本。
非推理数据 对于非推理数据，如写作、事实问答、自我认知和翻译，我们采用 DeepSeek-V3 流程，并重用 DeepSeek-V3 的部分 SFT 数据集。对于某些非推理任务，我们调用 DeepSeek-V3 在回答问题之前生成潜在的思维链。然而，对于更简单的查询，如“你好”，我们不会提供思维链作为回应。最终，我们收集了大约 20 万个与推理无关的训练样本。
我们使用上述策划的数据集（约 80 万个样本）对 DeepSeek-V3-Base 进行了两轮微调。

2.3.4. 面向所有场景的强化学习
为了进一步使模型与人类偏好对齐，我们实施了一个二次强化学习阶段，旨在提高模型的有用性和无害性，同时精炼其推理能力。具体而言，我们使用奖励信号和多样化提示分布的组合来训练模型。对于推理数据，我们遵循 DeepSeek-R1-Zero 中概述的方法，利用基于规则的奖励来指导数学、代码和逻辑推理领域的学习过程。对于一般数据，我们依靠奖励模型来捕捉复杂和细微场景中的人类偏好。我们在 DeepSeek-V3 流程的基础上，采用类似的偏好对和训练提示分布。对于有用性，我们专注于最终总结，确保评估强调响应对用户的实用性和相关性，同时最小化对基础推理过程的干扰。对于无害性，我们评估模型的整个响应，包括推理过程和总结，以识别和缓解在生成过程中可能出现的任何潜在风险、偏见或有害内容。最终，奖励信号和多样化数据分布的整合使我们能够训练出在推理方面表现出色，同时优先考虑有用性和无害性的模型。

2.4. 蒸馏：赋予小模型推理能力
为了使更高效的小模型具备类似 DeepSeek-R1 的推理能力，我们直接对开源模型（如 Qwen 和 Llama）进行微调，使用与 DeepSeek-R1 策划的 80 万个样本，如 §2.3.3 中详细说明的。我们的研究结果表明，这种简单的蒸馏方法显著增强了小模型的推理能力。我们在这里使用的基础模型包括 Qwen2.5-Math-1.5B 、Qwen2.5-Math-7B 、Qwen2.5-14B 、Qwen2.5-32B 、Llama-3.1-8B 和 Llama-3.3-70B-Instruct 。我们选择 Llama-3.3，因为它的推理能力略优于 Llama-3.1 。
对于蒸馏模型，我们仅应用 SFT，而不包括 RL 阶段，尽管纳入 RL 可能会显著提升模型性能。我们在这里的主要目标是展示蒸馏技术的有效性，将 RL 阶段的探索留给更广泛的研究社区。

3. 实验
   基准测试 我们在 MMLU（Hendrycks et al., 2020）、MMLU-Redux（Gema et al., 2024）、MMLU-Pro（Wang et al., 2024）、C-Eval（Huang et al., 2023）、CMMLU（Li et al., 2023）、IFEval（Zhou et al., 2023）、FRAMES（Krishna et al., 2024）、GPQA Diamond（Rein et al., 2023）、SimpleQA（OpenAI, 2024c）、C-SimpleQA（He et al., 2024）、SWE-Bench Verified（OpenAI, 2024d）、Aider 1、LiveCodeBench（Jain et al., 2024）（2024-08 – 2025-01）、Codeforces 2、中国全国高中数学奥林匹克（CNMO 2024）3，以及美国邀请数学考试 2024（AIME 2024）（MAA, 2024）上评估模型。除了标准基准测试外，我们还使用 LLM 作为评审对开放式生成任务进行评估。具体而言，我们遵循 AlpacaEval 2.0（Dubois et al., 2024）和 Arena-Hard（Li et al., 2024）的原始配置，这些配置利用 GPT-4-Turbo-1106 作为成对比较的评审。在这里，我们仅将最终摘要输入评估，以避免长度偏差。对于蒸馏模型，我们报告 AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamond、Codeforces 和 LiveCodeBench 的代表性结果。

评估提示 根据 DeepSeek-V3 的设置，标准基准测试（如 MMLU、DROP、GPQA Diamond 和 SimpleQA）使用来自 simpleevals 框架的提示进行评估。对于 MMLU-Redux，我们在零样本设置中采用 Zero-Eval 提示格式（Lin, 2024）。至于 MMLU-Pro、C-Eval 和 CLUE-WSC，由于原始提示是少样本的，我们稍微修改提示以适应零样本设置。少样本中的思维链可能会影响 DeepSeek-R1 的性能。其他数据集遵循其原始评估协议，使用其创建者提供的默认提示。对于代码和数学基准，HumanEval-Mul 数据集涵盖八种主流编程语言（Python、Java、C++、C#、JavaScript、TypeScript、PHP 和 Bash）。LiveCodeBench 上的模型性能使用思维链格式进行评估，数据收集时间为 2024 年 8 月至 2025 年 1 月。Codeforces 数据集使用来自 10 个 Div.2 竞赛的问题以及专家设计的测试用例进行评估，之后计算预期评级和竞争者的百分比。SWE-Bench 验证结果通过无代理框架获得（Xia et al., 2024）。与 AIDER 相关的基准使用“diff”格式进行测量。DeepSeek-R1 的输出在每个基准上限制为最多 32,768 个标记。

基线 我们对几个强基线进行了全面评估，包括 DeepSeek-V3、Claude-Sonnet-3.5-1022、GPT-4o-0513、OpenAI-o1-mini 和 OpenAI-o1-1217。由于在中国大陆访问 OpenAI-o1-1217 API 较为困难，我们根据官方报告报告其性能。对于蒸馏模型，我们还比较了开源模型 QwQ-32B-Preview（Qwen, 2024a）。

评估设置 我们将模型的最大生成长度设置为 32,768 个标记。我们发现，使用贪婪解码来评估长输出推理模型会导致更高的重复率和不同检查点之间的显著变异。因此，我们默认使用 pass@𝑘 评估（Chen et al., 2021），并使用非零温度报告 pass@1。具体而言，我们使用 0.6 的采样温度和 0.95 的 top-𝑝 值为每个问题生成 𝑘 个响应（通常在 4 到 64 之间，具体取决于测试集的大小）。然后计算 pass@1 为：
[
\text{pass@1} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} p_i
]
其中 ( p_i ) 表示第 ( i ) 个响应的正确性。该方法提供了更可靠的性能估计。对于 AIME 2024，我们还报告了共识（多数投票）结果（Wang et al., 2022），使用 64 个样本，表示为 cons@64。

3.1. DeepSeek-R1 评估

3.2. 蒸馏模型评估
表 5 | DeepSeek-R1 蒸馏模型与其他可比模型在推理相关基准上的比较。
如表 5 所示，简单地蒸馏 DeepSeek-R1 的输出使得高效的 DeepSeek-R1-7B（即 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，以下简写为相似）在各个方面超越了非推理模型如 GPT-4o-0513。DeepSeek-R1-14B 在所有评估指标上超过了 QwQ-32B-Preview，而 DeepSeek-R1-32B 和 DeepSeek-R1-70B 在大多数基准上显著超过了 o1-mini。这些结果展示了蒸馏的强大潜力。此外，我们发现对这些蒸馏模型应用强化学习（RL）会带来显著的进一步提升。我们认为这值得进一步探索，因此在此仅展示简单的 SFT 蒸馏模型的结果。

4. 讨论
   4.1. 蒸馏与强化学习
   在 3.2 节中，我们可以看到，通过蒸馏 DeepSeek-R1，小模型可以取得令人印象深刻的结果。然而，仍然有一个问题：模型是否可以通过本文讨论的大规模 RL 训练而不进行蒸馏来实现可比的性能？
   为了解答这个问题，我们在 Qwen-32B-Base 上进行大规模 RL 训练，使用数学、代码和 STEM 数据，训练超过 10K 步，得到了 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B。实验结果如表 6 所示，经过大规模 RL 训练的 32B 基础模型在性能上与 QwQ-32B-Preview 相当。然而，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（从 DeepSeek-R1 蒸馏而来）在所有基准上表现显著优于 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B。
   因此，我们可以得出两个结论：首先，将更强大的模型蒸馏成更小的模型可以获得优秀的结果，而依赖于本文提到的大规模 RL 的小模型则需要巨大的计算能力，甚至可能无法达到蒸馏的性能。其次，虽然蒸馏策略既经济又有效，但超越智能的边界可能仍然需要更强大的基础模型和大规模的强化学习。

4.2. 不成功的尝试
在开发 DeepSeek-R1 的早期阶段，我们也遇到了失败和挫折。我们在此分享我们的失败经验以提供见解，但这并不意味着这些方法无法开发出有效的推理模型。
过程奖励模型（PRM）PRM 是一种合理的方法，可以指导模型朝着更好的方法解决推理任务（Lightman 等，2023；Uesato 等，2022；Wang 等，2023）。然而，在实践中，PRM 有三个主要限制，可能会妨碍其最终成功。首先，很难明确地定义一般推理中的细粒度步骤。其次，确定当前中间步骤是否正确是一项具有挑战性的任务。使用模型进行自动标注可能无法产生令人满意的结果，而手动标注不利于规模化。第三，一旦引入基于模型的 PRM，就不可避免地会导致奖励黑客（Gao 等，2022），而重新训练奖励模型需要额外的训练资源，并使整个训练流程变得复杂。总之，尽管 PRM 在重新排序模型生成的前 N 个响应或辅助引导搜索方面表现出良好的能力（Snell 等，2024），但与其在我们实验中的大规模强化学习过程中引入的额外计算开销相比，其优势是有限的。
蒙特卡洛树搜索（MCTS）受到 AlphaGo（Silver 等，2017b）和 AlphaZero（Silver 等，2017a）的启发，我们探索使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来增强测试时计算的可扩展性。这种方法涉及将答案分解为更小的部分，以便模型能够系统地探索解决方案空间。为此，我们提示模型生成多个标签，这些标签对应于搜索所需的特定推理步骤。对于训练，我们首先使用收集到的提示通过 MCTS 找到答案，并由预训练的价值模型指导。随后，我们使用生成的问题-答案对来训练演员模型和价值模型，迭代地完善这一过程。
然而，这种方法在扩大训练规模时遇到了几个挑战。首先，与棋类游戏相比，棋类游戏的搜索空间相对明确，而令牌生成则呈现出指数级更大的搜索空间。为了解决这个问题，我们为每个节点设置了最大扩展限制，但这可能导致模型陷入局部最优。其次，价值模型直接影响生成的质量，因为它指导搜索过程的每一步。训练一个细粒度的价值模型本质上是困难的，这使得模型难以迭代改进。虽然 AlphaGo 的核心成功依赖于训练一个价值模型以逐步提高其性能，但由于令牌生成的复杂性，这一原则在我们的设置中难以复制。
总之，尽管 MCTS 在与预训练价值模型配对时可以提高推理期间的性能，但通过自我搜索迭代提升模型性能仍然是一个重大挑战。

5. 结论、局限性与未来工作
   在本工作中，我们分享了通过强化学习增强模型推理能力的历程。DeepSeek-R1-Zero 代表了一种纯 RL 方法，不依赖冷启动数据，在各种任务中取得了强大的性能。DeepSeek-R1 更加强大，利用冷启动数据和迭代 RL 微调。最终，DeepSeek-R1 在一系列任务中达到了与 OpenAI-o1-1217 相当的性能。
   我们进一步探索将推理能力蒸馏到小型密集模型中。我们使用 DeepSeek-R1 作为教师模型生成 80 万个训练样本，并微调多个小型密集模型。结果令人鼓舞：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在数学基准上以 28.9% 的 AIME 和 83.9% 的 MATH 超越了 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。其他密集模型也取得了令人印象深刻的结果，显著超越了基于相同基础检查点的其他指令调优模型。
   未来，我们计划在以下方向上对 DeepSeek-R1 进行研究。

• 通用能力：目前，DeepSeek-R1 在函数调用、多轮对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任务上的能力仍不及 DeepSeek-V3。未来，我们计划探索如何利用长链推理（CoT）来增强这些领域的任务。
• 语言混合：DeepSeek-R1 目前针对中文和英文进行了优化，这可能导致在处理其他语言的查询时出现语言混合问题。例如，尽管查询使用的是英语以外的语言，DeepSeek-R1 可能仍会使用英语进行推理和响应。

央视频app：CCTV-5/5+/16/4K版16/4K/8K等多个频道直播信号在奥运会期间限时免费。另外央视频推出了9.9元15天VIP会员，切换频道想要免广告的话可以买一个。每天在“赛事中心”查看赛程，选择热点赛事进行预约，相当于加到了我关注的赛事列表，可在“我的预约”中查看所有关注的赛事时间和赛果。

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腾讯体育app：查看赛程、奖牌榜。

aoyo.ai：使用AI获取最新信息，并解答关于比赛规则、赛果、数据统计等的问题。

微信和抖音的”奥运会“搜索结果：随时获取最新资讯。

记录几个印象比较深刻的点：

1、虽然在Apple Park开放了受邀开发者区域，但整场发布会依然是录制的，不是live，开发者在现场大屏幕上观看；

2、iPadOS 17桌面小组件可以进行交互了，新增了健康app；

3、Vision Pro至少在以下几个方面优于当下最好的头显（hololens/quest/pico/psvr）：

-显示效果（精细的分辨率和减低眩晕感）

-无需控制器，直接眼动+手势交互

-3D视频拍摄和浏览、全景照片浏览

但应该还无法作为显示器串流PC VR游戏。

4、Vision Pro的操作系统叫visionOS，而不是此前传言的xrOS；

5、由于初始设置设备时有一个人脸的扫描，佩戴着Vision Pro进行facetime的时候，对方看到的是一个建模出来的自己，从官方视频看，效果非常逼真；

6、可以通过digital crown调节从AR到VR（现实到虚拟）的沉浸度；

7、可以不连接iPhone独立运行，但目前尚不清楚跨设备“连续互通”的具体交互形式；

8、Vision Pro的电池是外接的，像是连接了一个充电宝，使用时将连接线吸附于左侧绑带，外置电池可以装入衣裤口袋；

9、可以看出Apple此前的LiDAR、3D结构光face ID、空间音频都是在进行技术积累和验证；

10、Vision Pro售价3499美元，明年初在美国上市，明年晚些时候在更多地区上市。

11、Vision Pro仍然是室内使用的设备，期待它的形态早日进化为日常佩戴的眼镜。