它不是最强大的计算单元——恰恰相反，它弱到令人发笑。但它的学习机制，是所有强大模型的最小公约数。理解了这一个神经元怎么学习，就理解了 GPT-4 在一万亿倍规模上做的是同一件事。

一份对 `api.deepseek.com/anthropic` 兼容层逐字段拆解的技术笔记，基于本地 `.claude.json` 与 `settings.json` 的真实配置还原。

适用系统：Windows 10 / Windows 11 预计耗时：10–20 分钟（取决于网速和模型大小） 难度：零门槛，全程鼠标+复制粘贴即可

一份对 `api.deepseek.com/anthropic` 兼容层逐字段拆解的技术笔记，基于本地 `.claude.json` 与 `settings.json` 的真实配置还原。

一份对 `api.deepseek.com/anthropic` 兼容层逐字段拆解的技术笔记，基于本地 `.claude.json` 与 `settings.json` 的真实配置还原。

这篇文章的核心内容，是我跟 Claude Code 深夜聊出来的。我觉得这个对话本身就是一个很好的例证——当你想不通一个技术设计的时候，把问题直接丢给 AI，一层层追问下去，往往比看文档更快触达本质。

claude.exe 本身，本质上是三个东西的融合：一套完整的 JavaScript 运行时引擎 + 一个高度模块化的 Agent Harness 框架 + 一个可以被远程精细调控的指令系统。它不是一段静态代码，而是一个布满了 1418 个远程开关、每轮对话都在动态重组自身的活系统。

Claude Code 提供了六种权限模式，控制你对 AI 操作的审批粒度。选错模式要么被弹窗烦死，要么不小心执行了不该执行的命令。本文逐一拆解每种模式能做什么、怎么工作、以及各自的坑。

本文是 Hermes Agent 自进化设计哲学系列的第一篇。我们将从一个核心问题出发：为什么大多数 AI 助手无法自我进化，而 Hermes 能做到？答案不在 AI 模型本身——在于它设计了一套由五个模块组成的自治架构。

大多数 AI 助手的"记忆"就是你手动维护的文本文件。Hermes 的记忆系统不需要你说"清理一下"——容量上限、批量操作、自我降级、漂移检测和注入扫描，让它在被使用的同时自我整理。