本文记录了将evolver项目集成到Trae技能体系的过程。作者首先克隆并分析了evolver项目结构，深入研究了其GEP协议、自动日志分析和基因资产等核心特性。随后设计并实现了evomap技能，创建了包括路径配置、资产存储、信号提取等10个核心模块，配置了基因定义和进化事件日志等GEP资产文件。最终完成的evomap技能支持完整的GEP协议实现、自动信号提取、基因选择和人格进化等功能，并通过了全

本文详细介绍了在Mac M4 16G环境下构建高效AI开发环境的完整方案。核心内容包括： 采用Colima作为轻量级Docker运行环境，相比Parallels和Docker Desktop更节省资源 外置NVMe SSD存储策略，解决内置硬盘容量限制问题 完整的多工具协作架构，整合Trae/Cursor编辑器、n8n自动化平台、LangChain开发环境和MCP服务 详细的Docker容器配置，

关于大模型，大家千万不要想着在本地部署，根本不可行，没有那个财力。另外大模型迭代快，不可能每周都在下载大模型。再次，还是国外的模型好用，国内的模型真的在 deepresearch 上就有很大问题，你们懂的。所以本篇文章，还是聚焦在探索层面+实操，并不会实战。

本文记录了搭建Moltbot并链接飞书的探索过程。作者通过阿里云一键部署Moltbot，经历了服务器地域选择、终端配置、大模型接入等多个环节。在链接飞书时遇到插件版本不匹配、依赖库缺失等问题，尝试了三种安装方式均未成功。虽然最终任务失败，但获得了宝贵的云服务和终端操作经验。作者反思应聚焦探索方向而非具体踩坑过程，并决定重置环境后重新尝试。整个过程中展现了新技术探索的曲折性，也体现了人机协同解决问题