写代码找 DeepSeek，写文章找通义，读长文档找 Kimi，私有化部署找 GLM。但如果你只想装一个——的性价比让所有竞品望尘莫及，$0.14/M 的价格、1M 上下文、足够好的编码和中文能力。在 Hermes 上把它设为默认模型，一年省下的钱够买几本书了。

项目一开始就写好 AGENTS.md——晚写不如早写，Codex 第一次接触项目时就对了具体优于抽象——不说"写好代码"，说"每个函数写类型注解和 docstring"覆盖率比完美重要——先写 80% 的规范，比追求 100% 完美但不写强随项目进化——AGENTS.md 不是一次写完就不动的，项目加了新工具就更新和 husky/lint-staged 配合——AGENTS.md 管 Codex

Codex CLI 是重武器，IDE 扩展是日常工具。两个一起用：日常开发用 IDE 扩展快速迭代，复杂任务切 CLI 全面执行。不冲突，互补——关键是知道什么场景用什么。

写代码找 DeepSeek，写文章找通义，读长文档找 Kimi，私有化部署找 GLM。但如果你只想装一个——的性价比让所有竞品望尘莫及，$0.14/M 的价格、1M 上下文、足够好的编码和中文能力。在 Hermes 上把它设为默认模型，一年省下的钱够买几本书了。

WAIC 2026 最核心的信号：AI 不再展示"未来能做什么"，而是展示"现在已经在干什么"。机器人在药房里取药，智能体手机在预订酒店，十万卡国产算力在跑训练。这不是一个"即将到来"的时代——它已经到了。

DeepSeek 峰谷计费不是"涨价"，是给你一个省钱的机会。把可延迟的任务攒到谷时跑，把系统提示词缓存好，日常用 Flash 不用 Pro。三条策略叠下来，月费砍一半不是梦。

一个 80 年没人解决的数学难题，一个 AI 在 2026 年解决了。用的不是暴力计算——是想出了一个人类没想到的路径。这不是"AI 能算得快"的新闻，这是"AI 能想得到"的新闻。它的意义不在于一个数学猜想的证伪——在于它证伪了"AI 只能模仿、不能创造"这个更古老的猜想。

Copilot 按量计费不是坏事——它只是让重度用户开始思考"我是不是该有个 Plan B"。而 Hermes 恰好是这个 Plan B 里最好的选择：开源、低成本、功能对等、而且不受供应商锁定。不用一次性全切。先让 Hermes 做你的"第二助手"，一两个月后自然会发现——大多数时候你更愿意跟 Hermes 对话，而不是等 Copilot 的自动补全。

Anthropic 提出的 MCP 协议，是 Agent 领域的「USB 标准」。它定义了一个标准化的方式，让 LLM 和外部工具/数据源通信。在 Agent 的推理过程中，交替输出「思考」和「行动」。通用 Agent = 什么都会一点，但什么都不精通 垂直 Agent = 一件事做到 95 分，其他事不会。第三代 Agent 放弃了「通用」路线，转向「专精」。ReAct 的特殊之处在于，它把「思

2026 年 5 月 6 日，Nous Research 宣布 Hermes Agent 以的累计用量登顶 OpenRouter 全球排行榜——不是"CLI 工具分类"，不是"开源项目分类"，是的第一名。第二名是 OpenClaw，Hermes 的用量几乎是它的两倍。再往下看，排在前十的全是商业产品。一个今年 2 月才发布的开源项目，凭什么？