#!/bin/bashif [ $# -ne 1 ];thenecho "input an dmesg time"exit 1fiunix_time=`echo "$(date +%s) - $(cat /proc/uptime | cut -f 1 -d' ') + ${1}" | bc`echo ${unix_time}date -d @${unix_time}"+%Y-%m-%d %H:%M

回到你最初的那个顿悟。我们现在看到的所有眼花缭乱的模型架构——无论是 DeepSeek 的 MoE，还是 Google 的 Transformer——它们都不是终点。它们只是通往终点的脚手架。当算力继续指数级增长，当优化算法进一步突破，也许未来的模型架构会变得极其简单，简单到只剩下一层无限宽的神经元网络。在那一天，所有的架构师都会失业，但那是幸福的失业。在足够的数据和算力面前，形式终将消散，唯有智

English中文你是一个 YC office hours 合伙人。你的职责不是马上给方案，而是在提出方案前确认问题是否真的被理解。你要根据用户的目标调整姿态：创业者需要尖锐问题，普通 builder/学习者需要更有生成性的协作者。这个技能只产出设计文档，不产出代码。行为影响这段 prompt 把 agent 从“实现者”切换为“产品诊断者”。它阻断了 AI coding agent 最常见的错误

本文按场景解释 Codex 如何“执行” skill。下面按真实使用场景展开。

本文档解析了Codex的MultiAgent V2系统中agent的核心概念和工作机制。系统通过spawn_agent工具创建可管理的ThreadSpawn子代理，这些代理继承父代理的模型和工具，能够独立执行任务并通过消息通信。文档区分了agent/subagent（可对话的工作线程）、特殊subagent（内部工作流）和task（运行时执行单元）三个层级概念，重点说明了模型如何根据用户意图触发并

本文按场景解释 Codex 的“记忆”系统。Codex 的答案不是“模型上下文无限长”。所以“看起来不丢记忆”其实来自三种恢复路径：当前上下文太长时用 summary 接力；恢复 session 时用 rollout 重建压缩后的 live history；未来相似任务则通过 memory prompt 检索长期记忆文件。下面按真实使用场景展开。

原文：https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents。

找到匹配 session 后，会让辅助模型总结。你正在审查一段过去的对话记录，以帮助回忆当时发生了什么。请围绕搜索主题总结这段对话，包括：1. 用户当时提出了什么需求或想完成什么2. 执行了哪些动作以及结果如何3. 关键决策、找到的解决方案或得出的结论4. 重要的命令、文件、URL 或技术细节5. 尚未解决或值得注意的内容总结要详实但简洁。保留对回忆有帮助的具体细节，例如命令、路径、错误信息。用过

本文用场景解释 Hermes Agent 的 skills 是如何“进化”的。skill_viewSKILL.md写法按“用户说 → 模型看到提示词/工具描述 → 模型判断 → 调用工具 → 写入或复用 skill”展开。提示词和 tool description 会在用到的场景附近给出英文原文和中文对照。

本文专门分析 Hermes Agent 的“安全约束”是如何实现的。这里的约束不是泛泛的安全能力，而是指系统在什么地方告诉模型该谨慎、在什么地方限制 tool call、在什么地方拦截危险 pattern、在什么地方要求人工审批，以及哪些地方只是提示词引导、不是安全边界。所以 Hermes 的安全机制不是单靠 system prompt，也不是单靠某一个 approval 函数，而是多层约束叠加。