如何训练符合个人风格的 AI 写作 Skill
作者分享了利用 Hermes 训练个人写作 Skill 的实践经验，包括精选 50 条真实内容进行语调学习、构建 Benchmark 测试体系、修正事实篡改问题，以及通过注入 Context 解决“无灵魂”生成的方法，最终实现约 70% 的可用性。
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如何彻底去掉AI味：打造个人写作专家系统
本文探讨了去除AI写作痕迹的方法。作者指出，仅靠提示词或改句式无法真正还原个人风格。其终极方法是构建一套写作专家系统，明确作者身份、文章类型规范及禁忌，并通过多轮独立审稿和规则迭代，让AI文章真正具备个人辨识度。
从选题到写作再到发布，我把几十个 skill 串成了一条自动流水线
作者分享了自己如何利用 Hermes、Codex 和 Claude 中的数十个 Skill，搭建了一条从素材抓取、选题分析、风格润色到图文排版的内容自动生成流水线。文章详细介绍了自动化流程的设计思路、遇到的痛点以及如何通过拆分 Prompt 保持文风一致性，同时也反思了人机协作中人工审核与决策的重要性。
15 个你从未使用过的 Hermes Agent 功能
大多数用户仅将 Hermes Agent 视为简单的聊天机器人，浪费了其 92% 的潜力。文章介绍了 15 个改变游戏规则的高级功能，包括：SOUL.md 个性化设定、持久化记忆（MEMORY.md）、会话分支与回滚、供应商无关的模型切换、17 平台网关、实时语音交互、内置 Cron 定时任务以及上百个可用的 Skill 斜杠命令。掌握这些功能可以将 Hermes 从单纯的对话工具转变为全功能的自动化与生产力中心。
别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的
文章指出使用“去 AI 味”提示词是一种错误方向，因为会导致新的同质化且无法持续。作者提出应构建个性化的“写作风格 Skill”，类似一份可迭代的菜谱。通过提供个人原创文章分析风格、手动修正 AI 产出并反馈差异，逐步训练出符合个人口味的写作模型，从而让 AI 拥有独特的个人味道。
Kimi K3.1 Pro 来了：离最强只差 0.7 分，API 反而降价三分之一，权重 11 月 4 日白送
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，基于 K3 做 post-training 升级，2.8T 总参数、104B 激活（MoE）、1M 上下文、多模态。Terminal-Bench 4.0 得分 65.7，超越 GPT-6 Astra（58.2），仅落后 Claude Opus 5.5（66.4）0.7 分，是开源模型离闭源最强最接近的一次。API 价格输入 $2/输出 $10，比上一代降价三分之一，权重将于 11 月 4 日开源。文章拆解了 14 项评测表现，指出其在编码、Agent、金融分析领域表现出色，但科学计算类任务偏科严重（38.1 vs 68.1），并给出小白使用入口与避坑清单。
商单内耗终结者：开源「商单 Skill」+ EverOS，经验永久复用
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题，开源了一套「商单 Skill」工作流，配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步：将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆；自动沉淀 SOP 与可复用流程；新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路，再动笔成稿。改稿经验也会永久存档，帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储，工具负责记忆，人负责决策。附赠动笔核对清单，实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
Motion Engineering: 一个 Agent 打造五个部门的动画工作室
文章介绍如何将 Claude Opus 5.5 变成一个完整的动画制作团队，通过设立导演、艺术总监、动画师、渲染工程师和评审五个“部门”，让一个 agent 依次完成故事策划、视觉设计、动画编码、渲染和质检的全流程。作者强调关键不在模型本身，而是围绕模型构建的生产系统：使用 Claude Code 作为 agent、Remotion 作为视频框架、FFmpeg 处理媒体。模型不直接生成像素，而是编写产生帧的代码，使首个视频成为后续的基础。真正的“一次成型”背后往往是详尽的提示词、参考资料和生产环境，工作室化流程才是可复现视频创作的核心。
FDE-Gym 论文解读：AI 能否胜任 Forward Deployed Engineer 工作
文章解读了一篇关于 FDE（Forward Deployed Engineer）的论文《FDE-Gym》。该论文将真实企业项目改造成覆盖金融、医疗、制造、能源等 18 个行业的 95 个任务，评测 AI Agent 承担真实企业交付工作的能力。Agent 仅获得客户最初的一句话需求，需自行读文档、查系统、确认信息并判断客户真正的问题。评分不仅要求完成需求，还要求交付系统真正改善业务指标，乱找人、反复试错都会产生成本。结果显示最强模型平均得分仅 0.56，95 个任务中仅真正解决 14 个，最大瓶颈在于未写入需求的业务规则、隐性约束以及客户未表达清楚的问题。文章指出 FDE 的难点在于在信息不完整、需求模糊的环境里判断该解决什么并真正交付。
AI科研时代，人的价值在哪里（三）：论文写作
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取，AI较易介入；人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏，AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体，人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程，通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI，但研究者不能把作者性外包出去。
The 2026 LLM Engineering Roadmap
本文提出了2026年LLM工程路线图，指出与LLM工作不只是提示词，生产级系统需要对LLM的工程化、部署和优化有深入理解。文章总结八大支柱：提示工程（将prompt当作代码管理）、RAG系统（嵌入、检索、重排）、上下文工程（管理上下文窗口中各类信息的取舍）、微调（LoRA/QLoRA等技术）、Agent（工具调用循环与编排、状态管理、重试逻辑），并为每个领域提供了大量免费开源学习资源，如Anthropic、OpenAI官方指南及多个GitHub教程仓库。
AI偷学破局上万条实战帖，生成12周个性化学习计划
作者利用破局俱乐部官方CLI和自己服务器上运行的Hermes Agent，搭建了一个名为"AI路径诊断"的公益网站。用户通过答题卡形式的访谈（精简模式12题或深入模式24题），网站会检索破局社群中与用户情况相近的真实实战案例，生成包含推荐方向、12周学习计划、真实案例参考的个性化报告，支持生成分享卡片、长图和Excel导出。文章详细介绍了技术架构：为网站单独创建受限的Hermes profile、通过白名单调用破局CLI只读不写、接入飞书CLI读取完整复盘文档、以及两个核心Skill（访谈skill和报告skill）的设计规则，后端采用Python FastAPI，前端使用原生HTML/CSS/JS，数据库使用SQLite。
AI 长篇小说长期记忆方案盘点：5 个开源项目解决剧情失忆吃书问题
作者分享了在番茄小说用 AI 写长篇的实践经验，指出大上下文窗口并不等于剧情逻辑连续性，核心在于状态锁、角色知识边界和改稿后的级联更新。文章深入分析了 5 个 GitHub 开源方案：oh-story（Codex 深度写手，追踪提交协议）、MuMuAINovel（中文 Web 工作台，可视化记忆管理）、Ani Book Skill（本地 YAML 工程化方案）、ainovel-cli（Go 语言多 Agent 引擎）、Webnovel Writer v6（Claude Code 插件），各自说明核心机制与实操避坑点。最后给出三个测试标准：道具连续性、角色知识隔离、改稿级联冲突检测。
