Hermes Studio App 今日开发进度已完成约 50%。 今天已完成： 账号登录与设备管理 会话记录与 Agent 对话 远程设备连接 图片识别与代码展示 文件传输与预览 PDF、Excel 文件处理 网页访问与消息通知 深色与浅色主题切换 目前 App 仍在开发测试中，我们会继续完善剩余功能与交互细节。 Hermes Studio App，很快与大家见面。

Hermes Studio App 正在加速开发中 👾 目前已经实现模型对话、图片识别、代码展示、文件传输与预览、PDF 与 Excel 文件处理、网页访问、消息通知，以及深色/浅色主题切换等功能。 针对移动网络环境，我们还在持续优化图片压缩、Socket 通信、缓存机制与带宽占用。 未来，无论你身处何地，都可以通过手机连接自己的 Hermes Studio，随时与 Agent 对话、查看任务进度、接收运行结果，并直接打开或保存 Agent 生成的文件。 更多桌面端能力也正在陆续接入。 Hermes Studio App，很快与大家见面。

Hermes Studio 会话分类功能早就已支持。 除了「置顶」与「最近」之外，现在可以根据项目或使用场景手动创建分类，例如 Hermes Studio、Ekko AI、ESP32 等。新建对话时可直接选择所属分类，已有会话也可以通过右键菜单移动至其他分类。 分类支持统一管理，可进行新建、重命名和删除，让大量会话的整理与查找更加清晰。 需要注意的是，目前分类需要提前手动创建，并不会根据工作区自动生成。后续我们也会考虑进一步打通会话分类与工作区，让不同项目下的会话能够自动归档。

Hermes Studio 工作流实践：从一张图片到一部治愈系短片 近期我们通过 Hermes Studio 的自动化工作流，完成了一次完整的 AI 内容生产实验：以「把星星送回天空」为主题，从首尾静态图片出发，自动生成一部 8 秒短片及配套文案。 工作流共分三个节点，全程自动衔接： 节点一 · 图像生成 基于 GPT Image 2 生成首帧画面：黄昏时分，人物在草地拾起一颗发光的星星，确立短片的基础视觉基调。 节点二 · 图生视频 以首帧为起始图，调用 Grok Image-to-Video 引擎，将"黎明告别、挥手送别、星归夜空"的叙事写入生成提示词，输出约 8 秒的 H.264 视频（736×400），完成从静态画面到动态叙事的转化。 节点三 · 文案生成 结合前两节点的画面与故事线，自动生成治愈系文案（主文案 + 多平台适配版本），覆盖视频配文、封面标题、社交平台发布等多种使用场景。 实践要点： 多模型协同：图像生成、视频生成、文本生成分别调用最合适的引擎，由工作流统一编排； 节点间上下文传递：后续节点自动继承上游产出（如图片、视频、提示词），无需人工搬运； 一次配置、重复执行：相同流程可复用于同类内容创作，降低重复劳动。 本次实验验证了 Hermes Studio 工作流在「视觉内容自动化生产」场景下的完整能力链路：一张图 → 一段视频 → 一套文案，全程无需人工介入。 产出视频：

Hermes Studio #2452：Chat# Run 生命周期 Webhook。 一次对话从进线到收尾，现在能把稳定事件异步推到外部系统，而且不堵主聊天路径。覆盖 Bridge、Ekko、Claude Code、Codex；支持多 Webhook 端点、按 profile 过滤、重试，以及 HMAC-SHA256 签名校验。 完整生命周期一共十二类：消息创建，Run 入队，Run 开始，工具开始，工具完成，工具失败，审批请求，审批结束，澄清请求，澄清结束，Run 成功，Run 失败。一条真实 run 会按路径增减，不是每次十二个都齐，但外部系统终于能顺着 agent 跑到哪一步往下接。 默认只推元数据：会话、run、工具名、队列长度、审批选项、token 用量、错误类型这类状态，不推工具参数和结果，不推 reasoning，不推 system prompt。用户原文和助手最终回复也是分开开关，管理员显式开启才会带上，并有长度截断。 投递是内存队列异步扇出，慢下游或挂掉的接收方拖不住 Chat Run；配置会持久化，未投出的事件重启会丢，这是有意做成轻量出口。设置页还带本地测试收件箱，单机就能验签名、超时和真实投递路径。默认拒绝私网目标，要打内网得管理员明确放开。

.@Hertzflow_xyz 有一个设计，我觉得比交易功能本身更值得研究。 就是它把 LP 不再当成一种角色，而是拆成了两种完全不同的参与方式。 很多人做流动性，都默认资金会进入一个大池子。 资本效率确实高，但问题也很明显。 只要某个市场出现剧烈波动，或者交易员集中盈利，风险就可能传导到整个资金池。 你参与的是 ETH，最后承担的却可能是 BTC 的风险。 这种共享流动性的模式，在永续市场一直存在。 HertzFlow 没有继续走这条路。 它把流动性分成了 HzLP 和 HzV 两种模式。 HzLP 更像一个独立市场。 BTC、ETH 等每个交易对，都有自己的专属资金池。 LP 存入 USDT 后，只会为对应市场提供流动性，收益来自交易手续费和该市场交易员的盈亏。 最大的特点，就是风险不会轻易扩散到其他市场。 如果某个交易对出现极端行情，也不会直接影响其他资金池。 对于愿意自己判断市场的人来说，这种方式显然更灵活。 另一边的 HzV，思路又完全不同。 它更像一个自动管理资金的 Vault。 用户同样存入 USDT，但资金不会固定留在某一个市场，而是根据交易活跃度、资金利用率、手续费表现等因素，在不同 HzLP 之间自动调配。 什么时候增加配置、什么时候降低权重，都交给策略完成。 对于不想天天盯盘的 LP，这种方式会省心很多。 我觉得，这两套机制其实代表了同一个方向。 过去做 LP，更像是在赚手续费。 现在，随着永续市场越来越成熟，真正重要的开始变成资金应该放在哪里，以及风险应该怎么分散。 有人希望自己决定配置，有人更愿意交给策略。 HertzFlow 没有要求所有人用同一种方式，而是把选择权留给了用户。 所以我觉得，未来永续 DEX 的竞争，不一定是谁的交易速度更快。 真正拉开差距的，可能是谁能把流动性管理做得更细。 让资金流动更有效率，同时把风险控制在用户愿意承担的范围内。 如果这个方向能够持续跑下去，HzLP 和 HzV 或许不仅仅是两个产品，而是在回答一个更底层的问题： 链上的流动性，应该怎样管理，才会更合理。 #HertzFlow# #DeFi# #BNBChain#

HertzFlow @Hertzflow_xyz 最近连续发布了 3 篇 Beginner’s Guide，分别讲 Trade、Pools & Vaults、Referral。 8 月 1 日测试网收官，官方把下一站指向 Mainnet。 这 3 篇内容放在一起看，重点并不只是教用户按钮怎么点，更像是在提前回答一个问题： 每一笔钱从哪里产生，最后的风险由谁承担。 先看 Trade。 HertzFlow 支持加密货币、外汇、商品、股票等资产，交易者可以选择 Normal 或 Hyper。 Normal 的开仓和平仓费用约为名义价值的 4–6 bps，Referral 的 5% 折扣只覆盖符合条件的费用。 Hyper 没有对应的开平仓费，但盈利平仓后会按照 ROI 规则分配利润，亏损平仓不收这部分分成。 Funding、Borrow 和 Gas 两种模式都还在。 这其实对应两种完全不同的付费习惯： 一种在交易发生时先付，另一种等盈利兑现后再分。 频繁交易的人，可能更在意费率能否提前预测； 持仓时间更长、盈利预期更高的人，则需要重点研究利润分配。 只盯着开仓费，很容易把整张账单看漏。 再看 Pool 和 Vault。 Pool 按单一市场隔离，用户存入 USDT 后获得 HzLP，资金作为该市场杠杆交易的对手盘。 收益来自交易手续费、借贷费用和交易者净亏损。 交易者整体盈利时，Pool 的份额价值可能下跌，这类产品天然带着对手方风险。 Vault 则聚合多个市场，协议或 Curator 会把资金分配到不同 Pool，并进行再平衡，用户获得 HzV。 操作更省事，风险相对分散，但它依然会受到整体交易表现影响，不能按固定收益产品去理解。 测试网数据约为 117 k 用户、$3.7 B 交易量、$170 M 资金池锁定。 这个规模说明产品已经被大量用户试用，可真正的压力测试还在主网： 真实资金进入后，用户会不会把 APY 当成利息？ 会不会把 Active Referees 直接理解成总邀请人数？ 会不会忽略提款限制和池子价值波动？ 我更关心 HertzFlow 接下来能不能把这些规则同步到官网、文档和下单页面。 尤其是确认订单时，如果能把开平仓费、利润分成、Funding、Borrow、Gas、Referral 折扣范围放在同一张成本卡里，体验会好很多。 DeFi 用户不需要先读完一整套协议设计，但至少要在确认之前知道： 自己付什么钱，承担什么风险，什么时候可以退出。