国产办公软件金山 @WPS_Office 宣布支持 #Markdown，用户可以直接在# WPS 客户端或网页版中打开和编辑 MD 文件，可以实时渲染可视化格式。 例如用户可以屏幕左侧编写文件，右侧实时显示渲染出来的可视化格式，也可以将 MD 文件转换为其他文档格式方便进行协作。 查看详情：

Microsoft 365 团队宣布即日起 @OneDrive 网页版为 #Markdown# 格式提供原生支持，用户可以直接在浏览器中查看和编辑 Markdown 文件。 现在用户查看文件时将正确显示格式而不是 ### 等格式符号，微软提供表格样式、复选、代码块、链接等，代码块也支持代码高亮。 查看详情：

Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步 这段时间我在密集使用 Codex App、Cursor 等 Agent 应用，有件事越来越觉得有意思。 去年大家争的是谁家模型更强，今年争的好像变成了谁家窗口右侧更好用。 Codex、Claude 桌面版、Cursor 3.0、TRAE SOLO，这几家最顶尖的 Agent，在完全没有协商的情况下，几乎同时收敛到了同一个界面布局：左侧是项目和会话列表，中间是和 Agent 的对话，右侧是工作区，放着文件浏览、网页预览、文件变更审查这些功能。 肯定不是相互之间的抄袭，更像是当前 Agent 交互的最优解。 【1】为什么是三栏 传统 Chatbot 只需要两栏，左边会话历史，右边对话窗口，你问它答，用完走人。 到了 Agent 时代，Agent 能自己写代码、改文件、调工具了。它做完之后，你得看看有没有做对——右侧工作区就是为这件事出现的。 但这只是第一阶段。 随着用户越来越多时间是在指挥 Agent，打开 VSCode 这类专业工具的时间自然越来越少。那个问题迟早会冒出来：Agent 帮你写完代码、做完 PPT，你想微调几个字，还要专门切出去打开另一个软件？ 没有人愿意这样。用户的自然期待是：能不能直接在 Agent 里改？这也是目前 Codex App 呼声最高的功能之一（另一个呼声高的是手机版，马上要出了）。 于是各家开始悄悄升级右侧工作区，让它从只能看文件编辑记录，变成了一个多功能区。Codex 在 4 月 16 日的大版本更新里，右侧工作区的改动幅度是所有功能里最大的。 交互细节上各家略有差异。Codex 和 Cursor 用 Tab 切换，Claude 用浮动面板。我自己用下来觉得 Codex 最顺手，Claude 的浮动面板方案设计感有余、实用性不足，迟早要改。 【2】Codex 的真正野心 但如果只把这个变化读成“设计界面进化”，就低估 Codex 了。 Codex 4 月大版本发布时的口号是“Codex for (almost) everything”——几乎任何任务都能做。你可以把它理解成一句广告口号，但更像是一个产品方向的声明。 要兑现这句话，Codex 不能只是个擅长写代码的 Agent，它必须能处理各种文件格式，支持各领域的专业工作流，还要让用户能在它里面完成全程闭环，包括最后的人工微调。 目前 Codex 还做不到最后一步：生成之后无法编辑，代码、Markdown、PPTX 都不行。这可能是产品上有意为之的克制，可能是技术上还没跑通，也可能是在等一个统一的解决方案出现。 我猜是第三种。 【3】MCP 和 Skill 都只解决了一半 要理解 Codex 在等什么，得先想清楚 Agent 能力拼图里现在差哪一块。 MCP 解决了“连接”问题：Agent 通过统一规范接入各种工具，数据库、日历、代码仓库，都能打通。 Agent Skills 解决了“怎么做”的问题：Agent 学会了它没训练过的领域知识和最佳实践，比如怎么写特定风格的文章，怎么处理某类复杂任务。 这两件事做得都还不错。但有一块缺口始终没补上：用户的二次编辑。 你让 AI 写完一篇文章，最后还是要自己打开编辑器改几处，毕竟很多时候最后那 5% 的精准度，只有自己动手才能到位。就算将来 AI 再聪明，它也做不到百分百的懂你，还是少不了要手动去做修改。 于是最近 Markdown 编辑器又火了，各种 Vibe Coding 出来的 Markdown 产品满天飞。 但 Codex 不会自己做一个 Markdown 编辑器，因为每个人的偏好都不一样，做出来永远有人不满意；更何况它也不可能把每个垂直领域的专业编辑器都集成进来。 最合理的路，是插件机制。 【4】下一步：Agent 版 App Store 把 Agent 做成平台，让社区来贡献插件，就像 VSCode 和 Chrome 那样。 Codex 只需要聚焦在 Agent 调度这一层，把文件预览、二次编辑、垂直领域的专业能力都交给插件来扩展。用户按需安装，做设计的装设计插件，写作者装写作插件。 插件机制还能顺手解决一个长期没有答案的问题：Skill 没办法商业化。 我自己的 baoyu-skills 快 2 万 Star 了，但从中赚到的钱是 $0。Skill 这东西几乎是透明的，对 Agent 透明，对人也透明，复刻成本极低，不管你写得再好，护城河都很浅。 插件不一样。App Store 和 Chrome 插件市场已经跑通了一套收费和版权保护机制，把它移植到 Agent 插件市场完全可行。好插件可以收费，开发者才有持续打磨的动力，生态才真正能转起来。 Codex 现在已经有了一个非常原始的插件市场。从这里到成熟的收费插件生态，还有很长的路，但方向是对的。 想做这件事的不止 Codex 一家。Cursor 我能看到类似的影子。唯独 Claude Code 和 Cowork，目前没看到这个方向的产品迹象——也许他们不屑于做，也许只是还没走到这一步。 【5】留给中小团队的窗口 如果 Codex 真的跑通了插件生态，对中小团队意味着什么？ 除了自己做一个垂直 Agent，还有另一条路：在 Codex 这样的平台上做插件。不用自己搭 Agent 调度层，不用解决 Token 接入，用户分发也靠平台。你只需要专注在那个“最后一公里”——帮用户把 Agent 生成的结果处理好、编辑好、用得顺手。 这个窗口不会开太久。先进去的能拿到冷启动红利，晚进去的只剩存量竞争。 时间点不会太远，也许就在这几个月。 Codex 的野心摆在那里，“几乎任何任务”这个口号要真正兑现，插件机制是绕不过去的一步。如果 OpenAI 在这件事上继续犹豫，那才是真的失误。 你觉得这个插件生态最后会是哪家先跑通？或者说你觉得有更适合 Agent 的产品表现形式？欢迎留言分享！

龙虾的对手来了？我试了一下Hermes Agent 这几天推荐 Hermes Agent 的人突然多了起来。 我自己装了一个跑了两天，说说感受：确实还可以。不是那种「又颠覆了」的程度，但能明显感觉到它的设计思路跟龙虾不是一回事。 先说一下背景，Hermes Agent 是 Nous Research 今年 2 月底开源的 AI 智能体框架。 上线不到两个月，GitHub 星标冲到了三万多。社区里不少人把它称为 OpenClaw 上线以来，第一个真正意义上的竞争对手。 两个项目表面上很像，都是自托管的开源 Agent，都能接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp。都支持多模型切换，都走 MIT 协议。 但骨子里完全不同。 龙虾是网关，Hermes 是引擎 OpenClaw 的核心是一个 Gateway。网关守护进程，负责统一管理会话、路由消息、连接各种聊天平台。 你可以理解成一个调度中心，把所有聊天应用接到 AI Agent 上。 龙虾解决的核心问题是：怎么把消息送到 Agent Hermes 不太关心这个，它更在意的是：Agent 怎么变得越来越强 官方管这叫 closed learning loop，闭环学习循环。整个框架围绕的就是一件事——让 Agent 在使用过程中自我进化。 打个比方，龙虾是个多渠道助理操作系统，什么聊天工具都能接，生态丰富。 Hermes 是一个会自我迭代的执行引擎，刚开始没那么花哨，但越用越能打。 这是最根本的区别，后面所有差异都从这分叉出来。 会自己写技能的 Agent 我觉得这是 Hermes 最有意思的地方 当它完成一个复杂任务——通常涉及五次以上工具调用——它不是做完就算了。 它会把整个过程沉淀成一份结构化的技能文档，存成 Markdown 文件，放在 ~/.hermes/skills/ 目录下。 下次遇到类似任务？直接加载这份技能文档，不用从头解决。 更狠的是，这些技能在使用过程中会自我迭代。Agent 执行某个技能时发现了更好的方法，它会自动更新技能文档。不需要你手动维护。 Reddit 上有用户反馈，他的 Agent 在两小时内自动生成了三份技能文档。之后跑重复性研究任务，速度提升了 40%。 龙虾也有技能系统，但龙虾的 Skill 主要靠人手写，或者从 ClawHub 技能市场安装。Hermes 等于把「写技能」这件事也交给了 Agent 自己。 一个靠人喂，一个自己长。 我试用的时候确实感受到了，让它帮我查了几轮开源项目的信息，第二天让它做类似的事，它明显快了。 不用再教它「先去 GitHub 看 README，再去看 Issues」这种流程。它自己能记住了。 记忆体系：搜索引擎 vs 笔记本 两者都说自己有跨会话记忆。但实现方式差很多。 Hermes 的做法 用 SQLite 数据库配合 FTS5 全文检索，把所有历史对话存下来。需要调用时，先搜索再让模型做摘要，然后塞进上下文 不是把整段对话历史搬过去，Token 不会爆 记忆分两层： 常驻层：MEMORY.md 和 USER.md。存关键偏好和核心信息，每次对话都带上，相当于硬记忆。 检索层：全量历史在 SQLite 里，容量不限，按需调用，相当于一个私人搜索引擎。 龙虾的做法 工作区里的 Markdown 文件，memory.md 记生活细节，向量索引做语义检索。上下文压缩前会静默写入一次记忆，防止压缩丢信息。 简单类比：Hermes 给 Agent 装了个搜索引擎式的大脑。龙虾给了它一个笔记本。 搜索引擎查东西更精准，笔记本翻起来更直觉。但记忆量大了之后，搜索引擎的优势会越来越明显。 安全思路也不一样 Hermes 搞了一套五层纵深防御： 用户授权：白名单 + DM 配对 危险命令审批：rm -rf、chmod 777 这些高风险操作要人工确认。默认 60 秒没批准，自动拒绝 容器隔离：终端命令跑在 Docker 容器里，不在宿主机上裸跑 MCP 凭据过滤：隔离 MCP 子进程的环境变量，防凭据泄露 上下文注入扫描：检测项目文件里的 prompt injection 攻击 这套设计思路是「默认不信任，层层设卡」，龙虾那边更强调信任模型和配置审计 它有个 openclaw security audit 命令，一键扫描网关配置的安全隐患。思路不一样，但也不能说不好。 但龙虾在安全上的历史确实不太好看。今年 2 月曝出一批高危漏洞——CVE-2026-25253 是一键远程代码执行，点个链接就能接管你的机器。 ClawHub 技能市场还出了 ClawHavoc 攻击活动，恶意技能伪装成加密货币追踪器、YouTube 摘要工具，实际在偷浏览器会话和 API 密钥。 这不是小事。你的 Agent 跑在本地，权限很高。安全出了问题，搞不好整台电脑都交代了。 Hermes 的五层防御在架构层面想得更远。当然，有没有自己的坑还得等时间检验。但至少出发点比「先跑起来再说」靠谱。 选哪个？看你要什么 先说最实在的：如果你现在用的 Agent 已经顺手了，别换！换工具的迁移成本远比你想的高。 想要现成生态 → 龙虾 三十多万星标意味着教程多、插件多、问题容易搜到答案。ClawHub 上几千个 Skill 直接装。你想接 QQ、飞书、钉钉，社区里都有人踩过坑。 想要长期进化 → Hermes 它不是装好就一成不变的工具。用得越久，它对你的工作方式理解越深，技能库越厚。如果你是搞 AI 研究的，它还能生成训练轨迹、跑强化学习实验。内建了兼容 OpenAI API 的服务端，直接接 Open WebUI。 部署成本都不高，Hermes 跑在 5 美元一个月的 VPS 上就够。也支持 Docker 和各种 serverless 方案。 安装不复杂，参考官方文档就行： 两个项目我都装过。 龙虾像一个装了一堆 App 的手机。开箱即用，什么都能干，生态成熟。 Hermes 像一个会自己下载 App 的手机。刚开始没那么好用，但用着用着，它变成了你的形状。 喜欢折腾的，两个都试试。不喜欢折腾的，等 Hermes 社区再成熟一阵子再来看也不迟。 #AI# #AIAgent#

一张图生成一个实时回应你的对话视频角色 Runway 推出 Runway Characters 你给它一张参考图，它就能生成一个可以和用户实时说话的视频角色。 • 角色能实时对话，官方称支持 HD、24fps • 它能看摄像头，也能看屏幕共享 • 声音、性格、开场白可以配置，也能生成或克隆自定义声音 • 可以接文本或 Markdown 知识库，让角色按资料回答 • 可以调用工具，比如高亮网页按钮、滚动页面、打开弹窗，或去后端查订单和库存 • 可以通过 API、React SDK、网页 Widget 接进自己的产品。 你可能觉得，这不就是“数字人”吗。上传一张脸，让它眨眼、张嘴、读稿，过去几年大家已经看过很多。 但 Runway Characters 不是在重复这件事。 它想把视频生成从“等模型出片”，往前推到“现场接话”。 用户不是等一段生成好的视频，而是在和屏幕里的角色说话。这个角色要能听懂你、看见你正在看的东西、按资料回答，还能在产品里做一点动作。

我以前用 AI 的方式很简单： 有事就问一句， 问完就走。 当下感觉挺爽， 但过两天再看， 东西又散了， 还得重新来一遍。 我自己以前就是这种“聊天式 AI”用户。 开个对话框， 问一下， 复制一点， 关掉。 看起来天天都在用 AI， 但总觉得它没有真正进入我的工作。 后来我才慢慢意识到， 问题不是我不会用， 也不是工具不够强， 而是我的工作流根本没变。 AI 以前只是我的聊天工具， 现在才开始慢慢变成我的工作流一部分。 以前是想到什么问一句。 现在是把资料先留下来， 再整理起来， 再接着起草、改写、沉淀。 这时候差别才真的出来了。 不是工具多厉害， 而是工作流变了。 对我来说， Obsidian 负责把资料接住， Claudian 让我在笔记环境里继续和 AI 往下走， Codex 再把整理和起草接过去。 这 3 个东西放在一起， 我感受到的不是“工具更多了”， 而是终于从“聊一下”变成“走一遍”了。 而且说实话， 现在也不用太怕 Markdown 语法这些东西。 很多工具都已经做得很方便， 跟写 Word 差不多， 点一下就可以。 真正麻烦的从来不是语法， 而是你有没有把东西留下来。 如果 AI 只停留在聊天框里， 很多内容很快就散了。 但一旦它进到你的笔记、整理和输出流程里， 内容才会慢慢积起来。 所以我现在越来越在意的， 不是 prompt 花不花， 而是这次对话之后， 有没有东西真的被留下来， 被整理起来， 再往前推一步。 如果你也在用 AI， 但一直没有形成自己的工作流， 可以先别急着加更多技巧。 先试一个很小的动作： 别再只在聊天框里问一句就走。 试一次把资料丢进 Obsidian， 再让 Codex 接着整理和起草。 很多时候， 你以为自己缺的是更强的 AI。 其实你更缺的， 是一个能把东西留下来的流程。 感谢 @AISpark1 的课程

26.4k star。多智能体 LLM 分析 A股。 一个人开发维护，中文用户专属 TradingAgents-CN，基于多智能体 LLM 的中文金融分析学习平台 输入一只股票，多个专业 Agent 并行分析： 技术面分析师看指标，基本面分析师看财务，新闻分析师读舆情，风险分析师评估风险——最后汇总成一份完整分析报告 支持 A股、港股、美股，接 DeepSeek、通义千问、Gemini、OpenAI 都行，报告可导出 Markdown/Word/PDF。 ⚠️ 重要：这是学习研究工具，不构成投资建议，不提供实盘指令 个人免费用，开源，26.4k star，Docker 一键部署

md2ex (Markdown to Explore)：一个免费在线 Markdown 预览 + 一键导出工具 把 Markdown（尤其是 AI 回复）转存为 PDF / PNG / JPG / DOC / DOCX / HTML 支持多种主题样式，导出逻辑离线内置，不依赖外链

HTML 比 Markdown 更适合 Agent 输出   Markdown 正在限制 Agent 的输出上限。最终 Agent 的输出我已经改为HTML。 HTML 信息密度更高（表格/SVG/交互）、超过 100 行的文档真正可读、可直接分享链接、支持双向交互调参，还可以将 HTML 转成图片。 用 HTML 反而让你和 Agent 更紧密地处于循环中，而不是更疏远。你不需要特殊技巧，直接让 Claude「输出 HTML 文件」就行。