avise

[Vonng @RonVonng]

这两天新出的 JEV，我觉得是一个很有趣的范式 —— 无嘴模型。本地 AI PC 推理设备可能第一次有了一个不鸡肋的用处，进行快速直觉判断，替代程序里的 if。写了篇文章细聊了下《无嘴模型：AI 的 OLTP 时刻》 https://t.co/GcZbCb0Wa6

[avise @avisecn]

@pidotdev Can I use codex subscription as gpt model provider when using radius?

[avise @avisecn]

@realWeZZard 很好用，不过有宽度限制，部分情况仍是展现源码

[avise @avisecn]

@haudanne @wohsj110 @herdrdev 下面是原帖，直接 copy 到省略号了估计

[Elias Stråvik @eliasstravik]

just built a plugin for @herdrdev that makes agents self-report their ~% progress and what they're working on

install: herdr plugin install eliasstravik/herdr-agent-progress

repo: https://t.co/HOiD3IKV5n

enjoy!

[avise @avisecn]

@wohsj110 @herdrdev 这是何意？
https://t.co/r4ZnPigMuR

[Elias Stråvik @eliasstravik]

just built a plugin for @herdrdev that makes agents self-report their ~% progress and what they're working on

install: herdr plugin install eliasstravik/herdr-agent-progress

repo: https://t.co/HOiD3IKV5n

enjoy!

[avise @avisecn]

@yinsuecci 算法和研发不一样，是不是实习是工程、秋招想找算法

[avise @avisecn]

@leto_bao 刚想了一下，感觉还有一点。subagent 是依赖模型自身 prompt；app 下 agent 会话之间，人工参与度更高

[avise @avisecn]

@wwwgoubuli @vikingmute 那得关注看看了

[Duolingo @duolingo]

they named a phone after me and made it bend over 😭

[avise @avisecn]

@thexclu @liuyi0922 readwise 微信读书版本么？

[avise @avisecn]

@antfuzh 恭喜

[avise @avisecn]

@realPureNomad 这种模拟 wm 会有个影响体验的点。
微信图片查看这些单独一个 window 的场景经常表现很奇怪，或者是视频会议这种，识别上经常有问题

[avise @avisecn]

@luoleiorg 这个好像是保底的，我也看了。但是想了想还是多花点买个喜欢的外观好🥹

[avise @avisecn]

@tiredkebab @jamesperkins appreciate for your great job. can i use command c/v like macos on this

[avise @avisecn]

@mitchellh always my hero

[DHH @dhh]

THE ANNOUNCEMENT: We’re going to make the prophecy of The Year of Linux on the Desktop come true. All the pieces are now in place. Time to go all in! https://t.co/zuf5h9ClWX

[老[email protected] @lichuang]

我非常遗憾现在的出版业成了量产这类垃圾内容的助推者。

反观我认真写作一年多的作品（ https://t.co/m8C0tdS1wV ），问了好几个原先认为还有些品味的出版社，无人问津。

[avise @avisecn]

@wadebryant23 报名

[Barret李靖 @Barret_China]

看了一晚上 Claude Code 泄露的代码，结合常见的记忆管理框架，把记忆模块做了一些分析。

Tulving 老爷子在 1972 年提出了记忆系统的框架设计，至今仍在广泛使用，他把记忆分为三类：1）情境记忆（episodic memory），我干了啥，用来记录过去；2）语义记忆（semantic memory），我知道啥，用来提炼规律；3）以及程序化记忆（procedural memory），我会做啥，用来决定行动。

这些记忆之间是存在相关性的，例如我经历的事情（情景记忆）会慢慢遗忘细节，储存在脑海中的是提炼后的规律和知识，也就是压缩成了语义记忆；而我知道的东西又会逐渐内化为行动的指引，变成一种“知道怎么做”的能力，这就是程序化记忆；程序化记忆反过来又会指导行动，从而产生新的经历。三者构成了一个不断循环的过程：经历 → 知识 → 技能 → 新的经历。

Claude Code Memory 在这几块都有对应的实践，例如每轮次的对话它会以 jsonl 格式做储存，这是情境记忆；同时在对话过程中还会有 SessionMemory 做实时蒸馏，相当于一边发生一边做初步整理。

每轮次结束后，它会 fork 出一个子 Agent（extractMemories）去提取值得持久化的内容，写入带 YAML 头的 MD 文件，这一层对应语义记忆，把零散对话压缩成可复用的知识。更有意思的是它还有一个 autoDream 机制，会在后台做整合和修剪，把碎片化的内容重新组织、合并、更新，这一步很像记忆的巩固过程。

很多框架都没有实现程序化记忆，而 Claude Code 做了。它有一个 feedback 的记忆类型，不仅记录了不要做什么（用户的纠正），还会记录哪些做法是对的（用户的确认），这些都是经验化的技能记录。多数系统只考虑负反馈，Claude Code 兼顾了正向确认，让 Agent 不至于越学越保守，这一点非常关键。

相比 LangMem/Mem0/Zep/EverMemOS/MemOS 这些框架，Claude Code 肯定弱的像个菜鸡😄。它有很多能力是明显不足的，例如：不支持语义化召回（用 LLM 扫 metadata 代替向量检索，上限 200 个文件）、遗忘策略比较粗（24 小时 or 5 轮对话触发整合）、无关联网络（记忆是孤立文件），等等。

真要像 EverMemOS/MemOS 那样追求全量记忆，工程和架构复杂度会直线上升，就拿 EverMemOS 来说，光基础设施就包含了 MongoDB/Elasticsearch/Milvus/Redis，更别说其他的附带依赖了。这类框架更适合做个人长期记忆管理。

另外也去对比了下 OpenClaw，它的记忆实现也非常有意思。它不追求全量记忆，而是优先解决“记忆什么时候该被用”。它把记忆拆成了三层：全局层、工作区层、任务层，逐层收敛，只在必要的时候才把上下文拉进来。

在 OpenClaw 眼里，记忆不是资产，正确使用记忆的能力才是。所以它的设计更侧重于重建临时的记忆网络。

放在这个视角下再去看 Claude Code，就会发现它其实选了一条更偏执行的路径。

对它来说，看清问题全貌也没那么重要。它解决问题的方式，更像人类工程师 debug，一边看、一边改、一边跑、一边修正，在行动中逐步逼近答案。

在这个过程中，Memory 的作用就是一个“防遗忘机制”，保证关键上下文不会在多轮试错中丢失。