小墨同学

🚀 AI Spark 联合创始人之一，企业+AI 落地

🤖 Hermes Agent 重度玩家，让 Agent 真正融入生活

💰 专注搞钱，月收入破五位数

🌐 传家宝VPS站长 分享 AI、Agent、VPS 和真实副业实验

[小墨同学 @xiaomovps]

最近Pi Agent很火，我推荐几个我自己常用的插件和项目：

Pi Package Catalog：官方插件市场
pi-web-access：网页 / GitHub / PDF / YouTube
pi-subagents：多 Agent、并行任务
PI WEB：远程 Web 控制
pi-telegram：Telegram 控制 Pi
Plannotator：Plan / Diff / Review 可视化
pi-hermes-memory：Hermes 风格长期记忆

如果只推荐三个，我希望你安装这 3 个：pi-web-access + pi-subagents + PI WEB

[小墨同学 @xiaomovps]

@iluciddreaming @badlogicgames 就是表达对Claude的不满 一开始大佬也是Claude code的粉丝

[小墨同学 @xiaomovps]

很多人用 Pi，但未必知道背后这个人。

Pi Agent 的作者叫 Mario Zechner，X 上是 @badlogicgames。奥地利人，以前不是做 AI 的，是做游戏框架的。libGDX 就是他搞出来的，Ingress、杀戮尖塔这些都用过。

后来还做过 RoboVM，公司卖了又被微软关掉，社区反噬那一套他经历过，所以现在特别不愿意自己去融一堆钱当 CEO。

2025 年底他自己折腾了一个极简 coding agent，两晚写出来，本来只给自己用。默认就四个工具：read、write、edit、bash，系统提示词压得很短，其他全靠你自己加。口号也写得很直：There are many agent harnesses, but this one is yours。

后来 Flask 作者 Armin Ronacher 的公司 Earendil 把 Pi 收了，Mario 入股并加入团队。他自己发文标题就叫 I've sold out，写得很坦率：不想再走一遍创业那套高压，家里有小孩，但又希望 Pi 能有人养着别停更。技术方向还是他拍板，核心继续开源。

这人说话冲，bio 写的是 Old man yelling at Claudes。讨厌 Agent 越做越重、提示词越写越长。他自己还专门测过 MCP 和 CLI，结论也和很多人实际感受一样：CLI 往往更省、更稳。
所以 Pi 长成现在这样，不是产品经理堆出来的功能清单，是一个老开源作者按自己脾气做的壳。你喜欢它干净、可改、不绑死模型，基本都能从他这个人身上对上号。

感兴趣的话可以去看他博客 https://t.co/DEJ5r0GRU6，或者直接关注 @badlogicgames。产品号是 @pidotdev。

[小墨同学 @xiaomovps]

其实Pi 相关网站不用收藏那么多，只要几个就够了。

官网： https://t.co/DVSGiijmJQ
文档、安装、更新都从这进，不要一上来先搜第三方教程。

Skill 文档： https://t.co/39oolR0Eks
怎么写 SKILL.md、放哪、什么时候加载。重复流程优先写成 Skill，别先上 MCP。

扩展文档： https://t.co/UFBvQymczy
要加命令、拦危险操作、改状态栏才看这个。Skill 是说明书，扩展是改运行时。

包装安装： https://t.co/3GTawkmAyu
pi install 怎么用。扩展带系统权限，装之前先看安全说明。

插件市场： https://t.co/GzbGrfmYgT
装包先在这搜，比群里复制命令靠谱。

官方源码 https://t.co/O2Dvpku8Yy
权限拦截、沙箱、subagent 示例都在仓库里。

中文文档： https://t.co/oRw5UKSYxw
英文看着费劲就看这个，快速开始够用。

插件合集： https://t.co/AD9dYWmyfq
还想找插件再翻这个，当目录用。

建议你一定要先实操起来，结合文档一起看。不然收藏再多，有没有什么实际的提升。

[小墨同学 @xiaomovps]

@XShude 而且我自己实际测试发现，Pi 不一定缓存命中率就一定比Codex或者Claude Code 高很多，但是因为它简洁的提示词和设计，它整体的Token消耗

反倒是这里面最小的，对模型的影响也相对较小

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi 还有一个大家容易忽视的点，那就是缓存命中率🔥

现在很多人还在比谁Agent更好用，模型更强，我更多时候关心的是，API的话账单能省多少。

有人用 Pi 接 DeepSeek V4 Flash，跑了接近 10 亿 input token，缓存命中 99.93%，最后只花了 2.65 美元。按官方说法，如果没有缓存，差不多得 132 美元。

同一模型在别的 Harness 里，缓存命中常见是 94% 到 97%。到了 Pi Agent，能稳住 99% 以上。差的这几个点，量一大，钱是指数级拉开的。

原因其实不神秘。Pi 系统提示词短，默认工具少，请求前能看、能改上下文。缓存前缀不容易被修改，命中率自然就高了。

更多时候我想说的是，可能AI使用成本才是新手小白学习Agent最大的障碍，毕竟不是所有人都能开通20或者200刀每个月的套餐。

希望以后Pi 可以越做越好，毕竟是实打实的帮我省钱👍🏻

[0xEvan @EvanDeKim]

Getting a 99.93% cache hit on DeepSeek v4 flash with pi harness costed $2.65 for nearly 1b tokens.

Without caching, it would have cost $132

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi 为什么省 Token？其实没有什么神奇缓存技术🔥

核心就一件事：它对 Context 很克制。

它的五大杀招：

前缀稳定：System Prompt、工具定义、AGENTS.md 等尽量少变化，Prompt Cache 更容易持续命中。

默认内容少：Pi 的 System Prompt 很薄，默认工具也少，所以基础 Context 本身就小。

历史以追加为主：Session 通常是在旧 Context 后继续追加新消息，而不是每轮重新拼 Prompt，更利于复用缓存。

按需加载：Skill 等能力只先暴露名称和描述，需要时再读取全文，避免一开始把大量无关内容塞进上下文。

长对话再 Compaction：只有 Context 太长时才压缩旧历史；Compaction 会暂时破坏缓存，但之后又会重新形成稳定前缀。

这里也纠正一下我前面的错误，Pi 不一定比其他的Agent缓存效率高，但是它通过这些方式优化对应的上下文，总体下来消耗的Token会比其他的Agent使用的更少。

整体Token消耗优化也非常重要，而不是只追求一个高缓存命中率。

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi 还有一个大家容易忽视的点，那就是缓存命中率🔥

现在很多人还在比谁Agent更好用，模型更强，我更多时候关心的是，API的话账单能省多少。

有人用 Pi 接 DeepSeek V4 Flash，跑了接近 10 亿 input token，缓存命中 99.93%，最后只花了 2.65 美元。按官方说法，如果没有缓存，差不多得 132 美元。

同一模型在别的 Harness 里，缓存命中常见是 94% 到 97%。到了 Pi Agent，能稳住 99% 以上。差的这几个点，量一大，钱是指数级拉开的。

原因其实不神秘。Pi 系统提示词短，默认工具少，请求前能看、能改上下文。缓存前缀不容易被修改，命中率自然就高了。

更多时候我想说的是，可能AI使用成本才是新手小白学习Agent最大的障碍，毕竟不是所有人都能开通20或者200刀每个月的套餐。

希望以后Pi 可以越做越好，毕竟是实打实的帮我省钱👍🏻

[小墨同学 @xiaomovps]

@XShude 那还需要做一些基准统计 数据量上来了 把一些干扰排除才能算出来比较精准的结果

[小墨同学 @xiaomovps]

@XShude 那就需要比较细致的监控了 折算出来真是的成本

[小墨同学 @xiaomovps]

@woniu20758393 还是有很大关系的 没处理好缓存内容会变动 导致AI厂商那边缓存失效

[小墨同学 @xiaomovps]

@JayChen418 那肯定我的工作场景不一样 我感觉做批量数据处理和翻译还是很舒服的

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi Agent 的 Sub-agent功能一定要用起来！

虽然官方没有内置相关的功能，但是只需要安装插件就能用上。

再多任务并行的情况下，是帮你提效的好帮手，尤其是处理一下简单重复数据量大的时候，就非常合适。

这里我简单介绍一下工作原理：

1. 主 Agent 负责拆任务

你平时对话的 Pi 就是主 Agent。

比如分析一个大型项目，它可以让 scout 找入口文件，让 researcher 查文档，再让 reviewer 检查风险。

你只需要把目标和限制讲清楚，剩下的任务分配交给插件。

2. 每个 Sub-agent 都有独立 context

大部分插件会单独启动一个 Pi 进程，让 Sub-agent 自己读文件、调用工具。

它干完以后，只把结论交回主 Agent，不会把几十次工具调用全部塞进主对话。

好处是省 context，缺点是它不一定知道你之前聊过什么。所以任务里最好写清楚路径、目标和需要返回的结果。

3. 不同 Agent 可以使用不同模型和权限

查代码的 scout，只开放 read、grep、find。

负责 Review 的 Agent 可以看代码、跑测试，但不一定需要修改文件。

真正干活的 worker，再开放 edit、write 和 bash。

简单任务还可以交给便宜模型，复杂判断再用强模型，不需要所有 Agent 都用最贵的配置。

4. 支持单独、并行和链式执行

官方 Sub-agent 示例支持三种常见方式：

Single：一个 Agent 完成一个任务
Parallel：几个 Agent 同时处理不同任务
Chain：scout 找代码 → planner 出方案 → worker 修改 → reviewer 检查

自由组合任务，不仅可以让任务分开跑，而且可以组合在一起跑最终的结果会聚到一起是分开处理

但是相关缺点也是有的，就是对Token的消耗会乘几倍增长，如果你的工作不是很紧急，或者是对应套餐额度不够也不建议长期使用

如果大家对这部分感兴趣，下次我就介绍一下相关的插件，把你的Pi 打造成一个多线程并行开发工作台

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi Agent 的口号是：There are many agent harnesses, but this one is yours.

翻译过来就是：Agent 很多，但这个是你的。

这也是我喜欢它的原因。

别的 Agent 一上来就帮你配好一切，省事，但你很难按照自己的想法去修改。

Pi Agent反过来干，给了你一个很干净的房子，模型、工具、Skill、工作流这些都可以自己搭配选择。

我总结下来有以下几个优点：
1、几乎没有什么内置系统提示词，模型上下文非常干净，测试模型能力很准

2、特别省 Token，外置组件少，同样做完一件事，省下来的都是真金白银

3、哪里不舒服就补 Skill 或者写插件，扩展性很强

4、不绑死一家模型，DeepSeek、本地小模型、GPT 都可以随便接入

5、它更像角色编辑器，不是开箱即用的满级号

推荐新手学习使用，但不建议纯新手上来就当作第一个Agent使用，因为默认权限比较松，得自己有点边界意识。

但你要是已经在用 Claude Code、Codex、Hermes，真的值得把 Pi 加进日常工作当中，体验Diy Agent的乐趣

还是那句话，先用起来比什么都重要

[小墨同学 @xiaomovps]

@JayChen418 你可以配置一些不同的模型，比如flash 去完成子sub的工作 没必要从main 直接继承模型

[小墨同学 @xiaomovps]

字节这是准备把自己的 AI 产品“全塞进豆包”了。

刚看到一条很有意思的消息：

TRAE、扣子团队整体并入豆包，字节还准备推出一个统一的 AI 办公品牌——豆包工作。

这其实不是突然发生的，早在前段时间就有迹象，飞书产品团队已经先和豆包团队完成整合，飞书原来的 Aily 也已经改名成了豆包工作伙伴。

现在又轮到了 TRAE 和扣子。

简单捋一下，现在豆包正在逐渐把字节内部几条 AI 生产力产品线收进来：

飞书：文档、表格、会议、企业知识库、协作
扣子：Agent、Workflow、Skill、多 Agent
TRAE Work：Research、写作、文件处理、Coding、跨端任务
豆包本身：模型、Computer Use、云电脑、连接器、个人用户入口

其实从这里面就可以看出字节的决心，需要完成产业线的大统一，基本上都押注在了豆包上面。

以前飞书管文档、扣子做 Agent、TRAE 写代码、豆包负责聊天；以后可能就只有一个入口叫豆包了。

[小墨同学 @xiaomovps]

@cheery9998 骚操作越来越层出不穷 收益是越来越薄

[小墨同学 @xiaomovps]

@123olp 我一开始也是这样 但是后面发现vps更舒服 其他使用GPT的默认远程控制会更丝滑

[小墨同学 @xiaomovps]

分享一下Pi 远程设备的方案，官方插件+UU远程，基本上就够了

插件就推荐这五个：

1. 官方 SSH Extension
本地跑 Pi，远程操作 VPS 上的文件、Shell、Docker。最接近“我还在本机，但手伸到服务器”。

2. pi-mobile
手机或浏览器直接接管 Pi Session，能看 Tool Call、切模型、继续对话。适合人不在电脑前，又想盯着任务往下走。

3. PI WEB
Pi 常驻服务器，多设备用浏览器进同一个控制面。更接近完整远程工作台，而不只是临时连一下。

4. remote-pi
社区插件，主打手机远程控制，后面还在往多 Pi、Agent Mesh 方向走。有点实验性，但方向值得盯。

5. tmux + Tailscale + Pi
最朴素的一套。Pi 跑在服务器，Mac 或手机随时 SSH 回去，接着同一个 Session 干。不依赖花活，稳。

我基本上是官方 SSH Extension+pi-mobile 以前是Tailscale内网穿透的方式，但是还是很麻烦而且官方的节点也不一定稳定，现在直接使用官方插件和VPS服务器就能完成。

实在解决不了的问题，可以上UU远程解决，基本上这一套组合拳下来，能满足百分之99的人的远程需求了！

[AI少年 @aehyok]

远程控制AI一定是大趋势，但是试过 Codex 远程、WorkBuddy 远程和豆包远程后，感觉用起来还是有不少问题，不能覆盖我的全部需求。

因为一旦你还想查看电脑上的产出的文件、验证 Vibe Coding 的效果，又想参考电脑上其他工具里的数据等等，这些个 Codex 远程、WorkBuddy 远程、豆包远程通通都很难办到，所以试了一圈我还是选择用 UU 远程。

手机连接到电脑后可以随意放大缩小，十几个终端面板指哪打哪，文件、网页和其他AI软件也能随时切过去看，操作起来意外地顺手。

而且目前免费、没广告，画质和延迟表现也比我预想中好不少。
我把实际使用过程录进视频了。如果你也经常让 Codex 或其他 AI 工具在电脑上长时间跑任务，可以看看这种用法。

[小墨同学 @xiaomovps]

@husjerry1 @badlogicgames 就是不喜欢自己手搓 这才是大佬的想法

[小墨同学 @xiaomovps]

@sodawhite_dev 主要还是好玩 而且多个模型一起跑

[小墨同学 @xiaomovps]

这两年我用过的 AI 模型越来越多，参数也一个比一个漂亮，但真正落到日常使用，我最常遇到的问题已经不是“有没有模型”，而是“这个场景到底该用谁”。

写代码的时候，我更看重稳定性和工具调用；做研究，要看长上下文和事实准确度；做内容，又会在意速度、成本和表达。一个模型在榜单上很强，不代表放到我的工作流里就一定合适。很多时候，真实调用后的选择，反而比一张参数表更有参考价值。

所以我看 DGrid Model Marketplace，比较感兴趣的并不是它又上架了多少模型，而是它把模型发现、推理服务和用户反馈接到了一起。

AI Arena 用盲测收集用户的真实偏好，PoQ 则去验证推理服务的质量并匹配激励。简单理解就是，不只让模型被看见，还要看它跑得稳不稳、效率高不高，以及用户是不是真的愿意继续用。

最主要它里面的AI竞技场功能，可以多个模型一起联合调研和查看结果，你自己去评估需要使用哪一个AI生成的内容和结果，再也不是单纯一个模型去做决策了，这才是解决我没办法一次性订阅多个会员的痛点。

我一直觉得，模型市场如果只是一个摆满模型的货架，意义其实不大。

真正有价值的，是让合适的模型走进合适的 AI 场景，再用一次次真实使用，继续改善后面的模型发现和路由。

这条路如果能跑通，可能比再做一张排行榜更值得关注。@dgrid_ai

[DGrid AI @dgrid_ai]

⚡️As #AI models become more specialized, the market around them matters more than ever.

Models need to be easier to discover, access, be priced, used, verified, and monetized.

DGrid Model Marketplace brings these pieces into one open, decentralized market. 🧩

✅For model providers, it creates a path to list models, set pricing, reach developers, and earn verifiable on-chain revenue.
✅For developers, it makes it easier to discover, access, and integrate the right models for their applications.

Open AI needs open markets. 🌐

Explore: https://t.co/mRI14AulwL

[小墨同学 @xiaomovps]

@razertory 还是习惯了底部状态栏的感觉 Claude code用习惯了 回不去了

[小墨同学 @xiaomovps]

项目地址：https://t.co/td9H4yk7dE

[小墨同学 @xiaomovps]

谁能想到，Pi Agent 的控制台除了写代码，居然还能拿来打游戏。

给大家推荐 pi-extensions 里面一个好玩的项目：pi-arcade

不需要再打开另外一个游戏窗口，直接就能把小游戏显示在 Pi 的终端界面里。

等 Agent 跑测试、编译项目或者执行长任务的时候，就可以玩会小游戏摸会儿鱼。

它目前内置了 5 款游戏：

1. sPIce-invaders：Pi 版小蜜蜂，控制飞船打敌人，还有关卡和 Boss。

2. picman：Pi 版吃豆人，在迷宫里吃 Token，同时躲避各种 Bug。

3. ping：类似经典 Pong 的乒乓球游戏，你和 Pi 对打，先拿到 5 分获胜。

4. tetris：终端版俄罗斯方块，支持旋转、暂存、预览、分数和等级。

5. mario-not：实验性的马里奥风格横版闯关游戏，可以移动、跳跃、吃金币和挑战不同关卡。

正经的Pi插件玩多了，反倒是想找一些这样有意思的项目玩一玩，这也就是Pi 的魅力所在。

只要你想，你就可以，因为它是自由开放的，你甚至可以拿它玩游戏，是不是有我的世界那个味道了😂

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi Agent 第一步，肯定是设置好看的状态栏🔥

我这里给大家推荐 pi-footer 这个项目。

它不是简单换个颜色，而是把 Pi 当前的模型、Provider、Thinking Level、Context 使用率、Token 消耗、Session 费用、运行时间和 Git 状态，全都放到状态栏里。

平时 Pi 跑久了，最容易忽略的就是 Context 还剩多少、用了多少 Token、当前是什么模型。装上 pi-footer 之后，这些信息看一眼就知道，不需要频繁输入命令检查。

它目前内置了 10 套预设模式，比较常用的是：

1. compact：信息精简，适合屏幕较窄的终端。

2. powerline：彩色分块效果，最好看，但建议搭配 Nerd Font。

3. git-heavy：重点显示分支、文件修改、代码增删和同步状态。

4. pi-footer：接近 Pi 原生状态栏，改动不大，但可以自由编辑。

5. powerline-bright / blocks / mono：分别是亮色、多行分块和黑白高对比风格。

除了直接使用预设，你还可以自己增删状态组件、调整顺序、修改颜色和图标，甚至做成多行状态栏。喜欢简单就少放几个，想把 Agent 和项目状态都摆出来，也可以自己慢慢组合。

需要注意的是，Powerline 风格最好搭配 Nerd Font，不然部分图标可能显示不完整。

我视频里面就是没有安装Nerd Font，导致显示的图标不全。但是对我来说已经够用了，再做一些细分和优化就完全够了。所以意见大家把它用起来。

[小墨同学 @xiaomovps]

@hx0000001 默认是Pi内部的 你可以自己设置对应的费用比例转化

[小墨同学 @xiaomovps]

Pi Agent 第一步，肯定是设置好看的状态栏🔥

我这里给大家推荐 pi-footer 这个项目。

它不是简单换个颜色，而是把 Pi 当前的模型、Provider、Thinking Level、Context 使用率、Token 消耗、Session 费用、运行时间和 Git 状态，全都放到状态栏里。

平时 Pi 跑久了，最容易忽略的就是 Context 还剩多少、用了多少 Token、当前是什么模型。装上 pi-footer 之后，这些信息看一眼就知道，不需要频繁输入命令检查。

它目前内置了 10 套预设模式，比较常用的是：

1. compact：信息精简，适合屏幕较窄的终端。

2. powerline：彩色分块效果，最好看，但建议搭配 Nerd Font。

3. git-heavy：重点显示分支、文件修改、代码增删和同步状态。

4. pi-footer：接近 Pi 原生状态栏，改动不大，但可以自由编辑。

5. powerline-bright / blocks / mono：分别是亮色、多行分块和黑白高对比风格。

除了直接使用预设，你还可以自己增删状态组件、调整顺序、修改颜色和图标，甚至做成多行状态栏。喜欢简单就少放几个，想把 Agent 和项目状态都摆出来，也可以自己慢慢组合。

需要注意的是，Powerline 风格最好搭配 Nerd Font，不然部分图标可能显示不完整。

我视频里面就是没有安装Nerd Font，导致显示的图标不全。但是对我来说已经够用了，再做一些细分和优化就完全够了。所以意见大家把它用起来。

[小墨同学 @xiaomovps]

其实Pi 相关网站不用收藏那么多，只要几个就够了。

官网： https://t.co/DVSGiijmJQ
文档、安装、更新都从这进，不要一上来先搜第三方教程。

Skill 文档： https://t.co/39oolR0Eks
怎么写 SKILL.md、放哪、什么时候加载。重复流程优先写成 Skill，别先上 MCP。

扩展文档： https://t.co/UFBvQymczy
要加命令、拦危险操作、改状态栏才看这个。Skill 是说明书，扩展是改运行时。

包装安装： https://t.co/3GTawkmAyu
pi install 怎么用。扩展带系统权限，装之前先看安全说明。

插件市场： https://t.co/GzbGrfmYgT
装包先在这搜，比群里复制命令靠谱。

官方源码 https://t.co/O2Dvpku8Yy
权限拦截、沙箱、subagent 示例都在仓库里。

中文文档： https://t.co/oRw5UKSYxw
英文看着费劲就看这个，快速开始够用。

插件合集： https://t.co/AD9dYWmyfq
还想找插件再翻这个，当目录用。

建议你一定要先实操起来，结合文档一起看。不然收藏再多，有没有什么实际的提升。

[小墨同学 @xiaomovps]

@melancholy_qiu @badlogicgames @mitsuhiko 这就非常的尴尬 哈哈

[小墨同学 @xiaomovps]

@t20000622yy 不错不错 这个风格我喜欢 很简洁