以前文章有错别字：不专业
现在文章有错别字：活人感
前后间隔，也就两三年而已
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AI探索指南
- Cursor 的代码托管平台 Origin 正式上线，用户可以从 GitHub 同步仓库开始使用。
Origin 简单说，就是 Cursor 自己做的 GitHub。代码存储、Git 托管、代码审查、团队协作，一站式解决。但它和 GitHub 最大的区别在于设计前提：GitHub 是为人类开发者的工作节奏设计的，一个作者、两个审查者、按顺序合并。Origin 从一开始就把 AI Agent 当成主要用户来设计。
这个定位背后有具体的技术支撑。在 Compile 大会的演示中，Origin 在单个仓库内跑到了每秒 22.6 次提交，每小时 29.6 万次克隆，全球同步延迟低于 400 毫秒，还内置了 AI 驱动的自动合并冲突解决。这些数字对应的场景是：当你同时跑十几个 AI 智能体在一个仓库里并行写代码、开分支、提交 PR 时，传统的 Git 托管平台会变成瓶颈，Origin 就是为了解这个瓶颈而生的。
Origin 的技术底子来自 Cursor 2025 年底收购的 Graphite 团队。Graphite 做的是“堆叠式 PR 管理”，也就是让多个有依赖关系的代码变更可以并行处理，天然适配 AI 智能体的工作方式。从落地策略看，Cursor 选择先上线代码审查层，再逐步迁移托管功能，降低用户从 GitHub 切换的门槛。目前第一步就是从 GitHub 同步仓库。
Origin 上线意味着 Cursor 的纵向整合闭环成型：编辑器、云端智能体、代码审查、代码托管，全部在一个产品内完成。对比之下，GitHub Copilot 走的是横向路线，在已有的 GitHub 基础设施上叠加 AI 功能，底层架构还是十年前的设计。
对开发者来说，短期内 Origin 更像是 Cursor 生态内的增值功能，不太可能让团队立刻把核心项目从 GitHub 搬走。但如果你已经在用 Cursor 的云端智能体跑后台任务，Origin 的价值会很直观：代码从生成到审查到合并，整个流程不用再跳出 Cursor。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 做文献调研、写深度稿，这事儿斯坦福直接给你自动化了。📚
GitHub 上 3 万多星的 STORM（来自 Stanford OVAL 实验室），是个全自动研究辅助系统。
丢给它一个你不太熟的主，它自己上网扒资料，让多个 AI 角色从不同角度互相碰撞，梳理出逻辑大纲，最后产出一篇带真实引用来源的维基百科风格长文。
模拟专家对 —— 多视角拆解问，避开 AI 那种空洞套
自带联网检索 —— 实时抓资料并标注出处，信息可追溯
全流程自动化 —— 从提问、建大纲到写稿润色一键跑完
支持本地部署 —— 零代码也能直接上手，懂代码还能接自己的模型
🔗 GitHub：https://github.com/stanford-oval/storm
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 一个做软件外包的老板，最近睡不着。
不是没单，是客户自己会用AI写代码了。
一个开餐馆的，连数据库都不懂，两个周末搭出个点单小程序。糙，但能用。
他问我：客户都会写了，还要我们干嘛？
我说：不是客户不需要你，是你卖的东西过时了。
以前软件公司卖“我会你不会”。现在AI把写代码门槛打下来，“会写代码”正在贬值。
但AI写的代码，离能用、安全、可维护，还差得远。需求、架构、测试、运维，还是专业活。
问是，客户不再需要你从头干到尾。
他更需要：你教我用AI开发，陪我把系统跑起来，出大坑你兜底。
所以软件公司得换活法：
别卖软件，卖能力。
别只交付代码，交付“客户自己能开发、能维护”的本事。
培训+陪跑+兜底，才是新生意。
以前你卖鱼，客户想吃鱼只能找你。
现在鱼塘遍地，客户自己能捞。但鱼有没有毒、能不能吃、明天会不会翻塘，他判断不了。
你就教他养鱼、挑鱼、防病，搞不定时再出手。
有人说：教会客户，不是自断财路吗？
恰恰相反。技术月月变，AI工具天天新。客户学会的只是今天的方法，不是永远不需要你。复杂系统出大问，他第一个找的，还是信得过的人。
一句：
AI时代，软件公司最值钱的能力，不是你会写代码，而是你能让客户团队自己会写，还写得靠谱。
我自己最近也在往这个方向转。有软件定制需求的朋友，咱们可以聊聊，怎么把这种能力慢慢长在你们自己团队里。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 《人民的名义》二创，笑死我了😂
直接把原剧情改成了“外卖员职场日常”，人物画面完全不动，重新写台词 + AI 配音 + 字幕，严肃老干部瞬间变外卖站长。
这种二创其实很适合 AI：
找影视片段 → 改剧情 → AI 配音 → 对口型节奏 → 加字幕。
最关键的甚至不是声音有多像，是剧情反差够不够大。
突然想试试：
《人民的名义》聊 AI，会是什么画风？🤣
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 最近AI代充好像很火
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认真听完在具身智能领域打开的第一个播客，就像从一个陌生的世界提取了一个切片一样，一切似乎是模糊的，却又有局部清晰的逻辑，以及大量崭新的知识，令人感到兴奋。
韩的思路清晰思维敏捷，采访者的问直击要害总结清晰而精准，虽然不知道自己在这个领域是否有适配的机会，但有时我需要一些目的地尚不清晰的旅程。
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推荐一个第三方 Grok 桌面客户端：grok-app，Mac 和 Windows 都能用，支持 Apple Silicon、Intel Mac 以及 Windows x86。
它不只是简单套个 Grok 网页壳，而是往 AI Agent 工作台的方向做：
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拿到一个没有源码的 EXE、ELF 等二进制程序，直接丢进去，就能反汇编、反编译，把难啃的机器码尽可能还原成人能读懂的伪代码，还有函数图、调用关系等各种分析能力。
更有意思的是，现在连逆向都开始 Agent 化了。社区已经出现 GhidraMCP、ghidra-mcp 这类项目，可以把 Claude Code、Codex 等 AI Agent 接进 Ghidra，辅助分析函数、交叉引用和程序逻辑。
以前逆向是人盯着汇编慢慢啃，现在已经开始变成：Ghidra 拆程序，AI 帮你读。
做恶意样本分析、CTF、漏洞研究和自己软件的安全审计，这个基本绕不开。使用时仅分析你有权研究的软件和样本。
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