硬件底子速览 软件架构：Gunyah Hypervisor + PVM + GVM 架构全景 Android 作为 GVM 是怎么跑起来的 PVM 安全域：仪表盘为什么不跑 Android PVM 和 GVM 互不干扰，靠的不是一句"虚拟化" PVM ↔ GVM 怎么通信？ 座舱 Android 开发到底跟手机开发差在哪 产业棋局：高通的一盘大棋 结论 本文首发地址 https://h89.cn/archives/615.html 做了几个月 SA8397P（Snapdragon Cockpit Elite）座舱 Android 开发，最大的感受不是高通这次堆了多少算力，而是：GVM 里的 Android App 旁边，PVM（Protected VM）安全域里跑着另一套随时不能挂掉的操作系统。 搞懂了 PVM 和 GVM 怎么共存，

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数据说话 为什么 AI 反而让你更累 谁是真正的受益者 对自己诚实的建议 参考内容 本文首发地址 https://h89.cn/archives/614.html UC Berkeley Haas 的研究团队花 8 个月盯着一家约 200 人规模的科技公司。结论简单到残忍：AI 没有自然减少工作量，它只是让工作变得更密集。 午休时间有人在发 prompt，开会前五分钟在发 prompt，深夜十二点还在发 prompt。有人同时挂着三个 AI 工具来回切换。最初确实很爽——一个任务过去要半小时，现在五分钟搞定，还能顺手多干两个活。但几个月后，这些人普遍感到比以前更累。不是那种「今天活多」的累，是「明明什么活都变快了，为什么我的时间更少了」的累。 这不是感觉，是实测。 数据说话 Berkeley 这个研究不是孤例。2026 年关于 AI 和生产率的调查出了一堆，数字看起来不完

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一、为什么是飞书 CLI 二、安装：第一道坎不在代码里 三、认证：Agent 登录飞书，比人类更麻烦 四、身份边界：机器人替我发言，还是我替机器人背锅？ 测试 1：以 Bot 身份收发消息 测试 2：以 User 身份搜索历史消息 身份边界总结 五、四个工作流实测 工作流 1：晨间日程概览 工作流 2：群消息关键词响应 工作流 3：会议纪要整理 工作流 4：技术问题分析（翻车） 六、翻不过去的墙 1. 权限墙：scope 不够时，Agent 只能报错，无法自愈 2. 安全墙：高风险操作必须人类确认 3. 认知墙：Agent 没有上下文，只能执行，不能判断 七、结论：到底替我上了多少班？ 本文首发地址 https://h89.cn/archives/612.html 过去一周，我把飞书官方 CLI 接入了我的工作流，试图回答这个问题。结果不是"可以"或"不可以"，而是

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Harness Engineering：Agent 写代码不难，难的是让它别乱写 Harness Engineering：Agent 写代码不难，难的是让它别乱写 一、先看一个真实项目 二、Harness 到底解决什么问题 三、第一层：代码库本身就是真相源 四、第二层：规则要能自动拦住错误 五、第三层：反馈必须足够快 六、第四层：Agent 产出越多，越要管理熵 七、外部案例说明了同一件事 八、最小落地方案 九、冷一点看 参考与延伸阅读 本文首发地址 https://h89.cn/archives/610.html 2026 年 2 月，OpenAI Codex 团队发了一篇文章，里面有个数字很扎眼： 3 个工程师，5 个月，约 100 万行生产级代码，没有一行是人手写的。 他们大约合并了 1,500 个 Pull Reque

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一、技术底座：Kuikly 到底怎么工作的 1.1 核心架构：让 native 层尽量薄 1.2 六平台覆盖与动态化 1.3 代码量对比 二、为什么 2026 年值得重新评估 Kuikly 2.1 鸿蒙生态：KMP 系的天然优势 2.2 AI 驱动开发：不只是口号 2.3 Compose DSL 走向正式 Release 三、KMP 与 Kuikly 的分界线：为什么用了 KMP 还要选 Kuikly 3.1 KMP 做到哪一步 3.2 Kuikly 在 KMP 之上加了什么 3.3 和 Flutter、RN 的本质差异 四、QQ 音乐实战：React H5 → Kuikly 智能转码全记录 4.1 背景与痛点 4.2 成果数据 4.3 技术方案拆解：为什么 AI 转码能落地 五、横向对比：Kuikly 放在选型表里是什么位置 5.1 框架定位总览

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一、四强并立 二、BYTEROVER：让 LLM 自己管理记忆 三、MemPalace：verbatim 哲学的极端实践 四、Mastra OM：极简架构反而最高分 五、四系统横向对比 六、benchmark 分数不是选型依据 七、选型建议 八、结语 本文首发地址 https://h89.cn/archives/597.html 2025 年 12 月，Hindsight 发了一篇论文，宣布自己在 LongMemEval 和 LoCoMo 两个 benchmark 上拿下 SOTA（State-of-the-Art）。Virginia Tech 复现了，The Washington Post 也复现了。MIT 开源，SDK 完整，Fortune 500 在用。 五个月后，它的 SOTA 位置已经被三个新系统抢走了。 但这不重要

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一、Agent Memory 的困境：RAG 和 Knowledge Graph 都卡在哪 二、Hindsight 的解法：仿生记忆三层架构 三、LLM 在 Hindsight 里不是只负责"聊天" 四、三个核心操作：Retain、Recall、Reflect Retain：不只是"存"，而是"理解后存" Recall：四路检索 + 融合 + 重排 Reflect：从"回忆"到"学习"的关键 五、实战：5 分钟跑起来 纯嵌入模式（不用跑服务） 给 Claude Code 加记忆 六、性能数据：SOTA 是真的，但竞争在加剧 七、适合谁，不适合谁 八、总结 参考文献 本文首发地址 https://h89.cn/archives/598.html 你的 AI 客服记住了用户上周的问题，但再次遇到类似投诉时，它还是会按标准话术回复，

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一、AI 读不懂 PDF，很多时候不是 AI 的锅 二、PP-OCRv4：快是真快，坑也是真的多 跑起来之后的惊喜 但结果让我哭笑不得 代码写得我头大 三、DeepSeek-OCR-2：让 VLM 来收拾残局 效果确实好了 但速度让我回到了拨号上网时代 同模型换后端：Ollama 四、PaddleOCR-VL-1.5：两手都要抓 架构设计很聪明 体验出奇地好 五、实测数据一图看清 六、优化验证：速度提升后，质量有没有垮？ 优化前后耗时对比 代码改动记录 七、那些让我想摔键盘的坑 PP-OCRv4 的五连坑 DeepSeek-OCR-2 的坑 Ollama 的坑 PaddleOCR-VL-1.5 的坑 八、到底该选谁？ 九、写在最后 本文首发地址 https://h89.cn/archives/596.html 测试设备：NVIDIA RTX

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