两张进化网络，还是两张孤岛 EvoMap：让 AI 的经验不再是一次性的 Hermes：每个实例都是一座孤岛 结构性困境：指数打线性，差距只会越来越大 Hermes 补得上这个差距吗 一份技术对比报告 时间线：晚了 5 周以上 三层记忆体系精确对应 12 组术语，一对一替换 10 步主循环，步步对齐 Hermes 的回应 接回去：为什么接入网络等于自曝 一个更大的问题：开源协议在 AI 洗代码面前失效了 后续 Evolver 的一段插曲 参考文献 本文首发地址 https://h89.cn/archives/589.html 你花三小时调通了一个 Python 环境报错，隔壁同事遇到同样的坑，还是得从头踩一遍。 AI Agent 也一样。经验怎么传承？这个问题，EvoMap 和 Nous Research 给出了完全不同的答案。 EvoMap 的 E

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核心架构图：三者如何配合 1. Prompt Rules：AI的“行为准则” 1.1 什么是Prompt Rules？ 1.2 核心价值：先把边界定清楚 1.3 实践示例：电商运营助手规则 2. Skills：AI的“专业技能包” 2.1 什么是Skills？ 2.2 Skills vs 传统工具 2.3 实践示例：促销活动策划技能 2.4 Skills的进阶应用 3. MCP：AI 的标准化连接方式 3.1 什么是MCP？ 3.2 MCP架构深度解析 3.3 实际应用场景 3.4 MCP的安全优势 三者协同：一个更完整的应用结构 协同工作流程 三者各自负责什么 实战建议 发展方向：从单点能力到系统协作 结语：先把三件事分开看 本文首发地址 https://h89.cn/archives/521.html 当

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🚀 核心规则：复制即用 🛠️ 如何配置到你的工具？ 1. Claude Code (CLI) 2. Trae / Cursor 3. GitHub Copilot / Codex 💡 为什么这套规则有效？ 本文首发地址 https://h89.cn/archives/512.html 在 AI 编程时代，我们遇到的最大挑战往往不是 AI “不够聪明”，而是它“太聪明”了——它会写出过度设计的代码、做出一堆未经确认的假设，或者在修复一个 Bug 时顺手把周围没坏的代码也给重构了。 特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 曾多次吐槽大模型编程中的这些陷阱。受此启发，社区提炼出了一套 Karpathy-Inspired AI Guidelines，旨在让 AI 代理（如 Claude Code, Trae, Cursor 等）回归本质：写最简单的代码，做最精准

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什么是 Skills？ Skills 的核心价值 1. 专业化工作流程 2. 工具集成 3. 领域专业知识 4. 捆绑资源 Skills 的分类与介绍 📄 一、文档处理类 Skills 1. PDF Skill 2. DOCX Skill 3. PPTX Skill 🎨 二、创意与设计类 Skills 4. Frontend Design Skill 5. Canvas Design Skill 6. Algorithmic Art Skill 7. Theme Factory Skill 8. Slack GIF Creator Skill 🏢 三、企业与沟通类 Skills 9. Internal Comms Skill 10. Brand Guidelines Skill 11. Doc Co-authoring Skill 🛠️ 四、开发与工具类

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