项目地址

官方文档

一键安装命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

常用终端指令：

hermes                # 主入口
hermes update         # 更新代码和依赖项，自动重启
hermes --version      # 检查版本
hermes uninstall      # 卸载软件，仅保留配置文件

# 重新配置
hermes model          # 配置 LL

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最佳实践

官方总结的 Codex 最佳实践

1. 工程师工作的重点转向了系统、架构和杠杆作用：将更大的目标拆解为更小的构建模块（设计、代码、评审、测试等），提示 Agent 去构建这些模块，并逐步解锁更复杂的任务
2. 提高应用程序的可读性，避免人类的时间和注意力成为限制因素；通过令应用程序的 UI、日志和应用指标等内容对 Agent 直接可读，从而为 Agent 增加更多功能
3. 将 AGENTS.md 视为内容目录，提供项目的地图/导览而不是说明书；实现渐进式披露：Agent 从一个小而稳定的切入点开始，并被指导下一步该去哪里查看，而不是

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Windows 配置

系统基础安装

原生安装（基于 winget）：

winget --version # 查看版本/确定 winget 可用性
winget install OpenJS.NodeJS.LTS # 安装 Node.js
node -v # node 版本记录，v24.13.1
npm -v # npm 版本记录

winget install Git.Git # 安装 Git
git 

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事件始末

美国东部时间 2026 年 3 月 31 日凌晨 4 点 23 分，安全研究者 Chaofan Shou 在 X 发布推文, 发现 Anthropic 发布到 npm 的 Claude Code 包中，官方没有删除 source map 文件, 这意味着 Claude Code 的完整 TypeScript 源码全部泄露, 包含 1902 个源文件以及 513,237

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OpenClaw 框架

8 个核心文件：

AGENTS.md：Agent职责声明，决定工具权限 
SOUL.md：个性化提示词，注入system prompt 
TOOLS.md：工具白名单/黑名单，安全边界 
IDENTITY.md：身份标识（name/avatar），通道展示 
USER.md：用户偏好，上下文先验 
HEARTBEAT.md：定时任务配置（可选） 
BOOTSTRAP.md：首次onboarding引导（一次性消费） 
MEMORY.md：用户记忆文档（RAG源）

上述文件顺序也对应着 Ope

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最佳实践

官方总结的 ClaudeCode 最佳实践

1. 最重要的限制条件是上下文窗口，上下文窗口会随着任务执行而快速填满，并且随着内容不断填充和多轮对话的进行，其基座模型的对话性能下降明显
2. 当 Claude 能够验证自身工作（如运行测试、对比截图和校验输出）时，其性能会显著提升
3. 先进行探索和规范，再进行编码和提交；对于范围明确且修改量小的任务，可以直接编码
4. 指令越精确，返修就越少；说明可参考的代码、图片或文档、限制约束和输出示例
5. 合理的配置，让会话更高效；配置好 CLAUDE.md、权限、按需选择的扩展能力和

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安装环境：本人主要考虑 ubuntu 虚拟机（基于 pve）：

安装过程：直接参考官方文档来，注意避免第三方版本

目录说明：

• 状态目录 ~/.openclaw/：配置文件、登录信息、会话记录、频道状态
• 工作空间 ~/.openclaw/workspace/：记忆文件、提示词、龙虾处理过的文件

龙虾命令速查表

龙虾迁移

官方迁移方案

1. 关闭龙虾：openclaw gateway stop
2. 创建完整备份：openclaw backup create
3. 只备份状态目录（可选）：openclaw backup create --only-config
4. 备份文件验证： op

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上下文管理

• 主动进行上下文压缩，既能减少成本，也能提高模型表现
• 长文本只提供文件路径，而不是内容；不进上下文的 token 才是最便宜的
• 保留 1M 窗口但设一个保守的自动压缩阈值（如 200k），兼顾灵活性和效率

会话与协作

• 并行子 agent 之间共享上下文缓存，减少 token 成本
• 简单任务留给低成本模型，复杂任务再用高成本模型（灵活利用子智能体）
• 一次深度的思考成本，低于需要反复修改的普通思考（还有时间成本）
• 简单任务可在当前活跃会话（闲置不超过 1 小时）中继续，利用已预热的缓存

Skills 增强

• cavem

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Claude Code 是一个由 AI 驱动的编码助手

• 理解和编辑代码，运行指令，构建功能、修复错误和自动化开发任务
• 跨多个文件和工具来执行任务，支持终端、IDE、桌面应用和浏览器中使用

快速上手

官方脚本一键安装：

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# Window

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Ollama 基础

Ollama 是一个支持在本地下载、管理运行大语言模型的工具

• 支持多平台安装，包括压缩包、EXE 文件、Linux 脚本、Docker 镜像等
• 能够管理并下载主流的 LLMs 文件，也支持第三方的模型导入（GGUF 格式）
• 启动模型后，支持在命令行界面交互、也提供了REST API接口用于第三方服务

项目地址 172k ⭐

支持的 LLMs 模型列表

Ollama 基本操作：

ollama pull llama3.3 # 下拉模型
ollama 

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