diff --git a/知识/金鹏.md b/知识/金鹏.md
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+## 2026-04-17
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+- [基于 ERNIE Image 一键生成图像](https://aistudio.baidu.com/ernieimage)
+    - ![-](./金鹏/20260417/20260417-001.png)
+    - 网新新思
+    - 让创意在星河中闪光
+    - [ERNIE-Image](https://github.com/baidu/ernie-image)
+    - [张雪峰：被蒸馏的人](https://mp.weixin.qq.com/s/2LdTHK4zP8q9RRCfjR3gsA)
+        - AI蒸馏得出他的话术，但蒸馏不出他说那些话时，心里的那股热乎气。
+        - 技术本身就是一种政治现象，而沉默是其独特的表达方式。
+        - **工具用久了，人会不会也变成工具？**
+    - [AI 爱马仕 Hermes Agent](https://mp.weixin.qq.com/s/dVEuMxGx7yHHxEmyTk5yJw) [官网](https://hermes-agent.nousresearch.com/) [GitHub](https://github.com/nousresearch/hermes-agent)
+        - 自我进化
+        - **智能复利**
+        - 内置自我学习循环机制
+        - Skills由智能体自主生成、自主优化。
+        - 四层记忆架构 + 双文件核心 + 多后端扩展 的记忆系统。
+        - 长期使用，深度个性化。
+        - OpenClaw 的网关优势与丰富生态，与 Hermes Agent 的自进化能力及深度记忆特性相结合，可实现“1+1>2”的协同效应。
+        - 由 OpenClaw 负责多渠道调度与插件调用，Hermes Agent 负责核心推理与能力进化，共同构建更高效、更智能的AI智能体系统。
+        - 快速落地自动化任务可选择 OpenClaw，长期优化智能体能力可采用 Hermes Agent，甚至可实现两者协同部署，解锁AI智能体的更多应用可能性。
+        - OpenClaw → 执行位，负责具体操作。
+        - Hermes Agent → 指挥位，负责记忆和调度。
+    - [腾讯：人工智能正式进入 Harness 时代](https://mp.weixin.qq.com/s/nJS1qMGiR7gWl1A7tchy1Q)
+        - 2026年春天，AI行业出现了一个值得关注的变化：大家不再只聊模型了。
+        - AI落地不只是算法题，更是一道工程题。
+        - 第一个发现：模型能力的天花板，不在模型里面，而在模型外面。
+        - 第二个发现：约束不是对智能的压制，而是对智能的引导。
+        - 第三个发现：Harness让大模型更安全。
+        - 第四个发现：AI无法可靠地评价自己。
+        - Prompt Engineering 是给驾驶员一张地图。
+        - Context Engineering是给驾驶员一套导航系统。
+        - Harness Engineering 是给驾驶员造一辆完整的车，带仪表盘、反馈系统、安全约束和自动巡航。
+        - 驾驶员的觉醒：AI越强大，对人的要求越高。
+        - 真正决定最终产出质量的，始终是坐在驾驶座上的人。
+        - 驾驶员需要有在人类智慧和机器智能之间搭建桥梁的品味。
+        - 一方面，F1赛车手这些顶尖驾驶者的技能价值从未如此之高；另一方面，自动驾驶正在让普通人的出行变得前所未有的安全和便利。这两个趋势不矛盾，它们是同一枚硬币的两面。
+        - 在上层，顶尖的驾驶员，那些真正理解发动机、善于设计线束的人，将产出最优秀的作品。他们的竞争壁垒不是执行力，而是品味、判断力和创造性。
+        - 在下层，大多数人不需要成为高阶驾驶者，也能享受AI带来的能力提升。
+        - 当模型自己长出手脚。
+        - 驾驶员的角色将从“操作者”升级为“委托人”，不再告诉AI怎么跑，而是告诉它要去哪里，然后它自己找路。
+        - **关于方向、意义和价值的问题，永远是人的责任。**
+        - AI的价值不在于它有多强大，而在于我们能在多大程度上驾驭这种力量，让它服务于真实的场景、真实的人、真实的需求。
+    - [阿里：Prompt、Context、Harness 设计哲学与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/JycTfNd7EnmWCnJK-QCf0Q)
+        - 如何说、让AI看什么、构建怎样的运行环境
+        - **共同致力于提升大模型在复杂任务中的可靠性与可控性‌**
+        - Prompt Engineering：动态组装与文件驱动
+            - System Prompt的结构化动态组装
+            - Markdown驱动的文件注入机制
+            - “质量大于数量”的极简主义
+        - Context Engineering：扩展、压缩和记忆
+            - 可扩展的Skills机制
+            - 上下文压缩与修剪
+            - Memory的双层管理
+        - Harness Engineering：约束与引导控制
+            - Harness和Workflow有什么异同
+                - Harness 为大模型提供一个包含工具集、状态记忆和反思在内的一种系统机制，在这个机制内，Agent拥有自主规划（Planning）和循环迭代（Looping）的权利，它可以自己决定调用哪些工具，如果结果不满意可以自我反思并重新尝试，或者根据上下文动态路由或调整。
+            - OpenClaw中的 Harness 实践
+                - 全生命周期的Hook钩子机制
+                - 安全沙箱护栏机制
+                - 强约束执行与人工干预
+    - [阿里：复杂度应该沉到哪里](https://mp.weixin.qq.com/s/VHVZV0rrCxYkbrxjuQzIAQ)
+        - 入口与启动链路：别急着拉起全世界
+        - REPL / UI Orchestration：UI 不是传话筒
+        - Query Loop / QueryEngine：把单轮对话升级成状态机
+        - Tool Runtime：把野生工具变成系统调用
+        - Permission System：不是弹个框就完事了
+        - Task / 多 Agent / 后台执行：多 Agent 的核心不是 prompt 分工
+        - MCP / Skills / Plugins 扩展层：外部可以热闹，内部必须收敛
+        - 总结与总架构：**把复杂度放在对的位置上**
+            - 会话边界问题交给 启动层
+            - 人机协作问题交给 REPL 控制面
+            - 连续运行问题交给 Query Loop
+            - 行动协议问题交给 Tool Runtime
+            - 风险治理问题交给 Permission System
+            - 长时执行和并发问题交给 Task Runtime
+            - 平台增长问题交给 扩展层
+        - 我们最后该带走什么
+            - 先定义执行边界，再发起第一轮推理。
+            - 当 Agent 进入连续运行阶段，query loop 就必须升级成 runtime。
+            - 工具一旦开始碰副作用，工具层就必须制度化。
+            - 权限系统的核心不是确认框，而是可解释的执行链。
+            - 多 Agent 的前提不是 prompt 分工，而是统一任务抽象。
+        - 真正成熟的 Agent 系统，不是“模型更会做事”，而是“组织能把模型做事这件事，稳定地接进交付链路里”
+        - 当模型开始真的做事，系统准备在哪里把这些复杂度接住。
+    - [工具：Markdown-LaTeX](https://mp.weixin.qq.com/s/aTGZcSHryjvWvudWZcBkqA)
+        - Markdown All in One
+        - Markdown Preview Enhanced
+        - Marp
+        - LaTeX Workshop
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 ## 2026-04-10
 
 - [Claude Code Source Snapshot](https://gitea.szis.com.cn/github/claude-code/src/branch/trunk/docs)
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