AI产品狙击手

用过 Claude Code 的人大概都有这种体验：聊得再久，换个项目它就把你忘干净了。它自带的 auto memory 只是往本地一个 memory.md 里写笔记，上限 200 行，超了直接砍，而且每次开工都要把整个文件原样塞进上下文，谈不上任何检索。开源项目 Hindsight 要解决的就是这些问题，目前已经拿到 39,000 多颗星。 Hindsight 存记忆不是记流水账。它会先把对话里的人物、事件、谁和谁有什么关系都挑出来分门别类存好。等你提问的时候，它从四个方向同时翻账本——意思相近的、带关键词的、人物关系对得上的、时间上对得上的，各查各的再汇总，只把跟当前问题有关的那部分记忆递给 AI，而不是像原方案那样整个文件硬塞。 它对「前后说法变了」的处理也很讲究。比如你上个月说项目用 A 方案，这个月改成 B，它会把新旧说法都留着并标清楚谁先谁后，而不是用新的把旧的直接抹掉。此外还有一步 reflect，让 AI 自己回头归纳，把零散事实沉淀成可以持续更新的心智模型。 安装上也不复杂。官方出了 Claude Code 的 MCP 插件，一条命令装上之后，多个智能体就...

MiniMax M3.1 Flash Preview 的测评报告来了。这个模型的 API 还没有完全放开，只能在他们自家的 MiniMax Code 客户端里用，所以这次只能把客户端下载下来测。之前 PI 上接 M3 测评时表现太差，本来希望这次在专属客户端上能表现好一点，否则真就谁都别赖了。思考模式直接开到最高，用平台送的 800 积分跑我们这套祖传测试用例。 第一题是强约束指令遵循的句子生成测试，情况不太妙：第三到第十句全都没有按 1 到 10 结尾，也就是说只有前面两句对了。第二题是鹈鹕土星环骑自行车的 SVG 测试，先看积分，两道题跑完只剩 430，差不多用掉了一半。效果上，两个鹈鹕骑车同时出现了——这是第一次有模型犯这种指令遵循的错误；转弯也明显不行，根本没有转弯，鹈鹕骑到下方还是倒着走的。 第三题是复合弓射箭 SVG，跑完剩 310 积分。问题不少：上下滑轮是同方向转动的；拉弓时明显能看到箭不在弦上；右手握弓、弓弦却跑到了手背这一边，那左手还怎么拉弓；左手拉弓时，箭又明显在右手外侧，这个拉弓姿势该有多别扭。 第四题是实现一个精美的浏览器内操作系统，差一点点就做完...

这一集测的是 OpenRouter 上刚上线的路由模型 Jev Router。TypeSafe 的 Jev 决策模型之前很火，拿来做大语言模型路由再合适不过，Jev Router 估计就是这么应运而生的——它会根据问题的难易程度，用不同的思考深度把请求路由到对应的模型。 不过开测前先看了眼余额：上次 23 号充的钱，测完 GPT6 和 Claude Opus 5.5 就只剩 2 美刀，不太够。所以这次也顺便指望它能多路由到免费模型。 第一题，强约束指令遵循句子生成。 完成得很快，而且没花钱，应该就是路由到了免费模型——OpenRouter 上之前测评过的 Space Bunny，不过那个模型上次表现就不太行。回看结果确实不行：第三、四、五、六、八、十句都不是从 1 到 10 结尾的，其他句子读起来还算通顺。 第二题，鹈鹕土星环骑自行车 SVG。 这次花了 0.02 刀，路由到的是便宜的 DeepSeek V4.1 Flash。从这个回答速度看，Jev Router 应该没给它太高的思考深度。效果上整体结构还可以，就是转弯没处理好，到了上方变成倒着骑行。 第三题，复合弓射箭 ...

这个叫 FreeToken 的开源项目，号称能用 8G 显存、以 40 TPS 的速度跑 35B 级别的大语言模型，GitHub 上已经拿下 13000 多颗星了。它凭什么？ 因为现在的开源大模型基本都是 MoE 架构：你每问一句话，内部几十个专家只激活几个干活，其余都闲着。FreeToken 就盯上了这一点——用得勤的专家缓存进显存，用得少的常驻在内存条里，由 CPU 就地计算，不用搬来搬去；GPU 和 CPU 各算各的，按两边实际的速度自动分工。所以 8G 卡也敢跑 35B。当然，你的内存是越大越好。 接口上它兼容 OpenAI 和 Anthropic 格式，编程工具不用改配置就能接上；支持 RTX 30 到 50 系显卡，Windows 和 Linux 都有桌面版。 本地折腾大模型、被速度劝退过的兄弟，建议整一份：先拿 Qwen 那台 35B 的小钢炮试一圈，体验一下不联网满速吐字的感觉。用得好不好，都回来评论区说一说。 访问入口

先来看效果——这是原视频，这是换了人物之后的版本，还可以换特效、换主题。做到这一切的是开源项目 Hypit：它能把任意一条短视频，变成一套可以反复改变的生产工作流。项目在 GitHub 上已经拿下 16,000 多颗星。 用起来不挑地方，Claude Code、Codex 等工具都能用。装好 skill 之后，把一条视频丢给 Codex 之类的 Agent，它就会把整条视频拆开复刻，口播、字幕、B-roll、特效全给你还原出来。 关键在于它的时间轴是跟着台词走的：改一句话，后面所有节奏自动重排。比如带货视频，换主播、换产品；或者把一条播客切片翻成 10 种语言发全球——都只是改参数的事。 更绝的是，同一个工作流能一口气出 100 个变体。换脸、换台词、换产品，只重新生成变了的那部分，其余编排直接复用。你甚至可以完全不用生成模型，字幕和动效用代码在本地渲染。 搞短视频矩阵、AI 带货的兄弟可以蹲一下：先挑一条你数据最好的视频，让它复刻出 5 个变体跑跑看。 访问入口

如果你上班也需要写周报，可以看看千问办公里这个写周报的技能。平时写周报的流程大家应该都很熟：每次都得先上钉钉，往上翻这一周的日程安排、完成情况，看看待办事项都做得怎么样了，还有那些散落在各种会议里的 AI 听记录音和会议纪要，全都要自己一条条找出来，最后赶在快下班前临急临忙写一份周报交差。 这一期就直接用「工作周报」这个 skill 来帮我们自动写。不用多久，一份完整专业的周报就完成了，视频里也展示了这一周到底都干了点啥。 这个能力来自千问办公的技能市场——QwenWork 提供了一批可自定义的技能和专家套件，覆盖 HR、法务、财务、营销、教育等多个岗位场景，选一个就能直接用，写周报只是其中一个最日常的例子。 经常要交周报的同学，可以去试一下。 访问入口

这个开源项目能把你电脑上 Codex、Claude Code 等所有 AI 编程工具的历史聊天记录，变成一份它们共用的记忆：一个 Agent 踩过的坑，换一个 Agent 直接就懂得怎么避。作者是个独立开发者，项目现在快 1000 颗星，但 2000 多个 commit 攒得很扎实。 用法也简单：下载一个 Go 编译好的单文件，跑一行 install，它自动扫描本机所有 Agent 存在磁盘上的会话记录，几秒钟就建好索引，你不需要改任何使用习惯。上次在 Codex 里调通的接口报错，切到 Claude Code，它自己就想起来了，还顺手告诉你哪个文件动过；哪怕是几个月前解决的问题，它都能翻出来。 官方仓库列出的已适配 Agent 有 34 个，除 Claude Code 和 Codex CLI 外，还包括 Cursor、Copilot CLI、Gemini CLI、OpenClaw、opencode、Cline、Kimi Code、DeepSeek Harness、Zed 等。召回不是靠你手动去问：会话开始时、每次提问前、编辑文件前、以及命令执行失败之后，它都会自动递上相关...

美团在中秋之夜发布了 LongCat 2.5 Preview，本期测评同样用 PI 接入，思考模式上 LongCat 只有开和关两档、不支持分 level 调节，所以直接全部打开来测。 第一题是强约束指令遵循句子生成测试。十句话的结尾确实按顺序从一数到十，约束是守住了，但读下来第六、七、八、九句都不通顺，语言质量没跟上。 第二题是鹈鹕土星环骑自行车 SVG 测试。这个模型显然没有理解土星环这条环形轨道：它不是顺着土星环骑行，而是另外又建立了一条轨道；转弯肯定是不行的，骑到下方就开始倒着走。另外鹈鹕身后那块红色的东西估计是自行车坐垫，无论是什么，一直在变动，也是不对的。 第三题是复合弓射箭 SVG 测试。问题不少：箭感觉是被推出去的而不是射出去的；弓是平射出去的，箭却往上跳跃着，想模拟成抛物线但很假；箭没有射到靶心；画面里也看不到复合弓的副弦，那跟一般弓箭有什么区别。 第四题是实现一个精美的浏览器内操作系统。UI 感觉很一般，右上角的设置弹窗根本不工作，只有一团东西在那里闪烁。压轴的太空射击游戏，虽然说实现了 WASD 控制方向，但按下后飞机只是侧了一下身、并没有移动方向，最...

前几天分享了当下大火的决策模型 Jev，以及它的开源平替 Laya。但 Laya 本身的问题也很直接：它就是一个 Python 库——Torch 要自己装，权重还得自己去 Hugging Face 拉。 GitHub 上这个新的开源项目 Laya Server 把这些活全干了：一条 Docker run 命令就能全部搞定，而且离线也能跑。它提供了一个网页控制台，你可以自己在上面创建 API Key，也自带 Playground 可以直接玩。 更关键的是，它对外暴露的是一个 HTTP RESTful API，调用方式和直接调用 Jev 几乎没有任何差别。改个地址，就能从云端切回自己的机器；挂个域名做反向代理，就能直接给团队用。 访问入口

先祝大家中秋快乐！这期带来一个好消息：DeepSeek Harness 官方 Desktop 版本终于要来了。目前网上已经释出了 macOS 和 Windows 两个版本，不过官方还没有正式官宣——是有眼尖的同学在 DeepSeek Harness 的技术论坛里发现的。 我已经把这两个安装包放到了本站的「AI工具严选」页面，Windows 版和 macOS 版都在，按自己的操作系统点对应链接下载安装就行。 如果你想自己编译官方源码来安装，可以搜一下我上一期「一键编译 DeepSeek Harness 官方桌面端源码」的视频教程，步骤很简单。用这种方式安装还有个好处：每次都能拿到最新版本，而不用等官方打包好再发出来。 感兴趣的话赶紧去试一下吧。AI产品狙击手每天分享免费 AI 工具和技巧，关注我。 访问入口