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置顶今天发现了一个我自己做的很酷的产品，叫做旅人信箱，功能特别简单，有一个虚拟的旅人每天会给你发送一封信，附带一张他拍摄的风景，照片会自动设置为New Tab的壁纸，你也可以回复旅人，然后等待第二天的回信吧。
📷附上我的旅人发给我的照片。
去chrome商店搜索『旅人信箱』试试吧:)
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苹果的伟大，在于它曾两次在操作系统领域掀起了革命性的变革，但是现在，我觉得苹果并没有想明白什么是AI时代的操作系统。在AI时代，操作系统也会迎来巨大变化，最大的不同是，软件将从少数人开发多数人使用转向人人拥有属于自己的软件，这是软件史上重大的变化，而作为AI操作系统，将成为产生个人软件和使用个人软件的地方。图形界面不会消失，它是对话之外人们与AI互动的重要方式。
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[开源]AIOS——AI 时代的操作系统
自然语言对话正在成为一种全新的人机交互方式，今天许多主流的 AI 产品都是以对话的方式进行互动的。
尽管对话非常自然，但它并不能解决所有问题。语言本质上是抽象的，有时甚至是费力的。想象一个只有聊天窗口的系统：当你想记录一篇笔记，它会被淹没在滚动的对话记录里；没有归集，没有文件夹，无法组织，难以搜索，不能置顶，也无从排版。如果没有“笔记应用”这个具体的载体，你甚至想不起来要去记录。
对话与界面，不是竞争和替代关系，而是相辅相成，缺一不可。在真正的 AI 操作系统里，图形界面及应用依然是不可或缺的部分。未来不会流于无形，依然会留于物形。
很快，几乎所有的代码都将由 AI 完成。这意味着，人们可以完全按照自己的需求、习惯与喜好，打造专属于自己的软件。同时，AI 也有能力操作、管理、更新这些软件。软件不仅成为了人与 AI 协作的平台，更成为了 AI 更好理解你的窗口。
更重要的是，应用本身在 AIOS 中被赋予了前所未有的能力。在传统应用里，功能由程序代码决定，流程固定，边界受限——而在 AIOS 中，应用可以直接向 AI 下发任务。以“生成式互动小说应用”为例：在过去，要想让 AI 生成的新章节与前文保持连贯且不遗忘剧情设定，我们必须编写极为复杂的逻辑去手动编排、截断和压缩上下文。但在 AIOS 中，“生成下一章”不再是一个需要开发者喂送数据的被动 API 调用，而是应用向底层 AI 发送的一个任务。AI 引擎会自主接管：主动查询数据库，回顾海量的历史记录，动态提取并整合相关设定，最终生成更符合故事逻辑的新章节。
最近这一个月，我构建出了这个初级的 AIOS 原型。当你使用它时，你看到的是一个熟悉的类操作系统界面和一系列预置应用；在“对话”应用中，你可以通过聊天来打造新的应用；同时，你也可以在各个常规应用中直接调用底层 AI 的通用能力。
在实现层面，它由一个 Node 主干服务和独立的应用服务作为基础，并内置了一个结构简单但具备通用能力的 Agent 核心。它当然不是传统意义上用来管理和驱动底层硬件的 OS ，但它是产生应用、使用应用和管理应用的地方。这样的产品，你也不能只是称它为一个 App 或是一个网站，它就是 AIOS 。
🔗 项目链接
GitHub 源码: github.com
💬 交流反馈
Discord 社区: discord.gg
微信: agentready
自然语言对话正在成为一种全新的人机交互方式，今天许多主流的 AI 产品都是以对话的方式进行互动的。
尽管对话非常自然，但它并不能解决所有问题。语言本质上是抽象的，有时甚至是费力的。想象一个只有聊天窗口的系统：当你想记录一篇笔记，它会被淹没在滚动的对话记录里；没有归集，没有文件夹，无法组织，难以搜索，不能置顶，也无从排版。如果没有“笔记应用”这个具体的载体，你甚至想不起来要去记录。
对话与界面，不是竞争和替代关系，而是相辅相成，缺一不可。在真正的 AI 操作系统里，图形界面及应用依然是不可或缺的部分。未来不会流于无形，依然会留于物形。
很快，几乎所有的代码都将由 AI 完成。这意味着，人们可以完全按照自己的需求、习惯与喜好，打造专属于自己的软件。同时，AI 也有能力操作、管理、更新这些软件。软件不仅成为了人与 AI 协作的平台，更成为了 AI 更好理解你的窗口。
更重要的是，应用本身在 AIOS 中被赋予了前所未有的能力。在传统应用里，功能由程序代码决定，流程固定，边界受限——而在 AIOS 中，应用可以直接向 AI 下发任务。以“生成式互动小说应用”为例：在过去，要想让 AI 生成的新章节与前文保持连贯且不遗忘剧情设定，我们必须编写极为复杂的逻辑去手动编排、截断和压缩上下文。但在 AIOS 中，“生成下一章”不再是一个需要开发者喂送数据的被动 API 调用，而是应用向底层 AI 发送的一个任务。AI 引擎会自主接管：主动查询数据库，回顾海量的历史记录，动态提取并整合相关设定，最终生成更符合故事逻辑的新章节。
最近这一个月，我构建出了这个初级的 AIOS 原型。当你使用它时，你看到的是一个熟悉的类操作系统界面和一系列预置应用；在“对话”应用中，你可以通过聊天来打造新的应用；同时，你也可以在各个常规应用中直接调用底层 AI 的通用能力。
在实现层面，它由一个 Node 主干服务和独立的应用服务作为基础，并内置了一个结构简单但具备通用能力的 Agent 核心。它当然不是传统意义上用来管理和驱动底层硬件的 OS ，但它是产生应用、使用应用和管理应用的地方。这样的产品，你也不能只是称它为一个 App 或是一个网站，它就是 AIOS 。
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一直在犹豫要不要买个服务器配置openclaw，但是还是觉得服务器实际上还是在云厂商那里，不踏实，不敢存真正重要的东西。
我想要的是一台看得见摸得着的设备，放在自己家里，通电就能用，运行本地模型，能够与公网能做很好的隔离。
我想要的是一台看得见摸得着的设备，放在自己家里，通电就能用，运行本地模型，能够与公网能做很好的隔离。
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作为一个怀有梦想的产品经理，我倒是希望AGI来的慢一点，让我们这旧时代的人们还能发挥一点余热。梦想是什么？对于互联网的产品经理来说，自然是打造出全世界都在用的产品，扬名立万，名利双收。但是，梦想的最大前提是需求，如果需求都被满足，人人都能做出自己想要的产品，那这个梦想的前提就不存在了，起码是大幅缩小。以前经常听到AI毁灭人类，感觉很遥远或者危言耸听，现在感觉就是，当绝大多数需求都被满足，社会不需要分工，文明何在？也许就像那片树林中的树一样，各种生长，绽放自己。
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App Store新应用提交量暴涨60%，每个人都在用AI花24小时造一个app，每个人都觉得自己会是下一个爆款。
但没人愿意面对的现实是：当所有人都能造app，你的app就什么都不是。
更残酷的是，用户正在跳过app这一层。越来越多的事情直接在和AI对话中完成了——不需要下载，不需要注册，不需要打开任何一个图标。
我们正在见证一个荒诞的景象：无数人兴高采烈地涌入一个正在萎缩的赛道。
但没人愿意面对的现实是：当所有人都能造app，你的app就什么都不是。
更残酷的是，用户正在跳过app这一层。越来越多的事情直接在和AI对话中完成了——不需要下载，不需要注册，不需要打开任何一个图标。
我们正在见证一个荒诞的景象：无数人兴高采烈地涌入一个正在萎缩的赛道。
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开源一个轻量级多agent框架，默认自带七个agent，对话中能够智能刷新系统的提示词，具备记忆管理系统，能够查找以往的聊天记录，可以执行命令和查询数据库，甚至还可以自己搭建新的agent。代码简明易懂，作为agent开发入门上手框架也很不错，地址：github.com
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这两天让 Claude Code 帮我写了个终端转发工具，主要是为了解决外出时还想用 Claude Code 的问题。
之前好几次在外面想改点代码或者查看项目，但是 Claude Code 只能在电脑上用。特别是有时候想到什么思路，但人不在电脑前，就很不方便。于是想着能不能让手机也能连到电脑的 Claude Code 。
具体实现方式就是，电脑上跑个 pty ，服务器用 cloudflare worker 做 WebSocket 中转，网页端用 xterm 做命令渲染和输入。
目前用下来感觉还行，但是还不是很成熟，连接上会有不稳定的情况等等。主要是想知道大家有没有这种需求，需求多的话，会继续投入精力完善。
项目地址： github.com
之前好几次在外面想改点代码或者查看项目，但是 Claude Code 只能在电脑上用。特别是有时候想到什么思路，但人不在电脑前，就很不方便。于是想着能不能让手机也能连到电脑的 Claude Code 。
具体实现方式就是，电脑上跑个 pty ，服务器用 cloudflare worker 做 WebSocket 中转，网页端用 xterm 做命令渲染和输入。
目前用下来感觉还行，但是还不是很成熟，连接上会有不稳定的情况等等。主要是想知道大家有没有这种需求，需求多的话，会继续投入精力完善。
项目地址： github.com
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说实话，我还是Get不到MCP的点。
这件事的本质，其实就是AI发起一个工具调用请求，服务方给出工具执行结果，AI添加到上下文，然后回答用户或者继续调用。
如果说这是为了统一标准，OpenAPI不是已经是标准了吗？全世界的API都在用OpenAPI文档，AI也能直接读懂，工具调用完了结果该怎么加到上下文还是怎么加，为啥还要搞个MCP？
OpenAI的Actions多简单，配个API，写个schema就能用，调用结果直接回来。MCP呢？要学协议、搞服务器、处理SSE、WebSocket一堆东西。但最终不还是要把工具执行结果塞回上下文吗？90%的场景就是查个天气读个文件，用得着这么复杂吗？
这件事的本质，其实就是AI发起一个工具调用请求，服务方给出工具执行结果，AI添加到上下文，然后回答用户或者继续调用。
如果说这是为了统一标准，OpenAPI不是已经是标准了吗？全世界的API都在用OpenAPI文档，AI也能直接读懂，工具调用完了结果该怎么加到上下文还是怎么加，为啥还要搞个MCP？
OpenAI的Actions多简单，配个API，写个schema就能用，调用结果直接回来。MCP呢？要学协议、搞服务器、处理SSE、WebSocket一堆东西。但最终不还是要把工具执行结果塞回上下文吗？90%的场景就是查个天气读个文件，用得着这么复杂吗？
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