TA 叫 Yore (优尔) — 你的第二记忆,为你记住一切重要的事。 用 AI 理解、整理,并在合适的时候提醒你,让每一条重要记忆都不会错过。 Yore ,意为「昔日、往昔、曾经的时光」,它象征那些容易被遗忘,却依然珍贵的记忆。 灵感来自于 OPPO 自带的小布记忆。 本次更新: [增加] 纯语音版本快捷指令 [增加] 左滑删除, 右滑置顶 [增加] 点击记忆 TAG ,查看相关 TAG 记忆 [增加] 提醒事项 APP 可选择不同提醒事项列表,而不是默认 Yore [增加] 关闭删除关联数据,删除记忆的时候,弹窗确认删除哪些。 [增加] 设置页,提醒增加是否显示角标开关 [训练] Ai ,兼容麦当劳取餐码 [训练] Ai ,邮件内容记忆,优先显示邮件标题为记忆标题 [训练] Ai ,识别到邮件记忆,去除签名内容 [修复] Ai 质量模式,灵动岛不显示的 BUG [修复] 没数据,乱显示角标的 BUG [优化] 部分文档说明 [优化] 部分 UI ,提升细节 注意: 纯语音版本快捷指令只支持 iOS 17+ 打开 App Store 下载
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会话里执行的命令已经手动approve并且记住,使用ccs切换供应商,在同一个会话里继续对话又要手动approve了,这个有办法处理吗?我的model_provider都是一致的,custom。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
每次提现的时候,不能记住上次提现的银行卡,要选一遍 然后提现的时候还不能设置刷面容,每次都是输入支付密码 很早之前的时候这两项都是可以的,每次提现点下按钮,刷面容就可以了。 我问了客服,客服说必须这样,改不了。 支付宝故意给提现的人增加难度吧,犯贱
我安装了tavily的mcp,也让他记住了搜索时优先使用tavily,但还是会走browser,请问要如何解决 9 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
记住几个原则: 1.USDT、USDC只在一线交易所理财,风险接近于0,问题在于利率过低。这里的一线所指币安、OK,二线所Bybit也相对可以信任。必须避雷:抹茶、HTX等等。 2.除了USDT、USDC之外,其他的U类稳定币(USD1、USDE、USDD等等)可能会存在短期利率比较高的活动,但是这都是有风险的!稳定币脱锚在熊市是非常常见的事情,也就是说这些非主流稳定币无法再1:1兑换回USDT,导致本金损失。 3.就算在币安,也可能会看到年化利率很高的理财活动,但是基本都要求买入其他加密货币参与活动,这种是典型你图利率它图本金的活动,绝对不要参加。 4.链上理财均不参加,协议被攻击有本金全部损失风险。就算是币安的钱包活动也不能保证绝对安全。 5.明确自己买入U的目的是为了AI,不要为了贪一点所谓的利息搭上不必要的风险。加密货币现在属于熊市,非常凶险,所以除非本身对加密货币很了解,不然不建议去参加任何交易所/链上的非主流稳定币理财活动。本金安全永远是第一位的。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
你说你焦虑个嘚啊,你就记住,当大环境不稀罕你的劳动力,只惦记着你的消费力的时候,你不要再死磕打工精神内耗了,调转枪头,守住你的钱包,既然拼体力他换不来财富,那干脆把花销也断掉,市场否定你的价值,你就去断他的流水,消费得靠真金白银吧,所以底线有一条,就是绝不透支与负债,没有钱就不买,油价飙升,直接卖车,电车电池暴涨,电车也卖了,充电费也涨,果断换两轮电动车,再涨价直接蹬自行车,应对物价就一个绝招,过低物质欲望的日子,你要懂得,只有你捏死消费端,就能反向制裁市场,熬到他不得不主动来解决你的饭碗问题。
上来给我全 restore 了,然后啥都没记住 模型:Minimax M3 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
最开始全部都是日文 就去把设置里改成中文,claude.md里指定用中文,让它记住别用日语用中文 结果还是能冒点日语出来,如图 还有什么招没有 节点用的是台湾的 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10522-7 [!abstract]+ 炎症激活血细胞,导致衰老和恶性肿瘤的发生 1,2,3 。造血干细胞(HSC)能够终生存活于感染之中,维持终身造血功能 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ,但人类HSC如何响应和适应炎症应激仍不甚明了。为了从经验层面理解这种适应机制,我们构建了异种移植炎症-恢复模型,并对异种移植的人类HSC进行了单细胞多组学分析。我们鉴定出两个转录和表观遗传特征不同的HSC亚群,其中一个亚群被命名为HSC炎症记忆(HSC-iM),保留了既往炎症治疗的分子记忆。HSC-iM亚群表现出静止状态,且造血输出受到抑制。在分子水平上,HSC-iM程序在成人和儿童样本的造血干细胞(HSC)中均富集,涵盖了从新冠肺炎康复、镰状细胞病、衰老到克隆性造血等多种情况,这既验证了我们异种移植模型的有效性,也证实了HSC-iM的生理相关性。HSC-iM中的克隆性造血突变通过促进HSC活化和分化来减弱炎症应激的影响。此外,在异种移植和生理条件下,均证实了促炎性HSC-iM转录程序能够传递给分化的免疫子代细胞。最后,在人群队列分析中,循环血细胞中HSC-iM程序的富集与全因死亡风险评分升高相关,凸显了这一新发现的HSC亚群在表征终生异质性健康结局方面的临床意义。 BIOENGINEER.ORG – 28 May 26 Human Blood Stem Cells Retain Inflammatory Memory A groundbreaking study published in Nature reveals that human hematopoietic stem cells (HSCs) possess a remarkable capability to “remember” inflammatory stress experienced during severe inf [!quote]+ 该研究的作者利用基因组富集分析(GSEA)将 HSC-iM 程序与数千种已知基因通路和特征联系起来。值得注意的是,在将ICU-COVID造血干细胞与其他组别造血干细胞进行比较时,造血干细胞-iM程序在富集方面表现出了最高的统计学意义。这一发现强调了COVID-19严重感染诱导造血干细胞发生的独特转录变化,并提出了这种记忆状态影响免疫恢复和抵御后续感染或炎症损伤的可能性。 除了感染恢复之外,造血干细胞炎症记忆的影响还深入到衰老过程中。慢性低度炎症或 "炎症衰老 "是生理衰老的一个公认标志,会导致组织再生能力减弱和疾病风险增加。通过分析多个骨髓队列中年龄从19岁到87岁的捐献者的23000多个造血干细胞转录组,研究发现与年轻捐献者相比,中老年人的造血干细胞中造血干细胞-iM程序富集明显增加。这些结果表明,炎症记忆程序会随着年龄的增长而逐渐积累,有可能使老年造血干细胞的炎症反应发生改变并导致功能衰退。 与此同时,研究表明,老年造血干细胞转录组变化与造血干细胞-iM特征趋于一致,这进一步证实了炎症是年龄相关干细胞重塑的关键驱动因素。老年造血干细胞群体中上调的DEGs与HSC-iM基因有明显重叠,而且老年个体的染色质可及性也有所提高。此外,还发现了一个由 37 个衰老相关基因组成的元特征,其中富含炎症调节因子,如 NR4A1,已知它能调节克隆造血过程中的炎症抵抗力。这个元特征将造血干细胞iM阳性细胞与无炎症的细胞区分开来,突出了炎症、衰老和干细胞功能障碍的分子基础。 研究人员对镰状细胞病(SCD)儿科患者造血干细胞中的造血干细胞-iM状态进行了研究,这又增加了一个重要的临床维度,镰状细胞病是一种以慢性炎症和早衰表型为特征的疾病。令人吃惊的是,与健康供体相比,SCD患者造血干细胞中的造血干细胞-iM程序明显丰富。这表明炎症记忆特征不仅是生理性衰老的特征,也会在具有持续炎症压力的疾病状态中出现。SCD患者样本中造血干细胞-iM的不同表达进一步反映了疾病的异质性,并为了解炎症如何在不同临床环境中塑造干细胞动态提供了一个窗口。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
[!warning]注:原帖超过编辑时限 从 【开源skill】被跨对话/跨agent恢复上下文反复折磨后,我做了个项目本地记忆skill【新版本前瞻】 继续讨论: [!todo]社区开源推广声明 本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是 以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出 [!check] 版本更新提示:v0.4.0 现已正式发布 已安装的佬友请尽快使用 npx skills update recallloom 来更新使用新版本! 🧶 RecallLoom 让项目自己记住自己。 把背景、进展、关键决策和下一步留在项目文件里。换会话、换模型、换工具,下一次 AI 协作也能接上当前状态。 [!tip]如果觉得对您有帮助,欢迎STAR并推荐给更多佬友! 背景 Hi~ 各位佬友! 距离上次RecallLoom更新已经过去了一段时间,今天终于迎来了RecallLoom的最新V0.4.0版本的正式发布~ 这段时间,我在规划、升级新版本的同时,也在和佬友们交流对于RecallLoom的想法、心得、以及使用感受,非常感谢佬友们对本项目的大力支持,同时也很感谢发现问题、为项目迭代提供思路的佬友们!RecallLoom是与大家一同成长的。【 详细见 原帖 讨论 】 此外,我也在RecallLoom开发项目、自己的硕士学位论文项目中,真实接入了RecallLoom来辅助项目管理,进行了深度体验,个人感受是真的有在提高项目推进效率并降低了解释成本,我很高兴能和佬友们进一步分享。 给新认识的朋友们介绍一下 [!QUESTION] 为什么要做 RecallLoom ? [!fail] 在使用 Agent 推进长期项目协作时,最磨人的常常是开头要费精力解释项目。 我把上述叫做“重启税”。 不知道佬友是不是已经遇到过下面的情况: 换会话、换模型、换Agent,或隔几天回来,就要花时间重新告诉 AI “我在做什么”。 新的 Agent 工具能读到仓库里的文件,却不知道哪些事实 已经过期 、哪些结论 仍然有效 。 平台私有记忆(memory)、聊天记录和项目文件 分开存在 ,关键决策很难跟着项目一起走。 项目一做久,“为什么这么做”“现在什么是真的”“下一步该接哪里”最容易丢。 [!success] RecallLoom 就是为了无痛丝滑解决 “ 项目级记忆 ”和 “ 接力连续性 ” RecallLoom 从项目级别把本项目的背景、当前状态、关键决策、最近进展和下一步,保存在项目内的受控文件里。下一次换会话、换模型、换工具,或隔几天回来时,新的 AI 工具可以快速先接上当前事实真相,再决定要不要深入历史材料。 这让“记忆”从原来聊天开场时的临时解释,变成项目里 可读、可审、可继续维护 的工程资产,摆脱“重启税”的烦恼。 [!QUESTION] 怎么想到做 RecallLoom ? 其实我发现上述问题早就成为大家普遍的痛点,一开始我也在论坛里找各种各样的解决方案,其中不乏各种Agent级别的记忆系统,还有轻量级的一个markdown文档记录一切的方法。但是,我都觉得不太适合自己推进的一些长期项目。 就拿写论文举例,我是一个典型的经管生,我们的论文不仅涉及到研究问题、论证思路、假设、结论推导等,还涉及模型、数据、实证等过程。一套完整论文的诞生,需要敲定研究方案,确认假设与理论推导逻辑,设计变量定义、模型结构、参数,还要进行实证统计检验,这是个复杂、长期的项目,也需要经历反复推翻、验证、再推翻的过程。 如果每次都在一个巨长的session里一直聊下去,本身就不可持续,上下文爆满,反复compact模型幻觉飘到天上去,准确的对话历史也难以高质量召回。 如果每次新开一个对话,又不可能无线fork下去,又要费尽心思组织开场白,费一堆时间来解释来龙去脉,我做到哪了? 文字写作我喜欢用deepseek V4 pro,如果涉及代码、数据工作,我又要切到codex用GPT或者切到Claude Code,这时候又要解释一大堆背景了。 也是在探索过程中,慢慢确定了如今 RecallLoom 的形态和生态位 —— 它是一个轻量的、文件原生的 项目连续性接力 SKILL 30秒开始 1. 安装 RecallLoom 把下面命令复制到终端。 如果你不想处理命令细节,可以把整行交给 Agent 执行: npx skills add https://github.com/Frappucc1no/recall-loom --skill recallloom 之后需要更新时: npx skills update recallloom 2. 首次初始化(可选,仅首次) 如果这是 第一次 在当前项目使用 RecallLoom,需要先初始化项目记忆。 [!TIP]已有 .recallloom/ 的项目可以跳过这一步。 初始化需要用任意一种 显式 唤起方式: 如: 1. @recallloom 初始化当前项目 2. 请用 RecallLoom 接管这个项目 3. 请用 RecallLoom 初始化这个项目 4. rl-init [!info] 首次接入会在项目旁边建立 RecallLoom 的项目记忆目录,用来保存背景、进展、关键决策和下一步。 3. 日常使用: 自然语言继续 项目接入后,常用说法很自然: 如: 继续这个项目 先帮我恢复项目上下文 从上次停下的地方继续 记录今天的关键进展 [!info]在已接入的项目里, 继续这个项目 会让 RecallLoom 先执行恢复步骤:先读取项目记忆,再进入具体任务。 [!SUCCESS] 日常接力无需每次都写 @recallloom 。 4. 熟悉后可用短触发词 (可选) 这些词可以直接发给 AI 工具,作用类似更短的自然语言触发语: 直接输入 你想做什么 rl-init 初始化项目记忆 ,让 RecallLoom 接管当前项目 rl-resume 恢复项目背景、当前状态和下一步 rl-status 查看项目记忆是否完整、是否需要处理 rl-validate 检查连续性文件有没有结构问题 多数时候,说“继续这个项目”就够了;熟悉后再用短触发词提速。 真实效果 眼见为实,下面请看在我的【硕士学位论文】项目中的真实效果: [!WARNING]多图预警 ( Codex Desktop / GPT-5.5 ) [!check]prompt:“恢复论文进展” [!check]prompt:“梳理近一个月论文的推进进展,关键结论,以及我推翻了啥?” [!check]prompt:“上述是通过recallloom恢复的吗?其帮助有多大” 新版本更新了啥 [!TIP]V0.4.0 (2026-05-24) 更准确的恢复路径、更低摩擦的进展更新、更清楚的写入保护和工具边界 v0.4.0版本比较大的变化是:我优化了逻辑架构,吸收轻量“图记忆”的基本原理,但不至于做成重型“图记忆”数据库或RAG检索。 此举,使得RecallLoom现在能够对写入的记忆附带一个“关系路标”,它可以把与之关联的记忆打上路标,在记忆检索、召回、降级、过时记忆退出的时候,能够更加准确。真正意义上,使用文件原生的形态,以轻量化方案来缓解记忆关联的难题。 详细版本摘要如下: 更可靠的项目恢复 :优先读取当前状态、活跃判断和下一步,再按需进入背景材料和历史记录,减少旧信息干扰。 更顺手的进展记录 :更加优化的结构化记录,并提供记录后同步当前状态的标准路径,让“刚刚完成了什么”和“下一步接哪里”保持一致。 更安全的长期记忆写入 :加强修订检查、新鲜度检查、来源文件边界和临时草稿处理,降低把过期内容或不该沉淀的内容写入项目记忆的风险。 更清楚的多工具协作边界 :适配Codex、Claude Code、Gemini CLI、OpenCode 等Agent的最新边界,并提供相应的快捷命令入口,但项目事实仍保存在工作区内的 RecallLoom 文件中。 更清晰的说明 :README、USAGE、SKILL、package metadata 的职责更明确,安装、恢复、更新和可选 native wrappers 的入口更一致。 更严格的隐私与输出安全 :继续对私有路径、token 形态、元数据和外部来源摘要做 public-safe 处理,减少把本地环境细节带入输出的风险。 项目接力循环 RecallLoom 的核心模型可以概括成一个 典型项目记忆循环 : 特性与工程设计 [!info]本节详细内容请移步阅读 README [!TIP]RecallLoom 的价值——更短的恢复路径 少解释、少重读、少猜测,让 AI 工具先接上当前事实。 特性 带来的价值 低重启税 换会话、换模型或隔几天回来时,先恢复项目状态 更快接力 先看当前摘要、最近进展和下一步,快速进入状态 更省上下文 先读小而准的项目记忆,深查只在需要时发生 跨工具接力 换模型、换会话、换 AI 工具时,项目事实仍跟着工作区走 写入更稳 进展记录、当前摘要和校验动作有明确路径,降低把过期事实写回项目记忆的风险 文件化保存 记忆落在 Markdown / JSON 文件里,可读、可审、可迁移 Github链接 [!SUMMARY]帮我点个 STAR 吧! 这对我是个很好的帮助。 github.com GitHub - Frappucc1no/recall-loom: Portable continuity layer for long-running AI... Portable continuity layer for long-running AI projects across models, agents, and sessions. 致谢 感谢迭代过程中所有提供支持和建议的朋友们 感谢各大中转站的GPT资源(我好像花了25亿+Tokens) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Codex 长时间使用一个对话框会导致Codex 未响应发生,想问一下老友们如何在创建新的聊天框的同时尽可能让他记住我们都聊过什么呢? 就这末一会功夫,codex又死机了 15 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
目前据我了解,网页版以及 app 似乎都不能读取整个项目的代码(通常有长度限制或者无法读取某些文件格式) 我个人的 swift 写的项目,有些资源竞争问题导致崩溃,目前还没有好的方式解决。想问下目前哪个 AI/agent 可 以解决。 额外问题: openclaw 可以自动在股票市场上赚钱了吗😄,token 烧的速度怎么样。
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