IT之家 5 月 29 日消息，据 HarmonyOS 开发者技术消息，华为鸿蒙开发团队开源 SimpleGPULayer （简称 SGL ）高性能 GPU 加速框架，面向鸿蒙原生应用提供一站式图形与计算加速能力，全面覆盖 图像处理、AI 推理计算、2D / 3D 渲染、矢量图形生成 等核心场景。 官方表示，目前该框架的图像处理能力已在悟空图像中落地使用，GPU 贝塞尔连线能力也在多款办公软件中完成验证，运行稳定可靠。 随着鸿蒙生态快速发展，相册、修图、设计、扫描、白板、脑图、AI 创作等应用对 GPU 加速的需求日益增长。传统开发模式下，开发者如需直接调用 Vulkan 接口，需处理设备初始化、显存管理、管线创建等大量底层细节，开发成本高、复用性差。 SGL 将复杂的 GPU 能力封装为简洁易用的 API ， 开发者无需关注底层实现，只需聚焦业务效果，几行代码即可快速接入 GPU 加速 ，大幅降低开发门槛。 SGL 对复杂的 GPU 管线做深度封装，开发者无需处理设备初始化、显存分配、管线构建、命令提交等底层逻辑细节，只需准备输入图片、输出图片和滤镜参数， 仅需数行代码即可完成调用 。 以高斯模糊为例： const auto filter = std::make_shared<FastGaussianBlurFilter>(); filter->SetRadius(120); sgl::image::ImageEngine::Process(inputImage,outputImage,filter); 面向鸿蒙应用接入，SGL 已提供 C API 和 NAPI 接口 ，开发者可作为 native 加速库集成到鸿蒙应用中，并向 ArkTS / JS 层暴露业务接口，接入成本极低。 IT之家附开源链接如下： Gitcode ： https://gitcode.com/OpenHarmonyPerfSquad/SGL
做了三件事： 阅读简短word，只有三行字 启动word内容对应的dist包 关闭服务 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
澳洲牧羊大叔随手写的三行 bash，11 天内被 OpenAI、Anthropic 和 Hermes 集体收编了。 一觉醒来，Claude Code 又更新！ 为了让 Claude 持续工作直到任务完成，Claude Code 最近推出的新功能：/goal 。 你只要设定条件，Claude 不完成任务它绝不罢休！ 用过 AI 编程工具的人都懂，这到底多重要！ 你给 Agent 下了一个任务，它跑了三个回合，改了两个文件，突然停下来问你「接下来需要我做什么？」 不是，bug 你这还没修完呢啊！ Agent 越来越聪明，写代码越来越快，但「从头到尾把一件事干完」这件事，到 2026 年初都没有一家能做到。 然后， 一位来自澳大利亚的牧羊大叔 Geoffrey Huntley，用三行 bash 解决了。 while :; do cat PROMPT.md | claude-code --continue done 他把它命名为 Ralph Loop ，致敬《辛普森一家》里那个永远搞不清状况但从不放弃的小孩 Ralph Wiggum。 逻辑极其粗暴，无限循环，反复把同一个 prompt 喂给 Agent。进度写在文件系统和 Git 历史里，上下文满了就开新实例，读文件接着干。 原始，不优雅，但十分有效。 有效到 OpenAI 看见了，Nous Research 看见了，Anthropic 也看见了。 11 天，三家顶级 AI 实验室，不约而同地把这三行 bash 写进了官方产品。 这一刻，所有人都明白了一件事 —— 通用人工智能的临门一脚，可能不是更聪明的模型，而是「把事做完」的模型。 换句话说，AI 编程的核心战场正在从「生成代码」转向「闭环交付」。 11 天，三条线，同一个终点 4 月 30 日，OpenAI 的 Codex 率先上线 / goal。 Greg Brockman 在 X 上只丢了一句，「Codex 现已内置 Ralph loop++」。 一周后，Hermes Agent 跟上。又过 4 天，Claude Code 也上了。 11 天。三家。同一个命令。同一个功能。 但实现路径，差了十万八千里。 Codex「不忘事」，Hermes「不烂尾」，Claude Code「不自欺」。 Codex： 把目标存成一条数据库记录 OpenAI 是三家里最先出手的，方案也最简洁。 在 Codex 里，/goal 是一个持久化的工作流对象，存在本地的 app-server 状态层里。 关掉终端、合上笔记本、甚至重启系统，目标都不会丢。下次打开 Codex，自动接上。 模型通过结构化的 update_goal 工具汇报进度状态，token 预算耗尽时触发「软着陆」而非硬停。 有人用这个功能连续跑了 14 个小时，中间暂停 5 小时去睡觉，回来 Codex 从断点续跑，把一个设备驱动项目做完了。 工程化，干净，但克制。 Hermes Agent： 一个人干不完，那就上一个团队 Hermes Agent 的野心最大。 在这里，/goal 只是冰山一角。真正的重头戏是多智能体看板系统，Hermes 把「让 AI 把活干完」从单 Agent 问题升级成了团队协作问题。 看板的底层是本地 SQLite，持久化存储，跨重启不丢。 你在上面创建一个任务卡片，Hermes 会直接把它拆成多个子任务，分配给不同的 Agent worker。每个 worker 是一个独立的 OS 进程，有自己的身份、模型配置和工作目录。 看板和 / goal 是两套互补的系统。/goal 管的是单个 Agent 的目标锁定（Ralph loop），看板管的是多个 Agent 之间的任务调度。一个纵向深入，一个横向铺开。 最后，是五层防烂尾机制。 第一层，心跳检测。 每个 worker 定期向看板报到，证明自己还活着。 第二层，僵尸回收。 worker 超时没响应？系统自动判定死亡，回收它手上的任务重新分配。macOS 上还有专门的达尔文僵尸检测逻辑。 第三层，退出拦截。 worker 没完成任务就退出了？系统自动把它标记为 blocked，不让它再接新活，防止「摸鱼型 Agent」反复领任务又不做。 第四层，幻觉拦截。 这是最狠的一层。AI 说「我做完了」不算数，系统会验证它实际产出的代码是否真的落盘了。Agent 说自己创建了一个文件但实际上没有？抓住，回滚，重来。 第五层，重试预算。 每个任务有独立的 max_retries，最多重试 N 次，超过就上报人类。绝对不会无限循环到死机。 Claude Code： 做事的人和验收的人，不能是同一个 Anthropic 是三家里最后出手的，但方案最巧妙。 本质上，Claude Code 的 / goal 是一个 session 级别的 Stop Hook。 你设定一个完成条件（比如「test / auth 目录下所有测试通过且 lint 无报错」），Claude 就开始干活。 关键设计在验收环节。每干完一轮，系统不让 Claude 自己判断「我做完了没有」。 它把对话记录和你的完成条件一起发给一个独立的小模型（默认是 Haiku），让这个小模型来裁判。 小模型如果觉得没完成，就需要返回一个具体理由（比如「 test_login.py 还有 2 个 failure」）。然后这个理由会被注入 Claude 下一轮的上下文，指导它接着干。 如果小模型认为完成了，目标就会自动清除，任务结束。 值得一提的是，这个裁判模型不调用任何工具，不读文件，不跑命令。它只看 Claude 在对话里产出的内容。 所以，你的完成条件必须是 Claude 在对话中能证明的东西。 它最长支持 4000 字符，因此你可以写得很细。 甚至，还可以在条件里加约束，比如「不修改其他测试文件」「20 轮内完成否则停止」等等。 决赛进行时：工作流入口 把视角拉远一步。 Claude Code 背后站着 Anthropic，Codex 背后站着 OpenAI，Hermes Agent 接入了两边的模型，同时也是 DeepSeek V4 等模型的主力分发渠道。 三条路径，恰好覆盖了 ASI 决赛的三个生态入口。 而他们争的，也是同一样东西 —— 工作流。 谁的 Agent 先让开发者养成「设完目标就走开」的习惯，谁就锁死了工作流入口。 因为习惯一旦形成，迁移成本是指数级的。 你不会轻易离开一个已经跑通了看板调度、断点续传、checkpoint 回滚的 Agent 基础设施。 一个看似很小的 / goal 命令，背后卡的是整条 Agent 工作流的护城河。 参考资料： https://code.claude.com/docs/en/goal https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.5.7 https://github.com/anthropics/claude-code/releases/tag/v2.1.139 https://developers.openai.com/codex/changelog 本文来自微信公众号： 新智元（ID：AI_era） ，作者：好困 KingZH
最近在折腾梅花易数，发现网上起卦工具要么是网页版广告满天飞，要么是手机 app 动不动就要付费解锁。作为一个写了多年 Python 的人，想着这玩意儿不就是几组数字映射吗，干脆自己撸一个。 于是有了 meihua-yi ( https://github.com/handsomejustin/meihua-yi)。 装好就能用 pip install meihua-yi 装完直接在终端起卦： # 铜钱起卦，每次结果不同 meihua -q "这个项目能成吗" -m coin # 时间起卦，同一时辰结果一样 meihua -q "今天适合上线吗" 输出是这样的： ================ 起卦结果 ================ [主卦] [互卦] [变卦] 上卦: 乾(金) ☰ 上卦: 巽(木) ☴ 上卦: 乾(金) ☰ 下卦: 坎(水) ☵ 下卦: 离(火) ☲ 下卦: 巽(木) ☴ 第 6 爻: ▅▅▅▅▅ ▅▅▅▅▅ ▅▅▅▅▅ 第 5 爻: ▅▅▅▅▅ ▅▅ ▅▅ ▅▅▅▅▅ 第 4 爻: ▅▅ ▅▅ (动) ▅▅▅▅▅ ▅▅▅▅▅ ... 主卦名: 天水讼 体卦: 乾(金) 用卦: 坎(水) 关系: 体生用（泄气） → 不利 主卦、互卦、变卦、体用关系、五行生克，一步到位。 两种起卦法 时间起卦，用的是梅花易数那套年月日时取数的算法。同一个时辰内结果固定，装了 lunardate 会自动转农历算。 铜钱起卦，模拟 3 枚硬币抛 6 次的过程，每次结果随机。如果觉得随机不够有仪式感，也可以手动指定每次投掷的数字： meihua -q "财运" -m coin --coins "6,7,8,9,7,6" 接上 LLM 就能解卦 起卦只是算数，解卦才见功夫。format_hexagram_text() 输出的格式是专门为 LLM prompt 设计的： from meihua_yi import qigua_coin, format_hexagram_text lines, moving, _ = qigua_coin() text = format_hexagram_text(lines, moving) # 把 text 塞进 system prompt ，发给任何 LLM 就行 项目里附了一个完整的 LLM 解卦示例（ examples/ llm_decode.py ），对接的是 OpenAI 兼容接口，本地跑 Ollama 或者用云端 API 都行。铜钱起完卦，卦象文本自动拼进 prompt ，LLM 流式输出解卦结果，从主卦含义到体用生克到动爻爻辞，一路讲下来。 export LLM_URL="http://localhost:8888/v1/chat/completions" python examples/ llm_decode.py -q "该不该换工作" 作为 Python 库用 不需要 CLI ，纯当库调用也没问题： from meihua_yi import qigua_coin, compute_hexagrams, analyze_ti_yong lines, moving, _ = qigua_coin() result = compute_hexagrams(lines, moving) rel, fortune = analyze_ti_yong(result["ti"]["element"], result["yong"]["element"]) print(f"{rel} → {fortune}") # 用生体（得助） → 大吉 零网络请求，零外部依赖（ lunardate 可选），纯算法计算。64 卦全名表内置，体用五行生克判断内置，拿来做什么都行：做成 Telegram Bot 、接进 Home Assistant 、写个 Web 服务，随便折腾。 JSON 模式方便二次开发 meihua --json -q "项目能成吗" -m coin 输出标准 JSON ，主卦互卦变卦的上下卦五行、动爻位置、体用关系全在里面，拿去写前端或者做数据 pipeline 都很方便。 ======================================== 在 Agent 里直接用 项目里内置了三套技能文件，Claude Code 、Hermes Agent 、OpenClaw 三个平台都能直接识别。Agent 看到"起卦"、"算卦"这类关键词会自动调用，起完卦自己解。 Claude Code ，把技能文件复制到你的项目目录： cp skills/claude-code/ CLAUDE.md your-project/ 然后在项目里跟 Claude 说"帮我起一卦，看看这个项目能不能成"就行。 Hermes Agent ，放到技能目录： cp -r skills/hermes ~/.hermes/skills/meihua-yi/ OpenClaw ，按平台的 skill 目录规则放置 skills/openclaw/ SKILL.md 。 前提是环境里装了 pip install meihua-yi ，Agent 会自己跑 python -m meihua_yi.cli --json --method coin ，拿到 JSON 后按体用五行生克的框架解卦，从主卦含义、互卦过程、变卦走向到动爻解读，一路给结论。不需要额外配置 API ，Agent 自己就能解。 =================================== --- 项目地址： https://github.com/handsomejustin/meihua-yi pip install meihua-yi 就能用。如果你也喜欢折腾这些传统数术和代码的交叉地带，欢迎来 GitHub 点个 Star ，有什么想法也可以提 issue 一起聊。
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