在刷公众号文章时，我看到了一篇《不能久坐！用100行代码写个“定时起立喝水”小工具》。原文中的工具是在 Windows 平台下开发的。我把文章链接发给 Hermes，让它将这个功能实现一个 macOS 版本。

https://mp.weixin.qq.com/s/nSENKRpGUlA7jvFYSBXz_w

我在手机飞书上直接与 Hermes 进行语音对话，把需求说清楚。Hermes 随即调用浏览器工具读取了文章的全部内容，理解需求并开始编程。

没过多久，程序就写好了。代码实现了以下功能：

运行后，macOS 菜单栏中便出现了计时提醒图标：

点击提醒框可以进入设置界面，进行个性化调整。

你还可以自由选择休息的时长。

测试之后，我又提了一些修改建议：

Hermes 接入了方舟的 coding plan，底层使用的是 ark-code-latest 模型。这里是 Hermes 的具体配置：

Hermes 与飞书的接驳相当顺畅，在浏览器中扫码即可完成绑定，整个操作体验非常便捷。

在运营公众号的过程中，很多时候我们需要集中整理或备份所有历史文章的链接，但后台手动复制不仅费时，还容易遗漏。这款用 AI 辅助开发的浏览器插件，恰好能帮你高效完成这项任务：

项目地址：https://github.com/hyang0/wechat-article-exporter

使用流程也很直观。首先，进入公众号后台的“发表记录”页面：

接着，点击插件图标开始导出，它会自动抓取当前可见的文章信息：

插件还支持自动翻页功能，会把所有页面的记录逐页读取，直到覆盖全部文章。完成后即可导出为 CSV 文件：

点击“导出CSV”按钮，获得的表格内容清晰明了，包含标题、链接等字段，非常适合用来做数据分析或内容归档：

语音识别 API 和语音生成 API 是音频大模型的两大核心应用方向。会议纪要自动生成、语音输入法等都属于语音识别的典型场景。

与文本类大模型相比，音频类大模型的 API 调用对实时性、稳定性和处理逻辑提出了更高的要求。在实际应用中，语音识别 API 主要分为切片式和实时流式两种调用模式。

通常，我们拿到的是一个兼容 OpenAI 格式的音频 API 接口，例如：

url = "http://localhost/v1/audio/transcriptions"

请求体大致如下：

data = {
    "file": file_input_mp3,
    "model": model
}
response = requests.post(
    url,
    headers = headers,
    data = data
)

下面是一个通过切片方式模拟实时语音识别的演示：

切片方案虽然简单，但会带来上下文过短、调用频率高、识别准确率不足等问题，容易产生歧义。

把音频切成 3 秒、5 秒或 8 秒的小段，本质上是在“实时感”和识别质量之间做的一种妥协设计。

• 方案 A：录制完整音频再一次性发送 → 难以做到实时反馈，用户需要等待较长时间才能看到识别结果。
• 方案 B：每隔几秒切出一段并发送 → 接近实时体验，但也引入了一系列新的挑战。

使用切片会遇到哪些典型问题？

问题一：词语或句子被强行切断

假设用户说：“今天天气真好，我们去公园吧”，切片可能变成：

• 第 1 段 (0-3s)：“今天天气真” ← 句子被截断
• 第 2 段 (3-6s)：“好，我们去公园吧”

每一段都是独立识别，模型无法感知段与段之间的自然边界，断句位置极易出现识别错误或多余的标点符号。

问题二：上下文信息严重丢失

每次只能“听到”几秒钟的音频，模型缺乏前文语境参考。以下情况都会受到严重影响：

• 跨句子的语义关联（例如“他刚才说的那个方案……”）
• 语气词、连读和吞音现象
• 专有名词依赖上下文才能正确推断

段越短，上下文窗口越窄，识别准确率越低。

Trae Work 可以理解为字节跳动推出的通用办公智能代理，其定位直接对标 QClaw、WorkBuddy 等同类智能体产品。需要明确的是，Trae Work 与编程专用的 Trae 并非同一应用，两者在功能和定位上有所差异。

两款应用的安装包文件也不相同，体现了在分发层面的独立设计：

Trae Work 的界面更偏向办公场景，并非纯粹为编程而打造，整体交互围绕日常办公任务展开。

在多模型支持方面，Trae Work 允许接入第三方模型，并且所有配置均会保存在云端，确保跨设备无缝同步。值得一提的是，Trae Work 与 Trae 共享第三方模型配置，在一处完成设置后，另一应用会自动同步，极大提升了使用的便利性。

Trae Work 提供了 Work 模式与 Code 模式之间的切换能力，因此它不仅能够处理办公事务，同样可以用来编写代码，实现一专多能。

需要指出的细节是，国内版本的 Trae 严格意义上应被称为 Trae CN，以区别国际版本。

Trae 与 Trae Work 共享模型配置的机制在实际体验中非常直观：一旦在 Trae Work 中配置好第三方模型，进入 Trae CN 即可直接看到相同的模型选项，无需重复操作。

国际版提供的模型选择情况如下：

值得注意的是，若使用第三方模型接入，Trae 与 Trae Work 均不收取任何费用，这对于追求性价比的用户无疑是个好消息。对于那些不习惯使用 Claude Code 命令行交互、更倾向于图形界面操作的开发者来说，直接使用 Trae 进行开发是一个理想的选择。

目前，我们国内的 AI 工具已经表现得相当成熟，国产模型在性能上达到了国外同类模型约 90% 的水准，应对常规的功能开发已经足够。相比之下，国外工具每月的收费往往在 10 到 20 美元之间，而国产模型的定价十分亲民，例如花 20 元人民币就能畅用两个月，性价比优势极为明显。

很多人的 AGENTS.md 是这么写的：“我们重视干净、经过充分测试的代码，请遵循 TDD 原则，提交前确保所有改动都经过测试。”——结果 Codex 该不写测试还是不写测试。GitHub 分析了 2500 个包含 AGENTS.md 的仓库，得出了一个扎心的结论：大多数 Agent 指令文件之所以失败，不是因为技术限制，而是因为它们太“模糊”了。问题不在于你写错了什么，而是你写的是一份给人阅读的说明书，而不是给机器执行的行动指令。这篇文章，就是来帮你迈过这道门槛的。

一、先弄清楚 AGENTS.md 到底是什么

如果你正在使用 Codex，AGENTS.md 是无法绕开的。但很多人对它的定位仍然一知半解。

最直接的定义：AGENTS.md 是写给 AI Agent 的 README，是一份面向机器的操作策略文件。

人类通过 README.md 来理解项目，AI Agent 则需要一份专门的文件来掌握“在这个项目里我该如何工作”——构建命令是什么、测试怎么跑、代码规范有哪些、什么叫“一个任务完成了”。这些信息如果硬塞进 README 会让人类文档变得臃肿难读，因此把它们单独拆出来更合理。

2026 年的新身份：正式开放标准

很多人可能还停留在过去的印象里，这里必须更新一下认知：

Agentic AI Foundation 的白金成员名单本身就很能说明问题：Anthropic、Google、Microsoft、OpenAI。四大厂商都在背后，这意味着 AGENTS.md 不是某家公司的私有格式，而是 AI 编程领域的“事实标准”。

来源：AGENTS.md 模式：哪些做法真正改变了智能体行为、面向 AI 开发的软件架构模式（知乎）

2026年度Prime Day即将在6月23日正式拉开序幕，此刻距离战场开启仅剩短短数日；另一边，沃尔玛旗下“Walmart Deals”选择提前一天，于6月22日抢跑发起正面迎击，两大平台的大促节奏几乎完全重叠。与此同时，欧盟实施的新政传来倒计时警报——150欧元免税通道将在7月1日全面关闭，而亚马逊COO产地合规要求的强制节点也正压在6月30日。这一切都意味着，6月下旬对跨境卖家而言，既是一次“旺季销量冲刺”的窗口期，更是一场“合规收官”的极限考验。本期还将借助Homary品牌的20亿+营收出海案例，拆解家居DTC的全球打法。

Prime Day 2026倒计时：促销、广告与库存的临战策略

2026年亚马逊Prime Day确认落地6月23日至26日，覆盖美国、加拿大、英国、德国、法国等共计23个国家市场，这是自2021年以来，大促首次从7月提早至6月档期。仅剩几天的时间里，所有卖家的准备动作都高度聚焦在三条主线上：如何组合促销工具、怎样把控广告节奏、以及库存的最终确认。

促销三梯队布局：对于高毛利核心利润款，应全力争取Prime专享价格折扣，以此换得最高层级的流量曝光；而中等利润的冲量款，更适合打出Coupon与站内广告的组合拳，通过走量拉升排名；至于低毛利清货款，只需搭配Coupon辅助出单，以便将降库存当作首要目标。2026年的促销机制也发生了几项关键变动——收费模式从过去的固定费制切换为“预付100美金加1.5%抽佣”，价格门槛随之收紧，要求在近60天最低价的基础上再降低5%，Prime专享折扣更是首次收费，中小卖家的盈利空间因此被进一步挤压。

广告预算的三阶段分配：预热期（大促前7天）建议投放整体预算的20%，集中用于品牌旗舰店蓄水以及自动广告积累初始数据；活动爆发期（大促进行中）加码至60%的预算，用来做精准收割的商品推广与竞品拦截的品牌推广，竞价可以适度上浮20%到30%；长尾期（活动后7到10天）留出20%预算，重点以展示型广告再触达未成交人群。整体广告花费最好控制在销售额的10%以内，并预留出至少15%到20%的机动资金以应对突发变化。

库存确认与应急行动：此时海运补货已经无法赶上大促节奏，需要立刻转向空运或者快船紧急补货。面对ONT8和SBD1等重点仓库约需1至2周的预约时间，可以借助FIST智能转仓功能来降低延误风险。建议同步建立三级库存预警体系，第一级是缺货预警线，按日均销量乘以大促天数再乘以1.5来设定；第二级是死库存清仓线，一旦仓储使用率超过80%就果断清理超龄库存；第三级是AWD蓄水池线，利用卫星仓不占FBA库容的特点执行自动补货，防止断货风险成型。

来源：2026亚马逊Prime Day 6月即将启动 | Amazon Prime Day 2026 Official

值得关注的原因：今年Prime Day前移一个月，备战窗口压缩了将近30天，再叠加同期世界杯的流量争夺效应，广告CPC上涨几乎板上钉钉。卖家有必要精细测算盈亏平衡点，避免用低毛利产品冲入高成本促销场而造成亏损。

沃尔玛“Walmart Deals”强势抢跑：更早开幕与更长的收割窗口

沃尔玛官方宣布其“Walmart Deals”大促将从6月22日持续至28日，不仅比亚马逊Prime Day（6月23日至26日）早一天开放，还额外向后延续两天，正面抢攻的意图十分清晰。Walmart+会员更是可以在6月21日获得24小时提前购特权，率先锁定热销商品。

本次活动覆盖了电子产品、时尚、家居、返校用品等多个品类，线上线下同步展开。值得留意的是，沃尔玛此番大促相比往年7月档期整整提前了两到三周，时间线几乎完全对标Prime Day。对于同时布局亚马逊与沃尔玛的跨境卖家来说，这是一个宝贵的红利——两大平台的大促周期高度重合，意味着有机会实现“一份库存、双平台收割”的高效打法。

来源：沃尔玛宣布2026年夏季大促销活动详情 | Walmart Deals Returns June 22–28

值得关注的原因：三大平台的大促时间全面重叠，卖家必须统筹好各渠道的库存切分与广告预算，避免在单一渠道中投入过重。沃尔玛的7天周期更长，而会员提前购机制则会提前释放一波“首日爆单”能量。

欧盟150欧免税政策宣告终结：直邮成本重构预警

欧盟新规《(EU)2026/382》将于2026年7月1日起正式施行，这意味着延续多年的跨境小包免税时代即将落幕——单票价值不超过150欧元的包裹，不再享受关税豁免待遇。作为近年力度最猛的欧盟税制改革，这项新政将从成本结构、合规标准和运营模型三个维度对跨境卖家带来全面冲击。

核心变化：凡是从非欧盟国家直寄给欧盟消费者的包裹，哪怕单票价值低于150欧元，都需要按照商品所属的海关税则小项统一征收关税。新政还设置了为期两年的过渡期措施，过渡期内每件加收3欧元的临时关税。因采取的申报方式不同（IOSS模式与传统模式），最终产生的税费差异最高可能达到三倍。

直邮链条压力传导：直邮小包的物流成本预计将上浮12%到22%，低价小件商品的利润空间面临大幅压缩。此时IOSS注册已经变成刚性需求——通过IOSS增值税电子申报，可以显著简化清关流程并降低税费负担，最好在6月内完成注册。在此背景下，将货物先行备入欧盟海外仓再落地配送，成为避开直邮关税叠加的最优路径。

来源：倒计时！欧盟150欧免税政策7月1日正式取消 | 重磅落地！欧盟免税时代终结

01 Windows 用户的瑞士军刀

PowerToys 是微软官方推出的一套开源工具箱，目前已经在 GitHub 上积累了 13.5 万颗星，成为微软旗下最热门的开源仓库之一。这套工具集内嵌了三十多个独立小工具，允许用户自由开启或关闭需要的功能。

例如，FancyZones 可以像 macOS 上的 Rectangle 一样精准划分窗口布局；PowerToys Run 是一款比 Spotlight 更强大的启动器；Text Extractor 内置了 OCR 功能，支持一键截图识别文字；还有 ColorPicker 屏幕取色、PowerRename 批量重命名、Keyboard Manager 快捷键重映射等。几乎你能想到的各类效率小工具，它都已经打包好了。

安装之后你会发现，打开其他软件的频率明显降低。只需一条命令 winget install Microsoft.PowerToys 就能快速完成安装。

开源地址：https://github.com/microsoft/PowerToys

02 Coding Agent 用户的账本

当你频繁使用 Claude Code、Codex 这类 AI 编码 Agent 时，有没有认真统计过自己到底消耗了多少 token、花了多少钱，又有多少对话内容其实可以复用？如果没有，这个开源项目 agentsview 可能会帮到你。

它是一款本地 Web 应用，安装后会自动扫描你机器上所有 coding agent 的会话记录，并同步到一个 SQLite 数据库中。随后，它会提供一个统一的网页界面，让你可以搜索、浏览、分析和统计所有对话。

这个工具一口气支持了二十多种主流 Agent，包括 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 等，基本上你听说过的它都能兼容。借助 FTS5 全文搜索功能，即使想找几个月前的某段对话，几秒钟就能定位到。

它将自己定位为 ccusage 的一百倍速度替代品。如果你同时使用多个 Agent，又想搞清楚成本都花在了哪里，不妨深入了解一下。

开源地址：https://github.com/kenn-io/agentsview

03 Chatwoot 开源客服系统

最近 CLAUDE.md 在开发者圈子里彻底爆了。

随便翻翻公众号、知乎、B 站，全是《CLAUDE.md 最佳实践》《50 条军规》《保姆级教程》。后台也总有人问我：到底该怎么写这个文件？

但有个现象很反常——很多人的 CLAUDE.md 写成一部长篇小说，从 50 行涨到 200 行再涨到 500 行，AI 反而越来越不听话了。

我扒了 Tony Bai 的 50 条核心军规、redreamality 那篇一万字的深度文，还翻了 vercel、openai、karpathy 这些一线团队的真实仓库样本。看完我得出了一个可能得罪人的结论：

大多数人在用 2024 年的方法写 2026 年的 CLAUDE.md。

2024 年的标准答案是“尽量详细”。2026 年的标准答案是——尽量少，但尽量活。

一、写太多了 AI 反而记不住

先看一个反直观的事实。

Anthropic 官方在多次分享中提到一个基准（社区转述，非白纸黑字文档）：**前沿模型能稳定遵循的指令总量大约在 150—200 条左右。**一旦超过，遵守率会快速衰减。

这个数字我没办法百分百核实，但有另一个现象指向相同结论——HumanLayer（一家 agent 公司）的 CEO 透露，他们主仓库根目录的 CLAUDE.md 控制在 60 行以内。

来源：redreamality《一万字讲透 CLAUDE.md/AGENTS.md》中对 HumanLayer《Writing a good CLAUDE.md》的转述

知乎上有人做过一个挺严谨的实验：把 3000 字的 CLAUDE.md 逐步砍短。砍到 1000 字有改善，砍到 800 字明显变好，砍到 400 字时关键信息开始丢失，最后稳定在 800 字左右。

我曾无数次安装过 Ubuntu Server，但不连接显示器进行安装完全是另一回事。常规的安装程序无法适用，必须采用不同的方法。接下来，我将一步步带你完成整个操作流程。

Ubuntu Server 的无头安装可以通过 autoinstall 配置文件实现，该文件包含分区、软件包选择、配置详情和网络设置等关键参数，无需任何人工操作即可完成部署。下面我带你走完整个 Ubuntu Server 无头安装过程，你还将了解如何提取和重新打包 Ubuntu ISO 文件，并最终体验到 Linux 服务器的自动化安装。

内容导航

• 前置准备：软硬件要求
• 理解 Ubuntu Server 自动安装机制
• 制作无头安装 ISO 的完整步骤
• 开始无人值守安装

前置准备：软硬件要求

以下是开始之前你需要准备的内容。

硬件与软件

• 下载 Ubuntu Server ISO：自动安装功能仅对 Ubuntu 20.04 LTS 及更高版本有效，建议选用最新发行版，例如 Ubuntu Server 26.04 LTS，以获得最佳兼容性与最新特性。
• Linux 发行版：文中操作步骤适用于大多数 Linux 发行版。我以 Ubuntu 为例进行自定义配置，但所使用的工具均可安装在 Arch 系、RHEL 系等其他发行版上。

若你使用 Windows 电脑，建议安装 Windows Subsystem for Linux（WSL）并选择 Ubuntu。如果你使用 macOS，本教程同样适用，仅在部分工具安装时可能存在细微差异。

• 7-zip：一个命令行工具，支持创建、修改和提取多种归档格式，包括常见的 .zip 和 .7z。

Ubuntu 上安装：

sudo apt install p7zip-full

macOS 上使用 Homebrew：

一、市场全貌扫描

全球白噪音设备市场正处于稳步上升期。依据 Strategic Market Research 的测算，2024年该市场规模约为 7.2 亿美元，预计到 2030 年将攀升至 10.7 亿美元，复合年增长率（CAGR）达到 6.7%。另一家机构 Deep Market Insights 给出的数据更加乐观：2024 年就已达到 11.2 亿美元，并将在 2030 年逼近 18.5 亿美元，CAGR 约为 9.0%。

更为宽广的赛道是全球睡眠科技硬件市场。Future Data Stats 的报告显示，2025 年这一整体规模为 171 亿美元，2033 年有望增长至 398 亿美元，CAGR 高达 11.2%。白噪音助眠仪作为睡眠科技的入门级支柱，正处于从单一功能向智能生态跃迁的关键转折点。

几大趋势愈发显著：便携式产品占据 40% 以上的份额，成为体量最大的类别；智能 App 集成类设备的增速最快；AI 驱动的个性化声景被视为下一代产品的发展方向；线上渠道贡献了约 60% 的销量，天然适配 DTC 模式；美国超过三成的成人正在经历失眠，非药物助眠的需求因此急剧增长。

二、竞争格局详解

市场呈现出清晰的“哑铃型”分布：20 至 35 美元的红海地带充斥着大量白牌产品；60 至 89 美元的品牌真空带几乎无人涉足；100 美元以上的高端市场则由 Hatch、Snooz 等少数玩家把持。尤其值得关注的是，在 69 至 89 美元的价格段内，市面上完全空缺一款同时集成 WiFi/App 控制、高质量无循环自然声、日出日落灯、睡眠追踪以及精美工业设计的全能产品。