Anthropic 首次公开内部数据：80% 以上的代码由 Claude 编写、工程师产出提升 8 倍、实验优化从 3x 跃升到 52x。这不是未来预测，这是正在发生的事实。递归自我改进的循环正在加速，我们准备好了吗？
terry.so 博客正式开源。不是套了个深色主题就说终端风——顶部状态栏模拟 tmux pane 路径、底部状态栏是 Vim 模式行、搜索框长得像 grep、文章列表像 ls 输出、frontmatter 直接渲染成 YAML、闪烁光标始终在线，整套交互都是 Vim 键位。AI 是锦上添花，终端才是本体。
从 v6.3 到 v6.8，BMad Method 完成了从工具到平台的跃迁。新一代规划技能——bmad-spec、bmad-ux 重写、bmad-prd 统一——定义了 AI 驱动开发的下一步。
Hermes 的自我进化不止于记忆和技能。当对话变长，上下文压缩让 Agent 保持关键信息不丢失。FTS5 会话搜索让它回溯过往所有对话。Darwinian Evolver 用进化算法优化 prompt 和技能。子代理委派让 Agent 学会分工。轨迹压缩则为训练下一代工具调用模型准备数据。本文是系列的收官之作。
Hermes 的技能是 Agent 的程序性记忆——描述如何完成一类任务的完整指南。技能有完整的生命周期管理：从使用中创建、在使用中改进、长时间不用自动归档。Curator 策展人在空闲时整理技能库，合并重叠、归档过期。Skills Hub 让社区共享技能成为可能。本文分析技能的创建、进化、维护和共享机制。
Hermes 的后台审查机制是闭环学习的核心引擎。每轮对话结束后，它 fork 一个审查代理，回放对话并决定是否保存记忆或更新技能。审查代理继承父代理的前缀缓存降低成本，工具权限被限制为只能操作记忆和技能。最精彩的是它的审查 prompt——明确告诉 Agent 该学什么、不该学什么，以及为什么什么都不做是错失而非中性。
Hermes 的记忆系统不是简单的 key-value 存储。它维护两份独立的持久化档案——MEMORY.md 记录环境知识，USER.md 记录用户画像。采用冻结快照模式保护前缀缓存，内置安全扫描防止提示注入，还支持 Honcho 辩证式用户建模。本文深入分析记忆的存储、注入、安全和扩展机制。