Hermes Kanban 看板系统升级笔记

整理时间：2026-05-29 版本：Hermes Agent v0.15.1 (2026.5.29) 技能版本：kanban-orchestrator v2.0.0 / kanban-worker v2.0.0

一、CLI 命令变化总览

新增命令（旧版没有）

变化的命令

二、核心新功能详解

2.1 Swarm v1 —— 蜂群拓扑模式

解决的问题：需要多个专家并行工作，然后统一验证和合成。

Codex 和 Hermes Agent：小孩才选边，大人看场景

说实话，这两个东西根本不是一类。

但在 AI Agent 这个赛道上，所有人都在问同一个问题：“该选哪个？"——好像世界上只能有一个 Agent 活下来似的。

我的看法可能让你意外：两个都值得用，但用法完全不同。

先说结论，再讲道理：

• Codex 桌面端 = 软件工程的编码指挥台。写代码、跑测试、看 diff、提交 Git，它是干活的。
• Hermes Agent = 长期运行的自托管智能体底座。记忆、技能、自学习、跨平台消息交互，它是陪你长大的。

一句话说透：Codex 是你雇佣的工程师，Hermes 是你培养的助手。 工程师按项目结算，助手跟你一起成长。

Codex：围绕代码项目的工程闭环

Codex App 的定位很清晰——一个用于并行处理 Codex 线程的桌面体验，内置 worktree、automations 和 Git 功能。macOS 和 Windows 都支持。

它的强项从来不是"陪你聊天”，而是围绕代码项目形成一个近乎封闭的工作流：

选一个项目文件夹，让 Agent 读取项目、运行命令、修改代码。通过 Git checkpoint、diff、worktree 管理风险。多个线程并行处理不同任务。最后审查、提交、推送或发 PR。

从头到尾，你看得到它改了什么。

官方 Quickstart 说得很直白：Codex IDE 扩展默认以 Agent mode 启动，可以读取文件、运行命令并在项目目录中写入修改。Codex Cloud 更进一步——连接 GitHub 仓库、后台运行任务、完成后审查变更和创建 PR。

说白了，Codex 最好的使用场景就四个：

明确的工程任务。 修 bug、补测试、重构、解释项目结构、生成脚手架。这些活 Codex 干起来最利索。

多线程并行开发。 一个线程做登录模块，一个线程修 UI，一个线程写测试。Codex App 的 worktree 可以让多个任务互不干扰——官方文档原话是，worktree 可以让 Codex 在同一项目中跑多个独立任务而不互相冲突。

Codex 桌面端的翻盘：不是它变强了，是它重新定义了战场

2025 年 4 月，OpenAI 发布 Codex CLI。社区的排名毫不留情——“Cursor > Claude Code > Codex CLI”。

十一个月后，2026 年 3 月，Codex 周活用户突破 200 万，增长 5 倍（Reuters, 2026-03-10）。开发者社区最热的讨论不再是"选哪个"，而是"怎么搭配着用"。

一个产品从"差远了"到"重新定义赛道"，中间到底发生了什么？答案比你想的要简单，也比你以为的要深刻。

从"追赶者"到"重新定义者"

低谷：5% 的使用量

Codex CLI 发布的时机其实不差——2025 年 4 月 16 日，与 o3、o4-mini 模型同期亮相（TechCrunch, 2025-04-16）。开源、免费、运行在终端里。但发布后的反馈泼了一盆冷水：Zack Proser 的评测记录了 40%-60% 的一次成功率（Zack Proser, 2025-05-18）；Reddit 上的排名直接把它排在第三位（r/ChatGPTCoding, 2025-04）；2025 年 8 月，Check Point Research 发现了一个关键安全漏洞 CVE-2025-61260，恶意 .env 文件可以在开发者机器上静默执行任意命令（Check Point Research, 2025-08-07）。

到 2025 年 9 月，Codex 的使用量大约只有 Claude Code 的 5%（WIRED, 2026-03-11）。Medium 上一篇评测的标题直白得刺眼：“So, OpenAI’s Codex CLI is Claude Code, but worse?”

我用纯 Python 手搓了一个 RAG 知识库：不用 LangChain，也能让文档开口说话

全文约 3000 字，阅读需要 6 分钟

起因

最近工作里有个很具体的痛点：文档太多，而且太杂。

合同扫描件、行业报告、内部资料、会议截图、Word、Markdown、PDF，格式五花八门。真正要用的时候，最麻烦的不是“有没有这份资料”，而是“我到底在哪份资料里见过这句话”。

我想要的东西其实很简单：

把这些文档丢进一个系统里，以后直接用自然语言提问，它能从资料里找依据、给答案、贴出处。

市面上当然有很多方案。但试了一圈，总觉得不完全合适：

• 有的太重，依赖链很长，调一个小功能要理解一堆抽象；
• 有的太贵，OCR、Embedding、LLM 全走 API，文档量一大成本就上来了；
• 有的隐私边界不够清楚，公司资料直接传第三方服务器，这事很难放心。

于是我干脆自己写了一个。

项目名叫 RagLite：轻量、透明、尽量把重计算放在自己手里。

它能干什么？

一句话：把你的文档变成一个可对话的知识库。

比如扔进去 35 张截图，或者一本 459 页的扫描版 PDF，等它完成 OCR、分块、向量化和入库之后，就可以直接问：

“将军崖岩画是什么？”

它会先从知识库里检索相关片段，再调用大模型生成回答，并把来源一起贴出来。这样你既能快速得到结论，也能回到原文核对。

目前支持这些文件：

• Markdown / 纯文本
• Word（.docx）
• PDF，包括纯图片扫描件
• 图片截图（PNG / JPG）

我最看重的是两点：

第一，原始文件不必交给第三方平台。OCR 和向量化默认都可以在本机完成。

第二，代码路径足够短。出了问题，你能直接打开对应文件看懂它在做什么。

为什么不用 LangChain？

不是 LangChain 不好。

它解决的是“快速搭建复杂 LLM 应用”的问题，生态、集成、抽象都很完整。但我的需求没有那么复杂：文档解析、OCR、分块、Embedding、检索、生成，链路清楚，能跑稳就行。

很多时候，框架的抽象层会在前期让你觉得省事，到了调试阶段又把问题藏起来。链条、Agent、Tool、Memory，每个概念都包了一层。检索结果不对时，你可能要一路穿过好几层封装，才能找到真正影响结果的那个参数。

RagLite 的思路更朴素：

每个模块自包含，能少一层就少一层。

项目结构大概是这样：

config.py          # 配置，一个 dataclass
ingest/
  ocr.py           # OCR，调用本地 Ollama
  chunker.py       # 文档分块
  embed.py         # 向量化，支持多种模式
  pipeline.py      # 入库流水线
serve/
  store.py         # ChromaDB 存储
  retriever.py     # 混合检索
  api.py           # FastAPI 接口
  mcp_server.py    # MCP 协议

没有太多魔法。哪一步出问题，就看哪一个文件。

RAG 选型不踩坑：15 个项目的真实数据告诉你谁在裸泳

数据采集日期：2026 年 5 月 26 日。所有量化数据来自 GitHub REST API 实时采集，社区评价来自 GitHub Issues、Reddit、HackerNews、知乎等 8+ 独立信源的交叉验证。

一、为什么 RAG 赛道值得重新审视

2023 年，RAG（检索增强生成）还是 LLM 应用的"标配架构"，几乎每个 AI 项目的技术选型讨论都从"用 LangChain 还是 LlamaIndex"开始。到了 2026 年，局面已经截然不同——框架之间开始分化，“去框架化"的声音越来越响，LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 公开承认"框架时代正在结束”。

这不是说 RAG 本身不重要了。恰恰相反，几乎所有企业级 AI 落地场景都绕不开它——客服知识库、合同审查、技术文档检索、合规问答，每个场景背后都需要"让 LLM 基于你的私有数据回答问题"的能力。真正变化的是选择变得困难了：GitHub 上叫得出名字的 RAG 相关项目就有几十个，每个都宣称自己是"最佳实践"。选错一个框架的代价不只是技术债——团队时间、项目窗口期、甚至是领导层对 AI 战略的信任，都是沉没成本。

我们做了一件事：用数据说话。采集了 15 个主流 RAG 相关项目的实时 GitHub 数据，加上对 LangChain、LlamaIndex、Dify、RAGFlow、Haystack、LightRAG 六个核心项目在 Reddit、HN、知乎、GitHub Issues 等多源的社区口碑交叉验证，形成这份面向技术决策者的全景扫描报告。

二、15 个项目，六个赛道：一张全景图

先看全貌。这 15 个项目并非都在做同一件事，它们可以归入六个差异明显的赛道：

一个反直觉的发现：Stars 最高的不是 RAG 框架，而是端到端平台 Dify（129.4K Stars），比排名第二的 LangChain（122.7K）还多出近 7000 颗星。这背后反映的趋势是越来越多的团队不想自己拼积木了——从数据解析、向量化、检索、到 Prompt 编排和前端交付，他们想要一个完整的、可视化的解决方案。

国内新闻网站/APP排名分析报告——以手机新闻APP为视角

编制时间： 2026年5月
数据截止： 2025年12月（部分数据更新至2026年Q1）

摘要

截至2024年底，中国网络新闻用户达8.11亿（CNNIC第55次报告），覆盖超七成网民，新闻资讯APP端独立覆盖用户4.79亿（月狐iApp数据）。然而，一个根本性变化正在发生：87%的用户通过短视频获取新闻，仅57.1%通过传统资讯APP获取（腾讯研究院T-ask调研）。中国新闻消费的主渠道已从"读新闻"转向"刷新闻"。

本报告以手机新闻APP为核心视角，综合APP市场格局、Web端流量排名与竞争深度分析三维度数据，呈现2024-2025年中国新闻资讯行业的竞争格局与演进趋势。核心发现如下：

• 今日头条以3.91亿MAU稳居新闻资讯APP首位（QuestMobile 2025Q2），但短视频平台（尤其是抖音）正以9.78亿去重月活的规模，成为新闻分发的真正霸主。
• Web端全面边缘化：排名第一的搜狐网月访问量仅17.11M（Semrush），今日头条Web端4.65M不足其APP端用户量的1.2%。
• AI已深入渗透新闻生产与分发：92%头部APP采用AI推荐算法（QuestMobile），腾讯新闻AIGC日均产能12万条，内容成本下降41%（腾讯财报）。但从业者普遍认为AI当前角色以"辅助"为主（50.5%认同），而非"颠覆"（腾讯研究院）。
• 市场呈现"头部集中+垂直分化"的双轨格局：头部平台占据超65%用户活跃时长，但财经等垂直领域仍保持70%以上增长。

一、行业概述与调研背景

1.1 宏观市场概况

中国网民总量已达11.08-11.25亿（CNNIC第55/57次报告），其中移动网民占比99.6%（CNNIC第57次报告）。网络新闻用户8.11亿（CNNIC第55次报告，2024年12月），占网民总量的72%以上，是渗透率最高的互联网应用之一。

行业市场规模方面，人人文库行业报告估算2025年新闻类APP市场规模约420亿元，2030年有望突破780亿元。但需指出：该数据为行业报告估算值，原始出处不明，置信度为低。本报告引用此数据时均标注来源与置信度，供读者审慎参考。

在线新闻资讯APP覆盖用户4.79亿（月狐iApp数据），T1、T3两份研究报告对此数据交叉验证一致。这表明APP端用户约为网络新闻总用户规模的59%，余下用户通过浏览器、社交平台等其他渠道获取新闻。

1.2 调研背景与方法

本报告综合三份独立研究报告的数据进行交叉验证与分析：

• T1《APP市场格局报告》：聚焦APP端MAU/DAU排名、用户画像与市场格局
• T2《网站排名与流量报告》：聚焦Web端流量排名（Semrush、Chinaz等工具采集）
• T3《竞争深度分析与行业趋势报告》：聚焦商业模式、技术路线与竞争策略

三份报告共引用22项数据来源，涵盖官方统计（CNNIC）、行业数据平台（QuestMobile、月狐iApp）、上市公司财报（腾讯、新华网、人民网）、第三方流量监测工具（Semrush、Chinaz）等。本报告对数据冲突进行了仲裁（详见各章节注释），对置信度进行了分级标注。

1.3 核心命题

本报告围绕一个核心命题展开：中国新闻消费的渠道范式是否正在发生根本性转变？ 如果是，这种转变对平台格局、商业模式和行业未来意味着什么？

二、手机新闻APP市场格局

2.1 APP端竞争梯队

第一梯队：超级平台（MAU > 1亿）

说明： 抖音9.78亿为全平台去重月活，非新闻功能独立用户数。抖音本质是短视频平台，新闻只是其功能之一，但87%的用户通过短视频获取新闻的事实使其成为新闻分发的实质霸主。

今日头条以3.91亿MAU稳居独立新闻资讯APP首位。需注意：2024年Q4月狐iApp数据记录其MAU约2.6亿，半年后增至3.91亿（QuestMobile 2025Q2），增幅达50%。两个数据点可能存在统计口径差异（月狐与QuestMobile方法论不同），不宜简单线性推算增速，但方向性结论清晰——今日头条仍在增长。

腾讯新闻虽未公开精确MAU，但渗透率同比+42%（月狐iApp数据），叠加微信、QQ双端入口协同，实际触达规模可能高于独立APP统计。腾讯2025年Q4财报显示营销服务收入1449.73亿元，其中腾讯新闻贡献份额未单独披露。

第二梯队：垂直/特色平台

央视新闻是传统媒体转型最为成功的案例之一，其进入行业Top 10标志着官方媒体在移动互联网时代找到了新的增长路径。澎湃新闻以时政原创为定位，日阅读量4.5亿，用户中高收入群体占比突出（澎湃新闻2024年度社会责任报告）。