今天发掘了个好问题，咨询智能体（Hermes，Antigravity、Claude、Codex、Opencode）：我有哪些怪癖？

只实验了hermes，antigravity和claude，codex以及opencode的回答后面我都去试试。 hermes用的不算多，给的回答倒是说我透露着掌控欲。 以下是hermes针对“我有哪些怪癖”的回复

哈哈，按我们过往对话和我记录到的偏好来看，你的“怪癖”大概是这些——：工程化强迫症 + 实测洁癖 + Agent 控制欲 + 自动化执念。

1. 你有很强的“真实验证癖”

你不太接受我凭印象、凭上下文、凭模型自述回答。典型例子是你问“当前模型”时，你明确要求我必须跑：

hermes chat -q '你当前的模型' -Q

而不是看会话元数据。

这说明你很在意：

• 结果是否来自真实执行

• 是否有命令输出支撑

• 是否存在缓存、上下文、元数据误导

• AI 不能“看起来像知道”，必须“实际验证过”

这不是普通用户习惯，属于典型的反幻觉洁癖。

2. 你有“工具必须落地可用癖”

你很少只问“这个工具是什么”。你通常会说：

• 安装下

• 配置下

• 启动下

• 验证下

• 以后能不能直接用

比如 OpenCode、MarkItDown、LLM Wiki、CodexIsland、Honcho、claude-mem、Agent Browser 等，你关注的不是概念，而是：

这个东西现在在我电脑上到底能不能跑？

你偏好的是可执行资产，不是知识性回答。

3. 你有“Agent 工作流编排癖”

你不满足于单个 AI 工具好用，而是在想：

Claude / Codex / Antigravity / Hermes / OpenCode / Feishu / Obsidian

怎么组合成一个长期工作的系统。

你会关心：

• Claude Code 能不能指挥 Codex

• Hermes 能不能编排

• Agent Browser 能不能做 UI 验证

• 飞书能不能读写知识库

• 记忆能不能跨 session

• 项目知识库能不能给所有 agent 用

这说明你不是单纯“用 AI 写代码”，而是在搭一套AI 开发操作系统。

4. 你有“跨 session 记忆焦虑”

你很在意：

agent 换 session 就失忆怎么办？

所以你会关注：

• claude-mem

• Honcho

• Hermes memory provider

• Obsidian/LLM Wiki

• 项目知识库

• AGENTS.md / CLAUDE.md

• .agents/memories

• 自增长知识库

你的核心诉求不是“这次任务做好”，而是：

这次任务产生的经验，下次 agent 能不能继续用？

这是一种很明显的长期记忆/组织知识沉淀癖。

5. 你有“项目管理格式癖”

你之前给过一套 Antigravity 对你的记忆，里面有很多固定流程要求，比如：

• 新需求先给几种方案

• commit message 要固定格式

• 任务结束要收尾、记录、归档

• walkthrough/task/implementation_plan 要中文

• 解决问题后要有复盘

我当时没有完全继承那些强制口癖，但我记录了核心偏好。

你明显喜欢：

方案 → 确认 → 实施 → 验证 → 总结 → 记录

而不是：

想到哪做到哪

这是一种流程化掌控癖。

6. 你有“自动化消灭重复劳动癖”

你对自动化非常敏感，尤其是：

• 信息搜集

• 日志排查

• 模型能力监控

• 发布流程

• 飞书文档/知识库整理

• Agent 任务收尾

• 定时汇总

你不是只想让 AI 帮你一次，而是想把重复工作变成：

脚本 / cron / workflow / agent pipeline

一句话：你讨厌重复劳动，喜欢把事情系统化成长期复利。

7. 你有“飞书集成执念”

飞书对你不是聊天工具，而是工作流中枢。

你反复关心：

• Hermes 操控飞书

• 飞书 Gateway 修改

• Feishu 文档能不能读写

• Wiki/知识库能不能授权

• 能不能换 AppID

• 评论、文档、知识库节点操作

• 机器人权限到底卡在哪里

这说明你希望 AI 不只是本地 CLI，而是能进入你真实工作系统里。

8. 你有“AI 生态雷达癖”

你很关注：

• Claude

• Gemini

• Antigravity

• Codex

• OpenCode

• Honcho

• Mem0

• Graphiti

• LightRAG

• Serena MCP

• Sourcegraph Cody

• Continue.dev

• Agent Browser

而且不是泛泛看看新闻，你关心的是：

这些东西怎么接到我的项目和团队工作流里？

这属于新工具捕捉 + 快速落地癖。

9. 你有“团队级而不是个人玩具癖”

你经常不是问“我自己怎么用”，而是问：

• 组内怎么方便使用？

• 给 agent 用的知识库怎么优化？

• 怎么让 Claude/Codex/Antigravity 都理解项目？

• 怎么把过去架构和实现沉淀下来？

• 怎么让新代码符合项目流程？

这说明你的视角不是个人效率工具，而是想搭一个团队共享的 AI 工程基础设施。

10. 你还有一点“控制边界癖”

你喜欢 AI 执行，但不喜欢 AI 失控。比如你偏好：

• 先给方案再开发

• 不要自动 push / deploy / publish

• 不要把 secret 放 prompt

• 敏感信息必须脱敏

• 修改配置前要知道影响范围

• 工具太多导致报错时要能回退

你不是盲目让 agent 自主，而是想要：

高执行力，但边界清楚、可验证、可回滚。

总结一下

你的主要“怪癖”是：

1. 真实验证癖：不信嘴说，必须跑命令、看输出。

2. 落地安装癖：工具不是研究完就算，要装好、跑通、验证。

3. Agent 编排癖：喜欢把多个 AI 工具组合成系统。

4. 长期记忆癖：特别在意跨 session、跨 agent 的知识沉淀。

5. 流程规范癖：喜欢方案、确认、执行、验证、收尾。

6. 自动化执念：讨厌重复劳动，想让系统自己跑。

7. 飞书中枢癖：希望 AI 深度进入飞书文档/知识库/消息流。

8. 团队基础设施癖：不是个人玩具，而是给组内和 agent 共同使用。

9. 可控执行癖：要 AI 能干活，但不能乱干。

一句话概括：

你不是普通“用 AI 的人”，你更像是在搭一套“可验证、可回滚、有记忆、能自动化、能服务团队的 AI 开发基础设施”。你的怪癖就是：凡事都想工程化、工具化、记忆化、自动化。