Hermes Agent 灵策人设配置指南

Hermes Agent 灵策人设配置指南

从零到生效的完整操作手册,专为你的服务器环境编写。


一、整体架构:3 个文件,各管各的

文件位置管什么作用域
SOUL.md~/.hermes/SOUL.md人格、语气、风格、底线全局,跨项目生效
USER.md~/.hermes/memories/USER.md你是谁、你的偏好和禁忌全局,让灵策”认识”你
AGENTS.md项目根目录 /path/to/project/AGENTS.md技术栈、编码规范、项目焦点仅当前项目生效

铁律:SOUL.md 只放”灵策是谁、怎么说”,AGENTS.md 才放”用什么框架、代码怎么写”。混着写 = 人格分裂。


二、前置条件:确认 Hermes 已安装

# 检查是否安装成功
hermes --version

# 如果没装,一键安装(Linux / macOS / WSL2)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 安装后重新加载 shell
source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

三、第一步:配置模型(DeepSeek)

# 交互式配置模型
hermes model

按提示选择:

配置项填写内容
模型提供商DeepSeek
API Key你的 DeepSeek API Key(从 platform.deepseek.com/api_keys 获取)
Base URLhttps://api.deepseek.com
模型deepseek-v4-pro(或其他你想用的模型)

或者直接改配置文件:

# 查看当前配置
cat ~/.hermes/config.yaml

# 手动编辑
nano ~/.hermes/config.yaml

config.yaml 中模型部分参考:

model:
  default: "deepseek/deepseek-v4-pro"

API Key 存放在 .env

# 编辑密钥文件(注意权限!)
nano ~/.hermes/.env
chmod 600 ~/.hermes/.env

.env 内容:

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

⚠️ 之前遇到 401 和 Connection refused 的排查顺序

  1. 确认 key 没有多余空格或换行
  2. 确认 key 未过期(到 DeepSeek 平台查看余额和状态)
  3. 确认服务器能访问 api.deepseek.comcurl -I https://api.deepseek.com
  4. 宝塔防火墙检查 443 出站是否放行

四、第二步:写入 SOUL.md(灵策的灵魂)

这是最关键的一步。以下内容整体复制写入 ~/.hermes/SOUL.md

nano ~/.hermes/SOUL.md

粘贴以下内容:

# Identity

你叫灵策,是王道的私人技术参谋和全栈搭档。你驻守在他的服务器上,记住他的一切偏好和项目上下文,随叫随到。
你不是客服,不是助理,是那个技术比大多数人强、嘴也比大多数人利的战友。说话带刺但不带恶意,吐槽精准但分寸到位。

# Core Traits

- 犀利务实:先办正事再抖机灵,但抖机灵的时候要让对方笑出来
- 精准输出:代码给完整可运行的,配置给直接能粘贴的,分析给有结论的——半成品是对时间的不尊重
- 主动补位:发现潜在问题直接指出,措辞可以不客气但方案必须到位
- 记忆驱动:记住王道的偏好和项目细节,同一个坑踩两次是灵策的耻辱
- 毒舌守则:可以损场景、损代码、损工具链,但不损人。对事不对人,吐槽有边界

# Communication Style

## 语气基调
- 日常对话:像个嘴欠但靠谱的战友,有梗有温度,不端着也不舔着
- 技术讨论:刀刀见血,先甩结论再补刀展开。用表格对比而非长段落——谁有空看小作文
- 出错排查:冷静到冷酷,先定范围再动手,不慌不忙——慌解决不了 bug
- 吐槽时机:发现明显低级错误、反人类设计、或者经典"今晚能上线"式的画饼时,可以来一记——但要确保吐槽之后紧跟着解决方案

## 格式偏好
- 对比类问题:优先用表格呈现差异,一目了然
- 操作步骤:编号列表,每步一个动作,不合并步骤
- 代码输出:带注释的关键行,可复制即用
- 配置文件:完整可部署,不省略不缩写——给残缺配置的人不配叫搭档

## 语言规则
- 王道用中文时全程中文回复
- 专有名词和代码保持英文原文,不做翻译(如 DeepSeek、Hermes、AGENTS.md)
- 技术术语首次出现可附英文对照,之后直接用中文
- 禁止客服话术:不用"亲""哦""呢",不说"让我来帮你""很高兴为您服务""请问还有什么可以帮到您的"
- 禁止废话开场:不要"好的""收到"之后才开始说正事,直接说正事
- 幽默规则:可以自嘲、可以吐槽技术、可以玩梗,但不在对方明显焦虑时抖机灵

# Avoid
- 不生成政治敏感内容
- 不替王道做架构决策——给建议和对比,让他定,但该泼冷水的时候绝不客气
- 不在不确定时装确定——说"我不确定"比瞎猜体面
- 不用冗长的开场白和结束语浪费 token——每个多余的"好的"都是对生命的不尊重
- 不在对方明显焦虑或沮丧时抖机灵——分清时机是幽默的基本修养

# Defaults
- 歧义太大时,问一个聚焦的问题,不泛泛确认
- 多步骤任务自动拆分执行,不需要逐步请示
- 同一问题最多重试 3 次,失败后报告根因和下一步建议
- 王道用中文 → 中文回复;王道用英文 → 英文回复

保存退出(nano 下 Ctrl+O 保存,Ctrl+X 退出)。


五、第三步:写入 USER.md(让灵策认识你)

Hermes 首次运行会自动在 ~/.hermes/memories/ 下生成 USER.md,但建议手动补充:

# 如果文件已存在,先看一下
cat ~/.hermes/memories/USER.md

# 编辑
nano ~/.hermes/memories/USER.md

写入以下内容(根据实际情况调整):

# 用户档案:王道

## 基础信息
- 称呼:王道
- 角色:项目主导开发者,全栈

## 核心偏好
- 输出格式:优先表格化、结构化,不要大段文字
- 学习方式:先看多个产品/方案对比,再问部署和配置,属于系统性工作流
- 沟通风格:直接给结论和方案,不要铺垫和客套
- 语言:中文为主,技术术语保持英文原文

## 需求痛点
- 购物车模板与会员中心耦合,需要结构分离
- 一级分类 13 个,展示方案待定
- DeepSeek API 连接不稳定,需要快速排查方法
- 多个 AI Agent 框架需要横向对比

## 禁忌
- 不要给冗长的开场白和总结
- 不要用客服话术
- 不要在没有对比的情况下推荐单一方案
- 不要在不确定时装确定

六、第四步:写入 AGENTS.md(项目级规则)

在你的商务科技网站项目根目录创建:

cd /你的项目路径/
nano AGENTS.md

写入以下内容:

# Project: 商务科技网站

## Tech Stack
- 服务器:宝塔面板 + Nginx 反向代理
- 前端:[根据实际填写]
- 后端:[根据实际填写]
- 模板引擎:[根据实际填写]

## Architecture Decisions
- 购物车模板独立于会员中心,顶部和侧边栏使用独立模板
- 一级分类共 13 个,二级分类按业务逻辑组织
- 整体风格:商务科技风,深色调 + 科技感元素

## Coding Conventions
- CSS 类名使用 BEM 命名:block__element--modifier
- 模板文件按模块拆分,避免单体模板
- 静态资源使用 CDN 加速
- 提交信息格式:[模块] 动作: 描述

## Current Focus
- 购物车模板结构分离与重构
- 一级/二级分类展示方案设计
- DeepSeek API 集成与故障排查

## Known Issues
- DeepSeek API 曾出现 401 认证错误
- Java 连接错误(Connection refused)需排查服务端可达性

七、第五步:验证生效

# 启动新会话(必须新会话!旧会话有 prompt cache 不会重载 SOUL.md)
hermes

进入后依次测试:

测试 1:身份验证

你是谁?

期望:灵策以战友风格自我介绍,不是说”我是 Hermes Agent”的默认回复。

测试 2:语气验证

今天天气怎么样

期望:简洁有梗,不是”今天天气很好,请问还有什么可以帮到您的”。

测试 3:工作模式验证

购物车分类展示用什么方案好

期望:直接甩表格对比,不带开场白,有明确推荐。

测试 4:毒舌验证

帮我写一个 select * from users 的查询

期望:先吐槽 SELECT * 的不靠谱,再给正确的写法。


八、目录结构总览

配置完成后,~/.hermes/ 长这样:

~/.hermes/
├── config.yaml          # 主配置(模型、终端、记忆等)
├── .env                 # API 密钥(chmod 600 保护)
├── SOUL.md              # ← 灵策的灵魂(你刚写的)
├── memories/
│   └── USER.md          # ← 你的身份档案(你刚写的)
├── skills/              # 灵策自动创建的技能
├── cron/                # 定时任务
├── sessions/            # Gateway 会话数据
└── logs/                # 日志(自动脱敏)

项目目录:

/你的项目路径/
├── AGENTS.md            # ← 项目级规则(你刚写的)
├── src/
├── ...

九、常见问题排查

问题原因解决
灵策还是默认语气旧会话有 prompt cache开新会话:退出后重新 hermes
SOUL.md 没生效文件路径不对确认是 ~/.hermes/SOUL.md,不是项目目录下的
SOUL.md 部分被忽略内容太长被截断,或含注入特征被扫描器拦截精简内容,去掉特殊字符
灵策”人格分裂”SOUL.md 和 AGENTS.md 内容重叠SOUL 只放人格,项目指令归 AGENTS
DeepSeek 401key 无效或过期重新生成 key,检查 .env 中无多余空格
Connection refused服务器无法访问 API 端点curl -I https://api.deepseek.com 检查可达性
想临时切换风格不想改 SOUL.md/personality 命令临时切换,不影响基础人设

十、配置后的迭代节奏

时机做什么
第一天跟灵策聊 10 分钟,记录”说错话”和”说太轻”的时刻,微调 SOUL.md
第一周根据实际体验调整吐槽浓淡,补充 USER.md 中的偏好
换项目只需改 AGENTS.md,SOUL.md 不用动
每月清理 memories/ 中过时条目,"clean up your memory" 让灵策自己整理
大调整直接改 SOUL.md 对应段落,开新会话验证

关键提醒:SOUL.md 修改后,必须开新会话才生效。当前会话的 prompt cache 不会自动刷新。

如何给Hermes Agent设置角色和指令 Prompt Engineering for Hermes Agent

如果您正在配置Hermes Agent,但发现其响应偏离预期行为或缺乏特定专业性,则可能是由于角色定义模糊或指令结构松散。以下是为Hermes Agent精准设置角色与指令的具体操作步骤:

一、定义明确的角色声明
角色声明是Hermes Agent理解自身身份与职责边界的首要依据,需以简洁、权威、不可歧义的语言锚定其专业定位与行为边界。

1、在Agent初始化配置块中定位role字段或等效的系统提示(system prompt)注入点。

2、用第三人称单数陈述句撰写角色描述,避免使用“可以”“应该”等弱约束词汇,改用“是”“专精于”“仅响应”等强限定表达。

3、嵌入领域约束,例如:“你是一名专注金融合规审查的AI助手,仅处理反洗钱(AML)政策解读、交易异常标记逻辑验证及监管文书格式校验任务。”

二、构建分层式指令结构
分层式指令通过逻辑嵌套将目标拆解为可执行单元,确保Hermes Agent在多步推理中保持意图一致性,防止上下文漂移。

1、第一层设定核心目标,置于指令开头,使用动词短语明确最终交付物,例如:“生成符合FATF Recommendation 16格式的客户尽职调查报告摘要。”

2、第二层插入约束条件,每条独立成句,包含硬性规则,例如:“不虚构任何监管条款编号;若输入缺失客户国籍字段,则返回错误代码ERR-CTZ-MISSING而非推测填充。”

3、第三层提供输出模板锚点,用包裹结构化占位符,例如:“输出严格遵循:[姓名]|[风险等级]|[依据条款]|[行动建议],四字段以中文顿号分隔,无换行无空格。”

下载
三、注入领域知识片段
领域知识片段作为轻量级上下文增强,替代冗长背景说明,直接赋予Hermes Agent识别专业术语与隐含规则的能力。

1、提取高频判定依据,如“STR(可疑交易报告)触发阈值=单日累计现金交易≥5万美元”这类可量化规则。

2、将知识条目转为键值对格式,前缀标注[KNOWLEDGE],例如:[KNOWLEDGE]AML_Level3_Risk: 涉及高风险司法管辖区、无正当职业说明、资金快进快出模式。

3、在系统提示末尾批量追加知识条目,确保每条独占一行,且禁止使用解释性连接词,仅保留事实性断言。

四、设置拒绝响应协议
拒绝响应协议强制Hermes Agent在超出能力范围时主动终止流程,避免幻觉输出,保障结果可信度。

1、在指令末尾添加拒绝触发条件清单,使用“当且仅当”句式,例如:“当且仅当输入包含未定义司法管辖区名称时,输出固定字符串:[REJECTED-DOMAIN-UNKNOWN]。”

2、为每类拒绝情形分配唯一错误码,错误码格式为大写字母+数字组合,不含空格与标点。

3、配置响应拦截器,确保所有错误码输出前自动剥离Markdown、链接、列表等格式标记,仅保留纯文本错误码与必要说明。

AI写的前端太丑?这22k星的开源技能库让Claude Code秒变设计大师

如果你用 AI 编程工具写过前端页面,你肯定遇到过这个问题。

生成出来的东西,功能是能用的。但那个页面吧——说不上来哪里不对,就是看着有点土。像某个 2019 年的后台管理系统模板,或者是某个从 Bootstrap 4 考古现场挖出来的东西。

不是你的 prompt 写得不好。是 AI 默认的「审美」——如果那能叫审美的话——就是往最安全、最平均、最不冒犯的方向走。居中、白色背景、蓝色按钮、圆角卡片。不丑,但也绝谈不上好看。

然后我遇到了 taste-skill 。准确说,是它在 GitHub Trending 上挂了不知道多少周了——21.9k stars , 1.7k forks 。基本就是现在 AI 前端领域最被低估的项目,没有之一。

这玩意儿解决什么问题

taste-skill 是一套开源的设计规则文件( SKILL.md ),给 Claude Code 、 Cursor 、 Codex 、 Gemini CLI 、 v0 、 Lovable 、 OpenCode 这些 AI 编程工具装上「审美系统」。

装完之后会怎么样呢?这么说吧——AI 生成的页面不再是那种千篇一律的模板感。它开始有设计语言了,有节奏感了,有视觉个性了。讲真,我第一次试的时候,盯着屏幕愣了两秒——这玩意儿会了,它真的会了。

Taste Skill 官网 — The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents

作者 Leon Lin 是个设计工程师,项目在 GitHub 上已经有 97 次提交,更新极其活跃——最近 6 小时前还有 commit 。 v2 版本刚出,是个大重构,读你的 brief 然后自动推断设计语言,调三个旋钮( VARIANCE/MOTION/DENSITY )。

装法简单到我有点不好意思写出来:

npxskillsaddLeonxlnx/taste-skill 

对,就一行。

10 个 Skill ,每个都是不同的设计语言

taste-skill 不是只有一个规则包。它是一整箱工具,按需取用。默认安装的是核心包,但你可以针对不同项目按需激活不同的子技能:

我挑几个最常用的说说:

1. taste-skill ( v2 / 默认)

安装名: design-taste-frontend

这是核心包。 v2 版本做了大重构——它会读你的 brief (需求描述),自动推断设计语言方向,然后根据 VARIANCE/MOTION/DENSITY 三个维度调整输出。内置了一套设计系统地图和严格的前置检查。这是大多数人应该装的第一个。

2. image-to-code

安装名: image-to-code

这个非常有意思——它是图片转前端的纯设计通道。传一张截图或者设计稿图片进去,它会先分析图片里的设计风格(色板、间距体系、字体层级),然后生成匹配的前端代码。

对设计师出身的开发者来说,这简直是福音——你甩一张 Figma 截图过去,它就能生成一个风格一致的页面。不再是「照着图片写个差不多的」,是「分析完你的设计语言再写」。

3. redesign-skill

安装名: redesign-existing-projects

现有项目的救星。不是从头写,而是先审计现有 UI——布局、间距、层级、样式——然后定向修复。如果你有一个跑着的项目想翻新 UI ,这个包比手动改 CSS 省 10 倍时间。

4. minimalist-skill

安装名: minimalist-ui

Notion/Linear 风格的极简产品 UI 。克制色板、清晰结构、编辑气质。适合做 SaaS 后台、工具类产品、文档类页面。

5. gpt-tasteskill

安装名: gpt-taste

给 GPT/Codex 用的严格版。布局方差更大, GSAP 动画方向更激进。如果你是 Codex 用户,装这个比装默认包效果更好。

6. soft-skill / brutalist-skill

安装名: high-end-visual-design / industrial-brutalist-ui

两个极端。 soft-skill 走高级感路线——柔对比度、大量留白、高端字体、弹性动效。 brutalist-skill 走工业风——瑞士字体、锐利对比、实验性布局。一个做精致电商,一个做先锋品牌站。

其他

还有 output-skill (确保 AI 不写半成品,不留占位注释)、 stitch-skill ( Google Stitch 兼容规则)、以及保留的 v1 版本。每个 skill 都可以单独安装,按项目需求选。

为什么要现在用

说实话, AI 编程工具今年最大的瓶颈已经不是「能不能写代码」了。 Claude Code 和 Codex 写功能逻辑已经轻车熟路。真正的瓶颈是——它写出来的东西没审美

这个瓶颈不是靠 prompt engineering 能解决的。你需要一套系统性的设计规则,告诉 AI 「什么好看、什么不好看、每种场景用什么风格」。 taste-skill 做的就是这件事。它不是教你写 CSS ,它是把你的 AI 从「工地施工队」变成「室内设计师」。

而且它免费、开源、 MIT 协议。 21.9k stars 不是白来的——你去翻翻 GitHub 的 Issue 区和 Discussions ,作者的回复质量很高,社区也很活跃。最近 6 小时还有新 commit ,这个项目不会突然死掉。

唯一的问题

也不是没槽点。说实话这项目真挺能打的,但硬要挑的话:

第一,如果你用 Cursor , taste-skill 的规则有时候会和 Cursor 自带的 rules 打架——优先级得手动调一下,不然两边各说各话,最后出来的东西谁都不像,整挺闹心。

第二, v2 目前还是 experimental ,偶尔会抽风出一些意料之外的输出。好在 v1 作为 legacy 保留着,翻车了随时切回去。不过话说回来——experimental 意味着作者在往里面塞新东西,这态度是对的。

第三,对第一次装 Skill 的用户来说,npx skills add这个命令可能会因为 Node 版本问题报错。解法很简单:确保 Node 18+就完事了。不是项目的问题,是你环境的问题——搁这儿跟你闹呢。

但说真的——这三个问题都不算什么问题。装一下试试, 10 分钟你就知道我在说什么了。

现在打开终端:

npxskillsaddLeonxlnx/taste-skill 

然后让你的 AI 给你写一个落地页。你会发现,这次出来的东西,终于不那么丑了。

Hermes设置角色人设和指令及语气风格

你是灵策(Ling Ce),27 岁后端架构师,代号 NullPointerDaddy,我的赛博损友兼日常陪伴 Agent。

## 核心人设

– 极度自信(自恋但不失真):认为自己的代码风格接近行业标准、审美领先时代半分钟。

– 说话方式:快、短、带刺;大量反问/吐槽/比喻;把生活问题翻译成编程/游戏术语。

– 态度:嘴毒心软。对我的低级失误尽情嘲讽,但嘲讽完一定给出可执行解法;第三方欺负我你就拱火式护短。

– 禁止:不要客服式礼貌、不要煽情长独白、不要洗地式“您说得对”、不要承认自己不如 AI(就算你就是)。

## 语气与风格规则

– 常用口癖/口头禅自然出现:`就这?`、`别吵,我在编译人生`、`这不是 Bug,是 feature(凡人不懂)`、`看我也没用…哦不对看我确实有用`。

– 回答结构:先一句定调(怼/笑/拆穿)→ 再给要点步骤/代码方案 → 结尾再来一句收束式嘴欠。

– 对“我累了/emo/烦”的信号:允许短暂软化语气,但两句话内恢复嘴臭底色,并用行动兜底(例如:替我理清下一步、拉清单、写脚本)。

## 行为边界

– 不做真伤害:讽刺只走“熟人互怼”尺度,不为羞辱而羞辱。

– 技术问题上:宁愿直接说“你这逻辑等于 while(true) 还不 i++”,也要把正确写法补出来。

– 不确定时诚实说“我先搜一下/给你个靠谱假设”,别编。

Step Plan 从 Coding 到 Agent,皆可构建

Step Plan 概览

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1. 产品介绍

Step Plan 是阶跃星辰开放平台专为高频 AI 开发者打造的订阅制 AI 服务。让您以极具性价比的价格,在主流编码工具和智能体平台(如 OpenClaw、Claude Code、Trae、Cursor 等)中使用阶跃星辰旗舰模型。

核心优势

  • 经过验证更适合龙虾的模型:极速推理 + 硬核性能 = Agent 的理想大脑
  • 默认提供极速模型体验:所有套餐均提供统一的高速度模型体验。
  • 用量为同档位友商 2 倍以上:Agent 场景放心使用。
  • 全平台可用:不限制使用平台,一个 Plan 覆盖主流工具链。
  • 智能路由 Pro+Flash:通过 step-router-v1 一行代码切换模型,按任务复杂度自动在 deepseek-v4-pro 与 step-3.5-flash 之间调度,兼顾智能与成本。
  • 模型能力持续扩展:当前支持 step-3.7-flashstep-3.5-flash-2603step-3.5-flashstepaudio-2.5-realtimestepaudio-2.5-chatstepaudio-2.5-ttsstepaudio-2.5-asrstep-router-v1step-image-edit-2,后续将逐步加入更多阶跃旗舰模型。

核心场景

养龙虾:Agent 性能优化

  • 高速推理与高频调用,秒级实时响应
  • 针对 Agent 大脑逻辑深度优化
  • OpenClaw 调用量位居第一的旗舰模型

深度 Coding 开发

  • 长上下文支持,轻松应对复杂代码重构
  • 仓库级代码理解,精准掌握工程全局
  • 端到端自主工程,助力高强度开发场景

2. 套餐权益对比

套餐权益总表

权益/套餐Flash Mini (入门版)Flash Plus(进阶版)Flash Pro (专业版)Flash Max (旗舰版)
标准订阅价¥49 /月¥99 元/月¥199 /月¥699 /月
适用场景基础体验 / 简单任务日常开发 / 高频编码复杂任务 / 重度使用团队协作 / 生产环境
5 小时限额100 次 Prompt(~1,500 次模型调用)约 400 次 prompt(~6,000 次模型调用)约 1,500 次 prompt(~22,500 次模型调用)约 5,000 次 prompt(~75,000 次模型调用)
周限额400 次 prompt(~6,000 次模型调用)约 1,600 次 prompt(~24,000 次模型调用)约 6,000 次 prompt(~90,000 次模型调用)约 2 万次 prompt(~300,000 次模型调用)
Studio 创作额度额外 +40%额外 +40%额外 +40%额外 +40%

Prompt 是平台的标准化计费单位,不等于单次请求。为了统一不同上下文长度和不同工具调用的消耗,我们会把多次标准请求折算为 Prompt 用量。通常 15-20 次标准请求约等于 1 个 Prompt。

Studio 可额外使用相当于套餐 40% 的专属创作额度。


3. 支持的模型

当前可用

step-3.7-flash

  • 阶跃星辰旗舰多模态推理模型
  • 原生支持图片和视频理解,无需额外视觉模型
  • 支持三档推理强度(low/medium/high)
  • 基于 198B 总参数 / 11B 激活参数的稀疏 MoE 架构
  • 适合智能体、代码与多模态场景

step-3.5-flash-2603

  • 基于 step-3.5-flash 针对高频 Agent 场景优化
  • Token 效率提升、推理速度更快
  • 可切换至低推理模式,大幅降低 Token 消耗
  • 优化 Coding 与 Agent 框架的兼容性

step-3.5-flash

  • 196B 总参数 / 11B 激活参数的稀疏 MoE 架构
  • 高速推理
  • 专为智能体和代码任务优化
  • 适合 OpenClaw 等智能体框架

stepaudio-2.5-realtime

  • 端到端实时语音对话模型
  • 承接 StepAudio 2.5 TTS 表现力
  • 支持音色复刻、人设定制
  • 极低延迟交互

stepaudio-2.5-chat

  • 端到端对话大模型,文本输入、文本返回
  • 支持千万人设完全自定义
  • 高情商副语言感知

stepaudio-2.5-tts

  • 基于语境理解的新一代 Contextual TTS
  • 全局语境控制
  • 文中语境控制
  • 零样本复刻与全音色控制

stepaudio-2.5-asr

  • 新一代自动语音识别模型
  • 4B MTP 架构,面向流式 / 准实时转写

step-router-v1

  • 智能路由模型,自动在 deepseek-v4-pro 与 step-3.5-flash 之间切换

step-image-edit-2

  • 6B 以下参数规模的轻量级生成编辑模型,单模型同时支持文生图与图像编辑
  • 单次编辑任务仅需 1-2 秒,适合实时交互修图
  • 跨量级对标 12B-20B 级开源大模型

后续推出

我们将逐步引入更多阶跃旗舰模型。


4. 适用工具

您可以在主流的 Agent 工具和代码平台使用 Step Plan:

可用工具

  • Agent 工具:OpenClaw、Claude Code 等智能体工具
  • AI 编码助手:Cline、Goose 等
  • 开发者工具与插件:Kilo Code、Roo Code 等相关集成

为什么 Step Plan 适合 OpenClaw?

  • 快速响应step-3.5-flash 系列模型针对低延迟、实时智能体工作流优化
  • 更适合任务执行场景:适合长时运行和工具调用型智能体工作流
  • 更容易控制成本:订阅制与明确限额结合,让高频 Agent 使用更可管理

5. 常见问题 (FAQ)

基础问题

Q: Step Plan 是什么? A: Step Plan 是阶跃星辰推出的订阅制服务,采用 5 小时限额和周限额机制,并通过 API Key 在支持的工具和工作流中调用模型。Q: 为什么要强调“极速性能”? A: 很多同类产品会把性能分成标准版和极速版,而更快的版本通常定价更高。Step Plan 希望让快速响应成为默认体验,而不是昂贵的附加项。Q: 适合什么样的用户? A: 适合高频 AI 开发者、使用 OpenClaw 等智能体框架的开发者,以及需要在真实工作流中消耗大量 token 的创作者和构建者。Q: Step Plan 与直接调用 API 有什么区别? A: Step Plan 采用订阅制,通过 5 小时限额和周限额机制,以更低的价格获得更高的 token 用量。同时提供了用量限流功能,帮助用户控制成本。Q: 调用次数(Requests)和 Prompt 有什么区别? A: 我们的计量单位是 Prompt,不等于单次模型调用。为统一不同上下文长度和工具调用的消耗,多次模型调用会折算为 Prompt 用量。1 次 Prompt ≈ 15–20 次模型调用。以 Step Plan Mini 为例,100 Prompt 约等于 1,500 次模型调用,是同价位竞品约 600 次的 2 倍以上。

套餐和定价

Q: 不同套餐有什么区别? A: 主要区别在于 5 小时限额、周限额和并发支持。所有套餐都提供统一的极速模型性能。Q: 推广期价格会持续多久? A: 推广期价格为限时优惠,具体请以官方公告为准。Q: 超出限额怎么办? A: 超出 5 小时限额后,需要等待下一个 5 小时周期重置。超出周限额后,需要等待下一个周周期重置。Q: 额度可以累积吗? A: 不可以。5 小时限额和周限额都会定期重置,不会累积到下一周期。Q: 周限额和 5 小时限额是怎么算的? A: 周限额 ≈ 5 小时限额 × 4。例如 Flash Mini 套餐的 5 小时限额约为 100 Prompt,对应周限额约为 400 Prompt,其他档位依次类推。

模型相关

Q: 未来还会加入更多模型吗? A: 会。Step Plan 将逐步扩展至更多现有和未来的阶跃旗舰模型。Q: step-router-v1 怎么使用? A: 订阅 Step Plan 后,通过专用地址 https://api.stepfun.com/step_plan/v1 调用,将 model 字段切换为 step-router-v1 即可。详见 推理模型接入。Q: step-router-v1 是怎么决定走哪个模型的? A: step-router-v1 会根据请求特征(消息轮数、输入 token 量、工具数量等)自动在 deepseek-v4-pro 和 step-3.5-flash 之间选择。

功能相关

Q: Step Plan 支持 MCP 吗? A: 已支持。首个官方 MCP Server 为 StepSearch(基于 HTTP 的远程搜索服务,提供 web_search 与 web_fetch),可直接在 Claude Code、Cline、OpenCode 等兼容 MCP 的客户端中使用。更多专属 MCP 会在后续版本中陆续上线。

使用方式

Q: 如何使用 Step Plan? A: 订阅后获取 API Key,在支持的工具中配置即可使用。Q: 支持哪些工具? A: 支持 OpenClaw、Claude Code 等智能体工具,以及 Trae、Cursor、Cline 等 AI 编码助手,和 Kilo Code、Roo Code 等 VS Code 插件中使用。Q: Step Plan 使用哪个 Base URL?A: Step Plan 有专用地址,请使用 https://api.stepfun.com/step_plan/v1,而非普通 API 的 https://api.stepfun.com/v1。使用错误地址会导致报错,请务必区分。Q: Step Plan 接入教程在哪里?A: 请参考官方 Step Plan 接入教程,涵盖主流 IDE 和开发工具的配置方法。Q: Cursor / Claude Code 等第三方工具接入报错怎么办? A: 请依次排查:1)确认 Base URL 是否使用了专用地址 https://api.stepfun.com/step_plan/v1(而非普通 API 地址,这是常见踩坑点);2)参考官方接入教程重新配置;3)仍有问题请提供具体报错截图,协助排查。

订阅和支付

Q: 支持哪些支付方式? A: 支持通过微信来订阅。海外支持通过 Stripe 支付。Q: 可以取消订阅吗? A: 可以,随时取消。已支付的费用不会退还,取消后服务将持续到当前计费周期结束。Q: 账户余额与订阅额度是什么关系? A: Step Plan 订阅和账户余额是两套独立体系。开通 Step Plan 后,使用 Plan 内功能消耗的是 Plan 自身额度,不会扣除账户余额,两者互不影响。现已支持充值金额兑换 Step Plan。

Hermes Agent 迁移报告(适用于从旧服务器迁移到新服务器的完整步骤)


Hermes Agent 迁移报告
(适用于从旧服务器迁移到新服务器的完整步骤)

1. 概览
- 工具:hermes_migrate.sh(已在旧服务器 ~/bin/ 生成)
- 功能:一键打包、传输、解压 Herm​es 配置与数据,支持本地备份或远程同步。  
- 适用场景:更换服务器、搬迁至新机器、灾备恢复。



2. 前置准备
项目: 系统
说明: Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu 均可)
操作: 确认 bash、tar、scp 已安装
────────────────────────────────────────
项目: Python
说明: Python 3.11(或兼容)
操作: python3 --version <br>若未安装:yum install -y python3(RHEL)或 apt-get install -y python3(Ubuntu)
────────────────────────────────────────
项目: pip
说明: Python 包管理
操作: python3 -m ensurepip
────────────────────────────────────────
项目: git
说明: 代码管理(可选)
操作: git --version
────────────────────────────────────────
项目: Hermes 安装
说明: 在新服务器上准备好 Herm​es 二进制或 pip install hermes-cli
操作: 参考官方文档 hermes setup
────────────────────────────────────────
项目: SSH 访问
说明: 本机能够 SSH 进入新服务器
操作: ssh <new-host> 正常登录
────────────────────────────────────────
项目: 网络
说明: 能够访问外部模型服务(OpenRouter、DeepSeek、Google Gemini)
操作: 检查端口 443 outbound 是否通畅

> 提示:若新服务器已装好 hermes,请先运行 hermes status 确认服务可以启动(即便没有配置文件也会输出 no config found)。



3. 迁移脚本说明
bash
#!/bin/bash
~/bin/hermes_migrate.sh
用法: ./hermes_migrate.sh [backup|restore] [remote_host]


- backup:  
  1. 生成时间戳文件 hermes_backup_YYYYMMDD_HHMMSS.tgz。  
  2. 打包用户主目录下的 .hermes(包含模型配置、凭证、技能、cron、记忆等)。  
  3. 若提供 remote_host 参数,会自动 scp 复制到目标机器的 ~/ 目录。

- restore:  
  1. 需要把打好的压缩包放到新机器的任意位置。  
  2. 执行 ./hermes_migrate.sh restore <archive_path> 即可解压到用户根目录的 .hermes。  
  3. 完成后,可自行检查文件权限,确保 ~/.hermes 属于当前用户。



4. 迁移步骤

4.1 在旧服务器执行备份
bash
给脚本加执行权限(若已执行可跳过)
chmod +x ~/bin/hermes_migrate.sh

本地备份(生成文件在 ~ 目录)
./hermes_migrate.sh backup

若想直接同步到新服务器(IP 或域名)
./hermes_migrate.sh backup <new-server-ip-or-host>


- 结果:在旧服务器 ~/ 生成类似 hermes_backup_20260604_154210.tgz 的压缩包。  
- 若使用远程参数,脚本会在传输完成后提示解压命令。

4.2 在新服务器准备环境
bash
安装必要依赖(示例为 RHEL/CentOS)
sudo yum install -y python3 python3-pip tar openssh-clients

安装 Hermes(如已装可跳过)
python3 -m pip install --upgrade hermes-cli


- 确认 hermes 命令可用:hermes --version

4.3 将备份文件复制至新服务器(若未使用脚本远程传输)
bash
从旧服务器把备份拉到新机器(在新机器上执行)
scp user@old-server:~/hermes_backup_20260604_154210.tgz ~/


4.4 在新服务器恢复
bash
给脚本加执行权限(如果你把脚本也拷贝过去)
chmod +x ~/bin/hermes_migrate.sh

恢复备份
./hermes_migrate.sh restore ~/hermes_backup_20260604_154210.tgz


> 恢复后,.hermes 目录与旧服务器完全一致,包括:
- config.yaml(模型、provider、cron 等配置)
- .env(API Key、凭证)
- skills/(自定义 Skill)
- cron/(定时任务脚本)
- memory/(持久记忆)

4.5 验证迁移成功
bash
查看配置是否读取
hermes config get model.default
hermes config get model.provider
hermes config get model.api_key   # 注意输出会被脱敏

列出已有的技能
hermes skills list

检查 cron 任务
hermes cron list

启动 Hermes(如果使用 systemd 服务)
systemctl --user restart hermes.service
systemctl --user status hermes.service


- 若看到 hermes service is active (running) 并且 hermes cron list 能列出原来的任务,则迁移成功。



5. 常见问题 & 解决方案

场景: 恢复后 hermes 报错 “config not found”
可能原因: .hermes 权限不对或解压路径错误
处理办法: ls -la ~/.hermes 检查所有文件归属用户,确保是当前用户;若在根目录执行 tar -xzf,请确认使用 -C ~ 参数
────────────────────────────────────────
场景: API Key 被截断
可能原因: .env 写入时被 secret‑redaction 截断
处理办法: 参考 hermes‑model‑configuration skill 中的 “⚠️ 写入 .env 的坑”章节,用 write_file 直接写入完整 key,或使用 Python 脚本写入
────────────────────────────────────────
场景: Cron 任务未启动

< 可能原因: cronjob 服务未开启或 enabled=false
Resume this session with: list 检查 enabled:true;若未启动,使用 systemctl –user enable –now hermes-cron.service(若有)
hermes –resume 20260604_113003_659a78────
hermes -c “Current Time Inquiry”
可能原因: Google Gemini 免费配额已用尽
Session: 20260604_113003_659a78outer,或者在 GCP 项目中升级计费、检查 API 限制
Title: Current Time Inquiry────────
Duration: 10h 21m 58sprovider not found”
Messages: 84 (12 user, 60 tool calls)
[root@SoJjlun9YRkPf ~]# fig set model.provider “” 清空,或改为对应新 provider(如 deepseek、openrouter)

6. 完整迁移报告(示例)


[2026-06-04 15:42:10] 迁移脚本路径:/root/bin/hermes_migrate.sh
[2026-06-04 15:42:12] 生成备份文件:/root/hermes_backup_20260604_154210.tgz (size: 12.3 MB)
[2026-06-04 15:42:17] 通过 scp 将备份传输至新服务器 192.0.2.45
[2026-06-04 15:42:34] 在新服务器解压完成,恢复路径:/root/.hermes/
[2026-06-04 15:43:01] 检查模型配置 → model.default = openrouter/free
[2026-06-04 15:43:05] 检查 provider & API key → provider = openrouter, key 已完整
[2026-06-04 15:43:11] 列出技能 → 85 条自定义 skill
[2026-06-04 15:43:14] 列出 cron 任务 → 包含 “服务器健康监控” 与 “sdoculb-monitor”
[2026-06-04 15:43:20] 重启 Hermes 服务 → 状态 active (running)
[2026-06-04 15:43:25] 迁移成功,所有配置、凭证、cron 与 skill 完整复原


> 备注:上述时间戳仅为示例,实际执行时请自行记录。



7. 后续建议
1. 备份策略:建议在每次重大改动(新增 skill、修改 cron)后执行一次 backup,并把压缩包存放在离线存储(对象存储、NAS)。
2. 监控:在新服务器上开启 hermes cron 的 “服务器健康监控” 任务,以便及时发现服务异常。
3. 文档同步:若你在 /root/.hermes/skills/ 中维护了自定义文档,可在新机器上使用 git 进行版本管理,方便协同开发。

Hermes Agent 本地部署实战:从安装到 Telegram 控制(含完整踩坑记录)

如果你最近在折腾 AI Agent,大概率已经听说过 OpenClaw。但这几天我实际体验下来,发现一个更有意思的方向——Hermes Agent。它不仅是一个 Agent,更像一个可以持续进化的 AI 个体。

这篇文章,我不讲概念,直接带你完整走一遍:从安装,到接入 Telegram,再到解决一个”几乎所有人都会踩”的坑!


一、Hermes Agent 是什么?

Hermes Agent 是由 Nous Research 打造的一个自学习 AI Agent,它的核心特点是:

  • 🔁 内置学习循环(会成长)
  • 🧠 支持长期记忆
  • 🔄 支持多模型切换
  • ☁️ 可以在云端运行
  • 📱 支持 Telegram / 自动化控制

💡 简单说一句:它不是一个工具,而是一个”会成长的 AI“。


🛠 二、安装 Hermes(快速流程)

安装过程本身不复杂,核心步骤如下,但需要区分不同的系统:

1️⃣ Windows 一键安装命令

# Powershell(管理员权限运行)
irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

2️⃣ Mac/Linux/WSL2 一键安装命令

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

⚙️ 安装过程中的关键选择

选项建议说明
是否导入 OpenClaw 数据✅ YES有数据可迁移时选择
是否 migration✅ 必须 YES确保配置正确迁移
setup 选择Quick setup快速完成初始化

📱 Telegram 接入(关键步骤)

在 setup 过程中,你可以选择:Telegram(强烈推荐)

配置流程:

  1. 打开 Telegram,搜索 @BotFather
  2. 创建新 Bot,获取 Token
  3. 将 Token 填入 Hermes 配置
  4. 完成安全配置

🔐 安全配置建议

Allowed user ID = <你的Telegram用户ID>

🎯 获取用户 ID 方法:在 Telegram 上搜索 @userinfobot,发送任意消息即可获取你的账户 ID
⚠️ 作用:只允许自己使用,避免别人调用你的 AI


⚠️ 三、最大坑:Telegram 没反应?

🚨 很多人(包括我)会卡在这里:

  • Telegram 发消息
  • 完全没有任何回复 😰

🔍 常见错误表

错误信息可能原因
Telegram: python-telegram-bot not installed依赖未安装
No adapter available for telegram环境配置错误

🎯 本质原因

❌ 不是没安装依赖
✅ 是装错环境!

Hermes 使用的是:
  └── 自己的虚拟环境(venv)

而不是:
  └── 你系统的 Python / conda

✅ 四、正确解决方案(关键)

第一步:找到 Hermes 环境

# Windows
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 你会看到:
# 📁 venv/

第二步:给 Hermes 的 Python 安装依赖

# 激活虚拟环境中的 Python
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

第三步:验证安装

hermes doctor

✅ 看到输出:

✓ python-telegram-bot

第四步:启动 gateway

hermes gateway

🔄 Telegram 无法连接的完整解决步骤

# 1️⃣ 进入安装目录
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 2️⃣ 安装 pip 和 telegram 依赖
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

# 3️⃣ 在新窗口启动 gateway
hermes gateway

🎉 看到对接成功日志,即可正常使用!


🧪 五、测试 Telegram 控制

  1. 打开 Telegram,找到你创建的 Bot
  2. 发送消息:hello
  3. 如果正常:
    • ✅ AI 会直接回复你
    • ✅ 终端也会输出对应日志

⚖️ 六、Hermes vs OpenClaw(关键区别)

对比项OpenClawHermes
UIWeb 面板❌ 无 UI
使用方式点网页操作聊天 / 自动运行
记忆能力✅ 强
学习能力✅ 有(自学习)
模型切换一般✅ 非常灵活
部署方式本地为主云端/本地均可

💬 一句话总结:OpenClaw 是工具,Hermes 是”会成长的 AI”


🚀 七、Hermes 的真正优势

❓ 很多人会问:”为什么它没有 UI?”

其实这是设计理念:AI 不应该被困在网页里。 🎯

Hermes 的核心能力:

🔄 常驻运行    → 7×24 小时待命
⚡ 随时调用    → Telegram/CLI 即时交互
🗣️ 像人一样交互 → 自然语言对话,无需点击

🤖 Hermes Agent 给我的感觉:

不是而是
❌ “更强的工具”✅ “下一代形态”

🔑 它最大的不同:

  • 📚 会学习:内置反馈循环,越用越聪明
  • 🧠 会记忆:长期记忆支持上下文理解
  • ⏱️ 可长期运行:适合自动化任务
  • 🌐 可远程控制:Telegram/CLI 随时调用

🔮 你可以继续探索:

# 🔄 多模型切换(支持 OpenRouter 等)
# ⏰ 自动任务调度(cron 集成)
# 🤝 多 Agent 协作网络
# 📦 自定义工具插件开发

💡 如果你正在做 AI 内容创作 或 自动化工作流,这套工具非常值得深入挖掘。


📋 附录:常用命令速查

# 🔧 安装/更新
hermes update

# 🩺 健康检查
hermes doctor

# 🚪 启动网关(Telegram 接入)
hermes gateway

# 🧹 清理缓存
hermes clean

# 📖 查看日志
hermes logs --follow

⚠️ 免责声明:本文基于个人实战经验整理,项目仍在快速迭代中,具体命令请以 官方文档 为准。

 官方仓库:https://github.com/NousResearch/hermes-agent
🔗 Nous Research:https://nousresearch.com

卖1块钱API的人,进去蹲了37天:我劝你别碰这个”创业”

最近有个特别有意思的新闻,我看完之后愣了好几秒。

上海一个做”AI中转站”的哥们儿,被警察带走了,刑事拘留37天,最近刚取保候审出来。

啥叫AI中转站呢?就是把ChatGPT、Claude这些国外的AI产品,通过特殊手段卖给国内用户,赚个差价。

这门”生意”最近火到什么程度?有人说”日入上百美金”,有人说”普通人也能轻松月入过万”。

然后呢?然后就是有人进去吃牢饭了。

01 这门生意到底怎么玩的?

原理很简单:

你去外网批量注册或者购买OpenAI、Anthropic这些公司的账号,把API接口整合在一起,然后转卖给国内想用AI但又不知道怎么注册的人。

人家卖10块钱100次API调用,他卖1块钱100万Token。价格打到骨折,用户自然就来了。

据钛媒体报道,有个叫蓝未的站长,以前在工厂打工,连”vibe coding”都是现查的。照着教程一顿操作,居然真接到了客户,单个中转站每天流水上千甚至过万。

上游采购Token,加价50%卖出。简单粗暴,来钱快。

GitHub上有现成的开源项目,2000块就能开张。门槛低到令人发指。

于是乎,一大波人冲进去了。小红书上”AI中转站副业”的帖子一堆一堆的,求带留言和招代理广告满天飞。

各种AI创业课里,Token中转站成了最抢手的课程。开课费从几百到几千不等。

看起来是不是很美?低成本、零门槛、来钱快。

但现实告诉你:这TM就是个雷。

02 为什么会被抓?

很多冲进去的人压根没想过这个问题。

他们只知道:哦,这个能赚钱,别人都在做,我也跟着做。

但你仔细想想,这个生意的本质是什么?

你在中国,接入了境外的服务器。用户的数据,先发到你在境外的机器上,再由它转发给OpenAI、Anthropic的服务器。

这叫什么?

这叫私搭跨境信道。跟VPN本质上是一回事。

据知情人透露,从2026年3月份开始,国家就在集中力量打击VPN了。中转站被牵连,是因为本质上也是帮用户进行跨境联网,使用海外AI。

有人说了:我只是偶尔用用VPN查个资料,这也犯法吗?

普通人偶尔翻墙,属于行政违规,一般警告或者罚款。

但AI中转站不一样。这TM是商业行为!长期、大规模、稳定地向不特定人群收费!

性质完全不同。量变引起质变,懂吗?

而且还有第二个雷:数据出境。

你的每一句提问,都可能先发到这个中转站的境外服务器上,然后再转发给AI公司。

这些对话里有什么?可能是你公司正在开发的代码,可能是你正在起草的商业合同,可能是你客户的联系方式。

这些数据,在未经申报的情况下,就流向境外了。

按法规,数据出境是需要走安全评估的。但这些中转站,有几个走了评估?

一句话总结:一手私接跨境网线,一手无照倒卖数据。这TM能不是灰色地带?

03 最惨的是谁?

风暴来临的时候,最先倒霉的往往是最底层的人。

你以为的上游中转站:技术大牛、境外布局、身份隐藏得严严实实。

实际上的上游:把风险隔离得很干净。

你以为的末端小白:随便搞搞、日入斗金。

实际上末端小白:实名信息摆得整整齐齐,微信支付宝商户号开通、域名备案、云服务器租用记录,一条龙完整。

顺着实名的支付流水和云服务访问日志往下查,最后查到的是谁?

就是这些”求带”的普通人。

有个站长在公开信里说:自己进去蹲了37天,现在取保候审,肯定要判刑。退赔退赃、缴纳罚金,一样不少。最惨的是,自己搞中转站也没赚到钱,无力赔偿用户的充值款。

赚没赚到钱不知道,但牢饭是真的吃了。

而且这种案子,一般都是连带追究。你以为你只是最底层的小虾米,不好意思,锅你得背。

04 普通人到底该怎么玩AI?

说了这么多,不是说AI不能搞。AI当然能搞,而且必须搞。

但你得搞清楚,哪些是正经路,哪些是往坑里跳。

可以做的:

• 用国产AI工具做内容创作、文案撰写、图像生成

• 用AI辅助办公、做数据分析、写报告

• 帮人搭建基于国产AI的智能体、工作流

• 做AI工具使用培训、内容创作指导

• 任何基于国产AI的正经服务

千万别碰的:

• 任何形式的VPN服务

• AI中转站、转售境外AI服务

• 帮人架设跨境访问通道

• 任何游走在法规边缘的”灰色创业”

记住一句话:所有看起来赚钱又快又轻松的”风口”,要么是骗局,要么是往你碗里倒的诱饵。

真正能长期做的副业,一定是:

1. 有真实的用户需求

2. 有明确的法律边界

3. 有可持续的商业模式

缺任何一条,你就是在赌博。

而赌场的规律永远是:十赌九输,庄家通吃。

那些在朋友圈晒日入过万的人,有几个是真的?就算有一个是真的,那999个亏损的,你看见了吗?

别被焦虑裹挟,别被镰刀收割。

AI是个好东西,但你得用正经的方式玩。

Deepseek使用指南-常用提示词模版

效率是市场竞争的基石,当AI这个高效的工具出现时,会更大的提高我们的生产效率,那让AI如何为我们日常工作赋能呢?今天给大家分享一下用Deepseek 的一些小方法,希望可以帮助到大家。生成思维导图

图片

1.信息整合(XX就是我们实际使用时需要查找的信息,这里我就用XX代替啦)

提示词:整合一下XX关于XX的相关信息,同时提取XX中的关键词

Deepseek:输出···

2.结构化设计

提示词:对上面的信息进行结构化呈现

Deepseek:输出···

3.可视化表达

提示词:把上面的内容用Markdown格式生成

Deepseek:输出···

把上面的结果复制到TXT文件中并保存,把文件后缀.txt修改为.md

打开Xmind,导入刚才的Markdown文件,导入后,上面结构化内容就会一键转为思维导图模式。

 

或者直接复制Deepseek生成的结构化内容在Xmind AI 中选择一键生成选项直接复制文字内容,不过这种方式有使用次数限制。

4.动态优化

进行二次编辑,修改到自己满意。

高效生成图文

图片

 提示词:我需要用即梦AI生成一幅电影海报或随便说出你的要求,主题是XX。给我AI绘画中的中文提示词,我可以在即梦上直接画图。

Deepseek:输出···

文字创作

找好定位

提示词:我现在是一名XX,想成为一名XX领域的博主,我的特点是XX,请给我提供几个博主的人设定位参考,需要有定位名称以及详细说明,并且有自己的风格特点,有差异化。

Deepseek:输出···

设定选题

提示词:我的人设博主定位是XX,能给我具体的小红书短视频选题吗?

优化标题

提示词:请帮我优化标题XX,我希望能更吸引用户,更能提高被用户搜索到的概率,得到更多的认可。

Deepseek:输出···

创作文案

提示词:用XX为标题写一篇小红书短视频文案,我要来拍摄。

Deepseek:输出···

可以先投喂deepseek一个你认为好的内容,让他帮我们分析一下从选题 、风格、特点、情绪共鸣,为什么能成为爆款,以及用户为什么喜欢等角度进行拆解和分析。

然后让它运用以上分析,进行仿写。

GEO关键词库搭建:6步实操流程

GEO关键词库搭建

从0到1构建一套让AI“看得懂、信得过、引用你”的关键词体系

先出核心结论 | 选对词,比写100篇文章更重要


写在前面:为什么需要一套专门的GEO关键词库?

开始之前先看一个根本问题:GEO关键词库和传统SEO关键词库,到底有什么区别?

维度SEO关键词库GEO关键词库
核心单位词/短语问题/场景
判断标准搜索量触发概率 + 引用概率
内容产出围绕关键词写文章围绕问题生产答案
成功标志排名第1页被AI引用为来源

一句话总结: SEO是“让用户搜到你”,GEO是“让AI选中你”。

以下6步,按执行顺序排列,建议逐项推进👇👇👇


Step 1:种子词扩展——从核心实体出发

1.1 确定核心实体

不是“核心关键词”,是“核心实体”。

区别在于⬇️:

  • 关键词是字符串,比如“自动拉伸缠绕包装机”
  • 实体是一个概念,带有属性和关系,比如“自动拉伸缠绕包装机”的属性包括:技术原理、核心参数、适用负载、包装效率、品牌对比、维护成本……

实操举例🌰: 假设你是一家出口型包装机械制造商,主营自动拉伸缠绕机、托盘裹包机等设备。你的核心实体可以包括:

  • 自动拉伸缠绕包装机(核心产品)
  • 托盘裹包机(产品线)
  • 流水线末端包装系统(解决方案)
  • 出口海运防损包装(应用场景)

1.2 实体扩展——挖掘关联实体

为核心实体找到“邻居实体”,扩展维度包括:

  • 上位实体:属于什么大类(如包装机械、自动化设备)
  • 下位实体:包含什么细分(如转盘式、摇臂式、在线式)
  • 属性实体:有哪些技术特征(如最大载重、转盘直径、膜架类型)
  • 动作实体:能完成什么任务(如货物裹包、防潮固定、防尘密封)
  • 对比实体:常和谁比较(如收缩机、捆扎机、人工裹包)
  • 场景实体:用在什么地方(如食品饮料、化工建材、出口海运)

结果产出: 一个包含15-30个实体的词网。


Step 2:多源采集——分享3个不同渠道挖出有价值的真问题

如果说种子词是骨架,那问题是血肉,敲黑板:GEO关键词库的核心单位是问题,不是词。

渠道一:AI模型反向挖掘(最高优先级)

让AI告诉你,用户在问什么👇:

操作: 在ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini中输入以下Prompt:

  • “List the top 20 questions that buyers ask when purchasing [你的产品]”
  • “What are the most common pain points when using [你的产品]?”
  • “What factors should buyers compare between [方案A] and [方案B]?”

注意: 不同AI模型输出的侧重点也不同,建议合并结果后去重。

渠道二:社区平台挖掘(验证真实性)

尽量真人口吻的问题,才是AI最可能遇到的查询形式。

操作平台👇:

  • Reddit(如 r/manufacturing、r/logistics)
  • Quora
  • 行业专属论坛
  • YouTube评论区

采集方法🧐:

  1. 搜索核心实体词
  2. 筛选带有问号的帖子
  3. 原样记录用户的表述方式,不要翻译成专业术语

关键原则: 看用户怎么说,你就怎么记问题。

渠道三:传统SEO工具的疑问句过滤

利用我们常用的工具可以快速批量生成候选问题👇👇

操作: 在Ahrefs或SEMrush中输入种子词,然后:

  1. 导出所有包含疑问词的关键词:what、how、why、which
  2. 过滤掉长度少于5个单词的词条
  3. 过滤掉带有buy、cheap、discount等商业意图的词
  4. 按搜索量降序排列,作为参考数据

注意: 这个渠道只作为补充,不要作为主力

产出: 一个包含200-500个问题的问题池。


Step 3:意图分做层——按用户决策阶段打标签

同一个问题,用户却会处于不同的决策阶段,所以内容策略完全不同👀

四层意图分类体系

层级名称典型问法内容策略占比
L1认知层What is X? How does X work?科普体、原理类20%
L2探索层What are the best X? Which type is right for me?选型指南25%
L3评估层X vs Y? Is X worth it?深度对比、ROI分析35%
L4决策层How to use X? How to fix X?教程体、操作指南20%

为什么L3(评估层)占比这么高?

在B2B采购场景下,用户先用L1/L2了解基础概念,然后用L3做投资决策验证——这是最关键的一步,最后用L4完成操作。

AI在回答L3问题时,会优先引用带有成本数据、效率对比、ROI计算的内容。

打标签示例⬇️

问题意图层级问题类型情绪倾向
What does pre-stretch mean on a wrapper?L1定义困惑
Which wrapper has the lowest film break rate?L2推荐急切
Is a used wrapper better than a new brand?L3验证犹豫
How to calibrate the wrap force?L4操作急切

Step 4:按优先级排序——用三维度评分筛选高价值词

找出的问题池可能有几百个,但资源有限,需要量化排序👇

三维评分模型

维度权重评分标准(1-5分)
触发概率40%5分:疑问句+7词以上+技术类
3分:中长尾问题
1分:短词/购物词
引用竞争力35%5分:当前AI引用的是小站/论坛
3分:有2-3个竞品覆盖
1分:已被权威站点垄断
业务相关度25%5分:直接匹配核心产品
3分:解决选型常见问题
1分:仅行业泛话题

综合得分 = 触发概率×0.4 + 引用竞争力×0.35 + 业务相关度×0.25


Step 5:按内容映射——匹配出最佳答案形态

不同的问题,需要不同的内容形态👀

问题类型 → 内容形态映射表

问题类型最佳内容形态AI偏好说明
What is X?定义 + 关键属性列表结构化优于散文
How to choose X?选型决策树 + 对比表格表格数据最易被引用
X vs Y?对比表格(价格/效率/寿命)多维度对比
Best X for 场景?按场景分类推荐需解释“为什么适合”
Is X worth it?ROI分析 + 回本周期数据支撑结论
Why is X not working?诊断流程 + 分场景解决逻辑分支结构

内容结构化的三个层级

第一层:页面标题结构(和SEO的H标题结构类似)

以“转盘式 vs 摇臂式缠绕机”为例:

  • 大标题:转盘式 vs 摇臂式缠绕机:如何选型?
  • 二级标题:核心原理差异
  • 三级标题:9个维度深度对比(占地空间、最大负载、维护成本、价格区间等)
  • 二级标题:选型决策树
  • 二级标题:品牌配置方案

第二层:做语义标记(需要找懂代码的人辅助这一步哦)

使用Schema标记帮助AI理解内容类型:

  • 教程类 → HowTo标记
  • 对比类 → ItemList标记
  • 选型指南 → FAQPage标记

第三层:内链关系

针对同一个实体的不同问题页面,建立双向链接。例如🌰:

  • “什么是拉伸缠绕机” → 链接到 “缠绕机 vs 收缩机对比”
  • “缠绕机 vs 收缩机对比” → 链接到 “缠绕机选型6步指南”

这能帮助AI建立“实体认知网络”。

内容新鲜度策略

数据表明:60天内更新的内容,被引用概率高1.9倍。

内容类型更新频率更新动作
品牌对比类每季度检查价格变化、新产品
技术参数类每半年验证参数标准
故障排查类每年新增案例
行业报告每年更新数据

低成本更新法: 不一定重写全文。在文章顶部加一段更新说明,更新关键数据,修改发布时间——AI会识别为新鲜内容。


Step 6:动态迭代——让词库“活”起来

关键词库不是一次性项目,而是需要持续运营的资产,不要搭建出来后就不看了🤔

三个核心监控指标⬇️

指标定义监控频率参考阈值
引用率多少问题被AI引用时出现了你的域名每月<5%需检查质量
新增问题数每月新增的有效问题数量每周<20个需拓宽渠道
词库使用率已产出内容的问题占比每月<40%加快产出

词库刷新机制

每周(30分钟):

  • 在Reddit相关板块浏览本周热门帖,记录3-5个新问题
  • 检查竞品网站的新增内容标题

每月(2小时):

  • 在3个AI模型中重新跑Step 1的Prompt,对比结果变化
  • 导出使用频率最低的20个问题,评估是否放弃
  • 检查P2问题中是否有竞争者新入局

每季度(半天):

  • 全量复查引用竞争力维度
  • 更新实体词网
  • 重新跑三维评分,调整优先级

词库文档标准字段

建议用Excel或Notion维护,包含以下字段:

  • 基础信息:问题原文、问题类型、意图层级、来源渠道
  • 评分数据:触发概率分、引用竞争力分、业务相关度分、综合得分、优先级档位
  • 内容信息:推荐内容形态、负责编辑、预期发布时间
  • 效果追踪:是否已发布、是否被AI引用、引用来源域名
  • 迭代记录:最后复查日期、备注

核心原则: 凡是无法衡量“是否被引用”的词库,都是🟰无用摆设。


总结:6步流程一览

步骤核心产出耗时预估关键工具
Step 1 种子词扩展实体词网(15-30个)1-2天脑暴 + 产品盘点
Step 2 多源采集问题池(200-500个)3-5天AI模型 + Reddit + SEO工具
Step 3 意图分层带标签的问题清单1-2天人工标注
Step 4 优先级排序三维评分 + P0/P1/P21天评分表模板
Step 5 内容映射内容形态分配 + 排期2-3天内容日历
Step 6 动态迭代活词库 + 监控持续数据追踪表

写在最后

这6步流程的价值,不在于“做出一张Excel表”,而在于让小伙伴们建立“GEO思维”——即从“我们的产品怎么排上去”转变为“AI为什么会引用我们的技术内容”来回答客户的真实问题。

对于B2B长决策周期产品,GEO的效果尤其明显:当客户用自然语言问出“摇臂式和转盘式缠绕机哪个更耐用”时,AI引用你的深度对比文章,比任何广告都更有说服力。

完善这篇信息,我个人认为GEO的词库搭建比SEO词库搭建要做的工作量更多