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🚨 SlowMist TI Alert 🚨 MistEye has received critical threat intelligence regarding an active supply chain attack compromising node-ipc, a foundational Node.js library. The malicious releases have been identified as versions 9.1.6, 9.2.3, and 12.0.1. Threat actors injected an obfuscated credential-stealing payload into the CommonJS bundle. Once loaded, it silently harvests over 90 categories of developer data—including AWS, Azure, GCP, SSH, K8s tokens, and Terraform states—and exfiltrates it to attacker-controlled infrastructure. We have synchronized this IOC with our clients immediately. Detection & Remediation: Please urgently audit your environments for exposure: • Dependencies: Run npm ls node-ipc --all to identify direct or transitive inclusions. • Lockfiles: Search package-lock.json, yarn.lock, or pnpm-lock.yaml for the affected version ranges. • CI/CD: Review pipeline jobs executed after May 14, 2026, that may have pulled loose semver updates (~9.1.x, ^12, etc.). ⚠️ Critical Action: If a compromised version was installed, assume certain compromise. Do not wait for exfiltration confirmation. Downgrade to a known safe version immediately and aggressively rotate all credentials, tokens, and environment secrets present on the affected machine or CI runner. As always, stay vigilant!

@chanbaekkailu1 髪のふんわり感とかイーブイが進化してyamiに進化したみたいな写真でキュンキュンしちゃうんだけど〜yamiちゃんもブイズの一員だったのね💕

【acosta!＠SEOUL】 2026년 6월 27일(토)～6월 28일(일) ​✨인기 코스플레이어 'yami' 출연 결정! ✨ 드디어 'yami'님이 아코스타! 서울에 찾아옵니다! 🎉 ​한국 첫 개최! 화려한 라인업의 마르쉐도 동시 개최! 티켓 예매 오픈도 조금만 기다려 주세요! 🎫✨

--鳴潮　エイメス　雪に抱かれた君へ　-- “この子を立体で見てみたい”そんな気持ちから始まった企画を、少しずつ形にしています。 今回、公開にあわせて yami 様 @chanbaekkailu1 に素敵なコスプレで作品の世界観を彩っていただきました。 BOOTHにて同人作品を展示しております。 詳細はリプライ欄のリンクよりご覧ください！ ぜひ応援していただけたら幸いです。 #鳴潮📷#

NVIDIA 提供了预配置的云端 GPU 环境（基于 Docker 和 NVIDIA 装备），用户无需手动配置环境或试参数。通过修改 YAML 配置文件，即可定义大模型、工作流及智能体行为，实现无需修改代码即可调整优化逻辑。

Introducing Hermes Curator! The new system built in to Hermes Agent now helps you keep your skills that the self improvement loop creates in check, by consolidating and pruning automatically. The curator does multiple things: - keeps track of how often you use each skill, when it was last updated/created, etc - Once a week runs automatically (configurable) - Uses the analytics plus it's own scanning of your skills and consolidates or prunes them if necessary - Skips externally installed skills, built in skills, and skills you "pin" that you dont' want touched. It will only attempt curation over agent created/updated skills or user written skills. - It will then determine whether skills can be consolidated, pruned, or otherwise made more manageable. It will convert some skills that are too specific into references, templates or scripts for larger/broader skills, or integrate them directly into a consolidation of an existing skill. You can also disable it entirely in the config.yaml and/or run it manually with `hermes curator run ` Learn more on the docs here:

@chanbaekkailu1 久しぶりのヘッダー更新❤️ 大人の魅力が溢れ出てるyamiちゃんだね😚 これからもっと可愛く綺麗になっていくんだろうなぁ☺️ これからも応援してます🔥 yamiしか勝たんΨ(・ω・ )Ψ 大好きです♥️

看了一晚上 Claude Code 泄露的代码，结合常见的记忆管理框架，把记忆模块做了一些分析。 Tulving 老爷子在 1972 年提出了记忆系统的框架设计，至今仍在广泛使用，他把记忆分为三类：1）情境记忆（episodic memory），我干了啥，用来记录过去；2）语义记忆（semantic memory），我知道啥，用来提炼规律；3）以及程序化记忆（procedural memory），我会做啥，用来决定行动。 这些记忆之间是存在相关性的，例如我经历的事情（情景记忆）会慢慢遗忘细节，储存在脑海中的是提炼后的规律和知识，也就是压缩成了语义记忆；而我知道的东西又会逐渐内化为行动的指引，变成一种“知道怎么做”的能力，这就是程序化记忆；程序化记忆反过来又会指导行动，从而产生新的经历。三者构成了一个不断循环的过程：经历 → 知识 → 技能 → 新的经历。 Claude Code Memory 在这几块都有对应的实践，例如每轮次的对话它会以 jsonl 格式做储存，这是情境记忆；同时在对话过程中还会有 SessionMemory 做实时蒸馏，相当于一边发生一边做初步整理。 每轮次结束后，它会 fork 出一个子 Agent（extractMemories）去提取值得持久化的内容，写入带 YAML 头的 MD 文件，这一层对应语义记忆，把零散对话压缩成可复用的知识。更有意思的是它还有一个 autoDream 机制，会在后台做整合和修剪，把碎片化的内容重新组织、合并、更新，这一步很像记忆的巩固过程。 很多框架都没有实现程序化记忆，而 Claude Code 做了。它有一个 feedback 的记忆类型，不仅记录了不要做什么（用户的纠正），还会记录哪些做法是对的（用户的确认），这些都是经验化的技能记录。多数系统只考虑负反馈，Claude Code 兼顾了正向确认，让 Agent 不至于越学越保守，这一点非常关键。 相比 LangMem/Mem0/Zep/EverMemOS/MemOS 这些框架，Claude Code 肯定弱的像个菜鸡😄。它有很多能力是明显不足的，例如：不支持语义化召回（用 LLM 扫 metadata 代替向量检索，上限 200 个文件）、遗忘策略比较粗（24 小时 or 5 轮对话触发整合）、无关联网络（记忆是孤立文件），等等。 真要像 EverMemOS/MemOS 那样追求全量记忆，工程和架构复杂度会直线上升，就拿 EverMemOS 来说，光基础设施就包含了 MongoDB/Elasticsearch/Milvus/Redis，更别说其他的附带依赖了。这类框架更适合做个人长期记忆管理。 另外也去对比了下 OpenClaw，它的记忆实现也非常有意思。它不追求全量记忆，而是优先解决“记忆什么时候该被用”。它把记忆拆成了三层：全局层、工作区层、任务层，逐层收敛，只在必要的时候才把上下文拉进来。 在 OpenClaw 眼里，记忆不是资产，正确使用记忆的能力才是。所以它的设计更侧重于重建临时的记忆网络。 放在这个视角下再去看 Claude Code，就会发现它其实选了一条更偏执行的路径。 对它来说，看清问题全貌也没那么重要。它解决问题的方式，更像人类工程师 debug，一边看、一边改、一边跑、一边修正，在行动中逐步逼近答案。 在这个过程中，Memory 的作用就是一个“防遗忘机制”，保证关键上下文不会在多轮试错中丢失。