开启时会模糊预览图，关闭后正常显示
My first look at a new Cursor 2.0. While every AI IDE is going CLI route, Cursor went in a similar way but totally different approach. The goal of CLI like Claude Code is to communicate with the agent in "full screen", without IDE overhead. This is exactly whas Cursor 2.0 is, in Agent mode. And much more. So excited to review properly when I'm back from vacation, in a week.
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RT @dingyi: 果然，后续来了，pplx 已经把我们整个国家都拉黑了哈，因为太多人作弊薅羊毛，后续能不能拿到钱也不好说了。
正在研究 100个 AI 变现案例， 用数据思维解构商业增长
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Orchard 小版本（0.2.1）更新🌟 1️⃣ 天气获取更灵活，可以获取小时级别的天气，为 AI 提供更精准的数据，提升助理体验。同时修复了无法获取过去时间天气的问题！ 2️⃣ 提醒事项现在支持列表的创建、更新和删除操作。之前只能查询，现在让 AI 更全面地管理我们的提醒事项！ https://t.co/xsy7Qc12jv
🔖 Building · Sharing ✨ Zipic · TimeGo · KeygenGo · HiPixel · Orchard · Prism
MCP 问世已有一段时间，在众多服务中，我最常用的只有 4 个，按使用频率排序分别是：Orchard、Memory、Exa、Chrome-DevTools。今天想和大家聊聊排在前两位的 Orchard 和 Memory。 Orchard 作为产品已经正式发布，只是没有像 Zipic 那样大力宣传，但我的使用频率却比 Zipic 高得多😄；Memory 则是我用 Golang 实现的记忆服务，已经开源。这两者配合，构建起了我的日常 AI 小助理。 说到理想中的助理，我脑海里浮现的当然是钢铁侠里的贾维斯。虽然现实还达不到那个高度，但我想围绕 Raycast AI 的生态先打好基础。目前我的期望很简单：它能帮我快速完成那些原本需要打开多个 app、操作多个步骤才能完成的任务，并且结合对我日常生活和工作的记录，给出更贴心的建议——这就足够了！ Raycast Store 里有很多对接 Apple 原生 app 的扩展，后来 Raycast 推出了 AI Extension，让这些扩展具备了 AI 能力，大大延伸了可能性。但我发现这些扩展在性能和原生应用覆盖度上仍有局限。目前在我的小助理中，仅保留了 Web 搜索这一个 Raycast 扩展，其余的核心能力都由 Orchard 和 Memory 承担。 正是因为意识到了扩展的局限性——会出错、响应慢、覆盖的 App 不够全面，我决定自己开发 Orchard。Orchard 是一款 macOS 原生应用，目前能对接 10 类原生应用：提醒事项、日历、天气、地图、电话、通讯录、信息、邮件、音乐，以及时钟（主要用于获取实时时间）。 为什么取名 Orchard（果园）？这个名字寄托了我的愿景：就像在果园里轻松采摘各种果实一样，通过 Orchard 能够轻松获取 Apple App 的各种"果实"。它的图标是一个包裹——象征着果园为用户精心打包、寄送装满 Apple 应用能力的礼盒🎁。 有了这些信息源和管理工具，小助理的能力基本就到位了。特别要说的是时间——对助理来说，这是必不可少的。AI 本身没有实时时间概念，而我们的很多决策和判断都依赖时间因素，准确的时间信息是助理给出优质建议的前提。 虽然 Orchard 已经产品化，但 MCP 对普通用户来说还是过于技术化，有一定距离感。尽管我在 Orchard 中做了不少自动配置工作，试图降低使用门槛，但仍然跨越不了"用户教育"这道坎——这也是我一直没有大力宣传的主要原因。不是王婆卖瓜，我是真心觉得它好用，不过现在通过 AppleScript 控制的部分 app 略微不稳定😂（比如邮件），所以就先自己用着，慢慢打磨。反正能帮我提效增产，这波投入不亏😂！ 另一个重要环节是记忆。当 AI 的上下文能自动包含记忆中的细节时，我们就会感受到那种"助理真懂我"的惊喜时刻！当然，记忆的应用场景远不止助理，还包括阅读笔记、闪念记录、专业领域知识积累等等。 使用 Memory 时，我最在意两点：性能和隐私（毕竟要像写日记一样记录工作生活）。一开始我用的是 MCP 官方推出的 Memory 服务（基于 JSONL）。出于好奇，我想试试开发一个 MCP 服务需要多久——没记错的话，在 AI 的帮助下，不到 3 小时就完成了基于知识图谱原理的 Golang 基础版本（同样采用 JSONL）。因为是本地文件存储，完美满足了隐私需求。 后来我持续优化，将底层存储从 JSONL 文件升级为 SQLite，并在后续优化了检索和处理逻辑。经过实际对比：对于常见的知识图谱操作（读取、搜索、运行期内存），SQLite 整体性能更优；若只关注启动速度和磁盘占用，JSONL 更轻量更快。目前的版本支持从 JSONL 到 SQLite 的自动迁移，并集成了 FTS5 全文搜索——当实体规模超过约 100 个时，SQLite 的优势尤为明显。所以现在我使用的是存储容量更大、性能更优的记忆服务。 欢迎体验免费版 Orchard： https://t.co/Tg9uNvXtd7 也欢迎给我的 Memory 开源项目 Star：https://t.co/wDcthjHyZV 之前有展示过 Orchard 的能力： - https://t.co/3HkJhuEraa - https://t.co/EQyxpIW1pH - https://t.co/rjm1zpru8l P.S. 借助 Codex/Claude Code 等编码 Agent，让它们使用 Chrome-DevTools，你一样能获得 AI Browser 能力——自动化地通过浏览器替你干活。
Orchard 小版本（0.2.1）更新🌟 1️⃣ 天气获取更灵活，可以获取小时级别的天气，为 AI 提供更精准的数据，提升助理体验。同时修复了无法获取过去时间天气的问题！ 2️⃣ 提醒事项现在支持列表的创建、更新和删除操作。之前只能查询，现在让 AI 更全面地管理我们的提醒事项！ https://t.co/xsy7Qc12jv