修改： "2026 Ubuntu \345\256\211\350\243\205.md"

新文件： "Docker\346\212\200\346\234\257.md" 新文件： "GIT\346\212\200\346\234\257.md" 新文件： "Linux\346\212\200\346\234\257.md" 新文件： "Python\346\212\200\346\234\257.md" 新文件： hermes-agent.md 新文件： "\345\244\207\344\273\275\344\270\216\346\201\242\345\244\215.md" 新文件： "\347\224\265\345\255\220\347\247\244\345\233\276\347\211\207\350\257\206\345\210\253\347\263\273\347\273\237\350\256\276\350\256\241.md"
2026-05-26 14:00:03 +08:00
parent e4078070c8
commit 832a3db830
8 changed files with 1410 additions and 88 deletions
@@ -1,3 +1,88 @@
+
+
+20260525
+下载 https://cn.ubuntu.com/download 最新  Ubuntu 桌面系统 26.04 LTS
+
+sudo umount /dev/sdX*
+sudo dd if=/path/to/image.iso of=/dev/sdX bs=4M status=progress
+sync   验证数据同步完成
+
+
+
+## 软链接
+
+```bash
+touch ~/资源/@/@000000/2026.******.txt
+ln -s ~/资源/@/@000000/2026.******.txt ~      建立软链接
+```
+
+## 微信 Linux 版
+https://linux.weixin.qq.com/      
+
+WeChatLinux_x86_64.deb      下载 deb包
+sudo dpkg -i WeChatLinux_x86_64.deb 
+
+
+## 邮箱
+
+网易邮箱大师
+https://dashi.163.com/
+sudo dpkg -i mail.deb 
+sudo apt-get install -f     修复依赖包缺失
+
+## 安装 Typora
+
+ [下载]( https://release-assets.githubusercontent.com/github-production-release-asset/387719913/8fc9123c-8ab6-42c4-beb8-51aed8a90380?sp=r&sv=2018-11-09&sr=b&spr=https&se=2026-02-23T12%3A07%3A58Z&rscd=attachment%3B+filename%3DTypora_Linux_0.11.18_amd64.deb&rsct=application%2Foctet-stream&skoid=96c2d410-5711-43a1-aedd-ab1947aa7ab0&sktid=398a6654-997b-47e9-b12b-9515b896b4de&skt=2026-02-23T11%3A07%3A11Z&ske=2026-02-23T12%3A07%3A58Z&sks=b&skv=2018-11-09&sig=WkCLwB1oETFZhzyEfwv%2Bg6rgXToyxVjTEoHs%2FhNv5Vk%3D&jwt=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJnaXRodWIuY29tIiwiYXVkIjoicmVsZWFzZS1hc3NldHMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tIiwia2V5Ijoia2V5MSIsImV4cCI6MTc3MTg0ODIwNCwibmJmIjoxNzcxODQ2NDA0LCJwYXRoIjoicmVsZWFzZWFzc2V0cHJvZHVjdGlvbi5ibG9iLmNvcmUud2luZG93cy5uZXQifQ.t0qa0XCAmHMMaI1riV8M9-VMB4v932b0Uhb-5QJtbeM&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3DTypora_Linux_0.11.18_amd64.deb&response-content-type=application%2Foctet-stream) 0.11.18   或安装  /home/zimy/Tdisk/deb安装备份/Typora_Linux_0.11.18_amd64.deb      
+
+```sh
+sudo apt install ./Typora_Linux_0.11.18_amd64.deb 
+```
+sudo apt install pandoc
+
+安装主题 zeus 和 Tailwind 
+
+
+
+## 安装 VPN
+
+https://ikuuu.win/user/tutorial?os=linux&client=ikuuu-vpn
+
+sudo dpkg -i ikuuu_vpn-0.16.4-b3a29b9a-linux-amd64.deb 
+
+sudo apt-get install -f    修复依赖包缺失
+ikuuuvpn       打开客户端
+
+### DNS  
+
+```
+resolvectl status                   查看当前真实使用的 DNS
+sudo nano /etc/systemd/resolved.conf
+增加
+DNS=1.1.1.1 8.8.8.8
+FallbackDNS=1.0.0.1 8.8.4.4
+
+sudo systemctl restart systemd-resolved    重启服务
+```
+
+
+
+## 便签
+
+安装短裤便签
+
+```bash
+$ sudo apt install flatpak          安装 flatpak 应用商店
+$ flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo      添加 flathub 的远程仓库
+$ flatpak install flathub io.github.ellie_commons.jorts                              
+```
+
+## 
+
+
+
+
+
+
 sudo apt upgrade

 其他包管理工具
@@ -42,41 +127,16 @@ https://extensions.gnome.org/extension/261/kimpanel/

 https://blog.csdn.net/KaminZzz/article/details/160000087?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-2-160000087-blog-158711659.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base5&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-2-160000087-blog-158711659.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base5&utm_relevant_index=5

-## 安装微信

-4.1.0 下载 https://dldir1v6.qq.com/weixin/Universal/Linux/WeChatLinux_x86_64.deb
-sudo dpkg -i WeChatLinux_x86_64.deb 

-## 安装 Typora

- [下载]( https://release-assets.githubusercontent.com/github-production-release-asset/387719913/8fc9123c-8ab6-42c4-beb8-51aed8a90380?sp=r&sv=2018-11-09&sr=b&spr=https&se=2026-02-23T12%3A07%3A58Z&rscd=attachment%3B+filename%3DTypora_Linux_0.11.18_amd64.deb&rsct=application%2Foctet-stream&skoid=96c2d410-5711-43a1-aedd-ab1947aa7ab0&sktid=398a6654-997b-47e9-b12b-9515b896b4de&skt=2026-02-23T11%3A07%3A11Z&ske=2026-02-23T12%3A07%3A58Z&sks=b&skv=2018-11-09&sig=WkCLwB1oETFZhzyEfwv%2Bg6rgXToyxVjTEoHs%2FhNv5Vk%3D&jwt=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJnaXRodWIuY29tIiwiYXVkIjoicmVsZWFzZS1hc3NldHMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tIiwia2V5Ijoia2V5MSIsImV4cCI6MTc3MTg0ODIwNCwibmJmIjoxNzcxODQ2NDA0LCJwYXRoIjoicmVsZWFzZWFzc2V0cHJvZHVjdGlvbi5ibG9iLmNvcmUud2luZG93cy5uZXQifQ.t0qa0XCAmHMMaI1riV8M9-VMB4v932b0Uhb-5QJtbeM&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3DTypora_Linux_0.11.18_amd64.deb&response-content-type=application%2Foctet-stream) 0.11.18   或安装  /home/zimy/Tdisk/deb安装备份/Typora_Linux_0.11.18_amd64.deb      

-```sh
-sudo apt install ./Typora_Linux_0.11.18_amd64.deb 
-```
-
-## 安装 Dove
-看 /home/zimy/Tdisk/deb安装备份/dove
+ 

 ## 安装 chrome

 wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb

-
-## 安装 office 
-卸载现有版本
-sudo apt remove --purge libreoffice*
-sudo apt autoremove
-
-更新包列表
-sudo apt update
-
-安装中文语言包和核心组件
-sudo apt install libreoffice-l10n-zh-cn libreoffice-help-zh-cnz在
-
-安装核心程序、Writer、Calc、Impress
-sudo apt install libreoffice-core libreoffice-writer libreoffice-calc libreoffice-impress
-
 ## 网页版AI应用封装为桌面应用
 ```
 # 需先安装 Node.js 和 npm
@@ -132,16 +192,6 @@ https://atrustcdn.sangfor.com/standard/linux/2.5.16.20/ubuntu/amd64/aTrustInstal

 sudo dpkg -i aTrustInstaller_amd64.deb 

-## 便签
-
-安装短裤便签
-
-```bash
-$ sudo apt install flatpak          安装 flatpak 应用商店
-$ flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo      添加 flathub 的远程仓库
-$ flatpak install flathub io.github.ellie_commons.jorts                              
-```
-
 ## 修改拼音的键盘布局

 将键盘布局改为标准美式，避免“死键”行为：
@@ -150,61 +200,10 @@ $ flatpak install flathub io.github.ellie_commons.jorts
 gsettings set org.gnome.desktop.input-sources sources "[('xkb', 'us'), ('ibus', 'libpinyin')]"
 ```

-## 邮箱

-网易邮箱大师

-```
-cd /home/zimy/Tdisk/deb安装备份
-sudo dpkg -i mail.deb 
-sudo apt-get install -f     修复依赖包缺失
-```

-## 开发环境
-
-### DNS & Docker
-
-```
-resolvectl status                   查看当前真实使用的 DNS
-sudo nano /etc/systemd/resolved.conf
-增加
-DNS=1.1.1.1 8.8.8.8
-FallbackDNS=1.0.0.1 8.8.4.4
-
-sudo systemctl restart systemd-resolved    重启服务
-```
-
-安装  Docker 
-
-```
-# 添加 Docker 官方 GPG 密钥
-curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
-
-# 添加 Docker 仓库
-echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
-
-# 安装 Docker
-sudo apt update
-sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
-
-# 验证
-$ docker version             29.2.1
-$ docker compose version     v5.1.0
-```
-
-sudo vim /etc/docker/daemon.json
-
-```
-{
-   "registry-mirrors": [
-      "https://docker.1ms.run",
-      "https://docker-0.unsee.tech",
-      "https://docker.m.daocloud.io"
-      ],
-   "live-restore": true,
-    "features": { "buildkit": true }
-}
-```
+## 

 ### python

@@ -0,0 +1,84 @@
+# Docker相关
+
+## 安装
+
+```
+# 添加 Docker 官方 GPG 密钥
+curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
+
+# 添加 Docker 仓库
+echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
+
+# 安装 Docker
+sudo apt update
+sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
+
+# 验证
+$ docker version             29.5.2
+$ docker compose version     v5.1.4
+```
+
+sudo vim /etc/docker/daemon.json
+
+```
+{
+   "registry-mirrors": [
+      "https://docker.1ms.run",
+      "https://docker-0.unsee.tech",
+      "https://docker.m.daocloud.io"
+      ],
+   "live-restore": true,
+    "features": { "buildkit": true }
+}
+```
+
+
+
+### 将当前用户加入 docker 组 
+
+这是最推荐的方法，加入后无需每次使用 `sudo`：
+
+```
+# 1. 将当前用户加入 docker 组
+sudo usermod -aG docker $USER
+
+# 2. 刷新组权限（或者完全退出终端并重新登录）
+newgrp docker
+```
+
+
+
+## 使用
+
+
+
+``` 
+Docker相关：
+
+给当前用户增加 docker 运行权限
+sudo usermod -aG docker $USER  
+newgrp docker
+
+SaaS镜像发布：submit-  然后远程 docker load -i my*.tar 重启容器 
+docker compose logs coze-server --tail 10 | grep -i "error"    查错
+docker logs container_name | grep -C 20 "error"   查错误日志前后 20 行内的内容
+docker compose exec -it ? /bin/sh 或  /bin/bash     进入容器执行命令
+docker image prune -a     删除所有未使用的镜像     docker rmi $(docker images -q) 删除所有镜像
+删除所有容器  docker stop $(docker ps -q)     ;    docker rm $(docker ps -q) 
+doker pull coleifer/sqlite-web:latest                                              拉镜像
+docker save coleifer/sqlite-web:latest -o sqlite_web_latest.tar   保存镜像，上传
+docker load -i    sqlite_web_latest.tar                                           服务器加载镜像
+-
+清空日志：
+docker compose logs --no-log-prefix > /dev/null 2>&1 && truncate -s 0 $(docker inspect --format='{{.LogPath}}' $(docker compose ps -q))
+```
+
+   - 重启所有服务：`docker compose restart`
+   - 只重启网关服务：`docker compose restart hermes`
+   - 查看所有服务实时日志：`docker compose logs -f`
+   - 升级到最新镜像版本：`docker compose pull && docker compose up -d`
+   - 停止所有服务：`docker compose down`
+
+
+
+启动指定生产环境 docker compose -f docker-compose.prod.yml ps
@@ -0,0 +1,185 @@
+# GIT 功能应用
+
+
+
+
+
+
+
+## 安装
+
+```bash
+sudo apt install git
+sudo apt install gitk git-cola            图形化工具
+
+全局设置
+git config --global user.email "zimyx@.com"
+git config --global user.name "Your Name"
+
+
+```
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+公司  http://117.78.60.236:8000/users/sign_in  zhanghonggang@csbr.cn    w~7！
+
+## 分支管理规范
+
+分支类型与命名规范
+
+###  分支命名格式
+
+| 分支类型 | 命名格式 | 示例 |
+|---------|---------|------|
+| 主分支 | `main` | `main` |
+| 开发分支 | `dev` | `dev` |
+| 功能分支 | `feat/<功能名>` | `feat/event`, `feat/stream` |
+| 热修复分支 | `hotfix/<问题名>` | `hotfix/event` |
+| 发布分支 | `release/<版本号>` | `release/v1.0.0` |
+
+### 分支用途说明
+
+| 分支类型 | 用途说明 |
+|---------|---------|
+| `main` | 稳定版本分支，直接对应生产环境代码 |
+| `dev` | 开发主分支，所有功能集成分支先合并到此分支 |
+| `feat/*` | 功能开发分支，用于开发新功能 |
+| `hotfix/*` | 热修复分支，用于紧急修复生产问题 |
+| `release/*` | 发布分支，用于版本发布准备 |
+
+### 分支流程规则
+
+#### 核心规则：dev 禁止合并到 main
+
+**重要约束：`dev` 分支** **禁止直接合并到 `main` 分支**
+
+- `dev` 是开发分支，代码未经充分测试，不适合直接发布到生产
+- 所有合并到 `main` 的代码必须通过 `release/*` 分支或直接从 `hotfix/*` 分支合并
+
+#### 标准合并流程
+
+```
+功能开发流程：
+feat/* → dev → release/* → main
+
+热修复流程：
+hotfix/* → main (紧急情况可直接合并)
+hotfix/* → dev  (同步修复到开发分支)
+```
+
+#### 各分支合并规则
+
+| 从分支 | 合并到 | 是否允许 | 说明 |
+|-------|-------|---------|------|
+| `feat/*` | `dev` | ✅ 允许 | 功能开发完成后合并到开发分支 |
+| `dev` | `main` | ❌ 禁止 | dev 禁止直接合并到 main |
+| `dev` | `release/*` | ✅ 允许 | 开发分支可以合并到发布分支 |
+| `release/*` | `main` | ✅ 允许 | 发布分支通过测试后合并到 main |
+| `release/*` | `dev` | ✅ 允许 | 发布分支可同步回开发分支 |
+| `hotfix/*` | `main` | ✅ 允许 | 热修复可直接合并到 main |
+| `hotfix/*` | `dev` | ✅ 允许 | 热修复需同步到开发分支 |
+| `feat/*` | `main` | ❌ 禁止 | 功能分支禁止直接合并到 main |
+| `feat/*` | 其他 `feat/*` | ❌ 禁止 | 功能分支之间禁止互相合并 |
+
+###  当前项目分支结构
+
+```
+本地分支：
+  - dev          (开发主分支，当前工作分支)
+  - feat/event   (事件功能分支)
+  - feat/stream  (流功能分支)
+  - hotfix/event (事件热修复分支)
+  - main         (生产环境分支)
+
+远程分支：
+  - origin/main
+  - origin/dev
+  - origin/feat/event
+```
+
+###  Git 操作指南
+
+#### 创建功能分支
+
+```bash
+# 从 main 创建功能分支
+git checkout main
+git pull origin main
+git checkout -b feat/your-feature-name
+```
+
+#### 合并功能到 dev
+
+```bash
+# 完成功能开发后，切换到 dev 分支
+git checkout dev
+git pull origin dev
+
+# 合并功能分支
+git merge feat/your-feature-name
+
+# 推送 dev 分支
+git push origin dev
+```
+
+#### 创建发布分支
+
+```bash
+# 从 dev 创建发布分支
+git checkout dev
+git pull origin dev
+git checkout -b release/v1.0.0
+```
+
+#### 发布到 main
+
+```bash
+# 在 release 分支完成测试后，合并到 main
+git checkout main
+git pull origin main
+git merge release/v1.0.0
+git push origin main
+
+# 删除发布分支
+git branch -d release/v1.0.0
+git push origin --delete release/v1.0.0
+```
+
+#### 热修复操作
+
+```bash
+# 从 main 创建热修复分支
+git checkout main
+git pull origin main
+git checkout -b hotfix/issue-description
+
+# 修复完成后，合并到 main
+git checkout main
+git merge hotfix/issue-description
+git push origin main
+
+# 同时合并到 dev
+git checkout dev
+git merge hotfix/issue-description
+git push origin dev
+
+# 删除热修复分支
+git branch -d hotfix/issue-description
+```
+
+
+
+
+
+```
+git add .
+git commit -m "更新代码"
+git push
+```
+
@@ -0,0 +1,44 @@
+ 
+
+ss -tunlp | grep -E '9090|789.'   查看 9090 和 789* 端口
+find / -name '*.php'    查询根目录下所有php后缀文件
+for file in *.docx; do pandoc "$file" -o "${file%.docx}.md"; done   批量转换 docx 到 md
+pdf2docx convert a.pdf a.docx   转换 pdf  到 docx 
+ps aux --sort=-%cpu | head -n 6              CPU占用Top5            free -h  内存占用
+openssl rand -base64 12       生成长度为12的随机密码
+curl  4.ipw.cn                        本机上网出口 IPv4 查询, 4可改6
+Watch -n 1 'ls -l'                    每隔1秒执行目录查询
+tar -cvf coze-studio.tar coze-studio     创建tar压缩包
+tar -xvf  coze-studio.tar                            解压
+映射远程目录   Nautilus (GNOME Files) 的“其他位置”输入 sftp://1.95.127.205 
+
+sudo apt update
+sudo apt upgrade
+
+
+
+===================================================快捷键
+Alt + F2       运行应用程序      Copilot（AI键） 打开命令行终端 cmd
+WIN +Alt + → / ←  工作台间切换             WIN  + `     在同一个应用程序的窗口之间切换    
+Shift + 小键盘0～5      0截屏    1目录    2 firefox   3 邮箱     4Typora     5 记事   . 摄像头
+Emoji 符号         通过 Firefox 插件输入
+
+
+
+
+
+```
+VIM 快捷键
+yy -> p(粘贴)     拷贝当前行           nyy -> p(粘贴)    拷贝下n行 
+dd 删除当前行        u 撤销          5 -> Shift+g     定位到第5行       
+/xx ->n(下一个)   查找文本。上一个按‘N’ 
+G 文末        gg 首行            ：set nu    设置行号
+==========================================================
+```
+
+==============
+安装 ufw： sudo pacman -S ufw     防火墙
+sudo ufw enable                                 启用 ufw 
+sudo ufw default deny incoming     设置默认策略为拒绝所有传入和传出连接
+sudo ufw default deny outgoing
+允许特定的服务和端口。例如，允许 SSH 连接：sudo ufw allow ssh    或者：sudo ufw allow 22/tcp   最后，检查 ufw 的状态：sudo ufw status 
@@ -0,0 +1,21 @@
+ 
+
+```
+PYTHON
+apt install python3-pip python3-dev             安装包管理器、编译环境包 (3.12.3)
+python3 -m venv .venv                           为对应目录创建虚拟环境
+source .venv/bin/activate                      激活后终端会显示
+
+Python 使用 pyenv 多版本管理
+$ curl https://pyenv.run | bash       安装pyenv
+echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
+echo '[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
+echo 'eval "$(pyenv init - bash)"' >> ~/.bashrc
+source .bashrc
+pyenv install 3.10.0       安装 Python 3.10
+pyenv global 3.10.0      设置全局 Python 版本
+用 Python 3.10 创建虚拟环境, 进入项目目录
+python3.10 -m venv .venv_py310
+source .venv_py310/bin/activate
+```
+
@@ -0,0 +1,616 @@
+# Hermes Agent 0.9.0
+
+https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/docker?_highlight=docker#docker-compose-example
+
+1.95.126.170    
+
+## 部署
+
+    /www/hermes/docker-compose.yml
+
+```yml
+services:
+  hermes:
+    image: nousresearch/hermes-agent:latest
+    container_name: hermes
+    restart: unless-stopped
+    command: gateway run
+    ports:
+      - "8642:8642"
+    volumes:
+      - ~/.hermes:/opt/data
+    networks:
+      - hermes-net
+    # Uncomment to forward specific env vars instead of using .env file:
+    # environment:
+    #   - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
+    #   - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
+    #   - TELEGRAM_BOT_TOKEN=${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 4G
+          cpus: "2.0"
+
+  dashboard:
+    image: nousresearch/hermes-agent:latest
+    container_name: hermes-dashboard
+    restart: unless-stopped
+    command: dashboard --host 0.0.0.0  --insecure
+    ports:
+      - "9119:9119"
+    volumes:
+      - ~/.hermes:/opt/data
+    environment:
+      - GATEWAY_HEALTH_URL=http://hermes:8642
+    networks:
+      - hermes-net
+    depends_on:
+      - hermes
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 512M
+          cpus: "0.5"
+
+networks:
+  hermes-net:
+    driver: bridge
+```
+
+## 配置
+
+cat ~/.hermes/.env     配置仪表盘、模型、消息平台
+
+```ini
+# Hermes Agent Environment Configuration
+# Copy this file to .env and fill in your API keys
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (OpenRouter)
+# =============================================================================
+# OpenRouter provides access to many models through one API
+# All LLM calls go through OpenRouter - no direct provider keys needed
+# Get your key at: https://openrouter.ai/keys
+# OPENROUTER_API_KEY=
+
+# Default model is configured in ~/.hermes/config.yaml (model.default).
+# Use 'hermes model' or 'hermes setup' to change it.
+# LLM_MODEL is no longer read from .env — this line is kept for reference only.
+# LLM_MODEL=anthropic/claude-opus-4.6
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Google AI Studio / Gemini)
+# =============================================================================
+# Native Gemini API via Google's OpenAI-compatible endpoint.
+# Get your key at: https://aistudio.google.com/app/apikey
+# GOOGLE_API_KEY=your_google_ai_studio_key_here
+# GEMINI_API_KEY=your_gemini_key_here  # alias for GOOGLE_API_KEY
+# Optional base URL override (default: Google's OpenAI-compatible endpoint)
+# GEMINI_BASE_URL=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (z.ai / GLM)
+# =============================================================================
+# z.ai provides access to ZhipuAI GLM models (GLM-4-Plus, etc.)
+# Get your key at: https://z.ai or https://open.bigmodel.cn
+# GLM_API_KEY=
+# GLM_BASE_URL=https://api.z.ai/api/paas/v4  # Override default base URL
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Kimi / Moonshot)
+# =============================================================================
+# Kimi Code provides access to Moonshot AI coding models (kimi-k2.5, etc.)
+# Get your key at: https://platform.kimi.ai (Kimi Code console)
+# Keys prefixed sk-kimi- use the Kimi Code API (api.kimi.com) by default.
+# Legacy keys from platform.moonshot.ai need KIMI_BASE_URL override below.
+# KIMI_API_KEY=
+# KIMI_BASE_URL=https://api.kimi.com/coding/v1  # Default for sk-kimi- keys
+# KIMI_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/v1      # For legacy Moonshot keys
+# KIMI_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1       # For Moonshot China keys
+# KIMI_CN_API_KEY=                               # Dedicated Moonshot China key
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Arcee AI)
+# =============================================================================
+# Arcee AI provides access to Trinity models (trinity-mini, trinity-large-*)
+# Get an Arcee key at: https://chat.arcee.ai/
+# ARCEEAI_API_KEY=
+# ARCEE_BASE_URL=                                 # Override default base URL
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (MiniMax)
+# =============================================================================
+# MiniMax provides access to MiniMax models (global endpoint)
+# Get your key at: https://www.minimax.io
+# MINIMAX_API_KEY=
+# MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimax.io/v1  # Override default base URL
+
+# MiniMax China endpoint (for users in mainland China)
+# MINIMAX_CN_API_KEY=
+# MINIMAX_CN_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/v1  # Override default base URL
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (OpenCode Zen)
+# =============================================================================
+# OpenCode Zen provides curated, tested models (GPT, Claude, Gemini, MiniMax, GLM, Kimi)
+# Pay-as-you-go pricing. Get your key at: https://opencode.ai/auth
+# OPENCODE_ZEN_API_KEY=
+# OPENCODE_ZEN_BASE_URL=https://opencode.ai/zen/v1  # Override default base URL
+A
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (OpenCode Go)
+# =============================================================================
+# OpenCode Go provides access to open models (GLM-5, Kimi K2.5, MiniMax M2.5)
+# A
+# $10/month subscription. Get your key at: https://opencode.ai/auth
+# OPENCODE_GO_API_KEY=
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Hugging Face Inference Providers)
+# =============================================================================
+# Hugging Face routes to 20+ open models via unified OpenAI-compatible endpoint.
+# Free tier included ($0.10/month), no markup on provider rates.
+# Get your token at: https://huggingface.co/settings/tokens
+# Required permission: "Make calls to Inference Providers"
+# HF_TOKEN=
+# OPENCODE_GO_BASE_URL=https://opencode.ai/zen/go/v1  # Override default base URL
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Qwen OAuth)
+# =============================================================================
+# Qwen OAuth reuses your local Qwen CLI login (qwen auth qwen-oauth).
+# No API key needed — credentials come from ~/.qwen/oauth_creds.json.
+# Optional base URL override:
+# HERMES_QWEN_BASE_URL=https://portal.qwen.ai/v1
+
+# =============================================================================
+# LLM PROVIDER (Xiaomi MiMo)
+# =============================================================================
+# Xiaomi MiMo models (mimo-v2-pro, mimo-v2-omni, mimo-v2-flash).
+# Get your key at: https://platform.xiaomimimo.com
+# XIAOMI_API_KEY=your_key_here
+# Optional base URL override:
+# XIAOMI_BASE_URL=https://api.xiaomimimo.com/v1
+
+# =============================================================================
+# TOOL API KEYS
+# =============================================================================
+
+# Exa API Key - AI-native web search and contents
+# Get at: https://exa.ai
+# EXA_API_KEY=
+
+# Parallel API Key - AI-native web search and extract
+# Get at: https://parallel.ai
+# PARALLEL_API_KEY=
+
+# Firecrawl API Key - Web search, extract, and crawl
+# Get at: https://firecrawl.dev/
+# FIRECRAWL_API_KEY=
+
+
+# FAL.ai API Key - Image generation
+# Get at: https://fal.ai/
+# FAL_KEY=
+
+# Honcho - Cross-session AI-native user modeling (optional)
+# Builds a persistent understanding of the user across sessions and tools.
+# Get at: https://app.honcho.dev
+# Also requires ~/.honcho/config.json with enabled=true (see README).
+# HONCHO_API_KEY=
+
+# =============================================================================
+# TERMINAL TOOL CONFIGURATION
+# =============================================================================
+# Backend type: "local", "singularity", "docker", "modal", or "ssh"
+# Terminal backend is configured in ~/.hermes/config.yaml (terminal.backend).
+# Use 'hermes setup' or 'hermes config set terminal.backend docker' to change.
+# Supported: local, docker, singularity, modal, ssh
+#
+# Only override here if you need to force a backend without touching config.yaml:
+# TERMINAL_ENV=local
+
+# Override the container runtime binary (e.g. to use Podman instead of Docker).
+# Useful on systems where Docker's storage driver is broken or unavailable.
+# HERMES_DOCKER_BINARY=/usr/local/bin/podman
+
+# Container images (for singularity/docker/modal backends)
+# TERMINAL_DOCKER_IMAGE=nikolaik/python-nodejs:python3.11-nodejs20
+# TERMINAL_SINGULARITY_IMAGE=docker://nikolaik/python-nodejs:python3.11-nodejs20
+TERMINAL_MODAL_IMAGE=nikolaik/python-nodejs:python3.11-nodejs20
+
+
+# Working directory for terminal commands
+# For local backend: "." means current directory (resolved automatically)
+# For remote backends (ssh/docker/modal/singularity): use an absolute path
+#   INSIDE the target environment, or leave unset for the backend's default
+#   (/root for modal, / for docker, ~ for ssh). Do NOT use a host-local path.
+# Usually managed by config.yaml (terminal.cwd) — uncomment to override
+# TERMINAL_CWD=.
+
+# Default command timeout in seconds
+TERMINAL_TIMEOUT=60
+
+# Cleanup inactive environments after this many seconds
+TERMINAL_LIFETIME_SECONDS=300
+
+# =============================================================================
+# SSH REMOTE EXECUTION (for TERMINAL_ENV=ssh)
+# =============================================================================
+# Run terminal commands on a remote server via SSH.
+# Agent code stays on your machine, commands execute remotely.
+#
+# SECURITY BENEFITS:
+# - Agent cannot read your .env file (API keys protected)
+# - Agent cannot modify its own code
+# - Remote server acts as isolated sandbox
+# - Can safely configure passwordless sudo on remote
+#
+# TERMINAL_SSH_HOST=192.168.1.100
+# TERMINAL_SSH_USER=agent
+# TERMINAL_SSH_PORT=22
+# TERMINAL_SSH_KEY=~/.ssh/id_rsa
+
+# =============================================================================
+# SUDO SUPPORT (works with ALL terminal backends)
+# =============================================================================
+# If set, enables sudo commands by piping password via `sudo -S`.
+# Works with: local, docker, singularity, modal, and ssh backends.
+# 
+# SECURITY WARNING: Password stored in plaintext. Only use on trusted machines.
+# 
+# ALTERNATIVES:
+# - For SSH backend: Configure passwordless sudo on the remote server
+# - For containers: Run as root inside the container (no sudo needed)
+# - For local: Configure /etc/sudoers for specific commands
+# - For CLI: Leave unset - you'll be prompted interactively with 45s timeout
+#
+# SUDO_PASSWORD=your_password_here
+
+# =============================================================================
+# MODAL CLOUD BACKEND (Optional - for TERMINAL_ENV=modal)
+# =============================================================================
+# Modal uses CLI authentication, not environment variables.
+# Run: pip install modal && modal setup
+# This will authenticate via browser and store credentials locally.
+# No API key needed in .env - Modal handles auth automatically.
+
+# =============================================================================
+# BROWSER TOOL CONFIGURATION (agent-browser + Browserbase)
+# =============================================================================
+# Browser automation requires Browserbase cloud service for remote browser execution.
+# This allows the agent to navigate websites, fill forms, and extract information.
+#
+# STEALTH MODES:
+# - Basic Stealth: ALWAYS active (random fingerprints, auto CAPTCHA solving)
+# - Advanced Stealth: Requires BROWSERBASE_ADVANCED_STEALTH=true (Scale Plan only)
+
+# Browserbase API Key - Cloud browser execution
+# Get at: https://browserbase.com/
+# BROWSERBASE_API_KEY=
+
+# Browserbase Project ID - From your Browserbase dashboard
+# BROWSERBASE_PROJECT_ID=
+
+# Enable residential proxies for better CAPTCHA solving (default: true)
+# Routes traffic through residential IPs, significantly improves success rate
+BROWSERBASE_PROXIES=true
+
+# Enable advanced stealth mode (default: false, requires Scale Plan)
+# Uses custom Chromium build to avoid bot detection altogether
+BROWSERBASE_ADVANCED_STEALTH=false
+
+# Browser session timeout in seconds (default: 300)
+# Sessions are cleaned up after this duration of inactivity
+BROWSER_SESSION_TIMEOUT=300
+
+# Browser inactivity timeout - auto-cleanup inactive sessions (default: 120 = 2 min)
+# Browser sessions are automatically closed after this period of no activity
+BROWSER_INACTIVITY_TIMEOUT=120
+
+# =============================================================================
+# SESSION LOGGING
+# =============================================================================
+# Session trajectories are automatically saved to logs/ directory
+# Format: logs/session_YYYYMMDD_HHMMSS_UUID.json
+# Contains full conversation history in trajectory format for debugging/replay
+
+# =============================================================================
+# VOICE TRANSCRIPTION & OPENAI TTS
+# =============================================================================
+# Required for voice message transcription (Whisper) and OpenAI TTS voices.
+# Uses OpenAI's API directly (not via OpenRouter).
+# Named VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY to avoid interference with OpenRouter.
+# Get at: https://platform.openai.com/api-keys
+# VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY=
+
+# =============================================================================
+# SLACK INTEGRATION
+# =============================================================================
+# Slack Bot Token - From Slack App settings (OAuth & Permissions)
+# Get at: https://api.slack.com/apps
+# SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
+
+# Slack App Token - For Socket Mode (App-Level Tokens in Slack App settings)
+# SLACK_APP_TOKEN=xapp-...
+
+# Slack allowed users (comma-separated Slack user IDs)
+# SLACK_ALLOWED_USERS=
+
+# =============================================================================
+# TELEGRAM INTEGRATION
+# =============================================================================
+# Telegram Bot Token - From @BotFather (https://t.me/BotFather)
+# TELEGRAM_BOT_TOKEN=
+# TELEGRAM_ALLOWED_USERS=                  # Comma-separated user IDs
+# TELEGRAM_HOME_CHANNEL=                   # Default chat for cron delivery
+# TELEGRAM_HOME_CHANNEL_NAME=              # Display name for home channel
+
+# Webhook mode (optional — for cloud deployments like Fly.io/Railway)
+# Default is long polling. Setting TELEGRAM_WEBHOOK_URL switches to webhook mode.
+# TELEGRAM_WEBHOOK_URL=https://my-app.fly.dev/telegram
+# TELEGRAM_WEBHOOK_PORT=8443
+# TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET=                 # Recommended for production
+
+# WhatsApp (built-in Baileys bridge — run `hermes whatsapp` to pair)
+# WHATSAPP_ENABLED=false
+# WHATSAPP_ALLOWED_USERS=15551234567
+
+# Email (IMAP/SMTP — send and receive emails as Hermes)
+# For Gmail: enable 2FA → create App Password at https://myaccount.google.com/apppasswords
+# EMAIL_ADDRESS=hermes@gmail.com
+# EMAIL_PASSWORD=xxxx xxxx xxxx xxxx
+# EMAIL_IMAP_HOST=imap.gmail.com
+# EMAIL_IMAP_PORT=993
+# EMAIL_SMTP_HOST=smtp.gmail.com
+# EMAIL_SMTP_PORT=587
+# EMAIL_POLL_INTERVAL=15
+# EMAIL_ALLOWED_USERS=your@email.com
+# EMAIL_HOME_ADDRESS=your@email.com
+
+# Gateway-wide: allow ALL users without an allowlist (default: false = deny)
+# Only set to true if you intentionally want open access.
+# GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS=false
+
+# =============================================================================
+# RESPONSE PACING
+# =============================================================================
+# Human-like delays between message chunks on messaging platforms.
+# Makes the bot feel less robotic.
+# HERMES_HUMAN_DELAY_MODE=off     # off | natural | custom
+# HERMES_HUMAN_DELAY_MIN_MS=800   # Min delay in ms (custom mode)
+# HERMES_HUMAN_DELAY_MAX_MS=2500  # Max delay in ms (custom mode)
+
+# =============================================================================
+# DEBUG OPTIONS
+# =============================================================================
+WEB_TOOLS_DEBUG=false
+VISION_TOOLS_DEBUG=false
+MOA_TOOLS_DEBUG=false
+IMAGE_TOOLS_DEBUG=false
+
+# =============================================================================
+# CONTEXT COMPRESSION (Auto-shrinks long conversations)
+# =============================================================================
+# When conversation approaches model's context limit, middle turns are
+# automatically summarized to free up space.
+#
+# Context compression is configured in ~/.hermes/config.yaml under compression:
+# CONTEXT_COMPRESSION_ENABLED=true        # Enable auto-compression (default: true)
+# CONTEXT_COMPRESSION_THRESHOLD=0.85      # Compress at 85% of context limit
+# Model is set via compression.summary_model in config.yaml (default: google/gemini-3-flash-preview)
+
+# =============================================================================
+# RL TRAINING (Tinker + Atropos)
+# =============================================================================
+# Run reinforcement learning training on language models using the Tinker API.
+# Requires the rl-server to be running (from tinker-atropos package).
+
+# Tinker API Key - RL training service
+# Get at: https://tinker-console.thinkingmachines.ai/keys
+# TINKER_API_KEY=
+
+# Weights & Biases API Key - Experiment tracking and metrics
+# Get at: https://wandb.ai/authorize
+# WANDB_API_KEY=
+
+# RL API Server URL (default: http://localhost:8080)
+# Change if running the rl-server on a different host/port
+# RL_API_URL=http://localhost:8080
+
+# =============================================================================
+# SKILLS HUB (GitHub integration for skill search/install/publish)
+# =============================================================================
+
+# GitHub Personal Access Token — for higher API rate limits on skill search/install
+# Get at: https://github.com/settings/tokens (Fine-grained recommended)
+# GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
+
+# GitHub App credentials (optional — for bot identity on PRs)
+# GITHUB_APP_ID=
+# GITHUB_APP_PRIVATE_KEY_PATH=
+# GITHUB_APP_INSTALLATION_ID=
+
+# Groq API key (free tier — used for Whisper STT in voice mode)
+# GROQ_API_KEY=
+
+# =============================================================================
+# STT PROVIDER SELECTION
+# =============================================================================
+# Default STT provider is "local" (faster-whisper) — runs on your machine, no API key needed.
+# Install with: pip install faster-whisper
+# Model downloads automatically on first use (~150 MB for "base").
+# To use cloud providers instead, set GROQ_API_KEY or VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY above.
+# Provider priority: local > groq > openai
+# Configure in config.yaml: stt.provider: local | groq | openai
+
+# =============================================================================
+# STT ADVANCED OVERRIDES (optional)
+# =============================================================================
+# Override default STT models per provider (normally set via stt.model in config.yaml)
+# STT_GROQ_MODEL=whisper-large-v3-turbo
+# STT_OPENAI_MODEL=whisper-1
+
+# Override STT provider endpoints (for proxies or self-hosted instances)
+# GROQ_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
+# STT_OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
+
+# 基本配置
+GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS=true
+
+# Dashboard 认证
+DASHBOARD_USERNAME=admin
+DASHBOARD_PASSWORD=your_secure_password_here  # 改成你的密码
+
+# 时区
+TZ=Asia/Shanghai
+ARCEEAI_API_KEY=dec57933-c3e4-4f4a-a114-b0ae8104e396
+ARCEE_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3
+
+
+WECOM_BOT_ID=aib1TzEwFCq0ia1...qlDLt2Fv
+WECOM_SECRET=1U12qLqTdV......ZRIt0ts
+GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS=true
+WECOM_ALLOWED_USERS=LiuRan,ZhangHongGang,WangJian
+WECOM_ENABLE_ATTACHMENTS=true
+```
+
+### 飞书
+
+**飞书开发者后台**
+
+1. 登录[飞书开放平台](https://open.feishu.cn/app?lang=zh-CN)，创建**企业自建应用**
+2. `App ID`   cli_a968...9cb6  和 `App Secret` Q8ykzs7vJdhnda.....qpxi1yfAJIUQH
+3. 进入「添加应用能力」→ **机器人** →允许接收私聊、允许接收群聊
+4. 进入「权限管理」
+   - `im:message:send_as_bot`（机器人发消息）
+   - `im:message:readonly`（读消息）
+   - `im:message.group_at_msg:readonly`（群 @）
+   - `im:message.p2p_msg:readonly`（私聊）
+   - `contact:user.employee_id:readonly`（读用户 ID）
+5. 事件订阅（WebSocket 模式）
+   - 左侧：开发配置 → 事件与回调
+   - 接收方式：**使用长连接（WebSocket）**
+   - 订阅事件：**`im.message.receive_v1`**（接收消息）
+   - 保存
+6. 版本发布**→ 发布**（企业自建应用直接可用）
+
+**服务器：安装飞书依赖**
+
+```bash
+# 进入 Hermes 环境（根据你部署方式）
+cd /path/to/hermes
+
+# 安装飞书 SDK
+uv pip install lark-oapi websockets
+# 或用 pip（无 uv）
+pip install lark-oapi websockets
+```
+
+### 企业微信
+
+1. 打开企业微信管理后台，创建机器人：https://work.weixin.qq.com/wework_admin/frame#/aiHelper/create 选择 API 方式创建    **CS Agent**
+   - 连接方式： 使用长连接
+   - Bot ID  aib1T ...t2Fv 
+   - Secret  1U12qLqTdV pd8kKBrcpdk9pZRIt0ts      
+2. 可使用权限
+   - 用户信息
+   - 文档
+
+## 运行
+
+```
+cd /www/hermes/
+docker run -it --rm   -v ~/.hermes:/opt/data   nousresearch/hermes-agent
+```
+
+
+
+
+
+我想让你通过学习成为医学减重领域的个案管理师，怎么样
+
+我可以按照「权威知识库搭建→适配你的工作规范→实操迭代优化」三步来完成学习，完全适配你的工作需求：
+
+### 第一步：先搭建权威的医学减重知识基底（我可以自主完成）
+
+我会优先检索学习国内国际公认的权威指南作为底层知识框架，包括：
+
+- 《中国超重/肥胖医学营养治疗指南（2023版）》
+- WHO成人肥胖预防与管理临床指南
+- 肥胖合并高血压/糖尿病/多囊卵巢综合征等并发症的个体化干预规范
+- 医学减重个案管理师执业标准、随访规范、风险预警指征 所有核心知识我会保存到持久化记忆，使用时严格遵循规范不会出错。
+
+
+
+### 第二步：对齐你的专属工作要求（需要你提供相关资料）
+
+你可以把你常用的工作资料发给我，我会全部学习固化：
+
+1. 你的机构内部工作规范、减重方案模板、个案评估表/随访记录表模板
+2. 过往你处理过的优质个案案例（可以隐去隐私信息）
+3. 你需要我输出的报告格式、需要遵守的特殊要求 我会把这些规则做成专属技能，后续处理任务100%符合你的工作标准。
+
+
+
+### 第三步：实操迭代优化
+
+你可以先拿少量测试个案让我尝试处理，你给出反馈后我会快速修正优化，几轮之后就能达到你要求的处理精度。
+
+
+
+### 学完后我可以帮你完成的工作：
+
+✅ 个案初筛：自动根据用户的体检数据、基础病史做减重风险评估，判断适应症/禁忌症 ✅ 方案生成：根据个体情况生成个性化的饮食/运动/行为干预方案，特殊合并症人群自动适配特殊要求 ✅ 随访管理：自动生成随访计划、随访话术，可配置定时任务自动给你推送当日待跟进个案清单 ✅ 数据统计：自动统计个案的减重达标率、依从率、不良反应发生率等数据，生成汇总报表
+
+你看这个学习路径是否符合你的预期？有没有需要我优先学习的资料或者重点侧重的功能？
+
+## mini 机器
+
+https://github.com/NousResearch/hermes-agent
+
+
+
+```
+第一步：创建虚拟环境（彻底避开系统限制）
+bash
+运行
+cd ~/hermes-agent-main
+python3 -m venv venv
+source venv/bin/activate
+第二步：安装所有依赖（不会再报错！）
+bash
+运行
+pip install -r requirements.txt
+第三步：运行项目
+bash
+运行
+./hermes
+为什么这个方法一定成功？
+之前报错：因为你直接用系统 Python，系统包不允许被 pip 修改 / 卸载
+现在方法：创建了独立干净的 Python 环境，没有任何权限冲突
+所有包都能正常安装，不会再出现任何报错
+以后每次使用前，先激活环境
+每次新开终端，只需要先运行这一行：
+bash
+运行
+source ~/hermes-agent-main/venv/bin/activate
+然后再运行：
+bash
+运行
+./hermes
+总结
+执行这三行，彻底解决所有问题：
+bash
+运行
+cd ~/hermes-agent-main
+python3 -m venv venv
+source venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+./hermes
+再也不会有 ModuleNotFound / 无法卸载 / 权限报错 等问题
+这是 Linux 上运行 Python 项目的标准正确方法
+```
+
@@ -0,0 +1,102 @@
+
+
+
+
+
+
+导出  firefox 书签
+
+备份 typora  的主题
+
+ 
+
+```
+==============
+备份 ：
+步骤1：安全移除并重新连接
+
+# 1. 确保设备未挂载
+sudo umount /dev/sda1 2>/dev/null
+
+# 2. 安全移除
+sudo udisksctl power-off -b /dev/sda
+
+# 3. 等待 5 秒，重新插拔 USB
+sleep 5
+# （手动重新插拔 USB 线）
+
+步骤2：验证 UAS 已禁用
+
+# 查看 USB 设备模式
+sudo dmesg | tail -20
+# 应该看到 "usb-storage" 而不是 "uas"
+
+# 或查看 SCSI 主机
+sudo lsscsi -t
+# 应该显示 "usb: " 而不是 "uas: "
+
+步骤3：重新分区和格式化
+
+# 1. 创建 GPT 分区表
+sudo parted /dev/sda --script mklabel gpt
+
+# 2. 创建单个分区
+sudo parted /dev/sda --script mkpart primary 0% 100%
+
+# 3. 等待分区识别
+sleep 2
+sudo partprobe /dev/sda
+
+# 4. 格式化为 ext4（带优化）
+sudo mkfs.ext4 -F -L "BACKUP_DISK" -m 0 /dev/sda1
+
+# 5. 检查结果
+sudo blkid /dev/sda1
+sudo fsck -f /dev/sda1
+
+步骤4：优化挂载参数
+
+# 1. 创建挂载点
+sudo mkdir -p /mnt/backup
+
+# 2. 挂载（使用稳定参数）
+sudo mount -o noatime,nodiratime,errors=remount-ro /dev/sda1 /mnt/backup
+
+# 3. 验证
+df -h /mnt/backup
+mount | grep sda1
+
+步骤5：使用稳定的备份策略
+
+# 1. 创建备份脚本
+cat > /tmp/backup.sh << 'EOF'
+#!/bin/bash
+LOG="/tmp/backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"
+{
+echo "=== 备份开始: $(date) ==="
+
+# 分阶段备份，从大目录开始
+echo "阶段1: 备份主目录"
+rsync -av --no-owner --no-group --timeout=180 \
+   --exclude='/.cache/' \
+   --exclude='/.local/share/Trash/' \
+   /home/ /mnt/backup/
+
+echo "阶段2: 备份缓存目录（排除浏览器大缓存）"
+rsync -av --no-owner --no-group --timeout=180 \
+   --exclude='chromium/Default/Cache/' \
+   --exclude='google-chrome/Default/Cache/' \
+   --exclude='*/.cache/yay/pkg/' \
+   /home/*/.cache/ /mnt/backup/*/.cache/
+
+echo "=== 备份完成: $(date) ==="
+} > "$LOG" 2>&1 &
+EOF
+
+# 2. 执行备份
+sudo bash /tmp/backup.sh
+
+# 3. 查看日志
+tail -f /tmp/backup_*.log
+```
+
@@ -0,0 +1,271 @@
+# 电子秤图片识别系统设计文档
+
+> 版本：v1.0  
+> 最后更新：2026-05-20  
+> 状态：草案（待迭代）
+
+## 1. 项目背景
+
+### 1.1 业务场景
+用户拍摄电子秤显示器图片，需自动提取**读数（数字 + 单位）**用于数据录入或核对。  
+图片来源包括家用体重秤、台秤、智能手机 App 截图等。
+
+### 1.2 现状
+- 现有脚本 `preprocess.py` 仅完成 ROI 裁剪 + 对比度增强，无识别能力
+- 122 张样本通过人工 + 多模态模型识别，准确率约 80%，主要误差来源见 §2
+
+### 1.3 目标
+- **短期**：将自动识别准确率提升至 **≥85%**，剩余由人工核对
+- **中期**：达到 **≥95%**，仅极端模糊/异常显示需要人工
+- **长期**：支持任意品牌秤的型号自动识别 + 单位歧义消除
+
+
+## 2. 问题分析（基于 122 张样本）
+
+### 2.1 误差来源分布
+
+| 误差类型 | 占比 | 典型样例 | 严重性 |
+|---|---|---|---|
+| 拍摄方向倒置 | ~25% | 倒着读"119.35"识别为反向 | 🔴 高 |
+| ROI 裁切过紧 | ~12% | 只剩"6"丢失其余数字 | 🔴 高 |
+| 7段数码管字符混淆 | ~16% | `7↔L`、`2↔5`、`6↔9` | 🟡 中 |
+| 显示器反光/模糊 | ~8% | 粉色秤小屏幕 | 🟡 中 |
+| 单位歧义（kg/斤） | ~5% | 小米秤同显示两种模式 | 🟢 低 |
+| 显示异常（启动/出错） | ~2% | 段笔画不完整 | 🟢 低 |
+
+### 2.2 设备类型分布
+
+| 设备类型 | 占比 | 显示特征 | 难点 |
+|---|---|---|---|
+| 蓝背光 LCD 体重秤 | ~40% | 黑字蓝底 | 反光、自适应阈值难 |
+| LED 数码管秤（橙/白） | ~20% | 高对比度发光数字 | 易倒置拍摄 |
+| 香山台秤（多屏） | ~10% | 黑底白字三段 LCD | 多窗口干扰 |
+| App 截图 | ~25% | 高清，多字段 | 需要定位"主体重"字段 |
+| 其他（粉色、HUAWEI、LEFU 等） | ~5% | 各异 | 长尾问题 |
+
+
+## 3. 技术方案
+
+### 3.1 整体 Pipeline
+
+```
+┌─────────┐   ┌──────────┐   ┌────────┐   ┌────────┐   ┌────────┐   ┌────────┐
+│ 原始图片 │ → │ EXIF校正  │ → │ ROI检测 │ → │ 方向校正│ → │ 增强   │ → │ OCR识别 │
+└─────────┘   └──────────┘   └────────┘   └────────┘   └────────┘   └────────┘
+                                                                         ↓
+                                                              ┌──────────────────┐
+                                                              │ 数值+单位解析     │
+                                                              │ 合理性校验        │
+                                                              └──────────────────┘
+                                                                         ↓
+                                                              ┌──────────────────┐
+                                                              │ 输出：值/单位/置信│
+                                                              └──────────────────┘
+```
+
+### 3.2 各阶段技术选型
+
+#### Step 1 — EXIF 方向校正
+**目的**：手机拍摄的 JPG 自带 Orientation 元数据，可零成本转正。  
+**方案**：`PIL.ExifTags` 读取 Orientation 标签，按 3/6/8 三种 case 旋转。  
+**预期收益**：解决约 30% 的方向问题，几乎无成本。
+
+#### Step 2 — ROI 检测（屏幕区域定位）
+**目的**：从全图裁出显示器矩形，降低 OCR 干扰。  
+**方案**：4 策略加权打分：
+- **策略 A**：LED 高亮 + 低饱和（白/黄数码管）— boost ×1.3
+- **策略 B**：蓝色背光 LCD（HSV: H∈[85,140]）
+- **策略 C**：白色/浅色 LCD（V>180, S<60）
+- **策略 D**：Canny 边缘 + 横向膨胀（用于黑底白字台秤）— boost ×0.8
+
+**打分维度**：面积比、宽高比、对比度、亮度。  
+**风险**：当前 margin 15% 偏紧，新版调至 20%；仍需观察。
+
+#### Step 3 — 方向校正（4 向暴力 + 评分）
+**目的**：解决倒置/侧拍。  
+**评分项**：
+1. **形状先验**：显示器一般 `w>h`（横向） → +1
+2. **7段重力特征**：水平投影下 1/3 行 ≥ 上 1/3 行 → +1（数字朝上的典型分布）
+3. **Tesseract OSD**：若返回 `rotate=0` → +2（强证据）
+
+**选择**：取 0°/90°/180°/270° 中评分最高的方向。  
+**优势**：即使 OSD 失败，仍有 7段特征兜底。
+
+#### Step 4 — 图像增强
+**目的**：让 OCR 识别 7 段数码管。  
+**关键步骤**：
+1. CLAHE（自适应直方图均衡化）
+2. 极性自动判断：若图像均值<127 视为暗背景，反转
+3. 自适应阈值（Gaussian, blockSize=25）
+4. **关键**：2×2 核膨胀 1 次 — 连接 7 段间隙，否则 Tesseract 会把一个数字切成多字符
+
+#### Step 5 — OCR 识别（多后端）
+| 后端 | 优势 | 劣势 | 推荐场景 |
+|---|---|---|---|
+| **Tesseract** | 易部署、有 LCD 字模 | 7段需调参 | 默认 |
+| **SSOCR** | 专为 7段设计 | 仅命令行、需手编译 | 干净 LED 显示 |
+| **PaddleOCR** | 中文+数字皆强 | 体积大 | App 截图 |
+| **自训 CNN** | 准确率天花板高 | 需训练数据 | 长期投入 |
+
+**当前默认**：Tesseract，PSM=7（单行），whitelist 限制为数字 + 单位字符。
+
+#### Step 6 — 数值合理性校验
+**正则提取**：`(\d{1,3}\.?\d{0,2})\s*(kg|KG|公斤|千克|斤|两|lb)?`  
+**合理范围**：
+- kg / 公斤 / 千克：10–200
+- 斤 / 两：20–400
+- lb：20–440
+
+**作用**：拦截 OCR 典型错误（如把 `1` 错认 `7` 得到 170kg 时直接 reject）。
+
+
+## 4. 文件结构
+
+```
+新建文件夹 1/
+├── 未识别/                 # 待处理原图
+├── 预处理/                 # 旧版输出（v1）
+├── 预处理v2/               # 新版输出
+│   ├── *.png              # 各图的二值化预处理结果
+│   └── _results.csv       # 识别汇总（文件名/旋转/OCR/置信度/解析值）
+├── preprocess_v2.py       # 新版（预处理 + 识别 + 校验）
+└── 设计文档.md             # 本文档
+```
+
+
+## 5. 评估指标
+
+### 5.1 准确率指标
+- **Top-1 准确率**：单次识别完全正确（数字 + 单位都对）的比例
+- **数字准确率**：仅数字正确（容忍单位错误）
+- **±5% 容忍准确率**：识别值与真值相对误差 ≤5%（避免小数位识别错带来的负面感受）
+
+### 5.2 召回率 / 拒识率
+- **拒识率**：合理性校验后输出"无效"的比例（高拒识率好过错误识别）
+- **置信度阈值**：建议 Tesseract conf > 60 才接受，否则降级人工
+
+### 5.3 性能
+- 单图处理时间 < 1s（CPU 单线程）
+- 122 张全量处理 < 2 分钟
+
+
+## 6. 已知局限与待解决
+
+| # | 问题 | 当前对策 | 长期改进 |
+|---|---|---|---|
+| L1 | 粉色秤显示器尺寸过小（占图 <1%） | margin 放宽 | 改用超分辨率（ESRGAN）预处理 |
+| L2 | 启动画面/异常显示误识 | 合理性校验拦截 | 加一个"是否合法读数"的分类器 |
+| L3 | 香山台秤三屏，只需重量栏 | ROI 取最大 LCD | 训练专用检测器，按字段标签裁切 |
+| L4 | 小米秤 kg/斤 模式无法从显示判断 | 默认按区间猜单位 | 加品牌+型号识别（CNN 或 logo 匹配） |
+| L5 | OCR 把"6/9"反向识别 | 4向暴力旋转 | 训练朝向检测器 |
+| L6 | App 截图字段繁多 | 暂用通用 OCR + 选最大数字 | 训练 App 截图专用 layout 模型 |
+
+
+## 7. 改进路线图
+
+### v2.0（当前）— 通用 Pipeline
+- ✅ EXIF 方向校正
+- ✅ 4 策略 ROI 检测
+- ✅ 4 向暴力旋转 + 评分
+- ✅ Tesseract / SSOCR / PaddleOCR 三选一
+- ✅ 数值合理性校验
+- ✅ CSV 汇总输出
+
+### v2.1 — 兜底机制
+- [ ] 低置信度自动转人工：置信度 <60 时输出标记
+- [ ] 多 OCR 后端投票（Tesseract + PaddleOCR 投票）
+- [ ] 单位上下文推断：根据数字范围反推（如 50–100 多半是 kg，120+ 多半是斤）
+
+### v2.2 — 专项优化
+- [ ] **App 截图分支**：检测到 App UI 元素时走专用路径（直接定位"目标数字"色块）
+- [ ] **秤品牌识别**：用图中 logo（mi、SENSSUN、HUAWEI、LEFU、HCS 等）辅助选择 OCR 参数
+- [ ] **超分辨率增强**：粉色秤等小显示器先 4× 超分再识别
+
+### v3.0 — 深度学习
+- [ ] 用现有 122 张 + 持续累积构建训练集（目标 ≥1000 张）
+- [ ] Fine-tune 7 段专用 CNN（参考 [Seven-Segment-OCR](https://github.com/SachaIZADI/Seven-Segment-OCR)）
+- [ ] 端到端 YOLO 检测+识别一体模型（参考 Goodfellow 多位数字识别论文）
+
+### v4.0 — 工程化
+- [ ] 提供 HTTP API（FastAPI）
+- [ ] 提供 Web UI 标注 + 校验工具
+- [ ] 主动学习：被人工修正过的样本自动加入训练集
+
+
+## 8. 测试与验证
+
+### 8.1 当前测试集
+- 122 张样本图（位于 `未识别/`，已按"识别结果.jpg"命名作为 ground truth）
+- 真值来源：人工 + 多模态模型双校
+- **注意**：约 10 张倒置图的真值仍可能有误差，需后续校对
+
+### 8.2 验证流程
+```bash
+# 1. 跑识别
+python preprocess_v2.py --backend tesseract
+
+# 2. 对照真值（文件名即真值）
+python evaluate.py  # 待实现：从文件名提取真值，与 _results.csv 比对
+```
+
+### 8.3 验收标准（v2.0）
+- Top-1 准确率 ≥ 70%
+- 数字准确率 ≥ 80%
+- ±5% 容忍准确率 ≥ 85%
+- 拒识率 ≤ 20%（剩余转人工）
+
+
+## 9. 依赖
+
+### 必装
+```bash
+pip install opencv-python pillow pytesseract imutils numpy
+```
+
+### 系统依赖（Linux）
+```bash
+sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim
+# 可选：下载 LCD 专用字模
+wget https://github.com/Shreeshrii/tessdata_ssd/raw/master/ssd.traineddata
+sudo mv ssd.traineddata /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/
+```
+
+### 可选（更强后端）
+```bash
+pip install paddlepaddle paddleocr  # PaddleOCR
+sudo apt install ssocr               # 7段专用 OCR（Debian/Ubuntu 自带）
+```
+
+
+## 10. 参考资料
+
+### 论文
+- Goodfellow et al., [Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep CNNs](https://arxiv.org/abs/1312.6082)
+
+### 开源项目
+- [SSOCR](https://www.unix-ag.uni-kl.de/~auerswal/ssocr/) — 专用 7段 OCR（C）
+- [tessdata_ssd](https://github.com/Shreeshrii/tessdata_ssd) — Tesseract 7段字模
+- [LCD-OCR](https://github.com/DevashishPrasad/LCD-OCR) — Tesseract + OpenCV 流水线
+- [Seven-Segment-OCR](https://github.com/SachaIZADI/Seven-Segment-OCR) — CNN/MNIST 风格
+- [seven-segment-ocr](https://github.com/renjithsasidharan/seven-segment-ocr) — TensorFlow Lite
+
+### 工程文章
+- [PyImageSearch — Correcting Text Orientation with Tesseract](https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/)
+- [Medium — Correct image orientation using Pytesseract + Imutils](https://medium.com/@birenmer/correct-image-orientation-using-python-pytesseract-and-imutils-5a524d386857)
+
+
+## 11. 维护与协作
+
+### 11.1 文档维护
+- 每次方案变更需在 §7 路线图打勾，并写明版本号
+- 新增已知问题加入 §6 已知局限表
+- 重大架构调整需更新 §3 Pipeline 图
+
+### 11.2 代码维护
+- `preprocess.py` 保留作为 v1 基准（不再改动）
+- 新增功能在 `preprocess_v2.py` 上演进，重大版本切到 `preprocess_v3.py`
+- 实验性功能放 `experiments/` 子目录
+
+### 11.3 数据维护
+- 新增的真值样本放 `未识别/` 目录，文件名即真值
+- 误识别的样本单独标记，作为难例集合（后续训练用）