本文档为编博客作者从 “2026年4月中旬开始至6月上旬” 这一段时间内使用 Hermes Agent 的初步记录。包括但不限于一些配置的踩坑记录、由 Hermes Agent / LLM 的不断推陈出新所获得的一些迷思等

适用项目: AI Agent (此处指 Hermes Agent，但一些方法论应该可以适用于其他的 AI Agent)
使用时间段: 2026.4.13~2026.6.7
LLM 模型: 主使用模型：Minimax-2.6/Minimax-2.7/Minimax-3
fallback模型：kimi-k2.5/kimi-k2.6/Deepseek-v4-flash
主要环境: 腾讯云服务器入门型实例：
CPU 2核，内存 2GB，系统盘 SSD云硬盘40gb，流量包 200GB/月 (带宽3Mbps)
操作系统: Ubuntu Server 24.04 LTS 64bit

本文档为与 Kimi 的多轮对话记录，用于辅助设计 反向提示词工程（Reverse Prompt Engineering） 的 Prompt 编译管道。对话末尾附有可直接复用的三阶段 Session Prompt 模板。

适用项目: 未指定
核心文献: Prompt Inversion using chat-based multimodal LLMs (2023); CapRecover: Cross-Modality Feature Inversion Attack on VLMs (2025); Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety (2025)
LLM 模型: Kimi

本文档为与 Kimi 的多轮对话记录，用于辅助撰写 Intermediate Heat and Mass Transfer 课程的 Literature Report。对话末尾附有可直接复用的完整英文 Prompt。

适用课程: Intermediate Heat and Mass Transfer
核心教材: Kaviany《Heat Transfer Physics》/ Reif《Fundamentals of Statistical and Thermal Physics》/ Gang Chen《Nanoscale Energy Transport and Conversion》
核心文献: Huang & Chen (2022); Zhang et al. (2023); Zou et al. (2024)
生成模型: Kimi K2.6