wangzan101/Mika

jackwener/DeepseekHarness-Android

这是一个安卓应用项目，可免 ROOT、免 Termux 通过单个 APK 在手机上运行 DeepSeek Harness：引擎内嵌于 App 进程，能读屏操作 App、修改系统设置、执行定时或条件自动化，可选安装 Shizuku。使用需登录 DeepSeek 账号或填 API key，也可在设置中添加其他模型服务商，支持 arm64 与 Android 10 及以上。适合想在安卓手机上布置手机端 AI 代理、做自动化操作的人阅读。

在波兰语法律数据上对 Qwen9B 做 CPT 后，怎么让它聊天？重点：怎么让它推理？怎么在我的 harness 里做函数调用？先做哪个？[D]

CPT’d Qwen9B on Polish legal data. How to make it chat? IMPORTANTLY: how to make it reason? and function call in my harness? and which to do first? [D]

这是一条 Reddit r/MachineLearning 社区帖子。发帖人基于 Qwen3.5-9B-BASE 训练波兰语法律模型（计划之后扩到更大规模的 qwen），已完成三个连续 CPT 阶段、每阶段约 8000 万 token，依次为复杂法律评注、立法（欧盟与本地）、法院判决，各阶段从上一检查点继续且不混合来源；在一个小型波兰金融法律多选题测验上略优于基座模型且立法检查点最好。发帖人的困惑是如何把领域适应的基座模型变成能推理法律问题的 agentic 聊天助手，如何获得推理能力、在自家 harness 中的工具使用训练，以及 SFT 与 RL 在该流程中的位置和顺序，并列出可获取的数据类型（如 Facebook 法律问答群中的真实杂乱提问）。适合正在做领域继续预训练和后续 SFT/RL 对齐实验的人阅读。

JunWan666/astrbot-for-android

这是一个 Android 应用项目，用于在手机上本地部署和管理 AstrBot 与 NapCat，内置 PRoot Ubuntu 运行环境，无需 Root。据仓库说明，它提供原生管理界面、WebUI、日志、备份恢复和独立更新，采用 Kotlin 与 Jetpack Compose 开发，项目标签涵盖 QQ 机器人、OneBot、LLM 等，要求 Android 8.0 及以上。

提醒：我的 Mac 无法启动，因为测试运行留下了 4100 万个 Chrome 临时文件。如果你的智能体跑浏览器测试，检查一下临时文件夹

PSA: my Mac wouldn’t boot because my test runs left 41 million Chrome temp files behind. If your agents run browser tests, check your temp folder.

r/ClaudeAI 的社区帖子，作者（独立开发者，做日志类应用）讲述其 Mac Studio 卡在启动进度条，借另一台电脑取出启动日志、用 Claude Code 帮忙分析后发现，每次启动都卡在登录前清理临时文件夹这一步，而该文件夹里有 4100 万个文件。原因是智能体启动无头 Chrome 做 UI 检查和截图时，每次运行生成一个临时 Chrome 配置文件夹，运行正常结束会删除，被中断或崩溃则残留。帖子给出的解决办法是把该文件夹移走再重启，并列出自查与预防建议：为每次运行设置独立 TMPDIR 并在退出信号时删除、结束整个进程组、加 --use-mock-keychain 等参数、测试前统计临时目录文件数。适合让智能体运行浏览器测试的开发者阅读。

jackwener/DSH-Android

一个 Android 应用项目，让用户在免 ROOT、免 Termux 的情况下通过单个 APK 在手机上运行 DeepSeek Harness（dsh），引擎内嵌于 App 进程。功能包括读屏操作 App、修改系统设置、定时或条件自动化，可选使用 Shizuku；材料中列出的使用场景有发微信、抓取小红书内容、在招聘平台投递、在淘宝下单等，并支持 Android 14 以上的“不打扰模式”。适合想在安卓手机上部署手机端 AI Agent 的用户和开发者了解。

ScaffoldCoT 数据集更新：维护、面向小模型的新智能体数据集，以及一个围绕这些数据集训练的正在训练中的新模型

ScaffoldCoT Dataset Updates: Maintainance, a new agent-focused dataset for small models, and a new model in training built around the datasets!

这是一篇作者在 r/LocalLLaMA 发布的项目更新帖，介绍 ScaffoldCoT 数据集的最新变动：项目更名为 Scaffold Chat，移除了全部工具调用示例（约 27.6 万条），现有 3,450,159 条样本、16 个领域、75 个分片、约 13GB；同时发布约 10 亿 token 的真实执行编码智能体会话数据集 Scaffold Agent，并预告一个基于这些数据训练的 5–10B 模型。适合关注开源数据集构建、小模型智能体训练与数据清洗的人阅读。