Hermes 这么强，为什么我还要折腾这个 AI 浏览器？

林月半子聊AI 2026年4月27日 09:03

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我是林月半子，教你用AI干掉90%的重复劳动 ！

最近 Hermes 真的是杀疯了，我自己也一直在用，同时也在探索它的各种使用场景。

但前两天群里有朋友问我："现在龙虾、Hermes 这些 Agent 这么能打，你还花时间折腾 AI 浏览器干嘛？"

这个问题其实我也问过自己。

我想从一个我一直没公开讲过的小习惯说起。

一、我的老习惯：在浏览器里跑 OpenWebUI

很多朋友用 AI，主阵地是在飞书、微信，或者各家厂商的 App 里。我不是。我的 AI 主对话界面，一直是在浏览器里开一个 OpenWebUI。

这个习惯我已经保持了小一年。我不是没用过别的，演示用飞书，多人协作用 Discord。但真正的深度工作，我一直只在 OpenWebUI 上做。

为什么？两个很实在的原因。

第一，话题的可见性。

OpenWebUI 左侧是完整的话题列表，每个对话都能回溯。我经常要翻三天前跟 AI 聊过的某个代码方案、某个文案思路、某个客户项目的讨论。在 OpenWebUI 里，点一下就找到了。

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飞书的 AI 助手我也用过，所有对话混在一条消息流里。想找三天前聊过的那个问题？翻记录翻到想砸键盘。这种所有对话挤在一起的体感，真的不适合做深度工作。

第二，浏览器的天然优势：AI 能结合你眼前正在看的东西。

这点特别关键。App 里的 Agent 永远只能处理你主动喂给它的东西，你得复制、粘贴、上传，一通操作下来，思路都断了。

浏览器不一样。我正在看某篇文章、某个文档、某个 GitHub issue，AI 就在旁边，它能直接看到我看到的东西。想追问？划词就能问。想汇总？@一下就能搞定。

这个习惯让我对"浏览器 + AI"这个组合特别敏感。

直到我开始用 Tabbit，我才发现一个扎心的事实，我之前的 OpenWebUI 方案，其实只解决了一半的问题。

另一半是什么？我们接着往下看。

二、真正让我愣住的一个场景：标签组对比报告

上周群里有个小伙伴在问，大意是："有没有写过 OpenClaw 和 Hermes 区别的对比文章？我想看看这俩到底怎么选。"

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我当时就愣了一下。

因为这个问题我自己也想搞清楚。过去两周我浏览器里零零散散开了十几个相关标签页，OpenClaw 的官方文档、Hermes 的发布会解读、我自己之前写过的那篇 Hermes 深度评测、GitHub 上的对比 issue、社群里大家的使用反馈……

要是以前，我只能这么干：

复制网页内容 → 粘到 AI 对话里 → 再打开下一个网页 → 再复制 → 再粘贴 → 如此反复十几次 → 然后让 AI 汇总。

或者更省事的版本：直接派一个 Agent 去全网搜一遍。但这里有个问题，Agent 搜到的信息，不一定是我想要的那些。我浏览器里开着的这十几个标签页，都是我自己筛选过、信任的信息源。让 Agent 重新搜一遍，质量反而可能下降。

这就是我之前用 OpenWebUI 的瓶颈，OpenWebUI 知道我跟它聊过什么，但不知道我浏览器里开着什么。它和我的浏览内容，是断开的。

直到我在 Tabbit 里发现了一个特别顺手的操作。

我把这十几个标签页全选，一键打包成一个「OpenClaw & Hermes」标签组，然后在标签组首页直接 @这个标签组，开启智能代理模式。输入："基于这些网页内容，生成一份 Openclaw 和 Herme是全方面对比报告，输出 Markdown 表格。"

然后 Tabbit 就开始干活了。它自动读取了标签组里每一个网页的内容，最后吐出来一份结构清晰的对比报告。包含定位、核心能力、适用场景、生态、学习成本好几个维度，而且每一条都能追溯到具体是从哪个标签页里提取出来的。

整个过程里，我做了啥？

我就写了一句话，点了一下。

没有复制粘贴，没有切 App，没有离开浏览器，因为智能代理会创建一个分组单独运行，它干活的时候，我甚至可以切到别的页面去干别的。

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一分钟不到，一份高质量的对比报告就出来了。

但让我真正愣住的，是报告生成完之后的那一步。

我没有复制粘贴，也没有截图发群，我直接跟 Tabbit 说："把这份报告同步到我飞书里的 XX 文档。"

然后它就去做了。

它自己打开飞书、定位到我指定的文档、把 Markdown 表格完整地写进去——整个过程我没碰一下键盘。

那一刻我才意识到：这已经不是一个"AI 浏览器"了，这是一个能替我跨平台干活的 Agent。

传统浏览器 + AI 插件，最多帮你"读懂眼前的网页"。

Tabbit 的 Agent，已经在读懂之后，替我去做下一步了。

我把这份飞书文档链接丢到群里，那个问我的朋友愣了一下："这…… 比我预想的清楚多了。"

而这件事之后，我才真正体会到之前看过的一个观点。

Agent 是计划驱动的。 你提前想好要做什么，把任务拆清楚，派它去执行，然后等结果。

AI 浏览器是场景驱动的。 你在浏览的过程中，突然冒出来一个活需要处理，随手就能唤起 AI 帮你搞定眼前的事。

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以前看到这个观点觉得有道理，但没特别深的体感。直到我用 Tabbit 做完那份对比报告，我才真正想通。

我早就把调研素材准备好了（浏览器里那十几个标签页），我要的只是最后一步汇总。这事如果派 Agent 做，它会从 0 开始重新搜一遍——但我根本不需要"从 0"，我需要的是"从 1 到 N"。

你掰手指数一下自己每天的工作——有多少是"早上起来列好 todo 按部就班执行的"？又有多少是"刷着网页、做着项目，突然冒出来一件事得马上处理的"？

我自己的答案是，后者至少占 70%。

所以 Hermes 和 OpenClaw 我照用不误，但浏览器这一层，确实需要一个原生 AI 的答案。

三、妙招（Skills）：我做了一个会帮我写自媒体长文的 Agent

聊完对比报告那种跨源的"大活儿"，再说个我最近搞出来的东西——一个会帮我写自媒体长文的 Agent。

先说一下痛点。

写自媒体长文对我来说，最耗时的从来不是"写"这个动作本身，而是从散乱想法到知道该写什么这一步。

我平时的灵感草稿长这样：飞书文档里零零散散堆着一些观点、几句话、一两张截图、某个工具的使用感受——完全是散装的。从这堆碎片到一篇能发的稿子，中间差了十万八千里。

以前我是这么干的：打开其他主流 AI 工具，把飞书里所有碎片复制粘贴过去 → 写一大段系统提示词讲我是谁、我的风格要求、禁用词清单 → 再喂几篇我之前写过的爆款做参考 → 反复几轮才能出初稿。烦，但值得。

直到我在 Tabbit 里把这套流程搬了过来——事情变得有点不一样了。

关键差异：不是 Prompt 型妙招，而是 Agent 型

Tabbit 的妙招有三种类型：Prompt、Script、Agent。

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大部分人配妙招都默认选 Prompt，就是"把一段提示词固化下来，一键塞进对话框"。好用，但还停在"帮我省点打字"的层面。

我选的是 Agent 型。

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差别在哪？

Prompt 型是被动的——你按下去，它吐一段内容；

Agent 型是主动的——它会自己读取当前页面、分析内容、判断状态、然后决定接下来该干什么。

这个差别对写长文这件事来说，简直是降维打击。

我给这个 Agent 灌了什么

妙招叫「林月半子风格出稿」。核心是把我平时在用的那套 linyuebanzi-writer skill 的方法论，完整灌进去

灌进去的东西包括：

人设锚点：一个老程序员把复杂的 AI 自动化，掰碎了喂给你。

核心价值观：实战为王、把复杂的东西讲简单、真诚分享不藏私、有所为有所不为。

选题方法论：好选题 = 实战经验 + 读者真实痛点 + 当下时间节点，三者交集才是引爆点。

写作风格规则：开头 2 句必须有钩子、标题用"数字+冲击动词+痛点"公式、口语化表达、情绪节奏交错、固定的收尾模板……

禁用词清单：那些 AI 味浓的词通通过滤。

这不是一段 prompt，这是我把自己的创作方法论，完整搬进了浏览器。

实际跑一遍：从散乱想法到写作蓝图

配完妙招，我拿前阵子的一个灵感草稿试手，那是我在飞书里攒的关于 Hermes 的零散想法，包含一个 Karpathy LLM Wiki 的链接、几个观点、一个"Obsidian 是 IDE、AI 是程序员、wiki 是代码库"的比喻、三层结构的模糊提法……典型的散装状态。

操作很简单：在 Tabbit 里打开那份飞书文档 → 点开对话框 → 唤起「林月半子风格出稿」妙招。

直接上演示：

整个过程全程可见，它在读什么、提取什么、走到哪一步都看得到

回到视频里那份输出，让我愣了一下的不是它写得快，是它没有直接给我写稿，而是先交了一份任务完成报告。

最后它给了我一个下一步建议清单：目前素材处于"散乱想法"阶段，还需要你补充核心操作步骤、踩坑记录、真实使用场景、目标读者定位——连我漏掉的"真实案例"这一块都被点了出来。

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说实话，看到这个输出的那一刻我有点懵。

这哪是一个写作工具？这是一个懂我方法论的内容教练。它不是在替我写，它是在告诉我写不了的原因是什么，然后让我补齐关键材料再开始。

用事实说话

我按它的建议补齐了缺的那几块材料，二次触发妙招让它正式出稿，然后做了少量人工精修，发出去。

就是我前阵子在某平台发布的那篇：《Hermes 这个技能我一直没碰，跑完一遍后悔没早试》，阅读 2.8 万，赞 519，近4000 个转发。

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当然我不是说这篇是 AI 写出来的——人工精修、细节补充、情绪校准，这些东西 AI 替代不了。但我很确定一件事：如果没有这个妙招在前面帮我把"散乱想法 → 写作蓝图"这一步走通，我根本不会这么快动笔。

写自媒体长文最难的那一关，从来不是下笔，而是知道该写什么、还缺什么、先从哪里切入。Tabbit 的 Agent 妙招把这一关的门槛，肉眼可见地拉低了。

这其实是一个飞轮

讲到这里必须说透一件事——

这玩意不是"一个写得很好的 prompt"，它是一个飞轮。

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Agent 探索 × Skills 沉淀 = 越用越强的数字分身。

每一次 Agent 跑完，不是用完就丢——它的执行路径能一键沉淀成

新的妙招，下次 @调用就行。你用得越多，它越像你。

一次爆款是运气，一套会自我叠加的工作流才是资产。

顺便说一下：这个妙招我分享出来了

写到这里顺便说一下，这个「林月半子风格出稿」妙招我已经分享到 Tabbit 的妙招广场了。

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如果你也想试试自己搭一套类似的写作 Agent，可以直接在妙招广场搜 "林月半子"，把这个模板拿过去改。看看它长什么样，可能比你从零开始搭一个更省事。

别客气，改出花来就是你的了。如果你真的改出了属于自己的版本，欢迎在评论区丢出来给我看看，我也想看看别的创作者的方法论是怎么灌进 Agent 里的。

四、写在最后

回到开头那个问题。Hermes 这么强，还有必要用 AI 浏览器吗？

有。而且必要性比我一开始以为的大得多。

重活交给 Agent，顺手活交给 AI 浏览器。 两个配合起来，才是 2026 年真正完整的 AI 工作流。

如果你跟我一样，每天要在几十个网页间跳来跳去找资料、整理信息、 写点东西，可以去 Tabbit 官网下载体验下，目前还在公测阶段。

用完你就会发现，这不是"又一个浏览器"，这是你工作流里一直缺的那一块拼图。

就像 Tabbit 倡导的：把繁琐的 dirty work 交给它，把时间留给自己去思考和创造。

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