我新上线的 OpenClaw 中文网，爆了！😎
OpenClaw 是目前最强的开源 AI 智能体，直接通过 QQ、飞书、微信等手机聊天应用给它发消息，就能帮你自动回邮件、管理日程、操控电脑执行任务。
不过 OpenClaw 上手还是有点门槛的，官方文档以英文为主，内置的中文翻译还缺斤少两、不太地道。
为了帮大家更好地玩转 OpenClaw，鱼皮建了一个 OpenClaw 中文网（http://clawfather.cn），先用 AI 把官方文档完整翻译了一遍，还额外整理了 CLI 命令大全、斜杠命令大全等速查内容，方便大家随时查阅。
项目完全开源，后面还会持续更新保姆级教程和进阶玩法，想玩 OpenClaw 的朋友，建议收藏，后续从这个中文网开始。
开源指路：http://github.com/liyupi/openclaw-guide
你玩 OpenClaw 了么？有哪些玩法？又遇到了哪些问？还希望看到哪些相关的教程呢？保姆皮随时准备爆肝，带大家玩转 OpenClaw~
🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024
OpenClaw 是目前最强的开源 AI 智能体，直接通过 QQ、飞书、微信等手机聊天应用给它发消息，就能帮你自动回邮件、管理日程、操控电脑执行任务。
不过 OpenClaw 上手还是有点门槛的，官方文档以英文为主，内置的中文翻译还缺斤少两、不太地道。
为了帮大家更好地玩转 OpenClaw，鱼皮建了一个 OpenClaw 中文网（http://clawfather.cn），先用 AI 把官方文档完整翻译了一遍，还额外整理了 CLI 命令大全、斜杠命令大全等速查内容，方便大家随时查阅。
项目完全开源，后面还会持续更新保姆级教程和进阶玩法，想玩 OpenClaw 的朋友，建议收藏，后续从这个中文网开始。
开源指路：http://github.com/liyupi/openclaw-guide
你玩 OpenClaw 了么？有哪些玩法？又遇到了哪些问？还希望看到哪些相关的教程呢？保姆皮随时准备爆肝，带大家玩转 OpenClaw~
🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024
❤3
绝了！装花899、999，用了几天养不起，卸载还要299韭菜就是这样被收割的 。
说实，龙虾热我觉得是好事，说明大家对 AI 能“干活”这件事真的有需求了。
以前 AI 就是陪聊，现在 AI 能帮你订机票、查数据、写代码，这才是真正的生产力工具。
但有一说一，现阶段养龙虾的门槛确实还是有点高。不是每个人都懂配置环境、调 API、搞云服务器的。
腾讯门口排长队那个场面说明啥？说明想吃这口热乎饭的人很多，但真正能自己动手“养”的人很少。
我身边至少有七八个折腾过 OpenClaw 的朋友，最后都弃用了，原因还挺一致。
很多人一开始对它期待很高，觉得终于能搭一个属于自己的个人生产力系统，结果真上手以后发现，裸版的问太致命，没用多久就放弃了。
比如随便爬一个任务，token 就能烧掉快 20 刀。
很多朋友也都吐槽过，原生 OpenClaw 更像一个能拿来跑 Demo 的玩具，稍微往真实场景里放一放就开始掉链子。
很多人最后要么花大价钱找工程师做定制开发，要么干脆放弃。
我自己前前后后折腾了半个月，一行代码都没写，只靠三个现成工具，就把原生 OpenClaw 里最影响体验的几个问解决掉了大半。
今天把这套方法分享出来，应该能帮到不少人。
OpenClaw 之所以会成为很多人搭个人 Agent 的第一选择，说白了还是因为门槛低、上手快，生态也还过得去。
但原生版本有三个很明显的短板，基本卡住了大多数想把它真正用起来的人。
原生 OpenClaw 的三个核心问
1. 没有专门为 AI 设计的通信渠道
AI 一旦批量发消息或者频繁发内容，很容易被平台当成异常行为，轻则限流，重则直接封号，这种情况下根本没法放进真实工作流里。
2. 内存检索效率太差
原生方案用的是 SQLite 加关键词搜索，内容一多，检索速度就会越来越慢，而且还经常搜不准。
时间拉长以后，内存越堆越多，token 消耗也会跟着往上飙。
3. 网页浏览特别费 token
很多自动化浏览器工具在工作的时候，会把整页 HTML 都塞给模型，开几个网页就能把上下文窗口挤满。
这样一来，不光体验差，成本也高得离谱，用不了几次就会让人失去耐心。
我后来补上的三个工具
1. Agent Mail
这是 YC 投的一家公司做的产品，本质上是专门给 AI 用的邮箱，最多可以开三个免费的独立邮箱。
它的好处在于，不容易被平台当成异常账号处理。
无论是拿来自动处理个人邮件、转发新
说实，龙虾热我觉得是好事，说明大家对 AI 能“干活”这件事真的有需求了。
以前 AI 就是陪聊，现在 AI 能帮你订机票、查数据、写代码，这才是真正的生产力工具。
但有一说一，现阶段养龙虾的门槛确实还是有点高。不是每个人都懂配置环境、调 API、搞云服务器的。
腾讯门口排长队那个场面说明啥？说明想吃这口热乎饭的人很多，但真正能自己动手“养”的人很少。
我身边至少有七八个折腾过 OpenClaw 的朋友，最后都弃用了，原因还挺一致。
很多人一开始对它期待很高，觉得终于能搭一个属于自己的个人生产力系统，结果真上手以后发现，裸版的问太致命，没用多久就放弃了。
比如随便爬一个任务，token 就能烧掉快 20 刀。
很多朋友也都吐槽过，原生 OpenClaw 更像一个能拿来跑 Demo 的玩具，稍微往真实场景里放一放就开始掉链子。
很多人最后要么花大价钱找工程师做定制开发，要么干脆放弃。
我自己前前后后折腾了半个月，一行代码都没写，只靠三个现成工具，就把原生 OpenClaw 里最影响体验的几个问解决掉了大半。
今天把这套方法分享出来，应该能帮到不少人。
OpenClaw 之所以会成为很多人搭个人 Agent 的第一选择，说白了还是因为门槛低、上手快，生态也还过得去。
但原生版本有三个很明显的短板，基本卡住了大多数想把它真正用起来的人。
原生 OpenClaw 的三个核心问
1. 没有专门为 AI 设计的通信渠道
AI 一旦批量发消息或者频繁发内容，很容易被平台当成异常行为，轻则限流，重则直接封号，这种情况下根本没法放进真实工作流里。
2. 内存检索效率太差
原生方案用的是 SQLite 加关键词搜索，内容一多，检索速度就会越来越慢，而且还经常搜不准。
时间拉长以后，内存越堆越多，token 消耗也会跟着往上飙。
3. 网页浏览特别费 token
很多自动化浏览器工具在工作的时候，会把整页 HTML 都塞给模型，开几个网页就能把上下文窗口挤满。
这样一来，不光体验差，成本也高得离谱，用不了几次就会让人失去耐心。
我后来补上的三个工具
1. Agent Mail
这是 YC 投的一家公司做的产品，本质上是专门给 AI 用的邮箱，最多可以开三个免费的独立邮箱。
它的好处在于，不容易被平台当成异常账号处理。
无论是拿来自动处理个人邮件、转发新
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闻摘要，还是做客服邮箱的第一层过滤，都很好用，而且可以直接通过 skill 文件或者 ClawHub 安装。
2. QMD
这是 Shopify CEO Toby Lütke 做的开源内存工具。
它替换掉了原生那套单纯靠关键词匹配的搜索方式，用的是本地混合检索，里面包含关键词匹配、向量搜索和本地小模型重排三层能力，而且全程都在本地运行，不会额外产生成本。
就算你记不清准确关键词，也大概率能把历史内容找回来，体验会比原生方案稳定很多，内存一多就越来越难用的问也会缓解不少。
3. Agent Browser
这是 Vercel 做的命令行浏览器。
和常见的 Playwright 方案相比，它最大的优势就是省 token，官方说法是最多能省 93%。
它可以像真人一样去点击页面元素、截图、填写表单，还有内置的提示注入防护，所以访问第三方网站的时候相对更安全一些。
更实用的一点是，它甚至还能操作 Slack、Notion、VSCode 这类基于 Electron 的桌面应用。
很多没有开放 API 的服务，用它也能直接完成交互。
接进 OpenClaw 的方法也不复杂
把这三个工具接进 OpenClaw，也不用你自己硬啃文档或者手写配置。
我自己的做法，是直接用 Claude Code，这样也能顺便避开 OpenClaw 本身昂贵的 API 成本。
整个流程其实就三步。
第一步，先把环境准备好
该装的依赖包先装上，比如 ClawHub 需要的 npm 环境，还有 Agent Browser 对应的本地二进制文件。
这些安装包都是官方公开提供的，按说明走就行。
第二步，把三个工具的官方技术文档直接喂给 Claude Code
这里不用你自己先整理重点，原始文档直接扔进去就可以。
第三步，让 Claude Code 生成对应的 skill.md 和配置
给 Claude Code 下简单指令，让它帮你生成对应的 skill.md 文件和配置，然后自动挂载到 OpenClaw 的目录里。
整个过程跑顺的，一个小时左右基本就能弄完。
另外，安装和配置这种偏开发的工作，最好交给 Claude Code，不要让 OpenClaw 自己去做。
因为这类任务本身就很吃 token，如果交给 OpenClaw 来处理，成本会烧得很快，而且很多消耗都是没必要的。
更省钱的方式，是让 Claude Code 把环境和能力搭好，再让 OpenClaw 去运行已经配置好的功能。
这样分工下来，成本会低很多。
其实现在很多 Agent 框架要落地，真没必要一上来就想着自己造轮子、写一堆定制代码。
市面上已经有不少成熟工具，刚好能对着这些常见痛点补位。
只要工具选对、组合方式对，花不了太多时间和成本，就能把原本只能拿来演示的实验工具，变成真正能替你干活的效率工具。
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@openclaw1024
2. QMD
这是 Shopify CEO Toby Lütke 做的开源内存工具。
它替换掉了原生那套单纯靠关键词匹配的搜索方式，用的是本地混合检索，里面包含关键词匹配、向量搜索和本地小模型重排三层能力，而且全程都在本地运行，不会额外产生成本。
就算你记不清准确关键词，也大概率能把历史内容找回来，体验会比原生方案稳定很多，内存一多就越来越难用的问也会缓解不少。
3. Agent Browser
这是 Vercel 做的命令行浏览器。
和常见的 Playwright 方案相比，它最大的优势就是省 token，官方说法是最多能省 93%。
它可以像真人一样去点击页面元素、截图、填写表单，还有内置的提示注入防护，所以访问第三方网站的时候相对更安全一些。
更实用的一点是，它甚至还能操作 Slack、Notion、VSCode 这类基于 Electron 的桌面应用。
很多没有开放 API 的服务，用它也能直接完成交互。
接进 OpenClaw 的方法也不复杂
把这三个工具接进 OpenClaw，也不用你自己硬啃文档或者手写配置。
我自己的做法，是直接用 Claude Code，这样也能顺便避开 OpenClaw 本身昂贵的 API 成本。
整个流程其实就三步。
第一步，先把环境准备好
该装的依赖包先装上，比如 ClawHub 需要的 npm 环境，还有 Agent Browser 对应的本地二进制文件。
这些安装包都是官方公开提供的，按说明走就行。
第二步，把三个工具的官方技术文档直接喂给 Claude Code
这里不用你自己先整理重点，原始文档直接扔进去就可以。
第三步，让 Claude Code 生成对应的 skill.md 和配置
给 Claude Code 下简单指令，让它帮你生成对应的 skill.md 文件和配置，然后自动挂载到 OpenClaw 的目录里。
整个过程跑顺的，一个小时左右基本就能弄完。
另外，安装和配置这种偏开发的工作，最好交给 Claude Code，不要让 OpenClaw 自己去做。
因为这类任务本身就很吃 token，如果交给 OpenClaw 来处理，成本会烧得很快，而且很多消耗都是没必要的。
更省钱的方式，是让 Claude Code 把环境和能力搭好，再让 OpenClaw 去运行已经配置好的功能。
这样分工下来，成本会低很多。
其实现在很多 Agent 框架要落地，真没必要一上来就想着自己造轮子、写一堆定制代码。
市面上已经有不少成熟工具，刚好能对着这些常见痛点补位。
只要工具选对、组合方式对，花不了太多时间和成本，就能把原本只能拿来演示的实验工具，变成真正能替你干活的效率工具。
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鉴于这周末很多可能要去安装 OpenClaw 了，这里有个最简单的方法
先安装 kimi code，让 kimi code 帮你装 OpenClaw
几乎接近零折腾
安装 kimi code、OpenClaw 过程中遇到任何问，都把终端里的信息复制给 kimi 聊天助手，问它
买个 kimi code 套餐，OpenClaw 配置模型的时候，也用 Kimi
这已经是最简单的无痛安装方式了，推上还建议大家用 Claude Code 去安装，我不建议，安装 Claude Code 又要劝退一波人
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@openclaw1024
先安装 kimi code，让 kimi code 帮你装 OpenClaw
几乎接近零折腾
安装 kimi code、OpenClaw 过程中遇到任何问，都把终端里的信息复制给 kimi 聊天助手，问它
买个 kimi code 套餐，OpenClaw 配置模型的时候，也用 Kimi
这已经是最简单的无痛安装方式了，推上还建议大家用 Claude Code 去安装，我不建议，安装 Claude Code 又要劝退一波人
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Awesome OpenClaw Use Cases
6个分类、36个真实场景、20K+⭐️ 的开源 OpenClaw 真实痛点和解决方案，包括社交媒体、创意与构建、基础设施与运维、生产力、研究与学习、金融与交易这6个分类，每个分类每个案例都由社区成员亲身验证过至少一天以上，每个案例都提供了完整可直接复制的方案文件，开源作者
1. 社交媒体
聚焦内容消费与分析自动化。
典型：Daily Reddit Digest ——安装 reddit-readonly Skills（无需认证），每天定时拉取指定 subreddit 的热帖、新帖、评论线程，并根据用户反馈迭代偏好规则（例如“不要 meme”）。简单却实用，彻底解决“刷 Reddit 浪费时间”的问。类似用例还有 YouTube 每日摘要、X 账号分析、多源科技新闻聚合。
2. 创意与构建
体现多智能体流水线威力。
深度案例：Multi-Agent Content Factory ——在 Discord 中搭建专用频道（ Agent、写作 Agent、缩略图 Agent。每天早上 8 点自动触发：研究 Agent 扫描趋势 → 写作 Agent 产出脚本/线程 → 缩略图 Agent 生成视觉素材。全程无需人工提示，输出直接可审阅。所需 Skills 包括 Discord 集成、Sub-Agent spawn、图像生成 API。这套系统把内容创作从“手动串联”变成“无人值守工厂”，创作者醒来就能拿到成品。
3. 基础设施与运维
展示 OpenClaw 对本地服务器的深度掌控。
深度案例：Self-Healing Home Server ——赋予 Agent SSH 访问权、kubectl、Terraform/Ansible 能力，通过 HEABEAT.md 配置多层 cron 任务（每 15 分钟健康检查、每小时邮件分拣、每日早报）。Agent 能自主诊断、重启服务、修复配置，甚至生成 PR。安全部分是亮点：强制使用 1Password CLI、预推送 secret 扫描（TruffleHog）、本地 Gitea 中转、分支保护。作者强调“AI 会 happily 硬编码密钥，必须用防御纵深”。这个用例让家用服务器真正“自愈”，运维者不再半夜被叫醒。
4. 生产力工具
最丰富的一类，突出去中心化协调。
深度案例：Autonomous Project Managem
6个分类、36个真实场景、20K+⭐️ 的开源 OpenClaw 真实痛点和解决方案，包括社交媒体、创意与构建、基础设施与运维、生产力、研究与学习、金融与交易这6个分类，每个分类每个案例都由社区成员亲身验证过至少一天以上，每个案例都提供了完整可直接复制的方案文件，开源作者
1. 社交媒体
聚焦内容消费与分析自动化。
典型：Daily Reddit Digest ——安装 reddit-readonly Skills（无需认证），每天定时拉取指定 subreddit 的热帖、新帖、评论线程，并根据用户反馈迭代偏好规则（例如“不要 meme”）。简单却实用，彻底解决“刷 Reddit 浪费时间”的问。类似用例还有 YouTube 每日摘要、X 账号分析、多源科技新闻聚合。
2. 创意与构建
体现多智能体流水线威力。
深度案例：Multi-Agent Content Factory ——在 Discord 中搭建专用频道（ Agent、写作 Agent、缩略图 Agent。每天早上 8 点自动触发：研究 Agent 扫描趋势 → 写作 Agent 产出脚本/线程 → 缩略图 Agent 生成视觉素材。全程无需人工提示，输出直接可审阅。所需 Skills 包括 Discord 集成、Sub-Agent spawn、图像生成 API。这套系统把内容创作从“手动串联”变成“无人值守工厂”，创作者醒来就能拿到成品。
3. 基础设施与运维
展示 OpenClaw 对本地服务器的深度掌控。
深度案例：Self-Healing Home Server ——赋予 Agent SSH 访问权、kubectl、Terraform/Ansible 能力，通过 HEABEAT.md 配置多层 cron 任务（每 15 分钟健康检查、每小时邮件分拣、每日早报）。Agent 能自主诊断、重启服务、修复配置，甚至生成 PR。安全部分是亮点：强制使用 1Password CLI、预推送 secret 扫描（TruffleHog）、本地 Gitea 中转、分支保护。作者强调“AI 会 happily 硬编码密钥，必须用防御纵深”。这个用例让家用服务器真正“自愈”，运维者不再半夜被叫醒。
4. 生产力工具
最丰富的一类，突出去中心化协调。
深度案例：Autonomous Project Managem
ent ——采用 “STATE.yaml” 模式取代传统 orchestrator。主 Agent（CEO 角色）仅负责战略，spawn 多个 Sub-Agents（pm-xxx），每个 Sub-Agents 读写专属 STATE.yaml 文件（记录任务状态、依赖、next_actions），通过 git 版本化。Sub-Agent 可继续 spawn 孙 Agent 并行工作，主 Agent 定期检查状态即可。配置写在 AGENTS.md 中，极简高效，完美解决多仓库重构、研究冲刺等复杂项目中的上下文切换难。其他亮点还包括多渠道客服、家庭日历管家、第二大脑（Next.js 仪表盘）、自动会议纪要转 Jira 任务等。
5. 研究与学习
侧重知识构建与验证。代表用例有个人 RAG 知识库（扔 URL/推文即可搜索）、市场痛点挖掘 + MVP 自动构建、预构建 idea 验证器（扫描 GitHub/HN/Product Hunt 避免重复）。
6. 金融与交易
目前较少，仅 Polymarket 自动纸上交易（含回测、每日报告）一例，体现谨慎态度。
开源地址
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases
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@openclaw1024
5. 研究与学习
侧重知识构建与验证。代表用例有个人 RAG 知识库（扔 URL/推文即可搜索）、市场痛点挖掘 + MVP 自动构建、预构建 idea 验证器（扫描 GitHub/HN/Product Hunt 避免重复）。
6. 金融与交易
目前较少，仅 Polymarket 自动纸上交易（含回测、每日报告）一例，体现谨慎态度。
开源地址
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases
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养小龙虾的兄弟盟一定要装一下这个 Skill：Self-Improving Agent。
它是一个 会自动纠错、还能自己进化的 Skill。
每次 AI 出现这些情况，它都会自动记录下来：
- 做错的事情 - 我纠正它的地方 - 发现更好的解决方案
然后把这些经验存起来。
下次再遇到类似问， 它会 直接参考这些经验。
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@openclaw1024
它是一个 会自动纠错、还能自己进化的 Skill。
每次 AI 出现这些情况，它都会自动记录下来：
- 做错的事情 - 我纠正它的地方 - 发现更好的解决方案
然后把这些经验存起来。
下次再遇到类似问， 它会 直接参考这些经验。
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震撼：一位工程师老哥赋予了OpenClaw人工智能实体，并亲眼见证了它的第一次呼吸。
他成功地将人工智能以物理形态带到了我们的世界，并和龙虾一起创造了属于它的肢体语言。
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@openclaw1024
他成功地将人工智能以物理形态带到了我们的世界，并和龙虾一起创造了属于它的肢体语言。
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@openclaw1024
【请不要开倒车！👊最强最简单Chrome多开+配置IP开源工具分享！】
怎么Morelogin被盗了，一夜之间就开始发chrome多开教程了？😅
全是长篇大论看着眼睛痛
现在是AI时代了，请不要重复造轮子，开倒车🙏
我用几句概括一下完美的chrome多开+IP插件安装
下文的所有软件全部开源，均由
D佬 为爱发电产出！RESPECKT!🫡
1️⃣安装Chrome 多开管理工具
🔹把下面这段发给你电脑上的AI
“请帮我安装这个Chrome 多开管理工具（网址：https://github.com/devilflasher/Chrome-Manager ）”
完事了，就这么简单
你可以直接在电脑上体验Chrome多开+同步了
当然，该管理工具有使用教程：https://x.com/DevilflasherX/status/1916487254891274703
2️⃣每个窗口配置IP
这个工具主要作用是提供了 HTTP 和 SOCKS5 协议之间的转换功能，可以批量管理代理配置
🔹把下面这段发给你电脑上的AI
“请帮我安装这个Chrome 多开管理工具（网址：https://github.com/devilflasher/ProxyManager ）”
打开安装的“代理管理器”就可以配置你的IP了（使用时必须全程打开该软件）
🔹安装IP代理插件
OK，现在IP转化搞定了，然后直接多开你的chrome，把前文安装的Chrome多开管理器同步功能打开
复制并打开这个网址，安装IP代理插件 https://chromewebstore.google.com/detail/ip%E4%BB%A3%E7%90%86%E5%8A%A9%E6%89%8B/dnbhefappamfbnghpgcpnfniojddeffk
安装完毕后，直接填入你的IP，就可以给每个chrome单独配置IP了
这个时候，你就拥有了本地多开chrome+每个实例单独IP的配套设施了
安心撸毛吧，少年！
3️⃣请给我和
D佬加个关注❤
D佬已经很久没有更新了，给他点动力
🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024
怎么Morelogin被盗了，一夜之间就开始发chrome多开教程了？😅
全是长篇大论看着眼睛痛
现在是AI时代了，请不要重复造轮子，开倒车🙏
我用几句概括一下完美的chrome多开+IP插件安装
下文的所有软件全部开源，均由
D佬 为爱发电产出！RESPECKT!🫡
1️⃣安装Chrome 多开管理工具
🔹把下面这段发给你电脑上的AI
“请帮我安装这个Chrome 多开管理工具（网址：https://github.com/devilflasher/Chrome-Manager ）”
完事了，就这么简单
你可以直接在电脑上体验Chrome多开+同步了
当然，该管理工具有使用教程：https://x.com/DevilflasherX/status/1916487254891274703
2️⃣每个窗口配置IP
这个工具主要作用是提供了 HTTP 和 SOCKS5 协议之间的转换功能，可以批量管理代理配置
🔹把下面这段发给你电脑上的AI
“请帮我安装这个Chrome 多开管理工具（网址：https://github.com/devilflasher/ProxyManager ）”
打开安装的“代理管理器”就可以配置你的IP了（使用时必须全程打开该软件）
🔹安装IP代理插件
OK，现在IP转化搞定了，然后直接多开你的chrome，把前文安装的Chrome多开管理器同步功能打开
复制并打开这个网址，安装IP代理插件 https://chromewebstore.google.com/detail/ip%E4%BB%A3%E7%90%86%E5%8A%A9%E6%89%8B/dnbhefappamfbnghpgcpnfniojddeffk
安装完毕后，直接填入你的IP，就可以给每个chrome单独配置IP了
这个时候，你就拥有了本地多开chrome+每个实例单独IP的配套设施了
安心撸毛吧，少年！
3️⃣请给我和
D佬加个关注❤
D佬已经很久没有更新了，给他点动力
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@openclaw1024
OpenClaw 有点像今年的 DeepSeek 时刻。
中国市场的传播与炒作力度，明显超出很多人的预期。
与此同时，Kimi Claw 也在快速崛起——在 2 月份的产品增长榜中已经冲到了 第二名。
这一波节奏，确实有点乘风破浪的味道。
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@openclaw1024
中国市场的传播与炒作力度，明显超出很多人的预期。
与此同时，Kimi Claw 也在快速崛起——在 2 月份的产品增长榜中已经冲到了 第二名。
这一波节奏，确实有点乘风破浪的味道。
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👍1
好嘛，QQ 也能支持 OpenClaw 了，这下不用再翻墙了。
使用方法很简单，直接搜索 QQ 开放平台。
进去后记住不要注册，注册进去安装机器人就是个坑，
直接在首页点击 openClaw 一键直达的链接，然后进去按步骤执行就可以了。
大概三个步骤，3 分钟就可以完成。
微信你真是太落后了，张小龙的控制欲太强，这也不行，那也不行。
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@openclaw1024
使用方法很简单，直接搜索 QQ 开放平台。
进去后记住不要注册，注册进去安装机器人就是个坑，
直接在首页点击 openClaw 一键直达的链接，然后进去按步骤执行就可以了。
大概三个步骤，3 分钟就可以完成。
微信你真是太落后了，张小龙的控制欲太强，这也不行，那也不行。
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OpenClaw AI Agent 小龙虾能力排行榜
专门测试各家大模型在 OpenClaw 框架下执行实际编码任务的成功率。
用一套标准化的 OpenClaw Agent 任务来跑各个模型，通过自动化检查 + LLM 评审来打分，衡量每个模型完成任务的成功率。
前三名分别为：
Gemini 3 Flash Preview
MiniMax M2.1
Kimi K2.5
然后是：
Claude Sonnet 4.5
Gemini 3 Pro Preview
Claude Haiku 4.5
Claude Opus 4.6
Claude 家族三个模型都在 90% 以上，GPT-5.2 反而只有 65.6% 排名靠后，DeepSeek V3.2 在 82% 左右。
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@openclaw1024
专门测试各家大模型在 OpenClaw 框架下执行实际编码任务的成功率。
用一套标准化的 OpenClaw Agent 任务来跑各个模型，通过自动化检查 + LLM 评审来打分，衡量每个模型完成任务的成功率。
前三名分别为：
Gemini 3 Flash Preview
MiniMax M2.1
Kimi K2.5
然后是：
Claude Sonnet 4.5
Gemini 3 Pro Preview
Claude Haiku 4.5
Claude Opus 4.6
Claude 家族三个模型都在 90% 以上，GPT-5.2 反而只有 65.6% 排名靠后，DeepSeek V3.2 在 82% 左右。
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❤2
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刚在 GitHub 看到一个挺实用的项目：
U-Claw
它把整个 OpenClaw 运行环境直接打包好了。
也就是说：
不用折腾 npm
不用装一堆依赖
不用配置复杂环境。
下载 → 安装 → 直接跑。
里面已经包含：
• Node 环境
• 800+ 依赖
• 52 个 Skills
• 多模型支持
最关键的是：
国内网络也能直接用，不用翻墙。
对想体验 OpenClaw 的人来说，
基本相当于一个
开箱即用的 OpenClaw 发行版。
项目地址：👇
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U-Claw
它把整个 OpenClaw 运行环境直接打包好了。
也就是说：
不用折腾 npm
不用装一堆依赖
不用配置复杂环境。
下载 → 安装 → 直接跑。
里面已经包含：
• Node 环境
• 800+ 依赖
• 52 个 Skills
• 多模型支持
最关键的是：
国内网络也能直接用，不用翻墙。
对想体验 OpenClaw 的人来说，
基本相当于一个
开箱即用的 OpenClaw 发行版。
项目地址：👇
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👍2
一位中国大学程序员开发了一个 OpenClaw 机器人，在 Polymarket 上进行交易。他简单透露过思路，并希望不要广泛传播，但数据显示，这个机器人在约 10 天内产生了超额收益。
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养龙虾你必须搞懂Skills！！
Skills 到底是什么？？？
一句：把你的流程性知识，变成可复用的能力包，让Agent随叫随到，稳定发挥。
Skills本质就是一个文件夹。
文件夹里装的东西很清楚，如果你是职场人士：
`SKILL.md` 相当于告诉你这个岗位是做什么的
`scripts/` 是常用到的工具软件
`references/` 是业务流程涉及的知识库
`assets/` 是工作模板库
把这些东西打包放好后，让Claude干活的时候自己去查、去用、去执行。
你不用每次开新对都从头交代一遍“我要什么格式”“我的风格”“按什么流程处理"等等。只需要调用这个skills就行。
这里有一个很容易被忽略的好处：省Token。
以往，在大模型的交互中，对越长，模型越笨。且越耗费Token。
Token确实又寸土寸金（尤其像claude这种）。
而Skills呢把大量背景知识从对中抽离出来。需要时按需调取，主对窗口始终保持干净。这就间接省了不少Token。
什么时候该用 Skills
有一条判断标准特别好用：任何你不想一遍遍重新解释的东西，都值得写成Skill。
官方给了三类典型场景：
1. 组织级工作流。品牌规范、法务合规流程、标准化文档模板。这些东西公司里每个人都要遵守，但每次找AI帮忙都得重新说一遍。此时写成Skill就能一劳永逸。
2. 专业领域经验。比如Excel公式套路、数据分析流程、PDF处理方法、代码 标准、安全审计清单等。类似这些是你在某个领域摸爬滚打攒下来的经验。
3. 个人偏好和习惯。你的笔记结构、代码风格、研究方法论。每个人干活都有自己的一套讲究，Skill能让AI记住你的偏好和风格。
根据这几个标准。我盘点了自己的习惯，并安装上了claude官方出的几个与自身工作贴近的skills。同时根据自己需求，又自制了几个skills。
怎么安装和创建 Skills
安装方式（2种）
1. 命令行直接装。直接告诉Claude："帮我安装这个skill，skill项目地址为 xxx"，它自己就能搞定。
2. 手动放置。把Skills文件夹拖到本地目录 `~/.claude/skills` 即可。
创建方法
1. 基础版（非程序员推荐）：直接跟Claude说："我要创建 skill，一步步引导我"，它会一步步带你走完流程，最后生成一个zip包，上传安装即可。
2. 进阶版：先安装官方出的`skill-
Skills 到底是什么？？？
一句：把你的流程性知识，变成可复用的能力包，让Agent随叫随到，稳定发挥。
Skills本质就是一个文件夹。
文件夹里装的东西很清楚，如果你是职场人士：
`SKILL.md` 相当于告诉你这个岗位是做什么的
`scripts/` 是常用到的工具软件
`references/` 是业务流程涉及的知识库
`assets/` 是工作模板库
把这些东西打包放好后，让Claude干活的时候自己去查、去用、去执行。
你不用每次开新对都从头交代一遍“我要什么格式”“我的风格”“按什么流程处理"等等。只需要调用这个skills就行。
这里有一个很容易被忽略的好处：省Token。
以往，在大模型的交互中，对越长，模型越笨。且越耗费Token。
Token确实又寸土寸金（尤其像claude这种）。
而Skills呢把大量背景知识从对中抽离出来。需要时按需调取，主对窗口始终保持干净。这就间接省了不少Token。
什么时候该用 Skills
有一条判断标准特别好用：任何你不想一遍遍重新解释的东西，都值得写成Skill。
官方给了三类典型场景：
1. 组织级工作流。品牌规范、法务合规流程、标准化文档模板。这些东西公司里每个人都要遵守，但每次找AI帮忙都得重新说一遍。此时写成Skill就能一劳永逸。
2. 专业领域经验。比如Excel公式套路、数据分析流程、PDF处理方法、代码 标准、安全审计清单等。类似这些是你在某个领域摸爬滚打攒下来的经验。
3. 个人偏好和习惯。你的笔记结构、代码风格、研究方法论。每个人干活都有自己的一套讲究，Skill能让AI记住你的偏好和风格。
根据这几个标准。我盘点了自己的习惯，并安装上了claude官方出的几个与自身工作贴近的skills。同时根据自己需求，又自制了几个skills。
怎么安装和创建 Skills
安装方式（2种）
1. 命令行直接装。直接告诉Claude："帮我安装这个skill，skill项目地址为 xxx"，它自己就能搞定。
2. 手动放置。把Skills文件夹拖到本地目录 `~/.claude/skills` 即可。
创建方法
1. 基础版（非程序员推荐）：直接跟Claude说："我要创建 skill，一步步引导我"，它会一步步带你走完流程，最后生成一个zip包，上传安装即可。
2. 进阶版：先安装官方出的`skill-
👍2
creator`，提出需求时让它调用这个skill帮你做设计，产出的Skill结构更规范稳定。
把 GitHub 项目打包成 Skill：一个被低估的用法
这个思路来自卡兹克，是整个Skills生态里最值得关注的玩法。
Skills最正确的用法，是将整个GitHub项目压缩成你自己的超级技能库。
原本需要读文档、装环境、跑命令的事情，变成了一句的事。
操作步骤
1. 复制目标 GitHub 项目链接；
2. 给Claude Code提需求：“帮我把这个开源工具 https://... 打包成一个 Skill，实现xxx功能”；
3. 让claude开启计划模式做规划，再写Skill，提升稳定性；
4. 若skill使用中遇问，解决后告诉claude：“把这些经验更新到这个skill里”。
第四步是关键。每次踩坑、每次修复，都喂回给Skill，它就会成为持续进化的skills。
如果对这个部分感兴趣，可以搜索卡兹克这篇文章：《Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库》。
Skills 不只是文档，还能跑代码
很多人以为Skills只是一堆提示词文件，其实不是。
Skills里还可以包含可执行脚本，比如Python脚本。
解决AI生成代码的痛点
AI生成代码的老问：不稳定。
- 调用库不固定：今天用 `requests` 库，明天可能换成 `axios`；
- 代码输出不统一：同一个任务每次生成的代码不同，调试成本高。
而Skill里的脚本是提前写好、验证过的，逻辑固定，结果可预期。
同时，大量参考资料可放在 `references/` 目录里，Claude 需要的时候自己去查，不占主对的上下文。
这就像给员工配了一个资料柜，不用把所有文件都摊在桌面上。
五步框架：把工作流变成可进化的 Skill
这个方法论来自宝玉AI，观点激进且有说服力：
几乎所有能用workflow完成的AI任务，都可以用Agent + Skills实现。
我很认可这个观点。连lenny's newsletter里面赠送的n8n（一种搭建流程的AI工具）我都转手出去了。因为真的不需要了（Lenny's Newsletter白送18个AI工具，我只激活了4个）。
第一步：拆分
把工作流拆成单一职责的skill或subagent。每个模块只做一件事，做好一件事。
第二步：编排
在主skill里用自然语言描述整个流程。不需要写代码，像给同事交代任务一样说清楚就行。一个skill可以调用另一个skill，组合出复杂工作流。
第三步：存储
所有中间结果都保存成本地文件，而不是留在内存或上下文里。
第四步：分摊
Subagent之间只传文件路径，不传内容。这条规则很重要。直接把一大段内容塞给 subagent，上下文窗口很快就撑满了。
传路径的，subagent会自己去读文件，上下文保持得很干净。
第五步：迭代
这是Agent + Skills相比传统workflow最大的优势——可以持续进化。
当skill的提示词你觉得不好的时候，可以让Claude帮你改。它甚至可以自己迭代 subagent的system prompt，实现自我进化。
这五步看似简单，但贯穿了一个核心思想：拆得开、存得住、传得轻、改得动。
一条最重要的认知
研究了这么多，最想说的其实是这一句：
Skills一定是你本身实践过或者沉淀好的工作流，只是把它自动化。不是让AI帮你从零发明流程，而是把你已经验证过的流程固化下来**。
好的组织，会把经验变成可复用的 skill。好的个人，也一样。
这也是为什么同样用 Skills，有人效率翻倍，有人折腾半天没效果。差距不在工具，在于你自己有没有值得固化的东西。
最后我安装了哪些skills呢？
最终探索后安装了以下13个skills，供参考。
这仅仅是第一次尝试装skills，后续应该会沉淀更多，欢迎交流。
1. `podcast-reader`：英文播客文字稿 → 结构化中文大纲（自制）
2. `github-to-skills`：自动将 GitHub 仓库转换为 AI Skills
3. `skill-manager`：Skills 生命周期管理
4. `obsidian-markdown`：Obsidian 风格 Markdown 创建与编辑（来自obsidian官网）
5. `pdf`：PDF 文件处理（读取、合并、分割、旋转）
6. `skill-evolution-manager`：根据反馈优化迭代现有 Skills
7. `skill-creator`：创建 Skills 的官方指南
8. `pptx`：PowerPoint 文件处理
9. `obsidian-bases`：Obsidian Bases 文件创建与编辑
10. `video-transcribe`：录制并转写视频音频为文字（自制）
11. `frontend-design`：生产级前端界面创建
12. `mcp-builder`：创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南
13. `json-canvas`：JSON Canvas 文件创建与编辑（来自obsidian官网）
▷ 来源说明：5、7、8、11、12均来自anthropic官网；2、3、6来自卡兹克文章，文末资源清单附有仓库链接。
补充说明（Claude Code查询结果）
1. podcast-reader -播客阅读器工具,将英文播客文字稿转化为结构化中文大纲、支持标注解释和文章生成
2. github-to-skills -自动将GitHub 仓库转换为 AI sills 的工厂
3. skill-manager - GitHub-based skills 的生命周期管理器(刚安装的)
4. obsidian-markdown -创建和编辑 Obsidian Flavored Markdown
5. pdf -PDF文件处理(读取、合并、分割、旋转等)
6. vibe-writing -Vibe Writing写作系统,创建高质量、低AI 检测率的中文文章
7. skill-evolution-manager -根据用户反馈和对内容优化并迭代现有 Skills
8. skill-creator-创建有效skills的指南
9. pptx - PowerPoint文件处理
10. obsidian-bases -创建和编辑 Obsidian Bases (.base 文件)
11. video-transcribe-录制并转写视频音频为文字
12. .claude-plugin -无描述
13. frontend-design -创建独特的、生产级的前端界面
14. mcp-builder-创建高质量MCP(Model Context Protocol服务器的指南)
15. json-canvas-创建和编辑JSON Canvas文件
🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024
把 GitHub 项目打包成 Skill：一个被低估的用法
这个思路来自卡兹克，是整个Skills生态里最值得关注的玩法。
Skills最正确的用法，是将整个GitHub项目压缩成你自己的超级技能库。
原本需要读文档、装环境、跑命令的事情，变成了一句的事。
操作步骤
1. 复制目标 GitHub 项目链接；
2. 给Claude Code提需求：“帮我把这个开源工具 https://... 打包成一个 Skill，实现xxx功能”；
3. 让claude开启计划模式做规划，再写Skill，提升稳定性；
4. 若skill使用中遇问，解决后告诉claude：“把这些经验更新到这个skill里”。
第四步是关键。每次踩坑、每次修复，都喂回给Skill，它就会成为持续进化的skills。
如果对这个部分感兴趣，可以搜索卡兹克这篇文章：《Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库》。
Skills 不只是文档，还能跑代码
很多人以为Skills只是一堆提示词文件，其实不是。
Skills里还可以包含可执行脚本，比如Python脚本。
解决AI生成代码的痛点
AI生成代码的老问：不稳定。
- 调用库不固定：今天用 `requests` 库，明天可能换成 `axios`；
- 代码输出不统一：同一个任务每次生成的代码不同，调试成本高。
而Skill里的脚本是提前写好、验证过的，逻辑固定，结果可预期。
同时，大量参考资料可放在 `references/` 目录里，Claude 需要的时候自己去查，不占主对的上下文。
这就像给员工配了一个资料柜，不用把所有文件都摊在桌面上。
五步框架：把工作流变成可进化的 Skill
这个方法论来自宝玉AI，观点激进且有说服力：
几乎所有能用workflow完成的AI任务，都可以用Agent + Skills实现。
我很认可这个观点。连lenny's newsletter里面赠送的n8n（一种搭建流程的AI工具）我都转手出去了。因为真的不需要了（Lenny's Newsletter白送18个AI工具，我只激活了4个）。
第一步：拆分
把工作流拆成单一职责的skill或subagent。每个模块只做一件事，做好一件事。
第二步：编排
在主skill里用自然语言描述整个流程。不需要写代码，像给同事交代任务一样说清楚就行。一个skill可以调用另一个skill，组合出复杂工作流。
第三步：存储
所有中间结果都保存成本地文件，而不是留在内存或上下文里。
第四步：分摊
Subagent之间只传文件路径，不传内容。这条规则很重要。直接把一大段内容塞给 subagent，上下文窗口很快就撑满了。
传路径的，subagent会自己去读文件，上下文保持得很干净。
第五步：迭代
这是Agent + Skills相比传统workflow最大的优势——可以持续进化。
当skill的提示词你觉得不好的时候，可以让Claude帮你改。它甚至可以自己迭代 subagent的system prompt，实现自我进化。
这五步看似简单，但贯穿了一个核心思想：拆得开、存得住、传得轻、改得动。
一条最重要的认知
研究了这么多，最想说的其实是这一句：
Skills一定是你本身实践过或者沉淀好的工作流，只是把它自动化。不是让AI帮你从零发明流程，而是把你已经验证过的流程固化下来**。
好的组织，会把经验变成可复用的 skill。好的个人，也一样。
这也是为什么同样用 Skills，有人效率翻倍，有人折腾半天没效果。差距不在工具，在于你自己有没有值得固化的东西。
最后我安装了哪些skills呢？
最终探索后安装了以下13个skills，供参考。
这仅仅是第一次尝试装skills，后续应该会沉淀更多，欢迎交流。
1. `podcast-reader`：英文播客文字稿 → 结构化中文大纲（自制）
2. `github-to-skills`：自动将 GitHub 仓库转换为 AI Skills
3. `skill-manager`：Skills 生命周期管理
4. `obsidian-markdown`：Obsidian 风格 Markdown 创建与编辑（来自obsidian官网）
5. `pdf`：PDF 文件处理（读取、合并、分割、旋转）
6. `skill-evolution-manager`：根据反馈优化迭代现有 Skills
7. `skill-creator`：创建 Skills 的官方指南
8. `pptx`：PowerPoint 文件处理
9. `obsidian-bases`：Obsidian Bases 文件创建与编辑
10. `video-transcribe`：录制并转写视频音频为文字（自制）
11. `frontend-design`：生产级前端界面创建
12. `mcp-builder`：创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南
13. `json-canvas`：JSON Canvas 文件创建与编辑（来自obsidian官网）
▷ 来源说明：5、7、8、11、12均来自anthropic官网；2、3、6来自卡兹克文章，文末资源清单附有仓库链接。
补充说明（Claude Code查询结果）
1. podcast-reader -播客阅读器工具,将英文播客文字稿转化为结构化中文大纲、支持标注解释和文章生成
2. github-to-skills -自动将GitHub 仓库转换为 AI sills 的工厂
3. skill-manager - GitHub-based skills 的生命周期管理器(刚安装的)
4. obsidian-markdown -创建和编辑 Obsidian Flavored Markdown
5. pdf -PDF文件处理(读取、合并、分割、旋转等)
6. vibe-writing -Vibe Writing写作系统,创建高质量、低AI 检测率的中文文章
7. skill-evolution-manager -根据用户反馈和对内容优化并迭代现有 Skills
8. skill-creator-创建有效skills的指南
9. pptx - PowerPoint文件处理
10. obsidian-bases -创建和编辑 Obsidian Bases (.base 文件)
11. video-transcribe-录制并转写视频音频为文字
12. .claude-plugin -无描述
13. frontend-design -创建独特的、生产级的前端界面
14. mcp-builder-创建高质量MCP(Model Context Protocol服务器的指南)
15. json-canvas-创建和编辑JSON Canvas文件
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