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🦞 OpenClaw 移动端来了！5 步连接你的口袋龙虾： 1️⃣ openclaw update — 更新到最新版 2️⃣ openclaw qr — 生成二维码 3️⃣ 📱 App 扫码 4️⃣ openclaw devices list — 查看待审批设备 5️⃣ openclaw devices approve <id> — 批准连接 早上看到好多转发的，没看到一个教程🤣

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OneHopeA9

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到现在，还有人质疑小龙虾 OpenClaw 对普通人（非程序员）无法想象到的优势 同样是周末亲子游，人一脚油门就到陆家嘴滨江绿地搭帐篷，玩 BBQ, 有些家长起个大早，带着娃徒步走了 10里地 看看美女解说怎么玩小龙虾的，试问如果你在玩 BBQ 的同时，客户找你要份你家最新的 RPA 产品报价单？
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下午体验了网易有道新开源的LobsterAI（有道龙虾），据说这是国内版OpenClaw，我用Grok找了三个OpenClaw做全网信息流的case测测性能，有从Reddit频道总结每日信息的，也有用skill last 30 days获取X和Reedit上30天内对某件事的社区看法的，还有从109个信息源（不是常规的网页爬取，包括RSS / GIthub / X）做日报的。 LobsterAI目前用下来最好的就是自带一个沙箱，新收到一个任务会先在沙箱跑，跑不动再用本地环境，能保证安全。 一、Reddit每日总结 （1/7）
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Claude 刚刚用一次更新，直接把第三方生态清零。 新功能 Claude Code channels 发布。 直接打通 Telegram 和 Discord。 这意味着什么？ 出门在外，掏出手机发条消息，你的代码终端就在远程跑起来。 之前为了搞定这种远程控制，你还得专门买一台 Mac Mini。 今天起，硬件门槛彻底归零。 官方亲自下场开放协议，OpenClaw 这种竞品瞬间失去存在意义。 现在连买机器的钱都直接省了。
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好久不更新了，没死。3次被抓到，1次酒店人员开门我跑了，一次公寓里查身份证，还好没事...拿点库存看看，最近有几个汀房，准备更新。还有一个老家一隔壁楼的真的骚，叫的真的骚，只录到了部分离我几米远有一家一男的就开门，我被发现了，我他吗的牛子还在外面露着，马上跑路 ...还叫了物业上来
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OpenClaw 已经过时了。 如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。 很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。 但这套东西很快就要卷废了。 下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool， 而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这： 会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进 会搜索过去的对话和任务 会逐渐建立对你的理解 还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作 说白了， 别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。 所以不是 OpenClaw 不行， 而是这条路线已经开始落后了。 接下来真正值得看的， 不是哪个 agent 更像 demo， 而是哪个 agent 越用越强。 项目：👇
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想做视频号的看过来了！这套自动化流程我跑通了送给你 我具体用到了以下两个 GitHub 项目，配合上龙虾，目前已经能够监控热点 - 生成 Prompt - 生成视频 - 自动分发到多个社交平台 1. seedance-prompt-skill 这是一个高质量的 senndance 提示词生成 Skills，是 松果先森 的项目 我生成了一个视频放在了下面，供你们参考 2. AiToEarn 运营管理和自动分发工具，能够管理所有账号的发布记录、互动数据、粉丝增长 并且，能把你生成的视频一键分发到抖音、小红书、Youtube 等国内外 14 个社交平台上 两个项目的源码链接我放在评论区了。对做视频号感兴趣的朋友们建议收藏！
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币安上了一新功能，提现保护，挺狠的 比如有一天你被几个大汉按了，拿刀顶着你把币都转给他们 这功能只要你开了，不好意思，这钱就谁都转不走 它锁的是提现时间 账户还能登录，余额还能看，交易和持仓也照常 但链上提现这扇门，会被直接焊死 1 到 7 天 最狠的地方在于，默认连你本人都没法提前打开 因为现实里，手机可能在你手上，验证码可能是你输的，脸也可能是你刷的 可你人已经被控制了 普通安全系统看到的是本人操作 提现保护看的，是这笔钱能不能在极端情况下被强行带走 所以它直接把提现塞进时间锁里 时间没到，谁来都没用 更新到最新的 App - 点左上三横 - 点你头像进入账户信息-点账户安全-下滑找到提现保护-设保护时间 币安Binance华语
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一个玩MEMECOIN的交易员，公开自己30天大概赚了500万美元。更狠的是，他没藏着掖着，直接把方法免费甩出来了，不卖课，不收你几百美元的智商税。 他的打法其实特别朴素，不玩虚的： 1️⃣ 用FOMO这个工具去盯MEMECOIN 🔗 2️⃣ 在大部队冲进来之前，先把强势的机会挖出来 3️⃣ 看准了就早点进场，在用GMGN搜索该CA看筹码结构是否健康 🔗 4️⃣ 赚到的利润别急着落袋，接着滚进去 5️⃣ 按结构去交易，别凭感觉乱梭 现在他把枪口对准了Robinhood的MEMECOIN叙事。 Robinhood新上的那些代币，确实在勾人眼球，有的波动大得吓人，一堆人在里面追高倍。他自己也没闲着，亲自下场参与Robinhood代币的上线，用的还是那套老方法：趁人群没反应过来，先一步埋伏。 说白了，机会永远是给早到的人留的，晚了就只能接盘。你品品。
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有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？
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大学宿舍里，一个理科生，躺床上把几百块生活费滚成了六位数。 左边跑着 Claude，盯着 Polymarket 上五十多个市场的概率差；右边连着 OpenClaw，实时扫币安的 BTC 波动。他什么都没做，就看着绿色的数字自己往上跳。 这套东西是他考试周那两天顺手搭的。Claude 写策略，OpenClaw 执行，iPad 只当一个远程屏幕。 凌晨三点，手机震了一下。Claude 发来一条消息：“价差够了，已经买入。”他翻了个身，继续睡。 早上七点醒来，打开 iPad——昨晚扫出来的三个机会，两个已经自动平仓。其中一单：BTC 十五分钟盘，31 美分进，79 美分出。一觉醒来，多了 1940 美金。 他刷了个牙回来，屏幕又跳出一条：“planktonXD 新开了 5 个仓位，已跟上。” 他全程没碰鼠标。Claude 自己看、自己判断、自己执行。 这个叫 planktonXD 的地址，一年干了 6.1 万笔交易，净赚 10.6 万美金。玩法不是赌比赛输赢，而是盯着市场里那些定价失效的缝隙，几块钱几块钱地刮，刮多了就是一大笔。 主页： 三个月前他刚进 Polymarket 的时候，账户里只有几百块生活费。最早他跟过一个叫 Kuro.S3 的地址——那人只做五分钟 BTC 盘，一千多笔交易，每一笔都像一个模子刻出来的，完全是机器在跑。 后来他自己搭了这套监控系统。Claude 负责想，OpenClaw 负责干。他只需要躺在宿舍里，偶尔用手机发一句话。 上周他在食堂吃饭，iPad 弹了个警告：“流动性异常，已暂停，等你确认。”他用手机回了一个字：“跑。”系统自动清仓。当天下午市场崩了，他账户只亏了 3%。 现在他的 iPad 永远插着电挂在床头。半夜迷迷糊糊瞄一眼，看到绿字还在刷，就接着睡。室友问他在干嘛，他说：“这不是游戏，是印钞机。” 室友到现在也没搞明白，一个文科生怎么躺着就能赚钱。他自己也没全搞明白——他只是给了 Claude 一个目标，让它自己去跑。 他说过一句原话：“我不需要盯盘。Claude 和 OpenClaw 替我盯。我只需要睡觉和收钱。” 这就是他一个普普通通的周末。
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深圳有个22岁的学生，用一部900块的红米手机。 就三月份这一个月，这部手机帮他赚了14700美元。他爸妈到现在还以为他在备考。 手机每隔半小时，自动打开六个中文新闻App。自动翻看新闻标题，截屏，然后把摘要扔给Claude。 AI再把这些新闻和Polymarket上的价格做对比，给出投注建议。 Polymarket→ 整个过程，这个学生一行代码都没写。 靠的是一个开源项目叫PhoneDriver。 原理很简单：AI像人一样看手机屏幕，自己判断要点哪、滑到哪。 你只要用大白话把任务描述清楚就行。 手机不需要开任何API，也不用接触App的底层代码。模型只看你看到的那些像素。 这个学生的玩法，说穿了也简单。中文新闻是用中文发的。什么监管动作、贸易决策、经济数据，路透社翻译出来之前几个小时，早就挂在微博和今日头条上了。 而Polymarket上定价的，是英语世界的交易员。中文新闻出来，到市场反应之间，有20到50分钟的时间差。 他用的六个App里，有三个对爬虫见一个封一个。 但PhoneDriver不解析数据，它就像正常人一样用App，只不过比人快，而且不休息。 96%的移动应用都没有公开的API。但每个应用都有屏幕。对PhoneDriver来说，这就够了。
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特斯拉FSD还有一个问题，我人工接管过好几次 都是发生在左转。场景一，一个路口以前可以从直行道左转，后来新划了专门的左转道。FSD还是跑到直行道，准备从那里左转。场景二，新修了一条路，但那个路口只能右转。我们要去的方向需要左转，FSD却直奔那个路口去了，又得接管。 Tesla FSD主要靠摄像头看路，但去哪里、怎么走，仍然需要导航和地图数据。而现实中的道路一直在变，新修路、新开车道、重新划线等等，即使车里装的是当时最新的地图，也不代表刚刚发生的道路变化已经进入地图。 这就有一个问题，摄像头看到的是新路，如果地图里的还是旧路，FSD到底听谁的？我不知道我们碰到的几次到底是哪一层出了问题。但这些情况都发生在刚提车不久。 现在大家都在欢呼无人驾驶。真正没有方向盘，驾驶员以后，这些错误谁来接管？ 特斯拉开高速是真香。另外，我只用了FSD3个月。
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特斯拉FSD还有一个问题，我人工接管过好几次 都是发生在左转。场景一，一个路口以前可以从直行道左转，后来新划了专门的左转道。FSD还是跑到直行道，准备从那里左转。场景二，新修了一条路，但那个路口只能右转。我们要去的方向需要左转，FSD却直奔那个路口去了，又得接管。 Tesla FSD主要靠摄像头看路，但去哪里、怎么走，仍然需要导航和地图数据。而现实中的道路一直在变，新修路、新开车道、重新划线等等，即使车里装的是当时最新的地图，也不代表刚刚发生的道路变化已经进入地图。 这就有一个问题，摄像头看到的是新路，如果地图里的还是旧路，FSD到底听谁的？我不知道我们碰到的几次到底是哪一层出了问题。但这些情况都发生在刚提车不久。 现在大家都在欢呼无人驾驶。真正没有方向盘，驾驶员以后，这些错误谁来接管？ 特斯拉开高速是真香。另外，我只用了FSD3个月。

Michelle

28,390 просмотров • 14 дней назад

为什么很多人的 Agent 用不起来？ 不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。 不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。 很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。 最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。 直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。 最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。 具体3件事： 1、每步操作都会被打分 不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。 这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成 可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取 记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。 用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零 在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。
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为什么很多人的 Agent 用不起来？ 不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。 不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。 很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。 最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。 直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。 最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。 具体3件事： 1、每步操作都会被打分 不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。 这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成 可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取 记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。 用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零 在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

阿西_出海

20,877 просмотров • 4 месяцев назад