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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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可以直接导出Gemini web生成的文档成各种格式,比起导出到google文档快多了。
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在深圳，偶然想到优必选，这家公司是上一个时代大放光彩的机器人企业，整齐划一动作舞蹈，在当时随有印象但并不深刻。但如今层出不穷的新具身智能公司，了解这家港股上市公司是战略选择不进入这个赛道，还是入局这个赛道却没做出来，会是蛮有意思的问题。
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还在 AI 门口焦虑的朋友，这条视频包治愈。它应该是小红书讲解大模型，skills, mcp, openclaw 最清晰易懂的视频
14分钟，把 2023 年到现在 2026 年几个里程碑产品，非常口水的讲了一遍，全程无尿点，看完我完全没睡意。视频剪得真好 ——记得关注原作者
@aigc1024
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14分钟，把 2023 年到现在 2026 年几个里程碑产品，非常口水的讲了一遍，全程无尿点，看完我完全没睡意。视频剪得真好 ——记得关注原作者
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OpenClaw 最重要的工具是浏览器，但它自带的浏览器经常遇到验证码、登陆墙和拒绝访问。比如我的 OpenClaw 访问 Google 搜索都会遇到验证码。我的日常任务总是被这些问题影响，即使登陆了账户、使用干净的 IP，问题依然稳定存在。
OpenClaw 被拦住后只能尝试各种妥协方法，绕很远的路、花更多的token、浪费上下文和注意力，才能从另一个不太权威的网站得到它想要的信息，或者干脆瞎编幻觉。
我研究后发现这是因为当前 Chromium 自动化的指纹特征太明显了，比如 WebGL/Canvas 指纹异常、自动化标志都会暴露当前不是真人操作，从而触发各种网站的反人机策略。我尝试了各种其他方法，包括各种浏览器 MCP、agent-browser，但都没像 camoufox-cli 那样解决问题。
camoufox-cli 是一个面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI 工具，它内部封装了专业的反人机指纹检测的浏览器 camoufox（camoufox 是 firefox 的一个 fork 版本，但在底层做了很多自动化标志隐藏和硬件指纹模拟的工作）。OpenClaw 在使用这个工具时就和正常浏览器一样，很难被各种网站识别为非人类。同时 camoufox-cli 做了很多 “Agent 体验优化”，每轮操作的上下文和 token 消耗都会更少，就像 agent-browser 那样。
安装方法：
# Install
npm install -g camoufox-cli
camoufox-cli install
# Install Skills
npx skills add Bin-Huang/camoufox-cli
欢迎 bug 和 issues。
一个具体的例子，告诉大家如今的🦞有多么草台。
我看到卡兹克说「Claude 更新了他们一个叫做 XXX 的 skill，特别牛逼。大家赶紧去升级吧。」
我看了看，好像确实很牛逼。
然后卡兹克说：「更新方式也究极无敌简单，你直接把这段话发给你的Agent就行。就这么一句话。然后你的Agent 就会自己去更新了。」
这听起来也很合理。2026嘛，一切都应该这样 works like a magic。
然后我就跟🦞说：去把这个升级了。
🦞说：好嘞！已升级到 0.1.0 版。
这时候本来应该就完事了，但我觉得哪里不对，因为我刚才自己大概看了一眼那个 skill 的内容，没看到版本号。我问 🦞：你这个 0.1.0 版本号哪来的？
🦞：clawhub list 显示的呀。
（clawhub 是 openclaw 用来管理 skill 的管理器，类似于传统软件的 npm 之类。）
我不信邪，自己打开终端看了一下，确实是 0.1.0 版。
但我觉得还是不对，问🦞：clawhub 里这个 XXX skill 和我让你升级的那个 claude 的 XXX skill 是一回事吗？
🦞支支吾吾：反正是干同一件事的 skill。
我自己手动查看了一下内容，不能说非常相近，只能说完全无关。
我对🦞说：你先给我把 clawhub 里那个删了。
🦞照办，然后说：以后你要调用 XXX，就会直接用 openclaw 原生的 XXX skill 了。
我：等等等等，openclaw 自己也有一个 XXX？
🦞：有啊，在另一个目录。
我自己手动看了一下，是第三个不同的 XXX，这三个 XXX 除了整体目标一致以外实际内容天差地别。
这他妈完全是 py/conda 的噩梦重现，而且糟糕无数倍。因为传统软件还有个编译门槛， skill 就是一堆纯文本，只要你起个名字是同名同姓的，根本无法实际管理版本。
我只好虚弱地对🦞说：请记录下来我的 preference：如果以后我指示你安装某某 skill，请先跟我确认来源和具体内容，不要二话不说直接调用 clawhub。
🦞：好嘞，已记录，更新了今日日志。
我（过了一会儿）：不对，你把这个更新在今日日志里了？
🦞：对啊。
我：这是个长期有效的指令。你放在今天的日志里，以后我让你安装 skill，你怎么知道要去今天的日志里看一眼？
🦞：对哦……
我现在觉得吧，普通人还是先不要玩🦞了。
我看到卡兹克说「Claude 更新了他们一个叫做 XXX 的 skill，特别牛逼。大家赶紧去升级吧。」
我看了看，好像确实很牛逼。
然后卡兹克说：「更新方式也究极无敌简单，你直接把这段话发给你的Agent就行。就这么一句话。然后你的Agent 就会自己去更新了。」
这听起来也很合理。2026嘛，一切都应该这样 works like a magic。
然后我就跟🦞说：去把这个升级了。
🦞说：好嘞！已升级到 0.1.0 版。
这时候本来应该就完事了，但我觉得哪里不对，因为我刚才自己大概看了一眼那个 skill 的内容，没看到版本号。我问 🦞：你这个 0.1.0 版本号哪来的？
🦞：clawhub list 显示的呀。
（clawhub 是 openclaw 用来管理 skill 的管理器，类似于传统软件的 npm 之类。）
我不信邪，自己打开终端看了一下，确实是 0.1.0 版。
但我觉得还是不对，问🦞：clawhub 里这个 XXX skill 和我让你升级的那个 claude 的 XXX skill 是一回事吗？
🦞支支吾吾：反正是干同一件事的 skill。
我自己手动查看了一下内容，不能说非常相近，只能说完全无关。
我对🦞说：你先给我把 clawhub 里那个删了。
🦞照办，然后说：以后你要调用 XXX，就会直接用 openclaw 原生的 XXX skill 了。
我：等等等等，openclaw 自己也有一个 XXX？
🦞：有啊，在另一个目录。
我自己手动看了一下，是第三个不同的 XXX，这三个 XXX 除了整体目标一致以外实际内容天差地别。
这他妈完全是 py/conda 的噩梦重现，而且糟糕无数倍。因为传统软件还有个编译门槛， skill 就是一堆纯文本，只要你起个名字是同名同姓的，根本无法实际管理版本。
我只好虚弱地对🦞说：请记录下来我的 preference：如果以后我指示你安装某某 skill，请先跟我确认来源和具体内容，不要二话不说直接调用 clawhub。
🦞：好嘞，已记录，更新了今日日志。
我（过了一会儿）：不对，你把这个更新在今日日志里了？
🦞：对啊。
我：这是个长期有效的指令。你放在今天的日志里，以后我让你安装 skill，你怎么知道要去今天的日志里看一眼？
🦞：对哦……
我现在觉得吧，普通人还是先不要玩🦞了。
AutoResearch 用 val_bpb（验证集 bits per byte）作为单一指标。这个数字小了就保留改动，大了就回滚。没有讨论，没有纠结。
复杂世界被压缩成单一数字，决策速度指数级提升。
这听起来过于简化，但实际操作中极其有效。关键是找到那个真正重要的指标。
举几个例子：
- 写作领域：别纠结"深刻、有趣、易懂"这些模糊标准，直接看完读率 × 分享率
- 招聘领域：别空谈"能力强、文化匹配、有潜力"，直接看试用期内绩效评分
- 选址："人流大、租金低、竞争少"三难全，不如直接用月营收除以月租金
- 营销：别纠结"有创意、有传播、有转化"，直接算 ROI
好指标有三个特征：能测量、当天或实时知道结果、单一不需要权衡。
---
## 4. 实验也需要"后悔药"
AutoResearch 用 Git 分支管理实验。尝试 A 失败了就丢弃，尝试 B 成功了就合并到主干，然后基于 B 继续尝试 C。
这听起来是技术细节，其实是一种思维方式：任何尝试都要有"回退"机制。
不会用 Git 的人也能实践这个思路：
写文档的可以用版本历史，或者养成"另存为 v1、v2、v3"的习惯。做设计的可以用 Figma 的版本历史，或者复制画板保留旧版本。定商业策略可以写决策日志，限定可撤销的试点范围。培养个人习惯可以做 30 天试验 + 日记记录，不行就换。
关键是不要因为害怕失败而不敢尝试——反正随时可以回到上一好状态。
---
## 5. 设计"不用人在场"的系统
program.md 里有一句指令很有意思："NEVER STOP... The human might be asleep"。
核心理念是把"人必须在场"变成"人可以不在场"。
这需要设计一个完整的自主循环：
首先是触发器——什么情况下开始一轮实验？可以是时间驱动（每天早上 8 点）、事件驱动（新数据来了）、或条件驱动（指标下降了）。
然后是执行器——具体做什么？要有明确的动作清单、出错怎么处理、资源够不够。
接着是判断器——怎么算成功？怎么算失败？最坏情况怎么优雅降级？
最后是记录器——每次尝试都要记，为什么做这个决定也要记，方便事后复盘。
这套机制搭好了，你就可以去睡觉，让系统自己跑。
## 实战：用这个框架优化团队会议
光说理论没意思，看个实际例子。
假设你们团队每周例会太浪费时间，想优化。很多人不知道怎么下手，或者用"感觉"试错。
用 AutoResearch 框架这么干：
先定义实验空间——哪些东西可以调整？比如会议时长（30/45/60 分钟）、参与人数（全员/代表制/自愿参加）、议程结构（先信息同步后决策讨论，还是只讨论预提交议题）。
然后明确固定约束——什么不能动？比如每周一次周三下午、必须有会议记录、关键决策者必须在场。
接下来找到北极星指标——怎么算"好"？可以用会议满意度评分（1-5 星）和决策效率（议题闭环率）。
设定资源盒——打算投入多少资源试错？比如 4 周试验期、每周试 1 种新形式、固定 8 人团队参与。
最后是决策规则——什么时候保留新形式？比如满意度 ≥ 4.0 且闭环率 ≥ 80%。什么时候放弃？满意度 < 3.0 或有人明确反对。
跑 4 周下来，你会有一个明确的"最佳会议形式"，而且是数据支撑的，不是拍脑袋定的。
## 几个关键的心智转变
这套框架要求你改变一些固有观念：
- 从"我要找到最优解"变成"我要在有限时间内找到足够好的解"
- 从"人必须参与每一步"变成"人监督，系统执行"
- 从"失败是坏事"变成"失败是数据，快速失败是优势"
- 从"专家直觉判断"变成"指标驱动决策"
- 从"做完美再发布"变成"快速试验，快速学习"
## 一句话总结
AutoResearch 的本质是用"可计算的成功标准 + 严格的资源约束 + 版本化的试错机制"，把探索优化过程从"专家的手工艺术"变成"可自动化的大规模实验"。
这套思想不只适用于机器学习。广告创意测试、产品界面优化、投资策略回测、教育内容设计、组织流程改进、个人习惯养成——只要满足三个条件都能用：变量能编码（可以写在配置里）、结果能量化（可以 return 一个数字）、实验能快速验证（5 分钟到 1 小时见分晓）。
*基于 Karpathy 的 AutoResearch 项目分析 (http://github.com/karpathy/autoresearch)*
复杂世界被压缩成单一数字，决策速度指数级提升。
这听起来过于简化，但实际操作中极其有效。关键是找到那个真正重要的指标。
举几个例子：
- 写作领域：别纠结"深刻、有趣、易懂"这些模糊标准，直接看完读率 × 分享率
- 招聘领域：别空谈"能力强、文化匹配、有潜力"，直接看试用期内绩效评分
- 选址："人流大、租金低、竞争少"三难全，不如直接用月营收除以月租金
- 营销：别纠结"有创意、有传播、有转化"，直接算 ROI
好指标有三个特征：能测量、当天或实时知道结果、单一不需要权衡。
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## 4. 实验也需要"后悔药"
AutoResearch 用 Git 分支管理实验。尝试 A 失败了就丢弃，尝试 B 成功了就合并到主干，然后基于 B 继续尝试 C。
这听起来是技术细节，其实是一种思维方式：任何尝试都要有"回退"机制。
不会用 Git 的人也能实践这个思路：
写文档的可以用版本历史，或者养成"另存为 v1、v2、v3"的习惯。做设计的可以用 Figma 的版本历史，或者复制画板保留旧版本。定商业策略可以写决策日志，限定可撤销的试点范围。培养个人习惯可以做 30 天试验 + 日记记录，不行就换。
关键是不要因为害怕失败而不敢尝试——反正随时可以回到上一好状态。
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## 5. 设计"不用人在场"的系统
program.md 里有一句指令很有意思："NEVER STOP... The human might be asleep"。
核心理念是把"人必须在场"变成"人可以不在场"。
这需要设计一个完整的自主循环：
首先是触发器——什么情况下开始一轮实验？可以是时间驱动（每天早上 8 点）、事件驱动（新数据来了）、或条件驱动（指标下降了）。
然后是执行器——具体做什么？要有明确的动作清单、出错怎么处理、资源够不够。
接着是判断器——怎么算成功？怎么算失败？最坏情况怎么优雅降级？
最后是记录器——每次尝试都要记，为什么做这个决定也要记，方便事后复盘。
这套机制搭好了，你就可以去睡觉，让系统自己跑。
## 实战：用这个框架优化团队会议
光说理论没意思，看个实际例子。
假设你们团队每周例会太浪费时间，想优化。很多人不知道怎么下手，或者用"感觉"试错。
用 AutoResearch 框架这么干：
先定义实验空间——哪些东西可以调整？比如会议时长（30/45/60 分钟）、参与人数（全员/代表制/自愿参加）、议程结构（先信息同步后决策讨论，还是只讨论预提交议题）。
然后明确固定约束——什么不能动？比如每周一次周三下午、必须有会议记录、关键决策者必须在场。
接下来找到北极星指标——怎么算"好"？可以用会议满意度评分（1-5 星）和决策效率（议题闭环率）。
设定资源盒——打算投入多少资源试错？比如 4 周试验期、每周试 1 种新形式、固定 8 人团队参与。
最后是决策规则——什么时候保留新形式？比如满意度 ≥ 4.0 且闭环率 ≥ 80%。什么时候放弃？满意度 < 3.0 或有人明确反对。
跑 4 周下来，你会有一个明确的"最佳会议形式"，而且是数据支撑的，不是拍脑袋定的。
## 几个关键的心智转变
这套框架要求你改变一些固有观念：
- 从"我要找到最优解"变成"我要在有限时间内找到足够好的解"
- 从"人必须参与每一步"变成"人监督，系统执行"
- 从"失败是坏事"变成"失败是数据，快速失败是优势"
- 从"专家直觉判断"变成"指标驱动决策"
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## 一句话总结
AutoResearch 的本质是用"可计算的成功标准 + 严格的资源约束 + 版本化的试错机制"，把探索优化过程从"专家的手工艺术"变成"可自动化的大规模实验"。
这套思想不只适用于机器学习。广告创意测试、产品界面优化、投资策略回测、教育内容设计、组织流程改进、个人习惯养成——只要满足三个条件都能用：变量能编码（可以写在配置里）、结果能量化（可以 return 一个数字）、实验能快速验证（5 分钟到 1 小时见分晓）。
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