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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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OpenClaw 24万星标了。研究了一圈，说说我的判断。
其实大部分对比CC和OpenClaw的文章都在拿苹果比橘子。Claude Code处理代码库，OpenClaw处理数字生活，一个在终端跑，一个接WhatsApp、飞书、Telegram。这是产品定位不同，不是谁比谁强。
在agent智力层面，我没看到代差。Claude Code现在有Web版、Remote Control、Slack集成、Agent SDK。从完成任何严肃带工作流的任务，或者编程项目来说，其实CC的实现效果更好。
但OpenClaw确实做对了一件事：把agent从「用完就关的工具」变成了「可以养的东西」。
soul.md定人格，memory.md记偏好，heartbeat保持在线。这些Claude Code用CLAUDE.md和hooks也能做到，我也确实是这么去优化的。
不过也能理解自己去优化Claude Code的能力对普通人来说有困难。OpenClaw把它变成了普通人能看见、能改、能感知到的体验。
OpenClaw确实让人看到了私人AGENT的新形态：agent一直在，越来越懂你。
没有能力代差，但有产品代差。
现在看来，市场在给一个可以长期共处的agent投票。尤其对于此前没用过Claude Code的人来说，震撼确实更是跨越式的。
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
其实大部分对比CC和OpenClaw的文章都在拿苹果比橘子。Claude Code处理代码库，OpenClaw处理数字生活，一个在终端跑，一个接WhatsApp、飞书、Telegram。这是产品定位不同，不是谁比谁强。
在agent智力层面，我没看到代差。Claude Code现在有Web版、Remote Control、Slack集成、Agent SDK。从完成任何严肃带工作流的任务，或者编程项目来说，其实CC的实现效果更好。
但OpenClaw确实做对了一件事：把agent从「用完就关的工具」变成了「可以养的东西」。
soul.md定人格，memory.md记偏好，heartbeat保持在线。这些Claude Code用CLAUDE.md和hooks也能做到，我也确实是这么去优化的。
不过也能理解自己去优化Claude Code的能力对普通人来说有困难。OpenClaw把它变成了普通人能看见、能改、能感知到的体验。
OpenClaw确实让人看到了私人AGENT的新形态：agent一直在，越来越懂你。
没有能力代差，但有产品代差。
现在看来，市场在给一个可以长期共处的agent投票。尤其对于此前没用过Claude Code的人来说，震撼确实更是跨越式的。
@aigc1024
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@openclaw1024
详细地讲了讲我那篇《互联网已死，Agent永生》暴论文章的前因后果
两周后，暴论快成共识了
全中国都开始为🦞 Agent 而狂热
播客终于剪完上线啦🎉
播客的世界真的慢啊，年前还跟一位新朋友录的播客至今还在排队 ing 😂
还特别新增了内容提取 API，让你的🦞上网冲浪，看到各种网站的全文。
支持X、微信、YouTube 视频、以及任意的标准网页中提取摘要和全文。
欢迎大家体验：
https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/openclaw/tts
https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/api-reference/content-extract
Claude Code 上线了一个挺有意思的新功能：AI Code Review。
简单理解就是——现在不只是 AI 帮你写代码了，还会再派一群 AI 来帮你审代码。
流程很简单：
你在 GitHub 提交一个 PR，Claude Code 会自动启动一组 Agent 去检查代码。不同的 Agent 分工不同，有的专门找逻辑 bug，有的看安全问，有的检查边界条件，还有一个步骤专门负责验证和过滤误报。最后把发现的问直接评论在对应代码行里。
最有意思的一点是，它不是只看你改了哪些 diff，而是把整个代码库当作上下文一起看。
这意味着很多跨文件、跨模块的依赖问也能被发现，这是很多传统 AI Code Review 工具做不到的。
Anthropic 内部测试的数据也挺夸张：
以前只有大概 16% 的 PR 能收到实质性的 review 评论，用了这个之后变成 54%。
尤其是那种 1000 行以上的大 PR，AI 平均能找到 7 个左右的问。这种大 PR 其实是人工最容易“随便看一眼就 approve”的地方。
现在的开发流程越来越像一个 AI 团队协作系统。
以前是：
人写代码 → 人审代码 → 人上线。
现在慢慢变成：
AI 写代码 → AI 审代码 → 人最后拍板。
人反而变成那个 最终负责的人类 supervisor。
@aigc1024
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简单理解就是——现在不只是 AI 帮你写代码了，还会再派一群 AI 来帮你审代码。
流程很简单：
你在 GitHub 提交一个 PR，Claude Code 会自动启动一组 Agent 去检查代码。不同的 Agent 分工不同，有的专门找逻辑 bug，有的看安全问，有的检查边界条件，还有一个步骤专门负责验证和过滤误报。最后把发现的问直接评论在对应代码行里。
最有意思的一点是，它不是只看你改了哪些 diff，而是把整个代码库当作上下文一起看。
这意味着很多跨文件、跨模块的依赖问也能被发现，这是很多传统 AI Code Review 工具做不到的。
Anthropic 内部测试的数据也挺夸张：
以前只有大概 16% 的 PR 能收到实质性的 review 评论，用了这个之后变成 54%。
尤其是那种 1000 行以上的大 PR，AI 平均能找到 7 个左右的问。这种大 PR 其实是人工最容易“随便看一眼就 approve”的地方。
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