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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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已知特性：
1）优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
2）Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
3）多 sub agent 并行加速任务
👉 并且用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
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你每个月给Claude交20美元订阅费。
知道你实际烧掉了多少钱的算力吗？
至少180美元。
如果是交200美元的重度Max用户。
一个月甚至能跑出5000美元的账单。
中间的巨大差价是谁在买单？
硅谷的风投资本。
个人用户拿到手的价格只有企业定价的一成。
这根本不是一门能自负盈亏的生意。
现在地主家的余粮也开始见底了。
Claude最近高调宣布非高峰和周末提供双倍额度。
大家以为这是在大派福利。
其实人家前一周刚暗中砍了你的基础配额。
所谓的双倍只是刚好补齐被偷偷削减的部分。
先借机把算力需求赶出高峰期。
再按计划慢慢收紧整体配额。
数字游戏背后的用意非常清晰。
拿风投的钱倒贴普通用户玩AI的黄金时代结束了。
未来的每一次对都将要求普通人原价奉还。
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
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借助 AI 之力，写了一个「键盘测试」工具，文件大小 6.54 KB。
其功能：
- 检测 108 键位的抬起 / 按下状态；
- 实时更新历史，包括时间 / 间隔等；
- 显示按键 APM (每分钟按压次数) 及动态图。
其实，这个是模仿了网站: https://www.zfrontier.com/lab/keyboardTester
网页版受运行形式所限，无法准确检测 Alt / Win 等按键状态，所以才尝试写一个离线版。
我用的是 Gemini 3，整个过程耗费了大概 0.6 USD 的 token，属于是“惊人开销”：
一方面，是因为我选的编程语言是 AutoHotKey v1.1 ... 它非常不擅长处理 GUI 界面，且存在 BUG。视频中“按键按下，键帽变亮；松开按键，键帽复原”的效果，经历了大概超过 20 轮的对才搞定；
另一方面，是 APM 的演示动画 & 算法，也是改了又改。整个过程基本就是我提出想法，AI 写代码，我再验证。也是基本多轮后，才使用“过去 1/2/3/4/5 秒的每秒按压次数的平均数 x 60 ”来作为实时 APM 数值，才做到类似网页原版那样丝滑。
这次经历，让我更深刻感觉到，AI 虽然能写代码，但如果用户自己没有任何想法 & 观点，那么依然寸步难行。
@aigc1024
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网页版受运行形式所限，无法准确检测 Alt / Win 等按键状态，所以才尝试写一个离线版。
我用的是 Gemini 3，整个过程耗费了大概 0.6 USD 的 token，属于是“惊人开销”：
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现在灵巧手赛道的融资叙事基本都是：自由度多少、驱动方案是什么、AI模型怎么样。投资人在听这些，媒体在写这些，创始人也在讲这些。
但我跑了这么多客户之后发现，工业客户最关心的问题其实特别朴素：这只手能连续干几个月不坏？
自由度从16卷到22，对客户来说可能只是PPT上的数字变化。但灵巧手能不能在产线上稳定运行三个月不需要维护，这才是他愿意签PO的理由。
今天看到一种全新的可拉伸线缆方案（产品未发布不便细说），拉伸率100%还能正常工作。
这不是一个技术突破的故事，而是一个"谁在解决客户真正痛点"的故事。
灵巧手赛道的叙事该换一换了。下半场不是比谁的参数更高，是比谁先让客户愿意续约。
深入使用 AI，大多人都缺少场景，从帮我讲个笑话，到帮我写个贪吃蛇游戏，再到帮我写个新闻 bot，至此，对 AI 的指挥基本就到创意的极限了。🐶
比较推荐去构建自己专属的 AI Chat，因为真要整体 run 起来，你需要：
了解 prompt 跟 AI 是怎么交互的；
了解 AI 在干啥，thinking/tool-use/read-write-file/bash；还得搞清楚 mcp/skills 怎么被你的 AI 消费；
聊天聊的多了，你期望你的 AI越来越懂你，你会去研究 Context 和 Memory；
当你沉迷 AI 的时候，会想着如何让自己和电脑解绑，开始研究 remote 调用，让 AI去构建穿墙工具；
再往下走，你会开始意识到，单次对话其实价值很低，真正有价值的是“连续性”。一次任务的完成只是结果，过程里的决策路径、错误尝试、工具调用、上下文演进，这些东西如果没有被结构化沉淀，下次还得再来一遍。于是你会开始搭自己的“记忆回路”，把对话、代码、结果、结论压缩成可以复用的片段，让 AI 不只是会做事，还能“延续之前的做事方式”。
再往前一步，你会发现 prompt 本身也不再是临时输入，而是一种“资产”。哪些表达方式更容易让模型理解，哪些约束可以减少偏差，哪些结构可以提高稳定性，这些都会被你抽象出来，变成模板，甚至进一步封装成 skills。
当你开始接入更多工具，事情会变得更有意思。AI 不只是回答问题，而是开始调度资源，调用外部能力，串联多个步骤完成复杂任务。你会逐渐把 mcp 当成接口，把 skills 当成方法，把 AI 当成 runtime，整个系统开始有点“操作系统”的味道。
到这个阶段，人的角色会发生一点变化。你不再盯着每一步执行，而是盯着“目标是否被正确理解”和“系统是否稳定产出”。很多时候，你甚至不会去纠结某一次结果是否完美，更关注的是，这套机制是否可以在不同问题上持续复用。
接下来，才是真正的开始，你会想着怎么让 AI把你脑子里的创意，短时间内实现，或娱乐，或工作，或学习……
比较推荐去构建自己专属的 AI Chat，因为真要整体 run 起来，你需要：
了解 prompt 跟 AI 是怎么交互的；
了解 AI 在干啥，thinking/tool-use/read-write-file/bash；还得搞清楚 mcp/skills 怎么被你的 AI 消费；
聊天聊的多了，你期望你的 AI越来越懂你，你会去研究 Context 和 Memory；
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再往下走，你会开始意识到，单次对话其实价值很低，真正有价值的是“连续性”。一次任务的完成只是结果，过程里的决策路径、错误尝试、工具调用、上下文演进，这些东西如果没有被结构化沉淀，下次还得再来一遍。于是你会开始搭自己的“记忆回路”，把对话、代码、结果、结论压缩成可以复用的片段，让 AI 不只是会做事，还能“延续之前的做事方式”。
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到这个阶段，人的角色会发生一点变化。你不再盯着每一步执行，而是盯着“目标是否被正确理解”和“系统是否稳定产出”。很多时候，你甚至不会去纠结某一次结果是否完美，更关注的是，这套机制是否可以在不同问题上持续复用。
接下来，才是真正的开始，你会想着怎么让 AI把你脑子里的创意，短时间内实现，或娱乐，或工作，或学习……
AI搞定婚礼主微电影（part1）！ 效果还不错，至少比电子相册强！！！
昨天用OpenClaw搞了个婚礼主微电影的脚本，名字叫《三生三世遇见你》！ 全片三分钟，宿命感拉满！！ 剧本质量超过一般小型工作室！
后面我完善一下把提示词分享出来，然后搞成一个skill！
@aigc1024
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@openclaw1024
昨天用OpenClaw搞了个婚礼主微电影的脚本，名字叫《三生三世遇见你》！ 全片三分钟，宿命感拉满！！ 剧本质量超过一般小型工作室！
后面我完善一下把提示词分享出来，然后搞成一个skill！
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明天上午 9:40，发布一个非常旋转无敌好用的 Skill 「Web Access」
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强的一集
并且 👉 用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
装了这个以后，你可以让 Agent 代替你做很多事情：
1️⃣ 一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2️⃣ 自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3️⃣ 帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4️⃣ 自动查美签系统，看可预约时间并预约
5️⃣ Agent 自动化测试 Web App
……每天使用我都在发现新的惊喜
已知特性：
1️⃣ Claude Code、OpenClaw 等 Agent 均可用
2️⃣ 优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
3️⃣ Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
（长文到时候放在公众号里）
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微信 ClawBot 按流程接入后默认是绑定到 OpenClaw 的 main agent 上。但我本身有用多 agents 的模式隔离工作区，所以我在给@星lv柠 的微信接入一个全新的子 agent 时，研究了下具体怎么配置，目前官方文档应该还没更新这方面的说明。如果你们有类似的需求，可以参考下图修改 openclaw 配置
