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让OpenClaw 写了个skill，把你在豆瓣上标记过的书影音游戏自动同步到Openclaw的workspace。
全量导出一次，之后每天通过RSS 增量同步，不需要登录。
同步到本地之后，OpenClaw 就能基于你的真实观影和阅读记录做推荐、写年度总结、分析你的口味变化，而不是每次都要你手动描述自己看过什么。
上一代的香饽饽 现在处于尴尬境地
亦庄的视察 在场的“绿通”们兴高采烈
未来的科技强国里 只有“人”没有“机器”
央视春晚打破头也要上
一亿？两亿？你开什么玩笑？
又特么不是我的钱 我抢的是“绿通”
“老明星们”都在隐秘的角落无人问津
属于他们的十载辉煌一去不复返
原来 被顶上天的估值
是因为你们重塑的工业物流
全无人 “端到端” 怎么样 熟悉么
去冲刺吧
趁着大门尚未关闭
趁着这个“来者不拒”的市场
趁着这个无限遐想的机器人题材
趁着这过剩的流动性
趁着新股“四天就能翻倍”的气势
这一次 我们不做人 也行
我不是针对你，而是说在座的诸位，都大大低估了 clawdbot 的现实意义：
这是人类历史上第一次，把一个非人的灵魂装进一个壳子
Ghost in the Shell
clawdbot
- 将是通向 AGI 的一条可能通路
- 也是杀鸡用的那把牛刀
- 还是在 AI 超音速海啸上漂浮的一艘小船，巨浪有多高，它就能浮起多高，同时也带着它的掌舵人走向浪潮之巅
这里的 clawdbot 不仅是指现在的 clawdbot 这个形式，也在说它所代表的 AI 与这个世界交互的方式，以及它未来的各种变异体。
还是拿 Logo 积木来做解析：
第一层 散落的积木 —— 人类知识经验之海 (The Sea of Knowledge)
AI 的预训练数据就来源于此，它包含了互联网上的文本、代码、物理世界的常识、人类的历史经验。
第二层 分类堆放 —— 专业领域分类 (Domain Classification)
我们将知识分门别类：医学知识、Python 编程知识、法律条文、机械控制原理等。此时，系统开始有了“学科”的概念，但还只是静态的知识库。
第三层 堆叠整齐 —— 原子技能（Atomic Skills）
原子技能是 AI 从 Know-what 到 Know-how 的关键转变，它不再单纯的拥有知识，而是一种能力。
第四层 形成功能模块 —— 对 Skills 调用的封装
从技能变成了模块，意味着封装完成，可以即插即用（Plug & Play）。AI 拥有了使用某一项或某几项技能 Skills 来达成某个任务目标的能力。
第五层最终形态 —— 随需而变的多态智能体 (Polymorphic Agents)
clawdbot 不再是一个单一用途的机器，而是一个“超级底座”。它能根据任务场景的不同，动态调用第4阶段封装好的功能模块，瞬间“变身”，成为高达，成为战车，成为房屋，成为火箭，成为游乐场。
最重要的是，这个灵魂终于了一套能够干涉物理/数字世界的躯壳。
Ghost in the Shell
@aigc1024
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昨天上午，智谱 GLM-5 的 Coding Plan 涨价 30%。
这个事情引起了很大的讨论，我也非常理解，毕竟价格是最敏感的话题。
当时我的第一反应是：终于还是涨了。
虽然很反共识，但我一直预期 Token 会涨价，这个信号是对我预期的一个确认。
模型越强，Token 越稀缺，价格越贵。
昨晚一个朋友因为没买到 Coding Plan，来借我的 API key。
这时候我才意识到，这次涨价之后，依然是限购状态。
涨价+限购，一代人有一代人的茅台？
https://mp.weixin.qq.com/s/SnwV6CCqOHGf5glyw8iYZA
这个事情引起了很大的讨论，我也非常理解，毕竟价格是最敏感的话题。
当时我的第一反应是：终于还是涨了。
虽然很反共识，但我一直预期 Token 会涨价，这个信号是对我预期的一个确认。
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昨晚一个朋友因为没买到 Coding Plan，来借我的 API key。
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涨价+限购，一代人有一代人的茅台？
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我妹刚上大学，还是个师范生，按照目前这个趋势，前途一片迷茫。
我总告诉她：能力远大于学历，顺应潮流，不缺钱赚。但说再多也没用，不如直接给她创造条件。
第一步：硬件基础
先买了台MacBook。Mac的生态更适合玩AI、做内容、学VibeCoding。
第二步：打开信息通道
教她科学上网。能接触一手信息，YouTube上的教程、Twitter上的资讯之类的，毕竟各种信息90%都是英文世界首发。
第三步：AI工具全家桶
订阅Gemini、ChatGPT Plus等，用起来最强的AI，用AI创作文章、图片、视频等。
第四步：学会用AI写代码
配一套VibeCoding的教程，把ClaudeCode用起来，感受一下最强编程工具的魅力，能有能力把想法变成产品。
会写代码的人，和不会的人，解决问的能力完全不一样。
第五步：认知升级书单
买了几本书：《纳瓦尔宝典》讲财富和杠杆，《博弈论》讲决策思维，《财富自由之路》讲认知升级，《逻辑哲学论》讲底层思考，还有“孙学”和一些人物自传。
这一整套下来，大概也就花一万块。
能不能开窍，看她自己。但至少资源给到位了。
你或者你身边有弟弟妹妹、孩子，可以参考这个思路。当然，如果有我说的不到位的地方欢迎补充。
@aigc1024
我总告诉她：能力远大于学历，顺应潮流，不缺钱赚。但说再多也没用，不如直接给她创造条件。
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先买了台MacBook。Mac的生态更适合玩AI、做内容、学VibeCoding。
第二步：打开信息通道
教她科学上网。能接触一手信息，YouTube上的教程、Twitter上的资讯之类的，毕竟各种信息90%都是英文世界首发。
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订阅Gemini、ChatGPT Plus等，用起来最强的AI，用AI创作文章、图片、视频等。
第四步：学会用AI写代码
配一套VibeCoding的教程，把ClaudeCode用起来，感受一下最强编程工具的魅力，能有能力把想法变成产品。
会写代码的人，和不会的人，解决问的能力完全不一样。
第五步：认知升级书单
买了几本书：《纳瓦尔宝典》讲财富和杠杆，《博弈论》讲决策思维，《财富自由之路》讲认知升级，《逻辑哲学论》讲底层思考，还有“孙学”和一些人物自传。
这一整套下来，大概也就花一万块。
能不能开窍，看她自己。但至少资源给到位了。
你或者你身边有弟弟妹妹、孩子，可以参考这个思路。当然，如果有我说的不到位的地方欢迎补充。
@aigc1024
我常用的10个AI工具，承包了我所有的工作
最近有朋友问我，平时干活都用哪些AI工具，它们怎么组合搭配能够提效最多，有没有作业可以直接抄一抄？
正好最近我也在优化自己的工具组合，今天就把我常用的10个AI工具和组合搭配分享出来，基本覆盖了我日常工作的所有场景。
A.信息检索&写文档
1.ChatGPT：主要负责信息检索、技术讨论、文案润色这三个事情。
信息检索主要是深度研究功能，遇到啥想系统性了解的内容可以先让它生成一个报告，也可以当做语料库投喂给AI。
技术讨论主要是对于我不了解的开发、算法场景， 找它补补课，让它帮我分析一下到底要用什么方案靠谱。
文案润色主要是码字场景，让它帮我看看内容是否通顺，优化一下表达细节。
2.Claude Code：主要是写文档和讨论事情。
写文档用4.5 sonnet模型，在这个场景下我封装了很多skills进去，像课件、出方案、周报、选题这些文档的工作基本上都靠它了。
讨论事情用4.6 opus模型，AI负责帮人补充更多的角度、探索更多的可能性，讨论完之后把讨论内容直接沉淀成文档，后边写方案直接用就可以了。
3.Gemini：目前基本上只用于长文本的处理和多模态识别了，这两块上Gemini3的优势还是很大的。
4.提示词管理助手：自己做的浏览器插件，主要是方便网页端去使用各种提示词。
B.写代码
5.Trae：IDE工具，辅助Claude Code和Codex干活，主要是方便找文件和看文档，Trae的交互设计比Cursor做的更好一点。
6.Claude Code：前端基本上都交给它来做。
出于成本的角度考虑，我目前都是用4.6 opus模型做demo讨论和设计规范，在画出来设计图后，后续开发和调试的工作就都交给glm4.7和kimiv2.5了。
目前用这个组合跑了一段时间，开发的效果还不错，成本也不会太贵，比开个claude max会员便宜多了。
7.Codex：PRD文档及后端开发主力。
作为一个理工科思维的模型特别适合干这俩活，难搞定的代码通通扔给Codex就好了。
C.语音转文本
8.闪电说：主要用于短音频转文本，AI编程的时候用它来做语音输入，在背景表达和编程效率上真的是能提升特别多。
9.通义听悟：主要用于长音频和会议录音场景，能够识别多个角色，而且免费额度给的特别多。
D.出设计图
10.Banana Pro：主要用在文章配图、公众号封面场景上，也会用来做一些PPT的设计，后续会探索更多的内容配图场景，看看能不能封装出几个小工具。
这就是我日常高频使用的AI工具和组合搭配，希望对大家有帮助呀~
最近有朋友问我，平时干活都用哪些AI工具，它们怎么组合搭配能够提效最多，有没有作业可以直接抄一抄？
正好最近我也在优化自己的工具组合，今天就把我常用的10个AI工具和组合搭配分享出来，基本覆盖了我日常工作的所有场景。
A.信息检索&写文档
1.ChatGPT：主要负责信息检索、技术讨论、文案润色这三个事情。
信息检索主要是深度研究功能，遇到啥想系统性了解的内容可以先让它生成一个报告，也可以当做语料库投喂给AI。
技术讨论主要是对于我不了解的开发、算法场景， 找它补补课，让它帮我分析一下到底要用什么方案靠谱。
文案润色主要是码字场景，让它帮我看看内容是否通顺，优化一下表达细节。
2.Claude Code：主要是写文档和讨论事情。
写文档用4.5 sonnet模型，在这个场景下我封装了很多skills进去，像课件、出方案、周报、选题这些文档的工作基本上都靠它了。
讨论事情用4.6 opus模型，AI负责帮人补充更多的角度、探索更多的可能性，讨论完之后把讨论内容直接沉淀成文档，后边写方案直接用就可以了。
3.Gemini：目前基本上只用于长文本的处理和多模态识别了，这两块上Gemini3的优势还是很大的。
4.提示词管理助手：自己做的浏览器插件，主要是方便网页端去使用各种提示词。
B.写代码
5.Trae：IDE工具，辅助Claude Code和Codex干活，主要是方便找文件和看文档，Trae的交互设计比Cursor做的更好一点。
6.Claude Code：前端基本上都交给它来做。
出于成本的角度考虑，我目前都是用4.6 opus模型做demo讨论和设计规范，在画出来设计图后，后续开发和调试的工作就都交给glm4.7和kimiv2.5了。
目前用这个组合跑了一段时间，开发的效果还不错，成本也不会太贵，比开个claude max会员便宜多了。
7.Codex：PRD文档及后端开发主力。
作为一个理工科思维的模型特别适合干这俩活，难搞定的代码通通扔给Codex就好了。
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8.闪电说：主要用于短音频转文本，AI编程的时候用它来做语音输入，在背景表达和编程效率上真的是能提升特别多。
9.通义听悟：主要用于长音频和会议录音场景，能够识别多个角色，而且免费额度给的特别多。
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OpenClaw 让大量创业者看到了新世界
Skill 是新的 App / Software
Agent 是新的人口 / User
传统的 SaaS 已死
新的 Product 得 for Agents
但这真的是新世界么
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Agent 是新的人口 / User
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但这真的是新世界么
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