关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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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
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
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）。
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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。
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## 几个关键的心智转变
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- 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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Macbook Neo 的槽点：
1. 电池相比 Air 砍了三分之一左右
2. 触控板竟然是物理按键的，不是振动马达
3. 屏幕和 Air 一样，但色域被莫名砍到了 sRGB
4. 两个 USB，其中一个是 USB 2.0
5. 不支持快充，充满一次需要 2.5 小时
6. A18 Pro 芯片相比 iPhone 少了一个 GPU 核心
7. 256 版本还砍掉了指纹解锁
这些刀法...未免太过
不过 3000 以下还是可以入的哈
1. 电池相比 Air 砍了三分之一左右
2. 触控板竟然是物理按键的，不是振动马达
3. 屏幕和 Air 一样，但色域被莫名砍到了 sRGB
4. 两个 USB，其中一个是 USB 2.0
5. 不支持快充，充满一次需要 2.5 小时
6. A18 Pro 芯片相比 iPhone 少了一个 GPU 核心
7. 256 版本还砍掉了指纹解锁
这些刀法...未免太过
不过 3000 以下还是可以入的哈
还能配合Claude的PPT技能，
直接生成PowerPoint架构演示🤩
能让AI帮你把一大堆代码瞬间变成一张手绘风格的架构图，超级直观好懂
以前画架构图要花半天，
现在对AI说句就行，
而且画得比你自己还好看😁
github 地址放这里了，5 分钟就能跑起来👇
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
是的, Opus 4.6的能力已经能达到10年以上经验的程序员了
我有个操作经验分享给大家, 你可能头脑风暴想到一个功能，先不要急着告诉Opus 4.6如何做如何完成，就算你是一个资深程序员😆
你可以把需求告诉它, 加下面一句提示词
"use askQuestionTools"
claude code会洞察你想法问需求里面不确定的地方，你回答以后生成好实现方案review后再实现比较稳
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
我有个操作经验分享给大家, 你可能头脑风暴想到一个功能，先不要急着告诉Opus 4.6如何做如何完成，就算你是一个资深程序员😆
你可以把需求告诉它, 加下面一句提示词
"use askQuestionTools"
claude code会洞察你想法问需求里面不确定的地方，你回答以后生成好实现方案review后再实现比较稳
@aigc1024
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@openclaw1024
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