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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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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。
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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。
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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。
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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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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。
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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；
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……
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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分享OpenClaw🦞最新玩法、技巧、经验、观点等。
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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容；
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分享实用的赚钱策略，发现那些隐藏的赚钱宝藏。
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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）
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）
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
阶段一：一个主 Agent + SubAgent 模式
不需要多个独立 Agent。用一个主 Agent，复杂任务通过 sessions_spawn 派给 SubAgent 在后台跑，跑完结果自动回传。这个模式配置最简单，90% 的场景够用。
阶段二：需要多人同时对话时，上多 Agent
当你的团队里多个人需要同时跟不同的 Agent 对话（比如运营找运营助手、老板找决策助手），这时候才需要真正的多 Agent 路由。
关键配置三件事：
1. 工作区物理隔离：每个 Agent 必须有独立的 workspace，用 openclaw agents add 命令创建，不要手动建目录。
2. A2A 通信白名单：在 openclaw.json 里显式开启 agentToAgent，
{
"tools": {
"agentToAgent": {
"enabled": true,
"allow": ["lead", "ops-assistant", "ads-assistant"]
}
}
}
## 协作准则
### 委派任务后
- 收到 sessions_send 返回 { status: "accepted" } 后，如果不依赖结果，继续做下一件事
- 如果必须等结果，告知用户「已委派给 @[队友ID]，等待结果」，然后结束当前轮次
- 队友完成后会通过 sessions_send 回传唤醒你
### 接到任务后
1. 立刻在群里用 message 工具通知用户已接手（消息开头 @上游AgentID）
2. 执行任务
3. 完成后先在群里汇报结果（同样 @上游AgentID）
4. 同时必须调用 sessions_send 将结果发回给委派者，唤醒对方继续工作
3. 双重汇报协议：在每个 Agent 的 SOUL.md 里写入协作准则，解决超时问题：
并设置允许通信的 Agent 列表：
企业落地的最后一公里是设备
很多人找我问设备，这件事不能随便答
个人用户随便玩，Mac Mini 或者一台性能稍好的 PC，跑云端模型 API，完全够了。
但企业就不一样了。最近找我推荐设备的主要是两类场景，我说清楚逻辑，自己对号入座。
第一类：数据不能出门的企业。
很多跨境公司处理的内容包含客服对话、员工沟通、供应商报价、广告数据。这些东西如果全走云端 API，数据就在别人的服务器上跑了。一旦涉及竞争情报、价格策略、KOL 资源这类核心资产，云端方案会让老板很不安。
新闻已经在警告不要在工作设备上安装 OpenClaw，理由是安全风险。私人企业虽然没有这个强制要求，但数据主权的问题真实存在。
这类场景，本地部署模型是唯一干净的解法。
可以看下 行云褐蚁 的 HY50 ，是这个需求里性价比最高的入门方案。500GB 大容量内存，跑 Qwen3 235B Q4 这类 MoE 大模型没有问题，30 路并发足够覆盖一个中小团队的日常 AI 调用，HEYI 自研推理引擎把 CPU 内存带宽发挥到极致，整体预算在十万元级别。
适合：20 人以下的跨境团队，核心诉求是数据不出门、本地跑通 OpenClaw 的完整工作流。
第二类：团队并发量大，多人同时在用 Agent 的企业。
一台机器同时跑 20 个员工的 OpenClaw 请求，每个 Agent 会话又在调用子 Agent，上下文动辄几万 token，对内存带宽和并发能力的要求完全不是普通设备能撑的。
可以看下 HY NV4-6000 ，四块 NVIDIA RTX 6000 Pro，384GB 四路显存，128 路并发实测，32 路日常办公人均上下文 192K。这个配置的核心价值是：公司所有 Agent 工作流共享一套私有算力，数据主权完全自控，金融、法务、合规等对数据安全有强要求的环节可以直接跑。
适合：50 人以上的跨境企业，多个部门同时使用 OpenClaw，需要统一的私有 AI 基础设施。
如果是公司级 AI 中台，要撑全域 Agent 高频并发、大规模自动化业务流，就要上 HY NV8-6000 了：768GB 满血显存，支持 Qwen3.5、GLM 4.7等旗舰模型的原生推理，零量化损耗，总吞吐 2000+ tokens/s。这个配置就不是一个部门的需求了，是整家公司的 AI 算力底座。
给企业定制OpenClaw，这件事有没有搞头？
上面几个场景，有一个共同的前提：需要有人把它们配好。
目前在这件事上最赚钱的模式，不是自己用 OpenClaw 去做事，而是帮别人配好 OpenClaw 然后交付，国内已经有服务商单次服务费已经到数万元人民币。
这个模式的逻辑其实很简单。跨境公司老板知道自己需要 AI，但不知道具体要配什么、怎么配、配好之后维护谁来负责。这个信息不对称，就是服务价值所在。
👀
交付物是一套可以开箱即用的 OpenClaw 配置：SOUL.md 写成符合这家公司文化的人设，核心业务 SOP 转成 Skills 集合，飞书和 n8n 的接口接好，Cron 任务配置完毕，直接部署在 HEYI 硬件上寄给客户，或者上门部署。
插电，AI 员工上班。
海外跨境电商定制服务的市场价格在 500-2000 美元每个项目，企业级定制正在成为 OpenClaw 生态里增长最快的收入来源。而国内市场在这个垂直方向上几乎还是空白。
跨境电商这个圈子，懂业务逻辑的人很多，懂 OpenClaw 配置的人还很少，两者都懂的人几乎没有。
这是一个真实的时间窗口。
不需要多个独立 Agent。用一个主 Agent，复杂任务通过 sessions_spawn 派给 SubAgent 在后台跑，跑完结果自动回传。这个模式配置最简单，90% 的场景够用。
阶段二：需要多人同时对话时，上多 Agent
当你的团队里多个人需要同时跟不同的 Agent 对话（比如运营找运营助手、老板找决策助手），这时候才需要真正的多 Agent 路由。
关键配置三件事：
1. 工作区物理隔离：每个 Agent 必须有独立的 workspace，用 openclaw agents add 命令创建，不要手动建目录。
2. A2A 通信白名单：在 openclaw.json 里显式开启 agentToAgent，
{
"tools": {
"agentToAgent": {
"enabled": true,
"allow": ["lead", "ops-assistant", "ads-assistant"]
}
}
}
## 协作准则
### 委派任务后
- 收到 sessions_send 返回 { status: "accepted" } 后，如果不依赖结果，继续做下一件事
- 如果必须等结果，告知用户「已委派给 @[队友ID]，等待结果」，然后结束当前轮次
- 队友完成后会通过 sessions_send 回传唤醒你
### 接到任务后
1. 立刻在群里用 message 工具通知用户已接手（消息开头 @上游AgentID）
2. 执行任务
3. 完成后先在群里汇报结果（同样 @上游AgentID）
4. 同时必须调用 sessions_send 将结果发回给委派者，唤醒对方继续工作
3. 双重汇报协议：在每个 Agent 的 SOUL.md 里写入协作准则，解决超时问题：
并设置允许通信的 Agent 列表：
企业落地的最后一公里是设备
很多人找我问设备，这件事不能随便答
个人用户随便玩，Mac Mini 或者一台性能稍好的 PC，跑云端模型 API，完全够了。
但企业就不一样了。最近找我推荐设备的主要是两类场景，我说清楚逻辑，自己对号入座。
第一类：数据不能出门的企业。
很多跨境公司处理的内容包含客服对话、员工沟通、供应商报价、广告数据。这些东西如果全走云端 API，数据就在别人的服务器上跑了。一旦涉及竞争情报、价格策略、KOL 资源这类核心资产，云端方案会让老板很不安。
新闻已经在警告不要在工作设备上安装 OpenClaw，理由是安全风险。私人企业虽然没有这个强制要求，但数据主权的问题真实存在。
这类场景，本地部署模型是唯一干净的解法。
可以看下 行云褐蚁 的 HY50 ，是这个需求里性价比最高的入门方案。500GB 大容量内存，跑 Qwen3 235B Q4 这类 MoE 大模型没有问题，30 路并发足够覆盖一个中小团队的日常 AI 调用，HEYI 自研推理引擎把 CPU 内存带宽发挥到极致，整体预算在十万元级别。
适合：20 人以下的跨境团队，核心诉求是数据不出门、本地跑通 OpenClaw 的完整工作流。
第二类：团队并发量大，多人同时在用 Agent 的企业。
一台机器同时跑 20 个员工的 OpenClaw 请求，每个 Agent 会话又在调用子 Agent，上下文动辄几万 token，对内存带宽和并发能力的要求完全不是普通设备能撑的。
可以看下 HY NV4-6000 ，四块 NVIDIA RTX 6000 Pro，384GB 四路显存，128 路并发实测，32 路日常办公人均上下文 192K。这个配置的核心价值是：公司所有 Agent 工作流共享一套私有算力，数据主权完全自控，金融、法务、合规等对数据安全有强要求的环节可以直接跑。
适合：50 人以上的跨境企业，多个部门同时使用 OpenClaw，需要统一的私有 AI 基础设施。
如果是公司级 AI 中台，要撑全域 Agent 高频并发、大规模自动化业务流，就要上 HY NV8-6000 了：768GB 满血显存，支持 Qwen3.5、GLM 4.7等旗舰模型的原生推理，零量化损耗，总吞吐 2000+ tokens/s。这个配置就不是一个部门的需求了，是整家公司的 AI 算力底座。
给企业定制OpenClaw，这件事有没有搞头？
上面几个场景，有一个共同的前提：需要有人把它们配好。
目前在这件事上最赚钱的模式，不是自己用 OpenClaw 去做事，而是帮别人配好 OpenClaw 然后交付，国内已经有服务商单次服务费已经到数万元人民币。
这个模式的逻辑其实很简单。跨境公司老板知道自己需要 AI，但不知道具体要配什么、怎么配、配好之后维护谁来负责。这个信息不对称，就是服务价值所在。
👀
交付物是一套可以开箱即用的 OpenClaw 配置：SOUL.md 写成符合这家公司文化的人设，核心业务 SOP 转成 Skills 集合，飞书和 n8n 的接口接好，Cron 任务配置完毕，直接部署在 HEYI 硬件上寄给客户，或者上门部署。
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海外跨境电商定制服务的市场价格在 500-2000 美元每个项目，企业级定制正在成为 OpenClaw 生态里增长最快的收入来源。而国内市场在这个垂直方向上几乎还是空白。
跨境电商这个圈子，懂业务逻辑的人很多，懂 OpenClaw 配置的人还很少，两者都懂的人几乎没有。
这是一个真实的时间窗口。
