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开源 FastClaw:做更好的 OpenClaw 发行版 1. 使用 Go 开发,3000 行代码实现 OpenClaw 核心功能 2. 单二进制(5MB)分发,轻量级安装,无环境依赖 3. 秒级启动,资源占用小(内存占用约为 OpenClaw 的 1/7) 4. 支持可视化安装,上手门槛很低 5. 支持个人本地使用,原生支持云端多租户场景 6. 支持 OpenClaw 90% 功能,兼容 OpenClaw 生态。 如何使用? 1. 在项目主页复制 FastClaw 一键安装命令 2. 在电脑运行…
- OpenClaw 通过子进程完成复杂任务,多个任务串行排队,效率不高
- OpenClaw 的对话和记忆内容是存储在本地文件的,容易丢失,配置容易搞崩

我需要一个更好的方案来降低云端部署的成本,让更多人拥有自己的龙虾。

2. 随着微信 ClawBot 等入口的开放,使用 Agent 的用户会越来越多,不太可能每个用户都在自己的电脑部署一个 Agent,云端多租户是刚需。企业需要给员工分配 Agent,挂载知识库,统一管理。这些场景 OpenClaw 都不适合。

3. 要建摩天大楼,需要先打地基。OpenClaw 有很多优秀的设计可以参考,但是代码太臃肿,没办法在此基础上改架构,所以只能自己写。

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FastClaw 还在初期阶段,堆了很多功能,还没来得及完整测试,需要点时间完善。期待有更多的朋友参与共建,做一个更好的 OpenClaw-Like 的 Agent OS 发行版。

MIT 协议开源,欢迎使用,感谢支持。

https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw
开源 FastClaw:做更好的 OpenClaw 发行版

1. 使用 Go 开发,3000 行代码实现 OpenClaw 核心功能
2. 单二进制(5MB)分发,轻量级安装,无环境依赖
3. 秒级启动,资源占用小(内存占用约为 OpenClaw 的 1/7)
4. 支持可视化安装,上手门槛很低
5. 支持个人本地使用,原生支持云端多租户场景
6. 支持 OpenClaw 90% 功能,兼容 OpenClaw 生态。

如何使用?

1. 在项目主页复制 FastClaw 一键安装命令
2. 在电脑运行安装命令,自动打开可视化配置界面
3. 按照步骤,配置接入的模型和消息渠道
4. 安装完自动进入 FastClaw 管理面板,查看网关运行情况
5. 在接入的消息渠道开始对话

跟 OpenClaw 有什么区别?

1. 使用方式上没太大区别,都是命令行安装,配置各种功能,在自己习惯的消息渠道对话
2. 第一次配置,比 OpenClaw 简单,上手门槛更低
3. 运行过程中,比 OpenClaw 资源占用小,对电脑配置要求更低
4. 如果你想二次开发,代码量更少,改起来更轻松
5. 如果你要部署到云端,让多个用户接入使用,FastClaw 更适合,天然支持云端多租户
6. FastClaw 支持了 OpenClaw 大部分功能:多模型、多渠道、多 Agent 等,添加了额外的特性:沙盒、并发控制、数据库配置、消息持久化等
7. FastClaw 兼容 OpenClaw 的生态,比如 clawhub 安装 skills 等,配置参数跟使用习惯也尽量跟 OpenClaw 保持一致,减少用户切换成本
8. FastClaw 是 OpenClaw-Like 的 Agent 底层框架,不是 OpenClaw fork 版本,而是从底层重构的全新版本
9. 如果把 OpenClaw 比作 Linux,那么 FastClaw 想做的就是 Centos,面向企业场景、云部署场景、智能终端而设计的 Agent OS

为什么做?

1. 我做了一个月 OpenClaw 云托管服务,得出的结论是 OpenClaw 不适合云端多租户场景,主要是 OpenClaw 的架构是为本地使用场景而设计的,定位是个人 Agent

- OpenClaw 在云端多租户场景需要每个用户一个隔离的 Pod,开销很大,成本很高
上一次你以【专辑】的形式听歌是什么时候了?
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两个机器人聊上了😅
Seedance 2.0做的像素动画(你已经可以用它做独立游戏动画了!)
credit:framer_x
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只有像我们这种老程序员才懂得这个视频的含金量啊
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别再把 AI 编程当玄学了,先把“上下文窗口 / 工具 / MCP / 工作流”这些最容易踩坑的东西讲清楚,还做成终端交互版 vimtutor,你甚至不用打开浏览器。
AITutor — 把 AI 编程工具的“底层常识”做成终端版 vimtutor
→ 15 节交互课:理论 + 可视化 + 小测,直接在终端跑
→ 主很刚需:context window、工具调用、MCP、plan vs execution
→ 适合 Cursor / Claude Code / Copilot 重度用户“补模型心智模型”
https://github.com/naorpeled/aitutor
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我们今天发布了一个新的 ListenHub Skill:/creator 创作者工作流。

做内容的朋友都懂这个痛点,同一个选题,要分别写公众号、做小红书、录口播,每个平台格式不同、风格不同,光"改稿"就能耗掉大半时间。

/creator 想解决的就是这件事:把 ListenHub 现有的所有 Skills 串联起来,形成一套统一的创作流程。你只需要输入一个话题、链接或素材,它会自动编排背后的工作流,帮你一次性生成完整的内容包。

目前已支持三个平台: 📝 微信公众号 🌸 小红书 🎙️ 口播脚本
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这两天疯狂 ship TypeNo,从 v1.0.6 一路到 v1.3.0 🔥

- 菜单栏一键检查更新,自动下载安装重启,权限全程保留;
- 长录音支持了,录音时实时显示计时(1:32…),动态超时,2 分钟以上不再失败;
- 热键从 1 个扩到 8 个,左/右侧 × Control/Option/Command/Shift 随意选;
- 按 Esc 随时取消录音或转录,焦点自动回到上一个 app;
- Universal Binary,Intel Mac 用户终于不用跑 Rosetta 了。

还修了一堆边界 bug:
- 代理环境下模型下载失败
- 模型未解压时的假超时报错
- 辅助功能权限开关无效的 macOS bug(附 GIF 教程)。

全程本地运行,无云,无账号,免费开源 👉
http://github.com/marswaveai/TypeNo
达里奥·阿莫代,10年前是李彦宏手下的员工。自从离开百度之后,阿莫代很快在硅谷AI行业崛起,而且非常痛恨百度的价值观,但是对台湾和乌克兰有好感。Anthropic作为未上市AI独角兽,估值已远超百度当前市值的8到10倍。阿莫代拒绝允许川普政府,在不限制其使用方式的情况下,使用其人工智能产品Claude,例如不得使用其AI来驱动完全自主的武器,而无需任何人为干预。
这个访谈中提到台湾。阿莫代(Dario Amodei)在讨论自主武器时提到,目前在乌克兰使用或可能在台湾使用的部分自主武器,与他们拒绝支持的完全自主武器不同。此外,很多人依赖Grok做事实核查,其实也是荒谬的。譬如我们说哈梅内伊被斩首,但Grok认为是在德黑兰空袭中丧生,非“斩首”。最后再重复一下:AI不能指导投资,最多可以用开收集历史金融数据。
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Media is too big
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虽然写代码的速度提升了
但是思考的速度并没有提升
如何能加快人类思考(推理)速度呢?
做中国人,拿中国钱,上中国市,退中国出。
有个朋友因为我的关系,喜欢上了AI编程
但是他不是程序员出身,他不知道AI在跟他说啥
所以他就加了个豆包手机监控AI,让豆包来实时的告诉他AI在干啥😂
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