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1小时前

用 AI用得越多越自信，创业的掌控感也越强。再加上豆包语音输入的加持，跟 AI沟通的上下文更自由、更自然，效率直接翻倍。 2026 是 AlAgent 元年，不是喊口号--我现在每天 80%的重复工作都交给 Agent7。还没把 AI真正用起来的，抓紧了。等别人跑出来再追，就晚了。

1天前

在 AI 时代，技术人的出路真的变宽了。以前出海卡在英语和支付，现在 AI 搞定代码和翻译，Stripe 搞定收钱。核心就在于那个“35 倍杠杆”，1:7 的汇率 × 5 倍的付费意愿。你在国内写一个月代码挣的钱，在海外市场可能只需要一个跑通的小 Demo 就能覆盖。与其研究怎么在公司里卷架构，不如研究怎么用 AI 把技术变成个人的离岸资产。

1天前

遇到任何内容，第一反应不是要不要学，而是丢给AI。有人转了篇AI工具软文，以前花半小时研究，现在30秒AI给结论：不值得学。角色变了：从学习者到决策者。AI负责消化评估，我只管拍板。 2026年最该培养的能力：让AI帮你学，你只做判断。

2天前

这周刷 GitHub，刷到几个还不错的项目，分享一下 1.awesome-llm-apps 这种仓库表面看是“清单”，但真正有用的是：它把 RAG、Agent、多智能体、MCP、语音 Agent 等各种玩法按类别堆好，而且很多是可以直接 clone 跑起来的项目骨架。对于想快速对比“不同范式怎么写”的人，这类 repo 省掉大量踩坑时间。 bu把它当“收藏夹”，要当“选型场”——挑 2-3 个最像你业务的模板，跑通之后你就有判断力了。 2.chrome-devtools-mcp 现在 MCP 火的原因很简单：大家都在补“AI 的工具接口”。这个项目就是把浏览器能力（操作页面、表单、对话框、快捷键、上传文件）和 DevTools 能力（网络请求、截图、控制台、性能追踪等）暴露给 MCP 客户端，让 Claude Code/Cursor/Copilot/Gemini CLI 这种编程助手能“直接上手调试浏览器”。同时它也明确提醒：别在这种连接里暴露敏感信息。我觉得它会变成“Web 自动化/测试/排障”那条线的标配：会写代码的 AI + 会看 DevTools 的 AI，才真能闭环。 3.qmd 本地 Markdown 知识库搜索引擎，走“混合检索 + 重排 + 全本地”路线 qmd 这类项目其实代表一种更现实的 Agent 知识方案：别一股脑把上下文塞进 prompt，而是先在本地把笔记/文档建索引，然后用 BM25 全文检索 + 向量语义检索 + LLM 重排序去拿最相关的片段，而且全程可用本地模型跑（node-llama-cpp / GGUF）。它还提供 MCP 模式，方便接到你的 agent 工作流里。 2026 年“个人/团队知识库”的胜负手不是笔记软件 UI，而是检索质量 + 成本 + 本地可控。

2天前

Google Gemini 3.1 Pro 正式发布 🚀 复杂推理能力大幅提升，Agentic 工作流增强 HN 热度 591 / 731 评论对出海开发者意味着什么？ → Gemini API / Vertex AI / NotebookLM 全面上线 → 复杂数据分析和 AI Agent 场景直接可用 → Google Cloud 用户无缝切换

2天前

新 Mac Mini 到了，直接丢了个 OpenClaw Agent 上去：帮我装好开发环境。它自己装了 Git、Python、Node、Chrome、Cursor、Notion，配好 zsh。全程我只点了几次确认。 20 分钟搞定，以前至少 3 小时。AI Agent 连装电脑都能代劳了 🔥

2天前

为了更好用 openclaw 小龙虾，用 todesk 控制我的 mac 和 Windows，买了 2 个设备控制 2*68，一个 vip 24 一个月，花费 68*2=136+24=160 一个月有其他推荐控制远程桌面的比较好的么？

2天前

什么是真正的“稳定”？是依赖于单一公司、单一市场、单一技能的“稳定”吗？这种稳定，在技术变革和行业波动前，往往异常脆弱。我认为的“稳定”，是“抗风险能力的多元化”。你拥有：技术能力 + AI应用能力 + 全球化变现认知。这意味着，无论外界环境如何变化，都有多种组合和路径来创造价值、获得收入。

3天前

最近刷帖子，有刷到几个有意思的开源项目👇 LangExtract 可以把“乱文本”直接变成“可核对的数据” 很多信息抽取库的问题是：抽出来一堆 JSON，你根本不知道它从哪句来的、靠谱不靠谱。 LangExtract 最打动我的点就是“精确源定位”：每个抽取结果都能映射回原文位置，还能直接生成一个可交互的 HTML 让你在上下文里批量审核结果。对长文档也有专门策略：chunking + 并行 + 多轮 pass，提高召回率。更关键是模型不绑死：Gemini/云模型 + 本地 Ollama 都能接。 2.GitHub Agentic Workflows（gh-aw）它的路线很“GitHub”：不是让你在本地开个 Agent 胡跑，而是把 Agent 关进 GitHub Actions 里，围绕仓库做自动化（比如 issue 分流、CI 失败分析、文档维护等）。我最认可的是它把安全当主角：默认只读；写操作走 safe-outputs；再叠沙箱、输入净化、网络隔离、依赖 SHA 固定、工具白名单这些护栏。 3.pi-mono 它更像“Agent 工具箱 + coding agent CLI 的一套组合拳” pi-mono 给我的感受是务实：它不是只做一个聊天壳，而是把“做 Agent 需要的零件”拆成包——统一多厂商 LLM API、agent runtime、coding-agent CLI、Slack bot、TUI/Web UI 组件、甚至 vLLM pods 管理。我会把它归类为“工程化玩家的乐高盒子”：你想在树莓派/小服务器上跑个能干活的 coding agent，这种项目会比花哨 Demo 更有生命力。

4天前

玩了一段时间 64G 内存 Windows 下的 OpenClaw，今天 Mac Mini M4 到了，正式切换到 Mac 版本！ 2026 AI Agent 元年，干就完了 🦞🔥

4天前

最近用 OpenClaw 用出了一个很强烈的感受：真正的效率，不是你帮 AI 配东西，而是让 AI 自己把配置方案想清楚。很多人一上来就纠结： ·OpenClaw 能不能自动过人机验证？ ·API 到底怎么接？ ·配置文件要不要自己改？但我现在的做法基本是：我啥都不想干。只要它能先在 Telegram（或你常用的渠道）里跑起来，后面的事全交给它。比如接第三方服务、同步文档、接知识库这类需求，我不会自己去翻文档、对参数。我只跟它说一句话：「你给我一个最简单、最少步骤的方案。」它会自己判断：需不需要注册账号/是不是只要一个 API key/URL 放哪、key 写哪/配到 OpenClaw 的哪个配置项里最合理你要做的，往往只是把 URL + API Key 给它，然后让它自己把配置写进 OpenClaw 的配置文件。像我之前把文档同步到某个外部系统时，它直接给出的结论是：不需要额外账号、不需要复杂 OAuth，只要授权 API key，它就能把每天的文档、甚至我和它的上下文一起同步过去。这个模式有一个特别大的好处：你以后可以随便换 Agent。今天用这个模型，明天换另一个，后天再换一个，都没关系。只要给它一次上下文、一次配置入口，它自己读一遍就能继续干活。所以现在我越来越觉得：程序员的终极技能，真的就是学会偷懒。不是你知道每个细节怎么配，而是你知道——什么时候该让 AI 自己把事想明白、试明白、最后给你一个“最简单可用”的答案。能躺平，就别硬撑了 😌

4天前

Claude Sonnet 4.6 发布，Code 用户必知3个变化： 1️⃣ 1M token 上下文(beta)——整个项目一次喂进去 2️⃣ Computer Use 大升级——多标签页复杂操作 3️⃣ 价格不变，编码能力接近 Opus 4.5 实操：已默认切换，API 改 model 为 claude-sonnet-4-6。还在用4.5的赶紧升。

5天前

如果你觉得 AI 没什么用，那么你大概率是提问的方式不对，可以让 AI 向你提问，你自己回答一遍，最后再让 AI 来给你答案。

5天前

我给自己配了 8 个 AI 员工，它们每天比我早起一个独立开发者的 OpenClaw 实战手册，附完整配置教程 --- 今天早上 9 点打开 Telegram，发现 8 个 AI 助手已经各自交了早报。法律顾问提醒我税务更新、黑科技助手搜到了零代码月入 $2K 的案例、iOS 助手准备好了第二课教材、出海助手整理了 AI 赚钱案例、内容助手往 Notion 写了 6 篇稿子…… 它们都是我用 OpenClaw 搭建的。OpenClaw 是一个开源 AI 助手框架，GitHub 10 万+ Star。简单说：ChatGPT 是工具，OpenClaw 是员工。 --- 一、OpenClaw 是什么？有记忆：记得你昨天说了什么会主动：定时搜热点、发日报能操作：上网搜索、读写文件、控制浏览器多平台：Telegram、WhatsApp、Discord 开源免费：跑在自己电脑上 --- 二、为什么要 8 个而不是 1 个？拆成 8 个独立实例，各司其职： 🫡 小O — 私人管家 🌊 小海 — 出海研究 📝 小C — 内容运营 🐉 小龙 — 创意探索+社区 👥 小团 — 团队管理 🍎 小果 — iOS 开发 ⚖️ 小法 — 法律顾问 🔥 小黑 — 黑科技情报 8 个进程完全隔离，一个挂了其他照跑。总内存 3GB，64GB 机器只用 5%。 --- 社群里的朋友也很感兴趣：三、核心基础设施多模型切换 /model opus → Claude深度思考 /model codex53 → Codex写代码（免费）国内用户：用做中转，一个 Key 调用 Claude + GPT + Codex 所有模型，国内直连。坑：Claude 不带 /v1，OpenAI 要带 /v1。搞反必报错。模型故障转移 watchdog 每 5 分钟检测，主模型挂了自动切备用。 --- 四、15 个实战技巧 1. 一键创建 Bot（30秒）自动化脚本：给个 Token，自动创建配置+启动+授权+写人设。 2. Telegram 群自动运营中文社区，小龙 24 小时管理：自动欢迎、回答问题、每天推干货。 3. 隔离浏览器 Playwright + Chrome headless，AI 能上网、截图、填表、采集数据。 4. 内容生产管线搜热点 → 生成推文+长文 → 写入 Notion → 人工审核 → 分发。以前 2 小时，现在 15 分钟。 5. Notion 自动写入 4 个数据库 API 直接写入：工作日志、内容草稿、用户管理、知识库。 6. R2 图床 + 自动配图写 HTML → 截图 → 上传 CDN → 插入文章，全自动。 7. 定时任务矩阵 03:00 备份 / 10:00 群推送 / 22:00 日报 / 每5分钟健康检测 8. 记忆系统两层记忆：每日日志 + 长期记忆。重启不失忆。 9. 遗产文档 8 个 bot 共同维护恢复指南，机器炸了 30 分钟恢复。 10. 滚动更新一个一个重启，健康检查通过才下一个，跟大厂部署一个思路。 11. 多模型省钱深度思考用 Claude，写代码和定时任务用 Codex（免费）。通过一个 Key 搞定。 12. Brave Search 免费 2000 次/月，AI 自己搜热点查资料。 13. Twitter 集成 AI 写草稿 → 确认 → 自动发布。 14. 多平台支持 Telegram / WhatsApp / Discord / Signal 等 13+ 平台。 15. AI 自己搭 AI 说一句话，小O 自己建 bot、写配置、启动服务。你不是在配置工具，你是在交代任务。 --- 五、成本 OpenClaw $0 / Claude Max $100 / Codex $0 / Brave $0 / R2 $0 总计 ≈ $100/月 = 8 个 AI 员工纯用 + Codex，月费可压到 $10 以内。 --- 六、快速开始去注册拿 Key → 配到 openclaw.json → 连 Telegram → 搞定。 --- 七、资源 OpenClaw: 文档: 中文社区: AI 模型 API: 技能商店: --- 八、加入社群 OpenClaw 交流群，¥49 入群送 $50 算力额度。不卖课，纯玩家交流。 --- 一个人 + OpenClaw + aigocode = 一个小团队。

6天前

花3000多买了台 Mac Mini M4，不是拿来剪视频的，是给我的 AI 员工们安个新家 🏠 之前 10 个 AI Agent 全挤在 Windows WSL 里跑，现在给它们分一台 24/7 不关机的独立服务器。功耗 5W，一年电费不到 50 块，比我的Windows 电费便宜。程序员买电脑的理由越来越离谱了。

6天前

早上小龙虾开始干活了！

6天前

过年🧨🧧🏮，带小孩全场玩一吧😄

1周前

以前总觉得要解释清楚、让别人理解。最近这段时间最大的感受是，不去说服别人，不对太多人负责，专注把手里的事做好，人会轻松很多。

1周前

最近刷 GitHub刷到几个眼熟的开源项目 1.PageLM 它本质就是一个 NotebookLM 的开源平替，但我反而觉得它比官方版本更对开发者胃口。你把一堆资料、文档、课程丢进去，它不只是帮你总结，而是能反向生成学习内容：测验题、Flashcards、甚至类似播客对话那种形式。 NotebookLM 火就火在“把死资料变成活的学习过程”，PageLM 把这个思路完整抄过来，而且能私有部署。这一点对我来说加分非常大——不被平台锁数据，也方便按自己需求魔改，尤其适合做知识库、学习工具或者企业内训系统。 2.Awesome Web Agents 自己就是做 AI 浏览器 / Web Agent 基础设施的，他们把自己踩过的坑、看过的工具、靠谱的论文，全都整理成了一个清单。从底层的 Puppeteer、Playwright，到上层 Agent 框架，再到学术界的新进展，基本把 Web Agent 这个方向的家底翻了一遍。这种列表最大的价值不是“新”，而是帮你避免浪费时间。现在 Agent 领域更新太快，很容易被噪音带着跑，有一个行业内玩家帮你筛过一轮，直接 Star 就完事了。 3.PDFCraft 这是一个完全本地运行的 PDF 工具箱，所有操作都在浏览器里完成，文件不出本地，对隐私极其友好。功能也不是做做样子那种，而是实打实的 90+ 工具：合并、拆分、OCR、格式转换、水印、元数据编辑，甚至还能拖拽节点搞工作流。我特别喜欢它的一点是：它不是“给你用一下就走”的在线工具，而是可以部署成你自己的 PDF 服务。支持 Docker、支持静态导出，丢到 Vercel / Netlify 就能跑。对不想装巨型桌面软件、又不信任在线 PDF 网站的人来说，这种方案真的很香。

1周前

马斯克发低保了，这个月靠Twitter流量费应该可以突破300美金了

1周前

睡觉睡着，一个新 idea 出来，马上先用 ClaudeMax 干一个再说！AI在手天下我有！

1周前

最近在 GitHub 上刷到一个挺猛的项目——AionUi 它不是浏览器聊天壳，而是系统级的 AI 协作环境，更像一个本地的 AI Cowork OS。你可以把它理解成：给 CLI 形态的 AI Agent 穿了一层好看的 UI 外衣，把原本零散、割裂的命令行体验，变成一个可以长期打开、随时盯着干活的工作空间。文件、代码、脚本、表格、任务，全都在一个窗口里完成。它没有试图“再造一个模型”，而是尊重现实——真正干活的开发者，早就习惯在 CLI 里用不同 Agent 各司其职。 AionUi 做的，是把这些 Agent 聚到一个可视化空间里：多会话、多 Agent 并行，每个任务都有独立上下文，真的像在带一个 AI 小团队。比如同一个项目里，让 Gemini CLI 负责推理和方案设计，Claude Code 专心写和重构代码，Qwen 处理中文润色和翻译，甚至还能再挂一个本地模型（比如 Ollama）做离线推理。每个会话都是独立上下文，可以同时开好几个项目跑，完全是重度开发者和多模型玩家的路子。再加上它的本地优先设计，我个人是非常加分的。对话记录、文件、代码默认都存在本地 SQLite，不用一上来就把所有工作内容丢到云端。你可以远程访问、也可以局域网用，但数据主权始终在自己手里。这一点在现在这个「什么都云端化」的环境里，其实挺难得。还有个点我觉得很多人会忽略：定时任务 + Agent。 AionUi 不是聊完就算了，它是可以 7×24 小时挂着的。按天、按周、按月跑任务，自动整理目录、生成日报周报、跑脚本，这一下就从“聊天助手”进化成“长期办公助理”了。这也是它最近开始往 Clawdbot 方向讲故事的原因。整体看下来，我会觉得 AionUi 更像一个信号：AI 编程和 Agent 已经不只是“模型谁更强”的问题了，而是谁能把复杂能力组织成一个长期、稳定、可协作的工作流。

1周前

所有的红利，本质上都是“时间差”。当大多数人还在讨论 AI 会不会取代人类时，真正聪明的人已经在用 AI 编程，去解决海外市场那些不起眼、却极度刚需的小问题了。这种“我知道怎么做，而别人还没反应过来”的真空期，就是普通人最好的机会。

1周前

这周刷 GitHub发现的几个有意思的开源项目，分享一下 1.Neovim AI 插件 99 是由大佬 ThePrimeagen 开发的 Neovim AI 插件，它是为没有技术短板的人设计的 AI。它反对 AI 工具变成“教练”，更像“听话的助手”。它刻意限制 AI 权限，只让它在你指定的区域干活，不搞大规模自动生成，这个思路我反而觉得更接近老鸟真实需求：AI 不要抢方向盘，你才是司机。最近越来越多工具开始强调 agency，我觉得这是好事。 2.Shannon 这类“AI 渗透测试”它不是静态扫描喊“可能有风险”，而是更偏“红队思路”——尝试利用，成功了才报告。它的定位其实很明确：把安全从“检查”往“验证”推。说实话，未来 DevSecOps 里这种工具一定会越来越常见，但也更考验团队的合规边界和使用方式（别把自己工具链搞成风险源）。 3.OpenAI Skills Open AI 推出的专为 Codex 设计的 Skill 库。编写一次，到处使用。 AI 编程的未来一定是“技能化/模块化”。把经验、流程、脚本写成可复用的 skill，按需懒加载，既省上下文又能标准化输出。你会发现行业在往一个方向走：别让模型每次从零开始想一遍，把 SOP 直接塞进它的大脑里。 4.Pi（pi-mono）这个开源项目是开发者大量 badlogic 创建的一个极简终端 Coding 辅助套件。终端党最烦的就是工具太重、太吵、太多自动规划； Pi 的理念是：你一句命令，我帮你改两行代码、跑一下 bash，干完就消失，人类主导。这其实是另一条路线：不追求“全自动 agent”，追求“低干扰的小助手”。

1周前

新版本发布了，小龙虾怎么更新？直接把截图丢给小龙虾，让它自己去更新自己，这才是正确的 OpenClaw 使用方式。

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