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5天前

璇仔Valeri: 这两天在旧金山见了一些团队,越来越觉得,硅谷最难复制的,不是技术本身,而是一种让技术快速长成产品、公司和网络的“微气候”。 昨天见了一个startup,周末还在空荡荡的共享办公空间里干活。两个创始人面对面讨论,一个点子出来,立刻切到代码里改;一边打磨后端,一边想文章怎么写、用户怎么来、投资人怎么见。那种状态让我意识到,创业前期真正稀缺的,未必只是技术强,而是技术、产品、叙事、资本、组织,能不能在很短的反馈周期里耦合起来。 所以湾区最强的地方,也许不是“更聪明”,而是它形成了一个高密度环境:人才密、创始人密、活动密、信息密、试错资金也密。很多关键资源在很小的半径里彼此强化,所以反馈回路特别短。 但这也让我反过来想:如果一个有抱负的团队暂时来不了硅谷,难道就只能焦虑吗?我觉得未必。复制不了整个湾区,不代表不能在自己的团队、社群、组织里,主动培育一个局部的“小型湾区”——更高质量的人才碰撞、更快的用户反馈、更强的线下协作、更大的试错容忍度。 很多初创团队真正的差距,未必是技术,而在于: 有没有战略判断,能不能快速收敛方向,能不能把少数几个关键的人组织成一个持续迭代的战斗单元 当然,湾区也不是标准答案。一个地方再会激发创新,如果最后只是不断长出更强的技术机器,服务于更大的权力和垄断,那也不一定是我们真正想要的未来。 所以真正重要的,也许不是神化某个地方,而是想清楚:我们到底该学习它的什么,又该警惕它的什么。

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5天前

木遥: 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。

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5天前

饼干哥哥: 有个美国人把 OpenClaw 装进 MacBook,配上一套专门为屋顶承包商定制的 Skills,接好 HubSpot CRM,加上行业专属的 SOUL.md,然后直接寄给客户。 插电,AI 员工上班。 收费 5000 美元一台,后续 weekly 支持。 虽然Macbook对企业落地明显是不行的(后面我会介绍更专业的设备) 但这个项目——叫 RoofClaw——总收入已经超过 180 万美元,服务了 360 多家屋顶承包商。 算一笔账:全球 AI Agent 市场 2025 年 76 亿美元,年复合增长率 49.6%,2033 年预计到 1830 亿美元。全球跨境电商市场今年突破 4 万亿美元,中国出口电商逼近 3 万亿人民币。 这两个万亿级市场的交叉地带——用 AI Agent 帮跨境电商公司干活这件事,保守估计是一个千亿级的服务市场。 而现在,这个市场几乎没人系统在做。 人最终会变成 AI 的燃料 我在上周的 NGS AI跨境电商大会上说过这句话。 听着刺耳,但这就是我们团队现在的真实状态: 👀 全员从微信迁移到飞书,飞书里接入 OpenClaw。所有工作对话,AI 在旁边同步,沉淀成知识,转成 Skills,下次直接调用。这个循环跑起来之后,组织里每一次对话都在给 AI 喂燃料,让它越来越懂这个行业、懂这家公司、懂每一个具体的业务场景。 周日我还办了一场 OpenClaw 跨境电商闭门会,来的都是真在跑业务的人。 但我发现一件事——大家对 OpenClaw 在企业管理端的想象力,明显比业务端弱。 其实跨境公司的管理问题一点不比业务小:员工流失、知识断层、数据滞后、达人管理混乱,每一件都能搞垮一个正在增长的公司。 下面就把我们团队真实在跑的几个场景拆开讲,看看这千亿市场到底要怎么做? 图片 01 沉淀群聊内容为知识库,再转成Skills 公司最贵的隐性成本不是广告费,是人员流动造成的知识损耗。 一个做了两年的运营离职,他知道的平台规则、踩过的坑、和供应商的默契,全带走了。 下一个人从零开始,再踩一遍。这个循环每年都在重复。 我们现在的做法就是前面说那样,如果你也想配置的话,老实说,一点门槛没有。 我都是直接跟Claude沟通的 图片 提示词: 我想用 OpenClaw 搭建一套团队知识自动沉淀系统。 当前状况: - 团队在飞书群里沟通日常业务 - 核心知识散落在聊天记录里,没有系统整理 - 员工离职后知识断层严重 我的诉求: 1. OpenClaw 接入飞书群,实时监听业务讨论 2. 自动识别有价值的业务经验、踩坑记录、操作规范 3. 整理后写入 AGENTS.md 对应章节(按业务模块分类) 4. 每周五自动输出一份「本周知识沉淀周报」到飞书群 请帮我设计: 1. SOUL.md 中关于知识沉淀的角色定义 2. AGENTS.md 的知识分类结构(覆盖我以下业务模块:[选品/运营/广告/供应链/达人管理]) 3. HEARTBEAT.md 的知识巡检逻辑(每小时检查一次新消息,有价值内容才处理,没有则 HEARTBEAT_OK) 4. 每周五知识周报的 Cron 配置(isolated session + announce 到飞书群) 02 让 AI 来调度企业现有的自动化工具 很多跨境公司已经有一套在跑的自动化流程:n8n 工作流、各种 RPA、定制脚本。 这些东西干活很稳,但彼此之间是孤岛。A 跑完了要不要触发 B,全靠人来盯。 OpenClaw 最适合做的就是这层调度大脑。 我在线下大会的观点 原理是这样的: 👀 OpenClaw Gateway 原生支持 Webhook 接收。在 openclaw.json 的 hooks 里开启 webhook,设好 token,n8n 工作流跑完一个任务,结果通过 HTTP POST 推到 OpenClaw 的 /hooks/agent 端点。OpenClaw 收到后启动一个 isolated session 的 agent turn,判断下一步是继续推进还是需要人工介入,异常的时候生成处理建议并推送到飞书群。 不是替换现有工具,是在上面加了一层会思考的调度层。 参考配置方案: 第一步,在 openclaw.json 里开启 Webhook: { "hooks":{ "enabled":true, "token":"你的安全密钥", "path":"/hooks", "defaultSessionKey":"hook:n8n-dispatch", "allowRequestSessionKey":true, "allowedSessionKeyPrefixes":["hook:"] } } 第二步,n8n 工作流末尾加一个 HTTP Request 节点,POST 到 OpenClaw: POST http://你的服务器IP:18789/hooks/agent Header: x-openclaw-token: 你的安全密钥 Body: { "message": "n8n 工作流 [广告数据拉取] 执行完毕。结果:ROAS 1.8,花费 ¥3200。请判断是否异常并决定下一步。", "name": "n8n-广告监控", "sessionKey": "hook:n8n-ads", "deliver": true, "channel": "feishu", "to": "飞书群ID" } 第三步,在 AGENTS.md 里写入调度判断逻辑: ## n8n 工作流调度规则 当你收到 n8n webhook 回调时: 1. 解析工作流名称和执行结果 2. 对照以下阈值判断是否异常: - 广告 ROAS 低于 [你的阈值]:异常,立刻通知 - 库存低于 [X] 天销量:异常,立刻通知 - 工作流执行失败:异常,立刻通知并附失败原因 3. 正常情况:不输出任何内容,静默处理 4. 异常情况:推送到飞书群,格式为「⚠️ [工作流名称] 异常:[具体问题] → 建议:[处理方案]」 5. 工作流依赖关系:[工作流B] 正常完成后,自动触发 [工作流C](通过 curl 调用 n8n 的 webhook URL) 03 业务 SOP 沉淀成 Skills,才是真正的护城河 这件事我前天发过文章 教怎么把跨境电商的业务SOP转成OpenClaw的Skill 这里就不赘述,核心在于让Openclaw来反问,把业务SOP梳理清楚。 04 让老板回归「做重要决策」这件事 这是我见过最多跨境老板踩的坑:每天花一个小时看各种后台数据,看完也没做什么决策。 数据本身没有价值,数据驱动的决策才有价值。 我们团队跑了一个永不下班的决策助理。 设计逻辑: 👀 连接亚马逊广告 API、独立站 GA4、飞书多维表,每小时拉数据判断异常。ROAS 低于阈值、退款率超标、库存不足 7 天销量——才推送。其他时候沉默。每天早 9 点一份当日简报,已经带结论和建议动作,不需要老板自己算。 除了业务数据,这个 Agent 还能接收团队成员的日报周报,自动提炼关键进展和卡点,老板打开飞书看到的不是一堆文字,而是一份结构化的「需要你关注的事」清单。 老板真正需要的只有一个信息:现在哪件事需要我做决定。 配置方案: 第一步,配置数据巡检的 Cron 任务。用 isolated session,正常时不产生输出: openclaw cron add \ --name "data-patrol" \ --cron "0 * * * *" \ --session isolated \ --message "执行数据巡检。读取 AGENTS.md 中的异常阈值规则,调用对应 API 拉取最新数据,逐项判断。如果全部正常,只回复 HEARTBEAT_OK,不要输出其他任何内容。如果有异常,输出格式:⚠️ [指标名] 异常:当前值 [X],阈值 [Y] → 建议:[处理方案]。" \ --announce 第二步,在 AGENTS.md 里定义异常阈值: ## 数据异常阈值(根据自身业务填写) - 广告 ROAS 低于 [X] - 单日广告花费超过 [X] 元且 ROAS 未达标 - 退款率超过 [X%] - 某 SKU 库存低于 [X] 天销量 - 独立站跳出率突增 [X%] 以上 - 新品上线 [X] 天内零转化 ## 数据源配置 - 亚马逊广告 API:通过 Skill [amazon-ads] 调用 - GA4:通过 Skill [ga4-report] 调用 - 飞书多维表(库存/销售数据):表格 URL [填入] ## 推送规则 - 正常不通知,异常立刻推送到飞书群 [群名] - 紧急事项同时私信老板飞书 05 多 Agent 协作:不要一上来就搞五个 Agent 这是我最想纠正的一个误区。 我之前写过一篇文章:用OpenClaw搭跨境电商团队:5个AI员工,跑通全平台矩阵! 但很多人看了多 Agent 的教程,第一反应就是搞五六个 Agent,一个管选品、一个管广告、一个管内容、一个管达人……然后发现整个系统根本跑不起来。 问题出在哪? 第一,没有队形。五个 Agent 各干各的,谁也不知道队友在做什么,该交接的不交接,该汇报的不汇报。 第二,活派出去收不回来。OpenClaw 的 sessions_send 有个隐藏限制:等下游回复的超时只有 30 秒,超了就丢了,上游 Agent 以为对方没干活。 第三,配置项太多容易漏。每个 Agent 要单独建 workspace、绑 IM 账号、开 A2A 权限、设 Session 可见性,少一项整条链路就是废的。 正确的做法是分阶段来。 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。

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