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想做个人知识库的，可以试下 Obsidian Web Clipper，今天 Andrej Karpathy 也发文推荐了。Obsidian 官方出品。
刷 X、刷公众号、刷即刻的时候，遇到要收藏的内容，一键剪存到本地，沉淀到你的个人仓库，让Agent 可以直接访问。
1、除了保存内容正文，还根据网页结构，提取了作者、标题、时间这些结构化属性数据。让 AI 直接就能索引。
2、支持接模型 API 去自定义一些字段。比如接DeepSeek 给要收藏的内容先打标签再存、先做个摘要总结再存。
3、也支持针对不同的网站，做不同的剪存模板。
4、再配合上 Obsidian 社区插件库，可玩上限很高。
刷 X、刷公众号、刷即刻的时候，遇到要收藏的内容，一键剪存到本地，沉淀到你的个人仓库，让Agent 可以直接访问。
1、除了保存内容正文，还根据网页结构，提取了作者、标题、时间这些结构化属性数据。让 AI 直接就能索引。
2、支持接模型 API 去自定义一些字段。比如接DeepSeek 给要收藏的内容先打标签再存、先做个摘要总结再存。
3、也支持针对不同的网站，做不同的剪存模板。
4、再配合上 Obsidian 社区插件库，可玩上限很高。
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claudecode 的源码泄露了，1900+文件，50 万行代码。
研究了下，不说 harness 设计这些工程上的，讲即将要上线的一个 AI 宠物的功能。
本来下个月才能看到，现在泄露了，好奇顺手根据它的代码实现了下效果，大概长图片那样。
每个用户根据自己的 ID 信息，在你的命令框，会常驻一个独一无二 buddy小宠物，包含物种、眼睛、帽子、性格、稀有度等属性。还能和用户互动。
一个用户固定一个宠物，是什么稀有度，得靠抽奖，分普通、罕见、稀有、史诗、传说。
这下不是养龙虾了，是真养【电子宠物】了。
这个功能，大概是要承载 CC 往大众用户破圈的尝试。有点期待。
抛开立场不谈，还是感慨下，A 社搞新东西的能力，真是独一档的。
研究了下，不说 harness 设计这些工程上的，讲即将要上线的一个 AI 宠物的功能。
本来下个月才能看到，现在泄露了，好奇顺手根据它的代码实现了下效果，大概长图片那样。
每个用户根据自己的 ID 信息，在你的命令框，会常驻一个独一无二 buddy小宠物，包含物种、眼睛、帽子、性格、稀有度等属性。还能和用户互动。
一个用户固定一个宠物，是什么稀有度，得靠抽奖，分普通、罕见、稀有、史诗、传说。
这下不是养龙虾了，是真养【电子宠物】了。
这个功能，大概是要承载 CC 往大众用户破圈的尝试。有点期待。
抛开立场不谈，还是感慨下，A 社搞新东西的能力，真是独一档的。
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最近在搭个人信息源系统，想追踪 Twitter 上 AI 领域博主的动态。
官方 API 太贵，找到个替代方案：TwitterAPI点io，$0.15/1000条，还有一些免费额度试用。用起来还是蛮顺畅的。
现在每天自动抓取关注账号信息，AI 生成摘要推送给我，5 分钟了解 AI圈昨日动态。
有类似需求的可以试试。
官方 API 太贵，找到个替代方案：TwitterAPI点io，$0.15/1000条，还有一些免费额度试用。用起来还是蛮顺畅的。
现在每天自动抓取关注账号信息，AI 生成摘要推送给我，5 分钟了解 AI圈昨日动态。
有类似需求的可以试试。
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如果只学一个 AI 技巧，我选上下文管理。
整理了 5 个我在用的方法 👇
① 一个会话只做一件事。新任务，开新会话。上下文混在一起，AI 会越来越乱。
② 维护清晰的文件结构。AI 读到的文件越有条理，它理解你意图的速度就越快。懒得整理？让 AI 帮你梳理一版。
③ 一定要配置身份文件。Claude 项目配 claude.md，新版 Claw 配 soul / identity / user。不知道写什么，直接让 AI 帮你生成初版。
④ 长期项目做主动记忆管理。配一个 /log 的 skill，每次会话结束记录进展。比 AI 自动记忆更可控，不丢关键信息。
⑤ Skill 和 MCP 虽然有渐进式披露，但也是有上下文污染的，非必要不全局，按项目放，别全局挂一堆，不用的全是噪音，还容易 Skill 混淆。
整理了 5 个我在用的方法 👇
① 一个会话只做一件事。新任务，开新会话。上下文混在一起，AI 会越来越乱。
② 维护清晰的文件结构。AI 读到的文件越有条理，它理解你意图的速度就越快。懒得整理？让 AI 帮你梳理一版。
③ 一定要配置身份文件。Claude 项目配 claude.md，新版 Claw 配 soul / identity / user。不知道写什么，直接让 AI 帮你生成初版。
④ 长期项目做主动记忆管理。配一个 /log 的 skill，每次会话结束记录进展。比 AI 自动记忆更可控，不丢关键信息。
⑤ Skill 和 MCP 虽然有渐进式披露，但也是有上下文污染的，非必要不全局，按项目放，别全局挂一堆，不用的全是噪音，还容易 Skill 混淆。
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别人在卷大模型，腾讯在卷入口。
几个小时前，微信正式上线 ClawBot 插件，把 AI 对话直接接进了微信。
连接方式有四种，根据你用的是哪套 openclaw 产品选：
1、在运行 OpenClaw 的设备上执行命令 npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install生成二维码，扫码即可完成绑定
2、腾讯云 Lighthouse：实例 → 应用管理 → 一键更新 → 微信通道 → 扫码
3、WorkBuddy 桌面端：左下角头像 → Claw 设置 → 微信通道 → 扫码
4、QClaw（v0.1.15）：左下角弹窗 → 扫码
整个流程走下来顺畅，没卡壳。
顺畅是顺畅，但能干的事还很有限：没有流式输出，复杂交互更别指望。
有两个明显缺口：一是只能绑一个 openclaw 实例，多账号场景没法用；二是桌面端微信还没这个插件，而真正要用 AI 处理工作的人，大概率是坐在电脑前的。
这个方向本身是对的。
微信开放这个入口，逻辑很清晰：一边给自家产品导流，一边把 AI 的战场拉回到腾讯最擅长的地方——争夺入口。
但这一步，能感觉到腾讯在急。
当前 openclaw 的定位还是工作生产力工具。真正有工作需求的人，现在这个版本满足不了；而跑来追热点的，体验一把就走。两头都没接住。
我真正的期待，是希望微信里的 ClawBot，能做成一个生活助理，而不是工作工具的延伸。
工作场景已经有太多 AI 在卷了。微信是中国最大的私域，里面装的是家人、朋友、生活。如果 ClawBot 能在这个场景里做出差异化，那才是别人抢不走的位置。
我不想在微信里，继续不停地工作。
几个小时前，微信正式上线 ClawBot 插件，把 AI 对话直接接进了微信。
连接方式有四种，根据你用的是哪套 openclaw 产品选：
1、在运行 OpenClaw 的设备上执行命令 npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install生成二维码，扫码即可完成绑定
2、腾讯云 Lighthouse：实例 → 应用管理 → 一键更新 → 微信通道 → 扫码
3、WorkBuddy 桌面端：左下角头像 → Claw 设置 → 微信通道 → 扫码
4、QClaw（v0.1.15）：左下角弹窗 → 扫码
整个流程走下来顺畅，没卡壳。
顺畅是顺畅，但能干的事还很有限：没有流式输出，复杂交互更别指望。
有两个明显缺口：一是只能绑一个 openclaw 实例，多账号场景没法用；二是桌面端微信还没这个插件，而真正要用 AI 处理工作的人，大概率是坐在电脑前的。
这个方向本身是对的。
微信开放这个入口，逻辑很清晰：一边给自家产品导流，一边把 AI 的战场拉回到腾讯最擅长的地方——争夺入口。
但这一步，能感觉到腾讯在急。
当前 openclaw 的定位还是工作生产力工具。真正有工作需求的人，现在这个版本满足不了；而跑来追热点的，体验一把就走。两头都没接住。
我真正的期待，是希望微信里的 ClawBot，能做成一个生活助理，而不是工作工具的延伸。
工作场景已经有太多 AI 在卷了。微信是中国最大的私域，里面装的是家人、朋友、生活。如果 ClawBot 能在这个场景里做出差异化，那才是别人抢不走的位置。
我不想在微信里，继续不停地工作。
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你以为你在学 AI。
其实只是在用收藏夹喂养焦虑。
收藏了多少教程？截图了多少工具？关注了多少"AI必学"账号？
三个月前也这样。你的生活，哪里变了？
每收藏一个教程，大脑给你一个假信号：我跟上了，我没落后。
然后你继续刷，继续收藏，继续感觉良好。
这不叫学习。这叫情绪安抚。
AI 没有创造这个陷阱，AI 把它放大了一百倍。
信息免费了，无限了，随时可得。"看了=学了"的幻觉从没这么容易产生过。
但执行的门槛，没降一毫米。
真正的知识只存在于做里面。
你没有通过看视频学会骑车。AI 也一样。
那个手感，那个"原来是这样"的瞬间——看一千遍教程给不了你。
我给自己定了一条规矩：看完一个教程，当天必须用它做一件真实的事。
不用大，一条提示词、一份文档都行。做完才算学了。没做，就是又存了一个不会打开的截图。
AI 时代信息无限，结果有限。
赢的不是学得最多的人，是最早动手的人。
你收藏夹里的教程，一年后还在那里。
动手的人早就不知道跑到哪去了。
其实只是在用收藏夹喂养焦虑。
收藏了多少教程？截图了多少工具？关注了多少"AI必学"账号？
三个月前也这样。你的生活，哪里变了？
每收藏一个教程，大脑给你一个假信号：我跟上了，我没落后。
然后你继续刷，继续收藏，继续感觉良好。
这不叫学习。这叫情绪安抚。
AI 没有创造这个陷阱，AI 把它放大了一百倍。
信息免费了，无限了，随时可得。"看了=学了"的幻觉从没这么容易产生过。
但执行的门槛，没降一毫米。
真正的知识只存在于做里面。
你没有通过看视频学会骑车。AI 也一样。
那个手感，那个"原来是这样"的瞬间——看一千遍教程给不了你。
我给自己定了一条规矩：看完一个教程，当天必须用它做一件真实的事。
不用大，一条提示词、一份文档都行。做完才算学了。没做，就是又存了一个不会打开的截图。
AI 时代信息无限，结果有限。
赢的不是学得最多的人，是最早动手的人。
你收藏夹里的教程，一年后还在那里。
动手的人早就不知道跑到哪去了。
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