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以南Bysouth
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以南Bysouth
3天前
以南Bysouth
3天前

洪某越级单刷: 入门学习Agent/AI智能体的最佳教程出现了 教学是一门真正的艺术，这个网站做到了通俗易懂，循序渐进，简明扼要，绝对是网上最顶级的学习资料，开源免费。 它的本质，是一个把 AI coding agent 运行机制 拆开讲清楚的 repo。 读者进去以后，能够迅速理解几件核心事情： agent loop 如何连续推进 tools 如何接入执行链路 subagent 如何分工协作 context / memory 如何整理压缩 task 如何隔离管理 一个 coding agent 如何持续完成长任务 它之所以火，核心价值有三层： 第一，回答了一个高频问题。 越来越多人想理解： AI agent 到底如何运转。 这个 repo 正好提供了一套清晰答案。 第二，它把复杂系统整理成了易懂框架。 核心结构很清楚： loop + tools + context + tasks + subagents 读者一眼就能抓住主干，理解速度很快，传播效率也很高。 第三，它同时提供认知价值和动手价值。 你既能看懂原理， 也能顺着结构自己实现。 这种“看懂 + 上手”的内容，天然很容易扩散。 一句话概括： 它火，因为它让很多人第一次真正看懂了 AI agent 的骨架。 #AI编程 #Agent入门 #AI #智能体 #AIAgent #智能体教程 #agent开发

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以南Bysouth
5天前
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11天前
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11天前
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11天前
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11天前
以南Bysouth
16天前

AI柿子: 玩OpenClaw最头疼的事不是配环境 是在ClawHub的1万多个技能里翻半天，装了一堆根本用不上的垃圾 前两天在GitHub翻到个宝藏项目 —— awesome-openclaw-skills，现在1.8K star 了 这是目前最靠谱的OpenClaw技能精选库 作者从ClawHub总计13,729个社区技能里，筛出5,494个能用的，按30多个场景分类整理好 不是简单堆砌，是按信息架构在做事：每个类别都对应一个具体工作流 coding agents、多Agent协同、DevOps自动化 WhatsApp/Gmail/日历深度集成 浏览器自动化、智能家居、Tesla控制 语音转录、PDF OCR、图像生成 甚至A2A通信协议、持久内存系统都有 安装简单到离谱 npx clawhub@Latest install 或者直接把技能文件夹扔进 ~/.openclaw/skills/ 每个技能都有完整的README，本地优先，隐私可控 但有个坑必须说 ClawHub是开放市场，2026年2月安全研究员发现过341个恶意技能（ClawHavoc事件） 虽然现在ClawHub接入了VirusTotal自动扫描，但还是建议： 装之前先看技能的VirusTotal报告 别无脑复制粘贴需要外部依赖的脚本 生产环境优先用审计过的allowlist 这份awesome列表帮你过滤了大部分低质内容，但安全这事还是要自己把关 对正在打造本地AI工作流的朋友来说，这份列表能省你几十个小时试错时间 收藏慢慢挑，别贪多，先把高频场景跑通

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以南Bysouth
16天前
以南Bysouth
18天前

ChampionCheung: 我用 OpenClaw + Kimi + Discord 搭了个 24h 在线的个人 AI Agent，完全免费 我花了 8 个月，从零开始构建自己的「个人操作系统」。 最开始是一个 Next.js + Python 的 Web App（FutureMe），后来发现——真正有价值的不是代码，而是我对自己的理解结构。 于是我把这些理解提炼成了一套 Markdown 文件，用 OpenClaw 把它变成了一个住在 Discord 里、24 小时在线、了解我是谁的 AI Agent。 今天分享一下这段旅程的思路和踩坑经验👇 Part 1：起源——一个 ADHD 患者的自我管理系统 我是一个 ADHD 倾向比较明显的人。拖延、注意力涣散、做计划很兴奋但执行总断片。 用了无数效率工具之后，我意识到一个核心矛盾：工具不了解我。 每次打开 ChatGPT 或 Kimi，都要重新介绍自己的目标、习惯、偏好。它们是强大的通用 AI，但不是我的 AI。 所以我开始构建一个叫 FutureMe 的系统——最初是一个完整的 Web 应用： Next.js 前端 + Python 后端 目标管理（从年度愿景→季度OKR→月度任务的层层拆解） 知识管理、日记系统、待办清单 甚至做了一个 Canvas 画布来可视化目标树 做了大半年，功能越做越多，我慢慢意识到一件事—— 我真正需要的不是一个 App，而是一个"懂我"的 AI 伙伴。 Part 2：思想的传承——从 Web App 到 AI Agent FutureMe 最有价值的产出不是代码，而是我在构建过程中沉淀下来的一整套自我认知框架： 三个时间视角的 AI 角色（这是在做 FutureMe 的 AI 对话模块时设计的）： 🔭 愿景激励师·1Y：负责年度愿景和人生意义探索 🧭 战略领航员·3M：负责季度 OKR 和路径规划 ⚡ 理想执行者·1M：负责月度/周度任务分解，特别适配 ADHD 一套个人操作系统文档（这些都是在做 FutureMe 的过程中逐步提炼的）： 1. Champion 1.0.md：我的核心身份、世界观、行动法则 2. 奥卡姆剃刀、80/20、PDCA、第一性原理……一份思维模型md文档 3. 十二个人生航向：健康·幸福·财富·学习·自由·时间·意义·兴趣·工作·亲情·友情·爱情 经验积累： 1. 知识管理的 Zettelkasten 方法论 2. 内容创作的 SOP 流程 3. 间隔重复的 SM-2 算法 4. 「未来日记」的标准化记录规范 这些东西，全是 Markdown 文件。当我发现 OpenClaw 这个框架的时候——它完美契合了我的需求：把 Markdown 文件变成 AI 的灵魂和技能。 💡 核心洞察：FutureMe（Web App）是我学习"造轮子"的过程，但真正的价值在于这些"轮子"背后沉淀的思维模型和自我认知。OpenClaw 让我把这些认知直接"注入"到一个 24h 在线的 AI Agent 中。 Part 3：我是怎么搭的？（原理 > 步骤） 架构很简单，一句话就能说清楚： OpenClaw+ Kimi K2.5+ Discord（交互界面）+ 免费云服务 为什么选这些？ 1. 我的思考 OpenClaw 开源、用 Markdown 定义一切（SOUL.md = 灵魂，Skills = 能力），不需要写代码 Discord 多频道 = 天然的上下文隔离。在 #年度目标 频道对话，它自动切换成愿景激励师；在 #月周度目标 频道，它变成执行教练 云部署 有免费的clawcloud方案可以零成本运行，Docker 容器一键部署 Discord 频道分组 = 天然的上下文隔离，这是我觉得最优雅的设计 ⬇️ 我把 Discord 服务器分成了 4 个频道组，每个组承担不同职责，OpenClaw 会根据你在哪个频道对话，自动切换不同的 Skill 和对话记忆——不同频道之间的上下文是完全隔离的。（也可以共享记忆） 📌 GENERAL（日常） #常规 → 快速问答、不确定去哪时的入口 #运维 → 系统配置、Token 周报、Git 同步 🎯 GOAL MANAGEMENT（目标管理） #年度目标 → 🔭 愿景激励师·1Y｜人生愿景、价值观探索 #季度目标 → 🧭 战略领航员·3M｜OKR 设定、风险评估 #月周度目标 → ⚡ 理想执行者·1M｜任务分解、ADHD 执行支持 📖 KNOWLEDGE & CONTENT（知识与内容） #未来日记 → 📓 日记管理器｜反思记录、情绪追踪 #内容创作 → 📝 内容引擎｜文章写作、小红书内容 #知识管理 → 📚 知识管理器｜Zettelkasten 卡片笔记制作 #记忆训练 → 🧠 间隔重复训练师｜SM-2 对话式复习（类似 Anki） 🧪 LAB（实验室） #sandbox → 测试新功能，不影响正式数据 举个例子：我在 #年度目标 频道和 Agent 聊人生愿景，然后切到 #月周度目标 要求它拆解本周任务——它不会把两边的对话混在一起。每个频道就像一个独立的“会议室”，有各自的专家角色和记忆上下文。这比用一个大而全的聊天窗口好太多了。 关于 AI 模型的选择，这里有个踩坑故事 ⬇️ Part 4：踩坑实录——模型选择的弯路 最初我打算用 Kimi 官方 API（Moonshot 平台）。Kimi K2.5 中文能力确实强，200K 上下文窗口很诱人。 但实际用起来发现几个硬伤： tier0 额度太少了——新用户只有很少的免费额度，对于一个 7×24 在线的 Agent 来说，根本撑不了几天 轮次限制——每分钟 / 每天的请求频率限制很紧，Agent 稍微忙一点就触发限流 Token 限制——单次请求的 token 上限在低等级下比较紧，而 Agent 的系统提示词（SOUL.md + Skills）本身就不短 想升级到更高 tier 需要充值一定金额，但我还在实验阶段，不确定要投入多少 后来发现 NVIDIA 提供了免费的 Kimi K2.5 API——同样的模型、兼容 OpenAI 格式、没有那么严格的限制。切换过去之后，问题解决了大半。 🎯 经验总结：选 API 不要只看模型能力，免费额度、轮次限制、Token 限制才是实际跑 Agent 时最先碰到的墙。建议先找免费渠道验证想法，再决定是否付费。 Part 5：灵魂注入——这才是重点 技术部署其实不难（半小时搞定）。真正花时间的是写 SOUL.md。 OpenClaw 的核心理念是：你的 Agent 有多好，取决于你对自己的理解有多深。 我的 SOUL.md 里写了什么？ 1. 我是谁（核心身份、ADHD 特质、沟通偏好） 2. 我怎么看世界（8 条世界观基石，每条都来自真实的人生经验） 3. 我怎么做事（7 条运作法则：奥卡姆剃刀、PDCA、第一性原理……） 4. 我的边界在哪（什么必须做、什么绝不能做） 然后通过 8 个 Skill（技能文件）赋予它具体能力： 1. 3 个角色 Skill（从 FutureMe 的 prompts.md 直接迁移） 2. 未来日记管理、内容创作、知识管理、间隔重复训练、Git 同步 然后通过 8 个 Skill（技能文件）赋予它具体能力： 3 个角色 Skill（从 FutureMe 的 prompts.md 直接迁移过来） 未来日记管理、内容创作、Git 同步 🌟 最得意的设计——知识管理 + 间隔重复的闭环 这两个 Skill 值得单独展开讲： 📚 知识管理引擎（#知识管理 频道）： 基于 Antinet Zettelkasten（卡片笔记法） 我给 Agent 发一篇文章或一段想法，它会自动提取核心观点、拆成原子化卡片 每张卡片只记录一个核心观点 + 反思笔记 + 知识间的链接 不是简单的“帮我总结”——而是强制你思考，因为每张卡片必须有你自己的反思 🧠 间隔重复训练师（#记忆训练 频道）： 1. 基于 SM-2 算法（就是 Anki 背后的核心算法） 2. 知识管理引擎生成的卡片，自动进入复习队列 3. 每天早上 Agent 在 Discord 推送：“今天有 3 张卡片等待复习，预计 5 分钟” 4. 复习方式是对话式的：先提问让你回忆，你回答后看答案，给自己评分（忘了/模糊/记得/秒答） 5. SM-2 根据评分计算下次复习间隔：1天→3天→7天→21天→…… 6. 每次复习不超过 10 张卡片——ADHD 友好，防认知过载 💡 知识管理器负责生成卡片，间隔重复训练师负责复习调度。两个 Skill 各司其职，组合起来就是一个从「学」到「记住」的完整闭环。在 Discord 聊天就能完成，零摩擦。 还设计了一个 4 层记忆系统来控制成本： L0：开机记忆（每次必加载，≤1500 tokens） L1：活跃记忆（当前目标/本周计划） L2：归档记忆（季度/月度摘要） L3：日志（自动压缩） 💰 成本实际控制在每天不到 1 块钱（因为用的是免费 API，主要是云服务的费用） Part 6：给同样想折腾的人 1. 先问自己"你需要 Agent 做什么"——不要为了搭而搭。技术只是手段 2. OUL.md 比部署更重要——如果你不了解自己，Agent 也帮不了你 3. 从最小可用开始——先让它在一个频道能正常聊天，再逐步加 Skills 4利用 FutureMe 的思路做知识沉淀——把方法论写成 Markdown，这些文件在任何框架里都能复用 5. 安全第一——默认配置有安全漏洞，部署后第一件事就是关掉不安全认证 5. 模型选择要看「实际可用额度」——不是模型越强越好，要看免费额度够不够你实验 # 结尾 回头看这 8 个月，最开始我以为自己是在开发一个 App。 后来发现，我是在开发对自己的理解。 FutureMe 的代码可能会过时，但那套自我认知框架——它的价值会随着时间增长。 而 OpenClaw 只是让这些认知有了一个 7×24 在线的"容器"。 最好的 AI Agent 不是技术最强的那个，而是最了解你的那个。 PS: 以上文章是我用antigravity总结的，意思和我想的差不多，我就不码字了

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以南Bysouth
19天前

Tabbit浏览器: 为什么要做 AI 浏览器？ 这是一个我们被问了无数遍，也扪心自问了无数遍的问题。 当行业已经开始讨论“产品是给 Agent 做的，而不是给人做的”时， 花大力气做一个重视用户体验和设计美学的产品，似乎显得有些“敢为天下后”。 但我们始终相信—— 人是目的，不是方法。 技术当然会进化。 模型会更强，Agent 会更自动，系统会越来越少依赖界面。 但绝大多数人，并不生活在抽象的 API 里。 他们生活在真实的网页、文件、消息与任务之间， 生活在每天具体而连续的工作流里。 此刻真正被需要的， 是能够在当下切实减轻负担的工具， 而非又一个概念上的“全自动未来”。 我们想做的，是让绝大多数普通人， 用最简单、最顺手的方式， 用到最先进的技术。 如果技术的方向无穷延展， 那产品的责任，是让每一次前进，都能被真实的人感受到。 “哪怕真理无穷，进一步有一步欢喜。” 我们无法确定未来最终会呈现怎样的形态。 但我们确定，在通往那个未来的路上， 仍然值得为人，做一款真正好用的浏览器。 工作交给 Tabbit，时间留给自己。 Tabbit AI 浏览器今日起全面开启公测。 访问官网即可免费下载体验，无需邀请码：https://www.tabbit-ai.com/

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以南Bysouth
19天前
以南Bysouth
19天前
以南Bysouth
19天前

有无风声: 这两天被一个开源项目刷屏了：World Monitor。（如图） 看了下数据，已经 31k🌟，说是一个 ceo 周末两天搓出来的，主要亮点是它把全球新闻和地缘信号做成了一个实时情报看板。 我让🦞把这个网站引用的信息源扒了下来，搭了个 Agent 可读的新闻源索引库，目前已整理 158 个新闻/信息网站来源，方便 Agent 直接使用。 用法很简单：把这个仓库地址直接发给你的 Agent 即可，我已经将 readme 写成了 agent 适用的版本。 仓库地址： https://github.com/1204TMax/agent-news-source-registry ps. 从扒信息源，到发布仓库，到编写这段文案，我一共就发布了四五次指令，其中还包含让他给我多个文案挑选，感觉真像有个靠谱的助理，太爽了。

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以南Bysouth
19天前
以南Bysouth
19天前
以南Bysouth
19天前

卡尔的AI沃茨: 又是新一周，我的OpenClaw又淘到了9个超神Skills，包括网页提取，浏览器自动化，网页CLI，无损记忆管理，主动进化，控制中心，自动备份，超级连接器，个个都是大痛点！ PS，项目地址我都整理好了，回复 新skill 就ok 1. Defuddle Obsidian创始人写的，作用是从一个乱七八糟的网页提取出干净的Markdown文本。还能生成结构化的元数据，比如作者，发布日期，甚至连脚注，数学公式和引用块都能适配 2. bb-browser @yan5xu做的。用人话说就是不需要我们去折腾Cookie或者是无头浏览器了，直接用你已经登录好的状态，在浏览器控制台里跑代码。也就是说用OpenClaw在某书发帖就不用每次扫🐴登陆了 3. OpenCLI @jakevin7做的，把网站里的评论关注搜索等这些手动操作都做成命令行接口，现在已经覆盖B站，某乎，小某书，X，reddit，github等18个平台。OpenCli还可以自迭代，把新的网页也做成Cli。 也就是说OpenClaw不需要模拟浏览器操作了，直接通过指令一句话查看X大佬某个更新的所有时间线，把大佬推荐的其他大佬全关注一遍，可玩性很高。 4. lossless-claw OpenClaw的作者推荐了一种无损失上下文管理方式，它会把你和龙虾的对话都持久化地存到数据库里，然后在后台把旧对话打包成树状结构的摘要来控制Token消耗。 5. Self-Improving + Proactive Agent self-improving-agent我之前分享过，就像一个学习日志系统，它会记录下自己犯过的错，然后提醒自己不要再犯。 这个新的进阶组合，会记录错误，然后自定义出一套分层式的记忆结构，让龙虾复盘自己的行为，选择性淡忘过时的行为模式，维护一套长期有效的行动准则 6. openclaw-control-center 如果你一样养了七八只龙虾的话，就很需要一个控制中心了。这个面板可以看到每个任务消耗了多少token，每只龙虾健不健康，有没有卡住，还可以查看和修改每只龙虾的记忆，人设和任务文档 7. Openclaw-backup 定时备份整个龙虾的配置文件和记忆库。不小心把龙虾养死了也能恢复 8. cc-connect 我称之为超级连接器，把主流的7个Agent， Claude Code，Codex，OpenCode等接到9个im平台，飞书，Discord，QQ啊，啥的都有，支持切换模型，调整推理强度，设置权限模式和定时任务 如果只是想把Claude Code和codex连接到飞书的话，可以用藏师傅的Claude-to-im Skills 大家有遇到什么好用的Skill， 快推我快推我！ 刚好Claude闲时额度翻倍， 我巴不得把所有Skills工作流都犁一遍！

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以南Bysouth
19天前
以南Bysouth
23天前

Indie-Maker-Fox: 妈呀，我被这些设计技能硬控了快一整天 https://impeccable.style 这真的是最好最强的设计技能库，没有之一！ 首先，你可以使用audit技能全面检查项目在UI/UX上的问题 然后，你可以使用各种技能依次去修复这些问题。 例如，adapt技能，处理网页在跨端的适配情况。normalize技能，处理网页的间距、大小等数据对齐。optimize技能，优化界面加载速度等。 这还不算什么，神奇的是，你还可以使用技能提升网站档次！ 例如，colorize技能，让你的网页的色彩搭配更加舒服。它真的特别懂颜色，而且特别会让组件利用theme中的color进行搭配。 还有，animate技能，让你的网页元素动起来！这真的是效率神器，以后只管先弄出好看的落地页，最后用它把动画补齐就行了！

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