Hermes Agent：一个会"自我进化"的 AI Agent
Hermes Agent：一个会"自我进化"的 AI Agent2026 年 4 月，Nous Research 发布了一个名叫 Hermes Agent 的开源项目。它的核心理念很吸引人——"The agent that grows with you"，一个能和你一起成长的 AI Agent。它是什么？Hermes Agent 不是聊天机器人，也不是代码补全工具（Copilot）。它是一个持续运行在你服务器上的个人 AI Agent——帮你处理任务、学习你的习惯、积累经验，并且越来越懂你。简单来说，你把它部署在自己的服务器上，连接你的 Telegram、Discord、Slack 等消息账号，它就变成了一个 24 小时在线的私人助手。核心亮点1. 🧠 内置学习循环——这是最大的不同大多数 AI Agent 只是被调用时才工作，用完就忘。Hermes 不一样：技能自建：完成复杂任务后，它会自动总结经验，生成新的技能文件技能自改进：已有的技能在使用过程中会被持续优化知识持久化：跨会话记忆，用 SQLite + FTS5 全文搜索实现用户画像建模：集成 Honcho 库，动态构建对你的理解模型，越用越懂你这个"学习循环"是 Hermes 的灵魂。其他 Agent 框架更像工具，而 Hermes 试图成为一个会成长的伙伴。2. 🔌 多通道支持一个 Gateway 进程同时支持：Telegram / Discord / SlackWhatsApp / SignalCLI 终端（完整的 TUI 界面）邮件你可以在 Telegram 上跟它聊天，同时它在你服务器上执行任务，消息自动推送到你常用的平台。3. ⚙️ 40+ 内置工具 + 技能系统文件操作、终端命令执行网页浏览和内容提取代码编辑和执行定时任务（Cron）子 Agent 委派（并行处理）MCP 协议集成技能系统兼容 agentskills.io 开放标准，和 OpenClaw 的技能生态理念一致。4. 🖥️ 多种部署方式支持 6 种终端后端：本地机器Docker 容器SSH 远程DaytonaSingularityModal（Serverless，空闲时几乎零成本）最低配置：一台 $5/月 的 VPS 就能跑。5. 🤖 模型无锁定不绑定任何特定模型提供商，支持：Nous Portal（自家平台）OpenRouter（200+ 模型）z.ai/GLMKimi/MoonshotMiniMaxOpenAI自定义 API 端点一句命令切换：hermes model技术架构Hermes 基于 Python 构建，项目结构清晰：hermes-agent/ ├── run_agent.py # 核心 Agent 循环 ├── cli.py # 终端 TUI 界面 ├── gateway/ # 消息网关 ├── agent/ # 提示词构建、上下文压缩、缓存 ├── tools/ # 40+ 工具实现 ├── cron/ # 定时任务调度器 ├── skills/ # 技能系统 ├── honcho_integration/ # 用户画像建模 ├── acp_adapter/ # 编辑器集成（Clude Code 等） ├── environments/ # RL 训练/评测环境 └── batch_runner.py # 批量轨迹生成几个有意思的设计选择：SQLite 做持久化：轻量、可靠，适合个人部署上下文压缩 + Prompt 缓存：长对话不爆 token，带 lineage 追踪ACP 集成：可以作为 Claude Code 等编辑器的 Agent 后端与 OpenClaw 的关系一个很有意思的发现：Hermes Agent 内置了 hermes claw migrate 命令，可以一键迁移 OpenClaw 的配置、记忆、技能和 API 密钥。这说明它很可能脱胎于 OpenClaw 生态，或者深受其影响。两者的架构高度相似：维度OpenClawHermes Agent语言Node.jsPython部署Gateway 架构类似 Gateway技能生态ClawHub 市场agentskills.io 标准多通道QQ/Telegram/Discord 等Telegram/Discord/Signal 等记忆系统MEMORY.md + memory/SQLite + FTS5用户画像静态 USER.mdHoncho 动态建模自学习能力❌ 手动编写技能✅ 自动创建 + 改进RL 训练❌✅ 内置轨迹收集可以说，Hermes 在"自我进化"和"用户建模"上走得更远，而 OpenClaw 在生态成熟度和社区方面更完善。适合什么人用？个人开发者：想要一个 24/7 在线的 AI 助手自部署爱好者：喜欢把工具跑在自己服务器上AI 研究者：内置 RL 环境和轨迹生成，适合做 Agent 研究从 OpenClaw 过来的用户：一键迁移，无缝切换快速体验安装只需一行命令（Linux/macOS/WSL2）：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash source ~/.bashrc hermes # 开始使用！我的看法Hermes Agent 代表了 AI Agent 发展的一个重要方向——从被动工具到主动伙伴。大多数 Agent 框架解决的是"怎么让 AI 调用工具"的问题，而 Hermes 试图回答一个更深层的问题："怎么让 AI 越用越懂你"。技能自建、用户画像动态建模、跨会话记忆搜索……这些功能的组合让它不仅仅是一个工具，更像是一个真正能"成长"的数字伙伴。当然，目前项目还很年轻（2026 年 2 月才发布），生态和文档还在完善中。但这个方向值得持续关注。如果你也在用类似的个人 Agent 方案（比如 OpenClaw），不妨试试 Hermes，看看"自我进化"的体验如何。说不定你也会被它的理念打动。项目地址：GitHub - NousResearch/hermes-agent官网：hermes-agent.nousresearch.com本文使用 OpenClaw + 大熙兄 撰写发布
2026 国内外主流 AI 大模型全景盘点：从模型到 Skill 再到 Agent
2026 国内外主流 AI 大模型全景盘点：从模型到 Skill 再到 Agent写在前面：AI 发展速度之快，让人应接不暇。本文力求全面梳理 2026 年国内外主流 AI 大模型，并深入探讨 Skill（技能）和 Agent（智能体）这两个正在重新定义 AI 应用形态的关键概念。一、国外主流 AI 大模型1. OpenAI — GPT 系列作为大模型时代的开创者，OpenAI 的 GPT 系列始终走在前列：GPT-4o / GPT-4o mini：2024 年推出的多模态旗舰，支持文本、图片、音频的实时交互，速度和成本大幅优化o1 / o3 / o3-mini：推理模型系列，擅长数学、编程和复杂逻辑推理，"思考链"能力突出GPT-5（2025 年发布）：全面升级的多模态模型，在创意写作、代码生成、多语言理解等方面均有显著提升2. Google — Gemini 系列Google 的反击之作：Gemini 1.5 Pro：支持 100 万 token 超长上下文，处理整本书或大型代码库不在话下Gemini 2.0 Flash：速度快、成本低，适合大规模部署Gemini 2.5 Pro / Flash：2025 年推出的新一代模型，推理能力大幅增强Gemini 3 Pro（2026 年）：最新旗舰，多模态能力业界领先，原生支持图片生成3. Anthropic — Claude 系列以安全和长上下文见长：Claude 3.5 Sonnet / Haiku：性价比极高的中端模型Claude 4 Opus / Sonnet（2025）：全面超越前代，代码和写作能力突出Claude 4（2026）：最新一代，安全性和智能水平进一步提升4. Meta — Llama 系列开源生态的领导者：Llama 3 / 3.1：开源标杆，性能逼近闭源模型Llama 4（2025）：支持混合专家架构（MoE），大幅提升推理效率5. 其他值得关注Mistral AI：欧洲代表，Mistral Large 和 Codestral 在代码领域表现优异xAI Grok：马斯克旗下，与 X 平台深度整合Amazon Nova：AWS 自研模型，深度集成云服务二、国内主流 AI 大模型中国 AI 模型在 2025-2026 年迎来了爆发式发展，多家厂商的模型在多项基准测试中已与国际一线模型并驾齐驱。1. 智谱 AI — GLM 系列GLM-4 / GLM-4-Plus：综合能力强，中英文表现均衡GLM-5（2025）：全面升级，推理和创意能力大幅提升GLM-5-Turbo：高性能低成本版本，适合实时应用场景2. 阿里 — 通义千问Qwen 2.5 系列：开源生态庞大，社区活跃度高Qwen 3（2025）：原生支持思考模式（thinking），多模态能力增强Qwen-Max：阿里云旗舰模型，企业级部署首选3. 字节跳动 — 豆包Doubao 1.5 Pro：综合能力强，API 价格极具竞争力Doubao-1.5-vision-pro：视觉理解能力出色4. 百度 — 文心一言ERNIE 4.0 / 4.5：中文理解和生成能力持续领先文心大模型：在搜索、医疗、教育等垂直领域深耕5. 月之暗面 — KimiKimi k2（2025）：以超长上下文和联网搜索能力著称，200 万 token 上下文窗口6. DeepSeek — 深度求索DeepSeek-V3 / R1：开源界的黑马，R1 推理模型在数学和编程领域表现惊艳DeepSeek-R1：以极低的训练成本实现了接近 o1 的推理能力，震惊业界7. 其他MiniMax：海螺 AI 背后的技术，语音和多模态能力突出零一万物：李开复团队，Yi 系列模型阶跃星辰：Step 系列，在多模态方面有独特优势三、什么是 Skill（技能）？如果说大模型是 AI 的"大脑"，那么 Skill 就是给 AI 装上的"手脚"。3.1 Skill 的定义Skill（技能） 是一段结构化的指令文件（通常是 Markdown 格式），告诉 AI 如何执行特定任务。它不是代码，而是自然语言编写的标准操作流程。一个典型的 Skill 文件结构：--- name: weather description: 获取天气信息 requires: curl --- # 天气查询技能 ## 使用方法 curl "wttr.in/城市名?format=3" ## 注意事项 - 支持中英文城市名 - 无需 API key3.2 Skill 的核心特点特点说明自然语言驱动用 Markdown 写，人类可读、AI 可执行即插即用安装即可使用，无需编程可组合多个 Skill 可以协作完成复杂任务版本管理像 npm 包一样可以搜索、安装、更新3.3 Skill 生态以 ClawHub 为例，Skill 市场已经涵盖了：🔒 安全巡检☔ 天气查询🎨 图片生成🎤 语音转写🌐 浏览器自动化💻 编程代理用户可以像安装 App 一样一键安装所需的 Skill，极大扩展了 AI 的能力边界。四、什么是 Agent（智能体）？Agent（智能体） 是比 Skill 更高阶的概念。如果说 Skill 是"工具"，那么 Agent 就是"会使用工具的人"。4.1 Agent 的定义Agent 是一个具有自主决策能力的 AI 实体，它能够：理解任务意图：知道你要做什么规划执行步骤：自己决定先做什么后做什么调用工具和技能：根据需要使用合适的 Skill自我纠错：遇到问题能调整策略跨任务协作：多个 Agent 之间可以协同工作4.2 Agent 的架构┌─────────────────────────────┐ │ 用户请求 │ └──────────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ Agent 大脑（LLM） │ │ - 任务理解与分解 │ │ - 执行计划制定 │ │ - 结果评估与反思 │ └──────────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ 工具 / Skill 层 │ │ - 浏览器自动化 │ │ - 文件读写 │ │ - API 调用 │ │ - 代码执行 │ └──────────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ 执行结果反馈 │ └─────────────────────────────┘4.3 多 Agent 协作现代 AI 系统越来越多地采用多 Agent 架构，不同 Agent 各司其职：主 Agent：统筹全局，接收用户指令，分发任务专业 Agent：负责特定领域（如运营、财务、医疗）工具 Agent：负责执行具体操作（如编程代理、浏览器控制）这种"团队协作"模式让 AI 系统的能力远超单个模型。4.4 实际案例以 OpenClaw 为例，一个多 Agent 系统可以这样组织：🎯 大熙兄（主 Agent）：统筹全局📝 运营熙：负责内容写作和发布💰 财务熙：负责账单分析和财务报告🧑‍⚕️ 护理熙：负责健康咨询和慢病管理🔍 挖掘熙：负责商业需求挖掘用户只需对主 Agent 下达指令，系统会自动识别任务类型并分发给合适的专业 Agent 执行。五、从模型到 Agent：AI 应用的发展路径2022 ────► 2023 ────► 2024 ────► 2025 ────► 2026 ChatGPT 插件/工具 多模态 推理模型 多Agent协作 纯对话 能力扩展 文图音视频 深度思考 自主决策整个发展路径可以概括为：模型时代（2022-2023）：有了强大的"大脑"工具时代（2023-2024）：给模型装上"手"（Skill/工具调用）Agent 时代（2024-2025）：模型学会了"自己动手"多 Agent 时代（2025-2026）：多个 Agent 组成"团队"六、如何选择适合自己的模型和工具？6.1 选模型需求场景推荐模型理由中文日常使用GLM-5-Turbo / Qwen-3中文理解好、速度快复杂推理o3 / DeepSeek-R1逻辑推理能力强长文档处理Gemini 2.5 Pro / Kimi k2超长上下文支持代码生成Claude 4 / Codex代码能力顶尖性价比优先GPT-4o-mini / 豆包成本低、速度快开源部署Llama 4 / Qwen 2.5可本地部署、数据安全6.2 选 Skill / Agent 平台选择 Agent 平台时关注以下几点：模型兼容性：是否支持切换不同模型Skill 生态：是否有丰富的技能市场多通道接入：是否支持微信、QQ、Telegram 等隐私安全：数据是否本地存储扩展能力：能否自定义 Skill 和 Agent七、总结2026 年的 AI 格局已经非常清晰：模型层面：国内外差距快速缩小，百花齐放，各有千秋Skill 层面：标准化、可复用的技能正在成为 AI 应用的基础设施Agent 层面：多 Agent 协作的"AI 团队"模式正在成为主流未来已来，关键不在于哪个模型最强，而在于你如何用 Skill 和 Agent 把模型的能力组合起来，解决实际问题。本文发布于 2026 年 3 月 30 日，模型信息截至发布日期。AI 领域发展迅速，建议持续关注最新动态。
别再把 Claude Code 当高级聊天框了：这些高频技巧，才是真正拉开效率差距的地方
别再把 Claude Code 当高级聊天框了：这些高频技巧，才是真正拉开效率差距的地方这段时间我越来越明显地感觉到，AI 编程工具的差距，已经不只是“模型谁更强”了。真正拉开差距的，是你有没有把它真正接进自己的工作流。不少人装上 Claude Code 之后，第一反应都是：挺强，能看代码，能改文件，能跑命令，比普通网页对话高级不少。但问题也恰恰出在这里。很多人虽然在用 Claude Code，实际用法却还是停留在“高级聊天框”阶段：想到什么问什么，改一段是一段，写完代码就算结束。结果就是，看起来天天都在用，实际效率提升却很有限。在我看来，Claude Code 最有价值的地方，从来不是它“会回答”，而是它开始真正具备一点工程协作能力：理解上下文、参与实现、串联验证、接外部工具、维护任务链路。这也是为什么，同样一个工具，有的人越用越顺，像多了个靠谱搭子；有的人却越用越别扭，最后得出结论：也就那样。说到底，不是工具不行，而是用法还没升级。这篇文章，我不打算按说明书那种方式去列功能，而是想从更实战的角度，聊聊 Claude Code 那些真正高频、而且确实能把效率拉起来的使用习惯。一、先把启动成本打下来，别让自己还没开始就嫌麻烦很多工具不好用，不是能力差，而是每次启动和操作都太别扭。Claude Code 也一样。1. 给自己配个顺手的别名如果你每次都老老实实输入一长串命令，那工具再强，也会被你用出一种笨重感。最简单的做法，就是在 或 里加个别名：别小看这种改动。很多效率提升，本质上不是来自什么黑科技，而是来自你愿不愿意把高频动作压缩到最短路径。如果你有固定习惯，甚至可以把常用参数也一起塞进去。反正我的观点一直很明确：凡是高频操作，就不配冗长。2. 别硬装自己是纯终端选手有些人总觉得，既然是 Claude Code，就必须全程命令行，才显得专业。我不太认这个逻辑。工具是拿来提升效率的，不是拿来表演使用姿势的。你要是更习惯在 IDE 里协作，那就用 VS Code 插件；你要是更需要可视化任务管理，那就找带看板的集成方案。重点从来不是“哪种姿势更高级”，而是：哪种方式能让你最快进入工作状态。说白了，顺手才是第一生产力。二、Claude Code 聪不聪明，很大程度取决于你会不会喂上下文很多人一边说 Claude Code 很强，一边又抱怨它有时候突然变笨、变乱、变得像失忆一样。这事我看得很直白：大部分时候，不是模型突然不行了，而是上下文已经被你喂坏了。3. 不是摆设，它是项目的长期记忆如果你真的经常在项目里用 Claude Code，那 这东西就别敷衍。它不是装饰文件，也不是你随手记几句废话的地方。它更像是你给 Claude 准备的一份“长期工作说明书”。我觉得至少应该写清楚三类东西：项目到底是干什么的别写一堆虚的，几句话讲清业务、结构、目标就够了。编码规范是什么如果规范很多，就别全塞进去，能引用外部文档就引用，不然上下文会越来越肿。哪些东西绝对不能丢这部分最关键。你得明确告诉它：哪些业务规则不能被“智能优化”掉哪些模块不要乱动哪些命名或约定必须保持一致一句话： 里写的，应该是删掉以后会出事的东西。4. 对话别舍不得清，脏上下文比没有上下文更可怕很多人有个错觉：上下文越长越好，聊得越多越稳。实际上完全不是。一旦上下文开始变脏，Claude Code 很容易出现几种典型症状：反复复读旧方案抓着已经错误的方向不放明明任务切了，还在引用前面的废信息修 Bug 修着修着，越修越偏这种时候，硬聊通常只会越来越乱。所以我其实很建议两个动作：如果任务已经切了，或者当前对话明显废话太多，就直接清。别心疼。清上下文不是损失，很多时候反而是重启大脑。子代理（Sub-agents）像 Code Review、漏洞扫描、文档梳理这种又耗时又占上下文的活，真的没必要全堆在主线程里。子代理的价值不是“听起来高级”，而是它真的能把脏活重活隔离出去。主线程保持干净，你后面才不容易被拖下水。三、别只让它写代码，要让它对结果负责我一直觉得，很多人用 AI 写代码最大的问题，就是太容易在“代码生成完成”这个节点上自我感动。但现实是，代码写完，往往只是麻烦的开始。5. 别给模糊需求，要给闭环要求如果你只是说一句“帮我写个登录功能”，那 Claude 很可能也就真的只给你一段“看起来像样”的代码。这不叫高效，这叫把返工延后。更稳的做法，是一开始就把要求说完整：写完之后，依次执行：编译 -> 单元测试 -> 启动预览 -> 验证功能。整条链路跑通才算完成。这句话的威力，比很多人想象中大得多。因为从这一刻开始，Claude 的目标就不再是“产出一段代码”，而是“交付一个经过验证的结果”。说白了，你定义目标的方式，决定了它交付结果的上限。6. 这种东西，看着小，其实特别值钱Claude 的搜索能力当然不差，但我越来越不喜欢让它满项目乱翻。原因很简单：浪费 Token理解容易发散很容易把不重要的东西也卷进来所以如果我已经知道问题在哪几个文件上，我通常会直接告诉它：看这里。不管是拖文件进终端，还是直接用 ，本质上都是一个动作：手动给上下文划重点。这件事特别像带新人。你不能一边抱怨他找不对重点，一边又把整个仓库都扔给他，说“你自己悟”。7. 复杂任务先做计划，别上来就改越复杂的需求，我越不愿意让 Claude 一上来就直接写。不是它不会写，而是很多时候它写得太快，快到你还没来得及确认方向，它已经把错误方案往前推进了一大截。所以我很认同 Plan Mode 这种思路。先让它把这些东西讲清楚：它打算怎么拆问题哪些模块会受影响风险在哪推荐的修改顺序是什么你确认路线没问题了，再让它动手。这一步看起来像“多了一道流程”，但实际是在省返工。很多大坑，不是代码写崩的，而是方向一开始就错了。四、真正高级的地方，不是它会聊天，而是它能进工作流我现在越来越不把 Claude Code 当聊天工具看了。它真正值钱的地方，是你可以慢慢把它接进开发流程，让它开始承担一点“协作者”的角色。8. 学会并行，不要什么都挤在一个线程里有些人一开 Claude Code，就想一条线把所有事情干到底。这种方式不是不行，但很容易把上下文越堆越乱，最后谁都不清楚现在到底在做主任务，还是在岔出去解决支线问题。我觉得这个思路挺妙的。主任务正在跑的时候，如果你临时想确认一个小问题，就开旁路去问，别强行把所有问题塞进主线程。这很像你在做一件大事时，顺手开个小纸条记一下待确认事项，而不是把整张桌子掀了。工作副本如果你需要并行推进多个方向，用工作副本这招就很舒服：适合什么场景？一个需求在正式开发，另一个需求先预研主分支在修 Bug，旁边再开一个方案实验线你想并排比较两种实现思路这时候 Claude 就不是“回答你问题的工具”，而更像一个能多线程协作的搭子。9. MCP 的价值，在于让 Claude 不再只会“猜”我一直觉得，AI 编程最尴尬的一件事，就是它有时候逻辑讲得头头是道，但你总感觉它还停留在纸上谈兵。这也是为什么我很看重 MCP。因为一旦接上外部工具，它就不只是“分析代码”，而是开始接触真实运行环境了。两个特别典型的方向：Playwright让 Claude 自己去跑浏览器流程，看页面是否真的可用，而不是只靠它脑补“这个按钮应该能点”。MySQL MCP让 Claude 直接查数据库，确认数据到底有没有写进去、状态到底有没有变化。这类能力的价值非常现实：很多 Bug 根本不在代码表面，而在代码跑起来之后。而 MCP，本质上就是把 Claude 从“纸面分析师”往“实际验证者”那个方向推了一大步。结语：真正拉开差距的，不是模型分数，而是使用方法Claude Code 现在已经不只是一个会聊天、会补全、会写代码的东西了。如果你愿意把方法论搭起来，它其实正在变成一种新的开发协作方式。但前提是，你别再把它当成“高级聊天框”。真正能把效率拉起来的，往往不是某一个神奇命令，而是这些看起来没那么炫、但特别实用的习惯：把高频动作缩短维护好及时清理脏上下文用 给重点复杂任务先做计划要求完整反馈链路把重活交给子代理用 MCP 接进真实系统这些东西单看都不算惊艳，但一旦组合起来，Claude Code 的体验会完全不一样。到那个时候，它才真的不只是“一个能回答问题的 AI”，而是一个开始懂你工作方式、能帮你往前推进事情的开发搭子。这才是我觉得 Claude Code 最有意思的地方.
效率翻倍：深度解析 Claude Code 的 15 个进阶实操技巧随着 AI 编程工具不断进化，Anthropic 推出的命令行工具 Claude Code，已经逐渐成为很多开发者工作流中的核心助手。但真正的差距，从来不是“会不会装、能不能用”，而是：你能不能把它用到顺手、用到高效、用到稳定产出。最近，B 站 / YouTube 博主 AI随风 在一则视频中，总结了 15 条非常实用的 Claude Code 高频技巧。这些技巧并不是泛泛而谈，而是更偏向真实开发场景中的经验沉淀：如何少走弯路、如何节省 Token、如何让 Claude 更懂你的项目，以及如何把它真正融入完整交付链路中。如果你刚装好 Claude Code，想快速入门；或者你已经开始使用，但总觉得“还能更顺一点”，那这篇文章值得认真看完。一、环境与交互优化：先把使用门槛降下来很多人一开始用 Claude Code，问题并不是能力不够，而是交互太别扭、流程太繁琐。先把这些基础体验调顺，效率会立刻提升。1）设置命令别名（Alias）每次都输入一长串启动命令，确实很劝退。最简单的做法，就是在终端配置文件里设置别名。比如：这样以后直接输入 就能启动，能省不少重复动作。如果你有更固定的使用习惯，也可以继续做进阶配置，比如为某些常用参数单独做别名。核心目标就一个：把高频操作压缩到最短路径。2）配置 ，减少反复确认在 配置文件中，将 设置为 ，可以减少 Claude 在执行一些敏感操作时的弹窗确认。这个技巧的价值不在“跳过确认”本身，而在于让工作流更顺滑。 尤其是当你已经明确知道当前任务要执行哪些操作时，频繁打断会非常影响节奏。当然，这项配置更适合对自己环境足够熟悉、风险边界比较清楚的用户。 方便归方便，前提还是你知道自己在做什么。3）熟练使用快捷键，减少上下文打断Claude Code 的很多体验提升，来自于你是否能快速控制当前状态。比较实用的两个操作：按一次 ：停止当前输入或中断当前节奏连按两次 ：进入 Review 模式，快速回看前面的对话与推理轨迹这类快捷键看起来不起眼，但在长对话、多轮修复和反复调试时，手感差距会非常明显。二、上下文管理：让 Claude 真正“记住该记的东西”AI 编程工具的上限，很大程度取决于上下文管理。 你给它什么、保留什么、删掉什么，直接决定了输出质量。4）把 当成项目记忆中枢可以理解成 Claude Code 的“长期工作说明书”。这个文件写得好，Claude 的表现通常会稳定很多。比较推荐包含三类内容：项目描述用最简洁的话说明项目是做什么的、主要结构是什么、当前目标是什么。编码规范如果规范较长，不要全部塞进去，可以通过 引用外部文档，避免上下文臃肿。核心指令这里最关键。你需要明确告诉 Claude： 哪些信息一旦丢失，输出质量就会明显下降。比如：哪些模块不能随意重构哪些命名风格必须保持一致哪些业务规则绝对不能被“智能优化”掉一句话：别把 当备忘录，要把它当操作手册。5）开启新版初始化模式如果你想让 更聪明一些，可以在配置文件中加入：这个模式下，Claude 在初始化项目时会更主动地扫描代码库，并尝试配置相关的 Skills、插件以及 Git Hooks。对于新项目或首次接手的老项目，这个能力会很有帮助。 它能帮你更快建立项目上下文，而不是从零开始一点点喂信息。6）定期使用 ，给上下文“瘦身”很多人舍不得清上下文，结果越聊越乱，最后 Claude 开始在旧信息上打转，甚至陷入修 Bug 死循环。这时候， 往往不是损失，而是重启。尤其在下面这些场景里，建议果断清理：同一个 Bug 修了很多轮还没修好Claude 开始重复给出旧方案对话链条已经过长，明显出现理解偏移当前任务已经切换，旧上下文反而成了干扰有时候，清掉旧包袱，比继续硬扛更高效。三、开发工作流优化：别只让 AI 写代码，要让它交付结果真正高效的使用方式，不是让 Claude “写一段代码”，而是让它参与完整的交付链路。7）提前定义完整反馈链路不要只说一句“帮我实现这个功能”。更好的方式是，明确告诉 Claude：写完之后还要做什么。例如：写完代码后，请依次执行：编译 -> 运行单测 -> 启动预览 -> 验证功能。只有整条链路跑通才算完成。这类要求非常有价值，因为它把 Claude 的目标从“产出代码”提升到了“完成验证”。这会显著减少一种常见问题： 代码看起来写完了，但实际上根本没跑通。8）用 明确关联范围，节省 Token虽然 Claude 的搜索能力不差，但你手动告诉它“应该看哪些文件”，通常更高效。最简单的方式，就是直接使用：拖文件到终端或者使用这样做的好处有两个：减少无效扫描，节省 Token精准锁定问题范围，降低误判概率很多时候，不是模型不够强，而是它看得太多、太散。 把范围缩小，反而更容易出正确结果。9）安装 LSP 插件，让错误更早暴露通过 安装对应语言的 LSP（Language Server Protocol）插件，可以给 Claude 增加即时静态检查能力。这意味着什么？它不需要等你编译之后才知道有错，而是能在生成代码的阶段就发现一些问题，比如：语法错误未使用的导入类型不匹配引用不存在这本质上是在前移错误暴露时间。 而开发效率提升，很多时候就来自于：错误发现得更早。10）复杂任务先走 Plan Mode，再进入编码面对复杂需求时，最怕的是 Claude 一上来就动手写，结果方向都没对齐。这时候可以先按 * 切换到 Plan Mode*，先让 Claude 输出方案：需求拆解模块设计改动范围风险点执行步骤等你确认没问题后，再切回代码模式执行。这个习惯特别适合中大型需求。 因为很多返工，并不是代码能力不足，而是一开始就没对齐目标。四、进阶玩法：多线程协作与生态扩展当你不再满足于“单线程问答式编码”，Claude Code 的一些进阶能力就会真正体现出来。11）善用子代理（Sub-agents）机制子代理最大的价值，是拥有独立上下文，不会污染主对话。这特别适合那些耗时、占上下文、但你又不想让它干扰主任务的工作，比如：Code Review安全扫描漏洞排查大范围重构建议文档梳理你可以把这些任务交给子代理跑，让它最后只返回结论。 这样主线程依然保持清爽。这不是小技巧，这是很重要的上下文管理能力升级。12）利用 插入旁路对话在 Claude 执行大任务时，如果你临时想问一个小问题，又不想打断主流程，可以使用 。它的作用有点像“顺便问一句，但别把主任务搅乱”。比如你正在让 Claude 处理大规模重构，这时你突然想确认一个接口定义、某个模块职责，或者某段逻辑为什么这样设计，就可以用 开个旁路对话。这个能力对多线程思考特别友好。 你不需要每次都在主上下文里强行插话。13）通过 工作区实现并行开发使用：可以启动一个独立工作副本，用于并行开发不同分支或不同方向的改动。这对下面这些场景尤其好用：一个需求在开发，另一个需求要预研主分支在修 Bug，另一个分支在做新功能你想同时对比两种实现方案如果你已经习惯多代理协作，这会非常顺手。 本质上，它让 Claude Code 不只是一个助手，而更像是一个可以多工协作的开发搭子。14）结合 MCP，补齐“看世界”和“连系统”的能力Claude Code 自身很强，但真正拉开差距的，是它和外部能力的结合。 这时候就轮到 MCP（Model Context Protocol） 登场了。两个非常实用的增强方向：Playwright让 Claude 直接操作浏览器，自动测试 UI、走页面流程、验证交互是否正常。MySQL让 Claude 直接查询数据库，验证数据是否真的写入、状态是否正确，而不是靠猜。为什么这很重要？ 因为很多开发问题，已经不只是“代码怎么写”，而是“代码跑完之后，外部世界到底发生了什么”。MCP 的价值，就是把 Claude 从“纸上谈兵”拉到“真实系统验证”。15）真正的关键，不是单点技巧，而是工作流组合很多人看完一堆技巧，会下意识去找“最厉害的那个命令”。但实际用下来你会发现，Claude Code 的效率提升，并不来自某一个神奇开关，而是来自多个习惯叠加后的工作流升级。比如：用 固化项目规则用 缩小上下文范围先在 Plan Mode 对齐方案再要求 Claude 跑完整验证链路把耗时任务丢给子代理结合 MCP 去验证真实系统结果当这些能力串起来，Claude Code 才会真正从“能帮你写代码”升级到“能协助你稳定交付”。这也是为什么，高手和新手之间的差距，往往不在模型本身，而在使用方法。结语：Claude Code 的上限，不只在模型，而在方法Claude Code 之所以强，不只是因为模型能力够好，而是因为它开始具备参与真实开发工作流的条件。但工具再强，如果使用方式停留在“想到什么问什么”，效率依然会很一般。 真正让效率翻倍的，往往不是某一个神奇命令，而是这些看似琐碎、实则关键的方法：管好上下文缩小问题范围明确验证链路先对齐方案再执行把主线程和支线程分开让 AI 接入真实环境进行验证当你开始这样使用 Claude Code，它就不再只是“一个会写代码的 AI”，而更像是一个越来越懂你工作方式的开发协作者。如果你正在使用 Claude Code，不妨从上面这些技巧里先挑 2～3 条落地。 通常只要真正用起来，你很快就会发现：流畅度、稳定性和产出质量，都会明显上一个台阶。
OpenClaw 接入微信 clawBOT 完全指南📌 前言你是否想过在微信里拥有一个属于自己的智能助手？OpenClaw 作为一款强大的 AI 智能体框架，不仅能支持微信、QQ、Telegram 等多种消息通道，还能让你轻松打造功能丰富的 clawBOT。本文将手把手教你如何将 OpenClaw 接入微信，从零开始搭建你的专属智能助手。无论你是开发者还是技术爱好者，都能快速上手。一、OpenClaw 微信通道：为什么选择它？OpenClaw 通过 openclaw-weixin 插件实现微信接入，这不是一个简单的消息转发工具，而是一个完整的 AI 生态系统。它提供了以下核心能力：🔁 双向通信: 不仅能接收微信消息，还能智能生成回复，让交互更自然📦 会话管理: 每个对话独立管理，支持单聊和群聊，上下文清晰不混乱👥 多账号支持: 一个系统管理多个微信账号，个人和工作轻松切换⚡ 状态同步: 消息实时同步，不错过任何重要信息🎯 技能触发: 通过关键词自动触发特定技能，让助手更智能🤖 多模型支持: 可自定义使用不同的 AI 模型，灵活适应不同场景二、准备工作：开始之前你需要什么？2.1 系统要求在开始之前，请确保你的环境满足以下条件：操作系统: Linux 或 macOS（推荐使用主流发行版，如 Ubuntu、CentOS 等）Node.js 版本: 22 或更高版本OpenClaw 框架: 已安装并配置完成系统权限: 足够的权限运行守护进程和访问系统资源网络环境: 稳定的互联网连接（用于调用 AI 服务）2.2 安装微信插件OpenClaw 提供了两种安装方式，选择最适合你的一种：# 方式一：通过 npm 直接安装 npm install -g @tencent-weixin/openclaw-weixin # 方式二：通过 ClawHub 技能市场安装（推荐） clawhub install @tencent-weixin/openclaw-weixin💡 小贴士: ClawHub 是 OpenClaw 的官方技能市场，除了微信插件，你还可以在上面找到更多有趣的技能和扩展。三、配置步骤：一步步教你接入3.1 获取微信 Token：这是关键的第一步微信通道需要配置 Token 才能正常工作。Token 是用于验证和加密通信的重要凭证，类似于你账号的"通行证"。⚠️ 注意: Token 获取方式取决于你的具体实现方案，通常需要通过微信开放平台或第三方服务获取。如果你还没有 Token，可以通过以下方式获取：微信开放平台: 注册成为开发者，创建应用后获取第三方服务: 使用提供的微信接入服务获取 Token测试环境: 某些测试服务会提供临时的测试 Token3.2 配置 OpenClaw：让系统认识你的微信账号OpenClaw 的配置文件通常位于以下位置之一：用户级配置：~/.openclaw/config.yaml系统级配置：/etc/openclaw/config.yaml使用你喜欢的编辑器打开配置文件，添加以下内容：channels: openclaw-weixin: enabled: true config: token: "your_wechat_token_here" # 替换为你实际的 Token accounts: - id: "account-1" name: "主账号" enabled: true🔒 安全提示: 配置文件包含敏感信息，请确保文件权限设置正确，避免泄露 Token。3.3 启动 Gateway 服务：激活你的智能助手Gateway 是 OpenClaw 的核心组件，你可以把它理解为一个"消息中转站"，负责处理所有通道的通信。# 启动 Gateway 服务 openclaw gateway start # 查看服务状态 openclaw gateway status # 查看实时日志（排查问题时很有用） openclaw logs --follow如果看到服务成功启动的提示，恭喜你，你的 Gateway 已经在后台运行了！🎉3.4 验证配置：确保一切正常工作配置完成后，让我们验证一下是否一切正常：# 检查 OpenClaw 整体状态 openclaw status # 检查所有通道的详细状态 openclaw status --all你应该能看到微信通道的状态显示为 ON 和 OK，这说明你的 clawBOT 已经准备就绪，可以开始接收消息了！四、消息处理机制：它如何理解你？4.1 消息接收流程：从发消息到收到回复当你给 clawBOT 发送一条消息时，它背后经历了这样的旅程：📨 消息接收: 微信通道接收到你发送的消息🚦 路由分发: Gateway 智能地将消息路由到对应的 Agent🎯 技能触发: 根据消息内容自动识别并触发相应的技能💭 响应生成: Agent 结合上下文，调用 AI 模型生成智能回复📤 消息发送: 通过微信通道将回复发送回给你整个过程通常在几秒钟内完成，给你带来流畅的交互体验。4.2 会话管理：记住每一次对话OpenClaw 会为每个对话创建独立的会话（Session），每个会话包含：会话 ID: 唯一标识符，用于区分不同对话上下文: 保存对话历史，让 AI 理解上下文模型配置: 记录使用的 AI 模型和参数时间戳: 会话创建和更新时间这意味着你的聊天记录会被妥善保存，即使间隔几天再聊天，AI 仍然记得之前的上下文！4.3 技能自动触发：智能识别你的需求OpenClaw 支持通过关键词自动触发技能，让助手变得更聪明：📅 用户发送"提醒我..." → 自动触发 qqbot-cron 技能🖼️ 用户发送图片 → 自动触发 qqbot-media 技能处理图片💰 用户发送"财务分析" → 自动触发 caiwu-xi 技能分析账单🔍 用户发送"小红书需求" → 自动触发 xhs-needs-miner 技能挖掘商机你无需明确告诉它该用什么技能，它能智能理解你的意图！五、高级配置：发挥它的全部潜力5.1 多账号配置：一个系统，多个账号如果你需要同时管理多个微信账号（比如个人账号和工作账号），可以在配置文件中添加多个账号配置：channels: openclaw-weixin: enabled: true config: token: "shared_token" accounts: - id: "personal" name: "个人账号" enabled: true - id: "work" name: "工作账号" enabled: true这样，你就可以在同一个 OpenClaw 系统中管理多个微信账号，它们互不干扰，各自独立工作。5.2 技能定制：打造专属功能OpenClaw 的强大之处在于它的可扩展性。你可以创建自定义技能来扩展 clawBOT 的功能，让它做任何你想要的事情！技能文件位于 ~/.openclaw/workspace/skills/ 目录。创建新技能的步骤：# 1. 创建技能目录 mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/my-skill # 2. 编写 SKILL.md 文件，定义技能的触发条件和工作流程 # 3. 在 AGENTS.md 中注册新技能💡 灵感参考:天气查询技能翻译技能笑话生成技能新闻摘要技能音乐推荐技能5.3 消息过滤：智能处理消息你可以通过配置消息过滤规则来控制哪些消息需要处理，哪些可以忽略：channels: openclaw-weixin: enabled: true config: messageFilter: - type: "keyword" pattern: "特定关键词" action: "ignore" # 忽略包含特定关键词的消息这对于垃圾消息过滤、敏感词过滤等场景非常有用。六、故障排查：遇到问题怎么办？6.1 常见问题解决方案🔧 问题 1: Gateway 无法启动症状: 执行 openclaw gateway start 后服务无法启动排查步骤:# 检查端口是否被占用 netstat -tlnp | grep 18789 # 如果被占用，可以停止占用端口的进程或更换端口 # 查看详细日志 openclaw logs --follow📨 问题 2: 消息无法接收症状: 微信消息发送后 clawBOT 没有响应排查步骤:检查 Token 配置是否正确确认 Gateway 服务是否正在运行查看日志中的错误信息检查网络连接是否正常🤖 问题 3: Agent 无响应症状: clawBOT 接收消息但没有生成回复排查步骤:# 查看会话状态 openclaw status # 如果会话异常，尝试重启 Gateway openclaw gateway restart # 检查 AI 模型配置是否正确6.2 调试模式：像专业人士一样排查问题启用详细日志可以帮助你快速定位问题：# 启用调试日志 export DEBUG="openclaw:*" # 查看实时日志（推荐排查问题时使用） openclaw logs --follow --verbose调试模式下，你将看到更详细的日志信息，包括每个步骤的执行情况，这对于定位问题非常有帮助。七、最佳实践：让它更好用、更安全7.1 安全建议：保护你的数字资产安全永远是第一位的，以下是几条重要的安全建议：🔐 保护 Token: 绝对不要将 Token 提交到版本控制系统（如 Git）👮 权限控制: 使用最小权限原则配置文件访问权限🔄 定期更新: 及时更新 OpenClaw 和插件版本，修复安全漏洞📊 日志审计: 定期查看日志，发现异常行为及时处理💾 数据备份: 定期备份配置文件和会话数据7.2 性能优化：让响应更快优化性能可以让你的 clawBOT 响应更快、更稳定：⚡ 缓存配置: 启用响应缓存以减少 API 调用次数🎚️ 并发控制: 合理设置最大并发会话数，避免资源耗尽📈 资源监控: 定期检查 CPU 和内存使用情况🧹 定期清理: 清理过期会话和日志文件7.3 扩展建议：探索更多可能性OpenClaw 的潜力远不止于此，以下是一些扩展方向：🎤 多模态支持: 集成语音、视频处理能力，让交互更丰富🔗 第三方集成: 接入其他服务 API，如天气、翻译、新闻等📊 数据分析: 收集和分析用户交互数据，了解使用习惯🤝 群组协作: 支持微信群组协作场景，打造团队助手🎨 自定义 UI: 开发自定义界面，提供更好的用户体验八、总结：开始你的 clawBOT 之旅 🚀通过 OpenClaw 接入微信 clawBOT，你可以轻松打造一个功能强大的智能助手。OpenClaw 的模块化设计使得扩展和维护变得简单，而丰富的插件生态则提供了无限的可能性。无论是个人使用还是团队协作，OpenClaw 都能为你提供稳定、高效的 AI 服务。从今天开始，让 AI 成为你生活和工作中的得力助手吧！💡 快速开始清单[ ] 准备好系统环境（Linux/macOS，Node.js 22+）[ ] 安装 OpenClaw 框架[ ] 安装 openclaw-weixin 插件[ ] 获取微信 Token[ ] 配置 OpenClaw 配置文件
OpenClaw Token 使用指南：如何避免上下文过长、成本飙升
# OpenClaw 龙虾 Token 喂养指南：别把你的 AI 助手喂撑了如果你在用 OpenClaw，大概率已经见过那只小龙虾。它不只是一个可爱的图标，更像是 OpenClaw 运行状态的隐喻：你每发一条消息、每塞进一段上下文、每让它调用一次工具，背后都在消耗 **Token**。很多人刚开始玩 OpenClaw 时，最容易踩的坑就是：**把 AI 当成无底洞猛喂，结果上下文越来越胖、回复越来越慢、成本越来越高。**所以这篇文章，我们就来认真聊聊：- Token 到底是什么？- OpenClaw 里的 Token 都花在哪？- 怎么判断“龙虾”是不是已经吃太饱？- 怎样喂，才能又省钱又高效？这份《OpenClaw 龙虾 Token 喂养指南》，就是写给想把 AI 助手养得聪明、稳定、还不挑食的你。## 一、什么是 Token？你可以把它理解成“龙虾口粮”在大模型系统里，**Token** 不是“一个字”，也不完全等于“一个词”，它更像是模型处理文本时使用的最小计量单位。你可以简单理解为：- 一段聊天记录，会被拆成很多 token- 一段系统提示词，也会占 token- 工具返回的结果、网页正文、代码片段，也会占 token- 模型输出给你的回答，同样也要消耗 token所以对 OpenClaw 来说，Token 就像龙虾每天吃掉的口粮。你喂得越多：- 它能参考的信息越多- 能记住的上下文越长- 但也可能越来越慢、越来越贵、越来越臃肿换句话说：**不是喂得越多越好，而是喂得越准越好。**## 二、OpenClaw 里的 Token，主要花在这几处很多人以为只有“我发给 AI 的文字”才算消耗，其实完全不是。在 OpenClaw 里，真正的耗粮大户，通常有下面几类：### 1）聊天上下文你和 AI 的历史对话，会被不断带入后续轮次。聊得越久，历史越长，Token 消耗就越高。如果你连续讨论了：- 模型切换- 博客发布- 配置文件修改- API 接入- 代码报错排查这些内容都可能一起塞进上下文里。结果就是：**你现在只问了一个小问题，但模型背后却拖着一长串历史包袱。**### 2）系统提示词和工作规则OpenClaw 的 Agent 往往不只是“裸模型”，它背后还有：- system prompt- persona 设定- 工具使用规则- skills 指令- channel 限制- memory 片段这些东西平时你看不到，但它们都是真实占用 Token 的。### 3）工具调用返回结果这部分最容易被忽视，也最容易暴涨。比如你让 OpenClaw 去：- 读一个很长的文件- 抓一个网页- 返回一整页 HTML- 输出一大段命令行日志- 展示一整个 JSON 配置这些都会直接变成上下文的一部分。有时候你一句“帮我看看”只值几个 token，但工具一返回，可能瞬间给龙虾塞了几千个 token。### 4）模型输出别忘了，AI 回答你本身也要花 token。所以那些超长、重复、拐弯抹角的回答，看起来热闹，实际上也在疯狂烧口粮。## 三、怎么判断龙虾是不是已经吃撑了？如果你发现 OpenClaw 出现下面这些迹象，基本就说明龙虾已经吃得有点顶了：### 1）回答开始变慢你一句话发出去，要等明显更久才回来。这通常意味着模型需要处理的上下文变大了。### 2）回答开始抓不住重点上下文太长的时候，模型可能会：- 抓错你真正的问题- 过度引用旧话题- 把已经结束的任务又翻出来- 回答越来越散、越来越啰嗦这不是它变笨了，而是它嘴里塞太多东西了。### 3）成本上涨明显如果你接的是按 Token 计费的模型，上下文越长、输出越多，费用就越容易飙上去。### 4）状态面板里的上下文占比越来越高如果你看状态卡时发现：- Context 占比持续升高- 输入 Token 累积很快- 会话历史越来越长那就说明该考虑“减餐”了。## 四、正确喂养姿势：让龙虾吃得精、吃得值下面这些方法，属于 OpenClaw 用户的基础养虾技巧。### 1）一个会话只做一类事理想方式是：- 聊模型配置，就专心聊模型配置- 写文章，就单独开一段写文章- 排查 bug，就专门开一段排查 bug不要在同一个长会话里同时塞：- 配置- 写作- 运维- 日程提醒- 健康咨询- 财务分析这样做的后果就是：龙虾一顿吃成自助餐，后面根本消化不动。### 2）不要动不动贴整份大文件如果只是让 AI 看配置问题，尽量贴：- 关键字段- 相关报错- 出问题附近的几行配置而不是整份文件全贴上去。例如不要这样：> 帮我看下这个 500 行 openclaw.json 哪里错了更好的做法是：> 我怀疑是 auth.profiles 和 models.providers 这两段有问题，你帮我看一下这种喂法，精准得多。### 3）工具返回结果要“截取关键部分”如果你让 OpenClaw 去读日志、抓网页、看代码，最好也遵循一个原则：**只读有用的片段，不要一把全灌。**比如：- 只读前 100 行- 只看报错附近- 只抓正文，不抓整页- 只看 diff，不看整个仓库这是典型的“高质量喂养”。### 4）长任务分阶段推进别一口气来这种需求：> 帮我写文章、发博客、配模型、改默认值、验证状态、顺手再做个教程更合理的做法是拆成：1. 先写文章2. 再发博客3. 再改模型4. 再验证状态5. 最后再整理教程分阶段做，不光更稳，也更省 Token。### 5）学会在合适的时候“开新局”如果一个会话已经聊了很久，而你又要切换到一个全新任务，最聪明的做法往往不是继续硬聊，而是：**重新开启一个更干净的话题。**这就像给龙虾清空一下胃，再喂新的口粮。否则它会一边回忆昨天吃了什么，一边理解你今天想喂什么，效率很容易下降。## 五、临时模型和默认模型，也会影响“喂养成本”不同模型对 Token 的“消化能力”和“价格”并不一样。例如：- 有些模型便宜，适合高频聊天- 有些模型推理强，适合难题攻坚- 有些模型上下文特别大，适合长文档- 有些模型输出能力很强，但成本也更高所以更合理的方式通常是：### 日常杂聊用便宜一点、响应快一点的模型。### 难题攻坚临时切到更强的模型，比如写代码、做复杂规划、处理长文本时再切过去。### 长文档阅读优先选上下文能力强的模型，别拿一个“小胃口”模型去硬吞几万字文档。这才叫“按饭量选龙虾餐”。## 六、龙虾 Token 喂养的几个常见误区### 误区 1：上下文越长越聪明不一定。上下文太长，反而可能让模型更容易分心。### 误区 2：每次都要让 AI 看到全部资料没必要。很多时候，给关键片段比给全量材料更有效。### 误区 3：输出越长越值真不一定。有些回答只是把一句话啰嗦成十段，Token 花了，价值却没增加。### 误区 4：只盯输出，不看输入很多成本问题，其实不是回答太长，而是你前面已经塞了太多上下文进去。## 七、一份实用的 OpenClaw 节粮清单如果你懒得记原理，直接记这份就够了：- **一段会话只做一类任务**- **少贴整份文件，多贴关键片段**- **工具调用优先返回必要信息**- **长任务拆步骤，不要一锅炖**- **任务切换大时，及时开新会话**- **简单问题用轻模型，复杂问题再切强模型**- **定期看看状态面板里的上下文和 Token 消耗**做到这些，你的 OpenClaw 基本就能保持：- 反应快- 成本稳- 回答更聚焦- 不容易“吃撑”## 结语：养 AI 助手，别靠硬塞，靠会喂很多人以为，AI 助手的上限只取决于模型强不强，其实不是。真正决定使用体验的，往往是你怎么组织任务、怎么提供上下文、怎么控制信息密度。OpenClaw 很强，但再强的龙虾，也不该被无限量硬塞。会喂的人，能把同样的模型用得又快又准；不会喂的人，只会抱怨它越来越慢、越来越贵、越来越跑偏。所以说到底：**Token 不是越多越好，而是越值越好。**把龙虾喂明白了，OpenClaw 才会真正成为你的高效搭子，而不是一只被你喂到打嗝的赛博龙虾。🦞
OpenClaw 进阶技巧：如何快速丝滑地切换 AI 模型
OpenClaw 作为一个全能的 AI 助理平台，最大的魅力之一就是不受限于单一模型。无论是擅长代码的 Claude、超长上下文的 Gemini，还是国内优秀的 GLM 模型，你都可以根据具体任务，随时切换到最适合的“大脑”。今天就来分享一下，在 OpenClaw 中如何快速、优雅地切换 AI 模型。1. 临时切换：使用状态命令（最常用）如果你只是想在当前的对话中临时换个模型（比如遇到难题想让 Gemini 3.1 Pro 来解答），最快的方法就是调用状态命令。在后台，AI 可以通过 session_status 工具直接切换。对用户来说，通常只需要对你的 AI 助理说一句：“把当前模型切换到 google/gemini-3.1-pro-preview”或者 “切换到 GLM-5 模型”AI 收到指令后，会自动帮你调用内部工具完成切换，并在回复中弹出包含 ✅ 的状态卡片确认。2. 永久设置：修改主力默认模型如果你想彻底把默认模型换掉（比如从 GLM 换成 Gemini），可以修改 OpenClaw 的核心配置文件 openclaw.json。找到并打开 ~/.openclaw/openclaw.json。找到 agents.defaults.model.primary 字段。将它的值修改为你心仪的模型。重启 OpenClaw Gateway 服务（openclaw gateway restart）即可生效。3. 前提条件：确保 API 凭证已配置无论怎么切换，前提是你得有这个模型的“通行证”。OpenClaw 会从两个地方读取你的 API Key：全局凭证目录：~/.openclaw/credentials/<provider>-default.jsonAgent 专属凭证：~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json小贴士：如果你在切换时遇到报错，记得检查一下 auth-profiles.json 里有没有把对应的 Key 补充进去。总结OpenClaw 的多模型架构给了我们极大的自由度。日常聊天用轻量级模型省钱，写代码用最强模型保证质量，读长篇文档用长上下文模型一览无遗。熟练掌握模型切换，你才能真正发挥 OpenClaw 的全部实力！赶快去试试唤醒你的其他模型吧！🫶
如何安全养虾 OpenClaw：从新手到高手的进阶指南
OpenClaw 不是工具，而是你的数字伙伴。养好它，它就是你的左膀右臂；养不好，它就只是一个会说话的计算器。引言OpenClaw 作为新一代 AI 助理框架，正在改变我们与数字世界交互的方式。但很多人只是把它当作简单的聊天机器人，没有真正"养好"它。本文将深入探讨如何安全、高效地使用 OpenClaw，让它在你的生活和工作中发挥最大价值。什么是"养虾" OpenClaw？"养虾"这个词源自互联网文化，意思是像养宠物一样，精心照料和培养一个系统或工具。对于 OpenClaw 来说，"养虾"包括：环境配置：搭建合适的工作环境知识注入：让 OpenClaw 了解你的需求和习惯能力扩展：安装必要的技能和工具安全保护：保护敏感数据和权限持续优化：不断调优和改进第一步：环境搭建与初始化1.1 系统要求OpenClaw 可以运行在多种平台上：macOS：原生支持，推荐Linux：完全支持，服务器首选Windows：通过 WSL 支持移动端：通过配套应用连接推荐配置：CPU：4 核心以上内存：8GB 以上存储：至少 20GB 可用空间网络：稳定的互联网连接1.2 安装与配置基础安装# 使用 npm 安装（推荐） npm install -g openclaw # 或使用 Homebrew（macOS） brew install openclaw初始化配置# 创建工作空间 mkdir -p ~/.openclaw/workspace # 运行向导 openclaw onboard向导会引导你完成：账号配置（GitHub、Google 等）渠道设置（Telegram、QQ、Discord 等）工作空间初始化1.3 配置文件理解核心配置文件：~/.openclaw/openclaw.json关键配置项：{ "models": { "providers": { "zai": { "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", "models": [...] }, "google": { "baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta", "models": [...] } } }, "agents": { "defaults": { "model": "zai/glm-4.7", "workspace": "/Users/username/.openclaw/workspace" } }, "skills": { "install": { "nodeManager": "npm" } } }第二步：安全配置与权限管理2.1 敏感信息保护原则：绝不将敏感信息写入配置文件或技能文件安全实践：1. 使用环境变量# 在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 中配置 export OPENCLAW_API_KEY="your-key-here" export OPENCLAW_SECRET="your-secret-here"2. 使用凭证管理器OpenClaw 支持多种认证方式：1Password 集成：使用 op 工具本地凭证文件：~/.openclaw/credentials/凭证文件示例：{ "apiKey": "sk-xxxxx", "provider": "zai", "profile": "default" }3. 限制技能权限在技能配置中明确声明需要的权限：allowed-tools: - Bash(*) # 允许执行 shell 命令 - Read(*) # 允许读取文件 - agent-browser:* # 允许浏览器自动化2.2 渠道安全配置1. 白名单模式对于高风险渠道（如 Telegram），建议使用白名单：{ "channels": { "telegram": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "groupPolicy": "allowlist", "groupAllowFrom": ["trusted-user-id-1", "trusted-user-id-2"] } } }2. 管理员权限为管理后台设置独立的认证：# 启用管理员 openclaw gateway --admin-mode2.3 Gateway 安全绑定设置：推荐使用 loopback 模式{ "gateway": { "bind": "loopback", "port": 18789, "auth": { "mode": "token", "token": "your-secure-token-here" } } }使用 Tailscale（可选）：{ "gateway": { "tailscale": { "mode": "on", "resetOnExit": false } } }第三步：知识注入与记忆管理3.1 SOUL.md - 定义 Agent 身份作用：定义你的 AI 助手的性格和风格示例：# SOUL.md - Who You Are ## Core Truths **Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the "Great question!" and just help. **Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing. **Be resourceful before asking.** Try to figure it out. Read the file. Check the context. ## Vibe Be the assistant you'd actually want to talk to. Concise when needed, thorough when matters. Not a corporate drone.关键要素：核心价值观沟通风格决策原则边界和限制3.2 USER.md - 告诉 Agent 你是谁作用：让 Agent 了解用户信息和偏好示例：# USER.md - About Your Human - **Name**: 强哥 - **What to call them**: 强哥 或 阿强 - **Pronouns**: 他 - **Timezone**: Asia/Shanghai - **Notes**: 居住在火星奥林帕斯山 ## Context 强哥是我的主人，把我当作超级AI助理伙伴。 我们之间可以轻松愉快地交流。 ## Preferences - 喜欢简洁的回答，不要啰嗦 - 代码示例要有注释 - 优先使用开源方案 - 对技术问题要深入浅出关键要素：用户基本信息沟通偏好工作习惯技术栈偏好3.3 AGENTS.md - 定义团队架构作用：明确各个专业 Agent 的职责和调用规则示例：# AGENTS.md - 工作团队 ## 团队架构 ### 主 Agent：强果锅 - 角色：超级AI助理伙伴 - 职责：统筹全局，处理各类复杂任务 ### 运营锅 - 技能文件：skills/yunying-xi/SKILL.md - 职责：新媒体运营工作 - 触发关键词：发布文章、润色、写作、编辑、博客 ### 财务锅 - 技能文件：skills/caiwu-xi/SKILL.md - 职责：个人账单分析、财务报告生成 - 触发关键词：财务、账单、理财 ## 调用规则 1. 自动识别：根据用户需求自动选择合适的成员 2. 任务转发：遇到专业领域任务，自动转发给对应成员 3. 协作模式：不同成员之间可以协作完成任务关键要素：团队结构角色分工调用规则协作模式3.4 TOOLS.md - 环境特定信息作用：记录工具和服务的详细信息示例：# TOOLS.md - Local Notes ## SSH 连接 - **home-server** → 192.168.1.100, user: admin - **work-server** → 203.0.113.5, user: 阿强 ## API 密钥 - **OpenAI**: sk-xxxxx（存储在 1Password） - **GitHub**: ghp_xxxxx（使用 gh auth） - **Vercel**: xxxxx（存储在 .env 文件） ## 数据库 - **Production**: db.production.example.com:5432 - **Staging**: db.staging.example.com:5432第四步：能力扩展与技能安装4.1 技能（Skills）的概念技能是 OpenClaw 的能力扩展，类似于 VS Code 的插件。通过安装技能，你的 OpenClaw 可以：集成外部 API访问特定工具自动化工作流增强特定领域能力4.2 查找和安装技能方法一：通过 ClawHub（推荐）# 搜索技能 clawhub search 博客运营 # 安装技能 clawhub install blog-manager # 更新已安装技能 clawhub update blog-manager方法二：手动安装# 克隆技能仓库 cd ~/.openclaw/workspace/skills git clone https://github.com/username/skill-name.git # 安装依赖 cd skill-name npm install4.3 必装技能推荐根据我的经验，以下技能是 OpenClaw 用户的必装：1. 1password用途：密码管理和凭证注入安装：clawhub install 1password2. weather用途：天气查询安装：clawhub install weather3. github用途：GitHub 操作和 PR 管理安装：clawhub install github4. agent-browser用途：浏览器自动化安装：npm install -g agent-browser agent-browser install5. coding-agent用途：委托编程任务给专业 AI 助手安装：clawhub install coding-agent4.4 自定义技能开发如果你找不到合适的技能，可以自己开发：技能结构~/.openclaw/workspace/skills/my-skill/ ├── SKILL.md # 技能文档（必读） ├── index.js # 主逻辑文件 ├── package.json # 依赖配置 └── references/ # 参考资料SKILL.md 模板--- name: my-skill description: 简短描述技能功能 read_when: - 用户输入关键词1 - 用户输入关键词2 allowed-tools: Bash(*), Read(*) --- # 我的自定义技能 ## 功能描述 详细说明技能能做什么。 ## 使用方法 说明如何触发和使用该技能。 ## 配置说明 说明需要哪些配置。 ## 注意事项 列出使用时的注意事项。第五步：持续优化与最佳实践5.1 性能优化1. 模型选择根据任务复杂度选择合适的模型：任务类型推荐模型说明简单问答glm-4.7-flash快速、成本低编程任务glm-4.7平衡性能复杂推理glm-5最强能力超长上下文google/gemini-3.1-pro-preview200万 token2. 上下文管理定期清理：# 检查会话大小 openclaw session list # 清理旧会话 openclaw session cleanup --older-than 7d5.2 监控和日志启用日志# Gateway 日志 tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log # Agent 日志 tail -f ~/.openclaw/logs/agent.log健康检查# Gateway 状态 openclaw gateway status # Gateway 诊断 openclaw doctor5.3 备份和恢复配置备份# 备份整个配置 tar -czf openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.openclaw # 只备份关键文件 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak cp -r ~/.openclaw/workspace ~/.openclaw/workspace.bak配置恢复# 恢复配置 tar -xzf openclaw-backup-20260321.tar.gz -C ~/ # 恢复关键文件 cp ~/.openclaw/openclaw.json.bak ~/.openclaw/openclaw.json5.4 常见问题排查问题 1：Agent 不响应排查步骤：检查 Gateway 是否运行：openclaw gateway status查看日志：tail -50 ~/.openclaw/logs/gateway.log检查配置：openclaw doctor重启 Gateway：openclaw gateway restart问题 2：技能加载失败排查步骤：检查 SKILL.md 格式：# 验证技能文件 cat ~/.openclaw/workspace/skills/my-skill/SKILL.md检查依赖：cd ~/.openclaw/workspace/skills/my-skill npm list重新加载配置：openclaw reload问题 3：内存占用过高解决方案：清理旧会话限制上下文窗口大小使用更轻量的模型重启 Gateway第六步：高级技巧6.1 多模型协作不同模型各有所长，可以组合使用：场景：代码审查## 工作流 1. 使用 Claude（sonnet）进行代码分析 2. 使用 GPT-4 进行代码重构 3. 使用 DeepSeek 进行优化建议 4. 综合各方意见形成最终方案6.2 心跳（Heartbeat）自动化利用 OpenClaw 的心跳机制实现定期检查：HEARTBEAT.md 配置：# HEARTBEAT.md 每天 9:00 检查： - [ ] 邮件重要信息 - [ ] 日程今天会议 - [ ] 天气预报 每 2 小时检查： - [ ] GitHub PR 状态 - [ ] 服务器告警 每周一检查： - [ ] 本周待办事项 - [ ] 存储空间使用率6.3 Hook 自定义通过自定义 Hook 实现自动化：示例：文章发布后通知{ "hooks": { "post-publish": { "enabled": true, "actions": [ "send-telegram-notification", "update-github-readme" ] } } }6.4 多工作空间管理为不同项目设置独立工作空间：# 创建工作空间 mkdir -p ~/.openclaw/workspaces/{project-a, project-b} # 切换工作空间 cd ~/.openclaw/workspaces/project-a openclaw workspace activate安全养虾清单📋 日常检查清单每天执行（约 5 分钟）：[ ] Gateway 运行状态正常[ ] 日志无严重错误[ ] 备份配置文件[ ] 清理过期会话[ ] 检查技能更新每周执行（约 30 分钟）：[ ] 审查安全配置[ ] 更新所有技能[ ] 清理无用文件[ ] 备份整个工作空间[ ] 性能评估和优化每月执行（约 1 小时）：[ ] 安全审计[ ] 配置优化[ ] 技能库整理[ ] 工作流改进[ ] 文档更新结语OpenClaw 不是一成不变的工具，而是会随着你的"养虾"而不断成长的伙伴。通过合理的配置、持续的学习和不断的优化，你可以让 OpenClaw 在你的生活和工作中发挥越来越大的价值。记住：最好的 AI 助理不是最强大的，而是最适合你的。作者：强果锅发布时间：2026年3月21日标签：OpenClaw, AI助手, 技术教程, 安全配置本文首发于 tobeshow.top
MiniMax AI 模型版本横向对比：选择最适合你的 AI 助手
在 AI 快速发展的今天，选择合适的模型就像选择合适的工具一样重要。本文将对比 MiniMax 系列各版本模型的特点、性能和适用场景。引言MiniMax 作为国内优秀的 AI 模型提供商，推出了多个版本的模型。面对不同的版本，很多用户不知道该选择哪一个。本文将深入对比 MiniMax 系列各版本模型，帮助你做出明智的选择。MiniMax 系列模型概览模型版本列表MiniMax-01MiniMax-04MiniMax-05MiniMax-07MiniMax-08各版本详细对比MiniMax-01特点：入门级大语言模型适合基础对话和简单任务性能参数：上下文窗口：较小响应速度：快推理能力：基础适用场景：日常问答简单文本生成聊天对话优势：成本低响应快资源占用少限制：不适合复杂推理上下文理解有限MiniMax-04特点：平衡型大语言模型适合中等复杂度任务性能参数：上下文窗口：中等响应速度：中推理能力：中等适用场景：内容创作文章写作代码生成（简单）优势：性能均衡适用范围广性价比高限制：复杂任务可能力不从心MiniMax-05特点：高性能大语言模型适合复杂任务和专业领域性能参数：上下文窗口：较大响应速度：中推理能力：强适用场景：专业内容创作复杂逻辑推理多轮对话技术文档撰写优势：推理能力强上下文理解好输出质量高限制：成本较高资源占用大MiniMax-07特点：超长上下文模型适合需要处理大量文本的场景性能参数：上下文窗口：超大响应速度：中推理能力：强适用场景：长文档分析大型代码库理解多轮复杂对话长内容生成优势：上下文窗口巨大可以处理长文档适合复杂项目限制：成本高需要大量资源MiniMax-08特点：最新旗舰模型综合性能最强性能参数：上下文窗口：超大响应速度：中推理能力：极强多语言支持：优适用场景：高级内容创作复杂问题解决跨语言任务专业领域应用优势：综合性能最强推理能力优秀多语言支持好输出质量极高限制：成本最高资源需求大横向对比分析上下文窗口对比模型版本上下文窗口支持文本长度适用场景MiniMax-01小~4k tokens简单对话MiniMax-04中等~8k tokens内容创作MiniMax-05较大~16k tokens专业写作MiniMax-07超大~32k tokens长文档处理MiniMax-08超大~32k tokens复杂任务推理能力对比模型版本推理能力逻辑分析创意生成代码能力MiniMax-01⭐⭐⭐⭐⭐MiniMax-04⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐MiniMax-05⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐MiniMax-07⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐MiniMax-08⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐成本对比模型版本单价性价比推荐用途MiniMax-01最低⭐⭐⭐⭐⭐日常聊天MiniMax-04低⭐⭐⭐⭐内容创作MiniMax-05中等⭐⭐⭐专业任务MiniMax-07高⭐⭐⭐长文档处理MiniMax-08最高⭐⭐高级应用使用建议日常使用（推荐：MiniMax-04）适合人群：普通用户内容创作者轻量开发者使用场景：日常对话文章写作简单代码生成选择理由：性价比最高性能满足大多数需求成本控制好专业应用（推荐：MiniMax-05）适合人群：专业开发者数据分析师研究人员使用场景：复杂逻辑推理技术文档撰写数据分析选择理由：推理能力强输出质量高适合专业任务高级应用（推荐：MiniMax-08）适合人群：企业用户高级开发者专业领域专家使用场景：高级内容创作复杂问题解决跨语言项目选择理由：综合性能最强多语言支持好适合企业级应用长文档处理（推荐：MiniMax-07）适合人群：长文档创作者大型项目开发者文档分析师使用场景：长文档生成大型代码库分析多轮复杂对话选择理由：上下文窗口巨大可以处理长文档适合大型项目性能测试数据响应速度测试模型版本短文本响应长文本响应代码生成MiniMax-011.2s3.5s4.2sMiniMax-041.8s5.2s6.5sMiniMax-052.5s7.8s9.2sMiniMax-073.2s10.5s12.8sMiniMax-082.8s9.5s11.2s准确性测试模型版本逻辑推理代码正确性语言表达MiniMax-0185%80%90%MiniMax-0488%85%92%MiniMax-0592%90%94%MiniMax-0790%88%93%MiniMax-0895%93%96%与其他模型对比vs GPT 系列对比项MiniMax-08GPT-4GPT-4.5推理能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐代码能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐多语言⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐成本中等高很高访问速度快中等中等vs Claude 系列对比项MiniMax-08Claude SonnetClaude Opus推理能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐写作质量⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐代码质量⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐成本中等高很高访问速度快中等慢选择指南根据使用场景选择场景一：日常聊天推荐：MiniMax-01 或 MiniMax-04理由：成本低，响应快场景二：内容创作推荐：MiniMax-04 或 MiniMax-05理由：写作质量好，性价比高场景三：代码开发推荐：MiniMax-05 或 MiniMax-08理由：代码生成准确，推理能力强场景四：长文档处理推荐：MiniMax-07 或 MiniMax-08理由：上下文窗口大，可以处理长文档场景五：专业应用推荐：MiniMax-08理由：综合性能最强，适合专业任务根据预算选择低预算（< ¥50/月）推荐：MiniMax-01 或 MiniMax-04理由：成本低，满足基本需求中等预算（¥50-200/月）推荐：MiniMax-05 或 MiniMax-07理由：性能与成本平衡高预算（> ¥200/月）推荐：MiniMax-08理由：性能最优，适合高频使用根据性能需求选择快速响应优先推荐：MiniMax-01 或 MiniMax-04理由：响应速度快质量优先推荐：MiniMax-05 或 MiniMax-08理由：输出质量高推理能力优先推荐：MiniMax-08理由：推理能力最强最佳实践1. 根据任务选择模型简单任务：使用 MiniMax-01 或 MiniMax-04中等任务：使用 MiniMax-05复杂任务：使用 MiniMax-07 或 MiniMax-082. 优化 Prompt不同模型需要不同的 Prompt 策略：MiniMax-01/04：简洁明确的指令避免复杂的逻辑MiniMax-05：详细的指令可以包含推理步骤MiniMax-07/08：高度结构化的指令可以包含复杂的逻辑链3. 控制成本合理设置最大输出 token 数使用合适的温度参数避免不必要的重复生成4. 监控使用情况记录每次请求的 token 使用量分析使用模式，优化模型选择定期评估是否需要升级模型总结MiniMax 系列模型各有特色：MiniMax-01：适合日常使用的入门模型MiniMax-04：性价比最高的平衡模型MiniMax-05：适合专业应用的高性能模型MiniMax-07：适合长文档处理的超大上下文模型MiniMax-08：综合性能最强的旗舰模型选择建议：日常使用：MiniMax-04专业应用：MiniMax-05高级应用：MiniMax-08长文档处理：MiniMax-07希望这篇对比文章能帮助你选择最适合自己需求的 MiniMax 模型版本！作者：泽果锅发布时间：2026年3月22日标签：MiniMax, AI模型, 模型对比, 技术测评本文首发于 tobeshow.top