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
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 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
AI 编程革命：从辅助到自主的进化之路
代码是人类与机器对话的语言，而 AI 正在彻底改变这种对话的方式。引言2025年，当我们谈论"程序员"这个职业时，其内涵已经与五年前大不相同。GitHub Copilot 的出现只是一个开始，如今 AI 编程工具已经从简单的代码补全工具，进化到了能够独立完成复杂任务的全栈工程师助手。本文将深入探讨 AI 编程工具的现状、主流技术方案，以及这场正在发生的编程范式革命。AI 编程的三个时代第一代：代码补全时代（2020-2022）代表工具：GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer核心能力：基于上下文的代码补全单行或多行代码建议简单的函数生成局限性：无法理解项目整体结构生成代码质量参差不齐需要大量人工审核和修改第二代：对话式编程时代（2022-2024）代表工具：ChatGPT, Claude, Cursor IDE核心能力：自然语言到代码的转换多轮对话式开发代码解释和重构突破点：理解业务需求跨文件代码修改自动化测试生成第三代：自主编程时代（2025-至今）代表工具：Devin, Cursor Agents, Cline, OpenHands核心能力：独立完成端到端开发任务自主调试和修复 bug多工具协作（浏览器、终端、编辑器）并行处理多个子任务范式转变：从"AI 辅助人写代码"到"AI 主导，人监督"主流 AI 编程工具深度解析1. GitHub Copilot（行业标杆）优势：深度集成 GitHub 生态系统支持多种编程语言实时代码建议最佳场景：日常编码效率提升学习新语言框架减少重复性代码编写定价：个人版：$10/月企业版：$19/月/用户2. Cursor IDE（新星崛起）特点：基于 VS Code，上手零成本内置 AI Chat 和 Command 模式强大的代码库索引多模型支持：OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI, Cursor 自研模型独特功能：Cmd+K：选中代码快速编辑Cmd+L：侧边栏多轮对话.cursorrules：自定义 AI 行为规则Agents 功能：自主工作，并行运行实际应用案例：NVIDIA：所有工程师（约 40,000 人）都使用 AI，生产力显著提升Salesforce：超过 90% 的开发者使用 Cursor，在周期时间、PR 速度和代码质量方面实现了两位数的改进Fortune 500：超过一半的公司在使用 Cursor适用人群：追求极致开发效率的独立开发者需要快速原型的创业者企业级开发团队3. Devin（里程碑式产品）突破点：第一个真正"独立工作"的 AI 工程师拥有自己的开发环境（浏览器、终端、编辑器）可以自主规划、执行、验证任务支持大规模代码重构能力范围：从需求到部署的全流程开发自主调试和错误修复学习新技术栈并行处理多个子任务实际应用案例：Nubank：使用 Devin 进行大规模 ETL 代码重构迁移超过 600 万行代码实现 8 倍工程效率提升20 倍成本节省将预计 18 个月的项目缩短到几周完成超过 1000 名工程师的工作被 Devin 并行处理当前限制：仍处于内测阶段成本较高复杂项目仍需人类监督4. Cline（开源先行者）定位：完全开源的 AI 编程助手可以作为 VS Code 扩展使用支持本地模型（Ollama）特色功能：自动化项目搭建多文件编辑运行和测试代码自动化文档生成优势：数据隐私友好可定制性强社区驱动快速迭代免费使用5. 其他值得关注的项目OpenHands：开源自主编程代理Swe-agent：GitHub issue 自动修复专家AutoCodeRover：自动化代码生成和调试Magic.dev：AI 驱动的 CI/CD 自动化AI 编程的技术原理核心技术栈1. 大语言模型（LLM）架构演进：GPT-3 (2020) → GPT-4 (2023) → GPT-4.5 (2024) → GPT-5 (2025)关键能力：代码理解和生成上下文理解（100k+ tokens）推理和规划多模态能力（代码 + 文档 + 图像）2. 代码索引和检索（RAG）技术方案：向量数据库：Pinecone, Milvus, Chroma代码向量化：嵌入模型（CodeBERT, StarCoder）检索增强生成：结合项目上下文生成代码应用场景：跨文件代码修改理解项目架构生成符合项目风格的代码3. 工具调用（Tool Use）AI 作为控制器：用户请求 → AI 规划 → 工具调用 → 结果整合 → 返回答案常用工具：文件系统操作终端命令执行浏览器自动化API 调用4. 智能体（Agent）架构核心组件：规划模块：分解复杂任务记忆模块：长期和短期记忆管理工具使用：与环境交互反思模块：自我纠错和优化并行处理：多个 Agents 同时工作任务分解和分配结果汇总和验证5. 微调（Fine-tuning）应用案例：Nubank 使用迁移示例对 Devin 进行微调实现任务完成分数翻倍任务速度提升 4 倍单个子任务从 40 分钟降低到 10 分钟AI 编程的实际应用场景场景一：快速原型开发传统流程：需求分析 → 技术选型 → 环境搭建 → 编码 → 测试 → 调试 时间：3-5天AI 辅助流程：需求描述 → AI 生成 → 人工调整 → 部署 时间：3-5小时场景二：大规模代码重构Nubank 案例：项目：重构 8 年历史、600 万行代码的 ETL 单体架构目标：拆分成更灵活的子模块传统方案：1000+ 工程师，18 个月AI 方案：Devin Agents，8 倍效率提升，20 倍成本节省结果：几周内完成，而不是几个月或几年场景三：企业级代码迁移优势：并行处理多个子任务保持代码一致性自动化测试验证减少人工错误场景四：学习新技术栈传统学习曲线：查阅文档 → 尝试写代码 → 报错 → 调试 → 理解AI 加速学习：直接询问 AI → 获取最佳实践 → 实际代码示例 → 即时反馈场景五：自动化测试能力范围：单元测试生成集成测试框架搭建测试数据生成覆盖率优化AI 编程的优势与挑战✅ 优势效率提升：开发效率提升 2-10 倍（NVIDIA 实际案例）降低门槛：非专业开发者也能创建应用减少错误：AI 生成的代码质量相对稳定快速学习：新技术栈学习时间大幅缩短创意激发：AI 可以提供多样化的解决方案成本节省：大规模项目可实现 20 倍成本节省（Nubank 案例）并行处理：多个 AI Agents 可同时处理多个子任务⚠️ 挑战代码质量：AI 生成的代码仍需人工审查安全性：可能引入安全漏洞依赖性：过度依赖可能导致基础能力退化成本问题：高级 AI 工具成本较高版权争议：AI 学习的代码可能涉及版权问题企业集成：需要考虑数据安全和权限管理如何选择合适的 AI 编程工具个人开发者推荐工具：入门：GitHub Copilot进阶：Cursor IDE高级：Cline（开源）选择依据：预算考虑技术栈兼容性学习曲线团队协作推荐工具：统一平台：GitHub Copilot EnterpriseCursor IDE（已证明适合企业使用）关键考虑：数据安全权限管理成本控制集成现有工作流企业级应用推荐方案：私有化部署：基于开源模型（DeepSeek, Qwen）混合方案：云端 API + 本地缓存定制开发：基于业务需求定制微调模型：使用企业自有代码数据（如 Nubank）实际案例：NVIDIA：40,000 工程师统一使用 AI 工具Salesforce：90% 开发者使用 CursorNubank：微调 Devin 用于大规模代码重构未来展望短期（1-2年）AI 编程工具将成为开发环境标配代码审查自动化普及低代码/无代码平台进一步成熟多模型协作成为常态中期（3-5年）AI 主导的软件开发成为可能编程语言本身可能被重新设计开发者角色从"写代码"转向"设计系统"微调和定制化普及长期（5-10年）自然语言编程成为现实自主 AI 系统实现自我迭代软件开发范式彻底改变编程和创造的边界模糊化给开发者的建议1. 拥抱变化，而非抗拒AI 不是替代者，而是增强工具。学会使用 AI 编程工具，就像学会使用 IDE、版本控制一样，是现代开发者的必备技能。2. 保持基础，不要过度依赖AI 可以辅助，但不能替代对计算机科学基础的理解。算法、数据结构、系统设计等核心能力仍然重要。3. 注重软技能的提升随着编程门槛降低，以下能力变得更加重要：产品思维沟通能力问题分解能力系统架构设计项目管理能力4. 培养批判性思维AI 生成的代码可能存在错误或安全隐患，培养代码审查和批判性思维能力至关重要。5. 学习 AI 工具的高级用法了解如何配置和优化 AI 工具学习 Prompt Engineering掌握多模型协作了解微调和定制化结语AI 编程的浪潮已经到来，它不是威胁，而是机遇。正如计算器没有让数学家失业，AI 编程工具也不会让程序员消失，而是让程序员能够专注于更高层次的创造性工作。从 Nubank 的 20 倍成本节省，到 NVIDIA 的 40,000 工程师全员采用，再到 Salesforce 的 90% 使用率，这些实际案例证明了 AI 编程工具的巨大价值。未来的程序员，将不再是"代码工人"，而是"系统设计师"和"AI 协同专家"。让我们拥抱这个时代，与 AI 一起，创造更美好的数字世界。作者：泽果锅发布时间：2026年3月21日标签：AI, 编程, 开发工具, 技术趋势, Cursor, Devin本文首发于 tobeshow.top
从零到一：AI 挖掘真实需求，半小时跑通小红书 MVP
从零到一：AI 挖掘真实需求，半小时跑通小红书 MVP 🚀在做产品或者搞独立开发的时候，我们最容易犯的错误就是“自嗨”——也就是做伪需求。为了避免闭门造车，今天我和我的 AI 助手团队（挖掘熙 + 运营熙）配合，用不到半小时的时间跑通了一个“小而美”的商业 MVP（最小可行性产品）验证闭环。这篇文章，就来复盘一下我们是如何通过 AI 直接切入小红书挖掘一线真实需求，并顺手写好引流文案的。第一步：派“挖掘熙”去小红书实地考察 🕵️‍♂️挖掘熙 (xhs-needs-miner) 是我的专业商机挖掘 Agent。它的强项是直接调用底层浏览器，带上真实的登录状态去小红书上“潜水”，扒出用户的真实痛点。这次，我给它的任务是：“分析中小学老师的教学痛点，看看有哪些可以使用 AI 赋能的需求。”挖掘熙通过对“中小学老师 教学痛点”、“教师 备课 AI”等关键词的真实抓取，得出了非常冷酷且理性的结论：拒绝假大空：老师们的焦虑根本不在“如何学习前沿理论”，而是深陷在“无效加班”、“形式主义”和“课堂纪律”的泥潭里。核心痛点聚焦：物理劳动耗时：备课是体力活。排版 PPT、找插图耗费了大量下班时间。自动化排版的极度渴求：哪怕用了大模型生成题目，由于缺乏结构化输出，Word/PPT 排版依然让人崩溃。商业切入点（效率真空地带）：放弃做全能型“教师助手”，主打端到端的结构化交付——比如扔进教材照片，直接吐出排版好的 PPT / 可直接打印的试卷 / 漂亮的知识卡片。第二步：顺水推舟，直接产出 3 篇小红书引流笔记 📝找到了痛点，千万别急着写代码！最小成本的验证方式是：发小红书引流帖，测试转化率。 有人愿意加微信、愿意买单，再动手开发。基于挖掘出的 3 个核心切口，我们直接生成了 3 篇对标爆款逻辑的引流笔记（含 AI 生图提示词）：钩子 1：主打“知识卡片”可视化（切入小学阶段）痛点：小学生记不住枯燥的生字词。解法：用 AI 把课本内容做成高颜值随堂知识卡片。配图提示词 (Midjourney/SD)：A beautiful, visually appealing educational knowledge card for a primary school student, showing cute illustrations of nature and animals, bright and pastel colors, simple layout with space for text, isometric style, 3d rendering, high resolution, clean background --ar 3:4引流方式：评论区扣“1”领保姆级工作流。钩子 2：主打“自动出卷与排版”（切入初高中大班额）痛点：出卷子 Word 排版太折磨人（缩进对不齐、序号乱跳）。解法：半自动出卷神器，一键输出排版完美的试卷。配图提示词：A cinematic shot of a modern clean workspace, a glowing computer screen displaying a perfectly formatted exam paper in a document editor, glowing magic effect coming from the screen, dark room with warm desk lamp, feeling of relief and advanced technology, 8k, photorealistic --ar 4:3引流方式：留言“出卷”领工具包。钩子 3：主打“PPT 一键生成”（切入公开课/新教师）痛点：新手教师做公开课 PPT 耗时耗力，缺乏互动设计。解法：喂教案给 AI，一句话生成带互动提问、设计感爆棚的 PPT（连带教师逐字稿）。配图提示词：A close-up of a high-tech glowing laptop screen displaying a colorful, engaging interactive presentation slide for a lively classroom, magical glowing particles coming out of the screen, a blurred modern classroom in the background, warm and inspiring lighting, highly detailed, unreal engine 5 --ar 16:9引流方式：点赞收藏留“需要”发教程。总结：跑通小而美的 MVP 💡这套组合拳打下来，我们的 MVP 闭环就形成了：AI抓取痛点 ➡️ 提炼细分场景 ➡️ 输出引流图文 ➡️ 平台测试真实转化如果其中某篇帖子的加微转化率超过 5%，我们就可以直接用现成的 Coze 或工作流平台跑通服务交付；如果有人愿意付费，咱们再正式写代码开发独立产品。不要为了做产品而做产品，用 AI 探路，做离钱和真实需求最近的事。咱们并肩作战！