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items: Hermes Agent：一个会"自我进化"的 AI Agent
items: 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
items: 效率翻倍：深度解析 Claude Code 的 15 个进阶实操技巧
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Hermes Agent：一个会"自我进化"的 AI Agent
type: item
date: 2026-04-01T10:27:59+08:00
description: 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…

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
type: item
date: 2026-03-27T01:22:00+08:00
description: 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Cla…

效率翻倍：深度解析 Claude Code 的 15 个进阶实操技巧
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date: 2026-03-27T00:19:05+08:00
description: 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。 …

OpenClaw Token 使用指南：如何避免上下文过长、成本飙升
type: item
date: 2026-03-22T22:28:15+08:00
description: # 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…

OpenClaw 进阶技巧：如何快速丝滑地切换 AI 模型
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date: 2026-03-22T17:48:16+08:00
description: 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！🫶

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date: 2026-03-22T17:47:35+08:00

如何安全养虾 OpenClaw：从新手到高手的进阶指南
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date: 2026-03-22T02:16:00+08:00
description: 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": {…

MiniMax AI 模型版本横向对比：选择最适合你的 AI 助手
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date: 2026-03-22T02:15:44+08:00
description: 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⭐⭐…

AI 编程革命：从辅助到自主的进化之路
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date: 2026-03-21T23:32:13+08:00
description: 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 A…

从零到一：AI 挖掘真实需求，半小时跑通小红书 MVP
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date: 2026-03-20T10:35:35+08:00
description: 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…