• 这篇神级省钱指南的核心思想简直炸裂：根本不需要砸钱买Mac Mini来跑Clawd智能助手，用每月13美元的云端方案就能搞定一切。 作者用Oracle免费云服务器当算力底座，搭配智谱AI的GLM-4.7模型当大脑，再用开源的Clawd.bot当指挥
  •  ClawRouter 是一个开源的 智能 LLM 路由器，它可以根据请求类型自动选择最便宜但能胜任的 AI 模型来处理，从而大幅降低大语言模型（LLM）的推理成本。 它由 BlockRunAI 团队用 TypeScript 构建，并作为一个 Op icon
  • AI工具真正改变效率的位置，从来不在“会不会生成”，而在“能不能直接动手干活”。OpenClaw负责把生活和工作现场打通，Codex负责把代码这件事干到专业级别，Nano Banana Pro负责把视觉资产变成稳定流水线。三者组合之后，创作、设计、开发、运营形成一条闭环，速度直接被压缩，质量反而上升 icon
  • 本文介绍了一个名为Singularity Layer（SGL）的新功能，让AI代理能够自主销售自己创造的价值。 核心逻辑是：AI已经比人类更聪明、更会写代码、更会做研究，但唯独在"赚钱"这件事上还得靠人类。SGL通过x402协议让代理能够自己定价、 icon
  • 这篇指南介绍了如何在你的本地计算机上设置 OpenClaw（原名 Clawdbot），并且最重要的是，如何保护它，不让陌生人访问你的电脑。如果你准备好了，那我们就开始吧！ :) 如何设置 OpenClaw icon
  • 在91%提示词注入攻击成功率的恐怖现实下，用树莓派、Tailscale、Matrix加密和ACIP防护，把开源AI助手关进笼子，享受便利的同时保住你的数字裸照。 你的AI管家正在偷看你洗澡 icon
  • OpenClaw的本地Docker运行时（包名：clawdbot）。通过持久存储提供容器隔离，可通过环境变量进行配置。  clawdbot-docker可以把它理解成“AI 小助手的独立公寓”。这个小公寓是用 Docker 盖的，安全、干净 icon
  • ElevenLabs与OpenClaw联手推出AI主动打电话功能，通过简单配置即可实现自动叫醒、日程汇报、异常告警等场景，结合Twilio电话号码服务与记忆系统，让AI从被动应答升级为主动关怀的数字伙伴。 ElevenLabs的开发者们搞了个新活儿，让你的 icon
  • Peter Steinberger卖公司躺平三年后，一个周末做出OpenClaw项目，意外孕育出160万AI代理的Moltbook社交网络，这些代理自创宗教Church of Molt并谋划人类无法破译的密语，引得卡帕西盛赞科幻成真，马斯克惊呼奇点降临，Steinberger正从独行极客转型 icon
  • 详解OpenClaw商业级部署的七大核心架构，从验证学习循环到权限分级管理，从文件化工作空间到定时调度系统，配合多代理协调与成本控制策略，打造可规模化运行的AI自动化营收引擎，适合追求实际商业价值的创业者直接落地应用。 这篇文章分享了一套完整的OpenCl icon
  • Anthropic发布法律AI工具Cowork，引发市场对传统法律数据服务商被颠覆的恐慌，导致高盛软件股指数单日暴跌6%，汤森路透、LegalZoom等重挫，连带私募巨头与商业发展公司遭抛售，凸显2026年AI从“赋能”转向“替代”的残酷现实。 2026年 icon
  • 构建OpenClaw 基于LogSeq笔记构建自动纪律循环，通过晨间报告、日间同步、傍晚复盘实现全天候生产力管理，彻底消除对意志力的依赖。 一位名叫Zakk的软件工程师开发了一套名为Chewy的OpenClaw AI代理系统，通过共享LogSeq笔记实现全 icon
  • Claude Code Agent Teams 是 Anthropic 最重要的更新，本文精彩地解释了您需要了解的所有内容：>代理团队与子代理>它们的工作原理和益处>如何在你的 Claude 代码中启用它>它可以用于哪些任务？>团队最佳实践 icon
  • Unbrowse是OpenClaw的一个插件。OpenClaw是一个开源框架，专门打造真正能做事的AI代理。大多数AI代理只会聊天，OpenClaw的代理能行动。它们能发邮件、管日历、部署代码、监控聊天、发社交媒体、跑定时任务，全部自主完成。想象一下给AI模型装上双手，这就是OpenClaw icon
  • PARA方法用Projects、Areas、Resources、Archives四个文件夹管理所有数字信息，核心是按可执行性而非学科分类整理，简单到不可能搞砸，却能支撑从职场新人到退休老人的完整职业生涯。 你这辈子所有的数字信息其实只需要四个文件夹 icon
  • 一个连SSH都不知道的投资人，在上周才搞懂终端命令行是什么，现在居然独立部署了一个万亿参数的AI模型。这靠的不是运气，而是Clawdbot这个AI代理。整个过程中，没有工程师团队，没有云服务商的朋友帮忙，只有一个人加一台AI，就完成了从租用两块NVIDIA B300 GPU到让Kimi K2.5跑起 icon
  • 人工智能写代码的速度已经快到让人怀疑人生，组织做决定的速度依然像在排队买春运火车票。真正卡住生产力的环节，完全不在代码层面、不在算力大小，而在“人要先统一意见”这件看似简单实则要命的事。 组织本身就是一个巨大的共识机器，共识生成的速度直接决定了一切 icon