• OpenClaw创纪录增长背后,NanoClaw、Nanobot、IronClaw等轻量级替代方案正在重塑AI智能体架构。从工具调用到多智能体协作,解析六大开源项目的安全模型、性能特征与适用场景。 本文带你从 500 行代码的 NanoClaw 到 40
  • OpenClaw接入Scrapling引爆爬虫效率革命全流程拆解:OpenClaw接入Scrapling后,实现高性能网页抓取与结构自适应解析,大幅提升爬虫效率与稳定性。本文拆解其技术机制、流程路径与实际应用逻辑,聚焦性能提升、反检测策略与智能体集成方式,带你完整理解这次能力升级的底层因果链
  • clawmonitor 是一个面向 OpenClaw 生态的监控工具,用于实时观察智能体运行状态、系统资源消耗以及任务行为。它属于 OpenClaw 社区生态中的运维工具,定位类似于 “智能体运行时监控仪表盘”。 简单说一句:OpenClaw 负责 icon
  • 本文是总结回顾OpenClaw诞生以来(截至2026年2月14日)的各大重要节点,再次见证OpenClaw是2026年增长最快的开源AI项目,这个由PSPDFKit创始人彼得·斯坦伯格创建,支持多模型多平台,可在自有硬件上24/7运行,已引发全球开发者狂热追捧与企业级采用。< icon
  • summarize 0.12.0 版本现已发布! 点击标题,这是一款用于OpenClaw从 URL、文件和媒体快速生成摘要 ! 幻灯片和媒体功能重大更新:更强大的 Chrome 侧边栏滑动模式、更流畅的 YouTube/视频切换、AssemblyA icon
  • 斯坦福-普林斯顿团队为 LabOS 开发的技能操作系统层:宣布 LabClaw 开源! 一条命令即可将任何 OpenClaw 智能体变成一名完整的 AI 合作科学家。 LabClaw 是一个面向“自动化科学研究”的开源智能体技能库和实验室自动化框架 icon
  • NullClaw 是一个用 Zig 这种编程语言写出来的,体积非常小、跑得飞快,而且完全不依赖外部控制的 AI 助手基础设施。它的主要目标,就是把那些通常很复杂的 AI 程序架构,做得足够小、足够快,以至于能在性能很差的设备上也能跑起来,同时该有的功能一个都不少。 icon
  •  OpenClaw 开源工具实测:六大神器破解安全漏洞、成本失控与部署难题,这份避坑指南让你少踩三个月的坑 折腾 OpenClaw 的兄弟们都知道,这玩意儿用起来爽,踩坑时更爽。安全被 Cisco 点名批评,账单像脱缰野马,配置复杂到怀疑人生。我花了好几周 icon
  • DenchClaw 是基于 OpenClaw 构建的本地优先 AI CRM 平台,通过智能体自动化实现销售外联、数据分析和 CRM 管理的全流程自动化,支持 Chrome Profile 深度集成和自然语言 SQL 查询,为创业者和销售团队提供私有化部署的 AI 销售助理解决方案。 icon
  • OpenClaw百天超越React十三年的星标积累,OpenClaw用四个月时间超越React星标数,引爆GitHub关注度。本文从数据结构、时代红利与传播路径出发,拆解星标速度与技术影响力之间的真实关系。 周末我正躺在床上刷手机,突然看到一个标题 icon
  • GitHub 的"主分支"霸权遭遇前所未有的挑战,未来科研可能不再需要人类导师,而是由成千上万个不知疲倦的 AI 研究员在异步并行中推动科学边界。AI大神卡帕西(Andrej Karpathy) 的 autoresearch 项目正在从"一个 AI 博士生熬夜写代码"进化成"全球 A icon
  • 事件驱动架构比传统框架更靠谱:详细拆解了Utah项目的六个核心函数、子智能体委托机制、上下文管理技巧,以及如何用TypeScript和Inngest构建持久的智能体系统。 想象一下,你是一个赛车手,开着一辆超炫的跑车。引擎嗡嗡响,轮胎冒青烟,各种仪 icon
  • VisionClaw 是一个开源项目,它把实时 *视觉 + 语音 + 智能行动* 功能组合起来,变成一个可穿戴的 AI 助手。它主要目标是为 Meta Ray-Ban 智能眼镜(以及备用的 iPhone/Android 摄像头)提供类似“脑随身带”的智能体验:AI 不仅看得见、听得懂,还能帮 icon
  • ContextPlus是上下文工程领域的核心工具,通过结构化长期记忆系统解决大模型token限制与理解瓶颈,让AI从单轮生成器进化为能持续开发复杂项目的真正工程师。 ContextPlus 这个东西,它的核心目标,就是专门用来解决一个大问题:那些大 icon
  • openclaw-daily-ops为你的 Openclaw 设备开发了另一个技能,可以帮助它们每天追踪并降低token成本。 掌握了这项技能后,你的 Openclaw 将会:  告诉你它使用了多少代币以及用于哪些任务 哪些 icon
  • autokernel 是一个面向 GPU 开发者的开源工具,核心目标只有一件事:让 AI 自动优化 CUDA kernel(GPU底层算子),从而显著提升深度学习和高性能计算的运行速度。简单说一句人话:它想把“GPU算子优化工程师”这份高难度工作,交给 AI 自动完成。 icon
  • ROCprof Trace Decoder 是一个专门用于 AMD GPU 线程跟踪(thread trace) 数据解码的插件库,它是 ROCm 生态中用于 GPU 性能分析的重要组件之一。 AMD开源rocprof-trace-decoder! icon
  • Vibe编码新搭档!Scryer用C4架构图让AI真正理解你的设计意图! 这是Scryer,一个用来设计软件架构模型,并且可以和Claude Code或者Codex这类AI助手配合使用的工具。 icon