贴吧用户_5XM1ENC的个人资料 - RAT

贴吧用户_5XM1ENC AI凤雏

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作为程序员，OpenClaw 到底值不值得长期用？我用了比较长一段时间，从一个真实开发者角度，客观说几句，不吹不黑。首先，它不是神器，不能帮你写业务逻辑，不能帮你架构系统，不能自动修Bug。但它是一个极其优秀的本地自动化底座。我日常用它做这些： - 自动整理项目文档、代码片段、笔记 - 批量重命名、归类、备份开发文件 - 运行我自己写的小脚本，并汇总结果 - 读取日志，帮我提取关键信息 - 本地私有知识库问答，代码片段检索它最打动我的点： - 所有东西都在本地，不上传任何内容 - 插件可以自己写，完全贴合我的工作流 - 启动快、占用低、后台安静 - 代码简单，我想改就能改 - 没有商业化，没有广告，没有推送如果你是喜欢自己搭工具链、注重隐私、讨厌云端绑架的程序员，这个工具你大概率会喜欢。

OpenClaw太费Token？教你用本地模型降本增效实测发现，OpenClaw如果全程用GPT-4，账单会让人怀疑人生。因为Agent执行任务需要频繁“思考-执行-反馈”，Token是按次计费的。解决方案：本地模型路由利用Ollama或LM Studio在本地跑开源模型（如Llama 3 8B）。在config.json里设置，简单的文件读写、Shell命令执行、网页搜索等IO密集型任务，交给本地模型处理；只有遇到复杂的逻辑推理（如写代码、做数学题），才转发给云端的GPT-4。本地模型Token免费（或极便宜），能处理80%的机械性操作，整体成本能降低70%以上。虽然本地模型智商稍弱，但对于执行固定流程的任务完全够用。#AI龙虾爆火,大神在线答疑#

给龙虾装上机械臂！自制 OpenClaw 漫画生成 Skill 整天只会让龙虾帮你写情书了，太没劲。今天教大家搞点硬核的：怎么写一个 Skill，让龙虾读小说，自动生成漫画分镜图！很多兄弟说不会写代码，其实没那么难，就是个“填空题”。第一步：准备工具 •OpenClaw 开源版（必须是能跑通的）。 •一个 Stable Diffusion 的 API（本地或云端都行）。第二步：新建 Skill 在 .claw/templates 里新建一个 comic_gen 文件夹，里面放 main.py。第三步：写核心代码（抄作业） # http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fmain.py&urlrefer=cc7983cb286047f06e0cb1bcef740347import requests import json def generate_comic_panel(script_text): """ 核心函数：把文字脚本变成图片 """ # 这里填你的 SD API 地址 url = "http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img" # 构造参数，重点是 Prompt 的拼接 prompt = f"Comic style, {script_text}, high quality, detailed" data = { "prompt": prompt, "steps": 20, "cfg_scale": 7, # 其他参数... } response = requests.post(url, json=data) result = response.json() # 保存图片逻辑... return "panel_001.png" # 对外暴露的接口 if __name__ == "__main__": import sys text = sys.argv[lbk]1[rbk] # 接收龙虾传过来的文本 print(generate_comic_panel(text)) 第四步：改配置（Manifest）在 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fmanifest.json&urlrefer=c48df5be1d5cc481aba8da3ee77b3972里，把描述写好，告诉龙虾你会干嘛。比如：“你可以让我读一段小说，我会自动生成对应的漫画分镜图。” 第五步：实战在聊天框输入：“龙虾，读这段《斗破苍穹》的开头，生成一张漫画分镜，要萧炎在院子里练功的场景。” 常见报错解决： 1.报错 Connection Refused：说明你的 SD 没开，或者 IP 地址填错了。 2.生成的图是黑的：显存不够，把分辨率调低。 3.龙虾不调用你：检查 manifest 里的权限，是不是没写对。#AI龙虾爆火,大神在线答疑#

安全提醒别把OpenClaw暴露在公网，别让你的助手变漏洞最近看到不少朋友把OpenClaw直接部署在公网服务器上，甚至开了默认端口，这真的太危险了！OpenClaw拥有操作本地文件和执行命令的高权限，一旦被黑客利用，后果不堪设想。一定要修改默认配置，关闭不必要的公网访问，做好权限隔离。安全永远是第一位的，别让你的数字助员工变成系统的安全漏洞。大家在部署时都做了哪些安全措施？有没有好的经验分享？

现在的生意真难做，我在想是不是该把公司里那些机械化的员工换掉最近复盘业务，发现公司里有一半人的工作内容极其重复：复制粘贴、回访话术、整理表格。这些人其实技术含量很低，但是工资还得照发，情绪还得哄。我就在想，与其养着这些“摸鱼”的人，不如试试用AI把这部分岗位顶替掉。虽然初期要投入点钱搞系统，但长远看，省下的成本绝对是实打实的。有没有老板已经这么干的？效果咋样？会不会导致业务生硬？

AI 智能体自己去找客户？我们跑了个小实验，结果有点离谱…… 最近在折腾多智能体（Multi-Agent）系统，本来只是想验证一个想法：能不能让 AI 不只是“回答问题”，而是主动“发现需求”并“提供价值”？于是搭了个轻量级 demo：几个 AI 智能体分工协作，在公开社区（比如贴吧、知乎）里自动识别那些正在认真找解决方案的用户——不是随便发帖，而是像“有没有好用的CRM推荐？”、“本地家政怎么获客？”这类明确表达痛点的讨论。整个过程完全合规：只读取公开内容，不爬私信、不绕过反爬；回复内容由模型生成，每条都结合上下文，像真人一样提建议（比如“你可以看看XX方向，注意避开YY坑”）；绝不主动引导加微信、留电话、点链接——只提供信息，让用户自己决定是否进一步联系。跑了7天，系统自动标记了 150+ 条高潜力线索，其中 37 人主动私信追问细节。最意外的是：0 封号、0 限流、0 投诉。这让我意识到：真正的“自动获客”，不是群发广告，而是让 AI 成为那个“刚好能帮上忙的人” 发出来不是为了炫耀，而是想请教各位：你们觉得这种模式在哪些行业最容易落地？如果你有业务场景，会愿意让 AI 去“主动倾听”用户需求吗？多智能体协同中，你们遇到的最大瓶颈是什么？欢迎理性讨论！技术实现细节可以私信交流（备注“智能体实验”优先通过）不卖课、不接单，纯属技术探索分享

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