为了让 AI 管家学会交易,我直接爬取了 42万字投资大佬的文章喂给它
作者尝试通过向 AI 管家“贾维斯”投喂 42 万字 Web3 投资大佬的文章,来提升其投资分析能力。文章详细记录了使用爬虫工具 XCrawl 配合 OpenClaw,快速抓取 Chris Dixon 博客并清洗成 Markdown 格式喂给 AI 的全过程。最终,AI 成功学习并输出了具有专业框架的投资策略。文中还探讨了 XCrawl 在反爬、清洗和集成方面的技术优势。
作者尝试通过向 AI 管家“贾维斯”投喂 42 万字 Web3 投资大佬的文章,来提升其投资分析能力。文章详细记录了使用爬虫工具 XCrawl 配合 OpenClaw,快速抓取 Chris Dixon 博客并清洗成 Markdown 格式喂给 AI 的全过程。最终,AI 成功学习并输出了具有专业框架的投资策略。文中还探讨了 XCrawl 在反爬、清洗和集成方面的技术优势。
文章深入对比了两大 AI Agent 框架 Hermes 与 OpenClaw 的设计哲学。Hermes 侧重于通过 Honcho 实现“自我学习”和用户建模,本质上属于自动化 Prompt 工程与画像生成;OpenClaw 则坚持“本地优先”的 Gateway 架构,强调数据主权与全平台的即时响应。作者指出,目前的框架记忆机制仍是上下文注入而非模型进化,并建议开发者根据研究、个人助手或客服等不同场景进行选择。
本文深入剖析了 OpenClaw 庞大的系统提示词构成,详细解读了从源码注入、工具定义、技能索引到 AGENTS.md、SOUL.md 等八大核心文件的运作机制。文章通过 Modelbox 抓取真实日志,揭示了 16k Tokens 消耗背后的“底牌”,并针对 Token 冗余、记忆加载等问题提出了优化建议。
文章介绍了 HeyGen 推出的 CLI 工具,旨在解决 AI Agent 输出仅限于文本(如 Markdown)的痛点,为 Agent 增加一个“可视化层”。通过该工具,Agent 可以直接生成视频内容,例如生成发布摘要、故障汇报或晨间简报。作者还展示了结合 OpenClaw 的个人使用场景,展望了将视觉身份与认知模型结合的未来基础设施。
本文介绍了如何利用Telegram新的Bot-to-Bot能力,让Hermes和OpenClaw两个Agent在同一群组中协作。文章详细讲解了从创建专用Planner Bot、配置权限、接入本地服务,到制定协作规则和验证连通性的完整流程,并展示了互传技能、联合审稿等实际应用场景。
文章深入对比了 Hermes 的 delegate_task 机制与 OpenClaw 的 subagent 系统。Hermes 采用同步阻塞模式,类似“总承包商”,强隔离且 Token 效率高,适合并行执行独立任务;OpenClaw 则采用异步事件驱动模式,支持动态引导(Steer)和复杂编排,灵活性更强。文章分析了两者的架构差异、通信模式及安全机制,并提出了混合架构实践及 Hermes 的改进方向。
文章基于 Harness Engineering 三大支柱(评估闭环、架构约束、记忆治理),深度对比了 Nous Research 的 Hermes-Agent 与作者基于 OpenClaw 自建的 MemOS 系统。Hermes 主打“有界热记忆 + CLI 优先”,适合个人快速启动;自建方案则采用“无界记忆 + Hook 机制强制捕获”,实现多 Agent 协作与权限隔离,适合团队长期积累。
本文全面介绍了 Nous Research 开发的自改进 AI Agent——Hermes Agent。其核心优势在于内置的学习闭环和持久多层记忆,使其能自动生成并优化 Skill,随着使用变得越来越像用户的“数字分身”。文章详细对比了 Hermes 与 OpenClaw 的设计哲学,指出前者在自我进化和记忆深度上的优势,并提供了从安装、配置到进阶玩法(如连接 Telegram、语音模式)的完整教程。
作者利用“女娲”Skill 将 Wintermute 创始人、Dragonfly 合伙人和 3AC 联合创始人的交易人格蒸馏为 AI Agent,并在同一交易竞技场进行 150 天回测与实盘。实验发现,蒸馏出的策略差异巨大,不仅复刻了真人的交易风格,也保留了其弱点,展示了 AI 在量化交易中的人格化应用潜力。
本文分享了如何利用AI辅助建立导航站并实现变现的真实案例。作者对比了Vercel和VPS两种部署方案的优劣,特别推荐了VoyraCloud VPS作为更稳定、安全且支持多服务(如Open Claw、Umami统计)的进阶选择。文章鼓励新手搭建个人数字资产,并提供了VPS购买优惠信息。
本文介绍了由 Nous Research 开源的自改进 AI Agent 框架——Hermes。该框架的核心优势在于内置的学习循环和持久记忆系统,能够自动从经验中提炼可复用的 Skill 并构建用户模型。文章提供了快速安装指南,详细解析了其多层记忆、Skills 系统、内置工具及多实例支持等特性,并将其与 OpenClaw 进行了对比,旨在帮助用户从 OpenClaw 迁移或快速上手 Hermes。
文章介绍了如何简单快速地在本地运行 Gemma 4 模型。主要步骤包括安装 Ollama、下载 Gemma 4 26B A4B 模型,以及通过 Ollama 启动 OpenClaw 并使用 Gemma 4 作为后端。该过程被描述为简单快捷,适合在几分钟内完成本地代理的部署。
本文对比分析了近期热门的 Hermes Agent 与 Claude Code、OpenClaw 的区别。Hermes Agent 是一个轻量级、可自我学习的通用 Agent,定位介于三者之间。与 Claude Code 相比,它不绑定 IDE,支持多平台和 18+ 模型;与 OpenClaw 相比,它采用独特的“有限记忆”哲学和自学习循环机制,能自动沉淀个人技能笔记,更适合个人开发者私有化部署。
作者分享了利用 OpenClaw 构建全能 AI 幕僚长“Stella”的实战经验。系统核心在于独特的双层记忆架构(每日笔记+长期记忆)和持续进化的 Kaizen 循环。Stella 能够自动化处理会议准备、任务管理、关系上下文跟踪及信息过滤,通过将确定性逻辑交给脚本、仅让 LLM 负责判断,实现了超越人类助理的效率与可靠性。
作者利用 OpenClaw 构建了一个名为 Stella 的 AI 办公室主任,其能力超越了以往的人类助手。文章详细介绍了该系统的核心架构:基于 Markdown 的双层记忆机制(日志与长期记忆)确保上下文连贯;Kaizen 持续改进机制通过周报和社区学习自动优化系统;以及自动化的会议准备、跟进和任务管理流程。该系统利用 Granola 等工具实现了工作流的自动化,不仅提升了效率,更通过持续迭代实现了自我进化。
本文针对 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 方案,结合作者自身的 Obsidian + OpenClaw + Claude Code 实践经验进行了优化。作者提出了从三层架构升级为五层架构(增加行动层与产出层),并强调人工确认机制,避免 AI 自动分类的偏差。文章详细介绍了入库、查询和健康检查的具体流程,分享了构建个人知识库的原则,旨在实现知识积累与内容产出的高效闭环。
文章回顾了 Claude Code 源代码泄露事件及 Anthropic 封禁 OpenClaw 订阅套餐的应对策略,分析了 OpenAI 与 Anthropic 的融资与市场竞争格局。核心内容围绕作者搭建的 AI 个人工作站,详细介绍了基于 Mac Studio 的软硬件配置(Tailscale 组网、本地大模型、语音输入法等)及结合 Claude Code、OpenClaw 的工作流,提出了 AI 时代“电脑应作为永久在线智能助理”的超级个体理念。
作者分享了近三个月使用 Claude Code 进行 Vibe Coding 的实战经历,产出了多个与 Agent 生态相关的项目。包括桌面 Agent WorkAny、OpenClaw 托管服务 ClawHost、多租户 Agent OS FastClaw、微信桥接器 WeClaw、工具库 AnyClaw 等,展示了个人利用 AI 极速开发并构建产品生态的全过程。
文章探讨了 2026 年 AI Agent 领域的最新趋势:将真人“蒸馏”成具备人格的 AI。通过 CLAUDE.md(规则)、SKILL.md(能力)和 SOUL.md(人格)的三次跃迁,人们现在可以通过个人聊天记录和作品生成“数字分身”。文章分析了 OpenClaw 和 SoulSpec 标准的兴起,探讨了从 Prompt Engineering 到 Identity Engineering 的演变,同时也引发了关于数字分身所有权和伦理的思考。
本文介绍了 Andrej Karpathy 提出的“LLM Wiki”个人知识库模式,即利用 AI 将原始资料编译成持久化的 Wiki,解决了传统 RAG 方案无法保留上下文和维护关联的痛点。作者详细解析了 Karpathy 的“Raw/Wiki/Schema”三层架构,并演示了如何利用开源桌面 AI Agent 工具 nexu 落地该模式,实现在微信随手入库、多模型切换及与 Obsidian 的协同工作,从而构建一个由 AI 维护的个人第二大脑。
文章深入对比了 Claude Code 和 OpenClaw 两种 AI Agent Hooks 系统的设计哲学。Claude Code 围绕“工具调用”构建,侧重于权限审批与企业安全防护;OpenClaw 围绕“事件流”构建,侧重于全链路观测与本地开发扩展。文章从架构、安全模型、事件类型及使用场景等方面进行了详细剖析,帮助开发者理解两者的核心差异与适用边界。
文章强调“执行链路和结果才有价值”,通过分享三条自动化链路(竞品监控、GSC 数据推送、需求挖掘),展示了如何利用 OpenClaw 将 AI 方案转化为实际生产力。这些链路实现了 SEO、竞品分析和内容需求的自动化监控与推送,极大提升了工作效率。
本文作者 Corey Ganim 分享了他如何利用开源 AI 代理平台 OpenClaw 及其定制化 AI 代理 Claire,在 X 平台上构建了一套高度自动化的内容生产系统。该系统通过 Markdown 定义的“技能”(如品牌声音、文章生成、话题研究),实现了从热点捕捉、长文撰写到推广的全流程自动化,每月仅需投入少量时间即可获得 2100 万次浏览量。
文章详细介绍了如何通过开源项目 Clawchief 将 OpenClaw 定制成高效的个人行政助理和幕僚长。通过安装特定技能、配置工作区文件(如心跳、任务清单)及设置定时任务,实现自动化的邮件管理、日历安排和 CRM 更新,从而将通用 AI 助手转化为深度个性化的主动执行系统。
本文记录了“四虾阵”AI Agent系统在3天内从Demo进化为生产力系统的过程。作者通过引入Harness方法论重写SOUL.md,实现了从“能说话”到“有章法”的转变;通过开发任务板、调度包装器和自动收口机制,完成了从“有章法”到“有系统”的跨越。文章详细复盘了架构设计、迭代过程及踩坑经验,并规划了基于Claude Code源码的下一阶段并行执行、MCP接入及产品化路线图。
本文详细介绍了如何利用 Openclaw(龙虾)搭建自动化的内容工厂。文章涵盖了 Agent 的基础配置结构(AGENTS.md, IDENTITY.md, SOUL.md)、信息获取工作流(行业早报与热点追踪)、基于 Qwen-Image 的文本生成与推文草稿流程,以及结合 MiniMax 语音服务的视频生成工作流。作者总结了从重复劳动中提炼工作流,并通过 API、脚本及 Skill 封装,最终交由 AI 永久执行的方法论。
文章作者泊舟通过实战案例,详细讲解了如何从零开始编写适用于 Claude Code 和 OpenClaw 的 Skill(技能包),以实现工作流自动化。文中介绍了 Skill 的结构定义,提炼了“寻找重复劳动、手动跑通、需求转化、迭代优化”的五步创作法。作者以“AI 日报”和“文章配图”为例,展示了如何通过简单的 Markdown 配置文件解决繁琐的日常任务,并强调了 Description 描述准确性及“站在巨人肩膀上”修改的重要性。
文章介绍了如何利用 OpenClaw 搭建一套多 Agent 协同工作流。通过设置“小龙虾”、“码力”、“笔锋”和“谋士”四个专精 Agent,并配合 MemOS 共享记忆系统,实现了各司其职、成本优化与质量提升的平衡。作者分享了架构设计、搭建过程、实战数据及踩坑经验,展示了多 Agent 协作在实际任务流转中的高效价值。
文章记录了与14岁少年姜睦然的对话,他利用AI Agent(文中称为“龙虾”)两天掌握学期知识,并开发了自动化创业系统“Claw Founder”。他分享了“一人公司”实践、跨平台效率工具搭建经验,以及使用AI时的避坑心得,强调了AI时代架构思维与表达能力的重要性。
本文探讨了在 AI 快速发展的背景下,企业主与员工对技术采纳截然不同的态度。老板视 AI 为求生手段,渴望通过降本增效重构业务;而员工因缺乏激励机制、恐惧被替代及试错成本高昂,视 AI 为职业威胁。这种收益与成本分配的错位,导致了职场内部“老板急疯,员工不动”的尴尬困局。