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
作者为了训练自己的 AI 管家“贾维斯”掌握 Web3 投资技能,利用 XCrawl 爬虫工具批量抓取了投资大佬 Chris Dixon 的 42 万字博客文章,并将其转化为干净的 Markdown 数据喂给 AI。文章详细介绍了从数据采集、清洗到 AI 学习框架构建的全过程,展示了如何利用 AI Agent 吸收专家知识并进行投资策略分析。
作者为了训练自己的 AI 管家“贾维斯”掌握 Web3 投资技能,利用 XCrawl 爬虫工具批量抓取了投资大佬 Chris Dixon 的 42 万字博客文章,并将其转化为干净的 Markdown 数据喂给 AI。文章详细介绍了从数据采集、清洗到 AI 学习框架构建的全过程,展示了如何利用 AI Agent 吸收专家知识并进行投资策略分析。
文章时效性强且结构清晰,提供了一条完整的Agent操作指南,但本质上是XCrawl爬虫工具的软文,对Web3投资策略本身缺乏实质性深度分析。
本文是系列教程的实操篇,讲解如何通过自然语言让豆包工作(AI Agent)操作飞书,无需学习飞书多维表格和知识库的手动操作,也无需记忆命令。文章以搭建读书管理系统为例:先用多维表格做书架,实现建表、加书、查询、改状态、删记录;再用知识库做笔记本,完成建空间、建页面、浏览整理、重命名移动、删除等操作。每步附有可选的 lark-cli 命令供进阶读者参考。最后还演示了如何将整个流程压缩成一条指令,让 AI 一次完成建表、加书、建空间、建笔记并返回链接。
这是一份关于 Hermes Agent 的深度上手教程。文章介绍了 Hermes 相比 OpenClaw 的核心优势:具备自我进化能力,能从任务中自动创建和优化 Skills,以及拥有强大的 SQLite 全文搜索记忆系统。教程涵盖从环境准备、安装配置、基础对话,到进阶的消息网关配置、定时任务、记忆训练,再到高级的 MCP 服务器集成、多 Profile 管理、浏览器自动化及语音交互等 15 个实践任务,帮助用户全面掌握这一开源 AI Agent 框架。
文章介绍了一种利用 AI 工具克隆特定人物数字分身的“保姆级”教程。作者以克隆技术大 V“宝玉”为例,展示了如何使用 baoyu-skills 抓取公开数据,利用 NotebookLM 进行 RAG(检索增强生成)以构建知识库,最后通过 Gemini 创建 GEM 并注入特定的 System Instructions。测试表明,该数字分身成功复刻了原作者的工程审美与批判性思维。
本文面向社群运营、技术支持与客服团队,详细介绍了如何基于 FastGPT 搭建一套生产级的 AI 智能社群客服系统。作者拆解了由 15 个节点、28 条连线组成的完整工作流方案,涵盖知识库整理、消息意图过滤、多渠道(飞书/微信)分流、Agent 应答规则定制、双知识库检索工具挂载以及问题分类打标与运营数据沉淀等核心环节,并说明了飞书机器人权限配置、富文本消息渲染及微信生态多种接入方式,实现智能回复与人工兜底的自动化客服闭环。
文章介绍了三个 GitHub 开源工具,让 AI Agent 几乎可以从整个互联网抓取数据。Agent-Reach 将 X、YouTube、Reddit、GitHub 等平台整合到一个入口;Patchright Enhanced 基于 Playwright 监听网站请求,即使网站没有 API 也能通过脚本提取数据;Scrapling 是面向任意网页的通用自适应抓取框架。用户只需告诉 Agent 想要什么数据,Agent 会自动编写代码、完成采集并返回结果,例如分析 X 账号帖子话题表现、收集 Reddit 和 YouTube 上的产品评价等,相当于给 Agent 装上了读取整个互联网的眼睛。
本文是 Meta 新发布的个人 AI Agent「Muse」的新手实操教程,演示如何让 Muse 全自动完成 Claude 账号注册。作者介绍了 Muse 的能力(自带文件系统、终端和浏览器,可自主浏览网页、填表提交、生成文档、后台多任务处理),并详细讲解四步流程:登录 Muse、一句话下任务、回答它提出的问题(邮箱、验证码、人机验证、套餐选择等)、最后验证注册成功。文中还包含常见问题解答、升级 Pro/Max 的充值方法,以及账号安全提醒,强调不要批量注册以免触发风控。
微软发布的一篇面向普通用户的 AI Agent 构建指南。文章通过夜间钓鱼攻击自动处置等示例说明 Agent 与聊天应用的区别——不仅能回答问题,还能采取行动。文章介绍了使用 Microsoft Copilot 无需写代码即可构建 Agent 的五个步骤:1) 从问题出发明确目标;2) 检查是否已有现成 Agent;3) 用自然语言在 Copilot 中创建并配置 Agent 指令;4) 连接知识源(邮件、文档、SharePoint 等)并定义输出格式;5) 测试、分享并逐步扩展能力。文中以周报生成、共享邮箱管理等场景为例,说明如何让 Agent 融入日常工作流程。
文章从AI对话缺乏长期记忆的痛点切入,系统讲解了个人知识库的作用、分类与搭建方法。作者介绍了两大主流方案:以检索为中心的RAG知识库和以持续维护页面为中心的LLM Wiki知识库。RAG部分通过Dify演示了从资料上传、切片、混合检索索引建立到Agent接入的完整流程;LLM Wiki部分则介绍了Karpathy提出的三层结构(raw sources、wiki、schema),强调Markdown页面对AI友好且透明可查。最后作者分享了自己结合两者优势的混合方案,帮助读者根据实际需求选择合适的知识库路线。
做自媒体最累的不是创作,而是每天重复找热点、想选题、写文案、做封面、剪视频、发平台、看数据等流程。文章推荐开源项目 Easel,由浙大和北大实验室开发,运行在 OpenClaw 上的社媒运营 Agent。它将热点发现、内容策划、图文/视频制作、多平台发布和数据复盘串成完整工作流,并为每个账号建立长期画像,记住定位、受众、风格、平台限制和历史表现,通过数据反馈持续优化内容生成,相当于为个人自媒体配了一支会自我复盘的 AI 内容团队。