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。
文章以通俗流畅的笔调详细介绍了为OpenClaw配置XCrawl爬虫并构建专属知识库的实操步骤,时效性强且具备落地参考价值,但在投资和AI分析的逻辑深度上略显单薄,且带有较明显的工具推广属性。
本文深度剖析了 Hermes Agent 在 OpenRouter 上登顶的现象,指出其成功并非源于技术代差,而是精准闭合了“挑战者增长系统”:承接 OpenClaw 教育成熟的用户池,建立“可委托性”体验差异。文章对比了 Hermes 与 OpenClaw 在 Crypto 问题上的不同取向,阐述了 Hermes 作为任务总控层与 Claude Code 等专业 Agent 的分层协作关系,并分析了其商业模式与用户价值公式,揭示了 Web3 背景在组织层面提供的独特优势。
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill,用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程,输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制,并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据(106万行电商明细、纽约市政预算等)压测,能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent,MIT协议开源。
本文记录了作者将 MemOS 2.0 本地插件集成到 Bloome Agent 的实战过程。通过引入「执行即学习」的记忆操作系统,解决了传统 Agent 仅依赖上下文窗口导致记忆丢失和经验无法积累的痛点。文章详细解析了 MemOS 的四层认知资产架构、云端沙箱的部署踩坑解决方案(如 ngrok 内网穿透)、历史记忆的迁移方法,以及跨 Agent 记忆共享的配置,展示了 AI 助手如何从被动工具进化为具备主动记忆能力的智能体。
针对运营同事使用通用AI生成竞品报告出现数据失真的问题,作者开发了一款名为 'ai-product-research' 的自动化调研 Skill。该工具利用 XCrawl 的 Search 和 Scrape API,模拟人类“先搜再抓”的逻辑,自动获取产品官网、GitHub 数据及社区评价,并在 2 分钟内输出包含定价、技术指标和竞品对比的结构化报告。文章实测了 Cursor 和 AIHOT,效果精准且成本极低。
本文分享了一个利用 Hermes Agent 和 XCrawl 实现 Amazon 选品自动化的实战案例。通过抓取 Amazon 榜单数据并匹配 1688 货源,AI Agent 能在 3 分钟内完成利润计算与结构化分析,将传统需 4-6 小时的人工流程大幅压缩。文章详细解析了 API 调用细节、反爬虫应对策略及 ROI 计算,展示了工具与工作流结合的实战价值。