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月薪2w养不起龙虾？试试OpenClaw+Ollama据说第一批养龙虾的人已经后悔了。因为养不起了。OpenClaw 是个开源智能体，下载和安装都不花钱，但是要养它，那就要狠狠地烧Token了。

爱吃的小肥羊

我的Claude账号被封了，复盘了一下，感觉非常冤！卧槽，那天打开Claude，看到这行字的时候，我整个人麻了：Claude封号了。没有任何预警，没有任何解释，直接就封号。

雾霾下的天空

AIGC长时记忆开源项目Zep技术原理Zep 是一个端到端的上下文工程平台，专门解决 AI 智能体的上下文管理问题。通过创新的时间知识图谱技术，Zep 将静态的 RAG 检索升级为动态的、关系感知的上下文工程平台。

大厂码农老A

3天实现"睡后收入"—— Cursor & Skills打造"全自动出海"Agent从 PDF 画册到自动上架投放，单人复刻跨境电商自动化链路实战好久不见，我是老A。去年11月份帮一个朋友打理出海业务，他做服装批发，每次上新都是这样的流程：工厂发来一份PDF画册，人工复制产品参数，翻译成英文，粘进Shopify后台，再手动把同样的事在Amazon重复一遍，最后上广告。

OpenClaw Agents 系统：多代理架构与智能编排的完整技术解析Agents 系统是 OpenClaw 的核心大脑，负责管理多个独立的 AI 代理实例，每个代理都有自己的配置、工具集、技能库和上下文管理策略。本文将深入分析 Agents 系统的 5 大核心子系统：

OpenClaw Workspace 文件完整指南：从文件到 AI 行为的完整链路Workspace（工作区）是 OpenClaw agent 的"个人文件夹"，存储了：默认位置：~/.openclaw/workspace

德育处主任

『NAS』一句话生成网页，在NAS部署UPage点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了💡整理了一个 NAS 专属玩法专栏，感兴趣的工友可以戳这里关注 👉 《NAS邪修》

AI时代，人人都是需求描述工程师AI编程时代，代码写得再好，也不如把问题描述清楚。大模型能够快速生成代码，而且写得比大多数程序员都要好，可谓是又快又好。但前提是你能清晰、完整地描述需求，让AI真正听懂你的意图。

这43个OpenClaw Skill，直接干翻跨境电商最近跨境电商已经彻底被OpenClaw搞疯了，天天都有老板来找我问能不能给部署一套落地。其实落地的最后一公里还是Skills

把n8n逼死后，Openclaw重构了跨境电商的内容创作流程去年我用 n8n 搭了一套内容自动化系统，前后折腾了几个月，最终帮我把小红书矩阵做到了七位数营收。当时我觉得，这套东西够用很久了。

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白嫖党的至暗时期大哥（ChatGPT），你是知道我的。自从 Codex 宣布免费用户也能敞开使用 GPT 系列的那天起，我当时眼眶一热,含着热泪就卸载了电脑里所有其他的 AI IDE。什么这个那个的，统统下岗！我对大哥，那是一致的保持尊重、敬意还有绝对的信任。大哥的格局，那就是我们白嫖党在这个冬日里的指路明灯啊！

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除了OpenClaw还有谁？五款安全且高效的开源AI智能体最近几天，人人都化身为养殖大户，在讨论养龙虾。不是吃的龙虾，而是而是一款名为OpenClaw的开源AI智能体。腾讯在深圳总部楼下推出免费安装活动，甚至惊动了马化腾。

只要1分钟！电脑装满血龙虾，现在跟下载APP似的终于，想养虾🦞的人不用愁部署难的问题了。因为现在，一个国产应用上面就能直接用满血龙虾！它的界面长这样：

DigitalOcean 基于 NVIDIA GPU 如何为 Workato 降低 67% AI 推理成本Workato 的 AI 研究实验室专注于帮助客户利用智能体 AI 能力扩展生产自动化，这些系统可以推理、执行并协调跨业务的工作。目前，Workato 服务超过 12,000 家全球企业客户，例如 Broadcom（博通）、Intuit（财务软件领域的 SaaS 巨头）、Box 等公司。

Meta亚历山大王走人？小扎回应了亚历山大王（ Alexandr Wang，汪滔）从 Meta 离职了？假的！就在刚刚，小扎在 Thread 上更新了一张他和亚历山大王的自拍，照片上俩人堆满笑容，王看上去还胖了不少。

yes的练级攻略

OpenClaw 这么火，但大多数人根本养不起虾深圳，腾讯滨海大厦门口：上千人排着队。不是来面试的，是来"养虾"的。据新闻报道：队伍里 9 岁小学生有，70 岁大爷也有。

数据智能老司机

Kubernetes 上的生成式 AI——部署模型当真实数据由于隐私法律或合规要求而不能离开你自己的集群，或者你需要对模型部署与性能拥有更强控制力时，就有必要在自己的集群内运行模型。

我在设计工具里实现了一个 Agent Team：多智能体协作生成 UI 的实战经验在 OpenPencil（一个开源矢量设计工具）的 AI 设计生成功能中，我实现了一套多智能体编排系统（Agent Team）。用户输入一句话描述，系统会自动将其拆解为多个子任务，分配给不同的 Sub-Agent 并行生成，最终在画布上实时呈现完整的 UI 设计。

从零学RAG0x03第一个实战应用：医疗知识混合检索实战我们在接触AI大模型之前，也会涉及到检索技术。像很多App的搜索、本地PC的文件检索等等。信息检索领域中常用的三种检索技术有：