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實測騰訊版OpenClaw,這就是目前最適合小白的養(yǎng)蝦版本

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   鵝開始發(fā)力了,

  先是QQ企微,再是深圳線下裝蝦,現(xiàn)在自己造蝦了,

  WorkBuddy Claw

  

  codebuddy.cn/work/

  先說結(jié)論,

  里面內(nèi)置了一堆大模型,支持接入企微,QQ,飛書和釘釘,鵝經(jīng)典有錢打法上線就送5000 Credit,Claw也是自帶在里面了,不需要安裝。

  codebuddy.cn/profile/usage

  主打就是先省掉前期配置的所有條件,試試看龍蝦能不能幫我完成某些任務(wù)。所以我這次把接入飛書的配置放在后面,先用了定時任務(wù)來獲取clawhub前100的技能分類,然后用hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases這個github 22.1k的OpenClaw使用案例的同款格式做出了五個最常用的使用案例!

  

  想法驗證器,長視頻學習,個人本地知識庫 ,新技能安裝自檢和主動進化。

  PS,需要安裝到WorkBuddy里的Skills我直接打包壓縮成提示語放在后面一鍋燉,這次用到的提示語也打包成文檔了,公眾號回復 鵝蝦 就好啦

  首先是每次安裝新技能會觸發(fā)的,

  以后我每次說“安裝某個 skill”,先不要安裝。

  如果沒有地址,用find-skills在clawdhub上找,

  接著用skill-vetter做審查并輸出:

  風險評分(0-100),觸發(fā)的風險項,最小權(quán)限替代方案,是否建議安裝(是/否)
只有當評分 <= 60 且我明確回復“確認安裝”時才執(zhí)行安裝。

  OpenClaw 教程我也更新了很多個,一直會有一個問題,就是有時候只有一些Skills名字找不到地址安裝,

  或者技能會因為版本的迭代導致它不安全,

  所以我就做出了這樣的一個提示語,讓龍蝦自己去Clawdhub和GitHub找更安全的替換版本。

  也是因為我做了一個前100的Skills分析,很多Skill的功能是會重疊的,有一些Skill不需要配置API,更方便還不花錢。

  

  每日消化Youtube的長視頻更新這個case我也做成不需要API的版本了,

  讀取 channels.txt,每天 08:30 執(zhí)行:

   找到過去 24 小時新視頻

   提取字幕并總結(jié)每條視頻 3-5 個要點

   生成一份 Markdown 日報,包含標題、鏈接、摘要、建議是否值得完整觀看

   保存到 daily-youtube-digest/YYYY-MM-DD.md

  現(xiàn)在 YouTube 對這些Skills限制得還挺嚴重的。

  在不需要 API 的情況下,能夠獲取到視頻的元數(shù)據(jù),而且用Summary能夠給我快速總結(jié)出一個能判斷出來值不值得我觀看的信息,還是一個自動定時任務(wù),我個人是覺得蠻夠用的。

  然后就是個人知識庫的龍蝦版,

  原理是使用markdown-converter把PDF,網(wǎng)頁,文檔統(tǒng)一轉(zhuǎn) Markdown,配合qmd構(gòu)建一個本地索引,減少每次讀取消耗的token,最后就是寫入到obsidian做長期存儲。

  ob+openclaw的教程在這,換成WorkBuddy也好用。

  幫我建立本地知識庫流程:

  本地目錄【/Users/carl/Downloads/個人知識庫初級版】

  掃描 inbox_docs/ 里的新文件

  轉(zhuǎn)換為 Markdown 到 kb_docs/

  qmd更新索引

  回答問題時必須附帶 Top3 來源路徑和關(guān)鍵引用

  如果信息不足必須明確說明

  還有一個類型的cases我這段時間使用頻率非常高的就是想法構(gòu)建驗證器,

  這個原理也很簡單,就是通過搜索,在你要構(gòu)建一個項目的時候,這些信息來源查找這個項目是否已經(jīng)有了。

  比方說,我之前想研究一下怎么把Codex接到飛書里面。本來還想自己開發(fā)的,結(jié)果就找到了藏師傅的Claude-to-IM-skill,現(xiàn)在我一個飛書就接了WorkBuddy,openclaw,codex和claude code,

  我給你一個產(chǎn)品想法后,請執(zhí)行“構(gòu)建前驗證”:

   檢索同類產(chǎn)品,GitHub 項目,討論帖

   匯總差異點,定價,目標用戶

   評估擁擠度(高/中/低)

   給出結(jié)論:繼續(xù)做/改方向/停止

  我的給Claude Code做一個GUI的新idea就被一秒否決了。。。

  最后一個就是關(guān)于搭配 self-import agent 的自我升級迭代的進化版。

  因為有的自我迭代它不會明確地進入到 markdown,在使用初期我會更希望能夠加速給它錄入調(diào)整這些路線。

  

  PS,self-improving-agent里的部份規(guī)則

  默認 Skill 更偏被動記錄,你的提示語把它變成了主動復盤。這個提示語就是把self-improving-agent從被動記錄變成了主動記錄,

  而且做了優(yōu)先級的排序,這跟默認的把這些規(guī)則一條一條堆積起來相比,會更有挑戰(zhàn)性,模型輸出的每條規(guī)則都是要可以檢查可以量化。

  這能夠在短時間內(nèi)產(chǎn)生效果。比方說這個Skill我們可能要用兩周或者三周才有成效,但是如果你搭配這個提示語使用使用后,一周的高頻使用,就能把我們的龍蝦養(yǎng)得把白白胖胖。

  每天 20:30 復盤今天所有 OpenClaw 會話:

  找出至少3個最關(guān)鍵錯誤模式

  找出至少3個最有效動作

  輸出明天要執(zhí)行的至少3條具體規(guī)則(可檢查、可量化)

  生成簡短總結(jié)并寫入復盤日志

  WorkBuddy內(nèi)置了兩個Skills庫,我還可以導入github地址來加載更多的Skills,上面的case里用到的skills有,

  

  【skills安裝】
find-skills
skill-vetter
【youtube長視頻】
openclaw-youtube-transcript
youtube-watcher
summarize
【個人知識庫】
Obsidian Official CLI
markdown-converter
qmd
【想法驗證器】
Multi Search Engine
github
【自我迭代】
self-improving-agent
session-logs

  除了龍蝦,WorkBuddy還把自己Agent能力劃分成代碼側(cè)和日常側(cè),

  

  用多了會有種錯覺,我把Codex(日常任務(wù)),Claude Code(編程)和OpenClaw放在一個入口里用。

  所以我就原湯化原食,讓CodeBuddy教我連接上WorkBuddy和飛書,

  飛書的配置已經(jīng)很成熟了,

  基本上跟著做都不會出錯的,

  硬要說跟OpenClaw有啥不同的話,就是在倒數(shù)第二步的時候,事件發(fā)送到的是開發(fā)者服務(wù)器,而不是長連接接收事件,

  回調(diào)配置的時候也是選開發(fā)者服務(wù)器,然后選卡片回傳交互。

  

  現(xiàn)在QQ和企微的配置流程都比飛書要簡單了不少,我能配的都配上主打一個哪里都能用龍蝦。

  

  最后的最后,

  明猜一手越來越多廠商也都會上自己的龍蝦,

  跟現(xiàn)在一人一套大模型一樣,

  龍蝦也會變成編程龍蝦,PPT龍蝦,DeepResearch龍蝦等等,

  理論上只要模型還放不下無限上下文,

  安裝不完十幾萬的Skills,

  Skills們就會組合成不同的經(jīng)驗工作流,

  我們也會有各種各樣的龍蝦形態(tài),

  以前我們是安App,通過MCP打通Agent能力,

  可能之后龍蝦們碰碰爪子就能完成了。

  @ 作者 / 卡爾

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