AI探索指南
- 你每个月给Claude交20美元订阅费。
知道你实际烧掉了多少钱的算力吗？
至少180美元。
如果是交200美元的重度Max用户。
一个月甚至能跑出5000美元的账单。
中间的巨大差价是谁在买单？
硅谷的风投资本。
个人用户拿到手的价格只有企业定价的一成。
这根本不是一门能自负盈亏的生意。
现在地主家的余粮也开始见底了。
Claude最近高调宣布非高峰和周末提供双倍额度。
大家以为这是在大派福利。
其实人家前一周刚暗中砍了你的基础配额。
所谓的双倍只是刚好补齐被偷偷削减的部分。
先借机把算力需求赶出高峰期。
再按计划慢慢收紧整体配额。
数字游戏背后的用意非常清晰。
拿风投的钱倒贴普通用户玩AI的黄金时代结束了。
未来的每一次对都将要求普通人原价奉还。
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024 - 一个月前录的播客终于上线了
时光荏苒
一个月前还只是强烈的感觉
一个月后我们的新产品都做完了
播客与人的世界还是慢的 - 借助 AI 之力，写了一个「键盘测试」工具，文件大小 6.54 KB。
其功能：
- 检测 108 键位的抬起 / 按下状态；
- 实时更新历史，包括时间 / 间隔等；
- 显示按键 APM (每分钟按压次数) 及动态图。
其实，这个是模仿了网站: https://www.zfrontier.com/lab/keyboardTester
网页版受运行形式所限，无法准确检测 Alt / Win 等按键状态，所以才尝试写一个离线版。
我用的是 Gemini 3，整个过程耗费了大概 0.6 USD 的 token，属于是“惊人开销”：
一方面，是因为我选的编程语言是 AutoHotKey v1.1 ... 它非常不擅长处理 GUI 界面，且存在 BUG。视频中“按键按下，键帽变亮；松开按键，键帽复原”的效果，经历了大概超过 20 轮的对才搞定；
另一方面，是 APM 的演示动画 & 算法，也是改了又改。整个过程基本就是我提出想法，AI 写代码，我再验证。也是基本多轮后，才使用“过去 1/2/3/4/5 秒的每秒按压次数的平均数 x 60 ”来作为实时 APM 数值，才做到类似网页原版那样丝滑。
这次经历，让我更深刻感觉到，AI 虽然能写代码，但如果用户自己没有任何想法 & 观点，那么依然寸步难行。
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024 - 今天拜访了一家灵巧手相关的公司，聊完有个感触。
现在灵巧手赛道的融资叙事基本都是：自由度多少、驱动方案是什么、AI模型怎么样。投资人在听这些，媒体在写这些，创始人也在讲这些。
但我跑了这么多客户之后发现，工业客户最关心的问题其实特别朴素：这只手能连续干几个月不坏？
自由度从16卷到22，对客户来说可能只是PPT上的数字变化。但灵巧手能不能在产线上稳定运行三个月不需要维护，这才是他愿意签PO的理由。
今天看到一种全新的可拉伸线缆方案（产品未发布不便细说），拉伸率100%还能正常工作。
这不是一个技术突破的故事，而是一个"谁在解决客户真正痛点"的故事。
灵巧手赛道的叙事该换一换了。下半场不是比谁的参数更高，是比谁先让客户愿意续约。 - 深入使用 AI，大多人都缺少场景，从帮我讲个笑话，到帮我写个贪吃蛇游戏，再到帮我写个新闻 bot，至此，对 AI 的指挥基本就到创意的极限了。🐶
比较推荐去构建自己专属的 AI Chat，因为真要整体 run 起来，你需要：
了解 prompt 跟 AI 是怎么交互的；
了解 AI 在干啥，thinking/tool-use/read-write-file/bash；还得搞清楚 mcp/skills 怎么被你的 AI 消费；
聊天聊的多了，你期望你的 AI越来越懂你，你会去研究 Context 和 Memory；
当你沉迷 AI 的时候，会想着如何让自己和电脑解绑，开始研究 remote 调用，让 AI去构建穿墙工具；
再往下走，你会开始意识到，单次对话其实价值很低，真正有价值的是“连续性”。一次任务的完成只是结果，过程里的决策路径、错误尝试、工具调用、上下文演进，这些东西如果没有被结构化沉淀，下次还得再来一遍。于是你会开始搭自己的“记忆回路”，把对话、代码、结果、结论压缩成可以复用的片段，让 AI 不只是会做事，还能“延续之前的做事方式”。
再往前一步，你会发现 prompt 本身也不再是临时输入，而是一种“资产”。哪些表达方式更容易让模型理解，哪些约束可以减少偏差，哪些结构可以提高稳定性，这些都会被你抽象出来，变成模板，甚至进一步封装成 skills。
当你开始接入更多工具，事情会变得更有意思。AI 不只是回答问题，而是开始调度资源，调用外部能力，串联多个步骤完成复杂任务。你会逐渐把 mcp 当成接口，把 skills 当成方法，把 AI 当成 runtime，整个系统开始有点“操作系统”的味道。
到这个阶段，人的角色会发生一点变化。你不再盯着每一步执行，而是盯着“目标是否被正确理解”和“系统是否稳定产出”。很多时候，你甚至不会去纠结某一次结果是否完美，更关注的是，这套机制是否可以在不同问题上持续复用。
接下来，才是真正的开始，你会想着怎么让 AI把你脑子里的创意，短时间内实现，或娱乐，或工作，或学习…… - AI搞定婚礼主微电影（part1）！ 效果还不错，至少比电子相册强！！！
昨天用OpenClaw搞了个婚礼主微电影的脚本，名字叫《三生三世遇见你》！ 全片三分钟，宿命感拉满！！ 剧本质量超过一般小型工作室！
后面我完善一下把提示词分享出来，然后搞成一个skill！
@aigc1024
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@openclaw1024 
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- 明天上午 9:40，发布一个非常旋转无敌好用的 Skill 「Web Access」
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强的一集
并且 👉 用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
装了这个以后，你可以让 Agent 代替你做很多事情：
1️⃣ 一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2️⃣ 自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3️⃣ 帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4️⃣ 自动查美签系统，看可预约时间并预约
5️⃣ Agent 自动化测试 Web App
……每天使用我都在发现新的惊喜
已知特性：
1️⃣ Claude Code、OpenClaw 等 Agent 均可用
2️⃣ 优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
3️⃣ Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
（长文到时候放在公众号里） 
阶段一：一个主 Agent + SubAgent 模式
不需要多个独立 Agent。用一个主 Agent，复杂任务通过 sessions_spawn 派给 SubAgent 在后台跑，跑完结果自动回传。这个模式配置最简单，90% 的场景够用。
阶段二：需要多人同时对话时，上多 Agent
当你的团队里多个人需要同时跟不同的 Agent 对话（比如运营找运营助手、老板找决策助手），这时候才需要真正的多 Agent 路由。
关键配置三件事：
1. 工作区物理隔离：每个 Agent 必须有独立的 workspace，用 openclaw agents add 命令创建，不要手动建目录。
2. A2A 通信白名单：在 openclaw.json 里显式开启 agentToAgent，
{
"tools": {
"agentToAgent": {
"enabled": true,
"allow": ["lead", "ops-assistant", "ads-assistant"]
}
}
}
## 协作准则
### 委派任务后
- 收到 sessions_send 返回 { status: "accepted" } 后，如果不依赖结果，继续做下一件事
- 如果必须等结果，告知用户「已委派给 @[队友ID]，等待结果」，然后结束当前轮次
- 队友完成后会通过 sessions_send 回传唤醒你
### 接到任务后
1. 立刻在群里用 message 工具通知用户已接手（消息开头 @上游AgentID）
2. 执行任务
3. 完成后先在群里汇报结果（同样 @上游AgentID）
4. 同时必须调用 sessions_send 将结果发回给委派者，唤醒对方继续工作
3. 双重汇报协议：在每个 Agent 的 SOUL.md 里写入协作准则，解决超时问题：
并设置允许通信的 Agent 列表：
企业落地的最后一公里是设备
很多人找我问设备，这件事不能随便答
个人用户随便玩，Mac Mini 或者一台性能稍好的 PC，跑云端模型 API，完全够了。
但企业就不一样了。最近找我推荐设备的主要是两类场景，我说清楚逻辑，自己对号入座。
第一类：数据不能出门的企业。
很多跨境公司处理的内容包含客服对话、员工沟通、供应商报价、广告数据。这些东西如果全走云端 API，数据就在别人的服务器上跑了。一旦涉及竞争情报、价格策略、KOL 资源这类核心资产，云端方案会让老板很不安。
新闻已经在警告不要在工作设备上安装 OpenClaw，理由是安全风险。私人企业虽然没有这个强制要求，但数据主权的问题真实存在。
这类场景，本地部署模型是唯一干净的解法。
可以看下 行云褐蚁 的 HY50 ，是这个需求里性价比最高的入门方案。500GB 大容量内存，跑 Qwen3 235B Q4 这类 MoE 大模型没有问题，30 路并发足够覆盖一个中小团队的日常 AI 调用，HEYI 自研推理引擎把 CPU 内存带宽发挥到极致，整体预算在十万元级别。
适合：20 人以下的跨境团队，核心诉求是数据不出门、本地跑通 OpenClaw 的完整工作流。
第二类：团队并发量大，多人同时在用 Agent 的企业。
一台机器同时跑 20 个员工的 OpenClaw 请求，每个 Agent 会话又在调用子 Agent，上下文动辄几万 token，对内存带宽和并发能力的要求完全不是普通设备能撑的。
可以看下 HY NV4-6000 ，四块 NVIDIA RTX 6000 Pro，384GB 四路显存，128 路并发实测，32 路日常办公人均上下文 192K。这个配置的核心价值是：公司所有 Agent 工作流共享一套私有算力，数据主权完全自控，金融、法务、合规等对数据安全有强要求的环节可以直接跑。
适合：50 人以上的跨境企业，多个部门同时使用 OpenClaw，需要统一的私有 AI 基础设施。
如果是公司级 AI 中台，要撑全域 Agent 高频并发、大规模自动化业务流，就要上 HY NV8-6000 了：768GB 满血显存，支持 Qwen3.5、GLM 4.7等旗舰模型的原生推理，零量化损耗，总吞吐 2000+ tokens/s。这个配置就不是一个部门的需求了，是整家公司的 AI 算力底座。
给企业定制OpenClaw，这件事有没有搞头？
上面几个场景，有一个共同的前提：需要有人把它们配好。
目前在这件事上最赚钱的模式，不是自己用 OpenClaw 去做事，而是帮别人配好 OpenClaw 然后交付，国内已经有服务商单次服务费已经到数万元人民币。
这个模式的逻辑其实很简单。跨境公司老板知道自己需要 AI，但不知道具体要配什么、怎么配、配好之后维护谁来负责。这个信息不对称，就是服务价值所在。
👀
交付物是一套可以开箱即用的 OpenClaw 配置：SOUL.md 写成符合这家公司文化的人设，核心业务 SOP 转成 Skills 集合，飞书和 n8n 的接口接好，Cron 任务配置完毕，直接部署在 HEYI 硬件上寄给客户，或者上门部署。
插电，AI 员工上班。
海外跨境电商定制服务的市场价格在 500-2000 美元每个项目，企业级定制正在成为 OpenClaw 生态里增长最快的收入来源。而国内市场在这个垂直方向上几乎还是空白。
跨境电商这个圈子，懂业务逻辑的人很多，懂 OpenClaw 配置的人还很少，两者都懂的人几乎没有。
这是一个真实的时间窗口。- 有个美国人把 OpenClaw 装进 MacBook，配上一套专门为屋顶承包商定制的 Skills，接好 HubSpot CRM，加上行业专属的 SOUL.md，然后直接寄给客户。
插电，AI 员工上班。
收费 5000 美元一台，后续 weekly 支持。
虽然Macbook对企业落地明显是不行的（后面我会介绍更专业的设备）
但这个项目——叫 RoofClaw——总收入已经超过 180 万美元，服务了 360 多家屋顶承包商。
算一笔账：全球 AI Agent 市场 2025 年 76 亿美元，年复合增长率 49.6%，2033 年预计到 1830 亿美元。全球跨境电商市场今年突破 4 万亿美元，中国出口电商逼近 3 万亿人民币。
这两个万亿级市场的交叉地带——用 AI Agent 帮跨境电商公司干活这件事，保守估计是一个千亿级的服务市场。
而现在，这个市场几乎没人系统在做。
人最终会变成 AI 的燃料
我在上周的 NGS AI跨境电商大会上说过这句话。
听着刺耳，但这就是我们团队现在的真实状态：
👀
全员从微信迁移到飞书，飞书里接入 OpenClaw。所有工作对话，AI 在旁边同步，沉淀成知识，转成 Skills，下次直接调用。这个循环跑起来之后，组织里每一次对话都在给 AI 喂燃料，让它越来越懂这个行业、懂这家公司、懂每一个具体的业务场景。
周日我还办了一场 OpenClaw 跨境电商闭门会，来的都是真在跑业务的人。
但我发现一件事——大家对 OpenClaw 在企业管理端的想象力，明显比业务端弱。
其实跨境公司的管理问题一点不比业务小：员工流失、知识断层、数据滞后、达人管理混乱，每一件都能搞垮一个正在增长的公司。
下面就把我们团队真实在跑的几个场景拆开讲，看看这千亿市场到底要怎么做？
图片
01 沉淀群聊内容为知识库，再转成Skills
公司最贵的隐性成本不是广告费，是人员流动造成的知识损耗。
一个做了两年的运营离职，他知道的平台规则、踩过的坑、和供应商的默契，全带走了。
下一个人从零开始，再踩一遍。这个循环每年都在重复。
我们现在的做法就是前面说那样，如果你也想配置的话，老实说，一点门槛没有。
我都是直接跟Claude沟通的
图片
提示词：
我想用 OpenClaw 搭建一套团队知识自动沉淀系统。
当前状况：
- 团队在飞书群里沟通日常业务
- 核心知识散落在聊天记录里，没有系统整理
- 员工离职后知识断层严重
我的诉求：
1. OpenClaw 接入飞书群，实时监听业务讨论
2. 自动识别有价值的业务经验、踩坑记录、操作规范
3. 整理后写入 AGENTS.md 对应章节（按业务模块分类）
4. 每周五自动输出一份「本周知识沉淀周报」到飞书群
请帮我设计：
1. SOUL.md 中关于知识沉淀的角色定义
2. AGENTS.md 的知识分类结构（覆盖我以下业务模块：[选品/运营/广告/供应链/达人管理]）
3. HEARTBEAT.md 的知识巡检逻辑（每小时检查一次新消息，有价值内容才处理，没有则 HEARTBEAT_OK）
4. 每周五知识周报的 Cron 配置（isolated session + announce 到飞书群）
02 让 AI 来调度企业现有的自动化工具
很多跨境公司已经有一套在跑的自动化流程：n8n 工作流、各种 RPA、定制脚本。
这些东西干活很稳，但彼此之间是孤岛。A 跑完了要不要触发 B，全靠人来盯。
OpenClaw 最适合做的就是这层调度大脑。
我在线下大会的观点
原理是这样的：
👀
OpenClaw Gateway 原生支持 Webhook 接收。在 openclaw.json 的 hooks 里开启 webhook，设好 token，n8n 工作流跑完一个任务，结果通过 HTTP POST 推到 OpenClaw 的 /hooks/agent 端点。OpenClaw 收到后启动一个 isolated session 的 agent turn，判断下一步是继续推进还是需要人工介入，异常的时候生成处理建议并推送到飞书群。
不是替换现有工具，是在上面加了一层会思考的调度层。
参考配置方案：
第一步，在 openclaw.json 里开启 Webhook：
{
"hooks":{
"enabled":true,
"token":"你的安全密钥",
"path":"/hooks",
"defaultSessionKey":"hook:n8n-dispatch",
"allowRequestSessionKey":true,
"allowedSessionKeyPrefixes":["hook:"]
}
}
第二步，n8n 工作流末尾加一个 HTTP Request 节点，POST 到 OpenClaw：
POST http://你的服务器IP:18789/hooks/agent
Header: x-openclaw-token: 你的安全密钥
Body:
{
"message": "n8n 工作流 [广告数据拉取] 执行完毕。结果：ROAS 1.8，花费 ¥3200。请判断是否异常并决定下一步。",
"name": "n8n-广告监控",
"sessionKey": "hook:n8n-ads",
"deliver": true,
"channel": "feishu",
"to": "飞书群ID"
}
第三步，在 AGENTS.md 里写入调度判断逻辑：
## n8n 工作流调度规则
当你收到 n8n webhook 回调时：
1. 解析工作流名称和执行结果
2. 对照以下阈值判断是否异常：
- 广告 ROAS 低于 [你的阈值]：异常，立刻通知
- 库存低于 [X] 天销量：异常，立刻通知
- 工作流执行失败：异常，立刻通知并附失败原因
3. 正常情况：不输出任何内容，静默处理
4. 异常情况：推送到飞书群，格式为「⚠️ [工作流名称] 异常：[具体问题] → 建议：[处理方案]」
5. 工作流依赖关系：[工作流B] 正常完成后，自动触发 [工作流C]（通过 curl 调用 n8n 的 webhook URL）
03 业务 SOP 沉淀成 Skills，才是真正的护城河
这件事我前天发过文章 教怎么把跨境电商的业务SOP转成OpenClaw的Skill
这里就不赘述，核心在于让Openclaw来反问，把业务SOP梳理清楚。
04 让老板回归「做重要决策」这件事
这是我见过最多跨境老板踩的坑：每天花一个小时看各种后台数据，看完也没做什么决策。
数据本身没有价值，数据驱动的决策才有价值。
我们团队跑了一个永不下班的决策助理。
设计逻辑：
👀
连接亚马逊广告 API、独立站 GA4、飞书多维表，每小时拉数据判断异常。ROAS 低于阈值、退款率超标、库存不足 7 天销量——才推送。其他时候沉默。每天早 9 点一份当日简报，已经带结论和建议动作，不需要老板自己算。
除了业务数据，这个 Agent 还能接收团队成员的日报周报，自动提炼关键进展和卡点，老板打开飞书看到的不是一堆文字，而是一份结构化的「需要你关注的事」清单。
老板真正需要的只有一个信息：现在哪件事需要我做决定。
配置方案：
第一步，配置数据巡检的 Cron 任务。用 isolated session，正常时不产生输出：
openclaw cron add \
--name "data-patrol" \
--cron "0 * * * *" \
--session isolated \
--message "执行数据巡检。读取 AGENTS.md 中的异常阈值规则，调用对应 API 拉取最新数据，逐项判断。如果全部正常，只回复 HEARTBEAT_OK，不要输出其他任何内容。如果有异常，输出格式：⚠️ [指标名] 异常：当前值 [X]，阈值 [Y] → 建议：[处理方案]。" \
--announce
第二步，在 AGENTS.md 里定义异常阈值：
## 数据异常阈值（根据自身业务填写）
- 广告 ROAS 低于 [X]
- 单日广告花费超过 [X] 元且 ROAS 未达标
- 退款率超过 [X%]
- 某 SKU 库存低于 [X] 天销量
- 独立站跳出率突增 [X%] 以上
- 新品上线 [X] 天内零转化
## 数据源配置
- 亚马逊广告 API：通过 Skill [amazon-ads] 调用
- GA4：通过 Skill [ga4-report] 调用
- 飞书多维表（库存/销售数据）：表格 URL [填入]
## 推送规则
- 正常不通知，异常立刻推送到飞书群 [群名]
- 紧急事项同时私信老板飞书
05 多 Agent 协作：不要一上来就搞五个 Agent
这是我最想纠正的一个误区。
我之前写过一篇文章：用OpenClaw搭跨境电商团队：5个AI员工，跑通全平台矩阵！
但很多人看了多 Agent 的教程，第一反应就是搞五六个 Agent，一个管选品、一个管广告、一个管内容、一个管达人……然后发现整个系统根本跑不起来。
问题出在哪？
第一，没有队形。五个 Agent 各干各的，谁也不知道队友在做什么，该交接的不交接，该汇报的不汇报。
第二，活派出去收不回来。OpenClaw 的 sessions_send 有个隐藏限制：等下游回复的超时只有 30 秒，超了就丢了，上游 Agent 以为对方没干活。
第三，配置项太多容易漏。每个 Agent 要单独建 workspace、绑 IM 账号、开 A2A 权限、设 Session 可见性，少一项整条链路就是废的。
正确的做法是分阶段来。
