openclaw法考备考攻略

本期视频我们分享的是 openclaw 记忆能力的一个配置。在分享之前，我们先聊一个其他话题啊，就很多人在安装最新版本的 openclaw 三点二版本之后，发现 openclaw 它其实有点能力有点下降， 其实是它在安装完成之后，它出厂配置的设定啊，有点问题，我们其实可以在这个图形界面其实就可以更改，通过选择完这个 for 这个选项之后进行保存，我们就可以把它的能力进行一个解锁。 嗯，好让我们回归这期视频的一个主题啊， open cloud 的 记忆能力的配置。 嗯，上个礼拜我们分享了模型 openclaw 的 模型能力，嗯，我们这个礼拜我做了一个事情，就是给我的 openclaw 配置了一个混合记忆系统， 它由三部分构成，第一个就是 crm 呃记忆整治，第二个就是 nome 项链， 第三个就是原生的记忆系统来进行一个解锁。这三个部分构成了这个混合记忆系统， 一个负责治理，一个负责生成向量，一个负责进行一个解锁。嗯，我们先来看一下 openclaw 的 原生记忆能力， 它原本的记忆能力啊，其实简单来说就是一个小的数据库，再加 f t s， 再加向量解锁。简单来说它就是会不定期的将我们一些绘画内容进行一个切片， 然后会会把这个切片的内容啊存储到这个 memory 的 这个小的数据库里面去，后面靠锁影进行一个解锁。它有个什么优点呢？就是自动化， 呃，随用随查，他会不定期的将内容进行一个切片，但是呢，他会也会带来一个缺点，就是说 呃内容会很杂，因为不可控，因为是他自主决定的，他会时不时切一段，切一段进去，而且长久之后这个存储的记忆噪音会越来越大。嗯，因为相似的记忆进行存储之后啊，他就会比较变得难以识别。 我们在对原有的记忆系统运行原理的了解之上，我们大概也可以找到两个可以对它升级的方向，第一个就是提高它数据源切片的质量， 第二个就是提升它的一个解锁的一个能力。嗯，在对于我们一点点来说， 对于第一点提升它切变数据源的质量，我们用的是嗯 get up 上的这个这个项目，智能记忆系统二点零的这个这个项目， 嗯，简单来说就是一个三层的记忆系统，它的内容包括，嗯，每日记、每日日制， 然后再加精选记忆，再加长期归档。它的每日日制，它可以自动出发，也可以手动出发，但是我用了这几天，我可能偏向于手动出发。 我在每次完成一个任务之后啊，或者有完成一个配置之后，都会告诉 openclock 啊，记录一下什么什么什么什么，然后他就会把这个记录啊记，嗯， 记录到他的每日日记里面去。嗯，这个精选记忆呢，是他设的一个定时任务，嗯，他每六小时他会从我们的每日日记里面去提取关键信息，再存到这个精选日记里面。 嗯，然后他每周还会做一个再存档，还有一个呃周期性的一个清理和替换。 嗯，它对比我们的一个原生的呃记系统来说，它有这样几个优点，就说 干净、可控、可追溯，因为它的很多信息都是我们手动去维护的，比如说我告诉 openclaw 要记录记录什么啊？ 呃，然后他会把这个呃记录的这个呃内容放到特定的记录文件夹里面， 然后我们可以再对他记录的技术上进行维护，因为文件夹里的内容是我们可见的， 所以说我们就可以对他进行一个维护。嗯，我可以给大家看一下他的一个呃内容， 可以看这里，这个就是他的每日日记，三月六号、三月七号，三月八号， 他把内容记录到这里面之后，然后通过一个定时任务，他会再把精华的记忆再浓缩到这个 memory 的 这个文件夹里面去，形成一个精选记忆。呃，这个记忆 就是可以进行一个中长期的一个记忆，然后它会每周对这个记忆再进行一个二次处理，每周，每周每周这样一个轮换的这样一个作用。 呃，所以说它更偏向于对 open claw 基因内容的一个治理，不像是之前这样的定时的呃，自动的他自己筛选的这样的东西，而是呃我们进行一个呃处理之后的一个呃内容， 他有一个劣势是什么呢？就是说对手动记录的内容要求会呃有一定的要求，因为 他需要一定的自我判断，就是说哪些是你觉得他需要记忆的，哪些又不需要记忆的。嗯，所以说加上这个判断内容，而不像他原嗯原生的记忆系统一样，他是自动去切片，然后进行一个存储， 然后第二个的话，我们就是通过呃 提升它的一个向量缩影的能力。这里啊，我们用到了一个是欧拉玛里面的本地模型， 嗯，这个 nomec 它是一个用于嗯文本转化为高质量向量的一个嵌入式的模型，而且是一个本地化部署的， 它的，呃模型也比较小，所以说，呃也适合本地。话不说，我这台 mac mini 是 十六 gb 的 内存，它运行的时候大概会占用零点五的零点五 g 的 内存到零点七 g 的 内存左右， 嗯，所以说戴起来，嗯，倒也没什么压力。它的主要作用就是，嗯，将刚刚的那个精选记忆啊转化成像亮， 然后再存储到 opencloud 的 它自己的原声系统的记忆里面去。它是做了这样一个转换的一个作用。 据安安装方式啊，也是非常的简单， open 嗯， cloud， 跟它进行 open cloud 进行对话，其实基本上就能把这个整个流程安装完毕。 嗯，就是欧拉玛需要可能自己安装一下，从这个官网下载一下，然后再去选择这个模型进行该安装就可以了。嗯，我们来看一下它和自己，呃，它和原声记系统的一个区别。 之前原声的一个像量锁影啊，它更关注的是怎么存，怎么查，怎么快速， 而我们进行一个补充的这个向量解锁啊，呃，它可能更偏向于查的内容是什么，呃， 对意思的内容的本身进行一个缩影，找到存储内容里面更相关的东西。所以说它跟原声系统的，呃组合 相当于两条腿走路啊，原声系统负责啊，怎么存，怎么查好，我们这个相声系统可能负责，就是说这段话意思是什么，然后存进去的东西是什么，通过两个缩影来进行呃， 更加精确的去找到这个，呃。之前的记忆相当于两条腿走路，呃，就是相辅相成的一个作用。 呃。其实我们还可以进一步的去想，它竟然用的。呃。它既然用的是项链，一个锁影，那么就会存在一个问题，存入什么东西才能提高它的命中率？ 所以说我跟呃 gpt 进行一个对话之后啊，然后他给我了一个几个模板，就是这个记忆记录模板， 我们让 open claw 进行记忆记录的时候， 需要他用这些模板将自己进行一个记录，而不是说他按他的理解的方式进行一个记录，通过模板我们可以提高他进行向量转换之后的一个命中率。 我们看一下啊，他上面这个是三月六号，我没有用模板之前生成的记忆，他的记忆更像是流水账一样的记忆说，嗯。今天做了什么？今天做了什么？ 好，我们再看一下三月七号我用这个模板之后的记忆，他的记忆内容就会非常的充实，嗯。他比如说配置的什么，关键路径是什么？分工是什么，呃。验证方法是什么？ 相当于可能是用简单的总结吧，把这个过程进行一个记录，可能从还有一个是从阴到果，还有实现路径的这样一个记录方式。嗯， 做了十二个模板，嗯，有信息配置类的，有故障排查类的，还有规则片号啊等等等等等等， 一共做了十二个模板，嗯，这十二个模板我也是发给 openclock 让他去嗯记忆，然后我三月七号的记忆就是 让它使用这个模板之后进行一个记忆的存储，嗯，其实 openclock 其实我感觉可能像是这个 ai 时代的一个操作系统。 嗯，你光有这个系统，其实你干不了很多事情，你越塑造它，它的能力就越强，也需要通过不断的一个进行嗯，配置才能逐步提升它的能力， 从而进行做更多的事情。所以说不要想着把它装好，配置好模型，它就能干很多很多事情。其实，嗯，这个想法其实可能不太对，如果你只是做到了配置模型那一步啊，那还不如用前段时间。 嗯，刚刚发布的 gpt 四点五，它其实也在对操控电脑的这个程度上了有了一定的能力啊。 呃呃，那今天的视频可能就分享这么多啊，我们后面 可能还会出几个视频啊，也是偏向于。嗯，对 opencloud 底层能力方面的一些配置，可能比如说啊，一些安全能力啊，搜索能力啊，和一些数据库能力。 嗯，有兴趣的可以关注一下，或者在评论区分享一下你的配置啊，我也去。呃，学习一下。

这里给了个关机指令，首先可以看到收到，随后完成关机。 这边开机后自动开启 open call 网关，打开命令栏，打开 open call。 这边输入打开 open call 命令， 成功打开 open call， 这就是 open call 界面。这边可以看到与他的对话， 这边我先询问了他是谁，给他取了个名字叫橙子。 这边他回复了上一个话题，刚刚开机有延迟存在，通过非输，我给我让他给我写一段简单代码，找到一百中的所有数，并打印出来。 这边 pc 端收到， 这边开始运行了，全程无人为干预， 弹码已经跑通了， 执行后还会有反馈。 这边我询问他身份， 回答他是我的私人 ai 助手名字。这边可以看到他的回答。这边让他新建，保存他自己生成的内容。 pc 端接收， 这边是反馈内容， 这里可以看到直接让他操作回答问题，新建文本，保存内容，全套流程完成。

你每天只有两个小时来备考法考，还去买那种按斤称的后脚踩，送我进去，赶紧挂某鱼卖了吧。 嗯，在职和宝妈们考不过，最大的悲哀就是，明明是个精力被榨干的成年人，却非要用全职大学生的笨办法去内卷。今天这期视频就是针对在职备考时间比较少的法考人。那我们首先要明白，在职备考在本质上是一场关于经历的 投资回报率游戏。分享一下你每天晚上的一个真实状态，下班把娃哄睡了，然后累个半死，强撑着翻看您的厚厚的几百页的书。看了半小时，你的脑子里面还是一团浆糊，好不容易听个网课，还要频繁的去按暂停键发四十分钟，抄一页漂亮的笔记， 好，你感动了自己觉得，哇，我今天真努力，但是第二天一做题呢，正确率百分之二十。 这种叫做伪勤务，是在谋杀你本就不多的经历。加油，每天两个小时能够稳过法考。你必须要建立一个核心概念， 就是外包思维。时间少的伙伴们，你要把自己当成老板，第一步呢？把所有的体力活全部外包出去。你最缺的就是时间呀！ 你的宝贵精力只能用来做理解和做题，所以不要再自己去画思维导图，不要再去手抄做题本。你是去拿证的，不是去当排版编辑了。把这些 总结规范的工作交给专业的工具去干。看书呢，直接去看半学笔记，听课直接去拿排好的 ai 精讲课讲义，把你用来抄写的一个小时的时间去省下来去做题提分，效果才是立竿见影的， 要把自己真正的当成发号施令的老板，把你的工序当成你的秘书去用。第二步是二八定律去做题。 法考是一场及格赛，百分之八十以上的分数是集中在百分之二十以上的核心考点上去考的，每天你只有两个小时， 绝对不允许你再去搞题海战术了，这个时候就是拉开差距的关键，别人在瞎找题瞎做题，做完还是自己翻翻书，对对答案就完事了。 聪明人呢，要知道刷题的目的是为了搞懂逻辑和底层算法，用理科思维去做题，学会套公式，这才是做题的真正目的，才是法考的高级玩法。所以要有意识的去培养你的做题逻辑， 贴个图看能更清楚啊，就像这样，每道题都有公式的好。那第三步呢，就是把碎片化时间当成磨耳朵的背景音，上下班的时间四十分钟，在地铁上你拿来做题可能不太现实，所以直接戴上耳机，把 ai 精讲课或者是核心考点的音频当成播课去听。 每节课十来分钟的精讲课，通勤时间轻松搞定，不用强求你自己全部记住，就为了让你的大脑保持对法言法语的熟悉感，消灭陌生感。 所以每天两个小时到底能不能过呢？只要你放弃自我搞，用到的勤奋，用对方法和工具完全够用。如果你也是在职或者是宝妈，想拿证但是还在犹豫还感到迷茫的，咱们在评论区留下你的问题，或者是你想分享的，我们一起讨论。

嗯，大家好，我是欧巴同学，专门搞 ai 的 欧巴同学，那今天给大家分享的是我花了几百块，并且啊已经摸索了差不多一个月啊，搭建出来这个 open core 的 一个啊，一些经验，然后分享给大家 啊，然后大家可以看到啊，这个就是我的啊，首席牛马官啊，这只猫猫啊，然后剩下那些呢？是我的一些牛马，包括啊，做市场的呀，啊，包括啊，怎么去做开发的？那整个视频结束之后呢？啊，在最后会把完整的这个文档分享给大家啊， 那首先最近很火的这个 open core 一 人公司啊，包括最近腾讯可能说什么楼下有几千人在排队啊，去安装了 open core， 对 吧？ 那我先保证在呃，整个视频最后我会教你怎么把啊自己的这个团队搭起来，并且到手就能用啊。这个你可以理解，这个 ai agent 就是 我们的牛马员工啊的一个管理工具，那并且可以它可以直接操作我们电脑， 并且啊，就举个例子，以这个妹为例哈，他就是我的手气牛马惯，那他可以指挥所有这些啊 agent， 然后去干活，那具体的效果呢？啊，可以给大家看一下啊， 例如这是我在飞书里面的效果，那他可以去指挥啊，什么开发呀，运营啊，并且他可以形成工作流。举个例子，我有一个任务，然后他让他们串起来去工作啊，并且最后啊去返回内容给你去做审核，这个流程是完全可以打通的， 那大家可以看到我目前用来做什么呢？第一个每天让他们给我去做每天的一个技术的栽药啊，那还有就是啊，包括因为我做产品经理的嘛，那所以相关的这种痛点的分析啊，我让他们从 ready 里面给我抓下来啊， 那另外还有可以看到啊，我会让他们去帮我去做一些竞品的分析调研，我在飞速里面其实定义了自己的啊工作流，包括自己的员工， 那整体的话，其实我的主工作流是两块，第一个是啊，会让啊整个脑报，然后去让他给我输出公众号文章，以及给我直接输出小红书的图文，这个流程我已经完全跑通了。 另外还有就是我自己因为也会去搭建一些做些 ai 小 工具，那种 ai 小 工具呢，我也会去让我的那个市场大师去看一下，哎，我做的怎么样，就在上线之前让他帮我去做分析。 ok， 那 现在给大家去看一下怎么去搭建自己的 ai 团队哈，那首先给大家看一下， 第一个是我们这个 opencloud， 当你设置完之后呢，它其实没有那么复杂，例如这些是呃，我的一个， 呃，各个 agent 的 一个啊设定，例如这个是脑报的，大家可以看到上面有几个文件哈，就是啊 agent 啊，还有就是他的 hobby， 还有他 identity memory 啊， so， 这个文件我等一下会快速给大家讲一下什么含义，刚开始如果你不知道也没关系，你只要知道说 啊，这里有不同的工作区，然后不同工作区呢，当他给你给他去设定他是不同的角色之后呢，他就可以去按照咱们的要求去做啊， 举个例子哈，那以我们现在这个缩文件为例啊，以需求分析大师为例，大家可以看到啊，他是可以直接去看到啊，他觉得设定还有啊他的思考这东西你看他可能觉得，哎好复杂好复杂，对吧？其实没有那么复杂， 因为这些东西其实都是啊，当我思考完，哎我每天的工作流是怎么样的，那我再让 ai 去帮我写出来的 啊，这些东西我基本上是没有怎么去碰，我只会去微调啊，举个例子里面的这种啊技能我希望他怎么去写啊这些我自己啊，到时候在文档里面做微调就 ok 了，所以这里并没有那么复杂， 自己只要记住啊，一个啊 agent 他 看起来很高大上，但实际上他并没有那么复杂啊，他只是有不同的这种啊文本文件去写出来啊，原来这个东西是有什么用的啊，然后他的上下有什么的，例如他的领 灵魂文件，对吧，其实就定义了哎到底他做什么事情的那像 to 文件就是，哎定义他可以使用什么工具什么 skill 啊，所以这东西其实 ai 去都可以帮你去写，然后下面有跟他呃主要是要理解他怎么设定的哈， 那刚刚咱们有说 a 四文件是它的核心的灵魂啊认规则那 identity 呢？主要是他人设，那 agent 呢，主要就是刚刚我们说到如果你要用非书啊去做一些工作流的话啊，那这里主要就定义它的上下底是什么啊，那 two 就是 一个工具箱， 其他一些啊，记忆后面我们在越用这个小龙虾的时候让它越来越去啊，理解我们怎么去用那这个 happy 呢，其实就是，哎啊像我们人的心跳一样，就它怎么时候去醒，然后什么时候去做相应的交互啊，大概这么理解一下就 ok 了 啊。那最关键的就是我们描述清楚的需求之后呢，可以让 ai 去帮我们啊优化相应的这个文件。 那例如下面这里大家可以看到啊，例如这里我是用了一个 skill 啊，去让他帮我把本地所有 agent 的 这些文件啊去调调一下啊， 因为啊，我自己去写是很麻烦的，那我只要去告诉他我的痛点，因为之前的痛点，我发现，哎，这些牛马并没有很好的执行我的指令，所以我就让他，哎通过这个一个技能帮我把所有的这些牛马啊，可以高效的写作，并且遵循我的指令啊，去做好复盘。 所以啊，大家到时候可以去通过这种方式去优化自己的这种啊牛马啊啊，做到飞书之间多 a 准的协同打造一间公司呢，可以参考我这个提示词哈， 就之前的朋友写的比较好。那我这里有一个经验是什么呢啊，直接把这个文章发给 ai 让他去参考啊，你自己的思路去配置你的 open core， 那 举个例子，像 首席牛马关啊啊，我的自己的啊，携手啊，那怎么去绑定群 id 对 吧？这些啊，只要把文章发给他，然后让他去帮我们把这个本地的 agent 搭起来就好了啊。那这里主要要关注的是，如果你是用飞书的话啊，我现在会建议你用这种群 id 的 方式去把它绑定上去，这样是最简单的啊， 如果说你还想用 a 让 ai 有 更多的积极性啊，设计一些有主动性的技巧， 跟刚刚上面的技巧也是一样的，等下直接把这个链接发给 ai 说，诶，我们想去怎么啊？让 ai 去做这个事情就好了。这里主要我觉得要说明一点， ai 只是工具哈，那如果想，呃，让 这个 ai 能做好事，主要还是我们自己的想法，我们自己的设计。那如果说你有一个固定的流程，让 ai 去做，这是最好的。 那关于那刚刚我们有说到，哎，我是不是用到一些 skill 啊，或者有没有什么好用的 skill 呢？那也是非常简单的。那这里有啊，我自己在用的一些 skill 的 库啊，你包括我自己在用的清单啊，包括一些比较好用的，已经放在这里了。那如果有需要的话，到时候直接去啊，参考我自己去网站去搜去安装就好了。 那思路还是一样的啊，在 ai 时代，大家只要想得到，然后让 ai 去做就好了。我们把需求描述清楚，然后扔给 ai 好 了。 那最后就是一个安装指引啊，那最简单最简单版的话，你可以安装这个 cherry studio 啊，那它有一个啊，一键安装 opencore 的 更简单方是什么？那你就直接拿 opencore 的 一个 app 地址，然后扔给 ai， 让它帮你安装到本地就 ok 了，只是说有些配置向你后面是要去弄的。 那这里一些安装指引呢，我也直接立到大这里给大家了，大家直接去看就好。刚刚我们说了很多，哎，怎么让 ai 去装，那这里我会推荐一个 ai 工具，就是啊字节的这个 tree。 那如果大家还没有用过的话呢，直接去这官网去下载就好了，这也非常简单，当然我推荐国外版，因为它的模型会比较好一些啊，那链接也放在这里了啊， 那最后呢就是，呃，因为我们在做这个 open core 的 时候呢，消耗的 token 是 比较大的，那经过我自己几百块的这种测试啊，我买过啊，火山啊，还有 kimi 啊，还有各种的 kind， 包括我也是啊，买了 open ai 各种的这个 kind， 那 性价比最高的话，其实我会推荐阿里百链， 那它也会有各种问题啊，但是这是目前来看性价比比较高的选择了，或者说你可以买 jamie 或者啊那个质朴的官方套餐。 ok， 那 具体的配置指引呢？到时候大家买完之后啊，可直接去让 ai 去帮忙去配置啊。这里有一个小细节哈， 如果你是用阿里的话呢，因为它的势力里面它默认把这个推理啊，它是设定为 false 的， 那如果你让 ai 去帮你配置这个模型，到 opencore 的 时候呢，就会让 ai 说，诶这个设定为 true 就 好了，不然这个模型会很笨。 那最后一步其实也就是对接，那 opencl 其实支持很多的这种对接方式，那我个人会比较推荐飞书对接哈，因为啊，在国内如果你没有啊，那个很好的网络环境的话呢，其实飞书是比较合适的，但飞书包括各种的配置，大家可能会觉得是不是很困难呢？那这里给了大家一个链接哈。 那啊，这个是啊，它其实也是做类似 opencl 的 工具，如果你只是想体验一下的话呢啊，去安装这个工具就好了。 那啊，这里有很详细的这个飞书配置的教程，这里我就不详细多说，直接按照这个去配置就好了，不会出错。那另外还是有一个小细节只有你玩过才知道的啊，因为飞书每月的这个接口调用量是有限的。那 open core 本身呢？又有一个啊，小 bug 吧，可以算是啊。那 你到时候再把这个链接发给啊 open core， 或者发给这个 tree， 让他去帮忙去优化 open core 的 调用，那你的接口调用量基本上是不会超的。那以上是所有的这种啊分享，那如果大家如果有什么疑问的话，随时在评论区可以去问我啊。那整份文档呢？啊，借等一下我也会分享给大家啊，在评论区里面，好吧。

大家好，上期不是给大家分享了我养了好几只小龙虾，用本地模型吗？大家对我这个机器配置比较感兴趣，也很好奇我这个机器到底能开多少只，其实我试了，能开差不多十只都没问题。那今天我刚好给你们做个开箱吧， 等一下，等一下！我又仔细想了想大家的问题，大家真的是刚需一窝龙虾吗？是真的刚需硬件本地部署模型吗？ 又或者说，其实很多人都只是因为很迷茫，大家都不知道到底需要什么，只是想拼命的抓住机会，所以觉得有了这些也许就更近了。是这样子的吗？ 我的评论区和私信里面问的最多的问题就有这三个，今天呢，我就分享一些自己的经历，来解答大家这几个问题。 首先啊，我很惭愧，我网名叫小天，但我其实不小了，我是个四十多岁的老灯，我就想告诉大家，其实学 ai 年龄不是问题， 我自己也不是程序员，我是一个连续创业者，我做过狼人杀，做过剧本杀，说不定你们还玩过我做的产品呢。我以前还写过好几个剧本杀，但我真没怎么写过代码，也不懂技术细节。我就想告诉大家，学 ai 只要有热情，技术也不是门槛。 那很多人还问我，你到底是怎么学 ai 的？ 我真不知道怎么学的，我就知道玩起来就对了，能玩的东西越多，你学的就越快， 我那几个显卡就是我的玩具啊，我部署了本地模型之后，我总不能光聊天吧，所以每次有什么开源的好东西啊，我都会去部署一套来玩。那很多朋友也喜欢这样的折腾，网上就会有一种声音就批评他们说你们没产出，但我觉得这其实都会产生巨大的回报。 open 出来之后啊，我就非常感慨，我感觉这个世界又出现了一个 chat gpt 时刻。 具体的来说，就是全世界都形成了一个共识的窗口，在这个窗口之内，大家都会疯狂地去研究 openclot。 我 之前给大家教过怎么用 clot code 吧，那时候从来没有人会说，哎，谁来帮我装装 clot code， 我 来付费。 但 opencloud 就 不一样了，你们去网上搜一搜，连上门安装的服务都有了，全球的 mac mini 都卖断货，这根本就不正常。你们可能会说啊，这些都是不理智的没错，可什么时候经济繁荣是完全是因为理智产生的呢？人类本身就是乌合之众啊。 在这个非理智的时间窗口里，你周围会有很多很好的氛围和很多人，大家都通过这件事情来建立连接，这就是很好的。虽然说不理智，但是大家头都很热，对不对？就会产生大量经验和内容，可以参考。 所以，不管这个现象到底是不是理性的，参与者是实实在在的产生需求上的变化，也许这个热度很快就会消散， 但你就再也回不去了，因为你再也不是那个不需要 ai 的 自己了，对不对？所以你说要不要花时间去参与这场盛宴呢？有人说啊， openclaw 一定会过时的，应该等更成熟更傻瓜的产品出现。 我同意啊，绝对会过时的。我过去两年本地部署过的开源模型也有几十个了，他们都过时了， 但你要问我怎么学的耶，就是因为我玩过他们，我还玩过很多开源的软件，这样做，知识才能不断积累，越来越多的知识碎片汇聚到一起，慢慢才有了一个体系化的认知。 那你说该不该投入时间？肯定该啊，但每个人效能是不同的。我有时候半夜起来刷到千万又发新模型了，我就赶紧起床去下载，但我一点都不觉得累， 为什么就我，我的感觉就是我起床捡了一下装备那种心态。那我说一说，如果你有 gpu， 或者有个 mac， 有 没有意义啊？我有这么一个观点， 你的玩具不一样，你获得的认知也不一样。有的朋友啊，他没有 gpu， 没有 mac， 买了一个九块钱的 cooling plan， 聊了几分钟，还什么都没试出来呢，额度就用完了， 然后就骂骂咧咧说，就这玩意我就不一样，龙虾刚出来的时候，我几分钟就装好了，而且是本地模型。养龙虾我可以拼命的试，错开 n 多的病房，把所有的脑都能试出来。我的玩具和别人玩具就是不一样，我得到的信息也就不一样。 评论区很多人问什么是容器，怎么部署本地模型，我说，啊，你要是玩过纳斯这个玩具，你就不会布置到 dork 的。 你要是为了学 ai， 买过显卡，你也一定会部署本地模型。你没有这些玩具，你自然不会接触到这些信息，你就没有办法形成体系化的认知。 所以 ai 时代，买一块卡或者是 mac 是 绝对划算的。先不说它费多少电，它产生的 token 质量高不高，有些程序员就说，哎，你这个本地补光星太弱智了，根本不如我的 office。 我 觉得这根本就不是问题， 就从你为了玩转它所积累的基础知识，你都是不亏的。你别去考虑它的这个 token 质量高不高，因为你得到的是无限的试错权，这是 api 做不到的。 那退一步讲，我就是没卡，我也没有麦克，我该怎么办？只有托，肯行不行？行，肯定行，但是你还是得至少有一台能玩的设备，对不对？你得给你的小龙虾有个家，对不对？一台离 ai 生态更近的设备，一台长时间能在线的设备， 你必须要有一个数据中心的概念，我很早就给大家讲过，对不对？早点整个 linux 或者是 nas， 离 ai 会更近的。比如说非牛的 founos， 就是 个很不错的选择。好多人一听 nas 就 觉得是为了下电影用的，那是绝对的误解。非牛呢，只不过是一个更简单更好用的 linux 而已。 你见过哪个 linux 五分钟都用不了就装好了？给你配置好所有的环境，一键安装英伟达驱动，你不会装到 docker 啊，虚拟机管理啊， node js， python， 点个手指就全搞定了。 这样一个个人私有二十四小时在线智能化的数据中心，是每一个人都需要的。 而现在呢？这个数据中心你可以给他再加上一些小龙虾，他就有可能变成一个天才的国度。所以，这就是第二个问题的答案，你没有卡，没有 mac， 但至少得投资点硬件，你至少得让你的龙虾有 token 用，得让你的龙虾有个家，对不对？ 那最后一个问题应该怎么学习？我的答案就是，顺应大环境玩起来。你别总想着能不能变现，很多的变现机会都是玩出来的。我自己的人生经历给你们讲一下，我以前和朋友玩狼人杀， 我是在群里语音玩不好，发身份对不对？于是我就做了一个网页用来发身份的，一个网页做了个公众号， 半年就做到一百万用户，然后我就融到钱去做游戏了。所以机会就是这么玩出来的，你投入的 token 成本，或者算力成本，还有时间成本，都会给你带来更多玩的场景和机会， 你的玩具越多，你接触的知识体系就更广，等有一天你发现，哎，新出来的玩意，你看一眼就明白了，那你就是个有体系的人了。 我不知道 ai 时代怎么样系统化的学习，我的经验就是玩 openclaw 这个风口就是让大家一起去玩的。也许很快这个窗口机就结束了，大家再也不讨论 openclaw 了。但这绝不是因为他过气了，而是一部分人玩明白了，他不满足了，他跑去玩更高级的 ai 了。 而那些没有参与的人，则是在这个打勾兑的另一头，还在原地驻足。所以回到我们最初的问题啊， 你不是需要一个 gpu 来部署本地模型，你也并不是刚需要养很多只龙虾，你真正需要的是以各种各样的形式方式尽快的参与其中， 在这个时代还一片混沌的时候，尽快发育，早点找到新世界的规则，因为窗口期是不会等你的，但你可以今天就开始。 好了，希望大家别焦虑了，玩起来。以上就是本期全部的内容了，在结尾处我放了我的配置单，还有各种各样的模型，各种各样的硬件，跑出来的效果怎么样？我也给大家做了一个简单的一个回答。 还有我的工作站，我会有一个短的视频详细介绍我的工作站，如果感兴趣的话可以接着看，谢谢大家。这个机器啊，我特别喜欢的一点就是它到处都是这种方便拆卸的。 然后我当时为什么买它呢？因为它是一个建成撕裂者的平台，这个平台有个特点，就是它有八个内存通道，看到没有？我插了八条内存，这整套系统下来是八千块钱，配了二百五十六 g 的 内存， 内存大概是三千多块钱，但现在看，现在这个内存是值钱，然后这个显卡两万三。 这个机器特点就是 pci 通道特别多，一百二十八条。我现在这插了一个硬盘，硬盘扩展槽， 它是一个 pci 十六，能拆分成四个。而这机器比较好啊，它每一个 pci 的 插槽都可以拆分的。然后本机带两个 m 点二，看一下接口，接口就比较简单了， 带一个万兆，前面带两个 type c。 我 觉得这个机器缺点是什么呢？就是这个散热器不太够啊， 你比如说要翻译一个什么辣妈点 c p p 的 时候，这个就过热，经常会纳斯，会报警。这个平台有个特点，就是它的这个县城撕裂者的 cpu 是 锁的，所以它特别白菜价，这 cpu 烧坏了再买一个也就是几百块钱，特别好。 不过这个是 zen 三架构的，有一个缺点就是没有那个 avx 五幺二，所以你用它跑一些什么 k transformer 就 不太行，好了，就这样了。

今天给大家分享一下这个 open curl 踩坑的点和它的一些优点，重点是它的一些能力边界是我自己的一个看法，它可能不是那么准确，但是应该大差不差。首先第一个踩坑的点就是它降智，就是叉 gpt， 我 用的 codex 这个授权的模式，它有点降智，我是这样感觉到的。 第二个点呢，就推荐大家可以用那个阿里的会员 codex 这个计划，因为只要七块九就可以直接上手，直接用 kimi 的 吧。 呃，我不知道是我的错觉还是什么，它那个七块九的它速度会非常的慢，而且它的通用纤维三点五的 plus 版本也是感觉它是有点降质的，我之前拿它来去做一些网网页和这个图像的点击，它是定位不准的。 kimi k 二点五它应该是跑出来是准的， 嗯，所以说大家可以思考一下。然后我开了他那个一百块钱，两百块钱一个月的那个版本，他的速度非常快，而且那个 plus 三点五 plus 也是非常准的。呃，这就是第一个踩坑的点。 再就是大家做执行的时候一定要把这个东西打开，如果你不打开，你是没有这个这些他执行操作的，有时候他会回答你一个结果，但是他跑没跑你是不知道的， 这个东西就很很让人抓嘛，有时候你等了他半天，他告诉你我已经正在执行了，但是其实你等了一个小时，两个小时，他还是没有执行。我给大家看一下这个命令，就是这个命令 for boss on， 这个命令可以把他的这种操作的一些细节，他会把它打开，如果你不打开的话， 就会像之前一样，他告诉你执行了，其实没有执行，因为像现在的这些模型，它的这种指令遵循的还是有一点点差的，特别是国内的这种稍微小一点的模型，像 cloud、 cloud 这些模型可能会稍微好一点，但 cloud 很 容易封号。 呃，再就是他的这个能力边界，他在做网页抓取是特别好用的，可以给大家看一下，可以看到我已经把他做成了一个定时的任务，他每一天会去抓一下。呃，今天的一个 top 十的热榜，然后有详细的介绍，当然也可以让他再详细一点，都是可以的。 嗯，但是他像什么样的操作是不行的啊？比如说做一些抖音，抖音啊这些他是有限制的，你直接让他登录网页进行操作，其实他操作起来都不准，比如说回评论，他会限制你根本回不了评论。还有 我觉得最大的一个点就是我们的一些数据，我们会放在这个金山的在线文档里面，他其实也是抓不到的，因为他这个东西是不准的，这个东西也是不太好的。 还有就是这种这种如果他抓不到的话，他就会使用这种 ui 界面操作的方式截图，然后滚动的方式，这个东西也不好。嗯，推荐大家如果使用的话，可以使用这个飞书的这种多维表格啊，或者说这种 api。 但是大家如果没有使用习惯的话，肯定还是有一点欠缺的。 建议大家怎么样去做这样一个定时任务或者心跳机制？你可以自己做的事情，比如说像嗯，网页，你自己带着它做一遍， 一点一点的做，你别让它一次性去完成一个特别大的任务，它可能你后面就要调整的非常多，你可以一步一步带着它做，你先让它打开一个网页，然后让它搜索什么什么东西，然后去整理什么什么东西，你带着它做一遍之后，然后你把它叫它沉淀成这个 skills， 然后再把这个 skills 让它手动再跑通两次，跑通两次之后，你再去让它整理成一个定时任务，或者你那个心跳机制里面就可以加上这个 skills 了，这样的话它准确度就会高很多。 还有就是最大的一个问题，它的 u i 界面操作，它只能做这个网页的一些操作，它没有办法做一些 u i 界面的操作。呃，如果在国外的话感觉还是 ok 的， 但是在国内它非常封闭， 每一个基本上都是不打通的，每一个软件，每一个应用它都是不打通的，比如微信、飞书各种它都是不打通的。所以说你没有 u i 界面操作，那其实在国内使用还是有一点鸡肋的，除非是什么情况， 你本身办公化、数字化就做的很好的，比如说你直接就本身你就，呃，公司就在用飞书，而且用的非常不错的，然后结合上这个 open core， 它的效果还是蛮不错，能做非常多的事情。但是你之前完全没有做这种线上化的一些操作的话，其实做起来还是非常的困难。 ok， 呃，我也给大家汇报一下这个进度，因为我说了要开源一个 ui 界面操作的一个 agent， 呃，可以让 open curl 去执行这些操作。现在达到什么样的程度了呢？来给大家汇报一下， 昨天也跟大家说了一下，昨天已经完成了这种录屏，然后把它整理成轨迹，然后再用这个 agent s 三进行操作，操作了之后，呃把这个操作的也录屏录制成轨迹，然后跟之前轨迹进行对比，然后达到自净化的一个效果。呃，现今天做的主要的事情就是让 rpa 和这个 ui agent 就是 agent s 三，它们两个可以进行混合的执行。首先就是它们俩有一些固化的，用 agent s 三可以呃 进行判断操作，这是第一个功能。第二个功能的话就是 a v edge 和 s 三，它可以去做 r p a 错误之后的兜底，这个已经实现了，但是还有很多，比如说它的一些 bug 还是需要修的，估计今天是可以完成。 明天主要的工作可能就是把前面的录屏和这个 u i a 和这个 r p a 和 u i edge 的 编排把它弄好。 嗯，这就是这就是这个项目，这个这就是这个开源项目的一个进度，给大家汇报一下。最后总结一下，像 open core， 我 个人感觉哈也有可能是我使用不精的一个原因。 嗯，它是很好的一个东西，它也是很明确的一个方向，但是目前来讲它的这种功能和内容 和国内的情况他不是非常符合一些小公司或者我们个人使用。如果说我们是呃自己本身做这种工作流，自己的工作做工作流已经做的非常好了，那么还是非常适合的。 如果说想要用好，那真的得把这个飞书给先用好来，然后他才有用好的可能性。他有用，但是对普通人来讲不多，因为我们常用的一些软件系统他打通的就不够，我个人感觉他是最大的问题在这里。