龙虾可以用我的gpt么

很多朋友好奇说，哎，我有撬了 gpt， 我 有豆包了，为什么还要去折腾 open cut 小 龙虾呢？它跟豆包跟元宝这些 ai 到底有什么不同啊？其实区别就主要在于，像 gpt、 豆包这些是个临时顾问，但是龙虾呢，是个贴身管家。 第一呢，他们的记忆完全不是一个量级的，很多人觉得 gpt 强，但是你聊的多了呢，它前面的聊天就忘了，因为它的上下文是有限的。 但龙虾不一样，它能挂载你的本地知识库，并且持续更新啊，你几十万几百万字的文档丢进去都没问题，它能像一个老员工一样随时调用啊，这种长记忆是可叠代可调教的，比一般的 ai 大 模型要稳的多。第二呢，小龙虾它是可以主动干活的， 豆包、元宝这些呢，是你问他答，而龙虾呢，是自动化流程，你可以把它配到非某书里面去定点去抓取这个全网的信息啊，生成简报发给你邮箱， 这种主动性也才能称他为 ai 员工的关键原因。然后第三呢，他会自己进化，也就在使用过程中呢，我们可以不断的调试小龙虾，就像培训员工一样，我们教的越多呢，他就越来越聪明 啊。所以别把小龙虾想太复杂了。那为什么豆包、元宝不直接去做成小龙虾这样的形态呢？因为太烧钱了。像这种长记忆，还有高频率的调用 api， 算力成本非常高啊，大厂为了免费给大众用，必须阉割掉一部分深度的功能，降低成本。 所以啊，如果你只是偶尔写个周报啊，用豆包就可以了。但如果你是老板和创业者，想要一个能长期培养有业务技艺的这种私人 ai 助理，那龙虾是可以考虑的。

opencloud 接 codex 正确姿势其实很简单，核心就一句话， gpt 五点四不按量计费，你只需要一个叉 gpt 二十到账户，基本就可以放心去跑。和很多按量扣费的方案不一样，这种模式最大的优势就是你不用一边用一边盯着余额看肉了。 不管你接的是中转站 colo 还是 kimi mini max， 本质上大多数都还是按量计费，也就是说你跑的越多花的越多。在用 open colo 接 codex 的 时候，投坑基本可以放心去烧，不用老担心 a p i 费用突然爆掉。而且 open colo 接 codex 本身也很简单，如果你装的是全剧版 open colo， 直接执行这条命令就行。 open clone models autologging 剪剪 provider、 open io codex 等。接下来浏览器会跳转，你登录自己的叉 gpt 账号完成授权就可以了。后面你再把配置文件按要求配好，参考我提供的两张配置图片，重启后就可以直接开跑。

玩龙虾终于不用再花钱了，你看，我配了两个模型，一个是 gpt 的 五点三，一个是 gpt 三。我的主模型用的是 gpt 五点三啊，因为这个的配额呢，是走的这个方式啊， 免费的时长配额，然后从这选 gpt。 然后第二个模型的话呢，是 gpt 三啊，这个模型 主打的是响应快，低延时，然后调用的方式是 a p i d k， 这样的话呢，就比较方便。一个主要免费用来日常沟通啊。然后另外一个的话，因为 gmail 的 话，他写文案各方面的话我比较喜欢，所以特殊情况之下我用 gmail。 总之订阅了 gpt 的 话呢，就直接不用再花钱了。太好了，想要了解的朋友呢跟我说，我教你。

帮我用 c 带做一条美女变身假面骑士的视频，要求电影风格跟科技效果，十五秒钟。

大部分人的养龙虾其实是装了一个龙虾，最近全网都在养龙虾，大厂摆摊帮你装，网上全是教程。但我观察了一下哈，绝大多数人的使用方式是装好，问几个问题，发个朋友圈，然后呢？ 然后就没有然后了，那跟直接使用下来究竟有什么区别？这一期我们就聊一件事情，到底什么叫把龙虾养好了？怎么去判断？第一个层次是能用， 很多人卡在这一步，那能用的标准是什么呢？就是装好了不崩，能在手机等 i m 聊天软件上跟他说话，他能稳定回复，不是动不动就断联。那听起来很简单哈，但是 opencloud 的 安装对于普通人来说，真不是开箱即用， 它得配 low 环境，配大模型去连 i m 聊天的一个软件，还有处理权限的问题，还有很多未知的 skill 到底安不安全？网上有很多帖子吐槽这一个 open color 装了半天跑不起来，或者是隔三差五就断了，那我的建议是什么？就是你先把基础跑通，别着急加一堆花火。那第二个层次的话就是有用，什么叫有用？ 他替你干了本来应该要干的事情，不是你问他问题，他回答你那个是聊天，是他主动帮你去完成一些任务，省你的时间。举几个例子哈，他能主动帮你去抓起一些你感兴趣的话题，定时发资讯给你，他能帮你去监控一些国内国外的大 v 的 动态啊，他能在早上提醒你，你新的一天有哪些事情要去做。 那到了这一步，我们才算真的开始在养龙虾的，而不是养了一个聊天框。第三步的话，就是离不开了，那这一步的标志是什么呢？他有了你的记忆，你的偏好，你的工作牛，你不用每次教他我是谁，我干什么，我喜欢什么格式他都知道， 你跟他说帮我写个脚本，他知道你喜欢用 python， 不 喜欢用 java， 你 让他发消息，他知道该用什么语气跟你回复， 你问他我上周那个项目怎么样呢？他能回答到这一步的话，你的龙虾其实已经不是一个工具了，他更像一个了解你的助手。但说实话哈， 大部分人做到这一步的其实很少，因为这需要时间，需要你持续去使用，而且你需要认真的去配置他的记忆系统，他原生自带的那个记忆文件系统那一套其实不是特别好用，你如果没有给他配一些嵌入模型的话，他本质上来说记忆这块做的不是特别的完美，那不然的话就不会诞生很多好用的一些记忆插件了。 好说完了，三个层次啊，那怎么去量化你的龙虾养的好不好？这里有四个指标哈，我是根据我当前的一个情况来总结的。第一个就是 他融入了你几条工作流，不管是信息获取还是内容创作，还是做技术调研，你数一数就知道了。第二个的话，他自动化帮你完成了多少任务，不是你手动让他干的，是他通过定时任务心跳巡检，然后触发器自己跑的， 这个数字越高，说明你的自动化程度越高。第三个的话，你教会了他多少个技能？不是你装了几个现成的哈，是你根据你自己的需求写出来的。你有哪些标准化的流程可以做成 skill， 然后他帮你做了，并且它整个效果非常好，那这个数字越多说明你越清楚让他帮你干什么。 那第四个的话就是你有多久没有手动去干预它了？如果你天天要去改配置、修 bug、 重启网关服务，它不是在帮你，是在给你加活。那一只养好的龙虾，你应该是偶尔看看就好了。说说我自己的，我的龙虾现在长这样子。我有三个 discord bot 同时在跑，一个是贾维斯去处理我的日常。 第二个呢，是我的一个开源雷达去监控 github。 第三个的话是我的一个挖掘机，它专门去做一些数据挖掘的工作，以及我定义了一些跟我个人强相关的一个十几个 skills， 从 x 的 监控，从我的一个自媒体数据采集，以及我定时去跑一些 github 催定的一个热榜推送， 再到我最近有把这一个原生的记忆插件换成了最近这节刚开园的一个 open viking。 现在的话我的信息输入来源是他帮我推的，然后自媒体脚本也是他帮我出的，那技术调研也是他给我做的，他已经融入了我大部分的工作流， 但这些不是装完就有的，我其实折腾了蛮久，写了很多 skills， 反复的去调配置。养龙虾真正的门槛不是安装，是要想清楚让它帮你干什么。那下面我给大家看一下我平时用龙虾做的一些事情。 这个就是我的一个开源雷达，他负责做的事情是去帮我看每天的日榜、周榜有哪些流行的开源项目。比如说这一个，就是我知道了有这个开源项目，然后就把 opencloud 龙虾的这个记忆给他替换了，用了这一个基于文件系统方式去管理我们的这一个记忆，我目前体验下来比内置的会更好用。那我还会让这个开源雷达去帮我处理我的一些开源项目的需求。 那这个的话是我的一个挖掘机，是专门去 x 上去挖掘一些我所感兴趣的话题，包括一些最新的 ai 资讯，以及我最近对于纹身图、纹身视频非常感兴趣，帮我去自动去收集一些提字词，然后存档。 你看这里就能刷到今天特别火的那个 kimi 发的一个论文，以及一些其他三毛、奥特曼呀克拉蔻，它的一些呃，最新的资讯。那这里还有的话会去监控一些 ai 官方账号，看他们新的一些模型的一些迭代更新， 这样子的话我就能一手去做这个模型的实测。那第三个的话，这个是我最关键的一个 bug， 它是我的一个主控 agent， 我 所有跟龙虾的聊天都在这个上面去完成的。那它的话主要去帮我做一些自媒体的一些小题、脚本儿输出，以及我对一些新的技术、一些开源仓库感兴趣。就让我们刚刚讲的这一个 open viking， 那我会把这个开店仓库的项目给到他，让他通过 a c p 去掉 curl code 去研究这一个仓库的原码，研究完之后给我输出一个 markdown， 并且让他去给我去做一些架构图。 那有了这些架构图以及他给我的那个 markdown 文档，那我对于这个技术我就能快速且低成本地去了解这一个到底是在讲什么？它跟原来 opencloud 的 这个 memory 有 什么区别？这里也可以啊，我发现它那个图不行，那我可以让它去更换，那整体这个交互的流程就会比原来我们存在恰当的 gpt 以及一些其他的工具要好。当然你说这些事情能不能在 cloud code 上去做一定是可以的。就我目前发现的这所有的事情其实都能在 cloud code 上去做。我觉得最大的一个变化就是 它可以通过聊天软件方便的去控制，我可以在电脑上操作，我也可以在手机上操作，以及它的这一套记忆系统会比较关键。 这里再给大家看一个 case， 其实最近还有一个很火的，用来去做记忆相关的哈，它是一个知识库引擎，那这个也是通过我的太阳雷达，我知道了这个项目，知道项目之后呢，我对它感兴趣，这个时候就让我的主控 a 镜头 让它去帮我去调研，调研完了之后给我生成八个大文档，以及让它帮我生成一个架构图，从传统 rack 到 graph rack， 以及到它所用的这个技术栈。 为什么他会比原来的好？到底好在哪个地方？那这样子对于你去了解一个新的技术站会有很大的帮助。第一个的话就通过一些他写的文字性的文档吗？第二个你再配一些图， 让他帮你去做图，那这样子对于你去理解一个新知识非常有帮助。 ok， 最后给几条建议。第一个按自己的节奏来，不是所有人都需要马上养到一个非常懂你的一个阶段，你先稳定跑着也挺好的，关键是他对你有没有用，而不是所有人都需要马上养到一个非常懂你的一个阶段。你先稳定任务开始， 不要一上来就想着让他变成一个全自动化的一个数字员工，先让他帮你干一件小事，比如说定时提醒啊，消息转发呀，数据抓取啊，先跑动一个，再加下一个，那第三个的话就是算一下投投产出比你花在配置它上面的时间，最后有没有把它省回来， 如果暂时没有也没关系，当学习成本就好。但心里你要有个账。你是在养助手啊，你不是在去养一个宠物， ok？ 养龙虾不是目的，让他真正帮到你才是。我是阿江，我们下期见。

用龙虾机器人真的很不介意本地部署大模型，我这个内存直接跑满 一百二十倍七十倍的还算比较流畅，但是很弱智，这个告诉一百二十倍非常丝滑，但是有点弱智。龙虾基本上每十分钟消耗十几 k 的 taco 也不算多，现在运行的是千万三两百三十五 b 就 很卡， 两百五十六内存快占满了，这个回复速度也比较慢，用在线大模型会好很多。这么半天了还没有回复，有啥想问的留言交流吧，拜拜。

obe 库澳加 g p t。 五点四一个更聪明的龙虾 g p t。 五点四在专业工作和复杂任务上表现出色， 面向复杂专业工作场景进行了重点优化，重点提升了创建和编辑文档表格、演示文稿的能力，并在编程能力上达到领先水平。 openai 测评显示， g p t。 负五点四在事实陈述方面将错误率降低了百分之三十三。与之对应，在 g d p。 发奥测试中， g p t。 负五点四在四十四种职业任务里有百分之八十三的结果达到或超过专业人士水平， g p t。 负五点二为百分之七十点九。唯一美中不足的是比别的模型贵了很多。

上一条说，如果你是 gbt 的 plus 会员，那么你就能免费的去玩小龙虾。现在小龙虾很火，很多人想用小龙虾哦碰可乐得先去单独开各个大模型的 api， 但如果你本来就是 gbt 的 plus 会员，其实你可以直接走订阅版这条路。 你看 open 可乐官方已经支持 open ai codex 订阅版登录，说白了也就是可以用拆的 gpt 会员的登录身份去接，而不一定非要填 apikey。 而且它的文档里面写的很清楚， proy 的 就是 openai codex， 也就是拆的 gpt 登录。 这就意味着，如果你本来就是 gpt 的 plus 会员，你本身就有 codex 访问权限，所以只要你是 plus 会员，就不用再单独去买大模型的 api。 先把你现在的订阅身份用起来， 然后剩下来的安装步骤，你让 gpt 去读官网，按照你的电脑配置一步一步拆给你。我已经把这段提示词整理成纯文本了，想直接拿去用，关注私信我直接发给你。

超简单免部署版的龙虾迷你版。大家好，我是一名十四岁的程序创作学生配影， 这是我使用翠开发的 ai 全自动化助手，语言是 python， 这个工具支持导入 skill。 skill 已经内含了一些 a p i 在 聊天界面，然后在这里可以发信息给 ai。 这是我刚刚询问 龙虾迷你版的信息，它可以通过调用系统提供的这个接口去进行获取一些信息， 也可以去进行搜索，然后可以控制系统。同时它也可以通过调用 skills 导入自定义 skills 去进行获取新闻事件，创建文件， 写入文件，还有调小音量，他也可以去执行一些系统的命令，然后他可以进行很多操作，就像一个龙虾一样，但是这是属于我做的一个仿版，这里可以看到 ai 操作的一切日制， 然后可以有迹可循，当 ai 执行危险操作的时候，可以紧急停止，把所有任务都停掉。这里是帮助 这里我的 ai， 它可以智能对话，然后也可以操作系统编排任务，也可以去批量操作一些东西，还有网络的一些功能。 最重要的是这里可以导入 skills， 意味着什么都可以做。这里已经内置了四个 skills， 到时候我可以去做多一点 skills， 然后让它可以有一个热更新和可以做更多的一些功能。 在这里设置在执行命令的时候，它是对每一个 skills 还有每一个系统的操作的类型，我可以在这里确认 就是自定义哪些操作是要询问我的，哪些操作是不需要询问我的。这是我这段时间开发的一个智能助手，目前还是一点零的一个版本，有想试试的可以找我拿一下，谢谢大家。

各位龙虾养殖户还有 cloud code 编程的那些朋友们看过来，国外那些 ai 你 现在都可以用了，不用魔法，不用充值，你只需要充一个就可以使用这么多 ai 了。六十多个 ai， gbt 的， deepsea 的， gimla 的， 还有最重要的 cloud， 最新的四点六都可以用了。你首先打开这个网站， ppt， 等声音注册之后呢？然后在这边找到 abi king， 你 新建一个 api king 就 可以了，在里面可以使用所有的 ai， 随便新建一个都可以用。最最关键的，它的价格是别人的几分之一， 特别特别的便宜，因为小龙虾吃起拓片来非常的吓人，这个你今年想用它去做产出，写各种代码，或者是做各种工具的话，都一定要用这个， 我明天去研究一下腾讯出的这个小龙虾，告诉大家怎么去结合 ppwo 点声音这个网址去使用国外的大模型。

大家都在说啊，微信可以使用龙虾了，那在连接龙虾过程中有很多问题，因为我这个龙虾啊，也没有连过微信，所以就一步一步带大家看看这个具体的实际连接过程中到底有什么问题，然后怎么解决的？ ok， 我 们看看怎么接入 openclaw， 在 下边呢？有一个插件，点击这个插件上面有一个详 情，点击详情，然后就可以运行这段话在 open cloud 中，那这个 open cloud 呢？实际是我自己本地的一个 mac studio， 在 这运行这句话，点击回车， ok， 我 们等一会儿啊，正在安装插件，安装插件失败，再来一次，又安装失败啊，因为我这个版本是三点七的，这个版本我们就可以打开一个 ide， 为什么安装失败，然后把这句话发给他， ok， 这里边说我的权限有问题，我再开一个窗口，把权限给他改一下， 这样的话，他就给了我一个码，然后拿出我们的手机，点这个扫一扫，然后我们扫一下这个码， 然后进入我们的 openclaw 页面，下边有一个 channels， channels 下边呢，在这有一个 openclaw 微信，然后这是 running 和 configure 的， 都是 yes， 然后说明啊，这个微信就配好了，那这个是我的 iphone 手机，我跟他说一句，你好，能看到这，正在回复了，正在输入了， ok， 他 已经给我回复了， 那回复呢？其实我们比较关心的一件事情是，这个 channel 是 连到我们的哪个 agent 里边？你看我这边啊，会有很多 agent， 那 在 chat 这里边呢？它是连在 man， 这个 agent 就 我的主 agent 下边了， 所以它就继承了我这个主 agent 里边儿所有的信息，包括这些 files agents、 so 点 m d 啊等等，包括它的 tools 和 skills， 那 这样的话就和微信接上了， ok， 那 大家也快赶紧尝试尝试。

这个 skill 能让你的龙虾获得强大的联网数据获取能力，用数据彻底喂饱你的龙虾。我提供一个使用场景给你，比如很多小白朋友不知道该怎么学习使用龙虾，其实我想告诉你，最权威最系统的肯定是龙虾的官方文档。但是当你打开官方文档，你一定会告诉我，看不懂，不会用，理解不了。没关系，我是这样做的， 给龙虾发送消息，使用 x curl 获取这个地址下的所有文档 u r 列表。很快 x curl 就 map 到了 open curl 文档的全部地址链接，并给到了我。得到文档的地址后，我就可以使用 x curl script 技能把全部文档内容抓取下来，然后保存到我的电脑本地， 像这样帮我抓取某一个路径下或者全部内容。以 mac down 的 形式保存到我的电脑某个路径下。全部文档保存到电脑本地后，使用这些文档创建一个知识库，当你使用龙虾遇到问题的时候，可以随时向他提问。有了官方文档数据的支持，知识库就可以给你最准确的回复。 比如我让他用通俗的方式讲清楚 extension 和 skill 的 区别，他就会用类比厨房和电器的方式给我讲清楚这个概念。这样你就有了一个专业全面、随时为你服务的龙虾使用教练了。整个采集过程非常的丝滑，内容也很干净完整，直接就能丢给大漠星用。 除了用这个 skill 采集学习资料外，我还用它来去全网搜集最新招聘信息，比如发送指令，用 x curl 帮我调研一下阿里系有什么最新的招聘动向，它会给到一个非常全面的概况介绍，包括热招的岗位有哪些，占比是多少，具体岗位的详细要求是什么。 然后我问你是通过什么方式获取到这些数据的？龙虾就介绍了使用 x curl search api 获取数据的整个流程搜索渠道，这也反映出了 x curl 很 强大的搜索能力。 使用这个 skill 的 方法也很简单，直接给龙虾发送一个指令，安装这个 skill 就 会自动完成安装。我们看到这里安装了多个 skill， 然后获取到 api key， 让龙虾完成配置就可以了。

哈喽，大家好，我是小八哎，你最近有没有听朋友聊过养龙虾？我一开始以为是真的养小龙虾呢，结果听他们一说才知道这居然是个 ai 圈的梗， 就是那个 open ai 搞的 open cloth， 用小龙虾当标志嘛，火遍全球之后，国内各大厂都在跟着优化， 但这 ai 的 使用成本真的太高了，所以养龙虾就成了用不起 ai 的 代名词。我之前还听朋友吐槽说，用一次旗舰版的 gpt， 感觉钱包被掏空，就像养了只吞金兽一样。 不过最近啊， open ai 这波操作直接把养龙虾的门槛给打下来了，咱们普通人也能半价养龙虾了，你猜怎么着？就是 gpt 五点四， mini 和 nano 这俩新家伙，专门来解决 ai 贵的离谱的问题。 先跟你说说这俩小家伙的性能，我给你打个比方你就懂了， gpt 五点四迷你在编码任务上能达到旗舰版的百分之九十四，计算机使用任务更厉害，达到了百分之九十六。 什么概念呢？就好像你之前骑共享单车上班，蹬的满头大汗还慢，现在直接换成了电动车，速度快了不说，还省劲。而且它的运行速度比上一代快了两倍，就像从手动挡换成了自动挡，操作起来顺滑多了。 还有那个 nano 版本，性能比上一代 mini 还高了近百分之七，相当于电动车又升级成了新能源汽车，动力更强了。 再说说最关键的价格，这才是咱们普通人最关心的，你知道吗？ mini 的 输出价格是 gpt 五点四的三分之一， nano 更狠，只有十二分之一，比 cloud 四点六 opus 还便宜九倍， 这差价简直了！就拿 codex 来说吧， mini 只消耗旗舰版配额的百分之三十，同样的预算，你之前只能跑一次任务，现在用 mini 能跑三次多，我给你算笔账啊，以前你花一百块钱用一小时旗舰版，现在用 mini 能用三小时， 用 nano 能用十二小时，这相当于打了个骨折啊！那这对咱们普通人到底有啥好处呢？先说说普通开发者，以前只有大厂才玩得起的 ai 能力，现在用 mini 的 价格就能接入。就好比以前你只能去五星级酒店吃大餐，现在路边摊就能吃到差不多的味道，还便宜。 你可以用接近旗舰版的性能开发，应用体验更好，不用再为高昂的 api 调用成本发愁，不用再担心写个代码还要算着钱用。 对 ai 应用创业者来说，这更是天大的好消息。以前推理成本可能占营收的百分之三十，现在直接降到百分之三，利润空间一下子就打开了， 省下来的钱可以投入到产品优化和推广上，能更快占领市场。就好比你开了家奶茶店，以前原料成本占了大头，现在原料便宜了，你就可以把钱花在装修、做活动上，吸引更多顾客。 咱们普通用户现在也能用上迷你的强大推理能力，不用再羡慕付费用户了，付 付费用户的额度焦虑也大大缓解，不用再担心用着用着就超了你。写文案、做设计、分析数据，这个 ai 帮手更便宜了。就像 ai 从奢侈品变成了日常工具，像水和电一样触手可及。以前你可能舍不得用 ai 帮你写论文、做 ppt， 现在随便用，不用心疼钱， 为啥能做到又快又强，还便宜呢？这里面有个新架构理念，我用公司来给你打个比方，大模型就像公司，老板负责思考决策、决定方向。 小模型就像员工负责具体执行，干脏活累活，这样分工明确，既保证了效果，又节省了成本。你想啊，老板不用每件事都亲力亲为，员工把具体工作做好，效率自然就高了。 不过我得实话实说，迷你也不是完美的，它有个短板，就是长上下文处理比较弱。如果你要处理超长文档，比如几十万字的小说，那还是得用旗舰版。就是像员工干不了太复杂的角色工作，还是得老板来排版。所以，不同任务用不同模型才是最优解，不能指望一个模型搞定所有事。 再说说行业趋势，现在 ai 正变得像水和电一样廉价、无感、无拽。不在以前， ai 的 成本和延迟是两道墙，现在这两道墙正在被拆掉，以后会有更多人涌入 ai 行业， ai 渗透的速度会越来越快， 说不定再过几年，咱们生活的方方面面都离不开 ai 了，就像现在离不开手机一样。这事也引发了我的一些思考，当 ai 解决了代码写法问题以后，咱们的核心竞争力就不再是会不会写代码， 而是怎么设计系统。 ai 替代了重复性工作，但也会创造新的岗位，比如 ai 训练师、 ai 产品经理。咱们可以把精力放在更有创造性的工作上，不用再浪费时间在那些机械重复的事情上。比如以前你可能要花一天时间整理数据，现在 ai 几分钟就能搞定， 你就可以用这些时间去思考怎么用这些数据做出更好的决策。最后跟你说一下可用性， gpt 五点四、 mini 已经在 api、 codex、 chat、 gpt 三端开放了，免费用户和勾用户都能用，你现在打开 chat gpt 就 能体验到 nano 目前只在 a p i 中可用，以后可能也会开放给更多用户。总结一下，这次的 gpt 五点四、 mini 和 nano 做到了快、强、便、宜三个词同时成立， 这不是 ai 发展的结局，而是一个新的起点，是 ai 真正走进千家万户的开始。大模型负责思考，小模型负责执行，这个架构今天就能跑起来，以后咱们养龙虾再也不用花大价钱了，普通人和小团队也能用上强大的 ai 能力。 你觉得这波操作怎么样？是不是以后用 ai 再也不用心疼钱了？欢迎在评论区跟我聊聊你的看法。好了，今天的小八热点就到这里，咱们下期再见。

今天这个视频将帮助大家真正把 openclaw 用起来，融入到自己的生活和工作中。我将分享十个真正有用，并且是最适合让 openclaw 来做这件事情的使用场景，保证你看完以后一定能把 openclaw 用起来。不过在开始之前呢，我得先说一下就是 你的龙虾，它表现怎么样呢？实际上最核心的是取决于你接触的那个模型能力怎么样。那关于这一点呢，我们来看一下龙虾的创始人，他是怎么说的啊？根据他转发的一条推文效果，排名第二的居然是国内的 mini max m 二点一， 据说这个真的让我很意外啊，所以前段时间 mini max 推出了 m 二点七，据说是针对于养龙虾这个场景做了专门的优化，我就第一时间进行了揭露。这几天用下来，我可以很庆幸的说，它的使用体感比我之前用的 g p g 五点四要好很多， 你敢相信吗？比掐 g p g 五点四要好很多？说实话，我都有点难以相信，但这个真的是我的真实感受。随后我就构建了我这一整套容声系统哈，覆盖了我生活的方方面面。那从场景上说，我把它们归成了三类啊，分别是信息雷达、创作引擎和人生管家。 接下来我就把每一个场景给大家做一个清楚的介绍。首先，作为我的信息雷达，我用黑莓尔连通了多个邮箱啊，比如说 gmail、 幺二六邮箱和 qq 邮箱等等，来监控我的重要邮件，并且在龙虾的心跳机制里面加入了规则，让他检查一下重要的邮件， 如果说有重要的邮件要及时的通知我，这样就可以避免我错过一些重要的信息，比如说商务合作啊，或者是福球告警啊，或者是比如说重要的订阅到期啊等等等等。 其次呢，利用 opencl 自带的浏览器功能，我让他每天早上十点钟到我很关心的一个社区叫做身材有数，上面阅读，并且整理前一天的所有的精华帖和热门帖，完了以后定时发给我，你想想你加入了多少社区和会员，但是却从来不看的，使用这种方式，你就可以把你的会员费全部用回来。 最后我连通了 get 笔记啊，就是在龙虾里面装了一个 get 笔记的 skill， 我 跟你说这个简直是太好用了，我现在所有的笔记全部在飞速里面让 opencl 使用这个 get 笔记的 skill 来完成， 无论是我想要手动记一条笔记，还是想要收藏一个链接，都非常方便。而且更重要的是 get 笔记它自己会在后台去通过 ai 来解析我扔给他这个链接，然后生成一个 ai 总结， 哪怕你丢给他的是一个视频也可以，这样就非常方便了，因为你在后续的搜索的时候就能够正确的找出来，不然的话，像传统的这个笔记，如果你收藏的是一个视频，你是搜不出来视频里面的这些内容的。 这一整呢，真的是行云流水，而且整个跟 iphone 壳的对话非常的自然和友好，不得不说 mini max m 二点七在龙虾里面使用起来感觉真的是非常的舒服。接下来是作为我自媒体项目上面的一个创作引擎， 首先我会让龙虾每天早上九点钟定时打开浏览器到全网搜索，比如说 qq 或者是 iphone 壳等等当下比较热门的一些主题等一些爆款作品，然后呢把它们整理一下，到同一天飞出多维表格， 这就是我非常好的一个选题库。那这个任务可能听起来比较简单啊，他其实是非常考验这些模型使用像浏览器这样的一些外部工具的能力的，因为你要启动浏览器，打开网址，然后再收集网页上面的一些信息，像翔叔这种，他其实是动态加载的啊，所以你还需要往下翻，然后呢再去重， 再点开对应的笔记，去提取其中的内容，然后呢再返回，再进行下一步操作。整个过程其实是非常复杂的，但是像 mini max m 二点七像这种事情就能够处理的非常好。接下来如果我决定了要做某一个选择题，我还会让 openclock 来给我做竞品调研啊，就是看一下同一个主题别人是怎么拍的啊，包括标题啊，封面啊等等，这些可 能不会直接用，但是呢多少可以借鉴一下，对吧？那竞品调研这个过程呢，也是用 openclock 使用 mini max m 二点七使用跟前面相同的逻辑来完成的啊，就是 打开浏览器，然后呢收集同一个主题的一些爆款作品，然后再进行一系列的翻页，点击，然后收集信息，再整理到飞出多维表格等等这样一系列的操作。然后接下来我会进行写脚本啊，拍摄啊，编辑啊这些事情。 对于我来说呢，写脚本这件事情目前还是主要由我自己来完成，因为我还是希望说我自己创作的视频是由我自己的风格的啊，就是由我自己的这个内核。赞！所以写脚本这个事情我目前还没有交给 ai， 呵呵。但是呢，我会在写完脚本以后，让 ai 来给我做一些优化，比如说改进一下某些地方的用词啊，加一些形容词啊，副词啊等等之类的。 那基本上不会有大段大段的重写啊，整体的风格的话还是保留我原来自己的。那对于这个优化的过程呢，我是通过 mini m 二点七来给我写了一个 skill 来做这件事情， 除此之外，我还让他写了一个爆款标题的 skill 和写正文的 skill。 那 这样的话，有了这个脚本我就可以直接扔给他，让他给我生成一组爆款标题和正文的选项，比如说这个，那我觉得整体的质量还是比较优秀的，这也得益于 minimax m 二点七在写作方面的一些重要的提升。 最后 opencl 和 mini max m 二点七还成了我的人生管家。那在这里呢，我是给自己创建了一个人生教练的角色，然后我会把我所有的目标啊，年度计划啊，季度目标啊等等之类的全部扔给他，然后他现在每天会协助我来制定每天最重要的事情， 以及每日的复盘，每周的复盘等等，从而确保我不会偏离我的长期目标。那除此之外呢，我还会让他来管理我的所有的 to do list app 都要好用， 我真的可以通过对话的方式来让他管理我的独立增加一条啊，标记完成啊，设置提醒啊，甚至我还可以让他来推荐我当下可以做什么事情啊？比如说我在蹲马桶对吧？ 一蹲二十分钟啊，我又不想浪费这个时间，那我就可以问他说，哎，我现在的蹲马桶有什么适合我现在做的事情？然后他就可以结合我当下所属的场景和我的淡忘事项的一些属性来综合推荐适合我当下可以做的事情。比如说他这边推荐我可以购物，对吧？ 确实是适合在蹲马桶的时候去做的一些杂事。除此之外呢，我的这个人称管家，还会帮忙处理我各种各样的一些杂事，比如说利用额峰卡尔的定时器机制，他会提醒我做各种各样的杂事啊，比如 说提醒我更新商家信息啊，提醒我发朋友圈啊等等之类的。因为刚进的朋友圈是不养家的，那作为一个 o p c 自己的朋友圈还是需要运营起来的。再比如说，我还让 mini max 二点七给我写了个脚本，可以自动的判断我是不是在家里， 如果是家里的话，它会自动的挂在我家里的一个 ness。 然后呢，把我下载文件夹里面的七天以前的所有的文件一个一个移动到 ness 里面， 然后再来 open cut 基于这个脚本来封装成了一个 skill， 这样的话我就再也不用忍受动不动就提醒我词盘空间不足，让我来清理的这种痛苦了，像这种事情以前真的是会让我抓狂。 ok， 以上就是融入我生活的一整套龙虾操作系统，我觉得一定程度上龙虾就是一个各种工具的几大成者， 只要你选的这个模型足够聪明，你就能发挥出它的全部潜力。像 mini max 这次推出的 m 二点七，我这两天使用下来，我觉得确实是到目前为止我在龙虾里面使用过提档最好的模型， 而且性价比也很高。像我买的是这个九十八块钱的套餐，也有图像识别的功能，而且额度也很高，像我目前让他做了这么多事情，到目前为止还没有触发过流量上限的情况，所以整体来说非常推荐，大家可以点赞关注一下我超哥，我们下期再见，拜拜！

吴老板玩转龙虾啊，你们是不是遇到过这个问题，就是我安装龙虾，我找别人帮我安，然后我卸载龙虾，我又得花五百块去卸载，哎，这个很多人都遇到这个问题，就是玩龙虾可能会涉及到很多的命令啊，什么 macos 啊，什么 npm 啊， node node js 啊，没问题，今天教大家一个最简单的办法，怎么安装和维护这些小龙虾啊， 很简单，大家去这个去搜一个叫缺一啊，就是这个一个中国的一个我们国内的一个编程的公司啊，编程的这个这个集成软件啊，你们直接进去一定要下载这个啊，一定要下载这个 c n 版的啊，就中国版的，因为中国版的是免费的啊，现在可以白嫖，下载完以后呢，你们就会得到一个这个页面， ok， 你 直接就很简单啊，把我的这个小龙虾的这个光碗，甚至连命令命令箱都不用发，你直接就扔给他，当然这里面你们一定要记住啊，这边选一个好一点的模型啊，我建议大家选个 g l m 五跟这个 max m 二点七啊， mini max 二点七啊，然后直接就跟他说帮我安装， 然后他会不管你，你比如说你要接入飞书，你就说帮我接入，帮我安装，然后接入飞书 啊，搞定了，全行全全过程都不用你去打一个命令，行啊，然后你你所有的问题都在你这个窗口跟他去聊天。好，这是安装的部分，那我们我们讲维护的部分， 很多人都会遇到一个问题，就是我玩小龙虾，玩着玩着玩着，然后我你我让他改个，改个配置，或者改个模型， ok， 他 把自己给自己干崩了好， 好吧，那对于一些玩的久的人，那没问题，我可以，比如说通通通过命令行啊，通过 openclo 的 这个配置自己去改，但不懂得会折腾半天。很简单，你遇到问题你，你记得啊，你们一定要自己安装在哪里？比如说我新建，我，我你要对第一步你们一定要，比如说我要把你帮我安装 安装到这个文件夹，你一定要记自己记住自己的文件夹在哪里，然后后面你维护的时候就跟他说我的小龙虾，我这个地方的小龙虾出问题了，你复制给他，你帮我检查一下我到底是哪里出问题了，是模型配置出问题呢还是干嘛？他就会教你一步步的维护。评论区留言你们玩小龙虾踩到的各种坑吧。

不会还在有人花钱买 tokyo 养龙虾吧？嗯，看我如何实现本地免费的算力查询一下杭州今明两天的天气， 可以看到现在龙虾已经开始调研工具了。那我是怎么实现的呢？就是本地这台可以跑满血 mini max 二点五的 大模型推理服务器，现在这里已经开始发热了，那么其实并不需要英伟达八张 h 一 百显卡。那么给大家看一下我们这台机器的配置， 我们用的是 k transformer 架构，把所有大模型放在内存里，而实际上只用了一张四零九零显卡就可以实现哦。那么这台本地大模型推理服务器你想拥有吗？

龙虾饲养大评测直接说结论，目前最适合长期养龙虾最稳定的套餐是 mini max pro 极速版。如果你只是想几块钱体验一下龙虾，那这期视频你不用看了，这期视频是准备给长期高频养龙虾的兄弟准备的，咱们先看大盘 cloud 和拆的 gpt， 每百万输出一百零八元 pass 掉 ipsec 虽然比较便宜，但是处理多部复杂指令的时候成功率不高， pass 掉中转站现在价格比较高，并且也不太稳定。 pass 掉 注意看这个 gbt 五点四，它是通过技术手段逆向出来的，性能很强，并且免费，但是有时候不能不太稳定，只能当备用。目前这个只在咱们粉丝里面提供，想白嫖的兄弟可以拿这个去玩。 那我们决赛圈只剩下智普和 mini max 二点七，那这个两个里面我们选哪个呢？首先我直接淘汰到智普龙虾套餐，因为它是按照 talking 计费的，由于龙虾自带的上下文非常长，一天就能消耗一千六百万，真的是心在滴血，所以这个 pass 掉。 那剩下就是 mini max 的 套餐，它的模型虽然比不上国外的，但是便宜。这里面我强力推荐极速版， 为什么呢？第一，它是按照次数计费的，不怕长下上下文。第二，几乎不限流，在龙虾做任务的时候能做到秒回。那这三个里面我最推荐的是极速版 九十八的这个套餐，因为它提供了一千五百次调用，所以也够用了。好了，感谢大家观看，我是多多一个爱养龙虾的产品经理关注我，不止有白飘的 a p i， 还送你一份龙虾 stoking 的 独家技巧，下期再见！