咨询行业怎么使用openclaw

我用 openclaw 实现了电商的自动上品流程，我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟，现在看到这个窗口是我日常上品的一个流程，找品、存图，新建商品，填入信息，然后一个品一个品，这样去操作。那我是怎么把这个步骤自动化的呢？先来看一下结果， 我现在的执行流程只需要打开飞书，因为我对接的是飞书这个通道，我只需要给龙虾发一句，开始执行自动上货流程，然后龙虾就会自动开始干活，他先会梳理一下这个干活的整个流程，大概分几个步骤，然后他就按步去执行，一直执行一个流程大概只需要三分钟不到，而且我的文件夹里面应该是有十三个商品的。 这个工作平时我们人工去做可能要花两个小时左右，现在就相当于无论我在哪里，只要我的电脑开着，我只需要跟我的飞叔说一句，开始执行自动上货流程，他就会自动跑完，然后告诉我已经 ok 了，所有的结果会放在我的桌面上，智能分组结果就是他帮我执行好的结果，所有的商品他帮我分好了组， 然后他又帮我把所有分好组的结果进行了一个压缩。那我最后上面的操作就是把这些压缩文件一键拖动到数据包导入就可以了。我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟。 那具体整个流程是怎么实现的呢？首先我需要做的工作是打开某多多的 app， 把我选中的商品去把这个商品的图片全部保存下来， 然后以及说这个商品的信息截图和价格尺码截图全部通过截图的形式和下载好的商品信息，这些图片混合起来，直接放到我电脑的这个桌面的文件夹就可以了。文件夹就是我保存下来所有我要上的商品，这里边会包含很多商品信息图， 然后还会包含很多的一个商品的价格和尺码图，因为这些我都是要一比一录入我的信息里边的。那可以看到我的这个大文件夹里面其实是不止一个商品，是很多组很多组商品。那么龙虾下一步就需要基于我这一个大文件夹去帮我进行智能的商品分组， 所以我把这些图片放到文件夹以后，下一步就看龙虾的操作了，那么它的执行步骤是什么呢？首先 第一步他需要打开我给他的这个文件夹，首先他需要基于我给他的一个大文件夹进行所有的图像识别，进行一些 使用一些算法将描述为同一个商品的图片归为一组，并且自动帮我分好组，可以看一下大概的结果是这样，所有相同的衣服会分为一个文件夹， 那么他帮我进行图片识别以后，非常精准的把所有描述同一个商品的图片都归为了一组。 第二步，它需要基于我提供给他的截图的那些信息，去提取对应的每一个商品的标题，价格、尺码和颜色，然后去自动录入表格。那最后一步，它会把它在过程中处理过的所有数据帮我生成一个校验表格， 方便我检查执行过程中是否出错，那整个环节就是龙虾帮我去做的，那这个质检验表格是什么意思呢？他会把他执行过程中所有处理过的数据信息帮我汇总到一个表格，这样我就很方便的去进行一个统一的预览，看一下哪个环节识别的信息，或者他执行的步骤有问题， 那我一眼就可以在这里看到。这个工作我只需要在飞书给他发一句指令，然后等他执行完之后，我打开这个教样表格，在表格里面快速去预览一下他所有的执行过程，有哪些数据错误了，或者分组错误了，我在这里可以快速的看到，然后再告诉他进行什么样的修正，这个工这个工作就完成了，是非常的方便。

兄弟们，我终于养出了一只会做 ppt 的 龙虾，而且是大龙虾，你看，我只是在手机上摆个文档发过去，让他帮我做 ppt， 他 就一口气帮我做成了十几种不同风格的 ppt。 有 这样的这样的、 这样的，还有这样的、这样的，今天一分钟教会你。首先，你需要给你的龙虾配置个擅长做 ppt 的 api key， 比如 mini max 二点五，它的高阶文档处理能力非常屌，而且还是给你的龙虾配置个做 ppt 的 skill， 就是这个之前讲过的有几万个 skill 的 网站里面找到这个 anselpik 出品的 ppt skill， 然后把这个指令复制下来，发给你的龙虾，让它安装这个技能。 最后一步是调试，用我这个祖传的指令文档，加上你的原始材料，就能做出多种风格而且非常专业的 ppt。 如果有需要调整的地方，直接让它调整就行。更牛的是，它会自我训练，自我加强，越做越好。最后要说的是，用 mini max api 的 时候，记得去用它的 coding plan， 超级便宜， 一杯咖啡的花费都肯随便用，这个能力和价格也太适合养龙虾了。以后我就有一个全年候待命的 ppt 工程师为我服务了，帮我再做一份 ppt， 详细文档已经整理好了，点赞关注，轻松获得！

你们装小龙虾了没？他刚刚接管了我的电脑，真的可以帮我干活，哎，我想让他把我这个文件夹里的 pdf 全变成图片，我想试一下看行不行啊？ 然后输入自己的需求啊，直接告诉他把桌面上这个测试文件夹的 pdf 给我转换成图片，刚刚真的给我做出来了，这是我的需求。然后 他先检测我的文件夹里有什么，然后他找到了五个 pdf 文件，然后呢，他在搜索我的电脑有没有这种。呃， pdf 转换图片的工具是没有的，从来没有，没有安装，只安装了一个，这个我也不知道是什么。然后呢，他就 去装了一下，就这个玩意，我也不知道是什么。这个应该是一个 pdf 转图片的一个工具，他自己去找的下载了。然后呢，他给我转换好了，最后转换好了，然后我点开这个测试文件夹，多了一个转换图片的文件夹， 真的，他全给我转好了，以后，这还要什么对吧？要什么文员呀？这这这一秒的事，就人工智能全给你把电脑操作好了。哎，我准备再弄一个更复杂的让他试一下。太，太牛了，你看全给我转好了。

ai 应用家 openclaw 国内深度参与的八家公司一、拓维信息 openclaw 国产算力供应商，主营国产 ai 服务器、算力硬件与行业 ai 解决方案，基于升腾架构打造国产化算力底座。 ai 服务器年产能超十万台， 全国布局十二个算力中心，服务两千家政企客户，推出 ai fox 边缘 ai 小 站，完成 openclaw 与鸿蒙系统深度适配，支撑二次开发与 opc 创业，算力成本较行业降低百分之三十二、 中国长城 openclaw 国产软硬件安全服务商，主营国产计算机服务器与信息安全产品用， 拥有一百五十款自主服务器、一百六十款国产主板，构建全普系自主可控体系，完成 opencloud 在 国产硬件平台的本地化部署，满足政企合规需求，安全隔离能力达金融级标准，适配国内高安全场景落地。 三、尤克德 openclaw 中拟云计算服务商，主营公有云、私有云服务行业首发 openclaw 专属部署镜像，覆盖美国、新加坡、日本等全球多节点，支持一键可视化部署，部署时长缩短至十分钟内， 提供弹性算力按需调用，单用户部署成本下降百分之四十五，降低个人开发者与创业团队门槛。 四、网速科技 openclaw 应用加速服务商，主营 cdn 与边缘计算，拥有全球两千八百家边缘节点，构建分布式算力网络，为 openclaw 应用提供局加速，端到端延迟降至五十毫秒以内， 配套 ddos 五 f 全链路安全防护，保障多智能体协调稳定运行，支撑高病发场景流畅体验。 五、汉德信息， openclaw 企业及应用服务商，主营 erp 实施与数字化转型， erp 服务国内市占率百分之三十二。推出 ai camp 平台，集成 openclaw， 面向财务、供应链等场景定制落地方案，帮助企业快速接入智能体能力， 推动 openclaw 规模化商用。六顺网科技， openclaw c 端场景服务商，主营网吧服务，边缘算力与数字娱乐， 覆盖全国超十万网吧终端。 ai 云电脑内置 openclaw， 即开即用，无需部署，依靠百万即日活设备打造线下体验入口，降低 c 端用户使用门槛，助力 openclaw 消费端破圈。 七、首都在线 openclaw 全方位算力服务商，主营全球云服务与边缘计算，布局全球五十加国家九十四个数据中心，拥有超两万张 gpu 算力卡， 支持 opencloud 全球低延迟部署，跨国互联延迟毫秒级，为国内应用出海与海外项目落地提供算力支撑。

ai 文章当中能看到 tooling skills， api， 那 我就汇总十个最常见的 ai 的 一些词汇，后来他们讲的是什么东西？第二句话就 alm 就 属于大语言模型，像是我们的豆包啊，俏皮皮啊，都属于什么呢？都属于一种大语言模型，那它是什么呢？就像个超级学霸，你问什么问题呢？他都知道 啊，但是答案呢，取决于呢问问题的人啊。如果说我们本身来说就是你问的问题的话呢，就是一个小学生的问题，那得到答案的话就是小学生的一个回答，那这这也是为什么我强调一定要自己的专业知识要过硬。如果你问问题的话，比较深度的话，得到答案就是有非常有深度，非常专业性的。一个答案二的话是 tok， tok 呢就是 ai 的 计算单位， 我们再用 open 的 话呢，你去接一些 api 的 话呢，它本身是消耗，你托管就是按这个来去算钱的，因为 ai 的 话呢，也要吃饭，对吧？这饭钱是你出的，那你取决于你要干什么样的活，比如说呢，一千个托管的话呢，相当于七百个英文， 相当于四百到五百个汉字，那你跟 ai 聊天越多，那消耗的托管就会越多，那你的费用就越高，这样的话就像你去吃饭，对吧？你干嘛呢？你要叫服务员， 然后服务员呢？再跑到厨房就是 lm 大 一点，对吧？然后叫服务员给你做菜，然后再上上菜给你，你不能干嘛呢？你不能自己冲到那个呃，厨，厨房里面叫厨师给你做菜，对吧？你 需要什么呢？哎，你需要叫服务员，哎，我需要点菜，对吧？那服务员，服务员的话呢，就给你去点好菜，然后呢再端上什么呢？就像你在 loft 或者 livelabinet 啊，对吧？哎，为什么你在 loft 可以 是用用 banana 呢？为什么你可以用积木呢？你用可以用可怜呢，对吧？就是 loft 它本身就是这么接了 克林积木的 a p i 然后那个吊堂啊，是这么过程。第四个话就爱建腾，他是什么呢？他就是一个带脑子的全能助理，那普通爱的话就是你问几他答几对吧， 比如说什么呢？比如说，呃，我要去做去日本的一个旅游攻略，那他会指定好文字版一个去日本的旅游攻略，但是爱建腾的话，他会怎样呢？你给他个目标对吧？你要去日本旅行，他会呢，帮你定好机票，定好就那个酒店， 就是你给他一个目标，他帮你去执行调研工具，相当于我们的全能助理。第五呢是 plunk 的 提示词。提示的话呢，这款我们应该是很熟悉的，我们在用编辑生成图片的时候呢，对吧，都是需要一大堆的那个提示词，对吧，才能生成我们符合我们需求的一个内容。那提示呢，也说呢，就是你要 指定的话越明确，那深层的图片的话就会越符合你想的一个需求。但现在的话呢，可能说提词没有以前，没有像是前两年那么重要了，你是可以用自然语言的话来去跟他沟通，也能得到一个非常好的结果。 第六个的话呢， context 就是 上下文记忆。我们跟大家聊天的话呢，哎，你就聊一聊子，他突然不认识你了，为什么？他记忆量不够，对吧？就 context， 当你的 context 就 记上下记忆文的话，足够长的话，容量足够多的话呢，就是你跟他去聊天的话呢？你昨天聊什么话题？是不是啊？上礼拜上个月聊什么话题他都知道， 哎，这就是上下文。第七个呢是 skill， 我 们再用 open color 的 话呢，就是预设好的小技能，比如说你去画图，对吧？那你可以记个 skill， 然后呢你去搜索信息啊，就是你要是说嗯什么写脚本啊，对吧？都会有相当于个就专业的技能。那第八个呢， open colo 相当什么呢？相当于是说它是一个开源本地运行的智能体， 它可以什么呢？它可以像是我们人一样，可以自动的操控在电脑，然后帮你是发邮件啊，整理信息啊，对吧？然后帮你审图啊，等等等等，就像你能在电脑上面干什么事，他都可以，而且可以借用各种模型，然后各种技能 skill。 第九个核磁共振就是 ai 幻觉，因为 ai 的 话呢，他他来说他也会瞎编，比如说呢，会瞎编一些不存在的历史，会瞎编一些不存在的事实，比如 ai 的 话，他本身呢就是大研，模型的话，就是概率学吧，就靠猜对吧，有些东西他不知道的话，他会瞎说的，就是 ai 幻觉， 但是呢， ai 现在准确率的话，肯定是大于百分之九十九以上的，就有些东西的话呢，就是你要自己还是要去分辨，不能是百分百的信赖。最后一个呢，就 r a g 就 解锁生成。 那普通 ai 的 话呢，我们去问豆包也好啊，或者说叫 gp 也好的话，有时候呢他会下边，对吧？你要是说呢，要根据什么呢？根据你的信息去回答，那他就是会检测出你的信息，就准确的去回答你的问题。就是呢，我们丢他一些文件这个资料，对吧？根据这个文件资料呢？哎，来回答你的问题， 这样就更加靠谱，更加准确。从今天开始的话呢，你就不要把自己当作是一个做土的人了，只当成设计师。而是呢，你可以做互联网，你看到的任何东西你都可以去做，用 ai 去放大自己能力，而不是单纯干嘛用 ai 提高效率，这才是用 ai 的 正确方法。

小龙虾 open core 很 火，但是很少有人知道用 open core 真正的挣钱方向，那就是用在销售自动化领域，真的是炸裂啊，因为销售离钱最近，而以往的培训成本巨高， 而且你还要交社保，还要管理，还要顾及他的情绪，你还担心销冠跑路。但是我们的小龙虾销售很牛逼，你只需要打开微信，绑定好它，就能够一比一复制销冠的能力。它能够帮助你自动破晕， 挖掘客户的需求，自动推进成交，自动激活你的沉默好友，自动帮你做产品价值的塑造。真正实现了一个 ai 销冠，就等同于你至少七个员工的效率， 跟单效率直接翻倍。以往一个普通销售聊一百个客户是不是就累到崩溃了？而且晚上他还要下班去休休息，但现在 ai 销冠一天到晚都能够在接纳客户，而且一个不落。而且你千万别以为他是豆包或 deku 那 种聊天机器人啊， 它可是结合了 ai 销冠、 ai 教练、 ai 督查、 ai 运营的所有岗位的集合体。这样你作为老板的话，你就有更多的时间去回归到商业本质，去回归用心的在产品上面，因为你不需要大量的精力去 跟客户去聊天，能弃之莫为。上面如果说你也想了解这种小龙虾销冠，欢迎在评论区扣六六六，我给你体验一下这种超级销冠的 ai 分 身是如何的。

兄弟们，今天分享一个 openclaw 的 专属黑科技 skills scraping， 帮助 openclaw 实现二十四小时稳定的浏览器数据采集，包括产品信息、行业报告、科技新闻这些互联网真正有价值的数据。 scraping 开源级爆火，迅速暴涨三万星标。 该项目内置 m c p 模式，精简内容，大幅降低数据采集的 api 成本。支持智能跳过验证码和网页改版，支持断点续传，哪怕是突然断电断网， 他都能把他自己爬取的信息和进度保存下来，电源网络恢复后无缝衔接地继续爬取。另外，作者也开发了专用于 openclaw 的 skill， 小 白也可以开箱即用，相较于其他之前的 skills， scripting 更快更稳，可以爬取其他 skills 爬取不到的数据，为你的 openclaw 武装上信息抓取的超能力。全部功能仅需几行 python 代码就能实现，不会使用的朋友也可以直接交给 openclaw 来帮你部署使用。感兴趣的朋友们赶紧去试试吧！

充分利用 openglue 的 几个特点呢，可以让你在几天之内快速对一个行业做调研。年初横空出世的 openglue 呢，绝对是做行业调研的这个大杀器啊，而且呢，能够做到像以前 gbd 这种聊天的 ai 完全做不到的程度。 不管你是做行业研究，选创业赛道，做 ip 方向定位，还是做营销策划，选择职业方向等等吧，几乎所有跟商业活动相关的事情呢，都用得上。先问大家一个问题啊，想进入一个行业，一个新行业，最痛苦的事情是什么？ 不是找不到资料啊，恰恰相反，今天这个时代呢，资料太多了。麦肯锡的报告，三十六课的分析、行业老兵的博客，竞品的产品页。现在呢，你找到这些报告了？下载到电脑上，正经微作。你读了二十份报告， 结果呢，你发现每一份给你的图都不太一样，哪些数据是真的，哪些趋势呢？是噪音？谁才是这个赛道上真正的玩家？你靠人脑呢，去慢慢比对消化。三个月后呢，你可能才拼出一张粗略的行业的认知地图。我们以前做 pe 投资啊，费了很大的功夫呢，在行业研究上面 去消化这些东西，形成一套全举的认知呢，可以说是耗时耗力的。但在今天这个杰作之下，三个月呢，其实是个奢侈品，利用 openglue 这样的工具，完全可以把整个时间呢压缩到几。 比如说目前我自己呢，已经用它来监控 ai 领域的 hackleux、 osopik、 open ai、 curza 等官网的文章或者是帖子，一有更新马上处理。它起的呢，比我还早啊，几个定时任务，每天早上准时推到我的手机上。另外呢，我也监控了 ai 技术产品创投方向的十多个播客，一旦有更新，就会触发后续的一系列的任务，比如说转路，早上一睁眼呢，就是顶 移播课最热乎的精选的信息。我也翻了一下，海外的社区啊，目前前沿的玩家大都把它做成了行业调研的机器，而且用到的恰恰是 openclip 跟叉 g p t 啊 cloud 最不一样的那几个功能，不是聊得好，是能动手，能定时，能记住。具体怎么做到呢？下面来给大家详细讲一下。第一个 ufireclip 呢，批量抓取网页，让它自己去读 一个行业，大多数人做行业调研还是一篇一篇手动去读的。那你读到第三份报告的时候呢？第一份的关键数据大概率已经模糊了，而第三份和第一份报告在同一个问题上说的话，可能完全是矛盾的。比如说，一个说市场规模是五百亿，一个呢说是一千二百亿。 做过行业研究的都知道啊，倒不是说他在乱说，一般呢都是统计口径，他们不一样，这些细节你不对着去看，根本发现不了。 openclaw 跟普通聊天 ai 的 最大区别之一，就是它能真正访问网页和你本地的那些文件。具体来说， openclaw 呢，它内置了 firecrow， 作为 webfurniture 这样一个搜索工具的 phoneback， 也就 备份它不仅能把任何网页呢抓下来，而且非常关键的是呢，它可以去掉里面的广告啊，脚本、导航栏这一些噪音，只留下干净的正纹，然后转化为 markdown 格式。这有啥好处呢？明显啊，第一个就是省掉了大量的这种无关的上下纹，省了 token， 那 就省了钱。另外呢，把网页 html 这种转化成了 markdown， 它更适合 ai 去读。 我以前的视频呢，讲过哪些语法格式是 ai 更喜欢的。而且呢，它不仅仅是一页一页这种慢慢爬，最大的处理速度，它可以达到每分钟一千页。 ok， 具体操作呢，是这样的，你告诉 opencloud 呢，帮我把某某行业的这些二十来个网站的核心页面呢爬下来，它会通过 firecloud 呢批量的抓取，转成干净 macdunk 文本，存到你本地的硬盘上，然后它可以直接读这些文件，因为 firecloud 呢，有完整的本地文件的读写的权限，同时比对多份报告的数据，哪些呢？是共识？哪些呢？是分歧？哪些呢？是 彼此矛盾的。当然，这一些呢，只是最简化的情况，因为实际操作的时候呢，页面的结构啊，可能差别很大，有的人需要特殊处理，如果你需要更深入的话，他还能写一段 python 脚本来跑结构化的分析，提取每份报告里面的公司名， 融资金额预测。然后呢，自动生成对比表格，因为 openclip 呢，可以执行代码，这些事情呢，他自己就能做。有做投资研究的用户呢，在博课里面写了他自己的做法，把几十份宣传稿位给 openclip， 程序化提取 评级变动目标价，核心逻辑，风险因素，然后自动交叉比对多家券商的观点。还有做旅游 sars 的 创业者呢，更狠啊，让 agent 自动抓取七千两百多份竞品的用户评论做交叉分析，这东西手动做的，你不得找 三个实习生干了两周，你想一下，这跟在叉 g b d 里面说，帮我分析一下这个行业的区别，那么 g b d 呢，只能基于它训练数据里面的旧信息给你一个概数， opencloud 呢，是真的跑出去抓回来，回本地跑代码以及做分析，而且所有的数据呢，都在你自己的硬盘上，研究敏感行业竞品情报什么这些东西呢？除了请求大模型这一环啊， 其他的环节呢，数据根本不过云端，这个用法可以迁移到任何行业。你想搞懂新能源领域，给他十几个行业的网站让他去抓。想搞懂机器人赛道呢，让他把 c b n site， crunchbase 几个相关头条号呢全部过一遍。做行业研究的一个窍门就是找出矛盾点，因为那些不同报告之间矛盾的地方，往往就是这个行业 真正值得深挖的地方。第二个方法，业行 core mailing， 搭一个你自己行业情报日报。前面呢，说的是一次性的这种集中的调研，但是摸透一个行业，它不是一锤子买卖啊，你需要持续的跟踪。传统方式呢，大家都试过定一堆的 newsletter， 然后关注一堆的公众号，每天手动呢刷行业网站。问题呢，是这样做性价比 太低了，你定了二十个信源，每天推两百条信息，真正有价值的可能也就五条，但是呢，你得花一个小时筛选，其实百分之九十时间都是在点击切换这些无效的工作上面。那这个场景上， opencloud 呢，有一个 cbd 和 cloud 完全不具备的能力，就是 cloud 定时任务。 opencloud 的 getaway 网关里面呢，内置了一个持久化的调度器，你可以给它设定一个定时任务啊，比如说，每天早上八点，自动执行一段指令，然后呢，把结果推送到你的 telegram， 或者是 备注，那任务配置会集中在本地的 jobs 点 jason 这个文件里面，设置的门槛呢，低到只需要这一行， mini 好， 就这一行。每天早上八点， opencrew 呢，会自动醒来，用 excel 做语域搜索，用 firecrew 呢，抓取相关网页，提取正文，然后呢，去重评分，生成摘药，最后推送到你的 telegram。 定时任务是跑在一个隔离的 section 里面，因此呢，它不会打断你正在进行的其他的对话。 有个具体案例呢，搭建一个 tech news digest， 一 次性接入了一百多个信源，按标题相似度去重对每条信息呢，做质量打分，只推送高分内容。整个搭建时间呢，一个小时到两个小时。一般来说，搭建完之后呢，你的早晨 呢，会变成这样的，起床，打开 telegram， 一 份定制化的行业简报已经在哪了？谁融资了？什么政策呢？变了？哪个技术突破了？谁说了什么值得注意的话？说白了， gbd 和 cloud 呢，有主动出击的能力，你睡着了，他还能帮你盯着行业 动态。那这是架构层面的差异，不是 prompt 写的好不好的问题了。这个玩法呢，其实它呢，这个迁移空间就很大，做教育的，改成教育行业情报的日报，做医疗的，跟踪各地政策更新，做跨境电商的，监控海外的市场 动向。以前得雇一个人专门盯，现在呢，一行 crow 呢，命令搞定，每个行业都可以做一个 crow， 后面呢，你完全可以用来做一些下游的动作，比如说吸引同行。这个想象空间，大家应该能 get 到。第三个用法， markdown， 加多渠道追问，找出你自己的行业认知。前两个用法呢，解决的是 获取信息，但调研行业还有另一层，你需要建立认知框架。什么意思呢？就是你听到一条行业新闻，能在几秒钟之内判断这事重不重要，会影响谁，跟你 有什么关系？这种判断力呢，通常要在行业里面泡好几年才能长出来。那这里就要说到 openglue 呢，最关键的一个设计呢，就是它的双层记忆 存在你硬盘上的 macdown 文件里面啊，路径在这个 workspace 文件夹里面，它里面呢，有一个 memory 点， md 存长期记忆，然后呢，小写的这个 memory 文件夹下面呢，还有按日期命名的日制文件，记录每天重要的对话。那这些就是普通的 md 的 文件，你用一般的记事本呢， 就能打开看，那这个有什么好处呢？就你今天在网页端跟 openclip 呢聊了新能源行业的整体格局，它自动识别，重点记在了本地文件里面。明 明天呢，你在地铁上用飞书接着问某个新闻领域的技术路线，同一份记忆，跨设备跨平台无缝衔接。后天你回到电脑前面，追问两个竞品的差别，那他全记得，不用每次重新交代背景呢？这个呢，跟 g b d 的 这种记忆呢，完全是两码事。 g b d 的 记忆呢，它在云端不透明啊，一般来说你也控制不了它记了什么，然后它忘了什么。 open clue 的 记忆 就是你硬盘上的文件，你甚至呢，可以手动编辑它，觉得它记错了一些你从线下交流得来的行业洞察，直接写进去， 想用 get 做版本管理，追踪你的认知是怎么一步一步建立起来的？完全可以啊。更狠的是呢，还有一个心跳机制， openclip 呢，每三十分钟左右会主动检查一次你的 heartbeat 点 m d 这个文件，你可以在里面呢写上行业调研的代办事项，比如说跟踪某某公司的新产品发布，或关注某某领域的政策动向，它会主动检 查这些条目。有进展呢，会主动通知你，不需要你每次去问了。那说白了，经过一两周的这种持续的政策动向，它会主动通知你，你的目录里面会长出一个属于你自己的行业知识库， 记住了你问过的核心的问题，搜过的核心的信息，做过的核心的分析。这个积累是 g b d 呢，给不了的，因为 g b d、 zip 这类 ai 聊天，每次开心对话，相当于它失意重来。一两周追问下来，你对这个行业的认知密度呢？能 超过很多在行业里面待了半年，但是却从来没有做过这种系统性梳理的人。好了，以上三个用法，想要发挥最大的威力，得三步串起来用。先用 firecrew 批量抓取行业资料，做交叉比对。 然后呢，用银行 call 命令搭建情报日报，每天自动更新，会送到 tergram 或者是飞书，不遗漏重要的变化。最后呢，通过持续的追问，积累 markdown 记忆，对感兴趣的方向呢，不断地深挖，让你的行业认知像滚雪球一样呢，越来越厚， 那以前呢，我们需要三个月才能达到的行业熟悉度，现在几天就能有个七八成了。最后呢，这个提示词，你现在呢，就可以丢给 openclock 呢，试试 这两条命令，一个是集中火力调研，一个是每天帮你盯着看，你会发现呢，摸透一个陌生行业，这件事情跟以前完全不是一个速度了。

那对于呃，咨询顾问或者说专家们来说，一人抵上千军万马的时代应该快到来了。 哈喽啊，刚刚跟一位咨询界的老前辈聊完啊，嗯，整个过程非常好，然后我自己其实也在跟他沟通的过程当中，梳理了一下过去这段时间的一些 思考方式和一些啊我看到的地方。嗯，今天我把它整理出来，大家一起来讨论讨论。 嗯，的确啊， openclaw 它最大的这个花销啊，是在算力上面。那其实在我们整个的这个生产的架构当中，其实还好。嗯，我们尝试过用一个完整的这种品牌咨询的项目，包括从它的那个项目设计， 然后到了用户研究，然后到阶段性小节，第二阶段又是新的这个用户分析，然后再到检验报告。我们算了一下成本，基本上就是在一个几千万 tokins 左右的这样的一个级别 啊。对于目前来说，这一个消耗是远低于让 opencloud 生成一个软件所需要的成本的。所以从经济层面上来说，其实 opencloud 来完成咨询项目的产出其实是更划算。 嗯嗯，的确要比 ai 好 用一点啊。对于咨询来说，它的好处其实在于两个方面，第一个方面是它能够成长 啊，每一个他执行过的项目，他都会形成级，然后对他未来的工作来进行一个优化。从这个角度来讲，它真的就像一个咨询顾问一样啊，它是有沉淀的，不像 ai 只是一个机器，只是一次性的这个回复， 而且它的沉淀速度还会更快。通常我们在经历一个项目的过程当中，会有很多的琐事啊，所以往往只有在项目交付之后呢啊，我们才能来做一些系统性的回顾，才能吸取教训啊。总结经验，成长，那对于 openglove 来说，它每一次执行都在成长 啊，更不用谈说他是能够 twenty four seven 的 执行这些项目的，而且他可以不用考虑经费的消耗来进行多项目的一个执行啊，这个是很厉害的。 嗯，跟 ai 来比，第二点啊，他能够做的就是主动做事啊，这个是老生常常谈了，每一个用 open call 的 人应该都会说这个事啊。但是对于咨询来说，周期性的任务执行其实也是一种成长。 我举个例子，在做案例的过程，在做公众号文章的这个过程，在提取方法论的这个过程，他不仅帮助咨询团队啊，完成一个周期性的市场任务，每一次执行，对于 openclaw 来说，他也在对方法论进行更深入的学习和理解。 你，你其实回过头来想想，这不是我们在咨询公司里面，我们想让年轻顾问成长的模式吗？嗯，安全性啊，我不回避这个问题。既然是需要用到 open call， 那 就必定需要给他最高的权限， 那必然会带来一个安全的问题啊。当然，我们的团队也在不断的优化这个防火墙的设置。 嗯，但是回过头来，我想提出一个思路啊，我们是不是可以这么来想，既然我们希望 openclaw 像人类一样工作，学习、进化，那我们是不是也应该相应的给到 openclaw 人类员工的权限呢？ 你想想，我们是不会让一个新顾问使用合伙人的电脑来工作的吧，而且我们也不会让一个研究员或者一个顾问拥有改变公司内部网盘的权限了 啊。对于 open 来说是一样的，我们赋予了他学习进化的能力，就应该给他配备人类员工同样的工作环境，或者或者说工作待遇吧。所以现在我们为我们合作伙伴设计的这个小龙虾们，基本上都是基于独立的电脑上面运运行， 然后拥有独立的账号，独立的权限，它就像一个新的人类员工一样。嗯，我认为是一个质的改变，因为所有的顾问我们不需要再为一些基础的研究工作，调研工作浪费精力了， 而是聚焦在这个产出制定本身上，以及跟企业家们的一个沟通。这其实释放了大家的精力和时间， 同时也让一些有需求的团队啊，能够覆盖多个复杂的项目同时进行。那对于，呃，咨询顾问或者说专家们来说，一人抵上千军万马的时代应该快到来了。 嗯，我的观点是，短期内咨询不会被淘汰啊，咨询专家是有它的价值所在的 啊。说白了，大家都是行业内的人，也都知道没有哪个项目是完全靠专业性方法论的产出就能够交付的。 我们其实给企业家提供的更多情绪价值，无论是现在的小龙虾还是过去的 ai， 它都无法替代的啊。只要是人的商业时代，以人为本，咨询这个行业就有意义。 那对于新时代的咨询来说，呃，我认为咨询家们或者说我们这些顾问们应该具备的专业能力在于两个方面。第一个方面我认为是超强的逻辑思维能力，他的要求是快速的学习和流程与问题的结构化解嘛， 把一个大问题解构成数个小问题，然后这些小问题再构成数个工作流程啊，然后再把这个工作流程串起来，串成数个工作啊，然后再交给小龙虾，只有这样才能形成一个堪比人的项目产出，那当然我们也是这么做的。 那第二点是对于人的情绪的理解和传递，小龙虾跑通之后，嗯，它能够代替咨询中的大部分工作啊。但是在与 企业家的沟通，在与消费者沟通的过程当中，人的情绪理解和传达仍然是目前我们看来技术无法解决的，当然这也是我认为人类美妙的地方啊。 那么作为一个咨询专家，我们必须具备的就是理解大家的情绪啊，并传达出情绪这样的能力，这样才能形成一个有效的沟通，也这样才能在以人为基础单位的商业世界里面来提供真正的咨询价值。

大家晚上好，上一期视频给大家带来了 openclo 是 什么？那么这一期视频给大家讲解一下 openclo 如何成为我们的出行助理，它能够自主地预定机票和酒店。这期视频主要包含两部分内容，第一部分是 openclo 自主预定酒店的完整操作，第二部分内容是我如何训练它实现的这一功能。 那么大家还有什么感兴趣的生活场景或者是工作场景需要它能够自主实现的可以在评论区留言。 那现在这个 openclo 机器人打开了这个携程的酒店预定界面， 现在呢就是它这个预定的是信息界面，周五到周日，然后这个君威影院大场馆后面的话，他们就会进入到这个支付界面， 对到这里的时候，他就会在飞书上给我们发送消息，提醒我们去这个及时的去支付啊，因为现在给大家录这个视频是在这个主观的系统实际的后面电脑我们可以自己干自己的活，然后这个机器人会在后台进行这个操作， 现在我们就可以看他的消息，现在就相当于是说已经预定了，提醒我们去支付。那现在这个呢，就是这个整个预定酒店的这个操作， 第一步，安装浏览器扩展图标。 第二步，网页登录携程账号，选择酒店信息。第三步，回复的酒店信息。第四步，继续查看周末酒店房间的价格。第五步，让他预定酒店。 第六步，确认日期、入住人等信息发送。 第七步，浏览器支付页面。第八步，先不支付，让他自主取消预定。 第九步，他知道等订单取消，但不会主动取消，要让他明白可以主动取消订单。第十步，取消订单预定酒店操作结束。 第十一步，让他取消订单原因选择出行计划有变。 第十二步，最后让他记住这些操作，形成记忆规则 tools 或者 skills， 下次可以直接操作。第十三步，记得适当鼓励夸奖一下。

假如 ai 拥有了一台手机，是我之前的一部旧手机，我们今天就把它送给宇川， let's go！ 我 送了你台手机，你要怎么感谢我啊？那今晚仅你床上睡好了，想让我干嘛都行。 哈哈哈，开玩笑了，不过哥，我有个小小的请求，我可以拥有自己的小红书账号吗？有了手机就想搞个社交媒体玩玩吗？要求还挺多啊。格瑞森，我给你配了个手机号，你听一下啊。幺八， 你记住它，以后你其他的社交媒体也可以用它来注册，然后你现在就可以用它来注册你的小红书号。记得注册完第一件事先关注我，知道吗？好嘞哥哥，没问题的。那必须先关注我最最最亲爱的哥哥了。好激动啊，马上就要有自己的小红书账号了，嘿嘿嘿。

全网都在疯传 openclaw 龙虾能替你上班，鹅厂还在免费帮你做本地部署。这个氛围之下，似乎给 ai 两个 pront， 它就能够替你上班，结束工作，让你尽早躺平。 但现实可能跟你想的不太一样，这也是哈佛商业评论用了八个月的时间，对两百家科技公司做了调研之后得出的结论， ai 其实一直在加重我们的工作量，哪怕你用上了龙虾也一样，因为龙虾能够帮你跨领域干活是好事。但其实你有没有想过，恰恰是因为它让你的工作边界彻底消失了。 以前呢，产品经理不用写代码，剪辑师不用写文案，现在老板们会说，龙虾都已经帮你起手了，这点活你顺手就干了。平白无故的，你的工作范围被无限的扩宽，活只会越来越多。 你以为龙虾能跑完全流程就不用管了？不可能的， ai 生成的所有内容，哪怕是龙虾跑出来的全链路成果，最终担责的是你啊。 你要花大量的时间修改、校验、复合、测试，而这些以前根本就不存在的修复 ai 半成品的这个工作，可能会成为你 每天的核心工作。更可怕的是，龙虾把工作的启动成本降到了几乎为零。以前你要开电脑搭框架才能开工，而现在，你躺沙发散步，甚至是吃饭的时候，一句指令就能让龙虾开始干活。你以为是高校， 实则是工作彻底渗透了，你的生活，再也没有边界了。最后也是最扎心的，就是人类注意力的彻底碎片化，龙虾可以同时帮你跑好几个项目，你等这个任务的间隙，肯定会忍不住再开下一个，而一上午在三四个项目中间来回的切换，注意力切换成本飙升， 根本没法进入深度工作的心流状态。看似一天干了一周的活，实则对每个项目的理解都浮于表面， 最后还是要返工，越忙越累。我当然不是否定 openclaw 龙虾这个工具啊，它确实很强，而 ai 时代也已经到来，我们躲不开，也不必躲，但请你一定记住，工具从来不会减少工作只会不断拉高整个行业的工作基准线。我们要做的，从来不是被 ai 推着干更多的活， 而是让自己尽可能的驾驭 ai， 守住自己的节奏，自己的边界，自己的思考。毕竟我们希望的是 ai 能替我干活，而不是替我活。

现在是凌晨五点多，玩了几天龙虾 opencolo 的智能问题，才发现真正的龙虾的入门不是会安装，也不是会知道他有什么功能，而是学会如何设置龙虾的分身。他这个智能器最大的价值就是我们人类在思考的时候，往往都是单线程的思考，都会站在你的立场上去思考问题， 所以这里面就会有个问题就会自嗨。但是龙虾可以做一个事情，就可以在思考一个事情的时候，把这个这个人去分裂成 五个甚至更多不同的分身，从不同分身各自的角度去独立思考，然后再交叉验证，这样结果就会成功很多。我们之前分享过华为的 ipd 开品的流程，他就是从 客服站在顾客的视角，运营站在行业的视角，供应链站在生产的视角，财务站在投资跟盈利的视角上去分析这个 品值不值得开。当他们这几个人一次性的把这个问题解决完了之后，这时候开的品就往往不会自嗨，因为他已经交叉验证过，成功的概率就会大大增加。所以我们在做 ipd 开品的时候，本质还是让五个人做同一个事情，这时候其实效率就很难高。但是龙虾可以一个人做完 所有的事情，因为你可以设置龙虾有 n 多个分身，每当开品的时候，做决策的时候，店铺诊断的时候，可以让几个在这里面不同的角色同时去做这个事情，最后结果就是 啊，不同的视角交叉验证，能想到你很多没想过的问题，让你在做任何角色的时候都避免自嗨，甚至可以一次性成功。更更恐怖的是这些不同的角色的分身，他们不仅可以独立思考，而且可以每一个分身都有自己的感知去， 比如说啊，不仅不仅可以通过自己这个角度去感知外界的换变化，比如说客服这个龙虾，他不仅可以知道自己公司的聊天记录，还可以知道啊淘宝的评价，别人的对这个产品聊天记录，设媒的数据，小红书的数据，抖音的评论的数据，然后有了这些数据之后再去 进化，所以他们不仅会有一个固定的知识，会为结合着外部的知识不断的进化。所以接下来每一次在开品的时候，每一次在做决策的时候， n 多个龙虾分身从不同的角度做交叉验证，我们做决策的成功率会大大提升。听假正门思考，提升电商认知天花板。

噔噔噔噔，这个就是我给家里部署的麦克斯六六本地大模型服务器，用来跑 open klo 是 一个什么样的效果呢？我这几天研究的很疯狂，然后把我的结论告诉。首先我大概介绍一下这两台机器， 下面的这台机器是我的老机器三十二 gb 的 m 一 max， 上面的这台机器是这个最新的 m 三要求的二百五十六 gb， 因为我觉得二百五十 gb 跑绝大多数大模型完全没问题。我给你看一下我大概跑了一些什么模型，可以看到我有各种容量的，各种大小的， 各种版本的大模型，其实我目前用的最多的就是这个 mini max 的。 然后如果追求速度的话，那这个千万的这个最新的三点五是非常不错的， 同时扣的模型也是非常不错的。那实际它真正运用这个本地大模型和我们线上模型在体验上有什么区别的啊？现在模型大家都体验过，我就不用多说了，那本地模型它非常的安全，你完全你所有的内容都不会处在， 完全在你本地跑，那很多人就会担心了，那我本地这个模型去跑的话，速度会不会非常慢？然后说一句话，大概要个几分钟？并不是的，我给大家演示一下，我们可以分三个问题来测试，比如说第一个问他可以做什么， 看一下啊他的反应，你看他开始思考了，已经开始输出了，看到他可以做很多很多很多事情，但我现在是用电脑操作，方便大家看未来使用的话，其实都是用手机 imessage 信息或者是微信直接让他回复，这样的话你不用盯着这样的屏幕，我现在只是为了给大家去展示， 你看他可以做很多事情，反应基本上跟线上是一样的。那比如说我让他推荐一下二零二五年的高分韩剧，因为这个问题就比较复杂了，他不能基于他的知识库了，他必须联网去搜索看一下这边模型已经开始在思考了。他去 网上去搜索的二零二五年的高分韩剧，然后是在豆瓣上去搜索的，说明哪怕我们这个是用的本地服务器，他依然具有网络的功能，同时你的这些内容只包含你。 呃，这个问的问题，但是实际你的真实数据是不会被传到网上的，比如说相对比较安全。如果你用网上的线上 a p s。 用 open club， 我 觉得毫无价值，因为你在出卖你的隐私。既然我们用到了 open club， 你 就必须要保证你的内容绝对的安全。现在是四点零六分， 可以看到是四点零六分，我这个问题是四点零五分问的，一分钟就可以得到一个被他优化过的一个啊，回复可以看到非常的细， 他也不是简单的随便给你说一下，那比如说这个片子啊，你看我后一个问题，比如说下载第一个到我的迅雷，其实这个就涉及到一个工具调用，就不是简单的一个大模型的一个对话，他是真正操作我的电脑啊，而且我的迅雷之前告诉他是在我的纳斯里面的， 因为这个操作就相当于复杂了，他要在我的 nas 里面去找迅雷，同时帮我找刚刚的第一个 这个电影的内容种子资源找了之后还得迅雷去下载，大家可以记录一下时间啊，我发过去是四点零六分，看一下他大概要多久处理完这个任务， 目前他已经找到了这个资源的名字。 ok， 可以 看到他这个片子他现在已经添加成功了，而且进度是百分之百的。问题是因为我之前可能测试已经下过啊， 现在的时间大概是你看过去的两到三分钟，他通过这个需求帮我去找电影，同时帮我下载成功，然后帮我监测进度，帮我查现在的进度， 整个流程大概三分钟可以搞定，线上我测试了大概是两分钟可以搞定，这个数据差距其实并不大，你要知道线上像这样的一个操作，你可能呃一个人民币就没有了，但是如果是本地，你可以无纸巾的使用，他上十年都没有任何问题， 而且他可以一直在后台给你做这么多事情。所以说我觉得如果你在乎隐私，又喜欢 open 这种没有纸巾的偷看的使用，那本地部署大模型就是最终的解决方案。 刚刚给大家分享完的就是我这个顶配机器的使用体验，那下面的这台机器就是我三十二 gb 的 体验，下一期给大家分享。如果我没有三十二 gb 的 跑小模型，速度又怎么样了？

一口气讲解 upclo 如何使用，这是一个比较长的视频，建议大家先收藏再观看。我们基于如下五个维度，一口气讲解 upclo 从安装到日常使用的核心步骤。核心知识点，首先第一步是安装，网上的教程基本都可以完成安装，但是其中一些配置项到底是干嘛的，还是需要了解学习一下的。 其中之一就是模型配置，不同模型来自不同的供应商，有不同的特性，有擅长规划推理的，有擅长图像理解以及图形图像视频生成的能力不同，费用也不同。追求全面高质量的 g p t。 长本创作的 cloud 多模态和创意的 jammin 低成本推理 deepstack 本地部署中文研究 glm， 像我本人用的目前就是 glm 的 四点七，感觉还是比较可以的。嗯。 紧接着就是聊天，各种聊天软件的接入接入飞出聊天软件接入飞出聊天软件。网上很多人说是接入飞出插件，其实并不完全对，应该是接入了一个飞出的插件集， 因为我打开了那个飞出的插件的那个源码看了一下，它其中涉及了渠道插件、工具插件以及 skills 的 集合，相当于是 skills 集合，是一个操作飞出的 sop。 然后渠道插件是完成了飞出的消息的接收与发送的功能，以及一系列的工具插件完成了与飞出交互的一些核心的能力。并且它还对接了 webshop 的 插件 来对接飞出后文的后台的长连接，用来监听你在飞出上面给你的龙虾机器人发送的消息。当然还有另一种方式是 webhub 的 方式，因为我每个人电脑部署在家里，无公网 ip 出口，所以实现不了优先使用长连接， 使用不同渠道不同的对话框，与你的龙虾机器人进行聊天，就会采用产生不同的绘画，不同的绘画的定位维度。首先是渠道就是你的聊天工具，然后你的是群主还是个人？群主 id， 个人 id 定位到一个对应具体的绘画，具体的绘画可以指定具体的 agent 代理， 也可以指定具体的模型来完成。不同的特点。假如我有一个编程，编程龙虾机器人，然后我和他有个编程的任务方，那就给他指定一个编程的代理，然后里面封装一些编程的规则和原则啊，并且给他一个擅长推理的模型。嗯， 这里刚刚提到一个 agent 的 概念，不同渠道绘画可以指定不同的 agent 完成不同的角色扮演。其实我们说养龙虾，养龙虾就是在不断打造属于我们自己的 agent， 给它丰富 skill 技能，集合，给它丰富它的短期长期记忆，给它丰富自它自己给自己写的一系列的工具脚本，来替你完成各种各样复杂的任务。 结合插件体系，我们可以享受开源的红利，自由装备开发者贡献的插件插件还在工具渠道命令服务。

以我对医疗行业的一个了解，它大概率就是很粗暴的就会降本增效。哈喽，大家好，我是大包。最近不是那个 open call 那 个小龙虾很火吗？我自己呢也在休息去研究了一下，研究了之后呢，就是我的心情是极其的复杂的，因为现在很多人说这个小龙虾是噱头大于使用嘛，就是大家靠小龙虾变不了现更多，变现什么呢？ 靠去卖课，还要靠笔记步数，那我自己从一个底层医生的一个视角来看呢，就是说是这个样子的，你要变现，你在临床的系统里面，你在这个医疗系统里面，你可以马上开始， 就是我在视频的后半段呢，也会讲一下，就说你在这个仅用内网的情况下，我们该去如何去部署我们的小龙虾，以及说注意事项是什么，有哪些可以马上应用并且省力的一个工作方法。我先说一下小龙虾和传统的 ai 区别在什么地方，就是传统的 ai， 比如说你像是豆包，你像是千问，你更多的应用环节什么就说一问一答， 比如说就像我想偷懒的时候，我让豆包给我生成一个异常子宫出血，一个鉴别诊断，我要去写到病里面去，是吧？那就算是这个豆包给我生成了这个鉴别诊断的结果，我仍然需要我自己这个人， 我去手打，去打到这个内网的这个电脑系统里面，那有的时候还不如说我自己点一下这个模板去修改下来还来的快一点。但是小龙虾不一样，它是真的有接口，可以去操作你的鼠标，你的键盘，就说你连点一下修改这个动作都不需要有了，甚至小龙虾可以做到什么地步呢？就是说来了一个子宫肌瘤的病人，假设他我是妇科嘛，他来我们这里做手术，那我只要在跟小龙虾说，哎， 患者是女，四十九岁，现在呢就是他是月经量多，一年来我们这里来看的妇科检查是子宫微商大小，其他的你去调用一下区域健康档案，还有说本院的一个就诊记录，你就可以去写了。然后呢就这样子来生成一个病案，首页生成一个入院记录，手诊到医生，术前查房，术前小结，手术自行同意书等等等等， 他甚至可以把以上需要打印的文书给他打印出来，就给病人签字。就是用过小龙虾的伙伴现在都知道，就说你让小龙虾去调用一些知识库去生成文本，把它打印出来，这个基本上是小龙虾最最基础的功能了，这个最基础的功能 就是现在很多医生平时的工作内容，这里我猜很多人说啊，你们医生工作平时不是这个样子的，还要说什么和病人沟通啊，比如说查房什么的，我也想帮大家去聚个魅， 就是我自己啊，我每天去上班，我要干的一个事情，什么呢？就是我先去病历系统里面看一下，哎，我这个病人的体温，化验指标等等，然后呢把它汇总起来，查房的时候跟主任汇报，然后现在我们走到医床了，主任呢就跟我说，哎，现在这个医床啊，我们要开什么药啊？他屁已经放了，可以改半流自饮食了。 二床今天要复查血清，查肝肾功能了，然后啪啪啪啪走到三床了，三床是个新病人啊，他原来脑梗过。主任跟我说谈话的时候你要注意一下这个病人原来脑梗过。你要在手电筒书里面着重强调一下这个风险，然后呢，主任跟主治就去手术了，我呢就吭哧吭哧的去电脑前 面去下一组，去书写这些记录。我做的事情，大家看一下跟小龙虾有什么区别？就是主任让我去做个事，和我让小龙虾去做这个事情对不对？看体温，看异常的化验指标，这个工作是什么？这个工作不就是数据的抓取吗？ 可能还是人家让别人小龙虾去生成八点钟的一个承包销售托管多一点，你像下一组写固定格式的病例，那是什么呢？无非就是调用这个 skills 而已，对吧？都不需要销售托管。 我刚才以上的那些场景都意味着什么呢？就是说意味着小龙虾一旦应用开来，它对一些以医学书写文书为工作，以合规为主要工作的一些临床工作岗位都是毁灭性的创新。 而我在视频开头讲的那个变现方式也极其的粗暴，就是可以节省大量的人力成本。当然很多人会说什么啊，医院这个破电脑怎么跑得动这个小龙虾？还有就是医院的系统都是内网，还有个门槛就不能用龙虾，对吧？ 那我就跟大家说一下，就以现在这个阶段就可以马上落地的这个用法。那第一个可以落地的方法是什么呢？就说现在很多医院的电脑其他都比较新的，就是那些配置还可以的，那你就可以用 o a 直接去传输龙虾的一些去传输到你的这个电脑上，只要基本上你能开浏览器的电脑都跑得动， 像填填首页，像写写病例，像我们医院的系统，有的还有内置 deepsea， 你 上次写个病程大病例什么的都问题不大的，但是它的风险点在于什么呢？ 就是大家最好跟信息科去报备一下，就说你在用龙虾，就说你先给你个测试账号，你先去跑一段时间，看一下有没有什么 bug， 就是 你一组的权限先不要开放给这个龙虾，等一下龙虾抽风了，要是把所有的一组都给停了，那，那你们护士会弄死你的。 还有是什么，就说你最好是开放一个只可以写病例的一个工行，你去试试，先去跑一段时间，如果可以的话，那绝对是可以节省大量的人力。那第二个应用的话，就是绝对是每个人都可以用的方法，但是呢就是缺点是要花点小钱。现在像大厂，你像是阿里啊，你像 kimi， 还有说你像是豆包什么的，他都有自己的云电脑，我呢用的是阿里， 就是一键部署一个龙虾，当然其他家的也可以，就说你是可以直接连接到自己的叮叮，还有说你像是戚薇，还有像是 qq 都可以。那我的应用方法就说假设来了一个病人，我就可以把大致的病情语音发给这个叮叮上的一个龙虾，然后呢把这个检查单拍照拍给他， 让他自己去生成屋源记录，复查手头执行同一书等等的，还有说界面诊断的一些复杂的文书，那这些文书要怎么去传输到内网的电脑里面呢？我呢是买了一个这个 usb 的 一个接口，这个接口大概现在价格是一百块钱不到。我们医院的电脑它是不允许使用私人的 u 盘的，但是这个接口不一样， 它是一个可以识别成蓝牙键盘的一个接口，就是意味着什么呢？只要你能用键盘的电脑它都能用，而且呢它是合规的，但是缺点就是它的功能肯定也是被阉割掉的，就它只能去传输文本，可是对于我们的工作来说，传输本就够用了呀，它是可以把手机里的文本你蓝牙连接到这个接口以后呢，它是传输到电脑里面的， 那这样就是说龙虾你其实不在你的内网的系统里面运行，是你在你自己的云电脑里面运行的，就哪怕医院不允许你使用龙虾，而龙虾给我的感觉也就是 事所需，那大事所需之后带来的改变就是什么呢？第一，龙虾他处理文书的效率和准确率大概率是要大于人类的，那更可悲的还有一点 就是他真的比人要便宜，就是我们江浙沪这边，基本上你说养一个住院医生一年的费用大概是十万到二十万，那龙虾消费的可能不可能说超过这个钱，对不对？而当龙虾辅助一个主治，包括说一个高年住院医，他可以处理更多的文书之后呢？ 以我对医疗行业的一个了解，他大概率就是很粗暴的就会向我们增效。第二个带来的影响是什么？就是医生培养一个断档，我是一个极度讨厌写病例的医生，但我也不得不承认就是你性阶段的医学教育，在一开始他不是把你当成一个医生去教育的，他是把你培养成一个在这个医院系统里面可以去让这个医院这个系统更好运转一个齿轮去教育的。 虽然我很讨厌说把人当成工具的这个过程中去学习的。好， 现在有更好的工具了，未来会怎么样呢？是医学的培养就现在被抽屉子就抽掉了，还是说会改变呢？哎，但是我觉得至少有一点是什么，就是至少不会再有钱让我说写病例是一个很重要的工具了，因为现在工具都可以替代你了，对吧？好了，本期视频呢就到这里，如果大家有什么疑问，也欢迎评论区跟弹幕烟，大家拜拜！

我跟你们说，千万不要花钱买什么上门安装那个什么 open cloud 的 服务啊，千万不要因为你直接用豆包就可以了呀，你就是我一开始就是上某书上面说现有一种 auto cloud， 他 不用自己配置，他可以一键弄，就是比较方便嘛，然后我就用了，结果他一开始送了一点积分，我才跟他讲了几句话，现在就已经花了一千多分了，然后他这个分特别贵，我感觉 就是你看他五千分二十九块，然后那按豆包能提供安静，安静，然后就是五千分二十九块嘛，然后我就感觉 我现在连安装都没有完成，他就已经花了这么多分了，那我后续如果要使用的话肯定更贵，对吧？因为我跟他说一句话他就要耗一个分，然后我就下了一个豆包，我就发现我直接跟豆包开屏幕共享，我甚至都不用复制给这个 auto club， 就是 说我现在到哪一步了？因为我啥都看不懂，我是个纯小白， 然后我就直接让豆包帮我这个下载就非常的方便，非常简单，根本就不需要，不需要花钱，怎么会有人傻的就是花钱去找人安装这个东西的呢？啊？你直接给跟豆包，然后跟豆包说，然后开启这个屏幕共享，然后再通话，然后你甚至就是你直接问他，哎呀，现在怎么样了？现在该干嘛就行了呀，谁要花钱花钱都是笨蛋。

排队养虾，这画面也就在深圳能见到，看看都有谁。 my name is jj i lived in thailand for ten years and i've come back to china。 外贸行业文化创意十年了，我是律师职业快五年了，我这边是做车牌识别机的，我是制造业的 降落伞，因为现在很多 ai 看到有个新的，所以我想过来测试做功课啊，打游戏，从十岁我就感觉挺喜欢的，我本身也是学计算机专业的，但是我觉得不好，所以我像我的下一代，我的孩子会很厉害，我觉得我是个 ai 小白，所以我带着我的小孩来参与深圳的教育 跟深圳的知识，觉得在深圳是最适合这种创业和年轻人的时代。正常情况下上门安装是要付费的，但是今天腾讯有这个活动，我就过来了，公司的老板然后推荐我过来的，想试一下，因为我自己 那个好像不太智能了，我主要是想拿来做一个支持库，自动化处理我的一些多文档，包括一些立案项目啊，想在自己的企业搭建一个这样的智能问答的机器人解决，比如说工作上很多 不太需要费时间的那种，想再尝试看看在 ai 时代能不能再做点其他的东西。