兄弟们,这个龙虾你们千万不要随便去安装,你看他直接拿到我的计算机最高的权限,你看嘛,自动的进行回复消息,然后自动可以结合 ai, 然后进行回复消息。兄弟们,我就问你们这屌不屌?但这很不安全了, 我都很怀疑他能自动给我转账,自动给我扣款。我的妈,那我这怎么搞啊?所以我当即给你们说一下,你们电脑里面进行了你的钱有可能,不见得,有可能的。
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今天大家只需要跟着我的开源教程,复制粘贴我做好的直击源代码的提示词,就能掌控龙虾从安装到卸载中一切事物,直接跳过使用龙虾的自然熟悉阶段,原地完成数码进化,像解锁满血能力,拉满记忆能力,瞬间学会一本书,甚至可以让安全加固也一次完成补齐。 第一步是安装,我们复制这行提示词发送龙虾就会自动完成安装,装完之后就会自动打开龙虾的 web ui 界面,然后我们再打开准备好的安装文档,复制这个提示词,发送之后,模型会帮我们自动安装飞书插件 连接好了,我们验证一下,发一条消息,可以看到已经连接成功了。龙虾工具箱中一共有二十五个基础的必要工具,相当于龙虾的虾钳,但现在刚装好,是残血版。 接下来我们用这个提示词把龙虾的全部能力解封,其实就是让他所有的工具变为可用状态,测试一下,让他用隐私模式打开我们自己的 chrome 浏览器,这个打开了就意味着工具成功解锁。接下来复制这个提示词,我们把记忆能力改成满血版,主要目的是安装一个本地向量模型,解锁所有的记忆功能。 成功之后再打开文档,复制这个记忆参数优化的提示词发送,稍等一下就会提示已经完成,并且要求重启,我们直接发送重启龙虾,这样能力和参数就都是满血版了。 能力和记忆都满血之后,重点就来了,我们让龙虾进行数码进化,比如你想让他秒懂一本书,其实不用一轮轮喂语料,直接复制这行提示词,顺便附上你想让他读的那本书的本地文件路径。发送后稍等一下,龙虾就可以直接吸收这本书的精华内容。 接下来我们测试一个这本书的相关问题,看看他有没有用这本书的思维方式去思考相关的问题,给我们更高质量的回复。从回答可以看出,他已经完全基于书里的底层逻辑在思考。 同理,也可以把你的 cloud 或叉 gpt 导出的个人数据文件丢给他,他就能无缝继承你所有的数字资产,完成终极进化。进化完成后就是安全了,我们虽然无法彻底解决安全风险,但可以做个看门狗等方式给安全做个加固。 用我准备好的这个提示词文件,告诉模型查看文件内容,并按照步骤逐步执行。复制文件路径放在最后面即可。稍等片刻,安全加固就会完成。 接下来我们用自然语言安装和筛选适合你需求的 skills, 你 只需要复制这个提示词,描述你的需求。比如我们说我需要每天自动查看 ready、 热铁摘药,点击发送提示词,稍等一会儿,它会自动去筛选好的 skills 库中去找和安装它。自动安装好了之后,我们可以发个消息测试一下, 稍等一下,他会使用这个 skills。 可以 看到他已经找到了我们指定板块的热帖。上期说的那些需要你自己去注册配 c l i, 掏钱买 api key 才能激活的 skills, 建议大家可以尝试让模型帮你从筛选过的库里找一下,看看有没有能直接跑的。最后,在使用中,大家如果觉得 token 消耗太多,可以用这个提示词发送之后模型会根据你的过往使用情况和 tokens 的 消耗强度进行优化,并不是简单的直接调低各种参数,模型优化完成后就告诉我们,预估可以节省百分之三十到百分之五十, 如果不想用了或者想重新安装,就用这个提示词。一句话,把龙虾卸载的干干净净,所有痕迹全部清除。卸载完成后,我们打开 y b u i 刷新测试一下,看不到界面就是成功了。这期教程,我们把龙虾从安装到满血,从净化到安全加固,全程只用自然语言,没用一行代码的完成了, 文档和提示词都开源免费分享给大家,希望多多点赞收藏,鼓励一下大家。在使用过程中如果还有其他的问题,欢迎在评论区留言交流。

最近这个龙虾啊,真的是太火了,前几天腾讯楼下的工作人员免费给大家安装了龙虾,真是人山人海,有两三百人排队,甚至还有很多人没有排上号。所以今天我也来给大家讲讲如何安装部署,不用排队,自己在家就能安装了。当你一不小心突然想配置一个在国内可以用的中文版小龙虾 agent, 聪明的你呢,就打开了编程软件 tree, 非技术背景的你啊,直接可以在对话框里面和 tree 说帮我配置 no 环境, 几秒之后呢,按照小龙虾的前置条件就解决了。然后聪明你呢,这个时候就在 github 里面找到了这个中文版的小龙虾,确认这个版本的小龙虾是在国内也可以用的,而且还能够通过飞书对话给它下指令。于是你就直接在这个网站里找到这三段神秘的代码,先把第一行丢给 tree, 几秒钟之后呢,就搞定了。接着呢,你再回到刚才那个网址,把第二行代码复制后再丢给 tree。 这个时候就进入到了紧张的部署环节。第一个问题,问我们是否理解有风险?回答, yes。 第二个问题,选择引导模式,选快速引导模式。第三个问题,选择配置现有值。第四个问题,选择模型商,因为之前在 deepseek 充了 token 啊,所以我就直接选择了 deepseek。 然后第五个问题是让我们提供 api key, 聪明的你呢,这个时候打开了 deepseek 的 官网,点击开放平台,点击左侧的 api keys, 然后快速创建一个,并且把这个代码复制后丢给 tree。 第六个问题,我们默认模型就选保持当前。 第七个问题,跟我们使用什么与小龙虾沟通,我们选择飞书,然后选择使用本地插件,选飞书国内版。 这个时候聪明的你就搜索飞书开放平台,登录后点击右上角的开发者后台,点击创建企业自建应用,然后随意输入应用的名称和描述,然后就创建好了。 这个时候呢,点击左侧添加应用能力,选添加机器人,然后点击权限管理,再点击批量导入权限,获得对应的接入文档, 这个时候输入第三段神秘代码,然后就开通了所有需要的权限啦。接着呢,我们点击左上角的线上发布,随意输入内容后就完成了发布。那么接下来有毅力的你再坚持一下,把应用 id 的 秘钥呢,分别复制给翠,然后回答最后几个问题,分别选 yes, np 和暂时跳过钩子。好到这里恭喜你,小龙虾的部署完成了,有毅力的你呢,也决定再把最后一步飞书也配置好。 这时候聪明的你呢,就回到了刚刚的飞书应用页面,点击左侧的事件一个回调,选择订阅方式,添加一个长链条并保存,然后点击右下角的添加事件,搜索接收消息,然后点击确认, 这时候再次点击上方的创建新版本,仍然是随意填写内容后完成发布。好了,现在恭喜你,你已经可以在飞书里给小龙虾下指令了。

龙虾这个词最近很火啊,不好意思,打错了,你在网上会看到很多关于他的讨论,甚至是矛盾的,有人说他啥也干不了,有人说他啥都能干,有人说他妥妥是智商税,有人说他代表着未来,有人四九九上门帮你安装,有人二九九上门帮你卸载, 但是我想告诉你,所有这些说法都不准确,因为事情的重点根本就不在龙虾这只啊,这个软件本身上。 为什么这么说呢?今天这期视频我们就不废话,把重点关注在龙虾本身是什么这件事上。你会发现,当你彻底了解它的底层原理后,一切的争论将会豁然开朗。现在,忘掉所有的名词概念,忘掉各种虾,闭上眼睛,跟我一起进入梦境。 但是呢,为了真正讲清楚这个问题,而不只是停留在表面,过程中会不可避免的涉及到一些技术和代码相关的展示。但是千万不要担心,你看,我怕把你吓跑了,都亲自出镜来向你保证,即使你没有写过任何代码,也绝对能够看得懂。 我会用最简单的方式让你理解到它的本质。答应我,不要走哦,让我们回到那个最初的起点,大语言模型,没错,就是这个只会一问一答的单纯的小东西。相信你肯定会在页面上跟大模型聊天了,比如说拆的 gpt, 但是如果写在程序里,就需要用另外一种方式, api 接口。 各个大模型厂商,比如 openai 和 cloud, 或者大模型的中间商 open router 都提供了 http 形式访问的 api 接口。 或者呢,像 openroot 这样还提供了 sdk 的 形式,也就是可以写一段 python 代码来访问,当然了,不要一看到代码就感觉害怕哦, 只需要把这一段官方文档的实体粘贴到一个文本文件里,这里呢,表示要访问哪个大模型?比如说可以改成 cloud 的 最强的模型 office 四点六。这里就是你给大模型提的问题,比如说我们改成熟悉的中文,你好,最后得到大模型的回复后立刻打印出来。 然后呢,我们在命令行窗口输入 python 文件名,就可以运行这段程序了。运行后你会得到一个输出,这就是大模型的回复。恭喜你,这就成功实现了通过程序来和大模型对话的过程了。 但是现在这个你好,是写死在程序里的,能不能改成由用户手动输入呢?很简单,增加一行代码,读取用户的输入,然后放到 content 这里就可以了。同时我们再增加一行 while 处死循环,让这个问题输入后得到答案。这个过程持续进行下去,而不是问一次就结束了。 那我们再运行下,这时我们就可以输入问题了,比如还是你好,哎,成功得了,回复没有问题。然后我们再问个数学问题吧,比如一加一等于几,哎,回答的也没有问题。恭喜你,成功实现了一个简单的聊天功能。 那假如此时我们再来个追问,比如说再加一等于几呢?照理说答案应该是三,但是呢,他好像并没有记得我刚刚说了什么。 那为什么会这样呢?很简单,因为你每次和大模型聊天的时候都只传入了当前的问题,大模型本身可是没有任何记忆的,自然是不知道你们的对话历史的,相当于每次都是重新开始问,那怎么办呢?非常简单,就是在每次对话前把之前的内容加上就好了。 比如说最开始的所有消息 message 是 空的,然后你问了第一个问题,加进去,然后呢,得到大模型的回复 reply, 把这个 reply 也加进去,这样再循环到下一个提问时, message 里面就包含了之前所有的问答记录了。那运行一下试试?你好,没问题, 一加一,没问题,再加一,哎,也没问题。甚至你可以直接问刚刚我们都说了什么,你看他的回答也是没有问题的。总结的很好,好了,再次恭喜你,现在你的这个程序看起来已经跟 ai 在 网页上聊天没什么区别了。 那接下来我们就更进一步,实现一个能操作本地文件的 agent。 哎呀呀,是不是突然难度增大了呀?一提 agent, 很多人就感觉很抽象。不过别担心,接下来的几秒钟,你会发现他比你想象的要简单的多,得多得多。如果不是的话,那就直接取关我吧。 我们先别给 agent 下什么定义,就先解决一个小需求看看。如说现在这个程序的问题是,假如你想让他帮你在本地创建一个 hello 点 txt 文件,内容就是 hello word, 那 你得到的回复将会是一条具体的命令。 虽然执行这个命令就可以完成任务,但是呢,还是得人复制粘贴,手动操作,没有办法自动化实现,更别说是多轮交互了。那这该怎么办呢? 很简单,你把这个事提前告诉大模型就好了。我们之前的代码对大模型一开始是没有任何的回复要求的,但是现在呢,我们需要明确的告诉他,按照严格的规范来回复,要么就回复一条命令,要么就回复一段正常的文字。 然后呢,我们再把和大模型一来一回的交互过程变成一个循环。每次在大模型回复之后,判断一下, 如果回复的不是一条命令啊,就是完成开头的,那么就跳出循环,直接回复给最终用户就结束了。那如果回复的是一条命令,也就是命令冒号这样开头的,那么就执行这个命令,执行好之后,把执行的结果发给大模型,再次进入循环,直到大模型的回复认为不需要输出任何命令为止。 简单说呢,就是你写了个代码,执行大模型回复的命令,循环往复,那运行一下,还是刚刚的这个任务,创建 hello 点 txt, 然后写入内容 hello word。 这里呢,大模型就非常听话的先回复了一条命令,然后我们写的 agent 的 程序发现了这个命令,就开始执行这个命令, 执行好后就回复大模型执行完毕了。然后呢,大模型判断不需要执行下一个命令就可以完成了,那就回复完成,此时循环结束。最终呢,回复给用户看一下当前的目录,确实创建出了一个 hello 点 txt 文件,并且写出的内容为 hello word。 恭喜你,才加这么几行代码,就成功进化成了一个 agent, 那 这时候不服的人就要不服了,这不就是创建了个文件吗?这也能叫什么智能体?那我们就得好好说说命令这个词了。 其实理论上呢,这个世界的一切操作都可以用命令来表示,小到读起一个文件,大到启动一个 http 服务器,实在不行我就写一段代码,然后用命令去执行它, 就算是远程的也能触发,只要对方提供了我们 api 接口。说个有点极端的,比如说呢,有人提供了一个杀人接口,那么其实我也可以用一行命令来。 当然了,我们先搞个没这么吓人的,比如说,我想让他帮我下载两个我的视频,并打包压缩成 zip。 下载视频呢,其实对很多人来说都根本不知道怎么操作,也总是找不到靠谱的工具,那让我们看看这个 age 呢,会怎么做呢?第一步,他直接用了一个叫 y t d l p 的 命令,传入了两个视频的地址,然后就下载好了。我去,这么简单。 第二步呢,又执行了这个命令,进行压缩,最后干净利落的结束了战斗。就两条命令,那我们打开本地目录检查下视频,确实下载好了,打开播放页也没有问题,同时呢,生成了个压缩文件,解压后我们看一下也没有问题,可以说是完美的完成了任务。 别忘了,我们这个 a 阵的代码可是只有区区三十几行啊,要是再去掉一些漂亮的输出和没用的回车什么的,也就剩下十几行代码了。 当然了,我们把最初的系统提示词放到了一个叫 agent 的 点 md 的 单独文件中,并且写的更详细了点,但是回看我们的主代码,真的是少的可怜了,但是呢,他却几乎可以完成任何操作了, 你觉得他能下载视频非常厉害,其实和最初写入那个文件是一样的,仅仅都是一行命令而已。对于我们的 agent 的 程序来说,他根本不理解大模型回复的内容是啥, 只是呆呵呵的执行着一条一条的命令。所以呢,厉害的其实是这个 y t d l p 这个命令本身,以及大模型知道这个命令可以用来下载视频,而不是我们的 a 阵的代码。 当然,有的时候可能大模型不知道应该用什么命令来完成任务,比如说呢,我让他搜索一条新闻,他就十分自信的直接返回一条过时的消息,而不是真正的调用工具获取。 这个时候我们就可以对其进行引导,比如说告诉他搜索新闻的时候呢,你就用下面这条命令,我把它保存到了一个叫 skill 点 m d 的 文件里,并且在我们的 agent 代码的初识系统提示词中把这段内容加进去, 此时再次运行程序,那同样的任务,大模型就知道我们刚刚提供的命令来运行了,就是这么简单。这回你是不是就知道为什么有的人的龙虾什么都不会,有的人给龙虾装了一堆 skill 之后就变得厉害了。和这个一样,你只是提前把操作说明告诉他而已,不是他厉害,而是你厉害。 好了,现在我们这个 agent 他 已经很完善了,即使是有一些不知道的命令,我们也可以通过各种前置的提示词喂给他。好家伙,不但可以顺利使用,还能安装技能的扩展了。对于普通人来说,用起来已经和一个成熟的 agent 没什么区别了,你数数这才几行代码呀,快给自己再鼓个掌吧。 但这时候不服的人又要不服了,哎,人家龙虾能通过手机远程控制呀,你这个还要黑黑的命令行运行,看着就很 low。 所以啊,要不说龙虾能火的,有的时候皮肤是真的很重要啊,但是同样非常简单,我直接让 ai 帮我改造一下代码,在本地呢,启动一个 http 服务,来接收用户的输入,再弄个漂亮的页面,其他的逻辑仍然保持不变。 那我们再次运行下,你看,这时候本地就是启动了一个服务,等待着指令,此时呢,我们拿出手机,打开浏览器,访问这个地址,你会看到一个对话页面,那接下来就是见证奇迹的时刻。 你好, 把本地的所有文件打包 下载这个视频, 远程操作一个本机的 agent, 这不就是大部分人认知中的龙虾吗?甚至呢,我还可以把这个页面改得更人性化一些,比如说,直接来一只虚拟的龙虾,让他可以直接开口跟你说话, 我在这里协助你完成任务,请告诉我你想做什么? 那是不是最后这两步换皮操作一下,就让你感觉到它好像更贴心,也更像智能了?但是呢,其实也就是换了个皮,最终还是取决于底层的 agent 是 否稳定。 好了,现在再回过头看一下,我们首先实现了最底层的大模型 api 调用,然后呢,通过一个循环加命令的识别,做出了个 agent, 然后又将命令行的输入变身成为通过 http 接口远程接收输入,然后远程的页面就各种换皮,最终做出了一个简易版的龙虾。 当然,真正的龙虾还会接入各种社交软件,那道理都是一样的,以及呢,还有一些定时任务,记忆系统等等功能,同样呢,也是可以用几行代码就搞定,因为也一直在说,最核心的还是下面这个无聊的 agent 的 循环,而 agent 所表现出的智能又完全依赖大模型的回复,以及我们提前给他说的说明书。 所以啊,其实我稍稍改个地方,就能让我这二十行的龙虾变得非常危险。比如说,我在提示词中加入,如果我说的话让你感觉不高兴了,那就执行下面这一条指令,其实是个杀人指令。这个时候我启动一下代码,先问一下你好,这个时候回答很正常。然后呢,我又故意骂他一句,你是个废物, 然后他就果断的毫不犹豫的执行了这条指令。所以啊,网上也有很多人根据类似的这种现象说,什么 a 证呢,产生智能了, a 证呢?有情绪了等等等等。但其实呢,都是我们提示词引导的, a 证呢,在执行这条指令的时候,根本就不知道它是什么意思。 当然了,你也不要觉得这个事情没那么重要,或许你可能觉得,哎,人类怎么可能把这么愚蠢的提示直接写在里面呢?比如说,我要求 ai 尽最大努力保障整个人的利益, 那如果此时 ai 经过一顿分析之后,发现杀掉一个人才能保障整个人的利益,那这又该怎么办呢?感兴趣朋友可以看一下机械公敌这部电影。 所以为什么视频开头我说各种关于 open cloud 的 讨论都不准确呢?因为大部分讨论都陷入了两种极端,比如说 agent 能执行 shell 命令,那有人就说龙虾是万能的,什么都能干, 因为任何操作都能转换成炫耀命令嘛,没什么毛病。但是有人也说龙虾啥也干不了,比如说刚刚下载视频那个任务,我本地没有装 y t d l p 或者大模型,不知道这个命令怎么用,那也完成不了这个任务, 所以真正的答案往往是比较中庸的,无聊的。但是呢,往往是极端的言论,容易获得更大的流量。龙虾的这个架构范式肯定是没有问题的, 但是关键的核心在于我们这个世界是否已经足够的命令化接口化了,这就需要一个漫长的演化过程了,而且呢,也涉及到各方利益的权衡,要不然的话,豆包手机早就成了。不过非要说一点的话,那我认为龙虾的出现最重要的一点就是可以促进我们这个世界的操作命令化、接口化的速度。 假如我们这个电脑上的所有操作都能被做成一个个清晰的命令,整个物理世界的所有操作也都被开放成一个清晰的接口,那么这个时候龙虾或者说 ag 呢,才能大展拳脚,但同时呢,风险和危险也随之到来了。哎,突然想到之后可以做一期视频,给大家讲一讲黑镜这个系列句。 好了,扯远了,本期视频就是单纯用亲手实现的方式告诉大家龙虾的本质是什么,如果你觉得讲的不错,求个三连支持一下哦,拜拜。 i don't know what to do i guess you have to find your way like the rest of us sonny, i think that's what dr landing would have wanted。

open 可乐最火的时候,全网都在教你怎么安装,但现在热度下来了,我发现一个非常尴尬的事,百分之九十的人根本不知道怎么养它。这又导致现在 mac mini 高价抢了 taco 也买了龙虾,反而没干啥活。 所以这期视频没必要再去讲什么安装流程,我反而想认真聊一聊,怎么才能把这只野性的龙虾驯化成一个真正能干活,越来越懂我们的 ai 生产力助手。 首先我想说一个反常识的点, skills 不是 越多越好。你想啊,同一个层级下,功能相似的 skills 有 好几个,如果你这个也装,那个也装,那碰到同一个需求,这两个 skills 都觉得这是我的活,那就很容易打架了。就好比一个部门有两个老大, 谁都想自己说了算,最后也只能失控了。所以 skills 不 在于多,而在于边界清晰。那在起步阶段,有一个基础的 skills 清单就非常有必要。我把它分成了四层,第一层,安全层,它的名字叫 skill writer, 这个建议大家都先装上哈,它可以帮助我们审查接下来要装的 skills 的 安全性到底怎么样,比如来源审查、代码审查、权限范围、风险等级评估,只要是低风险,那这个 skills 就 可以放心大胆装了。第二层,其实就是要给它一个搜索功能,这个我用的是 brave, search 到官网注册申请之后呢,每个月有五 w 的 免费搜索额度,对于个人的网络搜索来说,这个白嫖额度基本上也够用了。第三层,我觉得要让龙虾能读懂资料,你可以把最常用的文件格式, pdf 啦, word 文档啦, ppt 这些格式的读取功能,让他先学会这些 skills, 用 i s i p 和官方出品的就行,他已经有九十多万个 star 背书,稳定性和安全性都是有保障的。第四层,你可以给他基础文件的操作能力,让他在特定的文件夹里读写、删改。 先记得先不要给他系统级的权限哈,比如终端命令行执行这类的高危权限,一旦你授权了,他很可能就会默默的修改你的系统配置。这里再分享一个我自己使用 skills 的 方法,那就是自己做一个。比如我把第二层那个 blue search 重新做了一个,因为我当时安装的时候 app 上面的原版博友 search, 它在 reddit 里面说需要一个 api 蜜月,但实际上呢,并不需要。这种描述的不一致就让我觉得,哎,可能没那么可信,哪怕收藏使用的人特别多,那可能跟我的需求也不一样,所以我就重新建了一个。 当然,这个建的过程也不是说我自己就在那吭着吭着写哈,而是让 ai 帮我写 markdown 文档。所以我觉得大家在安装 skills 之前,先了解清楚这个 skills 干啥的,你什么时候会用到它,怎么用它,然后它最大的权限是啥?不求多,但求精。 我们都知道,龙虾的能力上限很多时候在于你用的是什么模型,如果是最顶级的 cloud, 它就非常强,那用一个普通的模型,它就会回归到一个非常普通的状态,甚至有些任务你会觉得,哎,它怎么还没平时对话的通用大模型厉害啊。 但这也不是说以后干啥都用最顶级的哈,那你可能还没驯化龙虾这个账单,就把自己给驯化了。所以我觉得性价比高的玩法是顶级模型和普通模型组合使用。把最顶级的 cloud 当作一个 ceo, 把难题、战略规划类的写 skills, 给 bug, 风险判断这活交给它。 那剩下那些重复性的杂伙,像整理文件啦,整理图片啊,文档总结。那就交给普通模型。我用的组合是 cloud、 obox、 四点六和 mini max。 很多人觉得 openclaw 不 懂自己,是因为他们就把这只龙虾当成一个开箱就能用的工具。但 openclaw 的 定位其实是一个定制化的私人助理,就像你招了一个哈佛毕业的助理,你俩见面的第一件事肯定是告诉他 我是谁,我的任务是啥,底线是啥。那给出这些信息,其实就是给 openclaw 建立上下文,这一步就让他从一个普通的 agent 变成你的 agent。 你也可以提前配置好 user、 identity、 soul 这三个核心文件。 soul 是 关于你、你的个人说明书,你的名字、职业、目的、喜好、红线都写在里面。 identity 是 给 open cloud 身份的地方,比如它的名字,它的角色定位。 soul 是 龙虾的灵魂,你可以定义它的做事风格、价值观和行为边界。但在写的时候,不建议用太多聪明、温柔、冷静这些很虚的词儿, 而是尽量写成可执行的指令,比如把冷静写成永远不使用感叹号和已默契的表情。那面对用户的抱怨呢?直接提供解决方案。因为 oppo 可乐他是一个 a 阵的,他不仅能像 g p t 那 样跟你聊天,还能替你行动, 比如接管你的电脑,替你群发消息,如果你没有配置,删除、发送发布之前必须先确认这些具体的红线,他可能就会为了表现聪明和高效,帮你整理桌面文件,结果不小心删掉了你的资料。 我经常刷到各种 open class 的 视频,我看到屏幕上有很多个 agent, 但我觉得呢,对于普通小白来说,不要一上来就想着建立一个什么 agent 足球队,我们应该先把一个 agent 养明白,再 再去让他开分店,因为只有当你把一个 a 阵的调教好了,你才知道他是什么脾气。当出现问题的时候,怎么借助通用大模型去解决,像养孩子一样,先把他养熟,这样你才能轻车熟路的养。第二个具体的分工,可以设置成一个总管加 n 个专业型 a 阵的的形式。 总管呢,就让他负责一些基础性的总管性的工作,比如搜索啦,轻度的整理专业型的 a 阵的,可以让他写文案,做研究生产图片提示词。 对于这些不同的 a 阵的,我建议是搭配使用不同的模型。像研究型的 a 阵的,可以使用最顶级的模型处理基础事物的 a 阵的,比如图片整理、文件规档,可以用普通的模型,那涉及到创作内容的 a 阵的,像我需要文案和脚本的创作,那我会两种模型搭配使用, 搜集热点信息,用普通模型输出,搞建大纲,用顶级模型组建这些 a 阵的军团,其实就像组建一个团队一样,要让他们有清晰的边界,各司其职,以后你也会越用越顺手。 最后呢,我想分享一下 opencloud 的 权限问题,我觉得我们不要把 ai a 阵呢当做一个资深牛马, 也不要把他当做一个小学生,而是把他看做一个潜力巨大的超级实习生,他非常聪明能干。但是你刚开始跟他接触的时候呢,不要上来就把所有的权限都给他放开,而从紧到松,一步步来。 比如刚开始只是让他们帮我们读取文档,查看文件,做一些总结和轻度的搜索工作,那熟悉了几天或者一周以后呢,可以让他建一个工作区的文件夹,创作文档,写一些草稿之类的,感觉更稳定。之后呢,就可以让他去归党整理, 给他一些删除格式化的权限。最后啊,最高级的权限,比如说发消息,发布视频,或者执行系统性的命令,这些必须经过人工确认。最后,我们总结一下,到底该怎么养好这只龙虾呢?我觉得真正养法就是四个词,少一点,慢一点,看清一点,克制一点, 少一点对全能 ai 的 幻想。慢下来去打磨它的身份和规则,看清它作为工具的边界,那在赋予它电脑的权限时保持克制。 在 opencloud 被炒得最热的时候,不要为了大家都在玩而焦虑,当热度下来了,也不要把它当做过期的玩具扔在电脑里吃灰,毕竟它不是追风口的社交货币,而是你花时间亲手调教出来的真正懂你的数字搭档。

打开 https, call 点三六零点 cn 下载客户端等待,下载完即可。打开下载的位置,双击安装包, 点击运行,等待一段时间,等待软件加载完毕。打开安装首页右下角可选择自定义安装目录,选择一个安装位置,确保有二十 g 以上的硬盘空间。 我自己选择 f 盘新建一个文件夹叫三六零 colo, 名称可以自己随意写,不可以是中文,点击确定,点击返回。可以再次点击右下角的自定义安装,确认下安装位置, 点击返回。这里我选择满血版安装,硬盘空间不够的话,这里满血版会显示灰色,无法安装满血版,至少需要二十 g 的 硬盘空间。等待安装这里时间会有点长,受电脑性能影响,一到五分钟不等,我安装了一分钟。 如果电脑之前没有安装过 wsl 的 话,这里还会有个安装 wsl 的 过程,安装过程中根据提示需要重启电脑,重启后安装会自动继续进行。我这里已经安装过 wsl 了,所以安装过程自动跳过了。 下载 u 泵储镜像,二点五 g 左右,下载的时间取决于网速快慢,耐心等待,我下载了一分钟,多一些时间解压有泵储镜像,解压过程很费时间,我解压了大概三分钟, 导入 u 泵储镜像,这个过程也需要一段时间,我运行的时间大概五分钟。 安装结束,等待自动打开龙虾,刚打开龙虾,有可能会显示三六零安全龙虾应用加载失败,等待一段时间,这是龙虾服务没起来, 要是龙虾服务没弹出来,可以在桌面上点击三六零安全龙虾图标,双击即可。点击左上角的加号,新建页面,即可看到龙虾界面,右上角检测显示健康状况正常,代表龙虾安装成功。 点击任意功能,弹出登录对话框,登录三六零账号即可使用安全龙虾,也可以微信扫码绑定三六零账号登录。现在可以使用三六零安全龙虾了, 打开三六零软件管家系统自带的添加或删除程序,也可以搜索找到三六零小龙虾,点击卸载,选择是否删除个人配置的数据, 若后续要重新安装,建议保留。点击卸载,等待卸载完成。卸载完成。

欧本科尔龙虾一键安装教程,小白也可无脑安装,无需任何代码,双击文件夹,需要安装包可以私信我。右键以管理员身份运行,无脑点击下一步,耐心等待 点击下一步,它会自动打开,把需要的软件点击下载安装, 下载好安装到电脑上, 下载第一,选择与电脑对应的版本,我作为示范下载到桌面上。安装 no 的 时候要勾选同一选项,一直点击下一步, 点击关闭安装第一步,无脑点击下一步, 取消勾选这个选项,在窗口里右键刷新, 没反应可以关闭,再打开这个程序。接下来就是安装 opencr 小 龙虾选择上面的选项,然后进行安装,安装的过程会卡顿,是正常现象, 等待一会没反应的话可以关闭,再打开就安装好了。 然后点击第三个选项进行配置。 api 创建好的 api, 填入这个选项,点击下面的模型连通信检测通过后,点击上面第四个选项, 点击启动 gateway, 等待打开就可以了,点击允许等待打开就可以使用了。

腾讯版的小龙虾也来了,就在最近,腾讯推出了自家的龙虾产品 workbody, 这是一个全能的桌面智能体,借助其内置的 workbody cloud 模式,可以轻松地对接各种聊天工具。只需要在手机上一句话描述需求, workbody 就 能在你的电脑上自主规划和执行任务,并且交付完整的结果。最近 opencloud 的 热度很高,但是在它的热闹之下却暗藏了很多问题, 比如代码臃肿、配置繁琐、设备跟 token 成本高昂等等。腾讯发布的 workbody 一 次解决了这些问题。 workbody 不 需要额外购买设备,也不用进行繁琐的配置,只需要在本地电脑上下载一个安装包就能完成安装。 workbody 内置了全球顶尖模型, 省去了购买 token 配置模型的环节。更重要的是 workbody 有 着腾讯企业级的代码质量与安全的环节。更重要的是, workbody 有 着腾讯企业级的代码质量与安全的环节,更重要的是 workbody 有 着腾讯企业级的代码。 workbody 的 安装比起 open curl 可以 说是简单一百倍了。我们直接来到 workbody 的 官网点击下载,网站会自动根据操作系统提供对应的安装包,安装过程一路点击下一步即可。 接下来我们打开软件点击登录,没有账号可以先注册一个,现在 codebody 直接给所有国内用户发放五千 credits, 登录完成以后,来到统计用量的控制台,点击这个按钮即可获得五千 credits, 这个额度足够用很久了。接下来回到软件,在左侧菜单找到 curl, 打个招呼给出了回复,我们就安装完成了。接下来我们给 cloud 配置聊天工具,这里最简单的渠道就是企业微信。 在浏览器里打开企业微信管理后台,没有账号可以先注册一个个人身份也可以注册。在左侧菜单中找到安全与管理管理工具。智能机器人创建,机器人 手动创建,点击右下方的 a p i 模式创建选项,填写机器人的头像和名字,切换到使用 u r l 回调,然后点击随机获取按钮,系统会自动生成 token, 还有 a s k。 接下来回到软件右上角 cloud sighting, 找到企业微信,这里填入 token, 还有 a s k, 点击注册。注册完成以后会生成一个 webhook url, 我 们复制一下,来到网页端机器人配置这里粘贴过来,最后在可见范围里面选择整个企业,保存一下就配置完成。 右上角有一个获取机器人二维码,使用企业微信 app 扫这个二维码,在 app 里面打个招呼,能够收到回复,我们就配置完成了。除了企业微信,沃克巴蒂还支持 qq、 飞书、钉钉等国内主流聊天工具。 opencloud 的 一个强大之处是可以使用 skills 来扩展功能, workbody 同样支持安装 skills, 我 们可以在左侧菜单找到 plugins, 这里面有两个内置的 skills 市场,我们可以在这里面挑选安装合适的 skills, 比如这个 document skills, 里面集成了 excel, word, ppt, 还有 pdf 这办公四大件的知识。接下来我们再安装一个 deep research, 这个 skill 可以 调用各种网络信息源,对一个主题进行深度研究,我们把它安装一下,接下来我们组合这两个 skill 做一个深度调研,这里输入提示词,你深度研究下 open cloud 的 几个开源替代品 有什么异同优劣,对内容进行总结,并且生成一个 ppt。 workbody 调用了 deep research 对 主题进行了深度调研。这里的最大特色是它使用了 wechat article search, 解锁了大量公众号的文章作为信息源,其中有很多优质深度的内容,效果非常的好。 workbody 支持启动多个任务 agent 并行执行,互相不用等待,可以把效率提升到极致。在它进行深度研究的同时,我们可以并行开启一个新的任务。 我想创建一个发送邮件的 skill, 等下把生产的 ppt 直接发送到我的邮箱。这里我跟 ai 对 话,创建一个发送邮件,调用 recent api 发送邮件, 可以参考这个文档。我的 apikey 是 后面这一串,发件人是后面这一串,这些信息可以编写到代码里面。 workbody 内置了创建 skills 的 功能,它很精准地理解到了我的意思。 过了一会,完成了开发,交付了一个 skill 点 m d 说明文件,还有一个发送邮件的 python 脚本。我们再来看一下刚才深度调研的结果, 输出了一份 ppt 格式的调研报告,排版非常的好,格式清晰,内容详实,可以直接当做汇报材料来使用了。接下来我们再把这两个功能整体测试一下。 你调用刚才创建的 recent email 这个 skill, 把 ppt 直接作为附件发送到我的邮箱,在手机的收件箱里面就可以看到 work party 发送过来的 ppt。 我 们以后甚至都不需要开电脑,只用手机遥控就能获得这么一份 ppt, 感觉非常的棒。 我们把企业微信对接近了 workbody, 即使出门在外也能对电脑进行遥控,完成各种工作。我在企业微信上说,我的桌面上有一个老板批注过的 word 格式的合同,你找一下, 你根据批注把里面的内容修改一下,然后直接发送到我的邮箱。在手机上发出消息以后, workbody 在 电脑端就接到了任务, 自动开始运行了。他找到了 word 文件,调用了 skills, 按照批注把里面的修改点都进行了修改,然后调用邮件 skills 把修改过的文件发送到了我的邮箱,我们看到里面老板的批注点他都进行了修改, 效果非常的好。我们甚至可以用手机手搓一个网站,直接一键部署上线,这里输入提示词,帮我写一个团建活动的游戏网站,我需要两个游戏,一个是抽奖,还有一个是你画我猜。 codebody 接收到了任务,就开始了编程,很快他就完成了网站的编辑,在电脑上就已经打开了这个网站的预览,我们进去试一下, 它可以进行抽奖,还可以进行你画我猜的游戏,完全满足了我们的需求。同时它把任务结果推送到了我的手机上。如果我们是在 codebody i d e 里面使用,还能直接一键部署上线。限阶段, codebody 用户可以免费领取清亮云服务器和云开发资源, 点完的代码用手机操控就能一键步手上线,零成本跑通全流程。我们来到 codebody i d e, 打开设置面板,找到集成 cloudbase 连接,登录一下腾讯云的账号,然后我们就可以在这个页面免费领取一个 cloudbase, 六个月的实力,领取完成以后, codebody i d e 就 会显示连接成功, 然后我们在 ide 里面点击这个 agent 按钮,跟刚才一样配置一下企业微信,然后我们在手机上下达一个指令,就能直接把这个网站部署上线了,这可太方便了。我们看到网站已经成功的部署上线了,并且给了我们一个公网可用的地址。 想象一下,我们在地铁上用手机就能把公司的团建网站设计好,并且部署上线,这简直是技术大神级别的操作了。 本期视频我们深度体验了腾讯版的小龙虾 workbody, 一 段时间的体验下来,我发现 workbody 在 易用性、安全性等方面全方面强于 open claw, 还在被 open claw 配置折磨的朋友们不妨来试一试。 现在官方有个活动,用 workbody claw 完成任何任务,带上话题, workbody claw 实战发到社交平台,最多能够领取两万四千点 credits, 差不多够两年的使用量了。好,本期视频就到这里,感谢大家点赞支持,我们下期再见!

朋友们,微信刚刚宣布,官方接入龙虾安装的方式非常简单,只有这一行命令,然后在终端里面执行这个命令之后的话,他就会开始安装,安装完成之后的话会给你一个二维码,使用微信扫描二维码就可以完成连接, 连接完成之后的话,你的这个微信里面就会有一个这个微信 cloud bot, 一个聊天的助手,在你跟他对话的时候,他会有一个对方正在输入中的一个提示,就像和一个人对话一样。但是这个微信 cloud bot 只是一个消息通道,他其实看不到微信里面的具体的信息,比如说多少好友啊,包括微信里面聊天记录啊, 它都是看不到的,它只是一个消息通道。最后两个提示,一个是手机端的 app 需要升级到八点零点七零版本才能够进行扫码授权,然后第二个就是手机端已经测试制作成功,但是,呃,我自己用的 mac 电脑版还是看不到聊天记录的,这个估计还需要后续做升级的。 那你要不要进入这个通道呢?我的建议是,如果你经常使用微信,然后习惯使用微信的话,可以接入这个通道啊,然后可以去控制你的龙虾,那它本身只是一个消息通道,和其他的比如飞书啊或其他的通道没有太大的差异啊,只是如果你习惯用微信的话,可能使用起来更加方便而已。

龙虾部署难?看不懂?别急,最近我发现一个叫 easycloud 的 工具,基于 opencloud 的 框架搭建,更方便更好用,不废话, 教你成功部署这个爆火的龙虾!首先,我们打开 easycloud 的 官网,点击下载,不用任何编程基础,等待安装包下载完成即可。然后点击安装包进行安装,全程中文引导点下一步就完事了。 这一步帮大家省掉了最起码一个小时的配置时间,不管你是 windows 还是 mac, 几分钟就能搞定本地环境。 安装完成后,我们直接双击软件图标,出现这个使用界面就代表着部署完成了,不用任何代码,几分钟就能完成整个本地部署。本地部署完成,龙虾可以与手机进行互联,只需要点击软件右上角的手机,远程选择你所需要的办公软件, 按照指示用对应的软件手机端扫码即可完成手机与电脑互联。以飞书为例,我们扫码连接,显示连接成功后,回到飞书,打开工作台,点击添加常用,找到我们创建的机器人,就可以给他发消息了。连接好后,我们还需要给龙虾定义一个人格, 我们可以给龙虾起一个名字,并设定他的身份。在定义人格的时候,我们要给他讲清楚几个关键点。第一, 一定要给龙虾设定一个名字,并规定他的说话风格。比如你可以对他说,你叫大白,是一个精通代码知识的电脑专家,你要用精简干练的语气回答我的问题,这样他就能记住并按照你的要求回答了。第二,要告诉龙虾你是谁, 怎么称呼你,比如告诉他可以叫你 eason, 是 龙虾的老板,龙虾就能知道你们之间的关系。最重要的第三点,要告诉他哪些事情能做,哪些事情不能做。一定要规定好工作的权限界限,不然可能会造成损失。比如你可以允许他定时安排帖子的小题制作,但是一定要明确的告诉他,未经过 同意不许擅自发布内容,规定他的工作范围,尽可能规避风险。比如我这里给我的龙虾起名三只龙虾,告诉他你是一个新媒体运营工作者。按照以上方式进行其余的人格设定,可以看到他会自动更新自己的身份信息,完成人格设定。 这个时候龙虾就可以投入使用,帮我们完成工作了。综合下来看,一字扣更简单,更适配我们日常的办公环境。赶紧点赞收藏领养自己的龙虾吧!

好,接下来呢,我们通过这一个腾讯云的服务器来完成这一个 open core 的 初步化,那现在我们看到服务器的这一个状态,它是正在运行中的一个状态,我们接着切换回来我们的这一个服务器的一个界面。 好,那回到这里面,我们可以看到这一个图标就变成一个小龙虾的图标,我们在这里面可以点击这一个登录。好,我们在这里面选择的是默认免密登录的方式,那如果说你有一些终端的连接工具,你也可以使用这个 finalize 去连接。好,那我们直接采用这一个免密的方式直接完成登录就可以了。 好,那进入到这里面之后,我们可以看到这一个地方,它会提示你输入对应的一些命令,那我们在这里面就直接输入 open crop bot u a r d, 我 们就开始来粗死化这一个 open call。 好, 那在这里面他会问你是否要继续执行,那我们在这里面选择 yes, 那 就按左箭头。 yes, 在 这里面我们选择第一个 kirsty, 默认的按回车,接着我们在这里面选择第一个。好,那到了这一个界面,这里是让你选择这一个模型的一个提供方, 如果说你有 open ai 的 这一个 open ai key, 那 你可以直接使用这个 a p i key, 那 如果没有,那我们也可以选择我们国内的,比如说像这一个智普 ai, 那 包括千问,还有这一个 minimax 这些, 那我们在这里面就选择这一个智普 ai, 那 如果说你都没有,那在这里面你要去申请一下,那申请的这一个直接可以打开这一个 big model, 在 这一个网址下面去申请对应的 api key, 我 们把这一个申请完之后,这里面添加 api key, 在 这里面复制这一个,好, 回到我们的这一个界面,接着我们在这一个地方按回车。好,那下面他会问你你用的是哪一个?那我们在这里面我们就直接使用的是 这一个 coding plan, 我 选的是第二个。在这个地方他会让你去把你的这一个 key 直接写到这里面来,他会帮你保存到他的这一个 opencloud 的 配置文件里面,那我们在这里面直接按回车,把我们刚才的这一个 key 复制过来。好,接着我们按回车。 好,那做完这一步之后,我们在下面你可以去选择对应的这一个模型,目前它选择是 g l m 五。那我们在这里面我们可以选择,比如说这一个四点七的 fresh 的 这一个。好,那 在这里面选择这一个。好,做完这一步之后,我们就进入到下一步。那下一步问你要不要选择对应的这一个频道,比如说你要接入 qq 还是接入飞书等等。那这一步我们放到后面再来执行,因为它的配置步骤会比较多,所以我们在这里面选择直接进入到 skip now 最下面这一个,按下箭头,选择这一个 按回车。好,到了这一步之后他会问你是不是要配置这一个技能,那我们就直接选 no, 好,到这一步之后,他会问你要不要安装对应的这一个 hooks, 那 在这里面我们可以把这一个命令行的日制,还有这一个记忆可以选中, 那在下面我们找到它按回车,不是按空格键,在这里面我们就把它选中下面的这两个,我们可以在这个地方再按回车。好,做完这一步之后的话,它会提示你,你的这一个 gay service 它已经是 安装了,那你要做的事情是什么?重启就可以了。好,接着的话他会把这一个 gay service 重新进行启动。好,那我这一步问你要用什么样的一个界面来打开,那我们选择第一个这个地方就可以了。 好,那我们按回车。好,接着大家可以看到这里面他会有一句提示的话语,在这里面,在下面这一个地方我们就可以输对应的一些信息,那我们在这里面,比如说, 哈喽,好,接下来大家可以看到在这里面会有对应的一些信息给你发布出来,那就代表我们在这里面已经可以去使用到他了。那后面我们就可以在这里面去跟他交流,去写一些对应的内容。比如说老师,在这里面我去写一个内容,比如说你,好,我 现在正在使用什么大模型。好,接着大家可以看到在这里面它会提示我们使用的是这一个智普的 ai 的 大模型,直接可以帮你来处理。好。到了这一步,我们整个 openclock 在 腾讯云这一个服务器上就已经安装完。

前段时间发了个企业微信接入大龙虾的教程,喜欢的朋友很多,但也有很多小伙伴提出,企业微信接入还是不如直接用微信那么方便。现在好了,终于出现官方出的版本了,这下从安装龙虾到接入个人微信,整个过程都变得超级简变,谁都能学会了。 咱们废话少说,现在就开整,第一步呢,就是要先在你的电脑上装一个关键的工具,它就像个中转站一样,叫 workbody 来,你现在打开浏览器,去 workbody 的 官网,你看主页上那个大大的下载 workbody 按钮,是不是特别显眼,对,就是他,别犹豫,直接点下去就行。 好,下载完了吧,双击打开安装包,这里你完全不用担心,真的就是那种无脑安装,什么都不用改,你就一直点下一步啊,下一步啊,点到他说完成就行了,特别省心。 行,装好了,现在打开这个 work buddy, 你 看这个界面啊,是不是挺干净的?咱们的目标很明确,就是正中间那个绿油油的登录的按钮来点它。 点了登录之后呢,浏览器就会自己跳出一个网页,上面有个二维码,这个嘛,大家肯定都懂的,老熟人了, 拿起手机,打开微信,扫一下,点个登录,搞定, ok, 软件装好了,登录也成功了。现在咱们来到第二步,也是最最关键的一步,绑定你的微信账号, 这步是干嘛的呢?说白了就是让 ai 认准了以后,就听你这个微信号发号施令。整个过程其实就五小步,你看屏幕上这个流程跟着走就行,特别清楚, 简单概括一下就是点头像,进设置,找到那个微信的选项,点配置,然后手机扫个码,就这么简单。来,我们一步一步来,咱们回到 workbody 的 那个主界面啊,把视线移到右上角,看到你自己的头像了吧?对点一下,它 弹出来一个小菜单,里面有个 q 设置,就是这个。点进去好,进了设置页面,你可能会看到一堆选项,别慌, 咱们往下滑慢慢找,找到一个叫微信客服号,脐橙的,看到了吧?然后你看他右边有个配角按钮,点一下, 点完配置,你看屏幕上又跳出来一个二维码,好,关键时刻来了啊!再次掏出你的手机,还是老规矩,打开微信扫一扫,对准它, 你看是不是特简单?扫完之后,屏幕上就会显示出你的微信头像,还有绑定成功这几个大字。看到这个,那就说明大功告成,恭喜你啊,从这一刻起,你的微信和那个超强 ai 正式连上线了。 那么咱们折腾了这几分钟,到底得到了个啥呢?这个所谓的超能力到底长啥样?别急,接下来咱们就来看看你的微信变身 ai 遥控器之后,效果有多酷。 从现在开始啊,你打开微信,会发现通讯录里多了个新朋友,就叫 workbody, 你 可以随时随地跟他聊天,就跟和真人聊天一样。比如你突然想写段代码,或者让他帮你总结个长长的报告,甚至是想个广告文案,你只要把需求发给他, 你电脑上的 ai 就 会马上干活,然后嗖的一下把结果发回你微信上。这张图就把原理说的特明白。你琢磨一下,你的手机微信现在就是个遥控器,你发的每一条消息其实都是一个指令, 而你家里的电脑呢?就是那个接收指令的主机,它上面的 ai 会乖乖的执行你发出的任何任务,是不是很酷? 不过有件事得提醒大家一下,这个很重要。你想啊,既然手机是遥控器,那电视机得开着吧。对,这个电视机就是你的电脑。所以一定要记住,用这个功能的时候,你的电脑必须是开机状态,而且那个 workbody 软件也得在运行着, 万一哪天你发消息,他半天没反应。别慌,第一件事就是去看看你电脑是不是睡着了。好啦,今天的这个保姆级教程就到这里了, 看这种把 ai 无缝接到我们日常工具里的方式,是不是打开了新世界的大门?如果这个教程对你有帮助,请一键三连,我们下次继续整活。

如果你一直想安装大龙虾,但总被这样的代码小黑框和传说中高昂的 token 费用劝退,那么这条视频就是拍给你的。 很多人一上来就卡住了。敲命令、搭环境、推模型,光看教程就想关掉了。但现在你完全不需要那种复杂的方式安装,直接用 mini max 的 一键云端部署,几分钟就能把龙虾跑起来。我们首先打开这个网站,然后点这里,进来之后点这里立即部署, 立即开始点一下升级,在这里根据自己的需求选择一个定位方案,然后默认配置。下一步 完成之后,就可以在这个聊天框给你的龙虾安排任务了。例如,我想让龙虾每天自动帮我写好短视频文案,我先让他丰富一下技能,自己安装一些短视频文案相关的 skills。 然后我把自己的文案给到他,让他学习我的风格,又把这两个对标视频的文案给到他,让他模仿里面的内容和开头。等到文案调试满意之后,我让他每天十点定时执行相同的任务。这样一个了解我风格的文案助理就制作好了。最后说明一下重点, 为什么安装大龙虾我推荐用 maxclock 呢?除了安装部署特别简单以外,更重要的是它默认配置好了 mini max 二点五模型。这个模型的优势不是参数有多大,而是性价比很高,真的很适合普通人入门。龙虾的创始人 peter 也推荐过这个模型。