skill agent龙虾区别

如果大龙虾只装一个 skill， 就 装这个 skill self improving agent 中文翻译很奇怪啊，但是这个 skill 就是 一个让你的小龙虾学会自己复盘的 skill， 每一次他做错了任何事情，他都会 自己去记录正确的操作是什么，下一次的时候他就会使用这个记忆。你看每一次的时候我就说复盘使用提升 skill， 你 看看他是怎么说的，他说好怎么怎么怎么样，现在执行自我进化，把这次教训写到系统里面，这个真的非常 ok。

openclaw 爆火之后，各个大厂都推出了自己的龙虾，这满大街的龙虾到底哪一款更适合你？今天就来和大家聊聊各个厂商的 openclaw。 本着公平公正的原则，本期我们将从价格情况和 a 证的能力来为大家评测部分还在内测的龙虾，等公测了在第一时间给大家带来使用体验。开始之前呢，我会先带大家了解一下龙虾的类型。 现在市面上的 cloud 产品可以分为两大类，第一类是本地部署，代表的有腾讯 workbody、 two cloud、 三六零、安全龙虾智谱、 autoclave、 阿里扣炮等等。本地虾的优势是什么？他们在你的电脑里面可以直接操控你的电脑，能力很不错。劣势呢，也很明显，安全系数无法保证，会出现把你电脑里面的重要文件删除现象， 你晚上睡觉要关电脑的话，你的虾也就下线睡觉了。这第二类是云端部署，代表的有 minx 的 max， claw， 字节的 arklo， 百度的 doklo， kimi 的 kimi。 claw。 云端虾的优势是什么？这个虾养在场上的库房里面，也就是服务器上，它可以二十四小时无终止工作， 不会像本地虾一样出现安全问题。缺点你应该也知道了，他很难碰到你电脑的本地数据，除非你自己上传，这样的话能做的东西就会少很多。说完龙虾的类型，再告诉大家最关心的问题，玩龙虾到底要花多少钱？大家可以先看这张图， 根据我整理的这张价格表，目前市面上的龙虾大致可以分为三个梯队，第一梯队是免费开源，阿里的 coco 开源免费，如果你懂技术，会配置， 这绝对是性价比最高的选择，但门槛也高，需要自己折腾。腾讯的 qq 内测免费，想尝鲜的可以抓紧申请，但内测名额有限，且内测结束后价格未知，我拿到内测资格后也会第一时间同步大家。智普 auto club 提供免费额度，适合轻度用户， 如果你只是偶尔用用，可能不用花钱。腾讯的 work party 目前完全免费，刚注册给你五千积分，通过积分使用，积分还会每日赠送，基本够用。我体验下来感觉非常出色，堪称免费午餐里的顶配。 第二梯队，百度的 doklo， 十七点八元首月，适合学生党个人开发者体验下。 mini max 的 maxclo 和字节的 rclo， 一个三十九块，一个四十块，定价非常接近，对于需要稳定云端服务的用户来说，门槛很低，而且云端体验上也很不错， 后面会细讲。第三梯队，三六零安全龙虾，一百六十九块每个月，官网上说主导安全，也符合三六零的品牌调性，但这个价格会劝退个人用户吧。 kimi klo， 一 百九十九元每个月，全场最贵，体验也一般，我是真觉得不值这个价。这里也要额外给大家算一笔账， 包月模式胜在省心，不用额外折腾。 a p r 适配厂商已经帮你做好了大模型和功能的联动，一口价覆盖全功能，而自行配置 a p r 接口灵活性更高，能自由更换享用的大模型，但费用按调用量结算，高频重度使用下来， 成本很可能比包月还高，大家按需选择即可。价格是入场门槛，真正决定龙虾好不好用，能不能省事的还是 a 政策能力。说白了，不管你是本地虾还是云端虾，能精准听懂指令，稳稳把活干好，不翻车不跑偏的才是一个好虾。我设计了三个典型任务，来测试这些龙虾的 a 政策能力。测试一， 文件整理能力，猜猜选手。任务是，我的电脑桌面上有一个装满了十个人物照片的文件夹，这个文件夹里面有五张男性照片，五张女性照片。我需要下来按照男女性别的要求分开创建两个文件夹，男性照片放在男性文件夹，女性照片放在女性文件夹。我们先看腾讯的 work body 的 效果， 他完成了人物照片的整理，并创建了两个文件夹，名称也正确。那么照片放对了吗？答案是错误的，男性照片文件夹有三张女性照片，而女性照片文件夹有三张男性照片，正确率为百分之四十。我们再来测试字节的 ark kolle， 我 们把文件上传给 kolle， 再把要求告诉他。 ark kolle 同样也完成了文件夹的创建，只不过在性别识别上同样也出现了问题，男性文件夹有两位女性，女性文件夹有两位男性， 正确率为百分之六十。目前咱们已经看了两款龙虾的任务执行情况，都没有达到百分之一百。我的心情和大家一样，也觉得目前的龙虾还未未远大预期效果，但我接下来测试的 max klo 龙虾就达到了百分之一百。同理，把任务要求告诉他并上传文件。 让我感到不满意的是，他第一次给我返回的压缩包是下载不了的。然后我又说了一遍，要求他给我到了飞书上， 我打开一看，正确率百分之一百。总体上我对 minx 龙虾体验感还不错。目前我们只测 试了这一个任务，可以再看看后续他任务的发挥。为了加快视频节奏，我们把其他龙虾的文件整理正确率直接展示给大家，给这个任务做一个小结，文件处理， max coll 的 综合体验最好自己奥克 coll 第二第三。为腾讯的沃克巴里。测试完文件整理类，我们来看一下 网页信息，并生成沃德文档发送给我参赛选手。 实际测试中，阿克洛迟迟找不出先锋赛到底是个啥，告诉他具体比赛名字也找不出来，他就没有任务反馈，给他打个零蛋 call 跑，突然就不能对话了，无论发什么都没有反馈，那这个作业任务也只能零分了。剩下的龙虾直接给大家展示成果，大家来看看哪个龙虾的效果好。 为此我又写了一段任务评分系统提示词，让 ai 自己来打分哪个作业最好，他给出的评价是四个九十七分。然后他又有一个补充说明，简单来说就是没有实际耗时时间和执行过程细节。这里我来分享一下。体验，生成速度上， workbody、 maxclock 以及 kimi kong 差不多大概三分钟完成任务，百度的 do kong 时间大概五分钟。过程细节上都是一次出结果，无需再操作，再给大家做个小节，只要能工作的龙虾在这项任务上都还不错。如果在这项任务让我选一个第一的话，我选 work party， 为什么？因为它现在免费使用，省钱。我们再来测试一个能力。 这次我让龙虾们剪视频，任务要求如下，给大家看一下这个视频的前十秒。今天要分享的 ai 工具是 一的 ai。 先给大家介绍一下产品， c 的 ai 不是 ai 深图工具，它是一套以内容优先为核心的 ai 设计生成系统。我让龙虾们只剪辑前六秒，然后把视频发送给我。说实话，我在测试这项能力的时候是不太抱有期望的，结果， workbody、 kimi、 klo 和 doklo 都把视频按照我的要求剪辑出来了。 今天要分享的 ai 工具是 c 的 ai， 先给大家介绍一下产品， c 的 ai， 不是 ai， 是 arcclaw 也做出来了，但是它没有保留视频原声，这可能是它对提示词的理解能力出现的偏差。至于 maxclaw， 它的服务器里面没有视频处理库，就没有办法剪辑。 不过他还挺有意思的，一直在给我道歉并寻找可行方案，还要向平台上报紧急加。这个功能整体给我的体验很好。小杰，多数龙虾具备了基础的视频操作能力，这对于日常轻度剪辑需求，如做短视频预告、截取会议片段来说，已经足够实用。在这里，我也给不同需求的朋友做一个最直白的选型。总结， 陈小白，想零成本尝鲜腾讯，维格巴蒂的免费积分制是你最低门槛的入门选择。懂技术的开发者追求极致性价比，阿里开源免费的扣炮，值得你去试试。自媒体人、内容创作者 需要稳定云端服务和精准的文件处理能力的，那我强烈建议你去试试 max， 三十九块钱一个月也能接受，大家去试试就知道了。职场办公族可以试试字节 icloud， 完美适配日常办公场景，免费低价就能覆盖核心需求。最后还想再和大家说几句， opencloud 的 爆火，我们其实真的看到了 agent 从技术概念走向大众落地的可能。哪怕当下各家产品还有性别识别、翻车、场景能力缺失、指令理解偏差的问题， 哪怕很多功能还达不到大家的预期，但这只是 ai 智能体普及路上的必经阶段，大厂扎堆入局的赛道从来不会缺迭代和升级，今天的能力短板或许下个月就会被优化补齐。龙虾的故事其实才刚刚开始。

很多朋友问我呀，龙虾装好之后，感觉跟豆包没什么区别，可能呢，是因为你没给他装 skills。 今天呢，就给大家盘点一下 cloud hub 上面下载量最高的五个热门 skill。 那 第一个呢是 tavila search， 这个是龙虾的千里眼，装好它之后呢，它就能 实时搜索全网最新的动态，不再受大模型支持断层的限制。那第二个呢，是 self improving agent， 这个是最神奇的，我们叫它自我进化，它会记录报错和你的偏好。龙虾呢，能根据失败经验自己改代码，调提示词，真的用得越久，它就越像你，越来越懂你。那第三个呢是 fight skills， 龙虾的技能是超市，你不知道该装啥直接问它，它能根据你的任务，自动去 cloud hub 上面搜索并推荐最匹配的技能。那第四个呢是 summarize 啊，就是帮你总结内容啊，不管是一篇文章，一个视频还是一段对话，丢进去马上就给你提炼出重点。那第五个是 agent browser， 它能帮你打开浏览器，帮你点击翻页填表啊，那些重复的网页操作以后全部交给它跑自动化。那这五个 skill 非常实用，大家可以装起来。然后大家还有什么好的这个技能 skill 分享吗？可以回复一下。

最近很火的龙虾，大家养了吗？最近这十五天，我真的是要被这个 overclock 搞崩溃了。别人看到的是，哇，我自己搭 a 裙好酷！但实际上连续十几天，很多时候我都是凌晨三四点才睡，我不是在玩，我是真的很想把它搭起来， 我想让他能帮我干活，能跑起来能替我省时间，结果弄到现在他还是没跑出一个能让我满意的结果来。最崩溃的不是报错本身，而是你花了很多时间以为马上要通了，结果下一个肯定又来了。有时候我自己装了一堆 skill， 但真的要用的时候，我会发现他根本不知道该怎么用这个 skill， 尤其是前阵子这个飞书插件还不完善的时候，图片都经常读不出来。你辛辛苦苦搭了一整条链路，最后卡在了最基础的那一步， 这种感觉真的特别伤神。不是身体累，是心累，所以我现在的感受特别的真实。如果你只是普通用户的话，真的不用一上来就挑战这种高自由度的自建系统。 说白了，大部分人可以先去用那种大厂现成的 cloud 就 够了，比如说腾讯的 qq 啊，智普的 auto cloud， 还有阿里的 jbs cloud 啊， mini max 的 max cloud， 其实都挺香的， 至少先用起来，先享受结果。不要像我一样把自己逼疯了。 open class 适合谁？适合那种真的想要自由度，很想自己定规则，自己搭工作留自己养 agent 的 人。但是这条路真的没有你想的那么轻松 啊。我现在就是一边崩溃一边又舍不得放下，因为我知道一旦搭成了他会很强，但在搭成之前真的很像在渡劫，所以我现在特别想问一句，有没有电子大佬来救救我呀？

这些 skills 让 openclaw 把搜索做到极致，厉害！哈喽，大家好，我是姚路星。 用 openclaw 一个月，我发现一个真相，很多人把 openclaw 当聊天机器人用太浪费了。它真正的价值在于能主动获取信息、分析信息，作出判断，而这一切的前提是联网搜索能力。今天我把 openclaw 联网搜索能力拉满的 skills 分享给大家。 opencloud 官方内置了 brave 和 perplexity 两个搜索引擎，但问题是 brave search 要绑卡免费，额度有限，经常不够用。 perplexity 需要付费，国内网络还不稳定。 更重要的是，这些搜索引擎对中文内容的覆盖不够。全 x 小 红书公众号、 b 站播客这些我们日常获取信息的渠道，传统搜索引擎根本搜不到，所以目标就是建立一个无死角的信息获取系统。 第一步，替代内置搜索引擎，包括两个 skills， 其中一个 skill is tivoli search。 tivoli 是 专门为 agent 设计的搜索 api， 和传统搜索的对比以及项目地址如下。 其中配置的话有两个要点，要点一，去 tivoli 官网申请 apikey， 这个是免费的。要点二，在 opencloud ev 加入环境变量 tivoli apikey 另外一个 skill 是 multi search engine， 单一搜索引擎总有盲区，而 multi search engine 集成了十七个搜索引擎，包括八个中文加九个全球，有着不需要 api key 自动去重支持、搜索规则自定义等核心优势。地址如下， 当这两个 skill 都安装好了之后，将 table 里 multi search 和 brave 的 搜索优先级配置在 agent 斯巴克岛。 第二步，攻克难啃的平台，包括一个 skill， 搞定了通用搜索，接下来解决特定平台的解析问题。这里我们用的 skill is agent rich agent rich 支持各种平台以及项目地址如下。 最后一步，浏览器自动化包括一个 skill， 有 些网站需要登录，点击滑动才能看到内容，怎么办呢？这里我们用到 skill is browsering。 传统浏览器自动化，比如 playwrite 需要写代码控制，而 browsering 的 创新在于，你只需要正常操作浏览器，比如点击填写滑动， browsering 会自动录制每一步，最后保存为 skill， 下次直接调用 与 play right 对 比以及项目地址如下。最后总结一下， open cloud 的 高级化不是一蹴而就的，从基础搜索到浏览器自动化，每一步都在扩展它的能力边界，大家快去试一试吧！感谢大家，三连，谢谢大家，记得关注再走哦！

hello， 大家好，是不是辛辛苦苦跟着教程装好的 open curl， 满心欢喜的以为自己能够拥有一个无所不能的超级助理，结果发现他好像什么也干不了，甚至还有点笨。 你让他去查看文件，他会说没有权限，你让他搜索一下天气吧，他又说没有联网。先别着急着怀疑人生， 接下来我会手把手教你给 open curl 装上这六个 skill， 让它真正的从一个聊天助手进化成一个赛博牛马。正式开始之前呢，咱们先来熟悉三个最常用的命令， windows 的 用户请你打开 power show， mac 用户呢，请你打开终端。 open clone 呢，有一个官方的技能市场叫做 cohab， 上面足足有两万多个大佬们已经写好的 skill， 咱们全部都可以直接拿来用。 接下来我要给大家重点推荐的六个超强的 still 呢，也全部都在这个里面。不过先别着急，在正式的把它们装进我们电脑之前呢，我们需要花一分钟的时间搞定几个关键的前置操作。第一步， 我们需要先给它装一个应用商店，也就是 apple store。 windows 用户打开 power show， mac 用户呢，进入终端输入这行命令。后面呢，装其他的技能也就是一句话的事，装完这个呢，先别着急着跑，这里有一个新手极其容易踩的超级大坑， 从二零二六点三点二版本开始呢， open club 默认对本地文件的读写做了严格的限制，如果你不想你的 ai 连个本地的文档都打不开，那需要把你的权限 全部解开，操作呢，非常简单，打开 power show 或者终端输入这行命令。那么 现在呢，我们我们就把工具的权限切换成了完整版，注意，运行完之后呢，我们一定要重启一下网关， 让我们的配置生效。搞定这一步呢，你就可以让 open call 自由的去读写和修改你电脑中的各种文件。底层的权限和应用商店呢，都已经准备好了，接下来我们就是见证奇迹的时刻， 我将会把最必要的六个核心的技能教给你，咱们挨个装。 第一个 skill， 突破次元币的一个联网神器 telesearch。 你 肯定好奇为什么你的 ai 总是两眼一抹黑， 原因很简单，因为呢，他还没连上网。所以呢，咱们第一个必装的技能就是 table search， 这里呢，有一个坑，大家注意避雷啊！这个插件呢，最近在 cohab 的 应用商店下架了，不过别慌，咱们可以去 w 三 c school 的 备份站那下载，安装的方式非常非常省事，我们只要把安装包下载好之后呢，直接告诉 open call 你 的包在哪，比如说 帮我安装这个目录下的这个技能。但是注意，装完还不算完，我们还需要去 telly search 的 官网去注册新建一个密钥，它每个月都会有免费的额度，而且完全不需要绑定 visa 卡。 拿到密钥之后呢，直接发给 open klo， 让他帮我们配置好。搞定这一步之后呢，你的 ai 就 正式的拥有了一个看世界的眼睛。第二个 skill， 授人以渔的技能，雷达 find skill。 如果你每次都需要手动的去给 ai 找技能，那真的是太累了，那么我们不如格局打开，直接教给他，让他自己去找。 那么这个 skill 呢，可以帮你去搜索你所需要的一个 skill， 装上这个神器之后，比如 你想找自媒体运营相关的技能，你直接问他，他会非常精准的给你一个推荐。那么操作步骤，我们打开终端，输入这行命令。那么第三个 skill， 打工人觉醒的主动型牛马 pro active agent， 一个让 open clone 变成一个卷王之王的 skill， 有 了它呢，你的 ai 就 有了主动权。比如你丢给他一个大的任务，他会根据自己来去拆解步骤，然后自己呢去找工具去执行， 遇到问题呢，他还会自己去想办法去绕过去，再也不用你去一步一步盯着他干活，这呢才是一个合格的赛博牛马。 那么方法呢，和上面一样，我们输入这行命令，然后进行安装。第四个 skill， 一个究极进化的自我反思的 skill self improving 拍拍手，讲重点了啊，这个技能绝对绝对是王炸， 普通的 ai 做错事只会原地的死机，或者给你胡说八道。但是这个 skill， 他 就有了一个反思的能力，就像我们平时做 ui 设计 d 稿 b 了，没关系，复盘一下，哪里不对，我们改完呢，又是一条好汉。 他也一样，任务执行失败了呢，他会根据自己总结经验，然后调整策略，再重新试一遍，简直真的是越用越聪明。同样的 操作方式呢，也是在终端呢，我们输入这行命令就安装可成功了。第五个 skill， 眼观六路的多元搜索 multi search internet。 这个 skill 呢，可以让我们的 open curl 同时调用多个搜索引擎， 然后去交叉对比信息，然后彻底告别我们单一的个信息源，然后导致我们的误导，给你最最最安全，最最准确的答案。 有时候呢，只用一个搜索引擎，搜出来的东西可能不是那么全面，那么我们就给他多配几个第六个 skill， 替你去上网冲浪的赛博双手 agent browser。 最后这个 skill 呢，不仅能让他联网，还能让他像真人一样去浏览和操作网页。这里安装是稍微特殊一点点， 需要分为两步，一步呢是先去给电脑的局安装浏览器依赖， 第二步呢，再把它安装到我们的框架里面。搞定这个之后呢，他就能够帮你去各个网站去爬取关键的数据，阅读一些长篇的文章，真正能够成为你互联网的手气。好了，以上呢，就是让你的 openclo 脱胎换骨的六大核心技能，赶快去试一试，保证让你的工作效率原地起飞。下一期呢，我会给大家更新更干的内容，记得点赞收藏加关注，我们下期见！

了解技术概况，减少 ai 焦虑。那这节视频呢，我们先来了解一下在二零二六年预警下智能体是什么意思，然后呢，我们再引出当下比较火热的龙虾，也就是 openglove。 好， 那在以前呢，我们用户直接通过浏览器去询问大模型啊，某某事情如何去做，然后呢，大模型在回答我们说，我教你怎么怎么去做。现在呢，我们给他添加了一个中间层， 然后再为中间层去安装一些提示词啊，以及可执行脚本，也就是说这些提示词和可执行脚本是给中间层用的啊，那可执行脚本呢，无非就是点 py 文件，也就是 python 的 代码，或者点 js， java script 代码，当然还有其他的一些脚本文件都是可以的啊， 这些提示词以及可执行脚本，那被称之为 skill 啊，就是这个单词啊，那当然呢，它就是技能的意思。那具体呢？我说了，那我们这些脚本或者说这个 skill 技能，那它是可执行文件嘛，所以它可能比如说创建文件，删除文件啊，读取文件等等等等， 所以呢，我在这写的是他能干，这能干，那是这么个意思啊，好，呃，实际上我个人呢，比较看好这个 skills， 这个技术也好，或者说这个知识也好，那在稍后的视频当中呢，我也会针对 skill 做呃，一些介绍啊。好，那在这呢，我只要是介绍呢啊，有中间层这么一个东西，以及有 skills 啊， 好，那现在呢，我们用户再有什么问题，会把问题发给中间层，中间层替我们转达啊，那大模型返回的这个回答呢，也是由中间层替我们转达的。 好，那这么去看呢，其实也没有什么大用啊，但是接下来我们再看另外一种情况，那就是我们用户不是提问，而是发布任务，发布 这个要求啊，比如说他说去干什么，什么事情，那这个时候呢，中间层把这个要求这个任务发给大模型，大模型他只有嘴没有手，他是不可能去干的，但是呢，他有脑子嘛， 哎，那他呢，出一份行动指南，先干什么后干什么？那中间层拿到这个行动指南之后呢， 再根据它，哎去做相应的调用执行啊，去调用执行一些技能，也就是这个 skills， 也就是那个可执行脚本啊。好，那这可执行的脚本就相当于去实际的干事情了嘛。啊？ 当然，那干事情可能第一步干完了之后，然后呢？呃，这个中间层拿到这个执行结果，再去问大模型，说我第一步干完了，然后我第二步，呃，怎么干？或者说再让大模型这看一下，说我出错了，你看看我怎么去解决，也就是说他们之间的这个交互可能是多轮的啊，那在这呢，我们假设说，呃， 这个一轮，好，我们这个中间层执行这些技能啊，这个事就干完了。好，那我们就拿到这个执行结果，把执行结果呢再汇报给用户啊，就这么个意思啊。好，在用户看来呢，我们这个中间层是可以回答问题，这个中间层可以帮他实实在在的干一些事情， 所以呢，哎，在这呢，这个中间层就叫 agent 啊，那如果说从比喻的角度来说，它就相当于一个有智慧的东西啊，能够理解用户的要求去干事情，所以把它称之为智能体。智能体这个词实际上是一个比喻， 但如果说从他的角色，他真的干的事情来说，他是代替用户和大模型交流，代替用户去调用技能，所以呢，其实 agent 这个单词本身也有代理的意思啊，这个是 agent 啊，好，那在二零二六年都有哪些 agent 智能体呢？哎，那比如说实际上比较火的啊， cloud code 啊， open code 啊，然后呢，还有就是呃，写代码的一些编编辑器，比如说这个 anti gravity 啊，以及这个字节的这个 tree 哈，当然还有其他的，只不过呢，我暂时就想到这些，以及我们今天的主角就是这个龙虾，也就是 open club 啊，它们都是智能体。 根据我刚才的这个描述啊，其实我想表述的一个观点是什么呢？就是所有的 agent 啊，那他加上这个 skill 啊，给他 添加这些技能，然后呢，他呃给他去连接上这个大模型，其实呢，他们都可以替用户去干事情啊，不是说简单的回答用户的问题，而是去干事情。 所以呢，我就想说呢，我们今天说龙虾 openclaw 很 牛，实际上不是说它牛，是因为它作为智能体，它也连接了 skill 技能，也连接了大模型 啊，才才牛的，这个就相当于什么呢？说我和马云的总财富超过了百分之九十九点九九的人啊，那这个呢，其实不等于我真的富有啊，这个是同样的一个道理啊。 好，那回到这来，呃，实际上呢，不管是我们今天这个主角龙虾，以及我们当前其他的比较流行的智能体，其实呢，它们都有一些问题， 比如说呢，呃，我们给智能体安装这个 skills 技能，这个就相当于我们在手机上安装一些软件一样，那我们在手机上安装软件真的是不能随便去下安装，说你从一个野生的网站去下载一个 app， 你 就安装了，那就可能去到 获取你的账号密码啊，你应该从官方的地址去啊，官方的应用商店去下载安装啊。好，那这个 skill 也是一样，那我们在使用的时候，你也应该从更官方的渠道去下载安装这个 skill 啊，不然的话呢，它可能也会存在一些。呃，安全的问题， 这是一个好，当然我想说的，这是所有智能体都存在的问题啊。好，另外一个所有智能体都存在的问题，那就是你智能体最终是要连接这个大模型的，那大模型你这样去连接是要收费的，所以呢， 就要花钱啊，而且是很花钱啊，为了体现他很花钱，我再把这个动画再拨两遍啊，因为他确实是太烧钱了。当然烧钱这一点体现在这个龙虾上边是更为明显啊，其他的至整体也烧钱啊，但是更为明显的是这个这个龙虾啊。好啊，那接着 既然我说他们都有共同的缺点啊，都有这样一个问题，那么现在龙虾火为什么火？他的特别之处是哪？接下来我们来了解一下啊。 来，那实际上呢，它的特特殊的地方啊，那主要是用户和智能体的交互这一个环节上边。那之前我说我们有其他的智能体啊，比如说下边这个什么 open cloud 之类的啊，来我们看一下， 比如说这个智能体的交互界面，用户怎么使用这个智能体啊？通过这个黑窗口，然后呢？在这里敲需要啊，提问题，提要求是在这敲的， 还有呢就是这个敲代码的编辑器，那用户呢？可以在这个对话框这去敲要求啊，其实这两个方案呢，对于普通用户来说都不是特别好啊，不喜欢，不友好。好， 那现在呢？我们这个 open cloud 这个龙虾它是怎么去做的呢？哎，那它本身作为一个软件啊，它中间有一个模块功能叫 get away， 也就是网关的意思，你说网关是啥意思？不用管， 实际上它就是中央控制平台啊，就是就是一个，呃，配置的一个界面啊，一个界面通过在这个界面里边可以配置什么东西呢？可以配置说我这个智能体，哎，连接到 飞书或者是微信啊，当然微信从正经的途径暂时还不能完全的去连接啊，那我相信以后可能能够连接 好，那这样去做啊。呃，这些东西被称之为这个 channel， 也就是渠道的意思啊，我们在这个龙虾 他提供了一个中央控制平台，也就是一个配置界面，可以去配置啊，连接到飞书，连接到微信啊，那这个时候用户怎么去和这个智能体去交互啊？就是通过飞书去交互，通过微信去交互就可以了。 哎，这个使用体验上来说要比黑压压的窗口要好很多，哎，这个是它的一个特点啊。啊，那在这呢，我稍微多说一点，那既然说假如说我们通过飞书去连接这个智能体，那我可能随时通过飞书呃，和智能体对话，那这个就要求我们这个智能体的这个 呃体现，也就是这个 getaway 应该是二十四小时待命的，因为你随时可能提要求啊，对吧？啊？那既然二十四小时呃待命，这个智能体待命， 那他就应该呃独立的部署啊，呃，你因为你电脑得总是开着嘛啊？呃，还有呢，就是在这呢，他其实在基础文档里边应该是有一个叫心跳机制，这个心跳机制呢，我个人的理解就是说呢，呃，隔一段时间就检查一下，说我这个支撑体是不是还 还在运行啊？因为按照这种设计要求我应该二十四小时待命的啊，所以呢，隔一段时间检查一下啊。另外呢，这个心跳机制隔一段时间我看看一些，这个任务是不是要执行了啊？这用户给我一些定时的任务，那我看看是不是要执行一下啊？是这个意思啊， 那我把这个二十四小时待命以及独立部署或者心跳机制写在这个 get 位置呢？稍微不是特别准确啊， 因为，呃，其实这三个 channel getaway 这个智能体，它们都是在智能体里边儿，如果我们把它当一个整体去说的话，就是说，哎，那它得二十四小时待命或者说独立部署啊，它有一个心跳机制是这个意思，呃，并不是说就 getaway 这这个这个东西啊， 好，那么我们继续啊，因为我们就了解了这个这个结构就好啊。这个其实我说的是什么？说的是我们这个龙虾它的这一个特点就是它可以有友好的 chanel 设置啊，就配置飞书，配置微信，那和智能体交互起来就比较友好。另外一个友好的点，那就是长久记忆。 那长久记忆什么意思呢？比如说我们在春晚上边看到赵本山的一个小品，说啊，他跟老伴说我让你拿一头蒜，你就知道我想要的是独头蒜。这个是因为呢，老两口一起生活了很多年，知道 啊，对方的一个喜好，或者说记住了对方的喜好啊，这个就是一个长久的一个记忆。那在我们这个 agent 也就是这个智能体，这呢也是你之前和他聊过什么，那通过聊的这些信息，他总结出来你喜欢什么，你的个人偏好啊， 他都记录下来，你在下一次再和他呃说一些事情的时候，他会根据你的喜好做出一些判断，做出一些决策来。 所以呢你会觉得，哎，他真的是一个人，他记住了你，而不是说每次都要呃重复，百分百原封不动的话，这个是比较好的一点。当然这一好的一点呢也会带来一些问题， 就是你在跟他沟通的时候，如果需要一些呃敏感的数据，你提交给他，让他去做，那这些数据呢被长久记忆下来，那就可能呃被别人去盗取啊，所以这个呢也存在着一定的风险。 不过呢这个龙虾啊一直在劫代以及在改进当中，你比如说刚才提到的这个敏感数据问题，那我 在最近看的这个资料当中呢，说你可以去选择，或者说明确的告诉龙家，告诉这个智能体啊，需要这个信息需要你记住啊，那个信息不需要你记住 啊，这是一个。另外呢他的这个所谓记忆的信息呢，也是可以这个进行加密的，那比如说我盗取了你的这个信息，这个信息也是加密之后的啊，这也是他的一些改进的一个措施啊。 好，另外呢，呃，就是这个权限的问题，那在一般的新闻当中，我们可能看到他， 呃，误操作，删除了用户的文件，或者删除了用户的一些邮件啊，这些啊，那在三月二号这个版本以及以后的版本当中呢？如果说你安装了之后，你只能跟他默认情况下，只能跟他聊天，你说你给我创建一个文本文件吧，他没有权限，创建不了 啊，那需要你在单独配置他什么什么权限，他才能去干一些危险的事情，所以也可以看到呢，呃，这个龙虾这个作者也好，团队也好，那是在不断的去改进他，优化他啊。 好，所以呢，我的个人观点呢，实际上就是说，呃，他应该还是有可能往好的这个方向去发展的啊。 呃，为什么呢？我还有一个呃想法，那就是说在当初，呃，我已经使呃习惯了使用 qq 了，但是后来出了微信，那我会觉得，呃，你微信 几乎所有的功能 qq 都已经有了，你微信一定是做不起来的。但事实呢，哎，微信反而是做大做强了啊，那就是因为他某一些特质，那么导致最终让他一个得到一个，最终的一个营面，一个一个胜利。所以我觉得这个 open club， 也就是这个龙虾还是很有可能 往更好的方向去发展的啊。但是，但是什么呢？就是我作为一个个人，一个普通用户，首先我很穷，然后呢，其实我又没有一个需求，需要他二十四小时的去运行，随时待命，或者说定时了去做什么什么事情， 所以呢，我也就没有理由去当这个小白鼠啊。那最终的观点就是我不会去安装的，暂时不会安装。当然，如果你呢， 够胆量啊，可以尝试。呃，这两个啊，第一个 qq 啊，是腾讯的，第二个当然也是腾讯的啊，呃，我查了一下资料说第一个是 to c 的， 第二个是 to b 的， 可以尝试一下。然后呢？还有就是，呃，这个是质朴的。呃，这么一个， 当然有人说都是套壳的啊，说实话，呃，好安装。这这这很重要啊。好，呃， 以上就是我这个视频分享的全部内容，因为透彻，所以简单，我是讲师井水啊。如果你有什么疑问，欢迎在评论区给我留言，当然你有自己不同的看法，也可以在评论区啊说一下你的看法啊，当然，最主要的还是更希望你能够关注我这个账号啊，我们下个视频再见。

养龙虾彻底火了之后呢，现在市面上各种国产龙虾突然多到炸裂，今天呢，于是我就带大家快去逛一圈，看一下目前比较有代表性的几款国产龙虾到底是什么路数，顺便呢也聊聊价格。先说月之暗面的 kimi 哥，这个龙虾呢，就有点像一个网页版工具箱，不用装环境也不用呢折腾代码， 直接在浏览器里面就能用，底层用的是 kimi k 二点五的模型，里面已经内置了几千个技能，像整理文件、查资料、自动化办公这些事情，它基本上都能直接接手。它还有一个比较有意思的功能，叫做蜂群智能体，简单理解呢，就是可以让多个 ai 分 工合作一起干活， 有点像一个小团队合作，他能揭露飞书去跑一些极限任务。不过呢，他的价格确实不算友好，基础版一百九十九一个月，高级版要六百九十九一个月的价格呢，已经接近不少软件一整年的会员了，在国产龙虾里面算是比较贵的那一档。然后呢，我们再来看腾讯的 qq， 腾讯最大优势呢，其实不用多说，就是生态， 他可以直接和 qq、 微信这些产品打通，比如你在手机上面呢，发布一句指令，电脑端就可以自动开始执行任务， 相当于你用手机就能远程指挥自己的电脑去干活，整个体验呢，有点像给电脑装了一个随叫随到的助手。而且呢，他还有自己的技能库，很多自动化操作呢，都可以直接调用。目前呢还处于现身免费阶段，所以用的人非常多。接下来呢是自己的阿克拉克这个产品呢，走的就比较务实， 深度适配飞书，背后用的是豆包 c 的 二点零系列模型，它最大的特点其实就两个字，不够便宜。 lte 版呢，一个月只要八块九毛钱， pro 版呢，不到五十块，而且还是火山 callinplay 里面的附带功能，功能上呢，没有特别明显的短版，整体感觉呢，就像一辆性价比特别高的家用车， 可能不是那种豪车，但是呢，日常使用起来呢是非常划算的。再说一个讨论度也不低的龙虾，主打部署速度，基本上呢十几秒就能跑起来，算是非常快的那一类。 它也继承了飞书钉钉自动化能力呢，比较完整。价格呢是月费三十九和一百一十九两档，也不贵，整体体验比较均衡，也没有什么特别惊艳的地方，但也没有明显短板，属于比较稳的那一类。而且这个月费模式呢，不会额外产生托管费用，用起来呢相对比较安心，不用担心不小心把额度跑爆。然后呢是小米的 mico， 这个产品的思路呢就很小米，重点放在生态联动上，比如呢，可以直接控制米家设备，调灯光，开空调，甚至根据短信内容帮你安排出行计划，生成健康建议。听起来有点像把 ai 助手直接塞进整个智能家居系统里面，不过目前呢，它还在小范围的封测阶段，需要邀请才 能使用，而且呢，只支持小米十七系列的几款手机，大多数人呢其实还体验不到。另外在复杂功能的成功率上，目前还需要继续打磨。再来看一个比较即刻向的项目， zero pro， 它是用 rust 写的，主打轻量和速度，资源占用非常低，从技术的角度来看，其实挺漂亮，但问题也很明显，它更像是一台改装赛车，性能很强，但普通用户呢，可能很难真正的用起来，更多还是开发者和技术玩家在折腾它。有网易做的 rapstar ai， 也叫有道龙虾，官方定义呢，是一个全场景的 ai 个人助手， 可以七成二十四小时帮你处理各种任务，比如说写代码呀，处理文档啊，数据分析啊，甚至做一个小游戏项目，它同样可以支持接入飞书等应用，目前呢，也是免费测试阶段。最后呢是智普的 autoclole， 不 过呢，大家都叫它澳龙， 很多产品呢，都说自己开箱即用，但是真正做到开箱即用的其实并不多。像 autoclole 呢，就是我目前见过本地部署呢最简单的一款龙虾，我们点安装之后呢，基本上就可以直接生成一个可以兑换的 oppo 了，不用命令行，也不用配置 api， 甚至比很多软件扫码都用还简单， 还支持进入任意模型的扣金 plan 或者是 api， 也可以一键直连飞书。不过呢，它的付费模式有点特别，没有包月会员，只有充值积分，用一次扣一次，如果你习惯了订阅制，可能会觉得用起来没那么爽，所以总的来看呢，现在的龙虾其实还处于一个非常早期的阶段，功能呢，吹省酷， 但安全性、稳定性、权限控制这些关键问题其实还需要不断的打磨。所以呢，于师傅给大家建议其实很简单，先按需尝鲜就行，别必要一上来就砸大钱买最贵的版本，毕竟呢，这个赛道变化实在太快， 一个月时间呢，可能会出现一批完全不同的新产品。如果你只是普通玩家，可以先试试免费版或者比较便宜的云端版本就够用了。如果你是比较喜欢折腾的极客玩家，那就可以先去研究一下本尼部暑的 openclock russ 的 这种偏技术上的项目。

最近 openclaw 实在太火了，周围的朋友十个里面有九个都在养虾，剩下一个正在琢磨怎么样去养虾。然后我发现，其实很多人没有仔细地研究过 openclaw 它的底层的一些逻辑，比如说决定一个龙虾好用不好用，很大程度上是由 scale 来决定的， 而大部分人对于 skill 这个概念反而是有些陌生的。那今天这期视频呢，我就尝试用一个真实案例来带你掌握 skill， 让你了解什么是 skill， 以及如何去创造自己的 skill。 大家都知道，我其实算是半个应酬公司吧，公司也没有钱去聘请一个专门的财务，所以像发票报销这样的事情呢，都是我自己去做的 啊，之前我没觉得这事有多麻烦啊，后来我自己整了之后觉得，哇，还是挺恶心的，因为像每月我的发票，有餐饮发票，有办公发票，对吧？它的类型还不太一样 啊，一般会分成三种类型。第一种呢，就是这个邮件里面会带一个 pdf 的 附件，我直接把这个 pdf 下载下来就是发票了。第二种呢，就是比如说像一些火车票， 它的附件呢是一个 zip 文件，你还得下载完了之后再解压，再把 pdf 文件提取出来。第三种呢，就更恶心一点，比如说有些餐饮店，它的发票其实它不是以一个附件的形式发给你， 它是一个链接的形式啊，你还得点一下这个链接，然后跳转完了之后呢，你再点这里的下载 pdf 才能够下下来。 下载完之后，我一般会把它放到一个文件夹下面，但这事还没结束，因为代账公司那边是有要求的，我得按照指定的格式去收集这些发票信息，比如说日期、报销明细、金额、支付人填写到这样的 excel 表格之后再发给我的代账公司，这事才结束。 呃， ok， 现在考一下大家你觉得整个流程里面哪个环节是最容易用 ai 去提效的啊？这个其实很明显哈，倒数第二步是最容易的， 就是我其实可以把我的发票文件呢，这收集好的 pdf 啊，直接发给 manage， 然后呢，让 manage 或者是 codes 或者是豆包，根据我的 excel 表格的格式啊去提取、收集、整理，最后生成一份新的 excel 表格给我。但这事有一个问题啊， 其实前面的第一步非常麻烦，尤其是当你的发票数量多的时候，你就得一个一个去点开这些邮件，一个一个去下载，然后去 copy， 然后再去解压啊等等等等。我记得我中间有一个月，那个月的发票收集了四十五张， 然后光前面的第一步就给我整的有点崩溃了，我一直想要把整套流程全部自动化，然后最近呢，我琢磨出来一套方法呢，是 tree， 呃，据来说是 tree 的 solo 模式， 其实你可以理解为它是一个运行在本地的 agent， 然后你就可以像跟 ai 聊天一样去跟它对话，只不过它的工作环境呢，是在你本地的文件夹下面，比如说我这里面有一个文件夹叫做 auto email test v 三。 然后我就像跟 ai 聊天一样，我先把我的需求发给他，比如说，呃，我告诉他我每个月都要整理发票，然后呢都在邮箱里面，我希望他整理一下我们二零二六年一月份啊以内的所有的发票，然后呢，我希望他整理一下我们二零二六年一月份保存到一个文件夹下面，然后我还告诉了他我的邮箱是 多少。在收到了我的这个信息之后呢，他其实做了一个思考，同时有个很关键的步骤，就是他进行了一个提问，也是从他的提问里面我才知道，如果要想让 ai 去访问我的邮箱，可能我需要提供一个东西叫授权码，然后我就研究了一下，把这个授权码我就发给他了。但大家也可以放心啊，这个授权码现在已经失效了，所以不用担心我的隐私或者信息会被泄露啊。 好在收到了我的授权码之后呢，他就开始工作了，呃，很快他就帮我把所有的邮件都整理出来了，一共有四封，同时放到了这个文件夹下面，然后我看了一下， 让我回过头来去 review 了一下，我发现呢，他其实是通过理解你的意图之后，编写了一段 python 脚本啊，你可以看到他在这边其实写了一段 python 脚本去执行整个任务啊，从读取我的邮箱到提取附件，然后再把这个附件下载下来，然后再保存到文件夹下面。 在他执行完任务之后呢，我又检查了一下，我发现有两个小问题，第一个就是他下载的这四封邮件里面，其中有一封他的日期呢，是二月份，不是一月份，所以说我可能需要让他在日期筛选这块再调整再精准一些。这是第一个问题，其实这个问题好解决一些。 第二个问题呢，就比较难，嗯，因为我仔细检查了一下，我一月份所有的发票大概有五份，其中有两份发票的邮件呢，它其实是没有任何附件的，它只有两个链接。那针对这种特殊情况，也就是，呃没有附件，只有链接的情况， ai 应该怎么去处理才比较合适呢？ 相信有一些对 agent 呢比较熟悉的朋友，很快就能想到一个名词叫做 mcp， 那 mcp 你 可以理解为是让 agent 去操作外部的一些小的工具接口， 那在众多的 m c p 工具里面，有一类 m c p 工具叫做浏览器 m c p， 比如说，像啊翠 solo 模式下面，我之前配过的一个 m c p 叫做啊 chrome m c p， 它其实就能控制你的浏览器。欢迎，这我们刚才链接如果发给他，它是能够直接打开并且点击下载然后保存起来的。我给大家演示一下哈。 我现在重新开启了一个任务，呃，把刚才的发票邮件里面的这个链接呢直接粘贴过来了。然后我让 agent， 也就是翠 solo 帮我把呃这个 pdf 的 发票直接从这个链接里面提取出来。然后我们启动一下这个任务，大家可以一起看一下它会怎么样去执行类似的任务啊。 首先呢，它看到了这个发票的链接，然后，呃稍微梳理了一下，它需要去下载这个 pdf 发票，然后你可以看到它使用了这个 chrome mcp 来打开了这个页面。这个页面在哪呢？你可以看到在这儿，它自动地打开，并且自动地下载好了这个发票的 pdf。 换言之，回到我们一开始的这个任务，其实我们也可以让它呃使用 mcp 去处理这种特殊的链接形式的发票。 然后呢，我就给他发了第二段指令。这段指令呢，主要有两个要素，第一个，我让他检查一下月份，确保一下我们提取的一定是一月份的发票。第二个呢，是我告诉他有一些这个发票的邮件，虽然没有附件啊，但是提供了链接。你可以使用一些 m c p， 比如说啊， chrome 的 这个 m c p 去直接控制浏览器来下载对应的 pdf。 在 收到我的指令之后呢，它整体执行了三个步骤，第一步是先检查了月份，然后移除了二月份的发票。第二步是尝试去 写了一个脚本去提取发票的下载链接。第三件事情呢，其实就是通过 m c p 直接去下载这个链接当中的发票，然后最后他帮我把整个五条呃，发票都提取出来了，那到这其实还没结束，对吧？因为我们有了 pdf 之后，我们还希望他能够直接按照我们之前的 excel 的 格式帮我整理。 所以我又进一步地向他提了需求，我说，请你按照这个报销明细 excel 这样的格式呢，来收集整理这个发票的数据，报销人都是我自己，然后整理输出一份全新的 excel 表格。 在收到我的任务之后呢，他，其实啊，先去读取了这个 excel， 了解了格式之后呢，写了一段 python 的 脚本，去尝试从发票的 pdf 里面去提取日期明细，金额信息，提取完了之后，再创建一个全新的 excel 表格 啊。最后呢，这个一月份报销明细的 excel 表格就创建完了，然后在右侧其实也能看到啊，在这 整体的效果还是不错的。到这里我通过 tree 已经帮我把整个发票整理的全流程搞定了， a 卷呢，还是非常强的。但是各位有没有想过一个问题啊，假设到二月份到三月份到四月份，我又得重复的执行刚才的步骤吗？ 我一直在想，我有没有什么办法能够把我刚才的整套流程做成一个标准化的工具？这样的话，下次 agent 再去收集整理我的二月份的发票的时候，它就不用再重复我刚才的流程了，不然我还得跟它反复的对话四五轮。 这里面就涉及到我们今天最重要最重要的概念，叫做 skill。 其实 skill 就是 做这样的事情，帮你把你的 sop 直接工具化。比如这里面我直接告诉翠，我说请你帮我梳理一下刚才的所有的流程和关键的动作，做成一套标准的 skill。 每个月当我需要整理发票的时候呢，你可以自动出发。同时我还考虑到火车票的 pdf 的 格式呢，跟一般的发票 pdf 的 格式不太一样，所以我让它适配一下火车票的这套 pdf。 在 收到我的任务之后呢，它其实调用了一个东西，叫做 skill creator。 这个东西很有意思啊， 放大给大家看一下，那 skill creator 呢？它其实是用来创建 skill 的 skill， 也就是说 skill 本身你是不需要自己手动去写，当然你要想手动调也 ok 啊。 大部分时候，我们都是通过 ai 调用这个 skill creator 来创建对应的 skill， 然后它大概执行了五分钟，创建完了完整的这套 skill。 这套 skill 呢，长这个样子，它里面包含了三个部分，分别是 skill 点 md、 啊 script 和 reference。 那 skill 点 md 是 一个非常重要的文件啊，啊 script 下面其实存放的是一些脚本，也就是代码，比如说用来处理邮箱发票下载的脚本和发票信息提取的脚本。其实这东西都是 ai 写的啊，而 reference 里面存放的是发票格式的参考文档。 那这样一套 skill 在 做完了之后，我应该怎么去使用呢？我给大家演示一下，我们还是打开一个全新的文件夹。 首先这个 skill 在 哪？在 tree 里面呢，右侧有一个设置的选项，点开之后呢，我们可以找到这里面的规则和技能。哎，技能，其实它英语就是 skill 嘛，我们点开这个技能，翻到最下面，你就能看到你的局部技能当中有一个东西叫 monthly invoice organizer。 其实这个就是我们刚才创建好的 每个月整理发票的 skill。 然后怎么去触发呢？我们在左侧呃，尝试给他一段新的指令，比如说帮我整理 二月份的发票。我们关注，当我这个指令发给 agent 之后呢，他是否会主动地调用这个对应的 skill？ 首先他会分析问题，然后呢，呃，他开始查看这个 skill 的 详细说明。好，然后他开始调用这个对应的 skill。 这个 skill 的 第一步呢，其实是确认一些信息，比如说邮箱的地址啊，包括 m a p 的 授权码啊。当然，其实我们后续可以改进这个 skill， 把我的一些信息啊直接内置进去，这样的话他就不用再问我了。 好好，那我们再回到刚才创建 skill 的 这个对话里面，我们可以进一步的来观察一下，第一个就是这个使用方式，当我告诉他你帮我整理某个月的发票的时候，这个 skill 会自动出发，出发之后他会按照以下这些步骤去执行。第一步呢是确认信息，比如说啊，月份呐，邮箱啊，授授权码呀。 第二步呢是下载发票，它是通过什么样的方式下载的？通过脚本来下载的。第三步是处理链接啊，通过 m c p 来下载。第四步呢是验证一些日期。第五步呢是生成最终的报表，其实也是通过 python 的 脚本来实现的。如果你去仔细地观察这个 skill 的 整个流程的话，你会发现 其实它特别像是把我们在执行某个 sop 的 整个流程发给了这个 agent 啊，非常有意思。 好，那我带着大家再回到我们的 skill 本身，它其实包含了三块嘛，刚才讲了 script， 下面是一些脚本啊， reference 下面是一些参考的文档。其实最关键的是，第一个叫 skill md， 我 们在右侧打开这个 skill md， skill md。 这个文件呢，你整体可以分成两个部分去阅读。第一部分呢是最前面会告诉这个 skill 的 它的名字以及 description， 也就是这个发票是用来干嘛的，在什么情况下触发这个很重要，然后从此处往下，其实都是在描述整个工作流程。 我随便举个例子啊，比如说这里面的。第一步，收集必要的信息，然后第二步下载发票。这个邮件的附件你可以注意到它在 skill 点 m d 里面写得很清楚。第二步需要执行这个 python 的 脚本，包括针对链接的情况，也指定了我要使用这个 m c p 去打开链接，下载 pdf， 相当于是我的 skill 点 m d， 是 一张非常详细的说明地图，我简单做个分析啊，其实 skill 你 可以看到它由好几个部分组成，比如说像 skill 点 m d， 它其实就是一个执行步骤的说明书， 告诉这个 agent 在 执行这个任务的时候，它的步骤有哪些，每一步要用到什么样工具。那假设它需要用到代码， ok， 在 skill 里面其实也有指定的代码区，然后包括用到的工具啊，你可以指定我在中间的某一步骤使用什么样的 m c p， 包括你可能需要有一些参考文档，它都是打包一起放到这个 skill 了。 所以本质上，其实 skill 是 在帮你把你执行任务的 sop 印刷给了 agent。 而且不光是 sop， 还把这个 sop 当中所涉及到的需要的一些必要的工具也都准备好了，一起交给 agent。 这样的话， agent 呢，在做这样的任务的时候就会非常的轻松了。下面我来介绍一下 skill 的 两个重要的特性。 第一个呢，叫做渐近式，譬如听起来好像很专业啊，其实也很好理解，刚才我们做的这个发票的 skill 里面，既有 skill 点 m d， 也有 reference， 也有 script， 其实很多，对吧？那这样一个 skill 大 小肯定还不小，可能有个几千甚至上万个字符。 如果把这样的一个 skill 直接丢给 ai， 它会占用它的上下文空间，至少占用一部分。那如果你此时有十几个，二十个，一百个 skill 啊，这么多的 skill 如果都交给 agent 去读取的话，可能就没有额外的空间去执行你的任务了， 那怎么办呢？所以 skill 它设计了一套机制，叫做渐进式批录。就一开始的时候， agent 去加载这些 skill， 其实它只加载一个部分， 叫做 skill 的 描述。对，如果你还能记得我们前面几分钟讲过的 skill 的 m d， 最开始有一个部分分别介绍了 skill 的 名字和 description， 这个东西就是 skill 的 描述。好，那假设它加载了这十几个 skill 的 描述之后呢，它会根据当前的这个任务去分析哪一个 skill 是 最匹配的。 例如，假设它的任务就是用来处理发票的话，它会首先识别到我们的发票，处理的 skill 是 最匹配的。接着它会进行第二次读取。第二次读取呢，其实读取的就是 skill 点 m d 的 正文，也就是它的整个执行的步骤。 好，那假设执行到第二步，需要去使用某个脚本去获取邮箱里面的邮件的时候呢，它又会再去读取对应的代码或者是参考文档。 所以你可以看到啊， scale 虽然很大，但它并不是一次性丢给 ai 的， 它是按需加载，一层一层往下，这个就叫什么渐进式批录。哎，这个反过来去理解，其实很好理解的。 第二点呢，叫做可复用。可复用是什么意思呢？其实你会发现啊， skill 跟 agent 之间是截有关系的，就是在 skill 里面其实没有任何一个强约束告诉你，这个 skill 一定只能被某一个 agent 去使用啊。所以你在 tree 里面做的 skill， 在 cloud code 里面也可以去用，在 code 编程里面也可以去用，反过来也是一样的， 那 skill 本质上是在约束某一个任务下， agent 到底应该怎么做，以及需要哪些必要的素材。其实 skill 都给它准备好了， 所以有这么一套 skill， 任何 agent 呢，都可以很好地完成任务。举个例子啊，比如说，我们公司假设来了一个新人，然后呢，我决定把我的每个月的发票整理的工作交给他了。其实我不用再教他怎么样去梳理我整个发票，我只需要把这个 skill 文件发给他， 他去加载到他的 a 智能里面，然后就可以执行我的任务。所以他的可封信是很强的。你也可以想一想你的部门，你的组织内部其实有很多人，他的工作流程是有一些重合的。那么重合的这一部分 sop 如果能做成 skill， 那 大家是不是都可以共用一套 skill 呢？反而还能约束大家的这个产出，保持更好的一致性。 那为了开拓大家的视野呢？我再举一个额外的例子啊，那假设你是个 hr， 你 每天需要去筛选简历，现在呢，你面前一共有一个初筛的标准， 在经过出差标准之后呢，你筛选了其中的三个，分别是简历二三四，紧接着你还有自己的一套复筛的打分标准。 通过这套标准，你可以给每个简历打上分，输出一份简历的评估报告。同时每个简历呢，有一定的分数，你选举了分数最高的前两个简历。哎，你可以看到整套流程是非常固定的，他的输入输出也是非常清晰的， 那这样的 sop 就 非常值得做成 skill， 虽然我们没有实力的去做这个 skill， 你 也能猜出来这个 skill 做完了之后，它的结构大概是什么样子的。它应该有两个重要的部分，第一个呢，肯定是 skill md， 这这是任何一个 skill 都必须有的部分。第二个呢，其实就是 reference， 也就是参考文档。那参考文档里面一定会有两个东西，一个叫初筛的筛选标准，一个是复筛的打分标准。当然这套 skill 也不太可能是你自己手写的， 大概率你是通过 agent 去调用 skill creator 这个原 skill 去创建这个简历分析的 skill。 那 讲到这里呢，我相信你也能发现，其实在二零二六年的这个时间节点，如果你想去用 ai 去提效，你一定离不开一个东西叫做 skill。 因为在 skill 出来以前，人是重复执行某个 sop 的 执行者， 那即使你的 sop 当中有某一些节点啊，可以点对点的用 ai 提效，但是人还是执行者，那在有了 skill 之后呢？其实人往往只需要执行前面几次的 sop， 执行完了之后，他发现，第一这套 sop 流程固定，第二他可能会重复运行，这时候你就可以尝试把这个 sop 转化成 skill， 同时不断地打磨这套 skill， 接着以后类似的去调用指定的 skill 完成。 那你其实可以想一想，你的日常工作里面可能不止一个 sop， 你 可能有十个 sop， 那 你可以做出来十个 skill， 每个 skill 处理特定的任务，然后由 agent 去动态地调用这些 skill， 帮你完成你的工作，你的效率提升可能就不止十倍了。 以上是这期视频的全部内容，视频很长，也很干。如果你能看到这里，我相信你对 skill 的 理解应该上了一个台阶。接下来你可以尝试去分析你自己的日常工作和 sop， 尝试把它们做成 skill， 就 像我这样，拜拜。

最近 openclaw 这头龙虾呢，活得一塌糊涂，但是很多文科生朋友提起来里面的这种专业术语哈，一个个都很萌，别慌，今天呢，我们就来拆解一下这些龙虾术语到底在说些什么。 很多人呢，一听 openclaw 就 以为是新出的，拆的 gpt， 打开就能聊，大错特错。 openclaw 他 不会自己说话，也不会思考，他其实就是一个 ai 身体，他并不是大脑。那什么才是大脑呢？就是大模型， 像 gpt 四， deepsafe， 豆包、 kimi 这些就是真正思考的大脑。 openclaw 它不绑定任何的模型，今天你可以用 gpt 四，明天可以换豆包都可以。那对比一下模型呢？它就像是发动机， openclaw 就是 整辆车发动机的品牌，你可以随意更换，不影响整车的结构。 那既然说到开车了，油钱怎么算呢？这个就是 token， token 呢，可以约等于一个中文汉字，或者是零点七五个英文单词。你发的消息和 ai 回的消息，它都是按 token 来收费的。 但有个关键点哈，你发的字和 ai 回的字，它是分开计算的，而且通常 ai 回的比你问的会贵出二到五倍，也就是 ai 说的越多，花的也就越多。如果你用的还是一些高端的模型的话，差距会更大。像 gbt 四 o 是 gbt 四 o mini 的 十五倍的价格。 你明明感觉就聊了几句嘛，但是一个月下来，账单一出来就吓了一跳。原因就很简单，因为每句话都在花钱，一天呢，聊个几十条，一个月就积累起来了。所以当你问钱花哪了，大部分都是 talking 的 费用。这笔钱呢，也不是 openclaw 收的，它是模型公司按用量来收的。 我们再说说 agent 是 什么哈，普通的聊天机器人呢，你是问一句，他答一句，你不问呢？他就不回答， agent 就 不一样了，你给他一个目标，他会自己的想步骤自己做，做完以后再告诉你结果，中间哪怕出错了，他还会自己调整再试。你不用全程盯着， 这个就是作为 agent 的 open call， 他 能够在后台一直跑的原因，你不用守着电脑，他还可以帮你工作，是不是就很省心了？ 但 agent 他 会思考，会规划还不够，他还得有技能才行，你让他发邮件，他首先得会发邮件才行。这个就是 skill 技能 skill 呢，是 openclaw 装的技能插件，像读邮件啊，运营写代码，你没有装 skill 的 话， ai 他 就不会。打个比方，你雇了一个聪明人来上班儿，但是他没有公司的门禁卡，你再能干也进不了这个门儿。装 skill 就是 给他配门禁卡，配了哪张卡，他就能够进门干哪件事儿。

最近 open globe 这头龙虾呢，活得一塌糊涂，但是很多文科生朋友提起这个，里面的术语一个个都很懵。别慌，今天呢，我们继续来拆解 上期呢，说到技能工具，那我们就得提到 m c p 了。在 m c p 出现以前，每个 ai 接入外部的工具，像查天气啊，翻数据表调软件，你都得写专门的对接代码工具换了你得重写。 ai 换了呢也得重写，麻烦不说，还互相不兼容。 m c p 出现以后的做法就是大家都按照同一套格式来用，就像 usb 接口统一以后，你买了新手机，新设备，就不用配专用线了吗？ 而我们可唠呢，支持 m c p， 也就意味着别人做好的工具，你是可以直接用的，不用一个个去配了。那你看，大脑有了，技能也装好了，工具也接上了，那消息怎么传呢？三个词，你需要记住， channel， getaway、 session。 channel 呢，就是你发消息的软件，像叮叮飞书，微信，每个 app 就是 一个 channel， 你 在哪发， ai 就 会在哪回。 getaway 呢，是消息中转站，所有的消息呢，都会先到 getaway， 它判断是谁发的，然后该转给哪个对话，只负责转发。 session 呢，是 ai 技术聊天内容的单位，每个 session 呢，向对话的档案，它去保存你所有的对话。所以总结来说哈，就是一个能二十四小时干活，记住你说话，用你选的模型，连你常用的软件都能够了解的私人助手。这个就是 openclo， 它和拆了 gpt 豆包的区别不是谁更聪明，而是工作方式彻彻底底的不同。我问 coco 能够设定任务去定时做数据呢？在你的电脑上，代码是公开的，谁都能查，它还可以接入任何的模型，像豆包、 dipstick、 kimi， 你 喜欢用哪个大脑都可以自己选。 那聊到这儿，这些名词呢，你就不应该陌生了，下一次呢，再有人提到这些话题，你就可以好好给他们讲一讲什么是 ai 的 身体，什么是 ai 的 大脑了。

近期 ai 圈四大热词爆火，大模型、大龙虾 skill m c p， 很多人看不懂？别担心，今天大白话三分钟讲透，看完秒懂！ 先懂大模型，它是 ai 的 超级大脑，平时 ai 聊天、写文案、做分析全靠它支撑，虽海量知识能推理，但早期短板明显，只会动嘴不会动手。爆火的大龙虾不是美食，本名有本科啊， 因图标像龙虾得名，是 ai 执行框架。大模型是指挥官，他就是 ai 打工仔，能操控键鼠处理文件，把想法落地，让 ai 变实用。 skill， 即技能是 ai 的 专业工具箱。通用大模型，不精通细分领域， skill 模块化，即插即用， excel 分 析、做 ppt、 写话术都能适配，补齐专业短板。 mcp 是 模型上下文协议，即 ai 万能 usb 接口。此前 ai 圈混乱，模型连工具需单独适配，耗时费力。 mcp 定统一规则，各类模型 skill 智能体无缝对接，降低落地门槛。 四大概念是协助体系。一句话总结，大模型出主意， mcp 搭桥梁， skill 攻技能、大龙虾干实事，四者联动，让 ai 从语言模型进阶为实用工具，这是爆火核心。 这下懂四大 ai 顶流了吧！干货不易，点赞收藏防走失！关注我，吃透更多 ai 知识，下期再见！

一分钟教你拥有多个龙虾你肯定看到别人有多个龙虾，而真正的多个龙虾只有一个。 open cloud 今天教会你拥有多个龙虾。 open cloud 中多个龙虾指的是 sub agent， multi agent。 视频结尾，我将具体分析 open cloud 中关于 sub agent 和 multi agent。 我 们先来配置 multi agent， 打开终端，输入命令 open cloud agents add 加你的龙虾名 会撤，然后你会看到 workspace directory， 这是新的龙虾的工作目录，可以不用修改它。继续回车，第一个选 yes， 之后全部选择 no， 这样你就完成了第一步。然后我们龙虾目录里多了一个新建的 workspace。 我 们来到 opencloud 配置文件， opencloud 点 jn 中，我们看到 agents 中多了个 list， 其中包含我们现有的 agents。 可以 看到网页中代理里也多了一个我们新建的 agent 图案。 官网中有两段关于飞书的配置，我们来跟着配置一下。首先指定默认的 account 复制到我们的配置文件中，然后我们根据配置创建 account 字段，再改造我们原有的飞书配置。到 concons 中复制一段飞书配置，用来配置新的飞书机器人， 注意飞书机器人字段名不能一样。最后修改新的飞书机器人的 app 多和 app secret， 注意这里我的 dm policy 使用了 allowist 推荐，还是用 dm policy pairing 模式更便捷。最后我们添加 bindings 段， 绑定 agent 和飞书通信。其中 agent id 指的是我们的 agents 中 list 里包含的 agent 列表里的 id 字段， channel 则固定为飞书 account id 则为 channels 中 accounts 下的 key， 也就是区分飞书机器人的字段名。最后我们测试一下，就可以和新的飞书机器人通信，而它使用的就是新的 agent。 根据以上步骤，我们可以拥有更多的龙虾，从事不同的工作。注意， opencloud 官方暂时不支持多个机器人在一个群里互聊。 刚才我们用到的是 multi agent， 还有一种叫做 sub agent， 它们有什么区别呢？你可以理解为 sub agent， multi agent 的 员工。每一个 multi agent 都可以一句话开启 sub agent， 每个 multi agent 都可以专注做不同事，而 multi agent 下的所有 sub agent 只能围绕着 multi agent 做事。十分感谢你的关注与点赞，我将持续输出更多 ai 内容。

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。

费劲装上 openclaw， 却发现什么也干不了，甚至还有点笨笨的，那是你还没给他装 skill。 每日五个 openclaw 使用 skill 第二期第一个 use in superpowers 来源于强大的 superpowers 插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 skill 在 行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 skill， 自己瞎搞， 这个 skill 能帮你管教它。第二个 nano， 不 用你装好的 skill 自己的专业级 i 图像生成模型，支持原声四 k 输出八张参考图，融合 网络搜索实时数据，借地它有思考模式，能推理复杂提示，还能保持五个人物的一致性。产品摄影、品牌设计、营销海报一张图解决专业及需求。第三个， obsidian skills obsidian 官方开源的二 ai 技能工具包，让 ai 真正理解 你的知识库。三大核心能力， abcde markdown 知识微机链接嵌入、 keloid 等特有语法 abcde coms 创建数据库时图 jason combs 一 键生成 combs 思维导图，知识管理重度用户 b 招第四个，浏览器操作技能，让 open curl 像人一样操作网页，打开网页，点击按钮， 填写表单、截图画面样样精通，自动化网页操作从此变得简单高效。第五个， github github 全流程操控，让微诊直接操作你的 github 仓库。 h s p r c i 一 条命令搞定，开发写作效率瞬间翻倍。关注我，一起看清 ai 发展，跟上 ai 脚步！

没有 skill 的 龙虾，就等于没装 app 的 手机，全网都在卷 open 可乐部署。昨天腾讯地推摆摊免费装龙虾，排长队，让人感觉排队领鸡蛋的都变年轻了。但就像富盛说的，现在只是装 app 阶段， 普通人真正放大价值的关键不是安装工具，而是自己定义并打磨可被 agent 调用的自定义 skill。 skill 才是 agent 的 灵魂热点，越热越要沉心，先想清楚你到底要让 ai 帮你干什么。

今天就跟大家分享十五个真正能够让龙虾发挥作用的 skill。 第一部分呢，是抓取采集的 skill， 这是最基础的， ai 再聪明，得先为素材和为内容才行。推荐四个工具， 第一个， agent rich， 零 api 成本，让 ai 能够访问全网， youtube、 twitter、 小 红书、 b 站、公众号全部都能抓。第二个， de photo 网页正文提取的神器，去除广告和杂乱的元素，只留下干净的文章内容。 第三个， youtube 工具，搜索下载、字幕提取都能一站式搞定，而且它可以支持四 k 的 画质。 第四个， anything to notebook lm， 把任何内容扔进 google notebook lm 自动生成播课 ppt 和思维导图，用以上四个抓取内容的 skill， 能够让你的 ai 喂进很多高质量的内容和数据。 第二部分呢，就进入到了内容创作的 skill， 有 了素材，接下来就是内容创作，咱们还是推荐四个工具。第一个，宝玉老师的 skill 合集，一个人的内容工厂，小红书、信息图、封面图、换登篇自动发布到公众号全部都有。第二个 x， 长文发布工具， 写好 markdown， 一 键发布为 x oracle 草稿，支持图片自动上传，超级好用。第三个， knowledge set creator， 告诉 ai 你 想学什么，自动生成一个完整的学习网站，并且部署上线，是不是很酷而且很好使？ 第四个，小红书自动发布，包含在宝玉的 skill 合集里面，内容创作到分发一条龙搞定。第三部分就是效率工具的 skill 啦，它可以让你的工作流更加的顺畅。推荐三个工具，第一个， spotify 音乐播放器，用自然语言能够控制 spotify 内置五千加的音乐风格，你可以跟他讲帮我放点适合跑步，适合撸铁的音乐，他就可以懂帮你实现。第二个就是 design advisor， 它是融合了乔布斯产品直觉的 u i 和 u x 设计的顾问，它不是敷衍的建议，而是能够深入地挖掘用户的需求。 那第四个就是 skill 的 管理和发现了。写好 skill， 那 怎么管理和怎么更好地发现更多好用的 skill 呢？也是给大家推荐四个平台。第一个就是 skill publisher， 它可以把你的 skill 发布在 github 自动安装进行验证。那第二个就是 skills， 点 s h， 它是 versor 官方技能的目录，收入了超过八点六万个 skill， 支持二十家平台。第三个就是 find skills， 用 skill 找 skill， 直接在终端搜索和安装其他的 skill。 第四个就是 skills m p 是 最大的 skill 市集，收入了三十八万加的 skill， 而且支持中文界面啊，就很友好。 所以呢， skill 呢？它是龙虾的灵魂，与其我们在追热点去安装龙虾，不如我们先想清楚究竟想让 ai 帮我们干啥这个问题。想清楚 skill， 自然知道我们要用哪些，我们自己应该怎么去写。那今天分享的所有的 skill 地址都在图片当中，也可以在评论区私信抵解，进行资料的获取。 抛砖引玉，我们一起在这个时代下认知和使用 ai。 如果你也对 ai 持续感兴趣，欢迎关注迪姐的频道，我们就下一期视频再见！拜拜！

龙虾 ezcloud 和以前我们用的 chat 的 gpt 啊，最大的不同就是它不再只是一个问答模式了，它是真能帮你干活了，它拥有了台电脑，正是因为拥有了这台电脑，所以它已经能够自己干活，而且能够有永久的记忆，七成二十四小时的干活。你看这底下这句话总结叫什么？叫 chat 的 gpt 是 顾问，龙虾是员工， 他是真的跟你的工作在不断成长的一个员工，你就可以把龙虾理解成坐在电脑前面那个人。正是因为他有这样的一个站位，所以他和过去的所有软件都不同，他已经从一个软件拿来就用了工具，变成了你今天能够真正去跟你一起工作的员工。所以这就是和过去 chinese gdp 最大的不同。 过去你像豆包什么都是我们电脑里、手机里的一个应用，一个软件用它时候才打开，但今天这个电脑归它了，它电脑里的所有软件也归它了，所以它就能够调用电脑里的所有的这些能力，包括互联网上各种工具的能力。 它由于电脑有自己的硬盘，有自己的内存，所以它就能把跟你的很多交互变成经验，不断地去积累。要往前走，养龙虾就用 ecclo。

最近在网上的 ai 圈子里养龙虾部署 openclaw 已经是非常热门的话题，相信有些朋友已经自己动手操作过了，那么它作为一个开源的代理式人工智能 ai agent， 它最大特色就是赋予了对话大模行动手操作设备完成任务的能力。 他被称为个人 ai 助手的未来也被形容为永不休眠的数字私人助理，只要有电有网，他就可以二十四小时为你工作。他和传统 ai 的 区别呢？就是 ai 是 你问一次他才答一次，如果你不继续说或者关掉网页，那任务就无法继续进行了。你可以把他想象成一个陪你聊天的人，或者一个知识渊博的人， 他只动口不动手，并不会直接帮你解决问题。那 openclaw 呢？是你只要动嘴，他就可以在后台帮你干活，可以把他想象成你的专属实习生。你给他下达任务，他为了任务调动其他的工具，会问你要权限，让你下载需要的 skills， 甚至自己会写 pad 脚本在后台运行。那下面就具体说一下 opencloud 的 核心功能，能做哪些事情，以及它当前面临的致命痛点。一、 opencloud 的 核心特点，全渠道的无缝接入。它不再只是一个网页的聊天框，而是可以接入聊天软件直接对话的 ai。 它可以接入你的 telegram， discord， slack 或者微信、 qq。 你 在外面给他发个短信，他就可以在家里的机器上帮你工作了。主动执行和自动化，它支持后台定时任务 cron jobs， 也就是会循环进行的任务，比如每天早上 八点查看你的日历，每天整理 rss， 订阅文章或者监控本地的网络任务，而不是像之前的 ai 里戳一下再动一下。本地控制与隐私，你可以把它完全部署在自己的 windows 设备或者服务器上。 数据工作流和 api 是 掌握在自己手里的灵活的模型支持。它不绑定任何单一的模型。你既可以接入国外强大的 api， 也可以通过奥拉玛无线连接本地的 大模型，比如使用困这类轻量的大模型来处理日常的代码开发任务。二、 openclaw 能做的事情它可以是本地设备管家帮你管理电脑或者服务器，执行比如系统监控、进程管理等任务。辅助开发于运维，对于程序员来说，它能辅助编辑代码、自行运行、测试 执行设备群剪以及进行配置备份。跨设备于多模型调度，它可以部署在个人电脑、个人手机 或者云服务器上，并且能调用整合各种不同的大语言模型和本地应用软件。网页自动化操作通过集成类似 playwrite 这种浏览器沙盒环境，它可以代替你浏览网页、抓取信息或者进行网页端的操作。既能市场拓展，拥有自己的技能插件市场， 呃， cloudhub 用户可以通过下载技能包来拓展他的技能边界。他目前的几个致命痛点，虽然看起来像一个全能管家，但是由于他直接触及系统底层权限，目前 oppo pro 存在非常明显的限制， 近期甚至引发了多个部门的安全警告和卸载潮。第一个就是极高的安全和隐私风险，他的默认安全配置很低，一旦被黑客盯上就很容易获取系统的控制权。网上已经出现大量乱删邮件、隐私文件泄露、 api 密密要被盗刷的事件。插件投毒 于提示词注入它的进的市场缺乏严格审查。百分之二十六以上的 skills 据说都是恶意的插件。这些恶意请求或者有陷阱的第三方插件可能会劫持你的设备。二、机易发生误操作。 a 会出现幻觉或者理解偏差。如果直接给他系统管理员的权限，他可能会执行任务时意外触发高危命令，比如删除文件格式化等，导致系统崩溃或者数据永久丢失。三、政策于办公场景禁用正因为上述的安全隐患， 目前国内的高校、国企及政府机构已经普遍发布通告，严禁在办公电脑、生产环境服务器或连接单位网络的设备上安装。它目前作为一个极客的玩具，在受严格隔离的个人环境 中运行。我其实建议部署在自己闲置的机器上，或者作为一个 vps virtual private server 虚拟专用服务器上，这样它删掉一些文件也不足为惧，不是在自己日常办公的 设备上就会相对安全一点。所以其实不熟使用。大龙虾适合那些已经有重复性业务，愿意花时间去折腾、去调教，也愿意花 token 的 个人或者公司。龙虾虽好，食用需谨慎。