桌面openclaw最强是哪个

今天收到英伟达寄来的桌面级 ai 超级计算机 d g x spark， 老黄也给马斯克送了一台同款，用一句话形容它是一台极其便携、自带英伟达显卡的乌邦图迷你主机，国内售价三万五千元，来看看发布会上老黄是怎么说的。 we call it d g x spark20 cpu cores and now the gpu has 128 gigabytes one petaflots who is a software engineer or ai researcher？ or you know just data scientist and you would like to give them you know what the perfect christmas present。 我 实测下来， d g x park 有 四个核心优势，首先是很轻很便携，塞到书包里就能直接带走到各种展会，线下布展都非常方便。 第二是算力强，号称有一千 top 的 f p 四算力和五零七零显卡差不多。第三是显存大， cpu 和 gpu 共享一百二十八 g 内存，可以在本地端测训练和推理大模型。 第四是预装了扩大和 nvcc 环境，直接省去了几个小时的安装配置时间，而且丝滑兼容英美达生态的各种物理、 ai 和机器人仿真工具。 这四个优势让 d g x bug 非常适合大模型和机器人玩家。这期视频就来盘点一下我发掘出的五个邪修玩法。 第一个玩法，部署优乐二十六目标检测模型，不管是视频还是摄像头，实时画面推流速度都很快，特别适合工业质检的终端设备。关于优乐二十六后续会出一系列的训练和推理教程。 第二个玩法，本地部署开源大模型 d g x bug 上可以丝滑运行欧拉玛 v l l m 这些本地大模型推理工具， 我用摩达社区开源的模型压力测试工具 evo scope 测试了一下，千问三零点六 b 首投肯时间只要五十毫秒，每秒钟输出一百一十五个投肯延迟和吞吐的分布也非常集中，没有明显的肠胃抖动。本地部署开源大模型有八大好处， 最大的好处就是无限免费调用，没有 token 焦虑，哪怕是 open cloud 这种 token 核弹也能随便用。另一个好处是局域网里的所有用户都可以共用。 我在 d g x bug 上本地部署了面壁智能开源的全模态大模型， mini c p m o 四点五 omni， 连上我家 wifi 的 所有用户都可以通过 ip 地址访问 d g x bug 的 推理接口，摄像头，电脑屏幕、手机 ai、 眼镜、 esp 三二，任何带摄像头的设备都能调用这个模型。 这个模型是一个参数量九 b 的 全双工实时模型。 ai 持续在听看书，你现在听到了什么声音？我又听到敲门声了。如果宝宝哭闹了或者出现意外情况，就请告诉我。好吧， 好的， 你看宝宝开始哭闹了呢。 好家伙，开局就到 c 一 点，这也太顶了，快跑啊，有个狙击手，这个狙击手还在 看，我来攻略了他。是的，狙击手还在， 他好像已经死了。小心你被急火了。 哎呀，你这局打太烂了，敌方坦克在这。漂亮，我镭射锁定了，很安全，给他来个雷。好，先清人漂亮，收掉一个 又一个，再来一方。哎呦，这把太牛了，完全没给对方任何机会，真是太强了， nice。 推理如果放在云端，通信延迟和 token 消耗就很大了。放在端侧，本地部署推理是最佳的方案，因为达还专门给 d g x spark 做了一个仪表盘，方便随时查看显存和 gpu 占用情况。 另一个本地推理的刚需场景是机器人 d g x spark， 既可以直接作为机器人的上位机，比如 hackincase 发布的桌面陪伴机器人 richie mini， 也可以作为具身智能的端侧大脑，借助 hackintosh 开源的机器人工具包 la robot 以及 groot 这样的 vla 视觉语言动作大模型， 配合英美达 jackson soren 或者 d g x spark 作为具身大脑，就能让机器人自主完成叠衣服、收纳桌面、夹取物品、双臂协助这类长系列模仿学习任务。 去年我在深圳柴火窗口空间看到不少了 robo 的 机器人项目，我自己也写了一整套了 robo 的 保姆级教程，手把手带你丝滑跑、通摇操作、采集数据训练、本地推理模仿学习的全流程。我最近做了一个具身智能握手交互装置，探龟之握， 人类一握手，他也热情伸手，人类缩手，有的时候也会竭力挽留，想和人类贴贴，仿佛具有灵魂和情绪。 用到的 v l a 模型是字面量开圆的握 o s s， 参数量三点九 b。 还有 physical intelligence 开圆的派零，参数量三点三 b。 在 以前，我只能托一台笨重的四零九零主机，机 器人插到主机 usb 口，每次扳机枪胳膊都要疼好几天。现在直接把 d g x park 塞到书包里带走，随便找个插线板就能开机玩起来。 总结一下，英伟达的 d g x park 是 一台极其便携、自带英伟达显卡的乌邦图迷你主机，重量轻、算力强、显存大，是本地部署大语言模型、多模态模型、 open cloud 聚深智能 v l a 模型的绝佳选 择。程序员、机器人、工程师、艺术家、音乐家都可以拥有自己的端侧最强大脑。

open cloud ai 龙虾手机，这不是一普通手机啊，它是能帮你干活，能自动进化的一个龙虾手机，非常颠覆。那先跟大家说一个比较炸裂点啊，这龙虾手机呢，能用这种非常旧的那种吃灰的手机来做本地部署， 那装一个 open cloud 系统，就能直接变身 ai 智能终端，成本非常低，低到离谱。它跟普通的手机最大区别就是，不只是用来刷视频、打电话，而是真正能动手做事的 ai 助手。举个例子哈，你跟他说帮我整理一下今天邮件， 嗯，总结重点，它立马就能帮你做自动分类提炼这个核心重点，它能帮你监控某款商品的价格将加第一时间提醒你， 甚至能操控家里的所有的智能终端，比如说空调，比如说电灯。而且它最牛的地方就是本地部署，所有的数据呢，都存在你的手机里边，隐私呢，非常可控，不用担心这个信息泄露。 还有技能商店各种实用技能呢，可以一键安装，从代码审查、数据分析师到日常协调、政治填表，你想要的功能呢，几乎都有，甚至呢，他还能自己编辑新的技能，越用呢，越懂你，就像一个专属的素质员工。 那说到 ai 手机呢，可能有人会想到之前比较火的豆瓣手机，咱也顺便提一下，豆瓣手机呢，是字节跳动和努比亚合作的工程样机啊，能跨越 app 自动操作，比如说帮你全网比价订外卖，也是非常实用的 ai 手机。但它被很多大厂联合抵制了， 它更多是面向开发者和科技发烧友一个技术预览版。而这款龙虾手机呢，更接地气，成本更低啊，不管是技术大神还是普通小白，都能轻松上手。旧手机呢，也能做改造，开源免费，人人都能部署一个属于自己的 ai 助手。 其实还有更惊喜的哈，它能对接这个微信、飞书、钉钉等十几种聊天工具，不用下载新的 app， 在 你常用的软件里边就能下达指令，随时随地下达任务，七成二十四小时待命，比人工助理还靠谱。 断网情况下呢，也能独立运行，这实力呢，其实真的没得说。所以二零二六年， ai 手机呢，已经不是简单的手机装 ai， 而是让 ai 真正的能融入生活，帮你减负。 他未来呢，只会帮你做更多啊。不管你是想盘活家里的旧手机，还是想呃拥有一个能自动干活的 ai 助手，这款 opencloud 龙虾手机呢，都值得关注。

openclore 很 强，但我劝你真别跟风装了，甚至可以说百分之九十九点九九的人都犯不着去折腾 openclore。 当然尝鲜学习是没错的，如果看完视频大家还想试试，我们也在后面给了大家一些实用的建议。首先毫不夸张的说， openclore 是 今年目前为止最火的 ai 产品， 只要把它装在电脑上或者部署到云端，咱在聊天软件里动动嘴皮子，这个 ai 助手就能帮你完成任务。当然，前提是大大小小权限都给到位了。 又因为 colo 这个单词有小龙虾钳子的意思，所以 open colo 又被大火们戏称为小龙虾，网上各种服务也满天飞，只要花上上百元，就能找人来帮你装上最新最前沿、最炫酷的 open colo， 成为一个云上养虾人。光是上门小龙虾安装一次收费五百元，已经有人号称几天赚到了二十多万， 甚至腾讯直接在深圳搞了个线下活动，免费帮你装机龙虾直接火到超出了小马哥的想象，属于是一代人有一代人的鸡蛋要领了。 这一切看起来是个蛮不错的生意，但是我还是想说，求求各位，别再花那个冤枉钱找人代装 openclaw 了。说句大实话，如果你连 openclaw 怎么安装都搞不明白，那花钱找人代装纯属是赶着当韭菜。 当然，咱们不是要否定 openclaw 这个项目本身，相反，我觉得它很棒，甚至可以说它是今年最让我激动的开源项目之一。但是如果你想着装了龙虾就能立马帮你干活，那你只是在给自己挖坑埋雷。 有没有一种可能，你装不上 openclo， 那 是 openclo 在 保护你。首先，这玩意儿和过去那些 steam 袋装、花钱装系统这些传统派的付费安装服务完全不一样， 安装成功还只是万里长征刚开始的第一步，后面的使用门槛其实高得离谱。刚装好的 openclo 就是 一个纯纯的白板程序，在它的预设内容里，只有一个名叫 sod 的 md 的 文件是完整的。这个文件只限定了最底层的底线，叫它温和友善，别干坏事。除此之外，它什么都不知道， 他不知道正在对话的用户是谁，不知道你有什么习惯，他甚至不知道自己是谁。这就导致你在指挥他的时候，就像在带一个连 excel 都没打开过的职场纯萌新。比如，我喜欢熬夜，凌晨三点我给他下指令， 今天上午十点提醒我一下，结果你猜怎么着？他直接把我把日程安排到了明天上午的十点。就为了这么一个破事，我得专门教他理解时间格式，教他去判断用户五进里的今天到底对应什么时间戳。他的出版输出几乎全是浆糊。你必须强迫自己拥有极强的逻辑性，把自己当成幼教去一轮一轮的引导宝宝才行。 想要一个张嘴就会给你递扳手的赛博管家？做梦去吧哥们，在他学会递扳手之前，你得先教他什么是扳手。那你说我花点时间好好教，把他教好了总行了吧？不好意思，这龙虾根本教不熟，你给他下的指令可能随时都会被忘掉。 前几天 mad， 他的安全总监都翻了车，他本想让 openclo 帮忙整理一下邮箱，帮忙看看哪些邮件是可以删的，哪些邮件是自己要看的，还特别叮嘱让 openclo 只能先看看邮箱，不能操作。 是没想到自己油箱里的邮件实在是太多了，直接触发了 openclaw 的 上下文压缩功能。结果这一压就出问题了，模型把上面那句只能看看不能操作给直接忘记了。 然后 openclaw 就 开始了原地发疯，删起了它的邮件，不管怎么喊停也停不下来。另外，这个龙虾生活的网络环境也是凶狠异常。大家都知道 openclaw 之所以好玩，是因为社区里有无数开发者写了各种各样的 skills 插件，你想让它干嘛？丢个链接让它自己装就行， 看起来很爽很简单是吧？咱再也不用从头教 ai 怎么解压压缩包了。但问题是，你装进去的这些 skills 真的 安全吗？网络安全公司 corei security 研究了一下，结果发现在龙虾应用市场里，超过百分之十的 skills 都有问题，可以说是一不留神，可能你电脑里的隐私信息就会被 open clock 给陷入个底朝天。 我之前让自家的小龙虾去论坛上冲个浪，结果随便一刷就撞到了，一夜暴富了呀！ 并且现在的 openclaw 根本不是什么成熟的消费级软件，它就是一个充满 bug 和安全漏洞的实验品，整个项目里的 bug 和安全漏洞多到数都数不过来， 随手一搜就能搜到一大堆，甚至连官方都发布了 openclaw 的 安全风险提示。总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那 它可以说是不管是系统 bug 还是提示攻击？或者是小龙虾自己发疯，它都有无数种姿势，能把你电脑里的隐私底裤给扒的一干二净，而且它发疯花的还是你的钱。 open globe 可不是装完就能免费白嫖的东西。这只龙虾，每一次它帮你干活、思考，甚至只是挂后台监听你的指令，都会疯狂地燃烧你的钱包。 腾讯那边的免费安装欧盟 club 活动，前脚刚办完，就有人发帖说自己免费的额度已经给用完了，一天不到就倒欠了十几块钱。海外甚至还有网友睡了一觉，发现自己刚充了二十美元，就被这小龙虾给霍霍光了。 小龙虾把这笔钱拿去干啥了呢？拿去！每隔半个小时叫自己起床一次，然后思考一下我是谁，我在哪，我要干什么这些低级的问题，每问一次消耗十二万头啃，差不多就是五块人民币。所以在这个荒诞的循环里，真正赚到钱的大概率，根本不是拿着 open call 准备大干一场的。 你是那些在淘金热里卖水和卖铲子的人，甚至可以说，这场淘金热里最大的铲子厂，就是那几家卖大模型的 a p i 巨头。说 说实话，很多人想冲 openclaw 的 需求，也并不是真的有啥大项目偏要爱来帮忙，而是属于一种典型的措施恐惧症，也就是大家最近经常刷到的 fomo。 但化解这种赛博焦虑的解药，往往很朴素。正如冬泳怪哥说的那样，消除恐惧最好的办法就是去面对恐惧。放在 openclaw 这件事上也是完全一样。你对这个东西感兴趣，觉得它会改变未来，但应该做的绝不是赶紧掏钱找黄牛代劳，假装自己已经上车了。既然你认为它代表着未来的方向， 干脆就花个周末的时间亲自探索一下他的能力还有边界。哪怕你是个完全没超过代码的小白，哪怕你需要把终端里报的每一行错都复制到搜索引擎里去找答案，哪怕被卡在某一个环境配置上整整折磨了一个下午，这个跌跌撞撞去驯服这个小龙虾的过程才是最有价值的东西。 最后，如果你看到这大伙还是想试试 openclo， 我 们也给大家一些使用 openclo 的 安全小建议。最简单的一个就是信息隔离。为了保障自己的信息安全，我强烈不建议你一开始就把这玩意儿要装到自己的主力电脑上。不过 openclo 几乎不吃硬件资源， 你家里吃亏的 n 年老电脑都能跑 openclo。 所以， 如果你既不想泄露隐私，也不想花钱买云服务器的话，可以用家里的老电脑先试试。 其次就是在装陌生的 skills 之前最好做下安全审核，可以先装个 skill vader 来做个安全审查，这就相当于给你的 open globe 装了个火龙杀毒。 最后，建议大家装完 open globe 后，可以在服务器里再装个 cloud code 或者 codex kimi code 的 这些软件。用 open globe 的 时候，遇到问题先问问他们，绝必比自己捣鼓要方便得多。

这是一个可以让网上那些 openclock 部署卖家集体失业的神器。今天要分享的工具是 这个开源工具，它把 openclock 原本复杂又繁琐的安装流程直接封装成一个安装包，而且还给你内置好五十多个 skills， 各种工具可以实现一键接入，帮你统一管理，甚至你还能给他设置任务，让他定时定点给你打工，真正做到装完就能用的唯一真神，让你实现安装小龙虾不求人！

最近 open core 真的 火出圈，有人甚至愿意花大几百找人上门安装，这让我瞬间想起了去年被康费 u i 支配的恐惧。看着全网都在吹它多强大，结果自己一上手， 满屏的花式英文报错和像蜘蛛网一样的连线，直接让人怀疑人生。也正是因为这个，去年我做了款傻瓜式的 ai 渲染器，帮助大家玩 ai。 而今天，我们带着它的升级版意外 ai 桌面端来了。 采用全新的无线画布设计，配合大模型的 agent 能力，让 ai 帮你自动思考如何做图和修改。摒弃了传统的提示词的玩法，来到画布页面，只需要把素材丢到画布上， 然后在右边用大白话告诉 ai agent 你 想要什么就行。例如告诉他帮我生成一个简约风格的卧室设计效果图，他就能迅速帮你优化提示词了，并自动帮你搭建、调用工作流，最终生成这样一张精致的效果图。其 是底层原理就是大模型加上 comfyui 的 底座，你看到的界面是这样的，实际上内部的界面是这样，就是你们熟悉的 comfyui。 但我们雇了一个指挥 comfyui 工作的大模型专家，由他来决定到底调用哪个流程， 什么时候调用。也许你手上有几百个 comfyui 工作流，真正用的时候完全不知道该用哪个，但现在你只需要说人话，大模型专家来帮你决定并自动去使用。我们再看个例子， 比如要将图片中的主体抠出，在画布中直接选中图片进行自动抠图即可。将抠出来的素材像这样与另一张风景图片一起选中，告诉 ai agent 拼图就实现了对话式的 ai 改图。要是感觉图片中少了些什么，先别急着重新生成，直接选中图片，选画笔工具， 用你的灵魂画手涂鸦出大致的轮廓，告诉 ai aj 你 在画什么， ai 就 能将涂鸦代表的素材完美 p 到图片上。还有像这样的风格迁移、细节修复等等，对于无线画布来说更是不在话下。到这，相信有些眼尖的设计师朋友也发现了，这不是跟国外那个九十九美金一个月的设计神器某二 t 差不多吗？没错，但我们是免费的。 肯定有人会问，凭什么免费？是不是要割韭菜？这是真的冤枉。之所以免费，是因为 y 桌面端用的是你家电脑自己的算力，我看到太多设计师 花了大几千甚至上万配了个性能不错的电脑，然后每个月还要去各种 ai 网站充几百块钱的积分升图，家人们显卡放那不用都要生灰了。一歪桌面端的目的就是榨干你电脑的闲置算力，让你的显卡真正为你免费打工。 当然，如果你的电脑带不动也没关系，我们还提供了云端部署的快捷入口，租用云端服务器按用量计费，这同样也要比直接在 ai 网站上冲积分要划算很多。当然，这次的新版桌面端依旧保留了 ai 全球搜灵感的功能，二十四小时利用 ai 去寻找最美的灵感，方便大家使用以后就能看到好看的图片， 直接在画布上开始创造了。最后我们再聊下到底怎样才算是一款好的 ai 设计工具。经过和无数设计师朋友交流后，我想说，一款好的 ai 设计工具应该是让用户能轻松上手，而不是宣称自己有多么多么强大的功能，却要用户花大把时间精力去学习。这 就像现在很多人在吐槽，不会安装 open class 的 人其实根本不适合 open class， 他 们已经在找人上门卸载了。简单好上手，这也是我们开发 evi 桌面端这款产品的初心。我认为设计师应该把宝贵的时间投入到打磨创意上，而非浪费在不属于自己专业的领域。同时，目前 ai 发展迅速， ai 工具应该是开放的， 能兼容各类 ai 大 模型和工作流，这也是这次 evi 全新版本的最大亮点，包容一切，同步进化。后期我们会为 evi 桌面端更新更多、更强、更好用的功能，让每一位设计师都能自豪地说出，我们不用养龙虾，我们设计师有自己的 ai 工具。也希望各位观众朋友点点关注，一键三连跟我们一道见证！

二分破，也就是龙虾，安装好后，可以控制你的电脑自动打开软件帮你干活。今天我们再来实测一下，看它到底好不好用，我会给大家一些提示词，让我们看它的干活效率。第一个提示词，去网上搜索关于 ai 自动化的资料，然后帮我写一个关于 ai 自动化的五页 ppt 大 纲， 接着自动打开 powerpoint， 把内容一页页填进去。 ppt 要美观好看，能够用于演讲。 哇塞，看到了吗？午夜 ppt 内容充实，设计精美，演讲直接能用！再来一个，新学期必备！放好，在桌面上建立一个 folder， 叫做 school， 然后里面立好更多的 folders， 分 别命名为我的五个学科， english、 science， math digital technologies， commerce， 方便我以后管理好资料。 一眨眼，桌面上 school 文件夹里面五个学科整整齐齐，是不是超贴心？有了二分课，你只动嘴，电脑跑断腿，哈哈哈，还想帮你干啥？评论区告诉我！点赞关注，下期见！点赞收藏关注！

这可能是目前最像产品的 openclaw 桌面端。 openclaw 本身能力很强，但它一直有个问题， 更像工程项目，不像普通人愿意天天打开的产品。而 nexo 这次 v 零点一点六补得恰恰就是桌面端最难做的那层。开机动效，自动更新后台模式，再加上启动速度从二十二秒压到七秒，你会发现它已经不是在做一个演示客户端， 而是在认真网长期可用推进。更关键的是，它背后接的是整个 openclust 生态桌面端一旦把这层接稳，意义就完全不一样了。 所以我觉得 nextu 最值钱的不是多了什么功能，而是它开始让 openclust 变得更像产品了。认同这个判断的点个赞，想看我继续拆打 next， 借条先收藏。

大家用小龙虾用 open curl 的 时候，有没有发现一个问题，它没有办法进行桌面 ui 的 操作，只能在这种浏览器界面进行操作或者收集信息。但是在国内跟国外不一样，比如说各个平台，它的操作都是非常闭塞的，比如说微信，你是没有办法进行操作或者执行的，但是我们的很多工作或者生活都是在微信上面， 你要做的话就完全没办法能够实用下来。所以说今天给大家分享两个项目，一个项目是这个 torx， 也是昨天我已经分享过的，今天给大家实测一下，它这个速度会比较慢啊，直接进行 u u i 操作， 我们直接让它，比如说之前我已经执行过一次，我直接再让它执行一次，它这个速度会非常的慢，因为它是 u i 界面操作的，后面我可能也会做一个开源的项目，看能不能解决这个问题， 把它有些固化的东西，能不能把它做成 r p a 的 方式，它的速度就会快很多。进行录屏操作，然后加 r p a， 加这种 ui agent 的 方式来解决这个问题。 今天就给大家演示一下怎么样能做这样一个，呃，能做 ui 界面操作就行了。再就是还有一个 agent， 我是 用的这个 agent s 啊，它是第三个版本，它在这种 ui 界面操作上面， os word 这个排行榜单，它是定义的水平，所以说我直接用的这个框架来使用的，我刚才用的就是这个框架，因为这个没办法支持这个 windows 的 操作，它是默认使用的这个 mac mac os 的 电脑， 所以说我没有用这个，这个跟这个是没有本质区别的，甚至这个它的商业或者说齐全度会更高，但是它会非常的轻便哈，它就是一个 c o i 的 方式，你可以让 cloud code 把它扒下来，然后写一个脚本，让它能正常执行。然后你再告诉 open curl 五，或者你直接让 open curl 五去先测试一下这个项目能跑通了之后，你再让 open curl 五把这个项目给它打包成一个 skills。 但是它有一些问题，就是我是用的这个 kimi k 二和这个通信千问三点五， 它这个东西还有点 bug， 就是 kimi k 二它是零到一的，这个做了缩放的一个定位，比如说它这个幺零八零乘幺九二这个呃幺九二零的像素，但是它输出的不是具体的像素点，而是一个压缩了的，所以说这里还是有一些坑，大家可以稍微微改一下， 会更加准确啊。这个用 open curl 或者说 cloud code 改可能会更加好一点，然后 给大家看一下，然后你让它打包成 skills， 加载到你的 open curl 里面就可以了。 ok， 我 们来看一下它执行的过程。 ok， 它已经点到这了，还正在输入了已经。它的速度确实是很慢，因为它要有非常多操作，首先它要 去截图了之后点哪一个他也去，点了之后又要截图，又要上传，上传了之后又要看一下是否下一步应该做什么操作。而且他的这个框架或者这两个框架他都是两个模型，一个规划模型，一个执行模型，所以说他速度会慢到离谱。而且我们这个是云端的模型， 一个这样的截图下来大概是一兆多，所以说你上传云端也需要时间，他理解又需要时间，所以说就非常的久。 但是我想了一个这个解决方案啊，用的 r p a 的 方式，后面如果成功的话给大家做开源，大家也可以关注一下。可以关注一下我啊，可以看到他已经发出去了，下面应该他会有回复了，等一会他应该就可以回复了。 其实本质上就是你先把这个骑起来，可以跑了，这个脚本可以跑了之后你就把它放在这个 open curl 里面，然后你让 open curl 去配一下就行了。 那你用 cloud code 去配 open curl 也好，还是用这个 open curl 去配 open curl 也好，两个都是可以的，但是最好有两个把它分开，一个坏了，你还能用另外一个去修复一下。所以说这个东西还是有点问题，可以看到结果已经执行完成，约二点五分钟就发了一个， 呃，给我女朋友发了一个，爱你哦，呵呵，就大概是这样的操作，其实他的这个能力还是非常强哈，他 kimi k 二的这个能力都非常强。在 osword， 他 kimi k 二是拿到了 soata 的 水平的，我们可以看一下他这个评测的能力，他用这个基准 是能达到人类的平均水平的。七十二，如果用现在更好的模型的话，应该是比七十二差不多吧，应该还要少一点，因为他这个是多次实验的，他是另外一个版本，但是是要高于这些其他的一些版本模型的。 但是它是用了两个模型啊，一个是呃规划模型，一个是执行模型。但是像现在 kimi k 二它的性能非常好的情况下，你可以让 cloud code 给你改一下，把它改成统一用一个模型，它就没有办，没有必要去两个模型再错切换了。 还有就是它那个模小的执行模型，它默认使用的本地模型，你统一让它用一个模型就可以了。 ok， 这个就是今天的一个分享。

一个开源项目，三个月干到 gitlab 第五名，把苹果 mac mini 买到，全网断货，创始人直接被 openai 抢走了。这个项目叫 openclo， 一 只龙虾，一个 ai 智能体。简单说就是你在电脑上装一个它，它就能帮你收邮件，排日程，写代码，刷网页，什么都能干。 关键是它是开源的，代码全公开，跑在你自己电脑上，数据不出门，它有多火呢？八十四天， gitlab 上二十万颗星，现在已经二十一点四万了。 它现在是 get up 历史上增长最快的软件项目，没有之一。更离谱的是，它直接把苹果 mac mini 买断货了。因为跑这个东西需要大内存，所以全球即刻一窝蜂去抢 mac mini。 店员都蒙了，问顾客，你们最近怎么都来买这个？是什么 ai 的 事吗？高配版已经排到三月份了，黄牛都开始加价卖了。创始人叫 peter stenberg， 他 之前自己开了十三年的公司，做 pdf 工具，退休了三年， 结果二零二五年底复出，一个周五晚上随手写了个小工具。三个月后， sam 奥特曼亲自打电话，扎克伯格也来抢人。 最后他选了 open ai， 条件是 open core 必须永远保持开源。他自己说了一句话，特别牛，我不是为了钱，我要的是改变世界，而且要好玩，这就是硬核程序员的浪漫。代码写得好，连 open ai 的 ceo 都追着你跑，你觉得 open core 能不能干掉百分之八十的 app？

mclu 最强外挂，其他 skills 爬起不到的数据由我 scrapping skills 来进行抓取。我们先来看看这个 skills 它到底留在哪里？最后我们来实操看一下它的一个整体效果到底如何。 这个 skills 它不仅能够穿透各种防爬的一个网页护盾，同时它还能把网页的一个原码给扒下来，然后把它进行清洗为干净的一个结构化数据。这个 skills 已经在 github 上面已经收获了二十六点七 k 的 一个 stars， 它主要有如下四个特点，第一个，它能够完美的模拟最起码的一个浏览器的一个指纹和操作行为，可以帮 oppco 呢去开箱即用的绕过这些阻拦。第二个， 还有一套智能的自适应算法，即使网站为了防爬或者是为了换新视觉而打乱了 h t m l 的 一个结构，它都能够重新精准定位。第三个，这个框架这样的内存真的非常小，所以即使你手头上只有一个吃亏多年的笔记本，或者是出一个入门的一个服务器，你都能够轻松的跑起来。第四个，它还有一个记忆功能， 即使你偶尔遇到了一个断网或者是突然断电，它都能把你爬取的一个进度保存下来。当恢复了一个电源啊或者是恢复了一个网络，它都能够无缝衔接的重新继续它的一个任务，完全不需要你人工的去进行重启。最后我们来实操一下，我们还是使用 charles studio 里面的一个 open cool 安装的一个方法呢，我在之前的视频也有讲过， 我们直接在这个 open crawl 里面跟他进行描述，说使用 scraping skills 去帮我们爬取某网站的一个数据，然后告诉他我们需要爬取的哪些字段呀，以及保存的一个本地路径，可以看到它经过一系列的一个分析，最终是成功的把这个网站的一个数据爬到了一个本地目录上， 然后我们打开本地目录也能成功的看到这个爬取来的数据，然后我们打开这个数据，结果我自己也验证过了，这个链接以及对应的书名都是一一对应的，所以这个 skills 我是 觉得很不错的，大家可以去试一试。

今天给大家介绍一款我自己修改出来的 opencloak 桌面端 gui 软件 stefancloak， 它是基于开源项目 cloak x 做的。大家都知道 opencloak 后台原本只有网页端，很多操作用起来其实没那么顺手， 所以我做了这个桌面端来解决这些问题。它不只是一个助手，它把多个 agent、 模型、技能频道还有任务都整合进了一个本地桌面应用里。 先看首页， welcome 页现在不只是一个欢迎界面，左侧还整合了绘画管理，你可以直接按 agent 查看历史绘画，也可以筛选绘画，控制显示数量，清理就绘画， 这样在多 agent 的 场景下就不会因为历史记录太多显得很乱。聊天页是日常使用最核心的部分，这里不是简单问答，而是一个真正的工作区。右上角可以看到当前对话对象， 同时还能看到上下文容量显示，这样你就能判断当前绘画是不是太重，避免上下文过长影响回复质量。 模型业用来统一管理模型提供商，你可以接入不同模型，比如 gemini、 g l m 这类能力，后面也可以按照自己的使用场景分配不同模型，这样整个软件就不依赖单一模型，它更像一个可切换、可扩展的模型控制台。 agents 业是这个软件最核心的地方，因为 stefan 库奥不是单 agent， 而是多 agent 协助结构， 比如 main 负责日常对话， stefan 负责核心调度和验收。 dev content， ops 则分别承担开发内容核运为直能 点进 agent 设置之后，你可以看到每个 agent 都能独立配置，包括 agent 名称、模型、上下文容量，还有它归属的频道。这里的上下文设置不只是写在配置里，在实际聊天页右上角也会同步显示出来， 这样你在对话的时候就能直接知道当前 agent 的 上下文容量情况。技能页相当于给 agent 扩展能力的地方， 你可以把技能理解成可插拔的专业能力模块。装上之后， agent 不 只是会聊天，它还可以按技能定义去完成更具体的任务和流程。 频道页解决的是怎么把 agent 接到外部平台这个问题，比如你可以把它接到非书，这样桌面端的 agent 不 只是在本地使用，它还能真正进入团队，协助场景里对接外部消息和群聊工作流。 定时任务页让 ai 不 只是被动等待提问，你可以让它按时间自动执行任务，比如定时巡检、固定汇总、自动提醒，或者周期性处理某类工作。这样一来， stefan 克奥就更接近一个自动化工作台，而不只是单纯的聊天工具。 这个场景是我最看重的地方。在非书群里，不同 agent 可以 用不同身份分别发言，比如 stefan 负责分发任务和验收结果， d f content ops 按各自直能写作， 这样你看到的就不是一个 ai 在 自言自语，而是一个真正有分工的 agent 团队。 所以 stefan cloud 的 核心不是做一个更花的聊天界面，而是把多 agent 模型、技能频道还有自动任务整合到一个桌面端工作台里。

openclaw 火了，但有个问题，对话异常就失忆。 memos 是 openclaw 的 记忆插件， token 消耗省百分之七十二。有四大核心功能， 第一个核心功能，自动技能沉淀，把成功的操作流程自动生成 still m d 和脚本。第二个，团队记忆共享，多个 agent 可以 共享经验，一个踩过的坑，其他不用再踩。 第三个，本地存储数据，存在本地 sq lite 数据库不上云，安全可控。第四个可是画面板， memory viewer 管理界面，提供六大功能，页面一目了然。 比如部署项目，踩了十几个坑， memos 会自动复盘生成技能，下次五分钟搞定。 下次再遇到类似场景， open claw 会直接调用技能，五分钟之内就跑完。更棒的是，如果后续发现了更好的方法， mammals 也会自动更新对应的技能。真正值得一用的是团队记忆功能， 每只龙虾依然保持记忆隔离，避免污染。但那些被标记为共享的经验，如调试方案、部署步骤最佳，实践会自动沉淀到团队的知识中。梳理 这样一个虾踩过的坑，其他虾就不用再踩第二遍，通过语义检测，把技能直接调出来用。 另外，技能还能直接共享给其他龙虾，不仅能调用，还能继续优化迭代，让整个军团持续进化。 memos 提供了可视化管理面板， memories 时间线浏览、羽翼搜索、 task 任务列表结构化总结 skills 技能管理版本，可追溯 analytics 读写统计活跃度、图表 import 一 键迁移、原生记忆 settings 系统配置、模型选择。部署非常简单，六十秒搞定。第一步，安装插件运行 openclopdins install at mantensor slash memo slide openclopdins 第二步，启动网关运行 openclopdins 第三步，浏览器访问幺二七点零点零点幺冒号一万八千七百九十九 未来的竞争拼的是经验积累， memos 让这件事变成现实 github github 点 com 斜杠 emensor 斜杠 memos 官网 memos 点 open em 点 net。

大家好，欢迎来到我的频道，今天这期全是干货，咱们继续来挖一挖 open claw 这只小龙虾的潜力。上一期我给大家盘点了入门必备的十个 skill， 反响很热烈，但很多朋友装完之后问我，除了那些还有没有进阶一点的 skill？ 必须有！ 今天这期视频，我就从 clubhub 的 一万三千个插件中找出十个实战性拉满的神级 skill， 每一个都是提升生产力的利器，全程无废话，直接上干货。首先第一个， tively search 联网搜索，这个 skill 可以 解决 openclaw 最大的痛点，信息滞后。因为 openclaw 默认是没长眼睛的， 知识停留在训练那一刻，装上这个，他就活了。你可以直接问他今天特斯拉股价多少，或者二零二六年 ai 融资大事件，他能实时联网解锁，返回给你的不是一堆杂乱链接，而是整理好的结构化数据，做调研，查资讯，一秒破局。其次第二个， webautopend 网页操盘手。 这个 skill 让 opencore 长出了双手，你懒得动的重复劳动交给他，比如让他自动登录后台下载昨天的销售报表，或者帮我定时去某网站签到。 他能操控浏览器替你填表单，点按钮抓数据，相当于你雇了一个二十四小时不睡觉的网管。第三个， lostless claw， 永久记忆。用过龙虾的都知道，对话一长他就忘，这很烦人，但这个插件是真正的记忆神器， 它的原理不是简单的压缩，而是把你所有的对话都存进数据库，生成摘要。哪怕你聊一个月，回头问他还记得我上个月说的那个项目计划吗？ 他能立刻调出原文给你看，记忆永不丢失。第四个， github manager github 管理代码仓全能手这绝对是程序员的好帮手，装上它，你的龙虾就能直接接管你的 github 仓库。你可以直接吩咐它看看这个 pr 的 改动有没有 bug， 或者给那个医术写个回复， 它不仅能看，还能帮你管理分支，合并代码，就像一个不要钱的 senior 程序员在帮你盯着代码库，省去了来回切页面的麻烦。第五个， auto schedule 日历管家，职场人的救星，把这个 skill 绑上你的谷歌或者苹果日历，它就是你的私人秘书。 你只需要说安排下周二下午三点和技术老大聊一下预算，它会自动检测你那个时间段有没有空，然后创建邀请，甚至能帮你给参会人群发邮件。 第六个， code execerer 代码搬运工对开发者来说，这个 skill 是 神器，以前的 ai 只会给代码，你得复制粘贴运行。 现在你直接跟他说，写个 python 脚本，把这文件夹里所有的 jpeg 转成 pang， 它写完自己就在你的电脑上跑起来了，真正的即写即用。第七个， clawmail 邮件助理 如果你每天被邮件淹没，让他帮你处理，你可以说检查收件箱，把标题带紧急的邮件摘要发给我，或者给张三发个邮件，就说附件收到了，谢谢。他不仅能读，还能替你回，处理杂事，效率极高。第八个， work summary 日报生成器打工人最头疼的周报月报教给他，这个 skill 能自动扫描你这一天都修改了哪些文档，运行了什么代码，浏览了什么网页，然后直接生成一份格式工整的工作总结，老板看了都得说你细心。第九个， r s news r s s 雷达信息减防终结者 装上它，你可以把全网你关心的博客、科技媒体的 r s s 员丢给他，每天早上让他给你推送一份今日必读清单，不会漏掉任何一个你关注的领域动态。 最后一个， stock watcher 金融钉盘侠炒股或者定投的朋友看这个你可以设置规则，比如茅台股价跌到一千四百以下就提醒我，或者每天收盘后给我发一份持仓股的涨跌复盘，不用时刻盯着盘面，让他替你盯着 好了。以上这十个 skill， 足够把你的 open core 养成全能战士了，大家直接去 github 或 clubhub 上下载就行。下期视频，你们想看什么？是 skill 的 深度联动玩法还是怎么？自己动手开发一个专属 skill 评论区告诉我，关注我，带你玩转 ai， 我 们下期见！

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！

现在的 ai 就 像当初智能手机刚出来的时候一样，这个趋势是有增无减。 open call 目前就是 ai 里的头号种子，我作为深度体验用户，必须跟大家坦诚聊聊，它真的很强，但未必适合所有人。我自己用了这么久，还是做了取舍，原因有三个。 第一，钱包真有点疼，他就是个 token 消耗王，处理同样的任务，比如运营我某书、某音和公众号的那些稳定工作流，用 open crawl 跑起来的成本直接是我原来老方法的四到五倍，这长期下去谁顶得住啊？对我来说真有点吃不消。 第二，权限。第二权限就是把双刃剑，安全感得拉满，他能力大，能操作的东西太多了，这就意味着有权限过高，执行出格的风险，我可不敢把它放在主力电脑上乱跑。现在他被我牢牢关在独立服务器里运行的。 第三，数据的门必须看紧，隐私，这关不好过，他要上网查资料、搜信息才能做事，这就涉及到把需要的数据位给他的问题。公网数据还好说，但要是涉及到我合作企业的私密数据，那坚决不行，比如财务报告、内部运营分析这些敏感资料，想想都冒冷汗。 所以我现在是怎么搭配这些神器的？主打一个各司其职 open claw， 我 让他干外线情报工作，监控爆款商品信息，盯死竞品价格波动，追踪行业趋势风向， 这些需要全网爬取，还得智能分析预测的工作，简直是天选。打工人效果就是比普通工具更准更省心。当然，烧 token 也是真的狠，但该花的钱还得花。 主力军还是他们老组合，稳如泰山，处理敏感的企业定制任务，特别是带本地或私域数据的，还有做我熟悉的固定运营流程， koode 加上 n 八 n 工作流，这套组合拳现在还是我的主力军。为什么？ 因为可控、安全，而且运行成本低，大家的工作模式都不一样。那你呢？你主要会让 openclaw 帮你处理哪些工作？是想用它搞创作，写内容，做大数据分析？还是像我一样专门当行业侦察兵？别藏在心里， 评论区分享下你的计划呗！如果觉得我这波坦白局对你选工具真有帮助，点赞收藏绝对不亏！感谢关注，咱们一起进化！

oppo clou 和 clou 有 什么区别？今天和大家分享一下我这一个月使用 oppo clou 和 clou 的 一个真实的一个体验感的一个差别。从我的角度上来跟大家分享一下这样产品对我来说有什么样的一个区别和一个侧重点。首先 oppo clou 的 话就是我们所熟知的养龙虾，因为这它 clou 的 话中文意思是龙虾的意思， 而 clou 的 话是国外的人工智能公司 snoop 所推出的一个，也是 iphone 在 中桌面本地可以帮你桌面去完成一些写代码相关任务的一个 的一个 a 卷的产品的一个智能体产品，所以这两个产品都是定位为桌面级的智能体，他都可以帮你完成一些智能在桌面上面需要电脑操控或说需要电脑执行一些代码的一些权限和执行的一些能力， 然后去完成一些，比如说你让他帮你写代码，或者你让他帮你改 ppt， 你 让他帮你写什么一些作业，都可以让这两个产品去帮你完成。 那这样产品有什么差异点或者不同点吗？这也是很多小伙伴所疑惑的，特别是使用还不久的小伙伴所疑惑的。在我深度使用一个月之后，因为我是从事 ai 的 行业的，所以话我上班使用，下班也使用，所以我深度使用一个月之后的话，我的真实体感是 克拉克，他更像一个理工科学生或者理工科的一个外包工程师，你你有一些理工科的一些 呃需要任务都可以直接丢给 colco 去执行，它作为一个成熟的外包，它可以很快，并且它带带有一定的它的上下文能力，去帮你解决一些你理你理工科所遇到的一些问题，包括一些程序写代码呀，像这类的一些问题， colco 都非常的成熟，可以帮你去解决。那欧，那欧盟 colco 更像什么呢？它更像是一个 实习生，它更像是一个文科类实习生，它相当于就相当于是一个你雇佣了一个 大学生，就每个月给三千块钱，然后他坐在你的公司电脑面前帮你执行一些文件的操作，打开浏览器搜索的一些操作，然后就这里一些文件夹的操作，就填填表的操作。所以 openclaw 它更像是个实习生的原因是因为它一开始是不带一定的专业性的上下文的，它相当于只是调用云端的模型，它本地的的一些 memory 啊， skill 啊，都是你要从零开始去慢慢培养的， 所以话，就，所以话你不能期待一开始就让你的 open class 你 的龙虾可以完成一些，呃，就是你认为比较简单可以完成那些任务，你需要一步步知道他说他怎么样完成，然后他才会学习下来以后，然后把它记录到他自己的 skill 里面，然后再下一次这次新手他才会比较快的去完成。 我举个例子吧，就比如说，呃，我要让我的龙虾每天上午九点给我汇报一下当天 过去二十四小时的一些 ai 的 一些新闻，那你第一个步骤是要打开浏览器，然后去搜谷歌，然后搜什么样的关键词，然后你要去浏览，然后你要去整理，那不行，你要自己去判断， 就是就是这新闻是不是真实，然后并把记录下来以后，然后再汇送给我，就这一系列的操作，就我们所说的 skill 就是 一个执行的一些经验的一个流程，然后你需要带这个你的 model 去过一遍，然后他把记录成 skill 以后，他第二次才能比较快的去完成他，所以他更像是个文科类的实习生， 然后你让他去完成一些比较复杂的代码的能力的话，那这个很考验你的你的 microsoft 背后所接的模型是不是有具备这方面的能力，如果你背后的所接的模型就是 cloud， 就 cloud 十点六，那肯定是没问题的。但如果你背后接的模型是比较就是就智能程度比较低的模型的话，那你让他写一些理工科代码是很难去写的。 所以就类似一些写代码的活话，我一般都会给 cloud code 去完成，然后类似一些每天像天生的小秘书一样帮我整理一些 ai 新闻啊，帮我整理一些文档啊，那我会给我本地 的办公类的区别，所以话我更会把办公 code 当做一个文科实习生，然后把 cloud code 当做一个理工科的一个外包成员，然后去去对待。所以话我的心腹还是办公 code 当做一个理工科的一个外包成员，然后去去对待。所以话我的心腹还是办公 code， 因为他是一个隐私的一个文件，我都会给办公 code 去帮我处理，然后 然后就对于一些工作啊，还有工作还就还这么多写代码的事情的话，我会给 coloco 帮我去一次性搞定，或帮我去查一些 bug， 或去帮我去写一些就临时的一些脚本，它还是这样的一个平衡， 对，然后，呃，就除了这个体验上的区别之外的话，就 umclock， 它有 umclock 一 般没具就不具备，功能是它具备这个记忆能力，就是它 umclock 它除了会自己去 skill 之外的话，它也会去记录下来每天和它的对话里的一些内容，然后它相当于就是养成系 的一个形式，所以大家都说养农家嘛，他不仅会去 skill， 他 也会记录你每天和他对话的内容，然后储存他的记忆的文件夹里面，然后需要时候他就会读出来，然后去记忆的记忆，然后和你去做一个回答，然后 coloco 的 话他更加是一个临时的外包成员，所以话他不太会记录以前你和他的一些对话信息， 而且你 coloco 话他可能是包月的，所以话你过了这个月你的续费就没了，所以话 coloco 话他更加是一个云端的一个外包的一个执行者的一个存在，然后 coloco 话相当于是所有的一些记忆啊 skill 都是存在你本地的，你更感觉他是并来说是一种归属感， 所以话就在这块区别的话，我也更会把更多时间去和我的 mcl 去做交流，因为我和他交流以后，他可以把我和他交流的信息给沉淀下来，不会让他消失，这个价值可以沉淀下来，就不会因为 klo 的 然后就跟他说把以后他忘记了，然后就 就这个内容就是信息，就是价值就消失了，所以大概将哪个区分？所以他，下次现在我大概就总结了一下 mcl 和 klo 对 我的一个差异点， 对，好吧，那我们下期视频的话也会进一步的去分享一下，我在 omcrow 上面去做一个多智人体的一个体验啊，因为现在比较流行，然后通过就 omcrow 去搭建一个多智人体的一个团队。比如说 你要去做一个 ai 运营，那你就要去做每天的信息的一个收集爬取，然后每天，然后你还需要有一个小题的一个 agent， 然后去每天信息爬取，然后去做选择题， 然后你选定完之后还需要一个写作 a 卷，然后就把你所就记着的选择题和这个背景的一些信息，把它写成一篇文章，然后去发，不管小红书啊，还是把它转成音频视频发抖音也好的，这写手也需要这个写手的一个 a 卷存在。所以你往往完成一件事情的时候，你都需要一个独自问题的一个团队去完成， 所以话现在也比较流行我们可能去搭建自己自媒体的一个团队，我下视频可能会讲一下这多自媒体的一个团队的一个搭建的一个体验和一个要点和他的一些优缺点吧。好吧，那这件事情就这样子打完了。