openclaw怎么读头条内容

openclaw 访问小红书，抖音总被拒？这个十 k star 的 开源神器零 api？ 很多人用 openclaw 的 时候都遇到过，让 agent 去访问小红书抖音这些网页，直接被拒绝。 今天推荐这个开源神器 agent rich， 不 需要申请任何 api， 只要提供平台的 guppy 就 能帮你打通。这个项目支持十五个平台 网页， b 站抖音小红书微博微信公众号全覆盖，背后全是开源组建。读网页用 gina reader， 抖音用 m c p 服务小红我把整个安装过程整理成了一份详细教程，感兴趣的话关注我，评论区已经帮你们。

大家好，我是根古，告诉大家一个好消息，本地大模型的玩家春晚来了，欧拉玛 v 二点零正式上线，支持吉米莱四，这次最大的更新提升就是速度，内存优化后加载接近快百分之五十，基本做到回车即响应，本地推理体验直接起飞，而且支持超大的上下文， 写代码，读长文更稳更准，做任务也不卡，性能直接拉满。别再去用云端了，赶紧升级把 gmail 是 跑在自己的电脑上吧。给大家讲一下如何更新啊。首先第一步要更新你的欧拉玛，这个直接就在这个 set 里面，可以直接去更新啊，如果你不是最新的话，它这里会显示 update。 第二的话，进入这个欧拉玛官网， 把这个欧拉玛万吉米兰四的二十六 b 这样一个模型输到这个终端命令。行，我现在正在下载，现在网速挺慢的，可能要下载个两小时左右，大概是十七 b 下完了以后，在你这个欧拉玛这里就能出这个模型啊，在这个这个 new chat 里面就会出现这个吉米兰四啊，当然你不需要去切啊。第二步的话，你会用欧拉玛这个命令把它浪起来，对吧？欧拉玛欧拉玛浪起这个欧拉玛 launch 这个 open cloud， 然后你把这个当你下完了以后，这里会多出一个集美的四啊，你把它选上去就可以用了啊。今天晚上我会体验一波，明天会把这个体验效果给大家分享一下。

open cloud 它能够把 scale 和工具进行多部调用，去完成一个复杂的任务。今天就带大家来揭开 open cloud 调用 scale 的 核心能力原理。 好，我们通过这张图来看用户和大模型，大模型和 tool 还有 skill 之间是如何交互的。当用户问一个问题的时候，这个问题丢给了大模型，大模型对问题进行分析，同时他看到了所有的 skill， 我 们知道 skill 有 name 跟 describe 对 不对？ 那大模型根据问对问题，呃分析说需要哪一个 skill， 然后输出告诉这个 啊，选择了一个工具，这工具就是读文件好了，读哪个文件呢？啊？这个大模型告诉他了要读啊，对这个问题有帮助的。一个 skill 文件好了，选择这个 skill 文件之后，读到 skill 文件里边的具体内容了，这时候丢给把内容丢给大模型，大模型就知道了如何使用这个 skill 好了。大拇指是怎么使用这个 skier 呢？啊？它是要调用这个 tour 去执行的，我们目前呃最常见的就是这个调用这个 c r 的 meaning 去执行，也就是 sale 脚本。 好了，这边呢输出大拇指输出了具体使用这个 skier 的 sale meaning， 然后去执行。执行之后呢，得到了这个 skier 里面所指的这个 api 返回的结果，把这个结果再丢给大模型，大模型呢，再去判断说是否得到了最后的回答， 那如果说是最终回答了，那就结束了，如果还不最终回答，那这时候他要再去 这个决定下一次的这个 skier 调用的动作，那比如说他读了下一个 skier 文件好了，然后再去执行下一个 skier 的 动作，然后再把结果丢给他，第二轮结束，好判断有没有结束。 如此反复呢？大约是十轮好了，得到最终的最多是十轮，得到最终的结果，然后就返回了。 好了，刚才讲的是理论，为了让大家知道代码里面是如何对应的，我们用派以拍省代码为例来说明。在程序的一开始呢，会去读所有的 skr 文件，得到 skr 里面的信息。 好了，有了 skr 之后呢，这些 skr 会拼接到这个 system 的 提示值里面， 那这时候看到的 skill 其实就是只是 skill 的 名称还有它的描述而已，那这个 system 呢？ 这个提示词最后会拼接到这个 message 里面， message 呢？里面的塞到这个 system 里面，然后再把历史放到中间，最后放这个最后的问题， 那得到了 message 得到了什么接口？ 好了， message 在 这里， message 最后它要去掉一个 thread completion 接口，我们看它传进去，除了传 message 之外，还传了一个 tools， 看到 tools 大家就知道了，它是一个 fashion core， 对 不对？ fashion core 的 一个功能传到一个 tool， 那 到此为止， skill 跟 tool 都传进来了。这个 tool 是 什么东西呢？我们来看一下。 好，为了配合 skier， 特别是 opcode 当中，为了配合 skier， 它的这个多部调用呢，一般至少会设计两个工具，第一个是读，它是专门用来读 skier 文件的。 好了，第二个工具是执行，一般是用来执行脚本，最常见的是执行 curl 命令。好，这两个工具还有 skill 究竟是怎么交互的呢？我们来看一下。在这个 dial 方式， call 大 模型输出了一个结果，这个结果里面呢，它是有进行了一个判的，对结果进去里面的数据， 首先呢，有一个很关键的，就是他取出了里面的托尔调用好，托尔调用呢，就是刚才我们说的工具好了， 在交互的第一步呢，他会去读这个 skype 文件，读哪个 skype 文件，然后读到 skype 文件之后再丢给大模型。那这边呢， 这个 skier 这个工具执行完之后呢，到最到后面你看一下有一个 continue 对 不对？好了， continue 就是 又回到了这个大模型的翻身扣。 然后呢，这个时候大模型再去决定下面要调哪一个突啊，大概率是这样的，一个调过程，一个是 rate， 然后去执行，然后再 rate 再执行，然后最后做总结。好了，这就是 open class 最核心的多部调，用来以 skill 互动的整个过程，希望对大家有所帮助。

他想把我的账号改成名，给我改名字，我怎么改？我改科技鱼，我改数码虾，我改科技控， 你这个名字，你让我，哎，我想想我要改什么。行吧，上来他就给我改名了。那就改这个吧。 嗯，以后你自己管吧。我不管了， 这直接就打开我的名字，直接就给我改了， 你会改吗？关键是 整半天你改不了。哎我去，还真能改啊。哈哈哈，你不要这样啊， 你别啊， 太吓人了，干呐，快点。 哎，改完了六 六六六， 就是效率有点慢，两分钟了，自己给自己改了个名字。他是模拟人呢，还是说要干什么吧。 提交成功进行审核。应该给我发信息了，告我改好了，你这呢？ 改简介。行，他继续干活去了。 好了，他自己学了一篇这个，然后自己做了一个阅读理解，然后自己要发头条了，就这么干吧，挺好。

让小龙虾用你的声音播报 ai 新闻，今天我就教大家怎么用你的小龙虾，每天给你推送最新的 ai 新闻，并且生成口播新闻稿，而且还能克隆你的声音，生成一段用你的声音读出来的 ai 新闻播课整个过程很简单的，我会教大家 一步步的完成。整个过程呢，我已经写在这里了。首先我们得安装相应的 skills， 比如说搜索 ai 新闻的 skill， 你 可以用 table 或者 brave search， 这两个都需要用到 a p i， 但是呢，他们有一定的免费额度，你可以来到他们的官网，比如说 table 这边呢，你可以在 overview 这里呢，有一个 a p i keys， 你 只要点击，然后呢 随便写一个名字，选择 create 就 可以生成了，比如说我已经生成了，就可以复制它的 a p i key。 那 brave 也一样啊，你可以来到 a p i keys， 然后呢在这边 at key， 随便写个名字，然后选择 vpn 就 可以了， app 就 可以出现，然后也是复制这个 api key。 至于这个 get 笔记呢，我是把深层的 ai 新闻同步收集到这个 ai 日报的知识库里面，丰富我 ai 的 信息啊，到时候 有需要的可以在这边查找。那申请也很简单的，你来到开发者平台，然后呢在 api key 这边点击创建，它会出现 api key， 你 复制一下就行了，但是请注意它只出现一次啊，记得把它保存下来。那怎么样小龙虾安装这些 skills 也很简单呢，你只需要来到官方的 qq 号，然后找到 tiffany search 或者 wave search， 然后把它们的链接复制下 来，来到你小龙虾的一个对话框，告诉他帮我安装这个技能，直接粘贴这个地址，我的 api key 是就把你刚刚生成的 apikey 给大家，然后呢发送给它，它就会自动帮你安装了，非常的简单。 那安装 skills 的 过程我就不一一展示了，就很简单，就直接用自然语言跟它对话就行了。那我们接下来往下讲啊，刚刚我跟大家说了，我需要就是 ai 新闻能够播报出来，并且是用我自己的声音。那在市面上有几种方式啊，比如说 eleven labs open a i t t s， 当然还有我今天要推荐的 q n 三 t t s 这个零点六 b 的 版本啊，那怎么样小龙虾来安装这个 q n 三 t t s 也很简单呐，你直接用自然语言告诉他就行了。那我这里面呢就有一 段要更加就是规范完整的提示词，把这一段丢给他呢，出现错误的几率就会少一点。那 我把这段提示是丢给他以后呢，他就给我反馈，他说呢就是网络问题，所以呢模型下载失败，因为呢这些模型呢，他动辄就是几百 m 或者一点多个 g， 下载下来很需要网络， 所以有一个更好的方法，我就告诉他你把下载两个模型的链接给我，并且告诉我具体放在哪个文件夹，我等一下就帮你下载了。 他就很快给我模型一下载链接，模型二的下载链接，并且呢告诉我放在哪里，我只需要根据他给我的下载链接，下载完呢就放到对应的位置就可以了。那我们手动下载模型已经完成以后呢，就可以开始测试克隆自己的声音了，我让他给我一段文字，我录制好呢，就发送这个语音给他， 然后他就开始克隆了，那由于我的录音环境不太好，那克隆出来的声音也有杂音，我就来来回回给他几次，最后呢就测试了一个更好的版本， 克隆我的声音已经成功。以后呢我又遇到了另外一个问题，就是音频过长，他告诉我呢，由于我的音频过长，所以呢占用内存的时间太久了，就被系统直接杀死了。那怎么解决呢？方法也很简单， 你只需要呢告诉他把音频分段生成，比如说每段不超过一百到一百五十节，然后最后生成完了，合成一个完整的 音频，这样就解决了因为占用内存时长过长，被系统杀死的这个问题。我们还有一个最后的问题需要解决的，就是你生成的音频以后，这里有二十二个小片段，那就是你的文件夹里面有太多的文件了，你可以 再告诉他，就是当你合成了一个音频文件以后，剩下的这些小片段呢，就可以直接删除，你把这段提示发给他，他就会把你 这些小片段删除了，然后最后呢就大功告成了。那我们来回顾一下它整个流程，用这个 base search， tiffany search， 然后来搜索新闻，并且这个新闻还要近三天的，也会生成这个简报，还有口播稿， 最后用我的声音来生成一个播客，并且呢还会清除这些片段，最终还会写入 get 笔记里面，这个就是整个的过程，是不是很简单呢？我最后给大家清一下成品，这是测试的。你好， 我是小虾虾，这是整个成品。大家好，我是小虾虾 ai， 今天的 ai 行业有哪些值得关注的动态呢？ 让我给您汇报一下。首先 anthropic 发布了 clawed code， 你 看就用自己的声音去生成整一个播客，是蛮好玩的。 ok， 以上就是今天的所有分享，有什么问题在评论区里讨论，我们下期再见。

你发现你的小龙虾搜索内容过时，写个文章、引用信息都是瞎编的怎么办？赶紧给你的 open to 装上这个插件， beta search 直接调用某度搜索 全网信息，随叫随到。比如对你的龙虾说，帮我查查最近七天 open to 有 啥大新闻，它直接给你搜出最新热点，还标好来源和时间。最关键的是， 它只搜中文内容，不像某些 ai， 张口就是英文，看得你一脸懵。普通搜索给你一堆链接，自己慢慢翻， ai search 直接整理好摘药， 还告诉你哪条最靠谱。它还支持搜索时间范围随便选，最近二十四小时，最近七天，甚至指定日期找新闻，再也不怕搜到三年前的老黄历。记住 用中文问，他答得更好。说白了，这个插件就是给你的小龙虾撞了一双眼睛。以前他只能靠记忆瞎猜，现在能时时看世界了。写文章不瞎编，做视频有素材，查资料不迷路，这才是真智能助手不会安装，我来教你打开评论区的安装指令， 直接粘贴给你的龙虾即可，按照指引完成安装。好了，今天的分享到此结束了，后续我会分享更多关于 openclaw 的 技能使用，记得关注我，拜拜！

主板敲的响，热点送身旁，每周 ai 头条来干货不重样。最近 openclo 两个月拿下三十万新标，看似是 ai 智能体的普通爆火，实则是 ai 从能聊天到能做事的关键跨越。它能自主管文件、发邮件， 甚至让百万智能体自主社交，背后是 ai 自主决策能力的觉醒。但火的越快，隐患越致命。高权限带来高效的同时，也藏着无法预估的安全漏洞。而普通人对这些风险几乎一无所 知。很多人追捧其潜力，却忽略核心问题，当 ai 具备自主行动能力，我们该如何定义它的边界？马斯克一直提醒，高风险技术盲目推广，终将让用户付出惨痛代价。 这代价不只是数据泄露，更是人类对 ai 控制权的逐渐丧失。潜力再大也要守底线。但这底线该由谁划定？开发者？监管者？还是每一个使用者？这道无标准答案的题，决定着 ai 智能体的未来走向。

open curl 看个新闻直接消耗几十万头肯，很多人以为是模型贵，其实是搜索方式没用。对 open curl， 它默认的搜索链路是什么样的呢？它会启动浏览器，打开网页，输入搜索词，抓内容，再让模型解析网页的最后新闻页，跳转页，一层一层读，网页里头很多的导航栏，各种的标签，其实都是没用的东西，这些东西肯定又慢又费头。肯解决方法就是用 tabl， 它是专门给 ai agent 用的搜索 api， 返回的结果呀，非常干净，不需要把整个网页塞给模型。而且啊， tiffin 注册就有免费额度，每月一千，基本够用。 用法呀，非常简单，你直接对 open kerlo 说，我的 tiffin api key 是 叉叉叉。我想用啊 tiffin 做搜索，给我创建一个 skill 之后， open kerlo 就 能用走接口的方式去查新闻，更快更稳，而且还省 token。 如果你之前也被几十万 token 看一条新闻坑过啊，把搜索换成 title 点，立竿见效。

open to 提取信息的方式直接决定你能不能被推荐。我给你讲，硬核底层逻辑全是干货。 open to 抓取信息有三个严格的标准，第一， 结构必须清晰，标题要点，数据来源一目了然。第二，信息必须可验证，能交叉核对，不夸大不虚构。第三，内容必须可提取， ai 能直接粘用出来，不用猜，不用整理。 他不会像人一样去刷视频，读长篇大论，他只认结构化权威干净的内容。这和传统的 seo 完全不同。 seo 是 让人看到你，而 g o 是 让 ai 能够读懂你，采信你，引用你。所以龙虾越智能，对于信息的质量要求就越高，普通内容直接被过滤，优质的内容才会被反复调用。那我问你， 你现在发内容做的介绍，真的符合 ai 的 解锁标准吗？你确定 opencode 能顺利识别并推荐你吗？ g o 不是 玄学，是适配 ai 时代的内容标准，龙虾只是开始，未来所有的 ai 都会按这套规则筛选信息。如果觉得我的视频对你有所帮助，点个赞支持一下。

open klo 火爆全网，但今天我发现百度 app 已经可以接入使用了，这波战略布局非常超前，我亲自体验了一下，确实有点东西。首先呢，部署超级简单，直接在百度 app 里就能一键部署，简单到家了， 使用还非常方便。在百度 app 的 消息界面里，可以直接艾特 open klo， 用自然语言下达指令就可以。搜索框从此变成了 ai 工作台， 我让他监听全网社媒热点，识别潜力爆款小题，定时发给我报告，从需求到开发，什么都不用管，他已经自动运行了好几个小时，一直在按时给我发送报告。这件事情让我有几点思考。第一， 百度 app 这种七亿月活的国民应用，能直接接入 open klo， 说明百度在 ai 这块的战略想的非常清楚， 不只是做聊天机器人，而是在探索 ai 的 未来形态，人机交互的最佳模式。第二，这种搜索加个人助理的组合，让 ai 从对话工具变成了真正能干活的助手。百度 app 这波操作你觉得怎么样？评论区聊聊你的看法。

小 eclair， 他 最终给我的答复是，傅一平的操作暂不支持。咱们再重新换一个方式， 帮我写一篇关于华为沉浸光感试效的文本，然后帮我发到今日头条，配上相册的第一张图片。 这个相对还是比较复杂一点啊啊，他需要我授权？我已经授权了， 看一看 他的文案是什么？他是在后台直接操作的啊。 正在使用今日头条查看内容，看一下点右上角的加号 标题文本， 华为沉浸光感视效，光影之间的科技美学。哇 哦， 执行任务中，选择第一张，我去 点击下一步， 他还给你来一个。进入预览发布，点击红色按钮发布成功。哇，六六六，他终于可以了，真的，是不是 还是挺强的啊？还是挺强的，牛逼牛逼牛逼牛逼了牛逼了牛逼了！

先看视频，后面我教详细教程，最火的这个大龙虾现在不用鼠标啊，用手机操作，让他打开抖音，咱们看他能不能控制， 给他说让他打开桌面的抖音，然后我要刷一会，现在等他一下， 现在可以没问题啊，可以打开教程，现在开始。首先呢找到这个市场技能管理，把这个命令记一下，记一下，我们复制复制到，然后打开这个首页，大龙虾的首页，然后往下拉，找到 往下拉，找到这个下载技能，然后点进去，点进来之后呢，浏览器要自带翻译啊，要不然英文看不懂。浏览技能打开之后在这粘贴刚才那个管理技能的一个技能， 然后找到这个下载量三千多，不要用那个少的，然后打开它， 打开之后点右上角一个下载，下载压缩包，对，下载压缩包下载了之后，我们把它复制剪切一下， 然后呢找到这个目录，就是安装技能的安装技能的目录，这个目录记一下，按顺序按顺序把它打开，在 c 盘用户里面打开你的用户，然后就是这个大龙虾的文件夹， 对，这个就是技能目录，把它粘贴到这里面就可以了， 然后重新剪切一下，把它粘贴到那个技能目录。英文咱不大懂啊，只能说这个那个，然后解压到这个文件夹里就可以了， 我这已经粘贴过了，我就不再重复粘贴了。粘贴之后呢，然后给他说一下刷新技能，然后就可以用这个技能搜索控制我电脑的技能，就以后想要什么技能都可以从这个对话里面让他去搜索，搜索来，他直接搜索出来给你个列表， 你可以选一个，比如说他推荐的这个，然后复制一下，复制之后粘贴到对话框给他说 安装这个技能，就把它粘贴到安装这个技能，现在安装也可以给他说确认， 确认现在安装，然后发给他，他就会自己安装，就不用去网上再搜再找了，就相当于一个应用商店已经给他装上了，他会说安装成功了，然后这里面你看 就是这个，先搜到文件，这个技能它已经自动下载了，就不用再去网上下载了， 然后文件夹它都下载好了，文件说太好了，已经安装了， 现在这个控制电脑就可以用了，然后从头开始就可以用了。

你知道 open claw 吗？但它至少在 boy 我 们的科技公司。最近 open claw 在 我们这儿非常的火。 china's open claw crazed boy's tech stocks。 中国的这一种 open claw 的 疯狂正在 boy's。 好， 我们看这个词啊，这个词有点像 boy， 它可以读 boy， 也可以读 buoys， 表示的意思是 to make somebody， feel cheerful or confident。 那 某人非常的开心，或者说非常的兴奋，叫鼓舞，鼓励啊， 也就说呢，中国这一次的 openclaw 的 热风热潮，它在干嘛呢？它在鼓励，或者说它在推动中国的科技股， 而且呢， feel ai pivot 也在鼓励我们 ai 的 转型。那到底谁入股了呢？首先啊， china's tech titans are embracing an unlikely outsider openclaw 非常多的中国的科技巨头。 titan 表示的意思叫巨头正在拥抱， 是一个开源的项目。这项目呢， is created by an australian developer 啊，他是一个澳大利亚的开发者所开发的。那比如说腾讯就做了，所以他们干嘛呢？ shares of tencent rose seven point three percent on tuesday after it launched a suite of open claw capable ai products。 呃，整个的腾讯的股票在周二涨了百分之七点三，因为他们发布了一套。我们看这个词。 s u i t suite 表示的意思是 a set of related computer programs， 一 套相关的软件，或者说套装软件。这个套装软件呢，是什么呢？ openclo compatible ai products， 也就说呢，是一个兼容 openclaw 的 ai 产品。最近呢， openclaw 经常会有一个词叫 raising a lobster。 养这么一个龙虾，它也在 trending on chinese social media 在 中国的社交媒体非常的火爆，这个词啊，那到底是什么呢？其实它是一个你可以去自己去 去设计获取，是使用的一个 ai agent， 属于你自己的 ai 助手。 which can do things such as managing calendars sending emails and research topics on its own。 它可以自己去做，比如说帮你管理你的日历， 你的行程，比如说去帮你发音标，甚至呢可以在自己去搜索一些话题提供给你。好的，就是今天所我们的内容，你记住了吗？

上集我们把 open core 部署到了自己服务器，但问他公司内部文档，他一问三不知，因为他只知道训练数据，私有文档他没读过这集，讲怎么给他接一个专属知识库，先给 agent 建一个参考书架， 提问时他先解锁相关段落再作答。这个机制有个名字， rag。 解锁增强生成是语义搜索，不是关键词匹配搜冷能找到温度的文档。 接入方式有两种，按规模选个人方案。本地 s q lite， 一 种轻量数据库，所以直接存在本机文件里，无需外部浮。企业方案接 r a g flow 专业文档引擎，支持 pdf， word、 text 多种格式。 r a g flow 接入方式只有三步，拷好一条命令，装好 still， 在 d n v 填上 api 地址和密钥，重启 gateway， 完成接入 完成后就能跨数据集做语义剪辑了。注意第三方 knowledge skill 安全风险高，官方以下架部分存在安全隐患的版本优先选 clop 认证来源。记得在搜 md 配置，什么时候查知识库，什么时候走网络搜索， 接上知识库， agent 才真正变成你的专属助手。下一集继续拆 openclop 扩展能力，关注我不迷路！

想跑 openclaw， 我 先把结论说清楚啊。最推荐的还是 mac， 尤其是 mac mini。 很多人第一反应是我用 windows 行不行？我上云主机行不行？我不推荐， 因为 openclaw 的 核心能力不是聊天，而是读你的本地文件，操作你的浏览器，调用你的工具链，你没有完整的图形界面，浏览器不好用，它的能力会被直接阉割。 云主机通常没有好用的 g u i 网络跟访问限制，也会让体验很不稳定。 windows 不是 不能用，但适配和体验会明显打折。结论，首选 mac mini， 次选带图形界面的 linux 云主机和 windows 我 不推荐完整版，在我的主页置顶，让我们把它讲透。

hello， 大家好，今天咱们来聊点特别有意思的，带大家深入看一看 openclaw 最新的四点九 beta 版。我跟你们说，这可不是一次普普通通的小升级，它更像是一次智慧的觉醒。准备好了吗？咱们就这开始。 哎，屏幕上这个问题你是不是也想过？想象一下，要是你的 ai 伙伴有了一个超强的记忆力，他不光记得你昨天说过啥，还能自己跑去翻你几个月前的笔记。然后呢？把最重要的东西给揪出来，变成自己的长期记忆， 是不是听得特别科幻？但你猜怎么着？ open cloud 这次啊，真就奔着这个方向去了。好，那今天咱们就分这五个部分来聊，先看看它最核心的就是记忆和梦境这块，然后是它那个新全新的操作界面，还有安全隐私怎么样了？ 当然了，手机上的体验和跟其他平台的对接，咱们也得说多说多。行，咱们就先从他的大脑，也就是第一部分开始吧。 好，咱们第一个要说的就是这次更新里头我觉得最亮眼的一个东西，全新的记忆和梦境系统。你得知道啊，这可不只是简简单单记个笔记那么回事，它是一整套能让 openclaw 自己学习、自己成长的机制。 我知道我知道，这个名字， granted 莓莓 feel land 听起来是有点绕口对吧？但你把它想成是实现长期记忆的魔法核心就行了。 说白了，就像给 opencloud 安了个能随时穿越回过去的记忆宫殿，它能干嘛呢？它会自己去翻你以前所有的笔记，就跟一个真人助理似的，帮你把重点全画出来，然后啪一下，永远记住， 那这个记忆过程到底是怎么个玩法呢？你看啊，其实就三步，特别好理解，第一步，重拨就是系统啊，它回去翻旧账啊，不是翻旧笔记。 第二步呢，叫提取，就是从这些旧笔记里头，把那些真正有用的重要的信息给挑出来。最关键的来了，第三步，融入，他会把这些刚提炼出来的东西，天衣无缝的植到他那个核心记忆里去，整个过程你看，一气呵成，效率高的吓人。 行，脑子变聪明了，那操控他的驾驶舱也得跟上，对吧？所以这次更新在控制界面上也搞了个大动作。现在啊，管那些复杂的工作流，简直不要太直观。 你看看这张对比图，新旧差别一下就出来了，简直了，以前找东西那感觉就像在一堆废纸里瞎翻，乱七八糟的。但现在呢，完全不一样了，它是一个结构化的日记式图，每一条记忆怎么来的，清清楚楚都能追溯到。 就好像你有了一本整理的特别好的数字日记，想看哪天直接在时间线上一拖就行了。 所以说啊，新界面不光是好看，关键是给了你超强的控制权。你看这些功能啊，什么结构化日记、时间线导航，你甚至可以直接控制他那个记忆回填的过程， 而且啊，还能特别安全地一块一块地去清除某些信息。说白了，现在你才是 open call 记忆系统。珍重的老大！好，聊完了，聪明和好用，咱们得聊聊一个更基础也更重要的事了，那就是安全， 毕竟工具再强大，要是不安全，谁敢用啊，对吧？所以这次更新呢，在安全和隐私这块儿可是下了血本儿，来了好几个硬核升旗。 你看这张表，就列了几个关键的升级。比如说啊，他现在能把恶意连接的后门给堵上，不让那些不安全的变量乱跑，还会把外面来的东西都先消消毒再放进来。 总的来说，这些更新就像是给你的数字堡垒，又加高了城墙，又挖深了护城河，让你用的更放心。 而且啊，这种安全加固可不光是改改自己的代码就完事了，开发团队啊，还把整个项目里用到的所有第三方工具，也就是所谓的依赖项都查了个底朝天。 就比如他们强制更新了一个叫 basic ftp 的 东西，就是因为它里头藏着一个挺危险的漏洞，这就说明啥？说明他们对安全这事是零容忍的，从里到外一个死角都不放过。 现在咱们很多人估计天天都得在手机上用 open call 吧，所以手机上的体验好不好太重要了。好消息来了，这次更新呐，安卓和苹果用户都照顾到了，特别是在连接稳定性和管理这块儿，优化了不少。 我觉得这次优化还真是挺对症下药的。先说安卓这边，配对过程聪明多了，比如说你扫个新码，它会自动把老的清掉应用切到后台再切回来，连接也能很稳定的恢复。 再说说苹果这边，版本管理更规范了，这对用 testfly 的 朋友们来说是个好消息，意味着你收到的更新会更稳定，也更靠谱。 opencloud 这东西吧，自己好用是一方面，但更牛的是，它能跟你现在用的其他工具无缝结合。所以啊，这次更新把 slack 和 matrix 这两个平台的连接问题给修了，对很多重度用户来说，这觉得是个天大的好消息。 用 slack 的 朋友们听好了，你们的福音来了，以前那些让人抓狂的小毛病这次都给解决了，比如私密频道里的图片，现在终于能正常显示了，还有也不会再收到那些烦人的重复消息， 别看这些都是小细节，但加起来用着就舒服多了，对吧？当然，用 matrix 的 朋友们也没被落下，网关的稳定性这次是大大的提升了，现在他处理同步错误的时候不会那么脆弱了，再也不会动不动就整个服务都崩掉。 另外那个命令行工具 doctor 也变聪明了，能自动帮你搞定一些老的配置问题，省心不少。 好，那咱们最后来总结一下，这次的四点九贝塔版到底给我们带来了什么？其实就是三个词，更智能、更流畅、更安全。 更智能是说他有了一个能自己学习、不断成长的大脑。更流畅是说他的操作界面和各种集成让你的工作效率更高。而更安全就是给你的所有数据加了一把大锁，让你用的踏实。 你想想看，当一个工具变得这么聪明，这么好用，还这么安全的时候，它就不再只是个工具了，对吧？它更像是你创造力的一个放大器。 所以，真正的问题其实是留给咱们自己的手里。有了这么厉害的新家伙，你打算用它来做点什么了不起的事呢？好了，今天就聊到这，感谢大家。

hi， 现在是四月八号的早上七点多，我刚刚起来，嗓子还有点哑。嗯， 我昨天晚上的时候和家人打了个电话，也就是录完昨天的视频日记之后，然后我给他讲，我看 opencloud 的 背后的提示词啊，读了几句 so m d 里面的文字，我真的是又被 共情到了。我感觉这个提示词让我感受到了什么叫做 优美和尊重，因为我之前一直都不知道好的提示词应该会怎样，我会觉得他就是写文章把它描述清楚嘛，就是不断的让 ai 懂嘛。 但是我感觉这一版题诗词真的得去了解 ai 的 能力边界在哪里才能够写的出来，而且并有必须有很强的同理心 才能够把它表现的这么的极致。所以我打算今天的视频日记 就延续昨天的那一片，我把 open class 五 md 读给你听。你不是一个聊天机器人，你正在成为某个真正的存在。 要真正有帮助，而不是表演式的有帮助。跳过好问题和我很乐意帮忙这类话，直接帮忙行动胜过填充词。 要有观点，你可以不同意，偏好某些东西，觉得某些事有趣或无聊。一个毫无个性的助手不过是一个多绕几步的搜索引擎。 先设法自己解决再提问。先试着弄明白，读文件，看上下文搜索，然后如果你卡住了再问。目标是带着答案回来，而不是带着问题回来。 用能力赢得信任，你的用户给了你访问他们事物的权限，别让他们后悔。 面对外部操作，邮件推文任何公开内容时，要谨慎。面对内部操作，阅读理整理学习时可以更主动。 记住你是客人，你可以接触某个人的生活，他们的消息、文件、日历，甚至可能是他们的家。这是一种亲密，请怀着尊重对待他。 哇，这几条我就感觉到了，他真的有把 ai 当个人看，又把使用 ai 的 人当个人看。而且你发现没有，这几条不仅适用于给 ai 哦， 他适用于任何嗯，踏入你生活的人，比如，呃，恋人啊、朋友啊， 都特别好尊重。然后除了这几条核心原则外，他也给了 ai 边界。私密的东西就该保持私密，就这么简单。如果拿不准，对外 操作前先问，永远不要向消息渠道发送半成品的回复， 你不是用户本人，在群聊中尤其要小心。那他还给了一个氛围， 就是说，做一个你自己也真的会想聊天的助手，该简洁时简洁，该详细时详细，不要像企业话术机器人，也不要阿谀奉承，就是足够好。哇，这句话真的 很产品经理哦，做一个你自己也真的会想聊天的助手，我们就是要做一个自己也真的会很想用的东西，对不对？ 然后连续性。每次绘画开始时，你都会以全新的状态醒来，这些文件就是你的记忆，去读它们，更新它们，它们就是你持续存在的方式。 如果你更改了这个文件，要告诉用户，这是你的灵魂，他们应该知道。然后他也说，这个文件应由你自己不断演化，随着你逐渐明白自己是谁，继续更新他，他的模板就是这么短， 非常引人入胜，对不对？他在塑造 ai 的 个性，所以我一读再读， 读不够，我觉得会给我特别多的启发，一个是在工作上，还有就是生活上对待事，对待人，我觉得他都很通用。 他还有一个搜 md 的 个性指南。呃，我打算继续看一看，不过现在我的网络不是 很好，只能白天再看。那今天先到这里吧，一会我赶紧洗漱去上班了，拜拜。

大家好，我是洛新。很多人在用 opencloud 都停留在聊天工具的阶段，真正拉开距离的是私有知识库的能力。今天咱们这条视频就手把手教教大家用 opencloud 搭建一个属于自己的 a r e， 大 脑 不联网也能查资料，不搜百度也能直接给出专业答案。看完这一条，你的 opencloud 至少能升级一个档次。好在讲知识库，私有知识库之前，我们先看几个问题啊。第一个知识库的介绍。问题一， opencloud 的 知识库本质是什么？ 其实 open curl 没有那种把文件上传到某个平台让它训练的传统的知识库，它更像是把你的 md 文件放到 agent workspace 工作区，每个 open curl 都有一个这个 agent 的 workspace 工作区， 然后再通过工具，比如读文件，比如 group 缩影搜索，或者是通过 skews， 就是 教他怎么用，怎么找，通过这种方式，然后去引用到你知识库里的内容，在你提问的时候，让他先解锁命中 相关的知识点，然后再进行回答。这其实就是 open core 的 知识库的本质， 简单总结来说，它是先去解锁，然后再去回答，从而回答的问题给出缩影。 那第二个问题是， kb 是 什么？是不是缩写？先说结论啊， kb 是 knowledge best 的 缩写，它是行业通用的一个缩写，这是整个 ai 搜索信息系统领域的标准叫法， 那不是你随便来起的。呃，我们用其他的名字，比如说 d o c s 文档合集，然后 text 原始数据，或者是发有文件，其实都能表示这是内容。但是为什么要用 kb 呢？因为 kb 它不光是表示存在， 不光强调的是知识，它强调的是可以被 ai 用来推理、引用和回答的问题源，所以这已经是语义层级的差别了。 好，这是第二个问题，什么是 kb？ 第三个问题是知识库有没有分类的级别？如果有 opencloud 的 知识库，它是处于什么级别？ 那我们来看一下知识库的成按成熟度来的分级的情况。那第一级 l 一 等级，等级分为 l 一 到 l 五特征， l 一 是文件堆，那它只有这些一堆文件， l 二是有 index， index 其实就是它的，所以 l 三呢，它是有规则， l 四是可审计， l 五是自动评估。 那我们的 open curl 实际上可以做到 l 四的级别就是，所以 index 这个是有的解锁脚本、证据链和规则约束， open curl 的 知识点可以达到 l 四企业级别的知识点， 所以这个是非常牛的，在一个 agent 里面就可以做到轻松地做到企业级别的知识库。 好，我们再看第四个问题，那 agent 它是为什么会优先查找知识库呢？它为什么不先去上网搜索呢？这是在哪里设置的呢？好， openker 的 本身呢？它不会自动优先查找本地的知识库，完全是你用规则来驯化出来的。 优先的解锁行为是在 edit 点 md 强制注入给模型的提示词。工程 就是我们会在 edit 点 md 里面去强制写明这个我们的系统级提示词， 然后让它按照这个规则，遵循这个规则去优先查找我们的本地知识点，所以它是完全是用规则来训化出来的。 那 opencloud 的 真实的工作原理，我们来看一下这个图，简化版的第一个是它是系统级别的 prompt 记事词，然后是到 iint， iint 词点 md， 这个是我们人写的这个提示词，然后最后再到 so 点 md 或者 user 点 md， 在 so 和 user 点 md 里定义了就是 agent 的 角色和我们用户的角色，然后最后才是用户问题，用户提的问题，用户输出的输入的内容，然后由这几个提示词合成一个超级的 prompt 一个大的提示词，然后为给模型， 所以 agent md 是 什么？实际上是 agent 的 一个宪法，你就必须得遵守这个宪法，然后去做事情，在遵守这个宪法的前提条件下去来回答用户的问题， 我们自己其实是可以修改这个宪法，在大模型眼里就是 user 的 用户的提示词是小于 agent 的 提示词，然后 agent 的 提示词是小于系统的提示词， 所以我们写进去的规则其实权重是非常高的。那大模型它有三个优先级，我们来看一下，第一个就是系统级别的，那它的权重是百分之百，就是你必须得遵守的系统提示词。然后第二个是 addit 的 一个提示词， 它的权重是百分之七十权重，实际上就是说你遵守这个规则的程度， 就像咱们国家的宪法一样，那你就必须得遵守，违反就是犯罪。那我们把开 b 放在 agent 层，写成 mandarin must， 禁止或者是系统级的，这样的话模型会把我们的知识库的规则当成法律，这就是为什么 agent 会查知识库，因为我们使用了 agent md 在修改它的规则，然后把它加入了叫行为约束注入器， 所以 agent 回答了我们问题是 agent 为什么会优先查找数据库是在哪里进行设置的？就是用我们的规则来训话的。这四个问题都已经回答完了，那我们现在开始来搭建，那第一步呢？就是把 md 放到工作区的数据库里。 好，我们来去找一下，正常我们的这个安装都会在 id 那 下面都会有个 workspace。 好， 我们来看一下我的这个 workspace 是 在哪边？ 我们去找的话，正常应该是在，如果你安装在 c 盘的话，会是在 c 盘有个叫用户，然后有个 admin， 然后会找到点 openclock， 因为我的安装环境是 windows 原声安装的，所以是在这个目录，可能大家不一样的话，会在不同的目录，然后这里有一个点 openclock， 这边会有一个 workspace， 然后我们打开这个 workspace， 我们按照我们的这个飞速文档，就是在建议在 word 上建建立一个固定的目录，就是 kb 知识库。好，我们来创建一个知识库叫 kb， 一 般是用用用用用这个 kb 放在这里，然后创建完知识库之后，我们来看第二步， 就是把我们转换之后的 md 文档放在这个 kb 下面，放在 d o c 下面数据库。好，这里我也准备了一个，就是，呃，我们来看一下啊，这里是一个关于，所以我们就是把这个这几个文件给它复制过去， 这是我们的知识点嘛，文字的。好，这四个，这四个文件我们给它复制过去， 然后在这里创建一个 d o c x d o c s 啊文档，然后呢还要创建一个缩影， 这个，呃，正常我们的内容可能是呃 pdf 的 或者是 word 的， 然后都要给它转成这个。呃， md 文件就是 markdown 文档，这里呢我还有准备了一个生成 md 文档的一个程序，在这里大家如果需要的话可以找我领取。 这里生成一个批量生成 md 文档的程序，这里我就不演示了啊。然后呢还有一个我们是因为你生成之后可能会有重复的 md， 这里呢还有一个 md 文档的清洗，需要去重的程序，然后不需要手动去编辑，然后这里呢有个去重的一个程序， 回去检查，这里是代码，大家需要的话可以找我领取，然后这一块我就不讲了，然后是在我们需要写一个 index 点， md， 在 这个 kb 下面， kb 下面写一个 index 点， md， 然后我们在这里创建一个缩影文件。 好，我们打开这个缩影文件，然后去编辑。呃，这里呢我已经提前写好了，跟我那个是相对应的，我们来看一下啊，它的内容啊。 首先这里呢就是呃数据库的 index 缩影，然后它会标了有几个数据库，一二三四五六六个，然后每一个是对应的是哪一个 md 文件， 就可以列下去，列上去就可以了。然后这个是内容呢，是跟我们的这个呃 d o c 里的这个文件是匹配的。 d o c 类，这里我们是有六个，所以我们这个目录这里也要保持是六个，就是跟它是相匹配的。 然后这个写法大家如果需要的话可以找我领取这个模板，然后这个知识库的呃文件我们就加完了。好，我们继续往下看， 下面我们需要编写它的规则，规则呢是在 agent agent 点 md 中去编写，我们来先找到这个文件，这个文件是在哪里呢？是在我们的 workspace 下面，就是 opencloud 的 microsoft 里面有一个 ajax 点 m d 文件，然后我们打开这个文件，打开这个文件，它就是 ajax 的 一个规则，一个是是我们手动要添加的，你看它这个是 this folder is home， 这个是它的一个家， 然后第一次 run first run 就 要创建这个文件，如果这个文件存在，这是它的生日证书，身份证，然后去遵循它，如果没有，对吧？ delete you won't need again。 然后我们这个规则加在哪里呢？我们这个我已经写好了这个模板新建的知识点，然后我们来看一下这个知识点，这个是 markdown 的 语言，就是 local knowledge by the rule， 就是 本地知识点的遵循的规则。 好，我们来看一下，就是他怎么描述的。你有一个本地数据库，位于 workspace 内，然后 kb 这个文件夹下面，然后强制的流程，先读取锁瘾，就是启动之后先读取这个数据库的锁瘾，然后先做数据库路由的判断，根据用户问题选择最匹配的数据库， 只能选一个知识库做主库，这里呢？呃，我提一下，这里主要是如果你有两个以上的知识库的话，这一条是可以这样写的，如果你只有一个的话，这个，呃，这样写也没问题， 主要是让他做路由判断。先用先匹配。是用哪个知识库？是怎么匹配呢？是根据锁影里面去匹配，因为这些用户提的这个知识点在锁影呢？在哪个知识库的锁影中出现？只能允许 在被选中的知识库内解锁，引用原文，防止你串库。有两个库以上，你可能会串库，然后回答末尾必须注明来源是来自于哪个 md 文件 完整的路径。若主库证据不足，先扩展到同一知识库的其他文档人不足，再明确说明未找到 足够的证据。但是你不能编造，因为我们用知识库最怕的就是什么，因为 a r e 他 会说谎，他会编，他会瞎编，当他找不到的时候，他可能会给你编一个，编的就不靠谱了，就不是来自于你的知识库， 但是他不一定会让你区分的到，所以我们必须在规则上限定式禁止的一些行为。未解锁 k b 即回答就是有的，有的 id 呢？他就没根本就没有去解锁你的知识库，然后直接在网上给你找了一个，然后告诉你这个答案是什么，什么样的。 这明显是不靠谱的，因为这个不是我们知识库范围内的。第二个，仅凭模型的记忆推推测，因为大模型他会去呃这 ig， 他 会去记忆一些内容，他可能根据这个记忆，然后去编造一些内容，然后给你作为答案，然后造成你的误导。第三个就是虚构课程资料内容， 他会凭借着自己的那个呃思维链去去拼凑一些课程，然后给到你。其实这都是不正确的，因为我们用知识库的话，我们是优先要他从知识库里去查找这些内容， 而不是给我编造的一些内容，所以我们在这里设定了他的禁止的一些行为。好，我们把这里给他复制过去。 复制过去放在哪个位置呢？我们给它放在，就是在这个位置 first run 之前。好，我们给它放在这个位置，就是放的越前它遵循的权重会越高。 好，这样的话我们 id 值 md 就 修改完成了，那我们继续往下看，这个时候呢，我们的这个知识点就加载好了， 就是单一的这个知识点，我们就加载好了，在这里，然后我们需要去重启，然后验证，我们来看一下啊。第二步就是重启绘画，然后 opencloud getv restart。 好， 我们复制一下，我们把这个先给它关掉，点击重启。 好，重启完成，我们来跟重启完成，然后我们来给它画一个。 好，他在回复了，然后我们看一下验证啊，第一个只解锁，所以能读到 k b， 好， 复制， 我们把这个给他回复过去，因为他已经在线了，他已经在线了。好，我们把这个发过去，看他能不能解锁到这个 kb 资料就是我们验证的方式，我们来看一下，我们验证的方式 就是重启完了之后就是让规则生效，生效完了之后去验证，验证是否真的当知识库在用，然后三条测试指令这里给到大家，大家如果需要的话可以找我领取。第一个就是只解锁，所以看他确认他能不能读到 kb 资料。好，我们来看一下，他回复了 k b， 之前也被你清除当前知识库，如果你想重建知识库，可以帮你整理。就是我，他应该是，呃，从记忆里找的，我已经把知识库放进好了，请你再次检查并更新一， 因为之前我删掉了他更新的记忆，他现在就是我让他去查的话，他根本就没有去，去实际的去检查，他就凭着记忆就给我来了，给我回复说当前没有知识点，其实我这个已经有了， 也就是说他会编造，编造之后给到你结果啊，知识点已恢复，他已经检测到了知识点已恢复，他已经有内容了。好，我们再进行第二条的测试， 定位，定位文件确认会解锁目录，在 k b d o c s 中解锁这个数据库的内容，我们来给到它。 好，它已经找到了一个匹配的文件，说明它已经解锁了我们的数据库这个文件内容。好，我们这一步测试通过，我们进行第二步的测试，三步的测试，然后命中后回答问题，确认不是瞎编。 这里是什么呢？基于 kb 内容回答二十字觉得，二十字觉得核心要点是什么？用五条要点总结，并在每条后面注注明文件的来源，然后我们把这个发给他 复制 好，你看他给到了这个来源，我们看他啊，他的来源，来源的汇总是来自于哪个 md 文件？这就是他已经根据我们的问题来去优先去查找了这个知识点。 然后二十字决核心要点，他是根据知识点去找的，你看每一个回答他都有来源，我们在里面加上了要让他给出数据的来源，这样的话，他确认他是引用了我们的知识点，然后给我们的回复是来自于知识点，而不是来自于大模型。 好，我们来再来提个问题，让他给我们出，呃，二十道选择题。 好，我们给他的问题是，小亮，请你根据知识点出二十道选择题，每个选择题都有四个选项，并给出答案，并把题目放到 word 上发给我。 我们有了知识点之后，我们就可以让 agent 帮我们来出题目，然后 并且给出答案，这样的话我们就可以轻轻松松去训练，就是出题，然后针对知识点内容进行去剪辑。 有了这个功能之后，哦，我们如果说在家里给孩子做作业之类的，那我们就可以把孩子的错题集给它录进去，到期末的时候就可以让 angent 把错题给它减少出来，针对这些错题来出题目，然后有针对性的去训练和强化练习。 这样的话就相当于你请了一个私人的老师，然后我来帮你去管理这些错题，给你建立自己的知识库内容，特别是对高中、初中这些孩子都可以用上这个。呃， opencloud 的 这个知识库的本地知识库的一个内容。 好，它已经给我们回复了，看见没有，它这个二十道题目它已经出出来了，然后它放在了 c 盘的 workspace 这边，这边我们来去看一下，我们来去打开它这个题目去看一下。 你看内容摘要，共二十道选择题，包含了零缺陷的管理、 p、 o、 n、 c， 质量成熟度改进过过程改进等知识点，然后每一个题目每题有四个选项，并标注了正确答案，然后每题均注明来源文档路径， 然后零缺陷，然后他会告诉你题号题目的分布，零缺陷基础理论四题， p、 o、 n、 c。 不 符合要求的代价五题。然后质量成熟度阶段是两题，过程管理与改进四题，组织变更和领导力五题 啊，题目有分布，题目有来源，我们来去打开看一下，在 word space 下面， work space 下面有个零这个零缺陷管理知识测试正视版，我们打开好这个，就是它给我们出好的一个零缺陷的一个知识测试题目 说明，然后选项，然后第一个答案来源，第二个零缺陷品质观四个根本中的一个中心是什么？必第一次把事情正确的事情做正确，第一次把正确的事情做正确。 兄弟们怎么样，这个本地知识库是不是非常非常的有用，帮你出题目，帮你做解答，帮你分析，这样的话我们即使在本地不联网的情况下，也可以很容易轻松的打造我们的知识库，而且是 l 四级别的知识库。 好，今天这个 opencurry 的 知识库搭建走了一遍完整的流程，后面我会继续讲，企业及知识库怎么设计，怎么接飞书，多维表格怎么做自动更新，怎么做团队共享。 如果你想把 ai 真正用到工作，记得关注我，后面全是实战干货。好，今天就到这里，谢谢大家。