推荐大家赶紧去更新 openclog 的 四点五版本啊,这次更新呢, openclog 直接放出大招,这简直是把一个开源项目完成了,商业项目, 一百个开源贡献者,让 openclog 的 可玩性和稳定性大大提升啊!第一个呢就是视频,图片音频全部原声支持,终于不用再去下载各种 skills 了。视频模型呢,有谷歌的 vivo 三 sara runway mini max, 千万等等啊, 图片模型呢,有 open ai, 谷歌的 nano botana mini max。 你 只需要准备好 api k 以上的功能啊,都可以一键接入。第二个炸裂的功能呢,就是你的 ai 会做梦了它。这次呢,更新了一个梦境功能 openclose, 后台呢,会自动帮你去整理记忆,通过浅睡的方式啊,把今天聊的东西呢,先去分类归档。然后呢,通过深睡的方式,把重要的频繁重复的内容写进长期记忆里面,就像人做梦一样啊,把碎片串成完整的理解, 你越用呢,他就越懂你。第三个呢,就是他进行了提示词的缓存重构,也就是说啊,他会更加的节省 tok。 以前呢,你每说一句话,系统就会把整本的说明书全部重新读一遍,现在呢,说明书还是没有变,但是呢,他可以直接跳过旧内容,只看新内容, 大大节省这个费用的消耗。第四个呢,就是安全性的提升,这次更新呢,安全性可以说大大提高了,并且呢权限设置会更加的细分,但如果你是老玩家,你也可以打开权限,拥有更多的自由度。 第五个更新的就是支持的语言更多了,整整十二种语言,全面支持中文、日文、韩文、西班牙文等等。 如果你还没有安装 open klo 啊,大家呢可以领取我们这个文档,这里面呢就包含了完整的安装的教程,还有更新的方式。另外说一下 open klo 呢,它只是一个工具,想要真正把 ai 落地到工作里面,还需要大家创建自己的题词和知识库。创建的方式啊,同样给大家来准备好了,感兴趣的我们来说一下。
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在 openclaw 当中,如何免费地使用顶级大模型呢?我们知道 openclaw 本身是比较消耗 talking 的, 原因是在于当你和 openclaw 聊天的时候,它会使用上下文的 talking 调用大模型,从而导致我们使用 openclaw 会消耗大量的 talking。 问题来了,免费的大模型不好用,付费的大模型又用不起,那有没有折中的方案可以让我免费的使用顶级的大模型啊?答案还真有,那么接下来就给大家分享一个价值几千甚至上万的方式,可以让你免费的使用大模型,少花很多钱,所以大家先点赞再观看吧。那么怎么免费用啊?这里呢就给大家去说一下。 我们只需要去 n 平台,然后 n 平台里面是提供了很多顶级的大模型的,而这些大模型都是可以免费去调用的, 大家来看看都有哪些啊?比如说像国内的顶级的 mini max 最新版二点一可以免费的调用,还有像智普的四点七的满血版也可以免费调用。那么像 deep sync, 三点二、 kimi 等模型更不用说了,全部都是免费的。那么我们只需要去 n 平台申请一个 api k, 有 了这个 api k 之后呢,接下来将这个 api k 的 方式使用 open a 的 方式啊,配置到你的龙虾的配置文件里面就行了。 龙虾的配置文件在哪呢?给大家说一下啊。龙虾的配置文件呢,是在当前的用户底下有一个 opencloud 的 文件夹,然后在这个文件夹底下呢,有一个 opencloud 的 json, 然后这时候打开你的 json 啊,因为它内置是不支持这个平台的部署的,所以我们手动去配置它就行了。 手动配置呢,总共有三处地方啊,那么第一个地方呢,就是咱们在 models 供应商里面去添加一个名称,这个名称呢,其实叫啥都无所谓啊,只要后面和咱们的 agent 去对应起来就行了。然后在里面呢, ok, 去写他们家的地址。然后呢,重点这块来了,要去写你的 api k 的 换成你自己的, 用 open ai 的 方式进行调用。然后你调的模型是啥啊?那比如说我这儿呢,就是 mini max 二点一的最新版本。好,然后底下呢进行一个设置啊,这是第一处,先把它进行设置,然后设置完了之后呢,接下来第二处啊,导到你的 agents 里面, 然后将你的 default model 设置成你要调用的模型啊。设置完了之后呢, ok, 在 models 里面同样把这个名称再进行赋值一下就行了。这三个地方全部设置完成之后, ok, 这时候回到咱们的 open cloud 里面,将服务关掉,然后这时候使用命令 open cloud get v 重启你的服务啊。重启完你的服务之后呢,接下来你就可以去问一下你的龙虾你使用的模型到底是啥了。好,那这时候呢,咱们回到龙虾的 使用界面啊,那么咱们去问一下他,我为你设置了新的大模型,告诉我你使用的大模型是啥,咱们来看一下这个大模型 是否是我设置的那个大模型呢?好啊,咱们等待片刻,看到没啊,这就是我设置的 n 公司的 minimax 二点一了,那么到这咱们就可以免费的白嫖顶级的大模型了。我是磊哥,每天分享一个干货内容。

小龙虾可以像人类一样做梦了! openclose 四点五版本上线后,细心的小伙伴可能发现了在 y b i 中多了一个梦境的入口,那么这个梦境功能有什么作用呢? 本期视频就带大家详细了解一下。 openclose 每天都在积累记忆,每日笔记、绘画记录、搜索召回痕迹,大多数内容当下有用,但不适合长期存储,没有记忆整合的步骤导致主记忆臃肿,长期记忆形同虚设。 openclose 的 梦境功能简单说就是 ai 在 你不说话的时候会自己思考整理过往的记忆。 记忆整合过程精妙的划分为三个协助阶段,在代码层面复刻了人类大脑巩固记忆的生理过程。这三个阶段是内部实现细节而非用户可配置的模式,每次扫描按顺序执行。浅睡、快速眼动睡眠、深度睡眠。在浅睡阶段, open 苦恼会排序和暂存近期、短期内容,读取近期每日记忆文件, 摄入绘画记录到语料库,暂存后选记录强化信号,写入浅睡记忆块中。这个过程中的整合内容不会写入主记忆 memory, 点 md 文件中。 在 erim 快 速演动睡眠阶段, opencap 会反思主题和反复出现的想法,在回溯窗口内读取短期召回条目,分析概念标签频率,提取主题, 识别后选真理,写入 erim sip 记忆模块,记录 erim 强化信号。这个过程中的整合内容也不会写入主记忆 memory, 点 md 文件中。在深度睡眠阶段, opencap 会评分并提升高质量内容为长期记忆,对所有后选进行加权评分。应用阶段,强化加成过滤未通过预值的后选, 重新水化存活片段,追加到 memory d m d, 这个过程中的整合内容则会写入主记忆 memory d m d 文件中,实现常效记忆。综上,我们可以看出,区别于 open cool, 旧的记忆系统 需要依赖手动干预或简单的启发式规则,而梦境功能则引入自动化,亦不多阶段带强化信号的评分机制,让记忆巩固过程智能,可追踪,少出错。还有一点需要注意,梦境功能需要用户手动开启, 开启后常驻运行,这意味着可能会消耗一些 token。 好 了,今天的分享到此结束了,后续我会分享更多关于 open class 的 技能使用,记得关注我,拜拜!

首先我们打开火山的模型开通管理页面, h t t p s 冒号斜杠斜杠 c o n s o l e 点 v o l c e n g i n e 点 com 斜杠不知道怎么开的同学可以看我前面的教学视频,打开后选择视觉模型,然后找到屌爆 see dream 四点五模型, 未开通的会显示开通服务按钮,点击开通服务,找到 crem 四点五勾上,然后点击确定开通即可。接下来我们点击 cdrem 四点五模型进入详情页,我们点击 api 接入,点击快速接入测试, 然后点击红框框起来的复制按钮。接下来我们转到飞书或者你的 open call 界面,这里两个页面都演示一下。首先是飞书,将视频中的一大串内容艾特你的飞书员工,他就会开始创建 skill 了。这里说一下 apikey, 直接在火山控制台 apikey 管理页面创建即可,然后点击对应 key 的 眼睛即可出现复制按钮,点击即可复制 pip, 填写好后点击回车。如果出现这个问题,则需要检查一下飞书开放者平台的权限是否开通, 直接复制他给出的链接即可到达对应权限页面,开通后如图所示,这样告诉他等待执行完毕即可。 聊天界面是一样的,输入内容回车等待他执行即可。在稍等几分钟后,正常情况你的非署员工会告诉你如下内容,表示 skill 生成成功了,如果还有权限不足的提醒,我们复制他给到的链接,直接浏览器打开授权即可。 完成后我们试一下图片生成,稍等片刻后就可以拿到结果了,之后只需要给他 prompt, 让他执行生图即可。大家如果训练过程中遇到了什么问题,欢迎评论区留言,我基本会逐个解答。训练的 prompt 放在评论区了。

还在为 opencloud 调用模型花钱发愁吗?今天我一次性给你整理了五个完全免费的可以直接适配 opencloud 的 模型, a p i, 从国产的到海外的, 从在线的到本地的,帮你零成本跑通,多 adjut, 告别 token, 焦虑一些相对比较简单的工作,例如安装 skill 文件,整理这类日常的工作,完全可以交给免费模型来处理。当然了,写作呀,编程啊这些高智商的工作,还是建议要由付费模型来 处理的。首先介绍的第一个就是国产大模型的智普系列,把它放在第一个是因为它是直接集成在 opencloud 的 模型列表里面的,不需要你修改。 opencloud 的 配置文件就是这个 z 点 a i g l m calling play。 如何申请呢? 进入这点 ai 的 网址,点击右上角的 api, 然后选择国内站,我们可以看到右上角这里有登录注册,这里显示新用户赠送两千万的 token。 我 们点击登录注册这个按钮,输入手机号,接受验证码,进行新用户的注册, 这就登录成功了。点击这个控制台,这里就是 api k 的 操作区域。点击右上角这里的新建 api k, 我 们可以新建一个 api k, 然后复制,点击这个复制按钮,然后我们回到 openclock, 选择这个 z 点 ai 进来之后默认是选择 c n, 在 这里粘上你刚才复制的 api k。 我 们最重要的是什么呢?要选模型,因为它的模型里有收费的,有免费的, 这里有哪几个免费的呢?一共有这个 glm 四点七 flash, 这个是免费的。 glm 四点五 flash, 这个是免费的,我建议大家选四点五 flash, 因为使用四点五 flash 它的并发量会高一些,使用四点七 flash 会有一些卡顿, 我们来看一下下一个是美团的朗凯,点击右上角的 api 开放平台,还是让我们先注册,输入手机号和验证码。 longcat 非常大方,它的模型额度类似版的是每天五千万,我想这个额度足够你用了。当然还有其他的一些模型,比如说 thinking 这些,它们是一共五十万的额度,也就是说加起来五千零五十万。 我们看如何获得它的 api key。 点击这个左侧菜单的 api keys 按钮,你可以使用它默认的,也可以创建一个新的 api key。 点击这里有复制按钮,可以把它的 a p i k 复制过来。由于 lancet 不 在 openclaw 支持的模型服务商范围之内,所以我们需要查看它的帮助文件里如何才能够安装到 openclaw 上面。点击左侧的接口文档,找到 openclaw 配置这个链接, 这里提示我们找到 opencll, 点 jason 这个文件,然后修改它的配置文件,也就是这个,我们来看一下如何修改这个配置文件。首先我们要找到 opencll 的 文件夹,打开 opencll 的 jason, 好, 它这里要找到 models 这个部分,我们来找 models, models 在 这儿我们需要在 models 里边加上 longcat 这个配置信息,我们选中这些信息,把它复制过来。 我们找到 models, 然后往下找,在最后加上一个逗号回车,然后再把它粘过来,格式化一下文档,这是第一步。第二,我们还需要在 agents 的 models 里边添加这个模型。 long cat flash syncing 二六零幺,把它加到这里 open claw models place 现在有多少个模型可以看到?这里已经有了我们添加的这个 long cat flash thinking 二六零幺这个模型,我们来运行 open claw gateway red 启动网关, 看一下 oppo 可乐,我们点一下选择模型儿,模型儿这里已经有了 long cat life thinking 这个模型儿,我们介绍下一个平台归机流动,归机流动提供了一些免费的模型供我们使用,我给大家找一下,按价格排序正确, 我们可以看到这些模型,他们的输入输出费用都是零,都是免费使用的。那么该如何使用这些模型呢?点击右上角这里的登录,就到了它的注册页面,同样也是输入手机号,获取验证码。 点击左侧菜单的 api 密钥,这里就是可以调用模型的 api k, 点击左上角的新建按钮,输入描述信息,就可以新建一个 api k, 建立好了之后,可以点击这个按钮进行复制。由于它不 在 opencloud 的 默认模型供应商里面,所以我们还需要找到它的 base url。 它的 base url 我 们上哪找呢?就是在 文档中心里,文档中心点击快速上手,然后往下找,可以看到这个就是它的 base url。 有 了 api k 和 base url 之后,它的安装方式跟 long cat 是 一样的,我们就不再辅助了。第四个要给大家介绍的是英伟达,它的模型很多是最先进的模型, 像前面介绍的免费的都是一些小模型,像这种带 free and point 的 都是可以在线使用的,例如这里有 g l m 四点七, 还有 mini max m 二点七等等。这些模型它的缺点呢也很明显,那就是国外的网站速度不敢保证只断续续,所以这里只建议大家做一个备选, 点击右上角这里的 log in 就 可以登录获取 a p i k。 那 么它的 base url 在 哪找呢?就是进来一个模型之后点这里的 value code, 在 这里就有它的 base url 和它的模型名称这两项。最后给大家介绍的是奥拉玛,就是这个羊驼,它可以在你的本地 部署一个类似于 deepsea 这样的大模型的服务,好处是可以免费,而且不用受网络的困扰。当然对你的电脑的性能是有一定的要求的,而且它也是内置在 openclaw 的 这个供应商里面的,可以直接使用欧拉玛插件把你的大模型接入 openclaw, 它的安装和使用是相对比较简单的,我会专门拍一期视频来介绍欧拉玛如何安装模型以及 如何在 opencloud 中使用。好,今天就讲到这里了,感谢大家的观看,再见!

是不是感觉你的 open 跨做出来的图片、视频、网页总是达不到你的预期?今天推荐六个 open cloud 必装 skill, 让你的小龙虾审美在线。 skill 一, fronten design 这个 skill 专门做前端网页界面的,不用自己写样式、调布局、配色,它能自动帮你设计好看的页面、排版按钮、布局、颜色搭配,还能直接生成能用的网页代码, 小白也能轻松做出专业美观的网站界面。 skill 二, remotion 它是个 ai 视频自动制作工具,你不用剪映、 pr 这些剪辑软件,也不用会写代码, 直接用告诉 ai 你 想要什么样的视频,比如三十秒产品介绍知识。动画带字幕的解说片,它就会自动生成画面、动画配音和字幕,最后导出成片。 skill three, nano banana pro 是 openclaw 里的专业 ai 绘图技能,主打高清纹身、图图生图和修图功能。它能让你的 ai 小 龙虾直接生成高质量图片,处理图像细节,是做封面、插画和视觉创作的核心技能。 skillful humanizers 主要把 ai 写的生硬模板化,文案改成真人语气,去掉机器感,语句变得自然流畅接地气。还能调整文风,适配短视频、文案、解说稿、推文等各种场景,让人看不出是 ai 生成的。 k 五, uic pro max 是 open 克拉里的专业 ai 界面设计技能,说出想要的页面类型和风格,它就能自动搞定专业配色、字体排版布局兼具交互动效和手机端适配,还会自动检测设计细节问题。最后直接生成可落地的前端代码,轻松做出高级耐看、没有廉价感的网页和后台界面。 skill six remotion best practices 是 open 克拉里专门优化 ai 视频制作的技能,它能教并帮你按照规范做 remotion 动画视频, 规避卡顿、画质差、排版乱这些常见问题。自动优化画面节奏、字幕布局,动画流畅度深沉,更清晰丝滑观感。专业的短视频和解说动画新手也能做出高质量成片。 想要提高 open 可乐的美商,这六个 skill 必不可少。好了,今天的视频就到这里了,点赞关注,带你玩转更多 ai 神器!

挑战只会让他变得更强! open crawl 已经升级到了四点五的版本,这是被 enverbit 断供后的一次绝地反击。 自从被 crawl 封杀以后呢,很多人第一反应就是完了,但 open crawl 自己说了一句话,很狂,没事, g p d 五点四更好用,你以为他在嘴硬?不是的,这次他真的变了,不是更新,而是进化。如果你有深度使用过 open crawl, 你 一定懂的。 你会有一种不是在用 ai, 而是在修 ai 的 感觉。装 skill, 接 a p i, 调配置,修 bug, 这龙虾一天不折腾点东西都不算正常, 甚至有人专门做成了一门生意,帮别人上门安装来收钱。但这次的四点五版本,它直接从源头就改了,你们不是嫌麻烦吗?好,它这个版本就帮你全打包了,不是简单的内置功能,是直接给你上了 顶配的阵容,执行力全线拉满。你要做视频吗? running run、 ground video 这些全给你配上,你要配乐吗? google library、 minimax 也配置好了,就连你本地的 kufi ui 也给你打通了。你现在只需要说一句话,帮我做个视频,给我配段音乐,他自己就去跑流程,自己调工具,直接把成品呈现给你。但真正的变化不在这里。 以前 open core 也能帮你调接口,但前提是你得先把整套环境配置好,你折腾了半天,最后还不一定能够跑起来。现在不一样了,这些能力直接给你内置好了,开箱即用。但这里也必须说清楚一件事啊,这些能力算是官方帮你接好的,但不是白送的。 api key 呢,你还是得自己配。 不过流程呢,就比以前简单更多了,这还不是最狠的,真正让它变成新物种的是这个,它开始会做梦了。这件事为什么重要呢?前阵子 crocco 的 源码泄露了,意外的提前曝光了一个叫 autodrain 的 功能, 跟这次 open crawl 的 这个更新有异曲同工之妙。大家第一次发现顶级的 ai 都在做同一件事,就是自动整理记忆。 open crawl 这次直接把这件事做成了产品功能,我带你简单的了解一下是什么。首先呢,它会浅睡,就是把今天你说过的内容 整理一遍,像记笔记一样。然后呢,他还会深邃,意思就是找你反复说的重点,提炼规律,就像做总结一样。最牛的还是这个叫 r e n 的 功能,他能直接把碎片拼起来,形成你是谁的理解,这就像在建立认知。 最后呢,他才写进长期的记忆,重点不是他记住你说了什么,而是他开始理解你这个人了。这一下味道完全就不一样了,有 没有一点 a g i 的 感觉呢?还有一个特别现实的变化, opencore 这个 tucker 的 吞金兽终于开始帮你省钱了,以前你每说一句话,它都要重新读一遍所有的说明书,现在呢,它会附用缓存,只处理变化,这样的好处是更快,而且更 便宜了。这一步, opencore 终于走对了,还有一堆你平时感觉不到,那其实很关键的升级,比如说它不再是黑箱了,现在任务是一条一条给你看,在干嘛你 一清二楚。再比如,接入变得更简单了, q one 呢? fire roars 这些直接内置,帮你少踩了很多坑,稳定性也明显上来了。之前 telegram、 discord 那 些问题,这一波呢,基本修干净了。还有关于安全这一块,开始有边界感了, 什么能够调,什么不能调,都开始按着规则走。这些东西虽然不性感呢,但非常的关键,它开始从能用变成了好用。 open crop, 这是真正的变化,不是变强了,而是更加简单了。以前你还要自己装,自己配,整个过程就是异常折腾。现在呢,它开始像浏览器一样用, 不需要懂后面的结构,你只需要说出你的需求。而这些事呢,国内大厂也在做,开源呢也在做,比如那些封装好的一键部署的龙虾。那我们就能够预见到最终的结果, 只有一个, ai 会变得像搜索一样简单,而这一切已经在发生了。那你升级了吗?把你的使用感受写在评论区,我们来讨论一下。 ok, 以上就是今天的所有分享,我们下期再见。

被 cologne 封杀之后啊, open cologne 四点五版本直接放出大招,官方甩出了一句话, s t t 不要,我们没事 g p t 五点四更好用,我们继续干!这次集中了一百零一个开源贡献者之力的四点五版本,到底是干了哪些事情?第一,视频图片、语音全给你原声打包了, 不用再东奔西走的找 skill 了。谷歌 view、 sora runway 十二家视频模型,想用哪家你就点哪家,图片生成也是一样的, open ai, gem, nine, f a l, mini max 全部接好,给你待命了。第二呢,也是最炸裂的就是你的 ar 会做梦了, open call 后台会自动帮你整理记忆,通过做梦的方式,官方的说明显示啊,会先浅睡,把今天聊的东西分类归党,再深睡,把重要的你反复提到的写进长期记忆里,最后快速演动,叫 r e m。 像人做梦一样,把碎片串成完整的理解。 你越用呢,他会越懂你,不用你反复提醒,他自己会记住你的习惯,你的偏好,还有你说过的重要的事情。对了,官方还提到了授写法的一个狠心的建议,大家可以去看一下。第三,可以省 talk 钱,提示词缓存重够了。简单的说就是以前每聊一句话呢,系统要把整本的说明书全部重新读一遍, 现在呢,聪明多了,说明书还是没有变,但直接可以跳过,只看新内容,你的账单就可以直接噌噌噌的往下掉了。第四,安全性。 现在还在说 oppo, koala 不 安全的人,可能你真的没有再用了。四点五版本的安全权限已经做了很细了,默认就是保护你的,但如果你是老玩家,想要更多的自由,它也留了个口子,你自己可以打开,想怎么用就怎么用。 第五,十二种语言 openclore 再也不是少数国家的玩具了,全面支持中文、日文、韩文、西班牙文等等十二种语言。最后给大家看张图啊,有个网友还替 openclore 吐槽了 astropica openclore 还转发了这个帖子,网友说, gpt 五点四,比原来好一百倍。再见了 opus, 你 曾有一段光彩的时光。嗯,这个我就不好说,我们也不要全信,反正用用看再来评价吧。

不喷科奥的正确用法,一、设置不喷科奥的七个 md 文件,设置 so 点 mb a 正点 md、 user 点 md 等文件后,喷科奥会更懂你更爱你的方式执行。 一、渐近时权限开放,不要一开始就给 a 证所有权限,从最小权限开始验证效果后逐步扩大止毒、毒血、止血等权限分好。二、建立 a 证测试环境,在独立的测试环境,测试没问题后再去再生产环境用。 三、定期复盘成本和效果,每周一查看上周 a p i 账单,每周一查看任务完成率、错误率。四、混合模型策略,简单的问题用便宜的模型,复杂的问题用顶尖的模型,这样可以剩下很多成本。

openclaw 都火这么久了,很多小伙伴还不知道它能一键制作完整视频,能让 ai 全自动打工作视频,我们又何必自己熬夜苦干呢? 但好多小伙伴还是摸不着门路,不知道怎么用 ai, 怎么出视频。其实方法很简单,想让 openclaw 给你生成一个完整视频,包括文案拽写,分镜头的搭建以及加上字幕,并且生成配音, 还要保障视频逻辑通顺。首先要搭建条件,询问如果要让它自动生成视频,并且满足以上条件,需要安装或者部署些什么,但是因为七二四科洛永东虾是不用部署的,所以就可以直接用了,还不会安装的小伙伴可以看我主页的置顶视频。 接着他会问你几个问题,像关于电脑配置或者你的要求,让你进行选择,你需要跟着他的选项回答问题。他根据我的电脑配置生成了一个方案,并且规避了一些可能出现的状况。然后我让他帮我生成了 一个霸王别姬的历史小故事,并且给他提了几点要求,他需要自己写脚本,设置分镜等等。指令发出去后,他给我生成了第一个视频, 但是他给我生成的视频就是用图片拼接起来的,并且分镜头很少,图片模糊,条理不清晰,最关键的是没有配音,但是内容是正确的。我又给他提出一系列的修改意见, 但是效果还是不是很好,我就去网上找了一些视频给他作为参考,并且告诉他具体哪个地方需要修改,如果达不到你想要的预期,你可以不断的去提要求,让他一直修改, 他在这个过程中会不断的模仿、学习和进步, 最终达到你想要的效果。 在完善视频的过程当中,我们可能会遇到以下问题, open qala 在 下载或者生成 ai 镜头时,可能会出现没有版权或者不免费的情况,那么我们就可以提要求,让它多渠道地去找, 直到素材完整为止。其次,随着你提出的条件越来越多,它需要综合的地方越多,生成的时间就越长,大家可以耐心等待。并且 open club 也是需要有一个学习的过程的,小伙伴们可以不断提要求,让它熟悉你的视频风格。如果你的电脑配置高, 你也可以采用多 agent 模式,把工作任务分配给其他小龙虾,向文案专写配字幕和配音,找素材,这些都可以让它们去干, 让你的煮龙虾负责统筹,这样时间就会节约不少。方法都讲的明明白白了,各位小伙伴想解放双手就赶快去试一试吧!好了,今天的视频就到这里了,点赞关注,带你玩转更多 ai 神器!

open club 一个任务要等半天,今天教你同时开多个 ai 助手,十个任务一起跑,效率直接翻十倍!哈喽,大家好,今天讲一个高级功能 子代理技能。什么是子代理呢?简单的说就是同时开多个 ai 助手,每个助手负责一个任务,多个任务并行执行。为什么要用子代理?举个例子, 你有十个竞品需要分析,如果让一个 ai 一 次处理,分析完第一个,再分析第二个,十个下来可能需要一到两个小时。 如果用子代理同时开十个 ai 助手,每个分析一个竞品,十分钟就能全部搞定,效率提升十倍。那具体该怎么用呢?首先,你需要跟你的 opencloud 的 主 ai 说,帮我创建十个子代理, 每个分析一个竞品,最后把结果汇总给我,主 ai 会同时启动十个子代理,每个子代理独立执行自己的任务,互不干扰。等所有的子代理都完成了,主 ai 把十个结果汇总, 整理成一份完整的竞品分析报告给你。给大家介绍一下适用的场景。第一,批量处理,比如批量分析竞品,批量处理数据,批量生成内容。 第二,复杂任务分解,把一个复杂的任务拆成多个小任务,每个字代理负责一个,最后整合。 第三,维度分析,比如同时从价格、功能、用户评价多个维度分析一个产品。假设你是做市场调研的,需要分析十个竞品, 你跟 ai 说帮我分析这十个竞品,每个价格,从策略、核心功能、用户评价三个维度进行分析, ai 就 会调用子代理技能,启动十个子代理,每个负责一个竞品,十分钟后你收到一份完整的报告,包含十个竞品的详细对比。 当然了,也有几个注意事项要跟大家一定要讲一下。第一,子代理是并行执行的, 互相之间不共享信息,如果需要传递数据,需要通过主 ai 中转。第二,每个子弹里都有独立的运行时间限制,超时会被强制停止,复杂的任务要合理设置时间。第三, 子代理的数量不是越多越好,要根据你的实际需求和服务器的承载能力来定。再给大家说一些进阶的玩法吧。子代理之间可以编排依赖关系,比如第一步,子代理 a 负责收集数据。 第二步,等 a 完成了子代理, b 负责分析数据。第三步,等 b 完成了子代理 c 负责生成报告。这样也可以实现流水线式的自动化处理哦! 下一期教你如何把前面学到的所有的技能组合起来,搭建完整的自动化工作流。关注我,你一定会成为 oppo cola 的 自动化高手!

如果你的 steam deck 呢,已经吃灰了,那别急着卖,或许可以把它当成一个二十四小时在线的 ai 小 服务器。我最近呢,在 deck 上部署了 open clone, 结果发现呢,这东西呢,和 steam deck 组合居然特别搭。首先呢,就是省,不是性能省,是省设备, 是因为很多人本来就已经有 steam deck 了,你不用额外买一个 mini 主机或者 mac mini, 也不用专门搞一台 linux 电脑,直接就能白描出一个 ai agent。 而且呢,它功耗也不高。 stan deck 呢,轻载待机基本就几瓦,后台挂着 openclaw, 让它自动化任务,网页监控这些都没什么压力。 虽然呢, mac mini 这种 m 系列的主机呢,也很省电,但问题是呢,那是你额外花钱买的。而 stan deck 呢,最大优势是,它可能本来就在你家里吃灰。 第二点呢,是 linux 的 环境真的是很舒服的, steamdock 出厂就是 steam os, 本质上就是一台 arc linux 电脑。呃,很多 i 工具呢,都是原生兼容的,安装 openclaw 也不需要虚拟机,也不用研究复杂的容器,很多时候一条命令就能直接跑起来。最离谱的是,现在连 linux 环境也不用你自己折腾了。 以前我在 dy 上安装一些四果输入法啊,或者其他软件,真的是很折腾半天,呃,缺一些依赖呀,权限有冲突啊,版本报错呀 啊。结果现在呢,就直接跟恶魔壳老说一句,帮我把四果输入法装好啊,他自己就跑病装依赖配环境,最后直接就沟通好了,特别简单。甚至呢,现在很多需要必须手动操作东西呢,都可以直接聊天解决,比如帮我打开刺客信条英灵店的游戏文件夹, 然后呢,他就会自动去帮我打开,出现在我的面前。你也可以让他帮你安装某个游戏,帮我卸载掉我很久没玩的游戏,会帮我清理缓存和没用的文件,他都可以帮你搞定。这种感觉就已经很像店里的那个贾维斯管家了。 等你花了两三千买的这个掌机,现在要突然多了一个 ai 助手啊! linux 小 福气自动化的一个工作站告诉我,如果你也用它来部署小龙虾的话,你会用它来干什么呢?

律所本地部署 ai 大 模型还能这么用?这是给律所粉丝老板搭建了本地 ai 大 模型。他核心需求很明确,要 ai 助手二十四小时在港不倦待,帮团队搞定大数据 自动分析案卷档案整理、法律文书排版、客户咨询记录总结案件需求拆解和案件进度规档。要知道,律所律师平均每天要更进那么多案件,常年积累的上万份案卷和 合同,叛离归党之后,想调取对比关键信息,简直是大海捞针。熬夜阅卷、漏查合同风险、立案解锁好半天都是常态。有人说本地模型不聪明,错,那是没用到点子上。本地 ai 法务功能直接拉满, ai 法务 agent 能 自动识别合同中的隐形风险点、法规冲突条款,快速比对不同版本法律文书的核心差异,能自动汇总案件渗速率、客户咨询热点生成、数据报表和趋势分析,提炼关键决策洞察。不管是起草营销推广方案、排查客户合同风险,还是检测类案判例,常驻后台的 ai 专家都能给出高质量回复,这种安全感和便利性,是任何云端工具都替代不了的。 搜案卷、客户隐私、涉密合同全存,本地牢牢攥在自己手里。再配合接入 crm 和 erp 系统, 随时在手机上问,哪些客户的案件快到举证期限了?需要定期回访的老客户有哪些?这个案件的类案判例有哪些?帮我整理辩护思路。我做的不只是部署一套本地 ai 大 模型,更会手把手教你怎么跟 ai 专家高效沟通,搭建律所专属知识库,训练专属 a 阵子,全程一对一陪跑落地。总有人说用 ai 取代律师,这种想法完全不对。 该时代该思考的是,用 ai 把传统办案交付速度提升三到五倍,让十人团队做出二十人的业绩,把律师从重复阅卷、文书排版、剪辑、筛选等琐事中解放出来,专注核心辩护代理工作,这才是本地 ai 给律所的核心价值。