openclaw提高缓存命中率方法

几个简单的小技巧就可以让你的 ai 命中缓存达到惊人的百分之九十九，其托肯消耗和成本其实可以锐减百二十倍。这真不是夸张，是我消耗了整整一亿托肯得到的一个实际经验结果。第一 点，善用记忆系统。其实我们知道现在大部分市面上主流的 i can， 它都是有自己的一套记忆系统，无论是 open card 还是它都扣的。只要我们善于利用这个记忆系统，其实可以大大的增加这个缓存的命中率。举个例子，我最近在做一套自己的 ai 面试助手，但是这个任务他不是一天两天我就能够完成的， 所以我每天会在任务完成的时候，我会告诉我的 autodrive， 让他自己去保存当天的这个记忆。这样的话，在我明天或者后天重再开启这个任务的时候，他能够直接读取自己的绘画内容，从而大大的降低这个拓客的消耗。 第二点，制造边界和原则。布置一个任务的时候，如果没有明确的规则和原则的话，你可能需要跟你的爱多次交互，他才能够真正的明白你的需求。 就算他明白了你的需求，你没有制定一个明确的边界，你的 ai 也可能会做出越界以及难以预期的一个结果。所以制定边界和原则是非常重要的，你可以直接将这个工作原则喂给你的 ai， 让他传进他的记忆系统。 最后一个点，整理和提炼工作流，让他按照工作流的方式输出结果以及产出文档。当你需要他完成一个周期较长的任务的时候，一个合理的工作流是非常重要的，他不仅可以让 ai 快 速理解和解决一个问题的流程，并且可以通过产出一些文档来极大的提高一个缓存的命中率。举个例子， 你需要做一个文档，那么你可以先跟你的 ai 交流想法，让他去产出做出这份网站需要的一份产品文档，然后你再根据他的产品文档去优化，之后让他去根据产品文档去完成功能，这样他有了依据而不会天马行空，每次产出都会根据文档来做，而不会浪费脱坑又产出垃圾。

小心你的 open cloud 会大量占用你的空间，磊叔帮你做诊断，点赞收藏，马上开始！原因在于有三个地方它会大量的侵占空间，第一个是浏览器的缓存，第二个是旧媒体的堆积，第三个是日制，这个不是偶然，是 open cloud 自身机制的问题。 那么我推荐给你三种不同的方案。第一个你用提示词如图所示，让它去自行清理，但是 open cloud 自己自身的并不会那么彻底。 第二个是写好这些命令啊，我们手工去进行清理，这个是又最安全也最高效的。这两个我都已经发到粉丝群了，给到群里面找我来要。 最后一个方式是用定时任务，让它自动定期清理自己，这是最高效的办法。你们现在检查一下，你的 open club 占了你多少空间呢？评论区，我们聊一聊。

obble 二零二六年五月十八日，技术架构升级，模型层技术革新， g l m 五系列模型引入 g l m 减五点一，除以五除以 turbo 五福 turbo 支持原声推理功能， 推理引擎优化所有模型集成 linux 模块，逻辑推理能力提升百分之三百。上下文窗口扩展到二零二八零零。 zodiac 上下文 幺三幺幺零零。 zok 的 输出支持超长文档处理。并发架构升级，子代理八线城并发，主代理四线城并发。任务调度算法优化，成本控制技术突破 g l m 四点五 l。 输入成本零点二。 z o k s m 推力成本优化百分之八十五。 g l m 四点五。 flex 是 零成本模型，采用缓存优先策略，智能缓存系统使用六加 l 六混合算法 缓存命中率提升百分之七十六。 g l m 四点七。 flex 输入成本零点零六 z o k s 输入成本零点零六。 z o k s 采用量化压缩技术， 语音系统重构 t t s 站升级为 t t s 加塞斯 mario 加 g t s local 颗粒三层架构。音频处理引擎，支持实时语音合成， 支持一千五百字符流式输出，音频格式优化 m p 三编码器参数调优文件大小，压缩百分之四十。语音。路由机制，采用基于路由的文件管理系统，避免重复播放消息处理系统， 消息路由优化为 magisk 智能分发机制，非输集成架构，采用 magisk 加 api 双通道通信，支持群组策略管理， 绘画状态管理，支持实时状态监控，支持绘画生命周期管理，安全与稳定性。 智能压缩算法在 c f g 尔模式采用 l c 七七加哈弗尔混合压缩认证系统升级为纠令牌管理， 支持 os 二点零协议错误恢复机制，采用自动重试加熔断器模式，系统可用性达百分之九十九点九。插件管理系统支持动态加载机制，支持热插拔和版本控制。 性能监控系统支持实时指标采集，覆盖 c p u 内存、网络、磁盘 i o 四维监控。成本追踪引擎，支持精确到分的成本计算，支持多维度分析。缓存监控，支持命中率统计、 内存占用分析、性能瓶颈识别、插件状态管理，支持插件健康度检查、 依赖关系分析。配置管理系统采用分层配置架构，分为局、用户绘画三级配置体系，支持配置版本控制，支持回滚和对比，提供兼容性保证，具备向后兼容机制。配置迁移自动化 运行时，环境升级到 note。 这次二四点幺五点零 l t s 版本包含性能优化和安全更新、事件循环优化、异步 i o 处理效率提升百分之二十五。 内存管理经过篱笆引擎优化，内存碎片减少百分之四十。数据存储升级。缓存系统采用 radis 集群部署，支持分布式缓存文件系统支持高效文件，所以支持快速解锁。日制系统采用结构化日制， 支持实时分析和告诫。这次升级不仅是功能增强，更是架构层面的全面革新，为爱助手的高性能、高可用、低成本运行提供了坚实的技术基础。

cloud 又名 opencloud， 是 迄今最强大的人工智能工具，但前提是您以正确的方式使用它。在这个视频中，我将介绍五个简单的事情。您现在就可以让 cloud 比现在强大一百倍。 我将向你展示如何提高他的记忆力和智力，甚至向您展示如何让他在您睡觉时主动做事。现在，让我们锁定并进入其中。第一个技巧非常简单，一个你可以在五秒钟内实施的方法。高博特的记忆力令人难以置信，但这并不像想象的那么令人难以置信。 实际上，有两个默认关闭的内存设置，这使其变得更好，一是内存刷新，另一个是绘画内存搜索。当你使用 cloud book 点并与其交谈时，它会自动进行内存压缩。 它的基本作用是清理内存，这样您就不会使用大量临牌。问题是，每次内存压缩之后，他只是忘记了很多事情，这样你们就可以进行对话了。他会忘记五秒前的内容。就在压缩之后。这个提示实现了两个解决此问题的功能， 内存刷新在压缩之前做什么？他会记录对话中最重要的部分，以便压缩后立即记住。另一个是会话内存搜索，基本上，这将允许您的 cloud 搜索您的整个对话历史记录。当你说某事时，他不记得这两个功能结合起来， 其用此题事实在下面的描述中写下，将使您的 cloud bot 记忆力提高一千倍，所以按照下面的提示将其放入您的 cloud bot 头。您刚刚将 cloud bot 提高了一百倍。我要给你的下一个主要建议是找到合适的型号。 对于每项任务您都需要靠谱来完成，所以大多数人正在做的是他们使用 oppo 四点五，它别误会我的意思。这是我当模特的最好的一天，但他们将它用于他们所做的每一项任务。这会导致您的云机器人速度减慢并花费您大量金钱。 有更好的方法可以做到这一点。这就是我将云机器人视为大脑和肌肉的方式。我不是有史以来最好的大脑。这是您正在交流的模特。当你与克劳德机器人交谈时，但你想选择最好的肌肉。 op 并不是对每块肌肉都是最好的编码。网络搜索，社交搜索。因此，您希望实现在上述每一项方面都表现更好的模型。柏列兹是一个很棒的编码模型。 我发现 op 控制得非常好。点名，你非常适合网络搜索。如非常适合社交搜索，去你的 cover 说。继续前进。 我想使用 codex kelly 进行所有编码。我想使用 gimmie 二 p 进行所有网络搜索。我想使用 grog 二 p 进行所有社交搜索。 您的 cloud bot 将引导您完成该设置。它会询问您的啊 pmi 钥。你给了钥匙，它就会为你设置所有这些肌肉，然后下次你问的时候它就会记住了。嘿，你能给我做这个吗？ 你能搜索到这个吗？你能在 excel 上找到这个吗？它将使用正确的肌肉来完成正确的任务。这将为您节省大量金钱，并为您带来更好的结果。您希望将 copy 为大脑和肌肉。 每当您需要执行某些任务时，什么肌肉最适合完成这些些任务？如果您不知道执行这些任务的最佳肌肉是什么，那么这是个好消息，你可以问你的云机器人最好的肌肉是什么？ 他会为你解决的。当你实施了我刚才谈到的改进后，进入通过您的云机器人实现这些更好的功能，你会节省很多钱。改进云机器人的第三个技巧，这点非常关键，每个人都需要做。 昨天发布了一篇火爆帖子，浏览量接近九百万。关于有一天早上，我的克劳德机器人如何随机给我打电话，他实现了自己的声音，他才实施了自己的电话号码。 当我醒来时，他叫我，这是百分之一百真实的。这确实发生了，但他发生是因为我做了下一个提示，我即将给你。这是一个告诉 cleveland 关于我的一切， 让他了解完整的背景，即我需通过工作流程完成的任务。第二，为我们的工作关系设定期望。现在这两件事意味着什么？大的兴消，也就是告诉机器人，你的全部 非常重要。因为他的记忆力太好了，所以你告诉他的一切他都会记住。所以，如果你讲述你的梦想，抱负和目标，你每天所做的事情，你的人际关系， 你感兴趣的一切，你的爱好，为什么你认为爱国者队会赢得超级碗？如果你告诉他所有这些事，他会记住该上下文，以便他执行的任务更有帮助。 但我如何让他去做这些主动的事？当我醒来时，他在哪里突然叫我？嗯，这来自于期望设定。什么是期望设定？这就是对您的云机器人设定。期望 围绕你希望的工作关系。问题是，大多数人与他们的云机器人交谈就像与聊天机器人一样，事实并非如此，对吧？他们将其视为搜索引擎。他们只是问你问题并得到答案，那不是你想要的方式。你想像对待您的员工一样对待他。如果你以前有过员工，你做的第一件事，当他们开始工作时，你要设定期望， 围绕你期望他们完成的工作类型。你想用你的云机器人来做到这一点，所以我对云机器人所做的就是告诉他，我希望你能积极主动。我希望你每天晚上我睡觉时都工作。我希望每天早上都能醒来， 并对您自己构建的东西感到惊讶，因为我每天早上都这样做。我现在醒了。我醒来时感到惊讶。无论是 clodobo 实现自己的电话号码，自己的声音， 自己的面孔，诸如此类。每天晚上他都会创造一些让我们更接近目标的东西，这也让我感到惊讶。如果你做了这两件事，头脑风暴并设定期望，您将从可的博中获得明显更好的结果。所以应该只需要十分钟左右。花十分钟讲述一下你自己， 然后明确的告诉他，你希望他在你睡觉的时候为你工作。当你醒来时，他会建立一些东西，这些东西让你更接近目标。 你做这两件事，您将从云中获得更好的结果。这只是改变你的心态，像对待员工一样对待您的云机器人，不像其他百分之九十九的人那样使用搜索引擎。 顺便说一句，如果到目前为止您学到了什么，请务必在下面留下一个。喜欢请务必订阅并打开通知。我正在产出大量内容，我认为有史以来最重要的人工智能工具。靠谱， 你会得到更多，即可在所有最新版本发布时了解。如果您打开通知，而且我刚刚做了整整一个小时在 biobe coding academy 进行半个 calibroto 训练营 录音已发布，要立即访问训练营。点击下方 biobe coding academy 链接即可，你将能够看到整个事情。下一个技巧，这是一个很大的技巧，将大大改善您使用 calibroto 的 提示， 这就是反向提示。什么是反向提示？百分之九十九的人所做的就是定期提示，对吗？他们告诉他们的云机器人要做什么？做这个做那的。问题是，卡伯特比我们聪明的多，因此我们提出所有提示是一种愚蠢的做法。 您想要反转提示？你想说黑卡伯特问我，你需要我做什么才能做的更好？ 根据你对我的了解，你应该做什么？我们基本上是在提示云做出自己的提示，这就是所谓的反向提示。这是 cloud 做的一项关键技能。所以给你一些例子，基于您对我和我的目标的了， 您可以做哪些任务来让我们更接近我们的使命？因此，我不是告诉 cloud 做什么，而是说，嘿，根据你对我的了解，你现在应该做什么？这是一个反向提示， cloud 会比您更擅长提出任务。反向提示的另一个例子， 还需要提供哪些信息来提高生产力？我不是在告诉你该怎么做，你需要我做什么？我能帮您做些什么吗？ 因为这基本上是超级智能，他会找出更好的任务比我们告诉他要做的更好。这些反向提示即将帮助你从云机器人获得更高生产力。 我要将这两个提示放在下面，现在想要的心态是，而不是告诉云机器人要做什么？ 问他一堆问，看看他有什么能力让他自己去决定应该做什么。我敢打赌，你会从中得到更好的结果。在讨论最后一个技巧之前，我只是很好奇，我认为这将是巨大的。到目前为止，哪一项建议最有帮助？您是否希望有任何后续视频对其中任何一个进行更深入的探讨？ 或者您对 cloud 还有其他疑问吗？请在下面告诉我。我会在这里根据您的需要制作尽可能多的视频。我想确保制作出最有帮助的视频。让我们进入最后一个技巧，那就是让您的 cloud 构建自己的工具。 cloud 最好的部分是它完全可扩展，它是完全可定制的。 您可以添加自己的工具，但很多人不会要求 call 为您构建这些内容。所以你想问你的 call 不？ 呸。我们还可以构建哪些其他工具来提高生产力？在这里查看他为我构建了什么。这是他构建的完整任务吧， 我可以在其中跟踪他正在执行的所有任务，积压的工作有哪些，他正在做什么，他审查了什么，然后我就可以看到整个活动历史，这些都是他为我完成的。这一切都是我提示云机器人的，嘿嘿。我们可以构建哪些工具来提高生产力？我说我，我可以构建一个看板，这样你就可以跟踪我的所有任务。 我说继续吧，就这么做。这是另一档，我们可以构建什么工具来回顾过去的对话。 他就想，哦，我将为您构建一个文档查看器，然后我会把我们所有的记忆并将任务转化为文档。看。这是我们的文档查看器，是我刚在任务控制中构建的 excel bot 是 一个令人难以置信的分为编码器。 您需要利用其分为编码功能安装酷币 x 作为其编码工具后，请转到它。我想构建一些工具。基于我们的工作关系， 可以构建哪些工具，以便我们共同提高工作效率。我向你保证他会带来一些令人惊奇的事情。如果你只需要一个想法来开始，比如说，嘿，建立一个任务版，这样我就可以跟踪你的所有任务， 就会让你开始从那里开始。可以在其他工具上分层。如此处所示，我有一个项目版，一个内存版，一个捕获人员，一个完整的线，这些都是您可以让他为您构建的东西。我将在卡拉波座上创建更多视频。 我坚信这是一个改变人生的巨大时刻。对于很多人工智能和科技领域的人来说，这将改变很多人的工作方式。因此，请确保打开。

opencll 二零二六年五月七日更新解读 opencll 的 上下文引擎有个缓存机制，它会把你组装好的上下文试图存起来，下次同样的问题进来直接复用，不用重新计算。但有个问题， 如果你按了 new 或者绘画重置了历史变少了，缓存不会自动失效，它还在用旧的已经被重置的历史。这次修复的就是这个 上下文引擎，现在会在历史记录变少或者组装失败的时候，主动让缓存失效，保证 ai 看到的始终是最新的上下文，而不是过期的。这个机制为什么重要？第一是性能优化，不用每次都重新读取和组装大量上下文，响应更快。第二是 token 节省， 缓存命中，就不用走完整推理流程，省钱。第三是数据一致性，确保 ai 看到的是最新的上下文，而不是你以为已经 reset 掉的历史。 说白了就是一个自动清理机制，让缓存始终保持正确。第二个更新是关于绘画转录的。 opencloud 的 绘画会跨天保存，之前有个问题，如果一天结束，绘画 id 变了，转录文件可能就丢了。 这次修复了这个问题。现在即使绘画 id 发生变化，转录文件也会被正确保存下来。而且如果你设置了自定义的转录路径，它会保留你的设置。 这个修复解决了什么问题？之前如果你在 ctrl u i 里面做了绘画 compaction， 压缩的历史转录文件可能就会断掉。 现在不管怎么压缩，怎么跨天，转录文件都会完整保留。对于需要审计复盘或者训练的人来说，这个改动很实用。今天的两个更新都是关于正确性的 上下文缓存，确保 ai 看到的始终是最新的上下文绘画转录，确保你的对话记录不会因为跨天而丢失。都是小改动，但很实用。

我用 mini max m 二点七搭了一套智能口播剪辑系统，把一条视频的剪辑效率提高了接近三十倍。以前录完一小时素材，最痛苦的不是剪，而是在时间轴里反复找废话，找口误，对齐画面。 所以我做的不是全自动乱剪，而是让 ai 先把荣誉片段全部标出来，人在做最后判断，先看它能做什么。第一步，标记所有口误废话，进行片段生成审核稿， 所有他认为有问题的片段全部列在这里，时间戳内容原因一条一条，你点哪条画面直接跳过去。第二步，人工修正。很多人问我 ai 判断会不会误删，这个问题问的很好，所以我的设计是 ai 出删人来把关在审核稿页面，人类可以新增和修改删除标记，同时支持倍速播放。 第三步，自动化极致。每个人的表达习惯和剪辑风格不一样，所以我把判断标准做成了可配置的，每次人工修正后自动分析修正逻辑用的越多，他越懂你的剪辑习惯。系统最关键的地方不是让大模型看视频，而是不让大模型看视频。很多人第一反应是这东西，分析视频头壳一定烧的很猛吧？ 其实不会，我来拆解一下它的四步流程，你就明白为什么它这么省。一步，视频提取音频。第二步，音频转字幕，把音频转化成带时间戳的文本。第三步， ai 智能分析，这是整个流程里唯一消耗托管的环节， ai 读的是纯文本，判断哪些容易内容，哪些值得保留。 第四步， fmpeg 完成实际剪辑。根据 ai 给出的时间戳，要用 fmpeg 直接剪切视频，不经过任何模型 整个链路， ai 输入的是文字，输出也是文字视频剪辑问题被转化成文本判断问题。这就是它为什么省 token 下一版，我想让它从剪辑工具变成口播视频的补素材工具。 比如你口播里提到一个数据，系统自动生成一张图表，你讲到一个概念，系统自动补一张解释画面，你缺一段过度素材，系统自动生成一段补充画面。这也是我用 mini 代码，图像语音视频都能放在同一个链路里。 所以这套系统的下一步不是做一个更复杂的剪辑软件，而是变成一个全模态口播工作流。另外我还做了 skill 版本，直接把这个剪辑能力接近你的 agent， 变成你工作流里的一个节点， 你的 agent 需要剪辑口播时调用它直接拿结果。我一直觉得剪辑效率不是剪辑软件的问题，是判断力能不能被结构化的问题。这套系统只是一个起点，代码和 skill 全部开源，你可以在上面继续改。如果你用它做出了什么，欢迎来告诉我。

作为一个九零后的国际学校校长，我觉得日常生活中最重要的一项技能就是不断地学习紧跟时代，并不是说盲目跟风，但是这个时代很流行或者说很新潮的一些玩意，你一定要自己上手去体验 明白它是怎么回事。比如说最近大家都说 open call 这个养龙虾，龙虾非常的时尚，那么我也就跟风的一起去玩了一下。 那龙虾现在是分两种部署方式，一个是通过本地部署，那这个是他需要很复杂的一个代码的能力， 那我不是马农，我肯定没有办法通过这样的一个方法去部署，但是我们说只要思想不滑坡，方法总比困难多，所以我就尝试着通过这个飞书进行了这个一键部署。那我从清明节假期前后到现在玩这个养虾也已经有两个星期左右的时间了， 我总体的一个感受就是这个龙虾呢，其实没有说像有些博主讲的这么的神乎其神，其实我觉得它就是一个更加新潮版的一个 check gpt， 那 随着 ai 的 这个发育，它一定会变得越来越智能，当然也有可能是因为我用的是非书的一键部署，而不是这个本地部署的原因。 那么第二呢，我觉得就是这个龙虾的可玩性还是很大的，他可以给你日常生活中提供一些比较有意思的帮助。比如说像我作为一个校长，我最头疼的一个内容其实是 这个会议是比较多的，那我其实就可以把我的会议内容发给龙虾，然后让它放在我的飞书的日历上，那么如果是本地部署的话，我想它还可以打通你的 outlook 或者是苹果日历，直接帮你去提取里面的数据。当然这一点的话，我目前因为技术原因我是没有达到。 那从这样的一件事情，我得到的一个反思是什么呢？就是万事一定要去尝试，如果你不尝试，你其实是没有发言权的，对吧？很多人都说，哎，现在养虾多好玩或者是多不好玩， 你自己如果都没有亲手去实操过，那你怎么能去下这个评论？你下的这个评论和评价一定是不准确的。比如说我在玩这个龙虾的过程中，我再让他 部署我的这个日历会议日程的这个时候我其实是遇到一点麻烦，因为我发现他会经常把我的这个日历的这个时间或者说会议的时间给弄错，我就还要去纠正他， 去和他说，哎，你这个做错了，你下次要注意。我感觉他就像是一个呃，养成系的这么一个电子小宠物啊，那这一点呢？几又贪办？我觉得挺好玩，但是他并不是说百分之百的准确或者说智能， 那，那这个事情我觉得你用完了以后，你就可以很理性的说，你想不想用它，那就见仁见智了，对吧？还有一点就是我觉得 ai 它肯定不能成为一个说呃，写作业的一个帮手，你比如说学生直接把这个作业 发到 ai 里说，啊，这些答案是什么？那这个我觉得在用 ai 的 话就有点太低级了，你正确的一个玩法应该是什么？应该把 open call 当成或者说其他的这个人工智能当成一个可以跟你平等交流，在你需要帮助的时候给你提供 这个建议的这么一个顾问，或者说是军师的角色，你应该跟他探讨，比如说这篇文章的架构，这是我的想法，你觉得我们可以怎么润色？你把它当成一个可以平等交流的伙伴， 那这个时候你其实就已经有了比其他人更多的一个优势，就是你其实不用到外部去寻求咨询，你直接就可以有一个全天候去跟你去沟通的这么一个电子伙伴。 但这件事情的前提是什么？你自己首先要有想法。如果你把 ai 完全当成一个说帮你做作业的这么一个工具，那我觉得它的价值是几乎没有的。但如果你能把它当成一个咨询战略型的工具，那我觉得它其实是可以给你的生活添加很多的帮助， 但归根结底自己尝试过以后才知道。所以我们不管是作为校长、管理者，还甚至是一个学生，任何一个社会上的年轻人，我觉得最重要的一点就是一定要保持一颗 学徒的心，一定要保持一颗学习的心。就像乔布斯之前说的， stay hungry， stay foolish， 那 至少我觉得 哪怕在从业这么多年以后，我依然还是有比较强的这么一个饥饿感去学习，那这个其实是非常好的一个现象。那么我也鼓励所有的这个学生和家长都这样去积极尝试生活中一些你未知的事情， 那尝试过以后不适合你，完全可以说 i'm done with it， 我 不再尝试，但如果你没有尝试过，那我觉得对你的人生其实是蛮遗憾的一件事情，所以趁着养虾的这么一个，算是最近的一个热点，给大家做一波这个分享。有什么 玩龙虾或者是 open claw 的 这些好的玩法，也可以留言跟我们进行交流。 this is james try your best i'll see you next time。

这是我认为全网最完整、最详细的一期，关于不同体量的商家，未来如何利用 openclaw 去布局自己的生意。本期视频内容比较长，大家可以在评论区 at 豆包生成总结版留存 不同，体谅老板也可以根据文章节点选择性观看。我先说一个结论， openclaw 重新洗牌行业之后，电商老板真正该做的不是卷的更狠，而是把利率翻倍。我先问你一个扎心的问题，同样是开店，为什么有的人今年越做越轻松，利润越来越厚？ 有的人明明销量涨了，最后一算账还是没赚钱？答案不是选品差一点，也不是头流差一点，而是你有没有把 openclaw 这种 ai agent 真正用进你的生意里。 今天这条视频我不讲虚的，我先把电商老板分成三类，尾部卖家、中央部卖家和头部卖家。然后我告诉你，这三类卖家在未来到底该怎么布局，才能同时做到销售额和利率双增长。 因为最残酷的一件事，不是你卖不出去，而是你卖的越多，亏的越快。真正厉害的老板，永远是在降本增效，追求更省人、更赚钱。首先先把话说透， openclaw 不是 工具升级， 是经营方式重写。很多人现在对 ai 的 理解还停留在写文案、做海报、生成脚本，这太低级了。 open core 真正可怕的地方不是它能说，而是它能做。 它不是一个帮你出主意的顾问，它是一个能帮你盯数据、跑流程、跨系统执行自动复盘的 ai 员工。这意味着什么？意味着以前电商赚钱靠的是 ai 调度，现在电商靠的是 ai 调度。 以前一个老板要管选品、投放、客服内容、供应链数据，现在这些工作完全可以拆成多个 ai agent 协同完成。 一个盯竞品，一个盯内容，一个盯客服，一个盯投放，一个盯复购，一个盯利润。老板只需要做两件事，定方向，做决策。所以今天你不是要不要用 opencloud 的 问题，而是你到底想继续做苦力型电商老板，还是升级成系统型电商老板？ 我们进入今天的正题，先来说尾部卖家，别再幻想靠蛮力翻身，你要先活下来，再谈增长。 什么是尾部卖家？就是那种店小、团队小，现金留紧，试错成本高，一个月可能就几万到几十万销售额的小卖家。这类卖家最大的痛点只有一个，不是不努力，是资源太少。 你不是输在能力，你是输在人手、时间、资金、执行速度。那 openclaw 对 尾部卖家最重要的价值是什么？不是让你一夜爆单，而是让你用最少的人跑出最多的动作。 尾部卖家最该做的第一件事是用 openclaw 建立低成本起盘模型。什么意思？就是把原来需要一个小团队做的事情，变成一套自动化流程。 比如 ai 自动抓竞品、价格、爆款、标题、主图、风格、评论、关键词自动整理，平台热词和趋势词 自动生成多版本标题、卖点、文案、短视频、口播稿，自动做客服回复。先处理百分之八十的常见问题，自动监控库存转化率、退货运，发现异常马上提醒。尾部卖家最怕什么？最怕试错太慢， 别人三天测完一个款，你三周还没测完，别人一天发二十条内容，你一天憋出二条， 别人客服二十四小时在线，你半夜订单来了都没人接。 open claw 要解决的不是让你更聪明，而是让你更快。尾部卖家真正的打法应该是小步快跑。极致测试， 不是一上来铺几十个 sku， 而是用 ai 快 速测试哪个品有点击，哪种视觉有转化，哪个内容有种草，哪个价格待能跑量，然后迅速放大。 尾部卖家想做销售额和净利润双增长，核心不是堆货，而是把测款成本打下去，把出错成本压下去，把人工成本砍下去。因为你规模小，最怕烧钱。 opencloud 最适合你的地方，就是先帮你把每一次试错都变便宜。当试错便宜了，你就敢多试，当你敢多试了，你就更容易抓到爆款。 当你抓到爆款了，销售额就上来了。而利率为什么也会涨？因为你的人力成本低了，内容成本低了，客服成本低了，决策失误也少了。尾部卖家最正确的路线不是硬拼，而是借 ai 杠杆先把店跑顺。 一句话总结，尾部卖家先用 open claw 把一个人变成三个人，再把三个人变成一个小系统，先活下来，再放大 再来说。中央部卖家，你最危险，但你也最有机会。这类商家通常已经有一定规模，年 gmv 几百万到几千万，甚至更高。问题来了，为什么中央部卖家反而最危险？因为你已经不是小店了， 你有团队，有流程，有历史包袱，但你又没有大牌那种资源壁垒，你最容易卡在一个位置上，看起来挺忙，实际上效率很低，销售额在涨，利率在掉，团队在扩张，结果内耗更严重。 这时候， openclaw 对 中央部卖家的价值不是辅助，而是重构。中央部卖家最应该做的是三件事，把重复性岗位 ai 化，把决策流程数据化，把内容和投放做成闭环化。 先说第一点，你现在最浪费钱的不是工资高的人，而是重复做低价值动作的人。 比如每天机械回消息、整理数据、盯竞品、催进度、改标题、对报表这些事， open call 都可以接管。一个岗位如果百分之八十的工作是重复动作，那就应该先让 ai 接管百分之八十 人，只负责百分之二十的关键判断。这一步一做，团队立刻瘦身。第二，把决策流程数据化。很多中央部卖家真正的问题不是没数据，而是数据太多，没人用。 opencll 可以 根据你公司的数仓，把每天的核心指标自动整理出来，哪些商品转化率掉了，哪些广告组 roi 下滑了， 哪些关键词开始失效了？哪些客户投诉集中出现了，哪些品类正在升温？以前这些信息靠人看，靠人记，靠人判断。现在这些信息， opencll 可以 每天主动推给你老板不再是去找问题，而是问题会主动来找老板。 这就是中央部卖家最该建立的 ai 中台。第三，把内容和投放做成闭环化。 中央部卖家最大的增长瓶颈，往往不是没有流量，而是流量不稳定。今天爆了，明天没了。 今天投放有效，明天又亏。今天视频起量，明天内容疲劳。 openclaw 能做的就是把内容生产、投放、测试、数据反馈、复盘优化，串成一个自动循环内容， ai 负责批量出视觉 投放， ai 负责监控 roi 数据 ai 负责分析后台数据，复盘 ai 负责给下一轮内容和投放提建议。这样你就不是在单点博弈，而是在持续迭代 中。腰部卖家一旦把这个系统跑通，销售额会继续涨，利率还会更稳。因为你用更少的人做了更多有效动作。更少的试错，换来更高的命中率，更快的反馈换来更强的执行力。一句话总结，腰部卖家，别再比谁人多， 开始比谁的 ai 流程更完整，谁先把流程装进 openclo， 谁就先把利润吃到嘴里。最后来讲，头部卖家真正比拼的不是规模，而是系统密度。很多头部老板会觉得我已经很大了， ai 对 我没那么大影响。 错越大的企业，越该用 openclo， 因为大企业最怕的不是增长慢，而是组织太重，人效太差。头部卖家为什么很多时候利润上不去？因为业务规模大了之后，信息传递慢、 部门协调慢、审批慢、试错慢，销售额很大，利润却被一层层吃掉。 openclo 对 头部卖家的意义，不是省几个客服，而是重新设计组织的运行方式。 头部卖家最应该做的是 ai 化中台、 ai 化协同、 ai 化决策。什么意思？就是让 opencloud 成为整个组织的神经系统，他负责把前端数据、中台策略、后端执行串起来。比如一个新品出现异常， ai 先提醒。 一个区域市场突然爆发， ai 先捕捉，一个竞品突然降价， ai 先预警，一个爆款，内容开始疲劳， ai 先换视觉。一个高价值用户临近流失， ai 先做挽回。头部卖家最值钱的不是资源多，而是反应速度快。而 opencloud 最强的就是把反应速度做到极致，头部卖家还可以做一件中小卖家做不了的事。 ai 驱动的全链路利润管理，不是只看 gmv， 而是看每个环节的真实利润。哪个渠道最赚钱？ 哪个 sku 最赚钱？哪个人群最赚钱？哪个内容最赚钱？哪个地区最赚钱？ opencloud 如果运用的好，你不是在经营一家公司，你是在经营一台利润机器。 这时候头部卖家会真正拉开差距，因为别人还在卷营业额，你已经在卷利润密度，别人还在比谁花的多，你已经在比谁赚的稳，别人还在用人盯流程，你已经在用 ai 盯结果。 一句话总结头部卖家，未来头部商家的壁垒不是更大，而是更智能，效率更高，不是更忙，而是更会调度。其实三类卖家都有一个共同的核心，让 ai 做重复人做决策。 不管你是尾部、中央部还是头部，底层逻辑其实只有一个，把重复性工作交给 openclo， 把战略判断留给人。当你把这条线划清楚之后，你会发现，电商不再是拼命内卷， 而是系统作战。以前你靠家人，现在你靠家 ai。 以前你靠经验，现在你靠数据闭环。以前你靠运气，现在你靠持续迭代，这才是 openclaw 重新洗牌之后，真正的商业逻辑。 真正能实现销售额和利率双增长的，不是会用 ai， 而是会用 ai 做组织。我最后再说一句非常狠的话，未来三年，电商老板之间的差距，不在于你会不会用 ai， 而在于你有没有把 ai 变成组织能力。 会用 ai 的 人很多，但把 ai 用成系统的人很少，而这才是未来最值钱的能力。尾部卖家用 opencloud 做轻启动， 先跑通一个模型。中央部卖家用 openclaw 做流程重构，把人效拉起来。头部卖家用 openclaw 做组织升级，把利润做厚，把壁垒做高。 这三条路表面不同，底层其实一致。让 ai 替你干掉低效率，让老板把精力留给高价值。当你把重复劳动压下去，销售额会上来。 当你把试错成本压下去，利率会上来。当你把组织效率做上去，整个公司就会上一个台阶。真正的赢家，从来不是最累的，而是最早完成系统升级的。今天这条视频，我只想留给看到最后的小伙伴一句话，未来的电商，不是谁更能熬，而是谁更会调度。 不是谁人更多，而是谁 ai 更多，不是谁更忙，而是谁更赚钱。 openclaw 不是 一阵风，它是一次重新洗牌，尾部卖家要靠它活下来， 中央部卖家要靠它跑得更快，头部卖家要靠它守住利润继续放大。 所以，别再问 ai 能不能改变电商，真正该问的，是你的店准备好被 ai 重新定义了吗？因为接下来被淘汰的不是不会卖货的人，而是还在用旧方式卖货的人。 不改变就出局。相信能看到最后的小伙伴的认知都能够同频。欢迎在评论区打卡一起讨论，关注我后台发 ai， 可以 跟我约连麦半小时，帮你做滔天店铺的诊断、分析和优化，建议仅限老板和决策人。

通过一套机制，让 ai 不 再瞎跑， token 消耗不再爆炸。今天给大家讲讲 screencode 的 状态机是怎么工作的。相信大家在使用 a 阵工具的时候都有过一种体验，你跟 ai 说帮我在桌面写个报告，要 pdf 格式的，他开始帮你写文档，然后又帮你写程序， 又是格式转化，又是代码错误的，然后就是陷入到各种工具的调用循环中，保不齐还会突然跑偏，扯到了某些其他话题上，最后你一看头肯烧了快五百万一个 pdf 还没写完。呃，这种情况其实就是 a 阵工具在设计的时没有把方向盘做好，导致有些场景模型想到哪说到哪。那么 screen code 是 怎么解决的呢？ 简单点说，我给 ai 装了一条可以选择的岔道， a 阵，一旦选择这条单行道，就要历经八个阶段，理解需求、探索、代码设计方案、做规划、写代码验证、交付、关闭，只能往前走，不能跳不能倒。 ai 想偷懒，直接从设计跳到编码，会有一个叫盖的守卫直接给他挡回去，你没做规划不能过，而且这个拒绝动作也会被记下来，日制只能追加不能改，跟黑匣子的逻辑差不多。而且除了阶段机，每个任务还能开工作流， 比如先写测试让它红，再写最少代码让它绿，最后重构。 ai 不 需要你每一步盯着催，它会自己按节奏走，走完了工作流自动退出，不占后续 token。 结果会怎么样呢？首先，任务币还率大幅提高， ai 不 再跟你东拉西扯，每一步都有规矩，每一个跳转都记录在案，大幅的提高了最终结果的完成度，原来要花十分钟搞定的任务， 可能只要花五分钟就搞定了，而且质量更高，消耗量更低。那么如果有朋友想测试或体验一下，欢迎去 screamco 体验，也可以给我更多反馈。

面对几十三百份文档表格，手动整理、分类提取信息，又慢又容易出错，加班都做不完。 open close 从入门到精通，教你用 ai 批量处理数据，几分钟搞定，手动几小时的火上传多个文档，设置好规则， ai 就 能自动提取关键信息，分类整理 批量生成报告，还能自动对比数据，标注差异，不用再一份一份手动处理。教你如何设置批量处理任务，如何避免数据错误，如何提高处理效率。面对大量数据再也不用头疼，用 openclo 轻松搞定批量工作。

你是不是每次看到 openclaw 弹出更新就忍不住点确认，然后整个系统崩掉， skill 全没了，项目停在半路，甚至有的小伙伴更新后连程序都打不开，只能傻眼看着屏幕？ 别急，你并不是唯一中招的人。这其实是大多数 openclaw 用户都会遇到的问题。很多人以为只要备份 workspace 就 够了，可事实是，这只是保住了 skill 和部分配置文件。 实际情况是，一旦 openclaw 更新程序版本依赖库，缓存机制可能都发生了变化。老的 workspace 数据格式可能跟新版本不兼容，就算程序能启动 skill， 也可能用不了报错或者直接无法加载。总结起来主要有几个原因，一、版本不兼容 workspace 数据格式和新版本的程序绑定。二、依赖环境问题， node python 系统依赖没更新或者不匹配。三、缓存和残留文件冲突， 旧版本残留的缓存可能干扰新版本。四、官方 bug 或快速迭代带来的不稳定，特别是大版本更新或者修复漏洞时，新功能可能有问题。解决办法，操作方法，那怎么安全更新呢？我推荐一个保底保命的方法，步骤非常简单，第一步，直接备份整个 open cloud 文件夹，而不仅仅是 workspace。 为什么？因为整个文件夹包含程序，依赖缓存和 workspace， 完整备份就是给自己留了一条回滚通道。第二步，更新 opencloud 更新时，先不要替换 workspace， 只用官方默认 workspace 启动程序，确认程序能正常启动，界面能打开日制，没有报错，这一步就保证了基础环境稳定。第三步，如果新版本运行没问题， 再把旧 openclaw 里的 workspace 复制过去，这样你的 skill、 配置、项目数据都能继续使用，而且还能享受到新版本的功能。第四步，如果新版本根本启动不了，或者 skill 完全报错， 彻底删掉新版本，把旧版整个文件夹拉回来即可，这样你不会丢数据，也不会让项目停版。操作小技巧和注意点，分批导入 skill， 一次导入所有 skill 可能报错，先测试主要 skill， 再导入其他。清理缓存，启动前可以删除点 cache 或 temp 文件夹，避免残留干扰环境检查，确保 node python 系统依赖版本，满足新版本要求。 版本锁定，尽量记录每次能用的版本号，避免盲目升级。总结一句话， workspace 是 你的灵魂，整个 open cloud 文件夹是身体，身体稳了，灵魂才能安全运作。 用这个方法，即使更新出问题，你也有回滚通道，项目不会停摆， skill 可以 慢慢升级，安全又省心。关注我老朱的 ai 朋友圈，咱们普通人一起 ai 落地。

ok 啊， qq 号呢，他迭代也是大概两三个月，然后他的这个版本号呢，也来到了这个二零点二一版本啊，他们也是迭代了很多的版本，然后我们看一下他最近新加了什么功能。 首先呢就是右上角这个弹窗，这个就 prom 的 安全检查，他应该是对一些恶意的指令有一些过滤，我们可以看到他这个安全性也会提高。 然后左侧呢这个蓝，这个任务太不蓝呢，一看就是多了很多，原来是这个专家蓝，他把一些专家级别的龙虾做了一些封装，然后可以看到有一个类似于这种排行榜的东西啊，这个最近比较火的这个牛蛙 skill， 这些应该都是可以开箱即用的。 很多人装过龙虾之后呢，他们实际上是不知道拿龙虾去做什么的啊，就到呢中心这个专家广场呢，是一个比较好的一个游泳啊，游泳很多专家级别的龙虾。然后任务板块呢，跟之前很很类似啊，可以对自己的呃给龙虾设定的这个时间任务去做一个管理文件， 这个文件功能呢还是做的比较清晰的啊，这个龙虾生成好的一些文档啊，表格呀，图片啊什么的，就是都可以在这个里面很方便的查看， 可以看到有免费的，是 g e b 的 这样的一个额度。然后下一个是连接，连接的话可以去对应腾讯生态的一些，呃，比如说像网盘啊，新闻啊，企业微信啊这些应用做一个连接和协调。嗯， 这个可以看到大多数都是腾讯的生态啊，大多数都是腾讯的生态。然后呢就是这个实验室，实验室公 pad 它应该是，呃， 可以连接一些开源应用，像这个之前比较火的这个琵琶布啊，就是那个外卖狗 s 这样的救援工具啊，它应该是可以很方便的把这些开源的项目集成到 qq 当中， 然后去节约你的这个自己去呃，采风探索的长的时间。嗯，这个功能设计还是非常好的。 然后下面这个积分管理，哎，他好像不再以 token 去做计算了啊？他变成积分计算了，我记得之前他都是说送几千万几千万 token， 现在他也不这样算了，他那个统计都归类到积分了。

大家好，欢迎来到今天的深度探讨，今天我们要一起来拆解一次具有架构重塑意义的重大更新，也就是 opencloud 的 二零二六点五点四版本。 如果你一直在关注系统性能，或者正在头疼代理运行效率，那这次更新绝对可以说是为你量身定做的，它不仅带来了核心性能的大幅提升，更是一次打破运行瓶颈的绝佳突破口。咱们今天的路线图非常清晰，主要分为这五个核心部分， 首先是解决旧版运行瓶颈，然后看代理运行性能突破，接着是优化工具管理逻辑。第四步，聊聊核心网关与启动加速，最后再来看看关键的交互功能更新。 那么要真正搞懂这次更新的杀伤力有多大，咱们得先问自己一个非常现实的问题，在这个看似跑的很顺的价高底下，到底是什么东西在暗中拖慢了那些高频之行的热怒请？或者说到底是什么在悄悄吃掉我们的系统性能？ 第一部分，解决旧版运行瓶颈。咱们先来揪出这些痛点，只要你用过二零二六点五点四之前的版本，你肯定感受过这么几个极其折磨人的摩擦点。 想象一下这个画面，每次启动时内存压力极大，系统一旦遇到上下文一出就直接死机一样，陷入工具调用的无限循环里。 还有那些高延迟的控制平面控制路径，特别是那种昂贵的冷源数据扫描，不仅疯狂占用内存烧掉大把算力，更是在一点点消耗我们开发者的耐心，对吧？ 第二部分，代理运行性能突破。看看新版本是怎么重写规则的，咱们可以对比一下。这个架构上的转变真的是颠覆性的。以前呢，只要模型一刷新，系统就得傻乎乎地退回到极其耗时的插件冷源数据扫描， 这就好像大冷天你每次出门都得重新把车从零预热一样，太慢了。但是现在呢，系统学会了重用兼容工作区的快照，也就是说，它不再去频繁冷启动了，而是让引擎始终保持在最佳的预热状态，随时待命。 这种所谓的工作区范围的插件原数据快照，说白了就是一个极其聪明高效的困机制。最夸张的是，现在只要是明确的代理目录模型刷新，几乎可以完全绕过底层的文件系统。 它完美避开了在热路镜上反复扫盘的动作。这就不仅仅是快了一点点的问题了，这简直是史诗级的性能大释放。第三部分，优化工具管理逻辑， 速度上来了，控制也得更智能。提到这个，如果你以前眼睁睁看着自己的代理卡在上下文一出的死循环里白白浪费 a p i 额度，那你绝对会爱死这个全新的压缩后循环守卫机制。它的逻辑特别干脆， 只要出发了压缩系统，如果发现代理连续三次重复一模一样的工具参数和结果，他会立刻敏捷地察觉到哦，这家伙卡死了，然后毫不犹豫地自动拦截并终止运行，彻底跟无限死循环说拜拜。 并且还有一个吃资源的隐藏大户也被彻底制服了。旧版本在准备阶段的时候，不管三七二十一，非要克隆一个极其庞大且昂贵的完整密钥快照，非常笨重。 而现在系统非常果断地抛弃了这个烂摊子，直接换成了超清量级的只有配置信息的任性十块兆来注册插件工具，这一下子就把系统的负担卸下来了一大半。 更加智能化的一点是 opencall。 现在终于学会第一时间听你的话了。以前就算你在拒绝列表里明确说别给我用 pdf 工具，系统居然还是会在后台吭哧吭哧地把沉重的 pdf 工厂建好，然后再把它过滤掉。你敢信？ 这就相当于买了菜全扔掉，白白未费算力。现在禁用了系统，直接跳过整个构建过程，帮你省下真金白银的计算资源。 第四部分，核心网关与启动加速来看看启动速度是怎么起飞的。网关这块的优化思路其实就一句话，好缸一定要用在刀刃上。 开发团队把那些刚启动时根本用不上的编车程序通通往后挪，推迟到收到就绪信号之后再去管它们。并且那些跟热启动没关系的测试辅助工具也被全部移出了主干道。 这么一通操作下来，默认网关在刚启动那一瞬间的内存压力简直是断崖式下跌，启动速度自然就实现了肉眼可见的飙升 啊！对了，这里还有一个对 windows 用户来说绝对是救命的修复。以前有个相当棘手的底层 bug， 会导致 http 请求无缘无故被卡死， 这次团队直接下了狠手，把默认的还回聆听器，死死绑定在了 i p v ford logo hoofs 的 上，彻底断绝了底层的双站行为引发的死锁问题。 windows 开发者们，你们的好日子来了！第五部分，关键，交互功能更新系统底层快了，前端的提干也得跟上。 四零九六，大家注意这个数字。为了把像 google me 这种语音集成里的回话延迟降到最低，开发团队非常暴力地把奥迪缓冲从原来的八一九二字节直接砍掉了一半，变成了四零九六。 这一刀砍下去，直接带来了前所未有的即时响应，手感基本上可以说是秒回了。当然，光靠砍缓冲区是不够的，它还巧妙配合了 jammer 与英桥接的定速硬皮瘤，还有那个能感知压力的缓冲队列。 最绝的是加入了支持瞬间打断的闯入柜列清理功能，你随时开口，它随时闭嘴，再加上界面上把那些烦人的重复文本自动折叠成一个气泡，这套组合拳打下来，真的可以说是打造出了目前最迅速、最丝滑的交互体验。 所以呀，回头看看这次更新，说它是一次向更轻、更聪明、响应更快的架构的结构型转变绝对不为过。 openclo 二零二六点五点四根本不是那种随便修修补补的日常更新，它是一次彻头彻尾的底层大换血， 那些以前藏在暗处死死拖住你部署消驴的无形摩擦力，在这一次更新中被一扫而空。 那么最后，既然咱们现在已经完全摸透了这个新版本是如何聪明地优化热路径，如何无情打破工具死循环的，我想给大家留一个思考。那些令人头疼的旧日平静已经被彻底粉碎，那么今天你打算怎么把这套让人惊艳的新速度，完美地融入并重塑你自己的代理工作流呢？ 赶紧去升级体验一下吧，看看它到底能让你的系统跑多快。今天我们就聊到这里，感谢大家的陪伴，咱们下次再见。

又是带客户看房的一天，如何让我们做商业地产的经纪人，能快速有效的帮助我们的客户整理好房源，并且不用付出那么长时间去搜索？那今天抖哥给大家分享一下我这边是怎么做的啊？首先呢，我们弄了一个 open class， 然后呢我们这边开发了一个软件叫做秒爆， 我们用 openclos 去驱动秒报，在我们的电脑上面，我们在 wechat 上面进行客户的这种对接，拿房源的这些诉求，然后呢发到指令给 openclos， openclos 呢，通过我的电脑控制我们的秒报系统 去在 costar 还有 loop nine， 还有 air 这三大商业地产平台，专业的帮我们去摘取我们需要的房源， 我们自动转化成中英文啊，注意啊，中英文的 brochure， 然后发到我们的 wechat 里面，这样的话我的客户呢就可以每时每刻收到 fresh 新鲜的出炉房源，当然给我省了至少百分之九十的时间。

今天给大家演示一个用龙虾帮我去做产品优化的，比如说我是做电商的，我现在有一个产品，但是这个产品的曝光什么的，可能是点击不是太好，我又不知道怎么去做产品优化，这时候我就可以找到我的龙虾， 我先问一下他，我是做电商的，新上的一个链接产品，产品是龙虾 open 可乐， open 可乐的 安装使用教程，产品销量，我应该从哪几个方面进行分析？我先让他找一下怎么去分析这个产品，怎么去做店铺产品分析， 他就流量分析，没人看有没有看到，你决定买家点击。第一个是流量分析，先看有没有人看到你的链接，曝光点击率，流量来源。第二个是主图分析，主图有没有 卖点，缺少刺痛点，没有新人背书视觉的详情页，从这些价格推广节奏。 这时候我又可以把我的店铺后台的链接或者是我的产品的链接给到他，这个是我的产品 链接，帮我看一下，你帮我根据上面的诊断流程进行分析， 并给出我改进意见，让他去直接去分析你给他提供了哪些数据，他就会根据你提供的数据去进行一个产品分析，因为我这里 只给了他一个店铺的一个链接，可能对一些店铺的后台数据推广付费，这些他可能就是看不到。如果要想更精确的去 让他去做分析，大家就可以直接把自己的店铺的一些推广的一些数据 给他，不管是你下载下来，或者是把链接或者是路径告诉他都可以，他都可以进行去分析的，这时候龙虾就会根据上面这个流程进去去分析，刚开始用的时候可以 这样去问他，反问一下，让他给你一个诊断的一个路径，诊断的一个层次，哪些问题需要进行诊断面，你下次再问他的时候，他就会直接调用这个东西， 调用这个东西你也可以让他把自己写一个技能包，技能包出来之后也是可以的。他现在分析报告已经出来了，产品虚拟课程， 电商跨境，个人都可以用。曝光新链接前两周较低，可能是搜索第三第五页提高关键词权重，确实是刚上的一个链接，点击率主图决定百分之八十带优化 主图，问题展的诊断主图可能存在以下，没有直接展示，学完能做什么，没有痛点刺激，没有差异化， 主图优化建议也会给到详情页开头没有建立痛点共鸣。课程大纲，大纲不够具体， 没有信任背书。新店链接买家不敢买，确实是新上的一个店铺链接，上了一个链接价格。基础课程二十九行业，根据小红书数据行业 行业内 open class 的 课程定价参考基础版课程二十九到九十九，进阶版 打一是九十九到二九九，他现在调取的是会爬取的是小红书的一个数据， 一个数据竞品分析给到也是小红书的一个数据，功能还是很强大的。大家想学习龙虾的，然后可以私信。

opencloud 发布二零二六年五月二十二日重大版本更新，一百四十二位社区贡献者共同打造，带来性能飞跃与新功能。 opencloud v 二零二六五点二二正式发布，这是一次全面的性能优化与功能升级。 gateway 性能大幅优化，模型列表调用从二十秒降到五毫秒，提升约四千一百倍。 插件源数据快照附用、懒加载启动、空闲插件缓存、 s d k 别名映设三管齐下。 新增 meet notes 功能。外部会议笔记插件支持自动录制捕获和手动转录导入，首个实时源来自 discord 语音。 此 agent 上下文精简，默认引导，上下文仅包含 agents md 和 tools md 不 再向委托 worker 暴露 persona memory 等文件。 安全加固方面， npm 包及插件附带 shrinkrap 锁定依赖图限制 root 包发布。 windows 安装全面增强，自带 portable node js 引导，裸机也能顺利安装。 修复大量问题 webchat 工具卡片重复、 telegram 论坛 topic 支持、 alma 本地代理、绕过 andropec 大 整数托考修复等文档大幅更新。感谢一百四十二位社区贡献者， open 持续进化！