Mar 9
同样使用OpenClaw大龙虾，为什么有人效率翻倍?有人反响不佳？
为什么有的人觉得 @openclaw 口碑差距巨大？
1 思维的差异：技术思维与非技术思维的差异
对于技术人员而言，OpenClaw 看似并不神秘。其中的文档、文件系统、格式规范、执行逻辑都非常清晰，很容易上手，甚至有些不过如此的感觉。对于技术人员还有一些专业性更强的工具（注意这些工具并不是AI助理，AI助理是负责调用工具的，并不是工具本身），不配置工具的OpenClaw 在这方面并不具备优势。
非技术人员角度，由于OpenClaw没有完全脱离服务器命令互动、文件配置等环节，使用感受与技术人员有明显差异，遇到一些错误卡顿时往往无从下手，难以调试，甚至体验就此结束。
技术人员并非占尽优势，能普及到大众手里的产品才会产生难以预料的爆炸性需求与市场机会，我们看到技术人员在 OpenClaw 里面，经常是针对固定 skill和一些深度的工具类、基建类创新。业务人员天然具有对具体需求的理解与敏感性，快速上手AI助理有助于理解运行原理和思考商业机会。
2 能力结构角度：业务梳理 AI表达使用能力
OpenClaw 的定位是一个个人业务助理。需要你的业务梳理能力。简单讲是否能从现有手头的业务中，逐条独立地梳理出业务。这相当于雇佣了一个员工，得想好怎么把业务交代清楚，让员工去执行不走样。现实中和员工交代不清楚任务，OpenClaw也执行不清楚。
把要执行的任务从交代给人变成交付给AI 进行训练，沟通逻辑有区别。
3 动手能力：
动手能力是对非技术人员的挑战。它毕竟不是一个完善的、完全由自然语言驱动的助理，中间还逃不过处理错误和设置问题。当然这部分可以通过网络查询或 AI 辅助来解决。
4 定位与预期：
OpenClaw 并不是神器，它是一个专业化工具，是一个有潜力、不完美的高速更新的产品。
推荐使用 OpenClaw 的目的是：
只有在当下跟上 AI 助理的使用潮流，才能在未来产品迭代中更快上手。
使用它，可以帮助你整理出人物画像、任务要求，具体任务的提示词逻辑等。最终目的是构建一个适用于自己的、标准化的 AI 交互助理。通过熟悉这一类产品的使用，并借此整理任务规范，意义非常重大。可以想象它可能是未来类似于 AI 助理的一种操作标准。
OpenClaw 的竞品有很多，新产品推出速度飞快。你完全可以在充分梳理业务的情况下跟随生态发展持续迭代，也可以把任务做标准化后迁移到其他产品。AI助理用哪个比较好？从哪下手？建议是生态最开放，用户最多，开发社区最活跃的那个。把一个产品用透直到更加颠覆性的产品出现。
5 执行习惯：复盘、迭代与持续优化
聊天框的 AI 交互方式无法参与到任务的全部流程中，很难像现实中具体项目一样持续迭代和优化。而在我们工作或公司的场景中，项目立项后是有迭代、复盘、优化的逻辑的。
而 OpenClaw 中的 Agent，通过人物画像、能力匹配，就可以胜任这种针对项目持续优化、持续演进的完整工作，成为一个完整的多角色Team。
6 任务拆解能力：
是否能将一个复杂的任务拆解为若干小任务，确保每一个小任务执行稳定，再重新构建成大任务。
在具体的落地方式中，这涉及到：
1 任务描述，执行标准，审核标准…
2 选用什么样的 LLM 大语言模型
3 搭配什么样适合自己的 Skill
4 调用哪些 MCP
…
逻辑上讲，每个人需要的 OpenClaw 都是私人化定制的。将自己的任务进行拆解，并定义成自己独有的 AI 代理，正是这件事情的魅力所在。
#OpenClaw #大龙虾 #AI助理 #效率差异 #OpenClaw #AIAssistant #Efficiency #TaskDecomposition
Mar 6
当我删掉Ollama的7B模型后：一个技术人的AI Agent两次重构手记
先说结论，@OpenClaw使用了一段时间，不难，但也带来了一些思考与震撼（不是技术层面的）在前几天做完公司培训后，计划完成2.0并开始3.0的方向尝试。
1.0阶段，充分探索，试错，玩到崩溃
11月26日，群友Ni提示#clawdbot最近很火，有空可以研究。
与Ni的早期沟通来自本地化大模型的探讨，当时感觉云端大模型容易泄露隐私，某一方向的专业性训练不充分，本地化部署可以针对关注的几个领域重点训练，做专属向量化数据库等等。
当然随着openclaw的使用，暂时放弃了本地化模型这条“正确”又耗费精力的执行落地。
有关本地化模型，有契机可以再聊，总之昨天暂时删除了 #Ollama 和 #LM Studio，几个7b模型，当然留下了笔记。
说回 #openclaw
第一次实践，看过介绍后第一直觉定位是全控的准备，来自一台独立的mac，或许每个技术背景的人都有一个构建专属自己贾维斯（J.A.R.V.I.S）的梦想。
发现它是一个没有大脑（LLM）没有四肢（skill）的智能克隆体躯壳。
经历了Skill的大量尝试。
经历了因Token超额消耗导致的宕机，切身感受到大模型API的昂贵成本。
经历了openclaw把长期记忆文件弄乱。
在这个时期看到了太多炒作它能力的鬼故事，作为程序员“嗤之以鼻”，甚至怀疑这些人是否真正使用过？
通过1.0得到的定位，提高生产力创造生产力的事情值得获得一个这样的AI助理。
使用2.0阶段----解决1.0的使用问题，更从一个程序员和行业分析师角度专业的使用。
开始2.0之前的准备与操作
1 整理日常任务拆解与梳理：
业务的Prompt（提示词）整理尤为重要，整理Prompt本身就是业务整理，这一步一定是在下手开干之前想好。Prompt的规范如：markdown是LLM的消化标准，身份定位明确，要求，甚至审核标准，我们观察到OpenClaw的内嵌Task逻辑刚好符合这一逻辑。
2 模型与Token：
多LLM配置，甚至代理渠道的Token用量优化。
3 关注底层文件变化：
如USER.md IDENTITY.md 等“人设”文件是否被有效更新，是否过于冗长。
4 agent 业务分化：
多角色定义，为保证任务的良好执行，通过多角色定义，将复杂任务拆解为独立人格执行单元。
5 Skill化：
为保障执行准确性，将高频任务固化为标准化Skill模块，通过API等方式获取数据有效减少AI幻觉，减少因单纯提交Prompt让LLM工作过于复杂甚至产生不可控的交互循环。做到了执行不走样，Token可控，效果显著但也有反思这个后面聊。
2.0的总结与反思：
1 这部分工作更像是一个程序的视角的在拆解OpenClaw，结果令人满意，但是把它用成了“码农”的工具。明确，可控，成本开销合理而非人性化工具。这就带来一个问题，如果纯码农工具，完全有更好用的AI工具，稳定，枯燥，简单不出错。码农的工具永远到不了非技术用户，只能在码农间传播。聚焦于服务器底层文件设计越爽就离大众使用场景越远，似乎偏离了其自然语言驱动的本质。
2 Openclaw迭代更新很快，社区生态活跃，相信其发展最终方向是自然语言驱动，从业者应感知其变化与小迭代代表的意义。不能推广到普通人非“码农”人群的产品无法普及。
3 技能角度，对于AI时代的焦虑者，适当掌握代码（至少代码思维），工程思维很有必要。可借助其他AI工具辅助学习，当“机器靠近和你靠近机器？”这样的选项摆在你面前时，建议专业人士（VC 投研 分析师）可以向机器靠近，避免被AI幻觉文章带偏。
4 是否要学习OpenClaw？我建议即使是费劲，也要尝试，AI对生产力的颠覆成为必然，OpenClaw的agent让员工成为AI，AI就是员工。
5 Skill是AI真实落地的手脚，如google也在完善自身的skill与task形成生态的闭环，Openclaw有自身独立环境和灵活性的优势。这是在1.0阶段就感知到在2.0再次确认的结论。Skill本身就是一个丰富的生态不乏有优质项目从其中诞生出来的赛道。
6 3.0计划是更加基于自然语言角度的探索。
未完待续…
#AI #Agent落地真相 #OpenClaw重构笔记 #从码农工具到贾维斯 #LLM成本陷阱 #AI时代生存法则 #自然语言驱动革命 #Skill生态爆发前夜
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Transformation of Cybersecurity Playbooks into CACAO Format - arxiv.org/pdf/2508.03342
Existing cybersecurity playbooks are often written in heterogeneous, non-machine-readable formats, which limits their automation and interoperability across Security Orchestration, Automation, and Response platforms. This paper explores the suitability of Large Language Models, combined with Prompt Engineering, to automatically translate legacy incident response playbooks into the standardized, machine readable CACAO format.
Authors: @stefanjdecker, @matzutt Mehdi Akbari Gurabi, Lasse Nitz, Radu-Mihai Castravet, Roman Matzutt, Avikarsha Mandal, Stefan Decker / @Fraunhofer_FIT @knowpipelines @RWTH
#Cybersecurity #Automation #IncidentResponse #CACAO #PromptEngineering #LLMIntegration #WorkflowAutomation #SecurityStandards #MachineLearning #SemanticAccuracy #SyntacticValidation #KnowledgeInjection #TaskDecomposition #SOARPlatforms #PlaybookAutomation #AIinSecurity #GraphSimilarity #DataStandardization #ThreatResponse #LegacyMigration #JSONValidation #AISecurity @OASISopen
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25 Jun 2025
🔗 Trust Isn't Binary. It's Built in Chains — One Task at a Time.
In collaborative systems where devices share computation, data, and services (think IoT, edge AI, robotics), trust evaluation is the bottleneck. Traditional models assume all data is available at once. But in practice? Data is delayed, partial, or out of sync.
This paper proposes a novel solution: Chain-of-Trust, a progressive, stage-wise trust evaluation framework powered by Generative AI.
💡 Key insight: Trust should evolve with the task. Rather than fetching every device’s attributes upfront, Chain-of-Trust evaluates them stage by stage, aligned with task decomposition.
🔍 Here’s how it works:
♦️ 1. Task Decomposition:
LLMs break down tasks (e.g. “Perform 3D mapping securely and quickly”) into subgoals like service availability, communication reliability, compute power, and secure result delivery.
♦️ 2. Stage-wise Evaluation:
Each stage collects only relevant, up-to-date attributes and passes only trusted devices to the next stage. This saves bandwidth and improves accuracy.
♦️ 3. Generative AI as the Trust Engine:
LLMs (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o) reason through trust evaluations using few-shot chain-of-thought prompting, no fine-tuning needed.
♦️ 4. Measurable Gains:
Chain-of-Trust achieved 92% accuracy on GPT-4o, significantly outperforming standard prompting and traditional chain-of-thought baselines. The key? Task-specific, dynamically updated trust reasoning.
📌 Why it matters:
In systems where devices are constantly changing, overestimating trust is a risk. Chain-of-Trust ensures decisions are made progressively, adaptively, and efficiently, aligned with real-world task complexity.
🔗 Join our Agentic AI Bootcamp to learn more: hubs.la/Q03ttyPK0
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30 Apr 2025
(6/8) For information updation - Our paper, explores how state-of-the-art LLMs can enhance the synchronization of multilingual entity-centric tables.
🔄 Hierarchical Task Decomposition Prompt
Break tasks into multiple prompts for sequential inference: Translation, Knowledge graph conversion, Merging, Update from KG, and Back-Translation
#TaskDecomposition
We investigate zero-shot prompts and how to improve LLM performance in this task.
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19 Mar 2025
Working our ass off to make truly decentralized, accessible, and sustainable #AI Computing Infrastructure for startups & indie devs!
The future is distributed. 🐙
#Web3 #DePIN #DistributedComputing #TaskDecomposition #AIComputingInfrastructure $KRAKO
The AI computing crisis is real. 🚨
Startups are burning 💰 just to keep up. Meanwhile, 80% of computing power worldwide sits idle.
Decentralization isn’t a buzzword—it’s the only scalable solution.
🐙 @Krako_cloud is building AI Computing that’s 10x cheaper. The future is distributed.
#Web3 #AI #DePIN #DecentralizedComputing #distributedcomputing #taskdecomposition #AIComputingInfrastructure
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The AI computing crisis is real. 🚨
Startups are burning 💰 just to keep up. Meanwhile, 80% of computing power worldwide sits idle.
Decentralization isn’t a buzzword—it’s the only scalable solution.
🐙 @Krako_cloud is building AI Computing that’s 10x cheaper. The future is distributed.
#Web3 #AI #DePIN #DecentralizedComputing #distributedcomputing #taskdecomposition #AIComputingInfrastructure
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2 Sep 2023
Advancing AI reasoning through divide and conquer! 🤖 AI2 researchers are exploring task decomposition techniques to enhance logical reasoning in models. Just like humans break down complex problems, AI can leverage subtask modeling to infer chains of logic more systematically. By dividing questionnaires into smaller reasoning steps, models like CogAL outperformed previous monolithic approaches on the AI2 Reasoning Challenge. Modular networks learned to connect subsolutions effectively. There's still vast room for progress, but by incrementally structuring objectives, AI systems can steadily strengthen their reasoning skills - a vital capability as AI takes on real-world challenges!
#AI #artificialintelligence #machinelearning #reasoning #logic #taskdecomposition #subtasks #research #progress #AIreasoning #CogAL #AI2 #modularnetworks
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