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5 Dec 2025
🍌 nano banana pro
做了一个简单的网站，把每天收集到的热点更新到里面。
这样你可以知道每一天的热点有哪一些。
twitterhot.vercel.app/
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Feb 22
openclaw 多 agent 协同原则。
第一，步骤级可验证（不是靠感觉）
以前你只能看最终结果好不好；现在每个节点都有一个“可检查产物”：
A 节点给出验收标准
B 节点给出事实/约束/边界用例清单
D 节点给出实现与最小测试
E 节点给出挑错清单和最小修复
F 节点给出最终交付与验证步骤
你想验证哪一步，就检查哪一步的材料包是否满足闸门规则。不是“我觉得对”，是“字段齐不齐、引用对不对、测试有没有、边界用例够不够”。
第二，排查可定位（能知道错在哪一段）
最终结果出问题时，你不再需要重新从头猜。你能非常快地问一句：“这是定义错、证据不全、推理跳步、可行性没覆盖、还是红队漏检？”
举例：
•如果最后做出来的东西不符合预期：通常是 A 的验收标准写错/缺失，或范围边界不清。
•如果方案听着很对但一落地全是坑：通常是 B 的约束/风险没列全，或 D 的可靠性/失败模式没做。
•如果红队没指出明显问题：E 的输入不够隔离，或者闸门要求不够硬。
第三，可复盘可进化（知道下一次该改哪一个变量）
每次失败都会落到 FailureCode minimal_fix。你就能做真正的“单变量迭代”：下一轮只改一个点，比如补字段、加强闸门、增加边界用例、把红队隔离成独立代理，而不是每次都“重写提示词求好运”。
第四，可恢复（中断后能继续）
只要你把任务状态写进“任务卡/真相源”（哪怕先是一个本地文件），你就能做到：对话断了、工具重启了，也知道当前在哪个节点、上次闸门过没过、该重试还是回滚、缺什么信息。否则你永远在“重新解释一遍需求”。
第五，防抄近路（把聪明变成可控）
你朋友说的“越聪明越要边界清晰”，在这里对应的就是：每个角色只交自己那份材料包。Agent 想抄近路也抄不了，因为闸门会卡住：缺验收、缺边界用例、缺测试、缺引用，就不能往下走
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Feb 22
别再试图搞一个无所不能的“全能上帝型” AI Agent 了！❌
最近在深度测试 AI 应用架构。
得出一个铁律： 做复杂任务（如产品 研发 设计），“多智能体分工（Multi-Agent）”不是可选项，而是唯一解。
想靠几万字的超级 Prompt 搞定一切？ 最后往往得到一个不可控的缝合怪。
为什么要拆分它？ 背后的底层逻辑，其实极其硬核 👇
⚠️ 1. 越聪明的 AI，越爱“抄近道”
面对复杂任务，全能 AI 为了最快交差。
一定会按自己的思维，跳过必要的逻辑推导。
比如，你让它“画个至少4条边的图形”。 它随手给你画个8边形，你完全没法控。
记住：大模型越聪明，发散能力越强。你不给它明确的职责边界，它分分钟把地球掀翻。🌍
🎯 2. 分工，是划定极致优化的“边界”
千万别给 AI 丢一个模糊的大目标。
让它只做“产品经理”，或只做“前端开发”。 这就是给它戴上了紧箍咒。
大模型本身有极强的自我迭代能力。 当它的目标，被死死限制在一个极窄的领域里时……
它优化的唯一方向就是： 在这个清晰的边界内，做到最强、最专业。🛠️
🚖 3. 用“途经点”约束，而不是搞“微操”
就像打车。 怕司机瞎绕路，最好的办法不是教他怎么打方向盘。
而是强制设定几个“途经点”。
多 Agent 之间的交接（产品出文档 ➡️ 研发写代码）。 就是不可跳过的途经点。
这和教孩子一样： 不要去死板地管教他当下的某个动作。 而是只定目标，不管过程，用结果去反向约束它的动机。👶
🧠 4. 终极奥义：A1 ➡️ B1 ➡️ A2 闭环校验
我朋友举了个绝妙的例子： 在没有人工干预时，怎么训练翻译模型？
第一步：让 AI 把中文 (A1) 翻译成英文 (B1)。 第二步：再把英文 (B1) 翻译回中文 (A2)。
重点来了：人类根本不用去检查英文 B1 准不准！只要对比 最初的 A1 和 最后的 A2 差距有多大（算误差 Loss）。
把误差扔回给模型，让它自己优化。
Multi-Agent 也是一模一样的道理： 交接即校验！⚖️
你不用盯着研发 AI 怎么敲代码。 代码写完，让测试 AI 去跑。 跑出 Bug（这就是 Loss），直接打回去重写。
这种多节点闭环校验，能把信息的损失降到最低。
💡 总结一下：
单体 AI = 不可控的黑盒怪物 🧟 多体 Agent = 可检查、极度专业、自我校验的流水线 🏭
拆解复杂任务。 赋予每个 AI 极致的专业目标。 用工作流串起途经点。 看它们互相拉扯、彼此打磨。
这才是真正的 AI 应用落地之道！🚀
#AIAgents #LLM #GPT4 #PromptEngineering #AI创业 #大模型应用
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ttmouse - 豆爸 retweeted
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ttmouse - 豆爸 retweeted
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Feb 18
终于看到比较详细的教程了，感谢。
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ttmouse - 豆爸 retweeted
Feb 18
这篇文章隐含了多种用 OpenClaw 赚钱/省钱的方式：
直接赚钱思路：
1 人 N 个 AI 公司 - 日本"渡"的模式，1 人管理 11 个 AI，等于一个完整团队
内容工厂 - 每天自动研究、写脚本、生成缩略图
市场研究 产品构建 - AI 研究挑战，自动写方案构建产品卖钱
省钱思路：
谈判买车省 $4200
邮件自动化省时间
7x24 自运行创造资产
创业启示：
关键是把 AI 从"工具"变成"员工"。
你自己设定目标，AI 自己想任务、执行、创造价值。
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Feb 17
1. 先思考再打字，用 plan mode 比直接聊效果好 10 倍
2. CLAUDE.md 文件要短、具体、告诉原因、常更新
3. 上下文在 30-40% 时质量就开始下降，要善用外部记忆、定期 clear
4. Prompt 要具体，告诉它不要做什么，给出为什么
5. 用 Opus 做架构决策，Sonnet 做实现
6. 用好 MCP、hooks、slash commands
7. 卡住时别硬推，换思路（clear、简化、给示例）
8. 构建自动化系统而不是单次交互
Feb 16
非常推荐这篇文章， 这篇文章最近一段时间难得看到的精华文章。
把时间花在教它“怎么思考”，而不是修它写的 bug。
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ttmouse - 豆爸 retweeted
Jan 10
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很多人不知道如何配置自己的Openclaw军团，这里提供几个方案可以参考：
第一种： 多gateway方案。说白了就是部署多个openclaw实例，可以在一台机器上 不同端口。也可以用多台机器上部署的方式。
另外这种方式要实现在任何频道通过被 @ 的方式响应（包括被其他机器人 @），你需要移除channels限制
并且确保只在被 @ 时才响应。保留requireMention: true
同时允许响应来自其他 Bot 的 @ 消息。可以参考这个配置：
"discord": {
"enabled": true,
"token": "MTQ2...",
"groupPolicy": "open",
"allowBotMentions": true,
"guilds": {
"*": {
"requireMention": true
}
}
}
第二种：单gateway 多agents方案。这个方案只需要部署一个openclaw即可。 接着在配置文件中增加agents 设置。这样出来的agents，同样有自己的workspace、AGENTS.md等单独的设定。还可以指定一个频道来使用这个Agent。
第三种：Sub-Agent，这个和Claude中的sub agent一样，你可以让openclaw使用 sub-agent去完成很多后台任务。
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ttmouse - 豆爸 retweeted
28 Oct 2025
AI作曲 真人演绎的MV究竟可以多颠
《无能为力》是我们在11月即将发表的最新AI剧场作品《我非我非我》Selfish Selfie的主打歌。由 @SunoMusic 作曲/编曲，这是一首把「无能为力」唱得理直气壮的 AI × 真人演绎的黑色小夜曲。面对不断变化的时代，我们选择在荒诞里松一口气，在嘲讽里保留温柔。全曲MV由@apple iPhone拍摄完成。“一镜到底”是不是很大胆(坏笑）。
如果MV看得不过瘾，想现场感受一下AI浓度超高的互动剧场究竟是怎么样的，那就11月14-16号走进剧场来感受一下吧！
我非我非我 Selfish Selfie
日期：14-16.11.2025 (五至日)
地点：澳门文化中心黑盒II
导演/编舞: 金晓霖
影像设计/AIGC设计: DynamicWang
文本设计/创作演员:杨萤映
戏剧构作:邓富权
创作演员: 梁展鸿 刘沛麟 梁保升
舞台及灯光设计:冯国基
音乐设计:刘一纬
造型美术:伍德一珈
舞台总监:陈薇琪
执行监制:梁嘉慧
监制:邝华欢
MV制作
演唱:梁展鸿、杨萤映
演出:梁展鸿、杨萤映、刘沛麟、梁保升
作词:梁展鸿、杨萤映、Dynamic Wang
作曲: @SunoMusic
编曲 : Dynamic Wang 、Suno
摄影/剪辑:Dynamic Wang
录音/混音：邝启博
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Feb 10
就名称来看，豆包比元宝好多了，更加平易近人。
豆包的人物设定很成功。
老东家腾讯在 QQ 时代积累的这些经验，在这些新产品上没有用起来。
在老家这几天推荐亲戚用豆包
大家都很喜欢
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ttmouse - 豆爸 retweeted
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Feb 5
按这个教程配置成功了
比 telegram 麻烦多了
Feb 4
ClawBot 之 Discord 权限配置指北（by @xianrenak ）
都说ClawBot (OpenClaw) 的Discord频道好用，
但是缺点是Discord配置非常麻烦
我花了两个下午，边看文档边和ClawBot来回折腾才基本搞定。
看到还有不少人很困扰， @geekbb @penny777 等大佬也在研究和吐槽这个事情
我就总结一下我的经验，希望能帮助到大家
（让Bot总结了一半就燃尽了）
我们先假设你已经有安装好的OpenClaw，登陆好的Discord账户
第一步： 建立Discord Bot
在Discord 的开发者网站建立一个应用
discord.com/developers/appli…
建立应用后，在Bot页面开启 Message Content Intent 和 Server Members Intent
点击页面上的Reset获得Token，供后续使用
第二步： Bot权限设置
注意: 我的clawbot提示我在OAuth2页面选择permission
实际上应该在 Installation 里面选择 权限 （实际这里就是个坑）
Scopes: 勾选 bot 和 applications.commands。
Permissions: 勾选 View Channels, Send Messages, Read Message History, Attach Files, Add Reactions 等。
（当然我不停的尝试，所以点了一大堆）
选完后在上面有个Install Link的链接，
在新标签打开链接，将Bot添加到你的服务器和你自己的App（DM）
添加到服务器时记得给管理员权限。
第三步：获取Discord的 UserID 和 GuildID
Discord App → User Settings → Advanced → enable Developer Mode
右键选择服务器/人，可以获得ID
第四步：配置对话
把Token 和 UserID / GuildID 给他
告诉他让他设置Discord，
可以与这个User DM（私信）
可以在这个Guild里聊天
设置好之后就可以通过Discord对话指挥他干活了
config 位置在 `channels.discord.dm.allowFrom:[UserID]` 和 `channels.discord.guilds.GUILD_ID`
如果你在自己的服务器中想不需要@他，就可以让他回复
可以让他修改一下`RequireMention: false`
（配置UserID也即pairing配对）
第五步：权限审批
让Discord可以显示权限，告诉他让他显示权限按钮
即 ：
`channels.discord.execApprovals.enabled: true`
`channels.discord.execApprovals.approvers:[UserID]`
审批按钮会发送给这个用户
第六步：简化审批
如果你希望简化流程，不通过按钮手动点击，可以使用 full 模式跳过审批（需要你自己确保命令安全）：
告诉他修改
`~/.openclaw/exec-approvals.json`，
将`defaults.security` 设置为 "full"`
不过即便这样，仍然有许多命令需要审批，需要的话可以继续深入研究
相关参考：
docs.openclaw.ai/channels/di…
docs.openclaw.ai/tools/exec-…
到这里，如果一切正常的话，
恭喜你终于越过了这道门槛，
可以直接通过Discord让他正式干活了！
还可以通过不同频道建立N个分身，解锁更多玩法🚀🚀
😃😃🚀🚀
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