logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

OpenClaw 3.13重磅更新,小龙虾这次真的能流畅操作浏览器了

OpenClaw 3.13版本带来重大更新:可直接操控用户当前Chrome浏览器会话,保留所有登录状态和Cookies。通过Chrome DevTools MCP协议实现无缝连接,解决以往需要重新登录的问题。新增Browser Profile功能,简化浏览器调用配置;支持批量操作和CSS/XPath精准定位,大幅提升效率;采用CDP协议降低延迟,复用浏览器实例节省资源。该版本能有效规避传统反爬虫机

文章图片
#人工智能
为什么我建议你还是自己写小龙虾的 Skills?手把手教你打造专属自动化文献阅读工作流

最近我发现一个有趣的现象:很多人跟风安装了OpenClaw,配置好了模型渠道,却在“技能市场”(ClawHub)里挑花了眼。下载了几十个Skills,结果发现——**用起来并不顺手**。要么是功能太通用,跟自己的实际工作流对不上号;要么是权限太大,安全性让人心里发毛;要么就是水土不服,各种报错。这其实是一个必然阶段。OpenClaw的核心优势不在于它自带多少工具,而在于它的**Skills(技能)

文章图片
#人工智能
Serverless 时代的内核革命——华为 openYuanrong 深度解析 异构多级缓存与 D2D 高速传输实测

华为开源的openYuanrong是首个Serverless分布式计算引擎,采用"分布式内核"设计理念,旨在让开发者获得单机编程体验的同时实现分布式高性能运行。针对AI大模型训练与推理的挑战,openYuanrong通过多语言函数运行时、函数系统和数据系统三大核心组件,创新性地提出DPOSIX标准,支持异构资源调度与GPU高速传输。其数据系统通过计算旁置、共享内存机制和多级缓存

文章图片
#serverless#华为#缓存 +1
Serverless 时代的内核革命——华为 openYuanrong 深度解析 异构多级缓存与 D2D 高速传输实测

华为开源的openYuanrong是首个Serverless分布式计算引擎,采用"分布式内核"设计理念,旨在让开发者获得单机编程体验的同时实现分布式高性能运行。针对AI大模型训练与推理的挑战,openYuanrong通过多语言函数运行时、函数系统和数据系统三大核心组件,创新性地提出DPOSIX标准,支持异构资源调度与GPU高速传输。其数据系统通过计算旁置、共享内存机制和多级缓存

文章图片
#serverless#华为#缓存 +1
Serverless 时代的内核革命——华为 openYuanrong 深度解析 异构多级缓存与 D2D 高速传输实测

华为开源的openYuanrong是首个Serverless分布式计算引擎,采用"分布式内核"设计理念,旨在让开发者获得单机编程体验的同时实现分布式高性能运行。针对AI大模型训练与推理的挑战,openYuanrong通过多语言函数运行时、函数系统和数据系统三大核心组件,创新性地提出DPOSIX标准,支持异构资源调度与GPU高速传输。其数据系统通过计算旁置、共享内存机制和多级缓存

文章图片
#serverless#华为#缓存 +1
烧完五百块token费用后,我把OpenClaw的Token消耗砍掉了70%,我的OpenClaw省钱指南

打开社交平台,满屏都是「Token焦虑」和「龙虾受害者」的哀嚎。有人6小时消耗**9000万Token,账单170美元**;有人实测复杂程序调试,**一天烧掉10亿Token,花费近万元;有人养不起了,放弃养虾,找人花299上门卸载。**「开源免费」的标签贴在OpenClaw身上,但当你真正把它跑起来,会发现**免费的只是门票,养AI的成本才是真正的门槛**。今天带来的是一份**真金白银换来的省钱

文章图片
OpenClaw到底能做什么?有什么用?先装这几个实用的Skills

OpenClaw的核心竞争力在于其Skills生态系统,通过5000+专业工具扩展AI能力。主要推荐Skills包括:Gog(Google Workspace管理,48万安装)、Summarize(内容摘要,37万安装)、Nano PDF(PDF编辑)、Notion/Obsidian(知识管理)等。用户可通过ClawHub官方市场或Awesome OpenClaw社区精选获取,使用简单命令行安装。

文章图片
#人工智能
为什么我建议你还是自己写小龙虾的 Skills?手把手教你打造专属自动化文献阅读工作流

最近我发现一个有趣的现象:很多人跟风安装了OpenClaw,配置好了模型渠道,却在“技能市场”(ClawHub)里挑花了眼。下载了几十个Skills,结果发现——**用起来并不顺手**。要么是功能太通用,跟自己的实际工作流对不上号;要么是权限太大,安全性让人心里发毛;要么就是水土不服,各种报错。这其实是一个必然阶段。OpenClaw的核心优势不在于它自带多少工具,而在于它的**Skills(技能)

文章图片
#人工智能
为什么我建议你还是自己写小龙虾的 Skills?手把手教你打造专属自动化文献阅读工作流

最近我发现一个有趣的现象:很多人跟风安装了OpenClaw,配置好了模型渠道,却在“技能市场”(ClawHub)里挑花了眼。下载了几十个Skills,结果发现——**用起来并不顺手**。要么是功能太通用,跟自己的实际工作流对不上号;要么是权限太大,安全性让人心里发毛;要么就是水土不服,各种报错。这其实是一个必然阶段。OpenClaw的核心优势不在于它自带多少工具,而在于它的**Skills(技能)

文章图片
#人工智能
烧完五百块token费用后,我把OpenClaw的Token消耗砍掉了70%,我的OpenClaw省钱指南

打开社交平台,满屏都是「Token焦虑」和「龙虾受害者」的哀嚎。有人6小时消耗**9000万Token,账单170美元**;有人实测复杂程序调试,**一天烧掉10亿Token,花费近万元;有人养不起了,放弃养虾,找人花299上门卸载。**「开源免费」的标签贴在OpenClaw身上,但当你真正把它跑起来,会发现**免费的只是门票,养AI的成本才是真正的门槛**。今天带来的是一份**真金白银换来的省钱

文章图片
    共 69 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 7
  • 请选择