ReAct是推理与行动协同的范式，FunctionCalling是结构化工具调用的机制，二者不在同一维度。现代Agent如ClaudeCode，以原生FunctionCalling实现ReAct的闭环逻辑：思考→动作→观察→迭代。虽机制升级为结构化传输、支持并行与审计，但核心范式未变。真实产品证明：范式不变，信封已换——关键在于循环设计、工具清晰度与可观测性，而非简单“谁取代谁”。

openclaw 并非开箱即用，如果你期待的是一个 AGI 类型的工具，那么他明显不是。但是他对比 Claude Code出厂自带 web_search，自带向量记忆搜索、浏览器自动化、skill 自动选择...在一些简单的流程，例如小红书发帖，新建记事本，整理文件夹，这些流程相对固定，流程容易打通的事上，他还是处理的不错的。多 agent 与单 agent：。

使用方法：在设置里配置大模型后（ai配置处），打开ai规则功能+快照按钮，触发快照按钮即可自动识别屏幕+生成规则+保存规则。特性：支持接入大模型API，实现自动识别屏幕上的广告按钮，自动写规则并且加入本地规则。（但是如果你不知道大模型apikey什么的可以问豆包，或者不推荐下载）原作者不希望维护过多功能，因此本项目作为独立分支继续开发更多实用特性。其它：忽略更新即可，更新这块代码有空我再改。然后在

目前我试过几十次 还没有失败过，但是总有人反馈会生成失败，所以需要导出日志 看我能不能复现后优化prompt，减少失败。本人基于GKD二开的应用，github仓库：fjjzy/gkd，点个star❤️。3.触发快照按钮即可自动识别屏幕+生成规则+保存规则（等待生成完成）4.然后打开本地规则即可让规则生效（图3）5. 图5 可以查看/修改/关闭 本地规则。设置-关于-导出日志 发送到我的邮箱即可。好

本文深入解析MySQL InnoDB索引的核心原理与优化策略。首先从磁盘I/O延迟问题切入，阐述索引的核心价值在于减少I/O次数。详细分析了B+树作为索引结构的原因，包括其非叶子节点只存Key、叶子节点链表连接等特性。文章还深入探讨了聚簇索引与辅助索引的区别、索引查找算法、以及关键优化技术如覆盖索引、索引下推和ChangeBuffer。最后总结了索引失效场景和设计原则，强调通过EXPLAIN分析查

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├── tools/# 工具实现（Bash、FileEdit、Grep、MCP 等 30+ 个）├── commands/# 命令实现（commit、review、config 等 40+ 个）├── utils/# 工具函数（git、model、auth、env 等）├── services/# API、MCP、分析等服务。├── plugins/# 插件系统。

触发器（description）要精准——让模型一看就知道该不该用指令要专注——只写团队知识，不写通用常识结构要渐进——核心在前，细节按需加载坑要提前标——Gotchas 是经验沉淀，不是废话做到这四点，一个 Skill 就是好用的工具。这些你大概了解就行，但是得让你的龙虾记住。如果你还不会写 skill，把简单的小需求告诉龙虾，让他写一个 skill，你看看他写出来的 skill 文件，大概就清

├── tools/# 工具实现（Bash、FileEdit、Grep、MCP 等 30+ 个）├── commands/# 命令实现（commit、review、config 等 40+ 个）├── utils/# 工具函数（git、model、auth、env 等）├── services/# API、MCP、分析等服务。├── plugins/# 插件系统。

openclaw 并非开箱即用，如果你期待的是一个 AGI 类型的工具，那么他明显不是。但是他对比 Claude Code出厂自带 web_search，自带向量记忆搜索、浏览器自动化、skill 自动选择...在一些简单的流程，例如小红书发帖，新建记事本，整理文件夹，这些流程相对固定，流程容易打通的事上，他还是处理的不错的。多 agent 与单 agent：。