登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
不只看终态答案,还关注 Agent 的“行为轨迹特征”(如工具调用模式、路径偏移等),提升对隐性退化的发现能力。通过扰动任务或链路环节,验证测试集是否真正“有杀伤力”,避免“看起来覆盖很多,实际上测不出问题”。在非确定性 Agent 场景中,能更稳定地区分“真实退化”和“随机波动”;这对 CI 特别关键:能明确“可放行 / 必须回滚 / 需要补采样”。将“测试预算”纳入发布策略(不是无限重跑,而是
本文详细介绍了Python中的四大推导式(列表、生成器、字典、集合推导式),通过对比传统写法与推导式写法,展示了推导式如何让代码更简洁高效。文章重点解析了每种推导式的语法结构、适用场景及注意事项,包括列表推导式的"表达式+循环+条件"结构、生成器表达式的惰性计算特性、字典推导式的键值转换能力,以及集合推导式的自动去重功能。作者强调推导式虽强大但不可滥用,复杂逻辑仍推荐使用传统循环以保证代码可读性,
本文介绍了Python中操作JSON数据的核心方法,包括使用json模块进行序列化(dumps)和反序列化(loads/load)。重点讲解了在接口自动化测试中的应用场景,如构建POST请求、解析响应、数据驱动测试等。文章还探讨了JSON的高级用法,包括JsonPath提取数据、JSON Schema验证、动态构建请求体等技术。最后提供了测试资料获取方式,帮助测试人员提升JSON数据处理能力,优化
作者将 kernel 生成任务放到 agentic 强化学习框架下,通过“生成—执行—反馈—再优化”的闭环迭代,让模型学习更接近真实性能目标。与传统一次性生成不同,这类方法强调可行动、可验证、可迭代:模型不是只输出看起来对的代码,而是围绕性能目标持续改写与优化。这篇工作要解决的是:能不能用大规模 Agentic RL,把“写得出”推进到“写得快、跑得快、可持续优化”。把代码生成从“文本质量竞争”拉
本文介绍了开源AI代理Hermes的安装与使用指南。Hermes由NousResearch开发,具备函数调用、自我进化、终端访问等特性,支持私有化部署。环境要求包括Python3.9+、8GB内存等。安装方式提供WSL/Ubuntu方案,含加速源配置步骤。详细说明了自动/手动两种安装方法,以及常用命令:基础配置、技能管理、网关控制等。最后提供了官方文档链接,帮助用户快速上手这款具备学习能力的AI代
90万个Skill是一个惊人的创新速度,但安全建设远远落后于功能建设。Anthropic、微软、OpenAI都在推动Skills成为AI Agent的开放标准,但都还没有建立有效的安全审查机制。这个缺口正在被攻击者利用。💡记住一个原则:把每个Skill当作一个有root权限的实习生——它可能很能干,但也可能把系统搞砸。使用前做背景调查(审计),给予最小权限,定期检查工作成果。这不只是安全工程师的
环境变量、注册表(读写+备份)、服务管理、防火墙规则、启动项、电源方案、计划任务、hosts 文件、Windows 功能(WSL/IIS/Hyper-V)、代理设置、BitLocker 状态、字体查询、TTS 语音。端口占用、网络连通性、性能快照、磁盘健康(SMART)、事件日志、电池报告、内存分析、启动耗时、GPU 信息、USB 设备、蓝牙状态、崩溃转储分析、DNS 缓存、电源报告。所有脚本自动
AI部署师本质上是帮助企业完成AI系统落地的人。企业AI知识库搭建AI客服系统部署AI数字员工配置AI Agent智能体搭建DeepSeek本地化部署企业私有化大模型部署AI自动化流程设计AI营销与运营系统搭建大模型公司负责"训练AI大脑",AI部署师则负责让AI真正进入企业并创造商业价值。这是AI产业链中最关键的一环。
一切智能行为的本质是控制——感知环境、比较目标、计算偏差、执行校正。控制论不是工程的分支,而是理解所有自适应系统的统一科学。AI Agent 的根本架构,就是一个高度精密的控制系统:它的智能不在于映射的精确性,而在于映射的自调节能力。:第1章建立了映射论的统一视角,第2章引入了系统思维的网络视角。本章将映射论与系统思维落地为——控制论。如果映射是字母,系统是语法,那么控制论就是"修辞学"——它教你
(将长历史总结成要点)、
这篇文章讨论了作者在使用K2.7-Code高速版和KimiWork工具时遇到的问题。作者一开始被K2.7-Code的高速性能吸引,但很快就用完了额度。后来发现KimiWork可以减半消耗额度,但迁移工具时遇到了不习惯的体验,包括Skills迁移困难、不支持Claude-mem功能,以及缺乏工作空间维度的设置。这些周边生态问题最终让作者决定卸载工具,并感叹尚未找到完全符合需求的应用程序。文章反映了工
当我在使用openclaw的时候,我没有啥紧迫的,我当时用的比较稳定的openclaw20260331版本,并配置了两个飞书bot,两个qqbot,但是最近我点了升级到20260606版本,很多配置文件都不再兼容,又不得不回退版本,好麻烦。又想用最新的版本又不想修改配置,openclaw doctor fix又不能解决我的问题,又得一行一行扒配置。所以我去找了一些教程,花了半个小时配置上codex
你是非技术团队,想要快速上线、零维护、按结果付费、数据直接能用 → 闭眼选CoreClaw,这是当前最贴合业务需求的结果型抓取工具。你有技术研发能力,需要高度自定义、复杂工作流 →再考虑 Apify。CoreClaw 凭借零代码、高成功率、按成功计费、平台兜底维护四大核心优势,成为 2026 年业务团队做网络抓取的最优解,用最低成本、最短时间拿到稳定数据,把精力放回业务本身。
核心逻辑:当窗口快满时,把早期消息压缩成一段摘要,用少量token保留关键信息。适用场景:需要保留历史上下文、长对话(客服、面试、协作编程)优点:保留了历史语义信息缺点:摘要可能丢失细节、摘要生成本身消耗token"""摘要压缩上下文管理器工作原理:1. 监视窗口使用率2. 当使用率超过阈值(如80%)时,触发压缩3. 把最早的一批消息用LLM压缩成摘要4. 摘要作为system消息插入到窗口开头
如果你现在用 OpenClaw 用得很舒服,系统也已经被你调得很顺,团队里也有人长期维护,那你没必要为了“新”而换。每次都要重新教 Agent 你的习惯插件和记忆方案越来越碎一升级就担心兼容性能力看起来很多,但真正稳定跑起来的不多想把它接进日常工作流,却发现维护成本太高那 Hermes Agent 值得认真试。因为它真正解决的,不是“Agent 能不能做更多事”,而是“Agent 能不能更稳定地长
llm-wiki-skill的链接生成技术采用"语义理解+知识推理+结构化匹配"的混合方案,超越了传统的关键词匹配、向量相似度和单纯注意力机制。其核心流程包括:实体概念识别、候选链接筛选、语义相关性判断、隐含链接生成和反向链接维护。该技术通过LLM的深度语义推理能力,不仅能消除歧义,还能发现文本中未提及但逻辑相关的隐含链接,构建高质量的知识图谱。虽然计算成本较高,但其链接质量显
GitHub最近很火的前任skill安装教程
摘要:OpenClaw升级失败后出现命令丢失问题,尝试重装时遇到安装卡死和模块缺失错误。清除残余文件后重新安装虽然成功显示版本号,但执行status命令时仍报错"@buape/carbon"模块缺失。问题表现为:1)升级过程超时失败;2)重装耗时过长;3)核心依赖模块无法加载。建议检查npm源稳定性并手动安装缺失模块。
本文提供WSL环境下OpenClaw的安装配置完整指南。主要内容包括:1)前置准备(WSL2 Ubuntu、Node.js v20+、DeepSeek API Key);2)使用国内镜像源并跳过编译脚本的安装命令;3)初始化配置流程;4)通过dashboard命令启动服务;5)常见问题解决方案(安装卡死、命令废弃、访问失败等)。重点强调使用--ignore-scripts参数避免卡死,以及用das
本文详细介绍 OpenClaw 开发环境的专业搭建流程,涵盖 VS Code 调试配置、单元测试实践、版本控制和持续集成。内容包括:Node.js 环境配置、OpenClaw 安装与初始化、VS Code 必备插件推荐、launch.json 调试配置详解、Jest 测试框架应用、Git 工作流最佳实践以及 GitHub Actions CI/CD 配置。通过本文,开发者可以快速构建高效的 Ope
本文介绍了为AI Agent"小龙虾"配置Tavily Search联网搜索技能的过程。文章首先指出内置搜索引擎的不足,然后详细讲解了Tavily Search的注册流程(包括获取API Key)和在Openclaw中的配置方法。通过图文并茂的方式展示了从技能安装到实际使用的完整步骤,最终使"小龙虾"具备了更稳定、更全面的联网搜索能力。Tavily Sear
QClaw通过Chrome DevTools实现浏览器自动化操作,支持登录自媒体平台自动发文。更新后的Openclaw 3.13版本新增Chrome调试功能,可直接控制本地浏览器。测试发现QClaw能打开小红书和X平台页面,但受限于反自动化机制,初期无法完成评论和发帖操作。经过调试后,通过模拟人工输入成功在X平台发布帖子,验证了自动发帖流程的可行性。目前仍存在部分平台操作限制,需进一步优化突破技术
就像当年的智能手机、云计算、AI写作一样——你可以拒绝一个新事物,但你拒绝不了它代表的效率碾压。这类软件要想发挥真正的威力,权限必须放宽——要能读写文件、要能执行命令、要能访问网络...……就像今天的 OpenClaw 一样,能让你下命令、能执行脚本、能自动抓取、能批量处理。缺点就是,少了写代码时的那种成就感——那种调试通过、bug 修复、功能跑通的快感。OpenClaw是极客玩具,QClaw是正
本文深入解析 OpenClaw 记忆系统的架构设计与实践应用。该系统采用三层架构:长期记忆(MEMORY.md)存储核心决策与配置,每日记录(memory/YYYY-MM-DD.md)捕获工作日志,会话历史维护当前交互连续性。核心理念"文本大于记忆"将重要信息书面化,实现持久性、可追溯性和安全性。系统通过跨会话知识传递保障连续性,避免重复解释背景;通过偏好学习与风格适应实现个性化体验,让每个 Ag
别为了这事儿甚至去抵制 Claude,它的代码能力依然是 T0 级别的。我们该用的还得用。只是下次,当你在键盘上敲下这把梯子是别人借给你的,他随时可能抽走。真正能让你站稳的,只有你自己造的台阶。Moltbot,蜕变快乐。(本文纯属行业观察,不针对任何具体个人。数据来源:GitHub, Dev Community)
本文介绍了在Kimi网页版中发现并关联OpenClaw功能的过程。用户登录后,在左侧发现了Kimi Claw图标,点击进入可选择部署或关联已有OpenClaw。通过将提供的脚本拷贝到本地PC执行后,成功在Kimi会话台显示了OpenClaw内容。虽然过程中出现过一次连接问题,但重新执行脚本后顺利解决。该功能实现了网页端与本地OpenClaw的无缝对接。
读取当前目录下所有的 csv 文件。请帮我执行以下清洗任务,并生成一个最终文件 final_clean_data.xlsx:合并数据:将三份数据合并,统一表头为 [ID, Name, Gender, Date, Diagnosis, HbA1c]。清洗日期:将所有日期格式统一为标准的 YYYY-MM-DD。标准化术语:Gender: 统一为 "Male/Female"。Diagnosis: 只要包
在合同审查中,完全可以结合实际的生活场景去跟它对话,把公司的 SOP 文档直接形成 SOP,然后固化成 OpenClaw 的 Skills。如果大家想精确测它的幻觉,我觉得可以拿到一些真实的数据,让它去实际跑一下,看看它的准确性如何,包括幻觉有没有降低得特别多。最主要的是 GDPval,衡量AI在真实工作任务中表现的,包括金融、法律等44种职业的知识工作,5.4的表现非常不错。,是 GPT-5 的
本文为IT从业者提供OpenClaw多Agent协作系统的完整实战指南。从零开始详细讲解如何创建专业Agent团队,包括环境准备、配置文件设置、身份定义等核心步骤。通过三个真实案例(Web开发团队、内容创作团队、运维监控团队)展示协同工作模式,涵盖任务分配、并行执行、质量控制等关键环节。文章系统整理了常见问题及解决方案,提供调试技巧和性能优化建议。全文56000+字,包含4张专业流程图和大量可直接
希望本文提供的解决方案能帮助您成功解决 OpenClaw 安装过程中遇到的 PowerShell 闪退问题。如果您在尝试了所有方法后问题仍然存在,欢迎通过社区论坛或私信等方式寻求进一步的帮助。最近 OpenClaw 项目备受关注,许多朋友在尝试安装时遇到了 PowerShell 窗口闪退的问题。为了帮助大家顺利安装,本文总结了常见的几种原因及其解决方法。这种方式通常绕过了一些复杂的安装脚本,可能更
你在 MiniMax Agent 网页端新建一个 MaxClaw 模式的 Agent,就等于拥有了一个预配置好的 OpenClaw,不用手动部署,不用填模型 API Key,进去就能用。1、其实现在我是有点焦虑的,而且不只是我,身边这波AI弄潮儿朋友们很多都开始焦虑了,只有当你深入其中,理解了Agent 体系,你才能发现这个变化到底意味着什么。总体来说,它能让我们快速对这家公司有一个大体的了解,但
摘要:本文介绍了三种接入本地部署OpenClaw的方法:1)通过本地或局域网IP直接访问网页控制台,适合需要极致安全的场景;2)通过飞书等IM工具对话,便于移动端使用;3)通过Kimi等Bot进行PC端对话,适合办公场景。三种方式各具优势,可满足不同使用场景的需求。(98字)
关于他最新的持仓变动、最近的股东信里说了什么、今年的投资逻辑有什么变化,模型是不知道的。而现在百度智能云把「百度 AI 搜索、百度地图、百度网盘、OCR、语音识别」...这些百度自家的能力,全部以 MCP Server 和Skills的形式开放出来了。你问一个特别新、特别细的市场问题,他可能就只能泛泛而谈了。如果不想走千帆平台的,我们可以直接用它的服务器,然后自己搭建镜像,就跟那篇文章教大家的一样
就是让AI学会你的方法,然后一直按你的方法做事。什么?还是有些不太懂?好的,那么我来举个例子:就像你给别人演示一次“怎么帮你整理书包”,以后你告诉他“帮我整理书包”,它就会按照你教的顺序——先放课本、再放文具、最后放水杯——自动帮你整理好。就是这个“教AI记住你做事方式”的功能。从AI的整个发展史来看,从,每个阶段的出现,都是为了解决特定问题而应运而生。所以,我有了的大胆的设想,这玩意应该可以移植