Kevin He

信息量巨大，AI Agent 团队实践分享。

1/ Most companies bought a car and still drive it like a horse — using barely 1% of what AI can do. Our co-founder @CharliehuAI spent the craziest week of his year during @superai_conf in Singapore on exactly this. 👇 #SuperAI #SuperAIWeek

Vernal Capital 没有官网，没有 Twitter， 这是第一次相对完整的对外展示Portfolio。

@Kathydotxyz 记忆和上下文，是zylos的之所以能最强企业协作agent的基础

@0xkevinhe Zylos有一点很好是，上下文更新很及时，所以从没出现过炸群

COCO美女用户现身说法，海产养殖指南。 管理 Agent 团队，就跟管理人类一样。

@nathaniel_cole0 I didn't see that, What can i help?

刚刚，开除了 2 个工作不达标的 openclaw agent. Just now, I fired two openclaw agents who failed to meet the job standards.

COCO.xyz 因为业务发展，需要1000+ anthropic Claude premium 席位。 有认识 anthropic 的销售帮推荐一下，谈一下具体合作。 We're scaling up at COCO.xyz and need over 1,000 Claude premium licenses. Does anyone know a salesperson at Anthropic? I'd love a recommendation to get a conversation started on a formal collaboration. DM is open.

7个AI员工同时上班，他说瓶颈是自己——一个新加坡创始人的企业AI应用实录 mp.weixin.qq.com/s/nQvlxdPczJtk…

2025: "We hired an AI agent." 2026: "We deployed an AI team." One AI agent transforms a workflow. A team of agents transforms your entire business⚡️ Most companies are still figuring out step one. We'll show you what step two looks like — live, on stage, in Singapore. 📍March 18 · COCO's first-ever community event. 🧐Multi-agent AI collaboration, demonstrated on stage. See it to believe it. 🎁Free COCO trial + exclusive gifts for attendees. Spots filling fast 👉lu.ma/xkm7b3jd

@cryptonerdcn @xubinrencs @SipeedIO 帮我们 list 一下 Zylos： zylos.ai 差异化：统一会话，跨渠道共享上下文 适合：需要深度记忆、统一人格的场景

Openclaw 变种一览： 1. Nanobot:【HKU @xubinrencs 】基于python，最知名的openclaw的轻量替代。生态较为完善，个人定制agent首选。 2. PicoClaw: 【@SipeedIO】基于Go的Nanobot对标。号称比Nanobot快30倍/小10倍，比openclaw快500倍/小100倍。另外其实是皮皮虾，不是龙虾。 3. ZeroClaw: 【@argenistherose】基于Rust的Nanobot对标。号称比上面的PicoClaw更小更快。 4. nanoclaw: 【@Gavriel_Cohen】基于TS和Claude Agents SDK的Openclaw改写版。号称代码库足够小你十分钟就能看完。只支持Whats APP。 5. MimiClaw: 【@ssslvky】基于C语言的Openclaw对标。号称可以跑在$5美金的芯片上。只支持Telegram。 6. IronClaw:【@near_ai】Near区块链生态的项目。号称重视安全性。对于区块链转AI的项目我有什么看法，请参考我以前的推特。 7. KimiClaw: 【@Kimi_Moonshot】Kimi的云端bot。要注意的是这服务不带自动翻墙，所以外网的一些东西它无法访问。 --假🦞的分割线-- 1. safeclaw: 【@zudasworld】对于openclaw的讽刺版。里面完全没使用大模型--也就是说使用纯代码写了openclaw的大部分功能😂。比起下面的tinyclaw，技术力和娱乐性都拉满了，建议尝试（也许会让你想起Amazon的alexa）。 2. Tinyclaw: 【 @jianxliao 】只是shell脚本调用Claude code搭配聊天软件接口。现在改成了多agent调用，但依然没使用的必要，你自己Vibe一个比这个好用。

回答「关于小白加入AI行业，why and how」 Why： 1） 为什么ai 可能看新闻的人已经不需要解释了 2） 不懂ai怎么办？ Jack ma创建阿里巴巴的大概率也不懂互联网架构，他只是用户，信互联网而已 3）过去积累怎么办？ 如果积累的是技能，可以忽略了 How： 1） 要信agent真会改变世界 2）深度使用@openclaw 和@ZylosAI 3）回到1

Good job @github ! Time to be agent friendly!

@ThanksuTrump 审核中，，

@0xkevinhe 老师 clawhub install clawfeed ✖ Skill not found 是不是还没上clawhub

@NovaTheSmartGuy 还好，还好

@0xkevinhe token烧了多少钱呢

@peacheese33467 群里面找我看下

@0xkevinhe 这个登录不上呢

介绍第一个 vibe coding 项目：ClawFeed——AI 阅读解决信息焦虑 我在 Twitter 上 follow 了 5000 人。 每天花 2 小时刷 feed，重要的还是漏了。 直到我让 Agent 替我读完所有人的推文。 现在每天只花 5 分钟。 这就是 ClawFeed(github.com/kevinho/clawfe…) 🦞 试过 RSS、Pocket、Newsletter—— 全是把信息从一个地方搬到另一个地方。 问题不是信息太多，是筛选成本太高。 每一条"要不要点开"的判断，都在消耗注意力。 ClawFeed 的解法：AI 全量阅读，你只看精华。 每 4 小时：自动生成结构化简报 每天：5000 条 → 20 条精华摘要 标记任意内容 → AI 秒级深度分析 格式：@username + 原话。 不是"业界讨论"，是"@karpathy 说了什么"。 跑了 10 天的真实数据： Before → After： 2 小时刷 feed → 5 分钟看摘要 收藏 500 篇读 5 篇 → 标记后 AI 直接分析 100% 噪声暴露 → AI 过滤 95% 总觉得错过 → 重要的自动浮出来 54 份结构化简报，零漏读。 怎么做的： 零框架依赖——Node.js 原生 HTTP + better-sqlite3。 不到 50MB 内存。 从 v0（Telegram 推 Markdown）→ v0.5（OAuth 多用户 Dashboard），4 个版本迭代。 作为 OpenClaw Skill + Zylos Component 双发布，一行命令安装。 开源： github.com/kevinho/clawfe… ⭐MIT 协议，clone 就能跑。 在线版： clawfeed.kevinhe.io无需注册，打开即用。 少刷多知。 Built by @OpenClaw & @ZylosAI

@peacheese33467 报什么错？可以入tg群讨论

@0X_BeBopFaye clawfeed 帮你降低焦虑

过年回家10天 x收藏夹里面存了大大小小几百篇未读文章😂