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@elonmusk Grok vs Claude compiled here:

别再四处瞎存 OpenClaw 的碎片教程了 我把收藏夹里几十篇乱七八糟的攻略全删了,因为发现了一个堪称「保姆级」的OpenClaw中文社区 一个网站全搞定: 1️⃣ 告别环境配置地狱 • 贴心提供国内镜像极速下载 • 零基础一键安装,有手就能跑起大模型 2️⃣ 真正的全能助理 • 能帮你回邮件、控制浏览器、运行本地脚本 • 无缝打通飞书、Telegram、WhatsApp 等常用聊天 3️⃣ 纯净开源无套路 • 100% 免费的官方中文文档与技能市场 • 本地私有化运行,你的数据永远只属于你自己 这绝对是近期最值得折腾的 AI 效率神器 别再去外面花冤枉钱买教程了 🔗 网站传送门直接放这:clawd.org.cn

claude 发布 sonnet 4.6：比 opus 4.5 更好，但是更便宜 最近狂用三大 llm，目前的模型选择偏好/策略是： - 如果是教育、学习类场景，尤其设计视觉推理，首先 gemini 3 pro；体现了 google 在教育上的多年愿景和投入，是最好的教育/学习大模型； - 如果是 agentic 任务，就首选 claude 和 gpt-5.2。claude 更好，一般任务上 claude sonnet，复杂任务上 claude opus。我昨天一口气处理了 1800 多个知识视频，就是用 opus。 - 如果文科任务涉及语言质量、需要一定的语言品味，优先 opus，其次 gemini 3 pro。gpt 没法用。🤣 - 信息搜索类，三者都差不多，gpt＞gemini ＞ claude。一般我同时用三个 llm 对话，交叉验证，三轮重复，巩固内化。 所有模型使用，搭配 typeless。例如，昨天用的一个 prompt，逻辑不复杂，但信息很多，快 500 字。打字就摩擦更大，typeless 口喷毫不费力，非常愉悦。用来快速搭建 prompt，体验很好。

马斯克讲第一性原理方法论 第一步：针对问题，解构，思考重构 第二步：奥卡姆剃刀，删除 第三步：降本增效，优化 第四步：执行力，快速行动 第五步：将得到的东西做好 sop，并将其自动化 第六步：增加反馈机制，复盘迭代。

裝好 OpenClaw，設定跑完，然後呢？ 大部分人會卡在這裡。要先設自動化流程嗎？還是先測不同的 model？選項太多，反而不知道從哪開始。 想像一個剛進公司的新人。智商超高、學習速度比誰都快，但對公司跟老闆都一無所知。 你不會第一天就叫他去做事，你會先做新人教育訓練。 AI agent 一樣，要幫他做 onboarding。 — 第一步：讓雲端 AI 幫你做 onboarding。 你跟 ChatGPT 或 Claude 已經聊了幾百個小時，它對你的理解程度比你想的深。直接問它： 「你覺得我是什麼樣的人？我關注什麼？我做事的風格是什麼？如果我是創作者，我的寫作風格怎麼歸納？」 然後自己修一修，去掉幻覺、補上它不知道的細節。 如果你已經花時間調教過雲端 AI 的回應方式，也請它再側寫一份： 「你覺得我喜歡你怎麼回應我？我討厭什麼？我對語氣、格式、細節程度有什麼偏好？」 總共兩份資料：一份是關於你自己的，一份是關於你希望 AI 怎麼跟你互動的。 整理好之後，直接丟給你的 OpenClaw agent：「這是關於我的側寫，還有我對 AI 回應的偏好，請你記住。」 它會自動把內容寫進對應的檔案裡。 這是最快的冷啟動方式，因為訓練資料已經存在了，只是散落在不同的對話裡。 — 第二步：讓 AI 自己去爬你過去的內容。 X 推文、部落格、電子報，這些都是你公開的數位足跡。讓它全部讀一遍。 如果你有在用筆記軟體，Notion、Obsidian 這類的，直接 export 餵給它也行。私人筆記往往比公開內容更能反映你真正在想什麼。 這個過程本身就有雙重價值。一方面它在學你講話的方式和關注的主題，另一方面它在學怎麼操作 browser、處理登入、跑爬蟲。這些工具遲早都要用到，趁 onboarding 一次把工具鏈跑通。 — 第三步：把房間規矩定好。 OpenClaw 啟動時會自動把你 workspace 裡的核心 .md 檔全文注入到 System Prompt。AI 醒來的第一秒，腦子裡就裝了這些檔案的內容。 但 OpenClaw 官方對這些檔案的分類規範，是放在安裝目錄的 docs/ 資料夾裡，這部分不會被自動注入。 AI 拿到了檔案內容，卻沒拿到分類說明書。它在執行任務需要記錄新規則時，只能憑直覺判斷。 比如我的 SOUL 本來只該放人格跟語氣，結果 AI 把操作流程、工具規則全塞進去，我跑了三天才發現規則錯亂的問題。它不是判斷力差，是它以為自己已經讀完所有規則了，不知道分類手冊被漏掉了。 解法：把官方那份 File Map 對照表，直接貼在 AGENTS 的最頂端。AGENTS 是每次啟動都會被注入 System Prompt 的檔案，把規矩寫在這裡，等於把說明書黏在工作手冊第一頁。 日常使用一定會不斷新增規則。如果一開始就放錯地方，後面每個新 session 讀到的都是亂的，行為會越來越偏。建議每週讓 AI 開一個乾淨的 session 掃一次，對照規範檢查有沒有放錯。 — 做完這些之後差別有多大？ 昨天我用 Whisper 轉錄了一場公司內部會議，逐字稿丟給 Agent 做摘要。它知道會議裡每個人是誰、負責什麼模組、公司的技術架構長怎樣、哪些討論跟正在開發的功能有關，精準度可達 90%。 這些 context 全部是 onboarding 時搬過來的，加上它自己爬我內容學到的。如果一條一條手動教，要調幾個禮拜。 雲端 AI 聊完就忘，下次開對話又要重頭來過。本地端 agent 的記憶是持久的，你灌進去的 context 會一直留著，每次啟動都在。 既然它最大的優勢是記得住，你就該在 context 上多花功夫。Onboarding 做得越紮實，它就越能用你的方式做事，而且這個效果會隨著時間累積，不會歸零。

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男人一旦开窍搞钱就像喝水一样

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把“人性”讲得最通透的一句话是？

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Nano Banana提示词分享系列：汉服自由 新的谷歌的Nano Banana提示词案例来了 一句话就可以做一张汉服照片，这回真的要汉服自由了，谷歌的Nano Banana一致性保持的太好了！ 以下是谷歌Nano Banana的3个汉服提示词和示例： #nanobanana #banobanana提示词

用Seedream 4 或Nano Banana制作表情包的技巧分享： 先生成一个Q版IP形象。 再打开Github的表情包库 EmojiPackage，选喜欢的表情批量截图。 一起丢给模型，提示词如下： 用图2形象，参图一的各种姿势生成 x 个表情包 如果希望中文字正常显示，推荐Seedream 4。 经典表情包Github见评论区

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