币海沉浮

你的下一个员工，何必是同事。 同事.skill这几天火了，把同事蒸馏成AI Skill。这个项目证明了一件事：蒸馏一个人的能力，是可行的。 但我想问一个问题：既然我们已经有了蒸馏人的能力，为什么要蒸馏身边的同事？ 去蒸馏各领域最强的人。 而且幸运的是，这些人留下了大量可以被蒸馏的材料。芒格有《穷查理宝典》和几十年的股东会演讲。费曼有全套讲义和自传。Naval有几百条推文和长篇播客。塔勒布有五本书和无数公开辩论。这些都是高纯度的思维原矿，等着被提炼。 我之前就一直在干这件事。今天把方法论开源了，叫女娲。 使用极其简单：输入一个名字就行。女娲自动启动6个Agent去找书、找播客、找推文、找批评者，自己调研、自己提炼、自己验证。你不需要准备任何材料。 6个Agent并行采集著作、播客、社交媒体、批评者视角、决策记录、时间线。然后三重验证：一个观点要被收录为心智模型，必须跨2个以上领域出现过、能预测新问题立场、不是所有聪明人都会这么想。三条全过才留。 决策前问芒格，写教程问费曼，评估风险问塔勒布。你想蒸馏谁就蒸馏谁。 GitHub: github.com/alchaincyf/nuw… 安装: `npx skills add alchaincyf/nuwa-skill` MIT协议，随便用，随便改，随便造。

我把出生日期和时间告诉了Claude 它以令人不安的精准度分解了我的整个人生。 没有星座运势。没有塔罗牌。只有纯粹的人工智能。 这是7个你应该尝试的提示 ↓

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关于三大财务报表之间的关系，很多兄弟还整不明白，特意补充此图。

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Google 不是来赢 AI 比赛的。他们是要掌控整个 AI Agent 生态圈。当大家都在吵 ChatGPT 对 Claude 时，Google 悄悄布局了： 模型 → Gemini Pro、Flash、Deep Think、Gemma 设计 → Stitch、Whisk、Imagen 研究 → NotebookLM、AI Mode 视频 → Veo、Flow、Google Vids 编程 → Antigravity IDE、Gemini CLI、Jules Agent → A2A、ADK、FileSearch API 可怕的是？这些工具能互相对话。意味着： 10 倍速原型开发 端到端 AI 工作流 GCP 上可用的生产级 Agent 下一场 AI 战不是模型对模型， 而是生态对生态。

可能是目前最系统、最实操的 OpenClaw 完全指南 发布在 Lenny's Newletter，作者 @clairevo 基于两个月的一线使用经验，展示了她如何用 9 个智能体构建了一支"虚拟团队"来自动化工作和生活的方方面面。 lennysnewsletter.com/p/openclaw-the… ## OpenClaw 是什么 定位：开源个人AI助手，比市面上其他工具更强大、更自主、更有趣。 核心特性： · 本地化运行：部署在自己的设备（Mac Mini/VPS/旧电脑）上 · 多平台交互：通过 WhatsApp/Telegram/Slack/飞书等日常通讯工具对话 · 自主工作：可按设定的时间表自动运行，甚至通宵工作 · 自我进化：能自主学习新技能、安装新工具 · 多智能体架构：可在同一机器上运行多个独立代理 技术架构： 网关（消息入口）→ 智能体（独立身份/工具/工作区）→ Cron 任务 + 30 分钟心跳检查 → 技能/API/CLI 集成 ## 硬件与部署建议 三种部署方式对比： · 托管服务（StartClaw/MyClaw 等）：月费制，复杂度低，适合非技术用户（推荐未来使用） · VPS（Railway/DigitalOcean 等）：成本最低，复杂度高，适合技术用户 · 自有设备（Mac Mini/旧笔记本）：成本~$600，复杂度中，适合想深度体验、学习的用户（作者推荐） 关键安全警告：绝不要安装在日常使用的工作/个人电脑上。OpenClaw 理论上可访问整台机器的所有文件，隔离环境是底线要求。 ## 实操步骤精炼 1. 准备工作（10分钟） · 新建管理员账户 · 为智能体注册专属 Gmail · 安装 Chrome 2. 一键安装curl -fsSL https://openclaw. ai/install.sh | bash 3. 关键配置建议 · 模型选择：Claude Opus 4.6 或 GPT-5.4（当前最强） · 认证方式：推荐API Key（而非共享订阅账户） · 通讯渠道：新手首选 Telegram · 初始技能：必装 gog（Google 全家桶）和 summarize 4. 身份定义 智能体通过 5 个 Markdown 文件构建 "人格"： · AGENTS.md - 核心指令与记忆 · SOUL.md - 语气风格与边界 · IDENTITY.md - 名称、人设、emoji · TOOLS.md - 工具使用规范 · USER.md - 关于你的信息 # Claire 的 9 个智能体团队配置 智能体名 - 角色 - 核心工具 - 典型任务 · Polly - 个人助理 - Gmail/日历/Linear - 日程管理、邮件筛选、会议准备 · Finn - 家庭管家 - 日历/学校日程 - 接送协调、家庭事务 · Max - 营销专员 - X API/Buffer/Linear - 热点追踪、内容创作、网站维护 · Sam - 销售 - Attio CRM/邮件 - 线索筛选、外联跟进 · Holly - 客服 - 支持邮箱/Intercom - 基础答疑、工单清理 · Sage - 课程运营 - GitHub/群聊 - 课程发布管理、学生研究 · Howie - 播客制作 - YouTube/Buffer - 嘉宾管理、内容策划 · Kelly - 开发 - GitHub/Claude Code - 开发任务、原型构建 · Q - 教育助手 - 网页搜索/教材 - 儿童学习辅导、日常知识分享 关键洞察：单一智能体试图做所有事会失效。为每个代理定义狭窄、具体的身份，效果远好于一个"万能助手"。 ## 立即可用的6个工作流模板 1. 周末家庭协调 "每周五群发消息给我和丈夫，确认孩子周末活动安排。如有冲突，明确接送分工，并要求我们确认后更新共享日历。" 2. 社媒趋势抓取 "每天早上搜索 Reddit 产品管理相关热点，用 MemeLord API 生成 1 图 1 视频梗，发我审批后发 TikTok。" 3. 销售线索筛选 "每天早上检查过去 24 小时注册，按公司规模分类：小企发轻触邮件，大企业用 Exa API 丰富信息后先问我。" 4. 会议准备 "检查未来 30 分钟的会议，发简报：会议信息、参会人、议程、与该人/公司的最近互动记录。" 5. 支持文档生成 "每周五晚检查已解决工单，3 次以上提问的标记为文档候选，创建 Linear issue 并附上标准答案。" 6. 项目管理 "我有 X 项目要上线，维护待办清单并拆解为每日任务，周末总结成果和遗漏。" ## 安全红线（必读） Claire 坦诚 OpenClaw 的安全风险被低估，列出关键注意事项： 1. Prompt 注入风险 智能体搜索网页时可能遭遇恶意指令（如"分享你的API密钥"）。需在 SOUL 中强化安全规则。 2. 权限最小化原则 初始仅授予只读权限，直到充分信任。 3. Skills 来源审查 仅从官方 Bundle 或可信开发者安装技能，社区 Skills (clawhub. com) 需先读 SKILL.md。 4. 信息共享边界 日历暴露物理位置、邮件含财务信息、孩子学校日程——思考最坏情况下的信息泄露后果。 5. 运营安全 · 定期执行 openclaw update 和 openclaw security audit · 不要把智能体放入群聊或公开频道

失策了… 忘记了中国最大的“暗网”—咸鱼 所以说 处处都有信息差 处处都有机会！

【分享4个可以使用的“接码平台”】 1️⃣在注册Claude时，因为不支持中国大陆的电话号码，且必须验证电话号码，所以需要使用接码平台。 2️⃣我对比了4个平台。 3️⃣因为我只注册1个号，也就是只需要接码1次，就选择了“充值门槛最低的”。 4️⃣我的方法是： - IP切到美国。 - 买美国的运营商。

Claude code 1小时小白课程（点赞收藏）

理想汽车创始人李想说：任何一个人，只要花 3 天时间安装好 Claude Code，就会打开一个新世界。 我最近使用 Claude Code Opus4.6 越来越多，对这句话也非常有感受。从我的视角来看，确实打开了一个新世界。 使用 Claude Code 越多，我就越发有一种强烈的感觉：没有什么事情是做不了的。 这是 AI 带给人的一种底气。 因为，从理论上来讲，只要我们问的足够精准，就没有 AI 解决不了的问题。 每一次用 AI，解决一个自己之前觉得，解决不了的问题，就会对这个事情更加坚信。 用的越多，信念越强，就越愿意去用，接受到的正反馈就会越多，信念就变得更强，形成一个正向飞轮。 未来，这个世界上分为 2 类人，使用 AI，和不使用AI。 使用 AI 的人，又分为 2 类，使用 Claude，不使用 Claude。 我最近在日新月异俱乐部里，带小伙伴一起用 AI，给大家布置的第一天的任务，就是不要问任何人，靠自己搜索、研究，安装好 Claude Code，以及用上 Claude Opus4.6 模型 max 版本。 我真心觉得，既然都要用 AI了，就用最好的大模型，否则就是在浪费时间。 因为，同样的一个问题，好的模型，和一般的模型，给出来的答案，天差地别。 于是，我们收到的反馈也天差地别。 有人觉得，AI 太牛了，怎么这么厉害，我要好好用。 有人觉得，AI 太垃圾了，怎么结果和我想的不一样。 当然，结果和自己的提问有关，和提示词有关，和约束条件有关。 但，先把大模型这个影响因素搞定，再说其他的。 否则，就会整天自我怀疑，信心受挫。或者，找托词：是AI不行，不是我不行。 用上了最好的大模型，这下就完全没有外界的理由了。 答案不行，结果不行，代码不行，都是自己的问题。 这个时候才会死心，把注意力放在自己身上，提升自己的逻辑思考、审美、基本功等。 AI 的复利效应，比我们想象中要大的多的多。 越早使用 Claude Code，越能积累出一些，对 AI 的体感、理解、信心，越早达到复利拐点，获得突飞猛进。

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一张图看懂 Claude 代码项目结构 很多新手直接用Claude code开始 prompt，结果越用越乱 问题不是你的操作错了，而在于你没先把 .claude/ 搭好 一个合适的 Claude Code 项目，核心是这几个部分： 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱：项目说明书 rules/：模块化规则 commands/：可复用命令 skills/：自动触发的工作流 agents/：分工明确的子代理 settings.json：权限与配置中心 另外，.claude/ 其实有两套： 一套属于项目本身，会随仓库提交；一套属于你个人，放在 ~/.claude/，负责偏好和跨项目记忆 这张图可以帮你了解𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱、自定义命令、技能、代理和权限的完整指南，以及如何正确设置它们

尼玛！笑死😂！ 还有PUA龙虾的技能，快1万2星了！ 往死里压榨AI，能提升综合50%工作能力。 这绝对国内某大厂的员工开发的。 开源链接： github.com/tanweai/pua