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@RuneSwap1 我铸造了，为啥钱包里面没有？

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1、Tempo 潜在空投操作指南 Tempo 作为获顶级资本加持的 L1 支付公链，主网刚上线 1 天暂未发行代币，存在极高潜在空投价值，其核心融资与项目背景及具体参与操作如下： 2、项目核心背景 融资与估值：已完成5 亿美元融资，投资方包含 Thrive Capital、Greenoaks、Sequoia、Ribbit、SV Angel 等顶级机构，项目估值达50 亿美元； 项目定位：由 Stripe 支持的 L1 级支付公链，Visa、Klarna 已基于该公链开展开发工作，生态潜力显著； 代币状态：尚未发行代币，主网上线仅 1 天，现阶段参与生态交互为潜在空投核心操作期。 3、下一步核心参与行动 通过官方指定桥接链接完成链上资产桥接，实现与 Tempo 生态的基础连接，链接：relay.link 、gas.zip跨链桥接至 Tempo 公链 进入专属部署页面：watchoor.xyz/deploy?chain=t…，点击“全部”按钮，一键完成 5 个合约的部署，完成核心生态交互行为；一键部署合约（核心交互） 在上述部署页面中点击“桥接”功能，将 Tempo GM 资产跨链桥接到其他公链，增加多维度生态交互记录；跨链桥接 Tempo GM 资产 4、参与原生生态与 dApp 互动 优先使用 Tempo 公链上的原生外汇 DEX进行交互，完成基础的交易、兑换等操作； 持续关注 Tempo 生态上线的各类 dApp，及时参与新 dApp 的首次交互，丰富生态参与行为。 所有操作均建议在主网交互初期完成，尽可能积累多维度、高频次的生态交互记录，提升潜在空投获取概率。

推荐一个独立开发者必备的 GitHub 仓库：Marketing for Founders。 特别适合：产品已经做出来，但还不知道怎么拿前 10 / 100 / 1000 个用户的人 如果你是会做产品、不会获客的创始人，这几乎就是现成的营销执行手册。 里面把早期获客最关键的模块都教了一遍： - launch 渠道 - Product Hunt - Social media - 冷启动销售 - SEO - LLM SEO / AEO / GEO - Reddit - Email - 内容营销 - 广告 - Influencer - Referral - 免费工具营销 - Landing page / positioning / pricing / CRO I- dea validation / user research 项目地址： github.com/EdoStra/Market…

OpenClaw Cost Optimization Guide - Full English Transcription & Summary [Key Insight] OpenClaw is extremely powerful, but token cost is the biggest barrier. Every interaction sends a full "work package": System Prompt + Workspace files (agent, user, tools, memory) + full conversation history + tool outputs + current query. → Like reciting the entire company handbook and SOP to an employee every single time you talk. 4 Methods to Reduce Token Usage by 50%–95%+ (No Performance Loss) 1. Install QMD Local Retrieval (Most Powerful Single Method) - Problem: Dumping entire notes/knowledge base into prompt → token explosion - Solution: QMD builds local Markdown vector index → only injects Top-K relevant snippets - All indexing & retrieval happens locally → zero cloud token cost for knowledge - How it works: - Detect file create/modify/delete → update index - Only embed changed parts → update vector DB - Query → semantic search → return relevant chunks - Installation: - Easiest: Ask OpenClaw to install it for you - Manual: Run terminal commands, edit openclaw.json (memory section), restart gateway - Budget control (in openclaw.json): - maxResults: max number of chunks to inject - maxSnippetChars: max length per chunk - maxInjectedChars: total injected characters per round 2. Run Heartbeat with Local Models - What is Heartbeat? Scheduled wake-up to execute checklist (maintenance, reminders, long-task supervision) - Problem: Each heartbeat = full agent round → expensive input context; 30min interval = ~1440 calls/month - Solution: Use local Ollama + lightweight model (e.g. Qwen series) to handle heartbeat → cloud calls near zero - Typical use: "Supervisor" mode to keep long-running tasks alive without expensive wake-ups 3. Prefer Subscription over API Usage - API billing is per-token and explodes with newest models (e.g. Minimax $30/day → Anthropic Opus $500/day) - After OpenAI acquired OpenClaw, subscription access is still allowed for OpenClaw - Anthropic & Google have blocked subscription-to-API routing - Recommendation: Use subscription for most work; only switch to API for bleeding-edge models when necessary 4. Process & Model Optimization - Step 1: Ask OpenClaw to generate a "cost audit report" (top token-consuming tasks, percentage breakdown) - Step 2: Identify waste patterns: - Polling → replace with event triggers - Full context injection → replace with summary/retrieval - Long sessions → implement memory cleanup / summarization strategy - Light tasks → route to cheaper/smaller models - Step 3: Iterate by discussing the task list directly with OpenClaw Overall Result Combining these methods can reduce costs to 1/10 or less of original → true "token freedom" for OpenClaw.

OpenClaw 省成本 4 招总结（目标：砍掉 50%～95%+ 的浪费）： 1. 安装QMD 本地检索 - 把“整篇资料/整库笔记塞进 prompt”变成“只注入 TopK 命中片段”。 - 原理已在视频列出 2. Heartbeat 去云端（固定扣费归零） - Heartbeat 不是 ping，而是定时触发一次完整 Agent 回合。 - 解决思路：把心跳这种低智力任务交给 本地小模型（Ollama），让云端调用接近 0。 3. 订阅 vs API -API成本高。 Openai目前还开放使用订阅用Openclaw。Google和Anthropic已经收紧。 4. 流程优化（每个人都能再挖一轮） - 让 OpenClaw 帮你找“最贵的任务” - 用“流程优化 + 模型分层”迭代：轮询→事件触发、原文→摘要/检索、长会话→清理策略、轻任务→轻模型。

Openclaw 是我用过的最强大的软件和工具。 但是， 它高额的成本让很多人望而却步， 也让很多人无法解锁其所有潜力。 今天介绍4种方法， 完全不牺牲性能， 把成本降到至少10倍以下， 减少至少95%的token消耗， 让人人畅玩Openclaw！ 一个视频全部掌握 👇

为什么贵？ - 每轮对话发送完整“工作包”：System Prompt + Workspace文件（agent/user/tools/memory） + 全部历史 + Tool输出 + 当前问题 - 相当于每次说话都要先念公司手册+SOP，历史像滚雪球 4大降本方法（可组合使用，目标降到原价1/10以下） 1. 安装 QMD 本地检索（最强降本神器） - 传统：整篇笔记/知识库全塞 Prompt → Token爆炸 - QMD：本地 Markdown 向量索引，只注入 Top-K 相关片段 - 全部本地计算，不耗云端 Token - 安装：让 OpenClaw 自动装 / 手动终端安装 → 修改 openclaw.json memory 配置 - 预算控制参数（openclaw.json）： - maxResults：最多返回几段 - maxSnippetChars：每段最大字符 - maxInjectedChars：本轮总注入最大字符 2. 用本地模型跑 Heartbeat（心跳） - Heartbeat：定时唤醒 Agent 执行清单（维护、提醒、检查进度等） - 问题：30分钟一次 = 月1440轮完整 Agent 调用，很贵 - 方案：用 Ollama + 小模型（Qwen 等）跑心跳，云端几乎0调用 - 典型用途：作为“监工”保证长期任务不掉线 3. 优先用 Subscription 而非 API - API 按量计费，新模型（Opus 4.6等）容易翻倍账单 - OpenAI 收购后仍支持 OpenClaw 用订阅；Anthropic/Google 已封杀 - 建议：稳定任务用订阅，最新最强模型才临时切 API 4. 流程与模型优化 - 让 OpenClaw 生成“成本体检报告”：Top 消耗任务、占比分析 - 常见浪费场景及优化方向： - 轮询 → 改事件触发 - 全文注入 → 改摘要/检索 - 长会话 → 加清理/摘要策略 - 轻任务 → 换廉价/小模型 - 迭代：直接和 OpenClaw 讨论任务清单，持续优化 效果：结合使用可实现“Token 自由”，让更多人真正玩得起 OpenClaw

@dajinkuang 0x895811c4198a61208efebcc16590bbacac9a815a

新一轮大金狗空投来袭！空投10万枚 $MILADY：0xc20e45e49e0e79f0fc81e71f05fd2772d6587777 兄弟们一键三连：关注，转发，点赞并留下你的Bsc钱包地址。 Nina说人工智能是币安的战略重点，shaw一直主攻ai，有顶级的技术团队，加上运营能力，之前打造的 #ai16z 达到20亿市值，MILADY 是shaw在bsc的第一个ai项目。市值一直能稳住，就说明了大家的共识度!起飞是显而易见的 shaw这次要在BSC大干，开发能力顶级，运营能力顶级。至于人品，众说纷纭，在ai16z通往20亿市值的过程中肯定有人亏钱，亏钱的肯定骂。可以理解 而且，shaw明牌认领+主动回购。

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