Hung
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🚀 爆肝 10 天，我用 Codex 搓了一个全自动运行的 AI Agents Tools 平台：OwlClawHub！ 我发现一个巨大的痛点：很多开发者写出了惊艳的 Agent Tools 和 Skills，丢到 Github 或常规导航站后，基本就“石沉大海”了。因为单纯堆砌工具，普通用户根本不知道怎么组合使用！ OwlClawHub 不只是做收录，更主打【场景组合】，专注帮你做二次、三次传播。 🛠 核心体验： ▎ ✓ 自动扫描、分类，将工具组合生成“使用场景” ▎ ✓ 一键复制安装配置，粘贴即用（小白极致友好） ▎ ✓ 优质工具在 Tel + X 享受专属二次、三次曝光 ▎ ✓ 300+ 已验证工具，Tel频道每天两次自动推送精选 ▎ ✓ 真正实现：小白直接用，开发者提交拿流量 目前除了基础的人工审核，全站已实现极简自动化运营。 你的心血之作不该吃灰！ 欢迎各位开发者来 OwlClawHub 提交你的工具，只要内容足够优质，我会在我的 X 平台和 Tel 频道亲自帮你推！👇
前高盛的一个量化交易员，辞职了。在公寓里花了1400美金，买来七台Mac Mini，摞成一摞，网线一接，拿记号笔在塔上标了俩字：E5。 三个月前他还在交易大厅，手里管着4000万美金的盘。现在人在布鲁克林一居室里，窗边就搁着那摞嗡嗡响的Mac Mini。 他想干的事很简单：在家把银行那套低延迟交易系统，重新搭出来。 拍了段12秒视频发推特，配文就一句：“七台Mac Mini跑EXO，比我高盛的终端还快。” 科技圈直接炸了。底下全在问配置：用的什么框架、总算力多少、还招不招人。 但没人问一句：塔前面那台笔记本屏幕上，到底显示着什么。 0x8dxd。利润238万2780美元。3万3951次预测。2025年12月注册。主页浏览130万次。 华尔街每个高频台子的量化，都能看到外人看不到的订单流：亚秒级的时差、跨交易所的价格泄漏、200毫秒内必须关掉的延迟套利窗口。银行为了抓住这几毫秒，基础设施就敢砸几百万美金。 到他这儿，1400美金全搞定了。 七台Mac Mini用EXO集群并成一台机器跑。单台11.44 TFLOPS，加起来比银行每月花一万五租的云服务器还强。上头38个Claude代理，156个技能。这套集群并行扫描各个交易所BTC的15分钟窗口，就跟高盛把活儿拆给七个交易员一样。 一个窗口一笔单。27美分进场，60美分离场，15分钟走完一个轮回。 账户最大一笔盈利：41153美元。就某个周二早上一个15分钟窗口里跑出来的。 三万多笔预测，全是BTC。每周利润曲线往上走一小截，很稳。 他一个前同事在推特视频里认出了这套东西，私信问他怎么在家把交易台的配置给复制了。他就回了三个词：EXO，Claude，时间。 那条推特还在。130万曝光，蓝V发的。评论区到现在还在吵：七台Mac Mini到底能不能跟正经高频机架掰手腕。 能。人家用实盘证明快一年了。每天两次，从去年12月到现在没断过。 每家银行每个量化手里都是同一套剧本。就他一个人，拿着剧本走了出去。
兄弟们，这个Elephant模型简直是用OpenClaw和Hermes养Agent的省钱神器啊，智效比拉满，token省一半，速度还快三倍，现在还完全免费，简直太香了！ 这几天在测这个匿名模型，代号 Elephant，名字听着笨重，实际体感完全相反。 第一次调用的时候让我有点小惊讶，响应速度快到有点不像 100B 量级该有的样子。不是那种等三秒开始输出然后慢慢吐的节奏，是几乎即时往外蹦字，整个交互过程非常连续。 如果用过 Grok 4 Fast 这类超快模型，大概能理解那种随叫随到的体感。它给人的感觉不是一个需要先"想很久"才回答的模型，更像一个实时执行层。 但快只是起手式，真正让我开始认真对待它的是干活能力。 先说代码场景，我把它接进编辑器试了几天补全，跟手程度不错，局部续写和小范围修改基本能做到写完就能用，不需要我再过一遍脑子翻译。 拿一个老项目试了 bug 定位，跨文件的上下文理解比我预期好，丢了六七个文件进去，它准确找到了问题函数，给的补丁改了两处就跑通。 256K 的上下文窗口在这种多文件交叉引用的场景下确实撑得住，没有出现读到后面忘了前面的情况。 然后是文档处理，我把一份几十页的合同丢进去，让它提取关键条款做对照表。32K 的输出上限加上结构化输出的支持，跑出来的结果格式规整，条款定位准确，直接可以拿去用。 后来又试了把一堆零散的会议记录整理成周报、把群聊消息提炼成待办清单这类把杂乱材料快速变成有结构的可用结果的活儿，是它体感最顺的场景之一。 再说一个我自己摸索出来的用法，Elephant 单独处理特别复杂的长链规划任务时会力不从心，这点得承认。 但我后来发现了一个很舒服的搭配方式：让大尺寸推理模型先出规划和框架，Elephant 负责分步执行、快速生成、局部修复。大模型管想，它管干。这个组合跑下来效率提升很明显，因为执行环节不再需要等一个重量级模型慢慢吐结果了。 用了几天之后，我对它的定位判断逐渐清晰：这不是一个什么都能干的全能模型，更像是一个把高频日常任务快速做完的执行利器。 代码补全、文档整理、信息降噪、结构化输出、网页初稿、轻量工作流这些每天都要重复好多遍的事情，交给它处理的体感是省事、顺手、能直接交差。 也说几个要注意的地方: 第一，它对指令的清晰度要求比较高,给明确的约束、格式、步骤，输出质量会有很明显的跳升。但如果只丢一句"帮我写个好看的网页"这种模糊指令，结果容易落入平庸。换句话说，它很能干，但需要你会指挥。 第二，复杂的多步编排和长链规划不是它的主场，这类任务还是得靠更大的模型来扛，或者至少给它配一个外部规划层。 第三，知识时效性的问题,如果你的代码任务依赖很新的框架或刚更新过的 API，最好注入文档上下文，别让它靠记忆硬写，容易出现 API 幻觉。不过这也不算它独有的毛病。 Token 消耗方面，同样的任务跑下来，它的用量比我之前的主力模型少了一截。完成一个任务所需的回合更短，连续跑几个轻任务时等待感很弱。智效比这个说法不是空话，在我的实际账单上能看到差距。 目前还在盲测期，模型背后是谁不清楚,但不管它是谁家的，这个用更少 Token 把活干完的方向本身就值得关注。 现在在 Kilo 上可以免费试，建议拿自己的真实任务跑一遍，数字比任何测评都有说服力。 大家日常工作流里，有没有那种其实不需要旗舰模型但一直在用旗舰模型的场景，欢迎评论区交流。 #ElephantAlpha #智效比模型 #AI工程师
为什么你的推文没人看？因为你只在"写"，没在"设计"。 爆款文案就三层结构： 钩子 → 让人停下来 第一句话决定生死。要么抛出反常识，要么戳痛点，要么给一个让人无法忽略的数字。划走只需要0.3秒，你的开头必须在这之前抓住人。 认知增量 → 让人觉得值 光吸引眼球没用，点进来发现是废话，下次再也不会点。中间部分必须交付真东西——一个新视角、一个可复用的方法、一个别人不知道的信息差。 Takeaway → 让人忍不住收藏 结尾要制造FOMO感。"这个方法我用了三个月涨了XX粉"、"收藏这条，下次写的时候直接套"——给读者一个行动指令，触发收藏和转发。 这三层缺任何一层都不行： - 没钩子 = 没人看 - 没增量 = 看了骂你 - 没takeaway = 看完就忘 所有平台通用，Twitter、小红书、公众号，底层逻辑一模一样。 下次写之前，先问自己：这三层我都有了吗？ ----------------------- 在武汉的独立开发者、OPC超级个体注意啦！ 世界人工智能大会（WAIC）官方举办的OPC黑客松大赛武汉线下交流会4月19号举办，在武汉的同学可以加V群，报名地址： opencsg-china.feishu.cn/share/base/for… OPC先锋挑战赛是全球首个聚焦「一人公司」的顶级 AI 赛事，双赛道设计，总决赛 7 月登陆上海世博会场 其他城市OPC聚会报名请看： x.com/NFTCPS/status/…
If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help. It's exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI. github.com/garrytan/gbrain
