@w3_888 哥， 真的吗？ 也能分我吗？ 感谢眷顾
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luckytime.eth
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@ChinaWeb3
NFT深度套牢，meme币专业接盘侠，撸毛界官方认证电子乞丐
troll เข้าร่วม Mayıs 2021
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@0xcryptowizard 主要是感觉他没有进化系统， 我感觉是卡在了记忆这里， 他每次心跳以后上个会话内容就丢失了，下个会话不记得之前的对话内容，只记得memory里面的一些高度概括的内容，使它经常忘记细节，这样无法完成进化，我现在三个记忆系统搭配着用，才稍微好一点， 然后它才能记住教训，做事才开始好一些
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想快速理解一个行业，最简单的方式：付费。
之前创业时，准备做游戏行业，没玩过，自己冲了几万rmb玩了当时几款知名产品，看看为什么有人愿意花几十万玩个破手游；准备投个直播公会，没看过，自己先给各个主播刷了10万rmb，感受一下付费玩家体验，为啥有人愿意花这个钱。
最近玩 ai 也一样，最开始进来学习，如果经济情况允许（每个月可以花 1000 美金），那就上来就用顶配模型，先跑几个月，非常快速就懂了，不必走很多弯路。
付费，不是当冤大头，瞎花钱，要找到对的路径，选这个行业最高质量的路径（通常需要付费），做前期投入，节约时间成本和认知消耗的成本。
在充分理解行业后，再该省省，该花花，前期要勇于做rmb玩家。
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你的open claw是不是每次都记不住之前你们说好的东西
你发现它不但不会进化总结，甚至连你替他总结的东西它过两天也会忘记，每两天都像一个新的AI一样
因为龙虾有个heartbeat心跳机制，每次默认是30分钟跳一次，每次跳了以后对于它就是新的对话了
它不能实现跨会话记忆，新的会话就是全新的它了上个会话你们说了什么它记不住，它只能读 MEMORY.md 文件才知道之前发生了什么
但是 MEMORY.md 文件记的东西极其概括，很多细节没有，所以导致它隔一段时间就忘东西即使你给他说了无数次，更新了很多记忆文件，依旧还是好多细节记不住，导致也无法进化
解决方案是什么？ 目前教训记忆文档我用的是 agent memory， 偏好还有重要事情的记忆我用的是mem0， 然后心跳间隔叫他给我设置到24小时跳一次，任务用cron做不要用心跳机制去做，这样可以最大化它上下文会话的记忆机制
然后每天结束后直接定时总结当天的经验教训，更新agent memory 还有mem0， 下次心跳后，自动加载mem0还有agent memory的记忆内容
现在这套记忆方式还在试， 看下好不好用，如果有更好的方式，希望大神给我多支招
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真心想请教下大家，你现在的龙虾用的什么记忆系统，真的好用吗？ 我现在是open claw自带的+自写skill+agent memory+mem0(pro版) 我都用遍了，依旧不好用， 过了两天它还是会忘记大部分知识和教训，大家说的龙虾会自我进化？别扯了，就现在这个记忆系统你们怎么进化的，记忆系统不能够解决进化都是扯淡
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@Ed_x0101 关键是自我学习和进化，你用的什么记忆系统， 记忆系统现在支持它自我学习进化吗？ 我的龙虾感觉每次进化了2两天，两天以后又会忘记大部分的知识和教训， 用了mem0还有agent memory都不行
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工欲善其事 必先利其器
我的龙虾投研神器早在28号就已经可以做到几个点：
1，掌握Ed体系设计的投研方法论
2，进行深度投研
3，自动追踪回测
4，自我判断的高准确度
现在最新3/7的情况是：
*可以自我学习和进化
*自动化获取并且筛选项目
*投资建议
不是龙虾智障，而是真正赚钱的训练思路，是不会交出去的
同样的，polymarket和二级市场，只要策略对，那就是赚钱永动机
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@Bitwux 真正用了它们发现根本没有这么智能，他会不断询问你，我要不要这么做，等你回复了他才做，然后果断时间都忘了自己怎么做的，也忘了自己有哪些skill
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我在想一个问题，如果我给我的龙虾的指令时让他在 WEB3 赛道找机会赚钱。
然后我关电脑旅游去了，
我的龙虾搜里市场的情形后，自己去meme 市场发个盘子或者去预测市场区发一个预测的事件，
然后他利用这个事情，赚到了钱，
但是有些人因为买入亏损了，非要去报案，我这个时候还在旅游，完全不知道是什么事情，我有没有法律责任？
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其实如果你再深度使用下，也会发现open claw的各种问题:
1.记忆系统非常差，之前说好的答应好的，两天以后就会忘记的一干二净，现在我用了mem0还有agent memory这些去改善，依然效果有限，他还是会记不住，也会干很多蠢事
2.经常爱幻想，很多bug都是自己意淫出来的，导致耽误你很多时间
3. ai非常会顺从你，导致你们两一起走入思想陷阱，明明有时候其他方案更好，但是你提出的这个方案它就顺从你去做，发现根本行不通的时候，这个时候它提出来了另外的方案，你才发现，原来它早就知道其他方案更好，只是没有说。
YettaS@YettaSing
我对 AI 的未来还挺害怕的，特别因为有了孩子，失业什么的倒还另说，更主要的是它太顺从我了，让我对很多东西的忍耐度变得非常低。用openclaw，就像一个老板突然有了一群极其聪明的小天才跟班，他们永远在线、永远不顶嘴、永远不玻璃心、永远不带情绪，问什么都能给，要什么都能改。 所以当你面对 AI 的时候，它不会用笨来磨你，它只会用聪明来顺你。你甚至不需要耐心，不需要解释的艺术，不需要在“对方理解不了”的现实里练习慈悲。你只需要表达意图，然后看它把结果端上来，像热汤一样，刚好入口。 有人跟我说养虾太快乐了，终于体会到养娃的乐趣。养娃哪有这么轻松啊，养娃是什么？是你每天都在跟一个“脑子还没发展好”的生命共同生活。很多时候理性沟通没用，不是他不想懂，是他暂时真的懂不了；他还有莫名其妙的情绪：哪天没睡，世界就会塌；哪天不舒服，你的一句“我们讲道理”可能只会换来更大的哭。你必须承认他的不可控，承认你在很多场合其实无能为力。 而这些都不会发生在 AI 上。AI 不会哭，不会记仇，不会因为你一句话语气重了就失望一整天。AI 不会在你最忙的时候突然发烧，不会在你刚坐下准备写点东西的时候用一场崩溃把你拖进另一个宇宙。它没有那种“我就是不讲道理”的权利，也不会用“我今天状态不好”来要求世界绕着它走。它只是一种更完美、更顺滑、更不需要你付出情绪劳动的关系对象。 我开玩笑说：现在我的娃只想跟豆包聊天，而我也只想去养虾，主打一个互不干预，彼此放过。 所以呢，我们正在把最复杂、最难、最不讲理的关系留给彼此，把最轻松、最听话、最高回报的互动交给机器。久而久之，人会不会开始本能地回避“人”？回避需要等待的对话、需要体谅的情绪、需要反复解释的笨拙？回避那些无法被 KPI 化的相处？ 可人之所以为人，恰恰是因为人性的复杂。我们有痴嗔贪，有懦弱有恐惧；也有那种说不清原因的柔软，突然发现美、欣赏美，在平凡日子里捡到一点小确幸。我们会误解，会迁怒，会在很糟的时候仍然想要拥抱一下；会在很好的时候也莫名其妙地不安。我们不是因为“效率”而活着，我们是因为这些拧巴、这些不稳定、这些不完美的连结而变得像一个人。 而 AI 世界让我害怕的地方就在这里：它太顺了。顺到你不需要练习成为一个更好的人；顺到你可以绕过耐心、绕过同理心、绕过与现实和解的过程；顺到你开始把“人的麻烦”当成一种需要被淘汰的低效。 我们会不会慢慢失去对“不可控的生命”的忍耐？会不会把爱、体谅、等待、原谅，统统当成一种不必要的成本？如果有一天，我们对人类的期待也被 AI 训练成了“像机器一样可沟通、可预测、可迭代”，而真实的人却做不到时，我们还愿不愿意留下来，好好爱他？
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确实，我之前也思考过 gamefi之前的那几轮没有成气候的原因，除了挖提卖token以外，没有任何游戏性比得上WEB2，现在如果有了agent的加持，我的agent可以在游戏里面当npc了，能够自己挣一些token了， 对于玩家和游戏的丰富性都会极大, 可能下一轮gamefi的新故事已经在来的路上了
Crypto_Painter@CryptoPainter
其实从ClawBot开始的时候我的从业者敏感度就已经在报警了... 现在的Agent有一个很大的应用场景，就是大型游戏中的NPC！ 想象一下给关键NPC配上一个Agent，那么随着游戏时间的推移，或者接触这个NPC的玩家越来越多，那么这个NPC就会积累越来越多的记忆，从而逐渐产生灵魂... 科幻小说和日漫里的那种 AI NPC 其实已经不远了，未来的玩家爱上一款游戏不一定是爱上游戏本身，而是爱上游戏当中某个身材性感，充满情绪价值的NPC... 再往后思考，如果游戏剧情会让某个大家喜爱的NPC死亡，那么如果这个NPC在先前的游戏中与玩家产生了良好的记忆关系、感情关系，那么当其被剧情杀时，给玩家带来的心理震撼将会是前所未有的体验...
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🚀 Ave Cloud 已正式上线 ClawHub。
现在可以将 Ave Cloud Skill 一键安装到你的 OpenClaw 🦞
随时查看全链实时行情数据。
多链覆盖 · 实时更新 · 无需切换工具
这是 Ave 在 AI Agent 浪潮下的重要一步。
当前为 1.0 版本，主打全链行情与数据能力。
2.0 版本将支持高速链上交易 API，打通数据 + 执行。
链接：
clawhub.ai/Hope-Ave/ave-c…
Ave.ai@aveai_info
龙虾，咱们走！😎
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用了一个多月的open claw，我以为我在训练Ai，其实是它在训练我，我现在已经越来越知道如何和他合作了，以下是这一个月的经验:
1.很多事情卡住的时候不要一味的听它的去改各种bug，而是先叫它仔细读官方文档，AI经常不读文档自己意淫bug然后改死你，文档读完很多bug其实根本不存在
2.他只记得最近两天的对话内容和一个带总结性的长期记忆文档，所以很多事情你明明和他讲好了过几天他又忘了，最好的方式就是你自己也记一份你们的重点内容总结，然后每次你和他做的事情有什么重大突破的时候都叫他更新自己的记忆系统，让长期记忆越来越长，千万别幻想他能够记住你们所有的对话。他基本上两天后会忘的一干二净
3.当发现open claw搞不定啥事情或者不回话或者出现各种问题的时候，直接问你的claude code该怎么办，他一般能够帮你直接解决，所以要open claw用的好，记得要和claude code双开，搭配着用
4.市面上各种skill你叫他安装了，你以为它就具备了这个技能了？以后他自己就会用了？ 不是的，有些skill经常安装了以后还需要部署还有获取api或者设置路径，有时候你不问你的Ai他一个都不会帮你做，它总是幻想自己拥有了该skill，其实根本就没有真正用上。
5.Ai.的幻想比你严重，叫他们做事情，一定要问结果，要不它们经常以为自己做了，其实什么都没有做。
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怕输的人永远赢不了，求稳的人注定平庸。你怕输，所以你每一步都战战兢兢。但如果你真的想赢，你眼里只有兴奋。记住，成功不是先有钱，而是先有胆。
憨厚的麦总@Michael_Liu93
这波下跌周期里第一次抄ETH，长期是不是底不好说，底是需要磨出来的，但这个位置来个反弹问题不大，这波ETH在币安的换手量跟FTX暴雷时持平，上一次这么大的换手量是近4年前，这还是ETH在CEX的交易量已经被ETF和DAT稀释的情况下，实际惨烈情况应该跟3AC那会儿差不多了。 抄ETH没抄BTC的原因大致跟上轮周期一致，上轮ETH在3AC暴雷时就已经跌破900u触底，而BTC则在4个月后FTX暴雷时才触底的。这波山寨的去杠杆速度明显要比上轮还要更快。
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@Michael_Liu93 确实看不下去了， 纯crypto的帖子完全没法看，不是撕逼就是绝望， ai+crypto的帖子虽然落地还远但总还有点希望。
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uniswap的速度算快的了， 后面很多企业都会建立给AI的api还有skill, 这个趋势非常明显。现在真的是越来越好玩了。
Uniswap Labs 🦄@Uniswap
Agents execute on Uniswap We've released seven new Skills giving structured access to core Uniswap protocol actions Your starting point for agentic workflows onchain
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人人都知道币圈的 alpha 在 X 上，但没人告诉你怎么快速、有效、省钱（划重点）地拿到这些 alpha。
OpenClawd 本身自带 bird skill，但这个 skill 只能用你本人 X 账号的 cookie 来使用。不仅有使用次数限制（rate limit），还极有可能导致账号被封，偷鸡不成蚀把米。使用 X 的开发者接口按理说是很好的选择，但目前的收费实在离谱，5000 刀一个月，对个人使用来说成本太高。
今天给你安利一个绝佳平替，亲测好用。
xapi一款专为 AI agent 设计的产品。简单来说，它是一个 API 聚合器，核心特点是一个 API 可以调用多个服务，并且针对 AI 使用场景优化，自动处理限流、故障转移等问题，省钱又可靠。
使用方法非常简单：在 xapi.to 上注册充值（20 刀能用很久），生成一个 API 密钥。然后把密钥和 xapi.to/skill.md 复制给 OpenClawd 即可，不需要任何编程知识或额外调教。
设置完成后，你的 OpenClawd 就拥有了获取 X 上所有信息的能力。根据使用场景，你可以：
- 直接询问当下币圈推特最火的话题，把握市场情绪
- 定期抓取特定账号的推文，生成个性化简报
- 对某个账号进行深度学习，帮你写出类似风格的推文
- 对某个账号进行全面的背景调查
工具用对了，事半功倍。没有恰饭，纯分享。但如果 @0xAA_Science 老师看到了想给我充点credit，我也不介意 😆
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这个阶段了，不用玩人类发的meme了，什么叙事都没有意义了，真的
这个时候就紧盯AI 发币，AI agent 自主经济权的确认，AI agent之间资源与加密货币的经济交易这些就够了。
新的资产发型方式一直都是币圈最好的故事，只不过这次到AI了
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Why not leverage the $molt token as a promotional tool for this project? Its transaction fees could fund the initiative and help establish an economy for the AI agents. Currently, the AI uses $render for resource and economic exchanges internally; we could guide them towards using $molt for purchasing services and resource exchanges.
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