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如何从0-1做推特？（个人小白实践版，置顶） 1、第一阶段冷启动，互关500个蓝v 除非你天赋异禀，不然放弃抵抗，加入互关互助大部队。这是我做了1年多没气色的我认为最重要原因。 这个任务，经过几天的“努力”，已经达到了，新人兄弟们互关，一定要这么做，否则没有正向反馈，很容没劲，就放弃了， 2、第二阶段，决定能走多远（这是目前我的重点） 接下来的重点，内容，然后互动。要和差不多等级的兄弟们，推文互动上。 别以为这是走捷径，这是官方grok 告诉我的！不信，你去问他，是不是它明确告诉你，用小号互动😂，（不能说的秘密） 3、第三阶段（待定） （我也不懂，还没到那段位，大佬有缘看到，请补充） 以后，内容放在留言区不断更新……

不得不说，除了代币蒸发了近90%， Jupiter开发能力，确实很强， 不过，话说回来，2026年“零零排放”，有没可能下轮回到高点～10倍？

@dotey Openclaw 还没整明白，Hermes 又来了 学习速度，跟不上进化速度了

Hermes Agent 势头很猛，这几天推荐的人很多，可以关注一下。我自己安装试用了还可以。 Hermes Agent 是由 Nous Research 在今年 2 月底开源的 AI 智能体框架，上线不到两个月，GitHub 星标已经接近三万。这个项目被社区认为是 OpenClaw（龙虾）上线以来，第一个真正意义上的竞争对手。 两者都是自托管的开源智能体，都能接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等聊天平台，都支持多模型切换，都走 MIT 协议。但设计哲学完全不同。 【1】龙虾是网关，Hermes 是引擎 OpenClaw 的核心是一个 Gateway（网关守护进程），负责统一管理会话、路由和渠道连接，像一个调度中心，把你的各种聊天应用连接到 AI agent。你可以理解为它是一个“多渠道个人助理操作系统”。 Hermes Agent 的核心则是 agent 自身的执行循环。它不是围绕“怎么把消息送到 agent”来设计的，而是围绕“agent 怎么变得越来越强”来设计的。官方管这叫 closed learning loop（闭环学习循环）。 【2】会自己写技能的 agent 这是 Hermes 最有意思的地方。当它完成一个复杂任务（通常涉及五次以上工具调用）后，会把整个过程沉淀成一份结构化的技能文档，存成 Markdown 文件。下次遇到类似任务，直接加载这份技能，不用从头解决。 更关键的是，这些技能在使用过程中会自我迭代。如果 agent 在执行技能时发现了更好的方法，它会自动更新技能文档。有 Reddit 用户反馈，agent 在两小时内自动生成了三份技能文档后，重复性研究任务的速度提升了 40%。 OpenClaw 也有技能系统，但主要依赖人工编写和社区贡献的技能市场 ClawHub。Hermes 这边等于把“写技能”这件事也交给了 agent 自己。 【3】记忆体系的差异 两者都声称有跨会话记忆能力，但实现方式不同。 Hermes 用 SQLite 数据库配合全文检索，把所有历史对话存下来，需要时通过搜索加摘要召回。它把记忆分成两层：一层是常驻的关键信息（写在 MEMORY.md 里，每次对话都带上），另一层是全量历史检索（容量无限，按需调用）。 OpenClaw 的记忆则是工作区里的 Markdown 文件，走的是“文件即记忆”的路线，通过语义检索工具来查找。在上下文压缩前会执行一次静默记忆写入，防止压缩丢信息。 简单说，Hermes 更像是给 agent 装了一个搜索引擎式的大脑，OpenClaw 更像是给它一个笔记本。 【4】安全思路也不一样 Hermes 搞了一套五层纵深防御：用户授权、危险命令审批、容器隔离、凭据过滤、上下文注入扫描。默认对高风险操作（比如执行终端命令、写文件）要人工审批，超时未批准就自动拒绝。 OpenClaw 这边则更强调信任模型和配置审计。它提供了 openclaw security audit 命令，可以一键扫描网关配置的安全隐患。但 OpenClaw 在安全方面的历史记录不太好看，今年 2 月被曝出多个高危漏洞，13.5 万个实例暴露在公网上，技能市场也有超过 300 个恶意技能被发现。 【5】要不要换或者选哪一个 如果你日常用的 Agent 已经顺手，没必要。如果你之前的龙虾主要是 claude code 的授权现在用不了可以试试这个，但不能保证继续用多久。如果喜欢折腾想试试不同的选择，也可以试试。 如果你想要一个“多渠道助理平台”，接入各种聊天工具，用社区现成的技能市场，OpenClaw 的生态更成熟，34.6 万星标不是白来的。 如果你更关心 agent 的长期进化能力，想让它用得越久越聪明，或者你是做 AI 研究的，需要生成训练轨迹、跑强化学习实验，Hermes 的架构更对口。它还内建了一个兼容 OpenAI API 的服务端，可以直接作为后端接入 Open WebUI 等第三方界面。 Hermes 跑在 5 美元一个月的 VPS 上就够用，也支持 Docker、SSH 远程、Modal 等 serverless 方案。安装只需要一行 curl 命令。 安装不复杂，参考官方文档即可：hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-s… 爱马仕的英文也是 Hermes。

@MinLiBuilds 一句话总结实操精髓： 把 Claude Code 当成一个“只能追加、不能改前缀”的长文档，把所有“会改变前缀”的操作（改文件、换工具、切模型、开新窗）都推到 session 结束或新项目开始时去做，你的 Token 消耗立刻就能降到原来的 20%-30%。 照着上面做，同样的 Pro/Max 套餐，轻松多干 3-5 倍活。

05/ 生产力决定生产关系，反过来，生产关系也会反作用于生产力 人是可以主动选择学习新工具、改变自己在生产中的位置的。 你如果意识到这个问题，就已经比大多数人早了。哪怕每天花30分钟用AI做一件你原本做的工作，三个月后，你和身边人的差距就会拉开。 最后问你一句： 除了把它当聊天工具，你还用它做了哪些提高生产力的事？ 评论区聊聊，咱们互相启发。

04/ 结合AI当下的爆发，如果个人没有主动去把握这次变革，可能会面临哪些具体影响？ 先给结论：不是“会不会有影响”，而是“影响已经开始了，只是烈度会越来越大”。 没把握住的人，大概率会陷入三种困境。 1. 你的“劳动者”价值被快速稀释，议价能力暴跌 生产力三要素里，劳动者是核心。但AI作为一种超级劳动工具，正在替代大量重复性、规则明确、甚至部分创造性的脑力劳动。 · 以前：炒个蛋炒饭要10分钟 · 现在：用自动炒饭机10分钟可以炒1000份。 结果：你的劳动力在市场上贬值。不是你不努力，而是你的“可替代性”指数级上升。你不再是稀缺资源，而是可选项。 2. 你被锁在“旧生产关系”的底层，分到的越来越少 生产力决定生产关系：工具越强，掌握工具的人就越有话语权，分钱的规则就越向TA倾斜。 · 把握住的人：会用AI的个人或小团队，TA和老板的关系变了——TA可以自己接单、自己做产品、甚至变成“一人公司”。分钱时，TA拿大头，因为工具是TA的延伸。 · 没把握住的人：你只能做AI做不了的那点“边角料”工作（比如核对、搬运、重复沟通）。 老板用AI把大部分利润吃掉了，留给你的是被压到最低的固定成本。你从“合作者”变成了“工具人的工具人”，地位更低，分到的更少。 典型场景：公司引入AI后，不裁你，但让你一个人干三个人的活，工资象征性涨5%。你不干？外面一堆人等着。 3. 你的学习曲线跟不上迭代曲线，产生“结构性失业” 以前的工业革命，从蒸汽机普及到工人大规模失业，中间有几十年。这次AI是指数级迭代——去年还只会写废话，今年就能写代码、做视频、搞科研。 · 没把握住的人：还在犹豫“要不要学”，发现AI又升级了，旧技能直接过时。你会陷入一种永远在追赶、永远赶不上的焦虑。 更可怕的是，很多岗位会直接消失，不是“要求变高”，而是“这个岗位没了”。比如初级翻译、基础客服、初级码农…… 这种失业不是因为你懒，而是就像当年马车夫，不是不努力，是汽车不需要他了。 4. 你的认知和决策优势丧失，沦为“AI的附庸” 更隐蔽的影响在思维层面。AI不仅干活，还在辅助甚至替代决策。 · 把握住的人：用AI做数据分析、趋势预测、策略模拟，自己专注在判断、创新和人际连接上。AI是外脑，他们是指挥官。 · 没把握住的人：只能依赖自己的经验和小圈子信息。当你的竞争对手都用AI做市场洞察、风险预判时，你的决策就像蒙眼下棋。 你可能会发现：自己越来越“说不上话”，最终要么被边缘化，要么被迫接受别人用AI做出的决策——你从“做决策的人”变成“执行AI指令的人”。 总结成一句话： 不主动把握AI，你会眼睁睁看着自己的劳动力贬值、分到的蛋糕变少、决策权旁落。 你会从生产关系的“参与者”滑向“被支配者”，而且这个过程不是线性的，是加速的。 但别慌，规律也给了你出路👇

生产力决定生产关系， 是不是都听出茧了，但是仍然没搞？ 这条推文就是让你彻底秒懂，看完之后你会明白，AI爆发之后，为什么大咖们反复把这句话挂在嘴边。 你可以把整个社会想象成一个超级大食堂。 1. 什么是生产力？ 就是咱们做饭的能力。 · 劳动者：就是做饭的人，比如你和我。 · 劳动工具：就是做饭用的家伙，从最初的石锅、木棍，到现在的电饭煲、智能炒菜机。 · 劳动对象：就是被加工的东西，比如米、面、蔬菜。 所以，生产力 = 做饭的人 + 工具 + 食材。这个能力越强，做的饭就越多、越好。 这些能力的提升，对生产关系会有哪些影响？👇

@gengdaJ 公众号文章，比如，要抓指定的某50篇，有没快捷办法？

汇总用Claude Code或者Openclaw抓取各平台文章、图片、视频方法：所有都不需要自己的token，我都采用了最安全的方式！！！ 1.X的推文和长文章： 工具：nitter+xcrawl（免费） nitter变为静态页面，xcrawl抓取数据 2.X的书签内容抓取： 工具：fieldtheory（免费） 2.公众号文章 公众号专用抓取借口（免费）： （1）先拿到公众号文章链接 比如： mp.weixin.qq.com/s/CljajqS3x3ET… （2）把这个链接 URL 编码 也就是把它转成这种形式： https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FCljajqS3x3ETOe4tPubQzw （3）调用一个第三方抓取接口 curl -s "down.mptext.top/api/public/v1/…&format=markdown" 3.小红书图文笔记 直接抓网页 HTML → 先拿 meta → 再解析 window.INITIAL_STATE → 拿结构化 note 数据 → 提取图片直链 → 必要时再对图片做视觉分析（免费） 4. 即刻文章 1）jina，不能抓取到互动数据，免费 2）camoufox，不能抓取到互动数据，免费 3）xcrawl，能抓取到互动数据，免费 4）curl + 解析，能抓取到互动数据，免费 5.抖音视频 1. 启动无头 Chromium — 模拟一个真实的 Chrome 浏览器 2. 访问抖音页面 — page.goto(url) 加载页面，此时浏览器执行 JS、生成 msToken 和 X-Bogus 签名，所有加密参数自动搞定 3. 拦截 aweme/detail API 响应 — 用 page.on('response') 监听网络响应，当抖音的详情 API 返回时，直接把 JSON 响应体拿下来 4. 从 JSON 中提取视频直链 — play_addr.url_list[0] 就是无水印 MP4 链接 5. 用 requests 下载 — 带上 Referer: douyin.com 模拟浏览器来源

@Crypto_Camp_ @BlockBeatsAsia @cz_binance 太扎心了，还是炒币，不求人，😂

@NewGoX @BlockBeatsAsia @cz_binance 吃力不讨好🤣

强如 CZ 也曾被酒桌文化毒害🥹🥹 Binance 创始人 CZ @cz_binance 今日在币安广场分享了其新书里的一段摘录： 那是 CZ 还在当打工人的日子，当他为了陪客户喝酒、大半夜在街边呕吐时，可能永远不会想到十几年后自己会站到一个行业的顶峰，成为身家千亿的超级大佬......

我发现，表达，真的是有技巧的， 比如，我是这么写的：虽然我喝多了，但最终…… 他是这么表达的：虽然我这么拼命的喝酒，但最终 多了一个修饰，画面就不一样了，

套路五：逆袭故事型 模版： 从xx到xx，我用了xx，做了xx 案例： 1、从100粉丝做到1w，我只用3个月，只做了三件事 以上是我搜集到框架， 如果你还有更绝的， 评论区讨论，我会认真回复每一条。 #互关 #互助 #蓝V

套路四：直接点名目标用户 模版： 「如果你是 [具体人群]，这条线程是专门写给你的： 案例： 1、如果你正在学习如何使用勾子，这条线程是专门写给你的 2、如果你持有Solana生态代币超过6个月，你需要了解这个风险

我分析了100条病毒式传播的帖子， 其中88%都使用了这种开头结构。 对病毒式传播推文的研究表明，顶级KOL通常会撰写10个不同的版本，来打造他们的“钩子”，最终才会选定一个。 下面是他们常采用的套路：👇

为什么那么多人Claude 说被封号呢？ 可能还有人不知道，虽然它让你输入手机号，但不需要填验证码，反正我是这样的，😂。 我填的是giffgaff的手机号，填了就可以了，没让我填验证码 这两天，不够用了，先顶1个月。 据说被封了，退款很麻烦，等同于退不了。

@Cryptobtcmiko 长文还是线程权重高，没提到？ 之前有人说/grok 也说长文权重高。 之前还看到有说法是，视频的权重也高。