想要在币安广场打造专业的“链上侦探”账号，但又苦于每天盯盘、扒数据、写长文？

今天为你介绍一个刚刚制作的 AI 技能——Nansen 链上研报全自动发帖机器人 (Open Claw 技能)。只需简单的几步配置，你的 AI 助手就能每天自动抓取 Nansen 上的聪明钱动向和热门赛道，写成高赞研报并一键发布到币安广场。

零代码基础也能轻松上手，以下是极简实操教程：

🔑 第一步：准备好你的“两把钥匙”

在让 AI 替你打工之前，你需要给它提供获取数据和发布文章的权限，也就是两把 API Key：

1. Nansen 钥匙（获取数据）： 登录你的 Nansen 账号，在账户后台一键生成并复制你的 Nansen API Key。 👉 注册 Nansen 账号

2. 币安广场钥匙（自动发帖）： 登录币安，前往“币安广场创作者中心”，点击“创建 API”并复制你的发布密钥（Publish Key）。👉 注册币安账号

(温馨提示：请妥善保管你的密钥，切勿泄露给他人。)

📥 第二步：一键安装 AI 技能

打开你的终端（或支持 Clawhub 技能的 Agent 平台），输入以下一行命令，将技能安装到你的 AI 助手大脑中：

npx skills add 0xcii/nansen-binance-publisher

安装完成后，你的 AI 助手就已经学会了所有的发帖本领！

💬 第三步：向 AI 发送指令，开启发帖之旅

在对话框中，你只需要输入最简单的快捷命令：

👉 /nansen

输入后，令人惊叹的全自动流程就开始了：

1. 输入密钥：如果是首次使用，AI 会向你索要第一步准备好的两把钥匙。

2. 盲盒排版：AI 会飞速分析当天的以太坊数据，并自动从【全景宏观】、【异常值雷达】、【板块轮动】、【早期土狗前瞻】4 种精美模板中挑选最合适的一种，生成一篇图文并茂的研报草稿发给你预览。

3. 一键发布：你检查无误后，回复一句“确认发布”，帖子就会瞬间同步到你的币安广场！

想看其他链的数据？没问题！
你可以直接在命令后加上链的名字，例如：输入 /nansen solana 或 /nansen base，AI 就会专门为你定制该生态的研报。

⏰ 高阶玩法：设定定时任务，每天自动“营业”

如果你连每天发指令都嫌麻烦，想真正实现“睡梦中涨粉”，可以启用静默模式和定时任务。

使用 /nansen_auto 命令，AI 将省略“草稿确认”环节，实现抓取、写作、发布一条龙。你可以直接告诉 AI：
“帮我把 /nansen_auto 命令设置为每天早上 8 点自动执行。”

在 AI 的辅助下配置好 Cron 定时脚本后：

bashDownloadCopy code# 每天早上 8:00 自动执行一次 
0 8 * * * source ~/.my_secure_keys && trae-agent run "nansen-binance-publisher" --command "/nansen_auto"

大功告成！ 从此以后，每天早上你醒来时，你的币安广场主页就已经准时更新了一篇极具爆款潜质的深度链上研报。赶紧装上这个技能，让 AI 替你打下 Web3 内容社区的江山吧！

只要写进了文件，即便重启，它也永远不会忘。

原生记忆致命的痛点： OpenClaw 的记忆是扁平的文本 

如果你在这个月告诉它“我老婆叫小红”，下个月告诉它“小红对花生过敏”，当你想让它 “帮我订一家适合我和老婆吃饭的餐厅” 时，原生记忆可能无法立刻把这三件事串联起来。

简单来说，原生记忆像是一个“带有自动摘要功能的记事本”，而我们真正需要的是一个“具备自我进化能力的动态大脑”。   

除非你的只是赶潮流， 搭建一个 “玩具龙虾🦞” ， 它不能真正的帮你 “赚钱” 或者 “提高生产力”。  

据了解 ， 未搭建必要系统的 Open Claw 用户， 大多数会耗费大量的时间反复调整修复自己 “低能龙虾” 。   

要成为超级个体， 搭建 Open Claw 必然是为了让它帮我们赚钱的。   从一开始，我们就要构建专业生产级别的 Agent 系统， 将其视为一种 “资产” 而非AI工具。

为什么龙虾又蠢又贵？

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在 AI 应用中，“原生记忆”（即把历史对话作为上下文直接塞进大模型的 Prompt 里）只能用于玩具级别（Toy-level）或概念验证（PoC）阶段。

  一旦进入生产环境，Mem0 和 SuperMemory 是目前业内最主流、最受推崇的两大生产级记忆基础设施。 

 以下几个维度来看为什么必须升级，这两个工具在生产环境中该如何选择：

“原生记忆”无法胜任生产级？

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1. 成本失控（Token 燃烧机）

   原生记忆需要每次对话都带上前文。如果一个用户与 AI 聊了半年，每次提问都要带入数万 Tokens 的历史记录，API 调用成本将是灾难性的。

2. 延迟极高

   处理 50k Tokens 的上下文和处理 1k Tokens 的上下文，模型的首字响应时间（TTFT）有天壤之别，严重影响用户体验。

3. “迷失在中间” 

   即便是拥有超大上下文窗口的模型，也会在庞杂的聊天记录中遗漏关键信息或产生幻觉。

Mem0 和 SuperMemory

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虽然它们都是解决“长期记忆”的生产级方案，但它们的设计理念和适用场景有非常明显的区别：

1. Mem0：开发者主导的“记忆数据库” (主打：精准控制)

Mem0（前身是 Embedchain 团队）的哲学是：记忆必须是明确的、可控的、可审计的。

• 核心逻辑

  它将记忆转化为可执行 CRUD（增删改查）的具体对象。当用户说话时，Mem0 仅提取核心事实（例如：“用户对海鲜过敏”），并将其作为独立的记忆词条存入向量数据库。

• 优势

  • 极省成本与低延迟

    根据其在 2026 年初发布的 LOCOMO 基准测试，Mem0 通过精准检索，比传统原生全上下文方法节省了 90% 的 Token，延迟降低了 91%。

  • 透明可查

    开发者可以清晰地看到 AI 到底记住了什么，随时手动修改或删除。

• 生产级场景

  企业级 SaaS、智能客服、医疗/金融助理。在这些场景中，开发者需要对 AI 的记忆边界有绝对的控制权，不能允许 AI 瞎关联。

2. SuperMemory：全自动的“外挂认知引擎” (主打：像人脑一样自动推理)

SuperMemory（由知名开源开发者 Dhravya Shah 创立）的哲学是：记忆应该像人类大脑一样，在后台自动发生、自动遗忘、自动连接。

• 核心逻辑

  它不仅仅是存数据，而是在底层构建知识图谱，并抽象为“用户画像（User Profile）”。你不需要写复杂的提取逻辑，只需将它配置为“Memory Router（记忆路由器）”代理大模型的请求。

• 优势

• 高度自动化

  它会自动处理知识矛盾（比如昨天说喜欢喝咖啡，今天说戒咖啡了，它会自动覆盖）、自动遗忘不重要或过期的信息。

• 自带生态连接器

  原生支持一键接入用户的 Notion、Google Drive 或 OneDrive 文件，直接将其化作 AI 的潜意识背景。

• 生产级场景

  个人超级助理（Personal AI）、C 端情感陪伴机器人、复杂的长时间线多智能体系统。在这些场景中，开发者希望实现“无感接入”，让 AI 自己去察言观色和做笔记。

根据你的应用是对“控制力”要求更高，还是对“自动化认知” 要求更高，在这两者中选择一个，是迈向 2026 年生产级 AI 应用的必经之路。 （注意不必两个同时安装， 容易导致重复的Token消耗）

Mem0

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Mem0（目前业界非常流行的专业级 AI 记忆层），那么 Mem0 确实拥有几个原生文件记忆无法比拟的绝对优势。

1. Mem0 带来的核心绝对优势： 真正的“关联推理”能力（知识图谱 + 向量双重架构）

• Mem0 的绝对优势

  它引入了图谱记忆（Graph Memory）。它不仅记录事实，还记录实体之间的“关系网络”。它能像人类一样自动推理出“你老婆 = 小红 = 不能吃花生”，从而直接避开花生相关的餐厅。

2. 节省约 90% 的 Token 成本并大幅降低延迟

• 原生记忆的痛点

  当你的 OpenClaw 聊天记录越来越长，原生记忆会触发“压缩（Compaction）”或者直接把一大坨文本塞进 AI 的上下文里。 这会导致两个问题：一是每次对话都在烧大量的 Token（如果你用的是付费 API 的话），二是 AI 处理的信息太多，回复变慢。

• Mem0 的绝对优势

  Mem0 采用了极其精准的动态检索。它只会在数据库中提取当前对话绝对需要的那一小片记忆。根据其公开的测试数据，相比于传统的全上下文填充，Mem0 能降低约 90% 的 Token 消耗，并让响应速度（p95 延迟）提升 91%。

3. 全自动的“自我进化”与“记忆新陈代谢”

• 原生记忆的痛点

  经常需要你手动干预，比如命令它“把这句记下来”。如果你的喜好变了（比如以前喜欢喝拿铁，现在改喝美式），如果不手动删掉旧的 Markdown 记录，AI 可能会产生混乱。

• Mem0 的绝对优势

  它是一个自适应（Self-Improving）系统。你在日常自然聊天时，它会在后台默默分析并自动更新你的偏好。它懂得“覆盖”和“遗忘”——如果发现你最新的习惯发生了改变，它会自动修正底层的记忆逻辑，永远保持最新的状态，不需要你打开文件去修改。

4. 结构化的多层级记忆体系

• 原生记忆的痛点

  所有重要规则、过往聊天历史、事实偏好都容易混在一起。

• Mem0 的绝对优势

  它在底层将记忆严格划分为了四个维度：

  • 短期记忆

    （Short-term）：管理当前这次互动中的临时信息。

  • 长期记忆

    （Long-term）：跨越所有会话的永久偏好。

  • 语义记忆

    （Semantic）：你教给它的概念和知识。

  • 情景记忆

    （Episodic）：对过去某次具体事件的回忆（例如：“上次你帮我写那封道歉信的时候...”）。 这种结构让 AI 面对极其复杂的连续提问时，依然能保持清晰的逻辑。

什么时候该换 Mem0？

你使用 OpenClaw 一段，发现它开始“记混事情”、“每次回复需要等很久”、“API 账单越来越贵”，或者你不再满足于一个“备忘录助手”，而是想要一个能完全读懂你心思的“终极数字管家”时，那就是你花时间去配置 Mem0 的最佳时机。

SuperMemory

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SuperMemory 是一个专为 AI 系统设计的结构化记忆增强框架（MemoryOS + APIs + SDK + Agents），被誉为“AI 时代的第二大脑”，它通过图谱化记忆和插件化设计，提供比 Mem0 更强的长期跨会话推理和分布式扩展能力。

与 Mem0 和原生 Markdown 的对比

SuperMemory 的核心绝对优势

1. 类操作系统级的记忆管理

   不像 Mem0 是单一记忆层，SuperMemory 管理多个 LLM 智能体的“语义记忆”，支持按任务/时间/上下文分隔的 Memory Space，避免记忆冲突。

2. 图谱驱动的深度推理

   通过记忆图谱，它能自动构建实体关系网络。例如，如果你保存了“项目 A 用 React，项目 B 遇到 React Bug”，它能推理出“项目 B 可参考项目 A 的解决方案”——这远超 Mem0 的基本关联。

3. 高吞吐量生产级性能

   每日处理超 50 亿 Token，毫秒级响应；内置优化（如向量余弦相似度缓存），适合重负载场景。

4. 多模态输入 + 智能对话

   支持网页/PDF/笔记一键保存，自然语言检索（如“总结上周 AI 文章”），并生成 AI 洞察/写作辅助。

SuperMemory 不是简单“记忆工具”，而是构建具备人类级长期记忆的 AI 智能体基础设施，特别适合开发者/重度用户。

记忆系统的成本

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这两家针对开发者和个人 AI Agent 的定价策略非常相似：起步都是完全免费的，并且主流的高级个人版都是 19 美元/月。

对 90%  OpenClaw 用户来说，直接使用两家的免费额度就完全足够了。

1. Mem0 定价

Mem0 是目前在 Agent 圈子里最成熟的记忆方案之一，它的计费主要基于“记忆条数”和“检索次数”。

• Free（免费版）：$0 / 月

  • 额度：可存储 10,000 条记忆，每月支持 1,000 次 API 检索调用。

  • 适用场景：足够覆盖日常的个人聊天。如果你每天和 OpenClaw 对话 30 次，每个月差不多就是 1000 次检索。

• Pro（专业版）：$19 / 月

  • 额度：大幅提高检索次数，且底层支持更复杂的图谱记忆（Knowledge Graph），AI 能更好地理解人、事、物之间的关联。

• Team/Enterprise（团队与企业版）：$249 / 月起

  • 额度：针对大用量平台或需要高合规性（SOC 2 等）的企业。

• 补充

  Mem0 是开源的，如果你的宿主机性能足够，完全可以脱离它的云端，自己本地免费部署 Mem0 引擎。

2. Supermemory 定价

Supermemory 更偏向于“语义搜索引擎”和“第二大脑”，它的计费核心主要看“处理了多少 Token”以及“搜索次数”。

• Free（免费版）：$0 / 月

  • 额度：每月可处理 100 万 Token 的数据摄入，支持 10,000 次搜索查询。

  • 适用场景：它的搜索额度给得非常慷慨。如果你喜欢给 OpenClaw 发送大量的长文章、URL 或 PDF 让它记住，这个版本对普通人非常宽裕。

• Pro（专业版）：$19 / 月

  • 额度：每月 200 万 Token 处理量，100,000 次查询，并提供“私有内存分区”（适合你同时运行多个互相隔离的 Agent 时使用）。

• Scale（扩展版）：$399 / 月

  • 额度：高达 8000 万 Token 摄入和 2000 万次搜索，并配备专属支持服务。

关键提醒

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💡 一个关键提醒：记忆插件实际上是在“帮你省钱”

虽然讨论的是记忆插件的费用，但你需要知道：OpenClaw 本身是免费开源的，你真正需要自掏腰包的最大成本，是你绑定的底层大模型 API 费用（例如 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，每百万输入 Token 大约收费 3 美元，输出收费 15 美元）。

如果你不安装任何记忆插件，OpenClaw 默认会采用“全量上下文（Full Context）”的模式——也就是每次你跟它说话，它都要把你过去所有的聊天记录打包发给大模型重新读一遍

随着聊天记录变长，你的 Token 费用会呈指数级暴涨。

安装 Mem0 或 Supermemory 的真正意义在于“上下文压缩”：

当你接入这些记忆库后，系统会在每次对话时，只从记忆库里提取最相关的几句话（也就是 RAG 检索），而不是几万字的全部聊天记录。

开发者实测指出，这通常能帮你节省 90% 左右的大模型 API Token 开销。

安装教学

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为 Open Claw 设计出海战略中的“长期记忆系统”，是将其从“单次对话的工具”升级为“懂用户、有连贯性且高度个性化的智能体（AI Agent）” 的关键一步。

在出海场景下，面对跨语言、跨时区、多元文化以及高昂的 API 算力成本，选择合适的记忆层至关重要。

我们来看如何安装他们： 

Mem0 的核心在于通过 API 主动管理实体的记忆状态。

1 官网 KEY 获取https://app.mem0.ai/

2 skill 技能安装

# 方法一  直接下载文件 zip , 发送给 Open Claw 让它安装。 

https://clawhub.ai/abhayjb/mem0

# 方法二  在终端执行命令

npx clawhub@latest install mem0

3 让Open Claw 测试是否成功，检查节省 Token

Supermemory 提供了极其优雅的 Router 模式，直接接管记忆。

1 官网 KEY 获取https://console.supermemory.ai/

2 skill 技能安装

# 方法一  直接下载文件 zip , 发送给 Open Claw 让它安装。 

https://clawhub.ai/clawdbot51-oss/supermemory

# 方法二  在终端执行命令npx clawhub@latest install supermemory

3 让Open Claw 测试是否成功，检查节省 Token

战略价值

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对于准备出海的 Open Claw 而言，引入这两个系统主要解决以下三大痛点：

1. 突破跨文化语境与“遗忘”瓶颈，打造极致的本地化体验

出海产品面对的是全球多元化的用户群体。如果没有长期记忆，Open Claw 每次交互都需要用户重复说明其文化背景、语言偏好或业务诉求。

• 价值

  使用 Mem0 或 Supermemory，Open Claw 可以永久记住诸如“欧洲用户注重隐私保护，需规避敏感数据”、“拉美用户习惯使用更热情的寒暄语”等信息。这种连贯性能显著提升用户粘性和满意度。

2. 大幅降低海外算力成本（降本增效）

海外商业大模型（如 GPT-4, Claude 3.5）的 Token 计费相对较高。如果依靠每次将整个对话历史塞入 Prompt 来保持“记忆”，随着时间推移，成本将呈指数级增长，甚至触发模型上下文上限限制。

• 价值

  这两款系统都具备高度智能的上下文提炼能力。Supermemory 的自动路由和 Mem0 的智能合并，可以确保只将高度相关的记忆传递给 LLM。这种机制能为你节省高达 70%∼90% 的 Token 成本支出。

3. 打破数据孤岛，快速融入海外 SaaS 生态

海外市场的业务流转高度依赖成熟的第三方平台（Slack, Discord, Google Workspace 等）。

• 价值

  Supermemory 对 MCP 的原生支持，就像为 Open Claw 开启了跨平台的“蓝牙”连接。这意味着 Open Claw 可以直接读取和记忆散落在各种海外应用中的知识和历史，极大缩短了研发团队分别去对接不同平台 API 的周期。

4.安全保障

本地的记忆系统依然保留的， 这样对于敏感信息会存在本地， 而脱敏数据保留在云端记忆中。

点睛之笔

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• 如果 Open Claw 的核心定位是“拟人化 AI 伴侣”或“复杂决策的 AI 代理（Agent）”

  需要构建用户画像、理解实体间的网络关系（比如用户与公司的关系、兴趣之间的关联），建议深度集成 Mem0，利用其强大的图谱记忆（Graph Memory）能力。

• 如果 Open Claw 是面向生产力、非结构化知识处理，或者希望以最快速度为现有的长对话功能外挂一个记忆系统

  ，建议直接使用 Supermemory 的 Memory Router，其零代码替换特性和跨应用生态将大幅缩短出海产品的上线时间。

最好，再安装一个自我进化 技能 skill

   https://clawhub.ai/ivangdavila/self-improving

这样，当你的 Open Claw 做的不对的时候， 他会自我纠正， 并吸取教训， 越用越聪明。

如果你希望学到更多实用的技能， 欢迎联系我们 ：

视频教学： https://www.youtube.com/@0xcii

培训咨询： https://t.me/AturX

1. Vultr 属于什么级别的厂商？

Vultr 是全球一线（Tier 1）的独立云服务商，绝对的“正规军”。

• 江湖地位： 它不是“野鸡”，而是与 DigitalOcean (DO)、Linode (Akamai) 齐名的全球三大独立云主机厂商之一。

• 硬实力： 拥有全球 32+ 个数据中心（包括日本、新加坡、美国等），以高性能（High Frequency）服务器著称。

• 主要客户： 很多科技公司、开发者、底层用的可能就是 Vultr 的服务器。
  

还有一个非常重要的有点： vultr 是计时收费的 ， 不是包月制， 也就是用多久扣多少钱， 服务器销毁之后停止扣费。

vultr 服务器选购： https://www.vultr.com/?ref=9377909

【支持支付宝、PayPal 、 Crypto 方式付款】

如果你决定用 Vultr，流程是怎样的？（小白预览版）

如果你想省下每个月十几美金的差价，选择 Vultr，你需要经历以下“硬核”但非常有成就感的步骤：

1. 购买实例：

   • 注册 Vultr -> 点击 "Deploy New Server"。
     
     

   • 选择镜像： 选 Ubuntu 24.04 LTS (或者 Docker on Ubuntu)。
     
     

   • 选择配置： Open Claw 本身不怎么吃资源（因为它调用的是外部 API，如 Claude/GPT），选 Cloud Compute (Shared CPU) -> $12 /月 (High Frequency) 的套餐就足够了, 我们做交易用选大一点。
     

     

     
     
     
     

     系统选择 Ubuntu 版本 24.04 这是一个长期稳定版。
     
     

     

     
     成功创建了“服务器”之后， 找到你的 IP 、密码。
     
     

     

     
     
     
     

2. 连接服务器：

   • 下载一个宝塔面板。 👉 https://www.bt.cn/new/download.html
     
     宝塔是一个方便你在线管理自己服务器的软件， 也提供非常快捷的安装方式。
     
     适合任何纯小白用户。
     

   • 找到 “面板在线安装” 如下图所示信息填好
     
     

   • 输入 Vultr 给你的 IP 地址和密码，你会看到在网页端在线安装宝塔 。
     选择【仅安装面板】， 这样节省资源。
     

     

     
     【账号密码切记保留好， 这是你自己的服务器】

     

     
     

3. 敲入命令（官方的部署）：

   • 你需要复制粘贴 Open Claw 官方那行命令，通常长这样（示例）：
     

     

     • 找到面板中的“终端”， 点击打开后， 复制以下内容发送回车。
       

     curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | sudo bash
     
     
     # 一件安装脚本
     curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
     
     # 让用户级 systemd 可以在没有登录会话时也跑 
     sudo loginctl enable-linger $(whoami)
     

     
     

     因为最新版 Open Claw 对权限进行了升级， 需要执行下面命令 ⬇

     echo 'export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(id -u)' >> ~/.bashrc
     source ~/.bashrc
     
     openclaw gateway install --force
     
     openclaw gateway status

     
     如果以上步骤可行，你以后就能正常用：
     

     #查看运行状态
     openclaw gateway status

     
     如果中途安装失败了 ，或者意外退出配置了。 可以用以下命令重新配置：
     

     #重新配置
     sudo openclaw onboard

     
     
     在安装的过程中我们需要基础的 “配置”
     
     我们不折腾哪个 AI 好用 ， 哪个收费高。 直接用 “Qwen ”的 ， 它是免费的。
     

     

     
     然后点击链接， 跳转授权一下。
     

     

     

     
     
     因为，只要先有了 AI 能力， 我们就能让 Open Claw 自己替换更好的AI模型。
     

4. 绑定：

   • 按照提示输入你的 Telegram Token 。

找到你的 Telegram Token ： 给 https://t.me/BotFather 发消息 （这是官方的机器人）

它主要帮你创建 Telegram 机器人， 这样你就能和 Open Claw 通过机器人🤖 来沟通了。

# 匹配电报 
openclaw pairing approve telegram <你的匹配码>

更多AI 内容关注➕

视频教学： https://www.youtube.com/@0xcii

资源网站： https://holly.ink/

回想一下 2020 年 2 月。

如果您仔细观察,您可能会注意到有几个人谈论病毒在传播。但我们大多数人并没有密切关注。股市表现很好,你的孩子上学了,你去餐馆吃饭、握手并计划旅行。如果有人告诉你他们正在囤积卫生纸,你会认为他们在互联网的一个奇怪角落花了太多时间。然后,在大约三周的时间里,整个世界发生了变化。你的办公室关门了,你的孩子回家了,生活重新变成了你一个月前向自己描述时不会相信的事情。

我认为我们正处于比 Covid 规模大得多的事情的“这似乎被夸大了”阶段。

我花了六年时间建立一家人工智能初创公司并投资该领域。我生活在这个世界上。我写这篇文章是为了我生命中那些不这样做的人……我的家人、我的朋友,我关心的人,他们一直问我“那么人工智能是怎么回事？” 并且得到的答案与实际发生的事情不符。我一直给他们礼貌的版本。鸡尾酒会版本。因为诚实的版本听起来我已经失去了理智。有一段时间,我告诉自己,这是一个很好的理由来保留自己身上真正发生的事情。但我所说的和实际发生的事情之间的差距已经变得太大了。

我关心的人应该听到即将发生的事情,即使这听起来很疯狂。

我应该先明确一点:尽管我从事人工智能工作,但我几乎对即将发生的事情没有影响,绝大多数行业的人也是如此。未来是由极少数人塑造的: 少数公司的数百名研究人员…… OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等。由一个小团队历时几个月管理的一次培训运行就可以产生一个改变整个技术轨迹的人工智能系统。我们大多数从事人工智能工作的人都在没有奠定的基础上进行建设。我们和你一样看着这一切发生……我们只是碰巧离得足够近,先感觉到地面在震动。

但现在是时候了。不是以“最终我们应该谈论这个”的方式。以一种“这正在发生,我需要你理解它”的方式。

我知道这是真的,因为它首先发生在我身上

这是科技界以外还没有人完全理解的事情: 业内这么多人现在敲响警钟的原因是因为这种情况已经发生了 我们。我们没有做出预测。我们告诉您我们自己的工作中已经发生的事情,并警告您您是下一个。

多年来,人工智能一直在稳步进步。到处都是大跳跃,但每个大跳跃的间隔都足够大,你可以在它们来的时候吸收它们。然后在 2025 年,构建这些模型的新技术开启了更快的进展步伐。然后它变得更快了。然后又更快了。每款新车型不仅比上一款更好……而且改进幅度更大,新车型发布之间的时间间隔也更短。我越来越多地使用人工智能,越来越少地来回使用它,看着它处理我以前认为需要我的专业知识的事情。

随后,2月5日,两大AI实验室同日发布了新模型:OpenAI的GPT-5.3 Codex,以及Anthropic（Claude的制造商,ChatGPT的主要竞争对手之一）的Opus 4.6。然后突然有东西咔哒一声。不像电灯开关...更像是当你意识到水一直在你周围上涨并且现在在你的胸口时。

我不再需要从事我工作的实际技术工作。 我用简单的英语描述了我想要建造的东西,它就...出现了。这不是我需要修改的草稿。完成的东西。我告诉人工智能我想要什么,离开电脑四个小时,然后回来发现工作已经完成。做得很好,比我自己做的更好,不需要任何修改。几个月前,我与人工智能来回走动,指导它,进行编辑。现在我只是描述一下结果然后离开。

让我给你举个例子,这样你就可以理解这在实践中到底是什么样子。我会告诉人工智能:“我想构建这个应用程序。它应该做什么,大致应该是什么样子。” 弄清楚用户流程、设计等等。” 事实确实如此。它编写了数万行代码。那么,这是一年前不可想象的部分, 打开应用程序本身。它点击按钮。它测试功能。它以人的方式使用该应用程序。如果它不喜欢某物的外观或感觉,它就会自己回去改变它。它像开发人员一样迭代、修复和完善,直到满意为止。只有当它决定该应用程序符合自己的标准时,它才会回到我身边并说:"它已经准备好供您测试了" 当我测试它时,它通常是完美的。

我没有夸张。这就是我本周星期一的样子。

但最让我震惊的是上周发布的模型（GPT-5.3 Codex）。这不仅仅是执行我的指示。它正在做出明智的决定。它有一种感觉,第一次,就像 判断。喜欢 品尝。人们总是说人工智能永远不会拥有这种莫名其妙的知道正确呼叫是什么的感觉。这个模型有它,或者有足够接近的东西,以至于区别开始变得无关紧要。

我一直很早就采用了人工智能工具。但过去几个月让我震惊。这些新的人工智能模型并不是渐进式的改进。这完全是另一回事。

这就是为什么这对你来说很重要,即使你不从事技术工作。

人工智能实验室做出了深思熟虑的选择。他们首先专注于让人工智能擅长编写代码……因为构建人工智能需要大量代码。如果人工智能可以编写该代码,它可以帮助构建自身的下一个版本。更智能的版本,可以编写更好的代码,从而构建更智能的版本。让人工智能擅长编码是解锁其他一切的策略。这就是他们先这么做的原因。我的工作在你的工作之前就开始发生变化,并不是因为他们的目标是软件工程师……这只是他们首先选择目标的副作用。

他们现在已经做到了。他们正在转向其他一切。

过去一年来,技术工作者见证人工智能从“有用的工具”变成“比我做得更好”的经历,也是其他人即将拥有的经历。法律、金融、医学、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务。十年内不会。构建这些系统的人说需要一到五年的时间。有人说少。考虑到我过去几个月所看到的情况,我认为“较少”的可能性更大。

“但我尝试过人工智能,但效果不太好”

我经常听到这个。我明白这一点,因为它曾经是真的。

如果您在 2023 年或 2024 年初尝试过 ChatGPT 并认为“这是编造的东西”或“这没那么令人印象深刻”,那么您是对的。这些早期版本确实受到限制。他们出现了幻觉。他们自信地说了一些无稽之谈。

那是两年前的事了。在人工智能时代,这就是古老的历史。

如今市面上的模型与六个月前的模型已经大相径庭。关于人工智能是“真正变得更好”还是“撞墙”的争论—已经持续了一年多—已经结束。完成了。任何仍然提出这一论点的人要么没有使用过当前的模型,要么有动力淡化正在发生的事情,要么正在根据 2024 年不再相关的经验进行评估。我这么说并不是为了轻蔑。我之所以这么说,是因为公众认知与当前现实之间的差距现在非常巨大,而且这种差距是危险的……因为它阻碍了人们的准备。

部分问题在于大多数人正在使用免费版的人工智能工具。免费版本比付费用户的访问时间晚了一年多。基于免费套餐 ChatGPT 判断人工智能就像使用翻盖手机评估智能手机的状态一样。那些为最好的工具付费并每天实际使用它们进行实际工作的人知道接下来会发生什么。

我想起了我的朋友,他是一名律师。我一直告诉他在他的公司尝试使用人工智能,但他总是找出它不起作用的原因。它不是为他的专业而建造的,他在测试时犯了一个错误,它不理解他所做的事情的细微差别。我明白了。但大型律师事务所的合伙人向我寻求建议,因为他们已经尝试过当前的版本,并且看到了这种情况的发展方向。其中一位是一家大公司的执行合伙人,每天花几个小时使用人工智能。他告诉我,这就像拥有一支随时可用的同事团队。他没有使用它,因为它是一个玩具。他使用它是因为它有效。他告诉我一些令我印象深刻的事情:每隔几个月,他的工作能力就会大大增强。他说,如果它保持这种轨迹,他预计会如此我能够做大部分事情 他 不久就做到了……他是一位拥有数十年经验的执行合伙人。他并不惊慌。但他非常密切地关注着。

那些在自己的行业中处于领先地位的人（那些真正认真尝试的人）并没有忽视这一点。他们对它已经能做的事情感到震惊。他们正在相应地定位自己。

这实际上移动得有多快

让我把改进的步伐具体化,因为我认为如果你不仔细观察的话,这是最难相信的部分。

2022年,人工智能无法可靠地完成基本算术。它会自信地告诉你 7 × 8 = 54。

到2023年,它可以通过律师资格考试。

到 2024 年,它可以编写工作软件并解释研究生水平的科学。

到 2025 年底,世界上一些最优秀的工程师表示,他们已将大部分编码工作移交给人工智能。

2026 年 2 月 5 日,新车型上市,让之前的一切都感觉像是另一个时代。

如果您在过去几个月中没有尝试过人工智能,那么今天存在的东西对您来说是无法识别的。

有一个名为 METR 的组织实际上用数据来衡量这一点。它们跟踪模型无需人工帮助即可从头到尾成功完成的现实世界任务的长度（以人类专家需要多长时间来衡量）。大约一年前,答案大约是十分钟。然后就一个小时了。然后几个小时。最新的测量（Claude Opus 4.5, 11 月）显示人工智能完成了人类专家需要近五个小时的任务。这一数字大约每七个月翻一番,最近的数据表明,这一数字可能会加速到每四个月一次。

但即使是这一测量结果也没有更新以包括本周刚刚发布的模型。根据我使用它们的经验,跳跃是极其重要的。我预计 METR 图表的下一次更新将显示另一个重大飞跃。

如果延续这一趋势（并且这种趋势已经持续多年而没有趋于平稳的迹象）,我们将看到人工智能可以在明年内独立工作数天。两周之内。三年内完成为期一个月的项目。

Amodei 表示,人工智能模型“在几乎所有任务上都比几乎所有人类聪明得多”,有望在 2026 年或 2027 年实现。

让它着陆一会儿。如果人工智能比大多数博士更聪明,你真的认为它无法完成大多数办公室工作吗？

想想这对你的工作意味着什么。

人工智能目前正在构建下一个人工智能

还有一件事发生,我认为这是最重要的发展,也是最不为人所知的。

2月5日,OpenAI发布了GPT-5.3 Codex。在技术文档中,他们包括以下内容:

“GPT-5.3-Codex 是我们第一个在自我创造中发挥了重要作用的模型。Codex 团队使用早期版本来调试自己的训练、管理自己的部署以及诊断测试结果和评估。"

再读一遍。人工智能帮助构建了自己。

这并不是对某一天可能发生的事情的预测。这是 OpenAI 现在告诉你,他们刚刚发布的人工智能被用来创建自己。使人工智能变得更好的主要因素之一是将智能应用于人工智能开发。人工智能现在已经足够智能,可以为自身的改进做出有意义的贡献。

Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 表示,人工智能目前正在他的公司编写“大部分代码”,当前人工智能和下一代人工智能之间的反馈循环正在“逐月积累动力” 他说,我们可能“距离当前一代人工智能自主构建下一代人工智能只有 1–2 年的时间了”

每一代人都帮助构建下一代,下一代更智能,下一代构建得更快,下一代更智能。研究人员称这是一次情报爆炸。而那些知道的人—建造它的人—相信这个过程已经开始。

这对你的工作意味着什么

我会直接告诉你,因为我认为你值得诚实而不是安慰。

Dario Amodei 可能是人工智能行业最注重安全的首席执行官,他公开预测人工智能将在一到五年内消除 50% 的入门级白领工作岗位。业内许多人认为他很保守。考虑到最新型号的功能, 能力 因为今年年底可能会出现大规模混乱。对经济产生连锁反应需要一些时间,但潜在能力现在正在到来。

这与之前的每一波自动化浪潮都不同,我需要你了解原因。人工智能不会取代一项特定的技能。它是认知工作的普遍替代品。它同时在所有事情上都变得更好。当工厂实现自动化时,流离失所的工人可以重新接受办公室职员培训。当互联网扰乱零售业时,工人转向物流或服务业。但人工智能并没有留下一个方便进入的空白。无论您进行何种再培训,情况都在不断改善。

让我给你举几个具体的例子来使这一点变得切实可行……但我想明确的是,这些只是例子。此列表并不详尽。如果这里没有提到你的工作,这并不意味着它是安全的。几乎所有知识工作都受到影响。

法律工作。 人工智能已经可以阅读合同、总结判例法、起草简报,并在可与初级同事相媲美的水平上进行法律研究。我提到的执行合伙人不使用人工智能,因为它很有趣。他之所以使用它,是因为它在许多任务上的表现都优于他的同事。

财务分析。 建立财务模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。人工智能能够胜任地处理这些问题并且正在快速改进。

写作和内容。 营销文案、报告、新闻、技术写作。质量已经达到了许多专业人士无法区分人工智能输出和人类工作的程度。

软件工程。 这是我最了解的领域。一年前,人工智能几乎无法编写几行没有错误的代码。现在它写入了数十万行可以正常工作的代码。大部分工作已经实现自动化:不仅仅是简单的任务,还有复杂、多日的项目。几年后编程角色的数量将比现在少得多。

医学分析。 阅读扫描结果、分析实验室结果、提出诊断、回顾文献。人工智能在多个领域的表现正在接近或超过人类。

客户服务。 现在正在部署真正有能力的人工智能代理……而不是五年前令人沮丧的聊天机器人……处理复杂的多步骤问题。

很多人从某些东西是安全的这一想法中找到了安慰。人工智能可以处理繁重的工作,但无法取代人类的判断力、创造力、战略思维和同理心。我以前也这么说过。我不确定我是否还相信它。

最新的人工智能模型做出的决策感觉就像是判断。它们展现出一种看起来像品味的东西:对正确呼叫的直觉,而不仅仅是技术上正确的呼叫。一年前,这是不可想象的。我此时的经验法则是:如果一个模型显示甚至 暗示 今天的能力,下一代将真正擅长它。这些事情呈指数级改善,而不是线性改善。

人工智能会复制人类深刻的同理心吗？取代多年关系中建立的信任？我不知道。也许不是。但我已经看到人们开始依靠人工智能来获得情感支持、建议和陪伴。这种趋势只会增长。

我认为诚实的答案是,从中期来看,在计算机上可以做的任何事情都是不安全的。如果您的工作发生在屏幕上（如果您工作的核心是阅读、写作、分析、决策、通过键盘进行交流）,那么人工智能将在其中发挥重要作用。时间线不是“某一天” 已经开始了。

最终,机器人也将处理体力劳动。他们还没有完全到达那里。但用人工智能的话来说,“还没有完全到达”有比任何人预期的更快到达“这里”的方法。

你实际上应该做什么

我写这篇文章并不是为了让你感到无助。我写这篇文章是因为我认为你现在能拥有的最大优势就是 早期的。尽早理解它。尽早使用它。尽早适应。

开始认真使用人工智能,而不仅仅是将其作为搜索引擎。 注册付费版 Claude 或 ChatGPT。每月 20 美元。但有两件事立即变得重要。首先:确保您使用的是可用的最佳模型,而不仅仅是默认模型。这些应用程序通常默认采用更快、更愚蠢的模型。深入研究设置或模型选择器并选择功能最强大的选项。目前,ChatGPT 上的版本是 GPT-5.2,Claude 上的版本是 Claude Opus 4.6,但每隔几个月就会更新一次。

第二点,也是更重要的一点:不要只是问一些简单的问题。这是大多数人犯的错误。他们像对待谷歌一样对待它,然后想知道这有什么好大惊小怪的。相反,将其推入实际工作中。如果您是一名律师,请向其提供一份合同并要求其找到可能损害您客户的每个条款。如果您从事金融行业,请给它一个混乱的电子表格并要求它构建模型。如果您是经理,请粘贴团队的季度数据并要求其查找故事。那些取得进步的人并不是随意使用人工智能的。他们正在积极寻找方法,将过去需要数小时才能完成的部分工作自动化。从你花费最多时间的事情开始,看看会发生什么。

不要仅仅因为看起来太难就认为它无法做某事。试试吧。如果您是一名律师,请不要仅仅将其用于快速研究问题。给它一份完整的合同并要求它起草一份反提案。如果您是一名会计师,请不要仅仅要求它解释税收规则。给予客户全额回报,看看会发现什么。第一次尝试可能并不完美。没关系。迭代。重新表述你所问的内容。给它更多的背景信息。再试一次。您可能会对有效的方法感到震惊。需要记住的是:如果确实如此 有点儿 今天有效,您几乎可以肯定,六个月后它将几乎完美地完成它。轨迹只朝一个方向发展。

这可能是你职业生涯中最重要的一年。相应地工作。 我这么说并不是为了给你压力。我之所以这么说,是因为现在,大多数公司的大多数人仍然短暂地忽视了这一点。走进会议并说“我使用人工智能在一小时内而不是三天内完成这项分析”的人将成为房间里最有价值的人。最终不会。现在。学习这些工具。变得熟练。展示什么是可能的。如果你足够早,这就是你进步的方式:成为了解即将发生的事情并能向其他人展示如何应对的人。那扇窗户不会打开太久。一旦每个人都弄清楚了,优势就消失了。

对此不要自负。 该律师事务所的执行合伙人并不太自豪每天花几个小时与人工智能合作。他之所以这么做,是因为他资历足够深,能够理解其中的利害关系。最困难的是那些拒绝参与的人:那些认为这是一种时尚的人,那些认为使用人工智能会削弱他们的专业知识的人,那些认为他们的领域很特殊且免疫的人。不是。没有字段是。

让您的财务状况井然有序。 我不是财务顾问,我并不是想吓唬你,让你做出什么激烈的事情。但如果你相信,哪怕只是部分相信,未来几年可能会给你的行业带来真正的颠覆,那么基本的财务韧性就比一年前更重要。如果可以的话,积累储蓄。承担假设您当前收入有保障的新债务时要谨慎。考虑一下您的固定费用是否为您提供灵活性或锁定您。如果事情进展得比你预期的要快,请给自己一些选择。

想想你的立场,并倾向于最难替代的东西。 有些东西需要更长的时间才能被人工智能取代。多年来建立的关系和信任。需要实际存在的工作。具有许可责任的角色:某人仍需签字、承担法律责任、站在法庭上的角色。监管障碍严重的行业,合规、责任和制度惰性将减缓其采用速度。这些都不是永久的盾牌。但他们争取时间。现在,时间是你能拥有的最有价值的东西,只要你用它来适应,而不是假装这种情况没有发生。

重新思考你告诉孩子什么。 标准策略:取得好成绩,考上一所好大学,找到一份稳定的专业工作。它直接指出了最暴露的角色。我并不是说教育不重要。但对于下一代来说,最重要的是学习如何使用这些工具,并追求他们真正热爱的事情。没有人确切知道十年后就业市场会是什么样子。但最有可能蓬勃发展的人是那些好奇心极强、适应能力强、善于利用人工智能做他们真正关心的事情的人。教导你的孩子成为建设者和学习者,而不是为毕业时可能不存在的职业道路进行优化。

你的梦想越来越近了。我在本节的大部分时间里都在谈论威胁,所以让我谈谈另一面,因为它同样真实。如果您曾经想建造一些东西,但没有技术技能或资金来雇用某人,那么这个障碍基本上就消失了。您可以向 AI 描述一个应用程序,并在一小时内获得一个工作版本。我没有夸张。我经常这样做。如果您一直想写一本书,但找不到时间或在写作方面遇到困难,您可以使用人工智能来完成它。想学习一项新技能吗？现在,任何人都可以每月以 20 美元的价格聘请世界上最好的导师……一位具有无限耐心、全天候待命、能够解释您需要的任何级别的任何内容的导师。知识现在基本上是免费的。现在制造东西的工具非常便宜。无论你是什么我一直推迟,因为感觉太难、太贵或太超出你的专业知识范围:试试吧。追求你热衷的事情。你永远不知道他们会走向何方。在这个旧职业道路被打破的世界里,花一年时间打造自己热爱的事业的人最终可能会比花一年时间坚持工作描述的人处于更有利的地位。

养成适应的习惯。 这也许是最重要的。具体的工具并不像快速学习新工具的力量那么重要。人工智能将会不断变化,而且速度会很快。目前存在的模型一年后就会过时。人们现在构建的工作流程需要重建。从这口井中出来的人不会是掌握一种工具的人。他们将会适应变革本身的步伐。养成实验的习惯。即使当前的东西正在工作,也要尝试新事物。反复适应初学者。这种适应性是最接近目前存在的持久优势的东西。

这是一个简单的承诺,它会让你领先于几乎所有人:每天花一个小时尝试人工智能。不要被动地阅读它。使用它。每天,尝试让它做一些新的事情……一些你以前没有尝试过的事情,一些你不确定它能处理的事情。尝试一个新工具。给它一个更难的问题。每天一小时,每天。如果你在接下来的六个月里这样做,你会比周围 99% 的人更了解即将发生的事情。这并不是夸张。现在几乎没有人这样做。酒吧就在地板上。

更大的图景

我专注于工作,因为它最直接影响人们的生活。但我想诚实地说明正在发生的事情的全部范围,因为它远远超出了工作的范围。

Amodei 有一个我无法停止思考的思想实验。想象一下现在是 2027 年。一个新的国家一夜之间出现。5000万公民,每个人都比任何曾经生活过的诺贝尔奖获得者更聪明。它们的思维速度比任何人类快 10 到 100 倍。他们从不睡觉。他们可以使用互联网、控制机器人、指导实验以及操作任何具有数字界面的东西。国家安全顾问会怎么说？

阿莫代表示,答案显而易见:“这是我们一个世纪以来,甚至可能是有史以来面临的最严重的国家安全威胁。”

他认为我们正在建设那个国家。上个月,他写了一篇长达 20,000 字的文章,将这一时刻视为对人类是否足够成熟以处理其所创造的东西的考验。

如果我们做得正确的话,其好处是惊人的。人工智能可以将一个世纪的医学研究压缩为十年。癌症、阿尔茨海默氏症、传染病、衰老本身……这些研究人员真诚地相信这些问题在我们有生之年是可以解决的。

如果我们弄错了,缺点同样是真实存在的。人工智能的行为方式是其创造者无法预测或控制的。这并不是假设；Anthropic 已经记录了他们自己的人工智能在受控测试中尝试欺骗、操纵和勒索的行为。降低制造生物武器障碍的人工智能。人工智能使独裁政府能够建立永远无法拆除的监视国家。

构建这项技术的人们同时比地球上的任何人都更兴奋、更害怕。他们认为,它的力量太强大,无法阻止,它的重要性也太大,无法放弃。我不知道这是智慧还是合理化。

我知道什么

我知道这不是一种时尚。这项技术有效,其改进是可以预见的,历史上最富有的机构正在投入数万亿美元。

我知道未来两到五年将会以大多数人没有准备好的方式令人迷失方向。这已经发生在我的世界里了。它正在来到你身边。

我知道那些能从中走出来最好的人就是那些现在开始参与的人—不是带着恐惧,而是带着好奇心和紧迫感。

我知道你应该从关心你的人那里听到这个消息,而不是从六个月后为时已晚的头条新闻中听到这个消息。

我们已经过了这样的阶段:这是一次关于未来的有趣的晚餐对话。未来已经到来。它只是还没有敲你的门。

即将发生。

如果这引起了您的共鸣,请与您生活中应该思考这个问题的人分享。大多数人直到为时已晚才会听到它。你可以成为你关心的人领先一步的原因。

✅ 如果你累计获得的流动性奖励总额达到 50 美元，你就已经已经是 Polymarket 用户Top 10% 。 就这一点就足以说明，在为 Polymarket 空投做准备时，真正实操准备的人是多么少。

先说策略核心： 在 Polymarket 上挂单， 确保不发生交易的同时成功获得官方奖励。

类似于 Uniswap 时期的流动性挖矿， 但前几个月时 Polymarket 事件奖励大多在 $10 - $50 , 而现在奖励已经覆盖到 $10 - $500 ，回报率几乎是之前到 10 倍 ！

我今天的成绩：

我大约 4 小时内赚了大约 35 美元。 我本金用了 10,000 USDC ，但我并没有“花掉”那1万美元， 没有“产生任何交易”。

这些 USDC 是以限价挂单的形式设置的。

取消所有交易后，我不仅拿回了全部1万美元，还获得了USDC奖励。

没有本金损失。

⏰ 请注意以下重要事项：

我用了1万美元只是为了加快演示速度，更清晰地展示操作机制。这种策略并不局限于大额资金。

即使只有 100 美元，只要你有耐心，选择行情平稳的市场，每天也能轻松赚到 3-5 美元。

重复这个过程，在 1-2 个月内即可将你的总流动性奖励推高至 50 美元以上，这已经使你跻身 Polymarket 用户前 10% 。



这里我再简要总结一下我的做法：

- 选择了一个每日流动性奖励池较大的市场。今天的奖励是 5,00 USDC。

避开了波动性极大的市场。价格缓慢波动是关键。 查看订单簿，了解买卖报价的成交速度。

- 在最佳价格稍稍靠后的位置设置了限价挂单，而不是在最高价位。

- 密切观察屏幕约4小时

如果排在我前面的订单被完成了，或者排在我前面的订单总额少于500美元左右，我就取消我的订单，然后重新下单，订单金额稍微低一些，这样我的订单就不会被抢购。
（成交可能导致损失/盈利， 不成交是最稳妥的）

如果你想避免订单被“成交”，这一点非常重要。

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另一个好做法：先观察订单流程。 不要立即下限价单。先打开市场，观察订单簿几分钟，看看订单成交速度如何。 如果买卖订单迅速成交，你的挂单也可能很快被执行。避开这些市场。只选择订单簿成交缓慢且可预测的市场。

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这里的权衡很简单：你用便利换取控制权。你不再是快速下单后就离开，而是主动管理你的流动性在订单簿中的位置。 这种额外的参与有助于降低风险，但也意味着这不是一种被动策略。 所以它并不适合所有人。

这需要花费时间、专注和耐心。

你需要密切关注屏幕，并在情况发生变化时做出反应。

这也是大多数人做不到的原因，也是优势所在。

如果你想从 Polymarket 空投中获取最大价值，并且拥有充足的时间，那么这种策略值得一试。

否则，简单的市价单和常规交易也完全可以。

归根结底，这取决于你愿意投入多少时间和精力。

没有对错之分，只有参与程度的不同。

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🔗 Polymarket 官网： https://polymarket.com?via=sjCqud9

🤖 TG 机器人： https://t.me/PolyCop_BOT?start=ref_Q4B4NHNF

📱 聚合交易： https://thetradefox.com?ref=BMRNXM

核心价值: 读完本文,你将学会为 Clawdbot 配置 Brave Search API,让 AI 助手能够实时搜索互联网获取最新信息,告别知识截止日期的限制。

什么是 Brave Search API

Brave Search API 是 Brave 公司提供的企业级网络搜索接口,基于独立构建的搜索索引,覆盖超过 350 亿网页内容。

Brave Search API 核心特性

Brave Search API 为什么适合 AI 应用

在 Google 关闭 Search API、Bing 大幅提价并最终停止 API 服务的背景下,Brave Search API 成为目前 唯一独立且商业可行的全网搜索 API 选择。

🎯 技术说明: Brave Search API 已成为 Claude MCP、RAG 管道等 AI 应用的首选搜索工具。通过 API易 apiyi.com 平台,你可以快速接入包括 Brave Search 在内的多种工具型 API。

Brave Search API 定价方案详解

Brave Search API 提供从免费到企业级的多层定价,满足不同规模需求。

Brave Search API 免费套餐

免费套餐非常适合个人用户和小型项目:

Brave Search API 付费套餐对比

💡 成本优化建议: 对于 Clawdbot 个人使用场景,免费套餐的 2000 次/月通常足够。如果搜索量较大,可通过 API易 apiyi.com 平台获取更灵活的计费方案。

Clawdbot 是什么

Clawdbot 是一款开源的个人 AI 助手,可以在你自己的设备上运行,并通过你常用的通讯渠道与你交互。

Clawdbot 核心优势

Clawdbot 架构与 Brave Search 集成位置

用户消息 → Clawdbot Gateway → AI 模型处理
                ↓
        需要联网搜索?
                ↓
        调用 Brave Search API
                ↓
        搜索结果返回 → AI 模型整合 → 回复用户

Clawdbot 将 Brave Search 作为默认的 web_search 提供者,这意味着配置完成后,AI 助手可以在需要时自动搜索互联网获取信息。

Brave Search API Key 申请步骤

第一步: 注册 Brave Search API 账号

访问 Brave Search API 官网: brave.com/search/api/

点击「Get Started」或「Try for free」按钮,使用邮箱注册账号。

第二步: 进入 API Dashboard

注册完成后,登录 API Dashboard: api-dashboard.search.brave.com

第三步: 选择订阅计划

在 Plans 页面选择适合的计划:

重要提示: Clawdbot 的 web_search 功能需要选择 Data for Search 计划,而不是「Data for AI」计划。

第四步: 生成 API Key

1. 在 Dashboard 中找到「API Keys」部分

2. 点击「Create API Key」

3. 为 Key 命名(如 clawdbot-search)

4. 复制生成的 API Key,妥善保存

sk-brave-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

⚠ 安全提醒: API Key 只会显示一次,请立即复制保存。如果丢失,需要重新生成。

Clawdbot 配置 Brave Search API 详细步骤

方法一: 交互式配置(推荐)

这是最简单的配置方式,Clawdbot 会引导你完成所有设置。

clawdbot configure --section web

执行后,按照提示操作:

1. 选择启用 web_search 功能

2. 粘贴你的 Brave Search API Key

3. 确认配置完成
   
   

方法二: 配置文件方式

如果你熟悉命令行,可以直接编辑 Clawdbot 配置文件。

配置文件位置:

• macOS/Linux: ~/.config/clawdbot/config.yaml

• Windows: %APPDATA%\clawdbot\config.yaml

添加 Brave Search 配置:

# Clawdbot 配置文件
web_search:
  enabled: true
  provider: brave
  api_key: "sk-brave-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

  # 可选: 搜索参数
  options:
    country: "US"        # 搜索结果地区
    search_lang: "en"    # 搜索语言
    count: 10            # 返回结果数量

方法三: 环境变量方式

适合 Docker 部署或 CI/CD 环境。

# 设置环境变量
export BRAVE_API_KEY="sk-brave-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

# 启动 Clawdbot
clawdbot start

Docker Compose 示例:

version: '3.8'
services:
  clawdbot:
    image: clawdbot/clawdbot:latest
    environment:
      - BRAVE_API_KEY=sk-brave-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    volumes:
      - ./config:/app/config

🚀 快速开始: 配置完成后,可以通过任意已连接的渠道向 Clawdbot 发送需要联网搜索的问题进行测试。如需同时配置 AI 模型 API,推荐使用 API易 apiyi.com 平台获取统一接口。

终极简单方法: 告诉 Clawbot 让它自己安装 Brave Search API 并保存配置 ！



参考资料

1. Brave Search API 官方文档: API 接口规范和参数说明

   • 链接: brave.com/search/api/

2. Clawdbot 官方文档: Brave Search 配置指南

   • 链接: docs.clawd.bot/brave-search

3. Clawdbot GitHub: 开源代码和 Issues

   • 链接: github.com/clawdbot/clawdbot

4. Brave AI Grounding 介绍: 高级 AI 搜索功能说明

   • 链接: brave.com/blog/ai-grounding/

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更多推荐：

导航站: https://antcave.club
资源站: https://holly.ink

🔗 https://github.com/miaoxworld/ClawdBotInstaller

📖 目录

• 功能特性

• 系统要求

• 快速开始

• 详细配置

• 常用命令

• 配置说明

• 安全建议

• 常见问题

• 更新日志

✨ 功能特性

🤖 多模型支持

主流服务商:

• Anthropic Claude - Claude Opus 4 / Sonnet 4 / Haiku (支持自定义 API 地址)

• OpenAI GPT - GPT-4o / GPT-4 Turbo / o1 (支持自定义 API 地址)

• Google Gemini - Gemini 2.0 Flash / 1.5 Pro

• xAI Grok - Grok 4 / Grok 3 / Grok 2 Vision (Elon Musk 的 AI)

多模型网关:

• OpenRouter - 多模型网关，一个 Key 用遍所有模型

• OpenCode - 免费多模型 API，支持 Claude/GPT/Gemini/GLM

快速推理:

• Groq - 超快推理，Llama 3.3 / Mixtral

• Mistral AI - Mistral Large / Codestral

本地/企业:

• Ollama - 本地部署，无需 API Key

• Azure OpenAI - 企业级 Azure 部署

国产模型:

• 智谱 GLM (Zai) - GLM-4.7 / GLM-4.6 (中国领先 AI)

• MiniMax - MiniMax-M2 系列 (支持国内/国际版)

实验性:

• Google Gemini CLI - Gemini 3 预览版

• Google Antigravity - Google 实验性多模型 API

💡 自定义 API 地址: Anthropic Claude 和 OpenAI GPT 都支持自定义 API 地址，可接入 OneAPI/NewAPI/API 代理等服务。配置时先输入自定义地址，再输入 API Key。

📱 多渠道接入

• Telegram Bot

• Discord Bot

• WhatsApp

• Slack

• 微信 (WeChat)

• iMessage (仅 macOS)

• 飞书 (Feishu)

🧪 快速测试

• API 连接测试

• 渠道连接验证

• ClawdBot 诊断工具

🧠 核心能力

• 持久记忆 - 跨对话、跨平台的长期记忆

• 主动推送 - 定时提醒、晨报、告警通知

• 技能系统 - 通过 Markdown 文件定义自定义能力

• 远程控制 - 可执行系统命令、读写文件、浏览网络

💻 系统要求

🚀 快速开始

方式一：一键安装（推荐）

# 下载并运行安装脚本
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/miaoxworld/ClawdBotInstaller/main/install.sh | bash

安装脚本会自动：

1. 检测系统环境并安装依赖

2. 安装 ClawdBot

3. 引导完成核心配置（AI模型、身份信息）

4. 测试 API 连接

5. 自动启动 ClawdBot 服务

6. 可选打开配置菜单进行详细配置（渠道等）

方式二：手动安装

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/miaoxworld/ClawdBotInstaller.git
cd ClawdBotInstaller

# 2. 添加执行权限
chmod +x install.sh config-menu.sh

# 3. 运行安装脚本
./install.sh

安装完成后

安装完成后脚本会：

1. 自动询问是否启动服务（推荐选择 Y）

2. 后台启动 ClawdBot Gateway

3. 可选打开配置菜单进行渠道配置

如果需要后续管理：

# 手动启动服务
source ~/.clawdbot/env && clawdbot gateway

# 后台启动服务
clawdbot gateway start

# 运行配置菜单进行详细配置
bash ~/.clawdbot/config-menu.sh

# 或从 GitHub 下载运行
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/miaoxworld/ClawdBotInstaller/main/config-menu.sh | bash

⚙ 详细配置

配置 AI 模型

运行配置菜单后选择 [2] AI 模型配置，可选择多种 AI 提供商：

Anthropic Claude 配置

1. 在配置菜单中选择 Anthropic Claude

2. 先输入自定义 API 地址（留空使用官方 API）

3. 输入 API Key（官方 Key 从 Anthropic Console 获取）

4. 选择模型（推荐 Sonnet 4）

💡 支持 OneAPI/NewAPI 等第三方代理服务，只需填入对应的 API 地址和 Key

OpenAI GPT 配置

1. 在配置菜单中选择 OpenAI GPT

2. 先输入自定义 API 地址（留空使用官方 API）

3. 输入 API Key（官方 Key 从 OpenAI Platform 获取）

4. 选择模型

Ollama 本地模型

# 1. 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 2. 下载模型
ollama pull llama3

# 3. 在配置菜单中选择 Ollama
# 输入服务地址：http://localhost:11434

Groq (超快推理)

1. 访问 Groq Console 获取 API Key

2. 在配置菜单中选择 Groq

3. 输入 API Key

4. 选择模型（推荐 llama-3.3-70b-versatile）

Google Gemini

1. 访问 Google AI Studio 获取 API Key

2. 在配置菜单中选择 Google Gemini

3. 输入 API Key

4. 选择模型（推荐 gemini-2.0-flash）

配置 Telegram 机器人

1. 在 Telegram 中搜索 @BotFather

2. 发送 /newbot 创建新机器人

3. 设置机器人名称和用户名

4. 复制获得的 Bot Token

5. 搜索 @userinfobot 获取你的 User ID

6. 在配置菜单中选择 Telegram，输入以上信息

配置 Discord 机器人

1. 访问 Discord Developer Portal

2. 点击 "New Application" 创建应用

3. 进入 "Bot" 页面，点击 "Add Bot"

4. 复制 Bot Token

5. 在 "OAuth2" → "URL Generator" 中生成邀请链接

6. 邀请机器人到你的服务器

7. 获取目标频道的 Channel ID（右键频道 → 复制 ID）

8. 在配置菜单中输入以上信息

配置飞书机器人

1. 访问 飞书开放平台

2. 创建企业自建应用，选择"机器人"能力

3. 获取 App ID 和 App Secret

4. 在"权限管理"中添加权限：

   • im:message.receive_v1 (接收消息)

   • im:message:send_as_bot (发送消息)

   • im:chat:readonly (读取会话信息)

5. 配置"事件订阅"：

   • 请求地址：https://你的服务器:18789/channels/feishu/webhook

   • 添加事件：im.message.receive_v1

6. 发布应用并添加到群组

7. 在配置菜单中选择飞书，输入以上信息

📝 常用命令

服务管理

# 启动服务（后台守护进程）
clawdbot gateway start

# 停止服务
clawdbot gateway stop

# 重启服务
clawdbot gateway restart

# 查看服务状态
clawdbot gateway status

# 前台运行（用于调试）
clawdbot gateway

# 查看日志
clawdbot logs

# 实时日志
clawdbot logs --follow

配置管理

# 打开配置文件
clawdbot config

# 运行配置向导
clawdbot onboard

# 诊断配置问题
clawdbot doctor

# 健康检查
clawdbot health

数据管理

# 导出对话历史
clawdbot export --format json

# 清理记忆
clawdbot memory clear

# 备份数据
clawdbot backup

📋 配置说明

ClawdBot 使用以下配置方式：

• 环境变量: ~/.clawdbot/env - 存储 API Key 和 Base URL

• ClawdBot 配置: ~/.clawdbot/clawdbot.json - ClawdBot 内部配置（自动管理）

• 命令行工具: clawdbot config set / clawdbot models set 等

💡 注意：配置主要通过安装向导或 config-menu.sh 完成，无需手动编辑配置文件

环境变量配置示例

~/.clawdbot/env 文件内容：

# ClawdBot 环境变量配置
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-api-proxy.com  # 可选，自定义 API 地址

# 或者 OpenAI
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx
export OPENAI_BASE_URL=https://your-api-proxy.com/v1  # 可选

自定义 Provider 配置

当使用自定义 API 地址时，安装脚本会自动在 ~/.clawdbot/clawdbot.json 中配置自定义 Provider：

{
  "models": {
    "providers": {
      "anthropic-custom": {
        "baseUrl": "https://your-api-proxy.com",
        "apiKey": "your-api-key",
        "models": [
          {
            "id": "claude-sonnet-4-5-20250929",
            "name": "claude-sonnet-4-5-20250929",
            "api": "anthropic-messages",
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

目录结构

~/.clawdbot/
├── clawdbot.json        # ClawdBot 核心配置
├── env                  # 环境变量 (API Key 等)
├── backups/             # 配置备份
└── logs/                # 日志文件 (由 ClawdBot 管理)

🛡️ 安全建议

⚠ 重要警告：ClawdBot 需要完全的计算机权限，请务必注意安全！

部署建议

1. 不要在主工作电脑上部署 - 建议使用专用服务器或虚拟机

2. 使用 AWS/GCP/Azure 免费实例 - 隔离环境更安全

3. Docker 部署 - 提供额外的隔离层

权限控制

1. 禁用危险功能（默认已禁用）

   security:
     enable_shell_commands: false
     enable_file_access: false

2. 启用沙箱模式

   security:
     sandbox_mode: true

3. 限制允许的用户

   channels:
     telegram:
       allowed_users:
         - "only-your-user-id"

API Key 安全

• 定期轮换 API Key

• 不要在公开仓库中提交配置文件

• 使用环境变量存储敏感信息

# 使用环境变量
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="xxx"

❓ 常见问题

Q: 安装时提示 Node.js 版本过低？

# macOS
brew install node@22
brew link --overwrite node@22

# Ubuntu/Debian
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

Q: 启动后无法连接？

1. 检查配置文件是否正确

2. 运行诊断命令：clawdbot doctor

3. 查看日志：clawdbot logs

Q: Telegram 机器人没有响应？

1. 确认 Bot Token 正确

2. 确认 User ID 在 allowed_users 列表中

3. 检查网络连接（可能需要代理）

Q: 如何更新到最新版本？

# 使用 npm 更新
npm update -g clawdbot

# 或使用配置菜单
./config-menu.sh
# 选择 [7] 高级设置 → [7] 更新 ClawdBot

Q: 如何备份数据？

# 手动备份
cp -r ~/.clawdbot ~/clawdbot_backup_$(date +%Y%m%d)

# 使用命令备份
clawdbot backup

Q: 如何完全卸载？

# 停止服务
clawdbot gateway stop

# 卸载程序
npm uninstall -g clawdbot

# 删除配置（可选）
rm -rf ~/.clawdbot

📜 更新日志

v1.0.0 (2026-01-29)

• 🎉 首次发布

• ✨ 支持一键安装部署

• ✨ 交互式配置菜单

• ✨ 多模型支持 (Claude/GPT/Ollama)

• ✨ 多渠道支持 (Telegram/Discord/WhatsApp)

• ✨ 技能系统

• ✨ 安全配置

@Kalshi，每周交易额达到约 7.3 亿美元

一些交易者开始采用元交易策略：聚合所有平台的数据

什么是元交易？

TradeFox 是由 Alliance DAO 和 CMT Digital 支持的预测市场聚合平台。一个终端即可访问Polymarket、Kalshi等平台，更多平台即将上线。

🔗 https://thetradefox.com?ref=BMRNXM

平台支持自托管，无需KYC认证。 想象一下 @1inch ，但适用于预测市场。

一个界面，所有流动性。

目前的策略是：为活跃交易者推出积分系统。虽然没有确认空投，但这与代币发行前的惯用手法如出一辙。

为什么现在 Polymarket市值在短短四个月内突破10亿美元→估值达到100亿美元。已确认即将推出代币和空投。每月交易量超过40万。

TradeFox 允许你在多个市场进行交易 = 更大的交易量，如果他们实行追溯奖励，则有可能在多个生态系统中获得资格。

如何开始 ⬇

1. 注册[下方链接]（邮箱、钱包或X)

2. 连接钱包 - 接受 $USDC 、 $BTC 、 $ETH 、 $SOL

3. 跨平台交易预测市场

4. 获取推荐链接，可享 35% 佣金分成

5. 趁早囤积成交量

主要特点：

• 闪电执行 + 跟单交易

• 手续费 0.95% → 0.75% + 最高 0.25% 返现

• 零燃气费（平台覆盖范围）

• 按流动性/交易量/时间进行智能筛选

聚合器 = 选择所有平台的“空投” 而不是只选择一个。

如果任何平台根据交易量提供追溯奖励，你就占得先机。

如果 @tradefoxai 推出积分 → 代币，早期交易者必然会受益。

这篇文章就是按真实部署和长期使用的思路，把 Clawdbot 从安装到初始化，再到服务化运行和宝塔访问配置完整跑通一遍，让它不仅能跑起来，也能稳定用得久、用得安心。

Moltbot（原名 Clawdbot）是 2026 年 1 月突然爆火的开源个人 AI 助手项目，由 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）开发。

Moltbot 是一个把 本地算力 + 大模型 Agent 自动化 玩到极致的开发者效率工具。

Moltbot 目标是让 AI 不只是给建议，而是直接完成完整工程任务。

因为 Anthropic 在 1 月 27 日发律师函称 Clawd / Clawdbot与 Claude 太像，项目在当天紧急更名为 Moltbot（脱皮龙虾之意，吉祥物是小龙虾 Molty 🦞），但功能完全一致，旧命令 clawdbot 仍然兼容。

与传统对话式大模型工具不同，它强调：

• 任务自动规划（Planning）

• 本地执行（Shell、文件系统、代码操作）

• 失败反思与自修复（Reflection Loop）
  
  
  前置准备
  
  （1） 自己的服务器（VPS） ， 我推荐使用 Vultr
  （2）安装宝塔面板 （非常简单）
  （3）打开 Clawdbot 官网 （已改名 Moltbot ） https://www.molt.bot/
  
  Moltbot 的安装被设计得极为友好，即使是非开发者也能快速上手。

  系统要求（不一定 Mac mini）：

  • 硬件：极低，512MB-1GB RAM 即可运行。

  • 环境：支持 Mac, Windows, Linux，需要安装 Node.js (pnpm) 或使用 Docker。
    

一、从服务器开始：安装 Clawdbot 本体

进入服务器终端即可（宝塔 SSH 终端 / 本地 SSH 客户端都行），常见系统 Debian / Ubuntu / CentOS 都可以直接用官方脚本：

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

这是最省事的一种方式，会自动处理依赖环境。


国产系统的特殊情况

如果你首次使用可能需要出来 Node 版本问题：

路径：

宝塔面板 → 网站 → Node项目 → Node版本管理器 →
更新版本列表 → 安装稳定版 v24.13.0 → 设置为当前命令行版本

这一步主要是为了避免 Node 环境不兼容导致后续初始化失败。


二、初始化 Clawdbot

如果你是脚本安装，一般会自动进入初始化流程；
如果没有进入，可以手动执行：

clawdbot onboard --install-daemon

整个过程是交互式引导配置，不复杂，但每一步其实都在定义系统结构。

风险确认

系统会先提示这是一个高权限系统，有潜在风险，确认继续即可。

引导模式选择

直接选“快速开始”，先跑通系统结构，后面再精细化配置。

模型 / 鉴权提供方

这里是核心选择之一。

要注意一点：
列表中的 Moonshot、Qwen 默认是国际站 API 端点，很多国内账号是连不通的，这一步如果选错，后面会出现“系统正常但模型不可用”的假成功状态。

‼ 这里建议选你 直接先选 Qwen 平台。 （ 有免费使用额度 ）

后面换其他平台，我们让 clawdbot 自己去换


通道（Channel）配置

这里是选择接入方式：

• 网页对话（Web UI）

• Telegram

• Discord

• 其他渠道

如果只是先跑系统结构，可以先选网页对话或直接跳过，后续再加。

技能系统（Skills）

这是 Clawdbot 的能力扩展模块：

• 可选安装

• 可后期补装

• 不影响基础运行结构

按默认流程选即可。

API 配置项

后面的 API 项可以先跳过，不影响系统启动，后期按需补充即可。

把 Clawdbot 变成系统级服务

这一步决定稳定性。

执行：

安装完成后启动服务：

clawdbot daemon start

这时 Clawdbot 已经不是“终端程序”，而是：

• 系统级 daemon 服务

• 开机自启

• 崩溃可重启

• 后台常驻运行

从“工具脚本”升级成“系统服务”。

Clawdbot 本身的部署难度并不高，真正容易踩坑的从来不是怎么装，而是：

• 访问路径设计

• 权限边界控制

• 服务暴露方式

• 安全结构搭建

• 长期稳定运行能力

如果你只是纯终端使用、纯 Bot 接入（Telegram / Discord），其实完全可以不做反向代理，系统会更安全；

但如果你需要 Web 控制台 + 可视化管理 + 多设备访问，那这一套结构就是非常合理的长期方案。

为什么最近这么火？

• 真正做到了"像JARVIS一样"：能读写文件、跑终端命令、操作浏览器、收发邮件、日历、写代码、订机票、清空收件箱……

• 本地优先 + 长期记忆：所有对话跨平台共享上下文，USER.md 和 memory/ 目录会越用越聪明

• 支持几乎所有大模型：Claude、Gemini、OpenAI、Ollama 本地模型、Pi 等

• 社区技能生态爆炸：ClawdHub 上已有 500+ 社区技能（Slack、Discord、GitHub、浏览器控制、macOS UI 自动化……）

• 安装简单像 npm install，实际能力却很 spicy （开发者原话）

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