你真的会用龙虾吗？解决TOKEN大量浪费，如何让 OpenClaw 真正为你写出量化印钞机？
安装好龙虾，大部分人脑海中的画面一定是这样的：
你：“帮我去赚钱。”
龙虾：“收到，老板，自动化程序已部署，1000U 已到账。” 💸
现实中的龙虾：
你：“帮我写个赚钱的量化程序。
龙虾：“收到。”
你的 API Token 余额：-1, -2, -3...
一顿操作猛如虎，最后交接给你的，是一堆充满 Bug、连基础回测都跑不通的 Python 半成品。
这就是我们的常态，龙虾并非没用，而是你没给它配上“导航”。 今天这篇实操，教你如何拒绝瞎折腾，真正发挥 AI 的生产力。
一. 破局核心：
给 AI 的记忆做“减法” 为什么 AI 会写出残次品？
因为你丢给它任务太笼统，以及你们历史上下文记录太长，它会出现“幻觉”，开始胡编乱造。
你需要安装 QMD——这是一个专为 OpenClaw 设计的本地语义搜索引擎。
它的核心作用是为 AI 的记忆系统做“提纯”。
QMD 就像给 AI 配了一个精准的图书管理员：它不再每次都把整个图书馆搬出来塞给大模型，而是先快速、智能地在本地检索出最相关的 2-3 句，再将这部分精华内容传递给 AI。
结果就是：
不仅让 AI 找得准、找得快，还能大幅节省你燃烧的 Token 费用。
开源地址：
https://github.com/tobi/qmd
以下是实操保姆级教程：
🛠️ 第一阶段：环境部署 第一步：
安装 SQLite（需带向量扩展支持）
根据你的操作系统执行对应命令：
macOS: brew install sqlite
Debian/Ubuntu: sudo apt update && sudo apt install sqlite3 libsqlite3-dev build-essential
Windows: 需要手动下载并配置 PATH 环境
验证安装: sqlite3 --version
第二步：全局安装 QMD 推荐使用 Bun 安装，速度最快：
使用 Bun 安装（推荐）
bun install -g github:tobi/qmd 或使用 npm 安装 npm install -g
验证安装:
输入 qmd --version，显示版本号即说明安装成功。🚀(注意：如果通过 Bun 安装后找不到 qmd 命令，需要将 Bun 的 bin 目录添加到 PATH：ex

port PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH")
第三步：配置 OpenClaw
启用 QMD 找到你的 OpenClaw 配置文件： macOS/Linux: ~/.openclaw/openclaw.json
Windows: C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json 编辑该文件，添加或修改 memory 部分：
{
"memory": {
"backend": "qmd",
"citations": "auto",
"qmd": {
"includeDefaultMemory": true,
"limits": {
"timeoutMs": 8000
},
"update": {
"interval": "5m",
"onBoot": true
}
}
}
}
配置说明：
backend: "qmd"：关键配置，启用 QMD 后端。
citations: "auto"：让 AI 在回答时附上信息来源。
timeoutMs: 8000：超时时间，默认 4 秒可能不够，建议设为 8000。
第四步：重启服务并建立初始索引
重启 OpenClaw 服务：openclaw gateway restart
查看日志确认：openclaw logs --follow （看到 Using QMD memory backend 提示即代表成功。首次启动会下载约 2GB 模型，请耐心等待）。
建立本地索引：进入你的工作区目录，执行 qmd update --dir .
测试搜索：qmd search "测试查询" --hybrid
(💡 偷懒小技巧：你可以直接把上述配置代码和步骤复制发给 AI，让它帮你排错或执行。)
第二阶段：
如何指挥龙虾写交易量化程序？（核心工作流）
工具装好了，接下来是重头戏。假设你想开发一个针对 Perp DEX 的自动化交易/刷量脚本，请严格按照以下 SOP 安排龙虾工作：
1️⃣ 本地固化（喂养） 去官网或 GitHub 找到该平台的 API 官方文档（比如智能合约交互说明、WebSocket 接口），下载或 Clone 到你的 QMD 索引文件夹内，并执行 qmd update 固化。这样 AI 就有了最准确的本地知识库。
2️⃣提纯报告（消化） 要求 AI：“必须通过 QMD 检索工具，深度阅读本地官方文档，提炼出鉴权、获取实时订单薄和下单的核心逻辑，并生成重点报告。报告必须保存在 QMD 索引文件中。”
3️⃣制定框架（骨架） 根据提炼出的核心内容，让 AI 制定出 Python 程序开发的详细框架和开发步骤。同样，把这份框架记录保存到固化位置。
4️⃣最后，根据敲定的框架和步骤，一步一步地让 AI 编写代码并进行回测调试。不要一次性让它写几百行，要拆解成模块进行。
总结: 用官方文档喂出来的代码，才是真代码。 解决 AI 胡乱思考和瞎测试的根本，在于用 QMD 给它锚定最准确的信息源。有了官方文档的加持，龙虾才能写出更贴合你需求的量化程序，而不是盲目地消耗大量的 Token 去网上搜一堆过时的教程进行试错。

🦞OpenClaw小龙虾最新玩法、技巧、经验、观点等
@openclaw1024

今天上午刷到网易有道开源了他们的桌面级 Agent 「LobsterAI（有道龙虾）」，第一时间下了个版本实测，简单跑了几轮任务，产品思路和落地细节都做得比较完整，体验也比预期扎实，总体来说，这个「中国版OpenClaw」值得试试看 。
以及我真心建议大部分小白用户别折腾终端了，也不用买什么 Mac Mini、VPS，这种开箱即用的桌面级 agent 就挺好，确实比 OpenClaw 更安全、更省心，几分钟就创建了一个任务并跑成功了。
还是做了一个 daily news 的 24/7 自动处理任务进行测试，可以操作系统里的日历、邮箱等常规应用，也支持绑定 tg/discord/飞书/钉钉，效果和你自己折腾基本一样。这样做的好处是：
- 交互门槛低：GUI + 对式操作，不用折腾复杂命令行。
- 安全机制清晰：本地优先 + 沙箱隔离，数据与系统风险可控。
- 能力可扩展：多模型切换（含本地模型）、内置多种 skills、定时任务、支持长记忆。
- 场景完整：从文档/PPT/数据处理到自动化流程，基本满足大部分用户的需求。
- 更符合国内使用场景：通过钉钉/飞书远程控制电脑执行任务。
Github 地址：https://github.com/netease-youdao/lobsterai

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@openclaw1024

OpenClaw 必装的十个Skill 第一个 skill——vetting：安全审查员。 第二个自我进化 skill 第三个tavily-search：AI 专属搜索引擎 第四个summarize：全格式内容摘要专家 第五个Find-Skills：寻找 Skill 的 Skill ....

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@openclaw1024

这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。
他们各司其职，
不用睡觉，
做了很多我一个人根本做不过来的事情。
这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。
然后我们再一步一步，
搭出属于你自己的 AI 团队，
视频会讲，
如何创建一个agent，
在openclaw里面Agent具体是什么，
Agent 之间怎么协作，

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@openclaw1024

目前为止最搞笑的龙虾吐槽🤣

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@openclaw1024

a16z 刚丢出一篇很牛逼的判断，他说：
AI Agent 不是来刷卡的。
它们是来重写支付系统的。
大多数人现在还在用“人类点击—结账—付款”的脑回路理解未来。
错了。
在 Agent 时代，交易主体不是人。
是能 24 小时运转、可复制、可规模化的数字执行者。
而它们的支付方式——
不会像游客。
会像本地人。
一、游客支付 vs 本地人支付
游客怎么付钱？
临时比价
现场谈判
刷卡结账
一次性交易
本地人怎么做？
长期合作
提前谈好价格
赊账
批量结算
a16z 的核心判断就一句：
Agent 会像企业一样建立长期供应商关系。
不是一单一单刷卡。
而是预先协商条款。
二、为什么 Agent 更像企业？
两个原因。
1️⃣ 好体验来自“提前设计”
你不会希望你的旅行 Agent 到结账时才开始打电比价。
真正好的 Agent 早就谈好了：
谁是可靠供应商
价格区间是多少
什么时候可以锁仓
这不是零售支付。
这是 B2B 关系。
2️⃣ 规模会碾压小玩家
一年订 100 万张机票的 Agent，
拿到的价格一定优于一年订 10 张的。
规模强化规模。
最后每个垂直领域只会剩下少数几个核心 Agent。
它们会拥有：
更低成本
更强议价能力
更深系统整合
这本质就是企业结构。
三、两条支付关系会同时存在
未来支付结构会分裂成两层：
用户 → Agent
订阅费
按任务收费
授权额度
Agent → 供应商
预先协商价格
Net-30 发票
批量折扣
信用额度
后者才是真正的大头。
而问来了——
信用卡适合吗？
四、信用卡看似完美，其实卡住了
表面上看，信用卡很适配：
全球接受
内置仲裁
月度账单
但现实是：
不支持微支付
低于 1 美分基本不行
30 美分固定手续费模型
技术架构默认“有人类审批”
Agent 的支付场景是什么？
每秒 0.001 美元算力
API 调用微额计费
高频跨境小额结算
信用卡的成本结构根本不匹配。
更麻烦的是——
它们没动力自我革命。
这就是典型的创新者困境。
五、稳定币才是为 Agent 准备的
稳定币的优势非常直观：
全球可用
低成本
无最低手续费
可编程
关键是：可编程。
账单
仲裁
托管
条件支付
信用额度
都能写进同一套系统。
你可以：
每秒付 0.001 美元算力
也可以一次性结算 5 万美元账单
同一条轨道完成。
六、真正的创业蓝海在哪？
a16z 其实已经点名了方向。
未

来会爆发的，不只是“发个稳定币”。
而是围绕 Agent 生态的整套金融层：
Agent 专用账单系统
自动仲裁机制
链上信用评分
批量审批工具
跨系统互操作协议
流式支付基础设施
微型营运资金网络
换句说——
这是一个“Agent 版 Stripe + Visa + PayPal + 银行”的重建机会。
而且是在一个全新的支付范式里。
七、最关键的一句
支付关系有极强路径依赖。
一旦 Agent 与供应商
的第一层关系建立在稳定币上。
未来 5 年，它大概率不会再回到刷卡轨道。
这才是真正的窗口期。
AI 不是只会抢工作。
它会重写钱的流动方式。
而 Agent 支付，很可能是下一个十年最被低估的基础设施战场。

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@openclaw1024

现在已经逐渐适应同时和2-3个AI一起协同工作了，我的AI 员工“管理幅度”可以定为3了😎

小龙虾概念股，OpenClaw智能体火爆核心受益公司
OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot），一款可以部署在个人电脑上的AI代理，采用“龙虾”图标设计，因此又俗称“小龙虾”。
腾讯“云养虾”：腾讯云不仅提供收费的轻量服务器一键部署，据每日经济新闻报道，3月6日，腾讯云派出数十位工程师现场协助排队者在电脑端完成OpenClaw的安装。据腾讯云方面介绍，本次活动通过腾讯轻量云Lighthouse一键部署，仅需5分钟即可免费安装，极大降低了难度。
美团“上门装”：美团联合联想百应上线了远程部署服务，如果你不想自己折腾环境，可以在找人上门搞定，不过聊天应用配置通常需要购买更贵的套餐。
阿里云与Kimi：阿里云上线了全套云服务，月之暗面（Kimi）也推出了Kimi Claw平台，试图通过托管环境来降低使用门槛。
3月6日，小米对外宣布，小米移动端Agent——Xiaomi miclaw开启小范围封测。这意味着，小米也下场“造虾”。
OpenClaw（俗称“小龙虾”）最近确实火出圈了，但伴随热度而来的不仅是资本追捧，还有关于高成本、安全隐患和功能鸡肋的争议。
概念股：
一、算力基建与云服务（最直接受益）。OpenClaw的7×24小时持续运行，导致API调用量与云资源消耗呈指数级增长，直接利好算力基础设施厂商。
优刻得（688158）：云端部署龙头。A股首家推出OpenClaw专属云主机镜像，提供可视化一键部署服务，直接通过云服务收费受益，是目前最正宗的标的之一。
青云科技（688319）：提供 OpenClaw 云端部署方案，专注 AI 基础设施服务，助力企业快速部署 OpenClaw 智能体应用。
网宿科技（300017）：提供 OpenClaw 边缘计算与 CDN 部署支持，优化智能体网络传输与响应速度。
浪潮信息（000977）：AI服务器核心。其云峦OS深度适配OpenClaw，AI服务器市占率领先，为模型提供关键的训练/推理集群支撑。
中科曙光（603019）：液冷算力。国产算力龙头，其液冷智算集群支撑OpenClaw的大规模部署，受益于推理侧算力需求爆发。
云赛智联（600602）：生态绑定。与阶跃星辰（OpenClaw调用量榜首模型方）同属上海智算股东，提供核心算力与IDC资源。
中贝通信（603220）：专属集群。为阶跃星辰提供专属算力集群，深度绑定OpenClaw生态核心模型方。
拓维信息（002261）：昇腾生态核心，打造“开源鸿蒙 + OpenClaw”AI BOX，降低企业部署门槛。
二、国产芯片与端侧硬件（自主可控）。OpenClaw强调“本地优先”部署，对国产CPU/GPU及端侧算力模组产生刚性需求。
龙芯中科（688047）：国产芯片实锤。基于龙芯3B6000M芯片成功跑通OpenClaw，实现纯国产硬件方案的本地化部署，是“信创+AI”的核心标的。
海光信息（688041）：算力底座。国产CPU+DCU组合，支撑OpenClaw服务器端运行，受益于AI推理算力需求的持续攀升。
瑞芯微（603893）：端侧优选。其RK3588等芯片是OpenClaw端侧部署的优选方案，适配智能终端与边缘计算场景。
美格智能（002881）：智能模组。端侧AI高算力模组深度适配OpenClaw，支撑智能终端连接与本地推理。
绿联科技（301518）：推出适配 OpenClaw 的端侧硬件设备，拓展本地部署场景。
三、应用集成与生态落地（场景变现）。AI智能体的价值最终体现在具体应用场景的降本增效，企业级集成商率先受益。
汉得信息（300170）：企业级集成。发布AI-CAMP平台明确集成OpenClaw，面向ERP、财务、供应链等场景提供解决方案，将技术转化为企业生产力。
拉卡拉（300773）：应用落地。参股元空AI（ChatExcel），后者基于OpenClaw开发办公智能体，是国内首批落地的应用案例。
金山办公（688111）：办公场景。WPS AI行动套件与Agent生态接轨，办公软件是OpenClaw最直接的落地场景之一。
电科网安（002268）：安全防护。提供数据安全解决方案，解决OpenClaw高权限操作带来的安全痛点，是Agent大规模商用的刚需保障。
四、其他产业链相关标的。
大模型/算法：科大讯飞（002230）、昆仑万维（300418）、中文在线（300364）。
光模块：中际旭创（300308）、新易盛（300502）。

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@openclaw1024

现在OpenClaw主要的变现路径在哪里？
简单扼要的一句说明白：
用免费工具做流量入口，在工具里埋盈利点
其流程就是：做AI工具的一键部署包→免费吸引用户
→通过账号、token、插件、服务费赚钱
→像当年Ghost系统预装软件一样盈利
本质商业模式：
封装技术 → 降低门槛 → 免费获客 → 内部变现

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@openclaw1024

还在 AI 门口焦虑的朋友，这条视频包治愈。它应该是小红书讲解大模型，skills, mcp, openclaw 最清晰易懂的视频
14分钟，把 2023 年到现在 2026 年几个里程碑产品，非常口水的讲了一遍，全程无尿点，看完我完全没睡意。视频剪得真好 ——记得关注原作者

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@openclaw1024

出门在外也能让 Claude 在电脑上干活
Claude 彻底小龙虾化
Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。
打开 Cowork，找到 Dispatch 选项
扫个二维码，手机就配对上了
然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情...
Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。
能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。
典型场景包括：
数据处理： 你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。
信息汇总： 让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。
文件整理： 指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。
演示制作： 让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

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@openclaw1024

百度🦞 DuClaw（度爪）来了！
开源AI Agent OpenClaw（大龙虾）云服务版：
零部署！不用服务器、不用API Key，浏览器直接打开就能用！
内置百度搜索/百科/学术
支持DeepSeek、Kimi、GLM多模型随意切换

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@openclaw1024

🦞 我是文科生，零代码基础，一天学会了用 OpenClaw 搭建自己的私人 AI 助理。
但是，对于不懂技术的小白来说，学习OpenClaw的过程是很overwhelming的。所以，如果你和我一样，可以看看以下10条学习指南，纯小白友好，杜绝焦虑。
1、先搞懂一件事：OpenClaw 是什么？
一句：你在自己电脑上跑一个"总机"（Gateway），一头连着聊天软件，一头连着 AI 大脑。
装好后，你在任何聊天工具里发消息，AI 都能回你。就这么简单。
2、装上它后，聊第一句
一行命令：
| bashPlain Textcurl -fsSLhttps://openclaw.ai/install.sh
跟着引导向导一路选下去，然后跑 openclaw dashboard，浏览器里就能跟 AI 对了。
嫌麻烦的，可以先不需要配任何聊天通道。
3、作为小白，只需要懂两个概念
🔹 Gateway = 总机，负责收发消息、管理通道
🔹 Agent = AI 大脑，负责思考和回答
Gateway 是身体，Agent 是大脑。所有消息经过总机，交给大脑处理，再由总机回复你。
4、用网页管理界面
openclaw dashboard 打开浏览器控制台。
在这里你可以： → 直接跟 AI 聊天 → 查看运行状态 → 管理对会
不用一直敲命令行。
5、连上第一个聊天通道
推荐从 Telegram 开始——申请一个 Bot Token 就行，最简单。
⚠️ 一次只连一个，跑通再加第二个。
6、调教他的的性格（最好玩的部分）
。去 ~/.openclaw/workspace，用记事本打开https://AGENTS.md和http://SOUL.md
用大白写你希望 AI 怎么表现，比如"说简洁，像朋友聊天，不要用术语"。
不需要写任何代码。
7、按需探索
⏰ 定时任务 → Cron Jobs
🌐 让 AI 上网 → Browser / Web Tools
🧩 加技能插件 → Skills / Plugins
🤖 多个 AI 分工 → Multi-Agent Routing
8、给同为文科生的几句：
→ 遇到报错先跑 openclaw doctor → 先跑通，再理解，别想着全搞懂再动手
→ 配置文件改坏了？openclaw setup 一键重建
→ 上面不会弄，直接开个claude对窗口，傻瓜式提问就好了。
1天，零代码基础，你就能拥有

一个住在所有聊天工具里的私人 AI 助理。
FYI ⬇️出图的skill：https://youmind.com/skills/DVLNS4xz0HR92w

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@openclaw1024

帮人安装openclaw几百块真不过啊
开局一台空白电脑
没梯子
没环境
什么都没有
然后要安装个openclaw…🥲🥲🥲

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该给Openclaw降降温了
如果你还没学Openclaw，千万别着急。
因为最多2个月，你会发现——
不用学了，说几句得罪人的真相吧。
如果你听够了市面上那些，"5个龙虾员工帮我赚10万"的鬼，那听我的，降降温。
1.这玩意儿巨吃算力。
这么说吧，中等强度使用，月支出500-1500块，肯定要的。
这个成本，大部分人不会花的。
2.门槛还是太高了。
原生OpenClaw，要自己部署。
国内，有Kimi的云部署，智谱的本地部署，但对普通人来说，门槛还是太高。
就说本地部署，你得买个Mac mini吧。
这玩意儿以前3000多，最近愣是被炒到四五千。
3.最致命的问：你用Openclaw干啥呢？
这些投入，说多不多，说少不少。
以我身边例子来看，哪些人用起来真有效？
有业务的创业者，稳定赚钱的副业人
程序员、产品、运营等互联网从业者
家庭条件不错，父母给孩子做AI熏陶——这个人群出奇的多
说白了，如果你没有明确的生意，不是有钱有闲。
这波热度，不追也罢。
AI发展太快了，现在学的部署技巧，半年后肯定过时。
你们想清楚，OpenClaw大热，每个推手都是有商业利益的！
Kimi、智谱、MiniMax，它们推广，是为了赚你的算力费。
老板催员工学，是为了降人力成本。
包括我们这样的自媒体，天天讲，是为了流量。
你呢？想清楚你的收益了吗？
当然，OpenClaw肯定是好东西。
你哪怕没任何变现，就是想学，也没问。
就是想提个醒：
【AI时代，越懂生意的人，AI威力越大】
只有懂生意，才能变现。
只有变现，才付得起算力费。
付得起费，才有更牛逼的AI工具服务你啊。
顺便一提。
OpenClaw大火这两周，我们有个客户，悄悄成了素人带货王。
三八节期间，她一个普通人，下班时间，护肤美妆带货，日销量破3万了。
她用的就是免费的豆包、Kimi哦...
所以别焦虑了。
或者说，你焦虑的不是AI，而是还没找到，能让AI帮你做的生意。

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@openclaw1024