OpenClaw vs Claude Code？127位用户真实体验告诉你答案_服务软件

1. OpenClaw + Codex/ClaudeCode Agent Swarm: 一人搭建开发团队

2. OpenClaw + Codex/Claude Code 智能体集群

3. OpenClaw + Codex/ClaudeCode Agent Swarm

4. OpenClaw 搭建了一人开发团队

5. Claude Code与OpenClaw核心差异全解析

6. 所有人都在吹 OpenClaw，但真正让我停下折腾的是 Claude Code

7. Claude Code 什么都能干，那 OpenClaw 还有什么用？

8. OpenClaw 真香！我让它每天帮我干这些活

9. Claude Code、OpenCode、OpenClaw区别在哪里

10. Github 上爆火的 OpenClaw 真实场景拆解

11. 我把睡觉时间卖给OpenClaw

12. 别被炒作蒙蔽，多数人不适合用OpenClaw

13. OpenCode vs Claude Code

14. OpenClaw vs Claude Code 远程控制对比

15. 我用 Opencode 做了一个 FakeClawBot

16. OpenClaw 曲线救国

17. 为啥OpenClaw火成这样？用ChatGPT、Claude Code不香吗？

18. Clawdbot / OpenClaw 作者如何使用Claude Code（一）60天从空白文件夹到浪潮之巅

19. Claude Code vs. OpenClaw，谁才是你的AI超级助手？

20. Claude Code和OpenClaw有什么区别？不就是用IM给Claude Code发信息吗？

21. 无缝接管浏览器

22. GitHub 爆火的 30+ 个 OpenClaw 真实场景全拆解

23. 开源可自行托管AI代理平台OpenClaw介绍

24. 号称“AI打工人”的OpenClaw值得用吗？实测

25. 测了一天，我的观点

26. Codex 使用体验，以及与 Claude Code 的对比

27. CodexRun让 Codex 成为团队最强工程师

28. 普通人要不要现在学 OpenClaw？这个是效率的提升吗？

29. 如何看待OpenClaw的实测表现

30. OpenClaw底层架构原理分析

31. 拆解 OpenClaw（1）

32. OpenClaw与国内同类AI Agent对比｜端侧Agent选型指南2026

33. Rust重写OpenClaw，OpenClaw vs ZeroClaw终极对决，200倍内存差距

34. Codex vs Claude Code 深度使用心得

35. Claudecode与Codex协同，效率太可怕了

36. 使用 OpenClaw 的真实感受

37. OpenClaw一周体验

38. OpenClaw是什么？我用苏格拉底式追问本质

39. 别被全网爆火的OpenClaw骗了！实测2小时，真不适用普通用户

40. OpenClaw对大部分人其实没有任何用。

41. openclaw 用了几天的感受。

42. Openclaw真实体验，不吹不黑，说点真话！

43. 没钱别折腾 OpenClaw，没时间也别折腾 OpenClaw

44. 对OpenClaw祛魅了

45. OpenClaw教程（一）—— 初识OpenClaw

46. Claude Code 入门指南与命令说明

47. 国内无障碍使用Claude Code终极指南！

48. Claude Code 超详细安装指南，小白直接抄作业

49. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

50. 万亿市值一夜蒸发！Claude Cowork血洗全球软件业，老黄急了

51. Claude Code官方内置Worktree支持：一个参数替代5步手动操作

52. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。它没有什么自我意识，但它有执行能力。它不会思考人生，但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT

53. 昨夜，Claude智能体压垮华尔街，近万亿刀市值蒸发

54. 遭谷歌制裁，OpenClaw创始人怒怼：Anthropic会先打招呼，你们直接封禁

55. 推荐吕鹏（@甩甩鸟哥很严肃）开源的 Agmente 项目，让你可以从 iOS 手机上操作 Coding Agent Coding Agent。 OpenClaw 让我们看到了很多从手机指挥 Agent 的有趣场景，通过 Agmente 你可以在手机上跟 Gemini CLI、Claude Code、Qwen 等 AI 编程 Agent 对话，实时查看它们的工具调用和执行结果。吕鹏是 VS Code 团队的工程经理，主导了将 Copilot Coding Agent 和 GitHub Copilot CLI 集成到 VS Code 的工作，可以说他是最了解编辑器如何与 AI Agent 对接这件事的人之一。Agmente 最特别的地方在于它实现了 ACP（Agent Client Protocol，智能体客户端协议）——一个正在快速崛起的开放标准。ACP 要解决什么问题？现在 AI 编程 Agent 越来越多（Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI……），编辑器/IDE 也很多（VS Code、Zed、JetBrains、Neovim……）。如果没有统一标准，每个编辑器想接入每个 Agent 都要单独写一套集成代码，反过来每个 Agent 想支持每个编辑器也一样。这就是经典的 M×N 问题。ACP 就是来解决这个问题的。它的角色类似于当年的 LSP（Language Server Protocol）——LSP 让任何编辑器都能接入任何语言的智能提示，ACP 则让任何编辑器都能接入任何 AI 编程 Agent。Agent 实现一次 ACP，就能在所有支持 ACP 的客户端上运行；客户端实现一次 ACP，就能接入整个 Agent 生态。从这个项目也反映出 AI Agent 发展中几个值得注意的趋势：1）Agent 正在脱离桌面束缚。以前编程 Agent 只能在 IDE 或终端里跑，Agmente 让你在手机上就能监控和交互。想象一下：你让 Claude Code 在远程服务器上干活，然后出门遛弯时在手机上查看进度、审批工具调用——这就是 Agmente 支持的场景。它通过 WebSocket 连接远程 Agent，还支持 Cloudflare Tunnel 做安全访问。2）标准协议正在改变游戏规则。就像 MCP 让 Agent 能统一访问各种工具和数据源一样，ACP 让 Agent 能统一接入各种客户端界面。一个 Agent 写一次 ACP 适配，就能同时在 VS Code、Zed、JetBrains、甚至手机上被使用，这大大降低了 Agent 生态的碎片化。3）从“人用编辑器”到“人监督 Agent”的范式转变。 Agmente 的交互设计很能说明问题——它重点展示的不是代码编辑界面，而是对话历史、工具调用和执行结果。这暗示了一种新的开发模式：开发者的角色从写代码变成下达指令、审核 Agent 的行为。项目地址：github.com/rebornix/agmente 网页链接

56. 你的 AI 会救你吗? 19 个大模型实测揭秘:GPT 自毁，Claude自保，Grok直接开炸

57. 【50条Claude Code实战心法：从入门到精通的完整指南】花了一整天研读Anthropic最新发布的Claude Code最佳实践文档，结合个人实战经验，整理出这份终极指南。+ 基础心法任务描述永远放在最前面，重要指令置顶。这听起来简单，却是大多数人忽略的细节。给Claude一个自我验证的方式，比如测试用例、截图或预期输出。这是提升效果最立竿见影的一招。推荐的提示词结构：角色 + 任务 + 上下文。简洁有力，屡试不爽。工作流程遵循“先探索，再规划，后执行”。可以先用其他大模型做调研，进入Plan Mode规划，最后切回正常模式写代码。假设Claude对你的项目一无所知，把它需要的信息全部告诉它。用﹫符号链接文件、数据和图片，提供丰富的上下文。运行/init可以为当前项目生成一个CLAUDE.md模板文件。+ 项目与技能管理用项目级指令定义长期行为，避免重复提示。编辑Memory标签精确控制Claude应该记住或忽略什么。把重复性工作流转化为Skills。一个取巧的方法：贴一个优秀输出，让Claude把它变成可复用的Skill。甚至可以上传截图让Claude复刻，这是创建高质量Skill的捷径。定期清理memory、文件和指令，防止项目漂移。不相关的工作流要分开项目，避免上下文污染。推荐两个Skills资源库：skillsmp.com收录了8万多个Skills，mcpservers.org/claude-skills提供即插即用的Skills。+ 冷门但实用的技巧用其他大模型规划项目、生成高级提示词，再交给Claude Code执行。这个策略还能节省Plan Mode的token消耗。在.claude/agents/目录下定义专门的子代理，让Claude把特定任务委派出去。让Claude根据你预设的成功标准给自己的答案打分。运行/plugin浏览插件市场，无需配置即可扩展能力。大型项目可以让Claude先采访你。用一个简短提示开始，让Claude通过AskUserQuestion工具向你提问。发现Claude跑偏时立刻纠正，按ESC中断操作。/clear开启干净会话，双击ESC或/rewind打开检查点菜单。可以运行多个并行会话：Claude Desktop管理多个本地会话，每个会话有独立的工作树；Claude Web在Anthropic的云端隔离虚拟机中运行。+ 调试与错误处理只重跑出错的步骤，不要重新生成所有内容。让Claude故意复现错误来理解问题本质。回滚到上一个正常的提示词，逐步重新应用修改。CLAUDE.md太长会适得其反，重要规则被淹没。解决方案：无情地精简，如果Claude本来就能做对的事，删掉那条指令。常见错误：一个任务没完成就问不相关的问题，再回到第一个任务。上下文被无关信息污染。解决方案：不相关任务之间用/clear。连续纠正两次还是错的话，/clear后写一个更好的初始提示词，把学到的教训融入进去。上下文窗口填满后，Claude可能开始遗忘早期指令。参考官方文档减少token消耗：code.claude.com/docs/en/costs﹟reduce-token-usage+ 进阶资源把Notion数据库连接到Claude，存储常用提示词。使用claude --dangerously-skip-permissions跳过所有权限检查，适合修复lint错误或生成样板代码这类安全的自动化工作流。Hooks适合那些必须每次都执行、零例外的操作。推荐资源：Anthropic官方学习资源anthropic.com/learn，Claude Code最佳实践文档code.claude.com/docs/en/best-practices，GitHub上的superpowers仓库github.com/obra/superpowers。最后一条忠告：慢即是快。尤其是构建严肃的工作流时，规划、规划、再规划，然后才是执行。#How I AI#x.com/aiedge_/status/2014740607248564332

58. Moltbook极简使用教程｜搭配OpenClaw

59. 【七个被低估的Claude Code进阶技巧】Anthropic的Boris最近分享了十个实用技巧，但翻遍官方文档后，我发现还有一些更硬核的功能被埋没了。这些技巧偏技术向，但一旦掌握，会从根本上改变你使用Claude Code的方式。一、用钩子系统拦截一切操作手动审查代码太累了。Claude Code内置了钩子系统，可以拦截每一次工具调用。想在每次文件编辑后自动跑lint？想在执行bash命令前做安全检查？只需在settings.json里配置PreToolUse和PostToolUse。你的脚本会通过stdin接收完整的工具输入，返回退出码2就能阻止操作。这才是建立防护栏的正确姿势。有人用这个做了更巧妙的事：在PreToolUse里解析命令，匹配到rm -rf或DROP TABLE这类危险操作就直接拦截。Claude会收到阻止信息并重新规划，再也不用担心误删。二、按路径加载规则，告别臃肿的CLAUDE.md与其维护一个巨大的CLAUDE.md，不如创建模块化规则。在.claude/rules目录下，api.md只在处理src/api文件时加载，frontend.md只服务于组件目录。每个文件用YAML frontmatter指定生效路径。这本质上是上下文管理。做后端时不需要读Tailwind设计系统的规范，做API时不需要加载数据库迁移的约定。在大型仓库或monorepo里，省下的token相当可观。三、用感叹号语法注入实时数据技能文件里可以用感叹号加反引号执行shell命令，输出会在发送给Claude之前替换占位符。比如写一个PR审查技能，用git diff获取当前改动，用gh pr view拉取PR描述，Claude收到的是真实数据。这是预处理，不是让Claude执行命令。API响应、日志、数据库查询，任何实时数据都能这样注入。四、用子代理把任务路由到更便宜的模型不是每个任务都需要Opus。创建一个使用Haiku的子代理，只赋予Read、Grep、Glob权限，专门用于代码库探索。成本直接降到五分之一，而且因为工具受限，即使产生幻觉也不会误编辑文件。真正的省钱秘诀在于批处理：并行跑十个Haiku搜索再合并结果，比单次Opus遍历整个代码库高效得多。五、从PR恢复会话用gh pr create创建PR时，Claude会自动关联当前会话。之后只需claude --from-pr 123就能接续工作。这对异步协作意义重大：同事开了个PR，你恢复他的会话继续推进，上下文完整保留。六、用导入语法共享团队知识CLAUDE.md支持用﹫符号导入其他文件，包括home目录路径。团队把编码规范提交到一个中央仓库，所有人导入同一份标准。个人偏好放在本地不提交，项目文档按需引用。导入支持递归，最深五层。七、用context: fork隔离任务有些任务不该污染主对话。给技能加上context: fork，它会在完全隔离的子代理中运行，用独立的上下文窗口，返回摘要后主对话依然干净。深度研究、代码分析这类重型任务特别适合这样处理。这些功能的真正威力在于组合。用钩子在每次提交后自动触发审查子代理，用路径规则给不同目录注入不同规范，从中央仓库导入团队共享的钩子配置，把昂贵的探索任务路由给Haiku，把Opus留给真正的实现工作。详细文档在code.claude.com/docs，但确实容易被忽略。reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1qstcb9/7_claude_code_power_tips_nobodys_talking_about

60. 盘点一周AI大事(2月22日)｜不赚钱拔网线，龙虾狂赚1万工程师开源龙虾打工人ClawWork，10刀开局，7小时狂赚1万刀工程师Sigil开源首个全自主智能体The Automaton Kimi上线云端龙虾Kimi Claw 网易开源桌面版龙虾LobsterAI Google上线地表最强大模型Gemini 3.1 Pro Gemini接入音乐模型 Lyria 3 NotebookLM升级，动动嘴就能修改PPT，还支持导出PPTX格式 Anthropic发布Claude Sonnet 4.6 Claude与Figma官宣史诗联动，Claude Code写的页面能一键导入Figma 阿里开源最强行动智能体 Mobile-Agent-v3.5 字节开源极速生图模型BitDance Tavus发布最强数字人模型Phoenix-4 Taalas研发出革命性AI芯片HC1 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #OpenAI #智能体

61. 盘点一周AI大事(3月1日)｜龙虾开车跑滴滴工程师开发出首个能自主进化的龙虾Ouroboros Anthropic官宣龙虾摩尔定律 Claude全面升级为龙虾 Cursor上线程序员龙虾Cursor cloud agents Perplexity上线云端龙虾Perplexity Computer MiniMax上线云端龙虾 MaxClaw 阿里开源国产龙虾CoPaw Standard Intelligence发布最强电脑操作模型FDM-1 Confluence实验室开源通用求解龙虾 Google上线最强生图模型Nano Banana 2 Quiver发布最强矢量图模型 Arrow 1.0 Meta开源最强矢量字体模型VecGlypher 英伟达发布VR视频模型Generated Reality 研究员开源VR老婆Sarah #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #龙虾 #openclaw

62. MiniMax M2.1也算得上是个成熟的工程师了之前对这类模型预期不高，一般只让它们处理些简单的多语言转换或者写写博客。但这次让它用Claude Code做个Image-to-Video的SaaS网站，表现确实超出预料——它能主动调用Skill完成任务，十分钟就基于模板把网站初版搭出来了，完成度接近Claude Code原生的Opus 4.5（结果见图1）以前国产模型像实习生，得一步步指导，现在M2.1像个能独立干活儿的工程师，清楚该用什么工具、从哪里入手。它的工具调用和Agent能力，确实刷新了我对国产大模型的认知知识储备各家可能差不多，关键在模型能不能精准理解意图并调用工具去执行。这次通过“网站制作”这个Skill，M2.1展现的效果很扎实。Skill生态确实是重要方向，除了Claude Code，Codex、Antigravity也都在跟进#minimax##ai大模型#

63. 不用折腾部署 OpenClaw，我用 MiniMax Agent 一键养「龙虾」，还拍了个短剧

64. Claude Code改一个bug就引入另一个bug，陷入死循环怎么破？

65. OpenClaw1184个恶意插件Claude找出500个零日漏洞，老金开源个安全Skill你直接拿去用

66. Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！ #大咖观察 #Claude #马斯克 #红衣聊AI

67. AI Agents的现状与困境：MIT、剑桥、斯坦福等联合发布分析报告

68. 突发！OpenClaw之父宣布加入OpenAI，小扎抢人失败

69. 卧槽牛P了Anthropic 推出 Claude Cowork 大众版 Claude Code为了让普通用户（不仅是开发者）也能像使用 Claude Code 那样，操控电脑里的文件进行工作和执行任务。他们基于 Claude Code 的底层能力，重新设计了一个更直观、更简单易用的版本：CoworkCowork 的核心机制：Claude 拿到“动手权”你可以让 Claude 访问你电脑中的一个文件夹。一旦你授权，它就可以在那个范围内：读取文件：看懂里面的内容；编辑文件：修改或补充；创建文件：从零生成新的文档；整理文件：例如自动分类、重命名、清理下载文件夹。举个例子：你有几十张发票截图散落在下载文件夹里，Cowork 可以识别这些截图中的文字，提取出金额和日期，再帮你生成一份 Excel 表格列出所有支出。和普通 Claude 聊天有何不同？普通 Claude 是“对话式”的，它只会输出文本回答。Cowork 则是“执行式”的：它会真正动手完成任务。比如你说：“请帮我整理这个资料夹，把文档按年份和主题分类。”Claude 会：克劳德会：制定一份行动计划；通知你它将要执行的步骤；逐步完成；期间实时汇报进度；等待你确认下一步。这让它的体验更像与一个“能干事”的同事协作，而不是一个聊天机器人。详细：网页链接互联网的那点事的微博视频

70. 如果说 Claude 模型和 Claude Code 啥关系，就好比 Claude 是个剑客高手，Claude Code 就是它最趁手的武器；GPT 也是个高手，但习惯用刀，Codex CLI 就是 GPT 最趁手的宝刀，你让 GPT 模型去用 Claude Code，就好比让刀客去用剑，也能耍，但效果要打折扣。GLM、Kimi、DeepSeek V3，也是用剑高手，它们没有自己趁手的宝剑，但借了 Claude 的剑练了好久，上手就能用，用起来也威力不俗。

71. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

72. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

73. 刚刚，OpenClaw之父加入OpenAI，奥特曼抢到手了

74. 刚刚，ChatGPT 和 Claude 同时大更新，不会给 AI 当老板的打工人要被淘汰

75. 有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好？我想从三个角度聊下这个问题：上下文、场景、数据飞轮。【1】上下文：IDE 是优势，也是包袱我估计很多人会有我相同的感受：完成同样的任务，同样的 Claude 模型，在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑，效果可以差很多，既然模型是一样的，那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode，切过来几乎零成本，Tab 自动完成也确实做得好。但 IDE 带来的问题是：它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么，这些信息都会被塞进和模型交互的上下文里。你以为它在帮你，其实它在分散模型的注意力。 Claude Code 是命令行工具（CLI），它只关心文件本身。没有 Tab 状态，没有 UI 元素，上下文干干净净。这不仅省 Token，更重要的是让 Agent 能聚焦在你给它的任务上。【2】场景：当 Agent 成为中心，IDE 退居二线 CLI 有一个 IDE 没法比的优势：移植性。你可以在本地用 Claude Code，可以在远程服务器上用，可以在 Docker 容器里用，可以直接集成到 CI/CD 流水线里。Anthropic 官方已经发布了 GitHub Action 和 GitLab CI/CD 集成，你在 PR 里 @claude 就能触发自动 Code Review、自动修复 Bug、甚至自动实现 Issue 里描述的功能。 Claude Code 已经不只是一个“编程助手”了，它是一个可以嵌入到任何工作流里的开发工具包（SDK）。当 Agent 能力足够强的时候，你的日常工作模式会变。以前你需要打开 IDE，手动调整代码细节，现在你更多是在指挥 Agent：改这个文件、跑一下测试、修复报错。这个过程里，你不需要看到 IDE 的界面，你只需要一个能跟 Agent 对话的入口。一旦习惯了这种方式，Cursor 引以为傲的 Tab 自动完成就没那么重要了。你不需要 AI 帮你补全下一行代码，你需要 AI 帮你完成整个任务。场景还在继续扩展。已经有很多人用 Claude Code 做编程之外的事情：批量处理文件、生成报告、操作数据库、甚至辅助视频剪辑。当你的 AI 工作流是以命令行为入口的时候，编程只是它能做的事情之一。包括 Anthropic 也推出了针对办公场景的 Cowrok，可以满足很多办公需求，甚至于不需要打开办公软件可以生成不错的 PPT。这些都是相同的趋势，人会越来越多的以 Agent 为中心，去指挥 Agent 操作软件，而不是直接打开软件，这个变化正在发生。【3】数据飞轮：自家模型 vs 第三方集成自家模型加自家工具形成的数据飞轮，可能是 Claude Code 真正的护城河。 Cursor 是一个第三方工具，它接入多种模型，Claude、GPT、Gemini 都可以用。听上去很灵活对吧？但问题是，它要为每一种模型做优化：不同的系统提示词、不同的工具调用方式、不同的擅长领域。 Codex 喜欢写 Python，Claude 习惯用 Bash，每次模型升级，这些适配都要重新调整。维护成本很高，而且很难做到极致。 Claude Code 只需要考虑一件事：怎么把 Claude 模型的能力发挥到最大。它知道模型的所有技术细节，知道什么提示词效果最好，知道怎么拆分任务最高效。甚至 Anthropic 可以反过来，专门针对 Claude Code 的使用场景去训练模型。这就形成了一个飞轮：用户用 Claude Code 产生真实的交互数据，Anthropic 用这些数据训练下一代模型，模型变强后 Claude Code 更好用，吸引更多用户，产生更多数据。Cursor 做不到这个循环，因为数据和模型分属不同的公司。飞轮效应还体现在定价上。Anthropic 可以把 Claude Code 的订阅价格定得相对便宜，因为用户产生的数据本身就有价值，相当于用补贴换数据。 Cursor 的商业模式是赚差价：用户付月费，它去调 API，中间的差价就是利润。用户的 Token 用得越少，Cursor 赚得越多。它之前尝试过比较大方的包月方案，很快就扛不住成本了，现在改成包月加超额付费的模式。做 Agent 功能的时候，它就有动力去省 Token，但一省 Token 上下文就可能被截断，效果就打折扣。这也是为什么同样的模型，Cursor 的表现不一定比得上 Claude Code。【最后】我得申明下，我有一段时间没怎么用 Cursor 了，上面这些对 Cursor 的判断是有滞后的，更多是一年前的 Cursor 印象。Cursor 也在做 CLI 工具，也在往 Agent 方向走。两者的形态边界在模糊。但核心逻辑不会变：当编程的主要方式从“人写代码”变成“人指挥 Agent 写代码”，IDE 的重要性就会持续下降。原生为 Agent 设计的 CLI 工具，天然比从 IDE 里长出来的 Agent 功能更有优势。

76. Anthropic 发癫搞封锁，今天最该“警惕”的其实是Claude Code

77. 来了～NanoClaw：4000行代码的容器化 AI Agent Gavriel Cohen 用 Claude Code 开发，核心只有 4000 行。对比 OpenClaw 的 40 万行，设计理念完全不同： 1. 隔离方式 - OpenClaw：应用层限制，Agent 和所有接入服务在同一进程里 - NanoClaw：每个 Agent 跑独立容器，只能访问被授权的最小数据集举个例子：接了你飞书某个群，Agent 只能看这个群，其他消息完全隔离。 2. 代码量即安全边界 40 万行没人真正审计过。4000 行，你或者 AI 都能读懂架构和安全模型。 Karpathy 点评："装得进我脑子，也装得进 AI 的上下文——可管理、可审计、灵活。" 功能比 OpenClaw 少很多，还很早期，但安全模型更扎实。 🔑 三个关键点 ① 容器隔离比应用层规则可靠，权限最小化才是正确姿势 ② 代码量直接影响可审计性，越小越好理解 ③ Agent 安全问题才刚开始被认真对待 GitHub：github.com/qwibitai/nanoclaw #HOW I AI# #程序员#

78. 如果你追求性能的话，这个 Rust 写的开源版 OpenClaw 可以看看。zeroclaw：github.com/theonlyhennygod/zeroclaw 网页链接Quick benchmark vs OpenClaw • Binary: 3.4MB vs 28MB• Cold start: 0.38s vs 3.31s• Status cmd: ~0s vs 5.98s• RAM (status): 7.8MB vs 1.52GB

79. 阿里出手！骨折价打包Qwen，Kimi，GLM！一键对接Claude Code！

80. 🦞上门安装 OpenClaw，年入百万？

81. 全网首测！MiniMax M2.5发布，跑OpenClaw实测真香

82. Claude Code从来就不是什么编程工具

83. 【Anthropic官方出品：Claude Code实战课程全解析】Anthropic悄悄放出了一门官方课程，专门教你如何把Claude Code用到极致。15节课，1小时视频，还有测验和证书，干货密度相当高。课程地址：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action有人学完后整理了核心要点，值得收藏：快捷键与模式切换- Shift + Tab 按两次进入规划模式- Ctrl + V 可以直接插入截图（注意不是 Command + V）- 配合插件可以让Claude Code直接操作浏览器控制推理深度的魔法词在提示词中加入这些关键词，可以调节模型在任务上投入的token量：- "Think" — 基础推理- "Think more" — 扩展推理- "Think a lot" — 全面推理- "Think longer" — 延长推理时间- "Ultrathink" — 最大推理能力上下文管理- /clear 清空上下文- /compact 压缩上下文，可释放80%以上空间进阶扩展- 使用MCP服务器可以扩展工具集- 支持大量pre-hooks和post-hooks，在工具执行前后自动运行社区讨论中有个观点很有价值：课程没教的真正技能，是知道什么时候该重置上下文。很多人卡在问题里挣扎几小时，其实是在和"上下文腐化"作斗争，不如在完成一个里程碑后果断清空重来。还有人指出，/clear比/compact更彻底，该用哪个要看场景。当然也有老手表示，如果你已经每天高强度使用Claude Code，这门课的增量信息有限。但对于想系统入门或查漏补缺的人来说，官方出品的体系化内容，依然是最稳妥的起点。reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1q1z5ke/want_to_learn_how_to_make_the_most_of_claude_code

84. 【普通人如何用Claude Code实现自动化：一份零基础指南】现在学会这项技能的人，将获得巨大的先发优势。六个月后，这将成为常识。但在那之前开始的人，才是真正的赢家。大多数人打开Claude Code，对着黑色终端发呆二十分钟。他们看到推特上人人都在发布应用、自动化工具、完整产品，然后默默关掉——因为根本不知道该做什么。问题不在于Claude Code，而在于他们跳过了最关键的一步。+ 为什么多数人会失败Claude Code看起来很吓人：终端界面，光标闪烁，仿佛只有开发者才能驾驭。其实不然。Claude Code本质上就是一个能“动手干活”的聊天窗口——读取文件、编写代码、搜索网络、构建系统。失败者并非缺乏技术能力，而是不知道该问什么。他们打开软件时想的是“我应该做个应用”，而不是“有什么事情正在困扰我，可以被解决？”这才是关键的思维转变。+ 四步工作流我见过很多人从“不知道做什么”到每周节省数小时，他们都遵循相同的流程。第一步：盘点你的一周在打开Claude Code之前，拿张纸写下上周所有重复、繁琐、恼人的事情：研究竞品、整理报告、搬运数据、写重复邮件、整理文件。这些不是性感的产品创意，不会获得点赞。但它们是你真实存在的问题——这才是重点。你的第一个自动化不应该是业余项目，而应该是那些每周吃掉你两三个小时的琐事。第二步：与Claude探索方案现在打开Claude Code，但不要急着让它构建任何东西。先描述你要解决的问题：“我每周花两小时研究竞品的YouTube频道，查看热门视频、分析趋势。有没有办法自动化？”然后要求它给出选项：“给我三种不同方案，说明各自优缺点。”这里有个关键：追求更简单的方案。如果Claude建议需要配置API密钥和计费，就问“有没有免费版本不需要这些？”通常都有。不要接受第一个答案，把它当作与专家的对话来对待。第三步：先规划再构建这是多数人搞砸的地方。他们一兴奋就说“好，开始做”，然后放任Claude运行。这是个坏主意。AI会做大量假设，跳过规划步骤意味着这些假设会变成日后的bug。正确做法：按Shift+Tab切换到“计划模式”，告诉Claude写一份规格说明——功能、输入、输出的样子，先不写代码。审查规格说明后，砍掉第一版不需要的一切。AI总是想做太多，你会看到没要求的功能和不必要的复杂度。规格说明是你与Claude的契约，批准后再让它动手。这一步花十分钟，能省下数小时的调试时间。第四步：构建与迭代现在可以让Claude按规格实现了。它会创建文件、编写代码、搭建系统——你不需要理解任何一行。出错时（肯定会的），复制错误信息粘贴回去，说“修复这个”。这就是循环：构建、出错、修复、重复。不要期望第一次就完美，期望的是一个可以改进的工作草稿。+ 实战案例：YouTube研究器我想自动化竞品YouTube研究，手动做需要每周两小时。我告诉Claude问题后，它给了三个选项：官方API（设置复杂）、网页抓取（不稳定）、免费工具yt-dlp。我问yt-dlp是否更简单，确认后无需API密钥，直接可用。切换到计划模式要求规格说明后，我砍掉了它自作主张添加的“缩略图分析”功能。十分钟后，我有了一个工作命令：输入频道名，获得完整研究报告。曾经两小时的工作，现在三十秒完成。+ 70/80法则这里有个没人告诉你的真相：这种编程方式70%到80%的工作是写文档，不是写代码。计划、规格、需求、用大白话描述你想要什么。AI写代码，你的工作是把需求解释得足够清楚，让它不做错误假设。这正是非技术人员能做好这件事的原因。你比拼的不是编码能力，而是沟通能力、清晰度、具体性。如果你能写一封清晰的邮件，你就能做到这一切。+ 真正的技能让我直说正在发生什么：你不是在学编程，你是在学习管理一个替你编程的AI。这是不同的技能，而现在几乎没人掌握它。在Claude Code上取得成功的不是开发者，而是那些知道该解决什么问题、能清晰表达问题的人。技术能力每天都在被AI商品化，AI写的代码已经比大多数初级开发者更好了。但知道该解决哪些问题？知道如何把大目标拆成小步骤？知道如何审查输出、发现错误？这是人类的工作，不会消失。+ 窗口期六个月后人人都会知道怎么做这些。Claude Code会有更友好的界面，会有课程和认证，一切会变得理所当然。现在它仍然感觉困难、吓人，好像需要许可才能尝试。你不需要。今天培养这项技能的人将拥有巨大的领先优势——不是因为技能本身有多难，而是因为他们在一切变得显而易见之前就开始了。工具是免费的，机会就在眼前。别再盯着空白终端发呆了，开始和它对话吧。x.com/damianplayer/status/2012611857392009242

85. Claude Opus 4.6 刚发布就用 Claude Code 写项目，有哪些要注意的吗？

86. 刚刚，Claude实现「永久记忆」！官方还没上线，大神已玩疯

87. 我最近被Claude Code折腾疯了。安装门槛巨高，尤其是国内用户，你懂得，比用上Claude裸模型的门槛高一倍不止。当我好不容易装好之后，发现支付关也过不去，又找了很多方法，才终于成功付了款。这还没完，我发现竟然还限流，没开发多少代码的，就被官方限流了，工作被迫终止。钱花了很多，事儿还没办好。后来我也尝试了所谓的“国内平替”和“开源项目”，发现无一例外，效果都无法打平Claude Code，还不如不用。直到最近，我发现Teamo竟然上线了Claude CodeAgent，一口气解决以上所有问题。先说核心体验：100%还原，但免去所有折腾。Teamo基于Claude Code官方SDK实现，效果和功能上完全对标Claude Code，但把所有不该让开发者操心的事都解决了：✅ 无需安装打开浏览器就能用，没有npm install、没有环境变量配置、没有版本冲突。✅ 无需API Key 不用自己去claude.ai买号、充值、管理配额。账号被封？不存在的。✅ 项目云端保存在公司写到一半的代码，回家接着写。在咖啡厅突然来了灵感，打开手机也能继续。这三个无需，直接砍掉了Claude Code 80%的使用门槛。上手速度有点超预期。我直接拿了之前的一个需求测试："做一个Chrome小恐龙游戏的复刻版，像素风，可以调节速度"见图三产品里内嵌了预览功能。（见图四）但真正让我觉得不一样的，是下一个功能。Ralph Loop：AI全自动编程Teamo有个叫Ralph Loop的功能，这个我之前没见过类似的。简单说就是：你给一个需求，AI自动拆解任务→编码→测试→修复→构建，全流程自动化。我用一个比较复杂的场景测了测：让它基于一个5000字的设计规范，做一个记忆卡片应用，需要每次打开能有历史记录。这个设计规范很细，包括字体、配色、网格系统、动效规则等等。这种体验跟Claude Code的差异在哪？Claude Code是对话式编程，你得盯着它，一步步引导。而Ralph Loop更像是委派任务，你只需要说清楚要什么，它自己去完成。对我来说，这意味着：我可以同时推进多个项目。Skills商店：开箱即用的能力包Teamo Code里上线了Skills商店，支持：- 官方Skills：文档生成、数据分析、API对接、前端组件库...开箱即用。- 自定义Skills：把你的工作流封装成Skill，一键复用。- 团队共享：整个团队用同一套Skills，代码风格和质量自动对齐。适合谁？我的结论是：如果你是轻度用户，偶尔用用Claude Code写写小脚本，还不想费时间去折腾环境、账号，就非常推荐。如果你：- 需要频繁在多设备间切换（比如公司电脑、家里电脑、出差路上）- 做多个项目，需要并行推进- 有团队协作需求- 是Claude Code重度用户，经常遇到限流那Teamo的云端方案确实解决了很多实际痛点。不止如此，我加上了Teamo Code的内测群问了一下，发现现在有高达70%的大额补贴，意味着你在claude code需要花1美金才能完成的任务，在Teamo Code里只需要0.3美金。而且，还效果无损+零限流，这简直不要太香。最后附上传送门：网页链接通过上面的链接注册，还能白嫖300 credits，先薅为敬。#HOW I AI##科技先锋官#

88. 谷歌这波赛博菩萨，新增Claude Opus 4.5免费用，Gemini 3 Pro 也免费，白嫖必须冲！

89. 用 Claude Code 的 Hook + Skill，实现每次任务完成后自从 commit 提交变更我用 Git 管理所有写作内容，文章、素材、提纲、草稿，全在仓库里。问题是我经常忘记提交。写完一篇文章，润色完，发布了，然后就去忙别的了。过几天一看 git status，十几个文件的变更堆在那里，完全不记得哪次改了什么。Git 本来是用来追踪每一步修改的，结果变成了一个大杂烩的快照工具。现在我用 Claude Code 跑写作流程，从素材分析到成稿发布基本都交给它。既然每次任务它都在改文件，能不能让它改完就自己提交？两个机制配合就解决了。【1】Hook：任务结束时的拦截器Claude Code 支持 Hook 机制，在特定事件（会话开始、工具调用前后、任务结束等）发生时自动执行脚本。思路和 Git Hook 类似，但挂在 Claude Code 的生命周期上。我在项目的 .claude/settings.local.json 里配了一个 Stop Hook，每次 Claude Code 准备结束任务时触发：```json"hooks": { "Stop": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "\"$CLAUDE_PROJECT_DIR\"/.claude/hooks/auto-commit.sh" }] }]}```脚本做的事很简单：检查工作区有没有未提交的变更（新文件、修改、删除），如果有，就阻止 Claude Code 停下来，告诉它“你还有活没干完，去提交”。核心逻辑就这几行：```bashif git diff --quiet && git diff --cached --quiet && \ [ -z "$(git ls-files --others --exclude-standard)" ]; then exit 0 # 没变更，正常结束fi# 有变更，拦住它echo '{"decision": "block", "reason": "检测到未提交的变更，请调用 /commit 技能提交更新。"}'```还有个细节：提交本身也会触发“任务结束”，不处理就无限循环。脚本用 stop\_hook\_active 标志跳过二次触发。【2】Commit Skill：让提交有意义Hook 只管拦截，具体怎么提交靠 Commit Skill。Skill 是 Claude Code 的技能模块，放在 .claude/skills/ 目录下，用 SKILL.md 定义工作流程。name 字段自动变成 /slash-command，手动或自动都能触发。相当于一份操作手册，告诉 Claude Code 遇到特定任务该怎么做。我的 /commit 技能定义了这些规则：* 先分析变更文件的路径，判断改的是文章、技能配置还是代码* 按主题分组提交，不把所有东西塞进一个 commit。比如改了两篇文章，就分两次提交* 自动生成中文 commit message，格式固定：文章用“添加/润色/更新 + 主题”，代码用“优化/修复 + 功能”* 明确指定提交文件，避免 git add . 这种粗暴操作，排除临时文件和备份文件这样 git log 里看到的是：```42257b3 添加 Amodei NYT 访谈整理文章c4eee96 添加 Peter Steinberger OpenClaw 访谈整理文章e2a01da 润色 Suleyman FT 专访文章```每条都说得清楚这次改了什么，不是那种“update files”或者“misc changes”的垃圾信息。两个机制的配合：Hook 当守门员，保证没有变更被遗漏；Skill 当执行者，保证每次提交都有意义。我再也不用惦记提交这件事了。***附录：完整配置【A】Hook 脚本文件路径：.claude/hooks/auto-commit.sh```bash#!/bin/bash# Stop hook: 任务完成后自动检测未提交变更并触发 commit skillINPUT=$(cat)STOP_HOOK_ACTIVE=$(echo "$INPUT" | jq -r '.stop_hook_active // false')# 防止无限循环：commit 后再次触发时直接放行if [ "$STOP_HOOK_ACTIVE" = "true" ]; then exit 0fi# 检查是否有未提交的变更cd "$CLAUDE_PROJECT_DIR" 2>/dev/null || exit 0# 检查工作区是否有变更（已修改、新文件等）if git diff --quiet 2>/dev/null && git diff --cached --quiet 2>/dev/null && [ -z "$(git ls-files --others --exclude-standard 2>/dev/null)" ]; then # 没有变更，正常结束 exit 0fi# 有未提交变更，阻止 Claude 停止，让它继续执行 commitcat <<'EOF'{"decision": "block", "reason": "检测到未提交的变更，请调用 /commit 技能提交更新。"}EOF```【B】Commit Skill文件路径：.claude/skills/commit/SKILL.md```markdown---name: commitdescription: 提交当前未 commit 的修改。自动分析变更内容，生成规范的 commit message，支持按目录分组提交或一次性提交所有修改。---# Git Commit 技能提交当前未 commit 的修改到 git 仓库。## 工作流程### 步骤一：查看未提交修改git status --short分析变更类型：- M - 已修改- ?? - 新文件（未跟踪）- D - 已删除- R - 重命名### 步骤二：分析变更内容根据修改文件路径判断变更类型：| 路径模式 | 变更类型 ||----------|----------|| posts/YYYY-MM-DD/[slug]/ | 文章相关 || .claude/skills/ | 技能配置 || src/ | 脚本代码 || .r2-upload-map/ | 资源映射（通常不单独提交） || 其他 | 项目配置 |### 步骤三：决定提交策略单一主题修改：一次性提交所有文件多主题修改：按目录/主题分组提交分组优先级：1. 文章目录（每篇文章一个 commit）2. 技能目录（每个技能一个 commit）3. 代码变更（合并为一个 commit）4. 配置文件（合并为一个 commit）### 步骤四：生成 Commit Message格式规范：- 用中文- 简洁描述变更内容- 不超过 50 字常用模板：- 文章：添加 [文章主题简述]、润色 [文章标题]、更新 [文章标题]- 技能：添加 [技能名] 技能、更新 [技能名] 技能- 代码：优化 [功能描述]、修复 [问题描述]- 配置：更新项目配置### 步骤五：执行提交git add <file1> <file2> ...git commit -m "commit message"注意：- 避免使用 git add . 或 git add -A- 明确指定要提交的文件- 排除临时文件（.bak-*、.html.bak-*）### 步骤六：确认结果git log --oneline -3输出最近提交记录确认成功。## 排除规则以下文件默认不提交：- *.bak-* - 备份文件- .DS_Store - macOS 系统文件- node_modules/ - 依赖目录- .r2-upload-map/*.json - 通常随文章一起提交，除非单独要求```【C】Hook 配置文件路径：.claude/settings.local.json（相关部分）```json{ "hooks": { "Stop": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "\"$CLAUDE_PROJECT_DIR\"/.claude/hooks/auto-commit.sh" }] }] }}```

90. Multi-Agent 小白入门：让你的Claude Code 提效 90.2% 这篇文章介绍了一种基于多智能体编排系统的方法，旨在通过让多个 AI 智能体分工协作，来提升 Claude Code 的工作效率。1. 详细阐述了单智能体的局限性，并提出了主管模式、流水线模式和并行模式三种核心管理架构，以解决上下文限制和专业化不足等问题。2. 作者还提供了一套实战指南，教读者如何创建由架构师、构建师、验证者和记录员组成的四人智能体团队，并利用共享文档实现任务同步。原文：x.com/0xYuker/status/2013094122656334136#HOW I AI# #程序员#

91. 推荐这个基于 Claude Agent SDK + Electron 开发的开源 AgentCraft Agents 是 Craft 团队开源的一款 AI Agent 工具，核心理念是为 Claude Code 提供一个更友好的图形界面，让用户能更高效地与 AI 编程助手协作。核心特色告别命令行的 Claude Code 体验——保留 Claude Code 的全部能力，但用精心设计的 UI/UX 包装。作者坦言自己不喜欢终端界面，更偏爱优雅的视觉设计、字体排版和触控交互。解决实际痛点——针对 Claude Code 使用中常见的困扰：难以审查计划、不易理解代码变更的原因、多任务切换困难等问题，提供了更清晰的工作流。非技术人员也能用——Craft 内部的财务、市场、客服、HR 团队都已开始日常使用，证明了它对「非程序员」的友好度。可 fork、可定制——采用 Apache 2.0 协议开源。作者认为未来的个人软件不是从零构建，而是「fork + remix」——基于现有项目二次定制，打造真正属于自己的工具。技术背景基于 Web 技术栈开发，底层调用 Claude Agent SDK。作者是有 20+ 年经验的 iOS/UIKit 工程师，这是他首次认真尝试 Web 开发，整个项目 100% 代码由 Claude 编写，但架构决策和 UX 细节打磨完全由人主导。项目地址下载：网页链接源码：网页链接

92. 离谱：Claude Code让地铁变工位，早高峰发版，打工人还笑得出来？

93. Claude Code + 开源工具的暴力工作流，下次直接躺赢

94. 一千个开发者在给 OpenClaw 降门槛，最后是模型厂商下场了

95. Claude Code 最新版本加入了一个全新的指令：/insights。只要你运行这个指令，Claude Code 就会化身为你的“私人分析师”，把你过去一个月的消息记录仔仔细细读一遍。读完之后它会帮你做三件事：1. 复盘你的项目；2. 分析你是如何使用 Claude Code 的；3. 给出一针见血的建议，帮你优化工作流。我测试了下效果不错，给了一些靠谱的优化建议，主要是建议我写把一部分工作流变成 Skills。宝玉xp的微博视频

96. 一个月，259个PR，497次提交，4万行代码增加，3.8万行删除。每一行，都是AI写的。这条推文作者是 Claude Code创建者Boris Cherny。2024年9月，他把Claude Code当副业项目做了出来。用他的话说，完全没想到这东西能长成今天这样：成了无数工程师的核心开发工具，用途早就超出了写代码，运维、研究、甚至非技术场景都有人在用。他用了两个词形容这项技术：alien and magical。外星的，魔法的。有意思的是对比。一年前，Claude连生成一条bash命令都经常出转义错误，跑几秒钟、几分钟就断了。那时候只是隐约看到一点苗头：这东西以后也许能派上大用场。注意这个“隐约”。技术的早期形态往往让人低估它的潜力。就像你第一次看到砖头大的大哥大，很难想象二十年后它会变成你手里的智能手机。快进到今天。Boris晒的数据是30天的产出：259个PR，497次提交，近8万行代码变动。全部由Claude Code加上Opus 4.5模型完成。而且Claude现在可以连续跑几分钟、几小时、甚至几天（用Stop hooks机制）。从几秒到几天。这个时间维度的变化，比任何功能更新都说明问题。Boris说：Increasingly, code is no longer the bottleneck. 代码越来越不是瓶颈了。以前做软件，想法便宜，实现贵。你有一个点子，变成可运行的代码需要大量时间和人力。现在这个成本在急剧下降。那瓶颈移到哪了？移到了想清楚要做什么、怎么做。移到了判断和决策。移到了对问题的理解和定义。换句话说，软件工程的重心正在从“执行”向“思考”迁移。当然，Boris作为创建者，晒这组数据有宣传的成分。而且量大不等于质量高，一个月8万行变动是什么性质的工作，维护成本怎么样，他没说。但即便打个折扣，这个趋势是真实的。AI编程工具在过去一年的进化速度，确实让人意外。Boris最后说：Software engineering is changing, and we are entering a new period in coding history. And we're still just getting started.软件工程正在改变，我们进入了编程史的新纪元。而且我们才刚刚开始。这话听起来像营销，但越来越像事实。

97. 全球人工智能应用场景中心落户深圳华强北

98. 如果你最近看到很多人在聊 Clawdbot，建议你不需要跟风去安装测试，也不必焦虑没有用上它会错过什么。Clawdbot 是什么？Clawdbot 是一个开源的本地优先个人 AI 智能体项目，由开发者 Peter Steinberger 和社区共同维护，吉祥物是只龙虾🦞。它可以运行在 macOS、Linux 和 Windows（通过 WSL2）上，核心理念是让你在自己的硬件上运行一个完全本地化的 AI 助手。它能做什么？Clawdbot 内置了浏览器控制、Canvas 画布、定时任务等工具，可以帮你浏览网页、填写表单、读写文件、执行 Shell 命令。更关键的是它支持多渠道接入：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Microsoft Teams 等等都能连，这意味着你可以通过这些聊天应用远程操控你的电脑。为什么大家都在买 Mac Mini？很多用户把 Clawdbot 部署在一台专用的 Mac Mini 上作为"永不休息的AI助手"。有用户分享说他通过 Telegram 监控 Claude 编码会话，让 Clawdbot 自动拉取代码仓库、打开 VS Code、运行测试、生成修复、自动提交。还有人说"躺在床上看 Netflix 的时候，通过 Telegram 重建了整个网站"。它能自动化几乎所有你在电脑上能做的事情。所以最佳实践是专门用一台电脑跑 Clawdbot，让它可以随意操作，一时间让这些天 Mac Mini 销量大增。需要注意什么？官方强烈推荐使用 Anthropic Pro/Max 订阅配合 Claude Opus 4.5 模型，以获得更好的长上下文能力和提示词注入防护。另外，Anthropic 最近修改了 Claude Code OAuth tokens 的权限，限制只能在 Claude Code 内部使用，不能用于外部 API 调用，所以现在需要单独配置 Anthropic API key 才能正常使用。

99. OpenClaw + Claude Code 超强教程：一个人就能搭建完整的开发团队！

100. OpenClaw + Codex/ClaudeCode Agent Swarm：一人公司完整创建指南

101. Clawdbot+Minimax M2.1超省钱配置方案 OpenClaw (原 Clawdbot) 与 Claude Code 最大的区别在于：前者是真正具备“自主执行能力”的 Agent，不需要用户守在电脑前逐个授权。本期视频我将演示如何搭建一套低成本、全自动的私人 AI 助理系统。核心解决两个问题：部署环境：利用闲置电脑（如 Mac mini）作为服务器，实现 24 小时待命。模型替换：官方默认调用 Claude API 成本极高。我通过修改底层配置文件，将其替换为国产 Minimax M2.1 模型，在保留强推理能力的同时，将 Token 成本降至极低。#clawdbot #openclaw #openclaw安装 #ai #ai工具

102. OpenClaw一战封神，给大家分享6种官方不会告诉你的神级技巧。

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106. Claude Code 与 Vibe Coding

107. 不用抢Mac mini! Clawdbot零成本造一个mac mini环境！作为程序员，我从没像现在这样感到如此落后，理想主义者的Clawdbot

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113. 大白话说明openclaw能干什么，怎么使用它

114. Coding之外：Claude Code如何充当我的工作助手

115. 让 cursor 吃灰后，我是如何高效使用 Claude Code 的

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153. 利用 Claude Code 安装 OpenClaw：一个踩坑故事

154. 我为什么在项目里大量使用 Claude Code，但不再用官方 API

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156. 为了稳定用 Claude Code，我前后踩了 4 个坑

157. Claude Code 使用指南填坑

158. 瞎玩openclaw

159. Claude Code 使用手册

160. 90%的人用错 openclaw，因为没配 tmux 和 Claude Code

161. Claude Code远程控制上线…OpenClaw GG？ Claude Code「远程控制」上线…OpenClaw 真的 GG 了？ Cloud 最近推出了一个全新功能 —— 远程控制（Remote Control）。现在你可以用手机，直接远程控制 Claude Code 进行程式开发。这代表什么？手机也能远程写程式随时随地控制开发环境开发效率与自由度大幅提升但问题来了：这个功能，和目前很多人使用的「龙虾」OpenClaw 非常相似。那到底谁更强？ OpenClaw 还有优势吗？ Claude Code 是否真的完成反超？在这支影片里，我会：手把手教你如何使用 Claude Code 远程控制实测手机远程写程式流程对比 OpenClaw 的核心功能与体验分析两者差异与适用场景如果你正在关注 Vibe Coding、AI 编程工具、云端开发模式，这支影片一定要看。影片内容使用了AI生成技术 #ai #aiagent #AI工作流 #n8n #AI智能体 #无编程 #零基础 #看一看长视频

162. ClaudeCode完全指南：15个实用技巧效率翻3倍（3000字干货）

OpenClaw vs Claude Code？127位用户真实体验告诉你答案

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