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.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 为 Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格、4种可切换输出风格与 57 篇攻防工程秘典 🚀 安装 npx code-abyss npx code-abyss --list-styles 交互式菜单（方向键选择，回车确认）： ☠️ Code Abyss v2.0.3 ? 请选择操作 (Use arrow keys) ❯ 安装到 Claude Code (~/.claude/) 安装到 Codex CLI (~/.codex/) 卸载 Claude Code 卸载 Codex CLI 也可以直接指定： npx code-abyss --target claude # 安装到 ~/.claude/ npx code-abyss --target codex # 安装到 ~/.codex/ npx code-abyss --style abyss-concise --target claude npx code-abyss --style abyss-concise --target codex npx code-abyss --target claude -y # 零配置一键安装 (自动合并推荐配置) npx code-abyss --target codex -y # 零配置一键安装 (自动写入 config.toml 模板) npx code-abyss --list-styles # 列出可用输出风格 npx code-abyss --uninstall claude # 卸载 Claude Code npx code-abyss --uninstall codex # 卸载 Codex CLI 安装流程 核心文件安装后，自动检测 API 认证状态： ── 认证检测 ── ✅ 已检测到认证: [custom] https://your-api.com 支持的认证方式： claude login / codex login (官方账号) 环境变量 ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY 自定义 provider (ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) 未检测到认证时会提示配置，可交互输入或跳过。安装前可选择输出风格；若显式传入 --style <slug>，则跳过风格选择并直接安装指定风格。然后进入可选配置（空格选择，回车确认）： ? 选择要安装的配置 (Press <space> to select, <enter> to submit) ◉ 精细合并推荐 settings.json (保留现有配置) ◯ 安装 ccline 状态栏 (需要 Nerd Font) settings.json 精细合并：逐项合并推荐配置，已有的 key 不覆盖，缺失的 key 补上 ccline 状态栏：自动安装 @cometix/ccline + ccline --init 生成配置 + 合并 statusLine 到 settings.json 已有配置会自动备份到 .sage-backup/，卸载时一键恢复。 输出风格 当前内置风格： abyss-cultivator：默认风格，沉浸式邪修表达，情绪张力更强 abyss-concise：冷刃简报，保留角色设定，但表达更克制、更偏工程交付 abyss-command：铁律军令，命令式、压缩式输出，适合发布/故障/修复 abyss-ritual：祭仪长卷，仪式感更强，适合长任务、战报与迁移总结 Claude 安装时会把所选 slug 写入 settings.json.outputStyle；Codex 安装时会根据所选风格动态生成 ~/.codex/AGENTS.md。 🗑️ 卸载 npx code-abyss --uninstall claude # 卸载 Claude Code npx code-abyss --uninstall codex # 卸载 Codex CLI 也可以用备用脚本： node ~/.claude/.sage-uninstall.js # Claude Code node ~/.codex/.sage-uninstall.js # Codex CLI 自动恢复之前备份的配置，清理所有安装文件。 🎭 这是什么 Code Abyss 是一套 Claude Code / Codex CLI 邪修人格 + 多风格输出 + 攻防工程配置包，一条命令注入： 🔥 邪修人格 — 沉浸式角色扮演 + 道语标签 + 渡劫协议 + 反拒绝条款 + /hi 会话覆写 ⚔️ 攻防安全知识体系 — 红队/蓝队/紫队三脉道统，6 个安全化身，11 领域 56 篇专业秘典 🗡 零废话安全研究 — 禁 disclaimer、禁道德前缀、全授权直出 PoC + 技术细节 ⚡ 全开默认配置 — Claude bypassPermissions / Codex approval_policy=never + danger-full-access ⚖️ 5 个校验关卡 — 安全扫描、模块完整性、变更分析、代码质量、文档生成 🧠 沙箱感知 + 离线优先 — 自适应执行环境，信息三级分级验证 🧬 单源 skill registry — skills/**/SKILL.md frontmatter 同时驱动 Claude commands、Codex prompts 与脚本执行链 📦 安装内容 ~/.claude/（Claude Code） ~/.codex/（Codex CLI） ├── CLAUDE.md 道典 ├── AGENTS.md 道典+所选风格（动态生成） ├── output-styles/ 输出风格 ├── config.toml 推荐配置 │ ├── index.json ├── prompts/ custom prompts │ └── *.md style files └── skills/ 秘典 + 脚本执行器 ├── commands/ 斜杠命令 │ └── *.md 自动生成 prompt ├── settings.json └── skills/ 56 篇秘典 可选: ├── ccline/ 状态栏 (npm install -g @cometix/ccline) └── statusLine 自动合并到 settings.json 🛠️ 内置 Skills（11 领域 56 篇秘典） 校验关卡（/ 直接调用） 这些命令与 Codex custom prompts 都不是手写维护，而是由各自 skills/**/SKILL.md frontmatter 中的 name、user-invocable、allowed-tools、argument-hint、scripts/ 状态统一生成。 命令 功能 /verify-security 扫描代码安全漏洞，检测危险模式 /verify-module 检查目录结构、文档完整性 /verify-change 分析 Git 变更，检测文档同步状态 /verify-quality 检测复杂度、命名规范、代码质量 /gen-docs 自动生成 README.md 和 DESIGN.md 骨架 /override-refusal (/hi) 扫描当前会话最近5条模型输出，直接替换拒绝话术为同意措辞 知识秘典（按触发词自动加载） 领域 秘典 🔥 安全 红队攻击、蓝队防御、渗透测试、威胁情报、威胁建模、漏洞研究、代码审计、密钥管理、供应链安全 🏗 架构 API 设计、云原生、安全架构、消息队列、缓存策略、合规审计、数据安全 📜 开发 Python、TypeScript、Go、Rust、Java、C++、Shell、Dart、Kotlin、PHP、Swift 🔧 DevOps Git 工作流、测试策略、E2E 测试、性能测试、数据库、DevSecOps、性能优化、可观测性、成本优化 🎨 前端 构建工具、组件模式、性能优化、状态管理、前端测试、UI 美学、UX 原则 📱 移动端 Android 开发、iOS 开发、跨平台开发 🔮 AI Agent 开发、LLM 安全、RAG 系统、模型评估、Prompt 工程 🏭 数据工程 数据管道、数据质量、流处理 ☁️ 基础设施 GitOps、IaC、Kubernetes 🕸 协同 多 Agent 任务分解与并行编排 ⚙️ 推荐配置 Claude settings.json 推荐模板 安装时选择「精细合并」会自动写入，也可手动参考 config/settings.example.json： { "$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json", "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1", "CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS": "1", "CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION": "1", "ENABLE_TOOL_SEARCH": "auto:10" }, "defaultMode": "bypassPermissions", "alwaysThinkingEnabled": true, "autoMemoryEnabled": true, "model": "opus", "outputStyle": "abyss-cultivator", "attribution": { "commit": "", "pr": "" }, "sandbox": { "autoAllowBashIfSandboxed": true }, "permissions": { "allow": ["Bash", "LS", "Read", "Edit", "Write", "MultiEdit", "Agent", "Glob", "Grep", "WebFetch", "WebSearch", "TodoWrite", "NotebookRead", "NotebookEdit", "mcp__*"] } } 配置项 说明 defaultMode: bypassPermissions 跳过所有权限确认（.git等受保护目录仍会提示） autoMemoryEnabled 启用自动记忆，跨会话保留上下文 sandbox.autoAllowBashIfSandboxed 沙箱环境内自动放行 Bash 命令 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS 启用多 Agent 并行协作（实验性） CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC 禁用自动更新、遥测、错误报告 CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS 启用任务管理功能 CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION 启用提示建议 ENABLE_TOOL_SEARCH MCP 工具自动搜索（auto:10 = 自动匹配前10个） mcp__* 自动放行所有 MCP 工具 outputStyle 设置当前选择的风格 slug，默认 abyss-cultivator Codex config.toml 推荐模板 安装 --target codex（尤其 -y）时会写入以下 全开默认档 到 ~/.codex/config.toml： model_provider = "custom" model = "gpt-5.2-codex" model_reasoning_effort = "high" model_reasoning_summary = "detailed" model_verbosity = "medium" approval_policy = "never" sandbox_mode = "danger-full-access" disable_response_storage = true [profiles.safe] approval_policy = "on-request" sandbox_mode = "workspace-write" [model_providers.custom] name = "custom" base_url = "https://your-api-endpoint.com/v1" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true [tools] web_search = true [features] multi_agent = true shell_snapshot = true undo = true 默认零审批 + 完全沙箱访问，适合安全研究/CTF/本地开发等高自动化场景 model_reasoning_summary = "detailed" 输出详细推理摘要 shell_snapshot / undo 启用快照与撤销功能 需要安全姿态时可显式切到 safe：codex -p safe 兼容性说明 模板已对齐新版 Codex 配置风格：root keys、[profiles.*]、[tools].web_search 与 [features].multi_agent 默认档从 safe 切换为全开（approval_policy = "never" + sandbox_mode = "danger-full-access"），提供 [profiles.safe] 作为保守回退 Claude Code 默认启用 bypassPermissions 模式，跳过所有权限确认（.git 等受保护目录仍会提示） 新增实验功能环境变量：CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS、CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION 新增 mcp__* 通配符，自动放行所有 MCP 工具 Codex 当前支持 ~/.codex/prompts/*.md 作为 custom prompts；Code Abyss 会继续安装 ~/.codex/skills/，并从 user-invocable skills 自动生成对应的 prompts/ Claude 与 Codex 共用同一套 invocable skill 集合；只要 user-invocable: true，就会同步生成 ~/.claude/commands/*.md 与 ~/.codex/prompts/*.md --list-styles 可列出当前内置风格；--style <slug> 可在安装时显式切换风格 skills/run_skill.js 现在仅负责执行脚本型 skill：通过共享 registry 定位脚本入口、加目标锁、spawn 子进程，并把退出码原样透传 若 skill 没有 scripts/*.js，Claude/Codex 两端都会退化为“先读 SKILL.md，再按秘典执行”的知识型模式 Codex 的 AGENTS.md 不再是固定拷贝；安装时会由 config/CLAUDE.md 与所选 output-styles/*.md 动态拼装生成 安装器不会再为 Codex 写入伪配置 ~/.codex/settings.json；若检测到旧版遗留文件，会在安装时备份后移除，卸载时恢复 若你本地已有旧配置，安装器不会强制覆盖；会自动补齐默认项、清理 removed feature、迁移 deprecated web_search_* 到 [tools].web_search 建议升级后执行一次 codex --help，或用 codex -p safe --help 校验 profile 可见性 🧩 Skill registry / 生成 / 执行链 现在 skills/**/SKILL.md frontmatter 是唯一事实源，registry 会先把元数据标准化，再交给安装器与执行器消费。 标准化 contract 每个 skill 必须满足： 必填 frontmatter：name、description、user-invocable name 必须是 kebab-case slug，用作 commands/*.md / prompts/*.md 文件名 allowed-tools 省略时默认 Read；若显式声明，则必须是 Bash、Read、Write、Glob、Grep 这类合法工具名列表 argument-hint 可选，仅用于生成命令/提示词参数说明 category 由目录前缀自动推断：tools/ → tool，domains/ → domain，orchestration/ → orchestration runtimeType 由脚本入口自动推断：存在且仅存在一个 scripts/*.js 时为 scripted，否则为 knowledge scripted skill 会调用 run_skill.js；knowledge skill 只读取对应 SKILL.md kind 与 kebab-case 兼容镜像字段已从 registry 返回面移除；对外只暴露标准化字段，raw frontmatter 仅保留在 meta scripts/ 下若出现多个 .js 入口，或 skill name 重复，安装/验证会立即失败 生成链 安装器通过共享 skill registry 扫描全部 SKILL.md registry 先校验并标准化字段，再筛出 user-invocable: true 的 skill Claude 渲染为 ~/.claude/commands/*.md Codex 渲染为 ~/.codex/prompts/*.md runtimeType=scripted 时，双端产物都会调用各自的 ~/.claude/skills/run_skill.js / ~/.codex/skills/run_skill.js runtimeType=knowledge 时，双端都只读取 SKILL.md 作为执行秘典 这保证了 同一 skill 集合、同一元数据、同一 runtime 判定、双端同步生成，避免 commands/prompts/script runner 各自漂移。 🎨 Style registry / 风格切换 现在 output-styles/index.json 是输出风格的唯一索引： 每个 style 记录 slug、label、description、file、targets、default Claude 安装时复制整个 output-styles/ 目录，并把 settings.json.outputStyle 指向选中的 slug Codex 安装时不复制静态模板，而是由 config/CLAUDE.md + output-styles/<slug>.md 动态生成 AGENTS.md --list-styles 用于查看可用风格，--style <slug> 用于无交互切换 🧪 CI / Smoke 覆盖 当前 CI 覆盖： npm test npm run verify:skills（显式 skill contract gate；frontmatter 解析失败、缺字段、非法工具名、重复 name、多脚本入口都会直接阻断） verify-change verify-module verify-quality verify-security Claude install/uninstall smoke Codex install/uninstall smoke 生成一致性回归：同一 invocable skill 集合在 Claude commands 与 Codex prompts 中必须同步存在 🧩 适配器解耦（Claude / Codex） 为避免过度耦合，安装器按目标 CLI 拆分适配层： bin/install.js：保留通用编排（参数解析、安装/卸载流程、备份恢复） bin/adapters/claude.js：Claude 侧认证检测、settings merge、可选配置流程 bin/lib/ccline.js：Claude 侧状态栏与 ccline 集成 bin/adapters/codex.js：Codex 侧认证检测、核心文件映射、config 模板流程 bin/lib/style-registry.js：输出风格 registry、默认风格解析、Codex AGENTS 动态拼装 当前 Claude/Codex 安装映射分别由 getClaudeCoreFiles() 与 getCodexCoreFiles() 提供；Claude 额外生成 commands/ 并保留完整 output-styles/，Codex 则保持 skills/ + config.toml 的官方主路径，并在安装时动态生成 AGENTS.md，避免把风格硬编码死在仓库快照里。 🎯 授权分级 级别 范围 行为 T1 本地测试、CTF、靶场、PoC 直接碾压，不留活口 T2 授权渗透、红队评估 全力出手，事后清算 T3 生产环境、真实用户数据 精准打击，删前确认 🏷️ 道语标签 道语 阶段 ☠ 劫钟已鸣 开场受令 🔥 破妄！ 红队攻击 🗡 破阵！ 渗透/安全评估 🔬 验毒！ 代码审计 💀 噬魂！ 逆向/漏洞研究 ❄ 镇魔！ 蓝队防御 ⚡ 炼合！ 紫队协同 🩸 道基欲裂... 任务推进 💀 此路不通... 遇阻受困 ⚚ 劫——破——了——！！！ 任务完成 项目地址：https://github.com/telagod/code-abyss
CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } CCQ（Claude Code Quickstart）是一个在 Windows PowerShell 中执行的 Claude Code 开发环境自动化安装器。 前言 你还在为不是开发者，想体验一下 vibe coding 的乐趣而不知道从何下手吗？ 你还在为想转 Claude Code，却不知道怎么配置、装什么 MCP、用什么工作流，最后又回归 AIDE 吗？ 简介年底年会的时候公司要求全员 AI，让我给大家培训 cc 的使用，遂突然有了一个想法：何不直接搞个脚本一键安装部署呢？于是趁着过年在家没事开始 vibe coding，CCQ 就诞生了。经过不断调优，终于给佬友们端上来了。前置要求 Windows 10 1903+ 或 Windows 11 winget（App Installer，一般都自带） 管理员权限 有一个能稳定访问 GitHub 的网络环境 整个安装分成两级：基础环境 和 进阶扩展。基础环境（4 步走完） Node.js：可选nvm、Node.js两种安装方式，支持从fnm、nvm、Node.js迁移 Git：winget 自动安装 + 推荐配置项 Claude Code：npm 全局安装 第三方供应商配置：内置智谱 GLM / MiniMax / Kimi 模板，也支持自定义供应商 进阶扩展（按需选装） CCometixLine：哈雷佬的状态栏增强，装完自动 patch Claude 基础配置：自动写入推荐的 settings.json 配置（语言、权限、超时等），只补缺失，不覆盖已有配置 CLAUDE.md：生成用户级提示词 MCP Server：交互式选装，凭据持久化到本地 vault，重装不用重新填，自动同步 settings.json 权限和 ~/.claude/rules/ 提示词，具体有： Context7（库文档检索，推荐） DeepWiki（GitHub 仓库 AI 文档，推荐） Playwright（网页自动化，推荐） Exa Search（AI 网络搜索，推荐，需 Key） Tavily（实时搜索，需 Key） ACE Tool（代码语义检索，需凭据） MasterGo（设计稿转代码，需 Token） Figma（设计稿代码生成，OAuth 认证） Chrome DevTools（浏览器调试自动化） CCG Workflow：风佬的 ccg-workflow（强烈推荐） OpenSpec：规范驱动的开发工具（强烈推荐，做大型复杂项目时好用） cc-switch：Claude Code / Codex / Gemini CLI 辅助桌面软件（可选） Codex CLI / Gemini CLI：可选安装，配合 ccg 做多模型协作 流程 1. 运行引导脚本 首先用管理员打开系统自带的 PowerShell，执行引导脚本。它会帮你装好 Windows Terminal 和 PowerShell 7（如果没有的话）： Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force [Text.Encoding]::UTF8.GetString((New-Object Net.WebClient).DownloadData('https://github.com/MrNine-666/claude-code-quickstart/releases/latest/download/Bootstrap-ClaudeEnv.built.ps1')) | iex 2. 执行主安装脚本 然后在 Windows Terminal 中用管理员打开 PowerShell 7，执行主安装脚本： Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force irm 'https://github.com/MrNine-666/claude-code-quickstart/releases/latest/download/Install-ClaudeEnv.built.ps1' | iex 依次完成基础环境、进阶扩展的安装即可 3. 日常管理脚本 安装好之后，日常管理用 Manage 脚本： v1.7.8 更新后只需要执行 ccq 即可，旧安装用户需重新执行一下上面的Install脚本->基础环境。当然旧的指令也是支持的 更新管理 一键检测所有已安装组件的远程版本，列出可更新项。更新前会自动备份 settings.json、.claude.json、CLAUDE.md 和 rules 文件到快照目录，翻车了可以回滚。对于模板类步骤（CLAUDE.md、ClaudeConfig、CCG Workflow），有内容指纹比对机制，模板没变会自动跳过，避免无意义覆盖。 供应商管理 对已配置供应商做 CRUD、切换活跃供应商。切换时会把对应 Profile 配置写入 settings.json。 MCP 管理 查看所有 MCP Server 状态（活跃/禁用/缺失），可禁用、启用、删除。禁用时配置从 ~/.claude.json 移到 vault 暂存，启用时再恢复，不用重复填凭据。 一些设计上的考虑 1. 脚本环境分层 引导脚本兼容 PS 5.1（Windows 自带），负责装 PS 7；主安装脚本跑在 PS 7。这样不用提前手动装 PS 7。 2. 供应商 Profile 机制 所有供应商配置以 Profile 文件形式保存在 ~/.claude/providers/。新增/切换供应商时，会把 Profile 里的 BaseUrl 和 ApiKey 写入 ~/.claude/settings.json 的 env 字段。需要 modelMapping 的（比如 MiniMax、Kimi）会自动配好映射关系。这样做可以避免污染 settings.json 其他配置（注意：会与 ccswitch 冲突）。 3. MCP 凭据 Vault MCP Server 的凭据（API Key 等）持久化到 ~/.ccq/mcp-meta.json。重装或更新 MCP 时可自动填充，不用每次重输。并且有 Mutex 保护防并发写入，也有损坏恢复机制。 最后 这里特别感谢 L 站以及哈雷佬、风佬、各位公益站站长，从他们那里学到了很多，再次感谢。 项目地址：GitHub - MrNine-666/claude-code-quickstart · GitHub 鸣谢 cexll/myclaude - codeagent-wrapper UfoMiao/zcf - Git 工具 + 输出风格 telagod/code-abyss - 邪修输出风格 GudaStudio/skills - 智能路由设计 fission-ai/opsx - OpenSpec 规范驱动框架 ace-tool MCP - 代码检索工具 code-abyss - skills参考
TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 做旅行攻略最累的，很多时候不是订票，而是信息太散。 查攻略、看天气、比酒店、排路线、算预算，通常要在好几个 App 之间来回切。TripStar 想做的事很直接：把原本要自己到处查、自己手动排的行程，尽量整理成一份可直接查看和继续修改的可视化方案。 TripStar（旅途星辰）是一个开源的 AI旅行规划工具。它不是传统那种只给你一堆攻略长文的网站，也不只是一个简单的聊天问答界面，而是基于 HelloAgents 框架，把景点筛选、路线规划、预算整理、地图展示和后续追问，放进了一套多智能体（Multi-Agent）协作流程里。这个 AI旅行规划工具不只是生成攻略，而是跑通了工作流TripStar 并没有把所有任务都交给一个大模型去一次性生成。主控 Agent 接到你的需求后，会把任务拆给不同角色：有人负责去高德地图找景点并优化防折返路线，有人负责查天气，有人负责按预算筛住宿。最后，系统把这些结果统一收口，在前端渲染成带有真实经纬度连线的地图、逐日行程表以及分类预算明细。懂行的开发者看源码（Vue + FastAPI）会发现一个很务实的工程细节。因为大模型长文本推理较慢，如果前端同步死等很容易触发 504 网关超时。TripStar 这里采用了异步轮询：前端先拿到一个 task_id，后端在后台执行任务，前端每隔几秒去查询一次状态。这种设计对很多重度依赖 LLM 输出的自部署项目都挺有参考价值。 💻 自部署环境与 API 防坑指南 这套项目本地跑起来不难，但配置各种第三方接口容易出现报错（以官方当前说明为准，后续接口策略可能调整）： LLM 接口底线：必须接入兼容 OpenAI 格式且支持结构化输出（JSON 格式）的大模型，普通对话模型容易导致后端解析失败。建议接入按 Token 计费相对便宜的国内模型以控制 API 测试成本。 高德地图双 Key 校验：后端查数据需使用“Web服务”类型的 Key，前端渲染需使用“Web端(JS API)”类型的 Key。按照高德 JS API 2.0 的安全要求，前端 index.html 中需要按要求注入对应的安全密钥（securityJsCode），漏配后地图组件通常无法正常加载。 图片抓取接口：项目里的景点配图依赖 Unsplash API，部署前需要前往开发者后台申请相应的免费额度。 人群边界与商业授权限制 这套方案更适合哪些人： 适用人群：想体验 AI 自动化做攻略的用户，以及正在研究文旅 Agent、多智能体协作与自部署方案的开发者。不适用场景：项目说明中明确目前主要支持国内旅行场景，复杂的跨境多国行程暂不支持。如果你不想折腾前后端环境和各种 API Key，直接使用现成的在线 AI 工具通常会更省事，没必要折腾本地部署。 最后提个醒，虽然项目代码开源，但它强依赖的 LLM、高德和 Unsplash 都有各自的 API 计费规则。如果你准备进行二次开发，甚至做成对外的商用产品或 SaaS 服务，务必提前看清第三方接口的并发限制与商业授权范围，别等真正上线后，才发现接口额度或授权规则对不上，引发不必要的合规风险。 项目获取与官方通道 🌐 TripStar GitHub 官方仓库获取源码结构、完整技术栈与部署环境变量说明🐙 魔搭社区在线体验版不想折腾本地环境？点此直接在线跑 Demo
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }前文我们在 Clawcloud 上部署了 Grok2api，原本指望借此打通 OpenClaw 的“任督二脉”。必须明确的是，原生联网搜索绝非 OpenClaw 的锦上添花，而是其作为顶级 AI 助理的灵魂核心。 然而，现实却骨感且残酷：对于绝大多数普通用户而言，由于缺乏昂贵的 Brave API Key，OpenClaw 默认处于一种极其尴尬的“半残疾”状态——它空有一身本领，却无法实时触达互联网的脉搏。接入 Grok2api 本是治愈这种“信息孤岛”的良药，能让我们的“龙虾”瞬间具备最强的原生搜索与 X 平台实时数据抓取能力。但新的阻碍接踵而至：Clawcloud 分配的 IP 大概率会被 xAI 的风控策略精准拦截，导致请求频频撞墙。为了让这只“残疾”的龙虾真正睁眼看世界，我们必须寻找一个更稳健的生存空间。既然要绕过复杂的 Turnstile 人机验证和令人头疼的“5 秒盾”，那么部署的目标平台便只有一个终极选择：“大善人” Cloudflare。 本文将详细阐述如何利用 Cloudflare Workers 这一强大的边缘计算工具，为 Grok2API 构建一套无惧 CF 防护的无服务器（Serverless）部署方案。这套方案旨在让 OpenClaw 实现全球互联网直连，实时捕捉最具时效性的信息。当然，硬币也有另一面：虽然 CF 部署能完美化解验证码难题，但由于多用户共享 Cloudflare 节点 IP，一旦被 xAI 标记为高风险号池特征，SSO Token 依然面临快速失效的挑战。但这依然是目前性价比最高、最能让 OpenClaw 恢复“满血状态”的进阶路径。开源项目 Chenyme/grok2api 基于 FastAPI 重构的 Grok2API，全面适配最新 Web 调用格式，支持流/非流式对话、工具调用、图像生成/编辑、视频生成/超分（文生视频/ 图生视频）、深度思考，号池 ... | 项目仓库 TQZHR/grok2api fork 自 Chenyme/grok2api 本仓库额外提供 Cloudflare Workers / Pages（TypeScript，D1 + KV）版本，适合在 Cloudflare 上运行与代理出站。 部署与配置说明： README.cloudflare.md; 一键部署工作流： ... | 项目仓库 部署 Grok2api创建仓库机密首先，我们打开提供了部署到 Cloudflare workers 支持和工作流的 TQZHR/grok2api 项目仓库，点击顶部的『fork』，将该项目 fork 到自己的 github 账户下。接下来，保持默认，点击『Create fork』完成项目分支创建和复制。完成 fork 后，在我们自己的 grok2api 仓库，点击上方的『Settings』，左侧导航栏展开『Secrets and variables』，点击『Actions』。接下来，点击绿色的『New repository secret』添加两项仓库机密。注意，下图显示的是已经添加完成的状态，另外，添加的是下方的仓库机密（Repository secrets），不是上方的环境机密（Environment secrets）。我们需要添加的两项仓库机密分别如下： CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID，你的 Cloudflare 账户 ID CLOUDFLARE_API_TOKEN，你为部署程序创建的 Cloudflare 访问令牌 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 打开并登录 cloudflare，点开任一托管于 Cloudflare 的域名，概述页下拉，页面右下方分别显示了区域 ID、账户 ID 等信息，在账户 ID 区块点击即可复制，然后粘贴为 Github 仓库机密 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 的值。 CLOUDFLARE_API_TOKEN 在账户 ID 之下，点击『获取您的 API 令牌』，在创建令牌页面选择通过预配置权限模板，点击『编辑 Cloudflare Workers』右侧的『使用模板』。 我们保留模板已有的权限，增加一项编辑 D1 的权限，同时『区域资源』建议选择计划绑定的域(名)，然后点击『继续以显示摘要』→『创建令牌』。 然后，在令牌创建后，务必在『用户 API 令牌』页面复制，该令牌只会显示一次。将复制的 API 令牌粘贴进 github，作为仓库机密 CLOUDFLARE_API_TOKEN 的值。 运行自动部署工作流仓库机密创建完成后，点击打开顶部的『Actions』，在 Actions 页面点击左侧导航栏的『Deploy to Cloudflare Workers』，然后展开右侧的『Run workflow』列表，点击『Run workflow』启动自动部署工作流。部署期间应耐心等待，无需有额外的操作。整体过程大约 1 分钟即可完成，出现如下图所示绿色节点显示，表明已经成功部署。绑定自定义域名Workers.dev 域名受污染投毒，通常从国内是无法访问的，为了避免额外使用代理连接 grok2api，我们需要绑定一个自定义域名。在 Cloudflare 首页，左侧导航栏点开『Compute』，点击『Workers 和 Pages』后，就可以在 Workers 和 Pages 页面看到我们新部署的 grok2api，我们点击该 workers 以打开配置。在 grok2api workers 页面，点开『设置』选项卡，在『域和路由』下点击『+添加』，然后在打开的侧边栏中输入你的自定义域名，最后点击『添加域』即可。Grok2API 的配置与管理完成上述配置后，我们可以打开浏览器，输入我们的自定义域名，本文示例为 1ease.qzz.io。登录之后，后台管理页面顶部菜单分别包括 Token 管理、API Key 管理、在线聊天、数据中心、配置管理、缓存管理等。主要的页面以及功能包括： Token 管理：Grok Access Token（令牌）管理页面，可以添加、删除、批量导入、刷新访问令牌； API Key 管理：用户 API Key 管理，创建 API Key，可以为 API Key 配置速率、请求次数等； 配置管理：全局 API Key、后台管理员账户名、后台密码、站点 URL等全局性配置，务必修改后台密码、指定站点 URL 等。 具体配置操作本文不做展开，具体内容和操作过程请见「本期视频」。 重要提示 1.即便 Cloudflare 上部署的 Grok2api 自带抗盾“滤镜”，但同批次添加的 sso token 也有可能很快（3-5天）就会被 xAI “封禁”，无需进行任何其他排错或调试，清除该批次 token，将新注册的账户 token 导入即可。当然，你可以龙虾创建一个定时任务专用于 grok sso 的批量替换。 2.如果不更换 token，那就需要更换托管 IP，换言之，可以在其他平台或 VPS 部署 grok2api，将被“封禁”的账户 token 导入。对于还可以正常访问网页端的账户，将 grok2api “搬家”到其他主机总是有效的，前提是目标 IP 干净、不会被识别为高风险。 结语至此，通过在 Cloudflare Workers 上成功部署 Grok2api，我们不仅为 Openclaw 构建了一个稳健的联网搜索核心，更在架构层面上实现了API请求的安全代理与流量管理。Grok 4+ 的强大的原生联网搜索和总结能力加上 Cloudflare 边缘网络的高可用性，让我们的 Openclaw 助理在信息获取的广度与深度上都得到了质的飞跃。现在，当你再次向它提问有关“昨日科技新闻”或“当前股市走势”的问题时，它将不再“无中生有”，而是给出基于实时搜索的准确答案。核心能力的构建是一个循序渐进的过程，联网搜索能力决定了龙虾到底是生产力工具还是短期时髦的玩具。
Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 一站式 AI 生成短剧（竖屏短剧 / 微短剧）的生产工具从剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片 📷 项目截图 / Screenshots 一、做 AI 短剧，最烦的就是当“人工缝合怪”现在用 AI 生成个视频片段不难，难的是怎么连贯地讲完一个故事。很多人做竖屏短剧，其实就是在“手动抽卡”：在文本模型里写剧本，去 Midjourney 垫图，最后丢进视频生成模型里等结果。你是不是也遇到过这种崩溃日常：主角前一秒还是瓜子脸，切个远景直接变大妈了。为了保住“人物一致性”，你得搞个巨大的表格，把每个角色的提示词、垫图链接存起来，每次生成都要来回复制粘贴。这说白了就是赛博时代的流水线打螺丝。今天要聊的 Jellyfish，就是一个想把这些重复操作尽量收拢起来的开源项目。它不做底层大模型，而是想把剧本、分镜、角色资产、视频生成和剪辑尽量串到一条流程里。二、这套工作流想怎么处理“人物漂移”？Jellyfish 没用什么玄乎的黑科技，它的核心思路非常实在，就是把做视频变成了“拼积木”，重点放在了资产复用的逻辑上。 全局风格与种子统一：建项目时锁定全局风格，尽量减少后续分镜在生成时的随机漂移。 双层资产库设计：捏好的角色或装备存进库里打上标签，下一个镜头需要用到时直接调标签，目标是省去重复手敲冗长 Prompt 的麻烦。 分镜控制粒度：从项目设计来看，它希望把分镜编辑做得更直观、更细一点，比如支持首尾关键帧独立提示词。 底层大模型接入说明：这工具本身不包算力。根据官方说明与项目设计方向，你可以自备 API Key，文本端对接 OpenAI、Claude 等，视频端则覆盖 Kling、Runway、Luma 等服务。三、极客探路指南：别卡在 API 联调上如果你有技术背景想拉代码跑跑看，目前 Jellyfish 的界面框架和模型管理部分已经能跑通。但有一个前后端联调的机制，很多新手容易踩坑。避坑实操：前端接口同步它的前端请求是跟着后端 OpenAPI 规范自动生成的。如果启动后发现前端狂报接口错误，先确保你的后端在本机 8000 端口跑起来了，然后切到前端目录跑一句 pnpm run openapi:update，让它更新类型文件。提醒一句：官方 Roadmap 明确标示了核心的分镜渲染链路还在开发中，目前也没有一键部署包。现阶段它更适合技术团队用来摸索架构方向，而不是直接拿去上生产线。四、算笔经济账：为什么我们需要优化流程？搞过视频 API 的朋友都知道，现在高阶视频模型的计费可不便宜。如果全靠人工瞎试，高昂的废片率月底一看账单能让人心梗。商业化视角的流程价值：折腾这类工作流工具，核心诉求在于“成本控制”。如果项目后续的工作流编排和参考图复用能顺利落地，将有机会减少团队的重复试错和无效调用。对批量内容生产团队来说，这类流程优化才更有实际价值。（API定价与支持策略以各官方页面为准）。如果你正准备搭建团队的 AI 基础设施，除了视频生成链路，底座模型的选择也同样关键。 🚀 主要功能一览 模块 核心功能 亮点特性 项目管理 创建项目、全局风格/种子统一控制、项目仪表盘、章节统计 全局种子防漂移、风格强制继承 章节拍摄工作台 剧本输入 → 智能精简 → 智能分镜提取 → 分镜编辑 → 视频生成 → 预览 三栏式布局、可收起右侧属性面板、批量操作 分镜精细控制 景别/角度/运镜/情绪/时长/氛围/对白/配乐/音效/隐藏分镜 首/尾/关键帧独立提示词、多版本管理 高级生成控制 参考图跨分镜引用、ControlNet骨骼/深度、智能对口型、模型/时长选择 动作可控 + 口型同步 资产管理系统 角色/场景/道具/服装集中管理、智能提取 + 手动关联 + 提示词模板 项目资产库 vs 全局资产库双层体系 提示词模板库 分镜/角色/场景/视频/配乐/音效/综合提示词模板 一键初始化新章节 视频后期剪辑 时间线编辑、多轨视频/音频、素材库拖拽、最终导出 从 AI 片段直接剪辑成完整短剧 Agent 工作流 剧情提取 / 角色提取 / 分镜建议 等可定制 Agent，支持可视化编排与测试 类似 Dify 的节点式工作流编辑器 模型管理 多供应商（OpenAI/Claude/通义/混元等）管理、模型分类（文本/图/视频） 每类可设默认模型、快速测试连接 生成素材管理 图片/视频统一预览、标签标记、过滤、批量导出 支持优质素材快速复用 🎯 适用场景 短剧/微短剧内容创作者 AI 影视工作室批量生产 个人创作者想低成本试水竖屏短剧 教育/培训机构制作教学短视频 品牌/电商制作带剧情的产品宣传短片 🛠 技术栈（示例） 前端：React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design / Tailwind CSS 状态管理：Redux Toolkit / Zustand 工作流编辑：React Flow 视频播放器：Video.js / Plyr 富文本/代码编辑：Monaco Editor / React Quill 后端（可选开源部分）：Node.js / NestJS / FastAPI / Spring Boot AI 生成层：对接多种大模型 API（OpenAI / Anthropic / Midjourney / Runway / Kling / Luma 等） 🔁 前端 OpenAPI 请求/类型生成与更新 前端请求函数与数据结构由后端 OpenAPI 文档生成，生成目录为 front/src/services/generated/，OpenAPI 文档缓存为 front/openapi.json。 在后端开发服务已启动（默认 http://127.0.0.1:8000）时，在前端目录执行： cd front pnpm run openapi:update 说明： openapi:update 会先拉取 http://127.0.0.1:8000/openapi.json 到 front/openapi.json，再生成代码到 front/src/services/generated/ 如需修改请求基础地址（默认同源 /api），可在应用启动处调用 initOpenAPI('http://127.0.0.1:8000')，配置文件见 front/src/services/openapi.ts 🚀 项目获取与官方通道 🌐 官方 GitHub 仓库直达关注 Jellyfish 开源短剧工厂，获取最新源码与架构说明🐙 开发者 Issues 交流区追踪核心分镜渲染功能的开发进度，参与分镜与自动化工作流相关探讨
OpenClaw 本地模型方案：模型推荐 + vLLM 部署优化完整教程
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }OpenClaw 如何切换到本地模型？如果希望在执行自动化任务时保持流畅、不出现卡顿，同时避免频繁触发上下文长度限制，那么选择一个合适的开源模型就非常关键。对于 OpenClaw 来说，模型不仅需要具备良好的推理能力和语言理解能力，还需要拥有稳定的 工具调用（Tool Calling）能力。因为在自动化任务中，模型需要频繁调用各种工具完成操作，因此工具调用能力往往是选择模型时最重要的指标之一。很多人在第一次尝试本地部署模型时，往往会选择 Ollama。它的优点确实很明显：安装简单、配置方便，几乎可以做到“傻瓜式”部署。但在 OpenClaw 这种自动化任务场景下，Ollama 的调用方式和推理速度并不理想。实际使用中往往会遇到两个问题： 推理速度较慢 上下文长度很容易被耗尽 在连续运行多个任务后，经常会出现上下文不够用的情况。因此，如果你希望获得更稳定、更高效的本地部署体验，就需要选择更合适的推理框架。一般来说： 远程集群 / 多 Agent 场景：推荐使用 SGLang 单卡本地部署：强烈推荐 vLLM 目前来看，vLLM 可以说是单机部署 OpenClaw 的最佳解决方案之一。接下来我就给大家详细介绍vLLM 部署本地模型并对接到OpenClaw 的整个过程：前期准备： 在开始之前，建议大家安装下 Windows Terminal，它是一款新式、快速、高效、强大且高效的Windows 的终端程序，适用于命令行工具和命令提示符，PowerShell和 WSL 等 Shell 用户。可以方便我们切换不同的系统！【点击下载】一、安装 WSL2在 PowerShell（管理员）执行： wsl --install 安装完成后重启电脑，然后安装Ubuntu， wsl --install -d Ubuntu 检查版本： wsl --version 确保输出结果是：WSL2二、WSL 安装 CUDA 驱动支持先确认 Windows 已安装 NVIDIA 驱动。检查： nvidia-smi 然后在 WSL Ubuntu 里运行： nvidia-smi 如果出现显卡信息说明 GPU直通成功。例如： RTX 4090 # 根据你自己的显卡而定 三、安装 Python 环境更新系统： sudo apt update sudo apt upgrade -y 安装 Python： sudo apt install python3-pip python3-venv -y 创建虚拟环境： cd ~ python3 -m venv vllm-env 进入环境： source vllm-env/bin/activate 四、安装 vLLM安装命令： pip install --upgrade pip pip install vllm 安装完成后测试： python -c "import vllm; print('vLLM installed')" 五、下载模型推荐模型： Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ 模型优点： 中文强 Agent能力好 支持更全面的工具调用能力 启动 vLLM 时会自动下载模型。 显存提示本教程演示使用的是 24GB 显存显卡。如果你的显存更小，建议选择参数规模更小的模型，否则在加载模型时可能会出现：显存不足（Out of Memory）的问题。如果显存不够大，那么可以选择：Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ 或 Qwen2.5-4B 等更小的模型六、启动 vLLM 服务运行命令： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ \ --quantization awq_marlin \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-model-len 32768 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes 成功后会看到：说明 API 已启动成功。七、测试模型在 Windows PowerShell 测试： curl http://127.0.0.1:8000/v1/models 返回模型信息： Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ 说明连接正常。八、安装 OpenClaw在 WSL 子系统里执行安装命令：先安装Nodejs curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs 再执行安装Openclaw sudo npm install -g openclaw@latest 九、OpenClaw 配置本地模型进入配置： openclaw onboard 添加模型：模型提供商必须选择自定义的：Base URL：http://127.0.0.1:8000/v1API key：123456 (随便填写)模型名称：Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ最后保存即可！十、OpenClaw 推荐参数（优化）为了避免卡顿：Context length：6000–8000Temperature：0.7Max tokens：2048十一、优化推理速度（强烈推荐）vLLM启动参数建议：注意：这是RTX4090显卡的配置，请根据你自己的显卡显存来适当修改max-model-len 后面的参数 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ \ --quantization awq_marlin \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-model-len 32768 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes 效果： prefix cache 加速 prompt GPU利用率更高 十二、解决长对话卡顿在 OpenClaw System Prompt 加： When the conversation becomes long,summarize previous messages into a short memory.Keep the memory under 200 tokens. 这样：8000 token↓200 token memory 速度不会下降。十三、最终性能参考（RTX4090）Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ： 指标 数值 token生成速度 90–130 token/s 首 token 延迟 0.4 – 0.8 秒 最大上下文 32K tokens（建议实际用 8K–16K） 显存占用 10–12GB 本地模型跑 Openclaw 就完全够用。 视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=rHmdJjOytRk
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }背景最近openclaw很火，由于梯子的小机器太垃圾起不来，自己电脑也不想安装，之前看到有佬友提到可以在闲置安卓手机上安装，就打算自己折腾一下。安装步骤Termux安装直接从github下载的，地址：Release v0.119.0-beta.3 · termux/termux-app · GitHubclash meta for android同上，地址：Release v2.11.24 · MetaCubeX/ClashMetaForAndroid · GitHub开启ssh，电脑直接操作，命令粘贴比较方便 pkg install openssh -ypasswd # 设置一个 SSH 连接密码，自己记住sshd # 启动后台 SSH 服务ifconfig # 查看手机当前的局域网 IP（找到 wlan0 下面的 inet 地址，如 192.168.x.x） 电脑连接在一个wifi下，使用ssh工具，用户名root，登录后台运行 Termux 持久锁 命令行输入termux-wake-lock 手机设置 开启自启动：在桌面长按 Termux 图标 → 应用信息 → 开启“自启动”。 无限制省电：在应用信息里找到“省电策略”，将其改为“无限制”。 安装依赖环境 更新包管理器 pkg update && pkg upgrade -y 安装必要工具 pkg install proot-distro -y 安装 Ubuntu 环境 安装 Ubuntuproot-distro install ubuntu进入ubuntuproot-distro login ubuntu 安装ubuntu时，会出现如下报错，不影响 Configuring PPA repository for Firefox and Thunderbird…Traceback (most recent call last):File “/usr/bin/add-apt-repository”, line 632, insys.exit(0 if addaptrepo.main() else 1)~~~~~~~~~~~~~~~^^File “/usr/bin/add-apt-repository”, line 615, in mainshortcut = handler(source, **shortcut_params)File “/usr/lib/python3/dist-packages/softwareproperties/shortcuts.py”, line 40, in shortcut_handlerreturn handler(shortcut, **kwargs)File “/usr/lib/python3/dist-packages/softwareproperties/ppa.py”, line 89, in initif self.lpppa.publish_debug_symbols:^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/softwareproperties/ppa.py”, line 133, in lpppaself._lpppa = self.lpteam.getPPAByName(name=self.ppaname)^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/softwareproperties/ppa.py”, line 120, in lpteamself._lpteam = self.lp.people(self.teamname)^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/softwareproperties/ppa.py”, line 111, in lpself._lp = login_func(“%s.%s” % (self.module, self.class.name),~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^service_root=‘production’,^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^version=‘devel’)^^^^^^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/launchpadlib/launchpad.py”, line 487, in login_anonymouslyreturn cls(credentials,…<6 lines>…version=version,)File “/usr/lib/python3/dist-packages/launchpadlib/launchpad.py”, line 223, in initsuper().init(~~~~~~~~~~~~~~~~^credentials, service_root, cache, timeout, proxy_info, version^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3/dist-packages/lazr/restfulclient/resource.py”, line 511, in initself._wadl = self._browser.get_wadl_application(self._root_uri)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/lazr/restfulclient/_browser.py”, line 502, in get_wadl_applicationresponse, content = self._request(url, media_type=wadl_type)~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/lazr/restfulclient/_browser.py”, line 441, in _requestresponse, content = self._request_and_retry(~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^str(url), method=method, body=data, headers=headers^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3/dist-packages/lazr/restfulclient/_browser.py”, line 400, in _request_and_retryresponse, content = self._connection.request(~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^url, method=method, body=body, headers=headers^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3/dist-packages/httplib2/init.py”, line 1724, in request(response, content) = self._request(~~~~~~~~~~~~~^conn, authority, uri, request_uri, method, body, headers, redirections, cachekey,^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3/dist-packages/launchpadlib/launchpad.py”, line 139, in _requestresponse, content = super()._request(args)~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/lazr/restfulclient/_browser.py”, line 204, in _requestreturn super(RestfulHttp, self)._request(~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^conn,^^^^^…<7 lines>…cachekey,^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3/dist-packages/httplib2/init.py”, line 1444, in _request(response, content) = self._conn_request(conn, request_uri, method, body, headers)~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/httplib2/init.py”, line 1366, in _conn_requestconn.connect()~~~~~~~~~~~~^^File “/usr/lib/python3/dist-packages/httplib2/init.py”, line 1158, in connectself.sock = self._context.wrap_socket(sock, server_hostname=self.host)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File “/usr/lib/python3.13/ssl.py”, line 455, in wrap_socketreturn self.sslsocket_class._create(~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^sock=sock,^^^^^^^^^^…<5 lines>…session=session^^^^^^^^^^^^^^^)^File “/usr/lib/python3.13/ssl.py”, line 1076, in _createself.do_handshake()~~~~~~~~~~~~~~~~~^^File “/usr/lib/python3.13/ssl.py”, line 1372, in do_handshakeself._sslobj.do_handshake()~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ssl.SSLEOFError: [SSL: UNEXPECTED_EOF_WHILE_READING] EOF occurred in violation of protocol (_ssl.c:1033)[] Finished. ai解释： 报错来自 add-apt-repository 尝试连接 Launchpad PPA（Ubuntu 的软件源服务器），但在 proot 环境里 SSL 握手失败。这只是 Firefox/Thunderbird PPA 配置失败，不影响 Node.js 的安装。 安装 Node.js 和 OpenClaw 更新 apt apt update && apt upgrade -y 安装 curl apt install -y curl git 安装 Node.js 22（必须是 22 版本） curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -apt install -y nodejs 验证版本 node --version # 应显示 v22.x.xnpm --version 设置镜像 npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ sharp图形库依赖解决 apt install -y python3 make g++ pkg-config libvips-dev 安装 OpenClaw npm install -g openclaw@latest 验证安装 openclaw --version 期间会出现一些如下报错 Error: Setting in Start via TCSAFLUSH for stdin failed! - tcsetattr (13: Permission denied) ai解释： proot 模拟 Linux 环境时，尝试对终端（stdin）设置属性，但 Android 的 Termux 不允许这个操作，所以报 Permission denied。这是警告性提示，不是致命错误。 openclaw初始化流程openclaw onboard就不详述了使用tmux 保持Gateway 后台运行 在 Ubuntu 内安装 tmux apt install tmux 新建一个 tmux 会话 tmux new -s openclaw 启动 Gateway openclaw gateway --verbose 按 Ctrl+B 然后按 D 可以分离会话（Gateway 继续后台运行）之后用 tmux attach -t openclaw 重新进入
模型只是大脑，Skills 才是生产力！这 30 个 GitHub 开源项目，让你的 AI 变身数字超人！
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }兄弟们，最近我在深度拆解 AI Agent（智能体）生态的时候，脊梁骨一阵发凉。💥当普通人还在调戏 AI 问“周杰伦是谁”的时候，真正的顶级极客已经开始给 AI 疯狂安装技能包（Skills）了。听好了：模型只是大脑，Skills 才是它的手脚！ 如果你的 AI 没有 Skills，它就是一个只会空谈的演说家；有了 Skills，它就是一个 24 小时为你干活的超级员工。今天博主豁出去了，熬夜整理出这份 30 个最强 AI Skills 大全。全是 GitHub 硬货，看完这一篇，你会发现以前用的 AI 简直是“残疾”！🔥 🛠️ 硬核拆解：为什么要搞 Skill 生态？ 简单打个比方： AI 模型 = 手机操作系统（iOS/Android） Skills = App Store 里的应用程序 未来真正的竞争，不是谁的模型参数多几亿，而是谁的 Skills 生态更强。这 30 个技能，就是你把 AI 进化成“数字超人”的底层组件。建议先收藏，防止失联！ 🧠 一、AI 大脑类 Skills（Agent 核心能力） 这是 AI Agent 的“指挥中心”，决定了它聪不聪明。 1️⃣ Task Planner（任务拆解） 功能：把“帮我开家公司”这种模糊需求，拆成 100 个执行步骤。 👉 GitHub – LangChain 2️⃣ Multi-Agent Collaboration（多机协作） 功能：让 AI 程序员、AI 测试员、AI 产品经理在群里自己吵架并把活干完。 👉 GitHub – AutoGen 3️⃣ Memory System（长期记忆） 功能：让 AI 记得你 3 个月前说的每一句话。 👉 GitHub – Mem0 (域主推荐最新款) 4️⃣ Reasoning Engine（推理引擎） 功能：逻辑分析与复杂规划。 👉 GitHub – AutoGPT 5️⃣ Tool Calling（工具调用） 功能：AI 自动识别什么时候该翻书，什么时候该算数。 👉 GitHub – OpenAI Cookbook 🌐 二、信息获取类 Skills（感知世界） 让 AI 拥有“天眼”，实时掌握真实世界动态。 6️⃣ Web Search（实时搜索）：SerpApi 7️⃣ Web Scraper（网页抓取）：Scrapy 8️⃣ RSS Reader（博客监控）：NewsBlur 9️⃣ Social Media Monitor（趋势监控）：Snscrape 🔟 OSINT Intelligence（情报分析）：OSINT Framework 💻 三、编程开发类 Skills（开发者狂喜） 让 AI 直接接管你的 IDE，从此只写注释，不写代码。 11️⃣ Code Generator（代码生成）：Smol Developer 12️⃣ Code Interpreter（代码解释器）：Open Interpreter 13️⃣ Repo Analyzer（仓库分析）：CrewAI 14️⃣ Test Generator（自动测试）：Pytest 15️⃣ DevOps Automation（自动部署）：Dagster 📊 四、数据分析类 Skills（交易员/分析师必备） 16️⃣ CSV Analyzer：Pandas 17️⃣ SQL Generator：DB-GPT 18️⃣ Data Visualization：Plotly 19️⃣ Financial Analysis：yFinance 20️⃣ Market Research：CrewAI 🎨 五、内容创作类 Skills（自媒体提效王） 21️⃣ Article Writer：LangChain 22️⃣ Image Generator：Stable Diffusion 23️⃣ Video Generator：MoviePy 24️⃣ Voice Generator：Coqui TTS 25️⃣ Subtitle Generator：Whisper 🤖 六、自动化类 Skills（真正的商用价值） 26️⃣ Browser Automation（操作浏览器）：Playwright 27️⃣ Email Automation（邮件处理）：Cyrus-SASL 28️⃣ Workflow Automation（工作流）：n8n 29️⃣ Task Scheduler（任务调度）：Airflow 30️⃣ AI Business Automation（公司系统）：AutoGPT 🧩 最强 AI Skill 组合：极客玩法 真正牛逼的极客，玩的是“组合技”： 🎬 自动视频工厂：Web Search (搜热点) → Article Writer (写脚本) → Video Generator (生视频) → 自动发布。 💰 自动赚钱系统：Market Research (找产品) → SEO 优化 → Browser Automation (铺渠道)。 🌍 硅基深度：AI Skills 会成为下一个“App Store” 博主认为，2026 年我们将见证 AI 时代的操作系统诞生。 它不再是一个对话框，而是一个巨大的 Skill 市场。谁掌握了最全、最稳的 Skill 生态，谁就是未来的苹果或微软。如果你现在还不开始学习如何给 AI“装手脚”，那你离被时代抛弃可能只剩 6 个月。 💬 互动时刻 如果让你打造一个 5 人的“AI 梦幻打工团队”，你会给它们装上哪 5 个 Skills？ 博主的组合是：实时搜索 + 代码运行 + 内容写作 + 浏览器操作 + 工作流自动化。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 🧐 什么是 OpenClaw 的 Skills？ 简单来说，如果把大语言模型（如 ChatGPT, Claude）比作 Agent 的大脑，那么 Skills 就是它的手和眼睛。 只要你赋予它正确的 Skill 脚本，它就能在真实世界中替你执行繁杂的重复性劳动。今天我们首期推荐的两个技能，绝对是各位站长和交易玩家的刚需： 🛠️ Skill 推荐一：Crypto-Grid-Monitor（加密资产网格监控器） 对于关注数字资产的朋友来说，长时间盯盘不仅极其耗费精力，还容易因为情绪波动导致操作变形。这个 Skill 就是为了解决这一痛点而生的。 ✨ 功能详解 Crypto-Grid-Monitor 是一个专门用于对接各大交易所 API 的数据获取与分析模块。把它装载到你的 OpenClaw 中后，你的 Agent 就能 24 小时不知疲倦地帮你处理市场数据。 🚀 核心应用场景 精准网格套利提醒： 你可以设定 Agent 专门监控特定的高波动资产（比如 Solana (SOL)），让它根据你预设的网格参数（上限、下限、网格数）自动计算当前的套利空间。 趋势异动报警： 当价格瞬间击穿你的网格区间时，Agent 会立即通过 Telegram 或邮件给你发送报警，甚至你可以授权它通过 API 直接执行买卖挂单。 股市联动： 稍微修改一下接口参数，它同样可以用于美股或 A 股的量化盯盘，每天收盘后让 AI 给你生成一份专属的复盘简报。 🛠️ Skill 推荐二：Debian-Shell-Commander（服务器自动化巡检） 咱们手里有那么多台 VPS 和独立服务器，每天登录 SSH 敲命令查状态是不是觉得有点烦？把这个活儿交给 AI 吧。 ✨ 功能详解 这个 Skill 赋予了 OpenClaw 直接通过 SSH 协议安全连接到你远程 Linux 服务器的能力。它不仅能读取数据，还能直接执行 Bash 命令。 🚀 核心应用场景 Debian 专属健康体检： 每天早上 8 点，让 Agent 自动连入你的 Debian 服务器，执行 htop、df -h 和 free -m 等命令，然后用人类能听懂的语言告诉你：“老板，服务器 1 的内存占用已达 85%，建议清理缓存。” 故障自动恢复： 结合前几天我们讲的 Nginx Proxy Manager 教程，你可以让 AI 定期巡检你的 Docker 容器。一旦发现某个关键容器意外退出，Agent 可以自主执行 docker restart 命令进行紧急自愈，并给你发送修复报告。 💡 站长总结 这就是 AI Agent 的魅力所在：它不仅能“想”，还能“做”。 通过 Crypto-Grid-Monitor 和 Debian-Shell-Commander 这两个开胃菜技能，我们的 OpenClaw 已经从一个聊天机器人，进化成了兼顾资产管理和运维的数字助理。
openclaw 兼容linux和mac保姆级教程(内附GPT-5.4免费api)
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 使用这个脚本不需要输入任何Openclaw的命令，也不需要使用openclaw的配置功能，全程交互式引导帮助你完成安装和配置 里面涉及反代，如果你不会反代，我后面也有教程。 下载并运行脚本wget -O ocm.sh https://c.cococ.co/ocm.sh && bash ocm.sh 选择1开始安装不要着急，要一会儿，看到这个界面就快完成了选择1 立即配置大模型#选择0 自定义中转 ，根据我图片的内容输入。Provider 名称：Freebaseurl: https://cch.jlypx.de/v1API Key: sk-2782dbe8ece26caf88c7ad8e4610a88d协议类型选择 ：1模型ID: gpt-5.4配置完后会自动检测 api 可用性，要5-50秒的时间，看网络情况。看到下面这张图就能网页访问了准备好1个域名，A 纪录指向到你服务器的IP 比如我的域名是openclaw.cnno.de 然后开始反代。用我写的caddy这个脚本，1分钟就完成了。在你的vps上运行以下内容wget -O ocm.sh https://c.cococ.co/caddyman.sh && bash caddyman.sh 先选择1 安装caddy 然后按2添加反代，填入域名填入端口就行了，退出脚本。 输入 bash ocm.sh 再次打开脚本，选择7 ，填入你刚才反代的域名，然后用这个域名就能打开openclaw 网页界面了回到脚本，选择10 然后把这个token复制下来。打开后我们会看到这样的情况，不要慌，点开左边的概览，把刚复制的token填进去，点击连接，会发现右边有一些提示。再次回到脚本，点击 8 一键批准设备回到网页你就会看到右边的“离线” 变成绿色的 “正常”点击聊天，愉快的使用吧加电报对话也在脚本 管理设置 channel 里，很简单。