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items: Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格
items: CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
items: TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
items: 通过Cloudflare workers部署Grok2api
items: Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂
items: OpenClaw 本地模型方案：模型推荐 + vLLM 部署优化完整教程
items: 红米手机安装openclaw教程
items: 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！
items: 🧐 什么是 OpenClaw 的 Skills？
items: openclaw 兼容linux和mac保姆级教程(内附GPT-5.4免费api)

Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格
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date: 2026-03-31T21:29:00+08:00
description: .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) …

CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
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date: 2026-03-31T21:23:00+08:00
description: .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…

TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
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date: 2026-03-25T22:01:03+08:00
description: .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…

通过Cloudflare workers部署Grok2api
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date: 2026-03-23T18:47:14+08:00
description: .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 fo…

Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂
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date: 2026-03-22T23:27:18+08:00
description: .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…

OpenClaw 本地模型方案：模型推荐 + vLLM 部署优化完整教程
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date: 2026-03-19T09:22:00+08:00
description: .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 p…

红米手机安装openclaw教程
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date: 2026-03-18T18:20:18+08:00
description: .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/l…

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！
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date: 2026-03-18T16:22:18+08:00
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🧐 什么是 OpenClaw 的 Skills？
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date: 2026-03-18T16:19:00+08:00
description: .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-She…

openclaw 兼容linux和mac保姆级教程(内附GPT-5.4免费api)
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date: 2026-03-18T14:31:00+08:00
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