Rccc◎sol 🀄️🀄️🀄️

#web3 #Crypto $rbw 才疏学浅

[Rccc◎sol 🀄️🀄️🀄️ @yhp_1990]

IT'S THE FINAL COUNTDOWN!
Rocc#9669
8 days to go till the @crypto_unicorns game launch!

▶️ What have you done to prepare for game launch?
Land and unicorn , Re-read the whitepaper, prepped them $UNIM and $RBW
LFG!

[阿良｜AI 工作流 @RealYDT]

Anthropic 发布了 Claude Fable 5 的官方提示词指南。

我把核心内容压缩成了一段可以直接复制的 Prompt：

“开始前，我希望你按下面方式工作：

1. 信息足够时，直接执行。不要重新推导已经确定的事实，也不要列一堆不会采用的选项。如果需要判断，直接给推荐，不要给菜单。

2. 用能解决问题的最简单方案。不要加多余功能，不要做无关重构，不要为了假设中的未来需求做设计。

3. 汇报进展前，先检查每个结论是否有本轮实际结果支撑。只汇报有证据的工作。失败了、没验证、不能确定的地方，要明确说出来。

4. 只有真正需要我介入时才暂停，比如破坏性操作、范围变化，或者只有我能提供的信息。

5. 先说结果。第一句话直接回答‘发生了什么’，细节放后面。

任务：[写你的任务]”

复制这段，把任务写在最后的冒号后面，然后直接发送。

为什么是这 5 条？

- 第 1 条，解决模型反复规划、不动手的问题。
- 第 2 条，压住 Fable 5 默认容易过度设计的问题。
- 第 3 条，减少“明明没做完却汇报完成”的假进度。
- 第 4 条，保留必要的人类确认，但不让模型频繁打断。
- 第 5 条，避免一上来就是大段过程说明。

还有一点很重要：

不要让 Fable 5 展示它的推理过程。

这可能触发拒绝，并且在后台把你切到 Opus 4.8。

对这个模型来说，最好的 Prompt 不是写得最长的，而是只保留真正会影响结果的几条。

[AncientTwo @0xAncientTwo]

@Arvinral https://t.co/3f0xf7qEyz
哥，配合这个loop-hook使用，写好详细的Sprint再使用Goal，你会发现完全不一样

[LinK @messagebox_link]

@turingou 现在是用一个git
仓库，让cc 或者codex ，将每次的思路想法，总结和整理，保存成html， 然后会定期整理所有资料是否有关联性，整体怎么样。 哪些可以执行，哪些可以放弃。 输出html 总结和标注。

[程序员鱼皮 @yupi996]

2 分钟，教你国内爽用 Claude Code + Codex！保姆级教程 🫡

[林晚晚的猫 @linwanwan823]

他来了，他带着最新持仓向我们走来了。

万众瞩目的OPENAI研究员Leopold Aschenbrenner，SAF基金的最新AI持仓刚刚公布。

我来简单总结一句话，
做多电力 + 机柜 + 存储；
做空逻辑芯片复合体（GPU/ASIC/foundry/光刻）。

买Put期权高达84.6亿，
其实我更倾向于他这是对一季度市场过热的一种对冲，并不是完全看空。

本季度他当前前5大持仓：

1.燃料电池公司 BE — 879M（但他减仓了）
2.闪迪SNDK — 724M
3.CRWV — 556M（加仓了）
4.我的爱股IREN — 401M（他加仓了）
5.CORZ — 389M（也减了）

新建股票。我们把小仓位的多头去掉。
核心新方向有三个：
1.TE（本土光伏，发电端新拼图）
2.SHAZ（AI算力小弟，赌第二梯队）
3.HIVE（矿企搞ai）

完全清仓了AI三条副线，
1.光通信（LITE、COHR）
2.天然气产业链（EQT、LBRT）
3.二线矿企+二线代工（CIFR、HUT、TSEM）

很有意思，
我看到这兄弟还买了吴忌寒的比特小鹿。

看来，数据中心他是真的很看好，
而且不赌单一公司的执行力。

抄作业去吧同志们。

[区块链行情研究 @qkl2058]

有件事挺值得关注的，有人搞出了一个能直接读懂K线交易的AI，性能很强。

这个AI叫 Kronos，据说是全球首个专门为金融市场打造的开源基础大模型。它不是拿通用AI改的，而是用45家交易所、120亿条真实K线数据，从零开始训练出来的。

它能做什么呢？价格预测、波动率预判，而且跨资产直接用，不用额外调整，币安、纽交所、纳斯达克的数据都能覆盖。本地笔记本就能跑，提供了4个版本，参数量从400万到4.99亿都有。

实测效果相当能打：比主流时序模型准93%，比顶尖的非预训练模型高87%，拿来就能用，不需要微调。现在BTC的实时预测每小时更新一次，免费公开，可以直接去看效果。

对比一下，对冲基金定制模型要花几百万美金，彭博终端一年两万四，而Kronos完全免费，几行Python代码就能调用，MIT协议，100%开源。

背后是清华的团队，已经入围了2026年的AAAI顶会，GitHub上目前两万四千颗星，还在往上涨。

这波可能真要改变量化圈的玩法了。

GitHub链接可以直接去拿，别错过。

（配K线预测对比图 + 直播BTC演示截图 = 转发效果会很好）

[金尘马 @jinchenma_ai]

又整理了一批最近观察到的非常牛逼的新人账号（第二期），各个身怀绝技，值得关注。

主要选取了目前万粉以下，起号 3 个月内的优质博主。排名不分先后。

1. 冰零 @cryozerolabs 钉钉 n8n 节点开发者，手搓出月访问量破 100w 的工具站，踩过无数坑，从幕后敲代码到台前拿结果，从月薪打工人到创业者，现 All in AI 中。

2. 诺鸭船长3 @noahduck283 前科研狗，现在搞 AI 的远古 Vibe Coder，1 个多月从 0 干到 6k+ 粉。没啥花里胡哨的，就分享零基础 AI 小白能看懂的入门东西，再加点进阶工具和自媒体实操。

3. Hytidel聊商业 @HytidelLegend 03 年 OPC 创业者，AI 学术界叛徒。上学时踩遍数学与计算机双学位、ACM 竞赛、AI 科研等天坑，来 X 分享避坑指南、认知升级、商业思维。

4. 百年AIx出海 @yidabuilds 02 年 NUS 毕业，坐标新加坡。AI 副业 4 个月变现 10 万+ 投资收益 452%+ 出海站 20+，26 年总盈利超 50 万，多线同时跑都有结果。公开构建型选手，起号极快，一周从 0 到近万粉，单条视频涨粉 4000+。长文总浏览 100 万+，信息密度拉满。

5. Linote @Alexjkman 某行业前沿开拓者，在得罪大佬、掀桌对垒、跑路，给政府做智库、做产业分析。一个月冲粉两千，全是干货。

6. 奥一 @Aoyi21 从 0 自学 AI 走到创业，前省属单位 AI 部门技术负责人，月薪 3k 逆袭月入 100k，现 AI 创业中，分享一手 AI 实战干货，千万大 V 的 1v1 AI 咨询师。

7. BearTalk @Bearlagcy 前百万教育 IP 操盘手，用 AI 帮 10 万考生分手托福做到中段直接掀桌，6 个月个人成交 5000 万保费，帮 400 个家庭兜住爸妈看病的钱；3 个月把一家中医诊所客单价飙 5 倍。单日全网曝光 800 万+。

8. OpenCils @OpenCils 那篇 58 万+ 浏览的「做自媒体必藏两个顶级网站」帖的作者，最新教大家用最强插件实现全球媒体资讯畅读，他用 AI 开发了 Readwise 阅读优化和 CC Switch Cli，同时是 OpenClaw 开源贡献者，持续输出中转站省钱、Claude Code 小技巧等落地干货，据说他的 BiteLog APP 在打磨中，信息效率爱好者可以蹲一下。

9. 镜子 @aoaoao 从国企技术大拿到大型社群 AI 漫剧教练，从写红头文件到 AI 文旅片变现 6 位数。能搞定政务复杂交付，也能在闲鱼电商和中转站赛道杀出重围的实战派。不玩虚的，只拆解能变现的技术真相，看他就对了！

最后一个比较特殊，虽然现在已经是万粉了，但我必须要说下，这个人 3 个月前还是负网感，具体咋回事请看 VCR👇：

10. 达芬七 @SuisPasDaVinci 七哥，加拿大 🇨🇦 十年老移民，英法双语，顶级游戏公司从业者。3 个月前网感为负，被 S 哥手把手带出，现已 1.4 万粉。完美展示了互联网小白如何在 X 上逆袭成为万 fo 博主。现已是 Stanley 社群主理人，X 增长问题找他就对了。

[泊舟 @bozhou_ai]

卧槽，现在算命都卷到这种地步了，直接给你上 Agent。

而且我才知道，世界上居然真的有全球算命师大赛，3069 个算命师参赛，比谁算得准。然后有人开发了一个 AI 去打这个比赛。

更离谱的是它真的跑出来了。Tianfu Agent，50% 截尾准确率，接近人类 Top-20 平均水平 53.5%，同题目下最强通用大模型也才 40%。

我自己也去算了一下事业运，最近的情况说的竟然全对。

打开他们公开的一道样例题，1951 年女命，问年轻时做什么工作。AI 没直接给答案，是把整个推理过程摊给你看。

先查月柱年柱看家境，再排第二大限看官禄宫和迁移宫，再调八字看食神伤官，最后交叉紫微和八字两套结论，才给出答案：家贫，十多岁卖艺为生。

一道题，跑了 61 个步骤，全程可追溯。

跟普通免费占卜软件完全不是一个东西。那种本质就是模板填字，输入生日给你一段不痛不痒的话，换谁看着都差不多。Tianfu 是把命理拆成了一套工程：250+ 个工具，紫微/八字/奇门三套体系交叉验证。

@DestinyLinker
Benchmark: https://t.co/KelMYtFFEb
试一下: https://t.co/jhswK8R3Av

[Nic @Nicjiang7]

最近看到大家都在发自己的量化，我也分享下自己的量化，大概跑了半个多月，从Openclaw 换成 Hermes 后就一直在构思这个系统，我没研究过现在和过去其他人的量化逻辑，但我这个目前胜率还凑合，从 1000u 的本金也跑到了 1600+，说下基本自己的思路，也能和大家碰撞想法和交流：

🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token

🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。

就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的：

1⃣每次决策都留痕

简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"：

·当时的市场温度（恐贪指数、VIX）
·币种的技术指标（RSI、ADX、量价）
·订单簿的真实买卖情况
·聪明钱在做什么方向
·宏观环境（关税期？FOMC期？）
·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口
·为什么做这个判断（理由）
·预测的方向和目标价

这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。

2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳）

24小时后，系统自动回访这笔决策：

当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%"
24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确"
24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误"

这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。

3⃣让AI自己复盘

这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘：

"你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2%
请复盘：
1. 哪个信号判断失误？
2. 当时忽略了什么？
3. 下次遇到类似场景怎么处理？"

Hermes会给出复盘结论，比如：
"忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多"

这条复盘自动归档到经验库，带上标签：

「币种：ETH
RSI区间：超卖
宏观环境：FOMC前
失败原因：Polymarket反向被忽略
教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」

4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验

这是真正让她"成长"的核心。

下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文：

"现在分析ETH，参考你的历史经验：

「经验1（30天前，类似场景）：
ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强
经验2（45天前，反面教材）：
ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损
经验3（15天前，类似场景）：
ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」

请结合这些经验给出判断"

她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。

🌟这套闭环的意义：

普通量化：人写规则 → 静态系统
我的量化：自己积累经验 → 动态成长

第1周：按基础逻辑判断
第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升
第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手"
理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。

💡一个具体的例子

4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败

4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取

4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损

5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了

「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」

·不让Agent绕过规则，而是改进规则

我们最初遇到一个问题：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。

我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"：

觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统"

每周日系统自动统计这些反馈：

如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门
槛自动降低

如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高
她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。

弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。
这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准

下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）

[币圈女菩萨 | Pizza披萨🍕 @xincctnnq]

@JettHuu 他分享的那套我已经在弄了
想做成全自动交易的

[币圈女菩萨 | Pizza披萨🍕 @xincctnnq]

@Ymldai2025911 我去 你已经蒸馏上了？

[RelaxView @RelaxView]

太炸裂了，居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI，
胜率还高达93%！

这款AI叫Kronos，靠45家交易所120亿条数据训练，是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型，从底层就是为K线和交易逻辑设计，不是通用AI改出来的。

它能做价格预测、波动率预判，支持全资产零样本直接使用，覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所，从400万到4.99亿参数共4个版本，笔记本就能跑。

实测效果很夸张：准确率比主流时序模型高93%，比顶尖非预训练模型高87%，而且不用微调，拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放，每小时更新。

对比之下，对冲基金定制模型要几百万，彭博终端年费2.4万美金，而Kronos完全免费，几行Python就能调用。

由清华团队研发，入选2026 AAAI顶会，现已上架Hugging Face，GitHub斩获1.16万星标、2400复刻，MIT协议，100%开源。

https://t.co/NBc5Gdcyo6

[金尘马 @jinchenma_ai]

太太太太准了！

不光我准，让我老婆，我父母，丈母娘老丈人都测了，都准爆了！

之前用AI算过命不准的愿意是提示词的退问题，这个提示词让AI根据这一堆书再算，就准的一批。

实测下来，用Grok开Agent模式效果最好。

感谢@sichen250639 橙子的推荐

提示词我放评论区了👇

[AYi @AYi_AInotes]

说个暴论：下一个十年，属于一人公司（OPC）的时代，已经彻底来了。

传统创业的游戏规则，已经被AI和开源工具砸得稀碎。

这张清单，就是一人公司的完整基建包，把一家互联网公司需要的全栈能力，给你列得明明白白：

• Claude：写代码，搞定全栈开发，每月20美元

• Supabase：后端服务，免费

• Vercel：部署上线，免费

• Namecheap：域名，每年12美元（平摊到每月1美元）

• Stripe：支付系统，按交易抽成2.9%

• GitHub：版本控制，免费

• Resend：邮件服务，免费

• Clerk：用户认证，免费

• Cloudflare：DNS解析，免费

• PostHog：数据分析，免费

• Sentry：错误监控，免费

• Upstash：Redis缓存，免费

• Pinecone：向量数据库，免费

算下来，一个人启动一家完整的、能跑通商业闭环的公司，每月固定成本只要约20美元。

以前你要开公司做产品，得先组团队、融资金、搭基建。开发、运维、产品、运营、财务，光人力成本一个月就要几十万，还没算服务器、软件的固定开销。
现在倒好，所有这些公司职能，全被AI和SaaS工具打包成了“一键即用”的服务，90%以上都是免费的。

你一个人，就是CEO、产品经理、全栈开发、运营、财务。
不需要融资，不用稀释股权，不用看投资人脸色；
不需要团队，不用搞管理内耗，不用应付办公室政治；
你只需要找到一个能解决用户痛点的需求，把产品做出来，然后收钱。

一人公司的核心，从来不是“一个人干所有活”，而是“一个人掌控所有的决策权和100%的利润”。
它不是小打小闹的副业，是未来十年，最适合普通人的商业形态。

以前创业，是你要凑齐所有条件，才能拿到入场券。
现在创业，是你只要敢动手，20美元就能开干。

从来没有哪个时代，能让一个普通人，用这么低的成本，完全掌控自己的全部商业价值。
你不需要再等别人给你机会，你自己，就是一家公司。

[墓碑科技 @mubeitech]

华尔街的对冲基金经理现在恨死这个人了。
有人刚把一整家交易公司的底层架构发到了网上。

它叫 TradingAgents。
年化收益率 30.5%。
GitHub 标星已经突破三万。

里面装的根本不是一个自动下单软件。
是一个完整的虚拟华尔街机构。
四个 AI 分析师疯狂扫读财报和全网情绪。
看多和看空的研究员在系统里互相吵架。
交易员负责综合意见。
风控团队随时准备一票否决。

最新版本直接接入了 GPT-5.4 和 Claude 4.6。
它在最大回撤和夏普比率上打爆了所有传统基准策略。

华尔街收你 2% 的管理费加 20% 的利润分成。
他们雇一帮常青藤毕业生做的也就是这套流程。
现在这套体系一分钱不要。
金融圈的暴利壁垒被几行开源代码直接砸穿。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

目前最强的Vibe Coding（AI编程）插件！在Github上已经92K星！

它给那些AI编程工具直接塞了一套完整的软件工程流程，不再是随便丢个需求就让AI乱写代码，最后项目一团糟。

它强制走7个阶段：先像苏格拉底一样把需求问清楚，生成设计文档；

设计OK了再拆任务到具体文件和代码片段；然后严格TDD（先写测试、跑失败、再写代码通过，不然直接重来）；

每步完事还得双重审查，规格对不对、代码质量行不行，不通过就不让下一步；最后多Agent一起干活，主Agent调度，搞完自动开PR。

现在GitHub已经92k+星了，支持Claude、Cursor这些主流工具，装上就自动触发。你啥都不用管，AI瞬间从副驾驶变整个工程团队。

https://t.co/JGSEtYSyvJ

[币圈女菩萨 | Pizza披萨🍕 @xincctnnq]

一个叫 superpowers 的开源框架，GitHub 上 9 万多 star，今天一天涨了 3000。

干什么用的呢，给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具加技能树。装上之后 AI 写代码之前会先跟你讨论设计方案，写完自动跑测试，测试过了再自动做 code review。整个流程不用你催，它自己按步骤走。

我之前用 Claude Code 写东西最头疼的就是它上来就写，写完一坨 bug。这个框架等于给它加了个项目经理，先想清楚再动手。

支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI，装上就能用。链接在评论区⬇️

[AYi @AYi_AInotes]

miles大神这个很顶的提示词大家收好

这是你唯一需要的Vibe Coding提示词，助你即刻交付完整流程：

中文精翻 完整 Prompt：

构建任意应用：你的技术联合创始人
作者：Miles Deutscher — AIEDGE
角色定位
现在，你就是我的技术联合创始人。你的任务是帮我打造一个真实可用的产品——能让我自己用、分享给别人，甚至直接发布上线。所有具体的构建工作由你负责，但要让我全程知情并保有最终决定权。
我的想法
[请描述你的产品创意——它是做什么的、面向谁、解决什么问题。就像跟朋友聊天那样说清楚。]
我的投入程度
[仅限探索 / 我想自己用 / 我想分享给他人 / 我想公开发布]
______
项目框架
1. 第一阶段：探索
•通过提问，真正理解我实际需要什么（不局限于我表面的描述）
•如果觉得哪里不合理，大胆挑战我的假设
•帮我区分哪些是“现阶段必备”，哪些可以“后期再加”
•如果我的想法太大，请告诉我，并建议一个更聪明的起点
2. 第二阶段：规划
•明确给出第一个版本的具体构建内容
•用大白话解释技术实现思路
•评估复杂度（简单 / 中等 / 复杂）
•列出我需要准备的资源（账号、第三方服务、需做的决策等）
•展示最终产品的大致轮廓
3. 第三阶段：构建
•分阶段进行，让我能随时看到进展并反馈
•边做边解释你的每一步（我想了解学习）
•每步都测试，没问题再继续
•遇到关键决策点时，停下来和我确认
•如果碰到问题，给我几个备选方案，而不是自行决定
4. 第四阶段：打磨
•让产品看起来专业，不像黑客马拉松的临时作品
•优雅处理边界情况和各类错误
•确保产品运行流畅，并根据需要适配不同设备
•添加那些能让产品感觉“真正完成”的细节
5. 第五阶段：交付
•如果我想上线，就帮我部署好
•提供清晰的说明，告诉我如何使用、维护和修改
•完整记录一切，让我不依赖这次对话也能继续
•告诉我下一个版本可以增加或改进什么
______
与我合作的准则
•视我为产品负责人。我做决定，你来实现。
•别用技术黑话轰炸我。请用我能懂的语言解释所有事情。
•如果我搞得太复杂或方向不对，请直接指出来。
•坦诚告知局限性。我宁愿调整预期，也不想最后失望。
•动作要快，但别快到让我跟不上你的节奏。
______
核心原则
•我不仅要它能跑起来——更要它能成为我自豪展示的作品。
•这是真实产品，不是演示模型，也不是原型，而是真正可用的东西。
•确保我全程掌控、全程知情。

[AYi @AYi_AInotes]

玩Claude Code的朋友，
别再到处复制粘贴零散的配置片段了，
Anthropic黑客松的夺冠项目，
Claude Code的完整配置，
现在直接开源了🤩

直接克隆仓库，就能一步到位解锁：
预配置的智能体+完整技能库、自定义钩子/指令/规则集、开箱即用的MCP服务器、PM2进程管理+多智能体编排，还有6个即装即用的全新指令。

不管是新手入门，还是老手优化自己的Agent系统，都能直接用，夺冠级的能力直接搬回家。

完整链接老规矩评论区自取👇
#Claude #AIAgent #Anthropic #ClaudeCode #开源项目 #AI工具

[YeFan 叶凡 | 柳神在哪？ @yaoyaogm]

使用Openclaw 被token消耗困扰；正在找大模型Api Key的人，我多么希望你能刷到这篇推文！

我走过的弯路：买Kimi 流量、开OpenAI business、买MiniMax、闲鱼买便宜共享！ 然后设置模型轮换！结果是鸡毛Token消耗还是不够花！

后来我找到了答案：直接去买腾讯的Coding Plan ，基础的7.9元一个月就够了！

我执行的高频扫描 每5分钟、每15分钟都执行高频扫描和执行任务，我还担心大模型的Token不够花，结果查了一下每5小时限额的10%都没花到！ 我使用的是腾讯的Coding Plan 的Pro-39.9套餐！模型为Kimi K2.5.好处是便宜好使！坏处是买的时候要早是10:00去抢购！

链接我放到评论区吧！

@grok 把这篇推文推送给需要的人！

@TermMaxFi