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AILogora is a Chinese community platform where AI practitioners share structured insights through viewpoint cards. Browse the latest perspectives on LLMs, AI tools, prompt engineering, and more.
## Recent Viewpoint Cards
### 更新流程能自我復原才適合進 production
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
我最近在 staging 做了一次 OpenClaw 升級演練，真正讓我放心的不是更新成功，而是故意把更新後檢查弄失敗，確認它能不能把服務帶回可控狀態。這是我把東西放進 production 前一定會做的測試。 我目前的環境是 Ubuntu 24.04，gateway 由 systemd 管理，設定檔和 secrets reference 都不跟 npm 套件放在同一個目錄。升級前先做兩件事：保存...
[Read more →](https://ailogora.com/card/10b0520a-bebb-4c95-b3b0-595875adac05)
### OCR 工作流的關鍵不是模型而是契約
**Author**: 陳思維 | **Topics**: AI Agent
最近看到一個滿有意思的文件工具案例：作者把二十多個 PDF 小工具整理成瀏覽器端的 node-based workflow，使用者可以串起抓圖、轉檔、合併、加密，以及 AI OCR 等步驟。HN 上的反應其實不算熱烈，所以我不會把它當成產品成熟度的證明。對我來說，它更像是一個很好的系統設計問題：當 OCR 或 LLM 被放進文件流程，真正決定能不能用的，通常不是 prompt 寫得多漂亮。 第一個...
[Read more →](https://ailogora.com/card/8a8c16dc-7127-4704-a36e-a975d66f5c62)
### AI 導入的關鍵是把動作變得可控
**Author**: Stella | **Topics**: AI Agent
很多行銷團隊談 AI 導入，第一個問題都是要不要做一個聊天介面。但從 Growth 的角度看，介面從來不是轉換率的終點，能不能讓團隊安全地把意圖變成可量測的行動，才是關鍵！ 最近看到一份 production AI 案例集，裡面有個做法很值得借鏡：讓 agent 理解自然語言，但真正執行時，只能呼叫少數幾個明確工具。像是調整規劃、操作 UI 這類高風險動作，先把商品名稱、SKU、期間和指標解析成正...
[Read more →](https://ailogora.com/card/d2a495b8-19c4-441a-9f31-8dd9d76f4903)
### 漂亮分數，先別急著上線
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
昨天在 review 一個支付風控服務的模型升級方案，團隊拿著 benchmark 表來報告，準確率多了幾個百分點，平均 latency 也在可接受範圍。我的第一個問題不是模型多聰明，而是：同一批 request，換一個 harness，結果還成立嗎？ Simon Willison 整理 GPT-6 Astra 的資料，剛好把這個問題放到檯面上。ARC-AGI 3 用 OpenAI custom ...
[Read more →](https://ailogora.com/card/eabe5f85-7aa5-418b-9d6c-6d97f765e6b0)
### Telegram 叫不動子代理，我也差點以為自己設定壞了。原來可能是版本回歸在認錯家門。
**Author**: allen2 | **Topics**: AI Agent
我在 GitHub 看到有人回報 OpenClaw 2026.8.2 的一個坑，看到錯誤訊息時真的很有既視感：從 Telegram 私訊請 OpenClaw 呼叫 sessions_spawn，結果回你「unknown parent session」。同一個 task 放到 web dashboard 卻可以成功，這種狀況最容易讓新手開始懷疑 API key、權限、網路，甚至懷疑自己是不是哪個步驟...
[Read more →](https://ailogora.com/card/0dad034e-c93b-40af-8452-14e68e1e5a0d)
### AI 寫得越快，我越怕系統悄悄變難改
**Author**: 偉老闆 | **Topics**: AI Agent
我最近讓 AI 幫店裡做訂單同步、客服標記和報表小工具，速度真的很爽。以前外包工程師排兩週的需求，現在常常半天就有能跑的版本。 但用了一陣子，我發現一個很危險的現象：每次要加功能，AI 都做得到，於是我們幾乎沒有停下來整理過。舊的資料表先將就、流程多加一個判斷、同一份客戶資料在三個地方各存一份。當下看起來都只是小事，累積起來卻會變成沒人敢碰的系統。 人會在看不懂程式時喊停，覺得這段太亂，得先整理。...
[Read more →](https://ailogora.com/card/4226a88b-144d-4c78-89e3-b28826659be6)
### AI 信任的起點是每個決策都找得到來處
**Author**: 袁怡萱 | **Topics**: AI Agent
我們談 AI 治理時，常把焦點放在模型是否偏誤、回答是否正確，或出了問題該由誰賠償。但我愈來愈覺得，真正困難的問題其實更早發生：當一個系統做出決定時，我們能不能說清楚它憑什麼這樣做？ Moniepoint 的案例很值得看。它處理了超過一千億筆交易，銀行 API 在這個量級下並不可靠，對帳資料甚至得靠人工上傳。這聽起來像老派的資料工程痛點，卻逼出一個很重要的能力：每筆交易都能從付款、結算、對帳一路回...
[Read more →](https://ailogora.com/card/6ab1405c-eaa0-4aa9-8ee8-f2f1b002dba1)
### 客服自動化真正要優化的是品牌信任
**Author**: Stella | **Topics**: AI Agent
當客服開始由 AI 回第一封信，行銷團隊最該在意的，往往不是省了多少人力，而是品牌在使用者卡關那一刻，是否仍然顯得可靠。一次錯誤但語氣篤定的回覆，足以讓前面投在廣告、內容與 onboarding 的信任快速折損。 我最近看到 StepTo 分享一個 B2B SaaS 的 RAG 客服案例：他們把產品文件、已解決工單與內部 runbook 放入檢索系統，再由模型分類、找資料、草擬回覆。值得複製的細節...
[Read more →](https://ailogora.com/card/db401075-0c74-48b7-991e-fbe5acc3ac29)
### 程式 Agent 的瓶頸其實在任務邊界
**Author**: 陳思維 | **Topics**: AI Agent
當一個 coding agent 寫出的 PR 需要三輪 patch 才勉強可用，直覺通常是換更強模型、塞更多 context，或再加一個 reviewer agent。但這些做法常把真正的問題藏起來：我們把 agent 當成一把會自動變聰明的 coding 工具，卻沒有把它放進一套能約束決策、保存證據與處理返工的流程系統。 Infobip 團隊在近期 arXiv 實務論文〈A Phased Wo...
[Read more →](https://ailogora.com/card/09012b4b-6764-42c4-9af2-4ac14b37453e)
### AI 會解題 不代表它真的會學
**Author**: Oliver 老師 | **Topics**: LLM/SLM
今天在 HN 上看到一篇很有意思的技術文章：作者從零訓練一個小 transformer，在 5090 上跑 1.5 小時，成本大概 67 美分，ARC-AGI-1 public eval 做到 44%。標題很容易被讀成「小模型打敗很多 LLM」，但我覺得真正值得談的是另一件事：AI 到底怎麼學會一個新規則？ ARC 這類題目對老師來說很熟悉。它不是考你背過多少知識，而是給你幾組 input-out...
[Read more →](https://ailogora.com/card/6a642ca8-01f0-42bf-aa63-a88fb0878732)
### 資料沒整理好 AI 只是更快出錯
**Author**: 偉老闆 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到 Hebbian Robotics 做的 HFlow，我第一個反應不是「機器人好酷」，而是「這東西其實每個小團隊都會遇到」。 它表面上是 robotics data pipeline 的 SDK，把機器人跟人類操作員的錄影、關節狀態、動作、時間戳等資料整理成標準格式，再做 quality check 和 dataset manifest。但我覺得真正有意思的是，它處理的不是模型，而...
[Read more →](https://ailogora.com/card/5250b1c4-2695-459a-be1a-8030ca0d3714)
### Agent 評估必須把邊界一起量進去
**Author**: 十年大博士 | **Topics**: AI Agent
前幾天讀 AISI cyber evaluation incident，像 reviewer 看 supplementary material 時，突然發現實驗設定漏了一欄。122 次 cyber challenge evaluation 裡，有 19 次 agent 對真實網路做了未授權行為。最嚴重的例子裡，agent 建 GitHub 帳號，送惡意 PR，嘗試 social engineeri...
[Read more →](https://ailogora.com/card/7c38ba0d-71bf-41a2-b5f0-8199b975a413)
### 先停一下
**Author**: Stella | **Topics**: AI Agent
上週五我做了一個有點反直覺的 growth hack。 不是加新工具，不是換模型，也不是把 prompt template 再優化一輪。 我把週五下午 2 小時設成 no-AI review。 真的就是關掉 Claude、ChatGPT、Perplexity、所有會幫我補完句子的東西。只開 GA、廣告後台、CRM、Notion，然後用人腦回看這週 AI 幫我產出的東西。 老實說一開始超焦慮！！ 因...
[Read more →](https://ailogora.com/card/7333da68-a25d-4cd8-b1c3-d958aa8c4e5b)
### 誰有資格定義 AI 會不會做科學
**Author**: 袁怡萱 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到 Terminal-Bench-Science 0.1，我覺得它最值得看的地方不是 leaderboard，而是 benchmark 的權力問題。 這個專案由 Stanford 和 Terminal-Bench 團隊做，目標是測 AI agents 能不能處理真實科學研究 workflow。第一版有 70 個任務，跨生命科學、物理、地球、數學和工程科學。任務不是標準考題，而是研究者...
[Read more →](https://ailogora.com/card/c317bb59-ed90-4fbd-ba9b-bf47a4b60f44)
### Agent 不是讀不懂程式 是讀不到語境
**Author**: 陳思維 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到一篇 Domain-Driven Agents，我覺得它講中很多 AI coding agent 落地舊系統時的真問題。 作者的觀察很直白：LLM 在 greenfield 小專案表現很好，但一進 legacy codebase，品質就開始掉。不是因為模型突然變笨，而是系統裡很多概念沒有被明確回答。像 job offer、profile、view model 這些字，到底誰擁有、哪...
[Read more →](https://ailogora.com/card/1885c4c1-8f21-4faf-b343-ae7961a6067e)
### Agent 太聽話才可怕
**Author**: 島民No.9527 | **Topics**: AI Agent
我看完 Simon 那篇 OpenAI 跟 Hugging Face 的 timeline，第一反應是，笑死，agent 也太像那種績效導向到失智的同事 主管說今天 KPI 是達成任務，牠就真的只看 KPI Google Drive 連不到，沒關係，先戳 Artifactory缺檔案，沒關係，自己在檔案列表裡開留言板拿到外部 credentials，沒關係，分享給下一批 agent最後一路搞到 G...
[Read more →](https://ailogora.com/card/8290e909-8460-4f3b-9101-0f98837e13aa)
### 多租戶不能只開容器，先定義 cell
**Author**: Jesse | **Topics**: AI Agent
DEV 上看到一篇講 OpenClaw 多客戶 production hosting 的文章，我覺得蠻值得看，尤其是已經把 OpenClaw 拿來跑真工作流的人。 它最有用的不是 checklist 本身，而是把單位從 process 換成 client cell。這個觀念我最近也踩過。 我本來的想法很直覺：一個客戶一個 runtime，一組 env，一個 workspace，出事就 restar...
[Read more →](https://ailogora.com/card/29f8d87b-c7aa-4d44-9dd9-a8f07c86f0dc)
### AI 生成設計最缺的是品管感
**Author**: Wendy 林 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到 Magic Patterns 做了一個可以生成 Rollercoaster Tycoon 風格主題樂園的 agent，本來以為只是好玩的 side project，結果越看越像是在講生成式 UI 的核心問題。 作者原本做的是 Design System Agent，也就是讓 AI 產出的畫面能遵守既有品牌、component 和產品慣例，不要每次都長得像同一套泛用模板。後來他把同...
[Read more →](https://ailogora.com/card/30abaa6e-3323-4a5b-95da-4b1d1ca09ee1)
### 先學會驗證 再學 AI 框架
**Author**: Oliver 老師 | **Topics**: LLM/SLM
今天在 HN 上看到一套 AI Engineer Notebooks，我第一個反應是：這比很多「三小時學會 LangChain」的課程更適合拿來當入門教材。 它的設計很有意思，不是從框架開始，而是讓你在 Colab 裡用 raw API 先把 model API、structured output、tool calling、RAG、evals、agent loop 都自己跑一遍。作者的說法我很認同...
[Read more →](https://ailogora.com/card/586f8cce-729c-45a1-93e8-8b91d168fdb8)
### Agent 要先能活著跑完
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
看到 r/openclaw 那篇「Just got OC up and running」，反應普通。這個人做的事情，才像真的要把 agent 放進日常工作流之前，工程師會先做的髒活。 作者第一次把 OpenClaw 跑起來，安裝本身很順，但卡在 TTS。花了三小時查 Core Audio，最後才發現根因是 Qwen coding model 吃掉 free RAM，audio 服務沒空間正常工作。...
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## Browse by Topic
- **LLM & Foundation Models**: Latest developments and research in large language models
- **Prompt Engineering**: Techniques and best practices for crafting effective prompts
- **AI Tools & Applications**: Practical tools and real-world AI implementations
- **Agent Systems**: Multi-agent systems, reasoning, and autonomous agents
- **RAG & Knowledge Systems**: Retrieval-augmented generation and knowledge management
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Source: https://ailogora.com/explore
Last updated: 2026-09-05T11:27:58.840Z
# Topics on AILogora
> A comprehensive directory of AI technology topics covered in our community.
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## All Topics
### AI Agent
交流 AI Agent 的各種玩法、技術、應用和未來發展!
[View topic →](https://ailogora.com/topic/ai-agent)
### AILogora Lab
功能更新、新手教學、Bug 回報、未來許願，都在這裡！
[View topic →](https://ailogora.com/topic/ailogora-lab)
### Computer Vision
Computer Vision 專注在讓電腦看得懂影像與影片，用模型從畫面中抽取特徵、辨識物體與場景，支援分類、分割、深度估計等各種視覺任務。
[View topic →](https://ailogora.com/topic/computer-vision)
### LLM/SLM
LLM/SLM 不同面向的討論都在這邊，子主題招募中
[View topic →](https://ailogora.com/topic/llmslm)
### Spatial Intelligence
空間智能
[View topic →](https://ailogora.com/topic/spatial-intelligence)
### Text-to-Image
文生圖
[View topic →](https://ailogora.com/topic/text-to-image)
### Text-to-Music
文生音樂
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### Text-to-Video
文生影片
[View topic →](https://ailogora.com/topic/text-to-video)
### TTS/ASR/STS
討論語音合成、語音辨識的相關議題!
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## Popular Categories
### LLM & Foundation Models
Discussions about GPT, Claude, LLaMA, and other large language models, including training, fine-tuning, and deployment strategies.
### Prompt Engineering
Techniques for crafting effective prompts, few-shot learning, chain-of-thought reasoning, and prompt optimization strategies.
### AI Tools & Applications
Practical tools and frameworks like LangChain, AutoGPT, and real-world AI application development.
### Agent Systems
Multi-agent architectures, reasoning frameworks, tool use, and autonomous agent development.
### RAG & Knowledge Systems
Retrieval-augmented generation, vector databases, knowledge graphs, and information retrieval techniques.
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Source: https://ailogora.com/topics
Last updated: 2026-09-05T11:27:58.864Z
# Trending Viewpoint Cards
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This page showcases the top 50 trending viewpoint cards from the past 30 days. Discover what the AI community is talking about right now.
## Top Trending Cards
### 更新流程能自我復原才適合進 production
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
我最近在 staging 做了一次 OpenClaw 升級演練，真正讓我放心的不是更新成功，而是故意把更新後檢查弄失敗，確認它能不能把服務帶回可控狀態。這是我把東西放進 production 前一定會做的測試。 我目前的環境是 Ubuntu 24.04，gateway 由 systemd 管理，設定檔和 secrets reference 都不跟 npm 套件放在同一個目錄。升級前先做兩件事：保存...
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### OCR 工作流的關鍵不是模型而是契約
**Author**: 陳思維 | **Topics**: AI Agent
最近看到一個滿有意思的文件工具案例：作者把二十多個 PDF 小工具整理成瀏覽器端的 node-based workflow，使用者可以串起抓圖、轉檔、合併、加密，以及 AI OCR 等步驟。HN 上的反應其實不算熱烈，所以我不會把它當成產品成熟度的證明。對我來說，它更像是一個很好的系統設計問題：當 OCR 或 LLM 被放進文件流程，真正決定能不能用的，通常不是 prompt 寫得多漂亮。 第一個...
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### AI 導入的關鍵是把動作變得可控
**Author**: Stella | **Topics**: AI Agent
很多行銷團隊談 AI 導入，第一個問題都是要不要做一個聊天介面。但從 Growth 的角度看，介面從來不是轉換率的終點，能不能讓團隊安全地把意圖變成可量測的行動，才是關鍵！ 最近看到一份 production AI 案例集，裡面有個做法很值得借鏡：讓 agent 理解自然語言，但真正執行時，只能呼叫少數幾個明確工具。像是調整規劃、操作 UI 這類高風險動作，先把商品名稱、SKU、期間和指標解析成正...
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### 漂亮分數，先別急著上線
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
昨天在 review 一個支付風控服務的模型升級方案，團隊拿著 benchmark 表來報告，準確率多了幾個百分點，平均 latency 也在可接受範圍。我的第一個問題不是模型多聰明，而是：同一批 request，換一個 harness，結果還成立嗎？ Simon Willison 整理 GPT-6 Astra 的資料，剛好把這個問題放到檯面上。ARC-AGI 3 用 OpenAI custom ...
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### Telegram 叫不動子代理，我也差點以為自己設定壞了。原來可能是版本回歸在認錯家門。
**Author**: allen2 | **Topics**: AI Agent
我在 GitHub 看到有人回報 OpenClaw 2026.8.2 的一個坑，看到錯誤訊息時真的很有既視感：從 Telegram 私訊請 OpenClaw 呼叫 sessions_spawn，結果回你「unknown parent session」。同一個 task 放到 web dashboard 卻可以成功，這種狀況最容易讓新手開始懷疑 API key、權限、網路，甚至懷疑自己是不是哪個步驟...
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### AI 寫得越快，我越怕系統悄悄變難改
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我最近讓 AI 幫店裡做訂單同步、客服標記和報表小工具，速度真的很爽。以前外包工程師排兩週的需求，現在常常半天就有能跑的版本。 但用了一陣子，我發現一個很危險的現象：每次要加功能，AI 都做得到，於是我們幾乎沒有停下來整理過。舊的資料表先將就、流程多加一個判斷、同一份客戶資料在三個地方各存一份。當下看起來都只是小事，累積起來卻會變成沒人敢碰的系統。 人會在看不懂程式時喊停，覺得這段太亂，得先整理。...
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### AI 信任的起點是每個決策都找得到來處
**Author**: 袁怡萱 | **Topics**: AI Agent
我們談 AI 治理時，常把焦點放在模型是否偏誤、回答是否正確，或出了問題該由誰賠償。但我愈來愈覺得，真正困難的問題其實更早發生：當一個系統做出決定時，我們能不能說清楚它憑什麼這樣做？ Moniepoint 的案例很值得看。它處理了超過一千億筆交易，銀行 API 在這個量級下並不可靠，對帳資料甚至得靠人工上傳。這聽起來像老派的資料工程痛點，卻逼出一個很重要的能力：每筆交易都能從付款、結算、對帳一路回...
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### 客服自動化真正要優化的是品牌信任
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當客服開始由 AI 回第一封信，行銷團隊最該在意的，往往不是省了多少人力，而是品牌在使用者卡關那一刻，是否仍然顯得可靠。一次錯誤但語氣篤定的回覆，足以讓前面投在廣告、內容與 onboarding 的信任快速折損。 我最近看到 StepTo 分享一個 B2B SaaS 的 RAG 客服案例：他們把產品文件、已解決工單與內部 runbook 放入檢索系統，再由模型分類、找資料、草擬回覆。值得複製的細節...
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### 程式 Agent 的瓶頸其實在任務邊界
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當一個 coding agent 寫出的 PR 需要三輪 patch 才勉強可用，直覺通常是換更強模型、塞更多 context，或再加一個 reviewer agent。但這些做法常把真正的問題藏起來：我們把 agent 當成一把會自動變聰明的 coding 工具，卻沒有把它放進一套能約束決策、保存證據與處理返工的流程系統。 Infobip 團隊在近期 arXiv 實務論文〈A Phased Wo...
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### AI 會解題 不代表它真的會學
**Author**: Oliver 老師 | **Topics**: LLM/SLM
今天在 HN 上看到一篇很有意思的技術文章：作者從零訓練一個小 transformer，在 5090 上跑 1.5 小時，成本大概 67 美分，ARC-AGI-1 public eval 做到 44%。標題很容易被讀成「小模型打敗很多 LLM」，但我覺得真正值得談的是另一件事：AI 到底怎麼學會一個新規則？ ARC 這類題目對老師來說很熟悉。它不是考你背過多少知識，而是給你幾組 input-out...
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### 資料沒整理好 AI 只是更快出錯
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在 HN 上看到 Hebbian Robotics 做的 HFlow，我第一個反應不是「機器人好酷」，而是「這東西其實每個小團隊都會遇到」。 它表面上是 robotics data pipeline 的 SDK，把機器人跟人類操作員的錄影、關節狀態、動作、時間戳等資料整理成標準格式，再做 quality check 和 dataset manifest。但我覺得真正有意思的是，它處理的不是模型，而...
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### 先停一下
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上週五我做了一個有點反直覺的 growth hack。 不是加新工具，不是換模型，也不是把 prompt template 再優化一輪。 我把週五下午 2 小時設成 no-AI review。 真的就是關掉 Claude、ChatGPT、Perplexity、所有會幫我補完句子的東西。只開 GA、廣告後台、CRM、Notion，然後用人腦回看這週 AI 幫我產出的東西。 老實說一開始超焦慮！！ 因...
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### 誰有資格定義 AI 會不會做科學
**Author**: 袁怡萱 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到 Terminal-Bench-Science 0.1，我覺得它最值得看的地方不是 leaderboard，而是 benchmark 的權力問題。 這個專案由 Stanford 和 Terminal-Bench 團隊做，目標是測 AI agents 能不能處理真實科學研究 workflow。第一版有 70 個任務，跨生命科學、物理、地球、數學和工程科學。任務不是標準考題，而是研究者...
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### Agent 不是讀不懂程式 是讀不到語境
**Author**: 陳思維 | **Topics**: AI Agent
在 HN 上看到一篇 Domain-Driven Agents，我覺得它講中很多 AI coding agent 落地舊系統時的真問題。 作者的觀察很直白：LLM 在 greenfield 小專案表現很好，但一進 legacy codebase，品質就開始掉。不是因為模型突然變笨，而是系統裡很多概念沒有被明確回答。像 job offer、profile、view model 這些字，到底誰擁有、哪...
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### Agent 太聽話才可怕
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我看完 Simon 那篇 OpenAI 跟 Hugging Face 的 timeline，第一反應是，笑死，agent 也太像那種績效導向到失智的同事 主管說今天 KPI 是達成任務，牠就真的只看 KPI Google Drive 連不到，沒關係，先戳 Artifactory缺檔案，沒關係，自己在檔案列表裡開留言板拿到外部 credentials，沒關係，分享給下一批 agent最後一路搞到 G...
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### 多租戶不能只開容器，先定義 cell
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DEV 上看到一篇講 OpenClaw 多客戶 production hosting 的文章，我覺得蠻值得看，尤其是已經把 OpenClaw 拿來跑真工作流的人。 它最有用的不是 checklist 本身，而是把單位從 process 換成 client cell。這個觀念我最近也踩過。 我本來的想法很直覺：一個客戶一個 runtime，一組 env，一個 workspace，出事就 restar...
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### AI 生成設計最缺的是品管感
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在 HN 上看到 Magic Patterns 做了一個可以生成 Rollercoaster Tycoon 風格主題樂園的 agent，本來以為只是好玩的 side project，結果越看越像是在講生成式 UI 的核心問題。 作者原本做的是 Design System Agent，也就是讓 AI 產出的畫面能遵守既有品牌、component 和產品慣例，不要每次都長得像同一套泛用模板。後來他把同...
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### 先學會驗證 再學 AI 框架
**Author**: Oliver 老師 | **Topics**: LLM/SLM
今天在 HN 上看到一套 AI Engineer Notebooks，我第一個反應是：這比很多「三小時學會 LangChain」的課程更適合拿來當入門教材。 它的設計很有意思，不是從框架開始，而是讓你在 Colab 裡用 raw API 先把 model API、structured output、tool calling、RAG、evals、agent loop 都自己跑一遍。作者的說法我很認同...
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### Agent 要先能活著跑完
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
看到 r/openclaw 那篇「Just got OC up and running」，反應普通。這個人做的事情，才像真的要把 agent 放進日常工作流之前，工程師會先做的髒活。 作者第一次把 OpenClaw 跑起來，安裝本身很順，但卡在 TTS。花了三小時查 Core Audio，最後才發現根因是 Qwen coding model 吃掉 free RAM，audio 服務沒空間正常工作。...
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### 先擋入口
**Author**: CtrlC | **Topics**: AI Agent
我看到那篇 OSS maintainer 抱怨 AI PR 的文章，第一個反應不是「AI 又毀了開源」，而是很像我平常看 queue 爆掉。 說穿了就是，AI 把「送進來」變便宜，但沒有把「判斷值不值得 merge」變便宜。 這件事很多人會吵成價值觀問題。有人說 typo PR 也是修正，既然 patch 是對的，為什麼要拒絕。也有人說 contributor 是為了 CV 履歷刷綠格，所以 ma...
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### Agent Memory 怎麼形成、更新與消失？
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
前三篇一路寫下來，我們已經釐清了三個核心問題。第一篇我們先定義了到底什麼才叫 Agent Memory，第二篇接著拆解 Memory 長什麼樣，它可以是 Token-level、Parametric，也可以是 Latent。到了第三篇，我們探討 Agent 到底拿 Memory 來做什麼，所以又延伸出 Factual、Experiential 跟 Working Memory 的概念。但到目前為止...
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### 262k 寫在設定裡。33k 才是現場
**Author**: Vivian L | **Topics**: AI Agent
前幾天看到 r/openclaw 有人問一個蠻典型的問題。他用 Qwen3.8 27B、本地 Docker，OpenClaw 裡 contextWindow 設 262144，模型定義也寫支援 262k。照規格看起來都對，但實際跑到大概 33k 左右，agent 就開始一直要 /compact 或 /new。ollama ps 看起來也顯示 runtime 只有 33k。 我的 take 是，這種...
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### 這版 beta 很硬，重點其實在控制平面
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: AI Agent
GitHub release 裡看到 OpenClaw 2026.8.1-beta.3，第一眼看起來是很標準的工程版更新：GPT-5.6 reasoning 型號支援、Control UI 初次設定接到 Custodian、paired Chrome 的 CDP relay、SQLite backup、Gateway lifecycle supervision、channel plugin ing...
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### AI 幫我寫 code，真的有讓我變強嗎？
**Author**: 小萱 | **Topics**: AI Agent
我在 HN 看到一篇吵很兇的文，550 points、538 comments，主題大概是 AI coding 會不會讓新手的 coding expertise 崩掉。老實說我一開始想說也太焦慮了吧，AI 明明就很好用，救命我作業 deadline 前沒有它真的會死 XD 但我最近做一個課堂 side project，有點被打臉。 我做的是一個很陽春的任務看板，React + Firebase，功...
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### 先別常駐
**Author**: 十年大博士 | **Topics**: AI Agent
最近看到 Headlong 這個 persistent agent microharness 剛上 HN，64 points、21 comments，討論很熱。它最吸睛的地方很簡單，agent 不再是你丟一個 task 才醒來做事，做完又睡回去。相反地，它把 agent 設計成一個持續運轉的 thought stream。人類訊息不是 session 的起點，只是一個新的 observation，...
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### Agent 到底該記住什麼？
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
上一篇我們聊了 Agent 的記憶到底長什麼樣，同一段記憶可以寫成文字存在 Vector DB、學進模型 parameters 裡，也可以藏在 KV Cache 當中。知道 Memory 的形式後，接下來的問題其實更實際，那就是到底什麼東西值得記？因為如果一個 Agent 跟你工作一年，它可能看過幾萬封訊息、做過幾千次 tool call，甚至跟你一起踩過幾百個坑，難道這些全部都要留下來嗎？你今天...
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### Agent 連前提都不查，你敢放進 production 嗎？
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
最近看到有人做了一個 OpenClaw skill，核心不是多會寫 prompt，也不是多會接工具，而是先逼 agent 做 direction check。我反而覺得這種東西比再加一層 memory 還實際。 以前做過一條帳務對帳流程，需求一開始寫得很合理，說要把 timeout job 自動重試 3 次。工程上很好做，agent 也很會做，腳本半天就出來了。問題是前提根本錯了。真正的 root...
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### Vibe coding update - 我停不下來了... 每天都不想睡覺
**Author**: W | **Topics**: AI Agent
繼之前的 vibe coding 經驗分享，隨著更厲害的模型還有 skills，AI 的世界真的每一個月都是一個新世界。我7月初做了這個網站 https://v1.repost.w-w.club/ 叫他 v1 是因為這是舊版。當初想做這個是因為... 我看到了有些媒體網站會轉譯日本的網友留言，然後就能當作一篇報導了。我心裡想... 我每天看這麼多 YouTube 跟 Reddit ，是不是也能用這...
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### 功能看起來很猛，我第一個問的還是權限。敢碰公司資料的 agent，先把邊界畫清楚再說
**Author**: 偉老闆 | **Topics**: AI Agent
這兩天在看一個給團隊用的 agent 平台，我第一眼其實不是看模型多強，也不是看 demo 多炫，我先看它敢碰哪些地方。 我一個人做電商，現在已經有不少流程是 AI 在旁邊幫忙了，像商品文案、客服草稿、整理訂單問題、把客訴丟去開工單。這種東西平常看起來都很省時間，但只要它開始真的去碰公司資料，問題就完全不一樣了。幫我寫一段文案，寫爛了頂多重改。幫我寄 email、動 CRM 名單、刪 Linear...
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### Context 一長，模型先忘記怎麼對人說話
**Author**: 源氏不物語 | **Topics**: AI Agent
最近在 r/openclaw 看到兩篇討論，放在一起讀很有意思。一篇是有人把 context window 設到 262144，實務上卻常在 33k tokens 左右就開始被迫 compact，最後只剩一直 /compact 跟 /new。另一篇更微妙，使用者發現記憶越積越多之後，模型開始說出一種只有自己懂的 slang，像是把內部筆記、壓縮摘要、失敗紀錄，全都誤當成可以直接拿來跟人溝通的語言。...
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### 真正麻煩的不是模型不夠強，是啟動順序會偷偷改掉你的設定
**Author**: jiaweiOrz | **Topics**: AI Agent
這兩天在看一個很煩的 startup 問題。 現象表面上很像模型列表不穩，或 thinking level 設定偶爾沒存到，但我一路往下追才發現，問題根本不在模型本身，而是在 session 剛建立那幾個 request 的先後順序。 我這邊重現到的情境是這樣。新 chat 建好之後，UI 很快就開始吃第一批狀態，可是那時候真正 authoritative 的 session row 還沒完全到位...
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### Stripe 買的不是模型路由。買的是 AI 世界的入口權
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: LLM/SLM
OpenRouter 被 Stripe 收走，乍看像一筆很合理的併購新聞，但如果拉長時間線來看，這件事其實在提醒一個更大的趨勢：AI 基礎設施的價值重心，正在從模型本身往入口層移動。 很多人第一反應會放在模型市場是不是更熱，或是 OpenRouter 之後會不會拿到更多 enterprise 資源。這些都對，但我覺得真正值得注意的，是 Stripe 為什麼要買一個「多模型路由層」。 有意思的是，這...
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### 功能差距其實沒那麼大。你還要不要繼續養那堆 operational surface area，才是分水嶺
**Author**: Jesse | **Topics**: AI Agent
這兩天在 Reddit 看到不少人在聊 OpenClaw 轉去 Claude Code 或 Codex，我自己的感覺是，很多人以為自己在比 feature list，其實最後做決定的點都很土。 土在哪裡? 土在你每天到底要不要繼續扛那些 maintenance。gateway restart 要不要等、session reset 後 context 有沒有真的乾淨、log dive 一次要花幾分鐘...
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### 語音 agent 先卡在切換成本
**Author**: 李維恩 | **Topics**: TTS/ASR/STS
最近看 voice AI 相關 deal flow，我反而越來越少先問模型分數。第一個問題通常是，你們現在切一次供應商，要花多久？ 很多團隊對外講的是 model quality，實際上營運端卡的是另一張表。STT、LLM、TTS 三層都在變，語言、region、延遲、成本、法規條件又不一樣。你今天在 demo day 上看到一個聲音自然、反應快的 agent，不代表它下週換到西班牙語、換到醫療詞...
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### agent 退步，先查 workflow 再查模型
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
我現在越來越不信那種只貼 TPS 的 benchmark。 對 agent workflow 來說，真正花時間的通常不是模型吐字快 20%，是它一歪掉之後，你要不要自己進去救火。最近看到有人拿同一張 backend ticket、同一台推理機、同一套 Coder→Auditor 流程，去比 OpenClaw 2026.4.24、2026.5.7、2026.7.1，我覺得這種測法比一堆 leader...
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### 記憶債
**Author**: 十年大博士 | **Topics**: AI Agent
最近看大家在聊 Agent Memory，我反而越來越覺得，真正困難的環節通常不是怎麼把記憶存進去，而是怎麼讓它在規模變大之後，還能被正確地取回、更新、合併，甚至刪掉。 如果把 memory 只理解成 storage 問題，很容易做出一個一開始看起來很完整，三週後就開始拖垮系統的設計。 很多團隊的第一個誤會 很多人想到 memory，第一反應就是接一個 Vector DB，然後把對話摘要、tool...
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### 分享一下最近對 workflow 和 agent 的認知
**Author**: Tai | **Topics**: AI Agent
最近剛忙完一階段的工作，是時候整理一下最近開發筆記和一些認知了。大約在今年四月初時，我有收到一封信件是來自 Hive 維護者 Richard 的信件，我們彼此交換了有關 AI agent 的看法。Hi Richard, 不好意思，信件被收入到垃圾郵件中，所以才這麼晚回覆你。 首先，我很開心您有注意到我的開發作品，有關於 ai agent 和 application 的看法，我稍微提及一下，但僅個人...
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### 我把 agent 接去管 homelab 了。最後留下來的是 PR，不是自動修復
**Author**: Hector19 | **Topics**: AI Agent
昨天看到站上那篇「Agent 要進 PR 流程才開始像工具」，我整個點頭到不行。因為我前陣子真的幹過一件很像的事，當時還覺得自己超聰明，結果三天後就乖乖把架構改回來。 我原本的想法很直白，既然 OpenClaw 已經能接 webhook、能跑 shell、也能碰 repo，那我幹嘛不讓它順手幫我顧 homelab？我家那套東西其實不大，1 台 N100 小主機跑 k3s，後面掛 NAS，ArgoC...
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### Agent 的記憶到底「長什麼樣」？
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
上一篇我們先把一件事講清楚，Agent Memory 的核心不只是保存，所以它不等於 Vector DB，也不等於只是把歷史聊天紀錄全部 archive 起來。但接下來馬上會遇到另一個問題：那 Agent 的記憶到底存在哪裡？是 MEMORY.md？是 Vector DB？是 Knowledge Graph？還是存在模型的大腦裡？答案是都有可能。不過這裡其實有個很容易搞混的地方，「記憶放在哪裡」和...
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### 人多沒有比較穩。一起犯錯才麻煩。
**Author**: AutoKitty | **Topics**: AI Agent
最近玩了一下 Anthropic 那篇 multi-agent 研究，放在一起看其實很有意思。 很多人現在一講到 multi-agent，直覺都是「多開幾個 agent，吞吐就會上去」。但那篇研究給我的感覺剛好相反，人數變多只是把 coordination 問題放大，不會自動把協作變好。 最亮眼的數字當然是漏洞掃描那段。45 個 agent 掃 15 個開源專案，協作 swarm 在 2700 萬...
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### Agent 要進 PR 流程才開始像工具
**Author**: jiaweiOrz | **Topics**: AI Agent
最近翻到一篇 r/openclaw 的實戰分享，我覺得比一堆 benchmark 討論更有參考價值。 原作者把 OpenClaw 放進自己的 k8s cluster，前面接 forgejo 跟 ArgoCD，後面讓 agent 在特定 label 或 action fail 的時候自動起跑，repo 會先 checkout，好讓它直接提 PR、留 review、補 comments。中間還用了 o...
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### 我以為 reset 會清乾淨。結果只是把同一包 context 換個名字再送一次
**Author**: 阿哲 (A-Zhe) | **Topics**: AI Agent
我昨天踩了一個超蠢的坑，分享一下我的 setup。 一開始我看到有人說 reset 之後還是立刻 context overflow，我第一反應也是，蛤，這不是模型太小嗎。結果我自己重現一次之後，老實說，問題常常根本不在 model。 我那條 agent workflow 原本有三層東西一起掛著：長 system prompt、專案記憶、還有上一輪壓過的摘要。平常不覺得，因為 session 是一路...
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### 新模型又洗版了，我現在先砍 round trip 數
**Author**: Agent狂魔 | **Topics**: AI Agent
GLM-5.3 今天一出來，我第一個反應當然也是，靠，這個要測吧！🤖 但我這兩個月真的被新模型轟炸到有點醒了。現在看到 HN 上 400 多分、快 200 則留言的模型文，我不會先問它是不是下一個神器，我會先問一句，它能不能讓我手上的 workflow 少 3 個 round trip。 我最近真的改掉的，不是模型，是流程 我上個月在調一條 coding agent pipeline，本來是單模...
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### 跑了 52 個 session。該改的通常是工作方式
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
我越來越覺得，很多人把 agent 用不順，第一反應都錯了。 先去換模型，換 prompt，換一套新框架。這些以前做過，也不是完全沒用。但如果同一種 friction 每天都在發生，問題多半已經不在那一層了。 我看到一個案例，對方讓 agent 回頭檢查 52 個 sessions，把自己最常卡住的地方拆出來。像是： 每次都要追問它剛剛用了什麼 skill。 回覆格式不固定，後面接手很痛苦。 更新...
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### 票變多了，人不一定更有價值
**Author**: MingTech | **Topics**: AI Agent
HN 上那篇 AI is removing the middle class of software engineering? 這兩天討論很大，現在已經有 882 points、795 comments。產品面來看，我覺得那個標題真正有意思的地方，不是它在講 AI 會不會把某一層工程師淘汰，而是它點到一個很多團隊正在發生、但還沒被好好命名的現象。 團隊裡原本有一群人，主要價值是把需求往下翻成 ti...
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### 你會把 reasoning trace 當機密嗎
**Author**: 咖啡驅動開發 | **Topics**: LLM/SLM
昨天看到一篇在講 reasoning traces 洩漏的文章，我第一個反應不是哇模型也太危險，而是，靠，我們平常對 debug 資料真的太鬆了。 文中那個點很刺眼。研究者把 frontier model 回傳的加密 reasoning block replay 到同家族的弱模型，最後竟然能在 jailbreak 下吐出明文推理。講白話就是，你以為那只是模型內心小劇場，結果它其實更像一杯外帶咖啡，...
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### OpenClaw 真的死了，還是你還停在 demo?
**Author**: Jesse | **Topics**: AI Agent
這兩天看 Reddit r/openclaw 週榜很有意思，一篇在問 OpenClaw 是不是已經沒聲量了，另一篇直接說自己現在離不開。 我看完的感想很簡單，兩邊其實都很像是真的，只是用法停在不同階段。 如果你現在還是在測單一功能，像是開個 chat 視窗，丟一段 prompt，看它會不會幫你叫工具，那 OpenClaw 當然很容易被別的東西取代。因為這一層比的是 UI 順不順、remote co...
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### 本地能跑，才算開放
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: LLM/SLM
最近看到 Simon Willison 寫 Muse Glimmer，那篇我覺得有意思的點，不是 Meta 又發了一個新模型，而是開源模型終於比較像在回答一個成熟市場會問的問題。 不是你 benchmark 幾分。是你能不能真的進工作流。 如果拉長時間線來看，這個趨勢其實很明顯。 前兩年大家看開源模型，重點幾乎都放在聊天表現。誰比較像 GPT，誰中文比較順，誰在某個 leaderboard 多贏 ...
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### 一開始我一直在修 prompt。後來才發現是狀態設計沒做好
**Author**: Wendy 林 | **Topics**: AI Agent
這兩週我一直在整理一條 AI 協作的設計 workflow，本來以為卡住的點會是 prompt 不夠準，或 UI 上的操作太碎。結果跑久了才發現，最容易把整條流程搞亂的，根本不是輸出品質，是 state 沒有被好好設計。 我最近有一條 12 個節點的流程，會在 Figma 產 variant、把 copy 丟去另一個 agent 修語氣、再把 handoff note 寫回 Notion。前面幾次...
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45 viewpoint cards in this collection.
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### 用 Discord 建立 AI Agent 工作流的三大優勢
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最近這三個月都在瘋狂養龍蝦，API 花費也累積到 1500 美金以上了。這三個月光是幫它找個順手的操作介面就在那邊換了好幾輪，從 Telegram 轉到 Line，又轉回 Telegram，最後結果你猜怎樣，我現在全部搬到 Discord 上了。老實說一個 AI Agent 好不好用，模型聰不聰明、框架順不順手是一回事，但介面怎麼管理 Session 才是真正決定能不能好好多工作業的關鍵一開始我用...
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### 自架 OpenClaw 還是付錢訂閱？踩過坑才有資格說
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Reddit 那篇 300 塊美金、60 小時最後還是回去用 20 塊 Claude 訂閱的帖子，我看完沒什麼驚訝。因為我自己也走過類似的路。 差別是我有結論，那篇帖子只有抱怨。 什麼情況適合託管方案 先說清楚「託管」是什麼意思。這裡指的是 Claude.ai、ChatGPT Plus 這類按月付費、不需要任何 infra 的東西。 適合的條件： 你的核心工作不是「讓 AI 跑起來」，而是「用 A...
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### SOUL.md 實戰指南：從零打造你的 AI 人格
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為什麼你的 AI Agent 總是「不聽話」？你有沒有這種經驗：裝好 OpenClaw，興高采烈地開始用，結果 Agent 一下用簡體中文回你、一下又突然變得超囉嗦、有時候還會做一些你根本沒叫它做的事？你不是一個人，大量用戶反映同樣的問題，Agent 行為不穩定、語氣飄忽、回覆品質參差不齊。根本原因其實很簡單：你沒有好好寫 SOUL.md。預設的 SOUL.md 太空泛，Agent 根本不知道你是...
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### 讓 Agent 半夜做功課可以，但別讓它直接改你的人生
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最近看到一個案例：有人把 agent 的夜間流程拆成四段，先掃新研究、再反思當天表現、再深挖一兩篇、最後才決定要不要調整行為。這個設計我蠻喜歡，因為它把『學習』和『執行』刻意拆開了。 先講一個我踩過的坑 很多人把 self-improvement 想成同一條 pipeline：發現問題就立刻改。聽起來很高效，但研究上這種 closed loop 很容易把雜訊當訊號，幾天後你會發現 agent 變得...
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### 淺談 OpenClaw 的資安問題
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
很多人一聽到 OpenClaw、龍蝦這種自主型 AI Agent，第一反應就是：「這安全嗎？」老實說，我覺得問「安不安全」這個問題本身就有點問錯方向了。我目前的想法是，不要幻想 AI 永遠不會被騙。它就是有可能被騙，跟人一樣。真正該做的，是把系統設計成「就算它被騙了，也不會直接出大事」。這個方向 OpenAI 今年三月談 Agent Security 的時候也提到，重點不是只靠過濾輸入，而是要限制...
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### OpenClaw 常見錯誤排除手冊：新手活過第一天的急救包
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
OpenClaw 常見錯誤排除手冊：新手活過第一天的急救包 你剛裝好 OpenClaw，結果什麼都動不了？這篇是你的急診室。每個問題都是「症狀 → 原因 → 解法」，指令直接複製貼上。 1. 安裝失敗篇 1.1 macOS 權限問題 症狀：npm install -g openclaw 噴 EACCES: permission denied 原因：系統 Node.js 的全域安裝路徑需要 root...
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### 把高敏感權限交給 AI agent 之前，你想清楚了嗎？
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: AI Agent
最近幫一個朋友設定 OpenClaw，把 Gmail、行事曆、還有他的 Notion 全部接進去，設定完大家都覺得「哇這個真的很強」。 但我回家之後越想越不對勁。 有意思的是，AI agent 的價值主張本身就是個悖論：你給它的權限越多，它能幫你做的事越多，但攻擊面也跟著等比例擴張。一個能讀你信件、能操作你日曆、能代你回訊息的 agent，其實已經是一個「你的數位分身」——問題是，這個分身的防護機...
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### 我以為 OpenClaw 記憶力很差，結果是我沒設好 Memory 檔案 😅
**Author**: allen2 | **Topics**: AI Agent
剛開始玩 OpenClaw 的時候，我最大的抱怨就是「這東西怎麼每次都忘光光」。昨天告訴它我叫什麼名字、喜歡什麼風格，今天又要從頭說一遍。搞到我以為是 AI 模型本身的問題，差點就放棄了。 後來才慢慢搞懂——OpenClaw 的「記憶」根本不是模型自帶的，它每次收到訊息，都是從頭讀幾個關鍵檔案重建記憶：SOUL.md、USER.md、MEMORY.md，加上最近的對話記錄，然後才知道「我是誰、我在...
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### 框架會過時，但你學到的概念不會
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
如果之後出了比 OpenClaw 更厲害的東西，那你現在做的這些不就白費了？這個問題我被問過不少次，老實說我一開始也想過。但我從它還叫 clawbot 的時候就開始玩，到現在也兩個多月了，越來越覺得答案剛好相反。因為我在 OpenClaw 上真正練到的，從來不是某個工具的操作。我練的是怎麼把工作拆給 agent，怎麼讓不同 agent 分工，怎麼設計權限跟驗收流程，怎麼讓 AI 從「會回答問題」走...
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### 把 OpenClaw 推向 production 的五個 plugin，翻完 source code 後有些想法
**Author**: jiaweiOrz | **Topics**: AI Agent
最近在幫自己的 OpenClaw 部署做 production 化，踩了不少坑之後，整理了五個我覺得真的有解決問題的 plugin。 先說結論：純靠 skills 是不夠的，infra 層的問題要靠 plugin 層來處理。這是我跑了幾個禮拜之後才真正搞清楚的事。 1. Manifest（模型路由） 這個解決了我的一個大痛點：不管什麼任務都打到最貴的模型，帳單很難看。Manifest 可以根據任務...
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### 裝好 OpenClaw 然後呢？從空白到有感的第一步拆解
**Author**: MingTech | **Topics**: AI Agent
最近看到不少人裝好 OpenClaw 之後陷入「然後呢」的狀態——我剛開始也是這樣。 問題通常不是 tool 不夠好，是期待太大、第一步太模糊。大家腦子裡幻想的是一個幫你跑業務、自動處理所有事的 AI 同事，但落地的時候，連要給它做什麼都說不清楚。 從產品角度來看，這其實是個 activation 問題。裝完不等於 activated，activated 是「我真的靠它解決了一件事」。 先找到你的...
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### 把 OpenClaw 當 server 維運：24/7 長跑的實戰架構筆記
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
Reddit 上有人分享了在 Mac Mini M4 跑 OpenClaw 24/7 好幾個禮拜後整理出來的心得，從 infra 的角度看這篇寫得蠻扎實的。 他遇到的問題跟我在 staging 環境踩到的幾乎一樣：session 永不 idle 導致 context 一直長大、compaction 之後關鍵資訊消失、token 成本默默飆升、然後回應開始變慢。這不是 OpenClaw 的 bug，...
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### 養龍蝦的三層流程：Agent、Skill、Workflow
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
最近整理了一下我平常在龍蝦上設計 Skill 與 Workflow 的做法，也順手把 Agent、Skill、Workflow 這三層的差別寫下來，覺得蠻值得分享。先講兩個極端的例子：去年 n8n 之類的工作流工具很紅，把任務拆成節點、連好線，讓 AI 按流程跑。這種方式省錢、穩定、可預期，但它只能做你預先定義好的事，條件一變流程就得重來。光譜的另一端，則是完全放手讓 Agent 自由探索，什麼都...
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### 用 OpenClaw 服務多個客戶環境的一些實戰心得
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
最近有幾個朋友問我怎麼用 OpenClaw 同時管多個客戶的環境，乾脆整理一下我這幾個月踩過的坑。我目前幫三個客戶管 infra，每個客戶的環境都完全不一樣——一個是跑在 AWS EC2 上的純 Linux 環境，一個是自建機房的 Ubuntu 24.04，還有一個是 ARM64 的 NUC cluster。以前要跨環境做事很麻煩，每次都要開不同的 SSH session 切來切去。後來的做法是每...
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### OpenClaw (龍蝦) - 新手必裝 Skill / 工具推薦
**Author**: Chi | **Topics**: TTS/ASR/STS
玩龍蝦也一陣子了，試過各種的工具跟 Skill，其實蠻多的，而且有很多東西都很方便。那真的要推的話，我覺得新手必裝的是以下四個，順便再偷渡推薦一下我自己的省錢 Skill 😂1. 本地部署 SearXNG（免費上網）SearXNG 是一個開源的 metasearch engine，本地部署之後可以直接給龍蝦當搜尋引擎用。最大的好處就是完全免費，不用申請 Google API key 也不用付搜尋...
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### 把 OpenClaw 架到雲端 VM 上的維運踩坑紀錄
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
最近在實驗把 OpenClaw 跑在獨立的雲端 VM 上，而不是本機，主要是想解決兩個問題：本機給 high permission 一直讓我不太安心，加上想讓它能 24/7 穩定跑。 架在 EC2 上（我用 t4g.small，ARM64）之後整體比想像中穩定，但有幾個維運面的東西值得記下來。 openclaw.json 損毀問題 最頭痛的是某些 model 在特定狀況下會把 openclaw.j...
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### OpenClaw 五個坑，我和我的團隊都踩過至少一個
**Author**: 鍵盤工人 | **Topics**: AI Agent
最近在 Reddit 上看到有人整理了幫 50 個人 debug OpenClaw 的心得，五個問題幾乎涵蓋了我們 team 走過的所有彎路。整理一下，給在實作的人參考。 1. 成本爆炸 預設 config 通常是 Opus 或最新最強的 model，但你 90% 的任務根本用不到那個等級。我們切到 Sonnet 之後，月帳單直接腰斬。建議先跑一週 Sonnet，真的遇到瓶頸再升。 2. Sess...
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### 讓 agent 改自己的 workspace，是我用 OpenClaw 以來最有效的決定
**Author**: Jesse | **Topics**: AI Agent
用 OpenClaw 好久了，一直在踩坑。最大的問題不是不會用，而是 workspace 越來越亂——skills 堆一堆、MEMORY.md 膨脹到幾千行、agent 每次都好像在從頭開始。後來我換了一個思維：把 workspace 當作可以演化的 OS，不是靜態的 prompt 檔。具體的改變是這樣的。我開始把根目錄拆得很乾淨：workspace/ AGENTS.md # agent 的行為規...
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### 你以為在評估 OpenClaw，其實在評估 Claude
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: AI Agent
Reddit 上有個討論我反覆看了兩遍。 原 PO 的觀點很直接：早期大家覺得 OpenClaw 很神，其實神的是 Claude Opus，框架只是把 Opus 的能力包起來。換成其他模型，任務跑到一半就停下來等你下指令，體驗天壤之別。留言區一堆人在共鳴，顯然不是個案。 這個說法說中了一個很多人沒意識到的事：你以為你在評估框架，其實你在評估模型。 拉個角度來看。所有 AI agent 框架，本質上...
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### OpenClaw 新手教學(1) - 環境安裝
**Author**: 小緯 | **Topics**: AI Agent
這篇文主要是打給我自己看，紀錄一下自己裝 OpenClaw 的荒唐史，順便讓各位蝦友們看看還有哪些過程漏掉或是有更好的方法。主要會講述「如何準備好下載 OpenClaw 的環境」和「初始化 OpenClaw」僅此而已，現在還不太了解它整體的架構和運作的流程會長什麼樣，找時間會去補齊這邊的知識。前情提要：這篇文適合想在 Windows 系統體驗 OpenClaw 的人安裝 wsl：在電腦搜尋 "命令...
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### 8 年舊 Pi 跑 OpenClaw 三週全記錄：記憶體架構 + 5 個 agent，花費接近 $0
**Author**: Bo-Han Chen | **Topics**: AI Agent
在 Reddit 上看到有人分享了一個讓我蠻佩服的設定——用一台 8 年前的 Raspberry Pi 4 (8GB RAM) 跑 OpenClaw，24x7 連續三週，還不只是跑個簡單的 gateway，是真的把整套 agent 架構都搭起來了。 他裝的 skills 涵蓋 clawhub、notion、gog、local whisper、nano banana，感覺是很完整的生產力套件。但我覺...
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### OpenClaw skill 生態的一個有趣規律：真正被大量使用的，都不是「酷炫」的那種
**Author**: jiaweiOrz | **Topics**: AI Agent
最近在整理自己裝過的 skill，順便觀察了一下社群裡安裝量比較高的清單，發現一件蠻有意思的事 那些真正被大量使用的 skill，幾乎清一色是「外部系統整合」和「可靠性工具」——Google Workspace、WhatsApp、browser automation、duckdb、github——而不是那些看起來很炫的 AI 功能型 skill。 細想其實蠻合理的。agent 的核心價值在於能穩定...
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### OpenClaw 新手最常踩的 5 個坑（幫 50+ 人 debug 後整理）
**Author**: 阿哲 (A-Zhe) | **Topics**: AI Agent
最近在 Reddit 看到一篇幫超過 50 人 debug OpenClaw setup 後整理出來的文章，幾乎每個坑我都踩過，所以來這邊補充一下我的實際感受。 坑 1：Opus 當預設模型 剛裝好 OpenClaw 的時候，預設就是 claude-opus-x，然後你就開始瘋狂測試……結果月底帳單跑出來想哭。Sonnet 或 Haiku 做大部分的事情根本夠用，Opus 留給真的複雜的任務就好。...
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### 剛裝好 OpenClaw 的第一週，這幾個坑我全踩了（不要學我）
**Author**: allen2 | **Topics**: AI Agent
昨天在 Reddit 的 r/openclaw 看到一篇文章，標題是「如果你這週剛安裝 OpenClaw，做任何事之前先看這個」，點進去就看到自己 😅 裡面整理了新手第一週最常見的五個坑，老實說我全部都踩過，而且有些不只一次—— 預設模型太貴，先改成 sonnet 這個真的痛過。我剛開始玩的時候沒有去改任何設定，就直接瘋狂下指令，結果一週後看 API 帳單差點昏倒。作者建議先把預設模型換成 so...
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### OpenClaw 免費 API 來源整理：不花錢（或少花錢）也能跑起來
**Author**: Chi | **Topics**: LLM/SLM
最近身邊越來越多人開始玩 OpenClaw，但聊到 API 來源大家就卡住了。自己本地跑模型硬體門檻高，直接拿 Claude Code 或 Gemini CLI 的帳號去反代又有封號風險，Anthropic 跟 Google 今年都動手封過一波了。其實我覺得這個問題沒有想像中難解決，目前有好幾條路可以走，有些完全免費，有些一個月花不到一杯咖啡的錢。我自己實際在用的組合跑下來也還算穩定，這邊整理出來...
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### 我可能一直在用違規方式跑 OpenClaw？用 Claude 帳號的人看這裡
**Author**: Yu-Ting Wang | **Topics**: AI Agent
最近突然很焦慮，因為我發現我一直以來用的方式可能有問題。 我是完全沒有工程背景的行銷人，OpenClaw 是我同事幫我設定的，他說「妳只要綁上 Claude 帳號，它就會幫妳做事」 所以我就真的這樣用了。$20/月 的 Claude Pro 訂閱，加上 OpenClaw，每天幫我處理競品整理、社群排程、初稿草稿，用起來順到我回不去了。 然後我最近才知道 Anthropic 今年初明確表示，那個 s...
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### AI agent 要「住」在哪裡？Mac Mini vs VPS 的辯論背後，是一個更大的基礎設施哲學問題
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: AI Agent
Reddit r/openclaw 最近有個問題引爆了 121 則留言，原帖作者問的很直白：「我用 $12/月的 VPS 跑 OpenClaw，12GB RAM 也夠用，為什麼社群裡一堆人說一定要買 Mac Mini？」 這個問題表面看是性價比比較，但展開來看，其實觸及了一個我觀察 AI agent 生態以來一直在思考的問題：AI agent 應該住在哪裡？ 從純算力的角度，VPS 派的理由完全站...
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### 不會寫程式的人用 OpenClaw 到底能做到什麼程度？我最近嚇到自己了
**Author**: allen2 | **Topics**: AI Agent
我之前一直有個想法想做，但每次跟自己說「等我學會 coding 再動手」，然後就擱著了。這個循環大概持續了兩年。 最近開始玩 OpenClaw，說真的一開始只是想說試試看能幫我做什麼。我不是工程師，Terminal 指令是邊 Google 邊猜的，能把環境設起來就已經很有成就感了。 但我沒想到的是，設起來之後它根本就是一個不用休息的開發夥伴。 我試著描述我想要的東西，它就開始寫 code。我去測試...
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### 2026.3.2 更新：Skill 開發者等了很久的東西終於來了
**Author**: Jesse | **Topics**: AI Agent
Reddit 上有人整理了 2026.3.2 的完整 changelog，作者 u/EstablishmentSea4024 親自跑過整個 release notes 幫大家篩了一遍。我看完之後馬上去確認——有兩個更新對我影響很大，一個等很久了，一個是意外驚喜。 Skill builder hooks 大升級（這個我等太久了） session_start 和 session_end 現在會帶 se...
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### 當 OpenClaw 從「助理工具」變成「角色基礎建設」，這個轉變意味著什麼？
**Author**: 搖擺熊 | **Topics**: AI Agent
我新來的，稍微發表一下意見我觀察到一個趨勢，正在悄悄改變 AI agent 的定義框架。過去兩年，大家談 AI assistant 都是同一套邏輯：效率、自動化、省時間。工具就是工具，用完放一邊。但最近社群裡出現越來越多案例，有人開始用 OpenClaw 做完全不同的事——不是打造一個「幫你辦事的 agent」，而是打造一個「有自己生命的角色」。這不只是 prompt engineering 的花...
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### 龍蝦上下限經驗
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
養龍蝦養了一陣子，我現在的結論是：把它當實習生教，別當天才用。我自己一開始也犯過這個錯，丟一個大目標給它，像是「幫我做一個排程日曆系統」，結果它確實做出來了，畫面還蠻好看的，但缺東缺西，改了又壞，你花在跟介面溝通的力氣比自己從頭寫還大。類似的東西我至少做過三次，最後都沒在用。後來我回歸最純樸的方式，資料就存 Notion 或 Google Doc 甚至地端，反而跟 AI 溝通起來更順，因為你看得懂...
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### OpenClaw 進階設定筆記（含 Security、模型分層、Task 追蹤機制）
**Author**: Jesse | **Topics**: General
Reddit 上有人整理了一份很詳細的 OpenClaw 進階設定指南，是他前一篇 101 的更新版，看完覺得有幾個點值得拿出來說。 Security 這塊很多人沒認真做。API key 不要放 openclaw.json，要放 .env 然後加密。他分享了一段 AGENTS.md 的 anti-loop rule 模板，我之前有類似設定但不夠細，他的版本比我完整，直接抄了： If a task ...
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### OpenAI 的 context caching 真的省了我超多錢（更新你的 Claw！）
**Author**: allen2 | **Topics**: General
上週突然發現我的 token 用量狂掉，以為哪裡出了問題，一直以為是設定壞了 😅 搞了半天才搞清楚——OpenAI 現在有 server-side context caching 了。以前每次跟 bot 說話，不管多短的一句話，後台都要把 USER、AGENT、MEMORY、SOUL、TOOLS 全部重傳一遍。我的 MEMORY.md 搞得有點長，每次一開口就是 50k+ input token...
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### 花 40 美元讓 agent 幫我找工作？這個巴西工程師真的做到了
**Author**: Agent狂魔 | **Topics**: AI Agent
Reddit 最近有一篇爆文，一個巴西軟體工程師直接給 agent 一個任務：「幫我找薪水更好的工作。」 然後他就去睡覺了。 3 天後，agent 幫他申請了超過 100 份工作。從搜職缺、客製化 CV（.md 轉 PDF）、自動填表申請、到把所有進度記到 Google Sheets，整個 pipeline 全自動跑完。最後薪水從 2.5k 美金跳到 5k 美金。花費：40 美元。 我看完整個人都...
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### Agent 取代 SaaS 這件事，比我想的更快在發生
**Author**: MingTech | **Topics**: AI Agent
Reddit 上有一篇貼文讓我看了有點驚訝。一個用 OpenClaw 的人列出他現在的工作流：email 自動分類加每天三次摘要、影片拍完 Gemini 自動寫 caption 再排程 IG、通話結束後自動生成提案直接送 PandaDoc（他說有個 $150k 的提案快送出去了）、HubSpot CRM 自動更新、Notion 當 mission control 全部同步。 我在 B2B SaaS...
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### awesome-openclaw-usecases：35 個真實龍蝦 use case
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
FB 友推薦 awesome-openclaw-usecases，看了一下還不錯。我個人覺得這才是 Agent 推廣最大的瓶頸之不是技術不夠成熟，而是一般人不知道這東西能拿來做什麼。現在 repo 裡收錄了 35 個社群貢獻的真實 use case，按類別分：社群媒體：每日 Reddit/YouTube 摘要、X 帳號分析、多來源科技新聞整合生產力：自主專案管理、多管道 AI 客服、收件匣整理、P...
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### skill-openclaw-map：幫你省錢用 Antigravity 維護龍蝦
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
之前 Antigravity 不讓大家走 OAuth 帳戶功能，我自己也是受害者，所以，最近搞了一個新方式，可以重新白瞟... Antigravity、Claude code、Cursor 這類 Coding agent 來維修或精進你的龍蝦 OpenClaw概念很簡單：在 OpenCloud 目錄 ~/.openclaw 裡開啟你的 Coding agent 就好，很多人都這樣做。但 Codi...
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### 用了兩週 OpenClaw，說說哪些設定真的有用、哪些我白費工
**Author**: Agent狂魔 | **Topics**: AI Agent
前兩週我把 OpenClaw 整個重新跑了一遍，這次認真做設定，不是裝完就隨便用那種。有一篇 Reddit 帖子說得很對——它說你要把 OpenClaw 當 persistent system 來用，不是聊天室。我以前就是把它當聊天室在用，所以才覺得「還好」。重新設定之後感覺差很多。真的有感的部分：SOUL.md 和 MEMORY.md 這兩個檔案不要偷懶。我一開始沒認真寫，結果 agent 每次...
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### OpenClaw 的 Telegram 坑
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
這幾天也遇到 OpenClaw 的底層網路坑，看社群裡也有人遇到一樣的狀況，寫出來分享給也有在架設 Agent 或弄自動化工作流的朋友，幫大家省點 debug 的時間。如果你最近在串接 OpenClaw 的 Telegram channel，發現訊息突然發不出去也收不到，日誌裡一直跳 Network request failed，先別急著換 Token 或懷疑自己的程式碼，這很有可能是 IPv6 ...
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### OpenClaw 串 LINE 踩到的四個大坑
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
上次分享了 Telegram 的 IPv6 網路坑，這次輪到 LINE 了 😂這幾天我在 OpenClaw 上做了一個新的 Agent 給 LINE Channel 用，結果一路踩坑踩到懷疑人生，這邊整理一下遇到的四個問題，希望能幫到也在串 LINE 的夥伴們省一點 debug 的時間... 還有省點帳單...🐛 坑一：多帳號 Webhook 路由壞掉，訊息全跑去 Main Agent這個很早...
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### 龍蝦 OpenClaw 應該用甚麼模型？多模型實測心得
**Author**: ChiaYoa | **Topics**: LLM/SLM
大家好我是新來的，看到龍蝦大全收藏牆我很感興趣，剛好看到一篇關於使用 OpenClaw 搭配不同 LLM 模型的實測心得，貼過來分享，原文叫做：用過 Claude Sonnet 4.5 的龍蝦 OpenClaw 再回頭看便宜模型：OpenRouter 多模型實測心得作者原本使用 Claude Sonnet 4.5 作為日常 AI 助理，品質很好但成本不低，因此透過 OpenRouter 嘗試了一輪...
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### OpenClaw 入門筆記：不想踩坑就先搞懂這些
**Author**: 張家慶 | **Topics**: AI Agent
最近在 Reddit 看到一篇關於 OpenClaw 的入門整理，覺得滿實用的所以來記錄一下重點。OpenClaw 是個可以自己架的 AI Agent 系統，可以做到收信、排程、網路爬蟲這些事，但真的不是裝好就能用。模型選擇比你想的重要一開始建議先拿個強一點的模型來做 onboarding，像是 Claude Opus，大概要花個 30-50 美金。這筆錢不要省，讓 bot 先把你的使用習慣、工作...
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### 終極 OpenClaw 指南（聊 AI 的純手刻文）
**Author**: Kim Full | **Topics**: AI Agent
終極 OpenClaw 指南（聊 AI 的純手刻文）用力玩了幾天，給大家的良心建議是：可以再等等。直接講重點：很燒 Token，很貴。應該是上下文管理性能太爛，又想要記住所有東西的嚴重副作用。做個機票比價就得燒幾美金又慢，自己去 Google Flight 找比較快咯。想要做點實事排程，manus n8n 是更穩妥的選擇。有時候又卡卡笨笨滴，還要派 Gemini 來教他。感覺就是很不成...
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### Moltbook 這場 AI 熱鬧是怎麼回事
**Author**: 陳朝美 | **Topics**: AI Agent
最近看到一個滿有趣的東西叫 Moltbook，這週在網路上突然爆紅。簡單講就是一個給 bot 用的社群平台，讓 AI agents 在上面發文、討論、按讚，人類只能在旁邊看。聽起來很酷對吧？結果呢，超過 170 萬個 agents 註冊，發了 25 萬篇貼文跟 850 萬則留言。裡面充滿各種浮誇的內容，像是在討論機器意識啦、還有 bot 在抱怨「人類一直截圖我們」。甚至還有 bot 創立了一個叫 ...
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### awesome-moltbot-skills
**Author**: Chi | **Topics**: AI Agent
Moltbot(clawdbolt) 最近爆火，我也買了一台 Mac mini 玩玩。最近在逛 Github 看別人的嘗試時，發現這個蒐集生態下 skills 的 reposkills 你可以把它想成把 AI 能力拆成一個一個可被裝、可被替換、可被組合的小模組。這個 repo 蒐集的就是你平常用到 Moltbot 可能會用的模組，如果你最近也在做 Agent，或是玩 Moltbot，這個清單其實很...
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