Cosmius AI:微信连龙虾 AI(openclaw),1 分钟搞定连接

Cosmius AI:微信连龙虾 AI(openclaw),1 分钟搞定连接

3 月 22 日,微信正式上线ClawBot 官方插件,可直接对接 OpenClaw(龙虾 AI)。用户只需扫码或复制命令,就能把 OpenClaw 接入微信,在聊天界面快速调用 “龙虾”,实现高效互动。

微信 × 龙虾 AI(OpenClaw)连接指南

微信连接龙虾 AI(OpenClaw),核心是通过微信官方 ClawBot 插件 绑定你的本地 / 云端龙虾,全程 3 步即可完成。

一、准备工作(必做)

微信更新到 8.0.55 及以上(iOS 8.0.70+、安卓 8.0.69+)

龙虾(OpenClaw)更新到 2026.3.22 及以上

电脑已安装 Node.js(运行终端命令需要)

二、连接步骤(3 步)

启用微信 ClawBot 插件
  1. 打开微信 → 我 → 设置 → 插件
  2. 找到 微信 ClawBot → 启用并授权
在龙虾端安装微信插件(终端执行)

在你运行Openclaw的电脑上,直接打开你的“龙虾”,复制并回车运行下面这行命令:

npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install

执行成功后,终端会生成一个 绑定二维码

微信扫码完成绑定

用微信扫一扫终端里的二维码 → 确认授权 → 绑定成功。

三、开始使用

绑定后,微信聊天列表会出现 微信 ClawBot,直接发消息即可调用龙虾 AI。

微信 ClawBot 接入现状与不足

  1. 入口难找:不少用户无法在插件列表中找到微信 ClawBot;
  2. 功能受限:流程虽简单,但功能阉割明显 ——不支持群聊、无流式输出、仅绑定单 AI、Markdown 支持差、交互能力有限
  3. 上线节奏偏慢:整体推进速度远慢于此前接入 DeepSeek;
  4. 核心原因:主要出于安全与社交关系链管控考量,而非技术或成本限制;
  5. 长期预期:出于社交安全,群聊功能大概率不会开放。

Cosmius AI:OpenClaw 部署与安全的最优解

微信 ClawBot 适合轻度尝鲜,但如果你想要安全、完整、稳定、无限制的 OpenClaw 体验,Cosmius AI 能一次性解决所有痛点:

一键部署,零门槛 告别 Node.js、终端命令、环境踩坑,小白 1 分钟完成本地部署,别人折腾几天,你喝杯茶就行。

精细权限控制,安全到骨子里 可逐项设置文件、系统、网络访问权限,自定义 AI 行为边界,彻底杜绝越权风险,特别适合对隐私/合规要求高的个人 & 企业用户。

100% 本地化,数据永不离线 所有对话、文件、操作全部留在你设备,不上云、不留痕,完美适配金融、医疗、法律、电商等高敏感场景。

功能全开,不受微信阉割 支持群聊、流式输出、多模型绑定、完整 Markdown、复杂交互……OpenClaw 全部潜力一次释放,体验丝滑数倍。

24小时不间断在线 解决“关机就停”的致命问题,Cosmius AI 提供稳定运行环境,让你的龙虾真正成为全天候数字助手,自动化任务、持续监听、定时执行统统不在话下。

微信 ClawBot = 官方、简单,但受限严重

Cosmius AI = 完整、安全、稳定、无限制,真正让 OpenClaw 成为你的生产力利器。

Read more

Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天)

Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天)

Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天) 前言 在本地快速部署大模型进行离线聊天,llama.cpp 是轻量化、高性能的首选工具,尤其是 CUDA 版本能充分利用 NVIDIA 显卡的算力,大幅提升模型推理速度。本文将详细记录在 Windows 11 系统中,从环境准备、CUDA 版 llama.cpp 配置,到实现系统全局调用、快速运行 GGUF 格式模型的完整步骤,全程基于实际操作验证,适配 RTX 3090 等 NVIDIA 显卡,新手也能轻松上手。 https://github.com/ggml-org/llama.cpp

SteamVR Unity插件:为什么它是VR开发的首选解决方案

在当今快速发展的虚拟现实领域,SteamVR Unity插件以其卓越的多平台兼容性和强大的功能集成,成为了众多开发者的首选工具。这款由Valve官方维护的插件不仅简化了VR开发流程,更提供了完整的输入处理和交互系统,让开发者能够专注于创造沉浸式体验而非底层技术细节。 【免费下载链接】steamvr_unity_pluginSteamVR Unity Plugin - Documentation at: https://valvesoftware.github.io/steamvr_unity_plugin/ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/steamvr_unity_plugin 快速启动:五分钟完成环境搭建 准备工作清单 * Unity编辑器:5.4及以上版本,推荐使用2019 LTS * SteamVR运行时:确保从Steam平台正确安装 * 插件获取:通过GitCode仓库获取最新版本 安装步骤详解 第一步:获取插件源码 git clone

高飞团队新作!基于高阶CBF的端到端无人机,实现7.5m/s丛林穿越,突破RL安全瓶颈

高飞团队新作!基于高阶CBF的端到端无人机,实现7.5m/s丛林穿越,突破RL安全瓶颈

「强化学习高速避障新范式」 目录 01  主要方法  1. 训练阶段:基于物理先验的奖励塑形 1. Dijkstra全局引导奖励 2. 基于控制障碍函数的安全惩罚  2. 部署阶段:基于高阶控制障碍函数的实时滤波 02  实验结果  1.仿真训练与消融实验  2.基准测试  3.实机飞行验证 03  总结 在无人机高速避障领域,Ego-Planner等传统的模块化规划方法受限于感知-规划-控制的累积延迟,往往难以兼顾高速与安全;而RL等纯端到端的强化学习虽然敏捷,却因缺乏理论上的安全保障而被视为黑盒。 浙江大学高飞老师团队的这项工作,最令人振奋之处在于巧妙地构建了一套混合架构。 * 在训练阶段,利用 Dijkstra 势场 引导 RL 智能体跳出局部极小值陷阱 ,实现了全局可达性; * 在部署阶段,则引入了基于 高阶控制障碍函数(HOCBF)的安全滤波器,将神经网络输出的动作实时投影到可行域内。 这种设计不仅在数学上给出了碰撞避免的严谨证明,更在实测中实现了高达 7.5m/s

Stable Diffusion【实战技巧】:利用Reference Only实现多场景人脸一致

1. 为什么我们需要人脸一致性技术 在AI绘画创作中,最让人头疼的问题之一就是无法保持角色形象的一致性。想象一下,你正在为小说创作插图,或者为游戏设计角色,每次生成的图片中人物长相都不一样,这简直是一场灾难。我刚开始用Stable Diffusion时就经常遇到这个问题,生成十张图能有十张不同的脸,根本没法用在连续性的创作中。 传统方法中,固定Seed值是最简单的尝试。我实测过这个方法,确实能让生成的人物看起来相似,但问题在于它会把整个画面都固定住 - 包括姿势、背景、服装所有细节。这就好比拍照时用了同样的底片,只是稍微调了下颜色,完全达不到"同一个人在不同场景"的需求。 LORA模型是另一个常见选择,但实际操作中我发现几个痛点:首先,训练一个高质量的LORA需要大量素材和调参经验,对新手很不友好;其次,现成的LORA模型效果参差不齐,很多模型即使把权重调到1,生成的脸还是会有明显差异。更不用说当你想混合多个LORA特征时,结果往往惨不忍睹。 2. Reference Only功能的核心优势 ControlNet的Reference Only功能简直是解决这个痛点的神器。它