腾讯扔出“王炸”|微信变身AI超级入口:Qclaw免费内测,三步上手攻略

腾讯扔出“王炸”|微信变身AI超级入口:Qclaw免费内测,三步上手攻略

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过去,大家总觉得AI工具有门槛——要配置环境、学习指令、切换应用,繁琐得像换一台新电脑。
但现在,Qclaw把这一切彻底打破。

从下载到使用,只需三步,全程不超过3分钟。
没有复杂的设置,没有技术门槛,真正做到了“傻瓜式操作,专业级体验”。


第一步:下载安装
前往 Qclaw 官网(https://claw.guanjia.qq.com/),根据你的系统(Mac / Windows)下载安装包,一键安装,无需任何开发环境配置,耗时不到2分钟。

第二步:扫码绑定
打开电脑端 Qclaw,用微信扫描界面上的二维码,30秒内即可完成绑定。
从此,你的微信就成了Qclaw的“远程遥控器”。

第三步:发送指令
在微信里直接对Qclaw说你想做的事——无论是处理文档、操作电脑,还是执行某个具体任务,只需一句话,Qclaw就会立刻响应并执行。全程无需其他操作,像和朋友聊天一样简单。

2026年被视作LLM Agent技术爆发的“智能体元年”,AI正在从“能聊天”走向“能干活”。
而腾讯最新推出的Qclaw,正是这一趋势下的代表产品。

它以“微信直连、本地部署、全场景适配”为核心亮点,把强大的LLM Agent能力无缝融入你的日常办公和生活。无需切换应用、无需学习指令,微信里一句话,AI就能帮你搞定一切。

值得一提的是,Qclaw底层采用了嵌套OpenClaw架构,在任务调度、工具调用和执行效率上实现了更优的协同表现,让每一步操作都更精准、更流畅。

目前Qclaw正限时免费开放,所有token费用由官方承担,支持Mac和Windows双系统。
没有门槛,没有隐藏成本,真正做到了开箱即用。

使用教程

选择自己电脑合适的版本,点击下载。


点击下载后就直接完成了安装。
等待一下初始化。


会提醒你是否需要关联。本次这里就不关联了


初始化成功后就直接进入聊天页面。


可以直接使用微信登录。

在这里插入图片描述

可以选择使用官方提供的大模型,也可以使用自己的大模型。


在这里插入图片描述

目前正在全力争取内测码,暂时无法为大家展示更多实战案例。如果你也对这个能用微信“遥控”电脑的AI神器感兴趣,欢迎持续关注,等我们拿到码,第一时间给大家带来深度测评!

您好,我是肥晨。
欢迎关注我获取前端学习资源,日常分享技术变革,生存法则;行业内幕,洞察先机。

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使用LLama.cpp本地部署大模型

摘要         llama.cpp是一个基于C/C++开发的高效大语言模型推理工具,支持跨平台部署和Docker快速启动,核心功能是在有限的计算资源情况下本地部署使用大模型。本文介绍了通过Docker方式部署llama.cpp的步骤,包括如何下载模型、CPU/GPU配置及启动参数说明。llama.cpp提供Web UI界面和OpenAI兼容API,支持文本和多模态对话,对电脑配置要求不高,完全免费且私密,让普通用户也能轻松在本地运行大语言模型。 LLama.cpp简介        1. llama.cpp 是一个在 C/C++ 中实现大型语言模型(LLM)推理的工具         2.支持跨平台部署,也支持使用 Docker 快速启动         3.可以运行多种量化模型,对电脑要求不高,CPU/GPU设备均可流畅运行。         支持模型包含:llama系列,qwen系列,gemma系列,Falcon、Alpaca、GPT4All、Chinese LLaMA、Vigogne、

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快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 输入框内输入如下内容: 创建一个面向编程新手的Jupyter Notebook教程,内容包含:1. GitHub Copilot学生认证申请步骤截图;2. 基础Python语法练习(变量、循环、函数);3. 使用Copilot完成简单计算器项目。要求每个步骤都有详细说明和Copilot使用技巧提示。 1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 零基础指南:学生如何申请和使用GitHub Copilot 作为一名计算机专业的学生,最近在同学的推荐下尝试了GitHub Copilot这个AI编程助手,发现它真的能大幅提升学习效率。今天就把我的完整使用经验整理出来,特别适合刚接触编程的新手参考。 一、GitHub学生认证申请 1. 首先需要注册GitHub账号,这个步骤很简单,在官网填写基本信息就能完成。记得使用学校邮箱注册,后续认证会更容易通过。

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小白也能懂:用Llama Factory轻松搭建大模型训练环境 作为一名刚接触大模型的新手,面对复杂的文档和配置要求时难免感到无从下手。本文将带你从零开始,通过Llama Factory这一开源工具快速搭建大模型微调环境,无需纠结依赖安装和环境配置,直接进入核心学习阶段。 这类任务通常需要GPU环境支持,目前ZEEKLOG算力平台提供了包含Llama Factory的预置镜像,可快速部署验证。但无论你选择哪种运行环境,本文的操作步骤都完全适用。 为什么选择Llama Factory? Llama Factory是一个专为大模型微调设计的开源框架,它的核心优势在于: * 开箱即用:预置了主流的微调算法(如LoRA、QLoRA等),无需从零实现 * 多模型支持:适配LLaMA、Qwen、ChatGLM等常见开源模型 * 可视化界面:提供Web UI降低学习曲线 * 资源友好:支持参数高效微调方法,降低显存需求 对于刚毕业的程序员来说,它能让你跳过繁琐的环境搭建,直接进入模型微调的实践环节。 环境准备:5分钟快速部署 使用预装环境可以避免90%的依赖问题。以下是两

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