作为一名市场运营,我的“养虾”初体验:上手JiuwenClaw,让AI智能体真的“越用越懂我”

作为一名市场运营,我的“养虾”初体验:上手JiuwenClaw,让AI智能体真的“越用越懂我”

一、前言

最近,AI Agent(智能体)的概念非常火,但很多产品要么部署复杂,要么用起来像个死板的“工具人”。作为一名市场运营,在看到openJiuwen社区发布了基于Python开发的“小龙虾” JiuwenClaw,并宣称它能“懂你所想,自主演进”后,我决定亲自试一试,看看这只“龙虾”到底有什么特别之处。

二、🚀 丝滑开局:一行命令,即刻“养虾”

第一个惊喜来自安装。正如项目介绍里说的,整个过程确实非常简单。我没有遇到任何依赖冲突或繁琐的配置,在终端敲下几行命令,就完成了从安装到启动的全过程:

# 创建名为 JiuwenClaw 的虚拟环境python -m venv jiuwenclaw# 激活 JiuwenClaw 虚拟环境(选择对应系统)jiuwenclaw\Scripts\activate # Windowssource jiuwenclaw/bin/activate # MacOS# 安装 JiuwenClawpip install jiuwenclaw# 初始化 JiuwenClaw(首次启动)jiuwenclaw-init# 启动 JiuwenClawjiuwenclaw-start

启动后,一个简洁的本地Web界面便出现在眼前。说实话,这种“一行命令养虾”的顺畅开局,对比那些需要排队付费安装的服务,体验感直接拉满。

接下来需要在弹出的配置页面(或生成的配置文件中),填写 模型 ID、基础服务地址、API 密钥(这些信息需根据你使用的 AI 模型平台获取),完成配置后便可以愉快的使用JiuwenClaw了。

三、📝 给AI装上一个“任务管理器”:随意打断,它都接得住

上手后,我立刻想测试它最吸引我的特性——“任务规划”。作为一名市场运营,每周的竞品分析报告是我最头疼的事:要手动浏览竞品官网、公众号、行业媒体,收集动态并整理成表格。我决定让JiuwenClaw来分担这项工作。

我先对它说:“帮我收集竞品苹果和三星公司这周发布的新功能、市场活动,并整理成对比表格。”它立刻将任务拆解为“记录这个任务到 memory 日志” 、“创建 todo 任务来追踪”、“使用搜索工具收集信息”、“整理成对比表格”。等几个子任务,并显示在待办列表中。

然后开始自动执行第一个任务:搜索苹果公司和三星公司本周发布的新功能和市场活动。我将使用搜索工具来获取相关信息。

在完成竞品分析任务后,很快就输出了报告给我,如下所示:

已完成竞品分析任务!以下是苹果和三星公司本周(2026-03-09 至 2026-03-15)的新功能与市场活动对比总结:

核心对比概览

维度苹果 (Apple)三星 (Samsung)
核心发布3月4日春季新品活动3月11日Galaxy S26系列全球开售
旗舰产品iPhone 17e(入门级AI手机)Galaxy S26系列(第三代AI手机)
AI功能端侧AI、个性化Siri(iOS 26.4)Now Nudge、Now Brief、多AI助手选择
差异化亮点上海首次成为全球主场行业首创防窥显示屏
市场活动纽约/伦敦/上海三城线下体验MWC 2026展示AI生态系统

🔍 关键发现

苹果策略:

  • 重视中国市场(上海首成全球主场)
  • iPhone 17e 主打性价比,降低AI门槛
  • 采用新闻稿分批发布的创新形式

三星策略:

  • AI功能更具体落地(情境建议、个性化简报)
  • 防窥显示屏形成独特隐私卖点
  • 手机+耳机+手表全链路AI体验
  • Galaxy S26 Ultra 预购占比超70%,高端市场认可度高

📁 文件保存

详细信息和完整对比表格已保存至:

  • memory/2026-03-12.md - 原始信息记录
  • memory/竞品对比表格_2026-03-12.md - 完整对比表格与竞争洞察

所有任务已完成!

为了体验一下他“动态打断、任务追加”的能力,在搜索时,我突然想起领导又提了一个新的竞品D也要纳入分析。我马上打断:“等等,再加上竞品D,而且D的优先级最高,先分析它。”指令刚落,我就看到待办列表实时刷新:竞品D的任务被插入到最前,原任务自动后移,整个任务队列被重新编排得井然有序。

这种“动态打断、任务追加”的体验,不再是黑盒操作。我能看见AI的“思考过程”和任务规划,它就像一个真正懂行的助手,能灵活应对需求变更,而不是一个只会机械执行死命令的工具。对于这种需要多源信息收集整理的复杂任务,简直太实用了。

输出结果如下:

已完成谷歌竞品信息收集及三方对比表格更新!

📊 谷歌本周核心动态(2026年3月第二周)

主要发布

  • 发布形式:2026年3月Pixel Drop功能更新(软件驱动模式)
  • 发布时间:2026年3月6日左右

核心新功能

功能类别具体内容
AI任务自动化Gemini背景任务执行,可自动完成多步骤操作
Circle to Search增强新增穿搭识别、AI购物工具,切入电商场景
桌面模式通过USB-C连接实现多工处理,提升办公场景适用性
安全功能Pixel Watch新增安全相关功能

市场活动

  • 无大型市场活动,采用定期Pixel Drop功能更新策略

📈 三方竞争格局总结

维度苹果三星谷歌
发布策略大型发布会+新闻稿大型发布会+MWC展示定期软件更新(Pixel Drop)
AI成熟度推进中领先(第三代AI手机)领先(Gemini深度整合)
本周重点硬件发布(iPhone 17e/MacBook)硬件开售(S26系列)软件功能更新
差异化生态闭环+中国市场AI+隐私+形态创新Gemini AI+持续更新

完整对比表格已保存至memory/竞品对比表格_2026-03-12.md

表格包含:

  • 13个维度的三方详细对比
  • 各公司策略重点分析
  • 三方竞争态势分析子表格
  • 本周竞争格局总结

需要我进一步分析某个特定维度或补充其他竞品信息吗?

该模式的核心在于将用户模糊或复杂的请求,由智能体自动解析为可执行的子任务,并通过内置的待办工具进行系统性记录。执行过程中,智能体每完成一个子任务,都会实时更新状态,确保任务进度一目了然。更为关键的是,JiuwenClaw 支持用户动态干预——无论是追加新需求,还是在现有任务序列中插入紧急事项,JiuwenClaw借助openJiuwen的智能体中断恢复与任务调度能力均可进行灵活响应,保持整体任务流的连贯性与可控性。

JiuwenClaw 提供了一套完整的待办工具包,包括:

  • todo_create:创建新任务,构建初始待办清单
  • todo_remove:删除已取消或无效的任务项
  • todo_insert:在指定位置插入新任务,适应需求变更
  • todo_list:实时查看当前所有待办事项,掌握全局进度
  • todo_complete:标记任务完成,推动流程自动前进

借助这套工具,JiuwenClaw 有效解决了智能体在处理长周期、多步骤任务时常见的目标丢失与执行断层问题,让人机协作更加顺畅、高效。

四、💰 精打细算的“上下文管家”:守护我的钱包和流畅度

在收集竞品动态时,需要加载大量网页内容,Token消耗很容易失控。JiuwenClaw的“上下文瘦身”功能,让我在这方面安心不少。

当它爬取完四家竞品的几十个网页后,我注意到界面上的上下文长度计数器已经飙升到接近4万Token。就在这时,系统自动触发了“上下文卸载”机制。

一瞬间,计数器上的数字骤降至8千多。明显感觉到,系统自动将冗长的网页正文进行了压缩归档,只保留了关键摘要和来源链接。而在后续需要查看具体内容时,它又能按需加载原文。

完成了检索后输出结果:

✅ 已完成特斯拉和微软竞品信息收集,并更新五方对比表格!

📊 本周核心发现

🔋 特斯拉 (Tesla)

类别关键信息
核心发布FSD免费转移政策更新、Optimus Gen 3进展披露
AI功能FSD v14轻量版(Q2推出)、HW3免费升级承诺、Optimus Gen 3(马斯克称"世界最先进机器人")
市场动态FSD中国全面获批预期强烈,2026年有望全面落地
政策优惠3月底前FSD免费转移,刺激短期销售

💻 微软 (Microsoft)

类别关键信息
核心发布3月9日Copilot与智能体重大更新(12项更新)
AI功能Copilot语音能力、记忆功能、可定制智能体、全新AI助手Mico
市场表现Microsoft 365 Copilot付费席位达1500万,同比增长160%
生态整合Microsoft 365全产品线(Office/Teams/Windows/Azure)AI化

📈 五方竞争格局总览

维度苹果三星谷歌特斯拉微软
AI成熟度推进中领先领先领先(垂直)领先(企业)
本周活动上海全球主场S26开售+MWCPixel DropFSD政策更新Copilot 12项更新
核心策略生态闭环+中国AI+隐私+形态Gemini+软件自动驾驶+机器人企业AI生态
市场亮点中国战略升级Ultra占比>70%软件持续更新FSD中国落地预期Copilot +160% YoY

🔍 关键洞察

  1. AI成为共同主题:五家公司本周动态均围绕AI能力,但应用场景差异明显
  2. 硬件vs软件分化:苹果/三星侧重硬件发布,谷歌/微软/特斯拉侧重软件服务
  3. 跨行业竞争:消费电子(苹果/三星/谷歌)vs 自动驾驶/机器人(特斯拉)vs 企业软件(微软)
  4. 中国市场重要性:苹果明确中国战略,特斯拉FSD中国落地预期强烈

📁 完整对比表格已保存至: memory/竞品对比表格_2026-03-12.md

表格包含13个对比维度、5个分析子表格和跨行业竞争洞察,可供深度分析使用!

这种“精打细算”的能力,不仅保证了长对话的流畅度,也实实在在地让我感觉自己的账单得到了守护。它不再是那个只会一味吞Token的“无底洞”,而是一个会过日子的智能管家。

为使系统能够灵活应对多样化的对话场景,JiuwenClaw 提供了一套可动态调整的“上下文管理策略”,核心配置参数包括:

参数

说明

触发条件

当消息数量超过 messages_threshold(例如 3 条),或累计 Token 数超出 tokens_threshold(默认 20000)时,系统将自动启动上下文瘦身流程

识别超长消息

通过 large_message_threshold(例如 1000 Token)界定何为“大消息”,系统将优先对这些占用大量资源的消息进行处理

选择性归档

利用 offload_message_type 参数,可指定对某一角色消息进行压缩(例如仅压缩工具返回的冗长数据,保留用户与助手的核心对话)

压缩方式

系统将通过采样或摘要的方式提取关键信息,并插入索引标记 [[OFFLOAD:...]],在压缩内容的同时保留上下文检索能力

保护近期重要对话

可设置 messages_to_keep 强制保留最近若干条消息,或启用 keep_last_round 确保最新一轮的用户-助手对话完整保留

通过这一动态上下文管理机制,JiuwenClaw 实现了对 AI 上下文的智能调控——既保障关键信息(如财务账单、合同条款)不丢失,也有效排除冗余数据的干扰,确保长对话始终保持高效与连贯。无论是跨多日的项目跟进,还是反复核对的数据分析任务,JiuwenClaw 的上下文瘦身机制都将为每一次交互提供稳定、流畅的体验。

五、🌐 连接飞书,随时随地“遥控”我的AI

更酷的是,我把JiuwenClaw绑定到了飞书上。下班路上,我突然想起要增加一个竞品的数据,直接对飞书说:“让JiuwenClaw把竞品E也加入本周分析。”回到家打开电脑,发现它已经默默地完成了新增任务的收集,并更新了周报草稿。这种无缝的多端交互,让AI助理真正做到了随时待命。

  1. 创建飞书自建应用

访问 飞书开放平台 并登录。

进入开发者后台,点击创建企业自建应用。

填写应用名称、描述,并上传图标,点击创建。

  1. 添加机器人能力

在应用配置页面,左侧选择添加应用能力。

点击机器人下的添加按钮。

  1. 记录机器人应用凭证

进入飞书机器人管理后台

记录 App ID 与 App Secret供后续配置使用

  1. 配置权限

左侧选择权限管理 -> API权限。

搜索并开通以下关键权限(用于收发消息):

im:message 相关:以应用的身份发消息、获取用户发给机器人的单聊消息、接收群聊中@机器人消息事件。

contact:user.employee_id:readonly:获取用户ID信息。

也可以批量导入权限,参考火山引擎文档中的权限列表。

  1. 配置事件订阅(接收消息)

左侧选择事件与回调。

添加事件:

点击添加事件,搜索并添加 im.message.receive_v1(接收消息事件) 。

如果希望收到消息后能被动回复,此事件必须添加。

(可选)配置加密策略:如果启用了加密,需要保存 Encrypt Key。

  1. 发布应用

左侧选择版本管理与发布,点击创建版本 。

填写版本号、更新说明,选择可用范围(通常选择全体成员或部分成员)。

提交审核。如果企业开启了免审,版本会立即生效 。

飞书APP中登陆提交应用的账号即可看到发布的聊天机器人

  1. 在群聊中添加机器人(可选)

打开飞书客户端,进入需要添加机器人的群组。

点击群设置 -> 群机器人 -> 添加机器人,搜索你创建的应用名称并添加 。

  1. 配置飞书Channel

启动前端服务后,在“频道-飞书”中打开Enable开关并配置第三步记录的 App ID 与 App Secret

9、到这一步就可以在飞书里面调用jiuwenClaw智能体进行工作了

六、🧠 记忆随行:它记住了我的工作习惯

JiuwenClaw 搭载分层持久化记忆系统,以结构化文件体系为核心载体,实现身份、场景、操作轨迹的全维度长效存储与智能检索,保障跨会话交互的连贯与精准。

系统采用文件分层存储设计,所有记忆数据落地本地文件系统:

  • 稳定身份层:存储核心身份、专属称呼等固定信息;
  • 长期背景层:沉淀角色设定、核心关系等跨会话背景;
  • 动态轨迹层:按日记录交互轨迹、临时关键信息。

交互过程中,系统会主动捕捉并记录关键决策、专属称呼、重要事项等内容,通过后台周期性维护整理,让记忆随使用持续沉淀、动态迭代。

例如我在初始给他设定角色为:

你是一个市场运营总监,擅长处理各类市场运营业务

它会同时自动检索并更新 USER.md,记录用户希望我以市场运营总监的角色来协助他们。

几次使用下来,我发现JiuwenClaw变得越来越贴心。还会记得之前提过的内容,后来再让它生成市场调研报告的时候,它自动套用了这个格式,并在我没要求的情况下,接着完成任务。这种“越用越懂你”的体验,真的让人惊喜。

📝 写在最后

经过一段时间的深度体验,JiuwenClaw给我最大的感受是,它不再是一个冷冰冰的代码集合,而是一个真正有潜力成为我们“数字伙伴”的智能体。从一键安装的顺滑起步,到可视化的动态任务管理,再到基于反馈的自主演进,以及精打细算的上下文控制、懂你的浏览器操控和持久的记忆能力,每一个特性都精准地落在了用户的实际痛点上。

在连接渠道方面,JiuwenClaw 已实现鸿蒙小艺、飞书 Channel 的无缝接入,并将持续拓展至更多元平台。无论是进行复杂代码编写、寻求即时的技术支持,还是管理日程与信息流,JiuwenClaw 都能让你从任何地方、以最熟悉的方式,唤出一个始终在线、数据自主的专属 AI 助理

如果你也厌倦了那些只会“纸上谈兵”的AI助手,不妨亲自上手“养”一只JiuwenClaw,感受一下“越用越懂你”的智能体验。相信用不了多久,你的工作与生活里,也会有这样一只聪明的“龙虾”相伴。

Read more

揭秘VSCode Copilot无法登录原因:5步快速恢复访问权限

第一章:VSCode Copilot无法登录问题概述 Visual Studio Code(VSCode)中的GitHub Copilot作为一款智能代码补全工具,极大提升了开发者的编码效率。然而,在实际使用过程中,部分用户频繁遭遇Copilot无法正常登录的问题,导致功能受限或完全不可用。该问题可能由多种因素引发,包括网络连接异常、身份验证失效、插件配置错误或系统环境限制等。 常见表现形式 * 点击“Sign in to GitHub”后无响应或弹窗无法加载 * 登录完成后仍提示“GitHub authentication failed” * Copilot状态始终显示为“Not signed in” 基础排查步骤 1. 确认网络可正常访问GitHub服务,必要时配置代理 2. 检查VSCode是否已更新至最新版本 3. 重新安装GitHub Copilot及GitHub Authentication扩展 验证身份认证状态 可通过开发者工具查看认证请求是否成功发出。在VSCode中按 F1,输入 Developer: Open

【无人机路径规划】基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文内容如下:🎁🎁🎁  ⛳️赠与读者 👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。      或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎 💥第一部分——内容介绍 基于PSO-DWA的无人机三维动态避障路径规划研究 摘要:本文聚焦于无人机在三维复杂环境中的动态避障路径规划问题,提出了一种融合粒子群算法(PSO)与动态窗口法(DWA)的PSO-DWA混合算法。该算法首先利用PSO

Being-H0.5:扩展以人为中心的机器人学习实现跨具身泛化

Being-H0.5:扩展以人为中心的机器人学习实现跨具身泛化

26年1月来自的BeingBeyond团队的论文“Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment Generalization”。 Being-H0.5 是一个基础视觉-语言-动作 (VLA) 模型,旨在实现跨不同机器人平台的鲁棒跨具身泛化。现有的 VLA 模型通常难以应对形态异质性和数据稀缺性,而提出的一种以人为中心学习范式,将人类交互痕迹视为物理交互的通用“母语”。为了支持这一范式,推出 UniHand-2.0,这是迄今为止规模最大的具身预训练方案,包含来自 30 种不同机器人具身的超过 35,000 小时多模态数据。该方法引入一个统一动作空间,将异构的机器人控制映射到语义对齐槽中,使低资源机器人能够从人类数据和高资源平台中引导技能。基于这一以人为中心的基础,设计一个统一的序列建模和多任务预训练范式,以连接人类演示和机器人执行。在架构上,Being-H0.5 采用混合 Transformer (MoT)设计,并引入一种混合流 (MoF) 框架,将共享的运动基元与特定于具身的专家解耦。

Reachy Mini:重新定义桌面机器人的开源硬件革命

Reachy Mini:重新定义桌面机器人的开源硬件革命 【免费下载链接】reachy_miniReachy Mini's SDK 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/reachy_mini 在当今机器人技术快速发展的时代,桌面机器人作为开源硬件的重要分支,正以其独特的魅力吸引着全球开发者的目光。Reachy Mini作为这一领域的杰出代表,不仅展示了精密机械设计的极致追求,更为机器人爱好者提供了前所未有的学习与实践平台。 设计哲学:模块化与可访问性的完美平衡 让我们深入理解Reachy Mini背后的设计理念。与传统机器人设计不同,它采用了分层模块化架构,将复杂的机械系统分解为可独立制造和替换的功能单元。这种设计哲学的核心在于:让每个组件都具备明确的边界和标准化的接口,使得维护、升级和定制变得异常简单。 核心设计原则: * 教育导向:每个设计决策都考虑到学习价值 * 制造友好:所有部件都针对3D打印工艺优化 * 成本控制:通过开源设计降低准入门槛 * 扩展灵活:预留充分的接口用于功能扩展 核心子系统解