Supermemory:LLM的长期记忆层,让AI告别”金鱼记忆”

Supermemory是LLM的长期记忆层,通过自动提取对话事实+构建用户画像,让AI真正认识你。三大基准测试第一,50ms返回用户画像,适合运营/电商团队沉淀用户洞察和团队上下文。

《如何设计、优化与维护AI Agent Skills》读后启示及行动

Perplexity官方发布Agent Skills设计指南,提出Skill是让AI不犯错的护栏而非百科全书的核心理念。本文深度解析四大核心思想,结合OpenClaw实践给出六条优化启示和三阶段行动计划。

别再让AI单打独斗了——多智能体协作的工程实践与底层逻辑

multiagents规范

一群能力各异的AI通过分工协作,能做出远超单个AI的效果。本文从Claude Code的源码设计出发,拆解多智能体架构背后的三条工程铁律和五个实用落地策略。

松鼠会2026年度培训课程精华:从直通车到自然搜索的完整运营体系

松鼠会2026年度终局之战18期精华汇编。11章涵盖:直通车标准计划六渠道选词法、人群三三制组合策略、达摩盘竞品数据透视五步法、非标品测款测图动销全流程、智能计划四阶段节点适配出价、标品高转化标题三步优化与无界全链路搭配,以及财税合规路径与多平台布局方案。

用穴居人风格让AI输出压缩75%:这个GitHub项目验证了一个被低估的效率真相

开源项目 caveman 以 "穴居人说话法" 精简 AI 回复,剔除冗余话术,可削减 75% 输出 token、提速近 3 倍且准确度不变。它功能丰富、适配多款 AI 工具,相较同类产品优势明显,也为优化提示词、提升 AI 使用效率带来实用启发。

OpenClaw 多店铺浏览器操作部署实战

本文记录了在 MacBook 上为 OpenClaw 搭建多店铺 Chrome 操控环境的完整过程。利用 Chrome Profile 隔离和 CDP 远程调试端口,每家店铺一个独立浏览器实例,OpenClaw 按端口操控不同后台。涵盖 Mac 环境的三个关键适配——钥匙串串号、Chrome 148+ 403 拦截、平台反爬检测——并提供完整启动脚本和反爬操作规范。

CloakBrowser 深度评测:最强大的开源反爬浏览器,但我们选择了借鉴而不部署

CloakBrowser 是 GitHub 2.2 万星的开源反检测浏览器,通过修改 Chromium C++ 源码(58 处补丁)通过全部 30 项反爬检测。与 Playwright API 完全兼容,3 行代码即可替换。对标商业产品 Multilogin、GoLogin,但完全免费。适合专业爬虫与自动化测试场景。

AI编程进入”方法论”时代:一个GitHub 20万星项目带来的启示

Superpowers是一套面向AI编程Agent的7步软件开发方法论框架,支持Claude Code、Cursor等8种主流工具。其核心理念是”先Spec后代码”——让AI先理解需求、做设计文档、制定实施计划,再自动完成任务。其中子代理驱动开发和强制TDD的实践,值得所有AI编程爱好者借鉴。

养龙虾不再翻车!OpenClaw+Cursor 保姆级协同实战指南

分享 MacBook 上 OpenClaw 与 Cursor 协同的最佳实践,详解三种稳定集成方式,涵盖一键部署、安全改配置、自动故障诊断等实用技巧,附安全注意事项,帮你轻松养好自己的 AI Agent。

告别AI甩锅磨洋工!OpenClaw安装PUA Skill实战教程

GitHub 爆火 14.8K 星的 PUA Skill,专治 AI 编程暴力重试、甩锅、磨洋工等顽疾。本文实测 OpenClaw 最稳妥部署方案,拆解其压力机制与大厂方法论,避开安装坑点,让 OpenClaw 从被动摸鱼助手,变身主动高效的编程伙伴。

YC总裁公开生产力秘籍:1个人做出810人团队的业绩

Y Combinator总裁Garry Tan公开数据:2026年生产力是2013年的810倍。他不是用了一个新工具,而是建了一套「虚拟AI团队」,让23个AI角色协同工作。这对电商运营的启发是:不是让AI做事,而是让AI像团队一样工作。