鵝開始發(fā)力了，

　　先是QQ企微，再是深圳線下裝蝦，現(xiàn)在自己造蝦了，

　　WorkBuddy Claw

　　codebuddy.cn/work/

　　先說結(jié)論，

　　里面內(nèi)置了一堆大模型，支持接入企微，QQ，飛書和釘釘，鵝經(jīng)典有錢打法上線就送5000 Credit，Claw也是自帶在里面了，不需要安裝。

　　codebuddy.cn/profile/usage

　　主打就是先省掉前期配置的所有條件，試試看龍蝦能不能幫我完成某些任務(wù)。所以我這次把接入飛書的配置放在后面，先用了定時(shí)任務(wù)來獲取clawhub前100的技能分類，然后用hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases這個(gè)github 22.1k的OpenClaw使用案例的同款格式做出了五個(gè)最常用的使用案例！

　　想法驗(yàn)證器，長視頻學(xué)習(xí)，個(gè)人本地知識(shí)庫 ，新技能安裝自檢和主動(dòng)進(jìn)化。

　　PS，需要安裝到WorkBuddy里的Skills我直接打包壓縮成提示語放在后面一鍋燉，這次用到的提示語也打包成文檔了，公眾號(hào)回復(fù) 鵝蝦 就好啦

　　首先是每次安裝新技能會(huì)觸發(fā)的，

　　以后我每次說“安裝某個(gè) skill”，先不要安裝。

　　如果沒有地址，用find-skills在clawdhub上找，

　　接著用skill-vetter做審查并輸出：

　　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（0-100），觸發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，最小權(quán)限替代方案，是否建議安裝（是/否）
只有當(dāng)評(píng)分 <= 60 且我明確回復(fù)“確認(rèn)安裝”時(shí)才執(zhí)行安裝。

　　OpenClaw 教程我也更新了很多個(gè)，一直會(huì)有一個(gè)問題，就是有時(shí)候只有一些Skills名字找不到地址安裝，

　　或者技能會(huì)因?yàn)榘姹镜牡鷮?dǎo)致它不安全，

　　所以我就做出了這樣的一個(gè)提示語，讓龍蝦自己去Clawdhub和GitHub找更安全的替換版本。

　　也是因?yàn)槲易隽艘粋�(gè)前100的Skills分析，很多Skill的功能是會(huì)重疊的，有一些Skill不需要配置API，更方便還不花錢。

　　每日消化Youtube的長視頻更新這個(gè)case我也做成不需要API的版本了，

　　讀取 channels.txt，每天 08:30 執(zhí)行：

　　 找到過去 24 小時(shí)新視頻

　　 提取字幕并總結(jié)每條視頻 3-5 個(gè)要點(diǎn)

　　 生成一份 Markdown 日?qǐng)?bào)，包含標(biāo)題、鏈接、摘要、建議是否值得完整觀看

　　 保存到 daily-youtube-digest/YYYY-MM-DD.md

　　現(xiàn)在 YouTube 對(duì)這些Skills限制得還挺嚴(yán)重的。

　　在不需要 API 的情況下，能夠獲取到視頻的元數(shù)據(jù)，而且用Summary能夠給我快速總結(jié)出一個(gè)能判斷出來值不值得我觀看的信息，還是一個(gè)自動(dòng)定時(shí)任務(wù)，我個(gè)人是覺得蠻夠用的。

　　然后就是個(gè)人知識(shí)庫的龍蝦版，

　　原理是使用markdown-converter把PDF，網(wǎng)頁，文檔統(tǒng)一轉(zhuǎn) Markdown，配合qmd構(gòu)建一個(gè)本地索引，減少每次讀取消耗的token，最后就是寫入到obsidian做長期存儲(chǔ)。

　　ob+openclaw的教程在這，換成WorkBuddy也好用。

　　幫我建立本地知識(shí)庫流程：

　　本地目錄【/Users/carl/Downloads/個(gè)人知識(shí)庫初級(jí)版】

　　掃描 inbox_docs/ 里的新文件

　　轉(zhuǎn)換為 Markdown 到 kb_docs/

　　qmd更新索引

　　回答問題時(shí)必須附帶 Top3 來源路徑和關(guān)鍵引用

　　如果信息不足必須明確說明

　　還有一個(gè)類型的cases我這段時(shí)間使用頻率非常高的就是想法構(gòu)建驗(yàn)證器，

　　這個(gè)原理也很簡單，就是通過搜索，在你要構(gòu)建一個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，這些信息來源查找這個(gè)項(xiàng)目是否已經(jīng)有了。

　　比方說，我之前想研究一下怎么把Codex接到飛書里面。本來還想自己開發(fā)的，結(jié)果就找到了藏師傅的Claude-to-IM-skill，現(xiàn)在我一個(gè)飛書就接了WorkBuddy，openclaw，codex和claude code，

　　我給你一個(gè)產(chǎn)品想法后，請(qǐng)執(zhí)行“構(gòu)建前驗(yàn)證”：

　　 檢索同類產(chǎn)品，GitHub 項(xiàng)目，討論帖

　　 匯總差異點(diǎn)，定價(jià)，目標(biāo)用戶

　　 評(píng)估擁擠度（高/中/低）

　　 給出結(jié)論：繼續(xù)做/改方向/停止

　　我的給Claude Code做一個(gè)GUI的新idea就被一秒否決了。。。

　　最后一個(gè)就是關(guān)于搭配 self-import agent 的自我升級(jí)迭代的進(jìn)化版。

　　因?yàn)橛械淖晕业粫?huì)明確地進(jìn)入到 markdown，在使用初期我會(huì)更希望能夠加速給它錄入調(diào)整這些路線。

　　PS，self-improving-agent里的部份規(guī)則

　　默認(rèn) Skill 更偏被動(dòng)記錄，你的提示語把它變成了主動(dòng)復(fù)盤。這個(gè)提示語就是把self-improving-agent從被動(dòng)記錄變成了主動(dòng)記錄，

　　而且做了優(yōu)先級(jí)的排序，這跟默認(rèn)的把這些規(guī)則一條一條堆積起來相比，會(huì)更有挑戰(zhàn)性，模型輸出的每條規(guī)則都是要可以檢查可以量化。

　　這能夠在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生效果。比方說這個(gè)Skill我們可能要用兩周或者三周才有成效，但是如果你搭配這個(gè)提示語使用使用后，一周的高頻使用，就能把我們的龍蝦養(yǎng)得把白白胖胖。

　　每天 20:30 復(fù)盤今天所有 OpenClaw 會(huì)話：

　　找出至少3個(gè)最關(guān)鍵錯(cuò)誤模式

　　找出至少3個(gè)最有效動(dòng)作

　　輸出明天要執(zhí)行的至少3條具體規(guī)則（可檢查、可量化）

　　生成簡短總結(jié)并寫入復(fù)盤日志

　　WorkBuddy內(nèi)置了兩個(gè)Skills庫，我還可以導(dǎo)入github地址來加載更多的Skills，上面的case里用到的skills有，

　　【skills安裝】
find-skills
skill-vetter
【youtube長視頻】
openclaw-youtube-transcript
youtube-watcher
summarize
【個(gè)人知識(shí)庫】
Obsidian Official CLI
markdown-converter
qmd
【想法驗(yàn)證器】
Multi Search Engine
github
【自我迭代】
self-improving-agent
session-logs

　　除了龍蝦，WorkBuddy還把自己Agent能力劃分成代碼側(cè)和日常側(cè)，

　　用多了會(huì)有種錯(cuò)覺，我把Codex（日常任務(wù)），Claude Code（編程）和OpenClaw放在一個(gè)入口里用。

　　所以我就原湯化原食，讓CodeBuddy教我連接上WorkBuddy和飛書，

　　飛書的配置已經(jīng)很成熟了，

　　基本上跟著做都不會(huì)出錯(cuò)的，

　　硬要說跟OpenClaw有啥不同的話，就是在倒數(shù)第二步的時(shí)候，事件發(fā)送到的是開發(fā)者服務(wù)器，而不是長連接接收事件，

　　回調(diào)配置的時(shí)候也是選開發(fā)者服務(wù)器，然后選卡片回傳交互。

　　現(xiàn)在QQ和企微的配置流程都比飛書要簡單了不少，我能配的都配上主打一個(gè)哪里都能用龍蝦。

　　最后的最后，

　　明猜一手越來越多廠商也都會(huì)上自己的龍蝦，

　　跟現(xiàn)在一人一套大模型一樣，

　　龍蝦也會(huì)變成編程龍蝦，PPT龍蝦，DeepResearch龍蝦等等，

　　理論上只要模型還放不下無限上下文，

　　安裝不完十幾萬的Skills，

　　Skills們就會(huì)組合成不同的經(jīng)驗(yàn)工作流，

　　我們也會(huì)有各種各樣的龍蝦形態(tài)，

　　以前我們是安App，通過MCP打通Agent能力，

　　可能之后龍蝦們碰碰爪子就能完成了。

　　@ 作者 / 卡爾