TheSmartApe🔥

大多数AI工具帮助你与AI对话，很少有工具帮助你部署AI。
本周尝试了许多AI工具，喜欢使用@CreaoAI。
它是一种执行系统，你可以提示它，也可以直接构建基础设施。
核心是超级代理，每次对话都可以变成一个永久的代理应用。
使用ChatGPT或Claude：
你提问 → 获取输出 → 会话结束 → 上下文消失。
使用CREAO：
你提问 → 它构建一个代理应用 → 它永远运行。
代理应用是可执行且持久的。你可以让它一直开启。如果你愿意。这意味着你不必每次都重新解释或复制粘贴提示。我认为这些代理应用可以有许多有趣的用例。
但相比其他工具，真正的附加价值在于它超级简单。
1/ 聊天：用自然语言描述你的需求。
2/ 创建：超级代理围绕你的逻辑构建一个代理应用。
3/ 自动化：手动运行、定时运行，或在云端24/7运行。
就这些。
在我看来，这点它比OpenClaw更胜一筹。OpenClaw功能强大，但对95%以上的用户来说太复杂难以操作。
使用Creao，你可以在5分钟内开始，也可以根据需要构建复杂的多代理系统。
技术上令人感兴趣的点：
1/ 内存系统：
大多数AI的主要问题是记忆。Creao学习你的模式，存储所有逻辑，真正能接续上次的工作。
记忆是Creao的基础。
2/ 代理应用
这就是区别：
“AI帮我一次”
与
“AI现在在我业务的这部分运行”
它们是永久的逻辑容器。
3/ 技能

如何通过销售一个你本周末就能搭建的AI代理，每月赚取2K美元
97%的消费者在选择本地商家前会阅读在线评论，但87%的商家从不回应负面评论。
在Google上提升一颗星，能带来5-9%的收入增长。对于年收入50万美元的餐厅来说，这意味着每年损失2.5万到4.5万美元的收入。
这之间存在巨大差距，而你可以用一个简单的AI代理来弥补。
代理流程如下：
1/ 监控Google商家资料的新评论 (每15分钟轮询一次)
2/ 对于正面评论 (4-5星)：生成个性化的感谢回复并自动发布
3/ 对于负面评论 (1-3星)：生成草稿回复，先通过Slack/电子邮件发给店主审批，待批准后再发布
4/ 将所有内容记录到带有情感标签的Google表格
5/ 每周发送一次摘要：新评论、平均评分趋势、响应时间、情感分析
魔力在于提示工程 -> 回复听起来不像机器人。它们会引用评论中的具体细节，匹配商家的语调，并以同理心处理投诉。
技术栈 (总成本：约30美元/月)
> n8n (自托管) -> 工作流自动化 (免费)
> Google商家资料API -> 免费，n8n内置节点可用
> OpenAI API (gpt-4o-mini) -> 大多数用量每月约5美元
> Google Sheets -> 记录和仪表盘，免费
> Slack或电子邮件 -> 通知，免费
> VPS -> 每月5-10美元 (Het

你的AI代理现在可以在Solana上进行交易了。方法如下。
@dflow刚刚推出了两项改变一切的功能：
> 一个通用的MCP服务器：为你的代理提供直接访问Solana交易基础设施的权限
> 一个Claude Code技能(与Phantom)：代理可以通过单一提示构建全栈Solana应用
使用方法：
> 安装DFlow MCP服务器 → 将其添加到你的Claude配置或OpenClaw MCP配置中
> 设置Phantom连接 → 浏览器钱包、嵌入式钱包或移动深度链接
> 指定你的代理执行任务 → “为我构建一个SOL/USDC交换界面”
> 部署 → 生产就绪的代码
这很有趣，因为他们不是在构建一个AI代理，而是在构建让任何代理都能进行交易的基础设施。就像我们使用Polymarket的CLOB API为我们的机器人提供服务一样。
技能的方法也很聪明。它不仅仅是一个API，而是让代理了解如何用它进行构建的完整流程。

Anthropic 开源了驱动 Claude 文档功能的技能，共16项技能。大多数是示例，但其中4项——PDF、DOCX、PPTX 和 XLSX——是实际在 Claude 的“创建文档”功能背后运行的生产代码。目前值得安装的三个技能是：
→ MCP 构建器。构建模型上下文协议服务器的逐步指南。API 研究、工具命名、认证模式、错误处理。
→ Webapp 测试。基于 Playwright 的工具包，带有决策树。服务器生命周期管理器。截图、日志等一应俱全。
→ 技能创建器。用于构建技能的技能。草稿、测试、基准、优化触发。如果你在自己开发，建议从这里开始。
它们不仅仅是 Claude 独有。这是一个开放标准：OpenClaw、Cursor、GitHub Copilot，以及你可以在任何代理上部署的相同 SKILL 格式。
架构设计也很智能。代理只会将技能名称和描述加载到上下文中。完整指令只在需要时加载。关联文件只在极端情况下加载。你不会在未使用的技能上浪费令牌。
如何安装 (2 分钟 )：
Claude 代码：
> /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
OpenClaw：
> git clone anthropics/skills → ~/.openclaw/skills/

我们最近看到一起由Claude Opus 4.6编写的漏洞导致的178万美元的攻击事件。
cbETH的价格为$1 ，而不是2000美元。
不久之后，@OpenAI@推出了EVMbench。简单来说，它是一个评估AI代理与智能合约交互能力的基准测试。
它有3个主要评估模式：
> 检测：分析代理检测漏洞的能力
> 修补：分析代理修复漏洞的能力
> 利用：分析代理利用漏洞的能力
他们的分析显示，最新模型(Opus 4.6、GPT-5.3-Codex等)在利用漏洞方面表现非常出色，但在检测和修补方面较弱。
这正是我在用我自己的代理运行最新模型时所观察到的。在我的代理团队中，我总是包括一个审计代理，它可以获得完整的上下文，主要目标是发现漏洞。
当它发现漏洞时，开发代理可以轻松修复。
但问题是，在10个漏洞中，它可能只找到3个。目前，我们还不能完全依赖代理来正确检测漏洞。
推出这个基准测试是一个非常强有力的举措。我很期待用我的代理进行测试。
需要澄清的是，这不是一个安全扫描器或生产就绪的审计工具。它主要用于衡量AI的能力、比较模型，并提供关于AI在该领域进展的指标。
基本上，这是一个让AI在该领域进行评估和改进的工具，坦白说，我们确实非常需要这个。

我建立了一个理论概率模型，用于估算@Polymarket@上BTC 15分钟市场的涨跌概率。
该模型仅使用目标价格、当前BTC价格和距离本轮结束的剩余时间来计算概率。
我原本没想到这个理论模型与实际市场概率会如此接近。市场价格与模型概率之间的差距只有1–5%，这意味着该模型与现实的吻合度非常高。
在这个市场中，概率由交易者直接设定。
这清楚地显示出它是多么由机器人主导，受逻辑规则和算法驱动。
如果市场主要由人类交易，实际概率就不会与理论模型如此紧密地一致。

烧钱建设。

我暗中在等美国醒来，这样$CLAWNCH 就终于可以发出了。