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用 AI 打造你的一人公司

AI编程实战、Agent搭建、开源工具深度介绍、产品构建经验——每天更新,专为独立开发者与一人公司创业者。

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🦞 Agent搭建

Claude Cowork:让非程序员也能用 AI 直接操作本地文件的新工具

Claude Cowork:把 Claude Code 的能力开放给非程序员 Anthropic 推出了 Claude 的新功能 Cowork,本质上是将 Claude Code 的文件操作能力包装成图形化界面,让不会写代码的用户也能让 AI 直接操作本地文件…

🦞 Agent搭建

ClawdBot iMessage 通道配置指南:让 AI 助手住进你的苹果生态

为 ClawdBot 配置 iMessage 通道,实现跨设备 AI 对话 ClawdBot 支持 Telegram、WhatsApp 和 iMessage 三种通讯渠道。对于苹果生态用户来说,iMessage 可能是除微信外上手门槛最低的聊天方式。

🦞 Agent搭建

Obsidian + Claude Code:一句灵感自动生成带配图完整文章的创作工作流

基于 Obsidian + Claude Code 搭建全自动内容创作工作流 用一句灵感,自动生成一篇带配图的完整文章——从选题调研、素材收集、标题生成、图片插入到发布,全部在 Obsidian 中完成。

🦞 Agent搭建

零成本部署你的第一个 AI Agent:AWS 免费套餐 + Clawdbot 十分钟上线

用 AWS 免费套餐部署 AI Agent:Clawdbot 零成本搭建指南 想拥有一个 24 小时在线的 AI Agent,但不想花钱买服务器?AWS 免费套餐完全可以胜任。以下是完整的部署流程,从创建实例到配置第一个技能,整个过程不到十分钟。

🦞 Agent搭建

Vercel Marketplace 接入 AI Agent,项目部署从写代码到配基础设施一键自动化

Vercel Marketplace 向 AI Agent 开放:基础设施搭建正式进入全自动时代 Vercel 将 Marketplace 直接向 AI Agent 开放,意味着项目部署中最耗时的基础设施配置环节,正在被彻底自动化。

🦞 Agent搭建

旧安卓手机变身 AI Agent 服务器:PicoClaw + Termux 零成本部署方案

用一台旧安卓手机跑 AI Agent:PicoClaw + Termux 实战指南 不需要 Mac Mini,一台闲置的安卓手机就能跑起你的私人 AI Agent。

🦞 Agent搭建

逆向渲染法:用AI拆解电商广告图的视觉DNA并精准复刻

逆向渲染法:用提示词精准复刻电商广告图 一个90后团队仅靠提示词工程,打造了一款电商广告图生成工具,并登上飞书官方直播推荐。其核心思路值得每个想用AI提效的从业者研究——只需提供一张想模仿的电商广告图和自己的商品图,几秒内即可生成风格高度一致的新广告。

🦞 Agent搭建

六步让 AI Agent 自建控制台:从聊天工具到可运营系统的关键跃迁

六步打造 AI 专属控制台:让 OpenClaw 从对话助手进化为可运营系统 与其把 AI 当聊天工具用,不如花一小时让它给自己搭一套「Mission Control」——一个集任务管理、内容流水线、排程审计、记忆检索于一体的专属控制台。

🦞 Agent搭建

多 Agent 协作框架火了,但 99% 的人应该先把单 Agent 用明白

99% 的人不需要 OpenClaw:先学走,再学跑 多 Agent 协作框架正在成为热门话题,但对绝大多数人来说,现阶段折腾这些工具是在跳级——基础没打好,越级只会浪费时间和金钱。

🦞 Agent搭建

Grok 4.20 如何用四个智能体替代传统单模型推理架构

Grok 4.20 的四智能体协作架构:从"单模型推理"到"原生多Agent协同" xAI 在 Grok 4.20 中落地了一套生产级多智能体协作系统——不是需要用户自行编排的框架(如 AutoGen、Swarm),而是内置于推理过程中的原生架构。

🦞 Agent搭建

OpenClaw + n8n:别让 AI Agent 单打独斗,组合才是生产力杀器

OpenClaw + n8n:AI Agent 最强组合的正确打开方式 很多人以为 OpenClaw(或 Claude Code)会取代 n8n,但事实恰恰相反——两者结合才是真正的生产力杀器。 为什么不该让 Agent 单打独斗?

🦞 Agent搭建

OpenClaw 实战避坑:社区踩出来的 5 条 AI Agent 自动化铁律

OpenClaw 最佳实践:社区验证的 5 个核心原则 这份来自 Reddit 社区的 OpenClaw 实战总结,浓缩了真正跑通 AI Agent 自动化的关键经验——不是理论,而是踩坑后沉淀下来的原则。

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