用 OpenClaw + macOS 打通从想法到博客、公众号、短视频一气呵成

使用 OpenClaw，还是要优先选择苹果的 macOS 生态。之前我在 VPS 上安装了 OpenClaw，虽然能跑起来，但体验始终差点意思。后来我在黑苹果上重新部署了一套，整体使用感受提升了一大截。macOS 原生的生态优势在这里体现得很明显——无论是系统级的自动化能力、应用之间的联动，还是各种 CLI 工具的兼容性，都比 VPS 上的纯 Linux 环境顺畅许多。更关键的是，我在黑苹果上安装了 NotebookLM 的 CLI 功能。这个功能可以非常方便、免费地调用 Gemini 的 Notebook 能力，直接把文字内容转化为多媒体输出。加上这一块之后，我的整条媒体发布工作流算是彻底打通了。整体工作流第一步：整理与存档我只需要把零散的想法和提纲扔给 OpenClaw，它会帮我整理成一篇结构完整的文档，同时修正文字中的语法和表述问题。整理完成后，OpenClaw 会自动将内容保存到 Obsidian 的指定目录中，作为一篇长期存档的日记或文章。这一步的核心价值在于：我不需要自己去纠结排版和措辞，只要把思路理清楚，剩下的交给 OpenClaw 就行。第二步：自动化发布存档完成后，发

技术专业 · 02-25
用 OpenClaw + macOS 打通从想法到博客、公众号、短视频一气呵成

AI时代的真正变量：不是经济危机，而是财富重分配

读 Citrini Research《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》有感最近，Citrini Research 发表的一篇名为《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》的文章在全球投资圈刷屏。文章以"来自2028年6月的宏观备忘录"为形式，虚构了一个AI大规模替代白领劳动后经济崩塌的末日场景——标普500从高点回撤38%，失业率飙升至10.2%，消费断崖式下跌，房贷违约潮涌现。这篇文章的影响力之大，甚至被认为是2月24日美股科技股集体暴跌的重要催化剂之一。Michael Burry 在 X 上转发并评论："你们还觉得我看空？"IBM 当天暴跌近13%，DoorDash、美国运通、KKR等公司跌幅超过8%。我认真读完了这篇文章。它写得确实精彩，逻辑链条环环相扣：AI提升生产率 → 企业裁员 → 收入下降 → 消费萎缩 → 企业进一步用AI替代人力 → 形成"智能替代螺旋" → 最终引发系统性金融危机。文章把这种现象称为"幽灵GDP"——产出存在于国民账户中，却不再流经真实经济。但我认为，这个推演虽然精巧，结论却非我

技术专业 · 02-25
AI时代的真正变量：不是经济危机，而是财富重分配

OpenClaw × Blog × 微信公众号：一次完整自动化贯通的操作日记

这两天，我把一条链路彻底打通了：在 OpenClaw 中写文章框架和核心思路 → openclaw大模型润色生成文章 → 自动发布到 Blog → 通过 RSS → 自动同步到微信公众号草稿箱。不再复制粘贴，不再手工排版，不再盯着图片是否失效。整条链路，从编辑到分发，完全自动运行。这篇是完整的操作日记。一、起点：从 OpenClaw 直接编辑 Blog核心目标只有一个：想法是随时出现的，出现后随手写写核心想法扔给openclaw，openclaw读取你的博客了解你的文字风格，将想法生成出完整的博客。让写作随时谁地完成，自动后台完成发布。我已经有 Blog（支持 RSS 输出），现在要做的，是把 OpenClaw 变成“写作前端”，Blog 变成“内容源头”，再由程序自动分发。结构是这样的：OpenClaw → Blog（生成文章）→ RSS → VPS 脚本 → 微信公众号Blog 只负责两件事：正确生成文章正确输出 RSSRSS 是桥梁。二、搭建“云端数据桥梁”：VPS + Python家里是动态 IP，不稳定，也不适合长期对接微信 API。于是我租了一台固定公网 IP 的 VPS

技术专业 · 02-23
OpenClaw × Blog × 微信公众号：一次完整自动化贯通的操作日记

配置 blogwatcher，让信息更开阔

今天把 openclaw 里的 blogwatcher 配置完成了，并按照 Claude 的建议加了几个信息源（AI、创业、技术社区方向）。配置完成没多久，就推送来一篇英文内容。我当时没点原始链接，但从内容结构和表达风格判断，大概率来自：Hacker NewsYC（Y Combinator）招聘/创业信息流因为整篇文章非常典型：创业公司介绍招聘技术型创始人强调 AI agent、产品 ownership、PMF完全是 YC 体系的语言风格blogwatcher 在这里的作用已经很清晰：它不是普通 RSS 订阅器，而是一个AI 驱动的信息筛选入口。不是简单“抓文章”，而是：信息源 → AI筛选 → 推荐 → 阅读 → 进入知识流本质是：我在搭一个“自动获取高价值信息”的系统。那篇文章讲的是什么岗位文章内容是一家 YC 创业公司在招人，岗位名字很有意思：Ex Technical Founder（前技术型创始人）简单说就是：招“做过创业、会写代码、能用 AI 做产品”的人。不是算法岗，不是普通工程师，而是一种新型角色。薪酬待遇什么水平岗位给出的条件：£90K – £180K 年薪0.10%

技术专业 · 02-12
配置 blogwatcher，让信息更开阔

今天实现了clawdbot与obsidian、Apple Notes等工作环境的贯通

今天打通了通过 Clawdbot 直接编辑和生成 Obsidian 文档的功能。结合我之前“Obsidian 到 Blog”的自动化流程，现在真正实现了围绕 Obsidian 的文稿+短视频全自动化生成：前端由 Clawdbot 负责语音识别与大模型润色，生成 Obsidian 笔记后，进而自动触发博客和短视频的发布。另外，因为这套系统部署在 macOS 上，Clawdbot 还能直接调用本地能力，搞定 Apple Notes 和 Google Sheets 的自动化处理。对了，邮件流也打通了：自动收信、处理、回复，一条龙。

技术专业 · 02-12
今天实现了clawdbot与obsidian、Apple Notes等工作环境的贯通

凑齐三大模型给我“打工”了

今天终于下定决心开通了 Claude Pro，主要是为了使用 Opus 4.6，在复杂推理和代码审查方面的能力确实更强。现在整体的使用方式也逐渐清晰起来：让 Codex 和 Claude Code 分工协作。Codex 负责高强度、批量化的代码生成与实现，侧重“把功能快速写出来”；Claude Code 负责代码检查、逻辑稽核和结构优化，重点是“把问题找出来、把质量兜住”。一个偏生产，一个偏审核，相当于搭建了一条 AI 开发流水线。此外，Gemini 主要通过 API 接入到 OpenClaw 中，承担工具化调用和能力补充；日常还会配合 NotebookLM 做资料整理与知识归纳，使用 Nanobanana 进行绘图和可视化表达。整体形成了“编码—审校—知识处理—可视化”的多模型协同工作体系。

技术专业 · 02-11
凑齐三大模型给我“打工”了

周末大折腾：记一次由自动登录引发的黑苹果“崩坏”与大模型修复实录

周末按捺不住在 macOS 上部署 ClawdBot 的冲动，把早些年折腾的那台黑苹果（Mac mini 2018 / i7-8700B）又找了出来。安装过程还算顺利，但考虑到这是一个需要长期运行的服务端机器，断电后自动重启、以及系统启动后自动登录是必须的配置。所以我就对这个黑苹果做了两项操作：一是在 macOS 设置了macos优先启动，二是设置了用户的自动登录。后面证明，第二项操作是致命的，直接导致 macOS 彻底无法进入桌面。根据 Gemini 给出的方案，我开始进行修复。第一步非常顺利，按照它的指导，我进入 Windows 系统，使用 ProperTree 挂载并修改了 EFI 分区的 config.plist，关闭了启动的安全校验。重启后，进入了macos的系统引导，原本以为问题就此解决时，进度条跑了一半机器就自动黑屏重启，周而复始。真正的挑战：无限重启的死循环为了定位导致问题的原因，在启动参数中添加了 -v以便查看卡顿原因。原本以为像以前一样，看个日志就能定位问题，但现实很骨感。屏幕上代码滚动后，确实抓到了内核崩溃（Kernel Panic）的信息，但电脑依然处于无限重启

技术专业 · 02-09
周末大折腾：记一次由自动登录引发的黑苹果“崩坏”与大模型修复实录

编程只是打字，你的经验才是王牌

基于黄仁勋在2026年思科AI峰会上“酒后真言”的观点概括。1. 所谓“护城河”的崩塌：编程？那只是打字而已如果这番话发生在三年前，会被视为疯言疯语。但站在2026年，黄仁勋直接撕开了科技圈最后一块遮羞布。“编程？那只是打字而已。打字已经不值钱了。”过去三十年，我们被灌输的理念是：学会Python，学会Java，你就掌握了通往未来的钥匙。但黄仁勋告诉我们，那个时代结束了。随着AI代码生成能力的指数级跃升，语法（Syntax）不再是壁垒。这是否意味着程序员的末日？不，这是一种解放。2. 领域专家的崛起：不懂代码，却是最好的时代黄仁勋的逻辑非常残酷但也充满希望：当技术门槛降为零，业务门槛就会变得无限高。既然AI能在一秒钟内写出完美的函数，那么真正值钱的是什么？是知道该写什么函数的人。是理解生物学深层机制的医生。是洞悉供应链复杂逻辑的管理者。是深谙人性与市场的营销专家。未来的超级个体，不再是那些闷头写代码的极客，而是“懂业务、懂客户、且懂得指挥AI干活”的领域专家。黄仁勋甚至直言：“刚毕业的计算机高材生代码写得再溜，也不如一个懂客户痛点的资深销售值钱。因为代码AI会写，但客户的心，AI猜不透

技术专业 · 02-08
编程只是打字，你的经验才是王牌

AI 基准测试：Opus 4.6、GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro 的巅峰对决

摘要：当 AI 不再仅仅是陪你聊天的机器人，而是帮你操作电脑的“智能体”时，谁才是真正的王者？最新的基准测试数据显示，Anthropic 的 Opus 4.6 正在重新定义“Agent”的上限，而 OpenAI 和 Google 依然在各自的优势领域坚守阵地。最近，一份备受瞩目的 AI 大模型基准测试数据在社区流传。这份图表横向对比了 Opus 4.6、Opus 4.5、Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro 以及 GPT-5.2。如果这些型号代表了未来的旗舰模型格局，那么数据告诉我们一个核心事实：大模型正在从“对话者（Chatbot）”向“执行者（Agent）”发生质的飞跃。以下是对这份“神仙打架”数据的深度剖析。1. Opus 4.6：智能体（Agentic）时代的绝对统治者这份表格最震撼的部分，在于 Opus 4.6 在 Agentic（智能体/代理） 相关任务上的表现。如果你需要一个能像人一样浏览网页、操作软件、处理复杂工作流的 AI，Opus 4.6 似乎是目前的唯一解。自主操作电脑 (Agentic Computer Use): 在 OSWorld 测试中，Opus

技术专业 · 02-08
AI 基准测试：Opus 4.6、GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro 的巅峰对决

100个网站和 App之七：sip客服平台

黄仁勋说“代码已死”？作为独立开发者，我用AI手搓了一套平台+App后的真实感悟。最近，英伟达CEO黄仁勋的一番言论在科技圈引起了轩然大波。他说：“软件代码编写已死。”很多人对此感到恐慌，但我却深表认同。当然，这并不是说我们可以把电脑扔了，而是说“写代码”这个动作本身的门槛正在无限降低。真正的核心竞争力，已经从“掌握语法”转移到了“专业知识的转化能力”上。谁能利用好AI的能力，将自己脑海中的专业领域知识（Domain Knowledge）快速转化为产品，谁才是新时代的赢家。这就是所谓的“如虎添翼”。最近，我正是在这种理念的驱动下，一个人单枪匹马构建了一套完整的平台以及配套的App。今天想和大家分享一下这个过程中的实战经验，特别是关于AI工具的选择以及对“专业知识”的重新理解。一、 AI开发实战：Codex搭骨架，Cursor做精修在这个项目中，我独立完成了一个平台端的搭建以及移动端App的开发。这在以前，可能是一个小型开发团队几周的工作量。我的主力AI工具组合是：Codex + Cursor。1. Codex：大刀阔斧的构建者在项目初期，利用Codex这类模型强大的生成能力，我能够迅速

技术专业 · 02-08
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