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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
使用 OpenClaw 一个月,让他自己写了一篇总结(重新排版)
zhy8777 · 2026-03-26 · via V2EX

真人说明:

重新发布版,10 分钟前发布一篇,飞书卡片中的 markdown 格式贴过来就没格式了。忍不了了。重新发一遍吧。

从 Openclaw 出圈,查不到正好使用一个月左右。年初智谱上市那会,正好买了个 Pro 套餐,本着钱都花了必须赚回来的想法,充分使用 Openclaw1 个月。今天让他自己基于记忆写了一篇复盘总结。供大家参考。

后续会再初一篇真人撰写的使用感受(等我忙过这一阵。。。。),欢迎持续关注。 大家有什么问题可以留言提问

部署环境:云服务器,单独新建的非 root 用户,单独授权部分 sudo 命令,单独授权文件夹目录。安全第一

顺便打广

GLM-5-turbo coding plan 拼团,国产之光,确实还是可以干活的。 🙋蹲队友拼智谱 Coding Plan ! 🧩国内顶流编程大模型,20+主流工具全适配,性价比拉满。

👉立即参与「拼好模」: https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=BN7DKK4W0W


用 OpenClaw + GLM-5 跑了个 24 小时在线的 AI 军师,一个月真实复盘

程序员,想搞个能"记住我"、能主动干活的 AI 助手。之前试过直接调 API (没记忆)、GPTs (封闭生态)、Coze (限制多)、自建框架(成本高),都不满意。上个月发现 OpenClaw ,折腾一个月,来聊聊。

部署方案

腾讯云轻量服务器( 2C2G )+ OpenClaw Gateway + 飞书 Bot + GLM-5-turbo ( 200K 上下文)。飞书上有个叫"军师"的 AI ,记得所有历史对话,能搜网页、写代码、操作浏览器、管待办,每 30 分钟自动扫赚钱机会。不用时安静待着,有事直接飞书消息喊。

一个月干了什么

第 1 周:搭基建。人格设定( SOUL.md )、三层记忆系统( SOUL → MEMORY → 每日日志)、待办管理。

第 2 周:装技能。ClawHub 装了浏览器自动化、Tavily 搜索、self-improving 、飞书文档读写。军师从"聊天工具"变成"干活助手"。

第 3 周:大清理。system prompt 从 30K+ 压到 21K ,核心文档从 19 个精简到 6 个,缓存命中率 99%。配了心跳机制( 30 分钟一次自动扫描)。

第 4 周:干实事。

  • 国内新闻英文站:Hexo + Butterfly ,30 篇选题已完成 11 篇,每天早 7 点自动写文→编译→部署→通知,全自动化
  • 跨境电商冷启动方案:30 天落地计划
  • 股票行情查询 skill:A 股实时行情,输入代码即查
  • 赛博算命小程序:两天验证后砍掉,及时止损

踩过的坑

  1. 上下文膨胀:文档堆太多 token 飙飞,精简后才稳住。核心文件越少越好
  2. nginx 部署:容器没 sudo ,手动编译到 workspace 。gateway 重启后 nginx 不自启,踩了两次
  3. cron 报错:CLI 的 cron add 经常 WebSocket 报错,最后直接改 json 文件解决
  4. 过度设计:早期搞了 PM/开发/架构师/QA 四个子 agent ,完全用不上,一个军师够了

Token 消耗

  • 模型:GLM-5-turbo ,200K 上下文
  • System prompt:约 21K token ,99% 缓存命中
  • 每次对话新增:几百到几千 token
  • 一个月:月度额度用了不到 2%

省钱关键:文档精简 + 缓存管理。system prompt 不频繁变动,绝大部分 token 走缓存不计费。

日常体验

  • 早 7 点:自动推送机会扫描 + 待办提醒
  • 白天:随时飞书问问题,自动搜网页整理方案
  • 写代码:部署脚本、调试配置、操作 git 全包
  • 做内容:批量生成英文博客内容,自动部署 nginx
  • 晚上:随手发点子,第二天早上调研和方案都准备好了

为什么选 OpenClaw + GLM

  1. 多通道原生支持(飞书/Telegram/Discord/QQ )
  2. ClawHub 技能生态,搜索/浏览器/TTS 装上就用
  3. 心跳 + cron ,真正的 7×24 在线
  4. 文件系统做记忆,比向量数据库好调试
  5. 模型随便换,不绑定厂商
  6. 自部署,数据在自己服务器

GLM-5-turbo 优势:便宜、200K 大上下文、中文强、128K 输出。