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这周想和大家聊聊最近在社区里风头正劲的 OpenClaw（也就是大家戏称的“小龙虾”）。我也跟风折腾了一番，从安装到实测，有一些很现实的体会想分享给各位。
OpenClaw 确实挺火，但说实话，它的“门槛”并不低。虽然有 Docker 镜像 让安装流程简化了不少，但在进行配置时并成功运行时，我还是花了不少时间。
另外，作为一个程序员，我不得不提醒大家：这玩意的安全风险是真的高。
每接入一个插件（比如对接 QQ 或微博），本质上都是在给自己开一个新的后门。如果你想把它拉进群组，或者让多个人共享使用，权限控制稍有差池，整个环境可能就不再受控。我的建议是，最好在独立的服务器上搭建一个干净的环境，专门给它“跑”业务，不要在生产机器或者存有大量隐私的本地电脑上乱试。哪怕是在本地，也尽量用虚拟机或备用机，没必要为了尝鲜把自己的家当陪进去。
再一个很现实的问题是——它真的很“吃” Token。如果没有编程相关的订阅套餐，纯靠按量计费，那成本真的是普通人“遭不住”的。目前的 AI 助手更像是一个高能的自动化工具，它擅长写脚本、优化工作流，能帮我们从重复性劳动中解脱出来。但它绝非无敌，方向盘始终握在你自己手里。
如果你真的要订阅套餐的话，请参考：MiniMax Coding Plan 、 GLM Coding Plan
本周，墨梅博客 的开发也在稳步推进。
本周主要是增加了商业化与广告联盟集成，现在可接入 Google AdSense 或百度、腾讯等国产广告联盟，实现商业化收入。
增加了开放发布协议（ActivityPub）支持，现在可接入实现社交互联。
此外，对 ASR（语音识别）这块内容，增加了基于火山引擎的前端直连功能，现在语音识别功能无需后端桥接即可实现，在响应速度上更快。
这段时间深度使用过各类 AI 工具后，我依旧维持之前的看法：模型决定上限，工具决定下限。
不管是命令行形式还是编辑器集成，工具决定了协作的“下限”，但 AI 模型的能力直接决定了成果的“上限”。
我尝试过让 AI（比如智谱 GLM-5）全权负责编码，虽然它已经很强了，但面对大型复杂项目，错误依然会随着迭代不断累积。
如果不坚持人工 review，这些细小的 Bug 到后期就会积重难返。所以我的结论依然是：AI 是强力的辅助驾驶，去哪儿、怎么走，还是得人说了算。
所以，总的来讲就是：模型决定上限，工具决定下限，人工守住底线。
最后再讲一些碎碎念。
最近几个月，大模型的爆发让很多圈内圈外的朋友都很焦虑。这种感觉从 2022 年底就开始了。
但我最近反倒释怀了一些，说到底，AI 终究还是停留在处理计算机内部工作的阶段，它能不知疲倦地写代码，却无法替你决定创作的灵魂。在这个万物皆可 AI 的时代，如果你不是由自己来把控项目的方向，那作为开发者的存在意义也就消失了。
所以，为了不被过早淘汰，我们必须在这些工具的加持下，去做那些更有创造力的事情。节约下来的时间，应该投入到更高维度的思考中。
那就先说到这里吧，下期见，拜拜~
摘要:
版本 1.3.1 主要进行了以下错误修复：
NodeConfig 中的 priority 和 backup 属性，简化了节点配置的逻辑。摘要:
版本 1.3.0 摘要
本次发布包含以下更新：
新功能
Bug 修复
src/routes/index.ts 文件。摘要:
版本 1.13.0 主要更新内容如下：
新功能
摘要:
版本 1.8.0 主要更新如下：
性能优化：将 serverless 定时任务间隔从 5 分钟调整为 15 分钟。
新功能：
Bug 修复：
代码重构：优化代码结构与查询逻辑，移除过时字段与步骤，增强 HTML 处理安全性与超时设置可读性。
本周的更新和动态如上所示。感谢您的阅读！
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本文作者：草梅友仁
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