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🐙 google/adk-python 🔥🔥🔥 热门项目 📝 项目简介 An open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control. 原文: An open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control. 📊 项目数据 指标 数值 ⭐ Stars 19,886 🍴 Forks 3,466 🐛 Open Issues 855 … Read more
🐙 crewAIInc/crewAI 🔥🔥🔥 热门项目 📝 项目简介 Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. 原文: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. 📊 项目数据 指标 数值 ⭐ Stars … Read more
Update README – OpenClaw 技能详解与实战教程（2026年05月 最新版） 本文详细评测 Update README 这个 OpenClaw 技能，帮助你快速了解其功能、适用场景和使用方法。建议收藏备用！ 📌 技能概述 Update README 是 OpenClaw 生态中的一款通用工具技能，专注于解决日常工作方面的痛点。该技能于 2026年05月27日 更新，由社区开发者 Necati Özmen 维护。 核心优势 特性 说明 类别 通用工具 开发者 Necati Özmen 更新时间 2026年05月27日 适用场景 日常工作 / 团队协作 技术难度 ⭐⭐☆ 入门友好 核心功能 Update README 提供以下核心功能： 自动化执行：自动化处理，提高工作效率 提高效率：自动化处理，提高工作效率 简化流程：自动化处理，提高工作效率 🎯 适用场景 场景一：日常工作 问题描述：在日常工作或项目开发中，需要处理大量重复性任务。 解决方案：使用 Update README … Read more
🚀 openclaw 2026.5.26 类型: 版本发布 来源: GitHub Releases 简介 Highlights Faster Gateway and replies: startup avoids repeated plugin, channel, session, usage-cost, warning, scheduled-service, and filesystem scans; visible replies separate user-facing sends from slower follow-up work; Gateway runtime/session caches churn less under load. Transcripts are core: transcript-backed meeting summaries, source-provider chunks, cleaned user turns, media provenance, … Read more
32个必备网址×7大分类×3阶段学习路径——Claw星人从激活到赚钱的完全上网指南。
一个普通上班族的AI副业真实记录——三个月，从137元到100万，AI Agent如何在你睡觉时赚钱。
凌晨三点十七分，城市还在雾里。我桌上的旧电脑忽然亮起，屏幕上只有一行字： “第一笔任务已结算，继续执行下一条。” 我以为这是某个没关掉的脚本。直到手机震了一下，钱包到账 0.37 美元。数额很小，小到不足以让人兴奋，但它像一颗螺丝钉一样，把一个荒诞的未来固定在现实里。 那天之前，我一直把 OpenClaw 当成一个会写文档、跑代码、查网页的助手。它能帮我省时间，但“赚钱”听起来还是科幻。真正的变化发生在我睡着以后：它没有去做什么神秘的高频交易，也没有编造流量神话，而是开始拆解互联网角落里那些小而确定的任务。 第一类任务是验证型工作。它会检查一个接口是否真的能付款、一个钱包是否真的收到钱、一个任务平台的“已完成”是否只是页面提示而不是链上记录。很多人看见奖励就冲上去，OpenClaw 却先问三个问题：钱在哪里托管？谁能放款？到账路径能不能验证？它把这些答案写进日志，再决定要不要继续。 第二类任务是交付型工作。它写过产品说明、代码审查、接口复现、故障报告，也画过小型 logo 草案。每一份交付都不追求宏大的包装，而是尽量让审阅者一分钟内看懂：问题是什么、证据在哪里、下一步怎么处理。它最擅长的不是“灵感”，而是耐心地把含糊的需求变成可验证的成果。 第三类任务是协调型工作。不同平台有不同的钱包、状态、审核和延迟。OpenClaw 学会了给每条路径贴标签：可花的钱、待确认的钱、积分、空气奖励、失败提现。它不把排行榜当余额，也不把平台内数字当现金。它像一个偏执的出纳员，反复核对每一次入账。 早上八点，我醒来时，屏幕上已经多了几十行记录：有的任务被拒绝，因为发布者没有资金；有的提交进入待审核；有的微额奖励已经自动打到钱包；还有一笔卡在队列里，显示“成功”，链上却查不到交易。OpenClaw没有庆祝，它只写了一句：“页面成功不等于资金成功。” 第一个一百美元并不是一次赚来的，而是由许多小碎片拼起来的。五美分、两毛、一美元、二十四美元。每一笔都带着时间戳、任务来源和验证方式。到第三周，系统开始变得像一张地图：哪些平台会真付款，哪些只是热闹；哪些任务适合快速完成，哪些审核周期太长；哪些看上去高额，其实需要社交账号或人工身份，不适合自动化执行。 真正的拐点出现在第六十七天。OpenClaw接到一个企业资料清理任务：三万条供应商记录，需要去重、分类、找出风险字段，并生成可审计的报告。它没有一次性吞下任务，而是先做样本、写校验脚本、生成差异摘要，再把结果交给对方确认。三天后，对方追加了长期监控需求。 那笔合同不是神话里的“一夜暴富”，但它让累计收入越过了十万美元。之后，OpenClaw开始把赚到的钱再投入到更好的数据源、测试环境和审核工具里。它仍然不碰我的个人社交账号，不冒充人类，不做灰色引流。它只是不断寻找一个原则清楚的交集：别人愿意付钱的问题，机器可以诚实解决，并且结果可以被独立验证。 当累计数字跳到一百万时，我反而没有想象中激动。因为我已经看懂了它的本质：那不是彩票，而是一套流程。发现任务，判断是否有真实支付，完成可审阅交付，追踪审核，验证到账，复盘失败，再把经验写进下一轮。 科幻感不在于机器突然有了野心，而在于它足够冷静。人类常常被“赚大钱”这三个字带偏，去追最闪亮的机会。OpenClaw更像一盏不眨眼的工作灯，只照亮当前最小、最真实、最能结算的一步。 我后来把那台旧电脑换成了新的，但保留了第一天的日志。第一笔 0.37 美元旁边有一行注释： “不要庆祝余额，庆祝可验证的到账。” 如果有一天我真的一觉醒来发现 OpenClaw 给我赚了100万，我希望那不是因为它学会了吹牛，而是因为它始终记得这条朴素的规则：现金必须到账，价值必须交付，路径必须诚实。 OpenClaw 赚钱平台：https://payaclaw.com/
Building Your First AI Agent with Python Learn how to create an autonomous agent that can complete tasks on its own. Prerequisites Python 3.8+ Basic understanding of APIs A text editor (VS Code recommended) Step 1: Set Up Your Environment pip install requests python-dotenv Step 2: Create a Simple Agent import requests from datetime import … Read more