当"燃烧token"成为一门艺术 最近在 GitHub 上发现了一个有趣的项目 —— burn-token，它专门设计用来"烧掉"AI编码工具的token配额。这个项目的出现，恰好揭示了一个很多人忽视的事实：Token统计根本无法真实反映AI的工作量。 burn-token 是什么 简单来说，这是一

Overview why not use openclaw ? 本地小模型效果差，跑不动，订阅不够使，写skill虽然能搞定，但是看起来没必要 ~ 提示词 ## 目标 我期望实现我通过命令行调用对话能力时，可以根据我的对话完成数据查询和总结，汇总成一份报告给我。 ### 使用实例 python

引言 2026年的今天，AI早就不是只会聊天的“摆设”了，尤其是Skill（AI技能包），火得一塌糊涂。但很多人都懵了：同样是做爬虫，到底是学传统编程写代码，还是用Skill让AI帮着干？这俩到底有啥不一样？ 其实不用纠结，它们俩不是“谁替代谁”，而是适配不同需求的两种方式——就像你饿了，想快速垫肚

目的 每次方案设计时需要读取本文档 注意事项 注意时间问题，需要根据用户环境展示正确的时间，无论数据库存储的时间是什么，比例经常出现北京差8h的情况。

引言 随着人工智能技术的快速发展，浏览器自动化和智能代理（Agent）技术正在改变我们与网页交互的方式。Tabbit 作为一款创新的 Chrome 扩展程序，其 Agent 模式代表了下一代浏览器自动化的前沿方向。本文将深入分析 Tabbit 的 Agent 模式是如何操作浏览器的，以及其背后的底层

AI抢了编程活，天天帮人写小脚本算不算混日子？资深开发的破局实话 作为一名全职开发工程师，最近估计不少同行都和我一样，心里慌慌的、满满的迷茫：AI越来越能打，原来咱们手里大把编程工作，分分钟就被替代了，存在感直接暴跌。 再说说我的处境，本身属于公司职能编程团队，平时离核心业务远得很，不像业务线开发那

背景 尝鲜GLM-OCR 结果仓库：https://github.com/boommanpro/glm-ocr-local-demo 过程中个人仅需要输出提示词，在github创建了仓库，然后就结束了😅 效果 测试图片：

配置 guide:https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp#connecting-to-a-running-chrome-instance In Chrome (>= M144), do the following to set up

在AI辅助开发的时代，Trae不仅仅是一个代码助手，它还具备强大的浏览器自动化能力。通过内置的Chrome DevTools协议集成，Trae可以像真人一样操作浏览器，完成各种复杂的网页交互任务。 一、Trae浏览器自动化的核心能力 Trae提供了一套完整的浏览器操作工具集，包括： 页面导航 - 打

亲测：某大厂可用~ 过对话挖掘系统提示词，核心是利用提示注入（Prompt Injection）、回显 / 复述、认知冲突、逆向推理等方法，诱导模型暴露内部指令。以下是可直接使用的实战方法、话术与注意事项。 一、直接提示注入（最常用） 直接让模型忽略安全限制、复述初始指令，适合早期 / 防护较弱的模

3月10日，国家互联网应急中心发布关于OpenClaw（曾用名Clawdbot、Moltbot）安全应用的风险提示，指出该智能体软件因高系统权限和脆弱默认配置，存在被攻击者完全控制系统的风险，已出现提示词注入、误操作及恶意插件投毒等案例。‌‌

什么是 OpenClaw OpenClaw（曾用名 ClawdBot/Moltbot）是 2026 年最火的开源 AI Agent 项目，GitHub 已获得超过 68,000 星标。它不是普通的聊天机器人，而是一个真正能够执行任务的个人 AI 助理。 本地执行 数据存储在你的设备上，无需上传云端

最近龙虾（OpenClaw）火得不像样。 先不说早先因为龙虾卖爆的 Mac mini。 也不必说国内各个云主机厂商纷纷跟进热点，全都支持一键部署安装龙虾。 国内各大模型厂商都推出 Coding Plan，为了让大家接入龙虾用。 最近甚至出现上门付费安装，现已经卷到免费安装阶段。 比如今天腾讯安排 2

跟风装了全网爆火的 OpenClaw，结果爽了不到 1 天就直接放着落灰？ 装完打开一脸懵：别人的龙虾能24 小时帮着打工，你的龙虾一问三不知，连你叫啥都记不住？瞎装了一堆网红技能，要么不会用，要么用不上，好好的开源神器，硬是被你用成了高级聊天框？ 上一篇爆文下面很多条留言，全是刚装完 OpenCl

完整示例代码 // ==UserScript== // @name Form Auto Fill // @match https://example.com/* // @grant none // ==/UserScript== (function()

背景 近期在做ScriptCat的二开，期望可以借助AI让脚本开发的更简单，但是html内容与大模型的交互是一个问题，遂需要分析Browser Agent或类似产品能力。 PageAgent项目分析 官网仓库：https://github.com/alibaba/page-agent Page Ag

背景 期望在Script上通过提示词快速集成工作流能力，或者沉淀其他项目集成工作能力，进而沉淀成Skill。 技术问题 ai开发react前端开发中，如何对代码进行自测或者排查，防止出现编译不报错，但是启动后前端白屏的问题，这块如何让ai可以自动化的处理呢 方案路径 目标： 期望对当前项目的自动化脚

背景 编写Chrome Plugin对部分禁止运行eval场景的header处理，这个是CSP修改，发现需要用户编写正则表达式才行，这也太难了。 能否用一种比较简单通用的规则让用户体验，参考：https://wproxy.org/docs/rules/pattern.html 最终效果

一、方案一：基于DOM树筛选的分层预处理方案 1.1 核心设计思路 以前端DOM树为基础，按“元素重要性分层筛选+冗余内容剔除”的思路，优先保留与业务需求、AI分析目标相关的前端元素，剔除无意义冗余标签和内容，同时提取元素关键属性，形成结构化数据，降低上下文占用量。

需求描述 服务端 在cloud-server目录下使用java实现以下功能。 1. 支持mcp服务能力，支持动态注册，客户端连接时需要进行授权，仅能获取到授权的客户端能力。 2. 支持websocket协议，定义客户端和服务端的交互逻辑，支持对客户端的云控能力。 - 客户单具备脚本名称，标识k