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转自：新智元

这个名叫「Clawdbot」的AI，在全网热度持续攀升，搜索量一度赶超神级Claude Code。

网友辣评：RIP Claude Code

毫不夸张地说，整个硅谷都为Clawdbot「魔怔」了。如今，已经人手一个「AI贾维斯」。

就连谷歌大佬Logan Kilpatrick也没忍住，跟风买了一台Mac mini。

简单讲，Clawdbot就是一个「长了手的Claude」。

普通的AI只会教你如何整理文件，Clawdbot直接话不多说，上手实操了。

它是一个AGI雏形下的AI智能体，不仅会思考，拥有永久记忆，更能通过iMessage、WhatsApp实时聊天。

Clawdbot核心就一件事，把顶尖LLM「大脑」塞进每个人的手机里。

这就相当于，全球80亿人集体获得了一位可以7x24h完成任何任务的「超级智能AI员工」。

关键是，完全开源+永久免费，就连科幻小说也不敢这么写。

有的人为了部署Clawdbot，不惜一切下单Mac mini。

Mac mini成了当下最热「理财产品」


7x24h「全职AI」炸翻硅谷

人类仅剩围观


短短几天，Clawdbot的GitHub项目直接「炸了」，星标狂飙98.2k

GitHub地址：https://github.com/clawdbot/clawdbot

看到全网提交的262个Issues、89个PR（下图），连「Clawdbot之父」Peter Steinberger忍不住吐槽——

 你们太疯了！

一些网友点评道，这不是旧闻了吗？Clawdbot确实不是刚发布的AI，它的爆火和Claude Code一样有滞后性。

去年12月底，「Clawdbot」早已在Steinberger盘点2025工作流一文中出现了。

当时，只有AI大神Karpathy惊叹它的强大所在。

只不过，这几天硅谷一些极客开发者部署之后，Clawdbot神操作引发了开发者狂晒热潮。

这种口碑效应在短短几天之间，便将Clawdbot推向了风口浪尖。

这不，开发者Shruti花了40个小时深度调研了Clawdbot，一口气讲透了这款红遍硅谷半边天的AI的背后技术。

先把高大上的术语放一边。 如前所述，Clawdbot就是「长了手」的 Claude。

平时人们跟Claude聊天，它只会给出主意。但如果Claude真的能根据要求，直接在电脑上「上手操作」呢？

比如，安装软件、跑脚本、管文件、监控网页、发邮件……

这一切仅需通过手机里的APP，诸如WhatsApp、Telegram、iMessage等发个简单的文本指令就行。

这就是Clawdbot的核心逻辑，也是所有人畅想的「真正自主的AI」。

它是一个不仅会思考，更会行动的AI智能体（AI Agent），主要有四点：

1. 能跑在个人电脑上： 不是在某个云端网页里，而是就在个人电脑上，能直接访问文件、应用和数据。

2. 随时随地控制： 手机WhatsApp、iPad Telegram，甚至是手表的iMessage，人类再也不用被拴在浏览器前面了。

3. 通杀所有应用： 邮件、浏览器、终端、脚本……只要能手动干的活，Clawdbot理论上都能自主搞定。

4. 能「自我进化」： 这是最神的地方。可以让它开发一个新「Skills」，它会自己写代码、自己安装，然后开始干活。

普通AI： 这是整理文件的方法，你照着做……；

Clawdbot： 还没等你读完这句话，它已经帮你把文件整理好了。

那么，Clawdbot具体是怎么运行的？

底层逻辑是，一个人向WhatsApp、Telegram发送消息，随后消息传到电脑上的Gateway（网关）。它是整个系统的控制中心。

网关会接着做，把请求发给Claude（任何模型API），然后在电脑上执行具体的命令。

人们只需通过聊天软件（最常用）、命令行界面（极客最爱）、手机App直接操控。

总之，一切都在个人本地电脑上跑，网关就是连接指令和电脑能力的桥梁。

Clawdbot架构：来自各平台的指令通过中央网关（Gateway）分发，在电脑上执行任务

官网介绍中，Clawdbot可以跑在Mac、Windows、Linux本地电脑，接入Anthropic、OpenAI或本地模型。

它具备永久记忆，并逐渐变得「更懂你」，个人偏好、上下文。

Shruti实测后发现，日常确实效率提升了不少。

Clawdbot仅10秒搞定手动整理电子文件的活；原本啃1小时的十篇AI安全文章，直接浓缩成5分钟精华；找出20个PDF所有邮箱地址，2分钟收工。


满世界都是Clawdbot

网友：不编码了


一时间，全网都被Clawdbot各种实测淹没了，密集度堪比海啸。

谁也没想到，一位「退休」的工程师竟用一款AI，彻底搅动硅谷的深水区。

甚至，xAI产品负责人Nikita Bier感慨道，「AI这波浪潮，一天就顶十年」。

一位开发者Robert Scoble做了一个「终极Clawdbot报告」，已经被人们传疯了。

这里面，汇集了全网最全的Clawdbot各种实测，以及背景资料介绍。

地址：https://docs.google.com/document/d/1Mz4xt1yAqb2gDxjr0Vs_YOu9EeO-6JYQMSx4WWI8KUA/edit?tab=t.0

一位网友在手表上部署了Clawdbot，直接可以远程操控AI合并PR、修bug了。

另一个与Clawdbot协作开发的热门案例。

上下滑动查看

自从用上Clawdbot之后，Alex Finn称，自己已经两天都没用Claude Code了。

如今睡一觉，Clawdbot帮你就把任务完成了。

一位软件工程师在AWS上，仅用5分钟免费部署了Clawdbot。有人还将其装在AI眼镜上，用来实时价格比价。

有人让Clawdbot代劳，每天给妻子发送早安晚安的短信。

首家「零员工」公司，Clawdbot上岗


开发者Brian Roemmele官宣自己创办了一家「公司」，Clawdbot调用的Grok当上了CEO。

他长期以来一直憧憬着一个未来：公司能以无与伦比的效率运作，彻底摆脱人力劳动的限制。

如今，这个愿望成真了。

全公司只有两个AI，除了Clawdbot，另一个Claude Code担任首席工程师和技术负责人。

Roemmele表示，Clawdbot是零员工公司的基石。

它具备持久的自主性，能够自主执行任务并自我提升；它支持多智能体系统，可以根据需求瞬间克隆出整个部门；保证了本地控制与隐私。

有AI大佬表示，另一个奇点海啸即将来袭。

话又说回来，Clawdbot真的是安全可靠的吗？我们拭目以待！

图片

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

GitHub 167k 星的“大龙虾”爆火：我们要的是系统级托管，还是灵魂级共生？

《2026年AI形态之争：控制权与个性化的平衡艺术》 摘要：随着AI技术发展，人类正面临数字员工形态的选择困境。文章提出四种AI类型：通用助手"贾维斯"、自主工具"奥创军团"、系统代理"大龙虾"和个性化伙伴"EchoMindBot"，强调控制权与个性化是核心差异。分析指出，OpenClaw类AI虽高效但风险高、门槛高且缺乏温度，而理想的EchoMindBot应实现"懂你式适配"，通过渐进学习成为用户默契伙伴。

古_月的专栏 681

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

2026开年第一炸！全网疯抢的“大龙虾”到底是啥？程序员：这才是真正的AI打工仔！

2026年开年最火爆的技术浪潮是开源AI智能体OpenClaw，因其龙虾Logo被网友亲切称为"大龙虾"。这款工具突破性地实现了AI从"动嘴"到"动手"的转变，能直接操作系统完成办公自动化、跨软件协作等任务。短短数周全球部署突破100万+实例，GitHub星标23万+。其轻量级架构（3000行核心代码）、本地化运行和插件生态使其迅速普及，从程序员测试到政务审批都有应用。

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手把手教你在Windows上的安装openclaw！全面测评大龙虾！

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Clawdbot金融应用：量化交易策略回测系统

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Clawdbot汉化版（增加企业微信入口）镜像，构建量化交易策略回测系统。该平台支持快速部署AI驱动的金融分析工具，用户可通过自动化流程实现交易策略的测试与优化，典型应用于股票、期货等金融产品的多维度绩效分析和策略验证。

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2026年LobsterAI工具集：大模型训练/推理/部署一站式优化（适配10+主流模型）

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ClawdBot金融场景：支持SWIFT报文、财报PDF OCR与多币种实时结算

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署ClawdBot镜像，赋能金融场景下的SWIFT报文解析、财报PDF OCR识别与多币种实时结算。用户可快速构建本地化金融智能工作台，实现如手机拍摄汇款凭证自动识别+汇率换算+合规话术生成等典型任务，兼顾数据安全与业务时效。

weixin_30218749的博客 461
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