My Digital Worker : Target 1

导言

  • 第一阶段的目标: 接入api模型,完成每日的工作相关基础的信息收集和整理归档。
  • 第二阶段的目标: 无监管处理较简单事项;
  • 第三阶段的目标: 参与构建复杂系统,和辅助重要决策。

要点

  1. 环境搭建:OpenClaw, Trae的搭建,整理环境迁移教程,
  2. 基模接入:各个LLM API的比价和选择,
  3. 工具接入:微信公众号、github 热榜、财经信息、
  4. 维护成本分析。

基模接入

不同于传统的排行榜,个人使用时,除了绝对性能要靠前,响应速度和价格也是重要的维度:

代码能力:

综合指标:

价格:

厂商 百万tokens输入(缓存命中) 百万tokens输入(缓存未命中) 输出
deepseek 0.2 2 3
GLM-5 1 4 18
kimi 2.5 0.7 4 21
qwen 3.5 plus 0<Token≤128K 输入(后续阶梯升,) 0.8 0.8 4.8
MiniMax-M2.5 0.21 2.1 8.4

聚合的厂商(按量收费)

  • openrouter 收 5.5% 手续费
    • 支持支付宝,
    • 国内貌似加速了,不需要翻墙。
  • opencode zen(每笔交易 4.4% + $0.30)
    • 国内用外面的还是要开代理

聚合的小厂商(按月套餐,削峰填谷)

  • packycode
  • aicodemirror,这个相当实惠
  • 国内就是:阿里百炼、和字节火山云(自己厂商服务器多,部署经验足,价格便宜,模型广泛)

优选 kimi 2.5 , deepseek v3.2。

省钱技巧

  • gemini不要直接官方买pro,建议买别人的家庭组,更便宜。然后我是花了299拼的gemini ultra
  • 省钱可以使用opus做详细规划然后让GLM去编码最终的结果让codex来review。

Trae

  • IDE模式:国内模型随便接入,
  • 有SOLO模式:最好只有deepseek v3.2

和我家里配置的opencode相比,感觉好蠢,两天花费了50M+ tokens,也没解决问题,费时费力

整个系统变量太多,其实不知道是不是没有oh my opencode的统一skills,还是deepseek v3.2 相对于 codex太弱了。

具体问题:

  1. 完全不熟悉NPU应该怎么处理,需要NPU的skills:
    1. 一遇到问题就去换版本重装torch
    2. 也不知道要source CANN
    3. AI 发现 没有HCCL,竟然去重装 torch,竟然不知道NPU上是用NCCL
    4. vllm跑不了,没发现是vllm_ascend没装。
  2. 完全不理解verl的复杂架构
    1. 我说要使用fsdp2后端,却总是改mcore的代码。
  3. 记忆很差、感觉需要增强记忆的skills或者rules:
    1. 跑着跑着,调试的程序忘记了要source CANN;也不记得我是有conda环境的,又跑到裸机环境去了;我说的要重定向调试信息到日志也不记得。
  4. AI 发现问题,不是去分析根因,而是把报错的代码删除或者跳过,这是持续给自己增加技术债(不知道是模型还是系统提示词的原因)
    1. torch报错,竟然认为是torch写错了,在torch库里一顿改。

Agent的coding的一些经验

  1. 首先是一定要有plan,plan无论多详细都不为过。比如说verl的这个里面,它总是忘记,甚至忘记装vllm Ascend这些事情;
  2. 其次就是我觉得环境要我们帮他装好,
  3. 一定要指定好他这个参考的脚本,比如这个GRPO脚本,不然他自己之前还找了个one step off的脚本去做,完全就南辕北辙了。

opencode

太贵了

* 使用免费的kimi 2.5,新增个UT,花费了 23400 Token,大约5毛。
  • BUILD 模式相对于vibe coding能帮你写一大段代码,但是他不能帮你运行和看报错。现在还是需要手动介入,而且写出的代码bug好多,requirements.txt里加注释这种低级错误都有。

Oh My OpenCode

安装 :bunx 需要设置$env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

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(base) PS D:\PowerShell> bunx oh-my-opencode@latest install
error: UNKNOWN_CERTIFICATE_VERIFICATION_ERROR downloading package manifest oh-my-opencode

npx 不推荐

npx oh-my-opencode install竟然导致崩溃

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(base) PS D:\PowerShell> opencode.exe
{
"name": "BunInstallFailedError",
"data": {
"pkg": "oh-my-opencode",
"version": "3.7.1"
}
}

经典使用

必读内容

remote machine

想了半天,还是安装到服务器我新建目录/home/t00906153,整体配置,之后整体打包迁移。

针对前面的问题必须安装:

  1. ohmyopencode:让opencode自己安装curl -s https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/refs/heads/dev/docs/guide/installation.md
  2. find skills:
    1. find-skills在发现没有npu的skills之后,竟然自己把网络信息整合写了一个
  3. npu/ai training skills
  4. 构建Agents.md

运行不畅

不知道是不是转发网络的问题(华为的网限制了?),还是阿里模型被限流/偷工减料了。

跑了几百步就莫名其妙不回答了,

Skills

安装:npx skills update

通用基础

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npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills
npx skills add https://github.com/google-gemini/gemini-cli --skill docs-writer
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill tdd-workflow
npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill requesting-code-review
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill frontend-design

安装完毕可以问opencode,你现在有什么skills来判断是否安装成功。

搜到的量化金融

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npx skills add wshobson/agents@backtesting-frameworks -y
npx skills add wshobson/agents@risk-metrics-calculation -y
npx skills add stanleychanh/tushare-finance-skill-for-claude-code@tushare-finance -y
npx skills add personamanagmentlayer/pcl@finance-expert -y
npx skills add gracefullight/stock-checker@stock-analysis -y
npx skills add 404kidwiz/claude-supercode-skills@quant-analyst -y
npx skills add letta-ai/skills@portfolio-optimization -y

Claude Code

  • Plan/Build Agent
  • Agent Team,面对发散的任务并行效果好,面对聚集的场景,同质化响应,效果差。

也有desktop界面,但是需要开会员才能激活

OpenClaw

尝试1: M1 MacBA

在闲置 mac 上搭建,

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sudo npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
  • 第二步直接卡住了,进入了网页版的配置界面,gemini api不知道怎么接入。文档不足。等社区的详细介绍吧;
  • 火山引擎有9.9包月尝鲜版,但是上来先配一堆基础模型和工具的api和key,key还要每个工具单独去每个组件里申请。

当前也太拉了,和理想中的agent有很大差距(好像是我使用问题)

  • 应该是自动识别屏幕,自动登录(人工点击授权),识别跳转,而不是通过key来获得有限的能力。当前openclaw 和 n8n 没有本质区别,能实现啥呢?自动化脚本?n8n的流程管理和复现都更完善。
  • 国内大家都画地为牢,各搞各的,很少有人搞这些工具接口,导致n8n这些都不好用。openclaw在国内估计也用不起来,没人来整这个skills

应用场景

  1. 前沿开源工作跟踪:筛选GitHub,arXiv开源的论文和代码,有名高校。跟踪代码开源进展:其实这些信息写程序也能自动化爬虫,但是会有爬虫失效的风险,AI点击实现应该泛化性更好。但是我觉得理解AI当前的有用能力在于能对信息进行智能的筛选和排序。
  2. 日常琐事处理:处理github PR和issue,邮件清理和回复;
  3. 代码编写和调试:opencode,或者 gemini-cli

尝试2: Windows + OpenClaw-cn

中文版太方便,powershell 管理员启动安装就行

折腾了3小时,都没实现openclaw接管浏览器

不是 openclaw gateway报错,就说chrome没权限,要不就是windows封闭了端口。

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14:27:24 [tools] browser failed: Can't reach the clawd browser control server at undefined/start?profile=clawdbot-cn. Start (or restart) the Clawdbot gateway (Clawdbot.app menubar, or `openclaw-cn gateway`) and try again. (Failed to parse URL from undefined/start?profile=clawdbot-cn)

wcnm,按道理应该是很简单的事情。不知道是windows的问题还是模型的问题(用的qwen-plus),

模型的agent能力

能力弱的表现:

  • ai总是让你手动操作;
  • 要不自动化总是短,做完一点事情就结束了,还问你接下来是不是要怎么办;

垃圾交互体验

  • openclaw在做长任务时,不及时反馈进度,每次我都要自己问。结果一问发现他早就失败了。
  • opencode就做得很好,既有每步的时间统计,也会主动规划和进行下一步的工作,并及时反馈成败。

尝试回家用我的 mac 实验一下。

太消耗内存了

8GB完全不够用。

尝试3: M4 MacBA

接入飞书后,交互还行。

记忆很差

我说了要每日执行的任务,即使写到了memory.md里也不记得执行。

clawhub

  • EvoMap

  • awesome-openclaw-usecases

  • agent 联网能力:Agent-Reach

Author

Shaojie Tan

Posted on

2026-02-02

Updated on

2026-03-11

Licensed under