这两天发觉，OpenClaw的定位很微妙，愿景是真的好——让每个人都能拥有AI助手 但现实是：对新手太难，对老鸟太重。 但诡异的是，大家却都在狂欢。 新手翻遍教程、折腾配置，只为让它跑起来；程序员一边骂娘一边fork，按自己口味重新造轮子。 周边生态也因此繁荣：上下文管理工具、Skill市场、记忆系统、模型适配层...百花齐放。 但冷静下来看，这可能是一场集体自嗨。...
Introducing LobsterAI🦞— an open-source AI agent that gets work done for you.✅ No terminal skills required ✅ Run tasks safely in an Alpine Linux VM ✅ Persistent memory, Mac/Win, IM integration, skills…Download: https://t.co/9tzNCmcZ4B GitHub: https:/
试用了下有道的 Claw 分身 LobsterAI，简单说，很适合新手用，可以添加 Skill，但要注意，没有 MCP，无法外接记忆系统，无法设置多代理和子代理，没有 Agent 或者 Soul 文件，也就无法设置角色。
总结：要不试一试 Alma，比这个好玩。
Folks, I'm looking for @openclaw maintainers. If you love open source, have experience with running larger projects, are security minded and want to help, drop me an email. https://t.co/uQgjNXkEPR
OpenClaw 官方直接招人了，各位 fork 开发者们别折腾了，打不过就加入吧🤣
看了一圈推上各种 OpenClaw 记忆系统的折腾帖，qmd、自制的、各种魔改……
忍不住想给正在折腾的同志们指条路：试试 @NowledgeMem 吧，这玩意儿才是为 AI 而生的记忆系统，代差级体验。
先说下区别吧：
qmd 是人类的知识检索工具——适合"我有 10 年 Obsidian 笔记，想快速定位某段内容"的场景。它的逻辑是本地混合检索（BM25 + 向量 + rerank），你得维护索引、管理结构，本质是帮你更快找到你写的东西。
NowledgeMem 是 AI 的上下文记忆体——实时写入、纯语义搜索、理解意图而非匹配关键词。它不管你的笔记结构长啥样，只关心"这段话在当前对话里有没有用"。一体化设计，零维护成本，安装了就能用，还支持跨工具同步（Raycast、Claude、Cursor 等都能共享同一套记忆）
简单说: qmd 是给人查字典用的，NowledgeMem 是给 AI 长脑子用的。
如果你也在给 OpenClaw 配记忆系统，先想想你要解决的是"我找不到笔记"还是"AI 记不住上下文"。前者 qmd 够用，后者直接上 NowledgeMem，别在索引维护里浪费时间了。
pi-mono，我弃坑了。 不是它不行，是我在反复折腾中，把自己绕进去了。 折腾了一周，本想基于 pi 搭个精简版 AI 代理，结果架构重构了 N 次，参考了 OpenClaw、ZeroClaw 一圈分身，代码越写越复杂，最后抬头一看——这不就是另一个 OpenClaw 吗？省 token、省内存、抠速度……全是工程师自嗨。...
赶在除夕夜前，上线了我的第3个AI小轮子应用：https://send.versun.me 一个极简的匿名文件快递站。 文件拖进去，拿取件码，对方输入就能下载。24小时后自动销毁，不留痕迹。 为什么做？ 之前传个临时文件要么注册账号（烦），要么永久留存（怕），要么用微信，我就想要一个像寄快递一样简单的东西：给码，取货，自动消失。 怎么做？ 依旧全程 Vibe Coding 搞定：...
OpenClaw 分身泛滥，挑花眼了？
中转站订阅到期一个，压力瞬间-1，还有一个月底也要拜拜咯
后续打算使用一个国内模型和一个国外模型，暂定 Kimi 和 OpenAI (感谢 @InsForge_dev 赞助)，保持简洁，减少压力。。。