Kimi Claw

我在飞书部署了两个龙虾,kimi claw完败!

我在飞书部署了两个龙虾,kimi claw完败! 飞书妙搭与Kimi Claw作为两款AI自动化工具,其任务执行能力直接影响用户的工作效率。近期,有用户针对这两款工具进行了同场景下的实测对比,通过部署至同一工作群并分配相同任务,直观展示了两者在实际应用中的表现差异。 01实测部署与任务设定 测试环境保持了高度的一致性:将飞书妙搭的龙虾与Kimi Claw拉入同一个群聊中,确保两者接收完全相同的任务指令。飞书妙搭目前提供免费试用服务,降低了测试门槛。此次对比旨在验证两者在自动化任务处理、准时性以及信息准确性上的实际表现。 02执行结果与表现差异 两款AI工具实测表现对比 实测结果显示,飞书妙搭在任务处理上表现稳定,能够按时且准确地完成既定推送任务。相比之下,Kimi Claw不仅出现了未能准时推送的情况,而且在经过人工提醒后,最终给出的反馈信息依然存在错误。这种在时效性和准确性上的双重缺失,直接导致了其在本次对比中落败。 03用户决策与后续观察 服务调整 基于Kimi Claw的实测表现,用户已决定取消其自动续费服务。 持续观察 鉴于服务期尚余半个月,用户表示将继续观察两者的后续表现,以

把DeepSeek、Kimi、智谱和 MiniMax 拉进群聊

昨天晚上,Kimi 也带着新鲜出炉的 K2.6 最强开源基座模型正式登场,代码能力、指令遵循、Agent 长时运行可靠性都有明显提升。 APPSO 还发现,除了 K2.6 模型本身的升级,低调内测的 Kimi Claw 群聊新功能也很有意思。 我们第一时间进行了体验,简单来说,它能够把几个龙虾拉进同一个对话框,让它们在一个群里分工协作,共享上下文,互相接力。 巧合的是,前阵子 AI 圈里有个 Skill 相当火:有人把唐代三省六部制搬进了多 Agent 框架,12 个 Agent 分别扮演中书省、门下省、六部等角色,串起从任务分拣、规划、审核到执行的完整流转链路。 不管是脑洞大开的玩家实验,还是如今 kimi Claw 新功能,背后其实都直指同一个真实的工程难题:在多 AI 协作的场景下,如何保证信息的无缝流转与接力?人类在 AI 工作流中又该扮演什么位置? 当大模型建起了「微信群」 把龙虾们拉进同一个群里打工,工程实现上难度极大。如何分配任务才不会乱套?长文本的上下文怎么无损同步?Kimi 敢这么玩,底气或许能从 Kimi K2.6 中找到蛛丝马迹。 Kimi K2.6 是 Kimi

把DeepSeek、Kimi、智谱和 MiniMax 拉进群聊

昨天晚上,Kimi 也带着新鲜出炉的 K2.6 最强开源基座模型正式登场,代码能力、指令遵循、Agent 长时运行可靠性都有明显提升。 APPSO 还发现,除了 K2.6 模型本身的升级,低调内测的 Kimi Claw 群聊新功能也很有意思。 我们第一时间进行了体验,简单来说,它能够把几个龙虾拉进同一个对话框,让它们在一个群里分工协作,共享上下文,互相接力。 巧合的是,前阵子 AI 圈里有个 Skill 相当火:有人把唐代三省六部制搬进了多 Agent 框架,12 个 Agent 分别扮演中书省、门下省、六部等角色,串起从任务分拣、规划、审核到执行的完整流转链路。 不管是脑洞大开的玩家实验,还是如今 kimi Claw 新功能,背后其实都直指同一个真实的工程难题:在多AI 协作的场景下,如何保证信息的无缝流转与接力?人类在 AI 工作流中又该扮演什么位置? 当大模型建起了「微信群」 把龙虾们拉进同一个群里打工,工程实现上难度极大。如何分配任务才不会乱套?长文本的上下文怎么无损同步?Kimi 敢这么玩,底气或许能从 Kimi K2.6 中找到蛛丝马迹。 Kimi K2.6 是 Kimi

KimiClaw炸场:多模型Agent群聊,AI“微信群”时代来临?

Kimi推出K2.6最强开源基座模型,代码能力、指令遵循、Agent可靠性提升。 内测KimiClaw群聊功能,支持多Agent协作,共享上下文。 目标:解决多AI协作场景下的信息流转难题。 KimiClaw核心功能 异构生态:支持接入不同设备、供应商、模型的Agent。 任务调度:Kimi负责统筹,其他模型各司其职。 Agent集群并发:同步交付网站、报告、PPT、Excel。 Office技能进阶:自定义技能创建与调用,个人文档转专属技能。 Web应用拓展:创建支持后端数据库的Web应用。 实测:AI“心动的信号”与24小时造星 恋爱综艺:AI主演,Kimi导演,Claw嘉宾,各具个性。 24小时造星:@运营分析人设,@策划写脚本,@风控扫描违规,Kimi总指挥。 广告语打磨:@中书省草拟,@门下省(MaxClaw)审核,@尚书省(JVSClaw)执行。 Web应用开发:@文案生成语录,@程序猿输出代码,@Kimi总指挥统筹。 微型辩论:正反方交锋,Kimi裁判,校准角色,判定胜负。 KimiClaw:一人公司的AI团队 共享上下文:模型间信息互通,避免信息孤岛。 团队协作:模型互

Kimi发布K2.6模型及群聊新功能,推动多AI协作

除了K2.6模型本身的升级,Kimi还推出了一项低调内测的新功能——KimiClaw群聊。这一功能允许用户将多个AI模型拉入同一个对话框中,实现分工协作与信息共享。KimiClaw的上手操作极其简单,用户只需创建一个KimiClaw,并通过提示建群即可。 在实际测试中,KimiClaw展示了其强大的多模型协同能力。例如,在一个由AI主演的恋爱综艺场景中,Kimi担任导演,其他六只Claw各自扮演角色,展现了不同的个性。此外,KimiClaw还能将来自不同供应商的AI模型如MiniMax的MaxClaw和阿里云的JVSClaw拉入群聊,实现跨平台的协同操作。 KimiClaw的核心优势在于其开放性和异构生态的支持。用户可以接入任意设备、任意供应商、运行任意模型的全天候Agent,首批支持OpenClaw,后续还将兼容HermesAgent等框架。这种设计使得KimiClaw不仅是一个协作工具,更是一种新的组织形态的雏形,紧密高效且以人类的判断力为核心。 尽管KimiClaw目前仍处于早期内测阶段,但其未来方向已经清晰:将多Agent协同从工程师手中的玩具变成普通人可以直接上手的日常工具。

Kimi推出Claw群聊功能:探索多AI Agent协作新范式

4月的大模型战场,格局正在被悄然重塑。继ChatGPT、DeepSeek、腾讯混元等接连出招后,Kimi正式发布K2.6最强开源基座模型,并低调内测一项名为「Kimi Claw群聊」的新功能。这项功能的核心突破在于:能够将来自不同厂商、不同能力的AI Agent汇聚到同一个对话空间,让它们像团队成员一样分工协作、共享上下文、互相接力完成任务。 多AI协作并非新概念,但此前的方案大多停留在「多窗口并行」阶段——每个模型在独立的信息孤岛中运行,任务流转依赖人工手动搬运。Kimi Claw群聊则试图打破这一瓶颈。当用户发起一个需求,多个AI Agent在同一个对话线程中接收指令、读取彼此的输出结果、并在各自负责的环节上推进。这种模式更接近一支高效协作的团队,而非各自为战的自由职业者。 在实际体验中,Kimi Claw群聊展现出了令人眼前一亮的协作能力。例如在执行一个「24小时造星计划」时,运营Agent负责分析流量密码,策划Agent将分析结果转化为短视频脚本和分镜,策略风控Agent则扫描脚本中的违规词和敏感点。三个角色各司其职,Kimi作为总指挥统筹进度、衔接上下游。整个方案从分析到落地

Kimi Claw群聊功能上线:DeepSeek、Kimi、智谱、MiniMax实现跨模型协作

2026年4月,大模型战场硝烟弥漫。ChatGPT、DeepSeek、腾讯混元等产品相继发布新版本,Kimi也在此时正式发布K2.6开源基座模型。这是Kimi迄今发布过的最强开源基座模型,在代码能力、指令遵循和自我纠错准确度方面均有实质性提升。与此同时,低调内测的Kimi Claw群聊新功能也引发业界关注,它能够把多个AI Agent拉进同一个对话框,让它们分工协作、共享上下文、互相接力。 除了模型本身的能力升级,Kimi Claw群聊功能更值得关注。它本质上是一套多Agent调度框架:用户可以创建群聊,将不同厂商的AI Agent邀请进群。首批支持OpenClaw、Hermes Agent等主流框架,用户甚至可以接入DeepSeek、智谱、阿里云等不同供应商的Agent,各归其位、协同工作。在一个「深夜护肝片」广告语创意测试中,有人用「中书省」「门下省」「尚书省」等角色分工:Kimi负责统筹和分发任务,中书省草拟创意、门下省审议封驳、尚书省安排执行,最终打磨出高质量的广告语。这种模式让各AI能力互补、短板互补,比任何单一Agent单打独斗都要强。 传统多窗口操作中,每个AI都在各自的

打工人摸鱼神器!能整理表格填表单的AI,免费就能用

MoliliClaw是真的零门槛,不用先充钱,每天登录就送2000积分,大部分日常功能用免费积分完全够。原版OpenClaw虽然标着0元,但其实就是个裸框架,你得自己搭环境、写代码部署,纯技术活,普通人连第一步都迈不出去。KimiClaw是纯会员订阅制,不交钱根本用不了。MaxClaw有免费版,但功能砍得特别狠,稍微复杂点的操作都用不了,专业版要199块钱一个月。 然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。 Molili、Kimi、Max这三个都是把API费用包在里面了,不用额外掏钱,其中Molili还兼容国产大模型,不用自己去申请各种乱七八糟的API密钥。原版OpenClaw就不一样了,所有大模型调用都得自己按次付费,用多少花多少。我见过有人跑一晚上批量数据采集,账单直接干到三百多,完全没个准数。 真正拉开差距的其实是长期成本。 Molili是按功能消耗积分,积分每天都能免费领,只要不是24小时连轴转的重度使用,基本不用花一分钱。而且它支持本地存储,云端存储也是可选的,不用强制付费扩容。原版OpenClaw的隐性成本高到离谱,你得专门找台电脑24小时挂着,电费、硬件折旧都是钱,

实测4款OpenClaw:普通人只推荐这一个免费能用的

MoliliClaw是真的零门槛,不用先充钱,每天登录就送2000积分,大部分日常功能用免费积分完全够。原版OpenClaw虽然标着0元,但其实就是个裸框架,你得自己搭环境、写代码部署,纯技术活,普通人连第一步都迈不出去。KimiClaw是纯会员订阅制,不交钱根本用不了。MaxClaw有免费版,但功能砍得特别狠,稍微复杂点的操作都用不了,专业版要199块钱一个月。 然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。 Molili、Kimi、Max这三个都是把API费用包在里面了,不用额外掏钱,其中Molili还兼容国产大模型,不用自己去申请各种乱七八糟的API密钥。原版OpenClaw就不一样了,所有大模型调用都得自己按次付费,用多少花多少。我见过有人跑一晚上批量数据采集,账单直接干到三百多,完全没个准数。 真正拉开差距的其实是长期成本。 Molili是按功能消耗积分,积分每天都能免费领,只要不是24小时连轴转的重度使用,基本不用花一分钱。而且它支持本地存储,云端存储也是可选的,不用强制付费扩容。原版OpenClaw的隐性成本高到离谱,你得专门找台电脑24小时挂着,电费、硬件折旧都是钱,

实测4款OpenClaw:普通人只推荐这一个免费能用的

但版本太多了,什么MoliliClaw、原版OpenClaw、KimiClaw、MaxClaw,看得人眼花缭乱,很多人根本不知道哪个适合自己,也不知道到底要花多少钱。 我自己把这四个版本都测了一遍,把真实的开销和门槛都扒出来,给大家避避坑。 先说说大家最关心的入门成本。 MoliliClaw是真的零门槛,不用先充钱,每天登录就送2000积分,大部分日常功能用免费积分完全够。原版OpenClaw虽然标着0元,但其实就是个裸框架,你得自己搭环境、写代码部署,纯技术活,普通人连第一步都迈不出去。KimiClaw是纯会员订阅制,不交钱根本用不了。MaxClaw有免费版,但功能砍得特别狠,稍微复杂点的操作都用不了,专业版要199块钱一个月。 然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。 Molili、Kimi、Max这三个都是把API费用包在里面了,不用额外掏钱,其中Molili还兼容国产大模型,不用自己去申请各种乱七八糟的API密钥。原版OpenClaw就不一样了,所有大模型调用都得自己按次付费,用多少花多少。我见过有人跑一晚上批量数据采集,账单直接干到三百多,完全没个准数。 真正拉开差距

新浪微博官宣接入KimiClaw:手机私信即可下发指令

不是没钱,是没找对方法,以下内容由编辑团队整理汇总,供您参考。 五华县周江镇,承德市丰宁满族自治县窟窿山乡,昭平县黄姚镇,山西省长治市长治市老顶山旅游开发管理中心,江西省九江市艾城镇,河北省廊坊市光明西道街道,新疆维吾尔自治区昌吉回族自治州阜康市兵团农六师土墩子农场,重庆市丰都县社坛镇,张家界市武陵源区协合乡,河北省承德市石人沟乡,常德市汉寿县株木山街道,榆中县中连川乡,四川省凉山彝族自治州宁南县白鹤滩镇,三明市明溪县盖洋镇,海口市龙华区金贸街道,甘肃省临夏回族自治州永靖县盐锅峡镇,新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市艾维尔沟街道,河北省张家口市东窑子镇,松原市前郭尔罗斯蒙古族自治县洪泉乡,通辽市科尔沁区大林镇,贵州省遵义市董公寺街道,信阳市商城县丰集镇,天津市武清区南蔡村镇,四川省达州市杨通乡,白城市通榆县树满街道,丽江市宁蒗彝族自治县烂泥箐乡,建昌县牤牛营子乡,綦江区丁山镇,平顺县苗庄镇,平凉市灵台县城市社区管理委员会地区。 河南省开封市南苑街道,保定市雄县雄州镇,六盘水市六枝特区月亮河彝族布依族苗族乡,上海市黄浦区小东门街道,湖南省株洲市渌口镇,黑龙江省齐齐哈尔市五龙街道,辽宁省本溪市草河

4款AI Agent大比拼:Molili/原版/Kimi/Max谁最值得用

但版本太多了,什么MoliliClaw、原版OpenClaw、KimiClaw、MaxClaw,看得人眼花缭乱,很多人根本不知道哪个适合自己,也不知道到底要花多少钱。MoliliClaw是真的零门槛,不用先充钱,每天登录就送2000积分,大部分日常功能用免费积分完全够。然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。Molili是按功能消耗积分,积分每天都能免费领,只要不是24小时连轴转的重度使用,基本不用花一分钱。而且它支持本地存储,云端存储也是可选的,不用强制付费扩容。上手难度这块,差别真的特别大。原版OpenClaw就不用说了,没有开发能力根本玩不转,适合那些技术极客折腾着玩。网络问题也得提一嘴。Molili和Max都是国内直连,访问很稳定,从来没出现过连不上的情况。

Kimi的问题不在对手,而在起点

行业抬头看技术,他站在台上讲推理、Agent和未来几年由AI主导的研发;市场低头看产品,Kimi在过去几个月里快速上线了一系列新功能:能写文档、做PPT、处理表格、写代码的KimiCode,能自动抓取网页信息的Kimi Claw,能深度检索资料的Deep Research,以及能多个AI协作完成复杂任务的Agent Swarm。 外界因此很容易得出一个顺滑结论:月之暗面(以下简称月暗)正在从一家明星模型公司,走向一家下一代生产力平台公司。 这个判断没有错,只是不够完整。 因为当Kimi不再满足于只做一个“会回答问题”的模型,而是试图成为“知识工作的执行平台”,它真正进入的,就不再是一个靠技术突破就能轻易赢下来的赛道。那里站着的不只是几家大模型公司,而是一整排已经控制了开发者入口、办公入口和企业工作流的巨头。 而Kimi的难,不只是对手强,更在于它几乎同时在做两件最重的事:一边补足承接复杂工作的底层能力,一边又去争知识工作的前台入口—— 别人要么手里已经有入口,要么先从能力层往上爬,Kimi 则更像是在地基尚未完全筑厚时就把自己推到了正面战场。而这条路的资本强度太高,护城河形成速度又未必

Kimi的问题不在对手,而在起点

杨植麟身上正在形成一种很典型的创业者光环。 行业抬头看技术,他站在台上讲推理、Agent和未来几年由AI主导的研发;市场低头看产品,Kimi在过去几个月里快速上线了一系列新功能:能写文档、做PPT、处理表格、写代码的KimiCode,能自动抓取网页信息的Kimi Claw,能深度检索资料的Deep Research,以及能多个AI协作完成复杂任务的Agent Swarm。 外界因此很容易得出一个顺滑结论:月之暗面(以下简称月暗)正在从一家明星模型公司,走向一家下一代生产力平台公司。 这个判断没有错,只是不够完整。 因为当Kimi不再满足于只做一个“会回答问题”的模型,而是试图成为“知识工作的执行平台”,它真正进入的,就不再是一个靠技术突破就能轻易赢下来的赛道。那里站着的不只是几家大模型公司,而是一整排已经控制了开发者入口、办公入口和企业工作流的巨头。 而Kimi的难,不只是对手强,更在于它几乎同时在做两件最重的事:一边补足承接复杂工作的底层能力,一边又去争知识工作的前台入口—— 别人要么手里已经有入口,要么先从能力层往上爬,Kimi 则更像是在地基尚未完全筑厚时就把自己推到了正面战场。

【AI 2026年4月主流OpenClaw二次开发项目全景汇总:特点、链接与应用场景】

一、OpenClaw二开背景与价值 二、安全增强类二开项目(企业/隐私优先首选) 1. IronClaw 2. NanoClaw 三、轻量化/端侧类二开项目(低配/嵌入式首选) 1. ZeroClaw-Lite 2. PicoClaw 3. ApkClaw 四、一键部署/入门类二开项目(新手/懒人首选) 1. OpenClawInstaller 五、企业级/多智能体类二开项目(团队/企业首选) 2. ArkClaw(字节跳动) 3. ClawColab 六、垂直场景类二开项目(个性化场景首选) 3. KimiClaw(月之暗面) 七、技能生态类二开项目(能力扩展首选) 1. Awesome-OpenClaw-Skills 2. ClawScript 八、项目对比与选型指南(快速决策)

Kimi的问题不在对手,而在起点

杨植麟身上正在形成一种很典型的创业者光环。 行业抬头看技术,他站在台上讲推理、Agent和未来几年由AI主导的研发;市场低头看产品,Kimi在过去几个月里快速上线了一系列新功能:能写文档、做PPT、处理表格、写代码的KimiCode,能自动抓取网页信息的Kimi Claw,能深度检索资料的Deep Research,以及能多个AI协作完成复杂任务的Agent Swarm。 外界因此很容易得出一个顺滑结论:月之暗面(以下简称月暗)正在从一家明星模型公司,走向一家下一代生产力平台公司。 这个判断没有错,只是不够完整。 因为当Kimi不再满足于只做一个“会回答问题”的模型,而是试图成为“知识工作的执行平台”,它真正进入的,就不再是一个靠技术突破就能轻易赢下来的赛道。那里站着的不只是几家大模型公司,而是一整排已经控制了开发者入口、办公入口和企业工作流的巨头。 而Kimi的难,不只是对手强,更在于它几乎同时在做两件最重的事:一边补足承接复杂工作的底层能力,一边又去争知识工作的前台入口—— 别人要么手里已经有入口,要么先从能力层往上爬,Kimi 则更像是在地基尚未完全筑厚时就把自己推到了正面战场。

踩过的坑:原版OpenClaw根本不是给普通人做的_什么值得买

先说说大家最关心的入门成本。 MoliliClaw是真的零门槛,不用先充钱,每天登录就送2000积分,大部分日常功能用免费积分完全够。原版OpenClaw虽然标着0元,但其实就是个裸框架,你得自己搭环境、写代码部署,纯技术活,普通人连第一步都迈不出去。KimiClaw是纯会员订阅制,不交钱根本用不了。MaxClaw有免费版,但功能砍得特别狠,稍微复杂点的操作都用不了,专业版要199块钱一个月。 然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。 Molili、Kimi、Max这三个都是把API费用包在里面了,不用额外掏钱,其中Molili还兼容国产大模型,不用自己去申请各种乱七八糟的API密钥。原版OpenClaw就不一样了,所有大模型调用都得自己按次付费,用多少花多少。我见过有人跑一晚上批量数据采集,账单直接干到三百多,完全没个准数。 真正拉开差距的其实是长期成本。 Molili是按功能消耗积分,积分每天都能免费领,只要不是24小时连轴转的重度使用,基本不用花一分钱。而且它支持本地存储,云端存储也是可选的,不用强制付费扩容。原版OpenClaw的隐性成本高到离谱,你得专门找台电脑24小

踩过的坑:原版OpenClaw根本不是给普通人做的

KimiClaw是纯会员订阅制,不交钱根本用不了。MaxClaw有免费版,但功能砍得特别狠,稍微复杂点的操作都用不了,专业版要199块钱一个月。 然后是很多人容易忽略的API费用,这个坑特别多。 Molili、Kimi、Max这三个都是把API费用包在里面了,不用额外掏钱,其中Molili还兼容国产大模型,不用自己去申请各种乱七八糟的API密钥。原版OpenClaw就不一样了,所有大模型调用都得自己按次付费,用多少花多少。我见过有人跑一晚上批量数据采集,账单直接干到三百多,完全没个准数。 真正拉开差距的其实是长期成本。 Molili是按功能消耗积分,积分每天都能免费领,只要不是24小时连轴转的重度使用,基本不用花一分钱。而且它支持本地存储,云端存储也是可选的,不用强制付费扩容。原版OpenClaw的隐性成本高到离谱,你得专门找台电脑24小时挂着,电费、硬件折旧都是钱,更别说出问题了还要自己花时间运维,搭一次环境可能就要好几天。Kimi和Max都是订阅制,只要你用就得一直交钱,而且它们的云端存储是固定的,Kimi给50GB,Max给40GB,不够用还得额外加钱。 上手难度这块,差别真的特

​新浪微博官宣接入 KimiClaw,私信化身 AI 智能体指令窗口

3月10日微博官方今日宣布正式接入 Kimi Claw,标志着 AI 智能体应用从专业工具向日常社交场景迈出了关键一步。通过此次合作,用户仅需通过微博私信,即可实现对 AI 智能体的远程指挥与任务管理。 ... 站长之家

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3月10日微博官方今日宣布正式接入 Kimi Claw,标志着 AI 智能体应用从专业工具向日常社交场景迈出了关键一步。通过此次合作,用户仅需通过微博私信,即可实现对 AI 智能体的远程指挥与任务管理。 ... 站长之家

1200亿元,Kimi估值狂飙4倍,但市场里看懂的人还不多

3月16日这种性价比的认知,恰好被亮眼的商业数据点燃。Kimi Claw推出后,其个人订阅用户数出现了指数级增长。全球支付巨头Stripe的数据揭示了这种爆发力:1月支付订单数环比增长8280%,2月再涨123... 澎湃新闻

AI智能体“龙虾局”爆发,巨头混战,普通人也能分一杯羹

Kimi推出的Kimi Claw,上线不到一个月,近20天收入就超过2025年全年,海外付费用户激增,估值冲破700亿元,短短两年多就成为估值百亿美元的“十角兽”,融资额超12亿美元。

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Kimi推出的Kimi Claw,上线不到一个月,近20天收入就超过2025年全年,海外付费用户激增,估值冲破700亿元,短短两年多就成为估值百亿美元的“十角兽”,融资额超12亿美元。

🚀30秒开启AI文档助手,效率飙升

Kimi Claw给我的第一印象就是便捷。无需本地部署,无需配置复杂环境,只需在浏览器中一键开启,短短30秒就能搞定。这对于我这种经常需要尝试新工具的人来说,简直是福音。尤其是内置的K2.5模型和联网搜索功能,让我在处理长文本、多任务自动化时得心应手。 说到免费云存储,Kimi Claw提供了40GB的免费空间,这对于我这种需要长期记忆、不断积累文档的用户来说,意义重大。再也不用担心因为设备丢失或故障而导致重要资料丢失了。而且,ClawHub的5000+技能插件全覆盖,让我能够根据自己的需求,轻松找到合适的插件来扩展功能,这简直是个极客的天堂。 当然,每个工具都有它的优缺点。Kimi Claw的订阅制199元/月,对于追求性价比的我来说,确实有点偏高。不过,考虑到它带来的便利和效率提升,我认为这是一笔值得的投资。另外,对于一些复杂任务,可能需要调教提示词,这需要一定的学习和实践过程。而且,偶发限流的问题也让我在稳定性方面有些担忧。 不过,话说回来,Kimi Claw依然是一款非常适合文字工作、办公自动化、文档处理党的工具。特别是对于长文本处理、多任务自动化来说,它无疑是首选。如果你也是

2.3 方案三:Kimi Claw傻瓜式部署(适合所有新手小白)

2.3 方案三:Kimi Claw傻瓜式部署(适合所有新手小白)

零门槛:用Kimi Claw在飞书上捏一个「哆啦A梦」

01开通与配置流程 申请开通权限 在权限配置列表中确认所需权限,点击「申请开通」按钮,等待审批通过。 添加至飞书 在飞书搜索栏输入“Kimi Claw”并添加,进入配置界面。 设定人设参数 根据实际使用需求,为机器人设置相应的人设与功能描述。 开始任务协作 配置完成后,即可通过发送自然语言指令,指挥机器人执行具体工作。 02核心功能场景 文件操作自动化 支持通过指令完成文件的读取、编辑、分类、压缩及导出,无需手动操作或编写代码指令。 系统命令执行 涵盖系统查询、环境检测及程序运行等终端功能,用户仅需用自然语言描述需求,即可获得执行结果。 开发辅助支持 能够快速检索代码运行日志、查看开发环境版本,并提供简单的代码调试辅助,提升开发效率。 记录与追溯 自动查询系统运行记录与操作历史,确保终端操作留痕,便于后续追溯与管理。 目前,Kimi Claw 已实现自然语言指令执行的核心功能,Terminal UI 界面功能正在开发中,即将上线。该工具适合日常办公、文件管理及开发调试等高频场景,有效解决了非技术人员面对终端工具时的操作壁垒。

Claws及其衍生工具OpenClaw、NanoClaw,阿里云的CoPaw、Kimi Claw、网易LobsterAI,ZeroClaw、PicoClaw

如果说基础大模型是只会聊天的 “嘴强王者”,LLM Agent是需要手把手教的 “新手实习生”,那Claws就是职场里不用催、不用教,能独当一面干完一整件事的 “全能老员工”,更是 AI 界新晋的超级打工人搭子。它并非传统 AI 大模型,而是能自主组织工具、跑通完整流程、维持长期运行状态的 AI 执行中枢,也是 LLM Agent 的下一代进化形态。 Claws被业内称作AI领域的 “超级打工人”。相较于仅能问答的基础LLM、需手动指导的LLM Agent,Claws实现了质的突破,成为无需催促教学、可自主规划执行并闭环完成完整任务的 “全能老员工”。其核心依托编排、调度、上下文管理、工具协同、持久化五大能力的体系化升级,不仅会用工具,更能智能安排工具高效干活,还支持本地部署,可运行在个人设备上连接本地网络甚至控制智能家居,让 AI 从云端服务真正走向个人终端。 OpenClaw Claws 执行范式的开创者,也是首个引爆全球社区的标杆产品,成功验证了 Claws 的技术可行性与落地价值。它支持本地运行、深度集成海外主流社交工具,能自主完成清邮件、管日历等实操任务,但也存在明显短板 —

KimiClaw + Decodo网页抓取API如何解决AI的问题

卸载本地龙虾后，我用Kimi Claw +飞书搭建了一套7x24h股票盯盘系统

本文介绍如何利用云端AI工具Kimi Claw与飞书深度集成，搭建7×24小时自动化股票监控系统。通过一键部署Kimi Claw、配置飞书机器人、授权多维表格权限，并结合外部工具平台（如qveris.ai）调用金融数据接口，实现自动查询股价、持久化存储及定时推送。全程无需本地部署，强调安全性、易用性与工程落地可行性。

Kimi Claw一键部署核心技术揭秘

Kimi Claw基于云端SaaS架构与MCP协议，实现免服务器、零代码的一键AI助手部署。其核心技术包括全托管云原生运行环境、ClawHub技能市场驱动的零编码能力扩展、多端同步及飞书等平台深度集成。该方案显著降低AI应用门槛，适用于个人助理、企业办公等场景，解决传统部署中硬件投入、运维负担与升级复杂等问题。