2026年2月22日星期日

Kimi Claw云端AI智能体上线:一键部署24小时在线,自动写文章做视频

Kimi Claw将高门槛开源项目OpenClaw云端化,提供一键部署的AI智能体服务,适合需要自动化处理邮件、表格、内容创作等任务的用户。当前为Beta版,需Kimi付费会员(199元/月起)方可使用,支持24小时在线、长期记忆及调用5000多个社区技能。

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Kimi Claw上线,普通人也能拥有的云端最强AI员工。

Moonshot AI(Kimi 团队)直接掏出了大杀器——Kimi Claw(Beta 版)。

这玩意儿解决了什么痛点?

简单说,以前你想用最强的开源AI智能体OpenClaw,你得懂代码、买服务器、还得自己维护。

现在,Kimi直接把这套东西搬到了云端。不用安装,不用维护,开箱即用,这才是AI时代该有的效率。

什么是OpenClaw?为何如此生猛

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如果不了解OpenClaw,你可能不知道Kimi这次动作有多大。

OpenClaw(前身Clawdbot),是GitHub上增长最疯狂的开源AI项目之一,196k stars,这数据简直离谱。

它不是那种只会陪聊的吉祥物,它是真能"干活"的AI智能体。

它的核心逻辑是:持久记忆 + 主动执行

你通过飞书、QQ、Telegram、Slack跟它聊几句,它就能在后台帮你跑代码、发邮件、整理表格。

但它的死穴也很明显:门槛太高

你需要一台长期在线的电脑或服务器,配置过程能劝退90%的普通用户。

Kimi Claw:把极客玩具变成大众工具

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Kimi这次做的,就是把OpenClaw"云端化"了。

这是大模型厂商里,第一个专门把这种高门槛开源项目做成SaaS产品的。

它的核心优势非常直接:

1. 一键云部署,快到飞起

不需要你买云服务器,不需要敲命令行。在Kimi平台几秒钟搞定,给你分配一个24小时在线的云端AI,还附赠40GB存储空间。

2. 智商在线,K2.5模型加持

内置了Moonshot自家的K2.5模型。推理能力、多模态能力、工具调用能力,都是第一梯队的水平。

3. 技能库直接打通

这是最骚的。它直接集成了OpenClaw的ClawHub。社区里那5000多个大神写的技能(Skills),你直接拿来就能用。自动化邮件、浏览器操作、跨应用集成,直接白嫖社区智慧。

4. 真正的"长期记忆"

它记得住你的历史对话和个人偏好。不像某些AI,聊两天就忘了你是谁。支持Telegram、Discord跨平台对话,随时随地唤起。

如何使用?门槛与代价

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好东西肯定有门槛,这次不是技术门槛,是钞能力门槛

目前Kimi Claw处于Beta阶段,且作为高级功能推出:

  • 硬性条件
    :需要你是Kimi的199元人民币或者39美元付费用户等级及以上。

操作步骤极其简单:

1.  访问官方链接:`https://www.kimi.com/bot`

2.  登录你的付费账号。

3.  点击"一键创建 Kimi Claw"。

4.  等待几秒,系统自动部署实例。

这就完事了。你会得到一个界面稍微有点不同,但内核极其强大的云端助手。

总结

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Kimi Claw的出现,标志着AI智能体(Agent)开始真正走向平民化。

以前我们是"玩"AI,现在是雇佣AI。

虽然少了点极客自己折腾服务器的快感,但对于追求结果的职场人来说,稳定和效率才是王道

如果你有这方面的预算,且急需一个能自动化处理繁琐任务的数字员工,这绝对是目前市面上最值得尝试的方案。

毕竟,工具的价值在于让你腾出手来,去赚更多的钱。


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模拟真人操作:MediaCrawler工具无需JS逆向,一键采集小红书抖音等7大平台数据

本文介绍了基于Playwright的MediaCrawler数据采集工具,它通过模拟真人浏览器操作,无需破解JS加密,即可稳定获取小红书、抖音、微博等7个主流平台的内容与评论数据。工具支持命令行与WebUI界面,适合运营人员、竞品分析及学术研究等场景,文中包含详细的环境配置与实战使用教程。

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搞定数据,就是搞定流量密码。

大家好,我是指挥官,专注用AI工具提高工作效率,欢迎关注公众号,有福利给到大家。

做副业、做运营、做竞品分析,最缺的是什么?不是点子,是数据。

今天给大家祛魅一个GitHub上的神级项目——MediaCrawler。它不破解加密,而是直接模拟真人,一键搞定7大平台数据采集。

01 为什么它是数据界的"核武器"?

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传统的爬虫工具,是在和平台的程序员"斗法"。平台加密算法一变,你的代码就废了。为了抓个数据,头发掉了一把,这就是典型的"低效勤奋"。

MediaCrawler的逻辑完全不同,它是"降维打击"。

它根本不搞复杂的JS逆向工程,而是基于Playwright的自动化测试技术。简单说,就是让程序控制一个真实的浏览器,模拟人类去扫码登录、去浏览网页。

既然浏览器已经登录了,还需要破解什么签名?直接在浏览器里拿数据,就像你自己在复制粘贴一样,稳准狠。

支持平台多到离谱:

  • 小红书(笔记、评论)
  • 抖音、快手、B站
  • 微博、贴吧、知乎

技术不是为了炫技,而是为了解决问题。

02 小白也能跑通的实战教程

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我知道大家看到代码就头大,但这个项目的配置可以说是保姆级的。只要跟着步骤走,5分钟就能跑起来。

第一步:准备环境

你需要电脑上有Node.js (>=16.0.0)。这一步是基础。

第二步:拉取代码并安装

打开你的终端(Mac的Terminal或Windows的CMD),输入以下指令。这里推荐使用uv包管理器,速度起飞。

git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler.git

cd MediaCrawler

uv sync

uv run playwright install

第三步:开跑!以小红书为例

想抓关键词搜索的数据?直接一行命令:

uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type search

这时候屏幕上会跳出一个二维码,拿出你的小红书APP扫码登录。登录成功后,程序就会自动保存你的登录状态(Cookie),以后都不用再扫了。

它会根据 `config/base_config.py` 里的关键词,自动把数据抓下来。

如果你不喜欢敲代码,它甚至贴心地准备了WebUI界面:

uv run uvicorn api.main:app --port 8080 --reload

打开浏览器访问 `http://localhost:8080`,可视化的界面,点点鼠标就能用。

03 场景实战:把数据变成钱

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工具再好,用不起来就是电子垃圾。MediaCrawler能怎么帮你搞钱?

场景一:小红书爆款复制

你想做露营账号,不知道发什么?

在配置里设置关键词"露营装备",一键抓取几千条热门笔记。看标题怎么起,看首图怎么做,看评论区大家在问什么。不是你就不了业,而是没你喜欢的业。 别人的终点,就是你的起点。

场景二:全网舆情监控

某品牌出事了,想看微博风向?

切换平台到weibo,开启IP代理池,设置舆情监控关键词。数据直接存入MySQL数据库,配合BI工具,实时的舆情仪表盘立马呈现。

场景三:学术与市场调研

知乎的高质量回答,是训练垂直领域AI模型的最佳语料。

指定问题ID,把几千个回答连带二级评论全部爬下来,存成JSON格式。这不仅是数据,这是喂养AI的饲料。

04 总结

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不要在那些过时的技术上浪费生命,善用工具,把时间花在分析数据和洞察人性上。


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中科院联合CreateAI推出NeoVerse:4D世界模型实现单目视频重建与轨迹生成

NeoVerse是由中科院与CreateAI提出的多功能4D世界模型,基于100万段开放场景单目视频训练,支持无需姿态的前馈4D重建、新颖轨迹视频生成,并可无缝对接下游应用。该模型解决了传统方法依赖昂贵多视角数据或复杂预处理的问题,在标准重建与生成基准测试中达到SOTA性能,推理速度在单A800 GPU上可缩短至30秒内。

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当下众多"能动"AI 致力于将真实世界转化为可复用数字世界,希望模型能构建会动的 3D 世界并生成一致画面,但很多 4D 世界模型存在依赖昂贵采集或复杂预处理、难以大规模推广的问题,中科院和 CreateAI 推出的 NeoVerse 利用 100 万段开放场景单目视频大规模训练,开辟了构建可扩展 4D 世界模型的新路径。

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unsetunset相关链接unsetunset

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  • 论文:https://arxiv.org/abs/2601.00393
  • 源码:https://github.com/IamCreateAI/NeoVerse
  • 链接:https://neoverse-4d.github.io/

unsetunset论文介绍unsetunset

图片论文提出了一种名为NeoVerse的多功能 4D 世界模型,它能够进行 4D 重建、生成新颖轨迹视频,并可应用于丰富的下游应用。我们首先指出当前 4D 世界建模方法普遍存在的可扩展性限制,这要么是由于昂贵且专门的多视角 4D 数据造成的,要么是由于繁琐的训练预处理造成的。

相比之下,NeoVerse 基于一种核心理念构建,使得整个流程能够扩展到各种真实场景的单目视频。具体而言,NeoVerse 具有无需姿态的前馈 4D 重建、在线单目退化模式模拟以及其他精心设计的技术。这些设计赋予了 NeoVerse 强大的通用性和泛化能力,使其能够应用于多个领域。同时,NeoVerse 在标准的重建和生成基准测试中取得了最先进的性能。

unsetunset方法概述unsetunset

图片NeoVerse框架。 在重建部分提出了一种无需姿态的前馈式4DGS重建模型,该模型采用双向运动建模。4DGS在不同视角下的退化渲染结果作为条件输入到生成模型中。在训练过程中,退化渲染条件通过单目视频模拟,而原始视频本身则作为目标。

unsetunset实验结果unsetunset

图片在具有挑战性的实拍视频中,利用大幅度的相机运动生成图像。我们将我们的方法与相关工作进行比较,分别针对"向左平移"(左图)和"向右移动"(右图)的情况。NeoVerse 方法在保持精确相机控制的同时,实现了更高的图像生成质量。黄色方框突出显示了伪影。图片NeoVerse 可与功能强大的蒸馏 LoRa集成,从而实现不到 30 秒的快速推理速度。运行时评估在单个 A800 GPU 上进行。

unsetunset结论unsetunset

论文介绍了一种名为 NeoVerse 的 4D 世界模型,它克服了以往模型的关键可扩展性限制,构建了一个可扩展至真实单目视频的训练流程。因此,NeoVerse 的泛化能力和通用性因丰富的真实数据而显著增强,从而能够应用于各种下游应用。大量实验表明,NeoVerse 在重建和生成任务中均取得了最先进的性能。

  • 局限性:NeoVerse 需要具有正确底层 3D 信息的数据。因此,它不能直接应用于缺乏 3D 信息的数据,例如 2D 卡通。由于训练资源的限制,我们精心整理的数据集(100 万个视频片段)规模并不大。我们为未来的工作保留了更多的数据。


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Kimi Claw云端AI智能体上线:一键部署24小时在线,自动写文章做视频

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