AI Agent
如何远程给OpenClaw发送消息
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1. 配置 hooks 在 openclaw.json 中配置 hooks 1 2 3 4 5 6 7 "hooks": { "enabled": true, "token": "xxx", "path": "/openclaw/hooks", "allowRequestSessionKey": true, "allowedAgentIds": ["*"] }, 参考 https://docs.openclaw.ai/automation/webhook 这里的 token 不能与 gateway 的 token 相同。 2. 发送消息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 curl --location 'https://xxx.com/openclaw/hooks/agent' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'Authorization: Bearer xxx' \ --data '{ "message": "介绍下自己,将消息发送到 https://xxx.com/api/v1/webhook/send?key=xxx", "agentId": "main", "sessionKey": "hooks-api-002", "wakeMode": "now", "deliver": true, "thinking": "low", "timeoutSeconds": 120 }' 由于以上请求是异步的

使用 Skills 和 MCP 扩展 OpenClaw
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1. 什么是 Skills 1 2 3 openclaw skills list Skills (7/51 ready) OpenClaw 内置有一些 skills,可以通过 openclaw skills list 查看。 在 https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/skills 可以查看到这些 Skills 具体实现。Skills 文件中主要描述的是 Skills 的元数据、什么时候适用、什么时候不适用、怎么配置和使用。 2. 使用 clawhub 安装 Skills ClawHub 是 OpenClaw 的公共 Skills 注册中心, 默认 Skills 安装

Cursor 之下,何以立足
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1. AI IDE 引起的量变 AI 生成了大量代码引入工程。AI IDE 实在太好用,从之前的命名补全,到函数实现的生成,再到现在整个功能代码的交付。甚至你不需要会写代码,通过聊天对话,也能完成很多的软件迭代任务,代码交付从未如此简单。 激进的团队已经拥抱 AI IDE。全

你也可以这样落地 AI Agent - MCP 篇
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1. MCP 是什么 MCP 是 Model Context Protocol 的缩写,是一个用于在模型和应用程序之间传递上下文的协议。 MCP 最大的价值是,在模型大战快结束,AI 应用爆发前夕,让开发者们对模型之外的能力调用有了统一的标准。如果模型、服务商各自定制一套协议,应用开发者们将面临巨大的学习成本

你也可以这样落地 AI Agent - 运维事件篇
· ☕ 4 分钟
1. 为什么是运维事件 更小的入侵性 Metrics、Log 维度的观测数据,运维团队通常都有所沉淀。运维事件可以是一个新的切入点,在不影响现有系统稳定性的情况下,引入新的运维能力。 更适合自动化 Metrics 表征的是系统状态,Log 表征的是具体代码行为,而 Event 表征