Cosmius AI:微信连龙虾 AI(openclaw),1 分钟搞定连接

Cosmius AI:微信连龙虾 AI(openclaw),1 分钟搞定连接

3 月 22 日,微信正式上线ClawBot 官方插件,可直接对接 OpenClaw(龙虾 AI)。用户只需扫码或复制命令,就能把 OpenClaw 接入微信,在聊天界面快速调用 “龙虾”,实现高效互动。

微信 × 龙虾 AI(OpenClaw)连接指南

微信连接龙虾 AI(OpenClaw),核心是通过微信官方 ClawBot 插件 绑定你的本地 / 云端龙虾,全程 3 步即可完成。

一、准备工作(必做)

微信更新到 8.0.55 及以上(iOS 8.0.70+、安卓 8.0.69+)

龙虾(OpenClaw)更新到 2026.3.22 及以上

电脑已安装 Node.js(运行终端命令需要)

二、连接步骤(3 步)

启用微信 ClawBot 插件
  1. 打开微信 → 我 → 设置 → 插件
  2. 找到 微信 ClawBot → 启用并授权
在龙虾端安装微信插件(终端执行)

在你运行Openclaw的电脑上,直接打开你的“龙虾”,复制并回车运行下面这行命令:

npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install

执行成功后,终端会生成一个 绑定二维码

微信扫码完成绑定

用微信扫一扫终端里的二维码 → 确认授权 → 绑定成功。

三、开始使用

绑定后,微信聊天列表会出现 微信 ClawBot,直接发消息即可调用龙虾 AI。

微信 ClawBot 接入现状与不足

  1. 入口难找:不少用户无法在插件列表中找到微信 ClawBot;
  2. 功能受限:流程虽简单,但功能阉割明显 ——不支持群聊、无流式输出、仅绑定单 AI、Markdown 支持差、交互能力有限
  3. 上线节奏偏慢:整体推进速度远慢于此前接入 DeepSeek;
  4. 核心原因:主要出于安全与社交关系链管控考量,而非技术或成本限制;
  5. 长期预期:出于社交安全,群聊功能大概率不会开放。

Cosmius AI:OpenClaw 部署与安全的最优解

微信 ClawBot 适合轻度尝鲜,但如果你想要安全、完整、稳定、无限制的 OpenClaw 体验,Cosmius AI 能一次性解决所有痛点:

一键部署,零门槛 告别 Node.js、终端命令、环境踩坑,小白 1 分钟完成本地部署,别人折腾几天,你喝杯茶就行。

精细权限控制,安全到骨子里 可逐项设置文件、系统、网络访问权限,自定义 AI 行为边界,彻底杜绝越权风险,特别适合对隐私/合规要求高的个人 & 企业用户。

100% 本地化,数据永不离线 所有对话、文件、操作全部留在你设备,不上云、不留痕,完美适配金融、医疗、法律、电商等高敏感场景。

功能全开,不受微信阉割 支持群聊、流式输出、多模型绑定、完整 Markdown、复杂交互……OpenClaw 全部潜力一次释放,体验丝滑数倍。

24小时不间断在线 解决“关机就停”的致命问题,Cosmius AI 提供稳定运行环境,让你的龙虾真正成为全天候数字助手,自动化任务、持续监听、定时执行统统不在话下。

微信 ClawBot = 官方、简单,但受限严重

Cosmius AI = 完整、安全、稳定、无限制,真正让 OpenClaw 成为你的生产力利器。

Read more

实现Python将csv数据导入到Neo4j

实现Python将csv数据导入到Neo4j

目录 一、获取数据集 1.1 获取数据集 1.2 以“记事本”方式打开文件 1.3  另存为“UTF-8”格式文件 1.4 选择“是” 二、 打开Neo4j并运行 2.1 创建新的Neo4j数据库 2.2 分别设置数据库名和密码 编辑 2.3 启动Neo4j数据库 2.4 打开Neo4j数据库  2.5 运行查看该数据库是否为空 三、打开Python创建项目  3.1 创建一个包,存项目 3.2 创建一个项目 3.3 检查自己的依赖是否完全

宇树科技机器人核心技术

宇树科技机器人核心技术

前言 宇树科技作为全球足式/人形机器人领域的标杆企业,其技术体系覆盖消费级(Go2)、工业级(B2)、人形(G1/H1)全产品线,以“硬件自研+软件全栈+AI赋能”构建核心壁垒。本文不仅拆解宇树机器人的关键技术(单硬件、单软件、软硬件协同、AI+),还配套就业技能图谱、学习路线与工具推荐,适合机械、电子、计算机、AI领域开发者/求职者参考。 一、宇树科技机器人核心技术全景(附插图建议) 宇树的技术体系可概括为“四层金字塔结构”,从下到上实现“能运动→会运动→智能运动”的进阶: 技术层级核心定位代表技术应用价值底层硬件机器人“躯体骨架”自研伺服电机、分层计算平台、4D激光雷达保障运动性能与环境适配性全栈软件机器人“智慧大脑”MPC/WBC控制算法、SLAM感知融合、ROS2中间件实现精准控制与灵活交互软硬件协同机器人“神经中枢”实时控制闭环、

GraphRAG论文阅读:From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

文章链接:https://arxiv.org/abs/2404.16130 从局部到全局:一种面向查询聚焦摘要生成的GraphRAG方法 摘要 利用检索增强生成(RAG)从外部知识源检索相关信息,使大语言模型(LLMs)能够回答关于私有和/或先前未见过的文档集合的问题。然而,针对整个文本语料库的全局性问题,例如“数据集中的主要主题是什么?”,RAG则无法胜任,因为这本质上是一个查询聚焦的摘要生成(QFS)任务,而非显式的检索任务。同时,先前的QFS方法无法扩展到典型RAG系统索引的文本数量。为了结合这些不同方法的优势,我们提出了GraphRAG,一种基于图的方法,用于在私有文本语料库上进行问答,该方法能随用户问题的广泛性和源文本的数量而扩展。我们的方法使用LLM分两个阶段构建图索引:首先,从源文档中推导出实体知识图谱;然后,为所有紧密相关的实体组预先生成社区摘要。给定一个问题,每个社区摘要被用于生成部分回答,然后所有这些部分回答再次汇总成一个最终回答返回给用户。对于在约100万标记范围内的数据集上的一类全局意义构建问题,我们表明,与传统的RAG基线相比,GraphRAG在生成答

【论文阅读】Vision-skeleton dual-modality framework for generalizable assessment of Parkinson’s disease ga

【论文阅读】Vision-skeleton dual-modality framework for generalizable assessment of Parkinson’s disease ga

论文题目:《Vision-skeleton dual-modality framework for generalizable assessment of Parkinson’s disease gait》 论文链接:https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103727  代码链接:https://github.com/FJNU-LWP/PD-gait-VSDF 视觉-骨架双模态框架:通过视频实现帕金森病步态的泛化评估 研究背景介绍 帕金森病评估与帕金森病评分量表(MDS-UPDRS) 帕金森病步态评估 研究内容 总体方法流程 关键点视觉 Transformer (KVT) 图像块嵌入 (Patches embedding) 位置与连接嵌入 (Positions and connections embedding) 关键点自注意力 (Keypoints Self-Attention,