扣子(Coze) Skills+OpenClaw 实战:零基础玩转AI智能体

最近龙虾太火了,但大家满怀期待地装好小龙虾,面对界面却无从下手,最后只能让这么强大的智能体在电脑里吃灰,甚至还要再花钱找人帮忙卸载。

同样部署了OpenClaw,为什么别人能用它提效工作、做账号,你的小龙虾却只会陪聊、不断失忆,最终空耗Token,白白烧光你的钱包?

答案很扎心:因为你的小龙虾,缺少最关键的核心武器——Skills(技能)

图片

当Agent装备上Skills,它会瞬间进化成能替你跑腿、帮你创收的“数字分身”!

别再让你的“小龙虾”在无效对话中白白浪费算力了。资深AI专家邢云阳倾力打造的新书《扣子(Coze) Skills+OpenClaw 实战:零基础玩转AI智能体》,将带你打通从“零基础部署”到“高阶应用”的全链路。

本书不仅教你用上龙虾,更手把手教你玩转Skills,让这只龙虾真正成为替你打工的超级利器!

图片

看完这本书,AI真的会替你干活!

图片

▼点击下方,即可购书

Part.1

什么是Skills?

Skills是Anthropic专为Claude打造的模块化能力框架,现今已被众多大语言模型工具借鉴沿用。简单来说,Skills就是让大语言模型调用外部工具、执行具体任务的程序接口或代码集合。

如今各家的AI模型虽然都拥有强大的文本理解和逻辑推理能力,但普遍存在一个关键局限:大模型空有海量知识,却往往无法给出“开箱即用”的精准结果,更难以无缝对接到你真正的自动化工作流中。如果你只跟它聊天,它就只能基于已有的数据预测文本。

而Skills,正是打破这一局限的执行工具。

当你为OpenClaw或智能体配置特定的Skills后,AI就不再单纯地输出文字,而是能根据你的指令自动判断并触发相应的外部程序。

一句话总结:大语言模型负责“理解与规划”,Skills负责“落地执行”

图片

掌握了配置和调用Skills的能力,你就不再是一个只能与AI一问一答的普通对话者,而是拥有了让AI执行程序的能力。这才是真正利用OpenClaw打造自动化流水线、为工作生活赋能的核心密码。

我们以书中“微信公众号文章配图Skills”为例,带大家领略Skills的强大之处!

Part.2

告别找图焦虑,

手把手教你打造自动配图Skills

做过微信公众号的朋友都知道,写文章可能只需要两小时,但找配图、调排版往往还要再耗近一个小时。

即使Nano Banana、即梦、可灵等AI生图大模型已普及,很多人以为配图有救了,但实际为了生成一张满意的图,仍需反复修改提示词;好不容易图出来了,还要手动一张张存下来,再插入文章的对应段落。这依然是一个高度依赖人工、效率低下的体力活。

那么,有没有一种方法,能让AI一口气读完你的文章,自己判断哪里该加图、该用什么风格,然后自动生成并排版好呢?接下来我将向你介绍“微信公众号文章配图Skills”

Read more

一键换装魔法:基于ComfyUI工作流的Stable Diffusion服装替换指南

文章目录 * 一、Stable Diffusion与ComfyUI工作流基础 * 二、工作流获取:从社区到管理器一键部署 * 途径1:专业工作流社区(推荐新手) * 途径2:ComfyUI Manager(高阶扩展) * 三、换装工作流详解:以ComfyUI为例 * 工作流结构拆解 * 关键节点说明 * 模型准备清单 * 四、实战演示:一键换衣全流程 * 五、进阶应用:跨次元换装与3D生成 * 六、常见问题排查 * 结语:工作流的未来 Stable Diffusion作为当前最热门的开源文生图模型,在图像生成领域掀起了一场革命。其最新版本Stable Diffusion 3 Medium(2024年发布)包含20亿参数,在图像质量、复杂提示理解及资源效率方面实现显著突破,能生成细节逼真、色彩鲜艳且光照自然的图像。而ComfyUI作为基于节点的工作流界面,通过可视化连接处理模块,为复杂任务(如图像重绘、视频生成、服装替换等)提供了灵活且可复现的解决方案。

记录一下使用llama.cpp过程中遇到的一些问题和解决方法

写在前面: 什么未操作即同意的条款?我写的东西免费分享也不是你能随意搬运的理由啊 特此声明,若该文章被搬运到除ZEEKLOG(www.ZEEKLOG.net)以外的其他社区如2048 AI社区,则视为该社区同意将所有收益无偿捐赠给我所有 此外,我写的所有分享都是免费的,如有VIP文章也是ZEEKLOG干的,请私信我修改成免费 起因:使用LMStudio调用AI模型时发现显存占用率一直不超过80%,询问AI解决办法无果后一怒之下换用llama.cpp,遇到了一堆AI解决不了的问题,遂记录 llama.cpp下载地址如下 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases 以防万一 我老年痴呆说一下如何使用llama.cpp调用模型,把下面的代码保存成bat,放在和llama-server.exe同目录下,然后运行这个bat(确保模型位置选对,GPU_LAYERS和THREADS根据机器能力) @echo off setlocal set "MODEL_PATH=F:\Models\Yakyu&

llama.cpp加载多模态gguf模型

llama.cpp预编译包还不支持cuda12.6 llama.cpp的编译,也有各种坑 llama.cpp.python的也需要编译 llama.cpp命令行加载多模态模型 llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载,否则会有兼容问题,建议从ggml的官方库里下载 Multimodal GGUFs官方库 llama.cpp.python加载多模态模型 看官方文档 要使用LlamaChatHandler类,官方已经写好了不少多模态模型的加载类,比如qwen2.5vl的写法: from llama_cpp import Llama

LFM2.5-1.2B-Thinking多场景落地:Ollama支持下的智能写作、代码辅助、学习助手实战

LFM2.5-1.2B-Thinking多场景落地:Ollama支持下的智能写作、代码辅助、学习助手实战 1. 为什么选择LFM2.5-1.2B-Thinking? 如果你正在寻找一个既强大又轻量的AI助手,LFM2.5-1.2B-Thinking绝对值得关注。这个模型虽然只有12亿参数,但性能却能与大得多的模型相媲美,真正实现了"小而美"的设计理念。 最吸引人的是它的部署便利性——通过Ollama平台,你只需要几次点击就能开始使用。不需要复杂的配置,不需要昂贵的硬件,甚至不需要深厚的技术背景。无论你是想提升写作效率、获得编程帮助,还是需要一个随时可用的学习伙伴,这个模型都能提供实实在在的价值。 我亲自测试了这个模型在不同场景下的表现,发现它在保持响应速度的同时,还能提供相当不错的输出质量。内存占用不到1GB,在普通电脑上就能流畅运行,这让我对设备端AI的未来更加期待。 2. 快速上手:Ollama部署指南 2.1 找到模型入口 使用LFM2.5-1.2B-Thinking的第一步是找到正确的入口。打开Ollama平台后,你会看到一个清晰的界面。在模型展示区域,很容易