腾讯扔出“王炸”|微信变身AI超级入口:Qclaw免费内测,三步上手攻略

腾讯扔出“王炸”|微信变身AI超级入口:Qclaw免费内测,三步上手攻略

文章目录


过去,大家总觉得AI工具有门槛——要配置环境、学习指令、切换应用,繁琐得像换一台新电脑。
但现在,Qclaw把这一切彻底打破。

从下载到使用,只需三步,全程不超过3分钟。
没有复杂的设置,没有技术门槛,真正做到了“傻瓜式操作,专业级体验”。


第一步:下载安装
前往 Qclaw 官网(https://claw.guanjia.qq.com/),根据你的系统(Mac / Windows)下载安装包,一键安装,无需任何开发环境配置,耗时不到2分钟。

第二步:扫码绑定
打开电脑端 Qclaw,用微信扫描界面上的二维码,30秒内即可完成绑定。
从此,你的微信就成了Qclaw的“远程遥控器”。

第三步:发送指令
在微信里直接对Qclaw说你想做的事——无论是处理文档、操作电脑,还是执行某个具体任务,只需一句话,Qclaw就会立刻响应并执行。全程无需其他操作,像和朋友聊天一样简单。

2026年被视作LLM Agent技术爆发的“智能体元年”,AI正在从“能聊天”走向“能干活”。
而腾讯最新推出的Qclaw,正是这一趋势下的代表产品。

它以“微信直连、本地部署、全场景适配”为核心亮点,把强大的LLM Agent能力无缝融入你的日常办公和生活。无需切换应用、无需学习指令,微信里一句话,AI就能帮你搞定一切。

值得一提的是,Qclaw底层采用了嵌套OpenClaw架构,在任务调度、工具调用和执行效率上实现了更优的协同表现,让每一步操作都更精准、更流畅。

目前Qclaw正限时免费开放,所有token费用由官方承担,支持Mac和Windows双系统。
没有门槛,没有隐藏成本,真正做到了开箱即用。

使用教程

选择自己电脑合适的版本,点击下载。


点击下载后就直接完成了安装。
等待一下初始化。


会提醒你是否需要关联。本次这里就不关联了


初始化成功后就直接进入聊天页面。


可以直接使用微信登录。

在这里插入图片描述

可以选择使用官方提供的大模型,也可以使用自己的大模型。


在这里插入图片描述

目前正在全力争取内测码,暂时无法为大家展示更多实战案例。如果你也对这个能用微信“遥控”电脑的AI神器感兴趣,欢迎持续关注,等我们拿到码,第一时间给大家带来深度测评!

您好,我是肥晨。
欢迎关注我获取前端学习资源,日常分享技术变革,生存法则;行业内幕,洞察先机。

Read more

VSCode中GitHub Copilot的大模型体系、订阅策略与 Agent 模式模型管理机制

一、引言 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在软件工程领域的广泛应用,智能编程助手逐渐成为现代开发工具链的重要组成部分。其中,由 GitHub 推出的 GitHub Copilot 已成为最具影响力的 AI 编程辅助工具之一,并深度集成于 Visual Studio Code 等主流开发环境。 早期版本的 Copilot 主要依赖单一模型进行代码补全,而近年来其架构已经演进为 多模型(multi-model)驱动的智能编程平台。该平台不仅支持来自多个 AI 厂商的大模型,还通过 Agent 模式、模型路由与按需调用机制提升复杂软件开发任务的自动化程度。 本文将系统介绍以下四个方面: 1. VS Code 中 GitHub Copilot 的 大模型支持体系 2. Copilot 的 订阅策略与计费机制

Java在AI时代的崛起:从传统机器学习到AIGC的全栈解决方案

Java在AI时代的崛起:从传统机器学习到AIGC的全栈解决方案

个人名片 🎓作者简介:java领域优质创作者 🌐个人主页:码农阿豪 📞工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务) 💌个人邮箱:[[email protected]] 📱个人微信:15279484656 🌐个人导航网站:www.forff.top 💡座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢? * 专栏导航: 码农阿豪系列专栏导航 面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结🍻🎉🖥️ Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与实战演练,有案例可直接使用🚀🔧💻 Redis专栏:Redis从零到一学习分享,经验总结,案例实战💐📝💡 全栈系列专栏:海纳百川有容乃大,可能你想要的东西里面都有🤸🌱🚀 目录 * Java在AI时代的崛起:从传统机器学习到AIGC的全栈解决方案 * 一、Java AI生态概览:多样化的技术选择 * 1.1 深度学习框架:接轨主流AI技术 * Deep Java Library

IDEA 中的 AI 编程插件怎么选?Copilot / 灵码 / TRAE 实际使用对比

IDEA 中的 AI 编程插件怎么选?Copilot / 灵码 / TRAE 实际使用对比

# 【不吹不黑】Java 开发者真实体验:IDEA 三大 AI 编程插件深度对比(Copilot / TRAE / 灵码) > 本文是一篇**技术交流与使用体验记录**,仅用于分享 Java 开发过程中使用 AI 插件的真实感受与效率提升方式,不涉及任何商业推广或广告行为。 *** ## 一、写在前面:为什么要写这篇文章 过去一年,大模型能力的跃迁,直接改变了开发者的工作方式。**AI 已经不再是“写 Demo 的玩具”,而是逐渐演变为 IDE 中的“第二大脑”** 。 本文的目的非常明确: *   记录一名 **Java 后端开发者** 在真实项目中使用 AI 插件的体验 *   对比不同插件在 **补全、对话、Agent 工作流** 等方面的差异 *   帮助开发者根据自身场景选择合适的工具,而不是盲目跟风 本文所有结论,

解锁AIGC新时代:通义万相2.1与蓝耘智算平台的完美结合引领AI内容生成革命

解锁AIGC新时代:通义万相2.1与蓝耘智算平台的完美结合引领AI内容生成革命

前言 通义万相2.1作为一个开源的视频生成AI模型,在发布当天便荣登了VBench排行榜的榜首,超越了Sora和Runway等业内巨头,展现出惊人的潜力。模型不仅能够生成1080P分辨率的视频,而且没有时长限制,能够模拟自然动作,甚至还可以还原物理规律,这在AIGC领域中简直堪称革命性突破。通过蓝耘智算平台,我们能够轻松部署这个模型,创建属于自己的AI视频生成工具。今天,我将为大家深入探讨通义万相2.1的强大功能,并分享如何利用蓝耘智算平台快速入门。 蓝耘智算平台 1. 平台概述 蓝耘智算平台是一个为高性能计算需求设计的云计算平台,提供强大的计算能力与灵活服务。平台基于领先的基础设施和大规模GPU算力,采用现代化的Kubernetes架构,专为大规模GPU加速工作负载而设计,满足用户多样化的需求。 2. 核心优势 * 硬件层: 蓝耘智算平台支持多型号GPU,包括NVIDIA A100、V100、H100等高性能显卡,能够通过高速网络实现多机多卡并行计算,突破单机算力瓶颈。 * 软件层: 集成Kubernetes与Docker技术,便于任务迁移与隔离;支持PyTo