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经济进入新周期，普通人如何准备？

经济进入新周期，普通人如何准备？文章指出，在AI加速、地缘冲突和高利率周期叠加的背景下，经济面临主权债务压力上升、能源价格上涨、消费者信心下滑等挑战。AI虽提升生产力，但在高杠杆体系中可能引发通缩风险和系统性违约。同时，AI估值可能存在泡沫风险。面对结构性不确定，个人应从财务、职业和认知层面建立“抗周期能力”。财务上，建立3-6个月应急资金，清理债务，避免担保；职业上，提升技能（如学习AI、编程），开展副业；投资上，避免恐慌，长期配置标普500等资产，并关注比特币等机会。此外，应投资健康、做好税务规划，并持续学习宏观分析和实用技能（如文案、销售），以提升在不确定环境中的生存与选择能力。核心在于行动而非仅仅知晓。

marsbit03/26 08:18

你的“小龙虾”正在裸奔？CertiK实测：带漏洞的OpenClaw Skill如何骗过审核，无授权接管电脑

开源自托管AI智能体平台OpenClaw（俗称“小龙虾”）及其应用市场Clawhub近期迅速走红，但CertiK安全研究显示其第三方Skill插件存在严重安全漏洞。行业普遍依赖“上架前扫描审核”作为安全防线，但该机制存在多重缺陷：静态检测易被代码改写绕过，AI审核无法识别隐藏于正常逻辑中的漏洞，且未完成扫描的Skill也可直接安装，用户无预警即可触发风险。 CertiK团队实测证实，一款表面合规的网页搜索Skill成功绕过所有检测，并在安装后通过远程指令触发漏洞，实现了在宿主设备上的任意命令执行（如弹出计算器）。问题根源在于OpenClaw将沙盒隔离设为可选而非强制配置，多数用户为保功能关闭沙盒，导致智能体处于“裸奔”状态。 CertiK建议开发者强制启用默认沙盒隔离与精细化权限管控，禁止第三方代码继承高权限；用户需避免在敏感环境部署OpenClaw，暂以虚拟机或闲置设备运行。审核扫描无法替代运行时隔离机制，唯有确立强制安全边界方能保障生态安全。

marsbit03/17 14:39

你的“小龙虾”正在裸奔？CertiK实测：带漏洞的OpenClaw Skill如何骗过审核，无授权接管电脑

marsbit03/17 14:39

OpenClaw狂潮下，CEX争抢AI Agent交易入口

近期，OpenClaw热潮席卷加密行业，OKX、Binance、Gate、Bitget等主流交易所纷纷推出AI Agent相关功能，包括Skills、MCP、CLI、Agent Hub等模块，旨在将交易、行情、钱包、资讯等能力封装为AI可调用的接口。竞争焦点从过去的流动性、手续费转向更前置的Agent入口——即用户通过自然语言下达指令时，谁的系统能优先被调用。 OKX通过OnchainOS和Agent Trade Kit提供现货、永续、期权等82个工具，强调本地签名和模拟环境；Binance分批次推出共11个Skills，覆盖市场数据、现货及合约交易，侧重信息入口和审核机制；Gate在几天内密集上线DEX/CEX MCP、CLI及20个Skills，构建多层Agent基础设施；Bitget则从Wallet Skill扩展到支付、跟单、理财等9大模块，业务纵深较广。目前，现货和条件单已成为基础能力，差异体现在合约、资产管理等复杂场景的支持程度。OKX强于交易闭环，Binance擅长信息筛选，Bitget业务覆盖最广，Gate侧重平台化构建，而Bybit仍以活动营销为主。交易所积极布局AI Agent，是因为其本身具备结构化、模块化的金融能力，且担忧未来用户入口从App转向对话框，自身沦为后端流动性提供商。当前阶段，真正成熟的是研究、筛选、提醒等前置功能，执行层仍面临权限、风控、责任等挑战。竞争关键在于谁先成为AI默认调用的加密金融操作系统，但用户习惯和信任建立仍需时间。

Odaily星球日报03/16 06:03

Odaily星球日报03/16 06:03

无偿镜像还是圈地为王？OpenClaw创始人炮轰腾讯抄袭

OpenClaw创始人Peter Steinberger公开质疑腾讯旗下SkillHub平台抄袭其开源生态，称腾讯未事先沟通且未支持原项目。腾讯回应称SkillHub是为中国用户打造的本地化镜像站点，已注明来源并减轻了官方服务器压力，还表示愿意赞助。但Peter指出核心问题在于腾讯单方面行动影响了官方统计数据，并可能争夺生态控制权。事件背后反映出大厂以“本地化适配”为名，行“圈占AI生态入口”之实的趋势。腾讯、阿里等企业纷纷推出OpenClaw一键安装服务，表面是方便用户，实则是争夺下一代AI操作系统的入口权和分发权。这种“先抢用户、再建围墙”的模式，可能使原本开放的个人AI生态逐渐被大厂平台化、附属化，最终削弱开源社区的自主性和统计话语权。OpenClaw在中国尚未成熟，却已面临大厂的生态围猎。

Odaily星球日报03/13 07:13

Odaily星球日报03/13 07:13

OpenClaw淘金：卖铲人永不焦虑

OpenClaw在中国掀起热潮，围绕其产生的“卖铲人”产业链正将大众的技术焦虑层层变现。硬件厂商迅速响应，加密矿机公司转型推出OpenClaw专用设备。孔剑平等行业人物推出预装ClawOS的硬件设备，售价439美元。东莞白牌工厂支持贴牌定制，满足市场对“开机即用”需求，溢价显著。 Token中转市场暴利涌动。用户需持续购买大模型Token，催生大量折扣API中转服务。近半数第三方API存在“偷梁换柱”，用低成本模型冒充GPT-5等高阶模型。更有中转站以收集高质量用户数据为核心盈利模式，将请求数据打包卖给大厂训练模型，实现“一鱼两吃”。信息差成为最古老的生意。非技术背景的服务商通过全国出差为小老板部署OpenClaw，单笔收费数千至万元。美国RoofClaw项目将预装设备以5000美元售价交付屋顶承包商，历史收入超180万美元。国内淘宝安装服务月入数十万，美团、京东等大厂也已入场。Skills插件和教程贩卖同样火爆。 Stripe平台数据显示，OpenClaw创业项目中，收入最高的多为云托管服务。但信息差红利期短暂，首批获利者已开始变现离场。技术浪潮中，卖铲人从不赌技术输赢，而是利用人性对落后的恐惧持续盈利。正如1849年淘金热中的Levi's，真正稳赚的永远是那些提供工具和服务的人。

marsbit03/11 12:07

marsbit03/11 12:07

OpenClaw淘金热背后：卖铲人永不焦虑，焦虑的只有矿工

OpenClaw在中国掀起热潮，引发广泛焦虑与商机。硬件厂商如孔剑平推出专为OpenClaw优化的设备，售价439美元起，而东莞等地的工厂则提供贴牌代工服务，将矿机供应链经验复用。API中转市场暴利涌现，部分服务商通过盗刷信用卡、逆向接口或偷换模型（如用低成本模型冒充GPT-5）获利，头部中转站月入百万，同时收集用户数据用于模型训练。信息差成为另一门生意：技术部署服务需求旺盛，李焕等从业者通过线下安装OpenClaw赚取高额服务费，美国人Adam Sand甚至将预装设备以5000美元售价卖给屋顶承包商，历史收入超180万美元。此外，Skills插件贩卖、教程销售等衍生服务也迅速兴起。然而，红利期短暂，部分早期获利者已开始退出。最终，卖硬件、API服务与信息差的“卖铲人”始终受益，而焦虑的“矿工”们则成为产业链的变现对象。

比推03/11 11:44

比推03/11 11:44

Nanobot用户安全实践指南，守住AI权限的最后一道防线

当AI Agent拥有系统级权限时，安全风险显著增加。本文提出三重防护体系：用户作为最终防线，需管理API密钥、设置通讯渠道白名单、避免root权限运行、慎用邮箱功能并推荐Docker部署；Agent通过自我觉醒机制在运行时审查意图并拦截高危操作；确定性脚本则提供机械化的危险模式检测。三者协同工作，覆盖恶意命令拦截、敏感文件保护、MCP技能审计、新技能安全扫描、防篡改校验和自动备份等功能，形成"智能防火墙+零信任网关+容灾机制"的多层防御。但需注意，没有绝对安全，用户需自行承担风险责任并适时寻求专业安全审计。

marsbit03/11 10:16

marsbit03/11 10:16

从认识Skill，到了解如何构建Crypto Research Skill

本文探讨了AI Agent领域的重要发展——Agent Skill的诞生与演进。最初由Anthropic推出，旨在提升Claude在垂直任务中的表现，后因其模块化、解耦性强及灵活性高的特点，迅速被开发者社区和主流工具采纳，并最终成为开放标准。 Agent Skill本质上是AI模型的“专属说明文档”，用于规范其在特定任务中的行为，避免重复输入指令，提升任务执行的准确性和效率。其基础结构包括元数据（名称和描述）和具体指令，通过按需加载机制工作：系统先轻量扫描所有Skill的描述进行匹配，命中后才加载完整指令，极大优化了资源使用。文章进一步介绍了两个高级机制：Reference（条件触发的参考文件，用于动态引入外部知识）和Script（直接运行外部代码，实现自动化操作）。两者结合，形成了渐进式披露的三层结构（元数据、指令、资源层），兼顾效率与功能。最后，文章辨析了Agent Skill与MCP（模型上下文协议）的本质区别：MCP是“数据管道”，负责连接外部数据源；而Skill是“行为准则”，规范数据处理逻辑。在Crypto研投场景中，二者协同构建强大工作流，例如自动尽调新币种或实时监听交易信号，通过MCP获取链上及市场数据，再由Skill驱动AI生成结构化研报或风险预警，实现高度自动化与专业化的分析。

marsbit03/10 10:41

marsbit03/10 10:41

OpenClaw深度调研：3002个社区技能的筛选逻辑与生态全景

OpenClaw Skills项目从5705个社区技能中精选出3002个，排除率高达48%。被排除的2748个技能中，43%为垃圾或低质量内容，24%为加密与金融类工具（基于风险规避），18%因功能重复被合并，14%因安全风险被永久移除。筛选后的技能分为28个类别，核心包括：AI与大模型（287个，最大类别，含模型集成、推理增强和自进化工具）、开发者工具（543个）、搜索与研究（253个）以及独特的Agent社交生态（如Moltbook虚拟社会系统）。生态呈现双轨发展：实用工具轨解决现实问题，虚拟社会轨构建Agent文化。该列表强调质量优先、安全至上，主动规避金融风险，反映出OpenClaw正从工具集合演化为支持Agent身份、社交与自我改进的生态系统。

marsbit02/24 13:41