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我们喜欢OpenClaw，但对于许多非技术用户来说，设置仍然太复杂。<p>EasyClaw是一个一键式OpenClaw部署服务：<a href="https://www.easyclaw.pro" rel="nofollow">https://www.easyclaw.pro</a><p>简短的设置流程让您可以选择模型提供商，并连接Telegram、Discord或WhatsApp等渠道。之后，您的助手可以直接上线，无需管理VPS、Docker或更新。<p>它旨在对非技术用户友好，同时也能满足只想要简单部署路径的开发者的需求。<p>我们希望能收到关于以下方面的反馈： - 定价清晰度 - 信任/安全信息 - 入门流程的顺畅度

软件专利已经死了！收拾东西吧！去健身房！退休吧！<p>华尔街可能还不知道，但也许明天就会出现抛售潮。<p>地球上每一个人工智能模型现在都可以在几秒钟内读取、分析并设计出绕过任何珍贵的专利组合。<p>数十亿美元的软件知识产权价值？即将归零！<p>Anthropic、OpenAI 和谷歌之所以还没有推出“专利杀手技能”，只是因为他们害怕诉讼的洪流。<p>但总会有人会这样做。当他们这样做时，价值500亿美元的专利许可行业将会在一夜之间崩溃。<p>我们还没有准备好进行这样的讨论。<p>你同意吗？不同意？在评论区与我争论。

我们正在构建能够执行实际操作的人工智能代理——例如退款、数据库写入和API调用。<p>像“绝对不要做X”这样的提示指令并不可靠。当上下文较长或用户强烈要求时，大型语言模型（LLMs）会忽略这些指令。<p>我们很好奇其他人是如何处理这个问题的： - 在每个操作之前进行硬编码检查？ - 使用某种中间件层？ - 只是寄希望于最好的结果？<p>我们为此构建了一个控制层——针对结构化数据、非结构化输出和保护措施采用不同的方法（https://limits.dev）。我们真心希望了解其他人是如何处理这个问题的。

我开发了FitSaver——一款iOS应用，能够导入健身视频并将其转换为可以实际跟随的结构化训练计划。 这款应用并不是为了与健身教练或人工智能教练应用竞争，而是解决一个更简单的问题：人们保存了健身视频，但很少将其转化为可用的计划。 自1月初上线以来，我学到了一些有趣的事情： 大多数付费用户年龄在35到55岁之间，而不是20多岁。 最大的痛点并不是发现健身视频，而是组织和跟随这些视频。 用户将其形容为“健身视频编译器”，虽然这不是我最初使用的描述，但结果证明非常准确。 几条评论提到，在健身房中滑动屏幕才是真正的障碍。 以下是一些用户的真实反馈： “其他应用只是提供固定的训练计划，无法像我希望的那样进行自定义——这款应用提供了这种自定义功能。” “我经常在Instagram上滑动，保存健身想法非常麻烦。这款应用非常有帮助。” “在繁忙的健身房中滑动社交媒体或笔记是最糟糕的。这解决了这个问题。” 目前，这款应用主要依赖搜索驱动（App Store搜索占下载量的约60%），因此我更专注于产品和用户留存，而不是付费营销。 我希望能得到以下方面的反馈： 这个问题在健身以外的领域是否也有共鸣 将保存的内容组织成结构化系统是否是一个更广泛的趋势 在这个细分市场中你会接下来构建什么 欢迎提出技术或产品方面的问题。