这个假期里，商汤日日新（SenseNova）悄然推出了 Token Plan 免费计划。注册就能直接领取 API Token，免费调用他们最新上线的三个大模型，不需要绑定信用卡，也没有隐藏的消费门槛。

很多人可能对商汤不太熟悉，但此前我们已经实测过他们旗下的几款应用，比如办公小浣熊、SekoAI 短视频等产品，体验相当顺畅。

这一次，商汤正式发布了新一代原生多模态模型 SenseNova U1，在多模态理解和生成能力上做了大幅提升，同时保持了低延迟和高并发。

随之而来的 Token Plan 正在免费公测，是的，没有听错，是没有任何付费障碍的公测阶段，所有注册用户都能立刻获得额度。

免费模型一览

目前免费计划中一共开放了三个模型：

三步完成领取

操作非常直接，只需完成下面几步：

1. 访问商汤日日新官网：sensenova.cn/token-plan
2. 注册或登录你的账号
3. 在 Token Plan 页面点击「立即开始」，系统会自动跳转并为你创建好对应的 API Key

API 端点和格式完全兼容 OpenAI，你可以直接使用熟悉的调用方式：

curl https://api.sensenova.cn/v1/chat/completions \  
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  
  -H "Content-Type: application/json" \  
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ]
  }'

快速接入现有工具

由于接口兼容 OpenAI，这套免费额度可以直接配置到以下工具当中：

假期人刚到海边，微信弹窗响了：“那个文件在哪个文件夹？” 正在看展，领导来电：“XX方案现在到哪一步了？” 其实，同事和领导并不想打扰你，根本原因是你走了，但工作没断。

这个五一，我在关机前花了20分钟，用 WorkBuddy 做了三件事，目标就是：5天假期，微信零弹窗，手机彻底安静。今天直接把这套“断网SOP”拆给你，无需动脑，复制粘贴就能用。

核心解法

假期被打扰，本质上是没有提前搭建一套“信息管理系统”。用 WorkBuddy 提前把不确定性转化为“标准化清单”，别人能自己找到答案，自然就不再找你。

🛡️ 第一件事：生成工作清单表（5分钟） 一份无死角的工作交接单

❌ 过去的做法： 口头交代一句“XX事你盯着点”，结果假期一半时间在接电话解释细节。

✅ 现在的做法： 把手头的待办事项交给AI，让它生成一张“工作清单”表格，工作问题直接能从表中找到答案。

👉 直接复制以下提示词发给 WorkBuddy：

我五一（4月30日-5月4日）放假，需要生成一份工作交接清单表格。

手头正在推进的事项：

1. XX项目提案，5月6日客户要查看，初稿完成，还需修改第三部分数据
2. YY同事的数据报表（每周三需提供），数据已整理在飞书“2026销售跟踪”文档
3. 如有紧急情况，微信优先，邮件假期期间不查收 请帮我生成一份结构清晰的交接说明，可以直接发给团队。

💡 WorkBuddy 会直接生成这样的清单：

【五一假期工作交接说明】

🗓 假期时间：5.1—5.5｜5.6恢复正常办公

📌 进行中事项1：XX项目提案

• 当前状态：初稿完成，待修改数据
• 截止节点：5月6日
• 接手人：[指定人员]
• 资料位置：[具体路径]

📌 定期事项2：YY数据报表

• 周期：每周三
• 数据位置：飞书文档“2026销售跟踪”（可直接取用）

🚨 紧急联系方式

• 微信优先 / 假期邮件不回复（5月5日起统一处理）
• 联系方式：[你的电话]

🎯 拿到结果后怎么做： 群发。有了这份清单，80%的“弱紧急”问题会被自动拦截，因为大家都知道去哪找资料、找谁对接。

⏳ 第二件事：搭建“自助客服”（5分钟） 定制差异化的自动回复

❌ 过去的做法： 设置“我在休假，稍后回复”，对方心里只会想：那稍微催一下好了。

✅ 现在的做法： 用AI撰写“有态度、有边界”的文案，直接告诉对方“别等了，紧急就打电话，非紧急节后处理”。

👉 直接复制以下提示词发给 WorkBuddy：

帮我写3个五一假期自动回复，放假时间5.1-5.4，5.6恢复正常办公。

紧急联系方式：电话[你的号码]。非紧急事宜统一5月5日处理。要求：

1. 邮件版（对外客户，正式但不冰冷）
2. 微信版（同事/熟人，轻松直接）
3. 紧急说明版（留给真正有急事的人，极简）

💡 WorkBuddy 会精准输出三个版本：

今日凌晨，小米 MiMo 团队正式释出新一代双旗舰模型 MiMo-V2.5-Pro 与 V2.5，均采用极为宽松的 MIT 开源协议，彻底扫清商用、微调及二次开发的授权障碍。性能方面同样惊艳，在 GDPVal-AA、τ³-bench、ClawEval 三大通用 Agent 核心基准测试中，新模型实现对近期大热的 DeepSeek V4 Pro 的全面反超，开源领域的最佳成绩（SOTA）在短时间内再次易主。

而这仅仅是序幕，真正慷慨的部分才刚刚开始。伴随模型开源，小米同步推出了 MiMo Orbit 计划——一项专门面向 AI builder 的“创造者百万亿 Token 激励计划”（100 T）。

🎁 成功申请的用户最高可获得内含 16 亿 Credits 的 Token Plan，价值约 659 元。申请地址：https://100t.xiaomimimo.com/

申请信息

• 邮箱
• 常用的 AI 开发 / Agent 工具
• 主要使用的模型
• 描述使用 Agent 以及 AI 工具的成果
• 附件证明
• GitHub 项目地址或者在线演示地址

实测到账：2 亿 Credits 即刻入账

今晨提交申请，中午查看时发现已经到账。活动真实有效，还没上车的朋友请抓紧！本次我领取到的是 2 亿 Credits 的 Token Plan：

核心参数速览：V2.5 双模型架构一览

前面我们聊了很多向量库、知识图谱和复杂的记忆框架，你可能会问：有没有更轻量的 Agent 记忆存储方案？

为什么 Markdown 能作为 Agent 记忆

Markdown 在本质上是一种人和 Agent 都能直接读写的“显式长期记忆”。它不依赖数据库，不需要向量引擎，也不用配置复杂的检索管线。

它的核心优势在于透明、可审查、可版本化、低成本：

• 透明可审计：任何时候打开文件，都能看到 Agent 记住了什么、写入了什么，零黑箱。
• 持久化：文件直接保存在磁盘上，不依赖进程存活。崩溃、重启、换机器，记忆依然完整。
• 版本控制：记忆可以提交到 Git，随时回滚、分支、进行 Code Review，协作得心应手。
• 零迁移成本：标准格式，无供应商锁定。切换模型或框架，只需迁移文件即可。
• 成本极低：本地存储几乎不产生费用，而向量数据库却可能显著推高成本。

Manus 把文件系统视作结构化的外部记忆；Claude Code 则把 CLAUDE.md 和 Auto Memory 做到了明确的产品化；OpenClaw 等 Agent 项目和社区实践中，也频频出现类似的文件化记忆思路。它们共同说明了一个事实：在很多 Agent 场景中，文件系统 + Markdown 已经是一个足够扎实的长期记忆方案。

Claude Code 的 CLAUDE.md 机制

Claude Code 的记忆系统采用双轨制：CLAUDE.md（人工编写） 和 Auto Memory（自动积累）。

CLAUDE.md：该写什么、不该写什么

CLAUDE.md 本质上是一份给 AI 新人看的 onboarding 文档。写得不好还不如不写——一份臃肿的 CLAUDE.md 会让真正重要的规则淹没在噪音中。

该写的内容：

• 技术栈和版本信息：框架版本差异往往是 AI 犯错的源头。不标注 Spring Boot 版本，它更容易生成训练数据中更常见的版本用法。
• 常用命令：构建、测试、lint、启动——全部放在代码块中。代码块里的命令 Claude 倾向于原样执行，而写在自然语言里的命令，它可能按自己的理解去改写。
• 架构决策及背后原因：光写规则不够，写清楚“为什么”能让 Claude 举一反三。例如“不要直接写 SQL，用 QueryWrapper”——补充上“因为 SQL 审计系统依赖 Wrapper 解析来记录操作日志”之后，Claude 在其他需要生成查询的地方也会自觉使用 Wrapper。
• 团队约定和项目特有坑点：提交信息格式、分支命名规范、环境变量依赖。这些 Claude 从代码里读不了，但一个新人入职必然会问。

不该写的内容：

同一场全球化的雨，滴进两个不同的屋檐

过去三十年，全球化像一部高速运转的财富引擎，推着中美两国企业的利润冲向历史高点。但同一笔红利落到地面上，却如河流分岔，形成了截然不同的风貌。这不是一篇输出立场的文字，而是一组数字试图讲述的故事。

最近，一份生活成本对比数据在社交网络上被反复讨论。数据背后的问题很直接：同样是全球化的受益者，为什么中国和美国的城市面貌相差如此之大？要回答，不能只看账面工资，得看每一美元背后隐藏的实际购买力。

数据揭开的反差

先看实际到手收入。Numbeo 2026 年 5 月的最新数据给出：中国平均税后月薪约 1,007 美元，美国则约为 4,276 美元。单看纸面，美国是中国的 4.2 倍。

但钱不是印在存折上被观赏的，它需要流进柴米油盐、水电宽带里。在这个花钱的环节，差距不仅没有缩小，反而放大出来。

一份平价简餐：中国 2.84 美元，美国 20 美元——差距逼近 7 倍。一打鸡蛋：中国 1.57 美元，美国 4.41 美元。一杯卡布奇诺：中国 2.95 美元，美国 5.32 美元。一磅普通白米：中国 0.43 美元，美国 2.09 美元。以更少的美元，在中国能撬动更多的实物商品。这不仅是汇率波动的结果，更是经济体系在底层设计上的差异——它决定了基础民生消费的保护垫有多厚。

基础设施服务的落差更显著。宽带每月费用：中国 11.23 美元，美国 72.43 美元，差了 6.4 倍。手机月费：中国 8.95 美元，美国 60.90 美元。基本的水电气暖开销：中国 51.89 美元，美国 210.49 美元。这些不是可有可无的奢侈品，而是现代人维持体面生活的必须项，中国以更低的价格完成了基本公共服务的覆盖。

住房：那块最沉重的拼图

生活成本核算里，住房永远是最扎眼的一块。早几年，北京房价收入比一度贴在 37 倍附近，上海 38 倍，深圳甚至摸到 40 倍——那确实是市场高烧时期的峰值。

然而，最近一轮持续数年的房地产深度调整改写了数据。根据全国主要城市房价及收入统计，到 2025 年底，50 城平均房价收入比已从 2021 年的 13 倍压缩到约 9 倍。北京降至大约 22 倍，上海 21 倍左右，深圳依然最高，约 26 倍。从“不可能”滑向“很困难”，虽然依然沉重，但方向是明显的回调。

OpenClaw自今年1月爆火以来，热度持续攀升，至今未减。最初令我印象最深刻的两个特点是：它可以实现7×24小时不间断的输出与执行；同时，还能通过移动端聊天工具远程调度，让它按你的指令主动“干活”。这里所说的“干活”，指的是真正产出有实际价值的结果，而不是仅仅停留在理论推演。

不过，让OpenClaw真正跑起来，原本需要不少准备：购买服务器、编写代码、配置API……这一整套流程就足以劝退大多数普通用户。光是部署步骤，就要耗费不少时间和精力。

但AI进化的速度远超想象。仅仅过去一个多月，部署OpenClaw的难度就已经大幅降低，现在即使是零基础用户，也能在几分钟内轻松搞定。

今天，我们将分享三种“不需要买服务器，也无需配置API”的OpenClaw部署方法，一键启动，小白也能无门槛上手。

方法一：通过Kimi部署OpenClaw

早在除夕当天，Kimi就正式推出了Kimi Claw，直接把OpenClaw集成到了云端环境中，而且支持7×24小时持续在线。

部署方式
在Kimi上部署OpenClaw非常简单，只需两个步骤。

首先，通过浏览器打开官网 https://www.kimi.com/，并完成登录。

之后，在左侧工具栏中点击“Kimi Claw”，再点击“创建”。

几秒钟后，属于你个人的Kimi Claw就会自动创建完成，过程非常轻量化。

如何使用OpenClaw

刚刚部署好的OpenClaw不会立刻变成完全契合你口味的专属助理，需要先做一些“调教”。你完全可以通过直接对话的方式，来定义它的工作方式和回应风格。

除了定义回复风格，你还可以告诉Kimi Claw你的身份、工作内容、偏好与禁忌。随着长期使用和适时调整，它会越来越懂你，执行方式也会更有“人情味”。

接下来，你还可以把它接入到日常办公软件中，比如很多职场人高频使用的飞书。这样，Kimi Claw就能以“专职下属”的身份进入你的工作流。

接入飞书也非常直接，只需在聊天框里询问“如何在飞书上设置Kimi Claw机器人”或类似问题，Kimi Claw就会生成详细的配置指南和操作流程。

按照步骤完成设置后，一个7×24小时在线、能拉群、能分享、会主动执行任务的工作助理就上线了。

方法二：通过MiniMax部署OpenClaw

在MiniMax上部署OpenClaw同样非常简单，不过这个方案需要科学上网才能访问。

首先，打开MiniMax Agent的官网：https://agent.minimaxi.com。之后，切换到MaxClaw页面，点击“立即开始”。

接着，你可以在官方预设的7套专家配置中，挑选一个适合自己的，然后点击“准备好了”。

整个过程不超过十秒，专属于你的MaxClaw就会被创建出来。

如何使用OpenClaw

你可以直接在MiniMax平台上给出任务指令。例如，输入“每天早上8点，搜索科技新闻，去重后只留5条，中文，附链接”，MaxClaw便会立即执行，并返回整理好的结果。

同样，MaxClaw也可以部署到飞书，操作方式和在Kimi中几乎一致：直接在对话框询问，它会一步步引导你完成配置。

方法三：通过百度App部署OpenClaw

前面两种部署方案主要适合在电脑端操作，而接下来的方式则更简单直接——你只需要一部手机就能完成，尤其适合没有电脑的用户。

部署方法

首先，在手机上下载并安装【百度App】，完成登录。

接着，在百度App中搜索“OpenClaw”相关关键词，点击搜索结果中最大的Banner图片。页面上会提示“限时免费”，也就是说，这次部署不需要额外付费，大家可以零成本尝试。

页面会跳转到一个免费活动界面，直接点击下方的领取按钮即可。完成领取后，界面会再次变化，只需点击“立即部署”。

大约等待1到3分钟，OpenClaw就能全部部署完毕。你完全不需要操作命令行，也不需要下载任何安装包，所有底层环境都已经由平台内置好。这种一键部署的方式，对新手极为友好。

如何使用OpenClaw

部署成功后，直接在百度App里就能调用，默认使用的底层模型是DeepSeek V3.2。

结语

曾经有人说过：“成功部署OpenClaw的人，正在逃脱永远的底层阶级。”这句话听起来或许有些贩卖焦虑的意味，但如果拨开表象，背后其实隐藏着非常现实的洞察：AI Agent正在从根本上改写我们生产力的底层逻辑。如今，这些“一键部署”的方案，也让更多人有机会平等地拥抱这种全新的工作方式。

核心亮点

每天花45到60分钟刷X追踪AI动态，投入产出的比值越来越低。大量注意力被情绪化帖子和同质化内容吞噬。借助OpenClaw+Hermes双栈搭建的监控体系，可同时覆盖国内外100余个信源，你只需花5分钟就能消化当日所有关键动向，月均开销还不到一杯咖啡的钱。

• 100+ 稳定监控的信源
• 5 min 日均阅读时长
• $15 月度费用上限

在X上捕捉AI信息，效率断崖式下滑

很多人把X当成AI资讯的首要来源，但这种模式存在四个结构性缺陷，不是多关注几个账号就能解决的：

• 信息噪音——X信息流里大约七成内容与你关心的领域不搭界。热点事件、骂战、推广和无聊话题比比皆是，真正对你有用的AI条目不足三成。
• 被动接收——算法决定你能看到什么，而不是你在主动筛选。除非你24小时在线，否则重要信息被漏掉几乎是必然。
• 平台壁垒——X上的信息仅仅是冰山一角。GitHub新项目发布、ArXiv最新论文、科技媒体的深度分析并不会自动出现在你的时间线里。
• 时间黑洞——随手点开，滑一滑，半个小时就蒸发了。早晚各刷一遍，一天少说消耗一小时。一年下来就是365个小时，足以系统学会一项新技能。

2026年AI资讯工具全景图

过去两年，AI资讯聚合赛道涌现出一批优秀产品。它们共同解决的核心问题就是：把“人追信息”转变为“信息追人”。大致可以分成两类：

SaaS类：即开即用，适合不想费心折腾的用户

• Nudget（$4.99/月）——支持YouTube、X、Reddit、Substack、RSS等14种信源类型。AI每日自动提炼摘要，提供Chrome插件一键订阅，是目前体验最平滑的聚合服务。
• Hey Silas（$6.58/月）——每天扫描200多个信源后输出5件最要紧的事。内置11种视角滤镜，可以分别从投资人、创业者等不同角度解读同一条新闻。
• Readless（$4.90/月）——专注邮件简报整合。把你30多份newsletter转发给Readless，它会自动去重、汇总并生成一份10分钟能读完的每日简报。

Agent框架类：完全自主可控，适合愿意深入定制的用户

当你的需求超出SaaS工具的边界，例如要监控特定GitHub仓库的Release、追踪个别KOL的言论变化，或者需要跨平台推送（同时发送Telegram、微信和邮件），Agent框架就该上场了。

OpenClaw

• 全球超过34万GitHub Stars
• 社区沉淀了1.3万+种技能
• 集成24个消息平台
• 内置tech-news-digest技能，开箱即用

Hermes Agent

• 11万+GitHub Stars
• 具备自我学习优化的工作流
• 本地SQLite持久化记忆
• 内置claw migrate数据迁移工具

搭建一套自动化的监控系统

这套体系的底层逻辑是“一次配置，持续按需送达”。无论选用哪种框架，大体流程都一致：

• 选择底座——看重生态丰富度的话优先选OpenClaw（内置tech-news-digest技能，配置即运行）。若更追求稳定性可考虑Hermes（cron定时任务不漂移，能持续自我学习优化）。你也可以双栈并行，让OpenClaw负责编排，Hermes执行具体任务。
• 配置信源——搭建四层数据管道：RSS（46+个源）、X KOL（44+个账号）、GitHub Releases（19+个仓库）、Web Search（4+个主题搜索），全面覆盖各类信息维度。
• 设定质量分——对信息进行加权打分：优先信源+3分，多源交叉验证+5分，时效性+2分，互动热度+1分。最终只推送排名前12条，确保重要内容不被噪声淹没。
• 规划推送——每天早晨7点自动生成简报，通过Telegram、Discord或邮件投递。你端起咖啡时，最新资讯已经在等你了。

OpenClaw用户可以直接安装社区技能：

clawhub install tech-news-digest
配置好信源和推送渠道后，设定每天7点自动执行

需要注意：这套系统运行一个月大约消耗360K tokens，成本在5到15美元之间。如果自己用Python脚本搭配免费模型跑日常任务，甚至可以几乎压到零成本。

信源策略：广度和精度如何兼得

信源选对了，整个体系就成功了八成。以下是经过实战检验的有效配置思路：

国内信源

▸ 36氪 —— 中文媒体中AI产业报道密度最高，每天更新多条。
▸ 机器之心 —— 技术解析深入，论文解读和开源项目追踪到位。
▸ 腾讯云开发者社区 —— 每周提供AI简报汇总，覆盖信源广。
▸ 知乎AI精选 —— 深度分析多，适合理解技术背后的逻辑。

如果 2026 年你的开发效率还没有翻倍，很可能是工具链还没升级。
开源、不绑定模型、75+ 种模型自由选择——这个运行在终端里的 AI 编程代理，或许会让你重新理解「AI 辅助写代码」这件事。本文从零开始，带你 10 分钟跑通 OpenCode。

认识 OpenCode：开源的 AI 编程代理

OpenCode 是一个完全开源的 AI 编程代理（AI Coding Agent），它驻留在你的终端中，可以用自然语言帮你完成代码编写、调试、重构等一系列软件工程任务。

一句话说明它的核心定位：

不绑定任何一个模型，不锁定任何一种 IDE，不收取任何许可费用——OpenCode 把 AI 编程的自主权交还给开发者。

它的工作流大致是这样的：

你：帮我写一个带 JWT 认证的用户登录 API  
  
OpenCode：  
✅ 分析项目结构  
✅ 创建 auth/jwt.go  
✅ 更新 routes/user.go  
✅ 添加中间件鉴权  
✅ 运行测试 → 全部通过

三种使用形态，覆盖不同场景

OpenCode 提供三种使用形态，几乎能适配所有开发环境：

OpenCode

先说结论

能换，但别全换。

这可不是拍脑门说的。斯坦福大学刚发布了一份423页的权威报告，核心数据非常直接：

中美顶尖AI模型的实际差距，已经缩小到 2.7%。

两年前，这个差距还是300分的量级，如今只剩 39分。

更关键的是——国产模型的价格，只有Claude的1/50，是GPT的1/90。

2.7%的性能差，乘以50倍的价格差。

这笔账，你是不是也该好好算算？

📌 2.7%到底意味着什么？

先别急着质疑，看看数据来源。

出处：斯坦福大学HAI研究所《2026年AI指数报告》，全球AI领域最严谨的年度评估，全文423页，并非自媒体杜撰。

评测方法：Arena排行榜，全球百万用户的盲测——两个模型匿名对决，你投哪个好用，结果就倾向哪方，相当于“盲品红酒”，非常直观。

差距演变：

2023年那会儿，国产模型连GPT-4的影子都追不上。

而今天，这差距已经微乎其微，日常使用你很难感知到。

💰 算一笔真实账单：你一年多花了多少钱？

先亮出数据来源，绝不是随口估算：

• Claude Code官方数据（2026年4月29日更新）：企业部署中每位开发者日均成本 $13，月费 $150-250（约 ¥1,027-1,712）
• 开发者日均Token消耗：日常AI编程大约 300-400万tokens/天（有程序员实测反馈：“一觉醒来几百块没了”）

海外方案 vs 国产Coding Plan一览

现在国产模型厂商基本都推出了Coding Plan（编程订阅方案），可以直接在Claude Code、Cursor、Cline等工具里切换，体验几乎一致。

模型厂商直营套餐（单一模型，编程能力最顶尖）：

聚合平台（多模型切换，适合多面手）：

内容摘要：2026年4月，国产大模型迎来爆发时刻——DeepSeek V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6、MiniMax M2.7、Qwen3.6-Max-Preview 五款编程专长模型同场较量。本文基于 SWE-bench、Terminal-Bench 等权威评测，综合 API 价格、开源生态与真实应用场景，为你提供最硬的选型参考。

⚠️ 免责声明：文中数据均来源于各厂商官方公告及 SWE-bench、Artificial Analysis、DataLearner 等公开测试平台，部分指标可能随模型迭代更新，请以官方最新发布为准。

📊 核心参数速览

🔍 深度对比分析