自发布上文「当下人人都在养龙虾，这龙虾（OpenClaw）为啥突然就火了？」之后，本人就有点心痒痒，寻思不管咋地，这「龙虾」咱也得养一只。不为获利，只为尝鲜！ 考虑到龙虾（OpenClaw）持有的权限比较大，若直接在自己日常使用的主力电脑上安装，有一定的风险性。所以本人特意购买了一个月的云主机（VPS，Virtual Private Server）服务，该主机为 Linux 操作系统，预装的是 CentOS Stream 9 发行版。待龙虾（OpenClaw）安装完成后，本人还将尝试其与企业微信的接入，最终实现直接在企业微信和机器人对话即可操作主机或企业微信资源的目的。
阅读更多「龙虾」现在火的一塌糊涂，它其实指的就是 OpenClaw。 为啥叫「龙虾」呢？这其实来自一个再简单不过的视觉联想 —— 因为 OpenClaw 的图标，正是一只红彤彤的龙虾。
阅读更多本文将探讨 Spring Statemachine 作为一个轻量级工作流引擎使用的可行性。文章首先介绍 State Machine 的基本概念，然后讲解 Spring Statemachine 的核心特性，最后通过电商订单状态流转的实战案例，演示将 Spring Statemachine 作为工作流引擎的具体应用。
阅读更多在 AI 辅助编程的时代，Copilot 已经成为众多开发者的得力助手。我们只要拥有一个 GitHub 账号，只要开通了 Copilot，即可在 VS Code 等编辑器中使用它。而且 Copilot 可选的大模型日益增多，从最初的 Codex 模型到如今支持更强大的 GPT-5 系列，模型能力不断增强。
阅读更多开始本文前，让我们首先明确提示词与提示工程的概念。提示词是我们与大语言模型沟通时输入的指令，而提示工程则是发现能生成符合预期、稳定、可靠、和可复现结果的提示词的过程。 为什么需要提示工程呢？就是因为当前的生成式人工智能还不够智能，其输出具有不确定性，用专业术语来说，就是存在随机生成「次品」的可能。为解决这个问题，必须有一套工程化的方法对提示词进行适当的优化。 一些工程师在实践中也确实探索出一组好用的原则，被称为「编写提示词的五个原则」，遵循这些原则编写出来的提示词能以更高的概率让 AI 模型生成稳定、可靠、可复现的结果。
阅读更多引：將於 2026 年 1 月 1 日起實施的《治安管理處罰法》備受社會關注。該法第 136 條規定，對違反治安管理的記錄予以封存，並不得向任何單位和個人提供或公開。違反治安管理的記錄包括吸毒、毆打他人、尋釁滋事等。
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