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2026年3月12日
OpenClaw Token 消耗优化:模型选择与配置调优完整方案
摘要: 摘要:本文系统介绍了 OpenClaw(一个开源 AI 助手框架)在运行过程中 Token 消耗的优化方法。通过模型分级、推理模式控制、系统提示词精简、心跳频率调整和计费模式选择 5 个维度的配置调优,实测 Token 消耗综合降低约 50%。文中包含完整的配置示例和效果评估,供类似场景参考。 一、
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posted @ 2026-03-12 07:22 亚马逊云开发者
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2026年3月11日
从本地到云:一个 OpenClaw 玩家的迁移踩坑实录
摘要: 从本地到云:一个 OpenClaw 玩家的迁移踩坑实录 本文是「OpenClaw 云上实战指南」系列第 5 篇(完结篇) 我在 Mac 上跑了两周龙虾(OpenClaw ),合盖断了 3 次之后决定搬到云上。 头一次断是周五下班,合上 MacBook 就走了——周末两天 Slack 消息没人回、RS
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posted @ 2026-03-11 18:11 亚马逊云开发者
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一个 OpenClaw 实例跑 3 个 Agent:电商多角色助手配置实战(附飞书接入)
摘要: 一个 OpenClaw 实例跑 3 个 Agent:电商多角色助手配置实战(附飞书接入) 本文是「OpenClaw 云上实战指南」系列第 4 篇。第 1 篇讲了 Bedrock + IAM 零密钥部署,第 2 篇讲了 Mac + iMessage 接入,第 3 篇讲了龙虾自己开服务器。这篇搞一件不一
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posted @ 2026-03-11 18:11 亚马逊云开发者
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龙虾 AI 自己开服务器:OpenClaw 全自动部署实战,25 分钟 0 命令(附完整代码)
摘要: 龙虾 AI 自己开服务器:OpenClaw 全自动部署实战,25 分钟 0 命令(附完整代码) 这不是标题党——我真的在聊天框里跟 OpenClaw(社区昵称"龙虾")说了一句"帮我再部署一个",然后它自己创建了 EC2 实例、分配了弹性 IP、SSH 过去装好了环境、写好了配置文件、启动了新的 G
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posted @ 2026-03-11 18:11 亚马逊云开发者
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OpenClaw 接入 iMessage 教程:Mac 云实例部署 + 苹果生态自动化完整配置
摘要: OpenClaw 接入 iMessage 教程:Mac 云实例部署 + 苹果生态自动化完整配置 OpenClaw(社区昵称"龙虾")不只是能聊天——当你把它部署在一台真正的 macOS 云服务器上,它就变成了你的"云端 Mac 秘书":能发 iMessage、操作 Finder、跑 AppleScr
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posted @ 2026-03-11 18:10 亚马逊云开发者
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OpenClaw 部署教程:Bedrock + IAM 零密钥方案,告别 API Key(附 Lightsail 一键安装)
摘要: OpenClaw 部署教程:Bedrock + IAM 零密钥方案,告别 API Key(附 Lightsail 一键安装) OpenClaw(社区昵称"龙虾")是 2026 年 GitHub 上增长速度极快的开源 AI 助手框架,能 24/7 在线帮你处理消息、执行命令、管理文件。本文教你用亚马逊
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posted @ 2026-03-11 18:10 亚马逊云开发者
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2025年1月14日
加入我们|申请成为亚马逊云科技 Community Builder,共建云端社区!
摘要: 亚马逊云科技 Community Builder 项目为开发者社区中的技术爱好者和新兴思想领袖提供技术资源、学习和交流机会,帮助开发者探索、分享技术相关知识,并与亚马逊云科技产品团队、技术专家和更多开发者社区成员建立紧密联系。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、
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posted @ 2025-01-14 21:33 亚马逊云开发者
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2024年12月27日
Amazon Bedrock 实践 - 利用 Llama 3.2 模型分析全球糖尿病趋势
摘要: 本文将探讨如何在 Amazon Bedrock 上,使用 Meta Llama 3.2 90B Instruct 模型来分析全球不同国家或地区的糖尿病患者的患病率分布数据。
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posted @ 2024-12-27 21:17 亚马逊云开发者
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2024年12月20日
Anthropic 工程师关于提示词工程的深入探讨
摘要: 本文基于 Anthropic 提示词工程专家的经验与见解,呈现提示词工程的核心理念与实践方法。
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posted @ 2024-12-20 19:37 亚马逊云开发者
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2024年10月22日
Amazon Q Developer 实践:零基础创建贪吃蛇游戏
摘要: 本文探讨了如何使用 Amazon Q Developer 根据结构化的提示词,直接生成一个贪吃蛇游戏原型,并剖析了其背后人工智能的思考和迭代完善过程,展示了人工智能能快速进行游戏原型创作的巨大潜力。 原文出处来自作者于 2024 年 9 月在 community.aws 发表的技术文章: “From
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posted @ 2024-10-22 15:16 亚马逊云开发者
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