当前时间: 2026-04-03 13:07:53
分类:办公文件
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OpenClaw应用探索——形态筛选先说明,我不是搞计算机和AI的,如果有术语错误轻轻喷。这话得收回了,因为我发现一种不用Token计费的Token Plan,只限制调用次数。然后自己租了个小服务器,在上面部署了龙虾,调了这么一周的时间,现在用下来觉得真的还不错。可以看到,这里面的发件人都是“我”,这是龙虾控制发送的邮件。一开始的尝试很简单,就是让它随意挑选一支进行分析,分析内容就是随便挑一篇年报下载阅读,然后总结数据,比如这样:他一共列了五大条,涵盖多个维度,数据层面非常全面。但更重要的是稍微进阶一点的应用,基于Python的形态筛选。去年我自己就有做一个这个程序的想法,并且写了三个月,如图:到最后能实现的功能也就是每天过一遍做个基础涨跌筛选,接口还容易被限制,还不如直接用软件。于是我把相关文件上传,交给了OpenClaw,它只用了几分钟就完成了完善,又经过了几轮调整,给了我这样一份答案:其实数值上还是有些问题,比如它是运行了全盘扫描,五千多只,这个就填错了,但是具体到结果,我个人复查了一遍,命中准确率还是很高的。而且它还知道自己整理数据,可以看到,这是给我发的邮件,应该是用HTML代码实现的。这只是基于1个虾,如果是多个相互配合,考虑多个指标,那应该很快能开发出一整个应用程序。这样相当于你能很快的回测各种方案,一天回测几百个都不成问题,灵活度极高。而这种在过去成本很高的操作,不管是时间成本还是操作成本,现在已经很便宜了。Agent后续上手肯定会越来越简单,全民量化时代或许真不远了。再说一遍,我也不是专业的,只是现在我觉得这玩意很好用,推荐有自己想法的朋友可以试试。服务器+部署+Token Plan,现在有很多地方直接提供一条龙,不放心可以自己挨个挑。Skill可以用“Find-Skills”这个技能让它自己找,你只需要给他布置任务就可以。然后我自己还装了self-improving和skill-vetter,我不确定他们的发力程度,没去看对应文件。
基本
文件
流程
错误
SQL
调试
- 请求信息 : 2026-04-03 13:29:12 HTTP/1.1 GET : https://www.yeyulingfeng.com/a/497852.html
- 运行时间 : 0.102580s [ 吞吐率:9.75req/s ] 内存消耗:4,687.84kb 文件加载:145
- 缓存信息 : 0 reads,0 writes
- 会话信息 : SESSION_ID=b56bde496540f011cb716ab43b2fb1e7
- CONNECT:[ UseTime:0.000600s ] mysql:host=127.0.0.1;port=3306;dbname=wenku;charset=utf8mb4
- SHOW FULL COLUMNS FROM `fenlei` [ RunTime:0.000618s ]
- SELECT * FROM `fenlei` WHERE `fid` = 0 [ RunTime:0.000324s ]
- SELECT * FROM `fenlei` WHERE `fid` = 63 [ RunTime:0.009519s ]
- SHOW FULL COLUMNS FROM `set` [ RunTime:0.000639s ]
- SELECT * FROM `set` [ RunTime:0.000725s ]
- SHOW FULL COLUMNS FROM `article` [ RunTime:0.000588s ]
- SELECT * FROM `article` WHERE `id` = 497852 LIMIT 1 [ RunTime:0.000391s ]
- UPDATE `article` SET `lasttime` = 1775194152 WHERE `id` = 497852 [ RunTime:0.008663s ]
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