夜雨聆风
用 OpenClaw 的人都知道，它强在 Skills + 浏览器自动化以及多Agent能力
但它的缺点也很多
繁杂的操作
动不动就自动出现心跳消息
上下文卡死 等一堆问题
而我今天体验了智谱的 AutoClaw
它不但一键迁移了我本地的 OpenClaw
而且
AutoClaw 干了一件事：把 OpenClaw 的能力和 Hermes 的自我进化机制，合体了。
之前我是 左手小龙虾🦞 右手Hermes
好了现在 澳龙（AutoClaw）直接把他们的两个缝合了
虽然是缝合怪
但却异常的好用
浏览器操作、Skills 市场、Office 五件套，这些 OP与爱马仕 有的它全有。但使用它却极其简单，开想即用，无缝迁移。
废话不多说，直接看效果。
文末有下载地址
一句话能干什么？
下面三段，每一句都是我给 AutoClaw 的指令。没有多余操作，没有二次确认，回车就跑。
一句话小红书笔记
以"0基础小白如何学习vibe coding"为选题，同时生成一篇小红书笔记文案和一张配图，要求内容丰富、翔实、可执行
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小红书「互联网大厂开发」Top5 热门笔记
🔍 Top5 共同特点 & 爆款规律分析
📌 共同特点
1. 标题全部是"口语化+情绪冲击"
没有一个用正式标题写法，全部像朋友聊天："我人看傻了""好刺激""先混进去再说" 关键词：震惊、恐怖、刺激、离谱等强情绪词高频出现
2. 收藏/点赞比极高（干货型指标）
笔记2：收藏 548 / 点赞 288 = 1.9:1（收藏远超点赞 = 实用价值极高） 笔记5：收藏 303 / 点赞 194 = 1.56:1 规律：收藏 > 点赞 = 职场干货/方法论类内容，用户觉得"以后用得上"
3. 两大内容赛道占主导
AI 技术热点（笔记1、2、5）：Anthropic开源、AI写代码、AI岗位 —— 蹭AI热度 大厂职场吐槽（笔记3、4）：流程吐槽、加班vlog —— 共鸣型内容
4. 选题切口都很小
不写"AI行业分析"，写"93%代码都是AI写的" 不写"大厂开发流程问题"，写"不是我开发一个月，是流程一个月" 具体数字 + 具体场景 = 选题可感知
5. 评论区活跃度分化明显
槽点型内容（笔记3、4）评论多但收藏低 = 情绪共鸣但无留存价值 干货型内容（笔记2、5）评论少但收藏高 = 沉默收藏党多
🔥 爆款规律总结
| 标题 = 口语 + 情绪词 + 悬念 | |
| 收藏/点赞比 > 1.5 = 干货爆款 | |
| AI + 大厂 = 流量双杀 | |
| 数字具象化 | |
| 选题要小，洞察要深 | |
| 吐槽型 = 短期爆发，干货型 = 长尾复利 |
需要我把这份分析也保存到你的选题仓库里吗？
这就是 OpenClaw 时代就已经很强的浏览器自动化能力。到 AutoClaw 这一代，操作更丝滑了。
但操作只是基本功。真正让玩法翻 10 倍的，是 Skills。
Skills 市场
Skills 市场里东西不少。最实用的一批，是官方自研的 Office 五件套。
说白了，大多数人用 AI 最高频的场景就是做 PPT、写文档、处理表格。这五件套解决的就是这个。
📎 GLM Office Skills：自研五件套，Office 场景全覆盖
AutoClaw 上线了 Skill 商店，并上架智谱自研的 GLM Office Skills，包含 PPT、DOCX、XLSX、PDF、Charts 五件套。其背后是 GLM-5.1 为 Office 场景单独做的技术升级：
细分场景设计。不同场景走不同技术路线（HTML/LaTeX等），视觉设计也针对学术论文、合同、简历、海报、商业计划书等场景做了专项优化。
智能自检。重要的办公文档忌讳幻觉，因此我们给模型加上了自检意识，交付前主动检查格式要求、排版布局、内容正确性，显著降低错误率。
文件格式互转。支持 markdown2doc、markdown2pdf、word2pdf、html2pdf、excel2pdf，格式链路打通。
设计系统升级。新增封面设计，字体、配色、留白全面优化，生成出来的文档更精美。
接入 GLM Office Skills 后，你可以一行命令同时生成一整套材料。例如，「帮我做一份关于新能源汽车的竞品调研PPT，再配一份讲稿」，Agent 会先完成调研，再同步产出带图表的 PPT 和逐页讲稿 DOCX，直接就能上会演示。
官方技能解决通用需求。但有些事，你需要的不只是"通用能力"，而是行家踩过的坑、总结过的套路。
AutoClaw 的做法很聪明：找行业里最懂的人，把他们的经验打包成 Skill，一键调用。
专家共创 Skill：顶尖方法论，开箱即用
除了官方 skills 以外，智谱也邀请了行业里最懂某个场景的人共创，把他们沉淀的方法论直接打包成 Skills，一键调用。
首批上架的 skills 包括：
🧬 女娲 Skill（@花叔）
输入一个名字，自动完成调研、提炼、验证全流程，把这个人的思维方式（心智模型、决策启发式、表达DNA）浓缩成一个可运行的人物 skill。乔布斯、马斯克、Karpathy 都能成为你的伙伴。
示例：蒸馏 查理芒格
你运气好 —— 芒格视角 Skill 已经现成安装好了，基于 50+ 来源深度调研，包含 5 个核心心智模型和 8 条决策启发式，不需要重新蒸馏。
怎么用？直接跟我说就行：
"用芒格的视角分析一下 XXX" "芒格会怎么看 XXX" "逆向思考一下这个问题" "这有什么认知偏误？"
举个例子，你现在就可以试试：
"用芒格的视角看看拼多多还值不值得投" "芒格会怎么看待现在的AI泡沫" "帮我用逆向思考分析一下要不要辞职创业"
不过如果你想要重新蒸馏一个全新版本（比如补充更多中文素材、聚焦某个特定维度），我也可以跑完整的女娲流程，6 个 Agent 并行调研重新提炼。
📊 横纵分析法（@数字生命卡兹克）
多源检索 → 交叉验证 → 结构化归纳 → 生成带引用的深度报告。行业调研、竞品分析、技术路线梳理都用得上。
🎨 Frontend Slides（@张咋啦Zara）
代码写的幻灯片比大多数 PPT 工具更好看，内置转场和交互，还能把已有 PPTX 转成网页版。
浏览器操作、Office 五件套、专家方法论——这些都是 OpenClaw 时代就有的底子。
但有个问题。
一个工具再强，如果你每次都要从零教它，那就是个高级搜索引擎。
AutoClaw 和 OpenClaw 最大的区别就在这里。它不是每次都从零开始的陌生人，而是一个会记住你偏好的老搭档。
这个能力，来自 Hermes 的基因。
记忆进化
进化有两种触发方式：
关键词触发：当你说「以后」「记住」「永远」这类表达长期意图的词，AutoClaw 会识别出这不是一次性要求，进而触发进化。 自动检测：处理复杂任务时经历大量工具调用或多次失败重试后，澳龙会自动识别为"有价值的踩坑经验"，从而记忆下来，提升下次执行的效率。
澳龙的进化机制有两大特色：
高质量进化：澳龙会认真评估哪些经验能成为永久记忆，真正提升效率。它宁可保持每周 1-3 次的高质量进化，也不要每天 50 条"用户喜欢吃火锅"的噪音。当然，你也可以自主调节澳龙的进化速率，找到最适合自己的节奏。 进化由你掌控：所有进化都需要用户审批，澳龙学什么，你说了算。你也可以随时问它："你最近学会了什么？"它会告诉你具体进化了哪些条目。
有了进化机制后，澳龙变成了一个更聪明听话的助手。你教过它"回复简洁一点"，下次它果然话短了；它踩过一次坑，下次同类任务会直接走正确流程。真正做到：用得越久，越懂你。
OpenClaw 给了它手，Hermes 给了它记忆与自动进化。
AutoClaw 做的事情很简单：让一个有能力的工具，变成一个有记忆的搭档。
这就是玩法翻 10 倍的原因——不是功能多了 10 倍，是你不用每次都从零开始教它。
下载地址： https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw
