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从踩坑到建系统：Skills、额度监控、Blog 发布管线、知识沉淀的工程化实践 阅读全文
posted @ 2026-04-16 20:32
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写了一个 Chrome 插件，选中网页上的 Java 代码自动解释 为什么要做 工作中经常要看代码覆盖率报告，里面嵌着大量 Java 代码。作为测试，需要理解这些代码的逻辑才能判断覆盖率够不够、哪些分支没测到。之前的做法是复制代码，切到 AI 对话窗口，贴进去问一遍——一天要重复几十次，来回切窗口很 阅读全文
posted @ 2026-04-16 18:37
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用 YAML 写 UI 自动化测试，不再硬编码 selector 为什么要换一种做法 之前写 UI 自动化测试，不管用 Selenium 还是 Playwright，核心都是硬编码 CSS selector 或 XPath。页面结构一改，selector 就失效，测试全红。维护成本很高——不是测试逻 阅读全文
posted @ 2026-04-16 18:30
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摘要：
做了一个 AI 测试工作台，把需求分析、代码校验、报告校准串起来 为什么要做 用 AI 帮忙做测试分析这件事，聊天窗口其实能做——把需求文档贴进去，让它分析；把代码 diff 贴进去，让它找问题。但每次都要重新贴一遍上下文，分析结果也留不下来。更头疼的是，AI 报的"风险点"里有一半是无效的，每次都 阅读全文
posted @ 2026-04-16 17:21
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给 OpenClaw 写了 19 个技能，分六类盘一下 为什么要做 OpenClaw 是一个本地跑的 AI Agent 框架，支持自定义技能（skill）。每个技能就是一组脚本加一份描述文档（SKILL.md），Agent 根据任务上下文自动选择合适的技能来执行。 用了一段时间之后，发现很多重复性的 阅读全文
posted @ 2026-04-16 17:04
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用 AI Agent 给自己造了一个博客发布工具 为什么要做 我每天在用各种 AI Agent 工具写代码，经常碰到一些值得记录的坑。之前的做法是遇到问题就写个 Markdown，攒几篇手动去博客园后台发布。时间久了发现两个问题：一是写完就忘了发，二是内容里偶尔会不小心带上不该公开的信息——域名、手 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:55
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三个 AI Agent 工具的额度监控，三种完全不同的数据源 为什么要做 Codex Plus 和 GitHub Copilot 都有额度限制。Codex 本地版是 5 小时 + 7 天双窗口，Copilot 是每月 300 次 premium 请求。平时用着用着突然提示"额度已用完"，才发现早就超 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:48
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一个不会前端的人，用 AI Agent 从零写了一个基金管理系统 技术栈是 React + TypeScript + Vite + Dexie，最终出来了一个本地运行的个人基金/ETF管理工具，有仪表盘、持仓管理、收益分析、定投计划、家庭账本、AI投资助理这些模块。代码量超过一万五千行，没写过前端， 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:33
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openclaw gateway 启不来的两次经历 一、feishu 配置格式写错，gateway 直接拒绝启动 第一次遇到是在 feishu 渠道刚配好之后重启 OpenClaw，gateway 没有起来。openclaw doctor 提示配置校验失败，但具体原因需要进日志看。最终定位到两个问题 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:18
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OpenClaw 两件表象骗了我很久的事 排查 OpenClaw 的问题，有时候最难受的不是问题本身，而是表象和实际原因之间有条明显的缝——你盯着上面那层东西找了很久，才发现根本就跑错了地方。遇到两件这样的事，记下来。 一、飞书里的 "API rate limit reached"，本质是账单问题 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:18
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摘要：
Codex 自定义技能，四件比我预想麻烦的事 用 Codex Desktop 做自动化这段时间，我陆续写了十来个 skill，也在把 OpenClaw 里的东西往这边迁。遇到的问题不是什么大 bug，基本都是些"写完才发现"的细节，但每次都要来回折腾半天。记下来，省得下次再踩。 一、第一个 skil 阅读全文
posted @ 2026-04-16 16:01
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摘要：
从 Codex 新线程 WebSocket TLS 握手失败的排查修复，到用纯 Python 标准库实现本地 5小时/7天双窗口额度监控脚本，配合 launchd 定时推送钉钉告警，最后扩展到双账号独立监控方案。 阅读全文
posted @ 2026-04-16 15:34
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摘要：
从一次真实排查出发，深度解析 OpenClaw 的三层模型选择机制：主配置 primary、model-router Hook 覆盖、fallback 兜底链，讲清楚每层优先级与常见坑点。 阅读全文
posted @ 2026-04-16 15:29
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