Crypto暴富

上一期油管视频里，我专门录制了一期 OpenClaw 龙虾机器人云服务器部署教程。如果你还没有成功部署好自己的龙虾机器人，可以先参考这期视频：
https://youtu.be/FP49zOjlaig?si=-TL7s3I9SvAYuaF_
视频发布之后，评论区和私信里有不少朋友来问我一个问题：
有没有办法让龙虾机器人变得更加智能？到底应该给它安装哪些技能比较合适？
其实这个问题我自己也思考了很久。说实话，并不存在一套可以适用于所有人的万能方案。每个人所处的行业、工作内容以及目标都不一样，因此给机器人配置的能力也会有所不同。最重要的还是根据自己的实际需求，找到适合自己的使用方式。
所以今天这篇内容，我就把自己目前的一些实践经验分享出来，聊一聊 我是如何利用龙虾机器人在币圈做一些自动化尝试，并探索赚钱思路的。这些方法不一定适合所有人，只是把我的思路和实战过程分享出来，算是抛砖引玉，给大家提供一些参考。
配置身份信息
刚搭建好的龙虾机器人，是需要给他配置一下身份信息：
SOUL.md（人格与行为规则）
重点挖掘：
希望 AI 的沟通风格（直接 / 理性 / 强势 / 温和 等）哪些行为让我反感哪些事情绝对禁止是否要主动纠错是否允许挑战我的观点安全边界在哪里
目标：塑造一个稳定、长期不漂移的 AI 人格。
IDENTITY.md（AI 的岗位）
搞清楚：
这个 AI 是什么角色？
例如：CEO助理 / 研究员 / 内容操盘手 / 自动化专家
是否需要“结果导向”是否拥有决策建议权工作边界在哪
目标：让 AI 像“员工”，而不是聊天机器人。
USER.md（关于我
理解：
我的职业 / 业务我的思维方式我的沟通偏好我的核心目标我重视什么哪些事情会激怒我
目标：让 AI 懂我，而不是每次重新认识我。
TOOLS.md（工具与权限）
必须确认：
我每天使用哪些平台 / 软件是否有 API 可调用哪些系统可以操作哪些绝对不能碰是否允许自动化执行
目标：决定 AI 的“手有多长”。
MEMORY.md（长期记忆）
记录：
当前最重要的项目正在推进的决策长期目标关键关系高价值背景信息
目标：构建可持续增长的长期记忆。
上面的模块自己认真写，写好了直接发给机器人，它会自动写入相应的文件，未来执行命令和任务都会按照你写的标准来执行。
配置多名员工岗位
配置多名Ai机器人员工有两种方法；一种是多开云服务器去搭建Agent智能体，但是这种方法挺费钱了，开一台服务器或者部署一套机器人都需要额外花的钱。另外一种方发是一个Agent智能体搭配群聊多开，我用的是telegram聊天通道，所以就是在tg上面多开了n个群聊，把机器人拉进群。每个群对应负责单独的工作任务。
可以多建几个群，每个群单独负责某个任务。把机器人拉进群后一定要开启管理员身份。获取群id（网页版tg顶部网址最后的数字就是群id），告诉主控机器人每个群的id，让他去自动化配置（下面是我发给机器人自动化配置的话术）：
我创建了x个业务群，每个群会单独执行所属的任务。你这里的主控群所有安装的各种任务技能都要全局同步给业务群，所有的底层框架都要全局同步给业务群。但是每个业务群的聊天信息互补干扰，共享所有技能、记忆系统、底层框架等核心要素。 业务群id如下：
搭建底层框架
推特上有大神已经直接写出来关于OpenClaw Agent System Prompt 架构详解（9层）
原文链接：https://x.com/servasyy_ai/status/2029489020208848966?s=20
可以直接发给你的机器人让它仔细阅读拆解，按照这种底层框架先搭建好“房子”的骨架和房梁。
拆解完成之后，让它自己对照框架结构来搭建。
搭建安全框架
openclaw目前还是很早起阶段。市面上的很多技能包都是第三方的作者开源出来的。为了防止恶意病毒和木马的植入，可以先提前帮自己的机器人搭建一套安全防御体系。
这个板块可以直接引用漫雾科技出品的OpenClaw 极简安全实践指南和安全验证与攻防演练手册。
https://github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide/blob/main/docs/OpenClaw%E6%9E%81%E7%AE%80%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%8C%87%E5%8D%97.md
https://github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide/blob/main/docs/Validation-Guide-zh.md
同样也是直接喂给机器人自动搭建。
技能配置
1、基础技能
前面的这些基础设施和安全框架搭建好之后，我会给我的机器人喂一些比较基础的技能。
Git 操作、代码管理
npx skills add openclaw/github
内容摘要（网页/视频/PDF）
npx skills add openclaw/summarize
自动学习进化
npx skills add self-improving
npx skills add evolver
npx skills add learning-engine
解决长期记忆的问题
https://github.com/gavdalf/total-recall
主动寻找合适技能（前提得装安全防护）
https://skills.sh/vercel-labs/skills/find-skills
2、互联网技能
推特抓取（无需登录或 API Key，就能自动抓取 X（Twitter）的推文、评论、时间线等数据，供机器人或程序分析使用）
https://github.com/ythx-101/x-tweet-fetcher
智能搜索（给 AI Agent 一套工具，让它能直接搜索和读取整个互联网（Twitter、Reddit、YouTube、GitHub 等平台）的内容）
https://github.com/Panniantong/Agent-Reach
浏览器自动化（让 AI Agent 可以自动控制浏览器，完成打开网页、点击按钮、填写表单等网页操作）
https://github.com/vercel-labs/agent-browser
我是如何利用龙虾机器人赚钱的？
1、量化交易
我用Ai帮我写了一套基于缠论交易体系的策略代码。这其中的工作进行了很久，也不单单只借助了龙虾机器人的力量。因为一开始搭建的龙虾机器人是用的国产大模型，国产大模型编程写代码的能力相对于claude opus4.6和gpt5.4顶级大模型还是逊色许多。
所以我就把龙虾机器人的第一版策略代码和缠论的相关资料都发给了claude，让它重新帮我修改和优化。
但是claude网页端，哪怕是开通了pro会员，一天的额度真的不够用。我又把openai的最新大杀器codex给搬出来了。把claude优化好的策略代码有发给codex，让它再去优化和修改。让两个顶级大模型形成左右手互相博弈的状态。A大模型写代码，B大模型审核、检查、优化问题。
修改好的策略代码最后我还是不放心，又再电脑上重新部署了claude code做最终的修改和优化。
至此，优化完成我才放心策略代码发给龙虾机器人，对接好OKX的实盘Api接口。一开始不敢上大资金，初始资金只放了500多u，先做小额测试。策略需要经过时间周期的检验才行。
2、链上MEME币监控系统
同样的思路，我还利用了龙虾机器人帮我做了一套链上MEME币监控系统。我把我自己玩meme币扫链的经验形成一套筛选标准，发给机器人，让它帮我自动执行和监控符合标准体系的meme。捕捉到的信号，发到群里，我自己再做二次判断，再决定要不要交易。
但是这套系统还需要额外安装几个技能包才能成功运行起来。
1、OKX onchainos-skills (给 AI Agent 提供一套链上操作技能，让它可以自动查询钱包、分析链上数据、进行 DeFi 交易和广播交易)
https://github.com/okx/onchainos-skills
2、Binance Skills Hub （给 AI Agent 提供一套币安相关技能，让它可以直接访问交易所数据、市场信息并执行加密交易相关操作。）
https://github.com/binance/binance-skills-hub
bnbchain-skills （给 AI Agent 安装 BNB Chain 的链上操作能力，让它可以查询链上数据并执行 BSC 相关交互）
https://github.com/bnb-chain/bnbchain-skills
3、币安广场内容自动化运营系统
第三个赚钱的思路，则是利用龙虾机器人和相应的技能包，打造了一套币安广场内容自动化运营系统。可以利用内容挖矿来做变现。这套变现模式本身在币安广场也是存在的。
首先需要安装两个技能包：
1、币安广场square-post（让 AI Agent 可以自动在币安广场发布帖子）
https://github.com/6551Team/6551-twitter-to-binance-square
官方教程：
https://x.com/yingbinance/status/2029911316123767247?s=20
2、6551-twitter-to-binance-square （自动抓取指定 Twitter(X) 账号的推文，并同步发布到币安广场）
https://github.com/6551Team/6551-twitter-to-binance-square
opennews-mcp（让 AI Agent 自动抓取全网加密新闻，并用 AI 分析新闻影响，生成交易信号。）
https://github.com/6551Team/opennews-mcp
这是我给到龙虾机器人的工作流程思路：
我希望做到的工作流是：1.调用6551API获取数据-opennews:最新加密新闻(评分>=80)opentwitter:热门推文 (likes >= 100)2.基于数据撰写初稿技术分析为主不做收益承诺客观中立3.去AI化删除"彰显了"、"此外"等 AI词汇- 注入灵魂:有观点、节奏变化确保有人味4.发布到币安广场添加代币标签($BTC，$ETH-寺添加热门标签包含风险提示
这是最终配置成功的结果，能够非常完美的自动化发文到币安广场（可惜暂时没跑通配图的流程）
结尾
目前我主要尝试了三个方向来探索变现。不过从整体情况来看，当前赚到的收益还远远不足以覆盖 OpenClaw 龙虾机器人 的部署成本以及持续的 Token 消耗费用。
与此同时，这套系统本身仍然存在不少不完善的地方。实际使用过程中，大量时间都花在调试工作流程、排查各种 Bug 上，整个过程并不顺利，而且每一次调试都会消耗不少 Token，成本也随之不断增加。
当然，这也是新技术发展阶段常见的情况。只希望官方团队能够持续优化系统，让整体体验越来越稳定，同时也期待各大 AI 厂商未来能够进一步降低 Token 的使用成本。
当技术更加成熟、使用成本更加亲民的时候，AI 才真正有机会走向更广泛的人群，成为一项人人都能用得起、用得好的普惠工具。

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