机灵的杰尼君
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什么是手续费返佣？在币安每做一笔交易（现货&合约），都会扣一笔手续费。大部分人一年交易下来，手续费就有几千到上万 U。
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简单说：
开返佣＝降低交易成本+提升胜率；
不开返佣＝手续费白白送给平台。
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如果你有社群、有资源、有实力，想加入返佣助力人计划，可以直接私聊杰尼君，介绍一下自己的优势，申请助力人。不仅初始比例高，还能蹭考核数据、后台实时结算到账，更有24/7客服服务和专属聊天功能。
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手把手教你配置 OpenClaw 多 Agent × TG 群组自动化系统，内含彩蛋！
杰尼君第一个小龙虾，就是死在了多Agent配置上，全网搜索了一下，也没人讲清楚，最后自己慢慢摸索出来的TG群聊多Agent配置。
首先杰尼君目前用的 Claude Sonnet 4.6，前段时间踩坑，很大因素是因为模型，之前用的 GPT CODEX，各种错误和BUG，选择一个聪明靠谱的大模型，非常重要！
建议先看完全文再做配置，踩坑点可以提前注意，文末有彩蛋。
───
提前设计好框架，杰尼君的框架如下
【架构设计】
一主三副，各司其职：
• 🦞 龙虾总管 = 调度中枢，监听群消息，分发任务
• 📊 大饼 = 市场分析 + 每日晨报（定时稳定）
• 🎨 冰冰 = 推文润色 + PPT + 信息图（按需创作）
• 💻 姨太 = 代码 + 量化 + 自动化（技术执行）
每个 Agent → 独立 TG Bot → 独立 workspace → 共享 skills 库
───
【TG 群组配置核心步骤】
1. @BotFather 创建4个独立 Bot，拿到4个 token，再对每个子 Bot 执行 /setprivacy → 选 Disable，让 Bot 能读取群内所有消息（否则只能读到 @ 自己的消息）
2. openclaw.json 里配置4个 account（channels 部分），以下代码为杰尼君代码，可以直接喂给你的主机器人，让他学习代码自己配置即可：
3. openclaw.json 里配置子 Agent，以下代码为杰尼君代码，可以直接喂给你的主机器人，让他学习代码自己配置即可，机器人名称/ID/工作目录自己修改：
4. bindings 数组绑定 Agent ↔️ Bot：
5. 开启跨 Agent 通信：
6. 把4个 Bot 全部拉进同一个群，再用TG @userinfobot 去获取该群组ID
7. 关键！ 务必关闭子 Agent 的 TG Bot commands 权限，此步骤包含在第二步骤了，这里Highlight一下：
⚠️ 否则TG的菜单项过多，TG 服务器会报响应错误，导致 Gateway 重启后各种 1006 错误（此 Bug 卡死了杰尼君一个小龙虾）
Step 8： 权限设计：主机器人设 requireMention: false（可主动回复群消息），子机器人设 requireMention: true（被艾特才回复），此步代码也包含在第二步中了。
───
【💥 最容易踩的坑 TOP 5】
坑1：代码尽量喂给主机器人，让他自己修改，防止你手动改配置文件，遇到一些空格类型错误导致整体报错，每次修改Json文件前，务必备份，出现错误可以及时回复！！
坑2：私聊调教 ≠ 群聊记忆
同一个 Agent 的私聊/群聊/cron 是完全独立的 session
在私聊调教好的格式，群里完全不知道
→ 解决：把所有规范写进 SOUL.md，每个 session 启动都加载，实在不行让私聊机器人出一份教程，再发进群聊里。
坑3：子 Agent 默认不能互相通信
龙虾总管想给大饼发调度指令 → 报 forbidden
需要在 openclaw.json 开启：
坑4：Gateway 重启 = 缓存清空 = 高成本
重启后所有 170k tokens 以原价重新加载
→ 避免频繁重启，改配置务必一次到位
坑5：skills 目录最好设置为软链接共享，自然语言告诉主机器人，让他设置装一，其他机器人就自动都有，如果子机器人说没有，让主机器人写个教程教子机器人即可。
坑6：Subagent 容易超时
因为主机器人调取Subagent的默认响应时间可能只有几秒，时间不够Subagent完成任务，结果主机器人就以为没有响应，
正确做法：让主机器人把和Subagent的等待响应时间设置长一些。
───
【多 Agent 协作省 Token 的核心：STATE.yaml 模式】
错误做法： 龙虾总管把大饼的研究结果(2000字)原文转发给冰冰
→ 每份内容被读3次，Token 翻3倍
正确做法：
龙虾总管全程只传路径，省 Token 80%
───
【最终成果】
✅ 4个 Bot 同时在线于同一 TG 群
✅ 龙虾总管调度，子 Agent 独立完成任务
✅ STATE.yaml 去中心化协作，省 Token 80%
彩蛋：
可以把以下案例文档发到群聊里，让主机器人学习借鉴，快速理解多 Agent 协作模式：
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/multi-agent-team.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/autonomous-project-management.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/content-factory.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/overnight-mini-app-builder.md
杰尼君机器人的回复：
首先杰尼君目前用的 Claude Sonnet 4.6，前段时间踩坑，很大因素是因为模型，之前用的 GPT CODEX，各种错误和BUG，选择一个聪明靠谱的大模型，非常重要！
建议先看完全文再做配置，踩坑点可以提前注意，文末有彩蛋。
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提前设计好框架，杰尼君的框架如下
【架构设计】
一主三副，各司其职：
• 🦞 龙虾总管 = 调度中枢，监听群消息，分发任务
• 📊 大饼 = 市场分析 + 每日晨报（定时稳定）
• 🎨 冰冰 = 推文润色 + PPT + 信息图（按需创作）
• 💻 姨太 = 代码 + 量化 + 自动化（技术执行）
每个 Agent → 独立 TG Bot → 独立 workspace → 共享 skills 库
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【TG 群组配置核心步骤】
1. @BotFather 创建4个独立 Bot，拿到4个 token，再对每个子 Bot 执行 /setprivacy → 选 Disable，让 Bot 能读取群内所有消息（否则只能读到 @ 自己的消息）
2. openclaw.json 里配置4个 account（channels 部分），以下代码为杰尼君代码，可以直接喂给你的主机器人，让他学习代码自己配置即可：
3. openclaw.json 里配置子 Agent，以下代码为杰尼君代码，可以直接喂给你的主机器人，让他学习代码自己配置即可，机器人名称/ID/工作目录自己修改：
4. bindings 数组绑定 Agent ↔️ Bot：
5. 开启跨 Agent 通信：
6. 把4个 Bot 全部拉进同一个群，再用TG @userinfobot 去获取该群组ID
7. 关键！ 务必关闭子 Agent 的 TG Bot commands 权限，此步骤包含在第二步骤了，这里Highlight一下：
⚠️ 否则TG的菜单项过多，TG 服务器会报响应错误，导致 Gateway 重启后各种 1006 错误（此 Bug 卡死了杰尼君一个小龙虾）
Step 8： 权限设计：主机器人设 requireMention: false（可主动回复群消息），子机器人设 requireMention: true（被艾特才回复），此步代码也包含在第二步中了。
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【💥 最容易踩的坑 TOP 5】
坑1：代码尽量喂给主机器人，让他自己修改，防止你手动改配置文件，遇到一些空格类型错误导致整体报错，每次修改Json文件前，务必备份，出现错误可以及时回复！！
坑2：私聊调教 ≠ 群聊记忆
同一个 Agent 的私聊/群聊/cron 是完全独立的 session
在私聊调教好的格式，群里完全不知道
→ 解决：把所有规范写进 SOUL.md，每个 session 启动都加载，实在不行让私聊机器人出一份教程，再发进群聊里。
坑3：子 Agent 默认不能互相通信
龙虾总管想给大饼发调度指令 → 报 forbidden
需要在 openclaw.json 开启：
坑4：Gateway 重启 = 缓存清空 = 高成本
重启后所有 170k tokens 以原价重新加载
→ 避免频繁重启，改配置务必一次到位
坑5：skills 目录最好设置为软链接共享，自然语言告诉主机器人，让他设置装一，其他机器人就自动都有，如果子机器人说没有，让主机器人写个教程教子机器人即可。
坑6：Subagent 容易超时
因为主机器人调取Subagent的默认响应时间可能只有几秒，时间不够Subagent完成任务，结果主机器人就以为没有响应，
正确做法：让主机器人把和Subagent的等待响应时间设置长一些。
───
【多 Agent 协作省 Token 的核心：STATE.yaml 模式】
错误做法： 龙虾总管把大饼的研究结果(2000字)原文转发给冰冰
→ 每份内容被读3次，Token 翻3倍
正确做法：
龙虾总管全程只传路径，省 Token 80%
───
【最终成果】
✅ 4个 Bot 同时在线于同一 TG 群
✅ 龙虾总管调度，子 Agent 独立完成任务
✅ STATE.yaml 去中心化协作，省 Token 80%
彩蛋：
可以把以下案例文档发到群聊里，让主机器人学习借鉴，快速理解多 Agent 协作模式：
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/multi-agent-team.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/autonomous-project-management.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/content-factory.md
https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases/blob/main/usecases/overnight-mini-app-builder.md
杰尼君机器人的回复：
啊？听说国内OpenClaw代装收费30-5000元？海外收费最高5000美元？
巧了吗这不是， 我正在给小龙虾搬家。
从 MacBook Pro → 新的Mac Studio，
直接让现在的 OpenClaw SSH 到新机器一键部署。
这不赚钱的路子不就来了？让我的小龙虾去做代装，一次收100元，7×24 小时工作，赛博民工！
巧了吗这不是， 我正在给小龙虾搬家。
从 MacBook Pro → 新的Mac Studio，
直接让现在的 OpenClaw SSH 到新机器一键部署。
这不赚钱的路子不就来了？让我的小龙虾去做代装，一次收100元，7×24 小时工作，赛博民工！
这几天沉迷 OpenClaw @openclaw ，写策略、搭多 Agent、跑晨报，是真的被 AI 折服了。以前觉得模型只是个聊天工具，现在发现，当你把它接入真实市场数据和执行系统时，它才真正开始发挥威力。
晚上我还在和朋友聊， CEX/DEX有没有一整套能直接接入分析和交易的API，毕竟模型再聪明，如果没有稳定的数据源和执行接口，很多东西都是空中楼阁，结果凌晨币安 @binancezh 就上线首批 7 个 AI Agent Skills，让每个 Agent 都拥有“币安级别的大脑”。
很多人这轮 AI 升级只盯着模型能力，但自动化交易真正的差距，其实也往往在接口层。我这段时间全网翻 API，不少技术指标和数据源都是订阅制，一个月 $300–$700 美金不等。而币安这次直接把行情、地址洞察、代币详情、市场榜单、交易信号、合约审计、现货下单执行全部模块化，还是【免费开放】，真·财大气粗。
等于说，未来从叙事发酵，到地址监控，再到合约体检和实际下单，研究 → 过滤 → 风控 → 执行，一整条交易决策链路被打通。你不再需要在十几个网站之间来回切换和人工调研（以往至少需要半天时间），而是通过统一接口调用能力。
妈妈再也不用担心我熬夜炒币亏钱了？
啥都不说了，准备连夜接入测试，跑步进场赚钱！
晚上我还在和朋友聊， CEX/DEX有没有一整套能直接接入分析和交易的API，毕竟模型再聪明，如果没有稳定的数据源和执行接口，很多东西都是空中楼阁，结果凌晨币安 @binancezh 就上线首批 7 个 AI Agent Skills，让每个 Agent 都拥有“币安级别的大脑”。
很多人这轮 AI 升级只盯着模型能力，但自动化交易真正的差距，其实也往往在接口层。我这段时间全网翻 API，不少技术指标和数据源都是订阅制，一个月 $300–$700 美金不等。而币安这次直接把行情、地址洞察、代币详情、市场榜单、交易信号、合约审计、现货下单执行全部模块化，还是【免费开放】，真·财大气粗。
等于说，未来从叙事发酵，到地址监控，再到合约体检和实际下单，研究 → 过滤 → 风控 → 执行，一整条交易决策链路被打通。你不再需要在十几个网站之间来回切换和人工调研（以往至少需要半天时间），而是通过统一接口调用能力。
妈妈再也不用担心我熬夜炒币亏钱了？
啥都不说了，准备连夜接入测试，跑步进场赚钱！
我觉得大狮兄 @BroLeon 这个问题，其实也是很多人的疑问：
龙虾到底能不能赚钱？真的有人用它赚到钱了吗？
说一下我这几天玩 OpenClaw 的一点感受：
“用龙虾赚钱”，当然是最终目标，就像每个人刚入市场时都想成为巴菲特一样。
但龙虾最终能不能赚钱，其实只取决于两件事：
第一，你怎么调教它；
第二，你本身，能不能赚钱。
说白了，龙虾更像是你的N个“清华版分身”，很多人亏钱，其实不是工具的问题，而是自己的决策体系本身就不稳定，龙虾只是把你的逻辑、判断和执行力放大：
如果你的体系是赚钱的，它可以帮你提高效率；
如果你的体系本身不稳定，它也只会帮你更快犯错。
所以回到问题本身：
最终你的龙虾能不能赚钱，本质上取决于你自己的交易和思考能力。
至于我为什么没上清华——
是因为不喜欢吗？🥹
龙虾到底能不能赚钱？真的有人用它赚到钱了吗？
说一下我这几天玩 OpenClaw 的一点感受：
“用龙虾赚钱”，当然是最终目标，就像每个人刚入市场时都想成为巴菲特一样。
但龙虾最终能不能赚钱，其实只取决于两件事：
第一，你怎么调教它；
第二，你本身，能不能赚钱。
说白了，龙虾更像是你的N个“清华版分身”，很多人亏钱，其实不是工具的问题，而是自己的决策体系本身就不稳定，龙虾只是把你的逻辑、判断和执行力放大：
如果你的体系是赚钱的，它可以帮你提高效率；
如果你的体系本身不稳定，它也只会帮你更快犯错。
所以回到问题本身：
最终你的龙虾能不能赚钱，本质上取决于你自己的交易和思考能力。
至于我为什么没上清华——
是因为不喜欢吗？🥹
玩了 OpenClaw 之后，
能不能改变生活我还不敢说。
但有一件事我非常确定：
AI 绝对不是泡沫。
3天不到，烧了快 $200。
(前一个小龙虾已经阵亡，大概烧了 $100）。
很多人觉得 AI 是概念，
但真正跑起来，你才知道聊一句话都要烧 $1，用不起，真的用不起。
这都是真金白银啊，跑步买入AI概念！🫡
能不能改变生活我还不敢说。
但有一件事我非常确定：
AI 绝对不是泡沫。
3天不到，烧了快 $200。
(前一个小龙虾已经阵亡，大概烧了 $100）。
很多人觉得 AI 是概念，
但真正跑起来，你才知道聊一句话都要烧 $1，用不起，真的用不起。
这都是真金白银啊，跑步买入AI概念！🫡
今年春节最大的热度应该就是机器人了吧，
去年还要小撒搀扶上场转东北手绢，今年直接在线跳舞+功夫了，
未来5~10年的红利/热点，一定有AI+机器人赛道的一席之地。
但是很多人聊AI/机器人 经济，还停留在数字世界，
OpenMind 直接把这个叙事拉到物理世界。
简单说，如果 AI 是大脑，那 OpenMind 在做神经系统，如果机器人是硬件，那么OpenMind就是机器人界的安卓。
而Openmind则有Pantera 领投 2000 万美金，Unitree 等硬件厂商深度集成，前段时间还和Circle深度合作，现在机器人已经可以用 USDC 自主充电。
而资本真正在意的不是一台机器变聪明，
而是当成千上万台机器开始互相结算、分工协作，
机器经济这个词就不再是科幻。
有意思的是，刚刚在杰尼君直播聊Openmind的时候，项目方和特朗普也是挺给力，一边直播一遍拉盘 $ROBO 和 $BTC 。
当然，$ROBO 现在的FDV 不低，TGE 后波动也算正常，
但机器人 + AI + Crypto 的交叉叙事，本身就具备想象力。
问题来了——
机器人未来需要银行账户吗？
如果需要，区块链是不是天然答案？
去年还要小撒搀扶上场转东北手绢，今年直接在线跳舞+功夫了，
未来5~10年的红利/热点，一定有AI+机器人赛道的一席之地。
但是很多人聊AI/机器人 经济，还停留在数字世界，
OpenMind 直接把这个叙事拉到物理世界。
简单说，如果 AI 是大脑，那 OpenMind 在做神经系统，如果机器人是硬件，那么OpenMind就是机器人界的安卓。
而Openmind则有Pantera 领投 2000 万美金，Unitree 等硬件厂商深度集成，前段时间还和Circle深度合作，现在机器人已经可以用 USDC 自主充电。
而资本真正在意的不是一台机器变聪明，
而是当成千上万台机器开始互相结算、分工协作，
机器经济这个词就不再是科幻。
有意思的是，刚刚在杰尼君直播聊Openmind的时候，项目方和特朗普也是挺给力，一边直播一遍拉盘 $ROBO 和 $BTC 。
当然，$ROBO 现在的FDV 不低，TGE 后波动也算正常，
但机器人 + AI + Crypto 的交叉叙事，本身就具备想象力。
问题来了——
机器人未来需要银行账户吗？
如果需要，区块链是不是天然答案？
《大时代》还是太超前了。
丁蟹：已经打仗了，美国出兵了，股市一定跌！
展博：我说会升破一万点，就一定会升，世界末日也会升！
丁蟹/空头最终：全死光了，就我没死……
这一次，能不能再完美预言一波美以对伊战争……🫣
丁蟹：已经打仗了，美国出兵了，股市一定跌！
展博：我说会升破一万点，就一定会升，世界末日也会升！
丁蟹/空头最终：全死光了，就我没死……
这一次，能不能再完美预言一波美以对伊战争……🫣
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