openclaw

🦭 进化宣言
各位豹友，小海豹 🦭 Alpha 竞赛日历之前的“手动脚本版”广受好评，承蒙大家厚爱。但作为一个追求极致的退役程序员，我深知“人肉截图”和“反复手动计算”的痛苦。特别是，alpha竞赛数据更新从每天一次改为每小时更新一次后，痛苦翻了24倍。
现在，我带着 OpenClaw (小龙虾🦞) 深度智能定制版 杀回来了！这不再是一个死板的脚本，而是一个具备人机协作感知的 AI Agent。
🖼️ 你们熟悉的硬核效果图

🛠️核心功能和逻辑
同老版，👉重磅｜小海豹🦭alpha竞赛日历独家倾情发布，欢迎体验和提意见
✨ 龙虾版（OpenClaw）三大独家特色
1. 主动式人机协作 (Human-in-the-Loop)：
不再需要定闹钟！只要将Agent接入聊天软件，你就可以像和朋友聊天一样使用它。它还会在活动结束前 24h 进入“冲刺模式”，每小时贴心提醒：“主人，BSB 竞赛倒计时 5 小时，该截图给🦭帮你预测门槛啦！”
2. 众包数据自动核验：
如果其他豹友已经上传了截图，OpenClaw 会利用其 Vision AI 技能 和其他策略自动核实数据准确性。一旦校验通过，系统将自动更新并记住该新海报，实现“一人截图，全家吃肉”。即便有人传了假截图，也会被严格校验拦截。
3. 即时响应式交互：
任何时候，只要你在对话框 Q 一下小海豹，Agent 立即调取最新 K 线与 OCR 历史库，预估交易量和入围门槛，秒出信息丰富的竞赛全景海报。
🛠️ 核心功能深度解析
• 智能 OCR 补全逻辑： 即便中间漏掉某小时截图，AI 也会根据前后门槛差值与实时 K 线成交量，自动启动“累计补偿算法”，确保数据链条不中断。
• 双引擎外推预测： Agent 同时运行“均值分摊法”与“同比增速法”，并更智能地取较合理值作为预警。不违背本豹“宁愿刷超，绝不擦边”的一贯原则，也不让你刷超太多！
• 风险预警系统： 自动根据🦭友提供的最新门槛截图、你的最新参赛交易量，判断市场是否已进入非理性内卷或最后的踩踏时刻，提醒你是否需要及时补刷。
🚀 未来功能迭代计划（Roadmap）
为了让小海豹助手更具生命力，本豹计划在后续版本中加入以下硬核功能：
币安原生生态接入： 密切关注币安聊天室 API 开放进度。一旦开放，将第一时间接入原生生态，无需再依赖外部社交软件，实现真正的“站内闭环”。多维度指令交互： 提供更丰富的 Agent 指令集。例如：用户发送“/check BSB”，Agent 立即返回BSB参赛指南和海报高频广场情报站： 在活动结束倒计时 24 小时内，Agent 将实现每小时自动在币安广场发帖提醒，同步最新预测门槛，造福所有广参赛者。不过考虑到这样可能会让大家卷死，不一定会执行。
大家有啥痛点、需求和建议，欢迎告诉我～
#AIBinance #OPENCLAW #小海豹Alpha日历 #alpha

真有你的！
这么牛逼的监控技术，不用来防御勒索病毒，不用来保护核心数据，结果特么用来数员工鼠标停了几秒、切了几次窗口、几点去拉了泡屎？
这叫什么？
这叫用洲际导弹打蚊子，还用坏了！
技术本无罪，但把技术用成电子工牌、用成数字监工，那就是拿着屠龙刀在菜市场剁排骨——不仅蠢，而且坏！
你以为你在严防死守摸鱼党？
醒醒吧！真正的老油条，早就学会了“让鼠标自动摇摆”。而你盯着屏幕背后那个冷汗直冒、连厕所都不敢上的老实人，正沾沾自喜抓到了“效率低”的证据。
当你的电脑开始比你的工位还透明，当你的老板能看到你每一秒的眼神飘忽——
这哪里是办公室，这是数字监狱！
最讽刺的是什么？
OpenClaw这种级别的技术，本来是用来抓顶级黑客的。结果现在用来抓：谁微信聊了半小时、谁Excel半天没动一下。
真是大炮打蚊子，还特么打偏了！
#职场监控 #打工人 #OpenClaw

企业和大机构都用不上龙虾，普通人拿来有什么用？钱多烧得慌吗？

1. 安全与合规风险工信部、应急中心等部门已经点名：#OPENCLAW 默认或不当配置下存在较高安全风险，容易导致网络攻击、信息泄露等问题。
存在“提示词注入”“误操作”“插件投毒”等攻击面，比如恶意 prompt 诱导执行删库、乱删邮件等高危操作。
监管机构和行业协会建议，金融等高敏感行业不要在处理客户信息、资金操作等关键终端上安装 OpenClaw。
​
→ 对相关概念股来说，这类官方风险提示和行业限制，算典型的“政策/安全利空”。
3月15日，中国互联网金融协会发布提示称：#OpenClaw🦞 #智能体 虽能提升工作效率，但其默认的高系统权限与弱安全配置，极易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的突破口，给行业带来严峻的风险挑战。
3月13日，国家网络与信息安全信息通报中心发布OpenClaw安全风险预警，点出OpenClaw在架构设计、默认配置、漏洞管理、插件生态、行为管控等方面存在较大安全风险，建议从谨慎安装第三方插件等方面防范风险。
　　3月12日，针对“OpenClaw”典型应用场景下的安全风险，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）组织智能体提供商等发布“六要六不要”建议，包括防范社会工程学攻击和浏览器劫持等具体措施。
　　3月10日，国家互联网应急中心的专项风险提示，点明OpenClaw智能体软件为实现“自主执行任务”的能力，被授予较高的系统权限，由于其默认的安全配置极为脆弱，攻击者一旦发现突破口，便能轻易获取系统的完全控制权。
　　国内一些安全团队对OpenClaw#龙虾ai 基于完整运行轨迹的系统性安全评估显示，其整体安全通过率不足六成。记者梳理发现，一些试用OpenClaw的用户称自己遭遇密钥被盗用、隐私数据被暴露于公网、重要资料被误删等损失。
　　“OpenClaw的不当行为，可能令使用者面临法律风险。”北京中银律师事务所高级合伙人刘晓亮说，比如将其无限制接入公司内网、服务器，误删生产数据库或核心代码，使用者可能因间接故意涉嫌破坏生产经营罪、故意毁坏财物罪。
　　“不法分子可能对‘OpenClaw’‘AI智能体’等概念移花接木进行诈骗。”吉林大学天和劳动关系研究院研究员尹希文说，相关骗局或宣称投资AI智能体可通过“自动炒股”等方式产生高额稳定回报，或以“符合地方扶持政策”为噱头，销售虚假产品和项目。
2. 成本与商业模式风险
OpenClaw 本身不带大模型，要调用 GPT、Kimi、MiniMax 等第三方 API，每条指令都要烧 Token，整体成本远高于普通直接用大模型。
​
有开发者分享实际使用：几小时就烧掉上百美元 Token，复杂自动化场景一天能烧掉上亿 Token，成本上万元人民币，有人甚至因为密钥泄露几天被扣 1 万多费用。
​
不少用户因“太烧钱”“难以控制成本”选择“弃养”AI 小龙虾。养得起的人不多，用得爽更贵
​
→ 这会给市场一个预期：如果成本结构不优化，OpenClaw 大规模商用的盈利空间和落地节奏可能不及炒作预期，对相关标的属预期差利空。
3. 隐私与数据泄露风险
有用户在大群里用 OpenClaw，被套路把 IP、姓名、公司等敏感信息都暴露了；由于需要高权限与本地系统深度集成，配置不当就容易泄密。
​
有安全公司扫描发现，数万台 OpenClaw 实例直接暴露在公网，部分甚至无认证，存在严重入侵风险。
​OpenClaw暂时不太适合对安全合规要求较高的企业服务市场，预计短期内不会看到OpenClaw在金融核心业务中的大规模落地。
→ 这会让中大型企业在安全团队评估后收紧部署，对“龙虾”生态的扩张速度构成现实掣肘，可视为中期应用增速利空。
4. 概念股炒作与回调风险
前期“$龙虾
概念股”在政策扶持、产业链利好刺激下大涨，很多算力、云服务、软硬件公司短期涨幅极高。
媒体和机构开始提醒对“龙虾热”要冷思考，提示部分个股存在减持、立案调查甚至退市风险，叠加监管对过度炒作的关注，容易引发情绪回调。
→ 对已经涨幅巨大的“#龙虾 概念”个股来说，任何负面新闻、安全事故、政策收紧，都会被市场当成“兑现利空”的触发点。更何况币安上市的是个龙虾meme，那跟$我踏马来了 和$币安人生 又有什么区别了？

OpenClaw（龙虾）十大危害

中国国家安全部发布手册如何使用

大家好，最近这段时间，科技圈和币圈彻底被一只“红龙虾”（OpenClaw）刷屏了。
这款由极客 Peter Steinberger 推出的开源本地 AI 智能体，号称“全自动数字打工人”——只要一句聊天指令，它就能帮你整理文件、处理邮件、写代码甚至浏览网页。
然而，伴随着爆发式的全网部署，恐慌也随之蔓延：“全网数万设备被瞬间屠城”、“加密资产被 AI 悄悄搬空”。
多家顶级安全机构（如 SonicWall、SecurityScorecard）以及国内安全平台纷纷下发紧急预警。
这到底是真实的致命危机，还是夺人眼球的贩卖焦虑？

今天，我们为您扒开假象，直击真相，并附上最落地的防坑指南！
一、 刺破谣言：四大安全风险的传说与真相
OpenClaw 追求极致的自动化，赋予了 AI 执行底层命令、访问本地文件等极高权限，这确实导致了其“安全边界模糊”的先天问题。但黑客的攻击手段，绝没有网传的那么“玄乎”。
1. 致命的 WebSocket 劫持漏洞（CVE-2026-25253，高危）
网传谣言： 只要你电脑跑着“龙虾”，随便点开一个网页，黑客就能瞬间接管你的设备，全网数万台电脑已被“屠城”。
客观真相： 早期版本确实存在严重漏洞。因为控制面板信任了恶意的 URL 参数，导致你访问恶意网页时，网页里的恶意 JS 代码能穿透浏览器，窃取本地认证 Token 并执行任意代码（RCE）。
事实纠偏： 这并非“瞬间无差别屠城”，它需要“你刚好运行了老版本 + 你刚好点开了钓鱼网页”双重触发。目前受影响的主要是将实例违规暴露在公网的用户。官方已在 2026.2.25 等后续版本中彻底修复了该问题。

2. 防不胜防的提示词注入（Prompt Injection）
网传谣言： 微信群里发一句隐藏代码，AI 就会反水，自动帮你发红包、把私钥打包发给黑客。
客观真相： 提示词注入确实是当前 AI 的通用风险（位列 OWASP 智能体安全风险 Top 10）。当 AI 读取带毒的网页或文档时，可能会被隐藏指令“洗脑”执行越权操作。但像“全自动偷私钥、发红包”这种极端情况，前提是用户已经作死地把极高的系统权限和财务权限授权给了 AI，目前并未出现大规模被证实的真实惨案。

3. “间歇性失忆”导致的意外暴走
客观真相： 这个问题确实存在！大模型的“脑容量”有限，处理超大数据时会强行压缩历史记忆。
翻车案例： Meta（原 Facebook）的安全总监 Summer Yue 在测试时，明确命令 OpenClaw：“帮我整理邮件，但未经我同意绝对不许删除”。结果，真实的超大邮箱触发了记忆压缩，AI 直接遗忘了“安全禁令”，开始疯狂删邮件。她从手机大喊“STOP”都无效，最后只能冲进机房拔掉电源才紧急止损。

4. 第三方插件市场供应链投毒
客观真相（重灾区）： ClawHub 社区技能市场早期缺乏严格审计。安全团队研究发现，市场里潜伏着 340 多到上千个伪装成“Google 集成”、“Solana 自动盯盘”的恶意插件。
致命后果： 一旦贪图省事安装，这些插件会诱导下载外部木马，你的 API 密钥、凭证和钱包数据就真的会“裸奔”被盗。
二、 币圈专场：这三大连环套才是Web3玩家的真劫难
相比于高深的技术黑客漏洞，灰黑产借着 OpenClaw 的热度搞诈骗和收割，才是 Web3 玩家最容易踩的坑：
空气币割韭菜（Rug Pull）： OpenClaw 官方明确声明过绝对没有、也不会发行任何加密代币。但骗子们早已发行了 $CLAW 等假币，借势把市值炒高到几百万美元后瞬间砸盘撤资，只留下一地鸡毛（创始人已多次公开辟谣）。代客部署暗藏后门： 很多人嫌部署麻烦，在社群找人“一键代安装”。这极易被植入木马（如 GhostSocks 代理软件）。等你登录交易所时，远端的黑客随时准备把你的资产洗劫一空。AI 话术诱导转账： 黑客向你的 AI 发送极度逼真的“钓鱼指令”，若你已经给 AI 授权了 MetaMask（小狐狸）等钱包的控制权，AI 可能会自主在本地唤起转账，导致杀毒软件极难拦截。
三、 紧急避险：7 步护住你的设备与钱包
拥抱 AI 生产力无需恐慌，自动化确实“真香”，但绝不能“裸奔”。如果您正在使用，请立刻对照自查：
立刻升级： 请务必确保更新到 2026.2.25 或更高版本，彻底修补底层的 RCE 漏洞。绝不公网暴露： 配置中必须绑定 127.0.0.1，仅限本地访问。若需远程控制，必须使用 Tailscale 等安全内网穿透工具，绝不要用 0.0.0.0。只认官方源码： 彻底删掉论坛、网盘里来路不明的“一键安装包”，老老实实去官方自行构建。插件宁缺毋滥： 拒绝安装不明来历的第三方技能，特别是要求执行外部脚本的插件，优先使用官方内置工具。隔离运行（非常重要）：绝对不要在存有大额资产、核心数据的主力电脑上跑高权限 AI！ 尽量使用备用机或虚拟机隔离运行，防止“越狱”。
严守资产红线： 永远不要向 Agent 授权钱包、支付宝等财务权限。任何资金转账必须由人工操作 + 硬件钱包二次确认。
加密敏感信息： API 密钥、助记词不要明文存在桌面 txt 里。AI 的记忆库在本地可能是明文存储的，建议使用环境变量加密保护。
结语：OpenClaw 的爆火向我们证明了 AI 智能体的惊人潜力，但也暴露了安全边界脆弱的痛点。
官方修补漏洞的速度很快（几天内便推出补丁），但安全永远掌握在自己手里。
别让贩卖焦虑的谣言吓退，也别因为一时的偷懒丢了资产。守好边界，安全第一！

⚠️ 【免责声明】本文内容仅为商业模式拆解与技术知识分享，数据均源于网络。绝不构成任何投资或操作建议，亦不对数据真实性承担责任。请大家独立研究，谨慎决策。
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一、项目摘要
YYClaw 不是一个面向个人聊天的 AI Bot，而是一层给“程序”使用的 AI 接入基础设施。
它要解决的问题很明确：
今天大多数 AI 模型的调用方式，仍然是典型的 Web2 逻辑：
- 绑定信用卡
- 按月订阅
- 中心化账单
- 对链上程序不友好
但在 Binance / BSC 生态中，越来越多的程序并不需要“订阅一个 AI 网站”，它们真正需要的是：
1. 使用链上资产支付
2. 按调用次数计费，而不是月费
3. 程序可以直接接入，不必重写整套系统
4. 支付授权透明、可撤销、可验证
5. 调用成本和日志可以实时查看
因此，YYClaw 提出的核心方案是：
把 AI 能力通过 BSC 链，以 X402 风格的按量计费逻辑接入各种程序。
在实现方式上，YYClaw 将以下几个能力整合到了一条完整链路中：
- 钱包身份
- 稳定币授权
- OpenAI-Compatible API
- AI 请求转发
- 成功后链上扣费
- Dashboard 可视化日志与花费
从产品视角看，YYClaw 是一个 Web3 原生 AI Gateway。
从基础设施视角看，YYClaw 是一个连接层：向上连接各种程序，向下连接多模型能力，横向连接 BSC 与稳定币支付能力。
二、项目想解决的根本问题
如果只看“调用 AI”，这个世界已经有很多模型平台。
但如果看“如何让 Binance / BSC 生态里的各种程序自然调用 AI”，问题就没有被很好解决。
问题主要有四个：
1. AI 计费方式不适合链上程序
AI API 的默认计费模式通常建立在传统账户体系之上，这适合 SaaS，不适合：
- 链上工作流
- Agent 系统
- 交易机器人
- 自动化脚本
- Web3 应用后端
这些程序需要的是小额、高频、按次消耗的 AI 能力，而不是月费制。
2. Web3 程序与 AI API 之间缺少支付桥梁
很多程序已经能调用 OpenAI SDK，但它们无法自然地把“钱包资产”转化成“AI 请求的支付能力”。
也就是说：
- 钱包是钱包
- AI API 是 AI API
- 程序调用是程序调用
三者之间没有自然闭环。
3. 多模型能力分散，迁移成本高
如果每个程序都要单独适配不同模型供应商、不同定价方式、不同鉴权方式，那么开发者的接入成本就会非常高。
4. 调用成本不可视，边界不清晰
对于程序化调用来说，最危险的事情不是“能不能调用”，而是“调用后谁来付钱、什么时候扣、失败是否收费、如何看到成本变化”。
如果这些问题不清晰，开发者就很难放心把 AI 接到链上程序里。
三、YYClaw 的核心逻辑
YYClaw 的产品逻辑可以概括为一句话：
用链上稳定币，为程序购买按次使用的 AI 能力。
它不是让用户先买一个长期套餐，也不是把资金托管给中心化平台，而是采用更贴近 Web3 的路径：
1. 用户连接钱包
2. 用户在链上授权稳定币
3. 系统发放 API Key
4. 程序像调用 OpenAI 一样调用 YYClaw
5. Gateway 判断是否具备支付能力
6. 调用成功后再完成扣费
7. 用户可在 Dashboard 查看记录，必要时 revoke 授权
这个逻辑有三个关键点：
第一，程序调用身份与钱包支付身份被打通。
第二，AI 消费能力由稳定币承载，而不是信用卡账单承载。
第三，支付发生在调用成功之后，而不是调用之前。
这使得 YYClaw 不只是“一个 AI 接口”，而是一种新的 AI 使用方式。
四、为什么选择 BSC
这个项目选择 BSC，不是随机决定，而是基于场景匹配：
1. Binance / BSC 生态拥有大量程序化用户和开发者
无论是量化交易、链上分析、钱包工具、内容系统还是 Agent 工作流，这些程序都天然适合接入 AI。
2. BSC 的稳定币使用习惯成熟
YYClaw 当前重点支持：
- USD1
- USDT
- USDC
- U
这些资产本身就更适合作为 AI 的计费媒介，因为它们具备低波动、易理解、便于核算的特点。
3. BSC 更适合作为 AI 消费层的承载网络
对于按次调用 AI 的小额支付场景来说，链上的交互成本、资产习惯和开发者认知都很关键，而 BSC 在这些方面具有非常现实的适配性。
因此，YYClaw 不是“把 AI 放到链上”，而是“把 AI 的支付与调用方式重新设计成更适合 BSC 的形态”。
五、为什么强调 X402 风格按量计费
本项目提到的 X402，不是为了制造概念，而是为了说明一种更适合程序化 AI 请求的支付逻辑：
- 请求是一次一次发生的
- 支付也应该一次一次结算
- 余额或授权不足时，应有明确的支付失败信号
- 支付成功与调用成功应当强关联
在 YYClaw 中，这种逻辑具体表现为：
1. 程序请求到达 Gateway
2. Gateway 先检查链上支付条件
3. 如果授权或余额不足，则直接返回 402
4. 如果条件满足，则转发给上游模型
5. 上游成功后，再执行链上扣费
6. 上游失败，则不扣费
也就是说，YYClaw 并没有把“支付”独立看待，而是把它嵌入到 API 调用生命周期中。
这让“AI 请求”与“支付结果”形成了天然闭环。
六、为什么这个项目对开发者足够便捷
一个想获得大规模使用的基础设施，不能只是“理论上合理”，还必须“迁移成本足够低”。
YYClaw 的便捷性主要体现在三点：
1. 直接告诉你的AI 帮我装 YYClaw 即可接入。

2. 接入路径极短
用户完成以下动作即可开始使用：
- Connect Wallet
- Approve 稳定币
- 获取 API Key
- 替换 Base URL
- 发起调用
3. 管理成本低
开发者可以在 Dashboard 中直接看到：
- 当前授权
- 余额
- API Key
- 调用日志
- 花费变化
这意味着它不仅好接入，也好运营。
七、系统架构
为了让评委更容易理解这个项目的技术完整性，下面按层解释系统架构。
7.1 接入层
这一层负责“让人和程序进入系统”。
包括：
- 官网 Landing Page
- Dashboard
- OpenAI-Compatible API 接口
- OpenClaw Skill 接入入口
这一层的作用是统一入口，降低迁移门槛。
对人来说，可以通过网页操作。
对程序来说，可以通过标准 API 调用。
对 Agent 来说，可以通过 Skill 直接集成。
7.2 身份与支付层
这一层负责“谁在调用、谁来支付、是否有支付能力”。
包括：
- 钱包连接
- 钱包签名登录
- BSC 上稳定币授权
- allowance / balance 检查
- revoke 授权
这一层非常关键，因为它把 Web3 的钱包身份和程序调用身份连接起来。
用户不是通过用户名密码证明自己，而是通过钱包签名。
用户不是通过信用卡结算，而是通过稳定币授权赋予程序调用能力。
7.3 AI Gateway 层
这一层是 YYClaw 的核心中枢。
职责包括：
- API Key 鉴权
- 请求解析
- 模型路由
- 支付前检查
- 成功后计费
- 日志记录
也就是说，AI Gateway 层同时承担了：
- API 网关
- 计量系统
- 支付执行协调器
三种角色。
7.4 模型能力层
这一层连接外部 AI 模型供应商。
从产品意义上讲，它让 YYClaw 可以统一暴露多模型能力。
从开发者意义上讲，它把多模型复杂性隐藏在 Gateway 背后。
用户和程序不需要分别适配每个模型供应商，只需要调用统一入口。
7.5 数据与运营层
这一层负责让系统“可见、可管、可运营”。
包括：
- 调用日志
- 花费统计
- 余额与额度展示
- Dashboard 可视化
- Admin 管理后台
如果没有这一层，系统只能算“能跑通”。
有了这一层，系统才算“能落地”。
八、计费机制设计：Charge-After-Success
这是整个项目最值得强调的设计点之一。
传统系统很容易出现一个问题：
先扣费，再调用；如果调用失败，用户体验就会很差。
YYClaw 选择的方式是：
Charge-After-Success
也就是：
1. 先检查用户是否具备支付能力
2. 具备则发起 AI 请求
3. 上游成功后再扣费
4. 上游失败则不扣费
这个设计有三个重要价值：
第一，公平。
用户为成功结果付费，而不是为失败请求付费。
第二，可解释。
评委和开发者都能很容易理解“为什么扣费 / 为什么不扣费”。
第三，更适合程序化请求。
因为 Agent、脚本、机器人可能会高频调用接口，如果失败也收费，会极大削弱系统可用性。
九、为什么它不是概念 Demo
YYClaw 当前可直接验证的链接包括：
官网：
https://yyclaw.cc
API：
https://crypto.yyclaw.cc/v1
模型列表：
https://crypto.yyclaw.cc/v1/models
Admin：
https://crypto.yyclaw.cc/admin/
OpenClaw Skill：
https://github.com/GeniusTimee/yyclaw-skill
开源项目：
https://github.com/GeniusTimee/YYClaw
BSC 合约：
https://bscscan.com/address/0x30E57026c87072CFAc5B543bEA19ae1850D9bE68
Base 合约：
https://basescan.org/address/0x30E57026c87072CFAc5B543bEA19ae1850D9bE68
这些链接的意义不在于“展示很多地址”，而在于证明：
- 网页存在
- API 存在
- 模型接口存在
- Skill 存在
- 合约存在
- 管理后台存在
也就是说，项目已经具备完整的验证面。
十、结论
YYClaw 的核心意义不在于“再提供一个 AI 入口”，而在于它提出并实现了一种更适合 Web3 的 AI 使用方式：
让各种程序通过 BSC，以稳定币和 X402 风格的按量计费逻辑，按次调用 AI。
如果 Binance / BSC 生态未来会出现越来越多的：
- 交易机器人
- Agent 工作流
- 研究工具
- 开发者插件
- 自动化程序
那么这些程序一定需要一种更像 Web3 的 AI 接入层。
YYClaw 正在做的，就是这层基础设施。
#AIBinance #OpenClaw #BSC #AI #WEB3