研究与学习
1 天冷启动付费社群流程
从定位到执行的高密度冷启动运营打法。
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从定位到执行的高密度冷启动运营打法。
通过将 URL、推文和文章拖入聊天来构建可搜索的知识库。
开发前先做竞争度扫描,用 reality_signal 决定继续或转向。
把学习任务自动化,形成持续学习闭环。
使用 Last 30 Days 技能从 Reddit 和 X 挖掘真实痛点,然后让 OpenClaw 构建解决它们的 MVP。
白天收集想法、夜间自动实验、次日输出 ADR 决策记录。
把零散想法自动收集、筛选、排序并推进到下一步执行。
区分累计 Star 与增长证据,选一个低门槛新玩法,留下可分享的最小二创产物。
使用混合检索和自动同步,为你的 OpenClaw markdown 记忆文件添加向量驱动的语义搜索。
把资料持续沉淀到可检索知识库,支持长期复用。
追踪科技/AI 财报,带有自动化预览、警报和详细摘要。
直接按 arXiv ID 抓摘要、目录和全文,让 OpenClaw 变成可对话的论文阅读器。
每天自动抓 Hugging Face Papers 热门论文,再联动 arXiv 深读,形成一套持续研究雷达。
用 Suppr MCP 或 Skills 接入学术文献检索、论文元数据整理和 PDF 翻译。