OpenClaw 实战专题

介绍 browser-use/browser-harness：一个基于 CDP 的轻量浏览器执行层，支持 AI 在任务中直接连接真实浏览器，并在执行过程中补齐缺失能力。

介绍 mnfst/manifest：一个面向个人 AI Agent 的开源模型路由器，支持按请求复杂度自动选模型、设置回退链路，并跟踪 token、成本与用量。

Superpowers 不是新的 Coding Agent，而是一套面向 Claude Code、Codex、Cursor 等工具的 skills 框架和开发方法论。它想解决的，不是 AI 会不会写代码，而是 AI 能不能按工程流程把项目稳定推进下去。

介绍 yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph 这个 Claude Code Skill：它如何把自然语言描述转成可直接发布的 SVG + PNG 技术图，以及它适合哪些技术文档场景。

结合实际迁移体验，记录 Hermes Agent 的安装、配置、Telegram 接入，以及它为什么比 OpenClaw 更容易形成“更懂你”体验的技术原因。

先讲 mem9 与本地 memory 的核心差异，再讲场景与原理，帮助你判断是否该接入。

深入解析 NousResearch/hermes-agent 的定位、能力边界、适用人群与可变现方向，帮助你判断是否适合落地。

整理 OpenClaw Skills 的高质量来源与筛选方法：ClawHub、官方文档、GitHub、社区实战，以及一套避免踩坑的选型流程。

用模板化方式拆解开源项目 AiToEarn：基础信息、核心能力、适用人群、优缺点与可变现方向。

OpenClaw 是一个可连接 Telegram、WhatsApp、浏览器和本地系统的 AI Agent 平台，让 AI 从聊天升级为可执行任务的助手。

面向普通用户、个人开发者和小团队的 Claw/Agent 工具选型指南，帮助你在本地开源、自托管轻量方案和云端平台之间做出更合适的判断。

在 AI Agent（智能体）的开发中，我们经常面临一个两难困境：想让 AI 处理复杂的项目，必须提供足够的信息；但如果把整个项目代码或数据库都塞进 Prompt，不仅 **Token 费用惊人**，还会迅速撑爆模型的上...