实操版AI应用周报：提纯过去7天X( Twitter)真实用户的 DIY 分享，带结果，拿来就能跑

文章最后更新于 2026年2 月22日

1. 将旧安卓手机变成私人 AI 幕僚长（CLAWD 智能体）

大家正把吃灰的旧手机唤醒，变成 24 小时全天候的自主智能体。它能在 Telegram 或浏览器里和你聊天，调用摄像头、GPS、麦克风和电量信息，记住所有事情，而且绝不会把数据传给科技巨头。零订阅费，使用免费模型，后台静默运行。全网都在发“我的手机比我聪明”的截图。

这相当于你的手机里住着一个小助手，待在 Termux 这个安全沙盒里。你像平时聊天一样给它发消息（比如“现在几点了？”或“拍张照并描述一下”）。助手会调用技能控制手机硬件，并保留对话记忆。它在本地思考，或借用免费的公共 API（免绑卡），隐私数据永远留在设备上。核心机制就是“一键安装指令”配合硬件控制技能，把手机变成永不休眠的物理外挂。

所需工具（免费）： 安卓手机、F-Droid 应用商店、Termux App、OpenRouter API 密钥（去 openrouter.ai/keys 注册获取）。

耗时： 15–30 分钟 | 难度： 初中级

1. 从 fdroid.org 下载 F-Droid（跳过 Google Play 以获取完整硬件权限）。
2. 在 F-Droid 中搜索并安装 Termux。
3. 打开 Termux，逐行运行：Bashpkg update && pkg upgrade -y pkg install git nodejs-lts -y
4. 粘贴 OpenClaw/CLAWD 的一键安装脚本（终端会显示“CLAWD Agent 1.0.0 — Termux”）。
5. 跟随向导操作：
   • 接受安全提示。
   • 命名智能体（如 Clawd）。
   • 选择免费模型：minimax/minimax-m2.5。
   • 粘贴 OpenRouter API 密钥。
   • 系统自动加载扫描、设备信息、记忆等技能。
6. 终端显示“Server running at http://0.0.0.0:3000”后：
   • 手机浏览器访问 localhost:3000 即可聊天。
   • （可选）在配置中填入 Telegram Bot Token，转到 TG 里聊。
7. 在安卓设置中赋予 Termux“无限制”电池权限，实现 24/7 运行。按 Ctrl+C 停止。

注：用旧手机做专用服务器体验最好。务必使用 F-Droid 版 Termux，Google Play 版会缺失权限。先用免费 API 跑通，后续可升级纯本地模型。 原帖：@zx_joy_ (ID: 2025454860054004060)

2. 部署 OpenClaw：驻扎在 Telegram/WhatsApp 的本地 AI

网友们正花 20 分钟把它变成交易机器人、内容引擎和全天候幕僚长。它完全运行在你的电脑上，通过常用聊天软件交互，支持自定义技能。

这就像在电脑里装了一个本地贾维斯。你在 Telegram 里给它发消息，它能自动查网页、写代码、读文件、执行命令，并且拥有永久记忆。数据留在本地或走你自己的 API。极简的安装包加上“对话优先”的设计，省去了复杂的配置文件，直接开口吩咐就行。

工具： 任意电脑（Windows/Mac/Linux），免费或付费的 LLM 密钥（Claude 或本地 Ollama）。

耗时： 10–20 分钟 | 难度： 入门级

1. 打开终端或 PowerShell。
2. 运行一键安装：Bashcurl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash （Windows 使用官方文档的 PowerShell 命令。）
3. 运行 openclaw onboard，跟随向导选择网关、鉴权和消息通道（Telegram/WhatsApp/Discord）。
4. （可选）运行 openclaw dashboard 开启浏览器聊天。
5. 在选定的聊天 App 中开始对话。可通过自然语言描述直接添加技能（如文件访问、代码执行）。
6. 后台静默运行：openclaw --install-daemon。

原帖：多位用户 (@TugserOkur 及生态分享)

3. AI 智能体可视化蓝图

一张清晰的信息图替代了 50 个冗长的视频教程，帮人真正交付实用的智能体，而非套壳应用。

打造智能体本质是组建微型自动化流水线。先定岗，给指令（系统提示词），配大脑（LLM），加工具和记忆，最后串联流程防跑偏。这张图就是拆解到零件级的乐高说明书。

工具： Claude/Grok/ChatGPT + 任意执行框架。

耗时： 2–4 小时 | 难度： 中级

按图表 8 个模块执行：

1. 明确目标与边界。
2. 设计系统提示词（目标、角色、指令、护栏）。
3. 选择 LLM（评估温度参数、上下文窗口与成本）。
4. 接入工具与第三方 API。
5. 搭建记忆系统（向量数据库等）。
6. 流程编排（路由、触发器、错误处理）。
7. 配置用户界面。
8. 测试与迭代。

框架选择参考：新手用 n8n 或 Cursor；进阶用 LangGraph / CrewAI / OpenClaw；纯本地用 Claude Code + Ollama。

原帖：@smratitiwa86867 & @Suryanshti777 (ID: 2024756157148168590)

4. 结合 Ollama 免费本地运行 Claude Code

Anthropic 的终端代码智能体现在可以用开源模型在本地跑了。能力一致，零 API 成本，且代码数据绝对隐私。

Claude Code 本是云端付费的终端编程搭子。现在的玩法是通过劫持环境变量，让它调用本地电脑里的 Ollama 大脑。

工具： Ollama (ollama.com)、Node.js、任意电脑。

耗时： 5–10 分钟 | 难度： 入门级

1. 安装 Ollama，运行 ollama pull qwen2.5-coder（或任意代码模型）。
2. 安装 Claude Code CLI：npm install -g @anthropic-ai/claude-code
3. 设置环境变量劫持请求：Bashexport ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
4. 启动：claude --model qwen2.5-coder
5. 像平时使用 Claude Code 一样输入命令。

原帖：@TugserOkur (ID: 2025323636156928190)

5. 用 Claude Code 搭建全自动量化交易研究节点

有用户搭出了一条自动流水线：睡梦中自动读论文、编写并调试多标的交易策略、跨周期回测，最后吐出验证有效的交易参数。

给 Claude Code 下达“研究市场”的指令，它利用持久化会话和系统工具调用能力，化身为包含研究、编码、除错、回测全链路的团队，自动编译并执行代码。

工具： Claude Code、MT5/NT8 交易软件、基础交易常识。

耗时： 1 小时环境配置 | 难度： 中级

1. 打开 Claude Code 会话。
2. 输入指令：“搭建完整流水线：研究关于 [某策略] 的学术论文，用 Python/MQL5 编写多标的策略代码，编译并在 USTEC/XAUUSD/USDJPY 上用 M30/H1/H4 跑回测，返回盈利因子（Profit Factor）和夏普比率（Sharpe）。”
3. 让其全自动执行研究、编码、调试和回测。
4. 桥接到券商软件（使用社区的 MT5/NT8 极简连接脚本）。
5. 将跑通的流水线保存为可复用脚本。

原帖：@ZenomTrader (ID: 2025198060536578298)

本周核心与趋势洞察

推荐优先级：

1. 手机端 CLAWD： 门槛最低，20 分钟部署，体验最直观。
2. 桌面端 OpenClaw： 把电脑变成 24 小时待命的执行节点。
3. 本地 Claude Code： 零成本获取当前最强终端代码辅助。

趋势：

实用 AI 正在从云端彻底下沉到本地设备。本周跑通的案例全部是用户完全掌控的 OpenClaw/CLAWD 节点——运行在手机、电脑或旧硬件上。它们潜入常规聊天软件，调用物理传感器，在后台静默执行。没有云端订阅费，没有数据外泄。结合 n8n 工作流和本地大模型，个人部署“数字员工”的闭环已经形成。