摘要

作者为学习 Agent 选定 OpenClaw（相对 langchain 等追新成本），利用其 workspace 内置 memory（memory/YYYY-MM-DD.md 与日更、MEMORY.md 长期记忆、AGENTS 中强调「先写文件、勿只靠脑记」）并叠加 自维护 wiki → 定时同步 Notion，回答前优先查该 wiki 与既有博客知识库，以省 token、降幻觉、贴近个人经验。另用定时任务做 RSS 抓取 → 筛选总结 → Notion 库（辅以 TG/QQ；QQ侧 OpenClaw 机器人加群受限，体感鸡肋）、条件盯盘（开盘/收盘前一小时且持仓波动大于约 5% 才推送；腾讯行情 API 免费可用），并逐步把 自研 Prompt 维护工具 等接入工具链。文末摘录 SOUL.md，对应「有观点、少表演式客套、外发谨慎」等人格与边界约定。

文中要点

  • Memory 与模型：规则要求把教训写进 AGENTS / 技能等，实际遵守程度仍依赖模型（文中举例 minimax 观感较弱）。
  • 第二大脑：思路参照「大模型维护 wiki」；与官方 memory-wiki 插件 的「编译式 vault」路线不同，但同属「持久化 + 可维护知识层」 family。
  • RSS：在推即时消息之外，把条目写入 Notion 便于桌面端阅读与标注。
  • 盯盘：用「定时 + 条件」减少无意义刷行情；涉及第三方 API 可用性与合规，文中仅为个人尝试记录。

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