我折腾了一周，在 Windows 原生环境和wsl环境上测试了 clawdbot（moltbot） ，并接入了飞书。
怎么说呢，它确实能帮你真的干活，但调用 AI API 延迟太高了，回复消息很慢，不知道是不是 Windows 环境的问题，或者是我网络的问题，也可能是大模型的问题。
下一步考虑是在 Linux 平台部署或者买一台 Mac mini，但我认为这玩意儿在 Windows 平台才能实现生产力最大化。
我折腾了一周，在 Windows 原生环境和wsl环境上测试了
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我只能说 Cloudflare 大善人！！
Cloudflare 推出了一键部署 Openclaw（之前叫 Clawdbot） 的功能，不用额外购买Macmini，让Openclaw 部署在 Cloudflare 的 Worker上，用 R2 储存数据。
太牛逼了，每个人都能拥有自己的“贾维斯”。
Clawdbot 它不是一个在浏览器里的聊天机器人，而是部署在你自己的电脑上、拥有所有权限、永久记忆的全天候“数字员工”，你可以通过 WhatsApp、Telegram 或者 Discord 聊天软件远程指挥它操作你的电脑（任何软件）工作，或定时任务。
claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
