SuperGrok值得订阅吗？Grok讨论度有点低，好像生图是亮点
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🦞龙虾装完这 4 个 skill，终于像个数字员工了
之前我的 Agent 有几个很尴尬的短板，搜不到中文内容、碰到 Cloudflare 直接罢工、接的纯文本模型（比如 DeepSeek）看不见图、操控网站账号发条评论就被当机器人封。 装上这 4 个 skill 补齐了所有短板。 1. 17 个搜索引擎随便切，零 API key 配置 multi-search-engine 把 Baidu、Google、DuckDuckGo、微信搜索、头条搜索全接上了，8 个中文 + 9 个国际。哪个引擎能搜到用哪个，Agent 不再被单一搜索源卡脖子。 🔗 clawhub.ai/gpyangyoujun/multi-search-engine 2. 一行命令绕过 Cloudflare Scrapling 官方 skill，自动解决 Turnstile 挑战。支持并发爬虫、断点续抓、自动代理轮换。作者 D4Vinci 自己维护，文档全覆盖。 🔗 github.com/D4Vinci/Scrapling/discussions/176 这两个是社区的，下面两个我自己开源的。 3. 模型没有视觉能力？macOS 本地补齐 不是所有 Agent 接入的模型都支持图片识别。vision-framework-skill 仅支持 macOS，封装 Apple Vision Framework 原生 API。OCR、图像分类、人脸/动物检测全部本地跑。模型看不见图，Agent 替它看，识别完把结构化结果喂给模型，纯文本 Agent 也能处理图片任务。 🔗 github.com/haoyiyin/vision-framework-skill 4. 操控网站账号，走 UI 不被检测 account-operations 通用网页账号操作。不走 API 调用，走真实的 UI 交互，点击、打字、滚动，配合 Camoufox 反检测浏览器，行为跟真人没区别。Medium、Reddit、Quora、开箱即用，新网站也能快速适配。 🔗 github.com/haoyiyin/account-operations 四个 skill 不挑框架，Claude Code、openclaw、Hermes 都能装。
如果你也在用龙虾 🦞，这个工具能让它们变得更聪明
Pieces.app 是一个安装在你自己电脑上的 AI 长期记忆引擎，支持 macOS、Windows 和 Linux。 它在后台自动记录你的工作上下文，VS Code / Cursor 里的代码和报错、浏览器里看过的文档和复制的内容、截图（OCR 识别图片中的代码）、会议录音转写，还有 Slack / GitHub / Google Drive 的协作记录。所有数据本地处理，不上云。屏幕录制和录音是可选权限，你自己决定开不开。 我觉得有意思的是它的 MCP Server。Pieces 在本机暴露了一个 HTTP 服务，任何支持 MCP 的 AI Agent （Open Claw / Hermes）都能直接调用你的本地记忆。我的玩法是用 Tailscale 把几台设备组到同一个私有网络里，让另一台机器上跑的 Hermes 通过内网 IP 直接连 Pieces 的 MCP Server，本地记忆变成了跨设备可调用的私有服务，不暴露公网。 你所有的 AI 工具，不管在哪台设备上，从此都能共享同一份“了解你过去”的记忆库。 🔗 pieces.app
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
