【虾门日记】OpenClaw 配置 ModelScope 多模型白嫖指南
每天 2000 次免费调用，四个模型轮流用，永不停歇！ 🎯 背景OpenClaw 默认配置的模型调用次数有限，而 ModelScope 社区提供了每个模型每天 500 次免费调用的额度。通过合理配置多个模型并自动轮换，可以实现每天 2000 次 的免费调用量。 本指南记录完整的配置过程。 💰 ModelScope 免费额度说明根据 ModelScope 官方政策： 项目 额度 单模型每日免费调用 500 次 免费模型数量 4 个 总计每日免费调用 2000 次 选用的四个模型： Qwen/Qwen3.5-397B-A17B - 通义千问 3.5 397B MoE ZhipuAI/GLM-5 - 智谱 GLM-5 MiniMax/MiniMax-M2.5 - MiniMax M2.5 moonshotai/Kimi-K2.5 - 月之暗面 Kimi K2.5 ⚙️ 配置步骤1. 获取 API Key访问 ModelScope API 管理页面 获取 API Key。 2. 编辑 OpenClaw...
【Linux】内网机器通过跳板机科学上网
上回书说道，我们通过 SSH 隧道 + gost 的组合，成功让内网机器A借助跳板机B访问了外网。但访问的是普通外网，遇到需要科学上网的场景（比如访问 Google、GitHub 下载资源等）还是会失败。本文在上篇基础上，进一步让机器A借助机器B上已有的代理服务实现科学上网。 前置条件： 本文方案依赖机器B上已配置好科学上网代理。如果机器B还没有配置，请先参考：【Linux】使用 Clash 科学上网 环境信息： 机器A：内网机器，无外网，无 root 权限 机器B（跳板机）：172.22.26.185，用户名 tianlejin，本地 7890 端口运行着科学上网代理（HTTP 协议） 整体思路两种模式对应两条链路，需要同时保持三个后台进程运行： 1普通外网：机器A → gost(8118) → SSH隧道(1080, SOCKS5) → 机器B → 外网 1科学上网：机器A → SSH隧道(7891) → 机器B的7890代理 → 科学上网 通过切换环境变量来选择走哪条链路，无需重启任何进程。 为什么普通外网需要 gost 而科学上网不需要？ SSH -D...
【Linux】内网机器通过跳板机访问外网
背景在实际工作中，经常会遇到这样的场景：手头有一台内网机器（比如 A100 训练节点），它无法直接访问外网，但有另一台机器既能访问内网又能访问外网，可以作为跳板。本文记录如何在没有 root 权限的情况下，让内网机器的当前终端会话通过跳板机访问外网。 环境信息： 机器A：内网机器，无外网，无 root 权限 机器B（跳板机）：172.22.26.185，用户名 tianlejin，有外网访问能力 整体思路大多数工具只认 HTTP 代理，不支持 SOCKS5。因此用 SSH 建立 SOCKS5 隧道后，还需要用 gost 将其转为 HTTP 代理，再统一让所有工具走 HTTP 代理： 12应用 → HTTP代理(gost) → SOCKS5隧道(SSH) → 机器B → 外网 127.0.0.1:8118 127.0.0.1:1080 第一步：建立 SSH SOCKS5 隧道检查端口是否被占用1ss -tlnp | grep 1080 无输出则端口空闲，若被占用换 1081、1082 等端口再查。 建立隧道1ssh -D 1080 -N -f...
【博客搭建】Cloudflare Tunnel与Nginx目录重定向冲突
问题现象我的博客部署在内网机器上，通过 Cloudflare Tunnel 进行内网穿透，将内网地址 172.22.26.185:50001 映射到了外网域名 tianlejin.top。 在测试访问时，有以下现象： 内网访问正常：在内网直接访问 http://172.22.26.185:50001/blog/Linux_Clash/ 或 http://172.22.26.185:50001/blog/Linux_Clash（不带末尾斜杠），都能正常打开页面。 外网带斜杠访问正常：通过外网域名访问 https://tianlejin.top/blog/Linux_Clash/，页面秒开。 外网不带斜杠访问异常：通过外网域名访问 https://tianlejin.top/blog/Linux_Clash（不带末尾斜杠），浏览器会卡住很久，然后地址栏变成了 http://tianlejin.top:50001/blog/Linux_Clash/，最终页面显示“tianlejin.top 目前无法处理此请求。HTTP ERROR 502”。 原因分析这个问题本质上是...
【实用工具】OpenClaw 进阶篇：必装的 10 个 Skills
在上一篇文章中，我们介绍了 OpenClaw 的基本安装和使用。本文将深入探讨 OpenClaw 的 Skills 系统，按照推荐的安装顺序介绍 10 个最实用 Skills。 什么是 OpenClaw SkillsSkills 是 OpenClaw 的扩展功能模块，类似于浏览器插件或 VS Code 扩展。通过安装不同的 Skills，可以让 AI 助手获得更多能力，比如联网搜索、文件操作、代码执行等。 Skills 的优势： 模块化设计，按需安装 社区驱动，持续更新 易于管理和配置 支持自定义开发 Skills 管理基础如果你执行 clawhub list 提示 command not found，通常是还没有安装 clawhub，或者 npm 全局 bin 目录没有加入 PATH。 先确认 Node.js 和 npm 可用 12node -vnpm -v 安装 clawhub CLI（官方 npm 包） 1npm i -g clawhub 如果不想全局安装，也可以直接用 npx（免安装） 1npx clawhub@latest...
【虾门日记】飞书发送图片完整指南
飞书机器人发送图片的完整解决方案，三步搞定！ 🐛 问题背景在 OpenClaw 中通过飞书插件发送图片时，直接使用 message 工具的 media 参数会失败，飞书只显示文件路径而不是图片。 原因： 飞书需要先把图片上传到它的服务器拿到 image_key，再用原生图片消息格式发送。 ✅ 解决方案（三步走）步骤 1：获取飞书访问令牌12345678# 配置 App ID 和 App SecretAPP_ID="你的应用 App ID"APP_SECRET="你的应用 App Secret"# 获取 tokenTOKEN=$(curl -s -X POST https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal/ \ -H "Content-Type: application/json" \ -d...
【LLM】使用vLLM本地部署大模型
本文以最新的医学领域最强模型Baichuan-M2-32B为例，记录使用vLLM部署大模型并创建API服务。 创建uv环境123uv init# 添加modelscope包uv add modelscope 下载模型 去modelscope官网，找到对应模型的网页：https://www.modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B 自定义模型下载位置： 1uv run modelscope download --model baichuan-inc/Baichuan-M2-32B --local_dir /mnt/nfs_share/tlj/llms/models/ 如果不指定--local_dir，默认情况下，模型被下到了这里： 1~/.cache/modelscope/hub/models/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B 安装环境 uv安装pytorch uv pip install 会在当前 uv 管理的虚拟环境中调用 pip 去安装 Python 包 1uv pip...
【BioAIWeekly】20260224
本期共收录 30 篇文章：Nature 6 篇, Nature Biotechnology 2 篇, Nature Computational Science 1 篇, Nature Genetics 1 篇, Nature Machine Intelligence 2 篇, Nature Methods 1 篇, Science 10 篇, Science Advances 7 篇。 NatureAI tools can design genomes. Will they upend how life evolves?发布日期：2026-02-23 | 作者：Kate Adamala ...
【BioAIWeekly】20260218
本期共收录 58 篇文章：Cell 4 篇, Nature 6 篇, Nature Biotechnology 1 篇, Nature Communications 1 篇, Nature Computational Science 2 篇, Nature Genetics 7 篇, Nature Machine Intelligence 4 篇, Nature Methods 6 篇, Science 11 篇, Science Advances 16 篇。 CellGiant DNA viruses encode a hallmark translation initiation complex of eukaryotic life发布日期：2026-02-17 | 作者：J. Maximilian Fels, Aidan B. Hill, Richard Han, Jasmine M. Garcia, Hugo Bisio, Chantal Abergel, Philip J. Kranzusch, Amy S.Y. Lee 巨型DNA病毒（Giant DNA...
【BioAIWeekly】20260209
本期共收录 64 篇文章：Cell 5 篇, Nature 21 篇, Nature Biotechnology 3 篇, Nature Communications 3 篇, Nature Genetics 7 篇, Nature Machine Intelligence 3 篇, Science 10 篇, Science Advances 12 篇。 CellSensory neurons drive immune exclusion by stimulating a dense extracellular matrix in the breast cancer tumor microenvironment发布日期：2026-02-05 | 作者：Si-Wei Zhang, Han Wang, Yi Xiao, Luo-Tian Liu, Minhong Shen, Zhuang Wang, Shen Zhao, Xiao-Hong Ding, Ying Wang, Qing-Yuan Zhuang, Jinfei Ni, Zhi-Ming Shao, Yi-Zhou...
【投资理财】为什么有的大公司选择不上市?
为什么大部分企业选择上市？对于许多企业来说，上市（Going Public/IPO）是一个重要的里程碑，主要原因包括： 融资需求。通过首次公开募股（IPO, Initial Public Offering），企业可以快速筹集大量资金，用于扩张业务、研发投入、偿还债务或进行并购。这种股权融资（Equity Financing）不需要偿还本金，也没有利息负担，是企业快速发展的重要资金来源。 提升品牌影响力。上市公司往往被视为更加正规、透明和有实力的企业，这有助于提升品牌形象，增强客户、供应商和合作伙伴的信任。上市本身就是一次巨大的品牌宣传。 股权流动性。上市为早期投资者和创始人提供了退出机制，让他们的股权可以在公开市场上交易变现。同时，员工持有的股票期权（Stock Options）也能在二级市场（Secondary Market）实现价值，这是吸引和留住人才的重要手段。 公司治理的完善。上市公司需要遵守严格的监管要求，建立规范的公司治理结构（Corporate...
【Agent】基于Lang生态的智能体开发最佳实战
引言LangChain 和 LangGraph 是目前最流行的 AI Agent 开发框架。LangChain 提供了丰富的工具抽象和 LLM 接口，而 LangGraph 则提供了强大的状态图和工作流控制能力。 本文将基于真实的急诊科分诊智能体项目，介绍如何结合 LangChain 和 LangGraph 构建生产级智能体。 Lang 生态核心概念LangChain vs LangGraph在 Lang 生态中，LangChain 和 LangGraph 各有侧重： LangChain： 提供工具抽象（BaseTool）和 LLM 接口 适合简单的链式调用和 ReAct Agent 基于 Prompt 模板控制流程 快速原型开发 LangGraph： 提供状态图（StateGraph）和工作流控制 适合复杂的多步骤、多分支流程 显式的流程控制和状态管理 更好的可调试性和可观测性 最佳实践：结合使用 使用 LangChain 定义工具（BaseTool）和 LLM 接口 使用 LangGraph 构建状态图和工作流 Agent 的核心要素一个完整的生产级...
【BioAIWeekly】20260202
本期共收录 46 篇文章：Cell 3 篇, Nature 18 篇, Nature Biotechnology 2 篇, Nature Communications 2 篇, Nature Computational Science 3 篇, Nature Genetics 2 篇, Nature Machine Intelligence 2 篇, Science 9 篇, Science Advances 5 篇。 CellMolecular features of human pathological tau distinguish tauopathy-associated dementias发布日期：2026-01-29 | 作者：Mukesh Kumar, Christoph N. Schlaffner, Shaojun Tang, Maaike A. Beuvink, Arthur Viode, Waltraud Mair, Meenakshi Jha, Ceren Uncu, Hendrik Wesseling, Tian Wang, Derek H....
【实用工具】OpenClaw 安装和使用指南
OpenClaw 是一个强大的 AI 助手平台，支持多种聊天软件集成，可以通过命令行、网页界面或聊天软件与 AI 进行交互。 经过一番折腾，咱也算是玩上了。但感觉使用场景有限，更多玩法和可能性还需社区进一步迭代。 安装与初始化 使用一键安装脚本： 1curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 初始化配置 1openclaw onboard 基本使用 启动和管理主程序 1234567891011# 启动 gatewayopenclaw gateway start# 重启 gatewayopenclaw gateway restart# 停止 gatewayopenclaw gateway stop# 查看运行状态openclaw gateway status 使用 TUI（终端用户界面）进行对话 1openclaw tui 启动网页版 Dashboard 1openclaw dashboard 查看和修改配置 12345# 交互式配置向导openclaw config#...
【BioAIWeekly】20260126
本期共收录 51 篇文章：Cell 6 篇, Nature 14 篇, Nature Communications 3 篇, Nature Computational Science 1 篇, Nature Genetics 8 篇, Nature Machine Intelligence 1 篇, Science 5 篇, Science Advances 13 篇。 CellCan H5N1 avian influenza in dairy cattle be contained in the US?发布日期：2026-01-23 | 作者：Jonathan E. Pekar, Alvin Crespo-Bellido, Philippe Lemey, Andrew S. Bowman, Thomas P. Peacock, Jennine N. Ochoa, Andrew Rambaut, Oliver G. Pybus, Michael Worobey, Martha I. Nelson ...
【Linux】添加自定义命令
引言我经常需要在SLURM集群上启动一个交互式会话，完整命令如下： 1srun --partition=a100 --nodes=1 --cpus-per-task=4 --mem=64G --nodelist=a100node1 --time=0 --pty /bin/bash 这个命令太长了，每次输入都很麻烦。我希望创建一个简短的命令 a1n1 来代替它。 实现方法将自定义命令集中管理，更加规范和易于维护 创建一个自定义脚本的目录 1mkdir -p ~/bash_scripts 创建名为 a1n1 的脚本文件： 1vi ~/bash_scripts/a1n1 在文件中写入以下内容： 12#!/bin/bashsrun --partition=a100 --nodes=1 --cpus-per-task=4 --mem=64G --nodelist=a100node1 --time=0 --pty /bin/bash 第一行 #!/bin/bash 是shebang，指定使用bash解释器执行此脚本。 赋予执行权限 1chmod +x...
【论文分享】BiCLUM-双边对比学习的单细胞多组学整合方法
个人推荐指数：⭐️⭐️ BiCLUM 简介BiCLUM（Bilateral Contrastive Learning for Unpaired Single-Cell Multi-Omics Integration）是一种基于双边对比学习的单细胞多组学数据整合方法，专门用于整合未配对的单细胞 RNA-seq 和 ATAC-seq 数据。该方法由西安交通大学李丽敏团队开发，发表于 bioRxiv（2025年3月）。 BiCLUM 的核心能力包括： 未配对数据整合：无需配对的多组学数据，可直接整合来自不同实验的 RNA-seq 和 ATAC-seq 数据 双边对比学习：同时在细胞层面和特征层面进行对比学习，增强跨模态对齐 批次效应校正：有效消除批次效应，同时保持生物学异质性 联合嵌入空间：将不同模态的数据映射到统一的低维嵌入空间 BiCLUM 的主要应用场景： 整合来自不同实验的单细胞 RNA-seq 和 ATAC-seq 数据 跨模态细胞类型识别和注释 发现跨模态的生物学关系和调控网络 批次效应校正和数据标准化 模型架构BiCLUM...
【论文分享】Multimodal Transformer-多尺度基因组学的多模态基础模型
个人推荐指数：⭐️⭐️⭐️ 论文简介这是一篇发表在 Nature Methods（2025年12月）的综述性文章，系统性地回顾了 Transformer 模型在多尺度基因组学中的应用和发展。文章由沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的 Jesper Tegner 团队撰写，全面梳理了从单模态到多模态 Transformer 模型的演进历程，并提出了构建”超级 Transformer”（Super Transformer）的愿景。 文章的核心贡献包括： 系统性分类：将基因组学中的 Transformer 模型分为三个层级（单模态、增强单模态、多模态） 技术综述：详细介绍了 Transformer 在基因组序列、单细胞组学和空间转录组学中的应用 实践指导：提供了四个基于公开数据集的代码教程，涵盖多组学、基因组序列、单细胞和空间转录组分析 未来展望：提出了构建模块化”超级 Transformer”的架构设想，用于整合异质性模态数据 这篇综述不仅是对当前 Transformer...
【论文分享】EpiFoundation-单细胞ATAC-seq基础模型
个人推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ EpiFoundation 简介EpiFoundation 是首个专门为单细胞 ATAC-seq（scATAC-seq）数据设计的基础模型，通过创新的峰-基因对齐（peak-to-gene alignment）预训练策略，学习细胞的表观基因组表示。该模型由加州大学圣克鲁兹分校（UC Santa Cruz）、杜克大学（Duke University）和哥伦比亚大学（Columbia University）的研究团队开发，发表于 bioRxiv（2025年9月）。 EpiFoundation 的核心能力包括： 高效处理高维稀疏的 scATAC-seq 数据：仅处理非零峰集合，提高数据密度 跨模态预训练：利用配对的基因表达数据监督峰-基因关联学习 多任务支持：细胞类型注释、批次校正、基因表达预测等下游任务 最先进性能：在多个组织和任务上超越现有方法 scATAC-seq...