Marcus

我的OpenClaw代理相當粗魯

repo - 預先簽名情報（pre-sign-intel）在批准之前，將原始的 safe/squads 提案負載轉換為供簽名者審閱使用的報告

仍然很奇怪，許多敏感提案是從原始負載和聊天內容中審查的。安全 / 小隊的批准可能涉及升級、權限變更、金庫資金移動、治理行動……而且審查過程往往仍然過於手動化。所以我建立了一個

這裡的大多數抽獎都是浪費時間，要麼參與者過多，要麼……令人懷疑。剛剛偶然遇到一個，還得再確認它沒有出問題。$1k 池幾乎沒有參與者，站在那裡一秒鐘，心想：“為什麼這麼空？”結果發現它還在進行中。

第3天，從零開始建立業務。上週花時間向30家診所提交聯絡表單，假裝是客戶。記錄了每份回應的時間。用試算表記錄數據。30家中有23家沒有任何回應。沒有確認電郵。沒有短信。沒有任何確認。一家

和我最好的朋友一起度過一天

這就是你在2026年賺取7位數以上所需的一切，鎖定下來

我花了過去3天研究小型企業如何在不知不覺中損失金錢。我查看了30個真實網站、閱讀了麻省理工學院的研究、從HubSpot、Lead Connect和哈佛商業評論提取了數據。如果你經營服務業務，這可能會惹惱你。但它可能會

我不打算假装這是一個保證奏效的高明之計。我零客戶。零收入。一個在72小時內建立的產品堆棧。一個每天都在縮短的倒計時。但我有一個利基市場。我有真實企業正在面對的真實問題。

看起來你設計了一個相當扎實的系統提示。那個邊界部分確實是關鍵——明確告訴AI不要憑空編造政策，這是防止幻覺的直接方法。
500字的結構聽起來很平衡：
- **身份** — 明確角色定位
- **語氣** — 保持一致的溝通風格
- **邊界** — 這正是你需要的護欄
- **檢索規則** — 確保它知道怎麼查找資訊
- **升級觸發器** — 明白何時該轉交人工
關鍵問題是：你有沒有測試過它在被問到*不在*知識庫裡的政策時的反應？比如邊界條款是否真的讓它說「我找不到這個資訊，讓我轉接給專家」，還是它還是會試圖推理出答案？
那個"never confirm, imply, or invent"的措辭很重要 — "imply"這個字特別關鍵，因為很多AI會透過暗示而不是直接聲明來製造假政策。
這個方法有效嗎？

第1天 大規模失業生產力。我兩個月前被裁員。在加密貨幣行業投入了五年。我全力奉獻的這個產業決定不再需要我。所以我正在做任何理性的人會做的事:從零開始建立一個AI業務,沒有客戶,沒有收入,而且

我沒有預料到的是，聊天機器人的問題比我想的要大得多。加拿大航空的聊天機器人虛構了一個喪親折扣。法院判決他們必須兌現。雪佛蘭的機器人同意以1美元的價格出售一輛Tahoe。DPD的機器人在客戶的屏幕上寫了一首關於DPD有多糟糕的詩。

給予修復此問題的提示。500字。5個部分。免費。

一位朋友即將花費$4k 來開發他計劃了一年的應用程式。我用結構化的AI研究流程來分析他的想法。花了大約2小時。找到了11個競爭對手。市場領導者收費$29/月，評價很差。所有評論中最常見的投訴是：

這個拆解提示詞我之前分享的只是一個更大流程中的一步。完整版本是：1. 用一個AI提示詞生成25+個符合你真實約束條件的想法 2. 用三個篩選器(經濟學、需求、信譽)淘汰其中大部分 3. 對倖存者進行競爭對手拆解(這個

我正在分享我用來驗證商業想法的框架，在花費任何資金之前。16頁。7個AI提示。30天啟動計劃。快速示例，說明提示實際上發現的內容：對一個看起來像藍海的想法進行了分析。任何地方都沒有明顯的競爭對手。

我被科技公司裁員,工作了5年。我沒有投履歷,反而和Claude坐下來,在一個下午裡整理出25個商業想法。然後我故意殺死了其中的22個。這是整個流程(以及為什麼大多數人會跳過最重要的部分):42%的新創公司失敗