营销自动化、自主科研、Agent 控制平面，再加上开会、上课、记任务、学英语、炒股和玩游戏——每个场景一件工具。真正把它们拧成一股绳的，是那些沉默却关键的底层能力：可观测性、Token 经济、Skill 演化、共享记忆。
一句话变一场营销。
热点追踪 → AI 文案 → 配图 → 短视频（解说 / 短剧 / 口播）→ TTS → 9 语种本地化，全流程自动跑通。Spark 短剧制片厂负责 Agentic 编剧、导演与审片，GEO 优化让成品被 AI 搜索引擎引用。231 条 API 路由、52 张数据表、4 个支付通道，构建在 DashScope 全系列模型之上。
把整家公司的文档压成一组 Skill。
给它一个产品文档目录，LLM 读完自动写出 detail skill（每个能力怎么用）和 intent skill（多条路径怎么选），直接对接 Claude Code、Cursor 或任何读 SKILL.md 的 Agent。零人工编写、零第三方依赖，自带 GEO 反馈闭环与自动生成的 MCP Server。
选模板、选风格、点生成——代码、美术与过场视频全自动产出。底层是 elevator runtime 的 planner → executor → verifier，外加 7 类异常护栏与视觉自调试，6 家 Provider 自适应路由。
官方网页游戏和 AI 工坊新作，都在同一个大厅里。点开就玩，加好友、比成绩、发挑战；MiniGameForge 做成的游戏通过共享密钥一键发布上来，画廊、试玩、同款复刻串成一条线。
两套并行书库，从不互相翻译：中文重凝练，英文重展开。32 个系列覆盖机器学习、数学、云计算与 Agent 系统，支持 LaTeX、全文搜索与自定暗色主题。
永不停歇的全自主科研系统。
一条管线发现论文、深度阅读、长出 107K 节点知识图谱，并通过对抗辩论生成研究想法；另一条负责实验设计、论文写作与同行评审。自愈 supervisor 与显式状态机让每一步可审计。
把长期运行的 Agent 派到多台机器上执行。
目标拆成可验证子目标组成的 DAG，规划、执行、审查、验证分给不同模型；Agent 在各自机器的 bwrap / Landlock 沙箱里跑，失败线路自动冷却，预算与审批显式可见，看门狗重排卡死任务。
提问，然后看着知识图谱自己生长。
每个回答周围长出相关概念，任意句子都能发起带上下文的追问；上传文档建一张私有图谱给模型当脚手架，随时导出 Markdown 或 JSON。
会议进行时，一个安静的侧边栏帮你听、记、答。系统音频进来，流式转写，滚动纪要与建议回复 grounded 于你的知识库、网页和自有 API。被动不打扰。
你上课，AI 记笔记。课程音频实时转写，课后整理成带图的结构化讲义和按知识点串起的复习路径；考前看讲义，不用再翻视频。
任务、日程、笔记与专注放在同一页。待办拆到今天，专注计时记录真实投入，课程、笔记与截止时间共享一条时间线，手机和桌面同步。
记住你错过的搭配和错误。每次练习都留下证据，第二天的课从昨天的错处长出来：词汇、搭配、语法各自成课，Learner Model 跟着掌握度调整难度。
一只叫 Clawd 的桌面宠物，实时感知本机每个 AI Agent 的状态。在跑、在等、卡住、报错——表情和气泡直接告诉你。7 款皮肤、零依赖、一条命令。
A 股实时行情，再加一层能复核的 AI 研判。均线、量能、形态指标实时计算，模型把它们翻成支撑、压力与当天要盯的信号，结论和原始指标并排。
暂无匹配项目。
长时运行的 Agent 如何在多个 Provider 间分配预算？哪些步骤值得用最贵的模型？
哪些失败能沉淀为可复用的 Skill？哪些注定无法复用，只能归档？
多个 Agent 共享同一份记忆时，类型系统该有多严格？
从 Demo 到上线的最后一公里：可观测性、回放能力、治理框架、用户信任机制。