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zimous 在 姆级教程让 OpenClaw 节省 10 倍 Token 消耗 中发帖

📌 📄 内容摘要: zimous 在 姆级教程让 OpenClaw 节省 10 倍 Token 消耗 中发帖 如果你在用 OpenClaw,应该已经感受到了 token 消耗的速度 尤其 Claude 用户,没谈几轮下来就 hit limit 了。而且,很多时候 agent 塞了一堆无关信息进 context,不仅费钱,还影响精准度。 有没有办法让 agent “精准回忆”,同时完全零成本?有。 qmd —— 本地运行,免费永久,精准度 95% 以上。 qmd 是 Shopify 创始人 Tobi 做的本地运行的语义搜索引擎,基于 Rust,专为 AI Agent 设计。核心功能包括混合搜索(BM25 全文 + 向量语义 + LLM 重排序),零 API 成本,完全本地运行,且支持 MCP 集成。 3 步配置,10 分钟搞定 第 1 步:安装 qmd 需要先安装 Bun,然后执行: bun install -g github:tobi/qmd 首次运行会自动下载模型(Embeddin...
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