自动化

⚠️ 注册门槛：Pionex 不支持中国大陆身份证通过 KYC，需持有台湾 / 新加坡 / 马来西亚 / 美国等地有效证件。参考 Pionex 受限地区官方说明。 Pionex 网格机器人跑了 4 个月，最大的痛点是到达区间边沿时没有预警。价格上穿 / 下穿区间机器人会自动停，但你不知道什么时候需要手动干预（重配区间或暂停）。 解决方法：写一个小脚本监控价格，到达边沿前预警。我用 Claude Code 从零写到跑起来花了 25 分钟，把过程和最终代码都放出来。 为什么要 Claude Code 写 比起自己从头想： 我不熟悉 Pionex API（Claude 查文档比我快） Telegram Bot API 我记不住细节（Claude 会直接出正确代码） 我倾向于过度设计，Claude 会给"最小可用"版本 调试环节 Claude 看报错直接改 整个过程就是对 Claude 说人话，它输出代码 + 解释。 需求定义（我给 Claude 的） 写一个 Python 脚本： 1. 每 5 分钟查 BTC/USDT 和 XAU/USDT 的当前价格 2. 如果价格接近预设区间的上沿或下沿（10% 以内），推送 Telegram 3. 推送内容含：当前价、区间、距离边沿百分比 4. 配置放在环境变量：TG_TOKEN, TG_CHAT_ID, BOT_CONFIGS 5. BOT_CONFIGS 是 JSON，格式： [ {"symbol": "BTC/USDT", "low": 60000, "high": 70000, "name": "BTC 网格"}, {"symbol": "XAU/USDT", "low": 3400, "high": 3600, "name": "黄金网格"} ] 6. 用 Binance 公开 API 查价格（Pionex 用的价格源和 Binance 一致） 7. 部署到 Mac，用 launchd 每 5 分钟跑 Claude 输出的代码（几乎一稿过） 文件 1：pionex_monitor.py ...

跑一个量化策略需要的不只是策略本身——还需要一套支撑它运行、监控它状态、在出问题时及时告警的工具链。这篇文章分享我的完整工具栈，从策略执行到告警通知。 整体架构 策略层（Python） ↓ 交易指令 Binance API ↓ 执行结果 状态文件 / CF KV ↓ 指标 Prometheus + node_exporter ↓ 存储 Grafana 可视化 ↓ 告警规则 Alertmanager → Telegram 策略执行层 技术栈 语言：Python 3.11 Binance SDK：python-binance 定时任务：APScheduler 或系统 cron 依赖管理：requirements.txt + venv 目录结构 quant/ ├── strategy/ │ ├── main.py # 主策略逻辑（信号生成 + 下单） │ ├── signals.py # 指标计算（技术指标库） │ └── risk.py # 仓位管理、止损逻辑 ├── exchange/ │ └── binance_client.py # Binance API 封装 ├── monitor/ │ └── exporter.py # 状态指标写入 Prometheus 格式 ├── config/ │ └── settings.py # 配置（从环境变量读取） └── run.py # 入口 关键代码：状态指标暴露 策略运行时，把关键指标写成 Prometheus textfile 格式，供 node_exporter 抓取： ...

管理多台 VPS 时，每天检查一遍状态是刚需：磁盘快满了、某个服务挂了、内存用量异常……这些如果不主动检查，可能等到出了问题才发现。 这篇文章讲一个实际方案：Python 脚本 SSH 到各台服务器采集指标 → Gemini CLI 分析异常 → Telegram Bot 推送日报。 整个流程每天定时跑一次，不需要手动干预。 架构 定时任务（cron） └─ Python 巡检脚本 ├─ SSH 到每台服务器 │ └─ 采集：CPU / 内存 / 磁盘 / 服务状态 / 近期错误日志 ├─ 汇总成文本报告 ├─ 调用 Gemini CLI 分析报告（找异常、给建议） └─ 发送到 Telegram Bot 前置准备 1. 安装 Gemini CLI npm install -g @google/gemini-cli gemini auth # 用 Google 账号登录 验证： ...

这篇是 OpenClaw 入门教程 的续集，假设你已经装好了 OpenClaw，跑通了基本的 Telegram 交互。这里讲的是真正把它用起来之后的进阶技巧。 多 Agent 任务分工 OpenClaw 支持在同一个 Telegram 群里配置多个 Agent，各自负责不同领域，这是它最容易被忽视的功能。 为什么要分 Agent 不分 Agent 时，你的 AI 助手是个通才——什么都能问，但没有专门的上下文和工具。问运维问题时它不知道你的服务器架构，问量化策略时它不知道你的持仓逻辑。 分 Agent 后，每个 Agent 有自己的： 系统提示词：注入对应领域的背景知识 Skill 集合：只挂载相关的工具 独立对话历史：不会被其他任务干扰 配置示例 在 ~/.openclaw/config.yml 里定义多个 Agent： agents: - name: "ops" description: "服务器运维助手" skills: - healthcheck - ssh-tools system_prompt: | 你是专门负责管理服务器基础设施的运维助手。 你熟悉 Nginx、Docker、系统监控等运维工作。 遇到需要执行命令的任务，先解释再操作。 - name: "quant" description: "量化策略助手" skills: - binance-watcher - grafana-query system_prompt: | 你是专门负责量化策略监控的助手。 你了解趋势跟踪策略的基本逻辑，能解读持仓信号和收益数据。 不公开具体策略参数。 - name: "writer" description: "写作助手" skills: - obsidian system_prompt: | 你是博客写作助手，帮助整理思路、起草文章、整理笔记。 写作风格：直接、有观点，不废话。 在 Telegram 里通过 /agent ops 切换到对应 Agent，之后的对话都走那个 Agent 的配置。 ...

OpenAI 在 2025 年初发布了 Codex CLI——一个在终端里直接用 AI 写代码、改文件、执行命令的工具。跟 ChatGPT 网页版不一样，Codex CLI 的核心是直接操作你本地文件系统，让 AI 真正帮你干活，而不是给你贴代码让你自己粘。 这篇文章覆盖完整的入门流程，从安装到能用，大约 10 分钟。 准备工作 需要两样东西： Node.js 18+（node --version 确认） OpenAI API Key（platform.openai.com 获取） API Key 需要绑定了付费方式，免费额度不支持 Codex 用的模型。 安装 npm install -g @openai/codex 安装完验证： codex --version 认证配置 有两种方式配置 API Key： 方式一：环境变量（推荐） export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..." 加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 让它持久化： echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 方式二：运行时输入 直接运行 codex，第一次会提示你输入 API Key，会保存到 ~/.codex/config.json。 ...

💡 国内提示：Binance 官网在中国大陆无法直连，访问需自备网络工具；法币入金不支持银行卡，主要走 C2C（USDT↔CNY）通道完成。 Binance API 是量化交易的起点。如果你想让策略自动执行——自动买入、自动止损、自动监控仓位——都需要通过 API 实现。 这篇文章从零开始，覆盖申请 API Key、安全配置、Python 环境搭建，到发出第一个查询和第一笔（测试）订单。不假设你有量化经验，跟着做能跑通。 准备工作 已完成 Binance 账号 KYC 实名认证 Python 3.8+（python --version 确认） 已完成双重验证（2FA），建议用 Google Authenticator Binance 注册：→ 注册 Binance（通过推荐链接注册可享手续费返佣） 申请 API Key 步骤 登录 Binance，点击右上角头像 → API 管理 点击"创建 API" 选择"系统生成（推荐）" 输入 API 标签（名称），点击下一步 完成 2FA 验证 保存 API Key 和 Secret Key 重要：Secret Key 只显示一次，页面关闭后无法再次查看。必须立即保存到安全位置（密码管理器）。 ...

买了 VPS、写了量化策略代码，但怎么让它"自动跑起来"并且"随时告诉你发生了什么"？这是大部分人卡住的地方。 我用 OpenClaw 解决了这个问题。 OpenClaw 是什么 简单说：一个让 AI 助手能调用各种工具的框架。 它的核心能力是： 提供 CLI 工具（openclaw message send），可以从任何脚本里发 Telegram/Discord 消息 有 Skill 系统，可以给 AI 挂载各种能力（GitHub、Notion、天气、自定义脚本） 支持 cron 定时任务和远程触发 对量化来说，最有用的就是消息推送这一块。 我的量化信号推送架构 cron（每30分钟） ↓ signal_monitor.py（拉数据 → 计算信号 → 对比上次状态） ↓ 有新信号？ ├── 是 → generate_report.py（生成 PDF） │ ↓ │ openclaw message send（发 Telegram） │ ├── 群组（@ 信号通知） │ └── 私信（附 PDF + 耗时统计） └── 否 → openclaw message send（私信巡检报告） 跑在局域网的 Linux 机器上，24 小时不间断。 ...

量化策略开发有个高门槛：你得懂交易逻辑，还得会写代码。Claude 把这个门槛降低了一半——你只需要懂交易逻辑，代码的部分可以让它来。 这篇文章记录我用 Claude 从零开始写一个完整量化信号系统的过程。 我的策略背景 我跑的是突破类趋势策略，核心逻辑是唐奇安通道（Donchian Channel）： 当价格突破过去 N 根 K 线的最高价 → 买入 当价格跌破过去 M 根 K 线的最低价 → 卖出 听起来简单，但要做成能在 8 个品种、3 个时间周期上自动跑的系统，并且每半小时推送信号到 Telegram，需要不少工程量。 第一步：跟 Claude 描述策略逻辑 我的输入很简单： “帮我写一个 Python 脚本，用 yfinance 拉 BTC 的 1 小时 K 线，实现唐奇安通道突破策略：价格突破过去 20 根最高价买入，跌破过去 10 根最低价卖出。每次信号变化时通过 openclaw 发 Telegram 消息。” Claude 给出的初版代码覆盖了： yfinance 数据拉取 信号计算逻辑 状态持久化（避免重复推送） openclaw CLI 调用发送消息 这一步花了约 10 分钟。 ...

如果你用过 Claude Code，OpenClaw 可以理解成它的"异步版本"——Claude Code 适合你坐在电脑前交互式干活，OpenClaw 适合让 AI 在后台持续帮你做事，即使你不在电脑旁。 OpenClaw 的核心定位 一句话：让 AI 助手能访问和操作外部工具，并通过 Telegram 等渠道跟你交互。 它解决的问题： AI 模型本身无法主动触达你（你要开口问，它才回答） AI 模型没有持久状态（每次对话从头开始） AI 模型无法直接操作外部系统（GitHub、Notion、服务器） OpenClaw 通过 Skill 系统 解决这三个问题。 Skill 系统 Skill 是 OpenClaw 的核心概念：一个 Skill 就是给 AI 挂载一个工具。 已有的 Skill 举例： Skill 功能 github 读写 Issue、PR、Actions obsidian 读写 Obsidian 笔记库 weather 查询天气（open-meteo） notion Notion 页面/数据库操作 healthcheck 系统安全巡检 skill-creator 创建自定义 Skill 安装一个 Skill： ...

用 OpenClaw 跑自动化任务，最麻烦的不是配置，而是"跑着跑着突然不工作了"。这篇文章整理我遇到过的故障和解决方法。 Gateway 相关 Gateway 服务未启动 症状：Telegram 发消息没反应，AI 助手不回复。 检查： openclaw gateway status 常见原因和解法： 原因 解法 进程挂了 openclaw gateway restart Bot Token 过期 去 BotFather 重新获取 token，更新配置 端口冲突 lsof -i :端口号 找占用进程，kill 掉 Windows 开机未自启 任务计划程序加入自启 Windows 特别注意：Windows 上 Gateway 不会随系统自动启动，每次重启后需要手动运行： openclaw gateway start 建议做成 Windows 任务计划程序的开机自启任务。 Gateway 启动后几小时自动断开 症状：刚开始好的，过一段时间 Telegram 又不响应了。 原因：Telegram 的 long-polling 连接超时，Gateway 没有自动重连。 解法：用 cron 或 systemd 做保活： ...

我从去年开始用 Claude Code（就是 Anthropic 出的那个 CLI 工具）管理我的一堆服务器，用下来感觉这才是 AI 应该有的使用方式——不是聊天，而是真正在帮你干活。 我的使用场景 9 台海外 VPS（AWS / DMIT / 腾讯云），分布在美国、香港、日本、新加坡，跑着： 代理节点（Xray + Hysteria2） 量化交易策略 监控系统（Prometheus + Grafana） 各种自动化脚本 以前这些机器要靠手动 SSH 进去一台台操作，现在我直接跟 Claude Code 说"把日本那台机器的 Xray 配置更新一下"，它就帮我 SSH 进去、修改配置、重启服务、验证状态。 Skill 系统：让 AI 有专业知识 Claude Code 支持自定义 Skill（类似系统提示词），我给不同的任务场景都写了专门的 Skill： 服务器运维 Skill # 服务器运维助手 你负责管理以下 VPS： - aws-us: 13.x.x.x（美国） - aws-hk: 43.x.x.x（香港） - aws-jp: 3.x.x.x（日本） SSH 端口统一 18022，用户名 ubuntu，使用 PEM 文件认证。 标准操作流程： 1. 连接前先检查机器是否在线（ping 测试） 2. 操作前备份配置文件 3. 修改后验证服务状态 4. 如有异常立即回滚 这样 Claude 就有了我的基础设施上下文，不需要每次都重复说一遍。 ...

⚠️ 注册门槛：Pionex 不支持中国大陆身份证通过 KYC，需持有台湾 / 新加坡 / 马来西亚 / 美国等地有效证件。参考 Pionex 受限地区官方说明。 网格交易是我跑得最久的量化策略，简单但有效。这篇文章分享我在 Pionex 上跑网格的真实经验，不是教你一夜暴富，而是如何稳健地让机器帮你赚震荡行情的钱。 什么是网格交易 网格交易的核心逻辑：在价格区间内设置多个买卖档位，价格下跌时买入，价格上涨时卖出，反复循环赚取差价。 本质上是在做市场波动的搬砖： 价格区间：40,000 - 50,000 USDT（BTC/USDT） 网格数量：20 格 每格间距：500 USDT 当价格从 45,000 跌到 44,500 → 自动买入 当价格从 44,500 涨回 45,000 → 自动卖出，获利 ~1.1% 适合场景：震荡行情。趋势行情（单边大涨大跌）效果差。 为什么选 Pionex Pionex 内置 16 种免费机器人，网格机器人完全免费，只收正常的交易手续费（0.05%）。 相比其他平台： 不需要自己写代码接 API 界面简单，适合入门 流动性来自 Binance + Huobi 聚合 通过我的邀请链接注册可以享受手续费折扣。 参数设置详解 价格区间 这是最重要的参数，直接决定策略是否能盈利。 ...