clawbot可以操控企业微信吗

好，继续玩可乐的爆头啊。然后我们今天玩点复杂的，直接让他打开这个网站，然后找到一个便宜的制冰机，然后呢？给我加到购物车里面。好，我们已经把指令发送给他了，等着他执行。啊。 好，它自己打开了啊。好，开始搜索， 看它这里 sort by price order a s c。 继续干呐， 他还在处理，他应该是要解析这个页面上的内容。 ok， 你 看，扫到这一款了。好，哎，给我加到购物车了，这款最便宜。

help bot， 让 ai 二十四小时为你工作，它的功能有这些。好，我们直接来演示几个功能。好，我们打开手机上的 whatsapp， 然后给电脑发送消息，然后打开浏览器，帮我们整理 iphone 十六的型号，价格的信息。 好，可以看到呢，他已经把苹果的官网打开了，桌面上生成了一个 excel 文件，我们打开来看一下，可以看到呢，他把 iphone 十六的型号啊，处理器，摄像头等信息整理到了 excel 当中了，看一下整理电脑文件的场景。好，我们打开 excel， 然后给电脑发送整理桌面的文件。 我们回到电脑的桌面，可以看到呢，桌面上的文件是非常混乱的。好，可以看到呢，桌面上出现了四个文件夹。好，看到 boss 已经把这些文件都分类好了，点开来看一下，我们打开工作文档，打开软件安装，打开图片，还有销售数据， 可以看到呢，他都把这些文件分门别类整理好了，这个效果还是很惊艳的。好，我们回到终端看一下，可以看到呢，终端接收到了手机的信息， 我们看一下最后的处理结果，没看到克洛布回复我们，他已经把文件整理好了。厉害，那演示第三个功能，修改文件名，给电脑发送消息，帮我整理图片文件夹中的文件名。好，我们回到电脑上的图片文件夹，可以看到这些图片的文件名非常混乱，我们稍等一下， 可以看到 carbot 已经帮我们把文件名都重新命名了，可以看到它是按截图零一零二零三，这样子。好，我们打开浏览器，这个呢是 carbot 的 web ui 界面，可以看到我们跟他聊天的一个情况，那我们可以看到他的回复呢，已经显示说已经把文件重命名了。好，刚才的内容呢，就是 带大家简单看一下 carbot 的 能力。好，其实呢，最近很多人都在关注这个工具，那我非常建议大家自己 尝试去用一下，因为自己体验还是很好玩的，因为你在看和自己用还是不同的，虽然呢，它会比较费 钱，因为在 token 的 消耗量是比较大的。我接的是 mini max 的 模型啊，简单做几个任务就会花掉几十块钱，那还是非常建议大家去尝试一下的。好。那么在下期呢，我会带大家一起在电脑上部署这个工具。那我们就下期见了，拜拜。

给我给我给我给我给我给我！哈哈哈，这叫虎口夺爱！听到今天一直在捣鼓着当下最超火的 open cloud， 之前它也叫 cold bot 和 mate bot， 为了把它装起来用好，昨天我特意摇来了朋友陈少波 在海景机房的 cpu、 ic、 云端服务器，整整搭了四个小时。最后我们在企业微信和飞书上跑了测试，结果效果都比较一般，考虑到 opencloud 的 硬件操控偶尔会出问题，搞不好还会误删材料，风险不小，所以我们也做了双部署。 我用我经常在用的台式海景 cpu i 七只做了云端部署，那本地话是部署在我的联想拯救着笔记本电脑上，结果不管是云端还是本地性能都撑不起来，很难跑出真正的爽感。 为了解决这个问题，今天我们直接入手了一台 mac mini 苹果主机，现在正在火急火燎的安装测试中。等彻底装好跑通了，专门出一期视频跟大家详细分享 opencloud 在 mac mini 上的实际运作效果，敬请期待！想要把 open club 和 mac mini 全套跑一遍的，找我们哈后台指导你！

传播个新闻啊，爆火的 cloud bot 被小心眼的 astronomical 投诉要求改名为 multibot， 那 现在我们再聊正事， cloud bot 背后的安全风险远超你的想象。 第一个，这玩意儿的实践机制就非常的糙，幺八七八九，这个端口就直接暴露在外了，这不是安全的问题，那等于说把你们家后门就直接开放给整个互联网。 那第二个呢？它的这个提示词注入的风险非常非常高，你也不想在它执行任务的过程当中 被注入一段带有破坏性指令的提示词吧？那第三个，它为什么还能火呢？本质上我们就是看到了它这个自动化去执行一切的这个便利，完全忽视了风险。在它的文档当中，甚至连通过 t u i 启动的命令指引都没有 封号了，我去找谁去说理呢？效率再高，安全崩了都白搭。你的意见呢？我们评论区聊一聊。

你以为 cloud bot 是 职场救星？点开部署文档的那一刻，我直接裂开了，这文档长的根本拉不到底！配环境改代码这一套连招下来还没开始用，头发都掉了一把。来看看中国版的超级 agent， 不 需要任何技术背景，直接官网一键免费下载， 国产平替，开箱即用，这效率才叫遥遥领先！同样是七乘二十四小时干活，同样是自主操控电脑， 为什么说它更适合中国宝宝？体质实在 agent 比 global 到底强在哪里？本周三直接来直播间，我们现场实测，带你亲眼见证中国版 agent 的 真实战力！建议你提前预约，周三咱们不见不散！

hello， 老板们好，今天给老板们带来 open claw， 也就是大家常说的 claw bots 全套实操教程。重点强调一点，无需任何魔法，用国内网就能直接操作，全程一步一步录屏，新手也能跟着上手， 咱们不玩虚的。重点演示，一个前置部署加四个核心实操，先做基础部署，再接入飞书，对接火山方舟多款国产模型，比如杜邦 seed code、 智普四点七、 deep seek v 三点二和 kim k 二 thinking 等。 最后微信和 qq 的 接入教程也会安排上，每一步都讲清楚，看完直接能用。现在呢，我们先打开网页，这个网页链接我会发在评论区或视频简介下方。打开后，其实有教程的，我也是按照教程一步一步来的， 基本上半个小时左右就搞好了，真的很快，用起来很爽，直接进入沉浸式实操。现在直接进入部署阶段，直接购买一个云端服务器，一个月九点九元，我觉得很划算了。

cloud bot 不 用去抢 mac mini， 今天给你三个非常便宜的云服务商让你去尝鲜。第一个性价比的你就选 hysner， 同样两 g 的 内存，别人要卖十美刀，它只要三点五个欧元。社区里都说了啊，双倍配置才是别人四分之一的价格，跑 cloud bot 基本聊天是足够用的。 那第二个呢？给你推荐腾讯的云服务器和阿里的云服务器，它们都可以一键安装 clubbot， 并且价格都极为便宜，根本就不用你去折腾，一键安装马上可以用。 那第三个，新手党或者是对界面有要求的人，你就选择 dgo ocean， 它的仪表盘，用户界面都非常的干净，像苹果一样的 高雅，并并且新用户还送两百美金的额度，足够你玩一年了。这三个足够你用了，你们有其他的好推荐呢？我们评论区见。

二零二五年底，开发者 peter 为自己打造了一款私人 ai 助手 call， 这就是 open call 的 前身。后来经过两次更名迭代，先是叫 call 吧，又改成 mod 吧，终于在二零二六年一月正式定名 open call 并开源， 摇身变成人人能用的 ai 实干工具。不用写代码，数据存在本地还安全。它能做的全是日常刚需，帮你整理文档、统计表格， 跨平台发消息、传文件、写基础代码，监控电脑状态。还能无缝连接微信电报，聊天框里发句话让他干活 二十四小时待命，越用越懂你的需求。用 m p m 安装，超简单，三步搞定。先确保电脑装了 node js 版本大于等于二十二。 一、打开终端，输命令， on board install daemon。 跟着向导选 ai 模型，绑定聊天工具。三、扫码完成微信电报授权，直接发指令就能用 windows， 用户用 dos 二环境更稳。

想象一下，一位资深工程师告诉你，他不再阅读自己交付的大部分代码。这听起来是不是像在放弃职业操守？请先别着急判断。今天我们要聊的这位开发者不仅这么做了，还声称因此写出了更好的代码。 他是比特斯坦因伯格 pdf 渲染框架 ps pdfkit 装机量超十亿的前创始人。 在销声匿迹三年后，他带着一个爆火的 ai 项目 cloud bot 重回公众视野。他现在的开发方式正在彻底颠覆我们对软件工程的认知。 在 globot 社区爆火的那一周， peter 形容自己像一个人类，合并按钮处理了约五百个拉取请求，甚至有一天就有六百次提交。这种规模在传统开发中难以想象。支撑这种速度的是他一个惊世骇俗的观点， 他不再阅读自己交付的大部分代码。他认为许多应用代码只是花哨的。 jason 打印机 真正重要的是系统架构和建立闭环验证的能力，这直接挑战了代码评选和个人审查的传统核心价值。 peter 拒绝氛围编程这个词， 自称从事覆膜工程。他的工作不再是主行写代码，而是通过与 ai 代理。 他主要使用 gbt 五点二和 cloud code 对 话来进行规划和架构，然后将新功能编织进现有结构。他不再写代码，却声称写出了更好的代码。 这是一种近乎魔法的新工程哲学，这种转变彻底重构了写作流程。 皮特认为传统的代码拉取请求价值大减，现在他对贡献者使用的提示词更感兴趣，而非深层的代码本身。他提议将 pr 改为提示词请求，因为这能更高信号的展示。解决方案的思考过程， 他可以直接用 ai 根据提示词重新构建和编织功能，效率远高于人工评分代码。 一个反直觉的成果是，在 ai 辅助下，他项目中的文档和测试覆盖率反而达到了前所未有的高水平，因为设计的核心变成了如何让 ai 验证他自己。 这自动导向了可测试的设计，转载文档和测试也变成了可以轻松委托给 ai 的 流程部分，反驳了 ai 会导致代码质量下降的担忧。在工具链上， peter 持有强烈的技术观点。 他认为当前流行的模型上下文协议 m c p 是 个权宜之计且很傻， 主张用命令行接口 c l i 作为 ai 工具调用的主要方式，因为 c l i 更灵活，可以使用 grip 管道等，而 m c p 笨重，无法链式调用且会污染模型上下文 最能体现 peter 对 闭环测试极端信任的是一个疯狂的决定，他将那个拥有对他电脑完全独显权限，包括查看摄像头、屏幕、控制智能家居的个人 ai 代理 放入了公共 disco 服务器。他承认这绝对是疯了。但正是这种对产品魔法体验的极致展示， 引发了项目的病毒式增长。基于自身实践，皮特做出了一个颠覆性预测，在高效运用 ai 的 新范式下，像 pspdft 这样的公司未来可以用原来百分之三十的人员来运营。 这将有少数具有极高能动性、能驾驭 ai 的 建造者驱动，对软件行业组织结构和就业市场影响深远。 皮特斯坦因伯格的故事不仅仅是一个高效使用 ai 工具的技巧分享，更是一次对软件工程本质的重新审视。它从写代码到编织系统的转变，从审代码到审审思考过程的流程重构， 为我们描绘了一个即将到来的由 ai 深度赋能的新开发途经。此外，皮特在访谈中还表达了其他几个重要观点， 一、对新人入行的看法。他认为未来入行会更难，但 ai 也提供了无限耐心的老师，关键在于拥有无限的好奇心去探索和提问。 二、知识的获取方式。他提到自己今年在软件架构方面学到的比过去五年都多，因为一切知识都只是一个正确问题之遥，凸显了 ai 作为知识引擎的潜力。三、关于体验，他分享了一个有趣细节， 一个能自动展示家人朋友照片的廉价数码相框，给他带来的快乐远超最新款的 iphone， 提醒我们在技术狂热中不忘真实生活的连接。 未来以来只是尚未均匀分布， peter 的 实践或许就是那第一缕分布不均的强烈的光。 i made sure like the other person was okay and then i sold him that i was like well。

我建议所有使用 cloud bot 的 朋友们不要在本地部署大模型。很多人都说 cloud bot 呢，让 ai 可以 去操作你的电脑，这个听起来是很好的，尤其是呢，那些很注重安全的公司，他们会想方设法的在自己电脑上去 部署一个本地的大模型，那么这个样子呢，就把所有的文件呀，他的权限呀，停留在你自己的手机和这个电脑之间了。这个事情看起来是很美好的，但是背后呢，有几个隐患，我一个一个带着你说。首先呢，就是成本层面，到今天为止， 我认为部署一个你自己看得上的一个模型，还是一个比较大的一个成本的。首先你一定要清楚在本地部署一个大模型，你到底需要什么样的电脑配置。我给你个简单的算数，你就可以去理解了。你看到任何的一个大远模型，他们的都说自己的参数是多少，他们通常会以 b 去结尾，比如呢，他会说我是一个三 b 的 模型，十七 b 的 模型，比如像 deepsea， 大家所熟知的是六百五十个 b， 六百五十 b 的 意思就是六千五百亿个参数，但是呢，你怎么去算？你需要什么样的电脑？你只需要把 b 前面这个数字乘以一个二， 那么呢，就基本上代表着你能够在你的电脑上跑一个完整满血版的大圆模型所需要的 显存。这句话有点绕啊，有两个点，第一个呢是显存，而不是内存，第二个呢是满血版。首先什么叫做满血版？你会在网上看到很多人在教你用欧拉玛呀， lm studio 这些的软件去使用本地模型没有任何的问题，但是他们在 带你去下载的时候，你一定要注意它到底是不是量化版或者叫阉割版的。因为随着它自己的所需要的内存越来越少，那么它的精度也越来越低， 精度越来越低，那么大约模型所生成文字的正确率也会越来越低。所以呢，你会看到有四比特量化版，八比特量化版，听起来你可以用一个很小的一个显存就可以用，但实际上你用的是阉割版而不是满血版，就是用你 b 前面这个数字，再乘以一个二，就是你的显存。 第二个我们所提到的重点就是它要的不是内存，而是显存。六百五十个 b 代表着大概一千三百 gb 的 显存。一千三百 g 的 显存是什么概念？我给你举一盘数字，一个 h 一 百大概是八十个 g 的 显存，那么一个八卡的 h 一 百的 cluster 也就六百四十个 亿的现存，那你需要两个八卡 h 一 百的 cluster 才能够给一个人在一个时间使用一个满血版的 deepsea， 这个就是对现存的要求，价钱是多少大家自己网上去查，我只能告诉你一定超过百万。所以呢，你是否需要 使用一个 deepsea 的 满血版，然后在你的本地去跑呢？相比下，你知道如果你用 deepsea 的 api， 那么你大概需要一个什么样的成本呢？我印象当中 deepsea 的 a p i 是 每一百万个 token 只需要大概十六人民币。什么概念？一百万人民币你就粗略咱们保守估计，大概三十万个文字，你出三十万个文字 只收你十六块钱，你自己去对比一下，你要用到百万级别，你要让它出多少个字，这个就是成本上一个非常大的差异，很多人忽略了这一点，用一个阉割版的小模型，你会发现能力差的不得了，更何况我们是希望 logbook 在 我的电脑上去操作的，操作是不能出错的，你让他出一行指令，本来是应该添加，本来是应该修改，他给你变成了删除，这个事可就大了去了。所以呢，我是不太建议在没有绝对相信你自己的电脑硬件实力的时候，就随便的在你本地部署一个大模型，这是第一点，在成本层面， 第二个层面，我觉得是很多大家忽略的就是风险系数，你总是觉得似乎我在我的电脑上用一个开源大模型是最保险的。 但是你要知道，如果你想真正的发挥 cloud bot 的 一个优势，你需要使用它的 skills， 也就是它自己所推出这个 cloud bot， 全世界各地的极客都会贡献他们已经写好的 skills， 摆在网上，你下载下来，原本你的这个 cloud bot 什么都不会，但是你用了别人写好的这个 skill， 你 看今天又能干这个，明天再加个能力，后天再加个能力，对不对？那每一个 skill 是 什么呢？每一个 skill 呢？其实就是一个 markdown 的 文档，下载下来，它会按照里面一步一步去执行，但是呢，在执行过程当中，你会不会仔 就去读这个 skills md？ 如果你自己没有读 skills md 的 这个能力的话，那么我建议你谨慎使用。为什么？因为你不知道它在里面会植入什么？到现在为止，虽然我们还没有看到一些不好的例子， 但我相信有些 bad actors 一定会找到 skills 的 类动，在里面植入一些不想植入的东西。你下载下来直接让大元魔去使用的时候，它会做一些不好的事情。但是这个时候，如果你今天用的是一个 开元的本地模型，你自己是没有这个评判能力的。但是如果你今天用的是一个接入别人 a p i 的 能力，在他输出一些不好的东西的时候，很多的这些 大厂的模型会在前面已经给你啪加了一道网关了，告诉你我不能够输出这样的东西，说白了，他们已经在帮你输出之前加入一层安全的护栏了。所以我们切一定要记住 opencloud 这个东西，它虽然 skill 是 一个很伟大的一个发明，让你可以用到全世界所有的优秀的人写的 skill， 同时它也扩大了潜在的风险。 所以这两点是我觉得普通的用户们暂时先不要考虑在你的本地去部署大模型这件事情，尝试把它下载下来，接入到呢手机里，然后接一个便宜的 a p i， 无论是很好很好的模型，价格也非常的便宜，都是大厂， 很多人呢，都会高估了自己的文件的安全重要度，而低估了大厂对于安全的服务度。你要知道，今天如果你用阿里云，用腾讯，用华为云，你的文件都是存储在他们上面的， 那其他的大公司都没问题，怎么就你的电脑里这个文件就会单卷安全的问题呢？对不对？所以呢，千万不要低估了大厂的安全能力，而高估了自己的文件的安全重要程度。所以呢，赶紧先去接入用起来，找一个你喜欢的大厂的 a p i 用起来 感受一下未来的时代，这个才是重中之重。慢慢地，你在不断地添加 skills， 慢慢地在考虑你是否需要转移到本地大模型，这个才是一步一步迈入未来的正确方法。

最近这个能动手干活的 ai 智能助手 motobook 真的 是在网络上爆火了。 motobook 也一夜之间在 get up 上封神，它不再是那个只能陪你唠嗑的文字助手， 而是一个能够二十四小时待命，能够执行终端的命令操控浏览器，能帮你自动回复邮件，能帮你检查你的代码的超级塞薄助理。看一下它的硬核实力， moto box 核心就一句话，从腿强王者进化成十万加传 统 a a， 你 问他怎么清理日制，他给你写段代码。 moto box 听到这个任务以后，他能直接帮你把活干了。 这得益于他的三层架构，第一层架构是本地网关，他就像个本地的指挥中心，常住在你电脑或服务器上，保证数据不出门。第二层架构是灵活大脑， 他支持云端各种大模型，也支持本地跑的博拉瓦模型，风简流人。第三层架构是他的恐怖的执行层，这才是重点， 它被授权直接操作你的文件系统、 share 终端、网络请求和各类的 api， 这意味着一句人话就能变成一系列的系统级操作。 目前 motoboo 也已经拥有了一个叫 cloud power 的 智能市场，就像 ai 版的 app store 社区，已经贡献了数百种自动化技能。 motoboo 的 出现，可能预示着一次 ai 用的去中心化革命， 从依赖大厂的云端服务转向本地化，可自动托管、隐私优先的新范式。他未来的 ai 不 仅会思考，还能直接行动。你觉得应该如何为他设定安全的护栏呢？把你的想法写在评论区吧。

今天给我的一号员工解锁新技能，抓取科罗卜官方文档，翻译成中文保存。首先输入指令开始执行， 等了一会就跑出来结果了，也存到本地目录文件了，打开看下，确实是翻译后得到的中文版本。总结一下， 抓包得用官方的浏览器插件 cloud but brother relay， 但是抓下来的内容没抓全，勉强能用，可能是主包哪个指令没对， 等主包再研究一下下期主包分享下怎么使用手机控制它干活。

最近有个叫科勒布特的 ai 工具突然就火了起来，好多博主都在聊这个。我虽然不是什么科技博主哈，但是我的汽车音响素薄盒里面也植入了 ai 的 功能，所以就去了解了一下这个东西。简单来说，它就像一个能附身在你电脑里的智能小助手。但是厉害的不是说你跟他聊天怎么怎么样， 而是他真的能动手操作你的电脑软件，自动帮你点点鼠标，处理表格、整理文件什么的，就是我们日常干的那些重复琐碎的事情，他帮你全干了，所以他火就火在这。以前的 ai 是 等你吩咐，然后他才去做事情，现在他是能自己看到需要干啥， 主动帮你搞定。很多人都觉得这就好像有个数字同事在替你上班一样。那咱们普通人怎么看待这东西呢？我觉得吧，咱们先别光看热闹，他其实是个超级效率外挂，你可以把那些固定流程特花时间的事交给他，就能把自己解放出来。那对企业来说呢， 可能更是一个低成本的尝试。 ai 自动化的入口，比如自动处理订单、整理数据报告，先从小处用起来，感受一下 ai 到底能怎么改变工作流。其实这种主动感知、智能执行的思路，和我现在做的汽车音响产品的理念挺像的， 就像我们的音响也内置了 ai 芯片，它不只是听歌响，也是在那些小事上面让你放松或者提神。总之啊，可洛普特的火爆就是大家都不想再当工具人了。好的技术就应该是这样，默默地把麻烦事处理好，把时间和感受更多的还给我们人本身。