openclaw如何选股推送

cloud bot 一 夜爆火，这是一个运行在本地电脑的开源 ai 助理，短短几天内， github star 数量直线拉升，已经超过了十二万。本期视频我们带来一个 cloud bot 的 全面攻略，看看 cloud bot 比起其他的 ai agent 有 什么特色。 我准备了十几个案例的玩法大全，还会介绍一个接入飞书加国产模型的方案，让 cloud bot 在 国内网络也能顺畅使用。视频开始之前，先插入一个小插曲， 由于 cloud bot 受到 ansorepic 法务团队的压力， cloud bot 先是改名成了 motbot， 现在又改名成了 open cloud。 爬爬虾做视频的速度还赶不上它改名的速度，所以本期视频我们还是统一叫它最开始的名字 cloud bot。 cloud bot 功能跟 cloud code 和 open code 都有点像，都可以处理文件编码、调用 skills、 m c p 等等帮我们处理工作。 cloud bot 的 最大优势是可以接入各种聊天工具，也就是我们即使出门在外，手边没有电脑，只需要在聊天工具里面给 cloud bot 留个言， cloud bot 就 能自动干活，还能把屏幕截图、执行过程等信息实时同步过来，非常的方便。第二个优点是， cloud bot 自带了强大的定生物系统， 只需要用自然语言就能创建定身舞，比如可以创建一个临时的提醒，还可以定时检查收件箱通知等等，它可以智能地判断事情的紧急程度，选择是否用聊天工具跟用户进行沟通。比起传统的指令执行、指令执行这种固定的流程， cloud bot 就 具有了很强的主观能动性。 它的第三个优点是具有长期记忆，可以把记忆作为文件存储在本地，在日常的对话中能够搜索，并且把相关的记忆捞回上下文，随着日常使用，它还会主动去更新这些记忆文件，会有一种越用越聪明的感觉。好，我们先在本地把软件安装一下， 任意一个能运行 note g s 的 环境都可以部署 cloud bot。 我 最推荐就是使用 mac 或者 linux 系统的家庭服务器。 现在最火的部署方案是使用 mac mini， mac mini 的 最大好处是 mac 系统有不错的桌面环境，这样可以很方便地进行截图、操作、浏览器等等。第二点是功耗比较低， 七乘二十四小时运行，比较省电。第三个优点是 cloud bot 里面许多 skills 跟 mac 生态是绑定的，没有 mac 电脑的话，可以选择 linux 操作系统，或者在 windows 里面创建一个 linux 的 虚拟机。操作步骤跟接下来是一样的， 我选择的安装方式是 node js， 我 们来到 node js 官网，把第一个命令复制一下，然后打开终端执行一下，接着是第二个命令，第三个命令， 这样 node js 就 安装完成了。下一步我们来到 cloud bot 的 官网，在这里有一个一键安装命令，如果我们使用官网上的一键安装命令的话，注意要区分现在软件的名字，比如现在叫 open cloud， 后续所有操作的命令都应该是 open cloud 开头了，这里我选择 npm 的 安装方式， 我们看到 n p m 这里命令还是叫 cloud bot， 所以 后续我输入的命令都应该还是 cloud bot 开头了。这样我把这个命令复制一下，粘贴到命令行窗口执行一下。安装完成，我们输入命令 cloud onboard 来进行初步化。第一步，先配置 ai 模型，因为我有 open ai 的 plus 订阅，所以这里我选择 open ai， 当然下面也有很多不错的国产模型可以选择。视频的后半段，我们再来配置使用国产模型。选择 open ai 以后，再选择第二个 chad gpt 登录， 登录一下我的 chad gpt 账户，这样 ai 模型就配置完成。默认模型我选择的工具是 whatsapp 视频的后半段。我们再来看如何绑定国产的聊天工具。我们打开手机上的 whatsapp 右上角三个点已关联设备，关联新设备，扫一下屏幕上的二维码，这样就绑定完成。接下来选择预装的 skills， 按空格键打上对勾选中，这里可以按需进行选择安装下面的这些 api k 可以 全部选择跳过，然后 ai 会询问我们一些关于人设方面的问题，我们回答一下，这样就配置完成。我说你可以给我的聊天工具发一个消息，我们看到手机上收到了消息，这样就完全配置成功了。 我们先来介绍几个基础命令的使用。输入命令 cloud bot gateway， 这个是启动主程序，我们可以通过关闭控制台来停止 cloud bot 的 运行。在 cloud bot 后台运行的时候，我们可以新开一个窗口， 输入命令 cloud bot t u i 就 可以进入这个控制台的对话界面。输入命令 cloud bot dashboard， 可以 进入一个网页版的控制台，在这里可以进行基础的对话。上面还有很多配置，可以管理定身舞，管理 skills 等等。输入命令 cloud bot channel logout， 可以 退出 cloud bot 上面登录过的聊天软件，然 然后我们再输入命令 log in， 就 可以重新登录一下，因为有的聊天软件可能隔几天就会掉线，我们可以使用这个命令重新登录一下。我们来看 cloud bot 最有意思的一个功能就是它的定身物，定身物赋予了 cloud bot 的 一些主观能动性，让它变得更像一个智能的 ai 助手。 比如我输入这个命令，提醒我两分钟以后关煤气。 cloud bot 回复我，好的，已经设定成功了。我们可以在网页版的控制台 crown job， 也就是定身五这个选项卡可以看到 cloud bot 为我们设定的定身五，这里显示两分钟后执行。两分钟以后，他就把这个消息推送到了手机上，提醒我去关煤气。 cloud bot 具有操作浏览器的能力，我们需要先在 mac 里面下载一个 chrome 浏览器，我要求 cloud bot 去 m i t 公开课下载 python 课程的课件，放到我的桌面，我们看到 cloud bot 自动打开了 mac 里面的 chrome 浏览器，找到了 m i t 公开课的官网，并且搜索 python。 他 找到了几门 python 课程， 回复了我课程的编号，让我选择这里，我选择第一个。他又在浏览器里面通过课程编号找到了这门课，并且下载到了桌面，然后我要求他把它解压出来，他调用了麦克的命令行工具完成了解压，然后我要求他把第一节课的课件发给我 这里可乐豹成功找到了课件，并且完成了发送，效果不错。接下来我们来看一个把浏览器自动化跟定生物组合起来的案例。爬爬虾，作为一个科技软件类的博主，需要经常查看 github 的 热点， 这里我告诉 cloud bot， 让他查找一下 gitap 上面的热点，然后做个中文简报发送给我。 cloud bot 生成了中文简报，接下来我说每天早晨八点你都做这么一个简报发送给我。 接下来 cloud bot 生成了一个定身舞，每天早晨八点都执行这个工作。我们可以在 cloud bot 的 控制后台查找到这个定身舞，每天早晨八点都会自动执行这个工作流程，发送给我简报效果不错。除了操作浏览器， cloud bot 还有图像识别等 ai 视觉方面的能力。 这里打开 mac mini 的 设置隐私与安全设置录屏与系统录音，我们在这里搜索终端两个字，给命令行终端添加上录屏和录音的权限。接下来重启一下 cloud bot， 我 在手机里面说，请给现在的 mac 截一个图， mac 电脑当前的图片就发送到了我的手机上，可以实时的对状态进行监控。 目前为止我们依赖的是海外的聊天工具。接下来我们把 cloud bot 接入飞书，让他在国内的网络也可以顺畅使用。我们先来到飞书开放平台，点击创建企业应用，填写一个名字与描述。接下来点击左侧添加应用能力， 选择机器人。然后我们来到权限管理，点击添加权限，总共需要添加屏幕上这些所有的权限。 接下来来到版本管理与发布，填写一个版本号，点击发布。我们回到 mac 终端，输入第一个命令，安装飞书插件。第二个命令，配置 app id， app id 可以 在飞书开放平台凭证与基础信息里面找到， 把 id 粘贴到命令行里面执行一下，然后配置 app secret， 同样在凭证与基础信息里面找到同样的，把 secret 放到命令里面执行一下，下一个命令，开启飞书 channel。 最后第四个命令，把链接方式改成 web socket， 然后我们重启一下 cloud bot， 这里我总结了需要执行的几个命令，有需要的观众朋友们可以截图保存一下。回到飞书开放平台，在事件与回调这里选择长连接，点击这个铅笔，点击添加事件，然后勾选接收消息，最后点击顶部的创建版本， 我们再提交一个新的版本，这样飞书就配置完成了。在飞书的手机 app 里面，我们可以找到开发者助手，然后点击打开应用这里我打一个招呼，你好，飞书有一个非常可爱的机器人正在输入的表情，我问他现在几点了，这里给出了回答。然后我让他给麦克截一个屏， 告诉我需要先在控制台跟他对话一次，开通权限才可以截屏。这里我们来到麦克上面的控制台，跟他对话一次，允许截屏，这样截屏完成。我们看到飞书也同样可以传递文件传递截屏。我们把聊天方式换成了国内平台 ai 模型，同样也可以换成国内平台。 cloud bot 的 作者推荐使用 mini max， 这里我们来到 mini max 的 开放平台左侧，选到接口密钥，然后创建一个 apikey， 然后我们打开 mac 的 控制台，输入 cloud bot config 来配置一下模型，选择 mini max， 然后我们把刚才创建的 mini max api k 填写进来，一路回车就配置完成。来到 cloud bot 的 控制台，输入命令斜线 models， 然后我们可以选择 mini max 模型， 选择完模型以后，我们再重启一下 cloud bot， 这样模型就切换完成了。 cloud bot 的 强大之处在于它内置的 skills 可以把各种第三方的生态接入进来，比如这里的 g u g skills， 可以 把谷歌邮箱、日历文档等功能都接入 cloud bot。 我 们点击这个安装按钮，这里要提醒一下大家，安装的时候要把 mac 系统更新到最新版，否则有可能会失败，这样一键就安装完成。 来到谷歌 cloud， 我 们在左侧菜单找到 api 与服务，选到 o o 四权限请求页面，创建 o o 四客户端应用类型，选择桌面 app。 然后我们把生成的这个 json 文件保存下来，把文件拖拽进 cloud bot， 告诉他配置一下 g o g 的 认证，然后我们登录谷歌账号，并且授予权限，这样就完成了配置。接下来我让他看看我的邮箱里有什么邮件，让他总结一下。 这里 ai 提示我需要再开通一个 gmail api 的 权限，我按照它的提示把权限开通完成，它就可以读取到我的邮件了。接下来我让它把所有的邮件移动到垃圾箱，这里也成功完成了。我在手机上让 cloud bot 帮我发送一封邮件， 我们看到邮件可以成功发送，我让 cloud bot 设置两分钟一次的心跳检查，如果有发现新的邮件，就发消息通知我，我给这个机妙邮箱发送一个邮件来测试一下。这里 cloud bot 成功给到了通知，我让他总结一下邮件内容，他也完成了总结。 ai 助手对接其他生态，一个重要的渠道就是 m c p， 我 们可以在 skills 里面找到 m c p porter， 把这个 skills 安装一下。接下来我告诉 ai 用 m c p porter 来配置一个百度地图的 m c p， 我 把这个 m c p 的 说明文档贴给了他。 ai 提供了三种安装方案，我选择 streamable h d d p。 他同时要求我提供百度地图的 a p i k， 把这个 a p i k 复制一下粘贴给他，这样就完成了配置。他已经可以使用这个 m c p 查询到地理位置的坐标了，这样我们就配置完成了，我们也可以在手机里面使用，我让他查询一下从青岛太平角公园到崂山羊口景区怎么走， 这里成功给到了规划路线，效果不错。我们再来看一个 skills 的 使用，这里有一个 skills 叫做 coding agent， 它可以驱动本地的 codex， cloud code、 open code 等 ai 编程工具 直接进行编程。这里我们先把这个 skills 安装一下，我在 mac 电脑上登录了我的 codex， 接着我在手机上跟 ai 说调用 codex 创建一个贪吃蛇的游戏，我们看到程序就编写好了，这样我们就通过 cloud bot 驱动 codex 完成了一个程序的开发。

兄弟们，大家最近有没有被这只小龙虾刷屏名字从 cloud bot 到 multi bot 再到 open cloud 火爆全网，你们是不是也想拥有这样一个私人助理，每天早上打开飞书，让他整理 ai 圈发生的大事儿发送给我， 提醒我女朋友生日买花和订酒店，每天帮我关注和整理持仓动态，是否有重大利好利空等消息， 并且能够通过我常用的飞书给他下达指令，这就是 openclaw， 被称为真正能干活的 ai 助手。本期视频给大家带来 openclaw 的 保姆级教程，包含模型选择、安装部署、接入飞书以及如何配置使用 api 聚合平台 crazy router， 节省百分之五十的 token 费用。首先我们来看模型选择 opencloud 实现效果的核心在模型，虽然它支持很多模型，但是官方推荐使用 cloud ops 模型，效果比较好，建议使用。 然而 opencloud 非常费 token， 同时 cloud ops 四点五的官方 api 价格确实也让人生味。本期视频里也会教大家如何配置 opencloud， 使用 crazy router api 聚合平台，实现省钱百分之五十。调用 cloud ops 四点五。 接下来是安装部署，为了避免 ai 误操作导致悲剧产生，这里不建议部署在日常工作，电脑可以选择部署在云主机上，我这里用的是 a w s 送的半年免费云主机，大家可以根据情况自己去薅。 这里我们打开终端，直接登录到 a w s 的 云主机，输入 open c 号官方提供的一键安装脚本进行安装即可。 安装完成，进入初步设置向导选择模型，这里可以先跳过，后面会进行配置，选择 channel， 这里默认没有飞书也可以先跳过，后面会配置 skills 也可以后面根据需要再配置，后面一路 no 和跳过即可，之后根据实际使用情况再进行配置。 这里使用 openclaw gateway status 验证一下状态，再用 curl 看一下状态是不是两百，这样我们就完成了基础的安装配置。如果需要远程访问 openclaw 的 管理界面，还需要安装 x x 进行反向代理，这里可以使用 e r m 进行安装，配置文件可以参考我这个， 重启 n g s 即可。接下去配置 openclaw 信任代理和允许 http 认证， 然后重启 openclaw， 再获取认证的 token， 将 token 拼接在 url 的 后方，即可访问 openclaw 的 管理界面。接下来我们配置 ai 模型，这里使用 api 聚合平台 crazy router 提供的 api key 进行配置，它比官方 api 便宜近百分之五十。 模型使用这个 called open。 四点五，我们点击令牌管理来创建和复制我们的 api key。 接下来打开 openclaw 的 配置文件，找到 model 和 agent， 这里按照我这里面的配置完成 crazy router 的 api key 和 cloud ops。 四点五的配置，重启 openclaw， 完成配置。 最后一步，配置飞书渠道，飞书使用 webbed 长连接模式，无需域名和公网回调地址，配置简单，个人用户也可以免费使用。首先在开发者后台创建企业自建应用，然后获取应用凭证 app id 和 a p c secret， 同时开启机器人能力 开通相关权限。在 opencloak 中安装飞书的插件，设置飞书中我们刚才获取到的 app id 和 app secret 再次重启 opencloak 事件配置中使用长连接接收，同时添加事件和事件权限， 再创建一个版本并发布，就完成了飞书的配置。接下来我们实际看一下效果，看看 opencloak 能帮我们做些什么， 很快就帮我们生成了一份高质量的总结报告。 接下来可以给他布置一个任务，每天早上帮我们搜集持仓股票的动态信息，分析财报、产品发布、监管诉讼、高管变动等重大利好利空消息。这样他每天就会把详细的分析报告发送给我们，方便我们第一时间了解持仓动 态，也可以很全面地分析多个同类产品的情况。 最厉害的来了，可以让他给立即帮我们写一个专业的程序，然后运行这个程序，得到我们想要的运行结果。整个过程我们完全不需要关心代码文件和运行环境。对了，这里要配置下 a 阵字的权限才能使用编程代理， 他会直接把程序的运行结果给我们，结果也完全符合程序的逻辑和预期。 最后总结一下，我们首先进行了 opencloud 的 安装配置，接着配置使用 crazy router 的 api key 注册来调用 cloud opens。 四点五，使用飞书机器人作为接入渠道进行通讯。最后演示了几个常用的应用场景， 像 opencloud 这么全能的助理，每个人都值得拥有。再把我踩过的几个坑给大家分享一下。好了，本期视频就到这里，有问题留言问我。

本期视频继续为大家分享 openclaw 的 使用技巧还有使用经验，并且还会为大家重点演示 openclaw 中 a 整数的高级使用方式。 通过最近这段时间高强度的使用 openclaw， 我 最大的感受就是 openclaw 可以 说是二零二六年最伟大的 ai 智能体，而且在未来几个月还会有更多基于 openclaw 二次开发的各种变体出现， 并且人人都会有自己的 openclaw， 甚至可以实现。人类只需要给 openclaw 下达指令，一切工作都会由 openclaw 自主完成。 因为最近几天所有的编程任务我都是直接向 openclaw 下达指令，然后由 openclaw 完成所有的开发工作，所以说 openclaw 堪称 aia 整合的终极形态。 好，下面为大家详显是 opencloud 的 使用经验还有使用技巧。首先我们得设置一下 opencloud 的 模型容灾机制，在这里我让 opencloud 可以 出当前模型容灾的配置代码还有文件路径， 然后这里就是 opencloud 给出的模型容灾配置文件的路径。然后我们可以详细看一下我这里是如何配置的这个模型容灾机制。首先这里是配置的核心容灾， 这里我设置的这个主模型就是 ospec 的 cloud ops 四点六模型，也就是这个模型，只要它的额度没有耗尽或者没有被限制，那么在这个主 agent 中，也就是当前对话的这个 agent 中，它默认调用的模型就是我们设置了这个 ospec cloud ops 四点六模型。 假如使用了这个模型，额度用光了，或者是出现了问题，或者是被限制了，然后就会从这个 fallbacks 列表中率先选择 open in i codex 的 gpt 五点三 codex 模型， 假设这个模型也不能用，那么就会选择谷歌 antigravity 中的 cloud ops 四点六 sync 模型，所以做了这个模型熔灾机制，哪怕我们所使用的这个主模型，它突然没有额度不能使用了，那么在 opencloud 中，它也会自动切换到 fourbacks 列表里的这些模型。 像这样的话，我们就能保证哪怕主模型出了问题，然后我们的 openclaw 也能正常地来使用，而不会因为我们设置的主模型出现额度限制，然后整个 openclaw 都不能使用的情况。 所以说我设置的这个熔灾机制，它的执行流程就是当 isopec 它的模型不能用了之后，就会自动切换到 openai 的 codex， 如果 openai 的 codex 还不能用的话，那就自动切换到谷歌的 anti gravity。 想设置这个模型融灾机制非常简单，我们只需要在这个代码文件中添加好我们作为融灾机制的其他模型就可以。而且在这里我还实现了多认证还有 token 的 轮换。在这个配置文件中，我登录了 openai 的 codex， 然后这个认证方式就是 oos， 在 这里我还登录了 osmopy 的 账号，在下面这里我还登录了两个 anti gravity 的 账号。假设在使用 anti gravity 的 情况下，比如说第一个 anti gravity 的 账号，因为额度被限制了，那么就会自动切换到第二个 anti gravity 的 账号， 像这样的话，我们就能实现 antigravity 两个账号的轮询。而且在下面这里我还为我创建了这些 agent 分 配了不同的模型，像这个创建方式与分配方式，我在上期视频也为大家演示了，比如说这个 agent， 它使用的模型就是 cloud ops 四点六模型， 然后我还创建了用于文档编写的 agent， 给它分配的模型是 antigravity 里的 cloud 三奈特四点五模型。 所以大家想自己设置的话，只需要更改这个文件，然后加入你所增加的这些模型，然后也可以直接让 open cloud 为你去新增这些容灾的这些模型。 下面再为大家讲解一下 open cloud 中它的记忆搜索的功能，在这里我直接用提示词让它将记忆搜索的配置文件路径还有配置的这些内容将它展示出来，这个文件路径就在这个位置。 然后我们看一下我是如何设置 openclaw 中它的记忆搜索的这个功能。在这个配置文件中就可以看到它会解锁 openclaw 它自带的记忆系统以及解锁 sessions。 而且这里我开启了它的实验性功能，也就是 session memory， 将它设为了 true。 在 魔性提供商这里我设置的是 gemini， 在 这里就是设置的 gemini 的 api key， 在 它的魔性 id 这里我使用的就是 gemini 的 amber 零零幺这个模型。在这里我之所以使用 gemini amber 零零幺这个模型， 而没有选择用开源的 q m d 这个项目去实现记忆解锁，主要是因为 q m d 它需要下载 g g u f 模型，还需要实现常驻后台进程，而且占用内存还有 cpu， 所以 我选择了使用 jimmy 的 安邦尼模型， 像这样的话就能实现只需要设置一个 api key 就 可以实现混合搜索，从而让 opencloud 越用越聪明。下面我们再看一下第三个技巧。第三个技巧就是用云端的 opencloud 来连接我本地的 micros 系统， 在这里并没有用到内网穿透等操作，因为我使用的是云端的 opencloud 与本地的 micros 通过 node 进行配对，也就是在本地 micros 上通过 ssh 反向隧道连接到云端的 opencloud。 然后我们可以看一下这个架构图。首先云端的 opencloud 它就相当于一个真正的 agent 和大脑，它能通过路由工具来调用其他的 agent 和 server 来实现 node 指令的分发， 它可以通过 web socket 的 指令将指令通过 node 发送给 micro s 来实现调用相机实现屏幕截图，实现执行命令等操作。在本地 micro s 上它就是使用的 ssh 反向隧道出站连接， 因为它是主动出站，所以不需要内网穿透，也不需要端口映设等这些复杂操作，而且我们只需要用命令来启动这个 node 就 可以。下面我们就可以看一下这个效果。 首先我们打开本地的终端命令行为，确保它真的是通过 node 进行配对。我们可以直接用这条命令直接将本地的 get 位彻底关掉，我们直接执行这条命令，这里就将我本地的 get 位彻底关掉了。然后下面我们只需要在命令行中来启动 node 就 行。 我这里将启动方式做成了快捷命令，我只需要输入 a g i， 然后就可以启动，我们直接启动好，这里提示正在建立 s s h 隧道，然后我们就可以回到 open cloud， 然后给他下达一个任务，让他从云端来操控我本地的 micro s 系统。 在输入框我们可以先输入一个指令，我输入的是检查本地 micro s 和你是否建立了连接，然后我们看一下它输出的状态是怎样的， 在这里它很快输出了状态，在这里就是我的 micro s 连接状态，就是在线所具备的能力，就是浏览器调用等等能力， 在这里就是 micro s 隧道正常运行，可以执行远程命令。在这里我们就可以给它下达一个任务，我输入的任务就是通过 micro s 上的 cloud code 调用浏览器发一篇 expost， 内容就是你对 opencloud 未来发展的预测。然后我们直接发送，看一下它能否通过云端调用我本地 micros 上的 cloud code， 再通过 cloud code 调用浏览器实现发布 x post， 它自动打开了我本地的 micros 上的浏览器。 好，可以看到它自动打开了 x， 并且自动输入了要发布的内容。 好，可以看到它这里发布成功，然后这里提示发布成功。这样的话我们就实现了让云端的 opencloud 通过 node 操控我们本地的 cloud code， 实现浏览器调用。 下面我们就可以输入提示词，将云端 opencll 与本地 micros 通过 note 配对的步骤写成笔记，这样的话大家就可以将笔记发给自己的 opencll， 让自己的 opencll 根据笔记来实现配对。在这里就是他给出的笔记，像这些笔记我会放在我的簿刻中，大家可以从我的簿刻去查找。 好，下面继续为大家讲解 openclaw 中 agent 的 更多使用方式。在这里我创建了四个 agent， 并且放入了四个群组，我创建了这四个 agent， 它们的作用就是一个开发团队的详情，这四个 agent 呢就相当于四大专职的 ai 成员， 其中这一个 agent 呢是负责写代码的，这个 agent 呢负责进行测试，然后这一个是负责文档维护，还有这一个是监控这些运行状态的。 我创建了这四个 agent， 他 们的运行方式跟之前视频里为大家演示的是不一样的。目前我创建了这四个 agent， 它完全是由主 agent 进行调度， 而且具备三种协助模式。第一种协助模式就是限性流水线协助模式，也就是由主 agent 作为调度中心，它作为总指挥，它会根据我们下达的任务， 将任务委托给下面的这四个 agent， 最后就会根据我们下达的开发任务产出最终的成品，包括代码、文档等内容。 它支持第二种写作模式，也就是依赖图。并行写作模式，首先可以根据任务来声明依赖关系，依赖满足之后就会并行派发多个 agent， 比如说有主 agent 进行调度，可以同时调度这个用于文档维护的 agent 呢，还有代码编辑的 agent 呢？然后再并行调用这两个 agent 呢？ 最后再并行调用运行测试的，还有编辑文档的，最后给出最终的审查还有交付。像这样的话，我们就实现了一个更加灵活的 agent 的 写作工作流。然后我还实现了第三种写作模式，也就是多 agent 的 辩论， 我是受 cloud code 的 agent teams 的 启发来实现的，像这样的话，我们就可以在 open cloud 中实现让我们创建的 agent 进行多阶段的辩论， 首先我们只需要提出一个辩论的问题，然后由主 agent 进行调度，然后创建这一些控制文件，然后就进入了第一轮辩论，主 agent 呢就会派发任务给这三个 agent 呢， 然后这三个 agent 的 辩论结果再由主 agent 收集，然后再进入第二轮的辩论，再由主 agent 来生成这些任务，再委派给这三个 agent， 到这一个阶段就会进行综合决策，这些辩论内容就会汇总给主 agent 进行综合决策，最后给出最终的建议， 像这样的话我们就能真正发挥出 open class 它的多 agent 的 优势。下面我们就可以测试一下这三种协助模式中的第一种，然后我们只需要在这个主 agent 中输入提示词就可以， 我这里输入的提示词是让它使用 team task 限行模式开发一个 python 脚本功能就是抓取这个网站的前十条新闻，然后我们直接发送，看一下这个效果。 好，这里提示这个任务已经完成。当任务完成之后，我们就可以看到这四个群组里，这些 agent 分 别输出了自己所完成的这些任务。第一个阶段就是由编辑代码的 agent 还编辑代码。第二个就是由测试的 agent 进行测试，包括十一个测试全部通过，百分之九十八覆盖率。 第三阶段就是文档编辑的 agent 来编辑这个 readme 文档，包含安装，使用方式等。最后就是由这个审查 agent 进行质量评分，评分结果就是生产级的代码， 然后它帮我们实现的这个代码就保存在了这个位置，这里还给出了运行方式，像这样的话我们就实现了这个多 a 帧的场景中限性流水线的这个写作模式， 由于时间有限，剩下的这两个场景就不再为大家测试了，我已经把它做成了 skill， 然后大家只需要将这个 skill 安装到自己的 open cloud， 然后就可以在 open cloud 中使用这三种模式进行项目开发。

打开手机飞书，给 openclock 发一条消息， roxy 浏览器窗口一，打开京东，搜索华为 mate 八零，分析价格销量和评论，生成 word 报告。窗口二呢，打开 b 站 ai 博士嗨嗨的主页，给视频点赞收藏，生成评论 汇总成报告，点击发送。两个窗口同时弹出来了，右边这个窗口自动跳到京东，开始搜索华为 mate 八零的统计数据。左边这个窗口同时进了 b 站，找到 ai 博士嗨嗨的主页，挨个给视频点赞收藏， 给每个视频生成不同风格的屏弄两个窗口完全独立，互不干扰，同时在干活。大概几分钟之后，桌面上多了两份 word 报告，一份是华为的 mate 八零的竞品分析，价格区间，销量排名，好评差评，原因呢， 全都有。那一份是 b 站互动的执行报告，哪些视频成功点赞了每条评论的具体内容，甚至连 up 主信息呢都总结了。 整个过程，我就发了一句话，没有碰一下鼠标和键盘。这就是 opencloud 接上指纹浏览器之后的真正威力。那今天这期视频，我会把我这段时间实际在用的十个用法全部分享给大家，如果呢，你还没有部署 opencloud， 先去看我上一期的视频，点好收藏关注赞 let's go， 用法一多，浏览器批量自动化刚才呢，大家已经看到的效果，那怎么实现的呢？第一步，打开 power shell， 安装 mcp power 工具，我们直接输入这条命令 回车。第二步，我们需要一个 ai 浏览器，打开 roxy 浏览器，我们点击下载， 根据自己的系统下载一个版本。安装好之后呢，我们登录进去，然后点击左侧的 api， 找到 api 密钥选项，把它复制下来，接着进入 c 盘，点击用户用户名，然后新建一个 mcp porter 文件夹， 里面再新建一个 m c p porter， 点 json 文件，然后将刚才的 api key 复制在这里， host 直接填写这样一个地址。 第三步，我们打开 open client 的 配置文件，同样，我们进入用户的目录之下，打开 open client 这个文件夹， 找到 openclaw， 点 jason 这个文件夹，我们打开，然后找到 scale 部分， 在 scale 里添加 mcp powder， 也就是这部分的内容，把刚才那个配置文件的路径呢填写进来。 第四步，我们重启 open clone。 好， 现在我们配置完了，我们来验证一下。在对话框输入，列出我当前的 mcp， 点击发送，如果我们看到了 roxy 浏览器，就说明成功了。 具体的路径和配置文件的完整内容我写在了文字教程里。评论区致敬， ok， 浏览器 mcp 配置好了，现在呢，我们来实现刚才开场的效果， 我们打开飞书，或者是直接在对话框里输入，帮我新建两个 roxy 浏览器窗口，点击发送 显示窗口建好了，使用飞书发送这样的请求，两个窗口同时就开始工作了，这就是开场演示的效果，而且呢，你甚至可以同时开三个，五个，甚至更多的一个窗口，每个窗口呢，可以干不同的事。 我觉得呢，这个是目前 openclaw 最让我觉得惊艳的功能，真正的一句话，全员上岗。用法二，自动生成数据报表。那接下来这个呢，是我平时用的最多的，做财务的，做运营的朋友应该都深有体会， 每个月汇总数据做报表，光拿表格画图呢，就要小半天。那现在我们直接在飞书里发一句，读取桌面上的财务数据分析数据，生成格式化的图标和文字分析报告，保存为 word 发送给我。 不到两分钟，一份带着专业图表的分析报告就发过来了，收入趋势图，比重占比并图，各种产品的对比，柱状图全部都自动生成，图文并茂。我之前做这些表格呢，起码要半天， 现在一句话的事，而且他做的图标质量呢，其实比我自己画的呢还要丰富一些。用法三，诺文文献查找 这个呢，是学生党和研究者一定要去试的。我之前做的一个 ai 方向的文献研究，一篇篇去 rq 翻论文，下载看摘药，然后总结， 前前后后花了差不多一周的时间。那现在我发这样一句，去 rq 下载最新音乐关于 ai agent 的 论文，打包到桌面，写个中文综述 word 发送给我， 他真的自己去 rq 搜索下载读摘要。然后呢，给我生成了一个中文综述 word。 当然呢，这个综述呢，我们自己肯定还需要去再审核一遍，是需要自己修改的，但至少工具帮我们省下了大量的时间。文献调研从一周变成几分钟。 用法四， word 文档写完了，还有一个让我们头疼的事情就是排版。 这个呢，我们也可以直接接着。上一步来，我们发送消息给 ai， 把刚才生成的论文综述 word 文档转化为学术论文格式。右边是 ai 自动排版的，结果文档瞬间呢变得规规整整，我们从剪辑到排版一条龙全部自动化了。 这里我们用到了一个文档排版的 scale， 同样我们打开用户目录下的 open kernel 文件夹，下面有一个 scale 的 文件夹， 我们将这个 mcp scale 直接拷贝过来即可。这个 mcp 它也支持标准公文格式的一键排版，以及我们文档内容错别字等的一个自动校准。 用法五， github 热检追踪这个是给技术人员的，我每天早上呢都会发一句，查一下 github 今日前十热门的 ai 项目，做一个 word 简报发送给我， 大概呢也就是一两分钟之后，简报就发过来了，项目名称、简介链接它都帮我们整理好了，而且呢，不是 ai 瞎编的， 它是真的去了 github 爬了实时的数据，我现在呢每天都在用，确实呢，比我自己去 github 页面翻来覆去的看了更搞笑，因为它会帮你过滤排序总结，不需要我们自己再花费时间来筛选。 用法六，智能文档排版这个呢就比较日常了，但是确实是真的非常的实用。 我的电脑桌面呢，之前是非常混乱的，各种截图、文档安装包都堆在了一起，那现在我直接通过手机发送一个帮我整理桌面文件，按文件夹类型分类， 图片归图片，文档归文档，安装包呢，归安装包。几分钟呢， ai 就 帮我们整理的井井有条。这个用法有一个我特别喜欢的点， 我可以在外面呢，就用手机发送这条消息，等我回到家里，桌面上呢就已经是干干净净的，这种感觉呢，就像有人帮我们收拾好了房间。用法七，智能提醒助手 那说到用手机来远程操控，就不得不提这个功能，我们发消息提醒我明天下午三点钟有一个重要的会议，提前三十分钟再提醒一次，到点飞书会自动的推送提醒。 当然呢，你也可以设置更复杂的，比如每天早上八点钟提醒我吃药，周五下午五点钟提醒我写周报，它支持定时呢和循环的一个提醒，我们点击左侧的 jobs， 这里面就已经出现了我们刚才设置的提醒。那你可能会说，手机闹钟呢，也能做这样的事。区别就在于 open clock 的 提醒呢，可以跟其他的用法联动起来，比如每周一早上九点帮我整理上周的工作文件并发送周报， 他不只是提醒你，还能帮我们把事情做了。这个后面我们会在用法时看到。 用法八，网页信息的自动采集，这个可以配合前面的浏览器 mcp， 可以 干很多事。比如我们在找工作时发一句，帮我们打开浏览器的招聘网站，搜索 ai 产品经理职位， 整理前二十个结果的公司薪资要求等等，保存为 excel 发送给我，它真的会自动的打开浏览器搜索，翻页提取信息。最后呢，给我们整理一份 excel 表格， 公司名，薪资范围等等呢，这些一目了然。类似的场景呢，其实是非常多，我们市场调研、竞品价格对比、供应商信息收集，只要那种去网上把一堆信息复制粘贴整理出来的工作，基本上呢，我们都可以一句话搞定。 用法九，每日科技新闻简报这个呢，也是我自己每天都在用，我们发送消息，帮我从三六客、虎秀、少数派等等科技媒体整理今天最值得关注的十条 ai 相关新闻，写成简报， word 发送给我。 这是生成的一个结果。我们可以看到简报里每条新闻都有标题摘要，最后呢，还会给我们一个今日 ai 圈的总结，比我们自己刷半小时的新闻效率要高的非常多，而且不会遗漏重要的信息。 那更好的做法呢，是把这个跟用法期的定时任务结合起来，设置成每天早上八点自动执行。你起床打开飞书，简报呢，就已经生成了，相当于你拥有了一个私人情报员。每天呢，给你做一份早报， 用法时自动写周报、日报。最后这个也是我今天最想分享的，我们发送消息，根据我今天在电脑上的一个操作记录，帮我写一份 word 工作日报发送给我。 注意看，他写出来的内容呢，不是瞎编的，刚才我们做的竞品分析、数据报表、文件整理、新闻简报， oppo 可乐呢，他全都记得，他会自动把今天帮你执行的所有任务汇总提炼，然后生成一份条理清晰的工作日报。 也就是说前面九个用法呢，在干活，最后一个呢，帮你写汇报。我觉得这个其实才是 oppo 可乐最厉害的一个地方， 他呢，不只是帮你做单个任务，他是有记忆的，我们一天下来让他干了那么多事，他全都记着，最后呢，还会帮我们输出一个报告。 好了，以上呢，就是我这段时间实际用下来觉得最值得分享的十个欧文可闹用法。 用法一是今天的重头戏多浏览器批量自动化，一句话发出去呢，多个窗口同时上岗，不同的 ai 帮我们一块干活，用法二到九呢，覆盖了数据分析、论文剪辑、文档排版、 github 追踪、 文件整理、智能提醒、网页采集、新闻简报。每一个单拎出来呢，都是非常的实用，但呢更强的是它们也可以进行组合，用法时呢，是压轴自动写周报日报。前九个 ai 呢，帮你干的活，最后一个来帮你总结汇总。 那整体用下来呢，我其实最大的一个感受呢是，这些用法单个来看都不是什么惊天动地的事，但是呢，当他们全部通过飞书一句话就能触发，而且呢，你在外面用手机就可以远程操控的时候呢，他就变成了一个真正实用的东西， 他不再是那种很酷但是呢，用一次就算了的一个工具，他是我们可以天天都来用的 ai 员工。 如果你还没有步数 open 可闹，建议大家先去看我上一期的视频，手把手呢会教你从零步数并接入非书。 所有的案例完整提示词呢，都在评论区置顶呢，大家照着做就行。好了，大家快去用起来吧，记得点赞收藏关注我们下期再见！拜拜！

不用买 mac mini， 不 用自己的电脑，也不需要复杂的代码配置，九块九就能一键部署你的 open clone， 也就是最近大火的 clone bot， 这是我接入好的，已经开始为我去赚钱了。屁话不多说，跟着我这个教程跑起来。首先打开火山引擎，薅一个羊毛，拿上我视频下方的邀请链接，注册并关联一下子，你这一下子我就能赚一块钱，咱俩平分怎么也得对半分呢？如果你有账号了，也可以登录并关联啊。 然后打开第二个链接，下单九块九的一键部署服务，填写一个简单又复杂的密码，再点开高级设置。 重点来了，我们要做的核心动作就是填上这几个 k， 下面一定要按我说的操作，因为我发现全网都没人教怎么去薅这波火山的羊毛， 包括火山官方的配置文档也是一塌糊涂，我还做了一份详细的配置教程，文档链接放在视频下方，如果觉得我写的好，记得赏个关注，谢谢了。保持这个页面不要关闭，我们打开这个链接， 然后打开开通管理界面，根据这个步骤选择要开通的大模型，建议呢？开通一个升图的模型，然后打开 api k 管理，这个 api 就 可以不用去复制它。 然后回到这个界面，模型选择就能看到自己已经配置过的模型，下面的 api k 就 能直接选择出我们的 k， 那 模型的配置就完成了。 下面我们开始把飞书接入进来，首先要访问飞书开放平台，点击右上角的开发者后台，选择创建企业自建应用， 填写应用名称，写上描述，点击创建，然后点击凭证与基础信息，复制这个 id 和 app 密钥， 再回到这个界面，填写上飞书的两个选项，再点击页面下方的创建，点击确定，至此我们的实力创建完成，让它开始运行。 回到飞出的开放平台，打开权限管理页面，点击批量导入导出，然后到我的教学配置文档当中去复制这个代码，全替换进去，点击 下一步，再点击申请开通，然后在左侧的事件与回调点选一下，选择事件配置页签啊，单机订阅方式旁边的这个编辑小按钮， 然后选择使用长链接接收事件，并单机保存在已添加事件区域，单机添加事件按钮，在添加事件对话框中选择应用身份订阅页签，并勾选接收消息， 如果找不到的话，你就先搜索接收消息，然后点击确认添加按钮， 然后我们向上看，点击页面顶部的这个创建版本这四个字，按照这个需要的配置内容呢，我们写上版本号及更新说明啊，随便填几个字就行了。翻到页面底部，点击保存按钮，然后单机页面个人发布按钮，完成应用的发布。 这个时候你就去看一下你的飞书是不是多了一个机器人，让你去审核，然后点击审核通过你的机器人就可以去用了，这个时候打开手机的飞书或者是桌面端的飞书，找到我们这个机器人，发送一个任意消息，比如说你好， 首先它会出现一个等待表情，如果出现等待的表情，那 ok， 说明正在调用你的模型，那我们的配置就成功了， 等他回复你的时候，你就知道新的世界已被打，已经被打开。如果你想通过浏览器去访问 open、 cloud、 web 这些界面的话，你可以参考一些官方的文档，更多的玩法大家可以自己去探 索。如果觉得我的教程比较详细，比较明确，那大家可以给我点一个关注，谢谢大家！再见。

想不想拥有一个二十四小时在线的 ai 员工呢？最近 oppo klo 特别火，我在云服务器上也折腾了一个，接下来带大家体验一下我在云上折腾 oppo klo 的 一个过程，还有使用之后我对它的真实看法。当然我这两天时间还没有部署完成，也存在一个比价的环节啊。 首先是腾讯云，腾讯云是比较实在的，他能够二十块钱买一个月的服务器，因为你如果是选国外的节点的话，他能够 使用里边的这个搜索功能，如果你选国内的节点，它搜索功能是不能用的。当然我也是对比了这个阿里云，阿里云的 open globe 是 原价五十九，它其实有一个抢购的计划，抢购的计划它能够做到好像是 九块钱买一个月，但是你如果是续费的话，他是按照原价来续费的。腾讯的续费仍然是二十块钱，这个比较方便一些。这个百度他有一元的抢购，但是我没有抢到，所以不知道他到底好不好抢。 如果是你，他的正常购买的话，就要买他幺五六的幺五六，但是他是买一年的，价格是挺便宜的。 但是，但是他这个有问题，他的地域呢？北京跟广州，所以他部署上去之后，应该搜索功能是用不了的，所以这个体验感到时候功能限制性就会很大。到最后我选的是腾讯云的服务器， 买了之后呢，他这个部署是相当简单的，虽然说已经是在云服务器上了，会省很多时间部署安装的过程，但是他配置的过程也是挺麻烦的。我觉得想用这个其实难度并不是特别小， 你看先配这个 openid， 我 就要选接入的即时通信工具，我就选飞书，飞书我已经我已经配置了。跳过选飞书这一步其实挺麻烦的， 因为你要去跳到飞书的官网上边去创建一个应用，获取这个应用的 api k 跟 secret。 另外你需要把这个应用里边加入这个机器人， 所以它才能有即时通信的机器人工具帮 openroot 来接收消息。所以这一步我大概用了一个多小时啊，这里配置 skill 现在也可以先用上，简单一点。 那现在我首先这里边点空格就能够选中你要装的哪些东西？ gmail 跟 github， 我 先装上这些不太认识的，这个大概知道是干啥的， 所以我也先装上。上边还有苹果 note， 默认，其实这些都不知道是怎么用的，干啥的默认我，我感觉应该是做笔记。你可以， 因为它是云服务器，我本地当然有服都当然有默认，但是在云服务器上的话，我就需要把它复制上来。 行好先好，就这样等空格，空格它就会去安装，选择依赖。 但是我觉得现在有一有一个麻烦的事，后边我都需要通过这种没有界面的方式来访问这个台服务器和操作这台服务器我觉谷歌的 g p i k 我 感觉也是比较困难的，来获得又是比较困难的一步。 还有 notion， notion 当然是做笔记的 open ai。 呃，位置不变生成的。下边这个是什么？不太认识啊。 这个也不知道是干啥的。另外装 fox， fox， 因为这个其实不消耗资源， 我觉得都装上吧，现在为 siri c c installed install 你 装好之后重启吧，其实它之所以强大，首先它需要很多其他的软件来支撑啊， 另外有这些软件，当然你也需要有其他的软件的这些工具的账号，所以这账号也是另外一个麻烦事。返回服务器，我看现在看他文档怎么来操作。在配置完成之后，通过文档就能够看到， 看一下，通过文档就能看到。完成以上配置之后启动 get 位啊，这样就能够启动这个，现在按照他的文档来启动一下试试。应该他启动之后会打开一个软件， 现在这里它提醒我，我的 open core 已经启动了启动，但是应该怎么用呢？看一下我的乖乖啊，你启动这个 open core 之后呢？这个界面上服务器上是没有任何反应的，你看它现在这个 说明文档上边，比如说你配置了 discard 或者是飞书，你就需要下载飞书跟你的机器人进行聊天，这样通过聊天的方式给这个服务器发送指令。这个服务器呢，可口可乐在服务器上接收到你的消息，他通过理解你的自然语言去分解任务， 然后调用各种各样的工具来帮你完成这个任务，基本上就这样，所以现在我需要安装一下飞书，不是经常用飞书的人可能都不知道怎么去添加机器人。 腾讯文档上就没有啊，我是看的阿里云的文档，我现在就试一下在飞书里边创建一个群聊，添加一个机器人，添加机器人的时候，往下拉就能看到自己创建的这个自动回复机器人点一下，这无所谓啊，因为没有别的人， 现在他已经正常运行了，我现在看能不能往里输入啊，看他有没有什么反应。 我先不等他了，我在这个在这个飞书文档里边直接问他，金融大师，难道我有我艾特他一下吗？艾特他一下是啥？因为之前没有用过飞书文档，所以不熟 梳理 l l m 发展趋势好了，同样需要艾特他一下。应该是需要艾特他一下，要不然他这边接收不到消息。可能， 但是他在服务端这边不会看到他运行的对话，处理对话的过程感觉不太靠谱，不知道这个时候我应该怎么去检查一下，检查一下到底是谁来处理的这个东西，谁来处理的这个消息。 接着我想让他总结我 obsidian 下边有什么东西。这个时候呢，可以看到他不知道我的 obsidian 的 文件内容在哪个地方，所以我还需要告诉他我 obsidian 的 笔记文件放在什么位置， 现在可以看到我告诉他我的 obsidian 的 根目录是在什么位置，他就给我回复了。 这也是我在服务器上放的两个文件，一个是读书笔记的，另外一个是关于篮球的，他就告诉我这些内容，这个就算是基本打通了，也实现了一些简单的功能。我觉得通过云服务器简单体验了这个 open globe 它的功能，它云部署第一个优点就是它这个部署的方式特别简单，还有一步一步的配置的流程。 因为这些云厂商他们已经做了这个 opencloud 它的镜像，这些镜像使用起来会特别的方便，就是节省了我们安装的一个过程，我觉得第二个优点就是它能够二十四小时不间断的运行吧，这也是一个服务器应有的一个优点。 另外一点就是他不会破坏我们本地的环境，因为他是一个独立的私有的一个服务器。说完这三个优点呢，接着我觉得比较大的缺点有那么几个，最大的一个缺点就是在于我们需要不断的去维护里边的资料， 其实很多时候我们并不想去另外维护一份这种资料，为什么呢？比如说我想要像这个作者他那样说自己要定一个机票，有一些自己的个人资料在本地存着。 那么你让 open 来做这个事呢？他就会自己去找这些资料，打开网站，把需要的资料去填进去， 通过分析去筛选一个比较合适的航班啊，帮你买下来。如果是你在 云端使用这个过程的话，就算他有无头的浏览器，不用你操心，但是你仍然需要把自己的这些资料传到云服务器上一份。那么这个跟自己订机票中间省了多少时间和工作量呢？ 这个很不好说，我觉得另外一个就是缺点我觉得也很大，在云服务器上他的 open globe 没有这个界面，这就算是对程序员来说， 比如说你在用 obsidian， 需要打开设置，设定一个根目录，才可以知道哪些文件属于你这个 obsidian 的 这个文件内容。当然还有更多的软件是有这方面的问题的，我觉得这个是对大多数人来说是比较难使用的啊。 通过这个视频大家应该能够知道 open globe 能够实现大概什么样的功能？希望这期视频能够简单的帮你认识一下这个当下最热门的 open globe， 它是一个什么样子的东西。评论区里边可以聊一下大家对 open globe 它的一个看法。

我用 ai 做了一个股票分析系统，只花了十分钟，我们来看一下效果啊，我觉得是非常好的。来我们先看一下，这边是我操作的命令啊，我让他去操作的啊，提示词很简单的一个提示词， 从上面啊，我就问他能做什么，他给我啪啪啪啪搞了一堆，然后我就跟他讲帮我做一个股票分析软件啊，要求怎么样怎么样啊，然后他就自己在跑了啊，全程我没有去动任何电脑啊，都是让他自己去弄，我就负责发指令， 他直接给我部署出来了。然后呃第一次呢他是出了一些错误，我把截图给他，他自动给我修复了啊自动给我修复了。那现在就是他的这个系统的一个界面了 啊，虽然很简洁啊，但是他是真正是实时的一个股票分析的，你看啊，建议都有了哈，技术层面啊，操作建议啊，干嘛都有啊， 但这个只能参考啊啊，我给大家试一下啊，看一下搞一个股票，这是我刚刚查的。呃，这太好了，我随便搞多一个来，这个 这个六六零啊，六零零三个六六零零三个六啊啊，我们来试一下六零零三个三个六 啊，奥瑞德对吧？是不是奥瑞德三点七八啊，三点七八都能对得上的，然后所有的数据啊，很齐全。好，我也是惊呆了哈，十分钟左右给我搞定了， 你看风险提示，我去这些太专业了哈。哎 对吧，我我的设置的是五分钟自动刷新，所以它自动会刷新，而且它会深度学习啊，也可以手动啊，这里可以选择，然后分析周期也可以选啊，最多两年，当然我可以更更长一点点啊，比如说两年的周期， 它就就有两年的数据在这里了。现在的 ai 真的 是太牛了啊。这个呢叫阶月 ai， 堪称呢就是国内版的 open cloud 啊，大家可以玩一玩啊。目前好像是要呃那个呃邀请码啊，如果没有的，大家可以在评论区呃 at 一下，哈哈。

掏出手机，打开飞书，给 oppo klo 发条消息，读取桌面上的财务数据，点 c s v， 生成实时化的分析报告，保存为 word， 发送给我回车，不到两分钟，一份包含专业图标的分析报告就发过来了。 再来发消息，帮我打开招聘网站，搜索 ai 产品经理职位，整理前二十个职位信息发给我回车，他真的打开了我家电脑的浏览器，自动爬取数据，整理成 excel 发过来了， ok， 搞定了， 还没完，发消息，去 archiv 下载最近一个月 a i a 软件弄文，写个中文综述发送给我回车，弄文自动下载，自动总结， word 综述直接生成。 ok， 同样搞定了， 甚至还能帮我排版。发消息，把刚才的中竖排版标起三号，黑体居中正文字小四送起，行距二十三磅，首行缩定两字母，回车， word 文档瞬间变得规规整整，学术论文格式一键搞定。 发消息，查一下， get 今日热榜，做个简报发送给我回车，不到一分钟，技术热点简爆发过来了， 不是爱瞎编的，是真的去 github 爬了数据，最离谱的来了，发消息，根据我今天电脑操作记录，帮我写份工作日报。回车日报自动生成的，以后可能我们再也不用熬夜写周报了。 这些操作全都出于最近火爆全网的 oppo klo， 一 只住在你电脑里的 ai 智能企。今天我就手把手教大家在 windows 上部署，并且呢接入飞书 配置完成后，你在公司、在路上，甚至是在马桶上，都能用手机来遥控我们家里的电脑来干活。点好收藏关注赞， let's go！ 首先简单介绍一下 open collo 是 什么来头？它一开始叫 collo 的 boat， 后来呢改名 motboat， 现在呢又叫 open collo。 简单来说，它是一个运行在你本地电脑上的开源 ai 智能体。那么它最厉害的地方在哪？第一呢是能接入聊天工具， 飞书、 tony graham、 whatapp 等都能接。在外面呢发条消息，我们家里的电脑呢，就开始干活，还能把截图执行过程实时地同步给我们。 第二呢是定时任务系统，你跟他说每天早上八点帮我查 gitlab 热榜，做个点报发送给我，他就真的每天执行，比闹钟还正确。 第三是长期记忆，他会记住你的习惯和偏好，越用越聪明，越来了越懂我们。第四呢是能操作电脑， 读写文件，操作浏览器，调用系统功能，无所不能，听起来是不是很心动？那么我们现在呢，正式来开始配置，在安装欧风肯唠之前呢，我们需要做一些准备工作。 首先呢来安装 node js， 我 们访问 node js 的 官网，根据我们的系统下载正确的版本，大家双击安装移动 nex 就 行了。安装完成之后呢，我们 windows 加 r， 输入 cmd， 然后输入 node 空格杠 v 回车，如果显示版本号，就说明我们安装成功。接下来我们来安装 git， 访问 git 官网，然后点击下载最新的版本，同样双击安装移动 nex， 我 们打开命令行窗口，输入 git 空格杠杠 word， 然后回车，显示版本号呢，也就表明我们安装成功。 接下来呢是配置 power shell 权限。这一步很多人会遇到坑， windows 呢，默认会拦截安装脚本，我们在搜索栏搜索 power shell， 然后右击以管理员身份运行，输入这条命令 回车。我们来查看一下当前的权限。如果我们的 current user 呢，显示 restricted， 说明的系统呢？不允许运行脚本，我们需要修改它。我这里呢之前是已经修改输入这条命令回车输入 y， 也就是 yes， 我 们再来查看一下权限，这样呢，权限就改好了。最后呢，我们需要一个 ai 模型的 api k， 这里呢推荐大家使用 mini max 国产模型。我们访问 mini max 的 开放平台， 大家注册登录进入我们的用户中心，然后点击左侧的 codeignite， 然后点击复制我们的 apik 作为备用。准备工作完成了，现在呢，我们来正式安装 openclock。 打开 openclock 的 一个官网，我们来复制 windows 的 安装命令，接着打开 power shell， 粘贴命令回车。这个一键安装脚本非常方便，它会自动地把我们搞定所有的依赖。 安装完成之后呢，会进入初步化的配置流程。第一步是安全确认，我们使用方向键，选择 yes。 回车继续安装方式呢，选择 quick start 回车，接着回车。 这里呢，会让我们选择模型提供商。我们选择 minx， 然后回车，我们选择 minx m 二点一，然后粘贴我们刚才准备的 minx 的 api k， 选择默认模型。在配置通道这里，我们先选择 skip for null， 稍后呢，我们再来配置飞书。接下来是配置 scale， 同样呢，我们先选择呃 skip 谷歌 api k， 这里我们选择 no。 接下来是配置 hooks， 我 们按空格呢三个都全选，然后回车继续配置。完成之后，我们新开一个 power shell， 然后输入 opencloud getaway 启动之后呢，会提示我们本地访问地址， 你直接复制粘贴，这样我们就进入呃风可到的一个网页端，大家首次执行的话可能会有报错，我们需要执行另外一条命令，新开一个 power shell， 然后执行这条命令。 如果我们页面右上角显示 hirs ok 呢，就说明已经连接成功。这时候呢，你可能会发现我们发送消息依然不理我们，或者是一直在转圈，这大概率是 mini max 的 api 地址没配对。 openclaw 默认用的是国际版的地址，国内呢，和海外版是不一样的。如果你用的是国内版的 mini max 呢？执行这条命令改完之后，我们再来重启一下 openclaw， 我们再试试发消息，这样我们和 opencloud 就 能正常对话了。好，现在 opencloud 已经在我们本地跑起来了，但重点来了，我们要让它接入飞书，这样呢，我们才能在外面用手机来遥控它。 首先我们打开飞书的开放平台，点击创建企业自建应用，填写一个名称， 比如 opencloud bot， 再填一个描述，点击创建，然后点击左侧的添加应用能力，选择机器人，点击添加。 接下来我们来配置权限，点击左侧的权限管理，点击开通权限，我们在搜索栏搜索图片上的所有权限，然后勾选这是我们开通的权限， 然后点击左侧凭证与基础信息，把 app id 和 app secret 复制出来。待会儿我们要用点击左侧的版本管理与发布创建版本，我们填一个版本号， 然后点击保存，确认发布。现在我们来回到 power shell 来安装回收的插件， 我们需要执行了以下的命令，这里呢，我们需要将自己的 app id 以及 secret 进行替换，我们依次执行。 当然，我们也可以在 opencll 的 页面呢，让它帮我们自动地进行执行。配置完成之后，我们来重启 opencll， 我们点击左侧的 channel， 如果显示这样的一个页面，就表明我们的飞书已经安装成功。现在我们来回到飞书的开放平台。还有最后一步，我们点击左侧的事件已回调， 选择事件配置，点击铅笔图标，选择长链接，然后点击添加事件，我们输入接收消息， 然后勾选接收消息。 v 二点零这里呢，我已经添加。 最后呢，我们再来创建一个新的版本来发布创建版本，然后确认发布，这样我们飞书配置才算完成。我们打开飞书，点击开发者小助手， 点击打开应用。现在我们来发送一个。你好，如果我们收到回复，恭喜你配置成功了。从现在开始，你在外面发消息，家里的电脑呢就能自动干活了。 配置完成了，那 oppo 可乐到底能干什么呢？我给大家准备了十个案例，直接呢在飞书里发消息就能使用，大家可以自行测试。 好了，以上就是 open clone 在 windows 上的完整部署教程，以及接入飞书的全流程。 配置完成后，你就拥有了一个二十四小时在线的 ai 助手，它住在你的电脑里，随时听候你的叫，遣你在外面发条消息，它就能帮你整理文件，分析数据，写报告，下载视频，甚至呢帮你写周报。 真的强烈，大家呢去试一试那种远程让电脑自己干活的感觉，真的是非常爽，我把详细的文字教程放在了评论区，大家照着做就行，如果这期内容对你有帮助，记得点赞收藏关注我们下次再见，拜拜！

上次有朋友在评论区反馈，说我们的交易策略很粗糙，确实如此，上期视频的目的主要是帮大家打通 openclaw 和发明者平台的链路，今天我们来点真格的。就在这两天， btc 突然暴跌了百分之三十，市场一片恐慌，但这恰恰是某类策略的狩猎时刻。 平台很早之前有一个专门吃恐慌盘的策略叫韭菜收割机，核心逻辑是追涨杀跌加仓位平衡，在极端行情下效果特别好。但这套代码太老了，当年是给 okson 写的， 那时候交易所领手续费，策略跑的风生水起。后来交易所开始收手续费，高频交易的成本一下子上来了，策略就失效了，一直在硬盘里吃灰。 最近 lighter dx 这类新一代链上订单部交易所出现了具备完整的限价单和试价单功能，关键是零手续费， 这让我眼前一亮，当年策略失效的核心原因就是手续费，现在这个障碍没了，而且极端行情下，市场会出现大量非理性挂单，比如滑点容忍度拉满的试价单、恐慌性的低价限价单。这正是韭菜收割机策略的猎场。 于是我们想把老策略迁移过来，但手动重写太慢了，需要适配新的 api 函数，并且进行测试优化，估计得搞好几天，于是决定让 ai 全程干活，我们只负责监工。 我把三样东西喂给了 openclo， 第一是原策略的 gitup 仓库地址，让 ai 自己去读源码。第二是 lighter dx 的 api 文档。 第三是发明者平台的 api 函数文档。然后我提了三个需求，迁移到发明者框架，适配 light 接口，保留追涨杀跌和仓位平衡的核心逻辑。 ai 先是分析了原策略的代码结构，识别出了趋势检测和仓位平衡两个核心模块，然后一次性输出了完整的量化代码。全程我一行代码都没手写， 代码有了，我们先跑个回测验证一下。在发明者平台配置 btc 币种，使用实盘级别数据进行回测，结果出来了，收益率负百分之一点一二，显然不太满意。我把回测结果反馈给 ai， 让它分析原因并进行优化。 ai 很 快定位到两个 bug， 第一是趋势检测函数，把当前价格和自己比较，相当于永远在触发信号。第二是熊市判断条件写反了。这些 bug 量化新手看代码很难发现，但 ai 结合回测数据，一下就定位到了。 定位到问题之后， ai 不 仅修复了 bug， 还主动提出了参数优化建议，原来的突破率值是百分之零点一五， ai 建议调到百分之零点二。仓位平衡区间从百分之四十八至百分之五十二放宽到百分之四十五至百分之五十五， 减少不必要的调仓，还加了一个平衡间隔参数，每三十个 tick 才检查一次仓位。我们让 ai 输出优化后的 v 二版本再跑一次回测，虽然还是亏损，但在有手续费的回测环境下，这个结果已经合理多了。要知道原策略当年可是在零手续费的环境下跑的， 光有策略还不够。我还让 ai 加上可视化功能，方便实盘监控。 ai 设计了一套完整的仪表板，包括实时的策略图标和监控策略状态的表格，这些可视化代码也是 ai 一 次性生成的，我只是提了需求而已。 代码和格式化都准备好了，现在上实盘，在发明者平台创建一个新实盘，选择 light 模拟交易所，点击启动，可以看到实盘已经跑起来了。整个过程从我提出需求到策略上线，跑实盘一共用了不到两小时。 以前这种迁移工作，光理解老代码就得半天，更别说重写和调试了。策略上线只是开始，后续还需要持续监控和优化。我在 opencloud 里设置了两个定时任务，第一个是每小时监控， ai 会自动打开实盘页面，记录价格、仓位、净值、收益这些关键数据， 如果发现异常，比如策略停止或者大幅回撤，会立刻通知我。第二个是每日报告，每天 ai 会生成一份运行报告，包括当日收益、交易统计、风控指标，还会结合当天的市场行情给出策略优化建议。 回顾今天的实操经历，真的颇有感慨。发明者搭配 ai 的 这套组合，把从量化灵感到策略正式上线的周期压缩到了极致。 面对 btc 暴跌这类行情窗口稍纵即逝的场景，这份敏捷能力本身就是实打实的 alpha。 当然， ai 生成的策略并非万能，实盘上线前一定要通过模拟盘充分测试，做好全流程的风险控制。 如果手里有闲置的老策略，不妨试试让 ai 助力复活。最后想说说，我们也清楚，当前相关技术仍未成熟，但我们始终在探索一条路径，一条通往量化交易更多可能性的路径。 当下一次机会的大门开启时，我们至少已站在门外，我们下期再见。

上期视频，我们用 cloud bot 写了一个双均线策略，很多朋友还嫌不过瘾，在评论区问能不能让 ai 自己看行情，自己做决策，自己下单。 今天我们就来挑战一下这个终极目标，搭建一套完全自动化的 ai 交易系统。有些朋友还是害怕直接只用 cloud bot 交易，风险太大，所以我们设计了一个更安全的架构。 cloud bot 作为大脑，负责采集数据、分析、新闻 生成交易信号。发明者量化平台作为双手，负责接收信号，执行交易管理风控。这样既发挥了 ai 的 分析能力，又有专业平台的安全保障，还能实时监控和复盘，我们直接开干。 在动手之前，我们先把整个系统拆解一下。第一个模块是数据采集，让 cloud bot 用浏览器自动化的方式访问目标币种的实时价格和。这里我们以 coin gecko 举例，读取当前价格、 二十四小时交易量，还有页面上的新闻动态。第二个模块是决策分析， ai 会整合实施新闻，判断整体情绪是立好、立空还是中性，然后给出买入、卖出或观望的建议。 第三个模块是信号执行，把决策打包成 j 层格式，通过 http 请求发送到发明者平台，触发实盘、机器人下单。三个模块串联起来，就是一套完整的 ai 交易闭环。 cloud bot 的 核心是指导语，相当于给 ai 写一份详细的操作手册。我们来看这份指导语的结构。首先是数据采集部分，告诉 ai 打开目标币种的页面，需要读取当前价格、二十四小时交易量这些字段。 然后是新闻分析部分，要求 ai 滚动页面找到新闻区域，读取最新的三到五条新闻，整合成一条信息汇总并判断整体情绪。接着是决策逻辑部分，定义什么情况下买入，什么情况下卖出。比如新闻情绪整体正面交易量放大就考虑买入，新闻情绪负面 出现风险信号就考虑卖出。然后是输出格式，要求 ai 生成一个标准的 jason， 包含 b 种时间戳、价格、交易量、新闻汇总、情绪判断、交易决策和决策原因这些字段。 最后是执行动作，把这个 jason 通过 http post 请求发送到发明者平台的 api 接口，并且把每次操作记录到本地的 trade diary csv 交易日记文件里。当然，这份指导语是通过多次测试完善的，测试通过之后，我们就把它打包成一个 skill， 设置定时任务，自动执行 ai 的 决策。有了，现在需要发明者平台这边来接收并执行，这里面包含完整的接收消息和风控的代码。我们来看主要逻辑，首先通过 get channel data 函数监听指定频道，获取 ai 发送过来的 json 信号，然后解析信号内容， 根据 coin 字段动态设置交易对接着判断 trade decision 字段，如果是卖出就执行卖出，如果是观望就只记录不操作。 这里有几个重要的细节，第一是资金检查，买入前会检查余额是否足够，卖出前会检查币是否足够。第二是止损，风控代码里设置了止损比例，当价格触及止损线时，会自动执行反向操作，控制风险。 这套代码模板我们已经公开，大家只需要在 clubbot 里创建符合自己需求的交易信号，按照规定的 jonbot 里发送，配置好实盘 id 和 uu id 就 可以直接使用了。 光跑交易不够直观。我们还做了一个可视化仪表板，一共四个表格。第一个是权益概览，显示出使币数、出使 u 数、出使权益以及当前币数、当前 u 数、当前权益还有盈亏金额和百分比， 绿色表示盈利，红色表示亏损。第二个是止损监控，显示最新一笔交易的类型、交易价格、当前价格、价格变动、百分比、止损线位置和当前状态，让你实时知道距离止损还有多远。 第三个是当前 ai 信号，显示最新收到的决策内容，包括币种价格、新闻汇总、情绪判断和交易建议。第四个是最近十条交易记录，包含时间、币种、执行操作、成交价格、交易数量和决策原因。 四个表格组合在一起，整个系统的运行状态一目了然。所有模块准备就绪，我们来做一次完整测试。 ai 自动采集数据，生成一条交易信号，接收里包含币种、时间戳、价格、交易量、新闻汇总、 情绪判断、交易决策和决策原因。信号通过 http 请求发送成功。发明者平台这边立刻收到了解析出交易对检查资金充足执行交易操作。仪表板同步更新权益表格里的数据，变化了止损监控表格显示当前状态、交易记录，表格里多了一条新记录， 整个链路跑通了，从 ai 决策到实盘成交，全程自动化，没有任何人工干预。接下来只需要在 cloud bot 后台设置定时任务，系统就会按照设定的时间间隔自动执行，真正实现无人止守的 ai 交易。 这里要特别提醒大家， i 的 决策只是参考，不能完全依赖它来投资。虽然我们加了止损机制，但市场瞬息万变，任何策略都有失效的时候，建议大家注意风险，先用模拟盘或者小资金测试。 回顾一下今天的成果，我们成功搭建了一套 ai 自动交易系统， cloud bot 作为大脑，负责采集数据和分析决策 发明者平台作为双手，负责执行交易和风控管理，两边通过 http 接口打通，完全不需要人工钉盘。更重要的是，交易日制可以反馈给 ai， 让它不断优化决策逻辑， skill 本身也可以持续迭代，添加更多数据源。 当然，目前的模型还比较粗糙，只是提供一种思路和玩法。如果你有好的想法，欢迎在评论区提出，下期我们继续探索更多玩法，记得点赞关注我们，下期再见！

部署本地的 openclaw 已经可以剪视频了，大家都知道了吧， 这个让硅谷大佬每日一封的 openclaw 阿月，我呢也是拉到本地试了几天，现在就带大家把本地部署和接入飞书每一步都走明白。为了防止偶然性啊，我呢也是连续测试了四台电脑，确保每一步都可行，接下来你们只要跟着做就可以。点好关注收藏， 我这里依旧用的是 windows 系统来操作，因为 macos 系统呢，环境相对比较简单，不像 windows 这么复杂。首先呢，我们要确认好 windows 的 安装环境，安装的时候呢，全部都点 next， 一 直到完成即可，建议呢，不要去变更中间的安装路径。 呃，安装完成后呢，我们可以检查一下环境，我们在命令提示符的窗口输入这两个指令，如果输入指令后跳出版本号，那就说明安装已经成功了。这里提到的两个环境文件呢，我在文档里面也全部都准备好了。 好，接下来呢，我们就开始全区安装 oppo 卡使用管理员 c m d 指令输入，这个指令安装完毕后呢，再输入这一条指令， 好开始了。 ok， 这一步跳出来的呢是风险提示，我们直接选择 yes。 然后呢我们选择 quickstart， 这一步呢是选择大模型，我这里呢用的是千万，因为他是国内的，如果大家有惯用的呢，也可以自己进行勾选好，然后我们这里模型选择默认的即可。 之后呢会跳转到大模型的首页进行授权验证，大家验证通过就可以了。那通过后呢，这里也同样有一个选项，我们直接选第一个默认的模型。 ok， 下一步呢，这里可以看到很多的应用选项，这其实呢就是指令输入的终端，因为这些都是国外的，所以我们先不管，选最后一个，跳过，后面呢我会给大家介绍如何接入国内的飞书。 ok， 继续，这里会问你需要配置什么 skills？ 呃，我们也跳过，没问题，因为这个不着急，后面都可以手动去配置的。 好，这个也不用管我们用不上，直接跳过。好，然后我们稍等一会，会自动弹出一个网页，然后你会发现这个网页是打不开的，没关系，我们这个时候呢，再运行一个 c m d 的 指令， 好，这就是欧奔 cloud 的 兑换框了，我们来尝试和他打个招呼， ok， 他 回复我了，那到这里呢，其实基本上就成功了，还是比较简单的啊。然后呢，我们再来尝试为大家接入一下飞书，很多小伙伴呢，在这一步呢，其实就被劝退了，因为怎么样都接入不了这里，大家看好我怎么操作。 首先呢，我们进入飞书的开放平台，我这里呢用的是个人版，我们来创建一个企业自建应用， 进到这个凭证与基础信息界面，把你的 app id 和密钥保存下来，这个很重要啊，后面会用到的。然后 我们添加一个机器人，再到权限管理这一步，为他添加一些权限。这里的权限列表呢，其实官方呢是有指导文件的，但是呢就藏的比较深，我呢也是给你们找出来，直接放到文档里面了，你们直接一键复制过来就 ok。 好，然后我们需要配置一下这个事件回调功能，在这里的订阅方式选择长链接这一步呢是必须的，而且是绕不开的，也是大家碰到卡点最多的一步，很多小伙伴呢在这里呢就是一直报错，好，不用担心，我呢，已经整理了一份非常长的傻瓜教程，大家直接照做就 ok 了。 然后选择以后呢，我们添加事件，然后添加搜索接收消息， ok， 然后我们就去点击创建应用，然后再发布就 ok 了。 好了，配置工作完成之后呢，我们就要开始给欧邦克劳接入飞速杀键了。由于 windows 的 系统环境问题呢，所以大家的电脑情况都不太一样，所以会出现不一样的报错问题。网上的很多视频呢，也没有把这个问题针对性的讲清楚，我自己呢也试了三到四台电脑来做尝试，都非常有挑战。 如果你手边也报错的话呢，不用担心，我这里想到了一个邪修的办法。好，那既然 oppo klo 可以 控制我的电脑，那为什么他不能自己安装飞出插件呢？我们来试试看吧，直接和他对话。呃，你自己安装一下飞出插件，然后呢，他就会开始疯狂的工作，并自行去验证安装环境和插件配置 啊。五分钟左右后呢，他就会告诉我，他工作完成了，需要我提供给到他飞出机器人的 app id 和密钥。这个呢，其实我们在上一步已经有了，我们直接复制给他，让他呢继续去工作。这里的工作过程当中呢，我们的机器人可能会下线几次，原因呢是他需要去重启网关， 如果呢，你感觉他下线太久的话呢，我们可以用 open cloud get away 这个指令重新把它呼出来。最后呢，他会要求你在飞车上和他对话进行测试，并为你排除最终的一些故障。 ok， 全部搞定，已经可以在飞车上正确回复我了，并且呢，刚才在外部的对话记录他也全部都记得， 呃，我们这里呢，再用手机给他发一条消息试试看。好，他也同样接受成功了。好了，这里欧本卡接入飞书的配置呢，就完全对接成功，基本上都是他自己完成的，我呢只是配合他提供了一些必要的信息， 妥妥的全能小助理。接下来我们来看看他能为我们做一些什么吧。比如呢，我现在想要订一张机票，我就让他帮我查询一下最便宜的航班，他立刻就给我列了具体的信息，包括航班号，价格以及其他的一些航班信息。不过这一步呢，是需要接入 api 的， 大家可以自行去网上找免费的接入就可以。 好，那现在过年了嘛，马上大家呢也会送礼嘛，那我就让他去浏览电商的页面。呃，不过这里呢，需要先安装一个 oppo club 官方的浏览器插件，我们直接从官方渠道进行安装就可以了。具体的步骤呢，已经放在文档里了，大家直接照做就可以。我让他给我打开。 ok， 成功，呃，然后我继续让他为我搜索燕窝。好，也成功了。 好，那我们现在在拿最近小伙伴在学习的 ai 的 线上作业丢给欧本克，看他能不能帮忙完成。 首先我们要让他找到作业的本地目录，并让他完成里面的题目。他立刻就找到了，并且迅速告诉我，完成了。啊，这速度还是真的蛮快的啊，但是呢，人呢，还是比较懒的。如果呢，你抄作业都不想抄啊？没事，直接让他把填完的东西返回给我。好，他已经做完了，我们来看看啊。 呃，代码呢？全部都完成了，不过呢，我也是看不懂啊。看懂的高手可以来说说他完成的这个准确率怎么样。 好了，那这次安装说明就先讲到这里了，关于 open cloud 的 更多能力，有时间呢我们可以再去测一下。好，那既然已经部署成功了，有兴趣的同学呢，也可以再去深度探索一下 啊。对了，现在呢，各大厂呢，也出了针对 open cloud 的 云端部署，我这个呢，也可以跟大家快速的分享一起。好，这里是阿月，希望我的视频能够帮助到你，让你更了解呀，我们下期再见。

最近 ai 圈最火的是什么？不用我多说，一定是 cloudbolt。 上线这么短时间内，一 tab start 数已经到了一百七十 k 左右，并且名字也换了两拨。从最初的 cloudbolt， 然后因为版权风波又换成了 multibolt， 再到现在 opencloud， 很多博主都在说，哎呀， 那玩意是跨时代的 ai 助手，能帮你操控电脑，能帮你干任何事，甚至为了跑它一度把某些的 mac mini 都买断货了。 我刚开始刷到的时候，嗯，怎么说呢，抱着好奇的心理第一时间也不说了，但经过我大概两周的体验吧，我要给你们泼点冷水。 首先，这玩意的本质就是一个有电脑执行权限和 rek 机系统和定时任务的 a 型的，而 a 型的大脑其实就是大模型，所以可以这么说，大模型能力的上限就决定了这个 a 型的能力的上限。然后官方推荐使用 cloud ops 四点五来充当大模型的机座。此时你就得考虑一个问题了， 就这个模型，它的执行准确率确实不错，但是它的价格也非常不错。我使用 mini max 测了一下，随便问几个问题，它头肯的消耗都在几万到几十万不等。而如果换成克拉的 op 是 四点五， 每百万头肯输入是五美元，输出更是二十五美元，我们就当全部都是最低的输入，那你随便聊几句话，几美元就出去了，换成人民币就是几十块钱， 而有这个钱，你甚至可以去请个大学生来帮你干活。而如果使用其他的模型，效果就没有那么好，可能就会出错，而你别忘了，出错 也是要算 token 的 哦，说起出错啊，要引出第二个冷水了，因为这个项目才刚出不久嘛，目前可以说是 bug 一 大堆，可以看到 itup 这光一秀就已经将近有两 k 歌了。 而这个 cloudbook 呢，又有很高的执行权限，就很容易被一些海客利用，比如说通过普通的注入来获取你电脑上的一些私密信息，比如说你想让他帮你管理邮件嘛，但如果给你发一封经过特殊构造的邮件，要诱导 ai 去读取并执行某些隐藏的指令， 那此时你的 ai 又拥有系统最高的权限，那后果可能就是你的啊，私钥啊，或者什么密码文件呢，被直接打包发送出去。这个就是 ai 方面的一些风险， 并且现在的版本，这个 a 镜的系统也不是很稳定，还有很多 bug， 比如说我明明开启了定时任务，但有的时候会重复执行，或者有的时候又不执行，所以目前使用的体验相对来讲也是比较糟糕的。相信看到这的小伙伴已经知道这个风险了，但是如果你还想尝尝鲜是吧？使用使用， 接下来我教你们如何在你们电脑上进行部署，非常简单啊，有手就行。首先进入这个 cloudbox 官网，当然它现在叫做什么 opencloud， 如果是 mac 呢？其 linux 系统是在终端当中粘贴这一行指令， 都可以复制一下。 windows 系统是在 power share 中粘贴，因为我 mac 已经部署了，我就用自己的 linux 服务器啊，来演示。这一步和 windows mac 都是一样的啊。回车之后呢，会自动给你的电脑配置啊， node js 等所需要的一些运行环境，然后我们输入这个电脑的密码， 就会开始自动配置，然后稍等片刻即可。 a few moments later 这个地方就是问我们是否知道风险，我们选试就可以， 然后直接选这个快速开始，然后这个地方呢就让我们选极速大模型，我们这就用 mini max 啊做演示。这是第一个呢是采用授权的方式，而后面两个是通过输入 api key 来配置，我这就使用第一个选国内的服务，然后你等待一下，如果他没有自动弹出网页的话呢，你就直接复制这一块地址， 然后粘贴到浏览器当中，然后他会让你去授权，然后你点授权就可以，然后此时回来你就会发现他已经跳过了刚刚那个步骤，然后来让你选择模型，我们就选默认这个就行。 然后这一步呢就是让你配置渠道，也就是你后续可以通过哪些聊天工具直接跟这个 cloud bot 进行沟通。然后我这里暂时先不配置， 然后选择最下面这个跳过，然后这个地方问我们是否现在就开始配置 skill 技能，如果有不懂 skill 是 啥的呢？可以去瞅瞅我这期视频啊，嘎嘎小游戏。然后咱们这里也先不配置这些东西，可以等到他装完了之后再进行配置。 ok， 然后这里就问你啊，通过什么方式来启动？第一个呢是使用这个终端的这种 u i 方式，然后第二个使用这个外部 u i 就是 一个浏览器的方式，我们使用第二个，然后下面呢我们一律选否就可以，然后到这一步呢就安装完成了，如果他没有主动打开浏览器的话呢，我们就直接复制这条命令 啊，复制一下，然后我们自己粘贴到浏览器的这个导航栏当中，然后记得把这这几个横线竖线给他去除掉，变成这个样子，我们回车哎，就会进入到他的这个控制台页面，然后我们就可以到这地方跟他聊天了啊，比如说你好 稍等片刻，他就会回复给我们，你可以看到他自己触发了一些动作，是吧？读取了他预先设定的一些啊角色扮演的文件，比如说像这个灵魂的文件，你们可以去读一下，还有像这个用户指南的一些文件，可以看到他现在让我们提供一些信息，然后这个时候我们就正常提供就行了，比如说我们可以给他叫 贾维斯，是吧？啊？你管我叫主人。第三个比如说就管日晨吧，就这样的，就相当于给他预设一个角色定位，然后回车发给他就行。好，然后这个时候呢，就算完完整整彻彻底底配置好了，这个酷酷 nice， 接下来我们就可以跟他啊聊天了，比如说 帮我查一下明天南昌的天气，稍等片刻，他就会调用一系列的工具啊，然后帮我们查到。当然如果仅仅只能做到这些啊，那也不会这么火，我们可以给他配置通信软件，比如说 whatsapp， 通过在终端输入 open curl config 来开启配置，然后就选第一个啊，配置稳定的，然后选择 channels， 然后回车选择配置， 选择第二个啊，是吧？ whatsapp， 如果你要配置其他的，这里也可以选，我这就用第二个来做演示，然后这里询问是否现在就连接啊，我们就选择 yes， 然后稍等片刻，他会给出一个这样的二维码，然后打开手机这个 whatsapp， 点击关联新设备来扫描这个二维码即可。然后这样就配置成功了之后你就可以直接在手机上来指挥他了， 并且你也可以在这里配置你的 skills 技能，你可以看看这里面有没有一些你能用到的 skill 啊，然后点击右侧这个安装即可。比如说像这个啊， apple reminders， 这样你就可以直接在对话当中去增加或者查看你苹果账户的一些提醒事项内容了， 从无缝的和你的苹果生态联动起来。当然，我目前还是不建议大家用这个处理一些复杂的或者说比较危险的动作，比如说让他去读取一些你的敏感文件呢，这样他就有可能会在上下文窗口当中铭文传递嘛。所以我还是比较推荐你使用这个做一些嗯，简单但是繁琐的任务， 譬如像我们搞算法的，每天都需要刷各种各样的论文网站或者新闻等，来获取些最新技术论文消息，这个很费时间。那这个呢，你们就可以完全交给 carl 的 boss 来做， 你可以把你们平常关注的几个网站交给他，然后让他每天晚上譬如九点钟去爬取这几个网站啊，筛选出多媒体啊，或者 ai 相关的一些内容，总结成中文发送给你，从而省去你自己的一个筛选过程。 并且你还可以把你认为不错的论文啊，让他去保存载药啊，核心观点等，这样久而久之呢，你就会有一个历史论文库，对吧？然后你就可以利用大模型最擅长的分析能力整理这些内容，看还有没有未涉及的领域或者是创新点，而这个呢就是你发论文的方向了。 当然除了这个还有很多其他的使用场景，大家可以在评论或者弹幕当中分享一下，或者说说你们对这个工具的一些看法。然后这期视频就到这，咱们下期视频见。

最近硅谷最火的 ai agent 项目 openclock， 你 肯定刷到了，全网都在传它能当你的数字员工，但是原版全是英文，配置复杂，网络还经常报错，劝退了不少人。别急，救星来了，我挖到了这个 openclock cn 项目， 专为国内开发者打造的中文优化版，部署有多简单？看好了，只需要这一行命令，不需要折腾复杂的环境，一键安装启动后，这里是全中文的配置向导。最重要的是，它完美支持国内大模型 deep ck， 通用千万 mini 随便选， 速度快，成本低，彻底告别昂贵的美元 a p i。 重点来了，它还能直接接入飞书，以后在飞书群里 at 一下你的 ai 员工就开始干活了，写代码，查资料，做总结。链接我放在评论区了，有需要的小伙伴自取。

什么叫做一只龙虾是如何杀死传统软件行业的？ open cloud 开一火，大家说，哇，传统软件已死啊，真的死了哈，我这次真的跟你们讲，大家有没有用这个 open cloud 这类产品的出现应该是 ai 的， 又有个 chat ppt 时刻，哎呀，我用完以后真的是很感慨啊，我真的觉得以后还要啥软件，要啥 app 啊， 哎呀，你敢相信吗？作为最强大软件， ai 啊，首先要干掉的居然就是软件行业啊，这绝对不是危言耸听啊，详细给你解释一下，上周啊，每 美股啊萨斯软件板块的股票大跌一周，整个跌掉了一千亿美金的市值啊，这个首当其冲就是美国 c r m 的 老大 salesforce， 一 周跌了百分之二十，大概是七八百亿美金没了，就这么没了，为什么呢？这种跌还已经不是今天开始的，整个 salesforce 啊，在过去半年当中，跌了大概百分之四十， 有快一半的柿子啊，接近两千亿美金就没了，这周就更剧烈了，剧烈的源头就是龙虾啊， open cloud 的 出现了，你想象一下这个场景，当你作为一个投资人，你装好了 open cloud 以后，你突然发现他啥活都能干，我不知道大家有没有用这个 open cloud， 哎呀，我用完以后真的是很感慨啊，我真的觉得以后还要啥软件，要啥 app 啊， opencloud 创始人就说了，以后没有人再用 app 了，哎呀，我觉得也不会有人在用软件，软件是什么？想软件的本质啊，是为了把很多工作自动化的完成来节约人力， 但是软件的底层什么是代码？在上古时期，也就是 ai 出现之前啊，软件是怎么做的？为了一个软件能好卖，我得做很多很多功能，写几十万上百万行代码，然后为了让你可能只用里面百分之一的功能，但是我就要把这软件卖给你。 到今天有了大模型，尤其有了欧芬克尔，有了这只龙虾以后，你知道吗？我让龙虾去干个啥任务的时候，他不仅可以给你买个外卖啊，网上购物比个价呀。 关键是什么？关键是这只龙虾自己就写代码了。我我给他安排过几个任务，比如说给我查询一些股票的涨跌，他不是去股票网站去看的，直接就写了拍省，直接就和一些股票信息 a p p 对 接了。我们在公司内部把这些龙虾的权限打开要跟，比如飞书一打通， 他直接就跟里面的很多 a p p 就 直接就对接就开写代码了，甚至去帮我筛选简历，写完代码就开始干活了。最关键是什么？就是我们如果想清楚软件的本质是代码组成的自动化的工具， 那今天有了一个随时随地根据你需求写代码的这么一只龙虾了，你还要啥自行车？你还要啥传统软件？那几百万个代码跟你没关系，因为你可能只用里面的百分之一，但你要为了百分之九十九，你不用的功能都要付费， 对吧？所以今天软件变成了什么概念？就是现在需要，现在就帮你完成，这不仅轻巧符合你的需求，更重要还很个性化呀，因为你的需求和别人可能还不太一样，对吧？比如说这个功能，我觉得这个定制化软件那可要了命了，报价可是 狮子大张口啊，因为工程师最贵嘛。但现在大模型写代码能力起来了，再加上龙虾，对吧？ opencloud 有 了你电脑权限，能够自动在电脑里面去给你生成代码，去完成 api 对 接，软件行业就肯定要被颠覆了。类似美股上市模块大跌， 就是来自于 open klo 的 大火呀，他一火，大家说，哇，传统软件已死啊，真的死了哈，我这次真的跟你们讲，我可能我每个人都有你的这种 open klo 的 龙虾围着你，就帮你干活了。我以前一直说大模型写代码会超越人，一帮的程序员跟我杠啊，没关系，杠吧，时代已经到了今天，这个 传统软件的上古时期已经过去了，今天是每个人，你随时需要你的 ai 助手，你的龙虾就帮你写 有期视频也说了哈，就是今天龙虾不适合百分九十九的普通人，因为配置很麻烦， a p i 很 贵，安全性很差。 所以如果你们想尝鲜呢？我们早在半年多前就开始开发一款类似于龙虾的产品，我们叫元气 ai bot， 元气 ai bot， 大家下载一下啊， windows 极度友好 啊，不需要你去什么配置，大模型接口我们都帮你配好了，而且是国内的大模型，合法合规，而现在是免费的哦。如果想体验一下什么叫做一只龙虾是如何杀死传统软件行业的，你就下载一下我们的元气 ipod 体验一下。你看看，你是不会赞成我的看法。 对，我正在带着团队啊，在这个香港的麦底耗尽徒步啊。我们在讨论啊，就龙虾的出现， opencloud 出现，这类产品的出现，应该是 ai 的 又一个 check gpt 时刻，一场真正的软件业改革正在来临，我们也在全力的讨论如何做，如果你有什么好的想法，欢迎评论区告诉我。

大家好，我是小木头。在过去两期视频，我们介绍了如何在 clubflair 云端部署 opencloak。 在 视频分享后，有朋友也问到在云端是否只能使用 astropik 所提供的 cloak 模型？ 当然不是的，在目前这套部署方案下，市场上主流的模型供应商都能够支持。本期视频我们就以最新发布的国产开元大模型 kimi 二点五为例，我们看看如何在 cloudflair 云端将这款大模型集成到 openclo。 那现在咱们就开始吧。首先咱们对 kimi 二点五模型做一番简单的介绍，这是月之暗面发布的最新款开源多模态大模型，它也用来驱动了 agent swarm 这个新的特性。 关于 agent swarm 感兴趣的朋友呢，可以来了解一下，这是一个用于驱动大规模并发任务执行的执行方式。 当然啦，这并不是我们今天分享的主要话题，那咱们还是回到 opencl 的 集成。在生态中，目前已经有许多的服务厂商提供了二点五模型的支持，比如 openerer。 我 们今天的分享呢，就借 openerer 的 二点五模型。在过去视频分享中，咱们用到了 cloudflair 所提供的 mod worker 这个代码仓库或项目。 这个项目呢，默认当然支持的是 ospec 模型，实际上它也支持到了 open ai。 从文档中可以看到，可以通过 open ai api key 这个 secret 来配置对应的密钥， 从而使用 open ai 的 模型。在今天分享中，我会用到我分叉出来的这个 mod worker 这个项目，在其中做了一些小小的代码改动，从而实现了对 open route 的 支持。 我不确定在原始的代码仓库中是否已经支持了 open router， 如果已经支持了呢？欢迎朋友也在评论区告诉我一声。那现在呢，我就以分叉出来的这个项目为例，演示如何做 open router 的 支持。在文档这里我做了简要的描述， 可以用到 open router api key 这个 secret 来指定 api key。 另一方面呢，可以通过 ai gateway api gateway base url l 这两个 secret。 如果要用这两个密钥，我们需要请用 cloud flair 的 ai gav 这个服务。在演示中呢，我们就用这套方案，那现在我们就操作起来。 在终端这里，我已经完成了 regular 登录。那直接我们就开始今天的配置。首先咱们还是需要配置一个 antropic api key， 这个是在目前这个工具或项目部署中它会用到的。 当然，当我们配置了 ai 给我相关的 api key 和 base 二六 anshropic api key 并不会被用到，它只有在 ai 给我不工作的时候作为一个备选方案会用到。 因此我们首先来设置 anshropic api key， 可以 随便给他一个无效的值吧，我们可以验证一下，在后面的应用中，它应该能够正常工作。 现在他会来创建一个新的 worker， 叫 multiple sandbox。 好 了，接下来我们要做的是首先配置这个 ai 给尾 api key。 这里要配置的就是大家会用到的 open router 的 api key， 我 去创建一个， 创建完成，接下来我们配置 ai 给尾 base 与 r l。 当我们配置 open url 时，需要使用目前我所复制的这个域域， 以 open url 结尾，那中间会需要用到 account id 和 gay 域，这两个值呢，都从 cloud layer dashboard 获取，比如现在来到 cloud layer dashboard， 在 account home 这里， 小点点这里有一个菜单， copy account id， 我 们复制它，粘贴进刚才的域域域。 接下来回到 dashboard， 在 computer and ai 这里，选择 ai gav， 可以 创建一个新的 gav， 给他一个 id， 这个 id 呢就会用到我们所配置的 base 域，而用我已经创建了一个 motoboot， 咱们呢就继续用它。 那现在呢，就可以配置好这么个 url， 我 们将其配置到这个 secret。 大家要注意的是，如果你的 ai gateway 已经起用了 authentication， 那 在这里呢，还要创建一个 os token， 我 们来设置它一下。 tobin 从哪里获得呢？回到 dashboard， 在 这个 ai 界面点击，在右侧点击 create， 创建一个 token， 给它起个名字，比如 openclip， 点击 create api token， 复制这个 api token 粘贴回控制台。 这样呢，咱们就配置好了 ai 给尾相关的密钥。接下来还要配置一系列的 secret， 比如 give token， 我 们复制这一段粘贴过来，通过 open ssl 随机地生成一个字符串，这个串呢用来作为 token。 好了，我们尝试部署。在部署中，同样咱们要启动 docker， 我 使用的客户端呢是 rancher， 大家可以根据自己的偏好来选择。现在咱们运行 npm run deploy 完成部署。部署完成，我们回到文档这里参考一下。接下来还要配置两个 secrets， 一个呢是 team domain， 另一个是 aud。 这两个 secrets 的 配置在上一期的分享中，我们也介绍到了，可以回看上一期视频来了解如何获取这两个值，我们快速的配置一下， 配置完毕，现在呢可以部署，不过我们暂时并不部署完成下一步的配置，这一步呢就是 r two arto bucket， 用于保证 multiple， 也就是 opencloud 的 数据，包括了配置配对的设备以及聊天的历史等等。我个人觉得这个呢还是很方便的一个存储的机制。 同样这部分的配置呢，在上一期的分享中也有介绍，那现在我们快速的就配置一下。第一个是配置 access key id， 我 们简单介绍一下，在刚才的配置后，其实呢已经创建了一个 arduino， 名字就叫 modbot data， 我 们只需要 在右侧在 account details 这里点击 manage， 创建一个 api token， 选择 creator api token 起个名字， 比如 open flow， 选择 object read and write。 应用到指定的 bucket， 我 们选择 multiple data， 这正是刚才在部署中已经创建的。点击 creator api token， 这里会给到我们一系列的值，比如 access key， 这是我们第一个需要的。 第二个是 secret access key， secret access key 同样复制它粘贴进来。最后呢是 cf account id， 这个在刚才配置 base 二 l 的 时候已经介绍了如何获取到这个 account id， 我们粘贴进来，现在呢就完成了又一波的配置，我们来部署一下。部署完成，我们现在呢就点击这里给到我们的 worker staff 这个 u r l。 在 初次访问这个 u r l 的 时候呢，大家应该会看到类似的界面，我们需要输入自己的 email， 获取一个 code 完成验证。在完成了验证后，大家可能会得到一个 invalid token 的 错误，那么我们初次访问的时候呢，需要在这个 url 后面加上问号 token， 等于 提供的值是我们在最开始配置的时候生成的那一长串 token。 因此大家需要回到最初的配置这里获取这个值。复制粘贴进来。 接下来或许会看到目前这一个输出，表示我们需要完成配对。初次配对以后呢，后续就不再需要操作了。 我们来访问一下这个 y l， 它会加载设备，这里会列出目前等待配对的设备，可以选择 approve 或在右上角点击 approve o， 一 次性完成配对后，就可以开始使用在云端运行的 opencl。 现在我们如果再一次访问刚才复制的这个 worker step u r l， 就 能够看到右上角 health ok 表示呢，这个 clawbot， 也就是 open claw 运行正常了，打个招呼吧。 hi， 端到端的通信一切正常。 这里呢加载了一些文字，大家不要惊奇，这个呢，是因为我的 arduino 在 过去已经有过聊天历史的存储，因此呢，它有所加载。 如果我提问 what's a model in use， 大家可以看到这里，它说是 open ledger 所提供的 kimi k two point five。 这样呢，咱们就完成了端到端的集成。 在结束本期视频分享前，我们回到 cloud layer dashboard， 来到 ai gateway。 在 刚才创建的这个 ai gateway 底下，点击 logs， 大家能看到所有的模型调研的情况。这也是使用 ai gateway 一 大好处，我们可以做很好的统计，跟踪， 了解非常详细的模型的使用情况。那感兴趣的朋友可以赶紧来尝试一下。 open ledger 提供了许许多多模型的支持，在目前我所分享的分叉的这个 motwerker 代码仓库中 硬编码的 kimi two point five 这款模型，大家可以在部署中自行地调整期望使用的 open router 的 模型，这样呢，我们就可以非常灵活地切换模型，在云端使用 openclock。 好 了，那今天的分享就先到这里吧，大家在配置和运行中有任何问题呢，也欢迎在评论区给我们留言。那今天的分享就先到这里，感谢大家收看咱们下次视频分享，再见同学们，拜拜！