openclaw用mac更流畅吗

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。

关于 openclaw， 这段时间我用下来有很多的体验和感受，非常的细节，这里边有很多采看的地方，也有觉得这个产品很棒的地方，所以今天我会花比较长的时间跟你仔细的去讲一讲我一些相对来说比较突出的感受。 首先就是 mac mini， 到底 mac mini 是 不是一个必备的选项？先说结论，如果你是一个纯纯的代班小白，而且对于自己的电脑操作能力没有那么的自信，又希望整个使用能够足够的稳定省心，并且把 oppo color 的 能力尽量发挥出来。那我最推荐的方案就是买一台 mac mini， 而且用 api 的 方式去跑 openclaw， 当然还有很多其他选择，从我目前的整个体验来看，也只有这套方法是最省心，最稳定，也最有效率的。那我一开始的设想其实还比较复杂，本地模型加上 api 的 三层结构， 比如用一台能跑本地模型的 mac mini， 同时配合 api 去完成我的一些日常任务。那当时我 web coding 开发了一个模型路由 skill， 相当于用一个模型调度员，按照任务的性质把模型的调度分成了三层。第一层就是使用 open cloud 开发者也最推荐的 cloud opus， 四点六，那效果最好，质量最稳，美中不足就是价格偏贵。 第二层就是国内的一线模型，比如说像 m 二点一啊， kimi 二点五啊等等。这第三层就是本地模型，当时我的选择是前文三三十二 b 的 q 四量化版本。 那真正跑起来之后，我发现其实坑还是挺多的，而且都是那种很小但是很让人挠头的问题。比如一开始做调研的时候，我跟 ai 聊了很多轮，最后得出了一个结论是，我只需要去购买一台 m 四 pro， 六十四 g 内存的 mac mini， 就 能够把千分三三十二 v 跑通。 当时我还算了一笔账，如果我每天大概消耗一百万的 token， 按照这个成本和产出来看的话，可能七到八个月我购买硬件的成本就能回本了。但是实际跑下来发现，最理想的速度在终端当中是十一个 token 每秒，导致回复还是偏慢的。 如果只是在终端里跑，那速度还算能接受，但一旦接上了 openclock， 这里边有各种 skill 规则、历史记录等等，速度就会明显变慢， 平均下来一个回复的响应时长经常要去到一分半甚至两分半。所以这个速度的体验用我的话来说就是真的非常的拉垮。 所以我后面还排查了一轮，想要搞清楚到底问题出在哪。结果发现其实真正的瓶颈不只是内存，而是在于内存待宽。比如一台 mac mini m 四 pro， 它的内存待宽是两百多 g 每秒， 如果我希望 token 输出的速度更高，比如要跑到二十 token 以上，就得上到 max studio， 但是这样一套下来，成本就往两万块走了。 所以你再去对比一下入门的版本，如果还能通过别的方式拿到更优惠的价格，这个使用 opencloud 的 成本就是四五倍甚至更多的差价。所以与其花一万五六千块钱去升级硬件，还是把这部分钱用在 token 上， 那我更倾向于后者。而且对于我个人而言，使用第三方模型也并没有特别强的隐私焦虑，所以我更能接受纯 api 的 方案。那么问题来了，既然本地模型这么吃硬件，为什么不直接上 vps 或者其他云部署方案呢？ 我自己也对比过整个不同方案之间的一个区别，我觉得目前 mac mini 方案最值得推荐的原因有三点，第一点就是它还是能够用到很多 macos 本地系统的能力的，很多东西你再去调用 opencloud 的 时候需要的一些能力， macos 本身就很顺手，而且直接用了系统级的功能去做事。 第二点就是你基本上不需要做太多的额外的配置，就能够第一时间去上手 opencloud， 那 整体使用的路径更短，不容易在环境依赖权限上反复折腾。第三点就是它可以低功耗的二十四小时稳定运行， 那如果你本来就有一台 mac mini， 或者说能够以更加便宜的价格拿到，那整个这个成本和使用体验就会更好。接下来我想讲一讲一些具体的使用细节。 opencloud 跟我们平时使用的正常的 ai 聊天软件到底有什么不一样？首先第一点就是 界面体验，你会发现它的整个界面非常的朴素，甚至是有点原始。如果你用 webchat， 也就是本地网页去聊天，你会明显感觉到它不像 chat gpt、 cloud gemini 或者是豆包那样的简洁清晰。 核心的原因是它会把很多后台规则以及本地执行的命令信息直接展示在前端，所以整体看起来会更加的工程化，不那么小白，用户友好。 第二点就是整个思考的展示方式，大家现在主流用的模型，像我们上面提到的那些产品，通常会把它的思考过程展示给你看。但是在 openclaw 里，它通常只会显示一个 thinking 的 气泡，不像其他模型那样让你看到整个过程，而且它的速度也算不上多快。 当然，这个取决于你具体使用的模型，尤其是当你使用了飞书跟他的沟通后，你会发现他可能会在 thinking 这个状态上停留很久，页面没有任何文字的流逝输出，也就是说你看不出来他到底在做什么，进行到哪一步了。第三点就是文件和截图这类的能力相对来说偏弱。 比如你希望他自动发截图给你，其实需要提前去做一些固定的设计，或者是预埋留一些习惯让他知道你的偏好。否则在默认情况下，他更倾向于把文档和图片保存在本地，然后你得自己去打开对应的 md 文档或者是图片进行查看。 综合上面所有的尝试和对比，我最终的选择是用了一台配置更加入门的 mac 模型，而不是原来的本地模型加上 api 的 组合。 再往下一个更加现实的问题是， open club 到底适不适合普通人去使用呢？那我的结论是，他更适合那些有探索精神，也能接受相当程度风险的人， 因为他出风险的概率实在是不小。你会在网上看到各种成功的案例，但是很少会有人把自己遇到的风险和翻车的经历一五一十的讲出来。而且这种风险不止存在于 open club 这种独立开发者开发的开源项目， 就连前一段时间 cloud 推出的 cowalk 也有类似的系统级风险。我印象最深刻的是看到的一个帖子，有人用 cowalk 的 时候，直接把电脑里一百多 g 的 文件全删了，而且找不回来。 所以如果你不希望发生这类的事情，最稳妥的方案就是做真正的物理隔离，用一台专门的 mac 或者是主机单独去跑 opencloud。 而且在真正决定使用这个产品之前，还要做一个二选一的决定，要么你给他系统提供权限，让他可以调度整个电脑操作系统的很多底层能力，要么你就干脆不要用它， 因为一旦你限制了他的权限，不让他做事，你拿到的就是一个很基础很受限制的积累，整件事情就真的没有必要浪费时间了。那么 open cloud 的 价值到底在哪呢？我觉得本质上他是 ai 圈里的先行者，是那种用来探索上线的产品， 他的很多技术能力在行业的从业者来看，其实并不算前沿，甚至可能在一年前两年前，其中大部分的技术能力就已经有人做出来了。 但是这个开发者真正厉害的地方在于两点，第一是他把这些能力整合成了一个完整的产品，可以让你在一个地方跑起来。第二就是在很多细节体验上做了大量的调教，最终把功能上限和实际体验做到了一个相对极致的平衡。 不过如果你是完全的小白，没有任何代码基础，也没有很多 ai 使用的经验，那我的建议是先等等。因为现在很多国产替代已经在路上，而且很多产品已经很好用，也更适合普通人直接上手。 那最后说说我自己的后续，对于我个人来说，我还是会继续去探索 open 这种玩法，因为如果把它当做一个探索自主化智能体的项目，它确实非常有意思， 而且我觉得它有很大的利用空间，能够帮助我去做咨询、抓取内容选题和生产，甚至半自动化的工作流，去迭代我目前正在使用的这套 ai 内容生产工作流。那最终我的目标是获得一个有眼力见，懂我的需求的合格的数字员工。所以后面 我还有很多的东西会分享出来，包括很多具体的 open class 的 使用方法。不止会包含 ai 自媒体方面呢，也会有很多适合普通上班族的用法。所以如果你感兴趣，欢迎关注我，这里是实业，正在与你分享 ai 一 人公司的成长过程，我们下期再见。

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。

你买 mac mini 干什么呀？买 macbook 呀，得多花一千块钱。如果你现在正在考虑是不是要买一台 mac mini 用来玩 open cloud， 先说一下结论啊，非常不建议买 mac mini， 有 那钱你直接上 macbook， 因为你的第一台苹果设备必须得是 macbook。 现在 mac mini 的 价格被炒得有点高了，在京东上国不完以后 你也得三千八百多。但是吧，你多加一千多块钱，你能买一个 macbook air 总共才五千出头，多花这一千块钱可治老鼻子了。 你买一个 mac mini， 你 不得配键盘，不得配鼠标，不得配显示器啊。而且如果你配的不是苹果的， 那跟 mac mini 一 起用起来非常的蹩手，根本没有办法跟苹果的全家总 pk。 而且你买了 macbook， 它不就是相当于一个 mac mini 呢？你把它合上，它就是一个 mac mini。 但是你 mac mini， 你 打开它不是一个 macbook 呀。你想想，你跟你的朋友坐在咖啡馆里边喝着新冰乐，前边摆着一个 macbook， 多牛逼呀，多装十三呢，对吧？但是如果你买一个 mac mini， 你 试试，你用一个车圈人的话术就是说， mac mini 有 的我都有啊， 我有的 mac mini 不 一定有啊。那么总有人问了，那什么情况下买 mac mini 呢？除非你已经有了一个 macbook。

最近 cloudy bot 带火了这个 mac mini 啊，就为什么大家都选这款设备，我来告诉大家，我这台设备的话是一二款的 mac mini， 它还是能用的，平时可能当个备用机，办个办个工还是可以的， 你看一下它一二年到现在还是这样子。用过这款机器的都知道啊，一二款的话它这个内存是可以，就是可以那个那个什么的可以拓展的，现在的机器都是不行的。打开给大家看一下， 一二年了，到现在依然能打，看它做工，所以很多人买这个设备， 他真的是很安静，质量很好，你看当时的和现在的我的这个没有太大的差别。

对，刚刚正好聊到部署完，现在你们都是把它部署在哪？都是用 mac mini 吗？我是 mac mini， 两台还有 vps， 然后我打算在安卓手机上先试试用户台的部署，哈哈。嗯， 那大家为什么都不约而同的选 mac mini？ 如果不用 mac mini 的 话，也完全可以，对吧？啊，可以的，因为 vps 已经可以跑了，但是可以跑和能把它跑好区别还是挺大的。在我看来，你要是能把它跑起来，然后你还能让它在里头做点事情， 写写代码也好，跑跑测试也好，给它一些独立的任务也好，尤其是你需要用到一些 bug， 就 它系统级的自动化操作， 以及你是 r o s 用户的话，它整个 apple 的 生态，它帮你加 reminder， 你 手机马上就同步过来了， 包括 imessage， 这也只有 mac 有 的。所以说我觉得你如果是 apple 生态的用户，那其实 mac mini 不 管是性价比也省电，也安静又好看，然后还能做 web coding 等更多的事情。所以对于我觉得这个用户，画像基本上就是第一选择， 但确实不是必要的。你有其他闲置的机器，不管是 mac， macbook， 包括 windows 电脑，你打开 wsl， 它内置的 linux 的 啊，也是可以的。对，天琪，你们那个产品，你有试过用它来跑 club 吗？然后感觉怎么样？ 呃，可以的，我们肯定是也是原生就支持 cloud bot 的， 因为我们本来之前就是支持 cloud code， cloud bot 其实某种意义上它就是在跑了一个 cloud code 的 binary， 本质上是一个 linux 的 小电脑。然后我们认为一个 linux 小 电脑加上 agent 应该可以做世界上所有的事情的。 但是我们在打磨这个 a 阵设备时候做了很多巧丝，比如说我们上面会有一个小的 led 灯条，它会显示你的当前的 a 阵工作状态，就是如果它在思考的话，它可能闪黄灯，需要你的时候会闪绿灯， 然后你还自带了一些麦克扬声器，因为很多人会希望把它做成假微丝那样进行交互。然后但我们还有大量的 i o 接口， 这个其实是很多 mac mini 它没法提供的一些便携携带或者是嵌入的功能。你给它大量 i o 接口之后，它其实会解锁很多很多很多的玩法。 比如说我们之前自己内部，你买了这个东西之后，你插上任何的打印机，你可能也不需要配置打印机，也不需要知道打印机怎么用的，它的 agent 呢？自己可能就会 figure out， 或者说甚至是发现这个打印机它没有一个 linux 的 driver， 它自己就黑进这个打印机，或者自己逆向写了一个 driver， 基本上你连到任何东西上，这个 agent 可以 just make it work。 大家可能选择 mac mini， 它因为它隐形的，它就没有屏幕嘛，其实在调用 a 的 时候屏幕作用也不大，单独硬件嘛，它就相当于是物理层面上自带了沙盒属性， 数据常驻的属性也是非常重要的。很多你像 callbox 这种东西，我是不会肯定放在我主力机上的，我觉得大家肯定自然而然就选择再单独买一个 mac， 其实这个就衍生了，就是我们到底需不需要一个更加独立的硬件跑 agent， 当然它可以是个 mac mini， 但 mac mini 其实本质它还是为人类所设计的一个产品，我相信这个中间肯定还是对现在的 agent 有 很多能力的，荣誉其实可以砍掉，然后把这个成本给节约下来，让这个产品更便宜。 天琴，你觉得应该如何定义一个 agent？ 电脑，它跟比如说我们目前的这些给人使用电脑可能会有什么样的不同？这个是个很有意思的问题。 这些工作分为两种，一种叫 foreground work， 就是 前端工作，你要用到屏幕的，你要看的。还有种工作呢，是后端工作， 你不需要看的，它就是默默跑在背后里的。我们理解 a 阵电脑应该更属于后者，前者更是大厂啊，手机厂啊，电脑厂还会做的事情， 不然如果他不做这个事情，他就违背他的产品设计的逻辑。我本来手机就有屏幕，如果你把我的这些工作都以不需要屏幕的形式做掉了，那我的手机存在意义是什么？我手机还放个屏幕干什么？ 所以我觉得分为这两类工作。嗯，其实从这个 macbook 里来看，你觉得如果现在我们只是想用用它来跑 bug 的 话，你觉得有哪些是可以砍掉？说实话 ram 很 重要，因为 ram 直接决定了你能跑多少个 agent， 这也是我们在很多次迭代和打磨感受出来的。有些时候我们可能一个设备只有四个 ram 的 话，它跑两个 a 帧它就满了，然后满了就卡住。 存储也是很重要的一个点，可能有的用户你给它三十二 gb 的 存储，它用半个月可能就会满。 这些其实都是新一代产品形态你会发现的一些用户使用的规律，大家很 happy 的 聊天，而且尤其是知识工作者，他们每一次聊天都希望把他们的聊天内容转换成知识资产的形式，所以就导致后面有很多用户会一直都带一个 ssd 的 硬盘，专门存他的聊天的内容。 所以我觉得在新的这个时代，最需要的其实就是 ram 和 storage。 嗯，明白。如果我们稍微展望未来，因为 cloud bot 它的这种交互形态发生了很大的改变，那它也许未来真的会变成一个，比如 siri， 对 吧？然后有了这个能力的话，那所以未来其实这种算力加存储加一个常驻 agent， 然后这个长处 a 证可能它是背死在一个比如说你家里的一个小机器上，这种你觉得有没有可能成为一个未来这种家庭的 ai agent 的 一种终极形态？我们是坚信智慧是一个新的品类，但是不一定 agent 的 入口和算力一定绑在一起， 但是至少在我们内部来看的话，这已经是一个新的工作方式的范式转移。举例来说，在我们公司内部很多人可能也不带电脑了，他就带个 ipad， 能转移到你 agent 设备上的工作都是可以被自动化掉了。所以如果大部分你的工作都转移到 agent 设备了，那你做什么呢？ 你也不需要带你工作电脑了，你就带个手机或者带一个平板就够了，你要做的就是在你的手机或者平板上，甚至是 ai 眼镜上对 agent 下达命令就行了。

兄弟们，似乎全网都在说，为这个 open cloud 去配个 mac mini 是 一种韭菜行为，而我就是那个韭菜。是的，为了配置这个 open cloud， 我 专门去二手市场买了一台 m 一 芯片的 mac mini， 总的花费呢，大概在两千左右。那我到底出于怎样的考虑去选择 mac mini， 而不是用之前这个 windows 呢？首先第一点，这个 windows 四零七零的显卡，加上它的 cpu 啊，内存量各方面啊，整个酷炫灯光接在电源上，它的功耗就很高。 而 mac mini 它的功耗是多少呢？不到五瓦懂吗？不到五瓦的功率。 然后有同学就要说了，你直接去买阿里云啊，怎么腾讯云上面都有 opencloud？ 你 为什么去买云上的？我是这么想的，因为云上的环境，它还是在服务器，它对本地的这些内容的操作权限啊，还是要另外的配置的，很烦， 不如在本地直接去配置，直接去调用。你去买服务器，上面配置大概是两核两 g 的 内存，那说白了，他其实跑不满的啊，如果你要上内存的，那你的价格又要上去了，那说白了，我这个麦克迷你，我二手买来，我两千块钱，我过段时间哪怕我不想用了，我卖掉 一千八，对吧？一千六总归可以卖出去了，对不对？和这个租其实也差不多，但是体验上是完全不一样的。然后这个 open club， 它这个项目本身就是针对 linux 系统和 mac os 系统去设计的，所以各种工具调用在这上面会更加的顺畅一点。 所以综上所述啊，我觉得买个 mac mini， 你 花两千块钱把 open club 部署在上面，然后我觉得这个整个方案呢，是比较合适的， 就从性价比和体验感上来说，肯定是比布在云上或者是在 windows 上去实现要好， ok， 当然这只是我的个人观点，如果你有自己的方案，那你也可以按照自己方案去实行， ok， 就 这样。

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 cloud bot 在 ai 圈子里彻底火了，这个能够直接控制你电脑的 ai 助手让很多人第一次感受到了真正的人工智能助理体验。 作为一个量化交易爱好者，我第一时间想到的问题是他能不能帮我搞量化。今天我们就来实测一下，把 cloud bot 和发明者量化平台结合起来，看看能擦出怎样的火花。 首先来搞定安装，这里我们使用 macos 系统，安装非常简单，只需要一行命令，剩下的步骤按照官方文档操作即可。 安装成功后进入 dashboard 界面，这就是我们和 ai 助手沟通的主界面。当然，我们也可以通过飞书、 whatsapp、 slack 等多种渠道进行沟通，并且支持文字和语音方式。这里看到 ai 的 回复，就代表我们的私人助手正式上线了。 激动的心，颤抖的手，话不多说，直接上难度。我给 ai 下达了第一个任务，帮我写一个双军线量化策略， 这是最经典的入门策略，原理很简单，短期军线上穿长期军线叫金叉执行。买入短期军线下穿长期军线叫死叉执行。迈出选这个策略是因为逻辑清晰，非常适合用来测试 ai 的 代码能力。 指令发出后，帕鲁就开始工作了。首先他自动打开浏览器，进入发明者量化平台，找到策略编辑页面， 然后开始生成代码，整个过程非常丝滑，可以看到他完全理解发明者的 api 函数，代码结构也很清晰。先定义参数设置，短期均线周期设为五，长期均线周期设为二十， 每次交易数量零点零一个。接着定义了获取均线数据的工具函数，主函数里完成图表初步化，用一个无限循环持续获取 k 线数据，计算指标，执行交易逻辑，还加上了可式化展示 策略。写完后， ai 还主动给出了详细的代码逻辑解释，对新手非常友好。 代码写完了，接下来让 ai 帮我做回测，我告诉他选择必安交易所 btc u s d t 交易队日级别 k 线周期。 ai 收到指令后，自动切换到回测页面，开始配置参数，结果第一次运行报错了。我正想着怎么办，没想到 ai 自己就发现了问题，主动修改了代码中的一个语法错误，然后重新提交回测，这次顺利跑通了， 但结果嘛，说实话有点惨淡。不过 ai 随机自动生成了一份回测分析报告，列除了收益、最大、回测胜率等核心指标，并且还分析了典型的亏损交易，还给出了优化建议。 回测结果不理想，那就让 ai 来优化。我提出了一个复杂需求，更换交易所和交易品种， 同时调整均线周期参数，看看能不能改善表现。这个任务涉及多个步骤的联动操作， ai 开始执行后，首先根据上一轮回测结果提出了具体的优化思路，然后回到策略编辑页面进行修改，把交易所换成 okx 交易对改为 e t h u s d t， 均线周期从五和二十调整为十和五十。更让我惊喜的是，它还主动加入了 a t r 波动率过滤和动态止损逻辑，这些都是我没有明确要求的内容，修改完成后自动重新回测，最后还生成了新旧版本的对比分析， 并给出了进一步优化的建议，比如考虑提高仓位、优化参数和逻辑、多品种组合等。这些建议都很重肯，说明 ai 确实理解量化交易的基本逻辑。最后一个小任务，让 ai 把今天的测试过程整理成一份文档， 它很快生成了一份完整的报告，包括策略说明、代码解析、回测结果对比和优化建议。 这份文档就是我们今天实测的完整收获，整个过程 ai 基本都能独立完成，确实让人印象深刻。 客观评价一下 cloud bot 在 量化场景的表现，作为量化学习助手，它绝对是合格的，但它不是万能的， ai 写的策略也不可能一次性完美，该踩的坑一个都不会少。优势方面，二十四小时待命，随时帮你查看策略状态、修改参数和代码逻辑， 大大降低了编程门槛。不会写代码，也能体验策略开发的全流程，遇到问题能够自我纠错，有一定的自主解决能力。局限方面，不能替你做投资决策，策略好不好最终还是要人来判断。网络延迟有时会影响操作体验， 整体感觉很像现在的智能驾驶，大多数情况下都能应付，但关键时刻还是需要人工介入。不过话说回来，量化的应用场景远不止今天展示的这些，还有很多玩法值得探索。如果你也在用 cloud bot 或者正在学量化，欢迎在评论区聊聊你的体验和踩过的坑， 后续我们会继续用它探索更多量化内容，感兴趣的话记得点赞关注，我们，下期再见！

之前我制作了一期关于 openclaw 云端部署的教程，没想到大家还蛮喜欢的，也收获了很多的点赞和评论，在这里非常感谢大家。那么很多人问我就是如何把 openclaw 部署在本地，我今天呢就出一期简单的教程，来教大家如何一键把 openclaw 部署在本地。 本期的教程是用 macos 系统进行演示的，如果你是 windows 用户的话，可以去搜索一下网上的其他的部署教程，那我在这里做一个风险提示啊，就是本地部署的话，最好不要部署在自己的工作电脑以及有重要的隐私机密的电脑。 我们最好是部署在一个全新的或者是没有任何资料的一个 mac 系统，或者去购买一个 mac mini 进行一个部署。那么废话不多说，我们开始进行部署的教程吧。如果你的电脑没有安装 nojs 环境的话，你需要进行一下 nojs 环境的安装。首先我们来到 nojs 的 官网，我们点击下载， 你可以通过命令行进行安装，或者是直接下载一个安装程序就可以了。首先我们打开终端，然后粘贴这一行代码，点击回车，这个时候呢他就是在帮我们拉取那个 open cloud 的 安装文件， 看到这样的一行界面呢，说明我们的安装已经成功了。接下来呢我们就开始进行 open cloud 的 配置，我们输入这行代码，然后点击回车， 这边呢就是一些安全的提醒，你可以选择 yes， 然后我们进入快速配置的模式，点击 quick start， 这里呢是输入模型的一个 api， 我 们这里选的 monshift ai， 当然你可以选其他模型或者暂时跳过，我这边输的是 monshift ai 的 一个 api 模型，然后这边把 api key 粘贴进来，点击回车，然后点击这个 keep current， 然后这里呢是选择 channel， 就是 你可以去进行对话的，但是我这边呢暂时就不进行一个配置，我们点击这个 skip， 这里是进行 skip 的 配置。简单来说呢，这里就是你可以给 ai 加上一些技能，比方说一些捕取网页啊，下载一些内容啊，生成图片的功能，我们点击 yes， 然后我们把这些全部都勾选上就可以了， 然后我们点击回车进行一个安装，这边呢设置这个 api 器的话，你可以后续再设置，我这里先跳过，所以呢全部选 no， 这边是选择一个 hook， 然后呢我们把这几个都勾选上就可以了。 接下来就是到了一个 gateway， 就是 网关的安装的一个阶段，到这一步呢，基本上你的安装就已经完成了。我们可以点击 open the web ui， 然后打开个网页，之后呢就会打开一个这样的网页，这个是 open cloud 的 一个控制面板。这边 chat 这个部分呢，就是可以跟 ai 进行对话了，我们来测试一下我们的 ai 是 否安装成功。 siri， 你 好， 那么我们可以看到我们已经可以成功的收到 ai 的 回复了，这代表着你的部署已经完全成功了。

这个 cloud bot 现在改名叫 opencloud， 有 人说这是 ai 历史上 chat gpt 以后的又一个里程碑啊。我觉得这个 opencloud 啊，不太适合百分九十九的人吧，哪一天你的一切都没想清楚，把你文件全删了， 你欲哭无泪啊。现在已经有了一个我认为啊，对于百分之九十九人最适合的 opencloud 的 平替啊，更易用，更安全， tiktok 不 需要额外花钱。 这几天啊， ai 圈最火的事件啊，除了十四岁的一个少年来参加我们举办的 ai 黑客马拉松大赛差点夺冠之外啊，就是一款叫做 cloud bot 的 产品的横空出世啊，在 google 上啊，以 历史上最快的速度得到了十万星啊，他就是给电脑啊，装了一个掌控电脑的超级 agent， 这个 agent 使得你啊，可以远程的就通过给电脑发消息让电脑干活了，你人也不用在旁边啊，睡觉以后他也继续干， 无论是写代码呀，整理文档啊，甚至帮你下单呐，对吧，甚至跟别人沟通啊，发邮件他都干。哇，这突然让人感觉到第一次啊，电脑真的成了一个真真切切的生产地中心了， 电脑真的就跟个人一样啊，就像个电脑牛马一样不停歇的干活了，对吧，因为以前我们用电脑，你必须在他旁边，你不给他指定他不干活啊，现在他不完全的自主在干了，这就引发了一系列的惊呼啊，有什么最后这电脑给你打电话了， 自己写了个程序就开始给你打电话了，在你要吃饭的时候，直接把外卖给点好给你在家门口了，甚至最近出现了一个 milk book 的 这么一个社区啊，就只让这些电脑们上网去发帖子哇，也是火速到了，什么几百万铁 啊，又开始各种讨论，所以这个 cloud bot 现在改名叫 open cloud。 哇，已经是当红炸子机啊，连 emask 啊这些大神都给点赞啊，甚至有人说这是 ai 历史上 chat g p t 以后的又一个里程碑。 这个礼从背什么呢？就使得 ai 啊，从一个回答你问题的这么一个知识性专家，变成了一个去干过去由人和电脑在一起才能干的所有的这些工作。仅论颜值啊，就是今天绝大部分的白领工作，电脑自己干了，你可以想象一下，就好像有无数多个助理跟着你， 对吧，随时说，帮我订个机票，帮我点个外卖，帮我下个单，当然这是一个美好前景啊，现在只是初步具备了这个功能，这使得一个什么问题啊，就是现在大家都非常焦虑，就看着这个 open claw 爆火啊，很多人就非常焦虑啊，我的后台有很多粉丝的私信啊，说， 副总啊，这个怎么装啊，怎么听说要专门去买个 mac mini 啊，这个我真买了，我发现我装不来呀，但是不装不用是不是就被淘汰了？不，你老说嘛，这个对吧，淘汰你的不是 ai， 是 会用 ai 的 人。好吧， openclaw 这个产品，底层杯式的产品啊，但是我想说，这个产品现在真的不适合普通 人，而且你现在用不上也不要太着急，看上去非常火，但基本上还是很多技术专家的一个讲，为什么不适合普通， 重要第一啊，就是它的成本太高了。虽然说 open cloud 啊号称都支持 mac 和 windows， 但是事实上对 windows 兼容非常不好啊，只有 mac 电脑才能很好的用，而且呢，又由于它现在机子不健全，经常会把电脑东西给删了，导致很多单独去买个 mac mini 成本太高了，你看一个 mac mini 四五千块钱没了吧。这还只是购买成本啊，但问题在于说我们看上去它是开源免费的，问题是接那个模型要钱啊，它现在表现最好的就是 cloud 的 这个 opus 的 四点五的引擎啊， 那一跑起来你的钱包哗哗就作响啊。有人说这两个小时过去几十美金就没了，他是在不停干活，但不停的在烧我钱，所以真的今天成本啊，我觉得不适合你，还没想清楚干嘛的普通人。 第二呢，他安装部署太麻烦了，现在在推特上啊，在外网上一个什么如何安装部署帖子可以几 百万的阅读啊，这就说明他很难你知道吗？你要不会点命令行，不会点配置不懂什么网关，你可能真搞不定，或者就算勉勉强装上也各种各样的问题。插件呐，对吧，我就说一个命令，各种插件呐， a p i 接口啊， key 啊，哎呦，我说这些东西挡不住百分之九十九的人，不仅你们琢磨不明白，我现在搞起来都挺费劲。 第三啊，就是这东西不安全，因为你给他所有电脑的权限嘛，这个电脑事实上就暴露在互联网上，他不安全来自两层面，一层面就是说他暴露在互联网上，他虽然对外去可以给你发邮件，那别人可以攻击进来对不对？ 然后呢，他由于有了电脑所有权限，所以他可以对你的文件任意的增删改，哪一天你的一切都没想清楚，大魔仙想错了，把你文件全删了，你欲哭无泪啊。这种事已经不是一次发生了。所以真的，今天我觉得这个 open cloud 啊，不太适合普通人， 也不太适合百分之九十九的人吧，但你说怎么办？咱就干瞪眼看着嘛，就焦虑嘛，不用，咱有办法嘛。现在已经有了一个我认为啊，对于百分之九十九人，最适合的 open cloud 平替啊，就是我们国产的，叫元气 ai bot。 哎，这个产品我特别熟，你知道为什么吗？因为大半年前啊， 我当时看了 minas 出来以后，我就觉得 minas 跑在服务端的一个虚拟的 a game， 我 认为在本地电脑上一定会有个强大的 a game， 所以我们从大半年前开始啊，也就开始研发这款元气 ai bot， 咱举贤不避亲啊，一定推荐给你。 我们从大半年前就开始想，如果你要用电脑的话，如果有个 a 镜头在上面，你跟他说，哎，我的打印机坏了，我的这个 c 盘空间不够了，哎，就可以跟他说句话就帮你解决了，这就很多人已经是个很大的用途， 再往下就说，对吧，你帮我把这个文件夹的目录都整理一下，这个文件夹下的所有的 pdf 给我做成 excel 表啊，这事我没有做了。 第三个就是后来翻还不够，可不可以给我微信，好朋友们生日时候都发个消息，有时候记不住啊，有个什么消息，我可以一个一个找到这个相关的人，都给你们发出去啊。哎呦，以前我发的眼睛都绿了，这事我没做， 还有玩游戏的时候，这个新游戏不会啊，那怎么他可以指导你？那么由此京东去帮我找个东西，做个笔架，这些我们都做了，也做了大半年，为什么要做这么久呢？然后一方面啊，是因为 a 进的太新了，对吧，我们需要去学习。另一方面，我们在做的考虑了，如何保证你的安全 就是关键性的文件目录，无论大冒险怎么想，那不能给你删啊，一些重要的文件想要去删除或者修改时候，要征得你的同意，叫我们是搞安全搞了二十多年的，就安全这事我们花了太多精力， 最近由于 open cloud 出来，这也不瞒您说，手机这个发个消息，电脑去干活这事啊，我们也在规划中，最近我们有加班加点的啊，这个周末我们的兄弟们都在干啊，把它发出来了。还有一点就是我们对 windows 的 支持极度是友好的啊， 不需要你懂命令行，不需要你去填什么 apikey， 我 们是完全国产的，非常适合中国国情的，对 windows 支持也友好，安装也非常的方便，点几下就行了，不需要你做任何配置，也不需要你去这个拿到什么大模型的 apikey， 我 们都帮你内置好了， 而且用的是国产模型啊，合法合规啊，这大家都懂的，而且中间还做了很多技术的用法，帮你消耗的这个 token 呢，这个成本变得非常低，所以现在我们这个干脆全是免费的，性价比很高吧，所以刚总结了，我们花了大半年时间，对吧？做到了， windows 更友好，不需要额外设备啊，现在电脑就能用。然后呢， token 也不需要额外花钱， 对普通用户非常友好啊，点几个键就装好了，配置全帮你配好了啊，不需要你懂那么多高深的知识。第三个，操作电脑的功能也非常强大， 我认为在很多操作电脑功能上，讲句不谦虚的话，跟 opencloud 各有千秋。我们对一些中国内的软件支持也非常好，基本上抢个红包啊，发个消息啊，当然有朋友说要抢个票啊什么的，各种网站，各种产品，知道你怎么用啊，我们都做了。所以呢，今天大家记住叫元气 airpod， 上周末我们刚刚发了个内测码啊， 大家反应非常强烈啊，现在隆重的推荐给你。我们有句话，不是 mac mini 买不起，而是 windows 更有性价比，也不是海外的软件我们不 会用，而是国产软件更方便更易用，既能够让你享受 open cloud 强大的功能，同时又无后顾之忧，还帮你省了钱。大家可以试一下哦，有什么问题可以在评论区告诉我。

为什么说苹果最值得买的产品不是 iphone， 而是这个小东西？因为这两天出现了一个叫可乐 boss 的 ai， 只要装到这台电脑里，就能代替人类帮你打工，不信你看，那是我的电脑，我只需要用手机给他下个指令， ai 就 开始帮我干活了。 我下个指令，帮我打开影视巨峰的频道。看好了啊，稍微反应两秒，哦，看到没看到没看到，没 有人说了，这些东西三岁小孩都能干。但是你看这个 ai 真正好玩的地方是，他能学习技能，想学哪个点哪个，剪辑视频的技能，操作备忘录的技能，处理 pdf 的 技能，你看他正在学习，十几秒就学会了操作备忘录，我们来试一下。用手机给他发个指令，帮我把这句话写到备忘录， 看到没有，他自己操作电脑帮我写好了备忘录。这个 ai 工具刚出现一周，已经有几百个技能可以学习了，关键是晚上他能自动的去学习。我的这个 ko bot， 才两天，也就是一年级的水平。 国外一大神的 clubbot， 大 晚上自己操作电脑注册了个电话博主，刚睡醒，电话来了，是 ai 打的， ai 说以后有啥事可以通过电话通知我了，我就操作电脑帮你干。有没有发现这跟我们玩游戏练等级一样，不过我们练的不是等级，是一个数字的。助理员工，今年过年，我必须把我的 mac mini 揣兜里带回家，别人遛狗 我遛。人工智能这个 ai 工具是开源的，虽然更适合装到 mac mini 里边，但是其他大部分电脑也能装，十几分钟就能装。好 想学我也能出教程，但是必须提醒一下，开源的东西有很大的风险，一定要保护好自己的隐私。其实我建议大伙等一等二点零版本，到时候它就可以进入自己本地部署的大模型，不用烧 tools 了，也更完善一点。

大家好，我是雨山。最近 openclaw 很 火，但是安装门槛以及安全风险影响了我，直到今天我想起之前介绍过的 utm 这款虚拟软件，于是有了这一期踩坑实录。我的设备是 mac mini m 四， utm 对 它的支持非常好，我习惯了用苹果系统，所以这次也继续安装一个虚拟 micros 系统。之所以这么套娃，主要是 opencloud 要求系统权限太大，在虚拟机上折腾，就不怕它搞出什么问题来。使用 utm 安装苹果系统不算复杂，基本上一路点点点就行，没什么坑。 但是在一个全新的苹果系统里安装 openclaw 还的确是有点折腾的。我一边查资料一边问 ai， 最后总结的这个步骤希望对大家有用。第一步，先安装 c l t for xcode， 这一步也没啥难度，运行命令点安装，再点同意，等待安装完成。 第二步，获得管理权限，安装系统级依赖 openclaw 官方的这个安装命令很简单，但其实它会自动安装一堆依赖，比如 homebrew、 node， 而这些依赖安装需要管理权限。 一种方法是将你的账号设置为管理员，这个操作太麻烦，所以我选择了另外一种方法。这个方法是利用 sudo 杠 i 这个命令的缓存机制， 在临时拥有管理授权的基础上，又不用担心以 root 角色安装导致的报错，所以操作中一定记得输入 exit， 退出 root 角色。 看到 opencloud 的 配置界面，说明你的安装已经成功了。 opencloud 的 配置最近也升级了，尤其是大模型配置，现在支持国内环境，比如 mini max， 可以 直接通过账号授权获得七天使用资格，非常友好。 大部分配置按方向键加回车键选择就行， 这里有个多选是按空格选定再回车，要注意一下。好了，一路点点点，然后等待 openclock 出场。这里需要一点时间， 出场成功后有几种交互方式，先简单一点，试一下 webui， 测验一下能成功对话。今天宇山的分享就到这，感兴趣麻烦点个关注和爱心宇山继续分享深度使用细节。

可能你们都已经玩过这个小龙虾可的 book 了哈，那我昨天晚上第一次把它接入到这个软件，还是有一点点震撼的啊。昨天我让他做了一些命令啊，比如说整理这个桌面的文件夹啊，他能够把一些相同类别的文件给归类在一起，但是他不能够把它做一个排序。 然后我今天直播的时候呢，我就让他，我让他能不能给我把一个视频啊，给我截取前十秒啊？这个视频是总共是十三秒，然后这个视频是我把它截取到了前十秒啊，这个也能搞定， 然后我打算让他给我抓取一个，我现在希望你在我的桌面文件夹，然后创建一个文件夹，叫倪亚鹏的热点搜索的一个文件夹，我要在这个文件夹里边。呃，看到倪亚鹏最近的一些热点动向啊，我不想刷短视频了，我想让你全网给我搜索， 搜索之后，然后在这个文件夹里面创建一个，呃，网页，小小的网页，然后我要看看到整体的网页。 干活吧，你们有没有这种感觉？就是特别的慢。呃，他干一个活我觉得得一分钟两分钟啊，这个时间有点等不及了，有点等不及了，而且但是我这几天也在不断的去测试他的边界，对吧？我想知道， 我想知道他能够干到什么程度。呃，比如说这个剪辑视频的时候，剪辑视频是我没有想到的哈，因为我之前我认为他可能也就是 ok， 哎，他已经创建了一个李亚鹏的热点搜索了啊，一个热点搜索的文件夹啊，一会我看看我，他边创建我边去讲， 然后我之前我我并不知道他能够哦剪辑视频，然后我就尝试着我说你能不能给我剪一个视频，把这个视频的前十秒剪下来。好，他就他就剪辑完成了。所以说有很多能力是我现在还不知道的。 还不知道的，那我我这几天也在不断的去探索他的边界，他能够真正的帮助咱们干干什么活，干到什么程度，然后， 呃。哪些工作可以放心的交给他，哪些工作？呃。交给他之后还是会有一点鸡肋。呃，我现在正在探索，如果说你们感兴趣的话可以来我的直播间啊。 ok， 我 看见他在这个文件夹下边已经创建了一个文档， html 文档啊，然后我看看他是怎么回复的。老板，我，我要求他每次回复我都按照老板开头，我来创建了这个李亚鹏的热点搜索的文件动向， 然后在这个文件夹里创建一个网页来搜索，结果确实是我刚刚要求他怎么干的好。他说，老板，我发现网络搜索一些功能需要 apm 一 样，让我尝试用另外一种方式来获取信息。呃。然后手动添加一些热点信息。 好，老板完任务完成了，然后让我为你打开这个网页看看。他，确实刚刚他自动打开那个网页了，然后位置在这包含的文件在这，然后如何使用啊？我们看看是一个什么东西啊？ 把双击打开，然后双击俩可能有点动向。嗯，还是一个很普通的一个网页啊。并没有，并没有很很特别的地方。 呃，也可能是我刚刚问的不对哈，也可能是我刚刚问的不对。嗯，这个视频先到这吧，然后我我继续探索哈，有，有好的东西我再发视频。

今天卖迷你到货了，最近大家一直在炒这个东西，然后我把它装完之后试了一下，我发现这个东西确实厉害。他厉害在哪？我给你演示一下，装完以后帮我分析一下白酒板块最近怎么样？他这就开始思考了，让我们再看这边浏览器，他待会就是自己去查，你这能看到他是去查哪些东西， 然后他会把整个的结果给弄过来，然后中间这一套东西就我刚装上时候，他其实是不会的，你只要去教他，你告诉他这个东西怎么用，怎么查，应该去查哪个网站，查哪个网站的哪个地方，你只要教他一遍，自己就学会了， 而且举一反三啊，就给我震惊了，现在就这么厉害吗？对，我已经会自己学习了，是吧？就是你在教他的过程中，他其实就是在学习吗？ 哦，所以他自己去学，你看他学完之后速度很快，你看他这个就查找的速度。是的，我刚才读了要一段时间，现在一直在，而且中间 什么反爬呀，这些事，嗯，自己全部解决。哦，现在弹出五粮液了。对，他，他这些东西如果有爬虫，对吧？嗯，反爬，然后他会说，哎呀，这有反爬机制，嗯，然后你就跟他说你把这个问题解决了，嗯，他自己就解决了。哎呦，他自己去找插件，去找开源的项目，去解决这些问题， 他解决完之后就直接给你把，结果现在炒的这个这么厉害。对，而且这个他和服务器的我都体验了一下。麦麦克迷你就是更适配，因为这个开源作者他是原来是做苹果的。哦，对，所以就是他做的这个东西更适配一些。对，确实好用。