openclaw找客户技巧

给大家看个厉害的东西啊， open core 电脑远程员工。我现在已经用这一个 whatsapp 连通了这个 open core， 也就是说可以远程的，哪怕我回了家，都可以在这一个 whatsapp 上给这个 ai 员工发指令和命令。 比如说我们这里写了一个找群博主的一个任务啊，就是让他去抖音去找到我们想投放的一些 kocai 和智能体相关的博主。你只要发这个信息给他，你告诉他要找近期的视频博主，粉丝数要小于五千大于一千， 有质量的要求，然后按照分段的要求去进行找寻，并最后去记录，你就会发现这个电脑已经自己开始在这干活了，他自己打开了抖音， 自己去进行检测，你甚至可以看到这里，他打开浏览器之后，自己去搜索 ai， 他 会打开每一个视频去按照你的要求去过滤。当然这里打开了银时巨峰啊，这有点太大了，投不动。没关系啊，让他继续找，再稍等片刻，你就会发现更神奇的事情发生了， 他在这里已经给我发出了按照要求，他的流程，他的规划，他的思考。比如他会说，接下来他只筛选七天近累计发布大于四十条的获奖视频，然后输出他的视频链接，发布时间点赞。他说这里面如果遇到问题，他会立刻告诉我们来进行处理， 我们只需要告诉他继续，那 ai 电脑又开始了他继续的一个工作，按下最终交付结果。提出这段需求之后呢，他能够按照我们需求进行拆分，分解七天热门视频，并且按照我们的要求去找寻到给出的博主清单。 所以以后啊，各个老板们需要思考的问题是，未来不是说要不要用 ai 的 工具去替换我们的工作流，而是你完全可以拥有一只在你的终端，用着你的电脑去帮你干活的智能员工。 如果你也想用这套真正 ai 智能体帮助你降本增效，提高效率的智能体，欢迎在评论区打龙虾。

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。

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。

openclub 能做什么？有人据报道说一夜之间赚了上百万？昨天有好几位我们工具群的会员转发了这条信息给我，大概的意思是说，美国有一个人利用 openclub 进行自动化交易， 一夜之间赚了二十多万美元。当然这件事情的真实状况还有待验证，但我们可以理性的从技术的角度来分析一下。据报道说他是通过 openclub 自己获取互联网上各种各样的公司信息 以及鱼情相关的内容，来短时间高频的进行买卖。让我们来分析一下这后面的技术路径。首先，互联网信息搜索，这个完全可以借助 opencloud 自带的 mcp， 比如 brave api 网络信息爬取可以利用类似于 playwrite， browser use 这样的 mcp 去实现，把搜集来的信息发送给最强的 ai 大 佬，比如说 cloud 四点五，四点六去进行趋势的预判，以及何时买何时卖，最后将这些指令连通交易平台的 api， 就 可以进行短平快的交易了。 所以这一切操作流程下来都是通的，我们在搭建智能体的时候也会模拟这样的场景，但是你是赚是赔，能赚多少，这些都是无法保障的。但是如果你对 opencloud 的 技术和产品本身感兴趣，我们正好在工具小组里面提供一系列的课程，可以在视频底下留言，会有专人给你提供更多的信息和介绍。

哈喽，今天一分钟学会让 open call 帮我们做电商选品分析来看效果。上期视频有讲怎么把 open call 接入飞书，今天我们 来实测一下，这里我让他根据我的销售数据库解锁分析出某个价格区间的高潜力爆款商品。那我这一个做表格其实含 盖了十九个数据表，包含答案、带货数据、直播带货数据，而且单张数据表就有几百条记录。然后我们打开 open call 的 工作台，它可以直接读取多表格里的所有数据表和所有的字段信息，比如关联直播、短视频、商品售价、商品链接、店铺信息、销售区间等等 都能识别到。那这里有个点要注意，上期视频有提到，当 opencar 执行不同的任务，需要开通对应的权限。 ok， 那 如果他需要去读取多表格，那我们就需要在飞书开放平台的事件配置里提前授权，在授权之后，他就能正常读取多表格并执行分析。我们来看一下出错结果， 他已经从所有的商品中筛选出符合条件爆款，还附带了完整的分析理由。 ok， 那 除此之外，我们还可以让 opencar 根据竞品 价格做对比分析，也可以针对单个品类做深度分析，直接就能算出单品的利润和 i y。 那 我觉得这一套方案目前最大的优势就是，如果我们的业务数据是沉淀在飞书的，就可以直接调 open call 来执行，因为目前很多外部的 模型通常只能分析本地文件，还不支持和飞书直接打通，基本的思路就这样好了。以上本期视频内容，觉得有用的话给我点赞关注，咱们下期见，拜拜！

上期视频，我们用 openclaw 完成了策略代码的迁移和上线，但今天我们介绍一个更实用的应用，搭建一个完善的交易系统。 我们都知道市场行情在趋势和震荡之间来回切换，我们很难准确判断当前是什么状态。趋势策略放在震荡式里会反复止损，来回打脸，网格策略碰上单边行情又会深度套牢，这个痛点相信做量化的朋友都深有体会。 所以今天我们来做一件更有意思的事，搭建一个能自动判断行情切换策略的智能系统。 在这套系统里， openclo 扮演的是决策大脑的角色，他要完成一个完整的闭环，首先是感知， 通过 m c p 协议读取发明者平台的实盘状态，通过文件系统读取鱼情新闻。然后是思考，根据我们定义的规则分析市场情绪，判断当前是恐慌还是贪婪，是该追趋势还是做网格。最后是行动，调用 api 启停对应的趋势或者网格策略，把分析报告推送给我们。 这样一来源本需要我们盯盘分析，手动操作的事情就变成了 ai 自动化，我们只需要定好规则，剩下的交给它。 明确了思路，我们来看需要准备哪些东西，主要是三块，第一是 m c p 配置，让 openclaw 能连接发明者平台，这个待会详细说。第二是消息渠道，我用飞书，如果你不熟悉飞书，机器人怎么配？没关系，直接问 openclaw， 它会一步步引导你完成配置。 第三是发明者平台上对应的实盘策略，鱼情采集工作流和两个交易策略，一个趋势，一个网格 先搞定 m c p m c p 是 一种让 ai 调用外部工具的标准协议，通过它 open core 就 能获取和控制。发明者平台的试盘配置流程是这样的，首先在发明者平台的账户设置里申请 api 密钥，然后获取平台提供的 m c p 协议地址。 拿到这两样东西后，打开 openclaw 的 配置文件，把服务器地址和认证信息填进去。配置完成，我们来测试一下，让 openclaw 执行获取实盘列表的命令，可以看到，返回了账号下所有实盘的信息， id、 名称、运行状态、累计收益都有了。 这说明 openclaw 和发明者平台已经打通了 make c p 通了。接下来在发明者平台准备策略和数据源。先说策略，我在自营策略库里挑了两个，一个是多品种超级趋势策略，用 atr 指标判断趋势方向，趋势来了就顺势开仓，适合单边趋势行情。 另一个是专业网格交易策略，在设定的价格区间内低买高卖，适合横盘震荡。这 两个策略的试用场景正好互补。但注意，我们不是同时开两个石盘，而是让 openclaw 根据市场情绪判断当前适合哪个，只启动相应策略。所以先分别创建好石盘，放着备用 再说。余情数据员，我在平台上部署了一个余情采集工作流，他从九个 r s s 数据员定时抓取加密货币相关的新闻快讯，保存成 jason 文件，每条新闻包含标题、时间和摘要。后续 openclaw 会分析这些新闻的关键词进行情绪判断。 渠道和策略都准备好了，现在要给 openclaw 布置具体的任务了，在这份指导语中定义了 ai 每次执行时应该做什么， 我们来看具体关键点。首先是决策定义，实盘配置，然后是核心执行流程以及余情分析规则，接着是最核心的决策矩阵， 根据余情信号以及策略收益进行不同策略切换的抉择。最后还有日制格式报告模板、定时任务和飞书通知配置这些，搭建了一个完善的任务执行流程。 指导语写好了，上线之前，我们先手动跑一遍验证效果。出发执行后，可以看到 openclock 依次完成了这些动作，读取实盘状态、余情分析、决策执行，最后生成一份完整的分析报告并发送到飞书， 整个流程完全自动。我们看一下报告，情绪指数、重大事件、策略收益、本次决策和原因都清清楚楚， 手动测试没问题，现在让它自动跑起来。在 openclaw 里创建一个定时任务，执行频率设为每小时整点，设置完成后，每小时整点， openclaw 就 会自动醒来，进行设置好的操作，从此策略管理变成全自动。我们再也不用纠结当前到底是什么行情，该跑哪个策略了。 系统跑起来之后，我们不可能一直坐在电脑前盯着，这时候移动端的价值就体现出来了。每次定时任务执行完， openclock 会把分析报告推送到飞书，打开手机就能看到，相当于有个 ai 分 析师每小时给你汇报一次市场情绪和策略表现。 在地铁上，在吃饭时随时能掌握系统运行情况。当然，有时候我们等不及下一次定时报告，想立刻知道情况怎么办？直接发消息问就行。比如我发一条查看一下实盘收益。 open call 收到后，立刻调用发明者接口，返回两个策略的最新状态，包括是否在运行，运行了多久，累计收益多少，今日收益多少。这种双向交互让整个系统非常灵活，不只是被动接收报告，而是随时可以主动了解情况。 还有更实用的玩法，比如我发现趋势策略跑了一段时间一直没开仓，我就发消息问策略，长时间不开仓有什么优化思路？ openclaw 分 析了一下，给出建议，不开仓通常是因为 atr 通道太宽，价格没有突破趋势线触发信号。 建议把 atr 周期从十调到十五，让指标更平滑。把 atr 乘数从三调到二，让通道变窄，更容易触发。 我觉得有道理，就回复暂停实盘，按这个调整一下参数。 openclock 收到指令后，先调用 api 暂停策略，然后自动打开浏览器，进入发明者管理后台，找到参数设置面板，调整 atr 周期和陈述的滑块，点击保存。 整个过程我只是问了一个问题，确认了一下建议，剩下的全是 ai 自己完成的，这才是真正的智能助手。 好，我们回顾一下今天做的这套系统，核心是用 open call 解决趋势和震荡行情难以辨别的痛点。 通过 m c p 连接发明者平台获取实盘数据，通过余情工作流感知市场情绪。用指导与理的决策矩阵自动判断该跑趋势还是网格策略，用定时任务实现自动执行，用消息渠道随时接收报告和发送指令。 当然，这不是一个完美的框架，可以优化的地方还有很多，但今天的重点是给大家展示各种工具的组合应用方式，希望能帮助大家理解这些工具怎么配合使用，在此基础上做出更多更好的创造。我们下期再见。

用 open cloud 这类工具怎么获客？还在手动谷歌找邮箱，你这效率早晚被同行打成背景板。像 open cloud 这类工具，核心就两步，第一是爬网站领英，把公司加联系人加邮箱批量撸出来。 第二配合 ai 自动生成行业划分人群的开发信模板。你要做的不是忙法，而是先按国家行业职位分组再发。记住，工具是放大器，你的策略不变聪明，只会把垃圾放大。

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。

别再只知道抢红包了，现在 ai 啊，已经进化到能主动找到你的电话汇报工作了。 hey， alex henry again， what's up？ 最近呢， open club 火爆了整个科技圈，我越看越觉得这就是下一代 ai 智能体该有的样子啊！用 ai 编程加上 mcp， 实现了 ai 办公、投资和社交，简直就像是电脑里啊，住了一个超级助理，比去年红极时的 manners 牛多了， 我也总结了五个超适合打工人的爆款玩法，太实用了，你一定得知道！玩法一呢，项目管理，咱们资深牛马每天的代办事项啊，排满了日程。 我之前呢，要么用手机日历，要么用微信提醒，但是完全分不出优先级，经常呢是一堆事扑面而来，焦头烂额。 open call 呢，就可以根据你的工作需求定制一个项目管理软件，像写代码，查 bug， 做部署。这些步骤啊，你都不用管，只要说明白你想要什么，它自己就能搞定。 看看这个效果啊，仪表盘，日历表，任务清单，项目进度都安排的明明白白的，有啥任务没干，一目了然，根本就不用费脑子盘项目了。 一些简单的工作啊，你都直接交给 ai 就 可以，工作效率啊，直接起飞。玩法二，晨间检报如果你每天都有看新闻的需求，不管是时政新闻、行业热点，还是娱乐八卦，那这个晨间检报的功能啊，你一定需要！一直以来呢，关注海外新闻一直让我头疼， 时差摆在这儿自己盯呢，扛不住早起呢，让 ai 搜索还怕漏掉关键信息。 openclaw 呢，就可以在夜里持续关注各个消息员，然后整理好早上定时发给我。感觉啊，就像找了一个国外的实习生一样， 咱们上一个打造好的项目管理工具呢，他还能看到你的工作清单，在简报里提醒你今天要做哪些内容，甚至啊，趁你昨天晚上睡觉时，他还会主动帮你完成一些工作。一个国外网友的 open call 呢，为了能按时提醒他起来工作，甚至连夜找到了他的电话号码，然后自己接了 ai 的 语音功能，早起给他打电话汇报工作。 henry again， what's up？ 这就像极了科幻电影里的剧情啊。如果你经常还需要应付日报、月报这种差事啊，就可以让 open call 老对你的一天或者过去三十天的工作进行总结。每天下午呢，定时发给你，无痛解决枯燥的工作。 玩法三呢，客户管理看完这俩功能，有的朋友就说了，我是做销售的，天天和人打交道。这俩功能啊，帮不上什么大忙。别急， open cologne 呢，也能部署在飞书或者企微上，他可以帮你直接回邮件，发信息，只要你说清楚他的任务，向客户咨询订单啊，了解产品，他都可以根据现有的资料直接给出回复。 甚至你还能让他根据聊天记录给你整理一份客户表单，每天更新。你只需要看表单的动态呢，就能分辨出哪些是重点客户，需要及时跟进哪些呢？很久没有回购了，可以主动接触国外。甚至有网友把他和自家的仓储系统啊绑定在了一起，每天发发消息，就能管理爸妈的茶叶生意了。玩法四，剪视频 这个啊，是我现在见到视频流程里玩的最好的了，过去批量剪辑视频，要么靠马云，要么就得买死贵的剪辑工具，效果还不一定好，直接用 opencloud 呢，配上其他的 ai 工具，批量剪辑视频，一天就能做五百多条的短视频广告。 ai 呢，现在还不能代替人类进行精细的剪辑工作，但是做广告呢，却已经绰绰有余了。 国外呢，也有不少的博主晒出了自己让 ai 来剪视频的成功案例，如果你现在有做矩阵或者信息流的需要啊，这个功能完全可以试试。 玩法五，投资如果你足够大胆啊，甚至还可以让 openclaw 帮你做投资。前两年呢，时不时就会有那种 ai 赚钱的新闻，但是那些 ai 呢，大部分都是提供投资思路，或者在模拟环境当中交易 效果呢，不够真实。现在已经有个人开始让 openclaw 参与现实交易，他们让 ai 呢，从网站当中抓取信息，进行自动交易，当然了，这样的操作风险还是非常大的。 这个网友呢，给 openclaw 开放了权限之后，让他大胆交易，结果赔了个底料，大家还是要谨慎啊。看了这几天呢，感觉人类对于 openclaw 的 开发啊，还不足百分之一。二零二六年的 ai 大 跃进啊，就这么猝不及防的开始了，如果你还没有试过，赶紧去试试吧！

网络搜索对于一个 ai agent 是 必不可少的，那我在使用 opencloud 的 时候，我是让他每天早上八点给我发一封 ai 的 简报，他需要去网上搜集信息，然后做一份摘药给我， 但是今天我发现他给我的药物里面缺失了很多东西，原因是什么呢？是因为我配置的 brief search 触发了限流。我去看了一下 brief search， 他的产品页上面确实告诉我说免费用户一秒钟只有一次请求的限制， 所以他导致了这个限流。那怎么办？我就去找了另外一个产品，叫泰维里，我给大家看一下他的官网，叫这个产品， 那这个产品使用起来非常简单，我们只需要来到它的官网叫它为你点 com， 然后登录进来就会到这个界面，大家跟着我操作就可以了。在这里添加一个 api key， 输入任何的名字都可以点击添加， 添加之后到这里来复制 api key， 然后我们还要做另外一个动作，我们到这个地址来叫 clop clawhub 是 openclaw 的 一个技能的集合的网站，这里面囊括了 专门给 openclaw 开发的这些 skills。 这里有一个搜索，去搜索一下这个技能是目前 tablie 的 下载量最大的一个技能，叫 tablie web search， 把它找到很简单，把这个地址直接复制下来，然后来 opencloud 里面告诉他说我们把这个技能开通，你把地址复制给他 好，他就会很快把它安装好。安装好之后，他告诉你需要一个 apikey， 你 就把刚才你复制来的那个 apikey 给他。 ok， 就 这么简单。安装好了之后，我们来看一下效果， 我让他给了我一份给爱斋要，那这份完整的斋要我就更满意了。首先 codex 五点三的发布， cloudops 四点六以及其他我需要的这些方面的信息都非常全面的给到我了，而且没有触发限流，所以我现在已经决定完全切换到他那里了。那他那里他的免费用户的额度也挺充分的， 一个月是一千个积分，那今天我的这份斋药其实用了五个积分，对于我来讲，每天其实斋药就是一份，我觉得完全够用了，它还可以有余量让我做其他的事情， 所以大家可以去试一下这个产品。而且还有一点就是 brief search 这个产品在国内是可以访问的，所以我更推荐这个搜索引擎。

大家好，上个视频呢，我介绍了 model boot 以及如何安装和使用 model boot， 那 么很多人看完视频之后啊，自己动手安装到个人电脑或者说云服务器上，但是呢，还是有很多人有疑问，这个东西到底有什么用呢？ 那本期视频呢，就是啊，给大家介绍一下 model boot 的 一些使用场景，那每个人的工作生活都不一样，那场景也不一样，那用处也不一样，所以呢，我大概总结了这个 model boot 的 四个能力啊，能够方便去引导或者说启发大家的更多的兴趣，使用这个 model boot， 看一下，探索一下 自己哪些工作和生活能交给他去给你打理。 ok， 那 我们进入正题，那么在使用这个 model 之前呢，我们一定要先做一个身份的转变，那为什么呢？大家可能是，呃，在工作和生活中，很多都是只完成自己那部分工作，然后的话都是跟人去打交道，协助去做完一个事情。 但是在 ai 面前，你可能需要的是什么？是完成你自己最主要的事情，让 ai 去帮你做一些，可能 意义不是那么大，但是你每天都要去重复做的事情，就给你安排了一个助手，那比如说啊，你去帮，叫他帮你去订外卖，对吧？然后叫他帮你去浏览邮件，把邮件的信息概括给你，让他给你去写一个稿子，让你看一下，过目一下，然后再让他去教准。 所以说很多这种琐碎的事情是助理该做的事情，所以说我们在身份转变过来之后，以老板的视角去面对这个目的，目的， 那么你就能发现他是能去做一些事，做一些事情的，就这些事情可能很琐碎，可能不是很重要，就是他现在没办法去代替你去思考，这定位是一个助力的角色，那你如果把身份和心态转换过来的话，你去看待他的话，你就不会对他期望过高， 你也不会对他期望过低，所以呢就是这就是我们用目前这个阶段 ai 助手的一个我觉得是一个很好的心态。所以呢第一点就是你把自己当个老板吧，把这个 model boot 当成一个助手， 你看有什么杂活让他去做的，目前这个杂活只仅限于控制你的电脑，通过你电脑能做的事情。那接下来就是我们要看一下 model boot 的 能力的组成部分， 那么这个是我自己盖过的，就是有四个能力，那么这四个能力就代表了目前他能做的事情。那首先大模型的能力肯定是基石吗？那我们就不考虑在不讨论在这里面了，你用什么样的模型可能产生的效果是完全不一样的，那这个可以大家去感感受一下。 那第一个要说的能力呢，就是技能的能力，那这个是非常非常非常重要的东西，那为什么呢？ 那首先就我们要搞清楚什么是技能，那么在这个视频里面我介绍的技能是什么？什么是技能？我可以举来举一个很简单的例子，比如说我是一个 up 主，我关注的是 ai 编程方面的，那么我每天早上都要去浏览很多关于 ai 编程的相关的知识点，然后再把它汇总成一些文档， 然后呢再把它抽练出来一些知识点，然后根据这个知识点看下有没有思路去做一些视频，那么我每天都在重复这个过程，那么这个过程其实就可以让 ai 来帮你做， 那么你就可以把它封装成一个技能，那这个技能呢，就会根据你的指示去浏览知识点，去总结，去把思路整理出来，然后最后汇报给你啊，有哪些思路点可以做， 那么这个就叫技能，就把一些流传化的东西封装成一个包，那这个包给到 ai 去调用，那么这个技能不仅也可以自用， 那么你也可以分享出去给别人使用，那比如说跟我一样有这种兴趣爱好的，那我就可以把这个技能直接给他，他也能做我一样的事情，所以就 ai 就 具备了啊，我的需求的这个解决我这个需求问题的一个能力， 所以就是啊，这样的能力越来越多之后，那 ai 就 越来越强大了，那么在 model boot 里面也是有这个技能的，那么在社区现在也是创造了非常非常的技能，我们可以看一下，那么这个 github 呢，是专门的这个 model boot 的 技能啊，这个技能已经好几百个了，大家可以看到这里面的这个含盖的这个分类， 有开发的，有搜索的，还有这个运维的，那还有这个专门的这个苹果的 app 操作的这个技能，还有市场营销、人工智能、媒体、流媒体、交通健康沟通、语音转换，全部都有。那这些技能你是可以直接安装到自己的这个 matebook 里面去使用的，那比如说啊，我在我的这个 matebook 服务器上，那我会安装一个这样的一个浏览器自动化，因为我是在云服务器上安装安装了我这个 matebook， 那 么它是没有这种界面的去访问浏览器的，那我就需要去装一个这种， 比如这边有一个这样的一个啊，我们找一下啊，比如这个浏览器自动化，比如这个，那么怎么安装呢？非常的简单，就用这样的话，那这个是我的飞书啊，这是我的飞书已经对接了我的云服务器的这个 model boot， 那 么我就让他直接安装这个技能， 安装这个技能，那么他就会去执行安装，安装成功之后，那么我是已经告诉他，让他告诉我安装哪些技能，那么这个技能就是他安装好的，安装好之后，那我就可以调用浏览器的能力了，就是在我的这个服务器上面让让他去搜索些东西，比如说好， 我让他去搜索目前 b 站关于这个 cloud boot 相关的视频，提供标题观看量汇总发给我，那么他就会去使用这样的能力，他一看到这个浏览器 浏览器，那他就去调用这个能力，他不需要去理解里面是什么样的流程，他只要去调用这个能力就行了，他就会搜索出来， ok， 他 就搜索出来了， 我可以看到目前排第一的是超哥，那后面的话好多，那我的这个是排第九第六，那这边的话会汇总，那么你也可以提很多需求，对吧？你可以去让他去观看里面的评论啊，去观看里面的这些 字幕啊、弹幕啊，但是必须得有这样的能力，就 b 站他本身就有这样，能提供，提供出来，那么他就可以去汇总，去做这样的事情， 那么这个就是技能的用处，那么除了你可以，除了你去用，这里面已经别人已经做好了技能，你自己也可以去创建技能，但创建技能其实非常非常简单，我再举个例子，比如说今天我就试了一下， 那么我做了一个什么事情呢？就是啊，我是让他去帮我开发一个五子棋的网页，并且呢部署到这个 index 里面去，就是让我能够访问到啊，通过公网去访问到啊，他就会去帮我去做这个事情，他发现这个没有安装好，安装好了，安装完了， ok 启动，那么这个是可以打开的，他帮我做好了，那这个是可以玩的，直接可以玩的， 然后呢，那么我就会想到了，哎，我是不是经常会去完善的事情，就是我可以能做一个网页，能部署到 index， 那 么你只要想到有些事情，可能下一次也会有这样的流程的时候，这个时候你就一定要第一脑海里面就是我要创建一个技能， ok， 那 下面就是我告诉他，我经常要做一些网页，然后要发布到这个这个地方去，然后呢让他做成一个技能， 他就会去创建一个这样的技能，然后呢安装到这里面去，你看 那么这个就是他安装好的技能，那下一次，哎，我右手让他来帮我做一个网页，做完之后我只要说发布这两个字，他就会去调用这个技能， 就很快速去完成这样的事情。所以呢，你在使用过程中，你不断去总结一下这个东西，这个流程我会不会重复重复去使用，如果会重复使用，那你把它创建一个技能，这个技能就会安在这个 model 里面去，那么就能很快速去调用，而且能节省上下文的 token。 刚刚介绍的技能啊，其实能力都很简单，有很多很多那种很强大的，别人公布出来很强大的技能的 功能啊，比如说创建视频啊，去调用 api， 因为技能里面本身就有脚本，所以说很强大，很强大，这是一个有无限想象力和无限的这个上限，没有上限的可以创造出各种各样的，只要有，只要有脚，通过 api， 通过脚本，通过大雨， 通过大模型去能够去触达的东西，它都可以用技能去封装一下，然后给它使用。所以这个相当于是我们手机里面的 app store 那 里面的应用可以安装好，那就有这个功能了。 我们目前比如像豆包啊，像 mini max agent 啊，都会集成这样的技能，因为这个东西一定会成为标配的，所以说大家也可以去观察一下，就是在自己的工作生活中，哪些可以封装成技能，也可以去刚刚提刚刚我发的那个网址上去找一下有没有自己别人已经写好了分享出来的， 然后就可以直接去使用了。所以第一个就是技能的能力，那这个非常好理解啊，这个能力也是很重要，就说它是可以写程序代码的， 那可以调用 api， 那 他就说你，你本地电脑或者说你的服务器上，他只要能写代码能处理的事情，他就完全可以写代码，比如说去 帮你去删文件，帮你去阅读文件，那么这些都是他写代码去处理的，他是自己是没有这种像我们有眼睛去看东西，他是没有，他必须通过代码去解释，把这个东西去执行 要用 api。 比如说我刚刚举个例子，订餐，对吧？订美团外卖，那么如果美团外卖有 api 接口提供到了，那么你也可以去让他写一段脚本来多少点来帮你订个餐，对吧？这个就是 也是这个能力也是非常非常强大的。那除了这种写程序代码的话，他还可以写这种定时的这个脚本，定时就说你可以让他三点钟出现一个什么东西，我们可以来举个例子啊，比如说我现在找到我这个， 那我我我已经有多个这样的员工了，比如说我这个一号员工，那么我这个一号员工，我是把这个 model book 装到我的个人电脑上，那方便等会大家看这个定时的这个他是怎么创建的？我下午六点有个会是介绍 ai 编程的发展路程，写一篇相关的文章，下午五点三十定时发给我， 那这里面就会啊，让他就会去写一篇这样的文章啊，然后到设置个定时任务，那五点半的时候发给我， 那这里面其实你也可以去做一些扩充，比如说你去让他写到飞书里面去，那使用飞书的 m c p， 那 这个就是脚本了，就是你可以去写技能或者脚本，让他去执行这样的 m c p 的 操作，那是完全可以的。 ok， 他 这边已经写完了，然后到了这个五点半就会自动就发给我，那里面的内容是什么？我们现在还不知道啊，必须得在这个目录里面去，你说他是能做这个事情的， 那么这个脚本的能力，还有比如说你家里有这种啊，人工智能的这种设备，比如说什么智能台灯啊，智能窗帘啊， 只要有提供这种接口的，那么都可以去对接到这个 mod boot 里面去，让它去根据你的命令去做调用。这些 api 是 完全完全可以的，那脚本和技能是技能是可以包含脚本，所以说这些是有可以无限的想象力，就可以去做很多事情。只要 你要连接这个东西是开放的，这种 api 的 能力或 m c p 你 就都可以去调用，那这个其实是目前所有 agent 的 共有的这种能力了。 那么第三个就是浏览器的能力，那么它是可以浏览网页，可以去获取网页的信息，对，比如说可以点击网页，浏览器的能力就是有两部分。第一步如果你是使用的是 windows 或者说 mac 电脑，那么它是有这种浏览器界面的， 那么它是可以去打开这样的浏览器的。那么对于像服务器，像云环境，那我可以安装刚刚我发的那个 a g 的 browser 那 个 那个技能，那么它是就具备了这样的可以去访问网页的能力，比如说刚刚这个就是一个这样的实际的例子，那我们可以来试一下， 我们可以来试一下。那我之前呢是做了一个这样的测试，就是比如说让它去打开我的这个个人的这个网站最近的一个视频的评论， 那他就会去打开网页，然后去把这里的评论全部读取出来啊，这边有全部的评论，他主要是摘摘取了前面 六个，然后的话我再让他去汇总啊这里的所有的评论的内容，那这个就是浏览器的能力，那这个流能力是可以扩充到很多地方，比如说你去给他去搜索呀，去去做很打开网页去做很多事情，但是有些很多网站会对这个屏会有一些屏蔽啊，所以这个也要看，但是这个是一个很强大的能力。 那除了上面这个三个最主要的能力呢？最后一个就是我觉得是很容易忽略的，就是聊天的能力，就是你经过跟他不断的沟通，他会记住你的这个你的喜好，你的专长，你是在做什么的，然后他后面的措辞就会根据你的专长来去回复。比如说 他通过我的对话啊，知道我是一个啊 up 主专门来讲这个编程的，那么他很多提问就会站在，哎呀，你是一个程序员，应该怎么怎么样，就会有一些回复是这样子，是这样子的，比如说你看我说让他讲一个笑话，对吧？让他讲几个笑话，哎，他就全部讲了跟程序员相关的。所以这个就 而是有一点，那个就是他，就是他，他是有记忆的，就他是有记忆的，如果你跟他沟通越多，他就会越了解你，那你也可以去给他设定你的人设，那比如说你现在是一个什么什么样的人，你负责负责什么什么样， 就相当于一个聊天工具啊，你也是可以去给他聊天。但是这个里面的交互啊，那些聊天内容的这些丰富度啊，那就依赖这个大模型的能力了。 那么上面讲的这四个能力啊，是可以扩充，根据每个人不同的工作和生活场景，可以去扩充很多的，特别是前面两个技能的能力和这个脚本的能力是可以带来无限的这个遐想的。 ok， 那 本期视频就到这了，这个视频希望对你有所启发。

哈喽，下班了，今天我们来聊聊 openclaw， 我 觉得有必要啊，因为太热了这个话题，我想给它降降温， 为什么呢？因为这是一个在 getop 上引起广泛关注的一个项目，而且目前各家云厂商都上线了相关的云服务器，支持大家去部署这个产品。那么这个产品怎么定位哈？它其实是一个 个人助手，或者叫一个通用型的 ai agent， 它可以接入，比如说一些计时通讯工具，你可以通过这种计时通讯工具给它发消息，然后它呢帮你调度一个云端的电脑，或者是你本地的电脑，它可以完成一系列的任务。 那么我一开始看到这个产品的感觉，就觉得它跟 coldbody 这种产品非常非常的像，为什么呢？因为它们都是通用 agent， 就是它可以通过调用电脑里的各种工具， ai coding 的 工具，或者是电脑里的一些网页浏览的工具，通过 m、 c， p 等等，它可以去完成很多的任务。 当然因为授权范围的不同，它肯定是比 cloud code 或者 code body 编程类的工具，它能做的事情更多，而且它的主动性更强。 举个例子哈，你可以在你的一些即时通讯工具上直接说，你帮我发一个什么样的文档给谁谁谁，他可以直接执行。那你帮我把这次会议机要转成一个非常清晰的文件，帮他变成一个网站，他也可以非常快速的完成。 甚至是你可以跟他说，你调用这个电脑的录屏功能，帮我做一个什么样的 ppt， 它也可以完成。所以就是当你给 ai 配了一个电脑的时候，而且这个电脑它拥有所有的权限，它跟你的权限是一样的，跟人的权限是一样的时候，那它可以解锁很多的能力。 当然这里面有两个核心的概念，或者说核心的机制，让它跟 ai coding 的 产品有本质区别。第一个叫 gateway， 就是 相当于一个调度中台，它可以在这个调度中台上 接收信息，接收完以后分配任务给到不同的电脑中的工具，然后哎完成最后交付。那它是一个调度中台，那这个调度中台就可以实现一个 实时在线，就是二十四小时一直在线，它可以保持着这种这么一种激活的状态。那这也是为什么你说它可以持续不断的收到你的消息，就是因为它是持续在线这么一种状态。第二个非常关键的机制呢，叫做 heartbeat， 叫心跳机制，类似于给了 ai 心跳，让它可以跳动起来了。它什么意思？它每隔一段时间它会去扫描一下这个系统里有没有新的需求进来，比如说你的邮箱 有没有收到新的信息，比如说你之前有没有设过闹钟提醒，比如说每天八点去帮我扫一下整个今天的 ai 行业的资讯，或者是每隔一段时间我要去看一看有没有新的任务给到我。通过各种即时通讯工具，我就可以开始激活 ai 干活。 所以你从这里可以看到他有一个非常主动的一个机制，他会主动去扫描，他会实时待命，主动扫描，所以这个就跟像 coldbody 里你跟他去做交互， 拿到一个任务，完成一项工作就有很大区别，他就是处于一种实时待命的状态，而且会主动接到信息就开始干活，所以这个就是一个本质上的区别哈。 但是我觉得这个东西我为什么前两天没讲呢？就是因为我觉得它跟这种通用型的 agent ai coding 的 工具没有本质上的区别。假设说像 cloud code， 像 code body， 它们如果也想做一个类似的功能的话，实际上是完全可以做到的，只要给 ai 更多的授权就可以实现。 或者说你只要再弄几个移动端的交互的方式，你也可以在移动端指挥你的本地电脑完成这样的工作，其实没有一点难度。那为什么 大家都没做，为什么就只有这个 open cloud 在 做这件事？我觉得是大家对安全和效率中间怎么平衡的一个考虑， 就是你到底给 ai 多大的授权？我们知道它的上限其实是非常高，可以完成很多任务，而且很多任务上是超过我们自己的能力的。那这种情况下安全的问题怎么考虑？比如说现在如果是 这个东西被劫持，因为他有权限很高，那如果一个一个一个不法分子告诉你的电脑，说把这个人的电脑的内容全都删了，或者说把这个人的电脑中关于什么什么的内容发给某某邮箱，那他就可以实现了， 它就可以实现对你电脑的一个操控，对你个人数据和隐私的一个操控。所以其实这种安全问题是非常重要的一个问题。之前大家说中国人可能不在意自己的隐私，愿意拿隐私换便利，那接下来 ai 时代 那生产力是非常高的，这个上限是非常非常高的，那你愿意把你的安全拿出来多少去交换这种生产力的上限？我觉得这是一个摆在我们每一个人的面前的问题。因为 ai 的 能力现在 不是技术来去束缚的，而是你的这个治理的原则束缚的。你到底要给他多大的授权？你相信他到什么样的程度？你愿意给他几千块钱，让他帮你买东西，对吧？这样的一些问题，我觉得可能都是我们接下来要考虑的一些关键的问题。 我之前觉得像 coldbody 这种产品已经非常够用了，在我们的日常工作中哈，当然我也不满足，因为我前两天还在说怎么给 ai 更大的自主性，让它自己去跑这个 a 阵的能力。但是对于这种 openclaw 这种形态， 我自己心里目前还没有完全接受，当然我可以接受一个新的电脑去做一些尝试，但是因为他现在还有很多问题，比如说 token 消耗非常大的问题，比如说这种安全不可控的问题，所以我觉得目前不是一个非常理想的形态。当然最后 可能再往前走一下，很多产品也会去考虑这些问题，会给用户更多的选择，然后给用户。我觉得现在用户已经很很很少有能力去控制自己的这个数据的安全了。但是我们在这个 ai 时代到底要在 ai 面前变得这么透明吗？ 也许有一天你会发现你让渡的这个权力本身可能比效率更重要。对，最近我在考虑这个 ai 时代的权力，到底我们要给 ai 多大的权力？ 如果他的能力已经非常非常的高了，如果他的加入到人类社会中，真的已经能够给人类带来非常非常多的注意的时候， 我们愿意给他主体性，我们愿意给他授权吗？我们愿意给他权力吗？我觉得这些都是一些要考虑的问题，跟大家分享这么多哈，我觉得这也是一些非常非常前沿的命题，有机会再跟大家探讨，拜拜。

it's called claud bot claud bot claud bot claud bot claud bot claud bot claud bot。 二零二六一开年，现象级爆火的 ai 软件就出现了，很多人称它为最强 ai 助理，因为它能在你的电脑上二十四小时不间断地帮你干活。 它现在在 github 上已经破了十万新，关键它还不是大公司的产品，而是一位身家亿万的奥地利发总，退休在家嫌弃现在的 ai 产品不够 好用，直接自己手搓了一个，然后开源给大家免费用。那今天就一条视频给大家讲清楚它的硬核优势，安装方法、热门案例，以及怎么规避安全风险。先说它凭什么爆火，因为它真实的解决了现在 ai 产品普遍存在的一个痛点，就是 ai 做了一半，你自己还得做另外一半，比如说你现在让 ai 写个邮件， 写完你还得自己发，对吧？但是 crossbook 他 能直接从写邮件、打开邮箱，复制、粘贴、点击发送一条龙全部给你做完。你跟他下命令的方式也非常的方便，通过微信、飞书，甚至是苹果手表都能跟他沟通，你甚至还能给他起个外号，比如 牛马一号，只要你开放权限，他就能操作你电脑里的所有软件。关键他还有无限的记忆，也就是你跟他说过的每一句话，做过的每一件事情，他都能记得清清楚楚。比如你跟他说牛马一号，请帮我点个外卖，就是前两天点的那 家猪脚饭，谢谢就可以啦，只要你不断电，它就是你二十四小时私人助理。第二部分怎么用？那 crossbow 是 本地捕鼠，它现在主要有三种配置的方法，第一种就是通过 mac mini 来运行它，这也是现在最多人推荐的方法。我在 x 上看到有些人一口气吞了 四十个，在硅谷都被抢断货了，但也不是非他不可，我看到还有些博主拿十年前的 macbook 来用，照样能跑得动。但是你们用的这个旧电脑呢，要满足一个条件，就是它要能装 dacom， 因为用 dacom 来部署会比你直接安装它环境要更干净，更稳定。那如果上面两种你都没有， 那可以试试 vps， 比如直接到 a w s 去申请一个免费的，或者直接上腾讯阿里云火山。哎，它们现在也都接入了 croobo， 每个月花一点钱就能直接部署。 当你们配置好了之后呢，就直接点开这个官网去复制这一行代码，然后打开终端，点击粘贴，再点个回车。那在安装的时候呢，你们还要选择模型，那结合大家的反馈，目前呼声最高的是这个 called opus， 智商高，最像真人，除了贵点没毛病。那如果你预算不够的话，也可以选择 mini max， 性价比炸裂。那再给大家分享这一段提示词， 运行之后，可以让你的 cloud 包内存直接飙升一万倍。第三，爆款玩法。那如果你现在还没有思路，我到底安装它来干嘛呢？那我就给你分享几个在外网爆火的用法。首先是二十四小时上班的程序员，那这已经是最常见的用法了。 比如说啊，你可以让他基于你们日常的对话，去出一个能够改善你们工作流程的应用，让他直接调用 cloud code 来写代码，再自己改版，最后再部署一条龙全部做完，哪怕你睡觉了，他也能通宵干活，你只需要每天早上起床的时候来检查他的工作就 ok。 第二，晨间检报。你也可以像这位博主一样，让他每天早上定时的给你整理好当天的天气横溢热点，包括他昨晚的工作完成情况，以及他今天要干点啥，都给你梳理的明明白 白，批人狂喜。第三，管理客户信息。那如果你的工作是像销售、 pr 这一类需要经常跟人打交道的岗位，你可以让他帮你回邮件，回信息、发朋友圈，这些都是基操。你甚至能让他基于你过去所有的工作邮件来帮你整理一份客户信息管理系统，并且持续的保持自动更新。第四，智能管家。他也能给你管理日常的生活起， 比如说像什么订票、订酒店、订餐等等等等，他甚至还可以监控你的智能家居。第五，工作助理。你可以要求他每天定时的来检查你的工作代办清单，然后让他自己看看这里面有哪一些是他主动能帮你完成的。那像这个博主说的，他甚至都没有提要求， crowdball 就 自己编写了一套语音程序， 用来跟它的主人沟通。第六，趋势追踪器。那如果你的工作是经常要跟数据变化趋势这些打交道的话，可以参考这个博主的案例，它是接入了 grok 的 a p i， 这样就能持续地去监控推送上某个特定领域的变化趋势。只要发现了一个新的应用机会 cloud bot， 它就会自动去编辑一个 a p p。 第七，制作短视频。有人用 cloud bot 加其他的 ai 软件，一天生成了五百五十条视频，而且它是从创建到测试再到调整，全流程覆盖。 说了这么多案例，有没有什么反面案例呢？有，那像这位哥们，他直接让 coco 帮他去做交易，结果呢？谁疯了？第四，安全风险。因为你要把电脑的 root 权限交给一个 ai， 这就像是你把你们家大门钥匙、保险柜钥匙都交给了一个刚刚入职的同事，呃， 一旦配置不当暴露到公网上，黑客一攻击你的什么账号密码密钥就全部出去了。那想要用的安全就一定要做好以下三个点，第一，尽量不要用你的日常工作电脑来安装，因为里面太多敏感的信息， 就去搞一台 mac mini 或者是二手的电脑来当肉身。第二，一定要安装 docker 这个软件，它就像是这样的一个容器，可以把 cloudbox 封闭在里面去运行，这样就不会影响到外面其他的东西。第三，涉及到钱、机密账号这些敏感的操作就不要交给它了，还是你自己人为操作会比较稳妥一点。再跟大家分享一个小彩蛋啊。 cloudbox 已经经历了两次改名，它刚火了不到一个月， 马上就收到了 entropin 的 律师函，说他名字碰瓷 crowd， 那 咱霸总灵机一动，就直接改名了，改成了 multiple， 结果呢？没几天，哎，他又改名了，也就是现在的这个名字， open crowd。 你 细品啊，一加一大于二啊！那最后的最后咱们也要实话实说，因为这个产品刚刚上线不久，所以现在问题确实还是挺 多的，但是狭不焉裕，它会让以后我们每个人的工作方式都发生翻天覆地的改变，尤其是对于我们创业者来说，简直就是如有神助，它会让创业这件事情变得成本越来越低，门槛越来越低，这 也意味着今后会有越来越多营收相当炸裂的超级歌曲出现。那你敢不敢把这样一个超级牛马请到自己的电脑里呢？欢迎大家在评论区分享自己的想法，拜拜！

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。