怎么让openclaw自己找错误

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。

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。

当你不小心安装了一个 opencloak， 然后发现不知道拿它做什么，你直接 go to github 搜索 awesome opencloak skills， 你 会发现这里有一千七百多种 opencloak 的 用法，比如自动化、互联网、社交媒体开发、搜索、 数据分析、市场营销等等，总有一款适合你用。从此你就有了一个技能仓库。老规矩，用之前记得拿你的 ai 去扫描一遍，保证安全。

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。

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。

搞机器人的以后肯定离不开可乐的 boss 了，我刚刚给他增加了个技能，就是减少我以前的经验，当我遇到一个问题，如果我以前解决过的话，他可以马上的给我找出来。怎么解决的 啊？不用你去现查百度什么之类的啊，你查那些东西没用你，因为因为你查的东西可能是你要需要不断的尝试，尝试好几次才能呃，成功的解决问题。 现在只要说把以前的经验翻出来，当然不是你翻啊，可了包可了 boss 翻，你只需要通过手机给他发一条信息，让他解锁你之前的锐志，然后找到解决问题的办法，找到某某问题的解决办法。呃，我给你演示一下我怎么怎么给他增加技能的哈， 其实非常简单，你只要到这个他的控制台给他提要求哈，你看我先提的要求哈。我说检查一下电脑桌面里面应该有一些工作日记，日记里寄的一些东西是我怕将来忘的东西。以后如果有什么问题，你可以检出一下这个日，解锁一下这个日记， 看看里面有没有答案。记住这个需求以后，如果我问到技术问题的时候，如果提到查下日记，你应该知道我要从日记里找出答案，然后他说好的， 然后他提出了自己的解决方案啊，他说啊，我在本地先预处理一下，找到相关的关键词，然后分块把这个滤镜分成小部分，然后发给大模型去做相应的处理 啊他。他说还能节省这个头坑，然后你看这关键的啊，关键的我一句话，你把上述思路保存为一个 skill 吧，下次我使用时你就按这个思路去工作。 好的，我为你创建一个专门的技能来处理日字解锁。我会创建一个 log 设置技能，你看他自己真的写出这个技能。这个，呃，文件了， 就是他自己有进化功能，他自己有进化功能，他可以自己给自己增加这个技能。技能啊，完美。我已经创建了这个技能，让我也创建一个简单的说明文件，说明文件都给我写好了，然后现在我就试一下哈。好，现在我测试一下哈。我先打开飞书，打开这个机器人。 呃，我记得我解决过一个轨迹精度太低的问题， 我记得是改了一个酷卡机器人的系统变量，你查下锐志，找到这个系统变量 发送啊，有这个，有这个显示出来就说明它已经跟这个 open cloud 啊通讯了，然后看一下这个 啊，他给我回复了这个系统变量，我再问一个问题哈。呃，有一个远程 i o 接了一个水压传感器，它接到哪个口了？ 发送 让我查找。 x 五，根据日制记录， x 五 x 六七八分别对应压力传感器，流量传感器，温度 p t 一 百，电脑传感器。 哎，比较回答，比较这个简洁，比较准确。怎么样，是不是再也不用学编程了？我记得好像前几天马斯克说的吧，说这个 不用再学编程了，真的不用，你就跟他自然语言跟他说话就可以了，他就帮你做了所有的事情。这个一个 skill 其实就相当于一个程序一样吗？呃，你说让他干什么？他给你 设计一个 skill， 然后回头你再问他事情的话，他就告诉你了吗？他一个技能其实就是一个应用、一个软件、一个 app 吗？你这个想要做什么事情你跟他说就好了呀？

每天一个 openclock 小 技巧，今天我们来学的是崩溃时如何回到过去。 openclock 有 时候变更了一下， openclock 是 人的配置文件后 get 也无法正确重启，从而导致 bug 的 崩溃。跑 openclock 的 命令也报错。 openclock 是 你配置的错误导致无法启动。我们可以让 openclock 自己写一个回滚脚本，并且让它三小时备份一次，好让你在崩溃时在终端里输入给你的命令，配置就可以回滚到三小时前的状态，再执行一次， openclock 就 能正常启动了。

今天主要是聊聊我在用那个 open curl 的 时候比较容易遇到的一些糟心的问题，主要呢就是他那个直接崩掉界面打不开，特别是那个 get away 网关断开就死活打不开这个情况， 我当时碰到就是在那个训练完新技能之后啊，然后按照那个提示重启了网关，我结果退出再想重新进来的时候，他这个就一直打不开，怎么操作他都没有用。 一开始呢，我也我就是去问的 ai 啊，问各种 ai 豆包啊啊， crowd， 还有那个居民，都让他去帮我去处理，但结果发现每个 ai 给的方案都不一样，我也挨个去试了，甚至去动手改配置文件，最后呢就是不仅没有修好，然后反而问题越改越多，然后最后直接就崩掉了。 所以，呃，不建议大家就是说完全去依赖 ai 去帮你去修改啊，这些配置文件就会越搞越乱，然后发现怎么都搞不定，那个时候真的心情就是非常的炸裂，想完全直接卸载掉。 然后遇到这种问题呢，建议大家直接去 b 站抖音收那些实战的博主的教程，然后看大家踩坑的这个玩家是怎么去解决的。 这个呢是比较靠谱的呃，我每一次都是去通过去看其他博主实践才能够呃做完的，然后结合我自己的经验， 这个网关服务这个崩溃打不开，一般可以按照这下面这三个方法去尝试一下， 然后这个相关的这个命令行我也放在屏幕上了，大家可以直接用。第一个方法呢，是那个恢复备份的一个版本， 我第一次那个崩溃的时候就是用这个方法就直接就可以正常打开了。但这有个问题就是，呃备份文件似乎是会那个就好像会更新，如果说呃修好之后，然后又搞崩溃再用这个命令呢？好像恢复的就是上一次呃我错误配置的这个 版本了，然后我当时就是因为啊，后面再一次错误，错误之后我又用这个命令，然后发现，哎，恢复之后不行了，不行了之后呢？第二个办法， 但是可以那个重启网关服务。呃，这个办法也试过，但是我这边呢是用过了，但是都没有什么效果。呃，我在网上看博主说是可以用的，大家也可以试一下，但是不一定能解决问题。 当然如果说前面两个办法都没有用了，那真的只能最后用终极办法，那就是把它完全重置掉了。但是呢，重置呢，就会清空你之前呃做的所有的东西，呃所学的所有技能啊，都会没有， 这个确实是无奈之举了。我当时也是，就是不得不重置的情况下，就是因为呃恢复了备份文件成功了，然后也也能使用。 呃，然后我想我也不能每次都这样，我想就让那个 clock code 自己去修复呃前面网关服务的问题。好家伙，一顿操作猛如虎，结果就是把网关服务器给挂掉了，没法子了，我才给它重置了。 上面的就是我踩坑总结出来的这个 open crow。 呃主要是网关服务呃崩溃的办法，因为我主要就是碰到这一方面的，然后也希望能够帮到刚刚入坑的兄弟们，让大家也不用再怕翻车，放心大胆的玩啊，出了问题大不了咱就重置，是吧？

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。

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。

这几天又一个 ai 硅谷了啊，就是这个 cloudbox， 它可以通过手机远程控制电脑自己完成任务。 废话不多说，我这次三分钟教给你如何本地部署，如果喜欢的话可以点赞收藏一下，谢谢！他到底有多厉害？我们这次先看看 jimmy 怎么说的，他说这是一个可以接管电脑操作系统的 ai， 传统的 ai 只能给建议，但是这个可以直接拥有系统权限。 我让他用一句话总结，他说可以通过手机聊天软件直接控制电脑，远程让电脑自己完成任务，这真很厉害了。然后他可以把聊天窗口当成全能的一个跑腿助手。好，接下来就是教程。 首先你们可以搜索这个 open cloud， 之后出来的这个红色的图标就是千万不要点错了，然后往下拉，在这个 quick start 这里直接点击这个复制这一串， 然后在终端直接复制粘贴，点回车等待一会， 然后出现红色这一串英文的时候，你们就可以按键盘左箭头点 yes， 然后回车点 quick start， 然后回车之后跳转的这个页面就是你可以选择的模型，平时我都用叉 gpt， 所以 我这次就用 open ai 了， 然后它会弹出一个页面登录，让你认证一下，认证之后再回到这个 keep current， 然后回车 之后跳转到聊天软件的页面，你可以根据自己的需求去选择一个你需要的一个聊天软件，然后他每一个的认证方式都是不一样的，因为我平时用这个 whatsapp 做，所以我选择这个第二个，然后这个 这个 app 他 就会弹出一个码，然后你用手机扫码去登录，然后再在终端这里输入你账号的手机号就可以，之后点 yes， 然后选这个 npm， 然后接下来这个页面是选择安装的工具，嗯，空格就是选，然后上下箭头可以移动，选完之后按回车就可以了，后面这些全都点 no 就 可以了， 然后过一会聊天页面就自动跳转出来了，我来试一下，告诉我叫什么。好了，成功了。

最近为大家做了多期 openclaw 相关的视频，而且昨天我还发了一期 openclaw 的 高级用法的视频。但最近我发现几乎每期视频的评论区都会有留言提到 openclaw 调用 cloud code 会非常消耗 token。 因为在之前的视频中，我有为大家演示过，用 openclaw 来调用 cloud code 进行编程开发，我们只需要为 openclaw 全程操作 cloud code， 为我们实现编程开发。 但是我们如果采用传统的方式，也就是常规的方式让 open cloud 直接调用 cloud code 的 话，那么 open cloud 每隔几秒就会轮循一次，检查一下 cloud code 的 状态以及 cloud code 的 输出。使用这种传统方式的话， open cloud 必须时刻盯着 cloud code， 所以 openclaw 就 会消耗非常多的 token。 所以 我发现在评论区大家抱怨 openclaw 调用 cloud code 会消耗更多的 token。 因为大家采用的是这种常规的传统方式， 所以 openclaw 要采用不断轮询的方式来查询 cloud code 的 状态，也就是 cloud code， 它执行的任务越久，在 openclaw 中它轮询的次数就越多，所消耗的 token 也越多。 所以我们可以完全不需要用这种传统的方式直接让 opencloud 来调用 cloud code。 因为无论是 opencloud 还是 cloud code， 它们都非常非常的灵活，所以越灵活就越强大，就越有利于我们去自定义一些功能，从而轻松解决用 opencloud 调用 cloud code 的 时候， 产生大量的 token 消耗。尤其是 cloud code 在 前几天新增了 agent teams 这个新特性，因为 agent teams 相当于在 cloud code 中随时可以创建一个完整的开发团队， 而且每个 agent 呢都是独立的进程，所以是真正的并行执行，而且每个 agent 之间还可以相互通信，还能共享任务列表，能自动认领，还能实现专职角色分工，比如说负责开发前端的 agent， 负责开发后端的 agent， 还有负责测试的 agent。 所以在 cloud code 中有了 agent teams 这个最强大的新特性，在 open cloud 中就可以更加轻松地向 cloud code 委派任务，让 cloud code 全自动完成整个开发工作流。 想让 open cloud 以更节省 token 的 方式来调用 cloud code， 其实非常简单，我们只需要用到 cloud code hux 功能， 在 open cloud 中可以结合 cloud code 的 hooks 功能，真正实现调用 cloud code 进行自主开发，并且能够实现真正的零轮询，而且还能非常节省 token。 当开发任务完成之后， 我们还能在聊天软件的群组中自动接收到任务完成的通知，包括实现的是什么任务， 项目存储的路径，还有耗时，还有 cloud code 的 agent teams 是 否已经起用，还有具体完成的功能，还有项目的文件结构等内容。下面我们就看一下我是如何通过 cloud code 的 hux 来实现了整个流程。 下面我们先通过这个流程图，让大家更直观的感受一下在 cloud code 中通过 hux 回调来实现的整个步骤是怎样的。 首先是由 opencloak 将我们要开发的任务委派给 cloud code， 像这个委派只执行一次，而且它是后台运行，不会阻设 opencloak 的 对话窗口和它的主 agent。 当 cloud code 接到任务之后，它就会进行自主开发还有测试，当任务完成之后，它就会触发 stop 事件。 第三步就是 cloud code 中 hooks 自动触发，它会先将执行结果写入到这个文件中，然后再发送 wake event 来唤醒。 open cloud 在 这里采用了 stop event 以及 session end event 实现双重保障，来保障在聊天软件中，我们能够真正收到它的任务完成的通知， 然后 opencll 就 会读取这个文件中的这些结果和状态，当它读取完这些结果和状态之后，它就会回复给我们，也就是通过我们的聊天软件来回复给我们这些状态。 像这个流程的话， opencll 只在给 cloud code 派发任务的时候调用一次 cloud code， 然后这中间的流程不需要 opencll 参与。在最后这里， opencll 再读取一下这个执行的结果，并且将执行结果发送给用户。 所以在第一步， opencloud 只是给 cloudcode 下发一个任务，它下发任务的过程所消耗的 token 几乎可以忽略不计。在最后这里，它只是读取一下结果，将处理结果发送给用户，而且这个结果里的内容非常少，甚至不超过一千字， 所以在最后一个步骤，它所消耗的 token 也几乎可以忽略不计。在 cloudcode 的 自主完成这个任务的过程中， opencloud 不 需要对 cloudcode 进行轮询。 好，下面为大家讲解一下我是如何实现的。在 cloud code 中通过 stop hook 来达到任务完成自动回调的效果。在刚才也提到了我们使用了 stop hook， 还用到了 cloud code 的 session end。 下面我们简单看一下为什么要用到这两个 hooks。 在 cloud code 中一共有十四个 hooks， 之所以我们选择这两个， 是因为我们构建的这个工作流，在 cloud code 中，它完成开发之后才会触发这个 hooks， 所以 使用 stop hook 作为主回调，就可以保证 cloud code 的 真正完成开发时才会触发。在这里我们还用到了 session and 作为兜底回调， 也就是假设 stop hook 它没有触发成功，还有这个 session and 它能够作为兜底。像这样的话，我们就能够真正保证 open cloud 向 cloudcode 发送一条开发任务，然后 cloudcode 独立运行。在 cloudcode 独立运行的这个过程中，它并不会消耗 opencloud 的 上下文。当 cloudcode 完成开发后才会触发 hux， 然后我们的聊天软件就会收到通知， 下面我们就可以看一下具体的代码。在这个代码中，我们先看一下这一个脚本，它的作用就是将要开发的任务来写入到这一个文件中，然后再通过这个脚本来启动 cloud code。 当 cloud code 完成开发后，这个 stop hook 就 会自动触发，然后就会调用这一个脚本，我们可以点开看一下， 这一个脚本就会将任务发送给 openclaw， 所以 这个自动回调流程，它会读取这两个文件里的内容，并且写入到这一个文件，然后 openclaw 就 会将这些信息推送到我们的聊天软件，这样的话我们就能够实现 在 open cloud 中向 cloud code 下达开发任务，然后由 cloud code 自主完成开发。当完成开发之后再触发这两个 hux， 最后我们的聊天软件就会收到推送通知。好，下面我们可以先用一个简单的开发案例来测试一下。在主 a 选项这里，我们直接在对话框中输入我们的任务， 我是为了是用 cloud code 的 a g and team 协助模式构建一个基于物理引擎还有 h t m l c s s 的 带材质系统的落沙模拟游戏，然后我们直接发送，看一下这个效果， 这里很快输出提示，它已经将这个任务派发给 cloud code 的 agent teams。 这个开发模式就是调用 cloud code 的 agent teams 多智能体写作，这里还给出了这个工作路径，然后这里它提到完成后会自动通知到群里， 像这样的话，这个主 agent 的 线称并没有被阻塞，它还可以继续为我们执行其他的任务。比如说我们在这个主 agent 中继续输入任务，比 比如说让他查询新加坡今天的天气，然后我们直接点击发送，看一下最终的效果。像我们如果采取传统的方式在 open cloud 中来调用 cloud code， 在 主 agent 中必须等到 cloud code 真正完成开发之后，这个主 agent 呢才会继续执行我们的其他任务。 像我们采取了现在这种方式，这个主 agent 的 进程并没有被阻塞，所以我们让他查询新加坡的天气，然后这里他就很快查询了一个天气，然后我们还可以继续输入其他人物，比如说讲个笑话，然后这里他就很快输出了一个笑话。而 cloud code 在 后台完全是自主运行，不需要我们去干预， 然后我们只需要等待 cloud code 完成之后，将完成后的消息推送到这一个群组里就可以了。之所以设置为将完成后的消息单独推送到一个群组，是因为我们在这个 agent 中可能还在进行其他任务的操作， 比如说让他讲个笑话，他在讲笑话的时候突然多出来一条任务完成提示，这样会导致这个上下文窗口比较混乱，所以我们就将他完成后的这个消息推送单独推送到一个群组里，这样的话就不会占用这个主 a 智能的这个聊天窗口。在这个群组里我们就看到了这个消息推送，我们点开群组 查看一下，在这里我们就看到了这个任务推送，这里提示 cloud 的 任务完成。这里是开发的这个游戏，然后这里是游戏的路径， 在 cloud 的 code 中使用的就是 agent teams， 这里就是给出的项目文件，然后这里它还推送了第二条消息，这里还给出了完成时间大概六分钟，然后这里还包含一百八十四个测试通过， 然后这里就是给出的交付，然后这里还给出了这些性能，下面我们可以输入提示词，让他将代码文件打包发给我，这样的话我们就可以在本地打开进行测试，因为我的 open cloud 是 运行在云端的 好，这里他将为我们开发的这个项目文件发送给了我们，这里还提示解压后在浏览器中就可以打开使用，然后我们直接点开，然后我们在浏览器中打开看一下这个效果，就是他开发的这个落沙游戏，我们可以先测试一下，我们选择这个沙子 好，这样点击之后这个沙子就落在了底下，然后我们再点击这个水 好，可以看到水落在了沙子上，然后我们再给它加一把火，可以看到这个火会往天上飘，再给它加一些木头， 然后再给它加一些蒸汽，可以看到这个蒸汽飘到木头上会变成雨。像这样的话，我们就真正实现了在 open cloud 中调用 cloud code 进行开发。大家就不用担心在 open cloud 中调用 cloud code 非常浪费。 token， opencloud 所消耗的 token 几乎可以忽略不计，哪怕我们不在电脑前，也可以通过手机向 opencloud 下达开发指令。当完成开发之后，我们就可以在群组中查看推送的这些消息。

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！

openclaw windows 系统详细安装部署教程来了！ openclaw， 一个能让 ai 大 模型像人一样操作你电脑的智能助手，今天就带你花两分钟在 windows 系统本地部署小龙虾。操作步骤很简单， 首先前往官网安装 node js， 这里我们直接下载稳定版本即可。下载完成后，打开文件夹，点击进行安装，安装的选项全部默认。 安装完成后，使用管理员模式运行终端，使用指令查询 node 点 js 的 版本号。 接下来开始安装相关指令，可前往评论区领取，可以看到安装已完成。接下来进行具体配置，输入指令后，这里默认为不同意，我们改成同意 yes， 这里选快速安装 quickstart。 由于我之前配置过一遍，所以这里选择更新 模型。以 glm 为例， apikey 可以 前往官网获取接入的聊天软件，我们先跳过安装 skills， 选 yes， 选择 npm 安装软件包预设 skills 我 们也跳过，这里是第三方应用的 apikey， 相关设置都选 no， 给出的三个 hooks 最好都勾选上。由于之前配置过官网服务，这里我选择重装 reinstall， 等待它安装完成。 抽象 bot， 选择 open the web ui 配置完成后，我们就进入 open cloud 界面进行简单的尝试。比如我们让它在 c 盘创建一个文件模型，回复我们文件已创建，那我们进入 c 盘检验下， 可以看到确实已经创建，说明我们本次的安装部署成功了。关注我，解锁更多开源软件操作小技巧！

为什么 openclo 特别好？ token 它不是单词问答的， ai 是 能自动干活的智能体。 拆任务，调工具，查结果改错误，每一步都需要调用大模型，还要带上全程的操作记录。任务越复杂，执行轮次越多， token 自然蹭蹭蹭地往上涨。普通人，我劝你还是开会员吧。

在 openclaw 当中，如何免费地使用顶级大模型呢？我们知道 openclaw 本身是比较消耗 talking 的， 原因是在于当你和 openclaw 聊天的时候，它会使用上下文的 talking 调用大模型，从而导致我们使用 openclaw 会消耗大量的 talking。 问题来了，免费的大模型不好用，付费的大模型又用不起，那有没有折中的方案可以让我免费的使用顶级的大模型啊？答案还真有，那么接下来就给大家分享一个价值几千甚至上万的方式，可以让你免费的使用大模型，少花很多钱，所以大家先点赞再观看吧。那么怎么免费用啊？这里呢就给大家去说一下。 我们只需要去 n 平台，然后 n 平台里面是提供了很多顶级的大模型的，而这些大模型都是可以免费去调用的， 大家来看看都有哪些啊？比如说像国内的顶级的 mini max 最新版二点一可以免费的调用，还有像智普的四点七的满血版也可以免费调用。那么像 deep sync， 三点二、 kimi 等模型更不用说了，全部都是免费的。那么我们只需要去 n 平台申请一个 api k， 有 了这个 api k 之后呢，接下来将这个 api k 的 方式使用 open a 的 方式啊，配置到你的龙虾的配置文件里面就行了。 龙虾的配置文件在哪呢？给大家说一下啊。龙虾的配置文件呢，是在当前的用户底下有一个 opencloud 的 文件夹，然后在这个文件夹底下呢，有一个 opencloud 的 json， 然后这时候打开你的 json 啊，因为它内置是不支持这个平台的部署的，所以我们手动去配置它就行了。 手动配置呢，总共有三处地方啊，那么第一个地方呢，就是咱们在 models 供应商里面去添加一个名称，这个名称呢，其实叫啥都无所谓啊，只要后面和咱们的 agent 去对应起来就行了。然后在里面呢， ok， 去写他们家的地址。然后呢，重点这块来了，要去写你的 api k 的 换成你自己的， 用 open ai 的 方式进行调用。然后你调的模型是啥啊？那比如说我这儿呢，就是 mini max 二点一的最新版本。好，然后底下呢进行一个设置啊，这是第一处，先把它进行设置，然后设置完了之后呢，接下来第二处啊，导到你的 agents 里面， 然后将你的 default model 设置成你要调用的模型啊。设置完了之后呢， ok， 在 models 里面同样把这个名称再进行赋值一下就行了。这三个地方全部设置完成之后， ok， 这时候回到咱们的 open cloud 里面，将服务关掉，然后这时候使用命令 open cloud get v 重启你的服务啊。重启完你的服务之后呢，接下来你就可以去问一下你的龙虾你使用的模型到底是啥了。好，那这时候呢，咱们回到龙虾的 使用界面啊，那么咱们去问一下他，我为你设置了新的大模型，告诉我你使用的大模型是啥，咱们来看一下这个大模型 是否是我设置的那个大模型呢？好啊，咱们等待片刻，看到没啊，这就是我设置的 n 公司的 minimax 二点一了，那么到这咱们就可以免费的白嫖顶级的大模型了。我是磊哥，每天分享一个干货内容。

各位 openclaw 的 玩家们，想不想让你的 ai 助手拥有顺风耳和百灵鸟般的嗓音，实现无障碍中文语音对话？今天这个视频我就手把手教你配置 s t t 语音识别和 t t s 语音合成功能， 让交互体验直接拉满。首先咱们得准备三样东西， grq 的 api key。 这可是让 whisper 模型飞速识别语音的关键，去 grq console 就 能免费拿到。还有 eleven labs 的 api key， 它能让 ai 的 声音听起来自然又有感情， 官网注册一下就行。最后，你得有服务器的管理员权限，也就是速度权限，不然很多设置可改不了哦。准备工作做好了，咱们就进入正题。第一步，安装底层音频引擎 f s m p e g open cloud 处理音频全靠它。打开服务器终端，输入 studio app get update and and studio app get install y f m pad， 敲个回车就搞定。接着第二步，配置环境变量，找到 open club join 这个文件， 在 meta 部分后面，咱们要添加一个 emv 模块，里面要填上你的 g i o q aptag slash slash a p i 注意哦， open a i e p i key 这里也填 rockcube 的 key， 别搞错了。然后是第三步，开启音频转盘四，也就是 s t t 功能。在 open club join 里找到 models 同级的位置， 添加 tools media audio 配置 provider， 选 openai model， 用 whisper large 杠。 b 三 base 0 l ten h t t p s colin slash slash a p i g r o q 点 com open a i v e 这样就能调用 g q 的 服 务了。第四步，配置语音回复 t t 找到 messages 点 t t s 模块把 auto 设为 inbound， 意思是只有收到语音消息时才自动语音回复。 performer， 选 eleven labs， 然后填上你的 eleven labs key， 选一个你喜欢的 voice id， model id， 用 eleven multling 下划线。 v 二 language code 记得设为 zh， 这样就能锁定中文模式啦！ 最后一步，重启生效，你可以在聊天框输入 restart 命令，或者在中专执行 open club gateway restart 配置完成后怎么体验呢？很简单，直接在 telegram 发送语音 消息，下面如果显示 audio transcript， 就 说明他已经听懂了。而且如果你发的是语音，小呆瓜会自动用 eleven labs 生成的语音回 复你，是不是超酷？好了，今天的配置教程就到这里，快去试试让你的 open cloud 开口说话吧！如果遇到什么问题，欢迎在评论区留言，我会尽力帮大家解答。你们最喜欢 eleven labs 里的哪个声音呢？你来分享一下吧！