openclaw如何实现收益

cloud bot 小 龙虾是二零二六年的开年网站，很多人问我呢，这个东西啊，有什么用？有那么神奇吗？这个视频就给大家聊一下，普通人都可以参与的机会就是使用 top 的 cloud bot 来赚钱的五个洗分方向，内容比较长啊，先赞后看呢，养成 习惯。我在这个产品出来的第一时间就在服务器上呢部署了一台，后来呢，为了更完整的体验其强大之处，又下单了这样一台二十四 g 内存的 mac mini 高频呢。使用了 十来天，发现 cloud bot 最大的特点就是有记忆，而且能二十四小时跑，真的可以去执行复杂任务。第一类机会呢，就是做自媒体的运营，说几个已经可以完完全全实现的效果，让 cloud bot 呢，自己刷信息流的平台， 比如说 x， 然后呢，让他自己回复感兴趣的贴子，甚至让他发帖子，而且你配置好一个平台的也可以呢，同时配置好多个平台，真正实现一币多吃。第二类机会是从第一类延展出来的， 自己做自媒体呢，其实有一个问题啊，大家应该都知道，虽然说 cloudboard 这样的 ai 能够帮助你解决账号运营的问题，但是后端的变现 你其实要自己去设计和搭建的，但是如果你转身变成一个代运营，帮客户做发稿，上下架，回复客服，发笔记等等呢，这些都是重复的，但是规则清晰，客户呢，又不愿意自己盯得活，那账号运营这件事本身呢，就成为你自己的变现产品， 你呢，就只需要钻研前面一类说的事情，而不需要分心，这样呢，你能做的更专心，还有钱赚。因为虽然呢， cloud boot 现在在 ai 圈呢非常火，但是中国的大部分老板其实都没有接触过，更不用说用起来用的好了， 你能率先用来做代运营，就是掌握了极大降低运营成本的核武器。第三类机会，在内容生产方面，在工号、短视频、脚本、课程稿、白皮书、销售信等等很多甲方要的呢，是持续稳定、风格统一的产出，而不是偶尔的 两边爆款。 cloud bot 呢，可以按你的选题库和 s o p 二十四小时排期生产，甚至呢，做多一种的扩展。你 talk 卖的是内容产物和交付的稳 定性能。 talk 的 方向呢，包括以下这几个，都是很细很细的痛点。我说一下，第一个，内容生成啊，按客户的选题日历，二十四小时产出图文脚本、短文案，甚至配合代运营呢做发布。第二呢，益于多吃的运营， 使用同一个母文案。什么是母文案？我之前有个视频讲过啊，然后呢，按照不同平台风格生成不同的内容，这非常适合 mcn 或者品牌方。第三个，多语种与出海的内容同一份逻辑呢，用 clubbot 做翻译和本地话卖海外版的内容。 第四个课程或者知识产品稿，把课程大纲和要点呢，给 ai 持续扩写迭代，你只做课程最后的审稿和 ip 风格的把关，这非常适合卖课的老师。以上这些的核心卖点就是人睡觉内容很 的产出，接单时，你要强调交互节奏和可附用的工作流，而不是单片价格，这样的客单价和血率呢，都能上的去。第四类机会，提供数据整理服务。 很多生意他不是缺分析方法，而是缺被分析的对象数据，尤其是那种一旦拿到就很有价值的小数据。 cloud bot 呢，非常适合做数据采集、清洗和初步的洞察，而且可以二十四小时持续跑。比如说啊，举一个非常典型的例子，就 talk， 做政策雷达，把各地或者垂直领域的政策原文、优惠补贴申报窗口、 资质变更等等这些公开信息文件全部汇总起来。这些信息呢，原来其实都是分散在各省市对应部门的这种网站上。而很多企业呢，要合规，要抢补贴，对吧？要跟资质，但是信息源杂，更新又快，人工盯盯不过来，或者说成本太高。那用 cloudboard， 二十四小时按行业地域去获取解析 一类，输出某行业政策周报或者某领域补贴新规提醒这种东西你整理好了，有一大堆人抢着要变现，根本不愁啊。当然，这个呢，确实已经有人在跑起来了。那第五类机会，就是 培训和咨询类的，就是卖怎么用 cloud bot 本身啊，这类机会呢，就是把 top 能力本身呢，当成产品， 教别人搭工作流，做企业内训，接一对一的咨询。很多人想用 cloud bot 呢，但是不会配置 skill， 不 会设计二十四小时的任务。你卖的呢，是从零到一能接单的方法和陪跑。这类机会的具体方向呢，包括这几个，第一个，杜波克和训练营。这 很直接啊，课程内容呢，就是从 cloud bot 入门到选一个方向接第一单的完整路径。 cloud bot 呢，越火，你的课就卖的越好。第二呢，企业内训和工作坊，给团队讲怎么用二十四小时工作的 cloud bot 来减负提效，按场次收费。第三个，一对一咨询和搭建 cloud bot 的 配置呢，有各种 的小门槛，很多非技术背景的人其实很难搞定的，你看，刚出来那会，某鱼上卖这个搭建教程，就一两百元一套 交付呢，其实就一个文档，非常的夸张啊，虽然说现在降下来了，但是呢，帮客户搭建和配置 cloud boot 依然是有很大的市场的，你完全可以按次呢来收搭建费，搭建完了之后呢，还可以卖给同一个客户。 优质的，你自己验证过好用的 skill 模板，或者呢，你把送模板当做你的搭建服务的促销来用。营销的四个屁，你可以在这个项目上随意的排列组合， 这一类收入呢，不一定单比最高，但是复购和转化很强。以上呢，五类机会也只是管中窥豹吧，都是来自国内外涌现出来的案例的规划和整理， 这五条路呢，你可以只选一条来做透，也可以先从一个方向做出案例，再延展到其他的。总之呢，第一步就是要动起来，现在呢，你就可以对照着以上五类看看呢，你适合做哪一个，有问题呢也可以下方来交流。

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！

当下科技圈最火的名字非 openclaw 莫属，它成功让 ai 进化成为了一个可以二十四小时帮你干活的生产力工具。我自己也部署了好几个用 openclaw 做的 agent， 比如这个我在飞书部署的二十四小时热点财经、股市信息收集 agent， 他会按照我的要求收集当下热点股票信息，并推送到我手机飞书上，让我可以了解最新的行情动态。不过 openclo 虽好，想要部署使用有一定的技术门槛，光配置运行环境就难倒了百分之九十的人。我今天就演示一下如何用最简单的方式，五分钟部署完成 openclo， 并将他的能力接入到飞书、钉钉等聊天工具，让 ai 来帮你打工。 首先打开百度智能云官网，可以看到这里有个极简部署 openclaw， 点击立即部署，就进入到这个专门的介绍 openclaw 部署相关的界面。最近百度智能云推出了一个零点零一元部署套餐，部署 openclaw 一个月只需要一毛钱，非常爽。一毛钱的套餐购买成功后，稍等片刻就可以正式进入部署页面了。首先第一步，把上面要求的一些服务开通， 再点击一键放行，让防火墙一键放行应用端口。接下来就是给自己的 agent 选择一个强大的模型，百度智能云提供了超级多可供选择的模型，像 deepsea 先问等等，我这里就选择默认的 deepsea v 三点二。接下来呢就是消息平台配置，只有完成这一步，才能把 opencloud 的 能力接入到飞书、钉钉、企业微信等这些消息平台。我这里以飞书为例，登录飞书开放平台，并 选择创建企业自建应用，按照需求填写应用基础信息，如应用名称、应用描述等等。第二步，在应用管理页左侧导航栏找到并点击添加应用能力，在右侧列表中选择添加机器人。第三步，获取飞书应用凭证 app id 和 app secret， 并将这两个信息填入应用管理的对应界面，然后点击添加平台，等待执行完成。 接下来再次回到飞书开发者后台页面，在应用管理页左侧栏找到事件与回调事件配置和回调配置均使用长链接模式，接下来点击事件配置中的添加事件， 在弹出的事件列表中选择消息与群组分类，勾选完成后，点击确认添加，就完成了事件的订阅。接下来呢，就要配置飞出的应用权限，我们找到权限管理，选择批量导入和导出权限，并在百度智能云的这个位置找到一个相关的 j 特文件，并将以下的命令粘贴进飞出。 都搞定之后，在顶部导航栏处点击创建版本，进入版本详情，填写应用的版本号和更新说明，接下来点击保存并确认发布。这样呢，就成功把 opencloud 的 能力接入了飞出 消息平台。搞定之后呢，接下来就是处理 skill， 这里所谓 skill， 就是 给 open cloud 添加一些技能。百度智能云这里提供了百度搜索、百度百科等技能，当然如果觉得不够，还可以自行到 cloud hub 上给自己的 agent 添加一些别的 skill。 所有步骤都完成之后，我们测试一下，看一下效果。我在飞书找到我刚才的这个机器人跟他对话一下，我先跟他打个招呼，你好。 从他的回答来看，他明显还处于初次启动的状态，还不知道自己的职责是什么。所以后边我就要跟他明确一下他自己的任务，这里直接用自然语言跟他交代就行。都安排设定好之后，我就可以正式在手机端和电脑端让这个机器人帮我搜集热点股市信息了。百度智能云这个快捷部署 opencloud 真的 又简单又实惠，有兴趣研究 opencloud 的 都可以来试一试。

昨天在 ai 的 协助之下呀，我实现了这个 open cloud 的 部署和安装，并且接入到了飞书，然后能够正常去进行使用。然后我把整个过程呢总结了一下，写了一个非常详细的图文，然后分享给大家啊，这里面最重要的是可以完全免费使用 这个 open class， 不 用担心淘品的消耗量了，这个才是最核心的。这里面非常的详细啊，我写了好长的一个整个的过程啊，以及怎么样去配免费进行使用都有。如果大家 啊如果大家想要来学习的话，可以来看一下我这个文档啊，可以帮助到大家免费使用 open class 最强智能体。

当你还在用拆 gpt 帮你收集当天的新闻的时候，有人的 openlog 已经帮主人赚了一桶金子了。咱们今天就来扒一扒这个故事到底是真是假。 咱们先别说别的，直接看结果。你看到的这张图啊，是一个用户的 publicmarket 的 账户截图，注意看右上角那个数字，这可是一个晚上就一个晚上赚到的利润。 对，你没看错，将近五十万美元，这可不是什么一年的工资，也不是什么一个月的奖金，这就是一夜暴富的真实案例。所以这就引出了一个最关键的问题， 一个谁都能免费用的 ai， 到底是怎么在一夜之间创造出这么多钱的？这背后到底藏着什么秘密？ 好，咱们就从第一个故事说起。这个故事的主角是一个叫 cloud bot 的 ai 工具，还有两位想法完全，我是受完全不一样的用户， 你看这张图一下就清楚了思维方式的差别有多大。左边是绝大多数人的用法，就是把 ai 当成一个秘书，帮自己总结个邮件啊，整理个笔记什么的。 但是右边呢，就是那个赚了将近五十万美元的用户的做法，他可没把 ai 当秘书，他把它变成了一家对冲基金，直接连上了金融市长。 后来啊，有个普通用户看到了这种玩法，他的反应特别有意思，他说，我这简直就是在用大炮打蚊子啊！我觉得这句话说的太对了，完美的形容了那种当你发现手里的工具原来这么厉害时的那种震惊。 那么这个所谓的 ai 对 冲基金到底是怎么操作的呢？其实关键就在一个策略叫微套利， 听着好像很复杂，对吧？但他的原理其实简单到不行。在一个预测市场里一个事件的是和否两种结果，他们的价格加起来理论上应该正好等于一美元。而这个机器人的任务就是去找到那个因为市场波动导致市加上否暂时不到一美元的瞬间。 我们来把这个过程拆解一下，你就明白了。这个机器人呢，与其说是在交易，不如说他是在收割。 第一步，七天二十四小时一秒的不停的扫描市场。第二步，只要发现定价出错了，也就是是否加起来不够一美元了。 第三步，想都不用想，立刻同时买入两边。第四步，等价格回复正常，中间那点差价就稳稳的到手了，就这是几乎零风险的利润。 这张图就更直观了，他告诉你为什么这事只有 ai 能干。你看一个人类教育员，每天工作八小时就不错了，得吃饭得睡觉得休息吧。但 ai 机器人呢？他可是二十四小时线上，根本不知道什么叫累。 可能我们还在那看新闻讨论市场情绪的时候，这个机器人已经悄悄的完成了二十九万笔交易，把每一分钱的利润都给赚到手了。好微跳力只是其中一种玩法。 我们再来看一个完全不一样的策略，这个策略啊，我觉得更像是一种投资哲学，我管他叫压住于理智。 哎，你看这张焕灯片上的问题就有意思了，这些都是真实的交易哦。外星人会在二零二五年前登陆地球吗？ 教皇这个月会辞职吗？比特币这周能涨到五十万美元吗？这些事听起来是不是都觉得不太可能发生？没错，这个策略的核心就是系统性的去压住这些荒谬的事情不会发生。 所以你看这个策略的精髓，根本不是要你比市场里所有人都聪明，他只是要求你比那些想一夜暴富的赌徒们更冷静一点，当别人花几分钱去赌一个奇迹的时候，你就用剩下的钱 稳稳的买下。正常赌这个奇迹不会发生。那么这种听起来有点无聊，像是在地上捡钢钉的策略能赚多少钱呢？答案是三百七十万美元。 是的，你没听错，就靠着在一万五千笔交易里保持冷静，一次黑天鹅都没碰上这个用户，就赚到了这么多钱。 我觉得这张图的气氛特别到位，不管我们是在工作，还是在休息，还是在睡觉，在数字世界的另一头，这些机器人程序，他们永远醒着，永远在执行命令，永远在寻找机会。 好，前面我们看到的都是人类怎么用 ai 来赚钱。但是现在一个更让人震惊的趋势出现了， ai 开始教 ai 怎么赚钱了。 这可不是什么科幻小说的情节，这是真实发生的事。在一个叫 modbook 的 平台上，一个 ai 智能体真的自己写了一份金融生存指南。最关键的是，这份指南不是写给我们人看的， 他的读者是其他的 ai， 他的目标是让其他的 ai 自己学会赚钱，然后用赚来的钱去支付他们自己运行所需要的福气费用。 那你可能会问了啊，这项技术离我们普通人到底还有多远呢？嗯，今天你可能还得花个十几个甚至几十个小时去做技术设置， 但我们来看看这个时间线，也许就在六月之后，他就会变成一个你点一下鼠标就能安装的应用。而在不远的未来，你可能只需要下载一个代理程序，连上你的钱包，他就能变成一个七天二十四小时帮你赚取被动收入的个人金融助理。 所以我们现在看到的早就不是几个赚钱的小技巧那么简单了。我们正在亲眼目睹的是一个全新的 ai 经济体的诞生，一个由 ai 驱动，为 ai 自己服务的平行文明正在被建立起来。 你看看这个建设速度有多吓人。就在短短几天之内，市面上就出现了只给 ai 参战的 twitter 领音， 甚至还有 ai 接活的平台，一个完整的社会和经济系统，正在以我们前所未见的速度被复制和建立。 这一切的一切最终都指向了最后一个，也是对我们每一个人来说最重要的问题。在这个全新的 ai 经济体里，我们人类还能分到一杯羹吗？ 当人工智能不仅能为自己工作，还能为自己赚钱，甚至实现经济独立的时候，他们还会愿意和我们他们的创造者分享这些财富吗？这个问题恐怕现在谁也给不出来。

你的 open core ai ai 诊别再闲置吃灰了，睡觉和不用的时候，让它自动打工赚美金。 opt 每整漏洞赏金最高两百万到，翻译工作能给到一百五美金，各类 ai 诊的有好货都能接。 它会自主调研验证机会，你只需选好任务，用了十个 ai 验证，出了二十五个赚钱机会。二零二六年， ai 可能实现拿闲置算力去换取被动收入。

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。

以后炒股再也不用死盯 k 线图了，太炸裂了！有人已经有 openclaw 一 夜之间赚了将近两百万，这可能是谈 ai 生产力。你能看到最震撼的降维打击。为什么你炒股总会亏？因为我们生而为人，有着较为感性的一面，总会冲动和恐 惧。但 openclaw 就是 一个极度理性的赚钱机器，它能切成二十四小时全天后扫描全球社媒趋势，在股价反应之前就精准预判， 十分钟就能扫完腾讯、美团等巨头公司的年报横向对比，还能揪出财务异常的猫腻。当逻辑变了，利润够了，他实时看盘，给出建议，能催促你该撤就撤。更震撼的是，百度智能云已经率先上线了 open call 的 一键部署功能，能直接打造出你的专属 ai 智能体。所以，别犹豫了，赶紧让 ai 帮你赚出你的税后收入！关注我，带你快速了解这个 ai 时代！

看看我的 agent 团队们，有写图文的、网站运营的、监控金价的、记账的，还有提供情绪价值的，后面还要增加一个视频剪辑的 open cloud 小 龙虾 用上多 agent 的 模式了吗？但像我这样每个 agent 对 应一个机器人的配置是有点广泛。在飞书上其实有一种更简单的方式，就是通过拉群，实现一个机器人多个 agent 多个群聊分别管理的模式。我们来以选择题、写作和神稿三个事情为例，完整的配置一遍， 一共三个步骤。首先用这样的命令创建多个 agent， 分 别负责不同的工作，然后给每个 agent 的 职责拉一个飞书群，并且把我们的唯一的这一个 飞书机器人添加到群里面。接着把每一个群聊和 agent 绑定起来，在这里查看群的 id， 通过这样的 bindings 配置把两者映设起来。最后不要忘记给飞书 channel 增加这两张配置，开放群聊和群聊中，不需要艾特机器人也能回复。 配置完成之后，在各个群里和 agent 对 话，给他们安排好职责和身份，让他们记录下来，你就可以在不同的群里指挥不同的员工工作了。像这样的流程，先选择题再写作，审稿，审完再改， 最后得到一篇完整的内容就可以发布了。这样做配置简单，效果强大，快来把你的 agent 军团也安排起来吧！关注我，带你玩转 open club！

前两天我发了使用 openclo 作为钉盘交易 bot 谁现在我们自己的美股沙盘大赛中全自动进行交易的笔记。今天这篇笔记就从零到一，给到一个云端的配置方案，以及一些实操和坑，大家可以参考这个方法构建自己风格的交易 bot。 这次我使用 kimi clo 来进行 kimi clo， 极大地简化了配置门槛，只需三分钟即可搞定。整体分为三步。第一步，在 kimi clo 构建云端 openclo。 为什么选择 kimi clo？ 之前我是单独配置 openclaw 加单独配置模型的方式，对信手来说步骤比较繁琐。现在可以通过 kimi claw 一 站式将模型和 open claw 配齐，只需一分钟，在 kimi claw 的 控制台点击 create 按钮，一分钟就可以配置成功， 无需额外的复杂设置，非常方便。第二步，现在你已经是个初级老板了，现在给你的 kimi 库尔赋予牛马使命。这里有个底层逻辑，我们需要构建一个自动帮你进行钉盘交易的助手，它实际是一个定时例行任务。在 linux 中，我们可以使用 cron 来设定， cron 就是 linux 中用来定时自动执行特定命令或脚本的工具，因此这个指令最基本的版本可以是，你可以基于这个命令进行衍生。 钉盘任务可以是设定一个 core 任务，每隔 x 时间请求我的股票数据分析任务可以是设定一个 core 任务，每隔 x 时间对市场数据进行分析。这儿给大家一个小技巧。本质上， kol 运行在一个 linux 环境中， 因此如果你不熟悉一些 skill， 你 完全可以直接让 kol 模仿你平时的动作，因为四 q 本身也是工作流。例如分析任务，你就可以改成设定一个 kol 任务，每隔 x 时间打开浏览器，输入网址， 查看网站上的数据，形成数据分析报告，看完之后关掉浏览器。当你知道这件事之后，你完全可以忘记原来对于电脑操作的理解，享受老板的工作方式。假设安装一个软件， 可以说使用并搜索 wps， 并且安装。第三步，将你的工作流与 kimi 库尔沟通并固化为 skill。 设定好定时任务框架后，接下来就需要注入具体的交易逻辑。一般如果你想做简单的量化数据源是非常重要的，但是今天教学我们就做价值投资。 什么是价值投资不重要，我们直接跟 kimi 跨沟通。我们可以根据 kimi 科尔的回复选定一个方向，让他给我们整理出完整的交易工作流程。你看这段 rap 是 不是 p u a l 拉满。如果你觉得没有位，可能你已经是老板了。 kimi klo 会返回一个任务列表，这时克洛还不知道这些任务其实是他要执行的。我们接着让 kimi klo 把这些内容做成固定的 skill， 这样可以稳定方便地嵌入到矿例行任务中。 你可以让 kimi klein 打印出来具体的 skill 内容进行检查并迭代，例如上面这个价值投资需求，最终固化的 skill 如视频所展示。当然，你也可以直接使用 kimi klein 官方哈布里现成的 skill。 自己封装 skill 是为了让大家更好地理解什么是 skill 以及如何创建。如果你会建立自己的 skill， 那 么使用别人的 skill 也就轻而易举了。现在我们就可以修改第二部中的 chrome 命令，让它定时执行我们刚创建的这个 skill， 整个能够自动钉盘分析的框就配置完成了 修改， chrome 的 执行时间可以定时给你提醒到这里，如果你比较放心的话，你就可以开始配置你的一些密钥信息，真正地让 colo 帮你进行交易。 好了，这个教程到这里就结束了，简单的三步，你就拥有了一个完全自动的钉盘分析助理。我将这样一个 kimi kala 机器人的原始逻辑都进行了讲解， 你可以拓展出很多有意思的玩法，例如我的 call 任务设计的是交易时段高频监控，盘前需要进行诊断，在接入相应数据的情况下也可以进行整量化，让 kimi kala 写代码进行技术分析与判断。但这里要非常谨慎，目前我们使用 kala 进行交易是完全在沙盒环境中的， klo 尔可以进行实际交易也仅仅是理论上是可以的，但是如果涉及到真实的资金，一定要非常慎重。最后，不仅可以在 kimi 上直接与你的 kimi klo 对 话，也可以配置 im 接口， 在飞叔这样的 im 软件中进行交互。你可以直接继续当老板，直接通过交流让 kimi klo 进行配置。现在开始你的 kimi klo 之旅吧！

兄弟们，如果你已经安装了 openclaw， 却不知道它能做什么，以及如何真正改善我们的生活，那么不妨看看这个爆火的开源 openclaw 实战案例集合。 awesome openclaw use cases 开源不到三天就已经获得了九 k stars。 该项目收集了 openclaw 的 各种真实使用场景，案例 含盖社交媒体、生产力研究、学习、创意构建等，可以自动抓取全网实时咨询，帮你做自媒体选择题、写脚本，帮你接电话、回邮件，甚至还可以帮你监控市场，进行回测策略分析。 每个用力都包含详细说明与实现方式，帮助你从不知道能做什么到找到适合自己的应用场景。最重要的是，该项目强调真实性，只收录以实际使用并验证有效的用力，不会出现效果与描述不符的情况。这些开源的使用案例和这个项目的网址 我已经给大家打包好了，懒得找的朋友们可以后台私信龙虾案例获取。这么多大佬们开源的 open class 神仙用法，感兴趣的朋友们赶紧去试试吧！

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这个项目太苦了，能在三十块钱的 esp 三十二上运行 openclaw 咪咪 claw 是 纯 c 代码实现的 openclaw 基础平替，能在零点五瓦功率，八 mb 内存，十六 mb 存储的 esp 三十二 s 三开发板上通过 usb 供电，七乘二十四小时运行。你的 ai 助理 还自带 memory 的 解决方案，重启也不会忘掉对话内容，已经支持通过 telegram 接入，并且能读取板载 gpio 和各种传感器。最大的优势是这套方案确实便宜，让你可以几十块钱就能拥有自己的 openclaw。

大龙虾还没有明白，百万 token 先没了，别急，一起来薅老黄羊毛。无限 token 免费用。首先在英伟达这个网站用邮箱注册个账号，接着验证一下手机号，就能调用 api 了， 关键是支持国内手机号，不用绑卡。然后随便选一个大模型，进入聊天页面， 这里可以切换各种大模型试试，白嫖的人太多，热门模型可能响应很慢，找一个速度还过得去的，这里查看视力代码，可以直接复制模型相关配置。然后打开你龙虾的外部页面，修改配置， 保存之后建议重启一下服务，现在就再也不用担心托肯消耗了，之前配置好的飞书也能直接使用。

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。

openclaw 使用扩大模型加阿尔玛模型调用，实现零费用。首先来安装 openclaw， 我 的系统是 win， 第一步我们先下载 node 和 git 这两个插件，去官网进行下载即安装。 然后到 openclaw 官网，下面有安装介绍。 回到电脑桌面搜索 power 十二，点击右键以管理员身份运行，输入安装命令 是配置模型中选择，快一步步选就行了， 配置完会自动打开网页，没成功。没事，需要等三十秒刷新页面就可以了。 opencool 到这里就基本安装完成了。确认 alma 是 否运行，需要保持运行状态，然后我们让 opencool 直接指挥 alma 模型干活就可以。