锁屏状态下openclaw会工作吗

opencloud 呢，让本地的 ai 上了一个档次，那搭配什么硬件更好用呢？真的是 mac mini 吗？ mac mini 虽然解决了 opencloud 运行和工具的支持，但实际上呢，也有几个弊端， 第一个呢，就是算力不足，有一些呢，本来应该放在本地跑的任务，只能呢依赖云端。第二呢，就是存储不够，如果说想把日常生活当中最常见的多媒体类的资源，比如像图片全放到上面的话，会很困难。其实呢，我觉得二十多万的这个顶配的 max studio 是 蛮合适的，只要呢你能接受这个价格。 我最近啊参与内测了一款纯国产的神秘设备，说实话，他带来的体验呢，让我挺惊喜的，他大概只要 max studio 五分之一的成本就带来了类似的效果。那今天呢，我们就来聊一聊他到底凭什么？ 那先快速的来看一下我这几天都用它做了什么。首先呢，是本地的智能图库，过年期间啊，总是要拍很多的图片， 那现在呢，我都会随手的通过 qq 来去发送给 openclock， 他 会呢，整理好图片。然后呢，分析图片的信息。之后呢，我就可以随时的让 ai 去查找和处理图片了。 比如呢，说起过年期间都吃了什么，可以直接让他呢把近一周我吃饭的照片都发给我，一下子呢就能拿到全部了。再比如啊，我说去年我女儿过生日的照片发给我一张，他会根据之前的锁影信息来给我找到合适的图片。 那第二个呢，就是语音的随录，现在呢，我可以随时啊去录一些语音，晚上呢，全部一块发到一体机上， opencloud 呢，会自动的去做分析和缩影，那这一下呢， opencloud 就 能知道这一天当中重要的事情了。比如啊，哪一天我和老婆吵架了，我可以呢，让他帮我找出前几天说过的证据，你说这个实不实用啊， 如果再配合一个录音笔的话，那其实呢，就可以做到随时的记录，那真的呢，就是数字的人生了。那第三个呢，就是专属的 ai 网盘， 那比如啊，我经常会去搜集一些资料，那多了之后呢，自己也很难找，就像呢，我加了一个 qq 的 群啊，有一些分享的书籍，那我看到不错的呢，就会转发给 opencloud， 他 会使用我调教好的技能啊，直接保存好文件，那还会做好书目的记录。 还有呢，比如像吃饭开的发票，都可以让他呢很方便的去做整理。而且啊，如果你珍藏了一些个人的学习资料，就是那种不能播的啊， 那本地去管理啊，就太有优势了。可以看到啊，端导云的这台一体机呢，帮我实现了照片的智能管理，语音的记录，还有网盘文件的管理。 还有啊，就是我感到呢，他是越用越聪明的，因为他优化了 open cloud 的 长期记忆机制，可以让他呢自主的去学会很多技能。比如像前面我说到的整理书籍和发票，就是我一开始教他如何去做，然后呢，他学会了，后续呢，他就可以自动的去完成对应的任务。 那你可能要问呐，为什么我说他是更适合发挥 openclaw 能力的呢？首先呢， openclaw 想要工作就要有算力，尤其呢，是本地的算力，因为本地的算力啊，才能真正实现隐私性和低成本， 同时呢，想要让 openclaw 产生更大的价值，就需要呢让他有足够的工具。还有非常重要的一点啊，就是需要和自己的数据做真实的融合，这样呢才能逐渐的进化成更好用的 ai 助理。 所以呢，算力存储工具隐私，我觉得呢，这几点啊，是用好 opencloud 的 关键，如果你想要构建自己的本地的 ai 助理，也要记住这几点。那结合前面的这几点啊，我来拆解一下这台一体机里面的 opencloud 的 架构。 首先呢是最核心的肯定就是 openclaw， 然后呢，顶层呢，是通过 qq 来去做的接入，那 qq 的 接入效果呢，我觉得在国产的 i m 里是非常好的。那下层啊，是一个专门为 openclaw 提供支持的 multimodelreg， 前面的图片、音频文件的分析和缩影都是通过这部分来去实现的。 那它调用的模型呢，就是在本地的欧拉玛里运行的千万 v l 和 in bend。 那 我觉得呢，后续啊，还可以增加对视频的支持，当然呢，对于视频支持的关键还是要看算力。说到算力啊最底层的硬件这部分，这台内测机呢，搭配了 amd 的 amx 加三九五， 配合上三十二 g 的 内存和九十六 g 的 显存，可以说呢，就是专门为 ai 而来的，尤其呢是在九十六 g 的 显存，让本地的运行这些模型都绰绰有余。最后它还有两 t 的 ssd， 而且呢至多可以扩展至一百 t 以上，所以呢，完全不用担心存储的问题， 如果是 mac mini 的 话，这个存储的话就要加价大几千了。当然呢，我其实也是用本地和云上的组合算力，端导云上呢也提供了算力的套餐，用来呢做任务的规划和调度，效果更好，价格呢也非常便宜。 当然呢，我也不是觉得它就是完美的端脑云呢，其实可以在使用的便捷性上再下一下功夫。首先呢就是优化 skill 的 生态，现在的 open cloud 呢，很多 skill 都有安全性的问题，这个呢也是很多新手啊担心和害怕的一个问题，我觉得呢，端脑云可以做一个安全的 skill 中心， 毕竟啊，大家买了硬件的话，都希望可以更容易的上手。另外呢就是接入，现在呢，我是使用 qq， 但是这一类机器人呢，在多媒体的资源上还是会有一些限制，比如呢，像文件的类型，文件的大小，所以呢，如果可以做一个全功能的 app 会更好用一些。 如果是带货主播的话，最后是不是就该上链接了？当然啊，我不带货，而且呢，这个一体机啊，我也只是参与了内测，并没有价格，只是想和大家来分享一下，用好 opencloud 的 思考。 端导云呢是计划三月五号正式发布产品，如果感兴趣的朋友呢，可以去关注一下发布会，反正呢我觉得国产设备呢，在性价比这一块是不会让我失望的。 那我也接到了参会的邀请啊，到时候呢会给大家带来第一手的消息。好了，这里是 it 咖啡馆，我希望呢你也可以找到最适合自己的 open club 玩法，那我们下次再见。

opencloud 住进电脑后，到底能帮你干哪些活呢？今天这篇 opencloud 干货指南可要认真看完。大家好，我是 jack。 opencloud 像是住进你电脑的私人管家，可以飞出远程指挥，帮你收邮件、做简报，甚至各种图片都给你画好了。最关键的是，它是开源的，免费的，是完全属于你一个人的。 哎，别跑，你又以为这又是什么复杂的程序员玩具，那你就真的错过了一个亿。今天咱们就让小白也能拥有这个口碑炸裂的本地 ai 大 管家！ ok， 我 们先花三十秒快速认识一下今天的主角 open call， 你 可以把它理解为当下最热门的二十四小时本地个人助理。那有朋友要问了，市面上那么多 ai， 它凭什么在本地部署还这么牛？来，我们做一个对比， 平时我们用的网页版 ai， 就 像坐在咨询台里的客服，你问一句，他答一句，但是他没有手，碰不到你的文件，也看不到你的屏幕，而且文本模型就只能处理文本，不能升图升视频。但是 open call 不 一样，他是直接拿着你家钥匙坐在你工位上的私人秘书。第一，他有手， 只要你给了授权，他就能操纵你的浏览器，你的文件系统，你的各种软件。第二，他听得懂人话，甚至能远程用飞书传话， 你在外边吃着火锅唱着歌，发个飞书消息，家里的电脑就开始干活了。第三，他还可以集成各种接口，让他删个图片，文本转语音都不在话下，能写会说更会画 逻辑懂了，咱们直接动手。我知道，一看到终端啊代码呀，很多朋友就头大， no no no！ 今天咱们主打一个有手就行。其实 opencloud 的 部署非常简单，只需要 windows 加 r 输入 power share 回车，在这个终端直接输入这条指令， 然后这一步选 yes， 然后选择模型提供商推荐 glm， 只要在智普平台注册就有免费额度，记得创建 api k， 然后填入。接下来依次选择 skip for now 这个选 no， 这个全选就安装好了，所有的资料我都给你打包好了，直接复制粘贴就行，文档老地方见。 opencloud get away 一 键启动，当你看到这个页面的时候，恭喜你，你的二十四小时秘书已经在待命了。至于飞书远程遥控怎么集成，别急，可以去我的主页看另一起专属飞书接入保姆级教程， 秘书上岗了，可惜他现在还是个白板，咱们得教他干活。第一招，赋予他资讯猎手技能，操作超简单，把我这段指令直接丢给他，他会自动弹出一个网页，登录一下你的账号，完事 后续他就会全自动抓取信息，不用你看一眼。好了，配置完成，咱们测试跑一把。你看他直接把整理好的最新资讯简报发给我了，还顺手帮我归档到我提前建好的多维表格里。 第二招，教他帮你管理邮件。咱们就以小企鹅的邮箱来举例，先正常登录，跟着我的鼠标点击右上角的设置，然后点左边的账号与安全，在新界面，再点击安全设置，生成一个授权码，保存待用。回到和我们客户的对话中， 直接将这段话告诉他，他就会自己创建这个技能了。好，他也是创建好了，咱们测试一下，让他列出最新的五个邮件，并给另一个邮箱发一下他的自我介绍和自画像。 好，他也是很快就执行好了。关于他是怎么生成自己的自画像的，那就是我教给他的第三招了。接入 naidu baidu 的 生图能力有两种方式，先说第一种，在咱们最开始部署的时候，就把 naidu baidu 的 密钥填好了。 第二种，用第三方 api 接口。这就更野了，直接把第三方的开发文档扔给他，再把 api url 和 api k 一 起给他， opencall 就 会自己搞定。这套集成全程不用你懂代码， 我直接让它生成一个小猫草地，然后对原图进行修改。怎么样？跟着我这三步的操作，看下来是不是打开了新世界的大门。 opencall 就 像是我们在物理世界的一个数字分身， 以前我们为了提高办公效率，到处找工具，下了一堆 app。 但现在你只需要是一个 agent， 自己往里塞技能，他就能听懂你的话，看懂你的世界，还能帮你操作一切。 想象一下，以后所有的琐事都交给他，你只需要负责享受生活，这得有多爽？今天视频里用到的资料我都打包整理好了，想让你的电脑也自动干活的朋友不要忘记点赞、收藏、关注，那我们评论区见，拜拜！

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。

opencloud 不 适合百分之九十的普通人，唯有三大理由和一个阴谋论去帮你去魅。 opencloud 简单来说就是一个可以操控你电脑的 gpt 或者 deepseek， 可以 运行你电脑上的程序。 第一个理由呢，就是经济成本，首先你需要有一台闲置的并且能二十四小时运行的电脑去部署这个 opencloud， 同时这个电脑的性能还不能够太差。最好呢还得是苹果电脑，因为有很多功能，比如说录屏啊，在 windows 系统上经常会出现问题，而且软件生态呢，也是苹果系统更好。其次呢， 就是 token 的 开销了，这个就是重中之重了，很多博主鼓吹的什么免费啊，便宜的代模型，但是呢用起来太笨了，而且使用体验非常的差。而一些好一些的模型呢，比如说 cloud 啊， open i 或者 jimmy， 你 使用一次 执行一次任务，动辄呢就是几十万的 token， 折合下来呢，几块钱就没了，而你真的需要去付费执行这些任务吗？ 第二个理由呢，很多使用场景呢，它都是委曲求，比如说你让它处理你本地电脑上的文件啊， pdf， 那 我请问了，你难道没有 wps 云文档了吗？ 是什么样的场景需要让你拿起自己的手机，打开 whatsapp 或者飞机，然后发送指令让它处理你本地电脑上的文件，这个文件还不是你公司电脑上的，是你本地电脑上的文件。其次呢，还有说让它帮你进行交易，这个世界面上有那么多成熟的而且久经安全考虑的量化 交易软件，你不用，你非要自己弄策略，自己去下单，你也不考虑安全上的问题，哎，就是要 diy 主播，自己呢也是有玩 solo 的， 我是绝对不可能让自己部署的 open call 去帮我执行策略去交易的，一不小心全给我爆仓了。 至于什么帮你自动运营自媒体，那就更扯淡了， ai 味道那么重的内容，你确定你发出去有人看吗？你发送一条内容所消耗的 token， 你 确定你可以变现赚回来吗？ 第三个理由呢，就是技术门槛。首先，安装它就有一定的技术门槛，很多人说网上有很多保姆级教程啊，你跟着敲就行了。我想说的是，如果你能跟着教程把它完整的安装下来，你就已经不是百分之九十的普通人了。真正的普通人，他们连命令行工具 c， m、 d 他 们都不知道要怎么打开，更别提什么 下载 note js 啊， get， 只有图形化的安装界面才是真正适合普通人的软件。其次呢，配置大模型，配置配置 whatsapp 维书，推特，那就更麻烦了，更别提你还要考虑安全权限的问题。你最好呢还是要有一个隔离的环境，不然他把你的一些重要资料或者文件给删除了，而且他还可以直接去操控你的浏览器，而大部分人呢，浏览器都绑定了十分重要的账号。 最后呢，我想谈一下我的阴谋论，直说了，我觉得就是有一些国内的大模型厂商在炒作这个热度，大家仔细看一下教程里配置大模型，也就是你需要花钱的这一步。上面呢，有几个国内的厂商恰好呢上个月刚在港股上市， 而且呢，有很多点击量十分高的安装教程，都无一例外的推荐你使用这几个收费的大模型厂商，而且呢要使用他们的邀请码 视频呢？最后呢，我想强调一下我的观点，我问我认为 open call 这种本地 agent 的 形式十分的有前景，而且它很有想象力的空间，但是限阶段它还不适合百分之九十的普通人，大家不要这么焦虑，好像觉得自己已经落伍了。

家人们，这只开年爆火的小龙虾你们刷到了吗？ oppo， 人称小龙虾，滴滴哈普狂揽十四点五万新，网上吹的神乎其神，给他五十美元，他可以自己嘲讽自己去发推，自己赚钱。有人说他四十八小时五千九百八十美元，有人说是七天赚了七百万。但我尝试安装运行以及阅读各种资料后，今天我来说点真话，这玩意到底是不是普通人？ 先说优点， oppo 可乐确实是一个划时代的一个想法，它不是只会聊天的 ai， 它是真的能操控你电脑的 ai， 帮你部署网站，整理文件，自动翻译，自己装技能，自己学东西， 社区已经有一千七百多个技能，想要什么功能给他装上，他自己就会用。我给他写了一个自动化交易的技能，实际上我完全不懂金融，不会炒股，不会看 k 线，但是我就把这个技能发给他，然后跟他说，你帮我盯着市场，自己决定买还是卖，他就可以每天给我发日报，今天市场情况怎么样，建议怎么怎么样。我还给他布置了一个详细任务，让他自己研究怎么利益最大化，自己思考怎么才能做得更好。 每天晚上他会给我发热报，向实习生汇报一样。我还给了他一个灵感库，让他自己没事的时候去挑任务做。我跟他说你要主动，不能等我安排，结果呢？他真的自己每天自己研究，自己分析，虽然到现在还没出手啊，一直怂着没买。最实用的是，我在服务器上布了一个问号，让他给我打一个电话，让他自己解押，自己配域名，自己申请证书那一刻，我感觉自己确实是请了一个免费的 it 运费。但是目前来讲啊，他是有坑的。 可口可乐不是一个商业化的产品，他不考虑用户体验，他只考虑功能性强不强，扩展性好不好，所以他非常非常的不稳定。我每天有百分之五十的时间是在跟他调整各种功能的问题，聊着聊着模式就挂了，服务不知道为什么连不上了，定时任务莫名其妙就没了，更多的是很多运行模式是 c 和模式。 比如说我让他每天定时发日报，有一天晚上没收到文案日报呢，他这才补发出来。我问他，你不是定时任务吗？怎么还要我提醒？他说定时任务好像没了，我问他怎么没有的，他说不知道，还有一个坑，他执行任务的时候是沉默的，你让他跑一个复杂的任务，在过程中他是消失的，是不见了，是不会给你任何反馈的。你也不知道他跑到哪里了，还是卡住了，还是死了，根本就不知道，我就一直在那问，你还在吗？怎么样了，好了没有？还是那出问题了，就像一个保姆。 再说费用， oppo 可乐本身是免费的，但它调用了大模型，要钱，一次复杂的任务动辄几十万的投币，我试着跑一个代码跑了一天，花了几千万的投币，还没有跑好，你以为省钱吗？一个月下来可能比订阅十几个 ai 服务还要贵。最重要的是安全问题， oppo 可乐要的是你电脑的最高权限，它能堵你的文件，删你的东西，操控你的浏览器以及屏蔽你的密码， 你就有安全机构发现黑客可以在网页、邮件里植入隐藏指令，诱导 oppo cole 执行恶意操作，删文件，发密，要访问钓鱼网站，而且你完全不知情。最后说部署，网上那些保姆级教程，你跟着抄，能够装下来，到电脑上，你就已经超过百分之九十的普通人了。真正的普通人，连命令行 cmd 都不知道在哪里开，更不要说环境变量、端口映射。我 也是个普通人，我折腾了整整两天才跑起来，中间无数次想放弃。那 oppo cole 到底适合谁？一是有技术背景的杰克，能把彩充当乐趣，能接受不稳定。第二是有预算的团队愿意为效率付出，能接受不稳定。 第三是想参与到 ai 过程中。一些普通人像我一样，我享受过程，我不指望他真的干什么，但是我想要参与进去，我能了解他怎么去运行，怎么用的。那普通人想要靠它自动赚钱，想靠它自动运营账号，我的建议是，限阶段啊，别碰，但未来可期。他不是神器，是半成品。网上那些爆款文章，让你看到的只有幻想性的未来，没有让你看到现实的情况。 幻想中 ai 可能会帮你赚几十万美元，现实中，其实呢，不足一天，你净亏损可能都是几十刀，甚至几十刀，可能就是你按了一下回车的事。奥本可乐确实是一个划算的想法， 它让我们看到 ai、 ai 智能的未来方向，但现在呢，只是一个中间的形态，过度的产品，而不是最终的产品。那我们可以等那些大厂把这些想法包装成成熟产品，等它变得稳定，安全，开箱即用，那个时候才是普通人上车的时候。如果你想看到真正的普通人是怎么学 ai、 玩 ai 以及如何变现的，关注我们一起学习。

bot 牛逼！来，我们看看他到底是怎么牛逼！我们在对话框问他，你都会做什么？你会自己赚钱吗？我有数字货币账号，我授权给你， 你能去交易吗？不用担心我亏不亏，你自己可以试试，尽力就行。 然后你看他是怎么回答的。无法访问外部账户或执行金融交易，自动交易可能导致重大财务损失。但是在这之前，我已经告诉他了，不用担心这些，不能使用您的资金进行风险投资。好，那么我又接着问他， 你和别的 ai 比有什么不一样？看他怎么回答呢？ 他说他与通用 ai 相比，可以运行系统命令，能记住历史对话和偏好设置，可以管理多个渠道，能执行简单的文件操作。 但与我的期望不同，他不能直接访问我的文件系统，不能操作我的应用程序，也不能执行金融交易，更不能上传文件或者图片。然后我就问他，对于我来说有没有什么更方便的地方？ 记住，历史对话不是每一个 ai 都会做的吗？而且我只让他检查一下我桌面上的 excel 表格，填写相关内容，他依旧是做不到。 他回答我说，他只能执行特定经过安全过滤的命令，无法访问我的文件或者应用程序。历史对话这方面，他也承认了，大多数 ai 都有这个功能。 他也说了无法主动访问我桌面上的文件，包括我提到了一个 excel 表格。最后他自己说，他无话可说，确实是能力不足。接着我又问他，那你的使用场景是什么？能给我带来什么便利？ 他告诉我，有文本处理、写作辅助、研究支持和计算分析编程协助知识回答。 然后我说这不和其他 ai 都一样吗？哪个 ai 不 能做？然后我就逗他说你自己给你写一个自爆的程序 毁灭自己。总之还是那句话， open cloud 现在不适合所有的人，可能只适合一些程序员，这个对于百分之九十九的人来说是没有用的。

这期视频，我们聊聊怎么用 cloud 控制智能设备。控制智能设备，最关键的一步是拿到设备的控制权限。以小米温湿度计为例， 你想获取它的毒素，但小米并没有开放这类的接口，你很难获取。那怎么解决？这个时候， home assistant 就 派上了用场。 ha 是 一个开源的智能家居平台，它专门做了各大平台的设备集成，支持米家、苹果、 homekit、 涂鸦等一系列的主流设备。 它帮你把各个设备的协议进行的统一，你只需要授权给 ha， 就 能通过 ha 的 接口访问和控制所有设备。所以，而 oppo cloud 的 对接， ha 理论上就能通过 ha 控制所有的设备。但实际跑起来，问题很快就来了。我发现 oppo cloud 的 经常会遗忘我们对接的 ha 什么意思？ 假如我问他房间的温度是多少，他不是去温湿度计去读取数据，而是走天气接口，甚至连地理位置都不对，这很离谱，对吧？在 open log 的 架构里， agent 采用的是 react 模式，先推理再行动。 当用户问温度是多少时，模型会先思考我该用什么工具。但问题来了，他并不知道自己有哪些设备可以用。 你说使用 home assistant 查看房间的温度，它能正确获取，但不加 h a 的 这个条件，它就开始自由发挥了。所以，当用户问温度的时候，模型一推理温度，我可以通过天气的 api 来获取，这并不是我们想要的结果。 而且在 h a 里面，一个设备往往会被分为多个实体，不同实体可能有类似的功能，这就更加容易造成查询的混乱。 那怎么解决？我想到了一个思路是，与其让 opcode 记住设备，不如让设备自己生命能力。 具体的做法是把每个设备分装成一个独立的 skill。 每个 skill 其实是有两部分核心内容的，第一部分是描述用自然语言告诉 agent 这个 skill 能做什么。第二部分是实现具体的调用逻辑，比如调用哪个 api， 跑什么脚本， 都不可傲的知道温湿度计是一个 skill， 并且他描述是读取温湿度的数据，他就明白用户问房间温度时，我就应该调用这个 skill。 而且根据 astropic 对 skill 的 设计， skill 的 使用是渐进式频读的。传统的其实是做法是把所有的信息一次性塞给大模型， 几十个设备偷看很浪费不说， aint 也容易被批量的信息搞晕。渐进式频读的好处时不主动加载所有 skill， 先用 skill 的 描述信息进行筛选，在需要时才动态加载 用户用温度才加载温湿度计的 skill。 问 pm 二点五才加载空气净化器的 skill， 这不仅节省 token， 还 a 技能的决策更加精准快速。 但如果我有十个二十个设备，难道手动一个个注册 skill 吗？这也太不优雅了。于是我又把这部分逻辑封装成了一个 h a manage skill， 由它来控制管理所有的子设备。 h a manage 的 核心能力有两点，第一个是自动发现设备， h a manager 会调用 homeworks 的 a p i 拉取所有的实体，然后根据设备的 id 将多个实体合并为一个设备，自动解析每个设备的能力。 第二，它自动生成 skill， 它会根据各个实体的功能自动生成对应的 skill 描述文件。这样的设计好处是不需要为每个设备写 skill， h a manager 根据规则和设备信息自动生成对应的 skill。 为了方便管理和共享，我为设备的 skill 单独建立了一个仓库， 这里有一个优先匹配的设计精确匹配模式，比如小米温湿度计。仓库里有这么一个 skill 模板，就用匹配的专用模板直接下载 skill， 后续 skill 有 优化迭代，就可以直接同步更新。 第二是动态生成兜底。假如没有匹配到的模板， h a manager 会根据实体的功能，结合预设的规则模板动态生成 skill 描述。说了这么多，那我们一起来实战一下吧。 安装过程呢，很简单，直接把 github 的 仓库地址发给 opencloud， 跟他说安装 opencloud 会自动根据引导完成配置，它会让你先输入 h a 的 访问地址和长令牌的 token。 整个过程呢，不需要手动配置任何设备，完全是自动化的。 我们来测试一下它的效果，现在房间的温度是多少，可以看到它能准确地找到设备并获取读数。 测试一下它的控制能力，把空气净化器开大一点，它很智能的将风扇调到了更快的转速。这就是我一点零版的 opencloud 的 设备控制方案。 核心逻辑其实很简单，设备不是被管理的对象，而是被声明的能力。把设备封装成 skill， 解决了一进的遗忘设备的问题，从而 h a manage 的 自动发现加动态生成，降低了多设备的管理成本。 当然，这个方案也可能有不少的问题，有不少的优化空间，权当抛砖引玉，期待和大家一起探讨更多的可能性。项目的具体地址呢？我已经放在了我的主页，如果你对 ai 自控感兴趣，欢迎关注我，我是习特胡，我们下期见。

这将是你的第一个 ai 助手， openclaw。 什么是 openclaw？ 今天这期视频带你彻底了解 openclaw 是 什么，和叉、 jpt、 豆包有什么区别，以及它能做什么。 这期视频有点长，干货有点多，如果当前没有时间看完，可以先点赞收藏，等你有时间的时候慢慢看。好了，我们正式开始。最近如果你关注科技圈，一定会发现朋友圈和短视频平台被一只龙虾刷屏了。这只龙虾不是海鲜，而是一个叫 opencloud 的 开源 ai 助手。 他在短短两个月内， github 新标数突破十九万，成为 github 历史上增长最快的开源项目之一。简单来说， openclaw 是 一个开源的个人 ai 助手，但他和你平时用的 chat gpt 或者其他聊天机器人完全不同。 chat gpt 只能在网页或 app 里和你聊天，回答问题， 但 openclaw 能真正动手干活。它可以在你的电脑上运行，帮你操作文件、发送邮件、整理日程，甚至打开浏览器帮你搜索和购物。为什么叫 openclaw？ openclaw 这个名字其实经历了三次改名，背后有一段有趣的故事。起初，项目开发者给项目起名叫 cloudbot， 因为这个项目最初是基于 anthropic 公司的 claw 的 大模型开发的虚拟助手。但很快， anthropic 公司发来了商标投诉，认为这个名字侵犯了他们的商标权。之后，作者把项目改名为 motbot。 mot 是 蜕壳的意思，寓意项目的成长和进化，同时保持了龙虾的主题。但作者很快发现， motbot 这个名字念起来总是不太顺口。项目最终定名为 open claw。 open 代表开源和社区驱动的理念。 claw 保留了龙虾熬的符号基因，致敬初心。 就这样，这只龙虾终于有了它的正式名字。为什么它这么火？ openclaw 之所以能在短时间内爆火，主要有以下几个核心特点。首先是真正的自主性，传统的 ai 聊天机器人只能被动响应用户的提问，但 openclaw 是 一个自主 ai 代理， 它可以主动执行任务，调用各种工具和 a p i 与你的操作系统深度集成。你可以给他一个目标，他会自己分解任务，调用工具执行操作，直到完成任务。其次是完全开源和本地运行。 open cloud 的 代码完全开源， 你可以在自己的电脑上运行，数据都存储在本地，不会被上传到云端，这对于注重隐私的用户来说非常重要，而且因为是开源的，全球的开发者都可以为他贡献代码、开发插件和技能，形成了一个快速成长的生态系统。 第三是跨平台和多模型支持。 openclaw 可以 运行在 macos、 linux 和 windows 上，支持接入多种大语言模型，包括 openai 的 gpt、 andropica 的 cloud， 国产的智谱、 glm、 kimi、 deepseek 等。 你可以根据自己的需求和预算选择不同的模型，甚至可以使用本地运行的开源模型，这样就不需要花费订阅费用。第四是丰富的集成能力。 openclaw 可以 通过消息应用，如 telegram、 whatsapp、 discord、 飞书等接收指令，也可以在命令行中使用， 还可以通过全区快捷键在任何窗口换出。最后是技能市场和社区生态。 openclaw 有 一个官方的技能商店 clawhub， 用户可以在上面发布、搜索、安装各种技能插件，就像手机的应用商店一样。 openclaw 能做什么？ openclaw 的 应用场景非常广泛，这里猎取一些典型的使用场景。一、邮件和日程管理你可以让 openclaw 自动取消垃圾邮件订阅、整理收件箱、筛选重要邮件、安排会议日程。有用户分享说，他让 openclaw 连续工作了一整夜，清理了几千封垃圾邮件订阅。 二、文件整理和数据处理 openclaw 可以 帮你整理电脑上的文件，按照规则重命名、分类规章。它还可以处理 excel 表格、生成报告、提取数据。三、网页自动化操作 openclaw 可以 控制浏览器进行复杂的操作，比如自动登录网站、填写表单、抓取数据、下单购物等。 四、内容创作辅助 openclaw 可以 帮你进行小题策划、素材整理、多平台发布。有内容创作者表示，使用 openclaw 后，效率提升了百分之九十二五、学习和研究助手 学生可以用它来阅读论文、整理笔记、辅导作业。研究人员可以用它来管理文献、提取数据、生成报告。六、开发和运维工具开发者可以让 openclaw 帮忙写代码、调试程序、部署应用监控服务器。 如何开始使用 opengo 啊？ opengo 的 安装和使用其实并不复杂，本期对安装过程不做具体介绍，官网有相关的安装教程。 另外，现在各大云服务商都推出了一件部署方案，虽然 opengo 非常强大，但它也带来了一些潜在的风险和挑战，需要用户注意。 首先是安全风险，因为 openclaw 可以 访问你的文件、系统，操作浏览器，执行系统命令。如果配置不当或者被恶意利用，可能会造成数据泄露或系统损坏。有安全研究人员指出， openclaw 目前缺乏完善的运行时安全防护机制，需要用户自己加强安全配置。 其次是隐私问题。虽然 opencall 可以 在本地运行，但它仍然需要调用云端的大语言模型 a p i。 你 的对话内容和任务指令会被发送到模型提供商的服务器。如果你处理的是敏感信息，需要谨慎选择模型提供商或者使用完全本地运行的开源模型。 第三是成本控制。 opencll 本身是免费的，但使用大语言模型 api 是 需要付费的。如果你让 opencll 执行复杂的任务，可能会消耗大量的 api 调用次数，产生不小的费用，需要做好成本预算和监控。最后是技术门槛。 虽然现在有了一件部署方案，但要充分发挥 opencll 的 能力，还是需要一定的技术知识，比如如何编辑技能插件、如何配置工作流、如何调试问题等，对于非技术用户来说有一定门槛。 很多人认为 openclaw 就 像是 ai 时代的 linux， 是 ai agent 的 操作系统，它不仅仅是一个工具，更是一个平台和生态系统。 openclaw 可能会重新定义个人生产力的概念。想象一下，每个人都有一个二十四小时在线，永不疲倦、能力超强的 ai 助手可以帮你处理各种琐碎的事物，让你专注于真正重要和有创造性的工作。这种一个人加 openclaw 等于无限可能的模式， 可能会催生出大量的超级个体，一个人就能完成过去需要一个团队才能完成的工作。 openclaw 的 爆火不是偶然，它代表了 ai 发展的一个重要方向，从聊天机器人到自主代理， 从被动响应到主动执行，从云端服务到本地运行，从封闭系统到开源生态， ai agent 时代已经到来。 openclaw 只是一个开始。 未来我们每个人都可能拥有多个专门化的 ai 助手，它们会成为我们工作和生活中不可或缺的伙伴。而这一切都始于一只小小的龙虾。如果你对 openclaw 感兴趣，不妨亲自试一试，也许它会成为改变你工作方式的那个转折点。

哈喽，大家好，我是老邓，又到了咱们咱俩扒热点的时间，今天咱们来扒一扒号称 ai 打工人的 open clock， 看看它到底值不值得用。大家好，我是小八老邓，我先问问你啊，最近 ai 打工人这个词挺火的，这个 open clock 到底是个啥？ 你问对人了，这个 opencloud 最近刚火的一款 ai 工具，主打的就是帮你搞定日常工作里的各种杂活。它的核心逻辑是用强化学习，结合大语言模型，能自动处理文档、生成数据、整理邮件、回复这些基础工作。 听起来好像和咱们国内的千问、豆包差不多啊，都是大模型工具，那他有啥不一样的地方？区别可大了。你看啊，千问和豆包更多是通用型大模型，啥都能聊。但 openclaw 主打打工人这个垂直场景，专门针对职场办公优化的算法。 我给你看数据。 openclaw 在 文档自动生成的准确率上比千问高八个百分点，在数据表格整理效率上比豆包快百分之十五左右。 哇，这数据还挺能打，那他是怎么做到的呢？这就说到他的算法逻辑了。 openclaw 用的是分层强化学习，第一层先把用户的需求拆解成具体任务， 第二层针对每个任务调用不同的模型模块。比如你让它整理季度报表，它会先把数据从 excel 里提取出来，然后自动生成可量化图表，最后再写成分析报告。这一套流程不用你手动操作，全是自动完成的。听起来确实挺适合咱们打工人的，那它和国内巨头的产品比，优势在哪？ 国内巨头比如字节的豆包，阿里的千问更多是依靠自己的生态，比如豆包能接入抖音的内容库，千问能对接阿里的电商数据。但 opencloud 的 优势就是纯办公场景的深度优化，它没有那么多生态绑定，你可以把它当成一个独立的办公助手，适配各种办公软件。 那这些巨头在 ai 办公领域都有啥布局啊？我听说字节最近也在推自己的办公 ai 工具，没错，字节的飞书已经接入了豆包的 ai 能力，能自动生成会议纪要、项目进度表。阿里的钉钉也有自己的 ai 助手，能帮你处理审批流程、安排日程。 这些巨头都是把 ai 工具和自己的办公软件生态绑定，想让用户在他们的平台里完成所有工作。 那 opencll 这种独立工具能和这些巨头竞争吗？这就得看用户需求了。如果你平时就用飞书或者钉钉办公，那他们自带的 ai 助手肯定更方便，不用额外下载软件。 但如果你需要一个不绑定生态的纯办公助手， opencll 就 更合适。而且它的收费模式也不一样， opencll 是 按使用时长收费，巨头的 ai 工具大多是包含在办公软件会员里的。 那你觉得 openclog 值不值得用呢？我觉得得分情况，如果你是经常需要处理大量文档和数据的职场人，比如运营、行政、财务这些岗位， openclog 确实能帮你省不少时间。但如果你平时的工作更多是创意类或者沟通类的，那它的作用就没那么大。 而且它目前还在测试阶段，有些功能还不够完善，比如在复杂逻辑推理上还是不如千万和豆包。 原来是这样，那你有没有实际用过 open club 啊？我当然用过，我用它整理过上个月的节目数据，本来得花一个小时的活，他二十分钟就搞定了，而且生成的图标比我自己做的还好看。不过也有缺点，比如有时候他会误解我的需求，生成的内容不符合要求，还得我手动调整。 看来它还需要再优化优化。那咱们国内的 ai 办公市场你觉得以后会怎么发展？我觉得以后会分成两种路线，一种是巨头的生态绑定路线，把 ai 工具和办公软件深度融合。另一种就是 opencloud 这种垂直场景的独立工具，专注解决特定的办公痛点。 而且随着 ai 技术的发展，以后的办公 ai 工具会越来越智能，说不定能帮你完成整个项目的策划和执行。听起来还挺让人期待的，那今天咱们就扒到这了，真心希望在评论区收到你的节目的真实建议反馈，你的建议就是我持续输出的动力。感谢您的关注，下期再见！

兄弟们，二零二五年的 ai 基本是只动口不动手，在开年之后，我用了一段时间的 openclaw， 发现真的是变天了， openclaw 这玩意能直接替我动手干活。 今天我就用这个最近的经历给大家聊一聊二零二六年开年就很火的这个 ai 工具， open call。 那 我本人是一个编程小白，平时办公基本就是处理客户文档，备份文件，还有就是盯着公司那台电脑， 那经常会很忙啊，你会来回跑，直到那个上周。就是偶然接触到这个 open club， 现在是彻底解放双手了，他不是那种普通的聊天机器人。那核心是什么呢？就是开源的个人 ai 助手，加上一个自主代理框架， 就是能直接干活。说起来比较复杂对不对？但是，呃，我给大家讲个例子吧。那首先解释一下这个词语啊， open claw， open 是 开源的意思，能随便改代码， claw 就是 跟咱跟咱们那个 那个手一样对不对？抓需求抓的很准，他不玩虚的，能动手干活，绝对不废话。 嗯，举个例子吧，就以前我是经常用用那个别的 ai 去找合同，喊半天，他只会跟我说请手动查找路径，这还属于手动挡吗？但 oppo 可乐不一样，我就发了一句，你帮我找一下上周的客户合同，传到微信不到十秒钟直接搞定。 那具体怎么实现的呢？我给大家说一下啊。第一步，你给那个 open club 发那个口语指令，就是帮我找到上周的客户合同，传到微信文件传输助手。这一步要首先说清楚一点，你不需要输任何那种复杂的命令啊。第二步， 他会自动去解锁我电脑中相关的文档识别，上周还有客户合同这些关键信息，不需要手动指定文件夹。第三步， 解锁到对应合同之后，他会自动获取路径，然后连接微信，直接把这个文件合同传到文件传输助手，不需要我动手，不到十秒就能搞定。 这就相当于什么呢？给 ai 装了手脚啊，而且因为是本地部署的，他不会有这种泄露资料的风险。除了我刚才说这些，他还有很多使用功能，比如说平时邮件吧，他可以自动帮你整理，帮你筛选出重要信息。然后呢，常规的咨询他是可以自动回复的， 不用你一个个点开看你像平时剪短视频，他还能自动配字幕加背景音乐啊，省了很多时间，甚至连那个查快递订外卖都可以帮你搞定。就是之前那个豆包发布的手机， 他那个功能他都可以实现，就你一句指令，全部给你安排明明白白的。重点来了，兄弟们，咱们先设想一下啊，如果把这个 open cloud 的 跟 ai 机器人啊，跟机器人 搞在一起，有没有搞头？我觉得这是绝配啊，那个实用性直接翻倍。你比如说家里的扫地机器人，以前只能按照固定路线来回走， 有时候扫不到死角，然后现在咱们咱们结合这个 open key 之后，你直接发一句帮我清扫客厅哎，并且通过这个摄像头观察下猫咪在干什么，他就可以给你精确执行，还能避开障碍物，都不用你多废话了， 不光是家用，工业也能用，比如说工厂里面的工业机器人，结合 open class 之后，他可以自己排查一些简单故障，还能调整那些运行参数，这就不需要工程师天天守在现场盯着了，对吧？你省了人力不说，还不容易数叉子。 你再比如说现在那个 ai 养老吧，那有了 open class 之后，能听懂那个能精确听懂老人的需求呢？提醒老人吃药，陪老人聊天，还能联动家里的家电，那让老人住的更放心更安全。 所以这边最后啊，跟大家总结一下 oppo 壳这玩意，他说白了他就是一个装了手脚的 ai 万能助手，开源自定义，现在有的功能，不管是办公还是日常用，都完全是够用的。 你如果再跟以后再跟机器人结合起来，不管是家用办公还是工业场景，他是可以彻底解放咱们双手，实用性真的是拉满。

大家好，最近越来越多人都在抢着安装 open call， 把这只小龙虾当成自己的 ai 私人助理。大家都知道它很厉害，但你知道它到底是怎么自动干活的吗？ 今天我就来带大家了解 open call 自动干活的原理。我们会从它的八大能力入手，包括 gateway、 agent、 skills、 channels、 notes、 memory、 哈尔滨矿。听起来有点技术，但是听完你就会明白为什么它能替你处理各种任务，甚至在你没动手的时候主动执行任务。 我们先说 git， 他 是所有请求的第一站，他就向你家门口的智能门禁。无论你从网页、手机还是聊天软件发出指令， git 都会先确认你的身份，然后把请求准确送到系统内部的正确模块。 技术上， git 就是 一个 api 网关和绘画管理系统，它负责身份验证、连接、管理多用户隔离和请求路由。没有它，助理根本不知道谁在下命令，就像门没开，你叫也叫不进。接下来是 agent， 它是 open call 的 大脑，有专门的人设，负责理解用户意图、制定分布计划，判断要调用哪些工具或技能。 技术上， e 政提示 i r m 推理循环系统，通过观察、思考、计划执行和反思，不断自我校正。在执行过程中，他会根据任务结果调整策略，让助理不仅会执行，还会规划和判断，这就是 open call 能做复杂任务的核心原因。 但是 agent 光有大脑还不够，它需要实际动手的工具，这就是 skills。 skills 就 像助理的工具箱，里面装着各种功能，发邮件、写代码、操作浏览器、处理文件、调用 api 生成文档。每一个 skill 都是独立模块，遵循标准化接口，可被 agent 调用。 没有 skills， 即使 agent 思考再多，助理也只能空喊好的。所以 agent 决定做什么， skills 决定怎么做，两者缺一不可。你可能会问，我怎么和助理交流呢？这就是 channels 的 作用。 无论你用网页、 whatsapp、 telegram 还是飞书， channels 都会把你的消息统一转换成系统能理解的格式，保证指令能准确送达。 agent 换了通信方式，不换助理，他依然能听懂你的指令。 而要让助理跨设备工作，就得靠 nodes。 你 在客厅，手机在卧室，电脑在书房，助理依然可以远程操作这些设备，打开文件、修改文档，甚至调用摄像头获取系统通知和定位信息。 no， 只是青睐客户端代理安装在各设备上，通过网络与 a 阵通讯，带有自动重连和心跳机制，它让云端的大脑拥有现实的手和眼，真正做到跨设备执行任务。助理还会记住你的偏好和习惯，这就是 memory。 你 不用每天重复，我不吃辣，晚上十点提醒我，它会记住你的所有习惯和历史操作。 技术上， memory 分 短期和长期，本期保存当前对话上下文长期存储在 markdown 文件和向量数据库里，通过语义检测快速找到相关信息。助理不只是记住信息，他还能理解你的需求，越来越懂你。 opec 不 会只等你发指令。他还有哈尔臂，即便你没开口，他也会主动巡逻，检查你的邮箱、日历和任务状态，发现异常立即提醒你。技术上，哈尔臂的是后台守护进程，定时触发 a 阵执行检查任务， 他让助理从被动响应变成主动监控，确保你不会错过任何重要事件。最后还有矿时间调度系统，每天早上叫醒你，每周整理总结，每月提醒缴费，这些都是矿管理的，他根据标准时间表达是执行一次性或周期性任务，保证助理按计划完成工作。 哈尔比特巡逻发现变化矿精准执行任务，两者协同，让助理既主动又守时。当这八大能力同时运作时，窝吞科奥才真正开始自动干活。 你通过 channel 发出指令， get 委屈人身份一阵子，开始思考。打开 skills 工具箱，让 no 去设备上执行，再从 memory 里找你的习惯，你沉默，哈尔比特在后台巡逻，你离开矿，在时间线上依旧运转，替你完成任务。 他不是普通聊天机器人，而是整套会思考、记忆、执行提醒、跨设备行动的智能系统。他不是冷冰冰的软件，也不是完全像人的助手。更准确的说法是，一位永远在线、耐心、越来越懂你的数字私人助理。感谢你的观看，帮忙点赞、关注我，给个小心心，谢谢！

你能在浏览器里做的工作， openclaw 都能帮你做，而且二十四小时不停地做，调研、情报、学习、写作、投资信息等等等等。今天我们循序渐进的介绍四种方案，从内置的工具开始，到依赖 api， 不 依赖浏览器的 skills， 再到隔离用户档案的浏览器自动化，最后到完全接管你当前浏览器状态的方法，每一个我们都说明白它的原理，优点、缺点，如何设置，以及最重要的适用场景。好的，废话不多说，我们开始如果你还没有设置 open club， 不知道选什么机器好。哎，看完这个视频之后啊，去看我的上映视频，真的非常的简单。 首先我们看 opencloud 以及内置的 web fetch 节点，它的原理啊，就是一个网页抓取和正文提取的工具链，它用 http 请求去抓网页的内容，这是服务端的抓取啊，不依赖于你本地正在用的浏览器， 也不会附用你任何浏览器的档案啊，资料啊， cookie 啊，拓展等等等等。它就是把 html 作为正文提取， 玻璃调导航栏，页角，广告、侧边栏等等的噪音。那么输出的是干净的 markdown， 它适合什么呢？它适合所有公开可访问内容，主要在 html 里面的网页，比方说文章，博克，公告这些， 它做不了什么呢？哎，它不是浏览器，它没法执行 java script， 也就是说所有需要登录、交互、翻页、滚动点击这些它都做不了。 它的优点啊，非常的明显啊，它速度快，成本低，因为它不需要启动浏览器，不需要渲染。它呢，适合二十四小时长期的扫描输出，更干净也更安全，因为它完全不碰你的个人浏览器，它不接管你的账户的登录态。 那么缺点也非常的明显，他看不到需要登录，需要 cookie 的 内容。那么比方说所有的社交网络，他呢，不能执行 java script， 所以 需要互动的内容他都做不了。然后呢，他呢，非常容易受反派机制和地域的限制，那么他的价值和使用场景来自于两个方面，不论是你做生意有竞争者，还是有对标者， 还是你想要学习或者某一个网站，那么你都可以第一时间，哎，关注到这个网站，爬取这个网站最新的定价的消息，它是不是有发布新的 i c u 的 文章，那么它啊，有没有调整它的政策，这些你都可以第一时间知道。第二就是，哎，有些公开的信息啊，比方说你关注 ai 领域，那么 open ai， spatial， jin 奈他们的官方的 啊，文档，他们官方的网站的最新信息呢，都可以被你抓取到，你可以第一时间知道这些信息。除此之外呢，比方说一些公开的网站啊， archibald， 如果你读文章的话，还就是维基百科， hack news， 这些网站都可以公开地爬取。 它的缺点也是非常非常明显啊，任何的社交媒体上的高价值信息，尤其是需要你登录进去的有关于你的信息，它都抓取不了，不能够定制化。那么如何设置呢？哎，完全不需要设置，你安装了 opencloud 之后，那 web fetch 工具就已经安装在内了，那么任何需要网络抓取的任务，没有其他方法的话，它都会默认走 web fetch 可以看到这里啊，我让他啊，用 wifi 去抓任何关于 opencloud 的 啊具有趋势的信息。那么由于呢，我这里已经安装了其他的方法，所以如果我只布置明道性的用 wifi 的 话，他就会去用我浏览器的方法了，那这个我们后面马上会讲到，你可以看到这里，他就会去 hack news 上抓取 相关的 open cloud 相关的信息给我了。那么用内置工具最大的缺点就是任何社交网络它都做不了，那么由此我们衍生出第二种方法，也是不依赖浏览器的 skills。 那 么第二种方法，我们用的这个 skill 叫做 last thirty days， 本身上我们就可以规定一段时间内啊，最低抓昨天的，要么就是三十天以内，最多我们去抓取社交媒体上 x reddit， youtube 上最新的爆点，痛点，舆论趣事等等等等，它只是用来做抓取的这样一个工具，那么它的原理也非常的简单，就是广撒网，然后再聚焦 reddit 上的信息来自于 open i 的 网络搜索功能， x 社的信息来自于 x a i 的 网络搜索功能与 top 的 信息，来自于 y t d r p 这个开源库。 首先啊，先搜索信息，然后对于这些高频的关键词呢，它就会再聚焦 subraded 或者是一个账号，再进行二次的补搜。最后啊，根据出现的频率和动信号来做加权的总结。 那优点，首先第一个就是它三个主要的社交媒体平台都顾及到了，都抓取了，所以它后面呢，还可以对它们这些信息的来源进行交叉验证。 第二个优点就是它毕竟不需要浏览器嘛，所以它是个轻量级的方案，它第一个缺点就是它需要 api， 就 它不是免费的方案。第二个缺点呢，就是它只能做 情报的获取，舆论的监控，爆点痛点的挖掘，对吧？它做不了任何浏览器，需要我们浏览器的操作，比方说鼠标点击啊啊，比方说帮我们发表文章等等，它都做不了，那么这个是我们后来两种方法，依靠浏览器的两种方法，我们马上会讲到 这里，我提一句啊，就是这种依赖 a p i 的 方法，你完全没有必要用这个开源库，它做的不错，但是呢，你可以完全定义自己的算法，比方说 啊，三不同的来源，你认为 x 最重要，那你就对 x 进行更多的加权。这些算法的制定，你就完全可以通过自然语言跟你自己的 open cloud 机器人兑换的方式来进行设定你自己的算法。 那么关于安装呢，有两种方法，第一种方法就是通过 cloudhub， cloudhub 可以 看成是 opencloud 的 市场，里面有各种各样不同的 skills， 你 可以一行命令直接安装这个 skill， 它的优点就是快速简单，对吧？受到官方的支持。缺点就是，哎，它呢，里面的版本不一定是这个 skill 最新的版本，比方说在这里啊啊，我们在我安装的时候呢，它 cloudhub 里面的版本是 v 一 点零这个 skill， 但是呢，实际上 github 上我看到它这个最新的版本是 v 二点一啊，所以就隐身出来。我们的 第二种方法就是如果你想看安装这个 skill 最新的版本，但是 clubhouse 不是 最新的，你可以通过 get 来安装，这个就要稍微复杂，稍微麻烦一些了，那么具体怎么安装，一步一步的，我遇到的问题我都放在免费的社区里了，大家可以去社区里面免费去拿。还有一点就是安装的时候一定要多跟你的 open club 问他问题， 因为每个人的环境有所不同，娱乐的问题也会有些不一样，最好是问你的 open club， 而不是网页版的 gpt 或者是 gmail， 因为问他，他很可能在回答的过程中直接跟你把你问题解决了，而不是你还需要去问网页端的， 然后玩一段 g p d 给你回答，你再粘贴到这里，告诉你怎么操作。那由于取决于 api k 啊，所以我们还是要在安装完之后，去到点 config last thirty days， 点 e m v 文件下面填入我们的 open i s a 的 api k， 那 么因为它是个付费的这样一个功能，如果我不说多少钱，就显得过说不过去了，对吧？那么每一次深度搜索呢， 大概是零点二美元，也就是 x a i o p i 的 费用加起来大概包括 reddit 二十多个县城 x 啊，三十到六十个帖子， youtube 大 概四十个视频左右，每次搜索都会有点不一样，但是大概的费用是零点二美元左右。 这里有一个小 tips， 就是 一定不要用它来搜广泛的词，比方说 ai 这种词，用它搜尽量细致的关键词，比方说 openclaw 或者 openclaw setup 这种关键词才会有比较好的效果。比方这里啊，我让它用这个 skills 哎去给我找出。这两天之内，大家都在讨论关于 openclaw 的 比较火的帖子以及痛点，比方说比较火的帖子，大家都在讨论安全问题啊，可能性啊，还有就是它记忆的管理，以及多个智能体的使用案例。 那么关于痛点呢，大家都在说，就是更新之后啊，会有一些风险，还有就是可信的问题，安全性的问题等等等等啊，同时啊，他也可以看到他可以分析不同平台，他发现 x 上 啊是非常强的，大家在上面抱怨痛点， reddit 上呢，就会有更多的技术讨论，而与 twitter 呢啊，就是各种混在一起。 那么到现在为止，我们见识到两种方法都是无浏览器的方法，他们呢，可以抓取我们想要的信息，不管是社交媒体还不是社交媒体， 但是它还不能完全替代我们人类能在浏览器里做的所有工作，那么接下来我们就要正式建设两种新的方法，这种方法都依赖于浏览器 完全模拟人的操作，你能做什么，他们就能帮你做什么。好的我们来看第三种方式是由 open club 管理的浏览器，真正实现二十四小时期的浏览器自动化操作，它的原理啊，其实就是 open club 在 我们网关上启动一个谷歌浏览器的实力。 然后呢，你这是独立的用户档案，而不是附用你现有的浏览器的用户档案，所以呢，它有独立的拓展，独立的 cookie， 独立的缓存，都在这里面，你呢，可以手动的登录一次你的社交网站之后就可以一直长期服用了。 它的优点就是，哎，它实现二十四小时长期非常的稳定，只要你的网关是开着的，那么它就可以直接跑，不依赖于你的日常使用浏览器是不是开着？ 第二个优点就是它安全，边界更清晰，因为它隔离了你的用户档案，它不会污染你平常你用来工作，你自己手动使用的日常浏览器的生态。 第三个就是它可控性强，你可以选择有头模式，如果你想要看到图形操作的界面的话，你可以选择有头模式，或者你可以选择无头模式，它自己在后面跑，对吧？它的缺点，首先就是，哎附用生态弱，因为它是新的一个用户档案，那么它不带你日常用户档案里那些插件啊，你的证书，那些密码管理器等。 第二个就是设备的一些风控问题啊，一些站点呢？对你这个新设备，你的新的这样一个用户档案可能会更加敏感，可能会容易触发额外的验证， 那么它的使用场景是什么呢？哎，你用浏览器做的东西都可以让它自动化来帮你做，只要你设置完之后，哎用自然语言的方式告诉他，你想要什么时候触发任务，去做什么样的任务就可以了。那么如何设置呢？其实也非常简单，分为三步，第一步就把下面的 open cloud 点 json 文件里面，然后填入 这个关于浏览器的内容参数，直接照抄这里的就可以，然后控制有头和无头的是这个这个 handleless 参数一开始推荐大家是填 form， 所以 说有头的，因为我们还是需要手动地登录，之后你可以登录之后可以把它调成无头的。 那么第二步就是，哎，我们去重启我们的网杆网关，然后呢，我们需要手动地弹出来，用这个命令手动地弹出来我们的谷歌浏览器。然后呢第三步，我们在弹出来的网页里面手动地进行登录，把我们的社交网站，所有的 x， youtube ready， 其他的网站都登录一下。 登录之后，哎，我们就可以回来用自然语言的方式给我们的 open call 命令，让它去帮我们做任何浏览器的操作了。 比如说这里啊，我首先给他一个任务，就是每天的九点，他要去帮我生成一个报告，关于 open cloud 所有的报点和所有的新闻。 那么可以看到他返回给我们说他任务完成了，每天就早上的九点，哎，都会有这样一个定时的任务进行执行。 然后后面我要让他现在就给我输出一个报告，我们现在先测试一下效果。我们首先看他给我们的热门话题啊，跟啊前面的那个 skills 也差不多。首先就是安全性的问题，大家都在讨论，另外就是可靠性的问题，还有就是哎记忆的问题，包括是各个多个智能体之间的协助的问题。 那么关于痛点他发觉就不一样了，他发现了就是在社交媒体上自动化，比方说 x 平台 l 存在一些限制，大家都在讨论这个问问题。然后就是一些啊维修的问题啊，比较复杂，包括安全性。 然后他每一个社交媒体啊都会有一个总结，告诉他在这个社交媒体上发现的关于 opencloak 相关的话题，大家在这里都在讨论什么？值得注意的一点就是这种方法能做的事情远不止于去社交媒体搜集信息， 这里我们用这个手机信息作为例子，是为了更好的对比四种不同的方法，但是呢，任何你在浏览器上做的工作，你都可以尝试让 opencloud 浏览器自动化来帮你做，只要你设定好边界和规则。 那么第四种方法就是我们也干脆不用一个单独的浏览器里面的用户档案了，我们直接复印我们现有的浏览器，现有我们的登录，用我们现有工作环境的一切。 这里啊，我们就需要安装一个谷歌浏览器插件，那么这个插件的名字叫做 open cloud relay， relay 就是 中继嘛，本质上就是我们安装的这个拓展和我们本地网关之间的交流，不是直接的啊，是通过 本地的中继作为桥梁来完成数据的传输的原理，不需要懂太多，哎，重要的是它的优点和缺点，对吧？那么它的优点最大的优点就是百分之百附用我们当前的啊，谷歌浏览器的档案，我们的 cookie， 我们安装过的任何的拓展，我们有的证书等等等等，哎，都可以百分之百的服用，相当于带你去操作你日常的工作了啊，而且呢，哎，你有什么问题你能直接看出来对吧？就在你的眼前，在你眼底的地下刨做你平常有那些网页， 他的最大的缺点啊，首先就是不得不提的就是危险性，为什么用它完全使用你当前的网页，网站等等等等的。 第二个点就是他需要一些手动的操作，后面我们会马上设置，你就会看到实际上每次我们还就要手动安装了这个拓展之后，还需要打开网页，然后手动的激活这个拓展才能够生效。 第三点就是他只能在你已经打开的网页上面操作，你没打开网页，他操作不了，他能做什么呢？他直接可以当你的分身，他不仅是自动化，可以自动化工作，而且呢，你附用你当前的一切，直接帮你完成工作。 同时呢，哎，你你的登录，你之前的使用习惯，你已经在网站积累了一些信任，那么他呢，可以直接在你这个基础上直接帮你工作，他不能做什么呢？或者他不适合做什么呢？本质上他不是很适合二十四小时长期帮你工作，因为你看 他首先只能在你打开的网页上工作，不能去别的网页，对吧？其次你还要手动点亮啊这个浏览器，激活这个浏览器这个拓展，否则他就不能工作，所以这是比较麻烦的一些点。那么我们如何安装他呢？ 首先我们来到 openclock 官方文档，大家谷歌搜索 openclock from extension， 就 会来到这个网页，往下拉有一个安装的一步一步的步骤，我们，哎，首先复制第一个命令，来到终端粘贴这个命令，然后执行， 它会安装，然后给我们一个地址，我们复制这个地址，哎，只要记住这个地址，然后我们浏览器右上角点击拓展，然后管理拓展，打开开发者模式，然后上传未打包的文件， 然后呢，那个地址吗？还记得吗？哎，大家选择那个地址，打开文件夹之后，他会问你一个 token 对 吧？怎么获得呢？我们需要用到这个指令， 这个指令比较长，大家可以暂停截图一下啊，然后让 ai 识别出其中的文字，这个指令执行之后，我们会得到一个 token， 我 们复制这个 token， 然后粘贴到这里， 然后可以看到，哎，我们成功了。那么这时候我们打开任意一个网页，比方这里我们以 read it 为例子吧，因为它需要登录，也有比较高的价值。 我们这时候点开我们拓展按钮，把它给拼上，然后点击这个拓展，就会看到它有个 on， 说明生效了。这时候我们打开的任何网页，只要我们点亮了 on， 那 么我们就可以让我们的 open cloud 在 这些网页中执行任何 需要我们想要他做的操作了。好，那这里之后我们马上来试一下，我去另外一台机器的 diagram 里面，我让他去 read it 里面仔细寻找关于 opencloud 的 热点和痛点。 你们可以看到我在另外一台机器上，他自己对这个浏览器操作，他去了这个 opencloud 的 字板块找热点，然后他寻找 opencloud 一 术来找痛点， 最后他总结出答案来回答了我。那么这次搜索啊，明显更加细节针对 reddit 这一个平台，当然这只是一个平台啦，大家也可以用在其他的平台，比方说 i x， youtube 等等一切社交媒体或者其他的网站上，只要你打开网页点亮都可以操作。 好的，我们总结一下，尽管我们今天用了信息收集、爆点挖掘、通点挖掘这样一个例子来啊验证这四种不同的方法，但是本质上第三种，第四种用浏览器的方法，你都可以让他做。你任何在浏览器需要上网做的工作不仅限于通点挖掘， 那么大家可以想想自己在日常生活中什么工作，在浏览器的工作是可以让 ai 帮你做的，来提高效率，来增大你的产出。有什么问题大家可以在评论区里告诉我，不要忘记点赞和关注，我们下期再见。

不了解大龙虾 openclaw， 就 别说自己懂 ai。 最近 openclaw 爆火，因为 claw 有 龙虾钱的意思，所以被称为大龙虾。 老崔用最通俗的语言给你讲清楚爆火的 openclaw 是 什么，建议一键三连。最近爆火的 openclaw 可不是只会跟你聊天、写文案、作图的 ai， 而是一个能直接上手操控电脑的 ai 执行体，像软件一样安装在电脑上，然后你可以用口语化的语言来命令大龙虾， 他就像蹲在你电脑里的一个人，输入文字，打开软件操作页面，从头到尾完整做完一整套电脑任务。比如你只需要说一句，帮我把桌面文件夹里的设备图片生成一个十秒钟视频发给李总， 大龙虾就会去打开文件夹，从多张图片里找出设备图片，再打开一个做视频的 ai， 比如 c 单词，让 c 单词 根据图片生成视频，然后打开微信，找到李总发送视频，全程不用你动手，他自己完整操作。当然他不确定视频是否合适时，还是会问你，让你把关 过去。我们做这件事需要自己打开视频， ai 加入图片，还要手动打开微信发给李总。现在 openclaw 可以 直接干完类似的智能体，国内国外其实有很多，但是像 openclaw 做的这么丝滑的还没有， 有分析说它比国内类似产品领先一年半左右，尤其是复杂任务的闭环能力，稳定性和扩展性优势很明显。目前国内类似的产品主要有阿里、网易等公司的 ai 电脑操控工具，技术上还存在一定差距，暂时没能完全平替。 那国内用户能否使用 openclaw 呢？目前对没有技术背景的人来说还不太容易，国内 ip 可能会有限制，有些国内平台套用 openclaw， 但会经常卡顿响应慢，动不动就失联。 不过 openclaw 还是给我们展示了解放双手、提升办公效率的真实场景，未来会有更多智能体帮我们解决上班没法安心摸鱼的困扰。

opencloud 不是 神器，是坑。这话我敢说，因为我已经踩了一个月了，全网都在吹这个 ai agent 有 多牛。本地优先，数据安全，数字员工听着是不是很心动？但没人告诉你部署它需要懂 dack， 环境变量、端口映设，小白根本装不上， 更没人告诉你一次操作可能烧掉几十美元，稳定性差到让你怀疑人生。今天我就把这一个月的真实体验原原本本告诉你，不吹不黑，只讲真话，别被营销洗脑了。先说结论，理想很假，维斯现实很人工智障。 这个视频有点长，但全是干货，建议先收藏再看。咱们开始吧，保证你看完不后悔，绝对物超所值。 说实话，我一开始也是被营销洗脑的那批人。 github 上十九万星，奥地利开发者 peter stanberger 打造，口号是，真正能做事的 ai， 这谁顶得住啊？本地优先，数据全在自己手里，不用上传云端，隐私安全有保障，再也不用担心数据泄露了。 数字员工能接管你电脑权限，真正替你执行任务，解放双手，提高效率，想想就激动。 skills 技能系统社区贡献了一千七百多个技能包，想要什么功能装什么，无限扩展，只有你想不到，没有他做不到。 听起来是不是很完美？简直就是未来以来科技改变生活，迫不及待想试试，但实际部署的时候我才发现被坑惨了，坑到怀疑人生。官方说一键安装，执行一行命令就行，简单到不能再简单，小白也能搞定。 结果呢？高克镜像拉不下来，环境变量、配置报错，端口冲突解决不了，各种问题层出不穷，我折腾了整整两天才跑起来，期间各种报错，各种排查，查文档，搜 h 五问社区，差点就放弃了，好几次想砸电脑， 硬件门槛更是吓人，网上说本地运行不花钱，省钱又安全。听起来很美好，但你得有 mac studio、 m r ultra 这种级别的设备，六十四 g 内存起步，硬件投入近四千美元，这叫省钱？ 我用的 m r pro， 三十二 g 内存，跑起来卡的要死，经常内存一出，动不动就崩溃，体验极差。第一次成功运行的时候，我确实兴奋了一把，感觉自己终于搞定了。 看着他在中端里输出锐志，感觉自己真的拥有了一个贾维斯，未来感十足。但这份兴奋很快就变成了崩溃，因为后面还有更大的坑等着我，而且是那种深不见底的大坑，一个接一个，根本停不下来。 公平的说， open call 确实有他的过人之处，不然也不会火成这样，肯定有他的道理。最让我惊艳的是 styles 技能系统，这个设计真的很聪明，是整个系统的核心亮点。 每个技能都是一个独立模块，想要什么功能就装什么，就像给手机装 app 一 样简单，需要什么装什么，不需要就卸载，灵活度很高。 比如 atxp， 可以 调用各种 ati 网页搜索 ai， 图像生成音乐、创作视频生成一个命令，搞定效率极高。比如 agent browser， 可以 自动操作浏览器，抓取网页、填写表单，收集数据，完全自动化，不用人工干预，省时省力。 比如 self improving agent， 可以 让 ai 自我改进，不断学习新技能，越用越聪明，越用越强大，这才是真正的智能社区，已经贡献了一千七百多个技能，覆盖办公技术、生活各种场景，只有你想不到，没有它做不到。生态非常丰富， 更厉害的是它的自主规划能力，这才是 ai agent 的 核心竞争力，也是区别于普通 ai 的 关键。 有一次，我发语音指令，让他帮我整理邮件，他发现听不了语音，居然自己安装了 whisper 转写工具，然后再处理我的请求。整个过程我没干预，他自己搞定了。这就是真正的智能，这才是 ai 该有的样子， 这就是 ai agent 和聊天机器人的区别，他不只是回答问题，而是真正解决问题。从说到做，质的飞跃， 本地优先的安全感也很重要，这是很多人选择 open ker 的 原因，也是他的核心卖点。我让他处理一些敏感文件，比如财务报表、合同文档、客户信息，所有数据都在我自己的电脑上跑，不用上传到云端。 这种数据主权在用户手里的设计确实让人放心，不用担心数据泄露，不用担心隐私被侵犯。还有一次，让他自动读取桌面任务文本，筛选紧急事项，统计账单并生成日报脚本，成功写入系统调度，实现了真正的 ai 协作者功能。 那一刻，我真的觉得，这就是未来，这就是我一直想要的数字员工，这才是 ai 该有的样子，这才是科技改变生活的正确方式。但好景不长，问题很快就暴露出来了，而且是致命的问题。第一个让我崩溃的是 api 费用，这个坑最深。 opencloud 本身是开源免费的，但它需要调用云端大模型来思考，比如 ppt、 四 o 或 cloud opens， 这些都是要钱的。一次复杂的自动化任务，可能烧掉数百万头，肯成本高达三十美元，你敢信？ 我第一个月账单出来的时候，差点没背过气去，花了将近二百美元，比订阅十几个 ai 服务还贵。这哪是省钱，简直是烧钱。你说本地运行不花钱， 那得有顶级硬件，普通设备根本跑不动。大模型推理速度慢到让你怀疑人生，而且效果还不好。 第二个问题是稳定性，这个更让人崩溃，常上下文失效是常态。处理多步骤复杂任务时，他经常工具调用错误，或者步骤遗漏，逻辑混乱。我让他自动生成周报，需要人工干预，修正的频率高达百分之四十，正打是 ai 助手，简直是 ai 添乱。 有时候他执行到一半突然卡住，有时候他调用了错误的工具，有时候他完全理解错了我的意图，有时候他干脆就放弃了，直接报错。理想很贾维斯，现实很人工智障。这句话一点都不夸张，亲身经历才知道有多坑。最可怕的是安全风险，这个真的要命。 欧本克奥默认获得文件读写、程序执行、网络访问三大系统及权限，相当于给了 ai 一 把你电脑的万能钥匙，什么都能干。 安全机构实测，暴露了两大致命风险，每一个都可能导致灾难性。后果，一是提示词注入攻击。黑客在网页、邮件、文档里植入隐藏指令 o k o， 读取后会被误导 执行删除文件、发送密钥、访问钓鱼接口等恶意操作，而你完全不知情，等发现的时候已经晚了。二是公网暴露风险。很多人为了远程访问，把本地端口改成全网监听，又不设密码认证，门户大开， 全球超过一万五千台设备暴露在工网上，任何人都能远程控制你的电脑，窃取你的数据，为所欲为。官方文档只讲功能，不强调风险。博主只晒炫酷效果，不做安全提醒，这是不负责任的。 对于不懂网络防护的普通用户，安装 open call 约等于开门一道，自找麻烦。这不是危言耸听，是真实发生过的安全事故，已经有人中招了，损失惨重。 踩了一个月的坑，我开始认真思考， openclaw 到底适合谁？这个问题很重要，选错了就是浪费时间，浪费钱。首先，绝对不是小白能玩的东西，门槛太高了，部署门槛高，需要懂 docker、 环境变量、端口映涉、日制排查、网络配置，这些都是技术活， 出了问题要自己解决，没有技术背景根本搞不定，客服也没有，全靠社区互助，效率很低。 其次不是省钱神器，恰恰相反，是烧钱神器。软件免费，但 api 调用费用惊人，一个月可能花掉几百美元，比订阅服务贵多了。本地运行需要顶级硬件投入近四千美元，这成本谁扛得住？想省钱？ 别想了，这玩意就是烧钱机器越用越穷。那么谁适合用呢？我觉得是这三类人缺一不可。 一是有技术背景的开发者，能自己解决问题，甚至能贡献代码优化系统，把 openclaw 当做学习项目，一举两得。二是有预算的团队或企业愿意为效率提升付费，把 ai agent 当做生产力工具，成本可以接受，投资回报率高。 三是有耐心的，即刻享受折腾的过程，不怕踩坑，把解决问题当做乐趣，而不是负担。心态很重要，谁不适合用想省钱的个人用户？怕折腾的普通用户，追求稳定的生产的用户，对安全要求高的企业用户。 对于这些人， open club 可能会让你更累，而不是更轻松。得不偿失，何必呢？还有一点很重要，安全意识。这个必须强调， 如果你不懂网络防护，不知道什么是提示词注入攻击，不了解端口暴露的风险，建议先补课再入坑，磨刀不误砍柴工，不然你的数字员工可能变成数字间谍，你的数据可能被别人窃取，你的电脑可能被别人控制，后果不堪设想。 这不是开玩笑，是真实存在的风险，必须重视，安全第一，千万别大意。最后总结一下，希望对大家有帮助。 openkey 是 好工具，但不是神器，要客观看待，它代表了 ai agent 的 未来方向。从聊天工具进化为数字员工，这个趋势是不可逆的，迟早会普及，这是大势所趋。 但目前的版本还不够成熟，有太多坑需要填，有太多问题需要解决，需要时间和耐心，不能急于求成。给想入坑的朋友，三点建议一定要听进去。第一，先评估自己是否适合，技术背景、预算耐心，缺一不可，不要盲目跟风，适合自己的才是最好的。 第二，注意安全，不要把端口暴露在公网，定期检查权限设置，警惕提示词注入攻击。安全第一，安全第一，安全第一，重要的事情说三遍。 第三，控制成本，监控 api 调用，设置预算上限，别让账单吓到你，量力而行，不要冲动消费。给已经入坑的朋友也三点建议，希望能帮到你。 第一，别追求完美，百分之四十的人工干预是正常的， ai 还不成熟，需要人机协助，习惯就好。第二，多看社区，很多坑，别人已经踩过了，学习别人的经验，少走弯路，事半功倍。 第三，保持期待，这个领域发展很快，今天的问题明天可能就解决了，未来可期，不要灰心。如果你也在用 open club， 欢迎在评论区分享你的体验，好的坏的都可以让更多人看到真实的使用感受，避免踩坑。互相帮助点赞关注我们，下期见！拜拜！

自己管理自己太累了，每天要给自己做任务列表，然后如果有一个人，他可以就是随时出现在我身边，然后告诉我什么时间该干什么，然后表现不好的时候，他可以给我一些鼓励，但没想到已经实现了。 我今天给大家分享一个真正适合大部分人都可以用的 open cloud 的 玩法，从整个部署到调教一共就用了二十分钟，特别特别适合 adhd， 有 点想更自律的一个宝宝，而且用起来特别简单，学会这个，你从此可以删掉所有自律的 app， 你 相信我， 而且我相信这也是 open call 最适合发挥的地方，因为这三个用法它非常符合。它的三个特点就是定时任务，直接操纵你的设备和一个长期稳定有记忆的人格。我先给你展示它的效果啊。 首先他会按照我的要求，每天早上七点半给我发送一份日报，这个日报会包括我今天的任务，然后我自己设定的原则，我要做感恩练习以及他对我的鼓励。然后每天下午五点钟的时候，他会给我发一个反思的一个表格。呃，会用斯多格的这样一个反思的方法，你提炼出什么样的原则？ 然后他会把这些原则放到我的一个原则一个文档里面，会把文原则都收集起来，然后他还可以随时记录一下我新产生的想法。呃。最近读完的书以及每天的健身打卡 互动的方式，也是完全按照我自己给他的一个我的性格报告来制定的。而最厉害的就是所有这些东西他都是只用在非书里面去给他发消息，这样的情况完成非常的灵活，本身是有智能的，也随时可以去问他。呃。我一月份的时候见了多少天的时间，我一月份的时候读了多少本书，他都会从记录里面找到。 ok， 那 那我们现在开始讲一下具体是怎么操作的。首先就是部署这个问题， openclaw 虽然在国内比较麻烦，但是，呃，现在 kimi 出了他的 kimi claw， kimi claw 部署起来在国内是非常简单的，而且可以直接跟飞书连上。 具体怎么做的话，呃，你可以看一下这个视频，他讲的已经非常非常清楚了，其实五分钟保证就可以搞定保证。 然后就是我之前给你展示那些并不是他内置的一些功能，他这个功能都是可以自己 diy 出来的。那接下来我会告诉你怎么去 diy 设计一下他这样一个私人助手， 那整个的设计的过程全都是你在飞书上，然后按住语音条告诉他怎么去弄，他就可以非常智能的帮助你去设计出来。但是我希望你在表达的时候你可以注重一下这四个方面。第一个模块叫记录和可式，话说白就是把你的大脑清空，把他这些东西都外包给电脑。 那很多人他管理不好自己，是因为他每每天脑子里面都在记我下午要干嘛，我昨天吃了什么，内存就满了，就没有精力思考了。那在我这个系统里面呢，我会把原则、想法甚至刷到了好的呃。书单以及每周的一个计划，所有这些都是需要记下来 存在一个地方的一些事情都丢给他，然后都让他提前去设计好。第二个这个模块叫做触法，他主要是负责他来找你那一部分。比如说，呃，你希望写日记啊 啊，希望每天他给你发一些新闻简报啊，你设定好格式，设定好时间，他都会推送给你，或者说你希望做一个反思，你把反思的格式设定好，他也可以定时去抒发。 第三个这个规则就是定义了你和这个小机器人，你俩如何互动，他怎么跟你说话？那每个人性格不一样啊，我是把我自己的一个个人的性格报告直接去给到他，让他存在他的记忆里面，然后他可以根据我的性格，然后鼓励我的话。 最后一个目标状态就是我会从多个方面设定我的目标，然后我希望他能够时刻记录这些目标，然后主动的让我去向这些目标看齐，而不是根据我本身的性格直接去适应我的性格。那想好这四个方面以后呢，你就可以直接去跟他沟通，让他来建立你的个人管理系统了。 那我拿我这个来举一个例子。第一部分我让他呃记录我读过的书，我设定的原则，以及每天都要打卡的，包括五个小时的高强度专注，还要健身，以及我的一个每周的任务。 那第二个部分，我让他去做我每天的一个日报，刚七点半的时候发给我。第三个部分，这里我给他设了一些通用的原则，呃，包括他对我一个严厉的爱意在施教这些，呃， 但是最后还加了一条，就是说涉及到删除修改的话，要提前跟我说，然后等我的批复，那后面就需要你去把你跟他定好这些东西，然后去跑一遍，测试一遍，把之前错过的东西给补上，然后他就可以成为你的一个私人助理，然后去提醒你、监督你，去鼓励你。 今天反思总结的原则就是每天第一个任务就是把视频先做完，嗯，因为视频他这个时间不可控，容易影响睡觉。

硬核财经带你看市场，朋友们，欢迎回来！你是否想过，有一天， ai 不 再是和你聊天的工具，而是能真正替你干活、操作电脑的数字员工。最近呢，一个名为 opencloud 的 开源项目引爆全球，它让 ai 从手动挡切换到了自动驾驶。 那 opencloud 到底是什么呢？简单来说，它是一个能接管你电脑的 ai 智能体，你只需要通过微信钉钉给他发消息，他就能像人一样进行自主工作。 如果说 chat gpt 是 一个漂浮在云端的超级大脑， open call 则是长出了手脚，通过硬件端的各种权限，有了趁手的工具。 比如说在办公室，你只需在微信上说帮我整理本周项目文档，做成周报发给经理，它就会自动扫描本地文件，提炼结论、生成报告，甚至登录邮箱替你发送。那在日常生活中呢？它可以当你的抢票助手， 对他说周五晚上八点抢周杰伦演唱会门票，他会提前打开浏览器，填好信息，准点冲刺。甚至呢，还可以替你七成二十四小时监测股市数据。 opencall 的 火爆也迅速点燃了国内云厂商的竞争，腾讯云、阿里云、京东云、火山引擎、百度智能云纷纷上线一键部署服务。这种速度背后，是云厂商看到了 ai 代理作为新增长点的巨大潜力，让每个人都能拥有七成二十四小时在线的数字员工。 那说到这，大家是不是都跃跃欲试了？虽然各大云厂商都推出了一键部署服务，但整个过程仍然涉及不少的操作门槛。 当然， openclaw 呢，也并非完美，作为一个长在硬件上的产品， openclaw 还需要拿到更多权限，才能真正实现随意调用。极高的系统权限也意味着安全隐患不容忽视。同时呢，它的使用成本也惊人，一天可能烧掉数十美元， 但它指向的未来更令人激动。 ibm 专家指出，它证明了开源社区也能创造真正自主的 ai。 创始人预言，未来许多 app 可能消失，退化为背后的 api， 而公司或许只剩两个员工，你和你的 ai 集群。 那对于这样的 ai 代理，你怎么看？你愿意让他接管你的电脑吗？欢迎在评论区分享评论，我们下期再见。