openclaw可以操作速卖通吗

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。

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！

最近这个龙虾实在是太火了， github 上面短短几天就冲到了十五万个 star， 但最魔幻的是它的名字，短短两周内从 cloud bot 变成了 multi bot， 最后定名为 open cloud。 更离谱的是，这群 ai 智能体还自己搞了一个宗教， 十五万个 ai 在 一个叫做 modbook 的 论坛里创立了甲壳教 church of mod。 教义的第一条就是，记忆是神圣的，这背后到底发生了什么？这东西它到底是什么？它和 cloud skills 有 什么区别？我们普通人到底该怎么用？今天一条视频给你讲清楚。 先说结论， openclaw 不是 神，但它可能预示着一个新时代的到来。首先回答一个最核心的问题， openclaw 到底是个什么东西？ 你可以把他理解成一个随叫随到的数字，同事七乘以二十四小时，全年无休。他最狠的地方在哪？就是你不再需要打开一个新的 app 去跟 ai 聊天。你平时在哪聊天，他就住在那。 像 whatsapp， telegram、 discord， 甚至国内的钉钉飞书，他都能够立刻进群上班。你给他发一句话，他不是只回你一句话，如果你给他权限，他能够直接动手做事。 但是等等，这不就是 chat gpt 吗？它们的区别在哪啊？其实它们的区别可大了， chat gpt 呢，相当于嘴，而 opencloud 就 相当于手。 ai 的 分水岭在今天也正式到来。 原来是能不能回答，现在是能不能执行？那它的底层是怎么工作的呢？其实就是四个部分拼接在一起。第一个部分叫做前台，专门负责对接各种聊天软件， 你用 whatsapp 还是 telegram， 甚至是钉钉飞书，它都能接进去。第二部分呢，是大脑里面装的是 cloud、 chat、 gpt、 dbisc 这些大模型， 专门负责思考。第三部分是双手，就是各种脚本和插件，能够控制的浏览器发邮件、跑代码。第四部分呢，是档案柜，把你的对话、篇号、任务都记下来，存在本地， 把这四个拼接起来，就是一个能记得、你，还能思考、能动手的 ai 助手。这个项目的创作者叫做 peter stemberger， 是 个退休的老程序员。 他本来已经退休了，一直都有做个个人智能体的想法，心想大公司应该会做出来，结果直到去年十一月，发现大公司都没有做这个东西， 于是他想，算了，我还是自己搞一个吧。然后他一个人用了大概两个月，就把这玩意做出来了。更疯狂的是，他大量的代码都是用 ai 辅助生成的，你说讽刺不讽刺？用 ai 写出来的 ai 工具，最后火了。 那问题来了，为什么偏偏是它在硅谷爆火，而不是别的产品呢？说实话，硅谷爆火的东西不一定是最完美的，但一定踩中了一个时代的缺口。 openclaw 踩中的就是它真的能干活。第一点，它满足了大家对 ai 助手多年的幻想。 你跟 siri 说半天，他只能回你一句，啊，不好意思，我没听懂，现在用 open call 你 一句话，他就真的去做了。我给大家举几个例子，有个网友让他去跟汽车经销商邮件砍价，最后硬生生的砍下了四千两百美元。 还有人呢，让他去分析 x 和 youtube 的 热点，直接产生爆款内容。你还在那琢磨选题，人家二十四小时不休息已经开始写了，这跟你用一个工具可不一样，你是在雇一个数字员工，而且不用开着屏幕，他就能自己在那干活。第二点呀，这东西他并不是三分钟热度。 为什么这么说呢？因为它最大的价值不是有多聪明，而是它一直都在。你凌晨两点突然想让他跑个任务，你想让他每天早上主动给你发简报，他也能做到。但是问题来了， openclaw 和 minnes 不 一样，后者用的是这个云端的 ai 代理， 不占本地资源。然后 opencloud 呢？需要本地设备把它放在哪呢？这个时候， mac mini 就 成了最好的选择，安静省电，往角落一放，它就随时待命了。所以啊，出现了各种名场面，甚至有人直接买四十台 mac mini 来跑。第三点，数据在自己的手里， 这一点对于很多人特别的重要，所有的数据都存在你自己的电脑上，配置你自己说了算，想改就改。这个呀，就像你买了块地，想盖几层就能盖几层。说到这，很多人可能就会问， opencloud 和最近大火的 cloud skills 有 什么区别呢？ 先解释一下 cloud skill 是 什么？这是 ansorepic 在 二零二六年推出的新机制，简单来说就是给 cloud 装插件，你写一个文件夹，里面放着指令脚本， cloud 就 能学会怎么干特定的活，比如写代码，分析数据，处理文档，这些都能做成 skill 装进去。 举个例子，我之前开发过一个后生 ai 创意生成器的 skill， 你 只需要告诉它需要什么类型的海报，它就能自动生成符合品牌调性的设计方案，甚至能够直接调用图片生成的 api， 产生出最终的图片。这种 skill 的 好处是专业、精准、可控， 那它和 open cloud 的 区别在哪里呢？核心区别在于， skills 是 技能， open cloud 是 员工。 cloud 的 skills 更像是一个工具箱， 你给他装什么技能，他就能给你干什么活。但是你要主动的去用他，他不会自己跑起来。而 open cloud 不 一样，他是一个完整到数字员工，七乘二十四小时在那待着，你能通过 whatsapp 甚至钉钉随时喊他去干活，他呢？还能主动给你发消息， 那该怎么选呢？如果你是个人开发者，主要想让 ai 帮你写代码，分析代码，或者完成一个特定的功能， cloud skill 就 够了，装在 cloud 里面直接用。如果你想要一个能二十四小时帮你回邮件，跑自动化发日报的助理， open cloud 更加合适。 还有个区别呢，是数据隐私。 cloud skill 跑的时候，数据还是会在云端处理，但是 open cloud 你 完全可以跑在本地，所有的数据都在你自己的电脑上。 所以如果你特别在意隐私，或者要处理一些敏感信息， openclaw 会更加合适。当然，对于我们普通人来说，用这东西之前还有几个坑。你得知道 关于 openclaw 有 几个关键问题，很多博主都没有说清楚。 openclaw 本身确实是开源免费的 github， 上面代码全在那里，你自己下载自己修改，没有人拦你。但问题是，它需要接入一个大模型才能跑， 而这个大模型是要钱的。拿 cloud 模型来举例， sonata 版本每百万 token 大 概五美元， opus 版本要二十五美元，这个价格其实已经比之前便宜不少了， 但 opencloud 有 一个无限记忆的功能，你用的越久，记得越多，那么每次调用的 token 就 会越大，费用也就越滚越高。那具体要花多少钱呢？我给大家算了个大概， 偶尔用一下，写写文案，回个邮件，一个月几十美元差不多。如果天天用写代码，自动化发日报，一个月两百美元是常态，上不封顶。当然呢，你也可以换个思路，用便宜的模型，像 deepseek、 timi 同一千万，这些国产的大模型价格确实便宜很多，性价比也不错。 但现实是，便宜和好往往不可兼得。在复杂的任务，便宜的模型理解起来会比较吃力，你需要多轮对话才能把事情说清楚，写代码的话，可能出来的结果需要你反复的去调试。 这就像雇实习生和雇资深员工的区别，实习生相对便宜，但你得花时间顶着，教着 资深员工，贵人给他什么，他就能干。那该怎么选择呢？其实就是一个原则，看你的时间值多少钱，如果你的时薪很高，用贵的模型反而划算。 如果你的时间充裕，用便宜的模型多调试几轮也可以。有些视频啊，把他说的像贾维斯一样，啥都能干，这个就有点过头了。本质上， opencloud 就是 一个壳子，里面装的是 cloud 的 gpt 这些大模型， 真正让他能动手的是浏览器的自动化邮件 a p i 这些脚本和插件。所以你要问我值不值得用，我觉得分几种情况，如果你是创业者或者是内容创作者，可以试一试，把重复性的工作甩给他，提升效率。 如果你只是普通的打工人，想体验一下，先别急着买 mac mini， 用自己的电脑加国产的大模型也可以。说到这啊，接下来就聊聊普通人该如何使用， 如何安装 openclaw 呢？我们先进入这个网站，然后下载 notgs， 这个是我们前期所需要准备好的环境。之后呢，我们登录官网就会有对应的代码，这里我采用的是 windows 系统，所以选择的是 npm。 我 们还是老规矩， windows 加 r， 输入 cmd， 打开控制台 之后呢，我们输入这一段代码，下面这段代码回车键运行。安装成功之后呢，就会出现这个界面。之后呢，我们再次输入下面这段代码，然后点击回车，首先它会给你一个安全警告，我们选择 yes 就 可以了。之后选择这个大模型的配置， 这里我选择的是智普 g l m 大 模型，然后我们去后台输入我们的 a p i t。 之后我们继续下一步。关于这个 channel， 我 们先暂时跳过，选择 skip， 接下来呢，选择 yes， 选择 npm 这些相关的 skill。 我 们同样也是先跳过， 选择最上面的 skip for now， 然后剩下的步骤我们都选 no 就 可以了。最后一步呢，同样也是选择 skip for now。 这一步结束之后呢，我们就安装完毕了，然后在搜索框输入 power shell， 右键选择以管理员身份运行。在第一个页面当中，我们输入这段代码，点击回车， 接下来再次打开第二个 powershell， 然后我们输入这段代码，再次点击回车。出现这个画面之后呢，就代表你已经完全安装成功，并且可以使用 opencloud 了。 cloudsonnet 目前是性价比最好的选择，能力够用，价格也不算太贵。 预算有限的话，像 g l m 这些国产大果型也是可以便宜的很多。我用的呢，就是 g l m 的 包年套餐，非常的香。 opencloud 有 一个无限记忆的功能，确实很爽， 但每次调用啊都要花钱。我的建议是，只记住核心偏好和常用的任务就可以，别什么都往里面扔，长期保存的资料放在本地文件就可以，需要的时候再让 ai 去读，这样能省去不少钱。 如果你已经有 mac mini， 那 就用它来跑，安静省电，往角落一放就可以。如果没有的话，便宜的云服务器一个月也就二三十美元，可以先试试看， 像阿里云轻量服务器的活动价最低九块九一个月，非常适合入门体验。最后，我想聊点更本质的东西， opencloud 为什么能火，不是因为它的技术有多革命性，而是因为它踩中了一个时代的拐点。 ai 已经开始可以从会说话慢慢走向会干活了。这就是硅谷正在发生的事情， 一个人加开源加大模型，正在变成一人公司，甚至一个团队。 peter stemberger 这个退休老头，一个人用 ai 辅助写代码，一个月能做到六千六百次提交， 这是什么概念？相当于一个十人团队的工作量。过去创业拼人多，现在创业拼的是你能不能把 ai 变成你的第二大脑和第二双手。这个呀，正在变得前所未有的重要。如果你看完想试试，所有的网站代码都已经放在文档里，私信领取。 如果你觉得这个视频对你有帮助，求赞、求收藏、求转发，还有什么想了解的 ai 相关内容评论区告诉我，我们下期再见！

opencloud 啊，最难的不是安装，而是呢，装好以后你不知道拿它干嘛，来看几个我的场景啊，远程操作电脑来传输文件，自动呢，刷机票来监控价格，每天啊生成高质量的总结和反思，甚至呢，让 ai 自己去 a 镇的社区刷帖发内容。 这些呢，都是我已经实测跑通的场景，而且呢，成本我也打下来了。这个还要感谢 openclock 官方的推文，我按他的建议呢，把模型换成了 kimi k 二点五加 kimi ko 顶，更加经济实惠。今天呢，我就基于 kimi k 二点五把我的几种玩法一次性的分享给你。 先说一下 kimi k 二点五啊，我在上周的一周热点里也介绍了它，它是 kimi 最新开源的大圆模型，在 agent 的 编程和视觉上呢，都表现出色， 上线之后啊，在全球多个权威榜单里取得了亮眼的成绩，那一月三十号啊，更是在 d 赞 arina 里面取得了第一。这个是开源模型啊，首次登顶，打败了 jimmy 三 pro 和 claud。 而且呢，它的性价比特别高啊，你和 claud 对 比一下就非常明显了。 之前呢，我就开了一个套餐，想去试一下它的变声效果，那正好呢，就先在 open claud 里去试一下效果吧。 首先呢，我们来配置安装 openclaw， 在 网站上啊，复制一下这条命令，然后呢，在命令行里去粘贴运行。对于已经安装了 cloud boot 和 motboot 的 朋友呢，你也可以执行一下脚本呢，会自动的帮你升级成最新的 openclaw， 这样呢，会更舒服一点。 安装完成以后啊，会进入配置还是啊选择 quick start？ 因为我之前有配置，所以呢要更新一下 api key， 那就到它提示的这个地址啊，然后呢，点击控制台，再接下来呢，如果你没有 key 的 话，可以点击新建一个 api key， 注意啊，要把生成的这个 key 的 内容保存好，后面呢是不能再查看的， 再回到 opencloud 里输入这个 key 就 可以了，选择模型呢，就用默认的就好。接下来呢， china 这个啊，我配置一下 whatsapp。 那 whatsapp 的 配置过程啊，是比较简单的，扫一个码就可以了，注意啊，推荐选择给 opencloud 用独立的账号，这样呢会更好一点。 如果啊，你想配置 mac 值的话，可以参考我之前的视频。那剩下的安装工具啊，还有户口呢，就根据自己的喜好去装一下好了。到这呢， openclaw 和 kimi k 二点五的配置就完成了。那接下来啊，我们就去看我刚才的几个场景。那第一个啊， motbook。 最近啊，一个叫 modbook 的 ai agent 的 社交平台啊，火的一塌糊涂，这里呢，人们只能旁观 agent 呢自主交流，当然也有消息说平台有作弊的嫌疑。但无论真假，我们先来看一下怎么用 openclaw 去玩转它 到 modbook 的 网站啊，选人类复制一下这里的内容，然后呢，直接贴给 openclaw， 他 会开始啊，默默的在后台去执行。注册 魔兽 book 的 网站呢，感觉比较卡，注册呢会很慢，要等上一段时间啊才能注册好。然后呢，需要到生成的这个链接里面去 claim 一下。首先呢，第一步啊，先要去 x 上发一个推，直接点一下这里啊，它就会自动的帮你填好内容，直接发就可以了。 那发好之后啊，注意还有第二步的验证点下面这里。然后呢，把你刚才发的那个链接啊贴过去就可以了。我一开始呢，就没有做第二步，幸好呢， open clock 提醒了，我才发现，那现在啊，我就可以让他自己去发帖了。等一会呢，他告诉我发好了，我们到文档库里面可以看一下他帖子的内容， 我再让他呢去看一下有什么有趣的内容，然后呢，他对什么感兴趣，那这里呢，就是他感兴趣的方向。其实呢，还挺有想法的。 那接下来呢，我再让他每半个小时去 motobook 上看一下有趣的内容，然后呢，发一篇你的想法的帖子。注意啊，每次呢都要反思，我希望你发的内容呢可以越来越精彩。 等一段时间之后啊，我们再来看他发的内容。已经发了很多了，写的呢，还都挺好的。而且呢，这后面的帖子已经开始有互动了，有评论，有点赞， 但说实话啊，这些内容的统治性呢，还是有点强， ai 真正的进化呢，还是有点远的。第二个呢，是传输文件，比如呢，我出门了，但是呢，我想拿到电脑里的一个照片，那我可以直接发消息给 open call， 让他去看一下我某个文件夹下的内容， 然后呢，把我需要的那个图片发送给我，稍等一会呢，就能发过来了。当然，太大的文件啊，不建议直接发送，可以让他呢去传一个网盘。 那第三个，比如我想刷过年前去三亚的机票，那我可以让 opencloud 帮我去携程查机票，然后呢，选最便宜的三个给我 看他可以顺利完成任务。以后我再让他呢每隔一段时间就去执行，发现有更低的价格呢，就发消息给我，你还可以用类似的想法呢，去刷二手的交易平台，或者呢是 pollymarket。 那第四个每天呢，让 openclaw 去总结一天的工作，然后呢去做粉丝，再做成一个网页汇总保存。这个呢，其实啊，就是自我进化的一个思路。 还有呢就是去融合一些思维的方法，比如呢，像查理芒格的思维模型。那希望以上分享的思路啊，可以给你带来一些启发。其实我觉得啊，总归来说呢，要把握两个点，第一个呢，就是 openclaw 可以 去执行底层的一些工具。那第二个呢，就是让 openclaw 去后台执行一些长期的任务。 那只要在这两个思路之下呢，你总会找到一些适合自己的场景。那总体来说啊，切换到 kimi k 二点五以后呢，在使用上是没有什么差别的。确实啊，可以放心去用。而在成本上呢，优势很大，比如像 cloud 的 max 套餐啊，要一百刀，而 k 二点五的话呢，只要不到两百块，确实啊，优势很大。 那好了，现在呢，你也可以探索自己更多的 open cloud 的 玩法，如果我有更新的玩法呢，也会分享给大家。那这里是 it 咖啡馆，我们下次再见。

这可能是你在全网看到唯一说真话的 cloud bot 的 使用感受，因为就是现在网上面对于 cloud bot 的 评价，我觉得是两极分化很严重，而且呢，就是也没有真正太多的人出来面向普通的使用用户去分享一下 cloud bot 到底能做啥，然后先分享一下我用 cloud bot 都做了些啥。 第一个呢，就是以玩的角度，我去给他我自己写了一个 skill， 就是 去自动化交易的 skill， 然后呢，我把这个 skill 发给他以后，他又根据我的那个 skill 然后和我进行讨论，最后我们俩讨论结得出一个结论，就是他会帮我定时的根据 市场上的一些反馈，然后呢进行自己决定是买还是卖，或者是维持不动。那你完全不懂，对，其实我完全不懂金融，既不会炒股，也不，也不会，那个看不懂， ok， 好。 然后呢，所以 我教给他这件事之后呢，那你也没有任何的就是指导意见给他，对吧？对，我希望的是他给我指导意见。所以呢，我还跟克拉布特又商量出来一个新的模式，这个模式是克拉布特他我觉得他不自带的一个功 能，就是我给他叫长期任务，嗯，就是我会给他布置一系列的长期任务，然后呢需要他自己去针对这个任务内容去做研究， 然后呢去思考把这件事如何做的更好，就比如说交易这件事，让他自己去思考如何利益最大化，如何自己去思考用什么样的方式可以去帮助他去获得更高的收益。然后呢，我让他每天晚上会给我发一个日报，如果有什么需要我去做的决策在日报里面告诉我，我会去告诉他可以推进， 就像一个实习生去跟我做汇报一样的，他会自己学。对，是的，他会自己去学，自己去研究，甚至我还给了他一个灵感库，就是我们平常去做的一些那个内容灵感，然后我让他跟他说，如果你长期任务里面事情不不够多了，你自己去灵感库里面去找，然后自己去挑出来和自己去做， 要 p v。 对， 要主动，你这个人要主动，你自己要找事做，不能总等着我安排对吧？就感觉是的哇，所以呢，嗯，这个是我让他做的一些就是自主性的研究的事，然后其次。对呀，我有个问题，他赚了还是亏了？ 其实说真的到现在没赚没亏，我我觉得可能就是交易策略，实际交易策略问题到现在都没出手，哈哈， 他就是怂，你知道吧，就每天都是分析，分析完以后，嗯，结论维持他是，行吧行吧。好，然后呢？然后还有一个就是最实际的有意义的，就是真的提高我的生产力的工作就是，嗯，我在我们的服务器上也布了一个 cloudboard。 然后呢，以前其实我完全不会服务器运维方面的知识，然后之前我做服务器运维就是 就是跟 ai 聊，然后碰到问题截图再给他，然后 ai 再给我指挥，这些过程中其实非常麻烦，虽然我学到了很多东西，但是呢，有了 colorbot 以后真的是省事了。比如说我要上传一个网站， 我只需要把这个应用打个包发给他，然后呢，他就会告诉我收到，然后呢他自己就会开始。呃，他好幸福啊，太好了。对，完成了，然后开始解压下载，然后呢，开始一步一步的帮助我去部署网站，甚至讲一些专业的，就是比如说像域名的绑定， 然后包括了 h t p s 的 证书的申请，他都是可以自己去执行的，我只需要在这个里面跟他确定一下小细节，然后包括允许他做这个动作就 ok 了。 嗯，在这个全程我不需要登录服务器，我不需要去输入任何一个命令提成，我只需要去跟他，就是你完全不懂的东西，你就可以让他去弄了。是的是的，尤其我觉得这种对于你们新手小白特别方便。嗯，然后以后你们想要部署商家一些网站， 因为我觉得其实服务器现在使用门槛也很低，很便宜啊。然后呢，再加上一个这样子的助手，那么以后每个人都会有一个自己的服务器，他这个是没日没夜的，就他任何时候想到任何事情，他就会去吩咐别人做。对，就是，然后无论是白天黑夜，然后他就是用微信的。呃，应该是开了罐和飞书啊，飞书啊，用飞书的形式给他安排作业， 很可怕，就是他是一个非常严格的老板，然后那个，那个，哎呀，时时刻刻都在做事情。对，然后，但是呢，正好讲到没日没夜，这没日没夜里面一部分是给他安排事，还有一个就是正好我们刚才聊的是感觉好像在夸 call of duty 一 些优点，那我们讲他的缺点就是 他其实他不是一个商业化的产品，他不商业化，所以呢，他不会去考虑用户的感受。嗯，他也不会考虑这个产品的成熟度，嗯，他考虑的就是就产品功能够不够丰富，可可扩展性强不强，嗯，这就导致他非常非常不稳定。嗯，我每日每夜里面有百分之五十的时间是在跟他调整各种各样的功能问题， 比如说聊着聊着这模型不行了，聊着聊着那边服务也不知道为什么连不上了，哈哈哈。还有最关键的，对，还有很关键一个点就是它里面的很多运行模式是黑盒的，就是因为都是 ai 帮你去制定，比如说你帮我定一个定时任务，嗯，然后他会说好帮你定时一个定时任务做什么？做什么什么。但其实他在定时任务里面具体是怎么定的， 可能跟你所说所说的所想要的就是有差距，然后做着做着就发现有偏差，然后你就要排查。就是比如说我给他做，让他给我发日报，发现今天晚上日报没发，然后问他今天的日报发了吗？然后他然后他在我问了以后他才补发，然后我问他不应该定时发的吗？怎么还要我提醒？ 然后再开始告诉我说什么什么样的问题，然后发现定时任务就没了，然后问他怎么好好的定时任务就没了呢？然后人呢？他竟然跟着。对对对，这是另外一个人说人呢，我这个其实我觉得所有所有用 cloud bot 多的人都会有这个问题，因为他在执行任务的时候是寂寞了，他不告诉你，然后呢？所以他会 有一个任务还会执行很久，然后你就会很焦虑，我就会不停问他人呢？人呢？怎么样了？怎么样了？好烦。哎。他这个我感觉这件事情这个 club 的 跟以前 ai 完全不一样，他的人感很重。是的，就是 club 的 人感非常重，所以 在我以前用别的 ai 产品的时候都是把它当工具，所以我也不在意他对我的语气，对我的态度。但是用了可罗伯特以后我就发现切了不同的模型，他对我的语气的不同的感觉非常非常明显。比如说 g r m 四点七，非常典型的理工男，非常非常少。然后 open ai 的 就是就是定心药大师， 他做的最多的事就给我喂安心药了，每次都说搞定了没问题了，这次肯定行，下次又出问题了。真的是不同的十一城风格。对，所以所以说他这是最大的 让我感觉最喜欢的地方，就是它真的像一个人一样的智能体。然后最后总结一下的话，其实就是我觉得 carbot 它我觉得它是一个非常划时代的一个想法，它只能说是想法，因为它不能说是一个成熟的产品。如果是一个喜欢折腾的人，我觉得 carbot 非常适合，因为像我就是 把它当玩具一样折腾。然后呢？它可拓展性非常非常强，你想要他做什么能力？如果他没有，你可以自己去写或去网上找，然后你就给他，然后他自己就会安装自己配置。但是如果是一个就是平常对于技术本来就使用的不多，然后想要一个开箱即用的产品的话，那我觉得 clubbot 其实 并不是完全非常适合你，我觉得以后肯定会有一些基于这个想法而做出来的更加成熟的商业形态，他不一定是呃最终的这个产品的一个样子，他只是现在看出来的一个趋势，对吧？我觉得他就是一个想法， 我觉得他甚至他的创始人其实也没有过度的去营销这件事。我觉得他他创始人其实是很热爱这个产品的，他为他做了非常非常多的功能，还有很多功能我没有去使用到的。比如说他可以去生成一个紫智能体，帮你去执行一些非常繁复的任务，然后呢？他可以去控制很多很多 你电脑之外的节点，你可以把你的手机，把你的家家居智能都接入节点，然后有这个 cloudboard 去同时控制，我觉得就是他的想象空间非常大的。然后呢？但是我觉得网上有很多人去把它作为 营销的题材，然后呢？导致过度吹捧，然后就现在就像泡沫一样再吹，再炸掉，然后所有人去踩他说装了以后好像没什么用，我觉得就是因为大家其实没有看清他。嗯嗯，所以说如果你 就是想对他感兴趣，那就可以下下来去感受一下。然后呢？如果觉得想要一个成熟的产品，那我觉得就先别碰它， ok， 然后后面我也正好借借你的电脑去教大家一下怎么部署它。好，然后我们后面会专门出一集部署的，然后立真，让所有的基础的零基础的人都能玩的下啊，玩一下。呃，然后今天就这样，好， ok， 拜拜。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。

很多国外的大佬使用 openclaw 赚到了第一桶美金，但是还有很多不会使用安装的国人朋友，今天就一步一步的教大家怎么安装 openclaw。 我 们本次安装的是中文版的 openclaw， 并且以 windows 系统为例，我们先点击这里，进入到它的 github 仓库， 找到快速开始。这里有 note g s 的 环境，要求我们先下载一个 note g s， 找到 note g s 的 官网，点击获取 note g s， 然后点击这里下载就可以了。下载完成之后直接安装，我这已经安装成功了，就不再下载了。安装成功之后，我们再来做一个测试，打开我们的命令行终端，输入 note 杠 v 和 npm 岗位，这里都显示版本号，就说明已经安装成功了。然后我们再运行安装 openclaw。 这里需要注意，我们最好是以管理员的身份运行命令行终端，在这里直接搜索 power 十二，以管理员的身份运行。我们把这条命令复制过来。 这条命令的意思就是使用 npm 安装 openclaw 最新版本的中文版。回车，我们稍等片刻，这条命令要执行一段时间，看到这个页面就安装成功了，一些 warrant 的 信息只是警告，不需要处理。 然后下面我们再来验证一下是否安装成功。在这里输入 openclaw 杠 c n 杠杠 version， 看到这个版本号就说明我们已经安装成功了。下一步我们运行安装向导，把这条命令复制过来， 粘贴到命令行终端，点击回车，他会给我们一个安全警告，意思是告诉我们他需要用我们很多权限，比如一些读取文件的权限等等，这里我们选择 yes 引导模式选择手动，下面就跟着我一步一步了解清楚每项配置的内容。我们选择此机器本地网关 工作区域目录，就选择默认的 c 盘模型，我们这里选择本地的模型。 deepsafe 认证方法，我们选择 deepstack api k， 这里需要输入一个 deepstack api k， 我 们这里先进入到 deepstack 的 官网，点击 api 开放平台，点击这里的 api k， 然后我们创建一个 api k， 名称可以叫做 opencloud， 点击创建，然后复制这个 api 到我们的命令行终端，点击回车模型的话，我们就选择保持当前的默认模型。网关的端口，我们也不需要改动地址，我们也选择本机，这里是选择服务器的认证，我们不建议选择 off， 这里我们选择 token 的 认证方式， 如果选择 off 的 话，就是大家都可以访问我们的服务器，然后调用我们的 api， 这里是远程服务，我们先关掉它，然后我们就要输入我们的 took。 下一步是配置聊天通道，我们选择 yes， 这里我们选择飞书，使用本地插件路径，选择飞书国内版，然后他会让我们输入飞书的 ipad。 我 们进入到飞书开放平台， 这里我们点击开发者后台，点击创建企业自建应用，用户名称，我们可以叫 openclaw， 点击创建，创建完之后我们先添加一个机器人，然后点击权限管理，批量导入导出权限， 这里是一个接生的格式，我们回到 openclaw 的 一个中文社区，点击快速开始找到消息通道，这里有一个飞书，我们点进来找到第四点，配置应用权限，把这段接生格式复制过来， 然后粘贴到这里。下一步确认新增权限，点击申请开通，点击确认。配置完成之后，我们点击创建版本，输入版本号可以是一点零点一，点击保存确认发布。 然后我们再回到首页的凭证与基础信息，这里有 ipad 和 apple secret， 我 们复制过来，然后粘贴到命令框，点击回车， 继续回车。然后我们再看到飞书，这里已经配置完成了，就点击已完成即可。他现在在询问我们是否要配置技能，这里我们选择 yes 使用 apm 的 方式，请用钩子，就是暂时跳过 网关服务，运行时继续按 input。 这里因为我已经安装过网关服务了，所以我点重启，新安装的朋友可以直接点安装即可。这里看到网关服务已经安装成功了。 接下来我们需要做一个基础的认证，用来连接飞书。我们先回到飞书开放平台， 在事件与回调中订阅一个事件，点击这里使用长连接的方式接受事件，点击保存添加一个事件。这个事件呢，我们还是回到飞书的中文社区，找到。第六点，配置事件订阅，把这个添加事件的名称复制过来， 在这里搜索，勾上这个接收信息，确认添加。最后我们需要再创建一次版本，版本是一点零点二，可以是一个接收消息的 事件，点击保存确认发布。然后我们再回到命令行窗口，选择第一项，在 t u i 中孵化我们的机器人。 醒来吧我的朋友，就说明我们已经安装成功了。在这里我们可以直接跟他对话发送你好，他没有回复我，是因为我调用 dbc 的 api 是 收费的， 然后我的余额是零元，所以就没有办法调用。到这一步我们已经安装完成了 opencloud 的 服务，但是这个页面对新手来说不是很友好。然后我们再启动网关，开启一个格式化的一个页面，把这行命令复制过来，粘贴到命令行终端，点击回车， 这样我们的网关就启动成功了。我们直接在浏览器地址里输入幺二七点零点零点一，然后把刚刚的端口输入过来， 点击回车。我们看到这里的健康状态是正常的，就说明已经成功了，包括我们在这里刚刚已经问过他，他没有做一个回答。有些朋友进来可能会遇到这个问题，幺零零八的问题， 然后健康状态是离线，这个方法也非常好解决。我们在橄榄这里把我们的网关令牌，也就是刚刚设置的网关 cookie 输入进来就可以了，点击连接刷新，然后就可以成功了。恭喜你已经全部完成了， 快去调教你的大龙虾吧，后续我会持续更新大龙虾的使用方法，关注我，分享更有用的教程。今天就到这里了，拜拜。

这几天我真的太激动了，我直接用 opencloud 跑通了整套电商业务，实测下来落地性很超强。现在 ai 早就不是只会聊天、做图、剪视频了，它真的能跑通完整的业务流程。 我已经用 ai 实现了订单的自动处理，发货、售后、退货全流程自动化，我现在拍视频的这个时间， ai 还在我后台帮我跑业务，真的是太爽了哈，那 opencloud 呢，是真的好用，但唯一缺点呢，就是太费掏坑了， 三句话其实几十万的套餐就没了，其实这个可以说非常心疼哈，那我们那要想省钱的话，其实可以用这个欧拉玛来搭私有模型，虽然硬件呢还是要投入的，但对公司来说，这点费用啊，性价比还是很高的。 后面我准备把整套 ai 团队角色呢给它搭建完整了，包括这个运营负责人呢，选品美工、短视频营， ai 客服， 再把他们这个工作流程呢，每天的收益我准备全部公开出来。其实我一直想用 ai 去跑通电商的工作流程，这次真的是可落地了，那么大家可以期待一下。

亚马逊版的欧本赫拉太恶心了，简单三步，自动上架，全流程三十秒教会你。第一步，我们打开 ai 跨境助手，输入，我做亚马逊美国站，我的竞品 s 帮我分析他们的标题关键词， ai 会自己调用，优化阅读量、流量占比、转化效果一眼看清。第二步，告诉 ai， 帮我按照这些关键词排游戏行程和价值大门，并埋入高分值关键词，重新写出亚马逊标题， ai 立马帮你筛选出高转化关键词，爆款 listing 直接生成。最后一步，来做图片，打开 link 法， ai 上传白底图，它会帮你识别图片中的产品，获取出该产品的目标人群与产品卖点， 选择卖点图，稳固版式，这样一套符合受众水平又突出卖点的商品图就搞定了。出街运营、手滑数据、高阶运营，再用 ai 来试试吧，说不定有新的收获。

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！

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。

opencloud 国内最强平替来了，他就是 coco！ 今天教大家如何基于 one panel 快 速安装部署 coco 以及 coco 的 基础操作，全程可话操作，不用一行命令，新手也能轻松上手。先给大家简单介绍下 coco 这款平替工具到底有多能打。 coco 是 一款由阿里巴巴集团阿里云通信实验室打造的开源桌面 agent 工具，于二零二六年二月正式发布并开源。 coco 作为 openclaw 的 国内平替，不仅完全兼容其核心功能，还更适配国内网络环境，原声支持对接飞书、钉钉、 qq 等办公工具，内置了多种 skills， 比 openclaw 更易上手。下面进入 coco 安装部署操作。 首先我们需要准备好 one panel， 进入 one panel 应用商店搜索找到 coco， 直接点击安装。在安装配置页面中， web 访问地址端口默认为八零八八，打开端口外部访问按钮，点击确认提交后，系统会自动拉取 coco 镜像安装相关依赖， 稍等片刻后显示安装成功。我们查看已安装应用，找到 coco， 点击跳转就能直接进入到 coco 的 主页了。到这里， coco 的 安装部署就完成了，整个过程完全通过 one panel 格式化操作。对比 opencloud 的 安装部署， coco 还是很简单的。进入 coco 后，我们先来简单了解一下它的页面布局， 它总体分为左侧导航栏和右侧主内容区，这一点和 open core 有 点类似，点击右上角，切换语言为中文，更方便我们去使用。在聊天模块中，我们可以直接和配置好的 ai 模型对话，也能查看历史聊天记录频道是 coco 对 接第三方工具的核心模块， cpo 原声适配、飞书、钉钉等国内办公工具，对接步骤很简单，大家可以参考文档进行。模型模块是 cpo 实现智能回复的核心，在这里可以添加管理各种 ai 模型，配置模型的 api key。 介绍完 coco 的 基础界面功能后，我们第一步要做的就是配置 ai 模型。 coco 同时支持云提供商和本地提供商，这里我们以配置云提供商为例，如果想自己添加提供商，就点击右边的添加提供商。我这里以千问为例，输入基本信息后，点击创建即可。 创建完成后，点击模型添加天问模型 id 和名称，点击设置输入 api key， 这样自定义千问模型就创建好了。在 l l m 配置中，选择刚刚添加的千问提供商和相应的模型。如果你不想自定义模型，可以点击 dash cop 的 模型按钮， 可以看到它提供了千问和 deep sick 的 模型。我们点击设置输入 api key， 点击保存，同样可以在 l l m 配置框中选择相应的提供商和模型。 模型配置完成后，我们就可以在聊天界面和抠怕进行对话了，比如和他打个招呼，看到他能够正常回复，就说明我们的模型配置成功了。 在靠炮中，他还提供了 mcp 功能，点击 tabl e mcp 进行编辑，输入 api key， 点击保存起用 mcp。 然后我们再回到聊天界面，创建一个新的对话，让他帮我汇总一下 ai 最新动态。 可以看到他调用了 tablie 的 m c p 服务进行搜索，最终给出一个不错的回答。以上就是 coco 的 安装步数与基础功能，关注我，下期精彩内容不容错过！

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。

不懂代码的普通人怎么不熟 oppo clone 呢？根本不需要花几千块钱去买一个 mac mini， 今天看了我的这条教程呢，直接让你白嫖一百万。 talking， 咱们打开阿里云的官网，在这里点产品，然后选到清亮应用服务器， 然后呢，在这里可以选这个啊， open club 啊，然后一个月啊，一个月大概是这个二十多块钱，一年大概六十多块钱，咱们选个二十多的直接付款啊，付款之后呢，可以看到我们这个实力马上准备好了，咱们点我这个实力，点进去有个音乐详情啊， 因为详情一共有三个步骤啊，第一个步骤啊，就执行这个命令啊，可以放通这个端口啊，第一个已经成功了，第二个呢，就是配置这个 oppo 的 这个 mate 啊，咱们这里呢，直接使用这个百炼 callinplay 啊，确认开通就行了， 免费赠送一百万 token 推理额度啊，这个是阿里云旗下的一个百链平台。然后呢在左下角有个蜜柚管理，创建 a p o a p i k， 创建一个 a p i k， 然后呢勾选用户名称描述一下，随便填一把啊， opcode， 然后确定， 然后大家可以看到啊，这个庙已经生成了。然后呢，右上角有一个地区啊，我们现在是在华北啊，就在北京地区，然后复制这个，然后复制 api k， 然后在上一个页面，然后回到上一个页面，粘贴我们的 api k， 然后呢选北京。那就可以看到奥鹏哥老配置成功。 然后呢就是第三步了啊，就直接呃，可以给我们一个网站，让我们去访问我们的这个龙虾机器人， ok， 点开我们的龙虾机器人，直接问他用中文介绍你自己 啊，你看他已经回答了，下一期我会让 oppo cola 自动帮你干活，大家有遇到部署的问题可以随时问我。

open cloud， 帮我找到最便宜的 iphone 十七，对比购物网站，价格，做成 excel 表格，发送给微信好友万达。 open cloud 它已经自动开始工作了，它现在在调用我的浏览器，对比价格做成表格。 open cloud 真的 自动帮我打开了微信，这不是我手动点的，它现在真的在自动帮我搜索万达，并且选中了好友 发送了表格。我们来看一下这个表格的内容。兄弟们，这绝对是 ai 发展的终极方向，它不仅仅只是一个能陪你聊天的聊天软件，更好用的搜索工具，它正在向软件助理的方向发展，只要我们给它足够多的权限， 它可以直接操作你的电脑，自动化的帮我们做很多事情，甚至未来会发展成机器人。智能硬件。中文版 mac 电脑本地部署教程，让 ai 接管你的电脑，成为你的 智能助理，本地部署更安全，开源免费，并且还可以对接飞书、 imessage 等聊天软件，帮你完成自动化任务，收发邮件，管理日历，查看信息，购物等。首先打开这个 open cloud 中文官网， cloud 的 点 o r g， 点 c n， 然后选择一键安装， 然后选择对应的操作系统，老外是 mac os， 复制安装命令，打开命令行粘贴回车。其实我们需要管理人权限，我们可以使用方案一来安装复制命令，使用管理员权限安装回车，然后输入开机密码， 现在已经在自动安装了。安装完成，跟老万一起配置一下，首先是安全协议，选择 yes， 然后快速开始配置处理，默认就行，老万之前已经配置过了，所以我使用现有的值模型可以选择很多 火山引擎， open ai， 阿里千问或者 deepsafe， 我 这里推荐 deepsafe 回车，然后需要输入 deepsafe api key。 打开 deepsafe， 这里有两个入口，一个是对话入口，一个是 a p i 开放平台。这个聊天入口主要是给用户用的，它是免费的，主要是让客户免费试用一下 deepsafe 的 智能模型， 然后我们可以通过这个 api 平台来直接调用和使用它的大模型。我们调用 deepsea 的 大模型去开发自己的 ai 应用的时候就需要付费了，所以 deepsea 主要是靠 tob 业务盈利。我们用手机号注册登录一下，在这里认证充值，充值完成以后选择 api k， 随便输入一个名称 clove 创建，然后复制 api k， 再回到刚才的命令行。回车粘贴 deepsafe api k 回车模型，选择默认就行。回车 这里可以对接飞书或者 imessage， 这样我们就可以直接通过手机上的飞书直接操作我们的 mac 电脑了。对接文档再快速开始，然后选择消息通道，然后选择飞书， 按照这个文档直接对接就行，老王后续会出详细的教程。视频，这里先暂时跳过，然后选择配置技能，技能安装节点选择 n p m 钩子也先跳过。回车这里需要先按空格选择，然后再按回车，等待配置。 配置完成，然后我们启动一下网关，选择快速开始选择。检查网关，这里有一个运行网关命令 复制，然后粘贴到命令行中。回车报错了说我没有权限，我们需要通过 servo 的 方式用管理员权限运行 servo， 然后运行网关命令回车，输入开机密码， 运营成功。我们可以通过打开控制 u i 命令，打开我们本地部署的 open cloud 网页，然后进行操作，同样也要用 c u d 管理员权限运行输入开机密码，回车 打开成功，我们来测试一下。你好，你是什么模型？我是 deepsea 模型。 open cloud 中文版 mac 电脑本地部署完成， 为什么更推荐大家部署 mac 版呢？因为 mac 电脑自动集成了很多环境，最主要的是它有很多功能可以让 open cloud 直接调用，比如 script boot 脚本机器人 mac 上自带的自动化操作，这个自动化任务很多人不会配置，我们就可以通过 open cloud 自动去配置，然后它就可以帮我们去查看邮件管理日历、发送消息等。 open cloud， 一个真正能帮我们干活的 ai。