openclaw识别图形教程

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！

最近爆火的 open crawl， 我 总结为两大特点，私人订制加手握大拳。今天三分钟时间讲解小白也能听懂的 open crawl 部署教程。打开 open crawl 官网，我们可以看到它这里只有一句指令运行即可下载 open crawl。 但在此之外有三个准备工作， 一、容器二、大脑三嘴巴。第一个容器是因为目前社交媒体报导了很多关于 open core 的 执行事故，为了防止 open core 乱删我们的文件，我们需要把它隔离开。当然为了快速适用上以及一些高级功能，我们也可以直接装到自己的电脑上。 二、大脑 open core 本身没有思考能力，我们需要对接一个大模型，比如 kimi 或者 mini max， 给它作为大脑思考。 三嘴巴。 open curl 可以 直接运行在电脑的终端黑框框里面，但是为了方便我们和他沟通，我们需要配置一个频道，比如说飞出 discord telegram， 使得我们在手机上也可以和他对话。 接下来我会带着你们过这些步骤。容器的部分， windows 电脑可以安装 w s 子系统， mac 也可以使用 docker 隔离开 open crawl。 这里的话，我先跳过，我们直接打开终端， windows 系统打开命令行是 win windows 键加 r， 然后输入 cmd 回车。 macbook 的 话，打开终端 command 加 space， 输入 terminal 或者终端回车即可。这里的话，如果是 mac 系统，你需要先装一个 homebrew 来管理这个安装包之类的东西， 然后我把指令贴在下面。回车之后需要输入 macbook 的 开屏密码来授于管理权管理员权限。安装之后还要添加环境变量，需要的命令就在安装日期的结尾，复制 apple 开始的中间三行，到新的命令行里运行即可。配置好环境变量， 然后我们这里直接复制官网的这个安装指令，回车运行，它会提示你风险，然后你都点 yes， 一 一连串的 yes 结束之后，我们再运行入职向导 open curl on board install 这个 demo， 这个向导会带你配置大脑和嘴巴这两个模块，新手的话我们直接选择 quickstart。 入职向导中第一个选择就是模型供应商，这一步相当于给智能体挑选大脑。然后我这里推荐想测试玩玩的同学使用 openroot， 因为它提供了一个专门的免费模型专区，你只需要搜索 openroot， 然后注册一个账号，创建一个 api， 注意复制保存这个码。 这就是一个独属于你调用大模型的钥匙，你可以在里面设置消费上限为零。然后在这个 open crawl 里面选择 openroot， 并且手动配置，输入 openroot 杠 free， 就 可以让它自动帮你分配免费的模型。然后下一步是配置机器人的绘画，也就是你跟他聊天的窗口， 你可以下载 telegram， 也可以配置 discord 还有飞书之类的。在这里我就介绍 telegram 怎么跟他聊天。 手机上下载 telegram， 搜索 at botfather， 然后点击这个 new bot， 然后遵循起名流程，它会给你一个机器人 api， 保存好这个码，粘贴到我们的终端里来。这就是 open curl 连接上 telegram 的 钥匙。然后一开始 这个入职流程里面，它不会弹出这个 user id 配对，需要你运行起来之后重新执行这个 on board， 它才会弹出来这个 telegram allow from， 也就是这个机器人被允许和谁聊天。 在 telegram 搜索你刚刚创建的机器人，然后发送杠 start 即可获得你的 user id， 把这个一串数字复制到这个终端里，你就可以获得让这个 open curl 拥有和你对话的权限。后续的话有一些配置 agent skill 的 部分 agent 技能，还有需要选择 node 管理器，用于技能下载 之后，他会问你如何孵化 open curl， 也就是个性化调整这个智能体的性格喜好，你可以选择 t u i， 就是 在控制台里面对话，也可以选择 web ui， 它会像类似其他大模型对画的窗口一样。但区别是这个 openclip 它是独属于你的智能体，这个孵化过程的话，它其实你还可以 直接去修改你的这个 opencloud 的 一些 markdown 文档，也就是这个智能体，它区别于其他比如说 gpt 或者是专门来的你个性化的这个部分，它就是写在这个定定制的这个文档里面，比如说有 agents， id， identity， saw， user 这些 markdown 文文件。然后你可以往这里面进行一些提示词的修改，比如说修改助手灵魂，让它的性格或者是风格是什么样的。然后 user 是 用户画像，你可以 告诉这个 agent 你 是一个什么样的人，老 identity 的 话也是他的个人的一个认知。还有一些 hobbies 或者 book book trade， 你 可以自己打开工作目录修改，也可以在跟他对话的过程中，让他自己去查找这些文档去修改， 去塑造它。然后这里面的可玩性很多，欢迎大家一起来玩玩，并在评论区留言，那教程到这里就结束了，大家试试看，创建一个属于你自己的智能体吧！

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！

hello， 朋友们，大家好，我是土豆，那么本期的视频内容呢，我们会带着大家去从零把 openclock 小 龙虾这个 ai 智能体搭建到你的本机，也就是你的电脑上面， 然后这个东西是什么呢？它就是适用于任何操作系统啊，比如说 windows， linux 或者是 mac 操作系统的一个 ai 智能体 get 位网关， 他是能够通过你们的微信或者是飞书啊，或者是这些 whatsapp 的 一些社交软件 app， 可以 进行给他发送消息，发送完毕以后呢，比如说你让他帮你生成一个图片或者是一个视频， 然后他能够代替你去做一些你平时工作的一些繁琐的事情，那都是可以去通过这个智能体，然后来给到他了，他就相当于你工作当中的一个啊， ai 机器人智能体。好， 接下来呢，我们来看一下它的安装方式，那往下翻啊，这个地方的工作原理呢？你们还有核心功能，你可以自己去看一下，点到快速开始的这个位置呢，他说去安装我们的 openclock， 但是这个位置呢，他是使用 npm 安装的，使用 npm 安装的话，你们就要去安装一下 note g s 啊， 好，然后呢我们直接到下一步入门指南的这个位置，然后跳过这些，然后我们找到这个 windows 的 pro shell 安装。然后我们怎么找呢？就是你的 windows 下面有一个 pro shell， 或者是说你在你的桌面呢，去右键，然后打开这个终端，打开也是这个 pro shell 啊， 好，然后呢我们把这一段命令呢给它复制下来，然后右键然后回车，在这个位置啊， 会有一个绿色的，它首先会去找你的本地电脑是否有没有安装 node js， 因为我们刚才说了 npm 是 node js 嘛，它是使用 npm 进行安装的，这一个 mini 呢，就相当于一键安装全自动的。 如果说你们我当前的电脑呢，它是有 note g s 的， 所以说呢，它是直接跳过了它这个地方有个 ok， 如果说你们没有的话，它就会自动的去帮你安装 note g s 这块呢可能会比较耗时一点。然后呢，呃，紧接着如果说 note g s 有 的话，它就开始安装你的 open cloud。 好，这个安装完毕以后呢，它可以。呃，这边呢就有一个 openclaw 在 安装的 success 呃 file 里就安装成功了。安装成功以后呢，它这个命令的主要呢就是可以全自动的帮你去呃 做配置了，就自动到配置了。那首先呢，他会问你，呃你，你能不能同意他这个有风险的事情啊？因为他本身权有权限的话，他是能做任何事情的在你的电脑上面。所以说呢，我们这边呢用左右键选择一下 yes， 然后就是同意。然后呢再就是我们的快速开始， 快速开始的话，这个地方呢，我之前是已经安装过了，所以说呢，我这边的话第一个是是否使用已经存在的一个配置，然后呢第二个呢是更新配置，然后我这边呢选择重新开始。然后呢你们能看到的是，呃，这样一个啊， 首先呢我们要选择模型，那模型的这个呃厂商啊，有 oppo a 啊，或者是说，呃谷歌呀，还有我们的小米啊，还有很多啊，那这个地方呢，我们先不配置，先直接跳过， 然后呢这个呢就是我们的模型的一个厂商，就是他的一个厂商，那这边呢也是啊，给他选择一个哦，然后这个地方呢就是我们的默认模型， 默认模型的话也是选择一个默认的就行了，因为我们后面呢还会在外部以外当中呢去做一些配置的，好吧？然后这个地方呢就是选择我们的一个渠道， 就是你们是要通过 whatsapp 还是说呃谷歌这个 chat， 那 我们后面呢可能会去带着大家一起去配置那个飞书，然后通过飞书呢社交软件呢，然后来操控我们的这个智能体。好，这个地方呢也是给大家去跳过 选择跳过，然后呢这个位置呢就是是否跳过，然后我们这边呢也是啊，然后呢这个地方呢就是一个多选了，我们用空格给他选中，选中以后呢，然后回车也是给大家跳过，跳过以后呢，他这个时候就开始进行配置了， 配置完毕以后啊，就是说配置完毕以后呢，他有可能是能够成功的，因为他的网关如果说打开了，你们就能够直接访问看， 他就直接弹出来了，弹出来以后这个拒绝请求是为什么呢？是因为你当前的这个网关并没有打开，知道吧？就相当于没有启动你的服务。好，下面呢就会告诉你已经完成了。好，完成以后呢，我们在这个地方点击安装， 那上面呢就是我们安装的一些步骤啊，那这个位置大家看啊，这个漏的呢，必须是要大于等于二十二的这个版本，那我们刚才这个版本是多少？大家也可以看一下，他全自动帮我们安装的时候，他的版本是二十二点幺六，对吧？也是大于等于的，那是符合的 好。然后呢我们这边拉到下面，首先呢我们要检查一下啊，使用这个命令快速检查一下我们这个东西有没有问题，对吧？就相当于一个医生检查一下有没有问题。 好，没有问题，那我们现在呢就相当于检查完成了，检查完成以后呢，我们就可以直接启动我们的网关了，怎么来启动呢？ 首先啊，大家要去看一下我们这个网关是否有没有被启动。好吧，如果说刚才的这个新手引导，就刚才我们那个配置，那个引导，如果说你们跳过了，怎么再重新打开呢？重新打开的话就使用这个命令进行重新打开，就是运行我们的新手引导重新进行配置 好网关的一个检查呢，就是该到位的这个网关检查呢，我们就使用这个命令 看看是不是网关已经已经被启动了，你看他这时候正在检查 好我们的网关渠道，渠道也没有，这个筛选也没有，就相当于我们的网关都没有被启动，是吧？这个地方有两个警告，然后呢啊，也没有一个，呃，抛红的地方啊，那就是一个正常的状态，然后呢我们后面再做一个健康检查。 好，我们在做健康检查的时候，你们看这个地方有一个 failed to start， 他， 他是说的什么意思呢？就是说我们现在这个网关他并没有启动，对吧？比如说我们刚才这个网网址打开的时候，他不能打开，对吧？我们怎么来启动呢？好，接下来我们来看一下启动方式啊， 好，我们点击看快速开始，然后把它第一步入门指南下面呢有拉到下面 有一个启动 get 位的网关两种方式。第一种呢是我们在安装新手引导的时候呢，把所有的服务安装好了，然后呢他就会自动的帮我们去启动，但是我们并没有去配置，跳过了很多，对吧？然后呢这个地方呢还有一个手动进行运行，我们把这个进行复制一下，然后呢 回车，这时候呢他就会对我们的这个网关啊进行一次启动，然后我们再刷新一下我们这个地址，是不是就能看到你本机已经把这个面板呢是能够打开了， 对吧？这样的话我们的这个小龙虾呢就启动起来了，启动起来以后呢，我们现在呢就要去配置我们之前没有配置的一些东西。好，我们刚才的呃点击安装啊，刚才的一个健康检查是不是还没做完？ 虽然说我们现在这个健康状态呢，他是一个正常的，那你们在呃平时做的时候呢，也可以尝试着去做一个健康健康的一个检查啊，比如说我们这一块再开一个，开一个终端，然后做一下健康检查 啊，你们看现在呢他就告诉我们了，这个 open open 的 open cloud 小 龙虾已经启动起来了，没有刚才的这个错误吧？是不是没有刚才我们遇到的这个错误，就是他告诉我们是关闭的， 现在呢我们就属于一个正常的范围了，我们现在就要去配置我们的模型啊，厂商啊，还有 api 那 些东西。 好，现在呢如果说大家要对这个聊天进行访问，或者是要使用这个小龙虾的话，那么他肯定是有问题的，因为你们没有配置什么 api k， 就是 我们的模型的 api k， 那 我们怎么来弄呢？我这边呢就使用我们的这个 model， 就是 基础的大模型，然后来帮助大家去做一个试验， 那你们如果说新的账号去注册的话，他会送你两千万个投屏啊，就是还是挺多的，我们点开控制台， 然后呢呃，这边邀请好友也是能够领取，最高领取两亿个 tokyo 啊，那这边呢我们点击 apikey， 然后呢点击新建一个 apikey， 比如说小龙虾，然后点击确定，确定以后呢我们需要在当前的这个终端啊，打开终端，然后使用命令， 就是 open， 就是 配置，我们回车， 然后呢选择这个 local 本地，然后呢我们选择第二个模型配置，然后呢我们选择这个厂商啊，这个厂商你们可以选择千万啊，或者是很多很多厂商他都支持的。那这边呢我们选择智普 ai， 然后选择 c n， 那 上面呢它都是 api 的， 就比如说你看 api 的 这这 ai， 然后这个也是啊，我们这边呢选择这个 c n 啊，按照我这个来选就行了。然后呢我们把刚才这个小龙虾的这个配置呢 api 可以 点击复制，然后呢右键，然后回车， 回车以后呢我们然后就直接点击啊点击回车，回车完毕以后呢下面有一个 content 六，然后我们选择这个 content 六，然后呢这样的话他就配置好，配置好以后呢我们刷新这个网页，刷新完毕以后呢，比如说我们现在在跟他去聊天，就说你好啊，你是谁？ 好，然后呢现在大家看啊，是不是就已经接通了，这样的话，我们的一个本地化的一个 ai 智能体的基础就已经搭建好了， 后续呢我们会紧接着告诉大家怎么去搭建把，把它搭建到我们的飞书上面，并且呢使用各种 style 的 一个提示库，总合起来一个很完善的一个 ai 智能体，能够帮助你们去深图或者是做一些啊 comui 的 事情，或者是说帮助你们去完善一些工作， 或者是又或者是做一些定时的任务。它这个里面呢功能呢是非常非常多的，包括技能啊，节点啊， skill 啊，还是挺完善的啊。 那本期的视频内容呢，就到这了，如果说大家有什么问题的话，也可以在评论区留言，然后也可以进我们的讨论组一起讨论 ai 相关的一些知识，那么我们下期再见，各位，拜拜。

掏出手机，打开飞书，给 oppo klo 发条消息，读取桌面上的财务数据，点 c s v， 生成实时化的分析报告，保存为 word， 发送给我回车，不到两分钟，一份包含专业图标的分析报告就发过来了。 再来发消息，帮我打开招聘网站，搜索 ai 产品经理职位，整理前二十个职位信息发给我回车，他真的打开了我家电脑的浏览器，自动爬取数据，整理成 excel 发过来了， ok， 搞定了， 还没完，发消息，去 archiv 下载最近一个月 a i a 软件弄文，写个中文综述发送给我回车，弄文自动下载，自动总结， word 综述直接生成。 ok， 同样搞定了， 甚至还能帮我排版。发消息，把刚才的中竖排版标起三号，黑体居中正文字小四送起，行距二十三磅，首行缩定两字母，回车， word 文档瞬间变得规规整整，学术论文格式一键搞定。 发消息，查一下， get 今日热榜，做个简报发送给我回车，不到一分钟，技术热点简爆发过来了， 不是爱瞎编的，是真的去 github 爬了数据，最离谱的来了，发消息，根据我今天电脑操作记录，帮我写份工作日报。回车日报自动生成的，以后可能我们再也不用熬夜写周报了。 这些操作全都出于最近火爆全网的 oppo klo， 一 只住在你电脑里的 ai 智能企。今天我就手把手教大家在 windows 上部署，并且呢接入飞书 配置完成后，你在公司、在路上，甚至是在马桶上，都能用手机来遥控我们家里的电脑来干活。点好收藏关注赞， let's go！ 首先简单介绍一下 open collo 是 什么来头？它一开始叫 collo 的 boat， 后来呢改名 motboat， 现在呢又叫 open collo。 简单来说，它是一个运行在你本地电脑上的开源 ai 智能体。那么它最厉害的地方在哪？第一呢是能接入聊天工具， 飞书、 tony graham、 whatapp 等都能接。在外面呢发条消息，我们家里的电脑呢，就开始干活，还能把截图执行过程实时地同步给我们。 第二呢是定时任务系统，你跟他说每天早上八点帮我查 gitlab 热榜，做个点报发送给我，他就真的每天执行，比闹钟还正确。 第三是长期记忆，他会记住你的习惯和偏好，越用越聪明，越来了越懂我们。第四呢是能操作电脑， 读写文件，操作浏览器，调用系统功能，无所不能，听起来是不是很心动？那么我们现在呢，正式来开始配置，在安装欧风肯唠之前呢，我们需要做一些准备工作。 首先呢来安装 node js， 我 们访问 node js 的 官网，根据我们的系统下载正确的版本，大家双击安装移动 nex 就 行了。安装完成之后呢，我们 windows 加 r， 输入 cmd， 然后输入 node 空格杠 v 回车，如果显示版本号，就说明我们安装成功。接下来我们来安装 git， 访问 git 官网，然后点击下载最新的版本，同样双击安装移动 nex， 我 们打开命令行窗口，输入 git 空格杠杠 word， 然后回车，显示版本号呢，也就表明我们安装成功。 接下来呢是配置 power shell 权限。这一步很多人会遇到坑， windows 呢，默认会拦截安装脚本，我们在搜索栏搜索 power shell， 然后右击以管理员身份运行，输入这条命令 回车。我们来查看一下当前的权限。如果我们的 current user 呢，显示 restricted， 说明的系统呢？不允许运行脚本，我们需要修改它。我这里呢之前是已经修改输入这条命令回车输入 y， 也就是 yes， 我 们再来查看一下权限，这样呢，权限就改好了。最后呢，我们需要一个 ai 模型的 api k， 这里呢推荐大家使用 mini max 国产模型。我们访问 mini max 的 开放平台， 大家注册登录进入我们的用户中心，然后点击左侧的 codeignite， 然后点击复制我们的 apik 作为备用。准备工作完成了，现在呢，我们来正式安装 openclock。 打开 openclock 的 一个官网，我们来复制 windows 的 安装命令，接着打开 power shell， 粘贴命令回车。这个一键安装脚本非常方便，它会自动地把我们搞定所有的依赖。 安装完成之后呢，会进入初步化的配置流程。第一步是安全确认，我们使用方向键，选择 yes。 回车继续安装方式呢，选择 quick start 回车，接着回车。 这里呢，会让我们选择模型提供商。我们选择 minx， 然后回车，我们选择 minx m 二点一，然后粘贴我们刚才准备的 minx 的 api k， 选择默认模型。在配置通道这里，我们先选择 skip for null， 稍后呢，我们再来配置飞书。接下来是配置 scale， 同样呢，我们先选择呃 skip 谷歌 api k， 这里我们选择 no。 接下来是配置 hooks， 我 们按空格呢三个都全选，然后回车继续配置。完成之后，我们新开一个 power shell， 然后输入 opencloud getaway 启动之后呢，会提示我们本地访问地址， 你直接复制粘贴，这样我们就进入呃风可到的一个网页端，大家首次执行的话可能会有报错，我们需要执行另外一条命令，新开一个 power shell， 然后执行这条命令。 如果我们页面右上角显示 hirs ok 呢，就说明已经连接成功。这时候呢，你可能会发现我们发送消息依然不理我们，或者是一直在转圈，这大概率是 mini max 的 api 地址没配对。 openclaw 默认用的是国际版的地址，国内呢，和海外版是不一样的。如果你用的是国内版的 mini max 呢？执行这条命令改完之后，我们再来重启一下 openclaw， 我们再试试发消息，这样我们和 opencloud 就 能正常对话了。好，现在 opencloud 已经在我们本地跑起来了，但重点来了，我们要让它接入飞书，这样呢，我们才能在外面用手机来遥控它。 首先我们打开飞书的开放平台，点击创建企业自建应用，填写一个名称， 比如 opencloud bot， 再填一个描述，点击创建，然后点击左侧的添加应用能力，选择机器人，点击添加。 接下来我们来配置权限，点击左侧的权限管理，点击开通权限，我们在搜索栏搜索图片上的所有权限，然后勾选这是我们开通的权限， 然后点击左侧凭证与基础信息，把 app id 和 app secret 复制出来。待会儿我们要用点击左侧的版本管理与发布创建版本，我们填一个版本号， 然后点击保存，确认发布。现在我们来回到 power shell 来安装回收的插件， 我们需要执行了以下的命令，这里呢，我们需要将自己的 app id 以及 secret 进行替换，我们依次执行。 当然，我们也可以在 opencll 的 页面呢，让它帮我们自动地进行执行。配置完成之后，我们来重启 opencll， 我们点击左侧的 channel， 如果显示这样的一个页面，就表明我们的飞书已经安装成功。现在我们来回到飞书的开放平台。还有最后一步，我们点击左侧的事件已回调， 选择事件配置，点击铅笔图标，选择长链接，然后点击添加事件，我们输入接收消息， 然后勾选接收消息。 v 二点零这里呢，我已经添加。 最后呢，我们再来创建一个新的版本来发布创建版本，然后确认发布，这样我们飞书配置才算完成。我们打开飞书，点击开发者小助手， 点击打开应用。现在我们来发送一个。你好，如果我们收到回复，恭喜你配置成功了。从现在开始，你在外面发消息，家里的电脑呢就能自动干活了。 配置完成了，那 oppo 可乐到底能干什么呢？我给大家准备了十个案例，直接呢在飞书里发消息就能使用，大家可以自行测试。 好了，以上就是 open clone 在 windows 上的完整部署教程，以及接入飞书的全流程。 配置完成后，你就拥有了一个二十四小时在线的 ai 助手，它住在你的电脑里，随时听候你的叫，遣你在外面发条消息，它就能帮你整理文件，分析数据，写报告，下载视频，甚至呢帮你写周报。 真的强烈，大家呢去试一试那种远程让电脑自己干活的感觉，真的是非常爽，我把详细的文字教程放在了评论区，大家照着做就行，如果这期内容对你有帮助，记得点赞收藏关注我们下次再见，拜拜！

大家好，我是根古，今天是 open call 的 第十二堂课啊， c dance 是 字节跳动发布的一个超级强大的，号称地表最强的多模态的大模型，它在图声视频、纹身视频这个领域啊，应该是第一题对的，第一题对的。那这堂课给大家分享一下如何通过 open call skills 来打通 c dance。 首先给大家看下效果，这是我已经调试好了的，我这个就是生成一张图片，图片呢，描述就是根古老师在外太空中说 cds 啊，这个就是他，最后图片会在这里， 他就马上 get 了。好，我理解你想生成一张图片，描述是这个，这个这个，他会根据我的 proma 的 运行调度这个 cds 的 一个这样一个也就即梦的 api 啊，已经好了， 反正，反正这个图片也一般了，效果一般了。然后他怎么做到的？怎么做到的？ 首先你应该去打开吉梦，吉梦这样一个官网啊，这个大家都应该用过了，然后用抖音扫码登录，点这个 api。 好， 然后立刻开通啊，因为你是用 api 去调用，而不是用这个文字去调用这个。你进入这里以后，如果你是第一次进入，这是所有的都是暂未开通，暂未开通，我建议大家把这个吉梦四点零这个全开通， 如果是没有开通的服务的，他这边就是灰色的，你选择开通就好了。点开通就好了，我这个不不去开通了，开通了以后这个就会变绿。概数点这个概数啊，他大概有四个步骤，第一个步骤，实名认证，这个也没啥介绍的，也就是，呃，在抖音扫个脸就好了。第二步，开通服务，刚刚已经演示了， 就在这个节目 ai 这个这个里面，然后第三步是最最重要的，他现在喉咙不是很好，然后去开通这个新建秘药，这个秘药他有两个秘药，一个是 s s k， 一个是 secret 的 k 啊，这两个秘药拿到以后，然后编一段代码， 这个就是编好的代码，其实也不是很长的，这也不是很长，就这么一点，编好代码以后，然后让这个这个 让小龙虾去学习这个，呃，你刚刚编好的这样一个代码，也就样式学好了以后，他就能够运行调度这个极梦的 api， 大 概整体思路就是 第一步，第一步申请极梦的 api key， 那 第二步是开通服务，开通极梦的服务，第三的话就是编辑 skills 技能卡，也就这一块的代码，大家感兴趣的话可以在评论区扣，我可以分享给大家。最后一步就是让大龙虾去学习这个 skills， 所以 说关键点还是 你这个 style 是 自己开发的啊，你也可以用网上其他能开发好的，但是我用了下他们的不是很好用。最后就是，呃，直接可以展示效果，可以大家再给大家展示一下，比如说生成，生成一只猫在太阳下， 太阳下休息，然后可以看一下， 这个 好，他说我理解你想生成一张图片，描述是一只猫在太阳下休息，看一下应该很快就出来了，哎，这个 是不是还可以啊？效果还是不错的啊。所以说龙虾它也非常多的样式啊，如果你不会开发代码的话，你可以去找很多样式，把它放在那个它的项目上面的一个叫 work space， work space 里面它就自动能学习啊，这堂课就分享到这里，你学会了吗？

如果你安装了 open class， 但并不知道用来做什么，那我建议你去看一下这个开源的 open class 真实应用案例合集，这里面收藏了很多大佬使用 open class 实现的各种案例，可以自动汇总网页资讯信息， 做选择题、写脚本、回复邮件，甚至还可以预测市场的交易，有几十种用法，非常值得收藏。

我用 open 可料做的视频，然后给大家看一下，今天一分钟讲清，然后大模型按功能到底分类几类。一、文本大模型最常见，专攻文字写文案问答，翻译摘要聊天。主流大模型基础都是他。二，多模态大模型 啊，不只懂文字，还能看图，读音频，看视频，图文理解，视频总结都靠他。三，嵌入向量模型，把文字转成数字向量，让机器懂语。一， 主要就是用于解锁啊，知识库啊。推荐系统四，代码专用模型，深度优化编程，代码生成，股权查错解释是程序员效率神器。 无推理强化模型，专门搞定逻辑数学推理规划类难题。然后更擅长动这个脑解析，不用记复杂原理，就是按需求选模型，效率直接拉满。

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我本可乐新手直男，先装 tree， 再用 ai 帮你搞定一切。你装开源工具是不是有这种体验？依赖一堆 note pass w s l 直接把你劝退，好不容易跑起来，终端又甩你一瓶红字过去，你得自己当环境专家。现在不用 让 tree 当你的代教， ai 全程陪跑。第一步，去 tree， 点 c n， 把 tree 装上，它就是带 ai 的 vs code， 安装跟装微信一样，一路下一步就行，第一次打开记得登录，不然大模型的功能用不了。 第二步，切到 tree 的 solo 模式，你只要一句我要装 openclaw， 它就会拆步骤给命令，遇到报错就带你排安装尽量走 openclaw 的 官方脚本， mac linux wsl 用 install 点 s h， windows 用 install 点 pse。 重点来了，只认 openclaw， 点 ai 这个域名，不放心就让翠把脚板打开，用人话解释他要做什么会改什么，你再执行。第三步，装完别猜，直接三连验证 openclaw on board 做出式化 openclaw get away status 看后台， openclaw 那 是 one， 打开控制台， 只要 ui 能打开，基本就通了，任何报错。别担心，把终端输出直接黏贴到 tree 的 对话框，让 tree 判断是 node 版本 ps 权限还是短后冲突，并给出你电脑能直接用的修复命令，并且它可以直接帮你执行。 最后，为了长期稳定，把 opencloud 的 workspace 指定到你的 tree 的 管理目录，项目统一管理，再用 tree 的 source control 开 git， 每完成一个小目标就 commit， 最好推到私有仓库当保险。记住点 e n v token key， 永远别提交 skills， 插件也别乱装，权限越大越要谨慎。一句话总结， tree 带你走流程， opencloud 帮你干活， get 给你后悔药，希望你和你的龙虾玩的开心。我是波导，欢迎关注。

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它的这个系统里边呢，其实，呃，在它的这个文件夹里边有什么 sessions 啊，然后 sessions 呢？就是啊，这里面所有的这些对话的这些数据啊，对不对啊？然后呢啊，它对话数据很多哈，很多很多这种对话数据，然后呢，它还有啊，就比如说这个 workspace 里边啊，还有很多的一些 markdown 这个文档啊，什么 agents 点 md 啊，什么 bootstrap 点 md 啊，还有这 identity 点 md 啊，还有 so 点 md 啊，由此点 md 啊，等等等等。那么这一系列 md 文档啊，总管看起来比较复杂，我们一会会说它分别代表什么样的含义，但基本上这些 md 文档就是构成它每次绘画的过程当中这个 system message， 然后这个 system message 就是 会在后续的运行过程当中持续不断的啊，它可以自我来进行修正啊，这个 a 证的自己运行的时候可以自己去修改自己的这个系统这样的自己，并且呢由于它也考虑到啊，这个用户对话可能时间会比较长，对不对啊？所以它还有一套关于这个混合解锁跟消息压缩的 一个这个机制，以避免啊说之后对话内容无限长啊，然后呢这个呃呃可能会损失一些这个信息的这样的一个问题，然后他的这个混合解锁和绘画压缩这样的机制呢，实际上也还是这个非常通用的啊，或者非常好用的一套这个流程啊，一会我们会看到 它所谓的这个混合剪辑哈，基本上指的是这个使用关键词啊，和这个 embedding 的 词向量这个匹配啊，来进行剪辑。然后同时呢它所谓的啊这个上下文的这个压缩呢，其实指的是如果我的 user message 跟 assistant message 啊这个消息数量太大的话，那么它其实会选取比较古老的一部分内容，然后来进行 summary 啊，来进行总结，然后呢通 过 summary 这个内容代替原来的这一问一答的这个对话这个内容啊，从而行，从而这个来实现完整的上下文能够来进行压缩的啊，一整个这个功能等等等等。 这个的话我们一会会看到哈，因为，呃我们一会还会结合着对于 openclaw 啊，它的这个系统架构，它整个的这个 memory 里面的各个不同类型的文件在展开来进行讲解啊，现在大家听的话可能还会还会有点晕啊，主要还是因为，呃这个不够具体，不 过没关系啊，大家需要知道的是呢，对于它的这个记忆系统来说啊，首先一个呢都是本地的啊，所有的内容啊，都存在本地啊，并且都是以这个 macdong 或者 jason 文档这样的格式呢来进行存储，然后同时呢它也是有啊这个 rek 解锁这样的流程和啊 来进行一些信息压缩啊，主要是通过这个 summer 的 方式来进行压缩的这样的一个方法就可以了，然后同时呢，哎，基于我们刚刚所说的啊这样的一系列这个啊，对不对啊？他有内部的这个工具啊，自己内部有些工具，然后同时呢自己又可以修改自己的这个记忆，那立马左脚踩右脚就起飞了，哈哈，对不对？他就可以来 进行自我认知的叠带了啊，只要用户觉得说，哎，你这方面表现不好啊，记得啊，我现在哪个地方表现不好，哪里有问题，然后把它写到 未来的这个持久记忆里边儿，对不对？下一次只要我启动对话啊，当然这次也可以啊，直接来进行一个，直接来进行一个刷新，那么对 openclaw 来说，哎，它就这样的一个对不对？有一组内置工具啊，然后呢有一组这个 skills 啊，然后还允许啊自己去修改自己啊，然后呢它的这个， 呃所有记忆文件啊，全部都保存在本地，然后还允许自己的这个，呃 agent 啊，调用自己内置公内置的工具去修改自己记忆的，这样的能力啊，就能够形成我们刚刚所看啊，它这个 线，他这个左脚踩右脚就直接起飞了，对不对啊？自己修改自己啊，自己让自己进化的这样的一个非常核心的功能特性啊，所以呢，这个架构实际上是一个非常前沿的一个理念哈，是值得我们开发者 来进行的这个学习啊。然后呢，我们接下来其实也会围绕他的这个架构来进行呢，来进行这个复线，当然在整个的我们刚刚所说这样的一个呃呃呃， open club 这个架构里边其最为核心的啊，其实他的就是他的底层的这个技术。大家要想啊，其实 所有的它的运行过程当中，什么时候知道该干什么样的这个事情，其实都是由它的这个底层的这个记忆系统所去设定的。所以呢，其实呃，当我们去看 openclaw 它这个项目的这个 message 列表的时候，就它销列消息列表的时候，你会发现非常非常的复杂 啊，正常的这个 agent 的 消息列表无非就是 system message， 对 不对啊？这个 user message 啊， system message 啊，还有这个 tour message 啊，差不多就这么几种类型啊。然后呢，如果你去看 opencloud 的 消息消息列表的话，你会发现非常的复杂啊，它光是这个 system message 里边就分了好多好多好多种啊，就比如说我们现在这里面看到的啊，其实就这个项目里面给大家展示 展示的这么些种啊，什么 memory 点 md 啊， so 点 md、 user 点 md、 agent 点 md， 还有这个 skills 点 md， 还有这个 skill 点 md 啊，有非常非常非常多的一整套的啊，这样的一些维护的不同类别的这 mac 文档构成它的这个 system message 啊，这是这么回事儿， 然后同时它在实际进行对话的过程当中呢，由于考虑到它可能还需要进行一些啊，这个比如说 skill 的 一些这个 啊，热插拔的一些这个事项啊，所以呢，它它的这个，呃内部的所维护的 user message 跟 assistant message 这个消息列表啊，其实也非常复杂，而且呢，有的时候啊，它会随着你对话的过程当中呢，不断来进行修改啊，但这个我们一会看到它是怎么样去进行的这个操作， 然后再加上它还需要啊实时地接入些 skills。 而 skills 的 本质呢，我们刚刚已经说了啊，它其实也是一些提示啊，所以呢，怎么样把这个 skills 的 核心信息给它拼接到 system message 里面去啊？也是 啊，这个 opencl 啊，需要考虑这样的这个事情，但是呢，有了这套机器系统之后，哎，你会发现啊，它的这个适用面一下就广了，而且整个 a 智能性能也是拔上也是提高到新的这个 level。 那 首先啊，对于 opencl 来说对不对啊？它呢是能够多场景来进行适配， 由于它记忆系统非常复杂，而且非常灵活啊，它允许用户从各个角度去修改它这个记忆啊，所以呢，你希望它成为什么样的 agent， 你 完全可以通过去修改它这个记忆系统啊，然后呢，给他一个这个身份，告诉他你应该做什么样的这个事情，哎啊，它很快就会成为就会扮演好它特定场景下的这样的 agent 啊，这是其一，那么其二也可以啊，这个从 从此彻底解决啊，关于我们之前所说的关于这个上下文的这个啊，卡脖子这样的问题，那么其实哈，关于去修改上下文的这个啊，关于去修改大模型的 agent 的 记忆系统，然后呢？然后，然后让他去完成无限上下文这样的功能。很早啊，其实就有这样的技术概念，我们当时在二零二三年推出第一个我们团队做的这个 agent 叫 mate 盾的时候，当时其实就 啊实现了关于无线上下文的这样的功能啊，但是相比现在的啊，这个记忆系统来说，当时的无线上下文其实相对来说还是比较潦草啊，现在这个无线上下文其实要好很多。那么具体来说，对于这个呃欧呃，对于呃 open call 来说，他的无 线上下文的这个实现的思路呢，实际上是通过这个一次的压缩和啊通过一层的这个解锁来进行实现的。所谓一次压缩呢，就指的是他如果用户跟大模型他们俩对话下去太长了，那么他会把 比较古早的消息来进行一些 summary 啊，这个呢，其实是比较一个，一个是比较通常的这样的操作。那么第二个呢，是它还会维护一个 跨县城的一个 message， 跨县城的一个这个记忆的系统啊，所谓跨县城的这个记忆系统指的是，哎，现在用户啊，跟这个 agent 聊天的时候有一些东西啊，它是长期存在的哈，就比如说，那我比较喜欢 agent 什么样的风格来回复我啊？或者是 我跟他沟通过程当中，他可能反复在执行某些工作时候都会出错啊，这个时候呢，我可能就会给他一些非常严肃的这样的提示，跟他说啊，你在这个点上有重大的认识偏差。好，那这样的一个对于当前这个 a 政策来说非常重要的这样的一个消息， 它的作用范围肯定不止是当前这样的县城啊，不是说我新开个对话，我之前咱们强调过很多次的问题，我就忘了哈，这是不行的，所以呢，它会还会维护一个所谓跨县城的这样的一个啊， memory 的 这样的这个系统啊，当然它也是 markdown 哈，对于 openclaw 来说，所有的这个记忆都是一个又一个 markdown 文档啊，它也是个 markdown 文档， 那么这个 markdown 文档，同样啊，它也是会不断不断不断往里面去追加内容的，但是大家可想而知，伴随着我 a 阵的运行的时间比较长哎，我这个 markdown 内容肯定会越来越多，越来越多，越来越多啊。最后呢，如果超出了 啊这个限制，没有办法作为系统消息带入到下一次开始对话的这个里边去的话，那么未来你对于我现在维护的一个跨线城的非常重要的持久记忆的这个列表来说，那你肯定是需要使用 red 方法来进行剪辑，对不对？ 所以呢，它的关于无限差量文的这个实现的这个思路非常简单。首先，对于单个对话来说，它呢，实际上是会不断地压缩啊，或者通不断的这个 summary 比较古老的一些时间的这个对话啊，从而呢去压缩你当前这一次对话的这个长度啊，这是其。其二，它还会，它还会有一个跨县城的一个持久记忆的一个 markdown 文档哎，这个 markdown 文档呢？它呢就，呃，没办法啊，它其实会越来越多，越来越多，但是 这个 markdown 文档，它里面往往是记录着我当前 agent 需要遵循那些指令原则，或者我的运行过程上一些缺陷。很重要，这个信息它是没有办法来进行压缩的，所以它只能够通过非常高精度的方式来进行解锁。那就下次遇到类似这样的问题，哎，我就会主动地去围绕着我跨县城的 markdown 的 记忆呢，来进行一轮这个解锁，解锁完了之后 啊，检，检测完了之后啊，那么接下来他就可以啊来进行这个，呃呃，持久的就是围绕着这，我这个哪怕啊文档那有很多的啊，这个 memory 点 md 这个文件呢，来进行一个指令的跟随啊，差不多是这样的功能的定位好，这个呢是它的一些 核心的啊，一些这个功能的这个实现啊，然后呢，上面还有啊，什么这个跨县城的深度理解，就是我们刚刚所说的 rock 这个流程啊，还有呢，自主进化与技能沉淀 啊，这个也是我们刚刚其实反复强调过很多次了啊，它其实是能够自我净化的啊，因为它能自己修改自己的记忆文件，尤其是能够自修自己修改自己的这个操作手册啊。这个呢是没有什么问题的啊，这个呢是现在我们能看到的啊， open cloud， 它这它的这样的一个系统里边非常核心的啊，很多的 一些功能的这个特性，当然啊，如果具体来展开的话啊，下面这个可能也是一些理论啊，这个理论可能就会比较多了，那么它还有啊，如下五大方面的功能这个优势啊，这个我们先不先放在这啊，我们一会去看到我们实际的这个 agent 的 运行之后呢，我们再回来讨论这部分内容啊，因为如果一次性这个理论讲理论，理论讲太多的话，大家可能会比较晕， 好，那这个呢，是关于 open club 啊，它比较先进的一整个技术啊，工具的这样的体系。 那么，呃，在我们正式去复现 openclaw 之前哈啊，这个还是有一个小的点啊，需要跟大家来进行强调，那就是很多同学可能会觉得说啊，那 openclaw 其实也就这么回事啊，我们难道不能够用一些 a 证的开发框架去实现类似 openclaw 这样的架构吗？可能会比较困难啊，就比如说像对于 longchang 来说啊， longchang 的 话，它其实是完全没有 我们所说这一些的这个功能的啊，大家都 sorry， 它只有其中一个功能啊，就是它能够去压缩历史绘画啊，这个呢是浪圈里面自带的这功能，但除此之外呢，浪圈其实是没有我们刚刚所说的啊，所有的，呃， 我们刚才想要的这样的一些这功能的啊，它其实是做不到的。其实哈浪对于浪圈来说，它的记忆管理的这功能相对来说是不是它的成像啊，是一个 较薄的一个这个环节啊，因为 longchain 其实它更多的还是去维护每一次 agent 在 进行运行的过程当中，它的一个运行的这个状态啊，以及考虑一下啊，它可能出现的不同的这样的情况啊，这个报错呀，什么工具调用啊等等等等相关在这方面来进行优化啊。所以 longchain 它 对于一个 a 证的记忆管理方面的功能其实是非常薄弱的啊，总的说它其实总共也就只有这四个方面，它这功能啊，比如说它允许啊，这什么高并发症啊，允许啊，滑动窗口的这个遗忘，或者滑动窗口的这个这个呃压缩呀，以及能够来进行向量剪辑啊，其实也就是这样的基础的功能啊，但是现在从 open clock 的 这个角度来说，这些基础基础的功能可能没有办法很好的满足 啊，接下来的开发这样的需求，对不对？那么除此之外，我们说如果你是使用国内的像 agent scoop 来进行开发的话，哎，这个还不错啊，它的这个记忆系统其实设计的相对来说还比较可以啊，它呢是分成这个短期记忆跟长期记忆 两种不同的模式啊，来进行运行。那么 a 阵的 scoop 我 们简单看一下哈，他的这个短期记忆呢，其实，呃主要就是啊，他可以进行一些这个过滤和压缩啊，他对于短期记忆就当前绘画的这样的内容，这压缩主要是比如说删除一些什么工具调用的这个内容啊，或者删除一些这个呃，我们呃能够非常 明显的感受到啊，历史的话消消息里面一些不重要的一些这个信息啊，比如说现在说长的这个连接啊，等等等等啊，他可以去做这样的一个历史消息的这样的个压缩和删除。那 同时呢他的这个长期记忆呢，就是如果他的这个记忆太长了的话啊，他就会基于这个 rek 来进行解锁啊，他其实内部是有一套完整的这个 rek 流程的啊，就直接就可以完成长短期记忆的这样的这个切换，但是他的这种长短期记忆呢，尽管功能支持的是更好，但是也还是一样的，对不对啊？大家一听就能感受到，这还是上一代的这个思路， 非常死板啊，哈哈，就是，呃，你短期记忆只能这么这样来进行处理啊，长期记忆只能这么来进行处理啊，其总的来看还是，呃，非常的这个死板啊，但是呢，这比浪转其实要好一些啊。那么唯一呢，现在就是我们能看到的关于这个记忆的这个开源项目啊，功能实现程度比较复杂的其实是这个麦瑞玲， 然后这个 m e m 零这个项目呢，呃，它其实效果其实还是非常好哈，但是呢，这个项目，其实，呵呵，和这个 openclaw 其实走的是完全不一样的这个套路啊， openclaw 呢，其实它更多的强调是清亮，便捷可控啊，然后透明，差不多是这样的一个这个思路，但是 memory 零呢，正好相反， 呃，别人清亮啊，他就不清亮，哈哈。呃，别人透明啊，他就这个不透明啊，这个，呃，别人便捷，他就不便捷啊，差不多这样的一个这个定位，那么 oh memory 零它其实追求的是关于长期记忆和剪辑这样的一个高精度， 这个问题就有点像，就比如说我们使用像啊 graph rag， 对 不对啊？基于制图的这个剪辑，那当然它剪辑性能会更好，但是呢， 嗯，它需要的这个开销就更大，它的响应时间也就更长，而且并不是所有场景下都比普通的这个 rock 效果更好啊。所以呢，其实曼莫瑞林也会陷入到类似这样的这个情况，那曼莫瑞林的这个长短期架构期，呃，长短期的这个记忆管理，其实呃精度是非常高的，然后它呢同时还做了一个很好的这个结偶。所谓这个结偶指的是你 不管是用什么样的 agent， 甚至是普通的这个，甚至是普通的一些这个呃 api， 比如说 open a iphone 的 api 都是可以接入麦百瑞零的啊，都是没有什么问题的，它呢实际上所有的这个长短机器管理全部都在它项目内部来进行解决，但是它问题也是再也别说啊，它太重了啊，然后呢响应时间太慢了啊，尽管它可以做到比较高精度的这样的这个 解锁，但是呢，你看看啊，它其实呃一整个流程啊，到大模型的这个对于记忆的这样的提取， 然后呢到对记忆的这个压缩啊，然后呢夏令裤的这个存存储和这个读取，包括有的时候还需要来进行一些这个知识图谱的这构建，然后再进行匹配，再进行剪辑啊，它的这个过程呢， 其实非常非常长啊，然后呢，呃适配性也会比较弱啊，所以这个可能是麦麦瑞林的这个比较大的这个问题啊，对吧？价格比较臃肿，然后延迟比较大，然后呢它也是个完全的这个黑盒啊，这个是麦麦瑞林的这样的情况啊，所以呢，基本上我们说如果你想去复现 opencloud 的 这样的这样的情况啊，包括它后面的这个 agent skill 这个系统的话， 呃，大概率欸可能只能手写，哈哈哈，你可能是没有办法这个通过既有这个 agent 开发框架来进行实现的，但是啊，这个基本的 agent 的 这个响应哈，和它这个运行时的这样的一个 look 啊，这个是使用 long chain 或者使用 agent 是 不是没有什么问题的啊，因为本来这些 agent 的 开发框架就是为了更好的去完成一次又一次 agent 的 响应的啊，只不过啊，我们说你的这个呃记忆系统啊，可能需要单独来进行开发。好啊，那么 前边我们差不多是给大家大概入了一个门啊，主要是个理论方面。这个讲解啊，可能同学听懂了，可能同学听不太懂啊，主要还是个理论方面。这样的讲解让他大概大概。接下来的公开课，我还将围绕更多的技术细节展开介绍，同时将借助 web coding 带大家重领手搓迷你 oppo colo web coding 完整的需求跟题目的过程也都包含在本期公开课的课程中，和课程代码等一起都已经上传至复旦大模型进入社区。

兄弟们，你们要的 openclose 大 师速成指南来了，我们在市面上所见到的 openclose 的 使用方法都还是比较灵闪的，然后我从启动使用一直到运维给大家整理了一份很详尽的这么一个命令行的 说明，通过这个很直观的去操作的话，那么就会让我们使用 openclose 变得非常简单。刚才是我们在启动过程中需要用到的一些命令，现在是我们在使用过程中需要的一些命令。 大家可以看到即使我们 open loop 没有对接一些第三方的应用，它是不是也能够通过我们的命令行去向它发出问题，发起指令。刚才是我们的基础使用功能，到第三个的话就是我们的高级使用过程， 这里我们就可以看到 open loop 的 核心功能，也就是如何去启动一些定时任务，以及怎么去给他配技能等等，感兴趣的我会分享给大家。经过我们的启动使用之后就是运维，这里的话我们可以看到 几乎所有的运维命令这里都有，从服务管理到怎么如何去调用，日日制到一些比较高级的配置等等，掌握了这些再去使用 open globe， 哪怕平时有些问题我们也能够自己处理。

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。

大家好，今天我们讲一下目前最火爆也是最厉害的 ai 智能体 openclaw 项目，我们会讲一下如何设置，包括你应该使用远程的服务器，还是使用我们本地的机器， 你可不可以用旧电脑，或者需不需要买一个新的 mac mini？ 那 么具体来说，我们如何用哪个 ai 模型，以及如何连接我们的手机聊天软件？好的，废话不多说，我们开始吧。那么 openclaw 是 一个开源项目，那么每个人都可以免费的使用它，它本身呢又是 mit 的 license， 也就是说你可以把它用在商用上， 或者是对代码进行修改，再用到商品上，完全没有问题。那么大家为什么对 openclaw 如此的有热情呢？这里有三个原因啊。第一个原因我认为是它主动性，很多工具呢，比方说你用很多无代码的编排工具，或者自己写代码做程序，你都要 定义自己的工作流才能完成任务。那么这里 openclaw 呢，很多情况下，你给他工具，给他权限，那么他自己去完成目标，而不需要你规定如何做。 第二个原因呢？我认为就是他有挚友的记忆，他的记忆呢，就保存在本地，通过我们不断的跟他对话，通过我们不断的啊告诉我们他我们自己的偏好和信息，他呢就会越来越了解我们，为我们的工作干的越来越出色。 那么第三个就是他可以用我们平时的一些聊天软件，直接对他远程进行指令，或者是接收他的结果和报告， 比方说啊啊 diagram， 比方说 what's up， 比方 discount 等等，我也知道国内有人接入飞书，微信等等等等吧，这些都是非常强大的优势。关于安装和设置 opencloud 的 第一个问题就是我应该做一个云服务器，还是用在跑在自己的电脑上？ 我知道有很多人在推荐用云服务器，那么这里我也想给大家说，你应该跑在本地的电脑上，我说一下原因。首先云服务器的优点，二十四小时不间断，也不在你这边，所以它跟你的工作环境完全的隔离。但是我想让大家是明白一点，就是 opencloud 的 能力是完美完全取决于我们给他的权限的，我们给他的权限越大，他能为我们做的东西就越多，当然也越危险。这个我们后面会提到， 那么看看我们 vps 的 缺点，就是首先最重要的浏览器对吧？在我们本地的机器上，我用我真实的浏览器，我登录 啊，是由我真实的拓展等等等等。那么有些平台呢，有非常高的价值，比方说 youtube x， bilibili、 抖音等等等，这些的平台都需要我们登录，都需要我们有真实的用户行为，但是你用 vps， 用无头浏览器做这些事情，就很容易被这些平台所封禁，那么有很多的限制。 第二点就是在 vps 中，你就不能够打开你本地的 app， 就 不能跟本地的浏览器进行互动，就不能对本地的文件进行一些操作。那么也就是说 vps 本地的文件以及浏览器这两个我们最希望他帮我们工作的事情，他都完全接受不了自己的能力，因此 啊，还是推荐大家用本地的机器好。那么新的问题就是用本地的机器，我需要买一个新的 mac mini 吗？说实话不需要，但是如果你一直心心念念想买一个新的 mac mini， 现在确实是一个比较好的借口。 那么实际上 openclaw 它支持 mac os、 linux， windows， 那 windows 呢？主要是推荐通过 wsl， 也就是 windows 的 linux 系统来安装 openclaw。 确实最好的方式是你装在一个完全不同的机器上， 但是它不一定是 mac mini。 如果你有一个旧电脑，比方说你有一个 windows 电脑，你有两个种比较常见的选择，首先，你可以安装一个新的 linux 系统，在你的 windows 上，你就把这个旧的 windows 电脑当做专门的 ai agent 的 机器。第二个方式就是 wsl， 不知道朋友们 wsl 呢？它是本身是啊 windows 的 一个功能，它是允许我们用一行命令行代码直接安装 linux 系统到我们 windows 里面，这样的话，你就可以安装 opencloud， 但在你的这个 linux 子系统下面了。这里我们后来会提到， 如果你安装 opencloud 到你的 wsl 里面，那么你要注意就是你要做好文件的隔离，否则它会有权限用你的看你的所有的 windows 的 文件。 那么如果你的旧电脑是一个 mac， 如果它是一个 m 芯片，那么太好了，你就可以用它把文件处理完之后，作为我们的 opencloud 的 专门的机器。但如果你是英特尔的旧电脑，你要注意一下，你可以跑 opencloud， 但是呢，由于你英特尔无法升级你的系统到啊 mac os 十四以上， 但是有很多专门支持 open cloud 的 一些工具和 skills， 需要你的系统是至少是 mac os 十四的，也就是说啊，有很多功能你是没办法用的， 你的能力就不能全部被解锁了，那么如果你没有旧电脑，你只有一个电脑，这时候如果你的系统是 windows， 那 么跟我们刚才说的一样，你的选择就是你安装 wsl 二，用一行命令行就可以。 还是那句话，文件隔离一定要做好。一个常用的做法就是我们创立一些共享的文件夹，那么我们的 open cloud 只有权限去看这些共享的文件夹，那么我们呢，就可以从我把我们想要给他的文件放在这里面，以及把他生成文件拿出来放到我们的 windows 系统里面去。 好，如果你只有一台电脑，这台电脑就是一个 mac 系统了，那如果你不想折腾，你就买一个新的 mac mini 吧，这里买最便宜的就好，就远远的对 open cloud 来说够用了。 好的，选完机器之后，我们就要来看如何一步一步的来安装 opencll 到机器上去了，其实相当的简单啊，就是到它的官网上去 复制这一行命令行代码，大家看到了吗？哎，复制，然后到我们机器的终端里去粘贴，然后，哎，静静地待它自己安装完成就可以了。 安装完之后，他就会问你明不明白这里面存在的强大的风险，你明白。 然后呢，就有一个啊，快速的相当于是快速启动的这样一个程序。哎，这里就要讨论我们，你看他有很多的不同的大模型提供商供我们选择。这里这个问题还是蛮重要的，我们单独来谈一下 啊。首先呢，你想要通过云啊， ai 模型提供商啊来用它们的模型，而不是本地跑模型，有两种方式，首先就是通过 api， 第二种就是通过现有的订阅了。首先 api 啊，先说明一点，就是 open clock 真的 是非常的烧，我们的 talking 非常的要注意这一点， 我们这里对比一下三个不同的模型，分别是 cloud op 四点六，被大家广泛认为是最好的 agent 模型， 还有就是 sony 四点六以及我们的 mini max m 二点五，它是性价比最高的模型，也是 open cloud 官方推荐的模型。可以看到 mini max 的 价格实际上是，呃， opus 的 十五分之一，十六分之一是 sony 的 十分之一。 这么便宜的情况下，我给大家一个概念，我用了几天 mini max， 我 每天烧掉三十美元左右，你可以想想，如果我用的是 cloud opus 四点六，我每天要烧到五百美元， 所以说它这个真的是不便宜。用 opencloud， 那 么这时候你会问，哎，不是还有第二个选择吗？就是我用我现有的订阅对不对？这里分为两种情况，如果你有 openai 的 订阅，就 gpt 的 订阅，你就可以通过它官方的登录或者授权的方式来使用 opencloud， 这是相对安全的。而且那么 opencloud 的 创始人不是也刚刚加入 openai 吗？ 但是另外一种情况就是 ospec 和谷歌这两家呢，实际上是本质不支持你用他们的订阅来使用第三方向 opencl 这样的工具的，他们呢，网上说很多人的账号也被封了，所以如果你是这样的话，你要注意一下。 好的，我们继续安装。来到这里，我们选择提供商，比方选择 openai 有 两种方式，要么是你登录，要么是你用 apikey， 对 吧？那么如果你是用的 apikey， 你 就要去 openai 的 官网上啊，用你 注册一个新的 e p i k， 或者是你用你之前已经有的，然后呢，是按量付费。如果你是选择 open i codex 就是 gpt 的 授权登录，它就会跳转出一个网页来让你登录你的 gpt 的 网页 啊，这里你选择这里的账号登录就可以了，登录之后会让你选择模型，那么这里呢，我这里就用最好的模型 gpt 五点三 codex 了 啊，然后叉弟也会继续往下做，他会问我们要不要现在设置 skills， skills 是 很重要的，才像于是啊，我们 open cloud 的 肌肉 对吧，它执行我们呃任务所需要的个工具。这里呢，你可以随时随地呢，想要把自己的 skills 都勾选上，那你可以现在跳过回来，自己在这里或者是在那个 web ui 那 里去进行勾选，这里他会问你一系列的 api 哦，这里我都会选择。 no， 我们这里随时随地嘛，有需要可以随时再设置就是了，也不复杂。 好的，这样我们来到设置的最后一步啊，他问我们继续跟这机器人是在公屏里对话还是 啊，去我们那个网页 u i p 进行对话，这里我就选择终端了。我们最视频最后会给大家展示如何随时随地的去网页 u i p 进行对话。那么这里哎，他就开始跟我对话了，我们就激活设置成功了，他问我们告诉他名字，角色， 他的工作风格，以及给他一个表情。啊，那么啊，这样的话，我们就设置完成了，不喜欢在终端里工作，那怎么办呢？哎，其实 openclaw 还有一个网页版的 ui， 这是我们运行命令 openclaw dashboard 之后就会弹出来这个网页，以后我们就可以在这个网页里面啊 直接跟我们的机器人进行对话了。 off cloud 是 非常巧妙的工具，越跟他工作越会越会被他惊喜到。如果大家有任何的疑问或者对未来内容有任何的建议呢？也欢迎大家留在评论区，我们下期再见。

oppo pro 逼近二十万星，正式超越 longchain autopod 登顶高清，成为名副其实的史上最热门 a 阵开点项目。而从 oppo pro 发布到现在，也就仅仅过去了一个半月的时间啊！ 本期视频带你一站式深入了解当下爆火的 oppo pro 底层架构与核心原理，并借助外扣顶从零到一手搓衣板寄予 longchain 的 更适合企业内部高病发环境下。拥有 oppo pro 全部核心功能的 mini oppo pro 不仅能够一比一复刻 oppo pro 的 最核心的功能，而且和 oppo pro 一 样，拥有网络操作工具、沙雕、环境命令行工具、浏览器、动画工具等各项内置工具， 同时也能自由装载 skills， 支持标准格式的 agent skills 灵活载入，支持在对话过程中自主调用工作流和永久修改记忆，实现自主进化，越用越聪明。此外还支持一键绘画、压缩长期记忆剪索等各项 oppo pro 的 记忆管理功能。 并且作为教学项目，迷你 oppo pro 还支持实时文档的具内容、当前加载的 skills 具内容等等， 相信这也是目前全网最深入、最完整的 oppo pro 核心技术拆解。用狼人手搓的 oppo pro 也是全网独此一份，如此高价值的课程质量，还望大家多多三连。支持 外壳完整的资料、 oppo pro 核心的功能、价格图、附现， oppo pro 的 完整题、日词、 webcouping 流程等等都已经上线着孵化大模型进入社区。公司内部的一些这个 ai 数字员工啊，其实还是非常好用的。那我们去是用 oppo pro 啊，去做一些公司内部的这个 ai 员工，主要是通过飞书哈去接这个 oppo pro pro， 然后让他做什么事情呢啊？基本上就做这么三方面的工作啊，一个呢是辅助开发啊，辅助开发其实主要是来进行这个项目管理和环境搭建啊，还有一些这个什么呃，这个各种各式各样的这个库的这个维护等等等等相关的工作啊。那么第二个呢，是这个， 呃， ai 的 一些人事方面的这个辅助的工作啊，比如说自动的啊，定时的去来进行考勤记录的这样的汇总啊，然后呢，呃，去这个收发，定时收发一些这个邮件和消息等等等等。 那么第三个啊，就是我们上一期户外课其实讲到过的啊，关于什么 a i h r 对 不对啊？什么帮忙收简历呀，打招呼啊，然后整理简历核心信息啊，汇总成表啊，然后对这什么选人的这个风险进行评估啊，然后这个什么跟踪这个会议啊，然后把会议的这个语音转成文字啊，然后提取其中核心要点啊等等等等啊，然后什么预约会议室啊，还有这个呃， 同步啊，他什么招聘进度啊等等等等啊，差不多是这样的一些这个事项，哎，你会发现对于 openclaw 来说，他的很多通用型的工作，哎，都可以做啊，都还是做的这个非常不错的，那么他的这方面的这样的一个非常通用，非常适配每个领域都能做的这样的一个能力哈，其 其实是基于它的目前来看是这样的一个完整的项目价格，换而言之就是如果你在开发 agent 的 时候啊，你有类似的这样的项目价格的话，那么其实你也能够啊，做出一个性能非常通用，并且能够在使用过程中不断自主进化的这样的一个这个 agent。 那 么 opencloud 它完整的价格差不多是这样的啊，首先啊，它有一整套的内置的这样的一些工具啊，那么这些内置工具呢？呃，包括啊，比如说什么 python 代码的这工具啊，什么命令行的这个工具啊，还有这个， 呃，沙河环境啊，还有这个浏览器自动化等等等等啊，还包括还进行网络搜索啊，主要是使用 fetch 那 样的工具来进行网络搜索等等等等， 它其实是有这样的一些基本的这工具的，并且呢，对于 open color 来说，它其实有个非常清晰的一个自我认知。好，大家注意啊，这里划重点， 这个自我认知这一块，哎，就涉及到关于他记忆管理了，对不对？那所谓他的这个自我认知呢，就指的是他其实有一个非常底层的核心的这样的记忆模块，他记录了，哎，我现在呢，有哪一些工具可以来进行调用以及记录了啊？自己到底有哪一些能力？然后他就有个自我认知这样的模块在这， 然后同时他还有很多的一些可供啊，开发者们来获得用户来进行修改，甚至是自己可以修改的一些这个功能和记忆模块。那比如说啊，非常有名的这个 skills， 对 不对啊？这样的一个技术概念， 那么，呃，当然咱们公开课还没有讲过 skill 的 这个技术概念哈，但是我相信很多同学可能或多少都听过啊，这个 skill 的 这个技术概念啊，其实指的是说 ok， 现在呢，对大模型来说，其实哈， 他能不能做，主要取决于他知不知道，哈哈，对不对啊？只要他知道了啊，他就能做啊，比如说有的时候他调一些 api 去完成一些这个事项啊，比如说，呃，这个，比如说这个查询天气对不对？对于原始大模型来说，在他原生的知识库里面来说，他肯定是不知道怎么样去查询天气的，但是如果你告诉他， 你可以啊，给哪个网址发送一个什么样的这个请求啊，他就可以给你返回天气的话，然后同时他的自我认知还知道，哎，我原声呢，是有这些工具的啊，比如说命令行工具啊，这个 python 工具啊，哎，我是可以自己使用当前编程环境来进行编程的。好，那只要他知道了 就可他就能做到啊，是这么一回事，那所谓的这个 skills 呢，就是让他知道啊，这么来近理解就可以了啊，当他想要查天气的时候，立马给他递上一个这个操作手册啊，他一看就知道了，然后他就可以啊，很顺利的去完成这样的个事项了。那这个呢，是所谓的这个 skills 啊，这样的这个系统，当然对大语言模型来说啊，这里有个非常关键的一个 关键的一个点哈，大家一定是需要记住他什么时候会调用这个 skills 呢啊？非常简单，就是当用户跟他唠嗑儿聊天，谈到这个关键啊，谈到这个需求的时候，哎，他一想啊，我还有一个 skills 在 这，然后他就会查啊，这个 skills 里边到底是什么样的内容，然后呢再去啊，来执行相应的这工作， 那这个过程我相信很多同学可能就会觉得说啊，那这个不是就和这个方程 calling 是 一样的吗？对不对啊？这不和这个调用的工具是一样的吗？是的，没错啊，对于现在的 agent 大 元模型来说，其实哈，它使用这个 skill 啊，就相当于是一次方程 calling。 举个例子啊，比如说啊，我们原来说啊，让大模型查询天气，对不对啊？这个从头谈到尾的这个例子， 让大模型和查询天气，那原来的这个做法是什么呢？哎，我们把这个天气，呃整个查询天气的这样的个行为，给它封装成是一个外部函数，对不对啊？这个函数你给它输入个参数，它给你返回一个就天气查询这样的结果，那么原始的方式 callin 这样的功能就指的是对大元模型来说啊，当用户问到查天气的时候，哎，他就知道啊，我有外部函数在这， 然后我看一看这个外部函数需要输入什么参数，然后收到一个结果，最后呢啊，跟用户说啊，今天天气怎么样？那么同样的这个思路，对于 skill 的 来说，基本上也是完全一样的， 只不过 skill 呢，它不是一个这个函数啊，或者不仅仅是一个函数，或者是一个脚本，它呢实际上是一个文件夹，你看这么来近理解，然后文件夹里面呢，会有一个大写的 skill 点 m d 这样的一个这个文件。好，那对于大元模，对于 a 阵的来说，它去调用这个 skill 的 核心逻辑是，现在用户啊又来了问啊，说我现在想要查询天气， 然后呢，在整个的 agent 内部，它其实会维护一个关于我现在拥有的所有的 skill 的 一个大的一个表，这个表里面就记录了不同的 skill 能够完成什么样的一个事情。然后他就发现，哎，我有一个 skill 能够帮我查询天气，然后呢，这个 skill 它的说明文档就那个 md 文件哈， 那个说明文档在什么路径下？好，那现在啊，我现在呢，呃，就把这个路径啊，把它输入进去，然后呢，去查一下啊，现在这个 md 文档，那这个 md 文档里面可能就会包含非常详细的关于说 啊，你现在要查询天气，你需要给什么连接发送了请求对不对？然后再获得一个响应，然后呢，就查到天气了啊，它可能是一个完整的说明手册，那这个时候对大元模型来说，只要他知道了啊，这个具体查询天气这样的流程，他就能够一步步来，一步一步来完成。 只不过我们说 skill 的 这样的一个实现啊，对大元模型来说， skill skill 这个实现，它底层有和调用工具不一样的一个非常核心的地方就在于说， 刚刚听我这个流程有没有点感受哈？其实核心一点就在于说，我现在大元模型要去读取某个指定路径下的这个 macdunk 文档，这事 大元模型的原声是不能完成的，对于模型来说，他怎么会去读取一个文档呢？文档你只有用户主动主动给他来进行输入， 所以 skills 的 本质是一个 read file 的 一个外部工具，也就是说我们其实需要给当前这个 agent 呀，给它赋予一个内置的啊，原生的这个 read file 读取文档的一个内部工具，这工具就非常简单，你只需要 使用这个 python 的 一个杀壳环境。呃，使用这个 python 代码解释器啊，写死一个这个，呃，读取文档这样的脚本就可以了。啊，作为内部这样的工具，那当我现在 skills 要开始进行运行的时候啊，现在 对于内部的这个 agent 来说，他做的一个事情就是先查找啊，我的系统消息，哎，发现了有一个查询天气的 这样的一个终极操作指南，对不对？在某个路径下，然后呢，就把这个路径作为参数输入给那样的一个 read file 那 样的一个外部函数，然后呢，那个外部函数就会根据这个路径把对应的这个非常长的这个 skill 的 这样的个文档，哎，你查询天气的操作指南，然后呢，发给模型， 这个时候对于模型来说，它仍然是完成了一次 function calling， 只不过这个时候的 tour response。 啊，我的这个工具返回过来，这个结果是你的 skill 的 这个文档里边的这个内容。好，那现在我读了文档里面这内容一看， 嗯，懂了啊，要这么来进行天气的这个查询，那么接下来它就可能就一步一步来进行查询。但是同样大家会发现，这个天气的这个查询啊，它可能还会涉及到一些，比如说，呃，网络工具的这个使用，你好歹得发一个这个请求，对不对？发给指定的这样的网址，然后它就可能跟你返回 硬的这个听查询这样的结果，所以呢，这个过程哪怕大元模型他知道了啊，我现在查询天气应该按照这个步骤来进行执行，但是具体的查询过程，他仍然还要继续的去调用一些工具啊，然后来完成。但是往往我们只要你的当前这个 agent 里边哈 它包含了比如说 python 代码显示器啊， fetch 这样的网络工具，然后包含了比如说这个文件的浏览和操作这样的个基本工具等等等等啊，以及操作命令行这样的基本工具之后， 我们说所有的绝大多数的你的 agent 的 skill 所需内部去完成对应的这个 skill 的 这个事项，所需要的功能都可以由这几项核心工具 来搞定啊。就比如说我想查询天气，查询天气的无非就是说， ok， 我 要找某个基地的这个地址啊，网址去发送一个这个请求，那发送请求有很多种方法对不对？你当前这个 agent 运行的这个服务器，它只要啊有这个命令行这工具啊，只要你当前 agent 能操作命令行， 直接一个 c u 二 l 这个请求就发过去了啊，然后就可以收到对应的这个，收到对应的这个返回过来这个结果。或者它如果有 python 代码显示器也同样的啊，是用 python 代码显示器写一个 request 这样的请求也可以发过去啊，也可以获得一个最终的这个啊，查询天气这样的这个结果，所以你会发现这个 skill 啊， 其实说的说的，说的过程比较复杂，但实际上呢，并没那么复杂啊，这个 skill 它无非啊就是和我们内置工具啊，是连着一体的啊，然后呢，只不过我们的这个 skill 呢，它呢是能够啊，让大别模型在合适的时候收到对应的这个工作的工作指令，然后， 然后大元模型就看看。哎，咱们这工作指令可以调用我现在的手头上哪些工具来完成，对不对啊？查个天气啊，使用这个命令行工具啊，或者使用 python， python 代码制器都可以啊，发个请求，获得获得最终的这样的个天气查询结果就 ok 了。 那么同时呢，如果我们的 skill 啊，它所要求的这个这个功能非常非常的复杂啊，我现在手头上 a j 的 内置这些工具级，它压根没有办法来进行满足的话，那这个时候你给大模型的这个 skill 就 必须得自己在 带一个哈这个相关的功能脚本啊。然后呢？大元模型知道啊，我现在呢这个 skill 要完成这个复杂的工作，比如说啊，大家都非常熟悉的啊，什么 pdf 转 macdough， 对 不对啊？这样的复杂的工具的话，这样复杂的工作的话， ok， 我 可能得有一个单独的文件啊，单独的一个脚本文件，这个脚本文件就是专门的啊，去把一个 pdf， macdunk 的 这样的脚本。好，那我现在给大元模型 skill 啊，代表的含义是让大模型知道。哎，你现在如果要把 pdf 转成 macdunk， 那 么呢，你需要怎么做？你需要用到我这个脚本，我这脚本是长什么样的？我这个脚本你应该如何进行使用？至于我这脚本里面内部内容， 你可以不知道啊，但是你需要知道啊，这个脚本应该怎么样来进行使用？好，那也是一样，大约摸清，一旦看了之后，哎，懂了哈，然后呢，就运行一下你的这个脚本，对不对啊？使用这个 python 代码解制器运行一下当前这个脚本，或者使用命令行工具运行也是一样的，哎，它很快就搞定了， 所以呢，你会发现，对于现在的啊这个 skills 来说，它首先是要和整个你 agent 内部的内置运行工具呢，给它绑在一块，然后同时呢，它的实现也是依赖于 function calling 这样的功能，然后呢实时地去组建你当前模型的上下文啊，当前 agent 运行的上下文，然后呢，才能够很好地去实现 一个又一个啊相关的这样的功能。但是只要你的 agent 啊，它拥有了就我们刚刚所说那一套的这个流程哈，包括你的记忆管理系统里边，能够是能够啊，在最开始给它一个 skills 的 这样的个列表， 以及你当前这样的 agent 呢，能够有很多内置的工具，那么你的这个 agent 啊，其实它就是一个功能非常通用这样的 agent， 任何的这个 skill 都能接进来 啊，这个其实是就我们花这么长时间讲这个东西哈，其实也是因为这个呢，可能就代表的是我们二六年啊，这个 agent 开发的一个非常热门的一个方向啊，其实从二十五年年底开始，就有很多同学关注到说啊，这个 skills 如何来进行使用啊？你使用一个 skills 也好，使用多个 skills 也好，都是按照刚才这样的逻辑来进行运行。而从另外的角度上来说，只要你的这个 agent， 甭管这个 agent 叫什么名字哈，它拥有那样的些基本的内置工具啊，然后呢，有一个啊，能够去拼接 skill 的 啊，所有的这个 skills 这样的一个原数据的一个拼接记忆的这样的个流程，哎，那么接下来啊，你的这个 agent 啊， 接一个 skill 是 接，接一百个 skill 也是接啊，而且呢是基本上它的这个啊，伴随着 skill 增加所带来的负债的这个负面的这个增加，其实是没有那么的这个多的啊，所以其实现在很多我们在进行 a 证的开发的过程当中，很多 a 证的它的能，它的性能，它的能力呢，都相当来是是比较通用的 好，那么到这儿啊，还没有完，对 open code 来说，其实给开发者还有一个非常重大的这个启示啊，当然也是跟记忆相关的哈，这样的一个启示就在于说，哎，你会发现，当我现在啊，这个智能体 它有一套内置的工具，对不对啊，还可以随时接入进来一些这个 skill 的 话，那么其实它就能够啊，来完成一个叫所谓的叫做自我优化和迭代呢。大家有想过一个问题哈，当我现在这样的 agent， 对不对？很好哈，对于我现在这样的 agent 来说，我呢啊，这个有自主性啊，知道自己是啥啊，然后有一些内置的这样的工具，然后同时我还有能力啊，去查看我的记忆文件括弧，主要，主要只要是我的这个记忆文件是保存了本地的哈， 还有能力去查看我本地的记忆文件啊，因为有很多记忆文件可能都是在本地各个地方存储的这个 markdown 这样的这个文档。好，那么接下来它就会出现一个事情啊，当然它有权限去看我自己的这个 skill 啊，这个 markdown 文档对不对？很多啊，它都，它都它，它都有这样的权限， 那么好，接下来就会出现一个这样的情况，就是，哎，当我们在进行对话的过程当中啊，他就有可能我们跟他对热对热对热话啊，然后呢？他呢？啊，我们觉得说，哎，你当前这个查询天气有问题， 你每次都这么查啊，但是你会发现每次都报错，要不咱优化一下你查询天气的账这个流程了吧，不要给 a 网站发请求，我们给 b 网站发请求，哈哈，对不对？换个网址去查天气 好，那么这个时候我们说到于当前 a 政策来说，只要你给他的系统指令或者系统记忆合理的话，那么他其实首先自己是有能力去修改他自己的这个 skill 的 啊，就比如说刚刚说的，不要给 a 网站发指令啊，给 b 网给 b 网站发指令啊，对不对？他其实有是有能力去修改自己的这个 skill 的 好，那么如果我们现在给他一个合理的系统指令，跟他说，在事实的情况下，你可以自己去修改，找到你的 skill 那 个地址，然后呢去修改你的 skill 的 这个 markdown 这个文档，那么他其实真的就会去修改， 那么改了之后你会发现下次再查天气的时候啊，他就不会给 a 网站发地址，发地址，发地址，好，他知道之前总是碰壁啊，所以现在呢，哎，咱就不这么干了， 他通过给我的 skills 这个 macdunk 文档里边永久性的修改了查询天气这样的地址，然后呢，他未来每次查天气的时候，因为他都会看一下这个 skill 的 macdunk 文档，所以他就自然而然就会给 b 网站去发信球，就不会给 a 网站发信球了。 但是呢，从用户层面上看，哎，你会发现这个 agent 它处于一个什么样的这个情况呢？啊？它就是一个越用越聪明，哈哈，对不对？越用，哎，在这个越准确的这样的这个情况，哎呀，这个其实就是很多用户在使用 opencloud 之后，发现一个非常有趣的一个地方。再一说 啊，比如说我们刚开始运行的时候磕磕绊绊的啊，这个也运行不好，那个运行不通，但是呢，运行的运行，运行的时候我们跟他说这个你应该这么做，那个你应该那么做，哎，他仿佛感觉好像就变聪明了啊，包括有的时候他不记得 api key， 我 们给他输入个 api key 之后，他感觉好像他永远都会记得当前这个 api key 是 什么。 而这样的一个我们说能够让他越用越聪明啊，能够实现自我优化和自我迭代的这样一系列的功能呢，实际上就是依赖我们刚刚所说的啊，那样的一整个这个体系， 还有内置工具，然后同时呢你需要把所有的记忆文档全部都存储到本地，然后呢你还需要在维外部维护一个 skills 这样的这个架构，只要这三方面条件凑齐，那么基本上你的这个 agent 啊性能其实它就会呈现出一个这个指数级上升的这样的这个情况， 这个其实我会觉得是 openclaw 啊，这样的项目给所有开发者我觉得带来的最大的这个惊喜啊，因为其实啊，你说这通用智能体， 它当然啊是有很广泛的这个应用面啊，但是呢，我相信有很多同学现在实际上在做的这个工作啊，是围绕着一些非常专精的这个场景啊，去研发一些非常这个呃，有深度的或者非常复杂的啊，围绕某些垂域的这样的这个智能体。但是呢，我们说对 openclo 来说，它的这个架构啊， 包括他这三方面功能叠加所产生的奇妙的化学反应啊，我觉得啊，是所有的开发者啊，可能都需要静下心来啊，好好的这个思考，好好的这个琢磨一下啊，其实，呃，所谓外行看热闹啊，这关于这大家很多人之前发现 open club 啊，他居然有这个自我净化功能之后啊，兴奋的不得了啊，觉得说啊这个这个 特别厉害啊，这个大受震撼啊，这个 ag 呢，特别猛啊，特别好用啊。但实际上他这个所谓这个自我净化的功能，并不是说这个模型自个越用的越聪明了，而是 它的 skill 这个体系的 markdown 文档啊，和它这个记忆系统的这个 markdown 文档啊，在你用的过程当中，它不断地来进行自我修正啊，从而使得下一次在执行类似的工作的时候，不再犯上一次相同的错误 啊，这个其实是它能做到的这样的这个事情，那你想想看，这样的事情是不是对所有领域里面，我们在进行 a 证开发的过程当中，都会有很大的这个歧视呢？ 也是因为啊，这样的一个这个 openclaw， 它所提出这个技，它它所提出这个技术的这个点吧，所以呢，我们才需要啊说这个啊，开这期公开课啊，包括我们下期公开课也是一样的，总会有两期公开课，分别围绕着 openclaw 啊，它的这个 g 系统和它的 skill 系统啊来进行深度的讲解，并且呢，我们会带大家从零呢去复盘跟搭建一个啊这个呃迷你的 open class 啊， mini open class 是 用浪秤开发的，同样也能够实现刚才我们所说的所有这样的一些功能啊，包括什么热插拔，一些 skill 啊，什么记忆文档写的本地呀，然后呢啊，通过一些什么什么什么什么提示让它越用越聪明啊，等等等等啊，都是能够实现的啊，都是没有任何问题的。 所以呢啊，这就是啊，我也会觉得这可能是呃我们啊作为技术人来看看门道的时候能够看到的，对 open club 这样的一个项目，对于 a 智能开发者来说最大的一个启示， ok， 好 啊，当然下面我们刚刚其实对这个图说了很多哈，其实对这个图说的内容都是啊下面这些文档里面的这个内容啊，大家可以自己去看一下啊，包括， 呃什么它的记忆系统哎，从黑河回归透明啊，对不对啊？然后呢， 包括它的这个自我认知啊，是如何来进行这个迭代的啊，然后呢，有了这样的功能之后啊，它到底有哪些这个价值，对不对啊？这下面其实有非常完善的这个文字版的这个说明啊，回头大家可以再去看一下。 总之呢，我们需要强调一点的是，你要做到啊，像刚才 openclaw 啊这样的一个 agent 的 架构的话，那么你肯定首先得有很多内置的这样的工具啊， 同时呢，你可能也得维护一个公开透明，在本地啊，完全在本地来进行保存和运行的这样的个记忆管理系统。然后同时呢，你的整体的架构设计必须要兼容啊这个，呃呃， cloud 提出来的 agent skills 啊，这样的个技术体系。那么有了这三方面功能支持之后，接下来，哎，你的这个智能体 大概率啊大差不差啊，这其实是一个目前来看非常先进的一种这个智能体架构哈，接下来的公开课，我还将围绕更多的技术细节展开介绍，同时将借助 web coding 带大家重领手搓迷你 oppo pro web coding 完整的需求跟题目的过程也都包含在本期公开课的科建中和科建代码等一集都已经上传成反大模型进入社区。

如果你是 openai 的 拆 gpt 会员，现在我要告诉你一个好消息，我们可以在 opencloud 里不使用任何的 api key， 就 能够部署拆 gpt 最新的五点三模型进行推理了。 我知道这可能听起来有点不可思议，但事实是，现在这种方式确实处在一个 openai 末许的一个状态。 大家好，这里是熊仔学长。 codex 是 openai 的 一个 agent 代理式编程工具，类似于 antropic 的 cloud code。 open cloud 就是 借用了 openai 给 codex 设计的 oofflow 来调用你的叉 gpt 模型的。 那么你可能会说，我也可以用同样的方法，或者是使用 cloud wallet 来调用 google 的 gemini， 国内的 deep sync， 还有豆包千文这些。 那么问题就来了，这些公司实际上是不希望用户绕过他们的 api 接口的，因为 open cloud 这种使用方式对 token 的 消耗量非常大，对企业来说也是一笔非常大的电力开销。 所以在过去的一段时间，很多以这种方式使用 opencloud 的 用户在陆续地被搬掉。那为什么叉 gpt 没事？ 这件事就巧在 opencloud 的 创始人被 openai 招去做个人智能体部门负责人了，这事就很有意思了哈。 但不管怎么说，目前这可能就是性价比最高的唯一的 opencloud 的 部署方案了。 部署过程也非常简单。首先我们需要以下三种安装方式来安装 openclaw， 详情可以参考我的上期视频。 然后我们在命令行输入 openclaw on board off choice open ai codex， 然后我们选择 yes， quick start， use existing values。 然后你的浏览器会弹出来，让我们登录叉 g p g 的 账户， 如果浏览器没有弹出，我们也只需要复制 terminal 里面的这段 url， 再粘贴进浏览器就可以了。 登录 openai 账户之后，我们会看到一个报错的页面，实际上走到这一步是完全正确的。我们复制这个网址，然后粘贴进 terminal 里的这个位置。接着我们继续 on board 的 过程，跳过 channel skills 和 hoax 的 配置步骤， 然后选择 restart gateway。 这一步非常关键，重启 gateway 会让我们刚刚配置生效。 然后我们先不加载模型，选择 do this later， 接着输入以下的代码， opencloud model set open ai codex， gpt 五点三 codex 来把 opencloud 的 默认模型设置成我们刚才配置好的 gpt 模型。 接下来我们输入 opencloud dashboard， 去到它的 web ui 界面，我们在 agent 这个选项卡里面可以看到叉 gpt 五点三已经成功显示了，然后我们测试一下也是正确的输出的内容。 ok， 那 么这期视频就到这里了，欢迎大家在评论区和弹幕上讨论，在 ai 飞速发展的今天，我们普通人的未来究竟在哪里？ 最后求大家一键相连，收藏转发小心心，这里是熊仔学长，让我们一起成长！

不知道大家有没有发现，最近网上讲 openclaw 的 内容非常的多，但是很多视频你看完之后会发现好像懂了，可还是不会用。这是因为有很多人就是在讲概念，讲流程，甚至呢，有些内容本质上就是为了卖课 啊。今天我们来一些有用的，就是从零开始，手把手实操来带你用 openclaw 生成一个 skill， 然后争取你看完之后自己就能上手。 网上教大家如何设置 openclaw 的 视频很多了，我就不浪费时间了，但是稍微说一下我 openclaw 的 设置， 我的 openclaw 是 装在 mac mini 上的，底层用的是 mini max 的 coding 盘。装好 openclaw 之后，我基本上没有更改任何它的核心文件啊。唯一添加的一个就是 我刚开始用的时候发现他经常会说你去干这个，你去干那个，我就告诉他，遇见事的时候自己尝试去装，如果需要权限再找我啊，但是不要告诉我你去干什么事情 啊。这一点你要想设置的话，其实在 opencloud terminal 给他设置了就行了，但是啊，如果不设置也没有什么问题。 另外这个教程我会说的比较细致啊，对不是小白的人可能显得比较啰嗦啊。如果你是已经对 open call 很 有研究了，可以跳过 啊。但是如果你看过我其他教程，基本上就知道，我还是争取做一些东西和给外行的人，然后让他们也能进入到这个 呃里边来。首先先说一下我要做的东西是什么？我要做的东西是一个任务提醒工具，我现在的任务提醒工具主要用的是 google 的 google 的 test， 大 部分情况下它工作都不错，但是有些不足， 具体是哪些不足，我们等会儿会在创建 open class skill 的 时候再细说。 呃，这整个 skill 我是 在 openclaw 界面做的，也就是这个界面，其实你要用 telegram 或者其他聊天工具也可以，但是就对于我来说，打字的多的时候还是电脑舒服。 然后很多时候 openclaw 也需要权限，你如果在电脑面前也可以随时提供给它 啊。这边就是我开始来做这个 skill， 刚开始我就是告诉问 cloud， 我 要去做一个新的任务管理系统啊。我告诉我这个系统原因主要有两个 啊，因为市面上常见的工具有一些不足，比如说一个是任务，经常有多个关键时期 啊，但市面上大部分呢，就只有一个截止日期。我举了个例子，像酒店优惠券，免费券这种任务啊，他会有生效日期和过期日期两个时期，需要等他生效的时候再开始提醒啊，而不是在截止日，也不是在一个其他的特定时间。 另外，我不想提醒，只是简单的在截止前几个小时或者几天提醒一次，而是根据距离截止的远近采用不同的频率。在这里我给他描述了，就是如果是超过一个季季度的时候，那你每个季度提醒我一次。 已经到了最后一个季度，那每个月提醒我一次，到了最后一个月每周提醒，然后以此类推，如果是最后一周的话，每天提醒我 啊。可见我把这个问题发过去之后， open class 就 开始干活了。他先问了我一些问题啊，对吧？就是啊，你是从哪里加任务啊？从哪里提醒？那我直接告诉他我要从 telegram， 然后他问我，呃，这个任务存储在什么地方？他问他是 jason 啊还是 sql database 啊？这个如果你有经验的话可以给他更直接的回答啊，我虽然知道，但是为了让大家看到，我这里就说你自己去想啊，这其实是你很多时候如果不懂技术的时候可以给他的回答，就让他给你建议，然后你采纳就可以了。 然后之后问我要不要和谷歌的 color 连起来啊？日历系统我之前也聊过 open call， 现在连接谷歌日历有被封禁的风险，我就选择了不最后问我是我自己用还是其他人要用，我说只有我 可以看到。就是我在回答完这些问题的时候没有立马让他去做，因为如果我就立立马回答完这些问题就按回车的话，他可能就要开始干活了，但是我只给他描述了很小一部分的场景。 所以说我在最后又给他补充了一句啊，就是我告诉他你要把这个任务想清楚，并且打造一个系统，你要解决的问题不只是我刚才提出的问题啊，那些问题你要解决，但不局限于只解决那些问题 啊，其他的还有的问题就是如果任务完成了，我要能标记完成任务之后你不能删除，因为我可能再次询问等等等等，总之我让他把问题去想全 啊，然后接着我们可以看到他往下就去想了一个啊，相当详细的系统啊，不止有，就是任务存在什么地方，还有这个任务里面的数据结构，还有那个如何 制定提醒以及我和他交互的一些方式啊，总之还是非常详细的。最后又呃问了我一些问题 啊，基本上正常情况下你回答这些问题往下走就行了。但是在这个时候我突然想到一个其他的问题啊，我就把它岔开了，这时候你也能看到，其实啊，这就是跟 v i 工作的好处啊，你其实也是可以不用事情想的非常全面啊，随时想到什么问题随时跟他说就行了。 这个时候我让他设计这个系统的时候，尽量减少对大模型的使用啊，这样可以有效的控制成本 啊。我告诉他就是我不想用他刚才给我做出来这些乱七八糟的命令，我要给他说大白话，所以说这部分他是肯定要用大模型的，然后他怎么把这个系统搭建起来？肯定也是要用大模型的，但是搭建完之后使用的过程中应该最少用到大模型越好。 然后说完这个之后，他又跑去设计了半天，然后最后跟我确认啊，在我给他命令的时候，他是要用大模型的，但是在他做其他任务的时候，他是可以不用大模型的，那这个就我就很满意。接着我就开始回答一些 其他的问题啊，数据库放在哪里啊？检查一次需要多长时间？我刚才要求的那些，他管他叫渐进式题型啊，是什么时候开始，我就把我刚才说的东西又给他重复了一遍啊，这些都比较简单，但是呢，大家又可以看到这部分的回答 又特别长啊，原因是我从他刚才给我提供的数据结构里边没有看到任何关于重复性任务的数据结构，所以说我问了他怎么做， 而且并怕他没有搞懂，我又给他了一个实力，对吧？还是用酒店免费券啊。如果我每天每个每年的一月十五号有一张免费券， 那他需要做的事情就是从一月十五号生成一个任务提醒我，我要用这个卷，然后明年的一月十五号这个就是截止日期，在这个过程中他会渐近式提醒， 如果我在三月份用到这个卷，那从三月份到明年的十五号是没有任何任务的。明年的十五号之后再形成下一年的任务。你可以用大白话的方式把这个事情给他讲清楚，然后同时你也看到我思维比较跳跃。我在这个 这回答里又给他说，你再帮我想一个名字对吧？因为我现在给他说我做这个系统叫 task， 但 task 太常用了，我现在平常问，嘿， open call 我 们在干嘛也是用，就是 what's our task。 所以 说，呃，让他再去重新想一想， 然后接下来你发现他承认，哦，他忘记做这个重复任务的错误了。然后呢又给我想了一个 名字叫做 pos 啊，我觉得还行，然后就准备使用它了啊。这时候你看到刚才出了刚才的问题，这个 open call 第二次犯魂就出现了，虽然他给我提供了一个叫 pos 的 名字，但是他想把这个 整个 skills 放到一个叫 clocked 呃，文件夹里 啊。我立马果断质问他，你是不是脑抽了啊，对吧，这是怎么回事啊？然后他就说，哦，对不起啊你，你是对的啊，我是应该放到啊陶瓷里边，然后到这个时候就已经差不多了啊 啊，但是既然他已经给了我很多麻烦那那这个时候我也要给他一些新需求。这时候我突然就想起来啊，我现在其实我是想这个系统同事支持和我太太的，然后我就把这个需求提给他了， 但这就是 ai 工具好的地方，要是个员工啊，最起码就算不说出来也会在心里嘟囔说你这个人啊，一分几分钟之前还说就要一个人用，现在马上都变卦，到底有没有准信啊？ 但是如果 ai 的 话他就说，哎，挺好的，我来做就行了啊。这次方案出来之后我终于批准他去工作了啊，我们可以看到现在时间是三点四十九分， 然后他干了这么半天之后我们同时也可以看到在三点四十九分他就做完了，这个是非常之快的啊，最后会总结这个事情， 然后接着我就给他一个真实的样例，对吧？啊？我其实每年要付人寿保险啊，由于我用的人寿保险的系统非常垃圾啊，按年费按年付款才有优惠， 但是呢他的系统里只支持自动化的按月付，那所以说我没有办法，我只能给自己做个提醒，然后每年然后去用年付， 所以说我就让他去给我做个提醒，每年年初就把这个提醒打出来，然后最迟到三月中旬开始，呃是 deadline， 然后告诉他我要用那个循序渐进的提醒方式 可以看，很快他告诉我已经添加成功了，然后我就问他 what's my pos？ 这样就可以看到我的任务列表，总体内容还是不错的。我现在有一个任务然后是要去付人身保险啊一月一号开始 active 的 然后三月十五号是 deadline 然后在这过程中我又跟他几个来回然后让他加上一些其他的状态啊最终就是又加上了状态和下一次提醒的时间是什么。基本上到这个时候我认为任务就完了。第一次 啊但是我因为出于好奇我知道那个 open cloud 的 提醒是通过两个东西做的呃或者叫 heartbeat 或者叫 cry 啊我对他们的优劣不是特别清楚我就问他你给我的提醒是用什么做的给我解释一下吧。啊这一问不搭紧啊 啊在他给我来了一句他并没有做提醒啊 我说你这不是瞎折腾吗你赶快给我做一下。然后他道了歉之后啊赶快又去做了啊告诉我他去设置的时候我又仔细读了他给我的信息啊他计划里边的一句话又引起了我注意他说每一条提醒都会给我发一个 telegram message 我一看这不行啊我赶快说你每一条提醒都给我发一个信息是毛意思啊你赶快给我做个列表整合一下啊。然后他又很快的承认了错误然后说好他做个列表发给我可不可以我说可以然后就去做了 不一会儿又做完了啊但是不出意外的话他又出意外了不过这次是有进步的啊他除了告诉我做完了之后给了我一个 note note 写的什么 note 告诉我就是下次如果这个任务完成了下次提醒的时候。 呃现在他没有做这个循序渐进提醒他就放了个月初然后问我 要不要写完，我说你这不是给我搞笑吗？赶快去干活吧。然后又跑去吭哧吭哧吭哧吭哧干，过一会又告诉我干完了。 这时候我多加了一个心眼啊，告诉我干完了之后，我又问他，呃，你给我说一下，我跟你说的所有事情你都是否干完了？有没有其他类似于这个样子的 play store 的？ 一问不答解啊？又给我列出来四个东西，基本上就是循环任务完成，任务完成的任务复原，以及除了这种渐进式提醒之外，就是特定一个日期的提醒，这四个功能也都没有做， 给我气的又把他哄回去干活折腾了半天，最后是终于搞完了，然后总体大概做了一个小时， 但是我们看见刚才最核心的部分，他大概只花了不到一分钟，就一分钟就做上了。 这里证明了在 ai 的 世界里，编程其实不是最难的部分，最难的部分是怎么把需求规划好，解释清楚，做对的判断才是最重要的能力。而且在这个过程中，我们看到 open class 会不断的想开始做任务， 那作为他的使用者，尤其是如果你是一个小白的话，你要不断的打断他，然后去跟他去确认沟通方案，找出他方案的不足，才能达到最好的效果。 在这个例子中呢，我们还看到在不少地方 open call 都会犯错误，这个时候就是能看出来，如果你有编程或者产品设计的 技能的话，那是可以预防很多错误，如果没有了也不用担心，就算他犯了错误，等到你使用测试时候发现了，再让他改就行。 今天在这个任务里，虽然我发现了这么多错误，但是我觉得大概率在之后使用的时候可能还会有别的地方，或者是我发现会有我想升级的地方，到时候我打开窗口再跟他聊几句就好了 啊。如果你觉得这个东西是太麻烦了，还有一个办法就是你给他一个更强的大脑啊。我用的是 mini max 啊，这个模型啊，之前看过其他笔记的人也知道，就是我提过，就是国产模型和海外模型还是有巨大的差异啊，能力还是相差非常大。我之所以选用 mini max 是 因为它量大，环保，但是如果 你把你如果觉得它达不到你的要求，你把它升级到 cloud， 并且使用它最新的 opus 四点六 think 模型的话，它整体的体验应该最起码会上一个档次。呃，但是不用说，价钱应该也是会上一个档次的。 最后呢，我想说一下，这个教程并不是教大家去怎样做这样一个任务系统，因为它本身的价值 其实并不是特别大啊，但是它最重要的它是来展示 open cloud 这个东西的价值在哪里。 我把它总结为几点，就是一它时刻在线，二、它可以主动找你。三就是它可以打造专属于你自己的自定义流程。 我对这个 task 不 满，因为我想要这种循序提醒，我想要这个规则，但是另外一个人可能就想要一个其他规则，或者他想要多个规则啊。市面上的产品就算再努力做也很难满足每个人的需求，但是你有一个 open call 的 话，你就可以实现自己的需求。 另外一点，我想展示的就是不会技术或者产品思路，也不要怕，你就跟 ai 的 不断聊四科就好多折腾折腾你就会越来越强了。 所以说最后如果你能找到很多利用随时在线主动触达这两个能力的场景，并且你本身也很喜欢折腾，那就赶快入坑吧，相信不久的将来你就会拥有自己的 jazz。