OpenClaw各场景收益对比

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！

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。

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。

带你看看我用 oppo pro 两周之内的真实消耗，再告诉你一个技巧，让你的头壳消耗直接减少至少一半，这是谷歌官方的 api 基本系统，我们来看看这个月我是用了十二美元，我使用的模型主要是 java 三 pro、 nano 三 pro 和 sunflash， 我 用它做一切的流程，自动化、视频生成、图片生成、代码生成。再看看我们团队的差不多有三十人，这两周用了七十美元，算下来每天就是五美元，他们用文字、视频、图片的模型做类似的用途。这样算下来，我们每人每天用 java 的 模型差不多就是五到十块人民币， 这个费用远远低于大家在网上说的数字。那为什么我们能做到这么低呢？告诉大家一个技巧，首先打开你的电脑终端，确保你的 open class 是 正确安装的，然后输进去 open class skills， 这里面会告诉你你已经安装了哪些没有安装，哪些打了对号的是安装的。当你认真读清楚你安装的这些技巧之后，在你用旁边和 open class 对 话的过程中，在每次做任务的时候一定要加上一句话，就是用指定的技巧。比如在这里我让他帮我修改 pdf 的 时候，用到了 nano pdf skill， 如果你不指名的话，他会调度多个，一个一个去尝试，所以很多头衔就会浪费在过程中。 如果你已经安装部署的 oppo core， 赶紧去试一试这个技巧，你会看到明显的头壳消耗的下降。如果你还没有安装，或者你不知道怎么去本地部署安装 oppo core 的 话，我们正好有一个 ai 工具小组，里面有手把手的安装教程和进阶的 oppo core 落地应用教学。如果你感兴趣，可以看视频主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

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！

openclose 有 什么实际的使用场景？感觉对工作没有帮助？这是最近很多学员问我的一个问题，那这个视频给大家聊聊，我一般用 openclose 来做哪些事情。大家都知道我有很多账号，我每天要录将近十个视频， 所以第一点，我习惯在前天的晚上，我在手机上去给他发一个关键词，让他在某音和某红书平台去找到最火的十到二十个视频，然后就提取相应的脚本，相应的标题，给它保存到飞书链接里面再发给我，这样我一早上起来就能够看到现成的脚本，实话实说，这真的太方便了。我要做的第二件事情 是找到我认为 ok 的 脚本，让 open colo 来给我去做一个二次的润色和修改，它润色完了之后也会以飞速链接的形式直接发给我，然后我直接去审核就好了，我上午大概一个人就能拍十几条视频。第三个用处呢，就是给我的口播视频去做一个相应的粗剪，我录好之后，用 open colo 的 自动去把我的气口给它剪掉，就相当于先粗剪一下， 再把这个视频直接打包发给剪辑老师，这样的话他们的剪辑效率就大大提高了。然后就是第四点，因为我们这两个月在铺一个小铺的项目，所以需要大量的笔记，我们就用 openclot 去搜集了很多同行的笔记， 就找到了很多优质的同行发的素材和帖子，我们会让龙虾采集好，然后去检测哪一些帖子是跑的最好的，我们再把这个帖子定时的发送给我们运营，所以他每天都可以蹭到最近的热点，哦，对了，我们还在研究用 openclot 去实时监控一些评论区的数据，因为有一些品牌方想要去知道你的评论区里面的鱼情，对吧？就是有好评有差评，然后怎么去做一些相应的回复，这些也可以用 openlog 去解决。还有最后的第五点，也是我觉得很方便的一点，我之前约会的话，我还需要手动操作，然后还需要去打开一个录制，以及 我还需要去手动的去记一些相应的会议重点。那现在我可以直接用 openlog 我 给他发一个，说你给我预定一个今天下午三点钟的会议， 然后记得开会的时候给我定时打开那个屏幕的录制，他就会全部给你做到，而且可以把你的音频翻译成文字来提取重点，这样的话你就不用怕会有一些核心的东西丢失了，我还是蛮喜欢这个功能的。所以 photoshop 的 其实可以做的事情有很多，你要把它和你的业务连接在一起，怎么样去做一个降本增效的操作，这个才是重点。

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！

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。

充分利用 openglue 的 几个特点呢，可以让你在几天之内快速对一个行业做调研。年初横空出世的 openglue 呢，绝对是做行业调研的这个大杀器啊，而且呢，能够做到像以前 gbd 这种聊天的 ai 完全做不到的程度。 不管你是做行业研究，选创业赛道，做 ip 方向定位，还是做营销策划，选择职业方向等等吧，几乎所有跟商业活动相关的事情呢，都用得上。先问大家一个问题啊，想进入一个行业，一个新行业，最痛苦的事情是什么？ 不是找不到资料啊，恰恰相反，今天这个时代呢，资料太多了。麦肯锡的报告，三十六课的分析、行业老兵的博客，竞品的产品页。现在呢，你找到这些报告了？下载到电脑上，正经微作。你读了二十份报告， 结果呢，你发现每一份给你的图都不太一样，哪些数据是真的，哪些趋势呢？是噪音？谁才是这个赛道上真正的玩家？你靠人脑呢，去慢慢比对消化。三个月后呢，你可能才拼出一张粗略的行业的认知地图。我们以前做 pe 投资啊，费了很大的功夫呢，在行业研究上面 去消化这些东西，形成一套全举的认知呢，可以说是耗时耗力的。但在今天这个杰作之下，三个月呢，其实是个奢侈品，利用 openglue 这样的工具，完全可以把整个时间呢压缩到几。 比如说目前我自己呢，已经用它来监控 ai 领域的 hackleux、 osopik、 open ai、 curza 等官网的文章或者是帖子，一有更新马上处理。它起的呢，比我还早啊，几个定时任务，每天早上准时推到我的手机上。另外呢，我也监控了 ai 技术产品创投方向的十多个播客，一旦有更新，就会触发后续的一系列的任务，比如说转路，早上一睁眼呢，就是顶 移播课最热乎的精选的信息。我也翻了一下，海外的社区啊，目前前沿的玩家大都把它做成了行业调研的机器，而且用到的恰恰是 openclip 跟叉 g p t 啊 cloud 最不一样的那几个功能，不是聊得好，是能动手，能定时，能记住。具体怎么做到呢？下面来给大家详细讲一下。第一个 ufireclip 呢，批量抓取网页，让它自己去读 一个行业，大多数人做行业调研还是一篇一篇手动去读的。那你读到第三份报告的时候呢？第一份的关键数据大概率已经模糊了，而第三份和第一份报告在同一个问题上说的话，可能完全是矛盾的。比如说，一个说市场规模是五百亿，一个呢说是一千二百亿。 做过行业研究的都知道啊，倒不是说他在乱说，一般呢都是统计口径，他们不一样，这些细节你不对着去看，根本发现不了。 openclaw 跟普通聊天 ai 的 最大区别之一，就是它能真正访问网页和你本地的那些文件。具体来说， openclaw 呢，它内置了 firecrow， 作为 webfurniture 这样一个搜索工具的 phoneback， 也就 备份它不仅能把任何网页呢抓下来，而且非常关键的是呢，它可以去掉里面的广告啊，脚本、导航栏这一些噪音，只留下干净的正纹，然后转化为 markdown 格式。这有啥好处呢？明显啊，第一个就是省掉了大量的这种无关的上下纹，省了 token， 那 就省了钱。另外呢，把网页 html 这种转化成了 markdown， 它更适合 ai 去读。 我以前的视频呢，讲过哪些语法格式是 ai 更喜欢的。而且呢，它不仅仅是一页一页这种慢慢爬，最大的处理速度，它可以达到每分钟一千页。 ok， 具体操作呢，是这样的，你告诉 opencloud 呢，帮我把某某行业的这些二十来个网站的核心页面呢爬下来，它会通过 firecloud 呢批量的抓取，转成干净 macdunk 文本，存到你本地的硬盘上，然后它可以直接读这些文件，因为 firecloud 呢，有完整的本地文件的读写的权限，同时比对多份报告的数据，哪些呢？是共识？哪些呢？是分歧？哪些呢？是 彼此矛盾的。当然，这一些呢，只是最简化的情况，因为实际操作的时候呢，页面的结构啊，可能差别很大，有的人需要特殊处理，如果你需要更深入的话，他还能写一段 python 脚本来跑结构化的分析，提取每份报告里面的公司名， 融资金额预测。然后呢，自动生成对比表格，因为 openclip 呢，可以执行代码，这些事情呢，他自己就能做。有做投资研究的用户呢，在博课里面写了他自己的做法，把几十份宣传稿位给 openclip， 程序化提取 评级变动目标价，核心逻辑，风险因素，然后自动交叉比对多家券商的观点。还有做旅游 sars 的 创业者呢，更狠啊，让 agent 自动抓取七千两百多份竞品的用户评论做交叉分析，这东西手动做的，你不得找 三个实习生干了两周，你想一下，这跟在叉 g b d 里面说，帮我分析一下这个行业的区别，那么 g b d 呢，只能基于它训练数据里面的旧信息给你一个概数， opencloud 呢，是真的跑出去抓回来，回本地跑代码以及做分析，而且所有的数据呢，都在你自己的硬盘上，研究敏感行业竞品情报什么这些东西呢？除了请求大模型这一环啊， 其他的环节呢，数据根本不过云端，这个用法可以迁移到任何行业。你想搞懂新能源领域，给他十几个行业的网站让他去抓。想搞懂机器人赛道呢，让他把 c b n site， crunchbase 几个相关头条号呢全部过一遍。做行业研究的一个窍门就是找出矛盾点，因为那些不同报告之间矛盾的地方，往往就是这个行业 真正值得深挖的地方。第二个方法，业行 core mailing， 搭一个你自己行业情报日报。前面呢，说的是一次性的这种集中的调研，但是摸透一个行业，它不是一锤子买卖啊，你需要持续的跟踪。传统方式呢，大家都试过定一堆的 newsletter， 然后关注一堆的公众号，每天手动呢刷行业网站。问题呢，是这样做性价比 太低了，你定了二十个信源，每天推两百条信息，真正有价值的可能也就五条，但是呢，你得花一个小时筛选，其实百分之九十时间都是在点击切换这些无效的工作上面。那这个场景上， opencloud 呢，有一个 cbd 和 cloud 完全不具备的能力，就是 cloud 定时任务。 opencloud 的 getaway 网关里面呢，内置了一个持久化的调度器，你可以给它设定一个定时任务啊，比如说，每天早上八点，自动执行一段指令，然后呢，把结果推送到你的 telegram， 或者是 备注，那任务配置会集中在本地的 jobs 点 jason 这个文件里面，设置的门槛呢，低到只需要这一行， mini 好， 就这一行。每天早上八点， opencrew 呢，会自动醒来，用 excel 做语域搜索，用 firecrew 呢，抓取相关网页，提取正文，然后呢，去重评分，生成摘药，最后推送到你的 telegram。 定时任务是跑在一个隔离的 section 里面，因此呢，它不会打断你正在进行的其他的对话。 有个具体案例呢，搭建一个 tech news digest， 一 次性接入了一百多个信源，按标题相似度去重对每条信息呢，做质量打分，只推送高分内容。整个搭建时间呢，一个小时到两个小时。一般来说，搭建完之后呢，你的早晨 呢，会变成这样的，起床，打开 telegram， 一 份定制化的行业简报已经在哪了？谁融资了？什么政策呢？变了？哪个技术突破了？谁说了什么值得注意的话？说白了， gbd 和 cloud 呢，有主动出击的能力，你睡着了，他还能帮你盯着行业 动态。那这是架构层面的差异，不是 prompt 写的好不好的问题了。这个玩法呢，其实它呢，这个迁移空间就很大，做教育的，改成教育行业情报的日报，做医疗的，跟踪各地政策更新，做跨境电商的，监控海外的市场 动向。以前得雇一个人专门盯，现在呢，一行 crow 呢，命令搞定，每个行业都可以做一个 crow， 后面呢，你完全可以用来做一些下游的动作，比如说吸引同行。这个想象空间，大家应该能 get 到。第三个用法， markdown， 加多渠道追问，找出你自己的行业认知。前两个用法呢，解决的是 获取信息，但调研行业还有另一层，你需要建立认知框架。什么意思呢？就是你听到一条行业新闻，能在几秒钟之内判断这事重不重要，会影响谁，跟你 有什么关系？这种判断力呢，通常要在行业里面泡好几年才能长出来。那这里就要说到 openglue 呢，最关键的一个设计呢，就是它的双层记忆 存在你硬盘上的 macdown 文件里面啊，路径在这个 workspace 文件夹里面，它里面呢，有一个 memory 点， md 存长期记忆，然后呢，小写的这个 memory 文件夹下面呢，还有按日期命名的日制文件，记录每天重要的对话。那这些就是普通的 md 的 文件，你用一般的记事本呢， 就能打开看，那这个有什么好处呢？就你今天在网页端跟 openclip 呢聊了新能源行业的整体格局，它自动识别，重点记在了本地文件里面。明 明天呢，你在地铁上用飞书接着问某个新闻领域的技术路线，同一份记忆，跨设备跨平台无缝衔接。后天你回到电脑前面，追问两个竞品的差别，那他全记得，不用每次重新交代背景呢？这个呢，跟 g b d 的 这种记忆呢，完全是两码事。 g b d 的 记忆呢，它在云端不透明啊，一般来说你也控制不了它记了什么，然后它忘了什么。 open clue 的 记忆 就是你硬盘上的文件，你甚至呢，可以手动编辑它，觉得它记错了一些你从线下交流得来的行业洞察，直接写进去， 想用 get 做版本管理，追踪你的认知是怎么一步一步建立起来的？完全可以啊。更狠的是呢，还有一个心跳机制， openclip 呢，每三十分钟左右会主动检查一次你的 heartbeat 点 m d 这个文件，你可以在里面呢写上行业调研的代办事项，比如说跟踪某某公司的新产品发布，或关注某某领域的政策动向，它会主动检 查这些条目。有进展呢，会主动通知你，不需要你每次去问了。那说白了，经过一两周的这种持续的政策动向，它会主动通知你，你的目录里面会长出一个属于你自己的行业知识库， 记住了你问过的核心的问题，搜过的核心的信息，做过的核心的分析。这个积累是 g b d 呢，给不了的，因为 g b d、 zip 这类 ai 聊天，每次开心对话，相当于它失意重来。一两周追问下来，你对这个行业的认知密度呢？能 超过很多在行业里面待了半年，但是却从来没有做过这种系统性梳理的人。好了，以上三个用法，想要发挥最大的威力，得三步串起来用。先用 firecrew 批量抓取行业资料，做交叉比对。 然后呢，用银行 call 命令搭建情报日报，每天自动更新，会送到 tergram 或者是飞书，不遗漏重要的变化。最后呢，通过持续的追问，积累 markdown 记忆，对感兴趣的方向呢，不断地深挖，让你的行业认知像滚雪球一样呢，越来越厚， 那以前呢，我们需要三个月才能达到的行业熟悉度，现在几天就能有个七八成了。最后呢，这个提示词，你现在呢，就可以丢给 openclock 呢，试试 这两条命令，一个是集中火力调研，一个是每天帮你盯着看，你会发现呢，摸透一个陌生行业，这件事情跟以前完全不是一个速度了。

一说到 open crowds， 好 多人就出来说，你知道这个 a p i 有 多贵多贵吗？虽然我之前也说过这样子的话，但是 是因为我自己能够订阅最聪明的 ai， 我是 烧不起海外那些最高级的 ai， 但是国内那些 ai 也不见得什么都做不了呀。那些只会说，你知道多贵吗？你知道它有多笨， 你真的觉得他有用吗？这些人你们真真正正的部署过吗？有用过吗？如果没有的话，你可以看一下我这个套餐签声明，全程无网， 反正也不会有人找我打广告。你看这个是千万的 colin plan， 他 有一个套餐基础版本，这个他刚开始用第一个月七点九，这个是 pro， 是三十九点九这两个优惠的，七点九跟三十九点九是只有第一个月可以的，后面是二十跟一百。当时为了测试，我就直接买了 pro， 在 我本机的电脑以及服务器三台电脑上部署了， 但是我们用的都不是很多，我会经常让他下任务，但是没有很多，这是我让他做最多的工作，就是帮我去挖掘我所关注的几个领域的 a k f 论文，每天定时早中晚给我推送，这是我在服务器上的管家，他的只能是这些， 这是我在本机上的管家，他能执行的任务有这些。这是我之前在网上看到一个关于 web 四点零的信息，我就让他帮我去挖掘，他找到了一手的消息，还给我整理了很多内容， 比如说这些信息，这是一个他自己生成的深度调研报告，而且我还让他搜索了更多的相关的核心链接，让他把每一篇的内容整理推送给我， 帮我挖掘到了一个有争议的事件，把每篇帖子的原文都发给我，然后他的逻辑是什么，原文是什么样子的，全都告诉我。 我想说的是，面对一个新的东西，你不要着急的去否定，你先自己去做，自己去感受，你不要老听别人说什么就是什么，就那些任务，我们三台电脑现在使用量才不到百分之五， 我就想说真的，绝大部分人你真的消耗量有那么的大吗？如果你怕没有上限的 a p i 会把你的钱包烧空，那你直接用套餐呗。 如果不是做某一个很深入的方向，它需要超级聪明的大脑的话，其实千万三点五真的很不错， 至少可以让你无痛的就把这个东西给部署起来，用起来，等你发现。哎，我的各种使用场景都都不错，搭建了一些个自己想要的自动流，但是发现现在的这个模型没有办法很好的帮我去执行这个任务， 这个时候你再去想着怎么去换模型，而且真正到那个时候你已经能够用它做一些真真正正的事情了，给他花点钱这都不舍得吗？如果你不舍得，那就说明他不是真真正正的能够帮到你， 那你就用最低的成本已经帮你排除了这个工具不适合你了，不是吗？所以说不要老在那里看听，而是真真正正的去做自己的事情。 我也不知道怎么说，反正很多人还没有开始做呢，就畏头畏尾说头说脑，哎，他能不能给我赚钱啊？他能不能怎么？你先做呗。

还不知道 openclaw 到底怎么用？这六个万能应用场景来了！从生活到工作全覆盖，小白也能直接上手！用了才知道什么叫科技改变效率！六大场景全是刚需！用它建 ai 第二大脑，发个短信就能保存所有想法，随时搜索，超省心！定制早间简报，每天八点自动推送新闻，代办创意， 每周省几小时 disco 大 内容工厂，多智能体自动做研究，写脚本，设计缩略图。还有商业创意工厂做市场调研。智能任务追踪，自动推目标任务，任务控制中心，直接替换各类办公软件，全程复制提示词就能见它，能记住所有信息，还能做电脑上的任何事，不用写代码，不用懂技术， 一键搭建，全流程自动化，成本还超低！用 mini max m 二点五 g l m， 每月五到十美元就能拥有，比原版省超多！不管是职场人、创业者还是普通人， 这六个场景总有一个适合你！赶紧复制提示词安排，让 open call 成为你的专属全能助手，效率直接拉满！

从六十九美元到一百万美元，仅仅几个月，这就是 ai agent 创造的报废神话。听起来像骗局，但链上数据可查不是假的。一个二零二五年底，新创建的钱包完成了两万两千一百七十三次，以结算预测 总利润达到一百万美元。二零二六年初，全球最大的去中心化预测市场平台 polly market 推出了超短期 crypto 市场，每五分钟或十五分钟一个合约读比特币在那段时间是 up 还是 down？ 可以 说，这么高频的操作，手动基本不可能。 他利用了 ai 来实现这一切。他用 cloud bot， 即 opencloud 来自动化 polo market 交易。这并非复杂 ai 模型，而是简单执行引擎加 prompt 驱动。 slot bot 可以 二十四乘七不眠运行，扫描顺时机自动拆单，微仓重复堆小边缘。就靠这三版斧，从六十九美元起步，通过上万次执行滚到一百万美元。 但它本质是自动化执行器，配上统计边缘，而非预测神器。投资有风险，尤其是加密预测市场别被暴富故事冲昏头脑，提醒大家，亏钱容易，暴富难求，理性第一。

龙虾的创始人自爆， openkla 还在赔钱，那整个市场到底谁在套利呢？这个网站收入了目前已经营收的套壳 openkla 项目，像 openkla pro， 三十天营收五万美元。网站里蹲着的全是拿它套壳搞服务的， 有的专做个性化配置交付，有的死客一键云端托管，比如 clubhouse setup club， 连手机端快速部署的 quick club 都冒出来了。这些套壳项目的共同点，第一个都基于开源 open club 做配置，服务成本极低。第二个专注细分场景。说白了，巨大的创业机会在于， 谁能打造这个吃掉复杂度的平台，谁能围绕它建生态做插件，开发傻瓜工具？谁能在垂直领域做出开箱即用的 agent 助手？

公布一下我所有的在 ai 方面的支出啊，因为大家都说烧透，看来看我用了多少啊。那首先这一个是谷歌的订阅，谷歌的订阅呢，我主要用它的 studio， 然后做了一个 我做旅游的嘛，做了一个行程定制师。这一个东西啊，这个是开始做的时候，所以，所以不知道节省头肯这一说，所以呢，改的版本比较多，但是没问题啊，他这个 studio 呢，我们看这里的费用支出六千六千 一百八十块钱，但是呢，他都在免费期，应该三个月免费的啊，所以这个是免费的，后面的话不会用这么多的。这第一个啊，就是谷歌的这一个订阅呢，没有花钱。 第二个叉七 t， 大家都知道这一个呢，是我日常用的，日常用的，但也可以掉，也可以掉啊，但他这个也也让我用完了。这一个呢是支出，是我 用的一个订阅应该是二十美金。一个月二十美金啊，所以很少，我看看想把它改成两百美金的啊， 现在还没必要。这第二个一个月二十美金啊，第一个没花钱，第二个一个月二十美金。第三个是大头，就 clod 的 这个 contacts， clod opus 模型，这个是最好用的啊，现在呢，呃，用的主要是靠它能力太强了啊。现在呢，我也会看每天 它有个周的限额嘛。周的限额，然后我看每天都在省着用啊。它这个是大头，一个月是三百美金， 但主要的不是这三百美金的花费，而是据说它要它要限制了，让 openclaw 呢，就是不能用了。 openclaw 不 能调用它了啊，所以这个如果被限了的话，我还要想其他的方式啊。这第三个， 呃，我可能会转到这个定，它跟 openai 是 竞争对手嘛？拆 gpt， 我 可能会把这个呢升级到两百美金一个月的，然后看一下它能不能替代。呃， 期待这个 oppo 啊。然后还有一个方案，就是说如果这个被禁了的话啊，那现在我又试了一下这个版，这个电脑是 min max， 其实他处理本地资资料也可以啊，所以呢，他这个我是充了两百块钱， 两百块钱，现在还剩九十一块钱，我算了一下，每天也就是最多用个二十块钱就够了啊， 所以按照现在我们这个业务规模来说的话，够了，足够了啊，就是三百美金，再加上这个二十美金，这边有个拆 gdp， 二十美金，再加上这个一个月两百块人民币，再多一点，再多一点，五百五百用不了的啊， 好，这是这个支出啊，这里每一个都有它的好处啊， a s 丢丢特别好用啊，如果写程序的你真的要用下这个，然后这个大模型用，用 openclo 的 话，就用它 clo 的， 加上这个 minx， 这两个合起来来用 硬件，硬件呢？就是这一个叫星爱，星爱啊，是新买的，这个是我以前的 mac， 然后现在呢， 他叫星星辰啊，星辰，我准备把这个训练好了之后呢，再把它完全拷贝给这个，这个是我自己的工作电脑，而这一个配置高一点的呢，这个还没开始用啊，是备用的，训练好了之后啊，然后给所有的同事来用好，就是这些。

这是一个能让你彻底躺平的开源项目，它整理了 openclaw 真实落地的使用场景合集，目前已收入超过三十种场景，包含社交媒体、内容创作、金融等六大类别并持续更新。比如， 作为科技博主，每天需要阅读大量资讯，你可以让 openclaw 自动抓取你喜欢的精华帖子和每日油馆精选， 以及自动分析你的 x 账号表现。再比如，使用它的视频全自动工厂，从小题调研、脚本创作到进度跟踪，然后自主深层视频缩略图、多 a 键的协助完成一条龙服务。在你睡觉后，还可以让它写 app、 做 demo， 都完全不在话下。 opencloud 的 真正威力从来不是模型有多强，而是当它被放进真实生活场景后，能如何帮我们提高效率和创造价值。感兴趣的朋友可以试试了，关注我，带你认识更多好用工具！

大家好，我是根古，今天是欧芬科尔的第九堂课，呃，你敢信吗？呃，国外有人用欧芬科尔月入十万美金， 那今天我就来解密一下这个案例。一，它实际上是分析，通过气象学去分析每每分钟的一个温度的变化，这个温度的变化科学发现它会影响人去赛马呀，或者足球啊，他会下注的决策，所以说他发现了一套这个温差法，然后自动的能够去模拟人工下注， 然后能精准打击人的下中下注的概率，这是一套思路。第二个案例就是用 open call 的 做量化基金，实际上他是去分析交易啊，就用对电脑进行交易， 呃，自动的去买期权啊，他的核心的输入就是，呃抓取各种各样的信息和一些股市的一些变化的数据啊。这个今天我给大家分享一个比较简单的一个案例啊，那就是你如何用飞书，呃，让他开发一个网站，这也是一个我开发好了的，实际上 有一个，有个同学啊，他家里有一个充充电桩啊，充电桩，买个充电桩给大家要用，然后大家在这个网页上可以预约预约， 给大家演示一下，这就预约好了，然后你你周围有有三四十个租户啊，可以在上面看到我的预约这样一个网站，我也把它部署了，先上去了。怎么做到的呢？第一步需要用 open call 打通你的飞书，大家可以看一下我往期的视频，应该是第五堂课。 呃，第二步的话就是，那就用 gmate 三进行开发，这个 gmate 三开发网站还是非常快的，可以给大家演示一下，然后这是我给他的需求塞塞过来， 这是一个很清晰的充电桩的说明啊，然后我切换一下那个五 s code， 哎，他自动在开发了，对吧？如果大家不知道如何去配置这个呃模型的话，可以看我第三堂课啊，就是本地的模型和 api 模型都是可以配置的。那最后一步实际上就是打通这个五 s 扣的，实际上他用的是命令行打通的啊。这堂课就分享到这里，你学会了吗？

全网吹爆的 opencolor 真的 有那么什么？今天我从设备要求、费用价格、安装难度、使用感受、优缺点、使用人群占比等方面一次性讲清。先说设备要求，云端部署，对电脑要求仅两核 cpu、 两 gb 内存、四十 gb 硬盘即可， 无需更高病发或更复杂任务，可选择四核八 gb 内存。至于本地部署，官方建议 cpu 大 于等于两核内存大于等于四 gb， 但实际十六 gb 内存是更稳妥的选择。如果需要运行浏览器自动化等任务，对 cpu 也有一定要求。 价格费用，先说云端部署，服务器资源费用，必须有入门配置九点九元每月，限时活动价至两百六十八元每月不等。 进阶配置约五百三十八元每月，适合复杂任务。另外核心开销为模型调用费阿里云零点零五元每千 token， 但是有用户一晚消耗五百七十万 token， 账单瞬间爆炸，注册 x 账号等简单操作出现过单次五十五美元费用，不过有包月套餐，用完极致也不错。安装体验，新手一定要用云服务器， 腾讯云有专属应用模板，可一键部署。步骤，一、买服务器，二、选 open core 镜像，三、粘贴 api key。 四、绑定 qq、 企业、微信完成。适合不想折腾代码，想快速体验的普通用户。 如果本地原码安装，最少半小时起步。适合开发者、技术爱好者、对数据主权有要求的用户。操作体验，通过 qq、 微信、 telegram 等聊天软件，像跟朋友聊天一样指挥 ai。 我们常用的也就是文件整理、日程管理、数据分析、自动创作、群管理、智能家居等优缺点深度剖析，缺点也是没人愿意提的现实，一、 api 费用不可控，用着用着账单就爆炸。二、配置有门槛，对非技术用户不够友好，需要懂 api、 kip、 白名单等。三、稳定性待提升，可能出现一些会测错误， ai 会失忆等。 四、开箱不可用，需要花时间培养教他你的习惯和工作流。五、安全风险，权限高，配置不当可能被攻击。目前都哪些人群在使用？百分之四十五到百分之五十为程序员开发者，用于自动化开发、流程调试、代码管理项目。百分之二十到百分之二十五是技术爱好者， 主要承先新技术搭建、私人助理。百分之十到百分之十五为内容创作者。自媒体，用于自动化视频制作、文案生成。百分之五至十为产品运营，用于数据分析、竞品监控、社群管理。另有百分之五为企业团队用户，主要是内部自动化数据合规需求。