与openclaw搭配的知识库

大家好，我是洛新。很多人在用 opencloud 都停留在聊天工具的阶段，真正拉开距离的是私有知识库的能力。今天咱们这条视频就手把手教教大家用 opencloud 搭建一个属于自己的 a r e， 大 脑 不联网也能查资料，不搜百度也能直接给出专业答案。看完这一条，你的 opencloud 至少能升级一个档次。好在讲知识库，私有知识库之前，我们先看几个问题啊。第一个知识库的介绍。问题一， opencloud 的 知识库本质是什么？ 其实 open curl 没有那种把文件上传到某个平台让它训练的传统的知识库，它更像是把你的 md 文件放到 agent workspace 工作区，每个 open curl 都有一个这个 agent 的 workspace 工作区， 然后再通过工具，比如读文件，比如 group 缩影搜索，或者是通过 skews， 就是 教他怎么用，怎么找，通过这种方式，然后去引用到你知识库里的内容，在你提问的时候，让他先解锁命中 相关的知识点，然后再进行回答。这其实就是 open core 的 知识库的本质， 简单总结来说，它是先去解锁，然后再去回答，从而回答的问题给出缩影。 那第二个问题是， kb 是 什么？是不是缩写？先说结论啊， kb 是 knowledge best 的 缩写，它是行业通用的一个缩写，这是整个 ai 搜索信息系统领域的标准叫法， 那不是你随便来起的。呃，我们用其他的名字，比如说 d o c s 文档合集，然后 text 原始数据，或者是发有文件，其实都能表示这是内容。但是为什么要用 kb 呢？因为 kb 它不光是表示存在， 不光强调的是知识，它强调的是可以被 ai 用来推理、引用和回答的问题源，所以这已经是语义层级的差别了。 好，这是第二个问题，什么是 kb？ 第三个问题是知识库有没有分类的级别？如果有 opencloud 的 知识库，它是处于什么级别？ 那我们来看一下知识库的成按成熟度来的分级的情况。那第一级 l 一 等级，等级分为 l 一 到 l 五特征， l 一 是文件堆，那它只有这些一堆文件， l 二是有 index， index 其实就是它的，所以 l 三呢，它是有规则， l 四是可审计， l 五是自动评估。 那我们的 open curl 实际上可以做到 l 四的级别就是，所以 index 这个是有的解锁脚本、证据链和规则约束， open curl 的 知识点可以达到 l 四企业级别的知识点， 所以这个是非常牛的，在一个 agent 里面就可以做到轻松地做到企业级别的知识库。 好，我们再看第四个问题，那 agent 它是为什么会优先查找知识库呢？它为什么不先去上网搜索呢？这是在哪里设置的呢？好， openker 的 本身呢？它不会自动优先查找本地的知识库，完全是你用规则来驯化出来的。 优先的解锁行为是在 edit 点 md 强制注入给模型的提示词。工程 就是我们会在 edit 点 md 里面去强制写明这个我们的系统级提示词， 然后让它按照这个规则，遵循这个规则去优先查找我们的本地知识点，所以它是完全是用规则来训化出来的。 那 opencloud 的 真实的工作原理，我们来看一下这个图，简化版的第一个是它是系统级别的 prompt 记事词，然后是到 iint， iint 词点 md， 这个是我们人写的这个提示词，然后最后再到 so 点 md 或者 user 点 md， 在 so 和 user 点 md 里定义了就是 agent 的 角色和我们用户的角色，然后最后才是用户问题，用户提的问题，用户输出的输入的内容，然后由这几个提示词合成一个超级的 prompt 一个大的提示词，然后为给模型， 所以 agent md 是 什么？实际上是 agent 的 一个宪法，你就必须得遵守这个宪法，然后去做事情，在遵守这个宪法的前提条件下去来回答用户的问题， 我们自己其实是可以修改这个宪法，在大模型眼里就是 user 的 用户的提示词是小于 agent 的 提示词，然后 agent 的 提示词是小于系统的提示词， 所以我们写进去的规则其实权重是非常高的。那大模型它有三个优先级，我们来看一下，第一个就是系统级别的，那它的权重是百分之百，就是你必须得遵守的系统提示词。然后第二个是 addit 的 一个提示词， 它的权重是百分之七十权重，实际上就是说你遵守这个规则的程度， 就像咱们国家的宪法一样，那你就必须得遵守，违反就是犯罪。那我们把开 b 放在 agent 层，写成 mandarin must， 禁止或者是系统级的，这样的话模型会把我们的知识库的规则当成法律，这就是为什么 agent 会查知识库，因为我们使用了 agent md 在修改它的规则，然后把它加入了叫行为约束注入器， 所以 agent 回答了我们问题是 agent 为什么会优先查找数据库是在哪里进行设置的？就是用我们的规则来训话的。这四个问题都已经回答完了，那我们现在开始来搭建，那第一步呢？就是把 md 放到工作区的数据库里。 好，我们来去找一下，正常我们的这个安装都会在 id 那 下面都会有个 workspace。 好， 我们来看一下我的这个 workspace 是 在哪边？ 我们去找的话，正常应该是在，如果你安装在 c 盘的话，会是在 c 盘有个叫用户，然后有个 admin， 然后会找到点 openclock， 因为我的安装环境是 windows 原声安装的，所以是在这个目录，可能大家不一样的话，会在不同的目录，然后这里有一个点 openclock， 这边会有一个 workspace， 然后我们打开这个 workspace， 我们按照我们的这个飞速文档，就是在建议在 word 上建建立一个固定的目录，就是 kb 知识库。好，我们来创建一个知识库叫 kb， 一 般是用用用用用这个 kb 放在这里，然后创建完知识库之后，我们来看第二步， 就是把我们转换之后的 md 文档放在这个 kb 下面，放在 d o c 下面数据库。好，这里我也准备了一个，就是，呃，我们来看一下啊，这里是一个关于，所以我们就是把这个这几个文件给它复制过去， 这是我们的知识点嘛，文字的。好，这四个，这四个文件我们给它复制过去， 然后在这里创建一个 d o c x d o c s 啊文档，然后呢还要创建一个缩影， 这个，呃，正常我们的内容可能是呃 pdf 的 或者是 word 的， 然后都要给它转成这个。呃， md 文件就是 markdown 文档，这里呢我还有准备了一个生成 md 文档的一个程序，在这里大家如果需要的话可以找我领取。 这里生成一个批量生成 md 文档的程序，这里我就不演示了啊。然后呢还有一个我们是因为你生成之后可能会有重复的 md， 这里呢还有一个 md 文档的清洗，需要去重的程序，然后不需要手动去编辑，然后这里呢有个去重的一个程序， 回去检查，这里是代码，大家需要的话可以找我领取，然后这一块我就不讲了，然后是在我们需要写一个 index 点， md， 在 这个 kb 下面， kb 下面写一个 index 点， md， 然后我们在这里创建一个缩影文件。 好，我们打开这个缩影文件，然后去编辑。呃，这里呢我已经提前写好了，跟我那个是相对应的，我们来看一下啊，它的内容啊。 首先这里呢就是呃数据库的 index 缩影，然后它会标了有几个数据库，一二三四五六六个，然后每一个是对应的是哪一个 md 文件， 就可以列下去，列上去就可以了。然后这个是内容呢，是跟我们的这个呃 d o c 里的这个文件是匹配的。 d o c 类，这里我们是有六个，所以我们这个目录这里也要保持是六个，就是跟它是相匹配的。 然后这个写法大家如果需要的话可以找我领取这个模板，然后这个知识库的呃文件我们就加完了。好，我们继续往下看， 下面我们需要编写它的规则，规则呢是在 agent agent 点 md 中去编写，我们来先找到这个文件，这个文件是在哪里呢？是在我们的 workspace 下面，就是 opencloud 的 microsoft 里面有一个 ajax 点 m d 文件，然后我们打开这个文件，打开这个文件，它就是 ajax 的 一个规则，一个是是我们手动要添加的，你看它这个是 this folder is home， 这个是它的一个家， 然后第一次 run first run 就 要创建这个文件，如果这个文件存在，这是它的生日证书，身份证，然后去遵循它，如果没有，对吧？ delete you won't need again。 然后我们这个规则加在哪里呢？我们这个我已经写好了这个模板新建的知识点，然后我们来看一下这个知识点，这个是 markdown 的 语言，就是 local knowledge by the rule， 就是 本地知识点的遵循的规则。 好，我们来看一下，就是他怎么描述的。你有一个本地数据库，位于 workspace 内，然后 kb 这个文件夹下面，然后强制的流程，先读取锁瘾，就是启动之后先读取这个数据库的锁瘾，然后先做数据库路由的判断，根据用户问题选择最匹配的数据库， 只能选一个知识库做主库，这里呢？呃，我提一下，这里主要是如果你有两个以上的知识库的话，这一条是可以这样写的，如果你只有一个的话，这个，呃，这样写也没问题， 主要是让他做路由判断。先用先匹配。是用哪个知识库？是怎么匹配呢？是根据锁影里面去匹配，因为这些用户提的这个知识点在锁影呢？在哪个知识库的锁影中出现？只能允许 在被选中的知识库内解锁，引用原文，防止你串库。有两个库以上，你可能会串库，然后回答末尾必须注明来源是来自于哪个 md 文件 完整的路径。若主库证据不足，先扩展到同一知识库的其他文档人不足，再明确说明未找到 足够的证据。但是你不能编造，因为我们用知识库最怕的就是什么，因为 a r e 他 会说谎，他会编，他会瞎编，当他找不到的时候，他可能会给你编一个，编的就不靠谱了，就不是来自于你的知识库， 但是他不一定会让你区分的到，所以我们必须在规则上限定式禁止的一些行为。未解锁 k b 即回答就是有的，有的 id 呢？他就没根本就没有去解锁你的知识库，然后直接在网上给你找了一个，然后告诉你这个答案是什么，什么样的。 这明显是不靠谱的，因为这个不是我们知识库范围内的。第二个，仅凭模型的记忆推推测，因为大模型他会去呃这 ig， 他 会去记忆一些内容，他可能根据这个记忆，然后去编造一些内容，然后给你作为答案，然后造成你的误导。第三个就是虚构课程资料内容， 他会凭借着自己的那个呃思维链去去拼凑一些课程，然后给到你。其实这都是不正确的，因为我们用知识库的话，我们是优先要他从知识库里去查找这些内容， 而不是给我编造的一些内容，所以我们在这里设定了他的禁止的一些行为。好，我们把这里给他复制过去。 复制过去放在哪个位置呢？我们给它放在，就是在这个位置 first run 之前。好，我们给它放在这个位置，就是放的越前它遵循的权重会越高。 好，这样的话我们 id 值 md 就 修改完成了，那我们继续往下看，这个时候呢，我们的这个知识点就加载好了， 就是单一的这个知识点，我们就加载好了，在这里，然后我们需要去重启，然后验证，我们来看一下啊。第二步就是重启绘画，然后 opencloud getv restart。 好， 我们复制一下，我们把这个先给它关掉，点击重启。 好，重启完成，我们来跟重启完成，然后我们来给它画一个。 好，他在回复了，然后我们看一下验证啊，第一个只解锁，所以能读到 k b， 好， 复制， 我们把这个给他回复过去，因为他已经在线了，他已经在线了。好，我们把这个发过去，看他能不能解锁到这个 kb 资料就是我们验证的方式，我们来看一下，我们验证的方式 就是重启完了之后就是让规则生效，生效完了之后去验证，验证是否真的当知识库在用，然后三条测试指令这里给到大家，大家如果需要的话可以找我领取。第一个就是只解锁，所以看他确认他能不能读到 kb 资料。好，我们来看一下，他回复了 k b， 之前也被你清除当前知识库，如果你想重建知识库，可以帮你整理。就是我，他应该是，呃，从记忆里找的，我已经把知识库放进好了，请你再次检查并更新一， 因为之前我删掉了他更新的记忆，他现在就是我让他去查的话，他根本就没有去，去实际的去检查，他就凭着记忆就给我来了，给我回复说当前没有知识点，其实我这个已经有了， 也就是说他会编造，编造之后给到你结果啊，知识点已恢复，他已经检测到了知识点已恢复，他已经有内容了。好，我们再进行第二条的测试， 定位，定位文件确认会解锁目录，在 k b d o c s 中解锁这个数据库的内容，我们来给到它。 好，它已经找到了一个匹配的文件，说明它已经解锁了我们的数据库这个文件内容。好，我们这一步测试通过，我们进行第二步的测试，三步的测试，然后命中后回答问题，确认不是瞎编。 这里是什么呢？基于 kb 内容回答二十字觉得，二十字觉得核心要点是什么？用五条要点总结，并在每条后面注注明文件的来源，然后我们把这个发给他 复制 好，你看他给到了这个来源，我们看他啊，他的来源，来源的汇总是来自于哪个 md 文件？这就是他已经根据我们的问题来去优先去查找了这个知识点。 然后二十字决核心要点，他是根据知识点去找的，你看每一个回答他都有来源，我们在里面加上了要让他给出数据的来源，这样的话，他确认他是引用了我们的知识点，然后给我们的回复是来自于知识点，而不是来自于大模型。 好，我们来再来提个问题，让他给我们出，呃，二十道选择题。 好，我们给他的问题是，小亮，请你根据知识点出二十道选择题，每个选择题都有四个选项，并给出答案，并把题目放到 word 上发给我。 我们有了知识点之后，我们就可以让 agent 帮我们来出题目，然后 并且给出答案，这样的话我们就可以轻轻松松去训练，就是出题，然后针对知识点内容进行去剪辑。 有了这个功能之后，哦，我们如果说在家里给孩子做作业之类的，那我们就可以把孩子的错题集给它录进去，到期末的时候就可以让 angent 把错题给它减少出来，针对这些错题来出题目，然后有针对性的去训练和强化练习。 这样的话就相当于你请了一个私人的老师，然后我来帮你去管理这些错题，给你建立自己的知识库内容，特别是对高中、初中这些孩子都可以用上这个。呃， opencloud 的 这个知识库的本地知识库的一个内容。 好，它已经给我们回复了，看见没有，它这个二十道题目它已经出出来了，然后它放在了 c 盘的 workspace 这边，这边我们来去看一下，我们来去打开它这个题目去看一下。 你看内容摘要，共二十道选择题，包含了零缺陷的管理、 p、 o、 n、 c， 质量成熟度改进过过程改进等知识点，然后每一个题目每题有四个选项，并标注了正确答案，然后每题均注明来源文档路径， 然后零缺陷，然后他会告诉你题号题目的分布，零缺陷基础理论四题， p、 o、 n、 c。 不 符合要求的代价五题。然后质量成熟度阶段是两题，过程管理与改进四题，组织变更和领导力五题 啊，题目有分布，题目有来源，我们来去打开看一下，在 word space 下面， work space 下面有个零这个零缺陷管理知识测试正视版，我们打开好这个，就是它给我们出好的一个零缺陷的一个知识测试题目 说明，然后选项，然后第一个答案来源，第二个零缺陷品质观四个根本中的一个中心是什么？必第一次把事情正确的事情做正确，第一次把正确的事情做正确。 兄弟们怎么样，这个本地知识库是不是非常非常的有用，帮你出题目，帮你做解答，帮你分析，这样的话我们即使在本地不联网的情况下，也可以很容易轻松的打造我们的知识库，而且是 l 四级别的知识库。 好，今天这个 opencurry 的 知识库搭建走了一遍完整的流程，后面我会继续讲，企业及知识库怎么设计，怎么接飞书，多维表格怎么做自动更新，怎么做团队共享。 如果你想把 ai 真正用到工作，记得关注我，后面全是实战干货。好，今天就到这里，谢谢大家。

别人的 openclaw 性能强悍，各种功能样样精通，而你的 openclaw 空有一身本领却无法施展，其实是你没有这个 openclaw 的 最强技能库。本期视频就分享给大家。这个超全的吉他宝藏仓库收入了三十多个真实的 openclaw 实战场景。从社交媒体聚合、创意内容生产， 到服务器自愈、 devops 自动化，再到个人知识库和金融模拟交易，它彻底打破了 ai 只会聊天的局限。 每个案例都配有详细的技术战、工作流程和所需的技能清单，让你可以轻松复制并改造，打造一个真正能帮你干活、提升效率的私人智能助理。 话不多说，直接教大家如何使用。首先我们需要进入 github 搜索 awesome openclaw use cases， 找到后点击第一个实战场景，进去后可以看到 这里包含了超多真实场景下的 openclaw 使用实力，而且不用安装插件，直接把这些口令复制进 openclaw 就 可以套用。 比如我们这里让 openclaw 为我们生成一个每天早晨自动获取的完全定制简报。首先点击定制尘间简报，进去后复制全部的指令，再打开 openclaw， 输入我们刚刚复制的指令， 直接让它生成即可。等待 openclaw 询问我们需要生成的内容是什么，然后指定出让它发送指令的地方。这里建议大家先使用邮箱，把邮箱和授权码都发送过去， openclaw 就 会开始帮助我们生成了。以上就是本期视频要介绍的实战场景合集了，你学会如何使用了吗？

你们有没有养龙虾？都在用它做什么？二零二零年 a r 圈很多人开始养龙虾，这只龙虾不会夹人，只会替你干活，他叫坨坨。 我算是龙虾的重度用户，本地养了一只，云端也养了一只，本地那只主要帮我管理电脑上的文件和日常事务。云端我养了一个数字巴菲特，主要用来做投研分析，每天收盘后，他会把格式化的投资简报自动推送到非书。市场情绪怎么样？今天热点政策有哪些影响？我现有直仓的预测，以及巴菲特的建议操作。 实现这套系统其实非常简单，我用的是 kimi 推出的龙虾 kimi curl， 用对话的方式就能完成部署，不用写一行代码全流程，只要打开网页，点几下 k， 二点五模型，免费额度，一堆技能，开箱即用，连配置飞速都是通过聊天完成的。 相比自己折腾本地部署，买 vps 搞云服务啊，这个上手门槛几乎为零。更关键的是成本，一边是动辄五十美金一个小时的 cloud office 点六，另外一边啊，是一九九，一个月随便跑。 ok， 搞定之后，你可以先给他一个身份，比如我叫他小爱，他叫我老板。在让小爱动手干活之前，我们先看一下整体架构的设计思路。这里面最关键的就两点，第一，数据源哪来？第二，技术分析的选型，我用 qlab 做分析，而 dj 负责思考和优化策略。 如果你不知道他们是什么，直接问 kimi curl 就 行，让他自己帮你安装数据源的话，行情数据源我选的是这两个免费方案。热点新闻数据源，我用 kimi curl 集成的 kimi search 服， 接下来你要通过对话的方式提需求。一个钉盘 bot 就 这样被聊出来了。当然啊，它的价值不是告诉你买哪只，而是帮你把信息差抹平，把分析流程自动化，让你每一个角色都有数据和逻辑在背后撑着。 你完全可以照着这个思路举一反三，搭自己的策略，盯自己关注的标的。最后，当你养了自己的龙虾，还会用来做什么呢？这里有一份教程，里面有三十多个额本考实际案例，足够启发你做出自己的玩法，想要的话可以交流。

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！

你们要的 openclock 从零到一的完整操作流程文档来了，这里面具体的部署呀，踩坑呀，还有这些细节用的地址，所有的 windows 系统，苹果系统的安装部署，还有具体的这些案例，目前我们都在大量去尝试，这个文档会一直更新，你看现在是六分钟之前在更新， 就是我们实操过程中，还有学员实操过程中最新的这些出问题的地方，我们都会标记到这里面，大家看到这个文档 就能够知道哦，避免一些踩坑，不用从零到一再去摸索了。如果大家去简单高效的就用上面这个就行了，如果想看一些更深度的，可以看下面的都行，其实上面这个就足够用了，包含， 嗯相关的 cds 二点零这个做视频，这个文档我们也有，大家可以根据自己的情况站在我们的肩上去，不用再去走那么多弯路了。包含怎么去构建这种知识库，怎么去构建这种提子词，这边专业相关的文档 都已经写好了，大家可以去在这个基础上去做自己行业其实有了这种自动化，再加上你行业的这种专业的技术库，再加上多智能体这样的写作，你会发现真正的能够落地的东西真的就 是特别的多啊，不是说像之前一样，现在直接可以先出这种啊，图片视频，就是 ai 直接可以出图片视频，为什么？其实就是投为了大量的这种知识库，然后它可以真正的回答问题，和像十年老员工一样 啊，再出个思维导图去解决问题，你看这就是图片，全部都有，所以说大家去跑通这套流程，就真正可以用 ai 落地到你的企业，你直接用这个 ai， 你 会发现效果就特别的差。如果你在 ai 这个底座，比如说在 cloud 呀、 jimmy 呀，或者是国产这些不错的模型基础上，再加上你们行业，我们现在构建了大概有六百万字的知识库，甚至我把毛选对吧，全部都训练进去。其实把我们行业十年老员工的经验，踩坑 都训练进去，我们公司每天都会去写这种做这个项目的一些想法流程，还有踩坑这些都会整理成这种笔记的形式，然后 最后投给这种知识库。其实，嗯，比如说哪天六哥挂了，那我这边的一套思想思维做事的方法，其实可以封装成一个 ai 的 智能题， 那其实就能达到我的百分之七十甚至更高。因为 ai 是 在 嗯通用大模型的能力基础上，再加上我们自己的一些知识，再加上行业中这些，呃，各种这些书本，其实，嗯，它会比你的能力会更强一些啊，而不是说低于你的能力，所以说你想让 ai 去落地就是要做的。嗯， 了解自动化工具没问题，但是在这了解自动化工具之前，先把这种核心的，嗯，你行业的知识库这些搭建出来，就像你不会搭建知识库啊，这边都有详细的文档，这个再加上自动化组合效果才最好。 就像你组装一辆车一样，你每个零部件都没有搞好，那你想你组装这个汽车会有多好？完全也不行。所以说这就是我们做事情不要急于追求这种快，其实慢就是快。

最近机器人内容方面更新的比较慢，原因是从春节假期到现在，主要业余时间在测试扣子和现在非常火的那个大龙虾 open call。 扣子是字节跳动的无代码 ai 开发平台，用来快速开发智能体和工作流。 工作流势这个平台的主要功能，它能够在业务流程中根据需要啊，在任何环节随时地插入大模型的能力，包括循环。这对比对话式的 ai 在 处理一些重复性的任务方面就具有了非常大的优势， 特别适合流程固化的复杂任务啊。我做了个简单的关于机器人专业问答的智能体啊，这个功能实现是基于工作流的， 他这个工作流大概逻辑是先通过大模型进行问题的这个意图识别，然后根据意图啊判断去选择减少我构建的三个不同的知识库， 再通过大模型把解锁的内容进行整理啊，如果知识库中没有解锁到，就调用可网络搜索的大模型，按照我的提示词去进行回答，并把问题记录到数据库中，便于后续完善。知识库 最后是发布到了微信和飞书上，可以通过微信飞书随时的调用这个工作流流程，流程比较复杂，但这个无代码平台开发写的非常快 啊，另外还研究了几个别人做的比较大的工作流，功能非常丰富啊，有非常多的插件，我之前是做过好多年的软件开发，这种无代码平台的能力和效率挺让我惊异的。 这几天又安装测试了大龙虾 open color， 它在另外一个角度上又刷新了一下我的认识 啊，他可以在自主任务中直接操作我的电脑了，例如我从飞书上给龙虾发个消息，让他找下我电脑中某个文档发给我， 或者让他使用我这个笔记本的电脑那个摄像头啊，或者是我，我还可以让他打开浏览器访问某个网站，把最新的这个内容啊整理下发给我啊，并保存成文件。 当然，这只是只是初步的一个测试， oppo klo 有 上万个技能可以配制， 这些技能一直在持续的增加啊，并且他会越来越了解使用者，越来越聪明啊，就是有点费偷啃啊，有点小贵，就折腾几个小时，几块钱就烧没了。 这两个平台都是 ai 深度赋能的工具，它有不同的特点啊，都可以极大的提升工作效率，改变作业方式。 未来啊， ai 会在很大程度上对知识进行屏权，对每个人来说 肯定是使用 ai 会成为最大的竞争力。那建议大家都可以多多了解一下，就相信呃，每个人都能找到自己适合用于提效的点。

最近一直在用 openclo 给大家看一个我每天都要用好几次的场景，就是这个用 obsidian 加 openclo 搭建的自动化内容工厂，把灵感到发布变成一条可附用流水线。简单讲就是 obsidian 负责记忆， openclo 负责执行。 至于怎么用，我写了一个文章，大家可以把这篇文章发给 openclo， 帮你快速搭建。现在看一下我平时怎么用的。 首先是灵感库，平时刷到一个高赞的，我会直接放进灵感库，它会自动帮我衍生三个选择题，然后拿着选择题去生成内容短视频脚本或者公众号文章， 并且还可以直接帮你生成图片，比如公众号封面。大家可以试试这套流程，后期就可以让它自动抓热点，数据自动跑了。只是我目前还是喜欢选择题人工控制。

如果你装了 openclo， 却不知道他能帮你干点啥，那我要告诉你，这个宝藏的 openclo 实战的案例集合了，可以闭眼收藏。 他收集了 openclo 的 各种真实的场景案例，能自动抓取全网资讯，帮你做选择题，写脚本，搜素材，甚至能帮你监控市场，回复邮件，或者在半夜帮你写一个小 demo 等等几十种大佬的 openclo 神仙用法，非常有用，我已经打包好了，一站式帮你解决。

有没有觉得你的 open cloud 小 龙虾教他一件事情要很长时间？如果开了一个新绘画，天呐，又要重新教一次。这个问题你应该使用 skills 来解决，没错，就是 cloud 推出的 agent skills。 opencloud 原生支持，在网页左侧的菜单可以看到它已经内置了很多的 skills。 好 的 skills 从哪里找？推荐三个地方，第一个， versale 的 skills 点 s h 偏产品和开发的质量最好的 skills 都在这里，按照热门榜单倒序排列，准没错。 第二个， opencloud 的 官方的簿册收集了大量的可用于 opencloud 的 各种各样场景的 skills， 可以 搜索，但是没有分类。 第三个， github 上的这个开源的 cloud skills 的 合集，它对 skills 做了非常清晰的分类，可以快速地找到我们想要的技能。二零二六，一定是 skills 之年。 skill 是 agent 时代的 app， 是 在 open cloud 里实现能力赋用的最佳手段。关注我，带你玩转 open cloud 加 skill， 实现自动化内容创作。

openclaw 绝不仅仅是个用来聊天的对话框，通过安装这七个核心技能包，它能直接变成你的全能助手。 它不仅能像真人一样操作浏览器，抓取全网数据，还能帮你盯着网页价格，或者在每天固定时间自动处理文件。简单来说，只要配置好这些技能，你就能把那些枯燥的重复性劳动全部交给 ai 自动流转，实现真正的生产率翻倍。 我们来看第一个也是最受欢迎的技能， agent browser， 直接执行一条安装命令就能搞定，你可以把它理解成 openclaw 的 眼睛和手。有了它， ai 就 不再只是个聊天框， 它能像真人一样去打开网页，点击按钮，拖动滚动条，甚至能把看到的屏幕内容直接截图存下来， 或者把网页里的信息抓取出来。装完之后，有两个关键配置，建议你先设好。首先是 headless 模式，把它设为真，这样浏览器就会在后台静默运行，不会在你干活的时候突然弹出一个窗口吓你一跳。 第二个是 timeout 超时设置，建议设为三万，也就是三十秒，这样能保证那些加载比较慢的网页有足够的时间跑完，避免任务中途报错。 在实际用的时候，你直接给他下指令就行，比如你跟他说去帮我把某个网页截个图存到地盘，他就能自己去执行。 或者你想整理资料，让他去新闻网站把前十条标题抓下来，理成表格，他也能听懂。甚至更复杂的填表任务，你只要把信息给他，他就能自己去网页上找输入框填好并点击提交，全程不用你动一个手指头， 这个技能在工作里非常能打。比如你可以用它做价格监控，让他每天自动去瞅一眼商品有没有降价，或者做竞品分析，让他盯着对手的官网看有没有发新产品。基本上只要是你在浏览器里需要反复点的反复看的枯燥活，现在都可以丢给他去全自动运行。 这就是 agent browser 成为最受欢迎技能的原因。如果想让 open core 拥有实时感知世界的能力，你就必须安装 brave search， 这个插件是 ai 获取最新资讯的申明线。安装之后唯一的动作是去 brave 官网申请一个 api key， 别被 a p i 这个词吓到，其实就是注册个账号，拿川字符填进去。免费版，每个月提供两千次查询，这对个人用户来说完全够用了。配置好之后，你就可以直接问他当天的行业新闻或者最新的政策变动。他给出的答案再也不是几年前的陈旧数据， 而是鲜活的实时动态。如果说搜索是帮你找信息，那 web scraper 就是 在帮你洗数据。它的强项是把网页里那些乱七八糟的内容变成整整齐齐的表格。比如你把一个购物网站丢给他，让他提取所有产品的名称和价格， 它几秒钟就能凸出一个 excel 给你。或者你想收藏文章，它能自动剔除广告和侧边栏，只抓取干净的正文并存呈 markdown 格式。这种对非结构化信息的处理能力，正是将 ai 真正转化为生产力工具的关键一步。 装上 chrome 插件后， open core 就 有了精准的时间观念，它的价值在于把你的大脑从那些定点发生的琐事理解脱出来，安装非常简单，异形命令搞定。 配置好之后，你就可以像定闹钟一样给他下任务。比如设定每天早晨八点准时去查天气，然后直接把结果发到你的飞书上。这种一旦设定就永不停歇的自动化，才是真正的省心。 如果说 chrome 是 按时办事，那 web monitor 就是 盯着变动在干活。你只需要给他一个网址，再设个触发条件， 比如某个商品降价超过百分之十，或者某个政策页面有了更新，就会像个二十四小时不睡觉的哨兵，第一时间把变动发给你。有了它，你再也不用手动去刷新网页看有没有消息了，信息会自动跑来找你。 最后，这招 file system 技能专门对付你电脑里那些乱七八糟的文件。无论是想把几百个 pdf 批量转成 word， 还是想让它把下载文件加按类型自动归类，它都能秒记完成。配合前面讲的监控和抓取技能，你就能实现从网上自动搜资料、自动下文件，再到本地自动整理的全链路闭环， 这才是专业玩家的办公姿势。如果你觉得 ai 每次聊天都像个健忘症，那一定要装上 memory 这个技能。它能让 openclaw 拥有长期记忆。 比如你告诉他领导的联系方式，或者你的工作习惯，他就再也不会忘了。下次你直接说发邮件给老板，他会自动去脑子里搜索那个邮箱地址，不用你再重复一遍。这种越用越顺手，越用越懂你的感觉，才是真正私人助手的样子。 咱们来看个真功夫，怎么把这些技能包串起来用？比如做一个每日资讯简报，每天早晨七点， openclaw 会先用搜索技能找最新的 ai 新闻，接着调动浏览器进去抓正文，然后自动洗掉广告，总结干货，最后赶在你起床前发到你手机上。这套组合拳打下来，你每天早上刷网页的半个小时就全省下来了。 对于做运营或产品的朋友，这招竞品监控简直是神迹。你让 openclaw 每天中午去对手官网截个图，然后跟昨天的照片做对比， 只要对方偷偷改了个价格，或者上了一个新广告位， ai 就 会立刻抓到这些像素级的变化，并给你报警。这就像在对手公司门口雇了个不睡觉的哨兵，所有动作都在你的掌控之中。最后咱们说个保命的功能，自动备份。 你可以设好每天晚上十一点，让他自动把你电脑里最核心的工作文件夹打个压缩包，然后传到云端备份，整个过程完全不需要你操作， 他在后台自己就干了，最后再给你发个备份成功的消息。把这些技能玩转了， open claw 就 不再只是个聊天机器人，他就是你最靠谱的数字分身。

刚上 open call， 先别充高级玩法，这十个就像安全带，先把底层稳定住，第一个就装 skill betting， 所有新技能先过安检，别让陌生代码直接进系统。 self improving agent 像会记笔记的搭子，你提醒过的坑它后面会主动绕开。 obsidian direct 负责把资料和结论自动规划，做过的事不在第二天就找不到。 playwright 专门处理网页搬运这种体力活数据可以按流程自动进表。 kit 组合包是工程节奏器， review issue 交付这三件事终于能在一条线上跑。 take the wheel 专治开工困难，把任务拆到下一步，动作想法可以立刻落地。 agent mail integration 就是 分仓管理，多任务多身份，互不串线，出了问题也好排查。 notion 和飞书插件，把结果自动上云团队不用追着问净度一眼就能接上。 mac native suite， 让 agent 接到系统层，日程提醒，快捷指令都能直接触发。 chrome backup 平时很低调，但真出事故时就是救命剑，配置和记忆都能快速恢复。 总结一下，模型决定上限，技能决定稳定性，先把这十个装齐，想拿完整资料包，评论区留进群，我把安装顺序和模板发你。

准备花三个月的时间讲讲 openclaw 初步计划，包含七个方面，第一，核心概念，讲讲 openclaw 是 什么，它的定位和设计理念。第二，架构设计，讲讲整体的架构组建关系和数据流。第三，内核机制，讲讲消息处理、任务调度和绘画管理。 第四，通道集成，讲讲通道平台的接入。第五，技能系统，讲讲 skill 机制如何扩展能力。第六，运维部署，讲讲安装配置调试排错。第七，开发实践，讲讲如何编辑自己的技能和插件。 为什么要讲这些，主要三个方面的原因吧。第一个，输出是最好的学习方式，我相信在讲解的过程中，我自己的收获一定是最大的，这个是主要的原因啊。 第二， open core 架构方面的内容，我看网上几乎没什么人讲啊，基本上都在讲怎么一键部署环境，怎么联通飞书等等等等。 第三个，我自己不是架构师之路吗？不就应该多讲讲架构吗？ open core 架构设计、内核机制、技能、系统、运维部署、开发时代，你最想听哪个部分？未来三个月不见不散！

用了两百亿 toon 总结的 openclaw 真正高效干活流程，大家注意了，这是消耗两百亿 toon 才总结出来的 openclaw 顶级干活流程！想让 openclaw 真正高效、不混乱、速度快，就按这三步来。第一步，先用 notebook lm skills 做前置学习， 让 openclaw 先吃透工具原理、使用方法、操作逻辑，自动整理成结构化文档，形成本地知识库和长期记忆。 简单说，先让 ai 学会，再让 ai 开工。第二步，开启 q m d 向量搜索加文本嵌入加记忆重排序，让 openclaw 拥有毫秒级记忆解锁能力。关键内容精准嵌入上下文， 节省百分之三十到百分之九十抽坑使用量。对话秒回，处理速度极快，越用越聪明。第三步， memory 记忆必须主题拆分，千万别把所有文档一股脑塞进去，会乱、会慢、会出错。让 openclo 自动分主题，分类别管理，记忆快，有能力还能上数据库优化， 这就是两百亿 token 砸出来的干货。先学习，快解锁、分主题， openclo 才能稳定高效干活。记住这套流程，你的 ai 永远不笨、不卡、不掉线！

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！