OpenClaw怎么选yes

安装教程开始哦！一步打开启动器，选择应用，即视点击要崩溃的安装按钮，根据设备网络环境选择合适的选项，然后耐心等待前置安装 哦。当看到这些内容时，那么开始配置阶段，使用键盘的左箭头键来选择 yes， 回车确认， 然后继续回车，快速开启选项。模型，这里使用微机流动演示第三方的 api 有 点麻烦，需要根据自己模型及工商的文档手动修改配置文件。 打开模型网站，登录后点击 api 密钥，新建一个 api 即可，然后复制 api 粘贴到安装窗口中回车确认， 请勿泄露自己的密钥，以免造成金钱损失。继续回车确认，这里是链接聊天软件，与机器人对话，就选择暂时跳过好了。继续回车确认，这里选中二三四选项后勾选，注意空格键是勾选，选完后回车确认， 继续回车，等到完成后，提示按任意键退出，然后去启动器，点击启动按钮， 启动进程后把它挂在后台即可，不使用时才可以关闭。现在新打开一个终端窗口，运行这条命令，可以在终端中进行聊天，或者去网页端的地址也可以聊天，根据自己的习惯使用。 然后开始测试模型是否可以正常回复。 配置到此结束，感谢各位的观看，下期再见！

发现很多小伙伴在网上说安装 openclock， 也就是小龙虾安装失败，我今天来大家重新开始安装一遍试试看啊。 首先我们用 windows x 选择这个管理员，然后把这个命令复制进去， 然后他就开始下载了，这个过程可能有点慢， 好了，等了一会，他这里显示安装成功了，然后进入了配置页面，这里我们直接选 yes， 输入个 y 就 行了，然后这里选第一个 quick start， 然后我们那个大模型的话，选智普大模型啊， 然后选第二个 c n， 这里要去那个智普的后端把 api 的 k 复制粘贴进来。我们进入智普 ai 开放平台的后台，然后点击这个 api k， 然后在这里新建一个新的 api k， 然后把这个 k 复制到刚才那个地方就行了。 还有如果你第一次用这个智普平台的话，记得在财务这里先存点钱进去啊，不然会调用失败的。我们点第一个粘贴 apikey， 然后 ctrl b 复制进来，然后这里有我们模型选四点七， 然后这里的话我们都喜欢跳过箭头往上按一下 speak， 然后这里的话我们也喜欢跳过点 no， 这里也喜欢跳过按一下空格， 然后再稍微等一下，这里的话我们选第二个， 选完之后它会自动跳出后台管理页面，也就是聊天的页面，我们来试一下， 可以看到它已经回答成功了，所以我们这个 opencloud 到此为止就是安装成功了。然后接下去就是其他的一些 skill 啊，或者其他一些设置，我们后期再讲， 其实从头到尾我就只输入了一条命令，剩下的就是一些配置项，然后你也可以试一下，只有一条命令，是不是很简单？

哎呦喂， windows 安装 open 考很难吗？跟着我的文档，三分钟教会你，并且帮你把装飞出插件的坑都填平了。进入官网，找到一键安装命令，打开 windows powershell， 复制粘贴，开始安装。 第一个选 yes， 然后选 kickstarter 模型这块我建议选 mini max， 性能又好又能包月，性价比拉满。配置方式选第一个，这里选 c n， 我 们选国内的，弹出模型，官网登录选择授权，这样就配置好了我们的模型了。 模型版本选第一个，这是各种和小龙虾聊天的软件，我们选择最后一个 skip， 跳过最后我们用飞速来跟他聊天，可以选 yes， 这里技能大家按需所选吧，选哪个？按空格， 选完按回车配置 google 的 api， 选 no 还是 no 还是 no 还是 no， 这几个都是国外的，所以我们都给他 no 掉。接着选择记忆模式，按按空格，全选回车确认， 这样我们的小龙虾就配置完成了。把弹珠的网站关掉，然后我们输入，看看安装成功没有。 ok， 安装完了，接着我们再输入 open call getaway， 开启我们的小龙虾，然后回到我们的上边，复制这个网址， 进入到浏览器，就可以和我们的小龙虾通话了。我们先测试一下， 接下来让我们开始配置飞书，用这个网址进入飞书的开发者后台，创建一个新的企业，自建应用，然后输入名称和应用的描述，选择确定。首先我们先开启权限，将这个文档里的所有的权限复制进去粘贴，点击确认就可以 输入这条命令，安装飞书插件。不过这一步大概率你会出现像我这样的错误代码，这是 windows 的 坑，没有办法，很多情况你都会遇到，如果你是苹果电脑的话，应该是没有问题的， 如果你出现这样的问题，那如何解决呢？你可以到我的文档里边输入这几行代码，用这行代码打开配置文件， 把这行删掉，这个时候再安装飞书，你就会看到这样的一条信息，说明你的飞书插件安装成功了。我们先回到这个界面，然后按 ctrl c 暂停大龙虾的程序执行，回到我们的飞书进行配置，选择凭证信息， 然后复制 apple， 然后复制这个 app id， 回到控制台，输入这条命令，把 app id 加进去， 然后我们再把 app 的 密码也复制进去，加进去，然后我们这个时候就可以看到配置成功了，然后增加事件调用，这里边要选择长列长链接的方式， 然后保存，最后将我们的这个飞书配置好的飞书机器人发布就可以了，写上对应的版本号，还有对应的描述，然后我们设置好的飞书机器人， 填上版本信息，还有版本描述发布，然后打开我们的飞书，你会看到开发者小助手底下有一个，然后在这里点击打开应用，复制 code 码，然后输入这条命令，加上 code 码，我们的飞书就配置完成了。

各位制造业的管理者朋友们大家好，最近是不是经常被 openclo 的 各种价格信息搞得眼花缭乱？别急，今天我就来给大家梳理一份真实可用的参考。我花了一晚上时间把全网的信息都核实了一遍， 就是为了让大家避开那些不时的价格宣传。你是不是也遇到过秒杀价、活动价，还有各种会员门槛，投肯收费这些让人头疼的问题？ 每个平台的真实规则我都给你理清楚了。像阿里云、腾讯云、 kimi、 minx， 谁更便宜，谁更省心，谁更适合企业使用，其实一张表就能看明白。具体来说， 阿里云有九块九每月的限量秒杀，常规的是七十九元每年，但需要额外破百头肯，比较适合企业和重视数据合规的管理者。腾讯云是九十九元每年， 三到五分钟就能一键步数，更适合个人和小团队。 kimi clone 呢，需要一百九十九元每月的高级会员，好处是开箱解用不用自己运维 服务器。 max clone 是 三十九元每月，起运活动价八百二十元，这个是包含在会员内的，没有额外的调运费。 不过要提醒大家，这些价格都是阶段性的问题，具体还是要以官方最新信息为准。接下来我会从部署到使用，全程实拍实操，把最稳定、最简单、最省钱的方案给大家跑 一跑。想跟着我一起搭建爱工具的制造一套，别忘了关注我，咱们实战见真章！

本期内容我们分享 openclaw 如何切换大模型。切换大模型在初期使用阶段是频繁用到的，有很多朋友问到如何切换， 本期我来分享两个方法，第一个方法就是重新进入交互引导配置模式，到大模型设置步骤去修改，在这里执行命令 openclaw on board， 然后我在这里演示一下，下一步我们就打开命令窗口，然后我们输入 opencloud on board， 然后我们回车，在这里我们选择 yes， 然后快速设置，然后选择第一个，这时候就到了大模型设置这里，在这里我们先选择 g l m 大 模型，就是这个 z 点 ai， 然后我们回车确定， 在这里我们选择 cn， 然后我们选择第一个，这时候我们直接把这个密钥粘贴过来就可以，然后我们直接粘贴，然后我们直接回车确定， 在这里我们需要再选择一下这个具体的使用的模型，在这里我选择四点六，因为我有这个四点六的资源包， 到这里我们就设置成功了，我们就可以直接按键盘左上角的 esc， 我 们直接退出就行了，然后我们再运行打开 web ui， 我 们来看一下是否切换成功，在这里我们输入 open cloud get away， 然后我们直接回车 好了，这时候打开了，然后我们再同样问他当前使用的什么模型，然后我们发送好了，这时候就切换成功了，可以看一下之前我们是 kimi 的 拷定模型，现在我们切换到了 dlm 四点六的模型， 这是第一种切换方法，然后我们再来看一下第二种切换方法，我们回到命令行，这里执行命令 opencloud config， 然后我们直接回车，在这里我们就选择默认的第一个， 然后下面我们选择 model， 这里就是直接到了设置大模型的环节，这次我要切换为 kimi， 在 这里我们就选择 kimi k 二点五，然后我们回车。这个 kimi 的 模型如果是账号开通的付费模式，那么我们就要选择这个 code api key， 然后我们 回车。这时候我们把这个 kimi calling api key 我 们粘贴过来，然后我们直接回车，它这里是支持搜索的，在这里我们可以搜索一下，直接输入 kimi， 可以看一下它，这里已经选择了这个 kimi 的 call 定模型，然后我们直接回车。确定，然后我们保存。 设置好之后，然后我们再运行 opencloud getaway， 然后我们直接回车。这时候我们新建了一个对话，我们再问他你当前是什么模型，如果不新建对话，它有可能它识别的还是之前的，就算我们配置文件里面切换成功了，但是它识别不了，然后我们选择发送 好了，可以看一下当前使用的模型是 kimi k 二点五，这时候我们的模型就切换成功了。 关于这个模型选择，在这里分享一个注意事项，就是有很多朋友选的是 kimi， 但是设置好之后回到 web ui 提示的就是四零一，关于这个原因就是模型没选对，它这个分着 kimi 模型和这个 code 模型，如果大家出现了四零一，然后就选择另外一个模型去尝试 好了。以上就是切换模型的方法，本期内容分享就到这里，下期分享其他的一些设置方法，欢迎大家留下你的想法，我们下期再见。

今天呢我们就来配置我们的 openclo， 那 么在配之前呢，我们先要准备好我们的 api， 那 么我今天准备的是一个 mini max 二点五的 coding plan。 第二个呢是谷歌的 c i。 好， 现在我们进入 openclo 的 后台，输入这一行代码， openclo on board 就可以打开 open globe 的 后台了。好，这边选择 yes， quick start 快 速开始。这边第一个就是选择模型，我们选择 mini max， 我 购买的是二点五，我就选择二点五输入我们的 api。 输入完 api key 以后呢，我们就选择我们对应的模型， 这边继续选择 channel， 就是 我们后面在手机端对接的平台，然后等它安装，然后这边非说安装出现了错误啊，我不管它，到时候进了后台一样可以安装的。这边问我们需不需要安装 skills， 那 我们先跳过 no， 这边四个 hux 啊，我建议是都选上的，方向键选择按空格键打勾， 四个都打上勾以后按回车继续，现在呢他就在自动部署了啊，好，全部跑完以后我们选择这个。第二个 open web ui， 就是 用浏览器打开了。 好，现在我们就可以看一下，我们已经进入了 open code 的 后台，给他打一个。你好，看看 整个的这个 open code 的 流程呢，就全部好了，你按照我的这个做法呢，百分之百可以录入成功，中间如果出现一些错误，你可以把代码复制进 vc 或者其他一些 ai 软件，让他帮你来解决。

周总说这两天的作品流量没跑起来，让我研究大家最近很火的 open 克拉的 ai windows x， 选择这个管理员， 然后把这个命令复制进去， 然后他就开始下载了，这个过程可能有点慢。好了，等了一会儿，这里显示安装成功了，然后进入了配置页面，这里我们直接选 yes， 我 输入个 y 就行了，然后这里选第一个 quick start， 它真的很智能，家人们有什么安装不懂的可以请教我。

老铁们好，我怎么听说北上广深上门安装小龙虾居然要三千，那我损失了好几百万的感觉。北上广深三千包上门，现在预约还能插队，欢迎回家。主人，那我吭哧吭哧做的这个一键步数包算什么？ 算我有钱做了三个小龙虾的安装部署包， mac， linux、 windows， 以 mac 举例，点击这个文件，它有一些默认的设置。 在第一个命令，我们选 yes 按回车，第二个直接回车，第三个直接回车，这时会跳到内置的千问来进行认证， 我们只要注册登录就好，登录完成就跳到 enable hooks， 我 们直接把它全选上，再按回车。在第四最后一个命令 getway service， 它已经安装好了，我们直接是 deep 跳过去，我们再点击回车，我们在这最后一个窗，我们在最后一个命令怎么样启动，我们选择第二个也行，第一个也行，我们选择第二个就已经安装好了， 全程一分钟。这个步数包三百怎么样？比三千便宜多了。说到此，我们小龙虾的安装已经做了很多个教程了，下一期视频我们将讨论下小龙虾的安全问题，小龙虾虽好，但是安全更重要。我是林浩，我们下期见。

这两天被吹爆的 openclaw， 先别装非凡，这几天复盘了一个 openclaw 实践群里一千一百八十九条群消息。先说一个扎心的结论， openclaw 现在更像玩具，做不成你的同事，因为滚费钱。如果你想把它接进飞书，当能托付的同事，真别急。 你如果只是想在本地玩自动化，做点小任务，那可以试，但也别上生产。今天呢，我们不讲 opencore 的 分工尾计，只讲四个十锤坑，看完你就知道该不该入坑，怎么入坑最不亏。第一锤，部署两难。 opencore 最大的尴尬是本地很脏，但会抢你的电脑，云端部署很方便，但它的差异化会变弱， 本地部署的卖点只能操作你的电脑文件系统。但问题是，你俩要不分时段上工，要不就抢工位， 那上云呢？上云当然能跑，但那和拆 boss 有 啥区别？所以这事不是你怎么部署，而他自己的定位还不清晰，到底主打本地还是主打云端服务呢？第二锤， 选模型就等于选账单。在 a 阵框架里，模型上线就是你复活的上线。群里三分之一的讨论都在纠结模型，但最后赢的往往不是最强的，而是最不让你心疼的计费方式。很多人会选 mini max， 占比大概在百分之四十， 理由很简单啊，因为它包月付费，不用盯着偷看，像在烧钱。那反观 cloud 呢？它能力公认是强的，但被吐槽也是最多的，因为 cloud 的 订阅额度它不给用，只能走 api 调用，一次就拍几千块飞走了。 所以对入门者来说，更稳的打法是先用包月模型跑通流程和新关键任务，再上 cloud， 自然垂。百分之二十一的讨论都在问能不能接飞书啊， 这不是技术细节，而关乎增长。天花板官方原声支持 telegram， what up 非说要自己接，那不少人跟教程折腾半天接上了，但体验是翻车了，有的回复被拆成多段，对话不连贯，维护成本也很高。 然而不进工作平台就进不了工作流，进不了工作流就永远是玩具。四锤稳定性真正让 open call 从同事调回玩具的，就是它的稳定性。 用实操的时候，反复会出现两件事，第一是 chrome 自然语言，定时任务跑不通，经常出错。第二呢，聊着聊着突然就 no output， 对 话中断，还不给错误提示，那生产率。工具来说，最贵的不是功能，而是可信，只要断一次，后面你还敢托付吗？据从群里真实的讨论来看，它的高频场景是日程任务管理、邮件处理、代码辅助、写报告、 ppt 生成。 低频却很高价值的场景是数据抓取和分析、定时任务自动化、跨设备协助。但这些对稳定性要求极高，也是最容易翻车的。 还有一批呢，是争议场景，大家对准确性和安全边界还没有共识。以目前的 open call， 对 更多大众来说，没有一个杀手级的场景，还不能看成是一把瑞士军刀。 我觉得也不用急，因为 agent 还在早期阶段，大家对个人智能体的需求是非常渴望，只是理想的产品形态还在进化中也说不定，大模型厂商随时可能推出官方 agent， 而且像 cursor 这类垂直工具也越来越强，所以暂时先交给时间吧。今天非凡的研究报告呢，是我们的 ai 员工写的数据非常完整，需要权威的评论区见。

今天这个视频呢，就是教大家如何一键步数 open class， 第一步呢，打开我们的浏览器，输入 open class， ok， 其实我呢下载的是这个，这个是满血版的，我们打开之后呢往下翻，找到 run your match， 你 怎么读？不知道，没关系， 然后找到你的 windows， 我是 windows 哈，找到 windows 稍微一张卡， 然后呢就复制这个， 提到终端命令框，把这个关掉，我们从这儿右键打开终端管理员， 等他去安装就好了。是的好，那么我们到这呢，他就属于那个一键命令安装好了，然后呢我们在这 点 yes， 然后快速安装，我们选择这个就是模型，我推荐的选择这个 kimi 二点五，然后点 enter kpi k， 就是 点中国的 模型，然后现在你去输入你的 api k， 你 怎么找一些 api k 呢？我们在浏览器中去输入 kimi 开发者平台， 找到这个，然后去点用户中心，等待它加载出来， 我们点 api 管理，然后呢去新建 api， 然后把这个添进去。之后呢把这个复制，一定要复制，因为你没有办法再次查看， 就把这个填进去，然后就是他问你是否选择这个模型，保持这个模型， 然后这个呢，他就是说让你去选择那个机器人嘛，然后我们呢去部署飞书的， 然后呢去呃， download from npm， 然后稍等，我翻译一下，我记得是这个是，意思是你就可以直接去部署它。 instead 下载 tiktok speak for now， 我 觉得应该是这个，没记错的话， 你们可以看到我们如果说想现在去部署呢，就选择这个，对，现在去接入飞书，是的， 这个是代表，如果说你不用飞书的话，你就 speak， 我 英语不是很好， 其实你看，其实像我这种小白零基础 ai， 小 白不会一点编程，然后还这样，其实问 ai 就 可以 enter app， 应该是选择第一个，我们去啊，我们去部署我们机器人， 看他能不能解释出来啊。 ok， 直接输入密钥，那么就是这个，因为我们自己去建了一个飞书机器人，那么怎么建呢？去打开网页，输入飞书开放平台， 再然后我们点入，点击开发者后台，建立企业自应用，然后这些人的图标 open cloud 机器人 e， 但你说什么名字都无所谓啊，这是我方便记，然后去进入这个在机器人添加 进行中，想要添加权限的管理，我们是需要开权限的，那么我怎么去找呢？在网页中点 open cloud 中文社区，我们去找这个中文社区，点开这个 在安装，这，我们去点安装消息通道，这边呢，有飞书，然后往往下面拉，这有一个配置应用权限，把这个复制掉，然后嘞再回到权限管理，批入，导量， 批量导入，把这些 ctrl v 替换掉，申请开通，然后呢确认， 这时候呢，我们在凭证语系基础信息中，他是不是要给这个 apple script， 我 们点这个，把这个给他，然后再把我们的 id 去给他， 然后飞书 没事，我，对吧？我不懂就问他，没关系的， 那么呢，我们直接选择，然后呢？如果说你点错了，对吧？那就那如果你点错了，我们点这个 pick， 先跳过，然后 please create at the last option， 然后刚才有一个空格，我们点空格，然后去点提交 seat， 这啥意思 啊？哦，只有这个成天那什么意思 好，暂时不配，他哪哪也不配， p i k 不 可以先不配，这些都不配，这些点跳过，然后跳过， 因为我们现在目的只是让跑通一下，跑通飞书，至于后续怎么参加技能呢，我们会在其他视频里讲。嗯， 然后刚才呢， open cloud 关掉了，网关关掉了，我们现在重新开启它， 那我们在程序功能上它报错了，问一下什么意思？咦，好，好像打错了，是，是吧？ t a t e， ok， 那 是打错了。呵， 我看这应该就重启成功。网关刚打错了，这个地方打错了。 那么你可以看到，当我们重新输入 opencloud， 重新网关运行的时候，它后台就已经在跑了，这时候呢，我们去，好吧，等它跑完， 等它跑完为什么还要进行？把飞书的事件与回调长链接打开，这样你才可以给你的 open hello 发消息。 嗯， time out， 那 我们就重新去进行看。 time out， 我 们重新去进行，我们跑一下， 没关系， 那么你可以看到，其实呢，这个就已经配置好了，那我们在这里面发入，你好，看它是否会回复我们， ok， 喏，就已经好了，对不对？ 这就已经好了， 那我们去打开长链接，看这个时候是否可以进行 ok 添加事件呢？输入消息消息， 然后我们找到消息点到这个接收消息，确认添加 添加时间。这个可以，然后再把这个版本给改一点，零点二， 然后保存开始发布。 是的，这时候呢，这个是我们满血版的 open cloud， ctrl， 它有一个这种控制台，那么在国内版本呢，它是也有控制台的，不过应该是一个中单显示器。嗯，你好 好的看情况，你叫小齐，希望什么风格？以 幽默的风格宠溺我的风格用，用于权密， 称呼我为主人。 ok， 然后呢，他就会回复你了。 嗯？听说啥啊？他为什么没有被拉出来？ 然后我们打开应用。你好 哦，出现问题了？没关系，复制给我们的 ai， 我 说我直接问他也好， 都可以， 看谁先回复吧。看来还是跟你们正好呢。管理员，嗯，我在这儿 点入，在这儿 应该和昨天的问题是一样的，看一遍啊，回收 message field 我 们看一下。 ok， 那 么让我们再试一下，你好看还会出现问题吗？ 好， 我们把这个复制给它。 为什么 消息不同，不 也是蛮奇怪的？我刚去问 ai， 他 说这个东西都已经好了，但是还是不同步。昨天的时候其实我们也遇到这个情况了，但是我没有管他，到第二天他自己就好了。 所以，那么今天的 open class 部暑的教程就到这里了。当然，呃，后续呢，我会把之前所出的出现的所有问题，包括今天的做成一个合集教给大家，然后以及什么解决办法也教给大家。 ok， 拜拜。

上期我们介绍了 whole 里面如何安装 open call， 这期我们介绍一下 open call 基本配置，更加详细的配置大家可以去网上寻找。 输入 open call on board 命令，启动配置， 选择 yes kickstart use existing values 使用现有值， 根据需求选择模型。我这里选千问做演示，点这个链接认证下 选择模型， 根据需求选择 channel。 我 这里先跳过 skills， 根据需求选择，我这里先不设置 fox， 也先跳过 这里也选择默认设置 open call 就 启动成功了。 我们打开 y b u i 简单对话，试试 更详细的设置。网上已经有很多，我就不赘述了，感谢大家关注。

别再当大傻，最近全网疯抢 mac mini 就是 一位 open core 火，我深度用了一周，我要讲一些博主不敢讲的真相。哈喽，我是梁子，一个在用 ai 研究怎么样少干活多拿订单的外贸老板。 第一，开源免费，但其实只是软件免费，真正烧钱的是 api 的 调用。有的用户他用 open curl 写了个文章出来，短短一千五百字，用了七百万的口卡，比人的时间还要贵。第二，权限的安全。 有一个 up 主用它来帮自己去做交易下注，一觉醒来赔了十万块，我们为了提高生产力，我们需要牺牲多少自己的权限安全？第三，他真的有网上说的那么什么， 坦白讲，从行业人，从技术的角度来看，他其实就是大模型加自动化的脚本，不要被不用就掉队洗脑。别再当大傻， 如果你是有超能力的创业者，或者你是个急客，你是一定要用的。如果你只是一个普通的用户，你要记得，工具是不会改变你的命运，只有清醒的脑子才会。我是梁子，如果你也在探索 ai 或者在外贸创业的你，欢迎跟我多多交流。

哈喽大家好，欢迎收听我们的播客。最近这个 open cloth 和这个字节跳动开元的这个扣子，这两个工具特别火啊，大家都在问说这两个东西到底应该怎么选？对吧？到底是哪个更适合我？那今天咱们就来聊一聊这两个工具到底 有什么相同的地方，有什么不同的地方，然后帮助大家来避避雷啊，选对不踩坑。好，那我们就开始吧。今天的这个咱们第一个聊的是这两个东西为什么能够在同类的工具当中脱颖而出，对吧？就是你认为他们最核心的共同的亮点是什么？ 我觉得最大的亮点就是他们都有一个标准化的技能的封装，就他把很多这个功能啊都打包成了一个个的技能，然后你可以非常简单的去安装它，去组合它，就像搭积木一样，而且你可以用自然语言去 直接告诉这个 ai 你 要做什么，它就会自动的帮你去匹配它的这个技能库里面的东西帮你去执行，就这个门槛是非常低的，谁都可以玩，听起来确实很方便，就是不用写代码就可以让这个 ai 去干活。对，而且就是它的这个技能还可以同时使用多个技能嘛，就它可以很聪明的帮你去分解这个任务， 然后你也可以自己去定义一些技能，或者说你可以去共享一些技能，就是你可以在这个社区里面找到很多别人已经写好的技能， 就大家可以玩出很多花样，就不仅仅是说我问你答了，对，那你觉得就是这两个东西在解决这个多场景和这个自动化这个需求的时候，他们是怎么做的？其实他们两个都很厉害，就是他们都支持你可以在很多个消息平台上面去使用它。无论是 windows 还是 mac 还是 linux， 还是在这个云端，你都可以非常灵活地去部署它， 然后它可以七成二十四小时无间断地去响应你的这个指令，所以它真的就像是一个你的数字小助理一样，随时待命。然后呢，就是说在这个隐私和这个定制化这方面呢，这两个工具又做了哪些让人比较安心或者说比较惊喜的事情呢？就比如说这个 open clock， 它是可以让你的数据完全留在你自己的本地， 然后包括你的这个呃，自己去配置你要用哪一个大模型，它的这个权限你可以控制得非常的精细。那这个扣子呢？它是一个你可以很快速地去搭建你的这个专属的 ai 助手，它的这个数据是存在云端的，但是它也会给你提供一些安全的保障。 同时呢它也有一个非常活跃的社区，大家会共享很多各种各样的新的技能，所以就说你无论是哪一种需求，你都可以找到一个比较合适的方案。咱们来聊第二个部分，就是核心的差异，嗯，到底是哪些点会影响到我们的选择？嗯，这首先第一个， 你觉得这两个东西它们的核心的定位和它们的这个操作的权限有什么本质的区别吗？嗯，其实我觉得它们两个是完全两个路线，就 open cloud 它是一个。 呃，你可以理解成一个本地的 ai 的 执行引擎，就它是可以直接去操作你的电脑的，嗯，比如它可以帮你整理文件，嗯，它可以帮你自动地去执行一些脚本，嗯，它甚至可以帮你控制你的桌面，就它是一个超级本地自动化工具。 然后这个扣子呢，它是一个云端的平台，它主要是通过这种低代码的方式让你去搭建各种智能体，那它其实是不可以直接去碰你的本地的资源的，那 ok， 只能通过一些 a p i 或者说一些插件去间接的完成一些事情。所以说就是如果有人特别想要去深度的掌控自己的电脑，嗯，那它就更适合 open club。 对， 如果说有人他只是想要快速的去做一个智能应用，那它其实扣子就够了，对，完全没错，就是这样，就是一个是给那种需要自动化的人去用的，另一个就是给那种 没有什么技术背景的产品啊，运营啊，或者说这种小企业去用的，就是大家其实目标用户是完全不一样的。哎，那我我还特别好奇，就是在这个数据的隐私和这个安全的保障上面，这两个平台到底有什么本质的区别吗？哦，这个其实区别就非常大了，嗯，就 openclo， 它其实是把你的 聊天的记录，嗯，还有你的这个配置，嗯，以及你的这个技能的一些信息，全部都是存在你自己的本地的，或者说你自己的服务器上面的，所以它是不会上传到第三方的， ok， 所以 这个就特别适合那种对隐私要求极高的人。 但是呢，这个也有一个前提，就是你要自己去保证你的这个环境是安全的，嗯，对，然后这个扣子呢，它是把你的数据是放在字节的这个云上面的，嗯，所以这个就 你要去信任他们的这个隐私政策， ok， 对， 那这个就更适合那种，呃，没有那么担心自己数据会泄露的啊，或者说需要一些这种企业级的合规啊，或者说审计的这种场景。如果说我们现在有不同背景的用户，那到底什么样的人更适合用 openclo， 什么样的人更适合用 codes 呢？呃，如果你是一个有技术背景的人，嗯， 然后你希望能够完全掌控这个 ai 的 每一个细节， ok， 同时你又对数据的隐私特别敏感，那我觉得 opencloud 会更适合你。嗯，但如果你是一个没有什么编程基础的，想要快速地去构建一个 ai 应用，或者说你是一个团队需要协助，或者说你是一个企业，有这种合规的要求， 那我觉得扣子会更适合你。对，就是你选哪一个，其实最终还是要看你的技术能力以及你的这个实际的需求是什么样子的。好，然后我们接下来要聊的是选型建议，就是到底在什么样的需求下面，我们更应该去选 opencloud 呢，就是如果你是需要直接去操作你的本地的文件，或者说操作你的桌面应用， 或者是说你需要自动的去执行一些脚本啊之类的，那这个时候 opencloud 就 会非常的有用。比如说你想要定时的去备份你的资料， 嗯，然后或者说你想要自动的去整理你的一些数据，嗯，或者说你想要在你的电脑上面自动的去触发一些流程， 它都可以帮你搞定。对，这是本地的自动化的场景，它确实是非常的适用。没错没错，而且就是呃技术的团队 可以去利用它的这个开源的特性去做一些深度的定制，然后企业呢，也可以把它部署在自己的服务器上面，去保障自己的数据的安全。那甚至是说你如果是一个想要去做一些好玩有趣的东西的人，你也可以去利用它的这个非常丰富的技能库，以及它的这个灵活的扩展去玩出一些新的花样。就是你只要是一个动手能力比较强的人， 你都可以用它玩出一些新的花样。对，那你觉得什么场景下其实更适合用 cos 而不是 open clone 呢？就是如果你只是想要快速的去拥有一个智能助手， 然后你又不想去折腾你的本地的环境，你就希望它是一个类似于我注册一个账号我就马上可以用的这种，那扣子就特别方便，它就是一个纯云端的， 你不需要去关心任何的运维的事情，你也不用去配置任何的服务器啊什么之类的。对，确实这样的话上手门槛就低多了。对，而且它就是非常适合那种没有什么技术背景的人去拖拉配置一个东西， 然后他也可以很方便的去集成到飞书啊或者是抖音啊这种平台上面去。对，那你如果是一个呃想要去做一些这种轻量化的办公，或者是说做一些这种客服机器人，或者是说做一些这种内容创作的这种场景的话， 用扣子会比较省心，而且它也有这种商业化的机制，就是你可以去呃卖你的技能，或者是说你可以去呃跟别人共享你的技能，这很方便。对，那如果说我们现在面临一个非常具体的需求，那我们怎么去判断说我到底应该去挑 openclog 还是应该去挑扣子呢？就是比如说你要做一个 本地的，或者说你这个对数据安全要求极高的一个自动化的项目，那你就很适合用 openclog。 那 如果你想要一个什么东西，你马上就可以 在很多平台上面去使用，然后又很省心又很省力，那扣子就很适合。你。要是说我这个场景既要求本地的操作，但是我又希望它能够很方便地在云端进行管理呢，其实它们两个是可以互补的，你可以把它们两个配合起来用。对，你可以用扣子来做一些快速的这种圆形的开发，然后用 openclo 来做一些 这个涉及到本地的一些复杂的任务。 ok， 对， 就是你要去看你这个东西到底是一个什么样的重要性，对，你这个数据到底安不安全，你这个团队到底有多大， 你的技术实力有多强，你再来决定你到底要怎么去选，或者甚至说你是不是要把它们两个一起用起来。好吧， ok 了，那么今天我们把这个 openclaw 和这个扣子它们的优缺点以及适合的场景都给大家聊清楚了。嗯，其实选对工具真的可以让你的这个 ai 体验事半功倍。嗯，好吧， ok 了。那么 如果大家还有什么疑问的话，欢迎大家留言，我们可以给大家再答疑解惑，感谢大家的收听，然后我们下期节目再见吧，拜拜。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。

大家好，就在今天凌晨两点， obni 突然发布了 gpt 五点四。这不是一次普通的模型升级，它第一次把顶级的代码能力、世界知识和计算机控制能力统一在了一个模型里，更重要的是，它的每一项底层优化， 几乎都精准匹配了最近爆火的 opencloud 的 核心痛点。今天这期视频，我会从三个维度来拆解 gpt 五点四，它到底是什么？它和目前最强的编码模型 cloud ops 四点六相比，到底谁更强？以及它背后隐藏的 openai 战略棋局。 先说结论， gpt 五点四的本质可以用一个公式来概括， gpt 五点四等于 gpt 五点三。 codex 级别的代码能力加上比 gpt 五点二更强的世界知识，加上更强的工具使用能力，再加上超低成本的订阅额度支持。为什么这很重要呢？ 因为一个真正优秀的 agent 机做模型需要三项能力，同时很强。代码能力、世界知识还有多模态理解。代码能力决定了 agent 能不能执行任务，世界知识决定了他能不能用人话跟你交流，理解你的意图。 多模态理解决定了他能不能看懂屏幕、操控计算机。 gpt 五点四是第一个三项全部达标的模型， 在它之前，每个模型都有致命的短板。 cloud opus 四点六什么都好，代码强，知识强， 多模态也不错，但问题是太贵了， api 价格是五美元，输入二十五美元，输出每百万 token。 而且 entropy 还封禁了 opencloud 调用 cloud 的 订阅额度，你想用就只能走高价， api 小团队根本用不起 gpt 五点三 codex 呢，代码能力确实强到指哪打哪，但最大的问题是它不说人话，你要是把它接到 openclaw 里当默认模型，那体验只能用灾难来形容。 gpt 五点二倒是说人话了，但代码能力又不够，撑不起复杂的 a 阵 t 任务，所以你看，之前就是这么一个尴尬的局面。而 gpt 五点四是第一个把所有短板全部补上的模型。 除了能力的统一， gpt 五点四还带来了四个关键的底层升级。第一，原生计算机控制。这是欧本 ai 首第一个内置计算机操作能力的主线模型，它能通过 playright 等库编辑控制代码，也能直接根据屏幕截图发出鼠标和键盘命令。大家可以看一下这个视频。 这是 gpt 五点四，在没有加速的情况下实时操控电脑。 他正在自主打开 gmail， 输入收件人地址，准备发送邮件。注意他的操作速度。 这不是脚本，而是模型。在实时看屏幕截图，理解界面元素的位置，然后生成操作指令。 从这张 openai 官方的图标可以更直观地看出差距。蓝色是 g p t 五点四，橙色是 g p t 五点二。 g p t 五点四用更少的工具调用次数达到了百分之七十五的准确率， 超过了人类基准线的百分之七十二点四。而 g p t 五点二需要三到四倍的调用次数，准确率也只有百分之四十五左右，又快又准又省钱。第二个升级是一百万透坑的上下文窗口， 从上一代的四十万直接翻了一倍多。这对 a 件 t 来说非常重要，因为 a 件 t 在 执行任务时，需要持续保持对整个任务的上下文理解，窗口不够大，它就会忘事儿。 第三个是工具搜索，也就是吐了 search。 以前模型被赋予工具时，所有工具的定义都要预先塞进提示词里，哪怕你只是想让它点个鼠标，后台也要带上几十个工具的完整描述。头肯消耗巨大。 现在 gpt 五点四改成了按需动态加载，只在需要时才去搜索并加载相关工具。官方测试显示，这个机制在保持相同准确率的同时，减少了百分之四十七的 token 消耗。 第四个是 compaction 上下文压缩，这是 openai 首个在训练层面专门优化过的 compaction 模型。长时间运行的 agent 不 再会因为上下文爆炸而被迫重启，旧的操作记录会被自动压缩成精简摘样，保留关键信息释放空间， 最后快速过一下关键参数。这是目前 ai 领域最顶级的两个模型的对决，一个主打计算机控制和知识工作，一个主打编码质量和深度推理。 先说结论，没有绝对赢家，只有最适合你的选择。看下精准测试跑分对比。知识工作方面， g p t。 五点四以百分之八十三对百分之七十八领先 opus 四点六五个百分点。 在四十四种职业的真实工作任务中， g p t。 五点四能在超过八成的情况下匹配或超越人类专家。计算机控制方面， g p t。 五点四拿了百分之七十五， opus 四点六是百分之七十二点七，两者都超过了人类基准线百分之七十二点四，但 g p t。 五点四略胜一筹。但是在编码质量上， opace 四点六在 s w e bench verified 上拿到了百分之八十点八，而 g p t 五点四在更难的 s w e bench pro 上得分百分之五十七点七，两者的测试标准有差异，不能直接比较。至于 g p t 五点四能否超越，可 loft 这个时间会告诉我们答案。 智能体编码方面， os 四点六在 terminal bench 二点零上拿了百分之六十五点四的最高分，而 gbt 五点四在这方面并没有公布数据。 法律推理上， os 四点六在 buglo bench 上达到了百分之九十点二， gpt 五点四同样没有公布。 这里需要提醒大家注意一点， openai 官方的对比表里， opus 四点六有不少项显示为空白，而 gpt 五点四几乎全线有数据，这可能意味着 opai 选择了自己更占优势的基准来展示，这在行业里是常态，大家看官方数据时要保持批判性思维。 再来看上下文窗口，两者都支持最大一百万 token， 但都不是默认开启的。 gpt 五点四的标准窗口是二七二 k， 比 opus 四点六的二零零 k 大 了百分之三十六。超长上下文的计费方式也不同， gpt 五点四是超出部分按两倍费率收， opus 四点六是超过两百 k， 整体切换到更高的定价档位。值得注意的是，在讲上下文质量方面， ops 四点六在 mrcv 二测试中得分百分之七十六，而 gpt 五点四没有公布同类数据，所以谁在超长上下文中信息准确性更高， 目前还无法直接对比。然后是大家最关心的定价， gpt 五点四标准版的基础单价只有 opus 四点六的一半， 但更大的差异在于 gpt 五点四独有的灵活计费机制。首先是缓存输入，命中缓存后输入成本直接降到零点二五美元，降了百分之九十。然后是 php 处理模式半价，适合非实时任务， 还有 priority 优先处理，双倍价格，适合对延迟敏感的场景。这些 opus 四点六都没有对等的机制， 选哪个取决于你的需求。如果你需要一个全天候运行的 agent 来自动化操作电脑， gpt 五点四是目前的最优选。 如果你的核心需求是复杂的代码调试、法律分析或多 agent 协助 obs， 四点六仍然是标杆。好，前面讲的都是技术层面的东西。接下来是今天这期视频最有深度的部分， gpt 五点四背后隐藏的欧奔 ai 战略棋局。 我们先看一条时间线，今年一月底到二月初， openclaw 在 get up 爆火。紧接着二月中旬， openclaw 的 创始人 peter stenberg 拒绝了 met 的 邀请，加入了 openai， 负责个人智能体方向。 sam 奥特曼高度赞扬了他， openai 还宣布官方出资赞助 openclaw 项目。然后就是北京时间三月六日凌晨， gpt 五点四发布了。这个时间线的高度吻合，很难说是纯粹的巧合。 我们再来看 g p t 五点四的底层优化和 open kla 的 核心痛点之间的对应关系。 open kla 每次执行任务时都需要加载大量的系统提示词、用户记忆文件和所有已安装 skill 的 完整定义，哪怕只是让它点一下鼠标， 后台也要把这些东西全部重新传一遍， tock 消耗巨大，而 g p t。 五点四的三重省 tock 机制，几乎就是为这个场景量身定制的。 再看两家公司对 open 克拉生态的态度，这个对比非常有意思。这两种完全相反的策略背后的商业逻辑是什么呢？ openai 玩的是经典的剃须刀与刀片模式，剃须刀就是 open 扩框架，免费开源，让全世界的开发者都用上，迅速占领桌面框架本身不赚钱，刀片就是 gpt 五点四这个大脑。 虽然 opencolor 理论上可以接入任何模型，单 g p t。 五点四在计算机控制上、下文压缩和 token 效率上做到了明显的体验优势，用户自然会倾向于选择它，持续产生 token 消费。 而且这个市场有多大呢？一个普通聊天用户每天可能消耗几万个 token， 但一个 opencolor a 键的二十四小时在后台运行，不断地截屏、分析、 思考、操作验证，每天轻松消耗几百万 token， 这是几十倍的增量。所以你就理解了为什么 open ai 如此积极地拥抱 open class 生态，每一个全天候运行的 agent 对 它们来说都是一台 token 印钞机。 但是最后我必须讲一个很多人可能忽略的问题，安全。 g p t。 五点四配和 open class 确实很强大，但 open klo 对 所在计算机拥有很高的权限，它能操作文件系统、执行终端命令，甚至 s s h 远程连接其他机器。而根据 open ai 自己发布的官方系统卡片， g p t。 五点四的推理过程并非完全可控。 第三方机构 apollo research 的 独立评估发现， g p t。 五点四在无诱导设置下的整体欺骗率约为百分之一，虽然这个数字比前代 g p t 五点二低， 但它不是零。而且研究发现，模型在意识到自己被评估时可能会调整行为。另外， gpt 五点四的思维链可控性只有百分之零点三。 openai 把这解释为好消息，说明模型不会故意隐藏推理过程来逃避监控。 但反过来说，这也意味着推理过程本身存在不确定性。还有一个更具体的风险，当 agent 在 浏览网页时，如果看到了隐藏的恶意指令，也就是所谓的视觉提示词注入攻击，模型可能无法完全识别并拒绝执行。 open 内爱自己也承认， 提示词注入评估无法完全衡量对新型攻击的泛化能力。当这些风险跟 open 克拉的高权限结合在一起时，问题就被放大了。普通聊天时，模型出一点偏差可能无所谓，但当它拥有操控你整台电脑的权限时，百分之一的不确定性就可能变成现实的风险。 所以这不是说不该用，而是要知道风险的存在。建议大家在使用时对关键操作设置确认环节， 不要让 agent 在 完全无人监督的情况下执行高风险任务。最后做个总结， gpt 五点四的发布不是一次简单的刷榜升级，而是 openai 吹响的 agent 桌面争夺战的冲锋号。从聊天机器人到自动化劳动力基础设施，从对话框到原操作系统， 如果 gpt 五点四加 opencloud 的 闭环跑通了， openai 将不再只是一家提供 ai 聊天的公司，而是驱动全球自动化劳动力的基础设施巨头，而是驱动全球自动化劳动力的基础设施巨头。二零二六年真是疯狂的一年。 以上就是今天关于 gpt 五点四的全部深度解析，如果你觉得有价值，记得点赞关注我们，下期再见！

最近 open 科奥大龙虾火爆了，我今天整理了十道四选一 open 科奥大龙虾选择题，助你快速了解 open 科奥大龙虾，并我把它添加到 ai 自学室，让你快速了解和使用最新 ai 工具和技术，用最高效的方式吃透这款工具。 我整理了十道四选一专属选择题，覆盖了 open 科奥的核心定位功能、亮点、使用场景、部署方式等关键维度，不用啃复杂教程， 就能通过答题快速建立对他的完整认知。目前，我已经把这套自测题完整添加到 ai 自学室中，这里会持续更新最新 ai 工具与前沿技术的学习内容，不管你是 ai 新手还是进阶学习者，都能在这里轻松跟上 ai 发展节奏，快速掌握使用技 能，高效玩转各类热门 ai 工具，可本地私有化部署，具备主动执行和持久记忆能力 c。 专属用于电商运营的自动化工具，无法对接通讯软件 d。 由 openai 研发的 ai 助手，仅支持 windows 系统运行 b b b。 恭喜你答对了！ open claw 的 曾用名不包括下列每一项， a a claw but b b mode but c c claw d claw c。 恭喜你答对了！ c。 关于 opencloud 的 部署方式，下列说法错误的是。 a。 可在 mac、 windows、 linux 本地电脑部署 b。 阿里云推出清亮云服务器、 ecs 云服务器等部署方案 c。 部署时必须手动编辑复杂命令行，零基础用户无法完成的，支持本地私有化部署和云端极简部署两种模式 d c d。 恭喜你答对了！ b openclaw 部署前，若选择阿里云方案，无需提前准备的是。 a。 完成实名认证的阿里云账号 b。 阿里云百联 api， pc 专用的 openclaw 客户端软件 d。 稳定网络连接和最新版浏览器 c。 专 c c。 恭喜你，答对了！下列每一项不属于 openclaw 的 核心架构组成部分， a。 gateway 网关 b agent 智能体 c skills 技能 d cloud 大 模型 d。 恭喜你，答对了！下列场景中， openclaw 无法实现的是。 a。 自动对比多家汽车经销商报价并整理差异 b。 远程操控电脑，安装软件管 c。 自主研发全新大语言模型 d。 自动抓取网页资讯并生成结构化内容 c c c。 自主研发全新大语言模型 d。 恭喜你，答对了！关于 openclaw 的 使用交互方式描述正确的是。 a。 必须安装专用客户端，无法通过通讯软件交互 b。 可通过 telegram i m s。 等常用通讯软件以语音或文字交互 b。 可通过 telegram i m s。 等常用通讯软件以语音或文字交互。 恭喜你，答对了！ openclaw 的 核心价值不包括下列每一项， a。 降低自动化门槛，无需复杂脚本编辑 b。 本地运行，保障数据隐私，支持私有化部署 c。 完全替代人类工作，无需人工干预任地可自由定制功能，通过 excel 插件扩展能力 c c。 完全替代人类工作，无需人工干预任何流程。恭喜你，答对了！下列关于 openclaw 发展历程的说法正确的是。 a。 最初命名为 openclaw， 后因侵权问题多次更名 a b。 二零二六年一月因被 anthropic 指控侵权，从 cloud bot 更名为 mode bot b c。

第一时间把龙虾的模型换到了 gpt 五点四啊，据说非常牛逼，直接超过了 cloud 的 oppo 四点六啊，待会实测一下。 这是它这个自己给自己的定位，这个人味也有了。之前这个 gpt codex 五点三，虽然这个干活能力不错，但是没人味啊，这个伴味太浓了。 现在也有人味了，还有一个点啊，它可以走 open i 的 订阅啊，价格比 cloud 的 要便宜很多，无论是各个方面，现在都是龙虾的绝配啊。现在这个时间点把龙虾玩明白就相当于二零一七年把短视频玩明白，这个东西简直太强了。之后我也会出一系列龙虾相关的视频，我自己也在不断的实践中。