openclaw监测mcp是否有效

不要再花冤枉钱了，三分钟教会你本地部署 oppo klo 阿亮的视频主打一个手把手哈喽，大家好，我是阿亮，最近很多很多粉丝给我留言，想要付费安装 oppo klo， 但我感觉这钱挣了呢，有点心虚，因为这个安装真的太简单了，它就不值几百块。 可能是因为 openclaw 呢，稍微偏技术，把大家呢吓住了。要想使用 openclaw， 目前呢有三种方式，第一种，云服务器部署，比如阿里的轻量服务器部署。第二种，使用别人部署好的云，比如 maxclaw。 最后呢就是本地部署。前两种我都讲过，今天呢只讲如何本地部署。先说一下本地部署的好处，可以直接操作你的电脑，生成的文件呢也都在你的电脑上，可能使用起来更方便，也省下了服务器的费用。 至于很多人担心的安全问题，我个人呢是比较开放的，全世界的人都在优化这个项目，有多少双眼睛在替你盯着？ 本期视频我会分别讲解，在苹果和 windows 上安装 openclaw， 真正做到手把手教学。按照我的方法一步一步往下走，八十岁的老大爷，他都能学会 安装方法。我也更新到了这份 openclaw 文档中，里面有大量的 openclaw 实用教程，如果你需要，我也可以发给你。 那么话不多说，接下来我们直接开始。无论是苹果还是 windows， 安装方式呢，都有两种，第一种呢是傻瓜式方法， 如果你已经安装了 cloud code、 open code， 或者说是 code work、 user tree 等 ai 客户端，那么只需要两句话就可以安装成功。打开你的 ai 工具，然后输入这句话，帮我安装最近很火的 open cloud。 接下来你去申请一个大模型的 api k， 再输入这句话，帮我配置模型， api k 式输入你的 k， 就这么简单。如果没有这些 ai 客户端，那么接下来我教大家手动安装也很简单，三分钟内保证你学会。大家呢可以根据自己的电脑系统点下面的进度条，跳转到对应的位置观看。首先是 windows 安装，第一步，安装 node 点 gs， 打开 note 官网，点这里下载安装包，下载完成后双击安装就可以。第二步，安装 get， 打开这个网站，点这里下载，然后双击安装。 第三步，同时按住 windows 加 r 键，回车，就会出现这个黑色的窗口，然后把文档中的这句话输入进去，大概一到三分钟，出现了这样的界面，就代表安装成功了。 然后输入这一句 open clock on board 键盘上下键切换，选择 yes 回车， 选择快速开启模式回车，这里是选择模型，我选择的是千万的模型，有很多免费额度，选择默认的这个，然后会弹出千万的页面让你登录，登录成功后还是会回到这个窗口，选择默认的模型就行， 选择直接跳过，后面我们再单独讲如何接入 r m， 这里选择是否加入技能，选择 no， 我 们后面呢再去配置技能，是否接入钩子，我们不需要直接跳过，按照他的提示操作就可以，这里选择跳过， 弹出的网页有可能会爆红，如果爆红，那么新开一个终端，输入 opencloud dashboard。 稍等一会儿，我们在浏览器打开这个网址， 就会看到龙虾的界面，这时重点看右上角的健康状况，写着正常两个字，有一个绿色的点就代表龙虾安装成功了，我们来测试一下。哎，看到它有回复了， 恭喜你进入龙虾的世界。接下来是苹果电脑的安装第一步，先安装 node js， 注意版本号一定要大于等于二十二。把文档中的这行命令复制到终端，接着把第二个命令复制到终端， 然后把第三个命令复制到终端。稍等一会儿， node 点 js 就 安装成功了。接下来把这行命令复制到终端，就开始安装 openclaw 了。 有了这样的提示就代表安装成功了。接下来我们选择 yes 回车，选择 quickstar 快 速开始 回车。这里是选择模型，我们就选择阿里的千万模型，有很多免费的额度，然后会弹出一个页面让我们登录，登录好之后就可以关闭这个页面了， 选择默认的模型就行。接下来是接入 r m 啊，先跳过，后续我会单独教大家怎么接入，微信、 qq、 钉钉、飞书等。下一步是问你要不要配置 skills， 这里我们先不配置，先保证部署成功，然后继续跳过， 这是 open call， 就 已经部署好了。这里是选择呈现的方式，可以根据你自己的需要去选择。一般呢，我们就选择第二个网页的方式呈现， 然后会弹出一个网页，这是重点看右上角的健康状况，写着正常两个字，有一个绿色的点就代表龙虾安装成功了。点击对话框进行对话，这里我发一个嗨， 他又回复了，就证明部署成功了。恭喜你进入了龙虾的世界。安装好之后，就可以根据自己的需求配置各种工具，比如先配 qq、 钉钉、飞书等，我们可以手机控制龙虾。下期视频我会单独教大家如何配置 r m。 很多人说这玩意一点用没有，那可能确实是你不太会用，要是没用也不可能成为全世界最火的产品。 为了帮助大家用起来，近期呢，我也会更新一些 open call 真实落地的手把手教程，教程会同步更新到我维护的这个中文文档中，比如让他二十四小时持续不断的为我们干活，协助我们挣钱养家。大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！

现在真的不需要去跟风着急装龙虾，我敢断言，百分之九十的人装完之后三天以内必吃亏。这两天龙虾，也就是 open klo 特别爆火。 今天我看到一个视频，在腾讯的门口，老人和学生都在排队装龙虾，就这样跟风的场景很容易跟黄金暴涨一样，让人感到焦虑，仿佛不安装就要被这个时代淘汰了。其实我两个月之前就装了龙虾，当时他还不叫 open klo， 叫 klo booth， 身边很多同事陆陆续续也装了一大批，可是现在还在坚持，用的不到二十分之一。但是龙虾为什么能这么火呢？其实龙虾爆火的核心根本不是他的技术有多颠覆，而是他第一次让普通人体验到了当一把手的感觉。 我们就用古代的朝廷运转来讲解他是怎么让你体验当皇帝的感觉的。以前的 ai 智能体其实就是给你配了一个跑腿的，但是 open 直接给你搭建了一整套朝廷班子， 你就是皇上，一言九鼎，发号施令，内阁首辅就是龙虾的主 agent， 帮你去分拣调度，保证任务不错乱。而中书省负责把你的需求拆解成可以执行的步骤和计划， 门下省负责审核合理性，有问题的话直接驳回。尚书省负责派发任务到各部门，最后就是各部门了，六部各司其职， 户部搞的是数据分析，礼部做的是内容生成，像我们的自媒体一样，兵部负责写代码跑工程，行部负责把关和威信，工部呢，就是搭建环境和基建。最后立部就是管人的嘛，他就负责智能体团队的管理。 你只需要说一句，我要干什么，这个班子就能帮你把这件事搞定。这种一把手的甩手掌柜的感觉，就是他爆火的最核心的原因。 听起来很爽对吧？但为什么装过龙虾的同事里边，一百个到一周之后还在用的不到五个呢？其实他现在有两个硬伤， 第一个硬伤，你得有圣旨可下。程序员天天写代码改 bug， 设计师天天出图啊，出设计规范电商运营，每天要去捣鼓数据报表。说实话，这些人用 open klo 真的 非常的香，效率能翻几倍甚至几十倍。 但是如果你只是一个普通的上班族，你每天做的工作就是写个材料，做个汇报，说实话， 你根本没那么多活让他干，不是他不够强，而是你用不上。第二个硬伤，他太烧钱了。看着他表面上只是安安静静的跑了一个任务， 但是背后却是在疯狂的调用大模型，每一步燃烧的 token 都是几万几十万级跑一个复杂的任务，随随便便烧掉几十万的 token， 换算下来，一次任务可能几块钱或者几十块就没了。如果你没有变现的场景，这笔钱我说实话真的有点奢侈。 好一句话总结，如果你有明确的数字化交付物产出的场景，那他绝对是你的神兵利器。但如果你只是一个普通的上班族，暂时用处不大，不用因为全网都在吹而焦虑。现在技术发展非常的快，大家再等等，一定一定会有更好用，上手成本更低的龙虾被研发出来。 而且现在算力非常的紧缺，托肯非常的贵，这时候用的性价比真的不高，我们不要瞎着急。

ok， 看到这个视频的朋友有福了，专为小白打造的 opencloud 龙虾的安装教程，主打一个解放双手。 这个时候可能有朋友问了，哎，为什么针对小白啊？无它，因为有流量，请允许我暂时做一波流量的。首先 opencloud 的 这个龙虾，它算是一个 ai 产品吧， chibi gmail 是 不是也是 ai 产品？所以我们想安装它非常简单，直接去问 ai， 但是你直接去问的话，他没法操作你的电脑，不是很烦吗？所以我们需要一个中介，直接在你的浏览器上搜索 ai 编程工具，不管使用国内的还是国外的都可以。 我这里简单举个例子，比如说字节的 tree t r a e 或者是阿里出品的 q 的， 你来到他们的官网，直接点击下载，就是在你想要安装龙虾的这台机器上下载一个 a i d e。 我 这里因为电脑上刚好有 tree， 所以 就用它来演示，然后点击右上角的登录这里呢可能会让你输入手机号进行注册，你注册一下就可以了。 登录之后呢，我们就可以开始安装了，然后我们点击这个，打开文件夹，去选择一个路径，比如说我这里新建一个文件夹，嗯，龙虾， ok， 我 这里呢只是给大家演示，你可以取任何的名字点击打开， 这样呢，我们就进入了这个文件夹里，所有的操作呢都会在这个文件夹里去进行。然后我们来到右边啊，直接让他搜索 opencloud， 然后在本地帮我安装他，然后我们直接回车 这里，我们可以注意到他是在沙盒中安装，那这个不是我们想要的，在沙盒中就比较麻烦了，直接在本地安装拉去远程项目到本地不要沙盒， 因为他在沙盒里虽然安全，但是我们后续添加技能的话是没法去正常调用的。在这个过程中他会询问我们很多次，让我们给他允许，不然的话他没法去运行这个命令。 ok， 好， 已经全部拉了出来，大概过了一分钟左右就帮我们构建好了。下面呢，需要我们配置 api key， 就是 你想要你的龙虾接入什么模型，你去聊天的时候用什么模型来进行处理。它是建议我们手动去配置，因为涉及到敏感的 api 信息。那如果你完全不怕，你可以让它帮我们来配置， 那比如说我想接一个 deep secret 的， 你帮我配置，我用 deep secret 的 api， 然后直接发送给他，我们选择第一个填写 api key， 然后下一个，然后把你的 api key 粘贴进去提交。那这个 api key 应该怎么获取呢？你也可以直接问他，他会一步一步的教你怎么去获取， 他干嘛呢这是？跟卡住了一样，我们直接给他中断，你干嘛呢？帮我安装运行。 ok， 现在已经成功运行了，我们点击打开一下，啊，这里有一个错误，我们把这个复制，然后在盖栏这里粘贴到网关令牌这里连接好，这个时候就正常了，尝试一下聊天。嗯，你好， ok， 有 问题复制一下，直接发送给他，说聊天有问题，让他来帮我们解决，因为 ai 相当于我们的外置大脑，有大脑为什么不用呢？我们必用， 现在他说已经修复好了问题，我们再次尝试好，可以正常回复好，这个是没有问题的，现在安装就已经基本完成了。如果你想要让他做更多的操作，你得教他，你可以做什么？ 他这里列出了非常多的能力， ok， ok， 让他帮我们安装一些好用的技能， 我这让他停止现在的 opencloud， 因为我怀疑他运行在沙盒里。然后让他给我一个在本地可以启动的命令，然后我们直接点运行， 这里呢，出现了错误，我们复制一下，粘贴给他占用了，我们先清理一下，然后再次运行，我们刷新， 这样就正常了。我给他贴了一个路径，让他在这个路径下创建一个游戏， 我们看一下这他创建的，而且就是我们指定的位置。如果你在安装过程中出现了错误，你就给他复制截图， 然后发给 ai， 让它来帮你修复。需要注意的是，如果你使用的是自己的 tree， 你 会发现它更新了之后，为了安全，它的命令都运行在沙盒里。所以当我们测试完毕之后，你就要像我这样让它把这个给关闭， 然后给我们一个启动命令，我们点击运行在我们的终端里去直接打开它。整体操作下来应该是没有什么难度的。 以上就是本期视频的全部内容了，如果你遇到什么问题的话，可以在评论区进行留言，如果觉得本期视频做的还不错，或者对你有所帮助的话，记得一键三连点个关注。最后祝各位玩的愉快，我是端锋，我们下期再见！拜拜！

最近爆火的 opencurry， 普通人到底能用它来做什么？它能二十四小时帮你提提它价格，寻找最新最前沿的一手 ai 资讯，能把各个平台收藏家，里面内容打好，标签存到知识库，还可以打通 mac、 ipad、 iphone 日程，让你不错过重要的会议来 十分钟学会 opencurry 安装和三大超神玩法视频里面所完成教程配置这些词 skill 都放在这个文档里面喽。 我们先来看看 open curl 到底是什么？一句话总结，概念上， open curl 是 一个可以自己决策、自己行动的 ai agent， 和你电脑上的其他软件一样，装上就可以用。 功能上它接受你聊天输入框输入的指令，然后调用 chgbt、 jimmy n 豆包千万这些大模型作为大脑来决策，在这里拆解步骤，调用你电脑上的其他软件工具来完成你的指令具体的功能。看完我后面的玩法教程你就明白了。 我们普通人要用 open curl， 主要是与服务器部署和本地部署两种方式。与服务器部署别看听起来很唬人哈，这些操作反而更简单，跟小白友好， 因为各家云计算大厂为了争抢这个风口，都尽可能的降低门槛，计算模型、计算配置、教程也都给你写好了，一两个小时就能搞定。与服务器部署入口和教程都放到教程文档里面喽。 但如果想把 open curl 玩出花来，就推荐部署在本地了，尤其是 mac 生态呢，会更丝滑，为官方提供了很多 g 苹果系统的 skill， 拿来就能用，所以 mac 上玩功能呢，更丰富。但一定要注意，最好不要部署在平常办公的电脑上，让 open curl 那 天抽了风，把你的重要文件删光了。 那本地部署主要有四步，一个就是安装 open curl， 在 mac 终端里面输入这行命令就搞定了。第二是配置底层的大木星， 这决定了你养的龙虾的智商。国外的模型功能是 cloud 的， 加的最好用，但也很贵，而且很难获取 api。 其他用的比较多的就是 jimmy、 nike gpt， 国内模型也有不少不错的。现在大部分人是在用 mini max 二点五、 kimi 二点五、智普的 g l m 五这三个。那具体的配置方法我都会在教程文档里面介绍。 第三步是配置机器人，把 open curl 接入你的日常通讯软件，国内的话可以接入飞书、 qq、 钉钉企业微信。配置方法可以参考大长写的这些文档。最后一个就是安装 skill， 给他装一个机票价格，监控 skill， 他 就能够直接帮你监控机票的价格。 我整理了普通人日常必备的几个 skill， 都放到教程文档里面了，大家可以先照着装上。如果你要用其他的 skill， 但不知道去哪里找，那可以直接让他用这个 find skill 帮你找就行。比如说我想监控机票价格，让他帮我搜索相关的 skill， 他 就搜到了监控机票价格的 skill， 我 装上就可以用了。 我估计很多人跟我一样，某书微信收藏必吃亏。 那现在 opencurry 可以 改变收藏及吃亏的尴尬了。比如我自己做了这个整理收藏内容的 skill 给我的 opencurry， 我 现在在某书某号上刷到有价值的内容，直接转发给 bot， 它会自动提取内容的信息，打好标签，然后传到 obsidian 数据库里面， 把之前散落在各平台的收藏夹里面内容汇总到一起。每天早上九点半，我的 opencurry 会根据爱宾浩斯一共取现的规律，算出今天需要回顾的内容，推送给我， 能知道你在第一天、第三天、第七天这些关键的节点去提醒你回顾收藏的内容。比如你收藏了一篇 open curl 高级玩法教程，只是没有动手实践，就可以用这个回顾机制来不断的提醒自己，而不是收藏就忘。或者你收藏的行业知识，就可以通过都是回顾复盘 来加深记忆。如果偶然想起需要用资料，就可以和 boss 对 话，查这些内容。比如我让他调出和 open curl 有 关的内容，整理成表格发给我了，特别的方便， 再也不用去一个个收藏夹一个一个翻了。能让 open curl 实现这样的一个收藏管理的功能，非常简单，你只需要把这样的一个提示词 get bot， 像我们前面说的那样，它会自己创建一个收藏管理的 skill， 然后你边用边调试就可以了。 这些词我都放到教程文档里面了，大家可以直接用哦。你甚至还可以接入 open curl 的 skill 市场， curl up， 还有全球超强资源网站 get up， 让 open curl 在 这些平台上找大佬们已经做好的工具来拓展功能。 比如我做这个收藏系统的时候，遇到一个难题，就是当我把一篇文章的链接发给了 bot， 它只能保存了一张标题和链接地址，不能读到文章的具体内容，但我这内容又是最核心的部分， 那就可以告诉 bot， 在 github 上找一个能读取网页内容的工具吧。那它就在 github 上找到了 x ray 的 这个开源工具，接录之后， bot 就 可以顺利地读取链接里面的中文内容了，再根据正文帮我做好摘药，把标签存进数据库，非常的方便。 opencrew 还有一个很爽的用法，就是做咨询收集。比如我是 air 博主，我希望第一时间知道最近 airm 已经发布行业大佬观点这些一手消息， 这些信息如果靠我自己去刷，非常的耗时间，而且很杂乱。我就把 opencrew 做成了我的情报助理， 二十四小时不停地帮我收集一手猎爱资讯。比如我可以让他搜某个特定的关键词，比如让他找近三天有关上关于 open crow 比较爆的视频，他马上就能把相关的内容收集到给我。他还会反过来问我是否需要帮忙收藏到知识库，需要的话直接加到 opc 店知识库就好了。 高价值信息的搜索收藏，后续按机取现推送给我重温。所以我的时间用 open curl 看这些降噪后的 ai 前沿资讯，真的非常强大好用。要做出这个情报收集功能，你只需要先装上这些 skill， 把这些信息员的 a p i 发送给 bot 就 行了。那这些我都整理到文档里面喽。 我们之前也分享过用 n 八 i 搭这种情报收集工作流，但工作流搭建起来很复杂，门槛还挺高的。用 open curl 的 话，你只需要把信息源的 a p i 给 bought， 它自己就配置好了。 而且前面讲到按关键词搜资讯，这些 open curl 的 灵活性也比 n 八 i 强很多。 open curl 还支持你在 github 里面找开源工具，想要什么你就搜索就行，比你自己去 github 官网搜要高效很多。 比如我让他帮我找 b 站有关的视频下载工具，他很快就找好了，还总结成了表格，方便我对比不同工具的区别，还附上了网页链接，给了我使用建议，真的很细致，很贴心。 更牛的是，这个 open curl 有 hotbeat， 也就是心跳机制，能帮你二十四小时做任务。像我是自媒体博主，需要监控对标账号的更新，这里我就用 open curl 监控了这七个有关博主，每两个小时他会自动检查一次，哪些博主有更新，就会把内容推送给我。你可以看这里的运行记录，他每两小时跑了一次， 之前人工去盯对标账号，费时费力，还容易漏用，这个盯效率高太多了。需要的话，你还可以用这个监控机票、价格等等，你可灵活的设置每小时甚至每分钟帮你检查一次，做情报，实时的收集定价格，非常的方便。 open crow 还可以帮我们搞定日程管理，它能一句话在 mac 上创建日程，然后直接同步到 ipad、 iphone 上。比如我在聊天框里面直接发创建一个会议日程，晚上七点到八点，它会自动帮我识别时间，生成日程标题，创建到 mac 日历， 然后通过 icloud 自动同步到我的 iphone 和 ipad 上。整个过程我就用跟 bot 说一句话，对比一下。之前创建这样一个日程，我得先填各种信息，还挺麻烦的，现在用 open curl 直接一句话搞定我刚分享的这些玩法，只是冰箱一角，大家还可以去各个平台看看到了我们做的各种玩法， 比如这个可以监控你的健康状况，这个可以帮助你培养习惯，监督你打卡，这个可以帮你做市场调研。 open crawl 热门的工具和 skill 平台我都整理到文档里面喽。 那这里是勋酱，关注我，带你解锁更多普通人的 ai 玩法，我们下期见，比比。

我们 google 极本质上来说就是将我们的聊天工具和我们的 m c p 整合，当我们在各种各样聊天平台，比如飞书、叮叮、 what's up 以及 telegram 上面发送消息的时候， 我们的消息会到达网关，由我们的网关去用掉我们的模型以及决定是否掉某一个 m c p 或者 skills。 那 通过这样的方式呢？比如说像我在这里能发送一个消息，对吧？我发送一下如何变得优秀，那当我这个消息发出去之后呢？他会跑到哪里呢？他第一步要做的就是把消息，你看拿消息呢，他就是助理， 处理的时候呢，会创建一个绘画，就是当前这个飞书。那这绘画是怎么来的呢？当我们每一个群呢？相当于，哎一个绘画的分组，当我在这个群里面发送一个消息，这时候可以看到这里是一个群的 id， 飞书、冒号跟这个群的 id 就 会创建好这么一个绘画。那为什么很多人觉得 open 越用越好用，它的窍门在哪里呢？ 说我现在在群里发消息，对不对？我发消息发出去了，这个时候呢，他首先会根据你的消息来进行记忆，比如说这里有一个代理，代理呢，可以看到这我们当前这个代理代理会分为文件以及能调用的工具，哎，有技能以及当前你连接的这个有像飞书，对吧？那通过这样的方式来给你分门别类，包括我们的定时任务。 那在刚刚我们对话，比如说我告诉他我是谁，以及我要做什么，这个时候呢，他会把你的信息，比如说，哎，我是小刘，他就记住了我是小刘，他会把我是小刘这个信息呢记录在这个地方，这个地方里面存放了很多核心的文件，比如说你的灵魂，对吧？ 你是一个怎样的人，以及哎，你能够调用的工具有哪些？你看是能调用的工具，以及哎，他的这个定位是什么？比如说，哎，你看我是刘晓，对吧？小刘，你看是不是， 是不是？他，呃，就会把你的一些信息，每一轮对话的信息给它抽取出来，放入这个文件里面，就说明呢，你每越跟他聊天，对吧？你越跟他聊天，他会变得越好用啊，就这么一个点啊。好，我们先来看一下这个 open log， 首先从概览这边开始看起，概览这边我们可以看到它当前的这个网关，也是我们说的这个啊， get 网关，我们所有的信息呢，都会经过这个网关，由这个网关去 给它分发到不同的 agent， 最后去创建绘画，就我们当前的绘画钥匙啊，好，那这时候我们可以看到，对吧？我们的网关有一个状态，就代表，哎，我们这个网关是运行的，那你也可以停止网关，那如果说你想看网关的命令呢？这个时候你可以在这边，哎，你输入一个这个 open log， 杠杠 hero， 那 我们来试一下啊，杠杠 hero， 这是我们 openclaw 的 一个命令，这个命令呢是有一个固定的格式的，你不需要记任何的啊，使尽心力，只要看这个格式 options， 你 看，跟上这个格式，再跟上这个命令，所以呢，它是先 openclaw 固定格式，再跟上 options， 再跟上 command， 对 吧？你这时候就可以哎去掉不同的信息了，比如说你想看文档，你就直接，哎， 哦，直接 boss 词，对吧？如果说你想看具体的模型，你就用这个命令，对吧？你想看具体的连接在哪些学校用这个命令以及当前的这个端口是什么，对不对？那当你停止了这个当前的这个啊网关，那这时候就不是正常了，对吧？好，那当前我们可以看现在目前有三个绘画以及计时任务，是不是起用，对吧？从这个地方可以看到 那频道也就说我们是哪些聊天工具连接了它，因为现在我们只有一个飞书嘛，对吧？所以这里呢只显示了一个飞书，那可以看到，对吧？就当前的这个频道里面目前显示一个状态，以及它是使用什么方式连接的，比如说 voip socket 啊，去连接它，以及它连接的时候是不是要发送心跳啊？是不是实时检测啊？这里就是一些基础配置了，那实力什么意思呢？ 我们每一次连接他，对不对？每一次连接他了之后呢？我们可以看到是有一个设备，这个设备就我们当前这个设备来告诉来他，我们先是某一个设备，设备什么信息啊？连接他对不对？通过这样的方式连接他，对吧？以及你连接他的时候用哪一些啊？ ui 去连接他，你可以看到当前五分钟前响应对不对？ 以及绘画，绘画不用说了吧？就说这里呢是针对某一个绘画的设置举个例子啊，比如说我在飞书里面跟他聊天对不对？我艾特他，你看艾特他， 好，这时候我想问你，是不是他在绘画里面加了一下小筛选消息，对不对？所以呢，这时候就是我们在跟他对话的时候呢，他这个飞书的一些啊，绘画的详细配置，比如说啊，我现在要在飞书里面，我要求他这个回答我的时候，你看在的，你看是不是我要加短一点或者长一点？怎么做？ 你看这边就可以设置啊，设置思考是不是思考思考的长短啊，以及你这个是不是回答是不是要拢长一点还是短一点，以及他是不是需要推理啊，通过这样的方式可以去设置，当你可以把这个话给删掉，删掉之后呢，这个非书他就不能聊天了，就比如说我现在给你，哎，我删除，你看，我现在一旦删除，你看这里面，嗯，其实你说实话， 你在里面聊天，你看啊，这里还有一个绘画，不过你看啊，其实它本质上来说，你把这个绘画三呢下面的这些记录呢，它都不见的，你懂我意思吧？好，下面这使用情况就是，哎，代表他你最近的时间使用的一个 token 呢，你使用的一个具体的次数啊，你看调用消息啊，以及你发送的这个 金额啊，你看我现在使用的是偷看还比较少，对不对？以及这回回复的一些结果啊，最近都可以看到，相当于做一个查询吧。好吧，好，那我再往下看，这有个定时任务，这个定时任务啥意思啊？就是你可以去设置某一个任务，某时某刻某点，哎，比如说像闹钟啊，像，哎，像给你一个提醒啊，你通过这样的方式，你可以取个名字，比如说早上提醒， 那啊，好处是什么呢？你看这时候呢，你设设置这个任务之后，他可以在飞速里面去提醒你，相当于本身上来说，你在手机上也好，你在哪里好，你都可以通过这样的方式来去操控你的电脑。为什么？因为你在飞速上发消息的时候，本身上来说，他就接听到了这个啊，接听到这个啊，消息最后再发送到你的网关。 那本身上来说，你用的是飞速的服务器，你用在飞速上服务器发消息，他掉的还是你自己的网关，所以呢，这个网关在你电脑上，他就可以去处理你的电脑上的一些任务，包括，哎，你的一些文件也好，还是什么也好，对吧？ 代理，不用说了，这个我们就刚刚说了，我们现在目前只有一个 id 的 代理主主要的代理，好吧，这里是我们整个 id 的 一个信息啊，存哪里啊？以及你用了什么模型啊？包括你现在是不是啊？针对哪些技能可以用啊？你看我所有技能可以用，是不是？那包括这里呢？你也可以选择哎，其他的模型，这是我目前配置这些模型啊， 非，有的话不用说了，对吧？这是我们刚刚说的一些行为啊，比如说你这个人是谁啊？你，你要做什么？你，你能做什么？都是你配以及他能调用的工具啊，比如说你所有工具，对吧？以及编程的一些工具。那这个 open to law 它能做哪些事情？取决于你的工具有多少？比如说我想要登录小红书，那我就用小红书的这个 m c p， 我 想调 gitlab， 那 我就调 gitlab 的 m c p 啊，通过这样的方式去调，那 skills 呢？更像的是这个 toss 的 一个抽象啊，这里你可以选择去创建不同的技能，教你怎么使用这个，我我觉得这个不用多讲了。好吧，这个已经是司空老生常谈了，好吧，司空见惯的一个东西了。好吧， 那这个就是我们当前的一个连接啊，连接哦，我们连接飞书对不对？以及飞书它连接了以以后，对吧？它是一个想要上下文，你看都在这里，上下文可以去管理，上下文相当于，哎，好吧，第十任务，嗯，我现在没设置第十任务，所以这里没展示， 你可以相当于理解，这里是配置代理相关的啊， skill 不 用说了吧，就是你可以去选择安装某个技能，开启关闭某个技能，比如说我关闭它啊，开启它，对吧？那就开启对吧？关闭，那就是你开启关闭之后呢，他在聊天对话的时候呢，他就少调用那些技能，比如说像节点啊，这里的节点就是说，哎，我们可以去 跟他进行配对，然后哪些是公开的一个节点，你看这里面我们可以看到，对吧？有一些我们常用的一些节点设备信息啊之类的好 配置，这里就是说我们整个 opencloud 详细的配置，比如说，哎，环境也好啊，以及当前 opencloud 的 一个版本呢，以及我们的 agent 啊，这这你就像一个我们手机里面设置类是这样的，就是啊，喜欢详细的一个配置， 包括我们的浏览器啊，你是不是可以连浏览器，是不是？那下面就是一些啊详细的这种调试的一些东西了，你可以去调试一下，调试，哎，它是不是掉哪些东西？然后呢？可以刷新一下 这里，你可以推出一些信息调 rbc 也好，那这里就是日制，就我们整个 open ledger 聊天过程中它会调哪一些日制在这里，那这就文档啊。好吧，就整个 open ledger 本质来说就是通过聊天工具去调用不同的 mcp 啊，最终实现我们的一些啊基础任务。好吧，那就本期视频全部留。那我是小刘，我们下期再见。

关于 openclaw， 这段时间我用下来有很多的体验和感受，非常的细节，这里边有很多采看的地方，也有觉得这个产品很棒的地方，所以今天我会花比较长的时间跟你仔细的去讲一讲我一些相对来说比较突出的感受。 首先就是 mac mini， 到底 mac mini 是 不是一个必备的选项？先说结论，如果你是一个纯纯的代班小白，而且对于自己的电脑操作能力没有那么的自信，又希望整个使用能够足够的稳定省心，并且把 oppo color 的 能力尽量发挥出来。那我最推荐的方案就是买一台 mac mini， 而且用 api 的 方式去跑 openclaw， 当然还有很多其他选择，从我目前的整个体验来看，也只有这套方法是最省心，最稳定，也最有效率的。那我一开始的设想其实还比较复杂，本地模型加上 api 的 三层结构， 比如用一台能跑本地模型的 mac mini， 同时配合 api 去完成我的一些日常任务。那当时我 web coding 开发了一个模型路由 skill， 相当于用一个模型调度员，按照任务的性质把模型的调度分成了三层。第一层就是使用 open cloud 开发者也最推荐的 cloud opus， 四点六，那效果最好，质量最稳，美中不足就是价格偏贵。 第二层就是国内的一线模型，比如说像 m 二点一啊， kimi 二点五啊等等。这第三层就是本地模型，当时我的选择是前文三三十二 b 的 q 四量化版本。 那真正跑起来之后，我发现其实坑还是挺多的，而且都是那种很小但是很让人挠头的问题。比如一开始做调研的时候，我跟 ai 聊了很多轮，最后得出了一个结论是，我只需要去购买一台 m 四 pro， 六十四 g 内存的 mac mini， 就 能够把千分三三十二 v 跑通。 当时我还算了一笔账，如果我每天大概消耗一百万的 token， 按照这个成本和产出来看的话，可能七到八个月我购买硬件的成本就能回本了。但是实际跑下来发现，最理想的速度在终端当中是十一个 token 每秒，导致回复还是偏慢的。 如果只是在终端里跑，那速度还算能接受，但一旦接上了 openclock， 这里边有各种 skill 规则、历史记录等等，速度就会明显变慢， 平均下来一个回复的响应时长经常要去到一分半甚至两分半。所以这个速度的体验用我的话来说就是真的非常的拉垮。 所以我后面还排查了一轮，想要搞清楚到底问题出在哪。结果发现其实真正的瓶颈不只是内存，而是在于内存待宽。比如一台 mac mini m 四 pro， 它的内存待宽是两百多 g 每秒， 如果我希望 token 输出的速度更高，比如要跑到二十 token 以上，就得上到 max studio， 但是这样一套下来，成本就往两万块走了。 所以你再去对比一下入门的版本，如果还能通过别的方式拿到更优惠的价格，这个使用 opencloud 的 成本就是四五倍甚至更多的差价。所以与其花一万五六千块钱去升级硬件，还是把这部分钱用在 token 上， 那我更倾向于后者。而且对于我个人而言，使用第三方模型也并没有特别强的隐私焦虑，所以我更能接受纯 api 的 方案。那么问题来了，既然本地模型这么吃硬件，为什么不直接上 vps 或者其他云部署方案呢？ 我自己也对比过整个不同方案之间的一个区别，我觉得目前 mac mini 方案最值得推荐的原因有三点，第一点就是它还是能够用到很多 macos 本地系统的能力的，很多东西你再去调用 opencloud 的 时候需要的一些能力， macos 本身就很顺手，而且直接用了系统级的功能去做事。 第二点就是你基本上不需要做太多的额外的配置，就能够第一时间去上手 opencloud， 那 整体使用的路径更短，不容易在环境依赖权限上反复折腾。第三点就是它可以低功耗的二十四小时稳定运行， 那如果你本来就有一台 mac mini， 或者说能够以更加便宜的价格拿到，那整个这个成本和使用体验就会更好。接下来我想讲一讲一些具体的使用细节。 opencloud 跟我们平时使用的正常的 ai 聊天软件到底有什么不一样？首先第一点就是 界面体验，你会发现它的整个界面非常的朴素，甚至是有点原始。如果你用 webchat， 也就是本地网页去聊天，你会明显感觉到它不像 chat gpt、 cloud gemini 或者是豆包那样的简洁清晰。 核心的原因是它会把很多后台规则以及本地执行的命令信息直接展示在前端，所以整体看起来会更加的工程化，不那么小白，用户友好。 第二点就是整个思考的展示方式，大家现在主流用的模型，像我们上面提到的那些产品，通常会把它的思考过程展示给你看。但是在 openclaw 里，它通常只会显示一个 thinking 的 气泡，不像其他模型那样让你看到整个过程，而且它的速度也算不上多快。 当然，这个取决于你具体使用的模型，尤其是当你使用了飞书跟他的沟通后，你会发现他可能会在 thinking 这个状态上停留很久，页面没有任何文字的流逝输出，也就是说你看不出来他到底在做什么，进行到哪一步了。第三点就是文件和截图这类的能力相对来说偏弱。 比如你希望他自动发截图给你，其实需要提前去做一些固定的设计，或者是预埋留一些习惯让他知道你的偏好。否则在默认情况下，他更倾向于把文档和图片保存在本地，然后你得自己去打开对应的 md 文档或者是图片进行查看。 综合上面所有的尝试和对比，我最终的选择是用了一台配置更加入门的 mac 模型，而不是原来的本地模型加上 api 的 组合。 再往下一个更加现实的问题是， open club 到底适不适合普通人去使用呢？那我的结论是，他更适合那些有探索精神，也能接受相当程度风险的人， 因为他出风险的概率实在是不小。你会在网上看到各种成功的案例，但是很少会有人把自己遇到的风险和翻车的经历一五一十的讲出来。而且这种风险不止存在于 open club 这种独立开发者开发的开源项目， 就连前一段时间 cloud 推出的 cowalk 也有类似的系统级风险。我印象最深刻的是看到的一个帖子，有人用 cowalk 的 时候，直接把电脑里一百多 g 的 文件全删了，而且找不回来。 所以如果你不希望发生这类的事情，最稳妥的方案就是做真正的物理隔离，用一台专门的 mac 或者是主机单独去跑 opencloud。 而且在真正决定使用这个产品之前，还要做一个二选一的决定，要么你给他系统提供权限，让他可以调度整个电脑操作系统的很多底层能力，要么你就干脆不要用它， 因为一旦你限制了他的权限，不让他做事，你拿到的就是一个很基础很受限制的积累，整件事情就真的没有必要浪费时间了。那么 open cloud 的 价值到底在哪呢？我觉得本质上他是 ai 圈里的先行者，是那种用来探索上线的产品， 他的很多技术能力在行业的从业者来看，其实并不算前沿，甚至可能在一年前两年前，其中大部分的技术能力就已经有人做出来了。 但是这个开发者真正厉害的地方在于两点，第一是他把这些能力整合成了一个完整的产品，可以让你在一个地方跑起来。第二就是在很多细节体验上做了大量的调教，最终把功能上限和实际体验做到了一个相对极致的平衡。 不过如果你是完全的小白，没有任何代码基础，也没有很多 ai 使用的经验，那我的建议是先等等。因为现在很多国产替代已经在路上，而且很多产品已经很好用，也更适合普通人直接上手。 那最后说说我自己的后续，对于我个人来说，我还是会继续去探索 open 这种玩法，因为如果把它当做一个探索自主化智能体的项目，它确实非常有意思， 而且我觉得它有很大的利用空间，能够帮助我去做咨询、抓取内容选题和生产，甚至半自动化的工作流，去迭代我目前正在使用的这套 ai 内容生产工作流。那最终我的目标是获得一个有眼力见，懂我的需求的合格的数字员工。所以后面 我还有很多的东西会分享出来，包括很多具体的 open class 的 使用方法。不止会包含 ai 自媒体方面呢，也会有很多适合普通上班族的用法。所以如果你感兴趣，欢迎关注我，这里是实业，正在与你分享 ai 一 人公司的成长过程，我们下期再见。

我们开源一个霹雳霹雳 m c p 工具，让 ai 助手直接操作 b 站，下面演示如何在 open class 里部署并测试功能。复制链接，让 open class 搜索安装这个 m c p 工具。 open class 搜索完成后，克隆项目并安装依赖回复。安装完成 需要扫码登录，我们让它运行 m c p 的 登录脚本，将生成的二维码图片直接发过来。 ai 直接打开图片保存的位置，扫码登录后，让它查询当前登录状态， m c p 是 否可用 open kla 回复登录成功，我们让它列出哔哩哔哩 m c p 有 哪些功能， 它列出了二十八个功能列表，用户信息、视频获取与评论、动态与投稿等等。第一个测试，让 open kla 获取必占热榜， 看一下效果，成功获得必占热门视频前十个，对应的视频标题、播放量、弹幕量、 up 主排行榜日期。下一个问题总结，我们账号近十个视频以及点赞量，并保存为文件总结完成，这是数据摘要，内容以 open class 教程为主。 其次是 m c p 工具集成和 pdf 解析实测，这是总结生成的文件包含视频数据汇总、每一个视频的标题、播放量、点赞、投币、收藏、分享、 总体数据分析、播放量汇总和亮点。视频哪些播放最高，点赞最多、收藏最多、内容类型的分类。下一个测试，我们告诉他本地图片的路径，让 ai 将总结的文本和图片发布到 b 站。动态，动态发布成功，这是我们测试使用的账号， 这是 open quail 发布的动态 发布视频。测试告诉 ai 视频封面路径，让它生成标题简介、标签并发布视频发布成功，发布内容，这是 open color 发布的视频 最后测试自动回复功能，让 open class 给刚发布的视频自动评论，评论发布成功，我们刷新页面后看一下自动回复这个 m c p 工具我们已经开源，大家点赞关注获取。希望本期视频对您有所帮助，我们下期视频再见！

最近很火的 openclaw， 我 用了不到一个小时就搭建完成了，不需要买 mac mini， 且成本很低。今天的话呢，会通过视频手把手教你如何搭建一个二十四小时帮你干活的 ai 员工。 那其实搭建 openclaw 简单来说的话就三个东西，一台云服务器，一个 ai 大 模型和一个 i m 对 话工具。 那第一步的话呢，我们是需要云端的算力支持，不管是哪家服务器都可以选择这种能一键部署的，最方便是如果只是处理日常简单的事物，选择最便宜的就行，我选择的就是这个 服务器，选择完成之后，如果在这里你看到的状态是运行中，就说明服务器的出场已经成功了。继续点击右上角的这三个点顶部菜单栏，选择应用管理这个页面的话呢，你可以看到有三个模块，模型、 通道和技能。那模型其实就是 opencloud 的 大脑，你可以选择不同的 ai 模型供应商。通道的话就是 i m 工具要连上我们平时用的聊天软件，那我们还是一步一步操作。 第一步的话呢，就是配置模型，这里的话呢，你去选择你要配置的模型，选择谁家的，就点击下方蓝色的这个入口去获取 apik， api 呢，复制粘贴过来，粘贴完成之后的话呢，主要看下面这里的状态，如果是应用中就说明模型的话呢，已经连接成功了。 那第二步 i m 工具其实是跟上一步的操作是一样，你选择谁家的通讯工具，就点击下方蓝色的字体查看详情，去获取相应的 id， 复制粘贴过来。 下方通道的状态如果变成是运行中，就说明你你的 i m 工具也连接成功了，这个时候的话还不能直接使用，因为我们要给机器人去配置一些事件和权限。那这部操作的话呢，就需要到你选择的 i m 工具上进行配置，像我选择添加事件， 配置了一个接收信息的事件配置，这个的主要目的是当我在跟机器人发消息的时候，它能自动地跟 opencloud 进行同步。 设置好事件和权限后，下一步就是准备发布这个机器人上线，在这个版本详情页填写必要的内容，状态变成已发布。 接下来的话，就能看到你配置好的这个 ai 机器人，你看，这是我的 ai 机器人，美羊的 ai 助理，你可以试着去跟他说句话，你看，当我跟他第一次对话的时候呢，他给我发来了这样的一段英文。这个时候的话呢，也别着急，像我的这种提示，直接复制最后这一句英文提示， 再回到你的服务器里，在这里点击登录，它会进入到 open cloud 主机，把刚才的那最后一段英文直接复制粘贴到这里，摁一下回车。如果在页面看到了这样的一段提示内容，就说明已经成功了， 也在测试调优这个环节，大家遇到的问题可能会不一样，但是也别太担心，这个就是复制下来发给 ai 来指导你操作就可以。 当我完成这一步之后呢，再回到聊天界面去跟他进行对话，他就会跟我打招呼，并且自我介绍了是完成以上的操作， opencll 就 已经搭建完成了。当然 opencll 真正的能力其实还是大量的 skills 的 使用， 那接下来我会结合我的工作场景，如内容的创作、需求分析、产品设计等工作流步变成 skill， 并集成到我的 opencll 里边。后续也会基于这些场景继续跟大家分享我的 ai 员工是怎么帮我干活的。

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

家人们紧急预警，所有做 open quarry 的 小伙伴，尤其是做部署的技术同学必看！先报一组关键数据， 目前公开可访问的 open quarry 活跃实力已经达到二十三万七千零二十一个，风险极高。划重点，你的 open quarry 部署如果没做好防护，大概率已被公开暴露，随时可能被黑客盯上， 出现频剧泄露、被威胁行为者利用的风险，甚至关联 app 系列黑客组织。第一步，先自查，在 opencloud exposhotboard 暴露监控面板， 查你的端点 ip 加端口是否在列表里，有没有频剧泄露、关联威胁行为者有异常立刻处理。 核心修复方法，记好三步，直接规避风险。一、立即启用身份验证，别让部署大门敞开。二、移除直接公开暴露，不需要公开的赶紧关权限。三、马上更新补丁， 及时修复漏洞，不给黑客可乘之机。现在 open 胯暴露风险极高，先自查再修复，及时升级防护，避免部署被攻击数据泄露。 open 胯的家人们，安全无小事，安全到位少损失！

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！

如果你正在使用奥邦可乐，一定要看完这个视频，因为我接下来会演示一个可能会让你感到震惊的事，而且这个事也把我给震惊到了，就是我能够看到别人小龙虾上的聊天记录，就比如这样， 最近奥邦克洛非常的火，很多人跟着教程一步步的安装下去，但是我发现很多教程他都没有教大家怎么去进行一个安全上的防护， 然后昨晚睡觉前灵光一闪，有没有可能大家部署的奥邦克洛都在互联网上暴露，然后随便一个黑客他都能够访问到，抱着这个念头，我今天尝试了一下，还真的就让我找到了一些服务，真的可以直接访问到的， 然后可以看到别人的聊天记录，可以看到别人的 a、 b、 i k， 甚至是钉钉的配置，还有飞速的配置这些等等的都能看到。那么接下来我将演示一下我是怎么做的，今天写了一个脚本，就扫出来这么多可以用的服务，我们可以看一下，就随便点一个服务，看一下能不能访问到， 哎，他这个访问就能看到他的一个聊天记录啊，什么鬼？然后就是能看到，卧槽， 我靠，这是什么东西？能不能看？我靠，然后他这有一些配置，飞书啊，他可能会暴露一些 a、 b、 i k 啊，密钥啊之类的，我们可以看下是不是会有，你看他这里就暴露了 a、 b、 i、 k， 还有 token， 然后他这些可能也就免费了，如果被别人获取到的话， 然后我们再看下一个服务看一下，嗯，看下哪个幸运儿看一下来， 这个也能看到，废物啊，非常失败，还是比较暴躁的啊。然后我们看一下还有没有什么 api， key 之类的。呃，算了，还还是。 嗯，他这里也会泄露出很多东西，那他这里也会泄露出一些信息。呃，可能还有一些交易上的东西会泄露出来， 然后他可能还会有配置，就是他这个配置上也能够看到底下信息，我就不掩饰。然后他的日制，日制上也会泄露出很多 有比较隐私的东西，控制面板能看到信息还只是冰山一角。我们想一下，我们的权限是交给小龙虾的，我其实可以通过跟他交流，然后获取到服务器的一些配置，获取到一些比较重要的文件，然后甚至是他的一些密码。 如果你也在使用 iphone color， 你 现在就去检查一下你的 iphone color 有 没有暴露出来。对于一个普通人该怎么去保护自己的隐私，注重安全，提高自己的安全意识。你有什么想法我们可以评论区见，我们今天就先到这里啦。

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

养龙虾养龙虾！如果你在考虑要不要养 open club， 先听我把话说完再做决定。他能做什么呢？首先，他能接入非某书，其某信，二十四小时在线，不请假，不摸鱼。其次，他有长期记忆，你给他喂文档、聊天记录他都会记住，而且越用越聪明。第三，他能干活， 搜集信息、写文档、发邮件，复杂任务一件搞定。但我要说实话，他有缺点，用量大的时候，每月算力费用达几百至几千， 不便宜。他还需要持续培训，讲，就像带新员工一样，前期要花时间沟通和调教。另外，不建议直接开放你的电脑权限给他，最好放在独立的服务器上，更安全。所以，你要不要现在就养一只呢？如果预算够，对新技术感兴趣，现在就可以开始探索， 预算有限，时间紧的，再等半年，技术会更成熟。 open klog 代表的是 ai 的 下一个阶段，不只是聊天，而是真正帮你。七乘以二十四小时在线干活。如果你对龙虾感兴趣，点赞关注后面，分享更多内容！

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客。最近啊，不知道你有没有听说啊，这个 open club 简直火出了圈儿，火出了圈儿，真的，我跟你讲，从北京到纽约，从伦敦到东京，这个东西简直就是在全球范围内掀起了一股安装的热潮。 你知道吗？就连那些互联网巨头都已经开始纷纷的布局，说要把这个东西用在各种各样的平台上面，真的是太夸张了。没错，这个 openslog 到底是个什么东西，怎么一下子就这么流行起来了？咱们今天就来聊一聊它的前世今生，看看它到底为什么能这么火。 咱们第一个板块啊，咱们先追根溯源，就是这个 open club， 它到底是一个什么东西啊？它怎么就火起来的？首先第一个问题，这个东西的发展历程，你能给我们梳理一下它是怎么一步一步走到今天的 open club， 其实它的最早的这个想法 是在二零二五年的十一月份，由一个奥地利的开发者提出来的，然后它当时的这个项目名啊，还不叫这个，它是在今年的一月五号的时候才第一次 出现在这个 github 上面，哦，那时候叫 clog bot。 哦，原来他的名字还经历过一些变化，对，没错，然后就是因为跟另一个 ai 项目撞了名，所以说他在一月二十七号的时候又更了一次名叫 motbot 啊，又过了几天之后才变成现在这个 open club。 对， 就这个名字的变化，其实也正好是反映了他这个开源和社区不断的推动他这样的一个成长的轨迹。对，他也很快就吸引了上千人的这个开发团队，同时各大云平台也都纷纷的上线了一键安装， 他就从一个个人的小项目变成了一个大家都在关注的一个现象级的项目，你为什么他会突然间成为一个全球关注的焦点？最关键的是他解决了 过去的这个 ai 只能对话，但是不能真正的帮你做事的这个问题，他是可以直接操作你的电脑的，就他可以自动的帮你完成很多复杂的任务， 就相当于他是一个数字员工，你可以二十四小时不停的去用，他听起来像是一个全能的虚拟助手，没错没错，而且他用起来也特别的简单， 然后他的这个技能啊，有五千七百多个技能，可以覆盖你日常的各种各样的需求，他的这个数据呢是可以保存在本地的，他是完全免费的，对任何人都开放， 所以说就是个人和企业都可以用，再加上他的这个社区特别的活跃，有各种各样的很有趣的玩法不断的被加进来， 所以说就是他一下子就把这个 ai 的 这个门槛拉低到了每个人都可以用的程度。所以说这个东西到底是凭什么在这么短的时间内就火遍了全球各个角落。他其实是因为他是一个技术的突破，正好赶上了大家对于 ai 的 这种强烈的需求， 然后他是一个把这个复杂的操作变成了一种自动化，同时他的这个开放的生态和这个社区的共建，让大家的参与感特别的强。 再加上这个大家所谓的这种养虾的这种梗，让大家觉得这个东西很亲切，一下子就把这个技术的这个门槛和大家的这种距离感就消融了， 所以说它是一个技术的进步和这个社会的氛围一起作用的结果。我们来聊第二部分啊，技术揭秘。 ok， 咱们先问一个问题啊，就是这个 open club 它的这个整体的架构 是由哪些部分组成的？它其实是一个分层的架构，那它主要的核心的部分呢？就是 gateway 啊， agent 和 skills 这三个部分，然后再加上一些其他的辅助的啊，比如说它的这个 memory 记忆系统啊， channels， 渠道层啊，还有它的这个 nodes 节点， 这几个部分共同协助来完成各种任务。哦，这么说它是把不同的功能都拆分开了，对，就是它的这个 gateway 呢，就像是一个大脑，它是来协调所有的这个消息的转发和呃绘画的管理。那 agent 呢，就是真正去思考和做决策的，那 skills 呢，就是各种可以热插拔的能力， 然后这个 channels 呢，就是负责连接各种不同的平台。那这个 nodes 呢，就是可以让你远程的去操作一些设备，那这个 memory 呢，就是可以帮你持久化一些信息。 就整个的这个设计呢，就是让每一个部分都可以独立地去升级，也可以很容易地去扩展新的功能。 那这么说的话，如果我们想要去安装这个 open clock， 它会有什么环境上的，或者说部署上的一些要求呢？其实它的这个兼容性还是非常强的，就是 windows， mac， linux 都可以，然后配置也不用很高， 只要有一个新版的 node js 和 npm 或者是 pmpm， 嗯，就可以。 dawk 呢，是一个可选项， 就如果你想要更高的安全性的话，可以加上刀客，那部署的方式呢？是不是也很灵活？对，没错没错，你可以直接就是用一行命令就可以快速的安装，也可以去拉取他的这个源代码， 然后自己去定制，也可以用刀客或者是在云端进行部署都可以，他都有很详细的这个文档， 你一步一步跟着做就可以了，就非常的方便。哎，那这个东西他在确保安全和隐私方面都做了哪些措施呢？嗯，最有意思的是他其实是默认就是把所有的数据都存在你本地的，然后他也只监听你本地的一个端口，就是他完全不会暴露在公网上面，除非你自己去做一些 特意的配置，那这样的话就保证了你的数据不会被泄露，所以说他就是说格外的小心，就不让外部那么轻易的访问到是吧？对，而且他还可以就是让你去限定哪些目录，哪些命令是可以被访问的， 然后危险的操作，他会有二次的确认他的这个技能的运行是在一个沙箱里面，或者说他是在一个容器里面进行隔离的，他也支持加密的存储和 tls 的 通信， 就是他是从很多很多层面来保证你的这个安全和隐私的，咱们来聊第三部分就是展望未来啊。首先第一个想请教一下，就这个 open claw 现在已经在市场上有哪些落地的情况了？嗯，现在这个 open claw 已经火到什么程度了？就是，呃，仅仅用了几个月的时间，就已经 tiktok 上面的星标已经超过了二十五万，然后呢？呃，这个远远超过了很多这种老牌的这种开源项目，包括全球有数百人在为这个项目贡献代码，国内的话也有超过十二万的 职场用户在使用它来自动化他们的办公流程。啊，这么多人在用，那它的应用场景是不是也非常的多呀？没错没错，你无论是开发还是运维，还是数据分析，还是日常的办公，都可以找到它的身影。而且主流的云平台都已经上线了一键部署的方案， 然后，呃，甚至连国产的芯片和操作系统都已经可以完美的运行。它社区也非常的活跃， 不断的有新的技能，不断的有新的这个实际的案例出来，就整个生态已经非常非常成熟了。那你觉得就现在这个阶段， open claw 在 落地的过程当中遇到的最大的难题是什么？我觉得最突出的问题其实就是安全和合规， 因为有很多技能，社区的技能你去装的话，其实他是有安全风险的。然后包括你这个新版本出来之后，虽然说加了一些防护的措施，但是啊，用户如果说暴露在公网的话，还是很容易出问题，再加上这个新的法律出来之后， 对于这种数据的保护的要求更高了，所以很多企业其实在这方面是顾虑非常大的。哦，原来安全这块确实掐的很紧。 对，然后另外一个就是，呃，大量的请求会消耗非常多的 tokens， 所以 这个成本其实对于很多用户来讲也是一个不小的压力。再加上它在一些低端的设备上面，或者说一些特定的行业里面，因为它的这个门槛儿还是比较高的，所以它的这个普及也不是那么容易， 再加上它的这个商业化的路径其实也还在探索当中，所以就是说呃想要成为一个主流的话，还需要时间的检验。你觉得 open clone 接下来会有哪些值得期待的新变化？嗯，我觉得首先就是它的安全，安全和稳定性会持续的升级， 然后呃更多的这个恶意技能的这种拦截啊，包括呃和更多的安全工具的这种深度合作，我觉得会是一个重点。 另外就是他会支持更多的这个子代理之间的协调啊，以及不同的大模型之间的协调， 对，包括他的这个本地的这个性能的优化也是一个看点，所以生态和使用体验会同步进化。对，没错，就是他的这个插件体系会更加的完善，然后呃全球的这个开源的力量和本地的这种适配会一起发力，就新的这个场景会不断的被覆盖， 企业版的会有一些专属的服务会出来，个人的这个数字助手会成为一个新的常态，包括围绕着他的一些 开发者的培训呢，以及这种技术的周边的产业也会兴起，会形成一个非常繁荣的新的生态。对，今天我们其实聊了很多关于 open club， 从他的起源到他的技术实现，再到他未来可能会怎么发展，其实说白了这个东西很有可能在不远的将来会让我们的工作和生活都发生很大的变化， 那就是这一期播课的内容了，然后感谢大家的收听，咱们下次再见，拜拜。

open 可乐一定不是通用 a 帧的最终形态，我有四点理由，第一，产品化程度太低。 可能有小伙伴要喷我啊，说 open 可乐的功能明明那么强大是，但是功能健全跟产品化程度高是两个完全不同的概念。当前 open 可乐无论是安装部署还是上手使用，都还有着较高的学习成本，而类似于 m、 c， p、 skills 这些相关概念呢，完全是面向程序员设计的。 但我们知道好的产品是不需要说明书的。你看微信需要学吗？抖音需要学吗？第二，成本模型不 ok。 我 在上一条视频专门讲了这个问题。 当前无论是 ag 的 自身的技术实现路径，还是 token 的 单价，都还有着较高的提升空间。一个产品如果不能让普通用户大规模使用起来，那就无从谈创新。 第三，权限带来的安全隐患。设想一下，如果你的 oppo 可乐拿你的抖音账号发布了不良言论，你能够接受这样的问题吗？ 安全问题是底线问题，它可以成功九十九次，但是你却不能接受它失败一次。就目前而言，我还没有看到特别体系化的解决这类问题的方案。 第四，技术发展的客观规律。我们知道，当前还在 ai 应用落地的非常早期的阶段，不断的有优秀的产品涌现出来，也不断的有产品被人们遗忘。你看今天还有人谈 soar 吗？ 我相信在这条赛道上面，随着越来越多的个人开发者、公司、大厂涌现进来，生态一定会持续繁荣，所以请大家一定要保持学习，但同时也请放平心态，戒骄戒躁。