openclaw可以操作fxcp

部署本地的 openclaw 已经可以剪视频了，大家都知道了吧， 这个让硅谷大佬每日一封的 openclaw 阿月，我呢也是拉到本地试了几天，现在就带大家把本地部署和接入飞书每一步都走明白。为了防止偶然性啊，我呢也是连续测试了四台电脑，确保每一步都可行，接下来你们只要跟着做就可以。点好关注收藏， 我这里依旧用的是 windows 系统来操作，因为 macos 系统呢，环境相对比较简单，不像 windows 这么复杂。首先呢，我们要确认好 windows 的 安装环境，安装的时候呢，全部都点 next， 一 直到完成即可，建议呢，不要去变更中间的安装路径。 呃，安装完成后呢，我们可以检查一下环境，我们在命令提示符的窗口输入这两个指令，如果输入指令后跳出版本号，那就说明安装已经成功了。这里提到的两个环境文件呢，我在文档里面也全部都准备好了。 好，接下来呢，我们就开始全区安装 oppo 卡使用管理员 c m d 指令输入，这个指令安装完毕后呢，再输入这一条指令， 好开始了。 ok， 这一步跳出来的呢是风险提示，我们直接选择 yes。 然后呢我们选择 quickstart， 这一步呢是选择大模型，我这里呢用的是千万，因为他是国内的，如果大家有惯用的呢，也可以自己进行勾选好，然后我们这里模型选择默认的即可。 之后呢会跳转到大模型的首页进行授权验证，大家验证通过就可以了。那通过后呢，这里也同样有一个选项，我们直接选第一个默认的模型。 ok， 下一步呢，这里可以看到很多的应用选项，这其实呢就是指令输入的终端，因为这些都是国外的，所以我们先不管，选最后一个，跳过，后面呢我会给大家介绍如何接入国内的飞书。 ok， 继续，这里会问你需要配置什么 skills？ 呃，我们也跳过，没问题，因为这个不着急，后面都可以手动去配置的。 好，这个也不用管我们用不上，直接跳过。好，然后我们稍等一会，会自动弹出一个网页，然后你会发现这个网页是打不开的，没关系，我们这个时候呢，再运行一个 c m d 的 指令， 好，这就是欧奔 cloud 的 兑换框了，我们来尝试和他打个招呼， ok， 他 回复我了，那到这里呢，其实基本上就成功了，还是比较简单的啊。然后呢，我们再来尝试为大家接入一下飞书，很多小伙伴呢，在这一步呢，其实就被劝退了，因为怎么样都接入不了这里，大家看好我怎么操作。 首先呢，我们进入飞书的开放平台，我这里呢用的是个人版，我们来创建一个企业自建应用， 进到这个凭证与基础信息界面，把你的 app id 和密钥保存下来，这个很重要啊，后面会用到的。然后 我们添加一个机器人，再到权限管理这一步，为他添加一些权限。这里的权限列表呢，其实官方呢是有指导文件的，但是呢就藏的比较深，我呢也是给你们找出来，直接放到文档里面了，你们直接一键复制过来就 ok。 好，然后我们需要配置一下这个事件回调功能，在这里的订阅方式选择长链接这一步呢是必须的，而且是绕不开的，也是大家碰到卡点最多的一步，很多小伙伴呢在这里呢就是一直报错，好，不用担心，我呢，已经整理了一份非常长的傻瓜教程，大家直接照做就 ok 了。 然后选择以后呢，我们添加事件，然后添加搜索接收消息， ok， 然后我们就去点击创建应用，然后再发布就 ok 了。 好了，配置工作完成之后呢，我们就要开始给欧邦克劳接入飞速杀键了。由于 windows 的 系统环境问题呢，所以大家的电脑情况都不太一样，所以会出现不一样的报错问题。网上的很多视频呢，也没有把这个问题针对性的讲清楚，我自己呢也试了三到四台电脑来做尝试，都非常有挑战。 如果你手边也报错的话呢，不用担心，我这里想到了一个邪修的办法。好，那既然 oppo klo 可以 控制我的电脑，那为什么他不能自己安装飞出插件呢？我们来试试看吧，直接和他对话。呃，你自己安装一下飞出插件，然后呢，他就会开始疯狂的工作，并自行去验证安装环境和插件配置 啊。五分钟左右后呢，他就会告诉我，他工作完成了，需要我提供给到他飞出机器人的 app id 和密钥。这个呢，其实我们在上一步已经有了，我们直接复制给他，让他呢继续去工作。这里的工作过程当中呢，我们的机器人可能会下线几次，原因呢是他需要去重启网关， 如果呢，你感觉他下线太久的话呢，我们可以用 open cloud get away 这个指令重新把它呼出来。最后呢，他会要求你在飞车上和他对话进行测试，并为你排除最终的一些故障。 ok， 全部搞定，已经可以在飞车上正确回复我了，并且呢，刚才在外部的对话记录他也全部都记得， 呃，我们这里呢，再用手机给他发一条消息试试看。好，他也同样接受成功了。好了，这里欧本卡接入飞书的配置呢，就完全对接成功，基本上都是他自己完成的，我呢只是配合他提供了一些必要的信息， 妥妥的全能小助理。接下来我们来看看他能为我们做一些什么吧。比如呢，我现在想要订一张机票，我就让他帮我查询一下最便宜的航班，他立刻就给我列了具体的信息，包括航班号，价格以及其他的一些航班信息。不过这一步呢，是需要接入 api 的， 大家可以自行去网上找免费的接入就可以。 好，那现在过年了嘛，马上大家呢也会送礼嘛，那我就让他去浏览电商的页面。呃，不过这里呢，需要先安装一个 oppo club 官方的浏览器插件，我们直接从官方渠道进行安装就可以了。具体的步骤呢，已经放在文档里了，大家直接照做就可以。我让他给我打开。 ok， 成功，呃，然后我继续让他为我搜索燕窝。好，也成功了。 好，那我们现在在拿最近小伙伴在学习的 ai 的 线上作业丢给欧本克，看他能不能帮忙完成。 首先我们要让他找到作业的本地目录，并让他完成里面的题目。他立刻就找到了，并且迅速告诉我，完成了。啊，这速度还是真的蛮快的啊，但是呢，人呢，还是比较懒的。如果呢，你抄作业都不想抄啊？没事，直接让他把填完的东西返回给我。好，他已经做完了，我们来看看啊。 呃，代码呢？全部都完成了，不过呢，我也是看不懂啊。看懂的高手可以来说说他完成的这个准确率怎么样。 好了，那这次安装说明就先讲到这里了，关于 open cloud 的 更多能力，有时间呢我们可以再去测一下。好，那既然已经部署成功了，有兴趣的同学呢，也可以再去深度探索一下 啊。对了，现在呢，各大厂呢，也出了针对 open cloud 的 云端部署，我这个呢，也可以跟大家快速的分享一起。好，这里是阿月，希望我的视频能够帮助到你，让你更了解呀，我们下期再见。

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。

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！

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。

运行 openclock 到底需不需要使用 mac mini 主机？今天我用吃灰了大半年的 mini m 四的十六 gb 盖板进行了测试。 操作系统我已经升级到了二十六点三最新版，可以看到在刚刚登录系统且未运行任何其他软件的情况下，系统内存就已经被占用了大约十 gb， 这意味着留给大模型的运行空间仅有区区六 gb 资源，非常紧张。 大模型的运行软件我依旧使用了喜闻乐见的羊驼欧拉玛模型，使用的是千问三点五的九币和四币两个参数版本，可以比较好的适配目前的硬件资源。为了了解 mac mini 对 新版千问模型的支持情况，我运行了两个模型的性能对比测试。首先测试的是九币模型， 运行速度是十三 token 每秒，而四 b 模型的运行速度则是大约十九 token 每秒，区别并不大，不过应该可以满足基本的对话需求。下面开始测试。 openclaw 是 全新安装的 macos 版本，版本号是二零二六年三月二日。 在后台把模型设置为千问三点五的九币模型之后，我开始了第一次对话。首先要求龙虾机器人上网搜索今天全球最新的股市新闻。由于是全新安装的环境在思考，大约等待五分钟后，对话框提示需要配置 web search 的 api。 我 按照提示信息将提前准备好的 api key 输入了对话框，并要求他帮我写入后台配置文件。又是长达数分钟的等待， 机器人回复 a p i 的 配置信息已经更新好了，需要重启网关，但是很不幸，网关在重启时提示失败，提示无效的配置文件。很显然，由于模型的能力问题，配置文件的设置有误。好在新版龙虾提供了一个修复命令，我在运行后，网关终于再次成功启动了， 于是我要求龙虾机器人继续帮我搜集全球股市信息。对话框随即陷入了长时间的等待。期间我还关注到 mac mini 的 cpu 温度已经上升到了七十多度，说明后台在进行非常忙碌的数据计算。 不过好在大约十五分钟后，机器人给出了答案，虽然信息很简略，但是非常有条理，并没有明显错误。 于是我再次提出了下一个问题，要求机器人对中国 a 股进行点评分析。不幸的是，在长时间的等待后，页面弹出大模型无响应的错误， 说明后台硬件资源已经完全耗尽，于是我尝试将模型改为了四 b 的 版本，降低资源消耗。但是在我继续等待一段时间后，模型超时的错误再次出现，于是我只能彻底放弃下一步的其他测试。至此，经过我大约三个小时的深度测试，基本可以确认 使用盖板。 mac mini 运行龙虾机器人毫无必要，其有限的硬件性能无法满足基本的对话要求，特别是在单个对话动辄就有可能调用几十万 token 的 情况下。所以推荐的正确做法是选择旧版本更廉价的 mac mini 主机，比如 mac mini m 二， 或是我已经闲置吃灰很久的软路，由主机再配合外部大模型一起工作，才是迷你小主机的正确龙虾使用方法。如果你也有类似的使用经验，欢迎在评论区分享您的心得。

opencloud 啊，这个叫龙虾的软件最近在这个视频平台上很火啊，也有很多人问说这个东西能不能写小说啊？我先说一下它的主要功能啊，我能看到的啊，首先它能主动操作这个电脑 啊，这一方面就不是写小说能用到的，就是我让他去做一个东西啊，或者说去操作什么的。这个写小说是用不到的，但是他储存后台信息以及重复推理的这个能力， 写作是能用到的，但是用到的也不多啊，但是虽然说了这么多问题，但是它还是能用在写作上的。那么啊，我就给它部署在我的，我这有一个小的机器啊，我把它部署在这个小机器上啊，咱们测试一下。但是现在还有一个问题啊，部署归部署，这个东西接入不了归机流动的 api， 这就比较尴尬了，所以这个东西就需要等国人有没有哪个大神做出适配的版本来，因为我的 a p i 全都是归机流动的。呃， a p i 比较便宜嘛啊，而且有免费额度 啊，我自己也不想充钱。据说这个东西需要的 talk 数是很大量的，那不用据说，因为你要实际操作加上思考的过程，他不是说给你一堆啊数据，而是直接去实际操作，那么肯定他的 talk 消耗量是极大的，他需要判断，他需要去存储，他需要去访问， 所以这个东西暂时我没法弄啊。我也看了，他部署很简单，因为我电脑上就有这个 linux 的 这个环境，虽然说我有一台小的这个主机 啊，需要重新弄，但是这个东西我之前做这个 define 的 时候啊，也都很弄得很明白了啊，这个东西不是什么难度，但是我发现这个东西如果部署下来之后，我没有办法接入 a p i 啊，它上面提到的那几个配置的 a p i 都没有啊，国内的都没有，你比如归机流动就没有啊，所以要像等 cherry studio 一 样啊，就是我现在这个啊，樱桃啊这种呢，它更新了一定时间，它把归机流动也适配了，或者说有哪个大神啊，找到了，怎么能就是没有限制的对接这种 api 的 方式， 这个时候啊，我再把它呃，我再把它下载下来啊，到时候大家咱们再测试一下，看看它究竟有什么用，反正现在只能说是看一看了，这个东西暂时咱们 呃用不了，哈哈。啊，不过我相信视频前的很多大神肯定有已经做到的了啊，但是那个说实话不具备朴实性，就是像我这种只写小说，只懂一点点电脑的人是没有办法给他不知道本地的， 所以，呃，只能是这样啊，就是大家只能等一等，包括我，我也只能等一等啊，那么这段时间就好好写小说，不要去研究这些 ai 的 这些新内容啊，我们可以看一看，因为它的 啊， open cloud 的 重点在于它可以自动操作，它可以自动操作计算机，这是它厉害的地方啊，但是这是它的牛逼之处，但是小时候不需要自动操作计算机，我只需要你给我文章就好了，对吧？之前呢，工作流也能做到这一点，只不过工作流要更复杂一点，所以这个对于我们网文作者来说并不是必须的。 嗯，但是我还是会下下来啊，但是还是要等某个大神把这个东西适配出来，我能用到规矩流动的 a p i 啊，我那时候再弄。行吧，那么这期视频就到这，希望各位知道这些肉我都能努力码字，早日成为白金大神。加油！

这个国产龙虾 coco 是 一点也不输 open call 啊，兄弟们，上次讲了它可以轻松的一键完成部署，对国内的用户是非常的友好。这次啊，我没写一行代码，就把我之前一个项目里的功能就是一键下载视频和转文字的功能做成 skill， 方便我用手机调用。先看一下最终效果啊， 当我刷到一个比较好的视频，就比如这个，我点击分享，然后复制链接，然后在我配置好的钉钉里粘贴发给我的大龙虾。好，龙虾已经开始工作了，我加速播放一下， 好，可以看到啊，龙虾告诉我视频已经下载好了，现在开始转写。 ok， 转写完了，我们看一下转写的内容啊，有一些错别字能接受，相当能接受，对吧？ 好，接下来我就演示一下我是如何一行代码都没有写，就把这个功能做成 copop 的 skill 的。 我们先点击 coco 左侧的技能菜单，先看看 coco 默认的技能是怎么设置的，就比如这个最常用的 d o c x。 大 概的翻阅了一下，它其实也是用 python 写的一个工具，然后再用文档声明它的使用方式。 ok， 我 们复制这个文档作为参考范本。好，打开我的项目，把刚刚复制的文本粘贴到一个文件里，引用这个文件直接问 ai， 这是 coco 里的一个技能，我希望把我们的一键下载视频并转写文字的功能也做成一个 skill， 是 否可行？ ok， ai 开始思考了，这里不耽误大家的时间，我就直接跳过这个过程，看看 ai 是 怎么回答的， 太可以了，而且非常适合做成 skill， 只需要把什么时候调用，怎么调用？常见失败如何处理？固化成规范即可。而且 ai 和贴心的已经帮我完成了文档。好，我们直接把 ai 生成的 skill 点 m d 的 内容复制出来，粘贴给 coco， 告诉他这是一个一键下载视频并转写文字的 skill。 ok， ai 开始思考，大概 two thousand years later？ 开玩笑啊，应该也就几分钟。 coco 告诉我，现在已经可以把这个技能完全集成到我的 coco 工作区了，可以随时调用好。我还需要继续编排一个工作流，问一下 ai 是 否可以为我增加一个流程？如果我在钉钉上发送一个视频的分享文本，你就自动下载并转写，然后把转写的结果发给我。 ok， 等待 ai 处理好的 ai 说已经帮我部署好这个自动化流程了。怎么样，兄弟们？全程没有写过一行代码，甚至一行配置都没有写，就可以把以前开发过的功能直接添加成 copilot skill， 而且中间完全没有遇到任何困难。 顺便说一下，我那个项目也是一行代码都没有写，全是 ai 完成的。 ok， 建议各位收藏起来啊，试试给你的龙虾装上手脚。各位有什么疑问或者是后面希望交流什么内容可以评论区留言，我会尽可能的回复大家。