openclaw怎么重新配

怎么发现龙虾突然变傻了呢？糟糕，装了最新版的龙虾之后啊，怎么发现龙虾突然变傻了呢？除了聊天啥也做不了。再仔细一看，确实是最新版的龙虾，但为什么会出现降质的问题呢？好，那么接下来一个视频给你讲清楚它的原因是啥，以及应该怎么样去解决。 首先先去打开命令行窗口，然后输入一个 open cloud 杠 v， 如果你的版本是二零二六三点二 以上的版本啊，就是比这个版本更新的版本，那你会发现你的 openclaw 简直是和傻子一样，它不能做任何事，它只能陪你聊天了。这时候你会发现，那我去安装 openclaw， 和我直接去使用某包 某 seek 是 没有任何区别的。原因是啥？原因是在于 openclaw 在 三点二的时候，它进行了安全升级了，这时候它把所有的 权限全部关了，然后这点怎么样证实呢？给大家来说一下。在 opencloud 的 外部页面，它是有权限的展示的，然后这个权限展示在哪呢？在代理，代理其实就是 agent， 然后在 agent 的 这个 twos 里面点击它，这里面是我当前 opencloud 所能调用的所有的工具。然后当你装的是三点二的时候，你会发现全部，几乎全部，除了啊，这个，呃，除了通讯的消息之外，其他的全部是灰的，我不能执行本地的这些操作了，然后文件我都读取不了了，原因就在于三点二它进行了安全升级了，这时候它啥也做不了。那好，这是怎么办 啊？比较简单的方式，笨的方式就是我去找代理，然后我去找这个托斯，然后我把里面的所有的这些都 东西，我给他一个一个的去开启，这是最笨的方式啊，那么这样的方式，我把它所有的全部点开之后呢，不用保存，它自动就保存了，那这时候我就拥有了所有的权限了，我就可以让它操作本地的一些指令，对吧？啊？这是一种方式，但是教给大家最简单省事的一种方式，你可以这样三点二的版本 打开 opencloud 的 配置文件，然后 opencloud 的 配置文件怎么样去找呢？它就是在你当前登录用户的根目录底下 啊，然后去找就行了，那比如说 macos， 那 我就可以输这行命令啊， open， 然后打开，打开谁啊？当前根目录底下有一个文件夹，叫做 open cloud， 就 输入这行命令，敲回车，它就打开了 open cloud 了，然后这里面有一个接省文件，对吧？好，双击打开这个接省文件，然后在接省文件里面呢？ ctrl f 啊，去查找，对吧？或者说， ok， 你 不会使用这个啊，命令也没有关系，然后你去找它里面有一个 tours 这样的一个配置，这个配置呢，就是说我的权限里面除了聊天之外没有其他的了啊，好，这时候咱们怎么办？把这个 tours 给它删了， 记着删了，这是最简单的方式啊，删掉，删掉之后， ok， 这个时候重新去启动咱们的龙虾，你的权限就已经回来了啊，好，那么这时候， ok， 咱们重新去启动我的龙虾，那我就，呃，那我这时候呢，我就可以使用 open cloud， 然后 get away 啊，然后 restart 返回车，然后等待它启动。启动完成之后呢？这时候啊，它就有权限了，然后怎么去验证呢？ 还是在刚才这个地方，然后你去刷新，你会发现这个时候的这个 taurus 里面所有的权限就有回了啊。所以呢，如果你的版本是新的版本，是刚安装的 open color， 记着一定要把 taurus 删掉，把所有的权限开到最大，这样的话才能发挥龙虾的作用啊。好，我是磊哥，每天分享一个干货内容。

敢说如果没有自己详细看过这个 skills 的 人，绝对没有办法养好小龙虾。这个 skills 它是自我进化的一个 skills， 这个是现在目前所有 skills 里面下载量最多的一个， 我们今天来详细看一下这个 skills 它是怎么样构建的，你就会对整个 open curl 和它的一些配置能更加的理解。 它是一个纯英文呢，我就直接让 cloud code 给我做了一下翻译，当然大家如果用其他的也可以，甚至你让它自己把这个逐句翻译了之后，给你保存在一个文件夹里面都是可以的。 ok， 我 们就来看一下它的这个是怎么样的一个东西。 首先它的这个架构就是非常标准的 skills 的 一个架构，有一个 skills 的 文件 markdown， 然后这个原数据就是它的一些版本号啊这些，这个是它自己自带的一个文件夹，其他的这个东西就是它的一些资源。然后 hook 就是 它的可以理解成它的脚本，它会把这个钩子 去放在你的 open curl 的 配置下面。嗯，当 open curl 它在回答一些内容或者调用什么模式，或者告诉你这个任务完成的时候，这个钩子就会去检测这个内容，检测了这个内容，它就会去调用某一些脚本，或者说自动地把一些提示词放到这个 open curl 里面，让 open curl 再去跑一遍它的一个流程， 重点就是让 open curl 去思考一下刚才的任务到底需不需要去进化到它的记忆里面，去进化到一个新的 skills 里面，或者去更新新的 skills。 它主要的功能是这个，这个就是它参考的一些文档，比如说势利啊，比如说这个后壳应该怎么样安装，还有这个的一些知识，这个 script 就是 它的具体的脚本了， 这个脚本基本上就是它后壳的脚本，钩子的脚本。 ok， 我 们来一点一点的看。首先是看这个 skills， 这个 skills 就 标准的 skills 的 格式，首先是它的原数据，这个东西会直接加载到大模型和 opencorp 它的一个上下文中，它才知道什么时候需要用这个 skills， 如果它需要用，它就会自己去看这个东西， 但是这也是一个比较坑的点，你稍微模型差一点的，它根本就不会去看这个东西，因为它会聚焦去完成你的任务，它的注意力是没有那么多的。所以说 你通常如果说想要去进化的时候，你去直接告诉他显示的命令，他让他去完成，去使用这个 skills， 让他去调用这个 skills， 然后下面就是如果他需要调用的时候，他就会去查看下面的东西。 ok， 我 们来一点一点的看这个 skills 的 描述，就是什么样情况下会使用它。其实就是让 open curl 让模型知道什么样的一些特征的时候， 就要使用这个 skills 了，比如说命令操作失败，用户纠正了，然后用户请求不存在的功能， a p i o 失败，其实就是捕获一些关键词，关键的意图的时候，它就会去激活它，就是让模型知道什么时候应该激活这个 skills。 我们来看一下这个就是它的一个 markdown 格式的文档，首先是它是一个什么东西，然后它是一个持续改进的什么内容，参考的信息，它是怎么样存放的？可以看到它把这个地图首先放在了最前面，它是怎么样安装在这个 open curl 里面？ 呃，这个我感觉有点广告的嫌疑，你已经安装了之后，还还放在这个 skills 里面，按理来说它应该用一个 readme 会更好一点，这个会造成模型的这个上下文是不需要的， 然后它会告诉这个模型这个 open curl 的 一些信息。 open curl 的 这种工作区的内容就是它的 worker space 这儿它是什么样的一个框架，主要的个这些文件到底是什么格式，它进行更新的时候，它就可以更新这些文件，然后它就能了解到 open curl 它是一个什么样的东西。 它主要分成了三个部分，它会创建了这个 skills 的 时候，它会把这个文件直接复制到哦你的 workspace 里面去。直接会有这个文件夹，其实就是这个 skills， 它去维护这个文件夹里面主要的内容， 首先是学习的一些信息，再就是错误的一些信息，然后就是调用工具的一些信息。事实功能可以看到它就说首先你应该去创建这个文件， 然后去说一下直接复制过去，然后提升的目标是为了让你的一些工作技能可以沉淀到这里面去。 这三个其实就是 open curl 的 一些核心的配置了，可以看到 open curl 里面的核心的配置，这个是属于它自己的一些配置，其实这都是它去了解这个 open curl 是 一些什么东西，怎么样配置的触手化配置这个部分就是有用的，就是下载了这个 skills 的 时候，它应该按照这个过程，先把这个 skills， 把它的这个 open group workspace 的 一些东西先配置了来，可以看到，然后可选这个起用钩子。为什么必须要起用这个钩子？虽然它说是可选，因为我们用的模型往往都不是最强大的模型，比如说 opus， 它对你的指令它是会更加清晰的。但是我们用的这些稍微小一点的模型，像国内的 kimi， k 二点五这些，你不显示地去指挥它去用哪个 skills， 它大概率是不会用的，它的指令遵循是没办法注意到这么多信息的。所以说你必须要起用钩子， 钩子他就会强制的让这个 open curl 去完成某一个功能的时候，他会去思考我到底需不需要去调用这个 skills。 这个就是一个比较大的坑，如果我们是用国内的这种稍微小一点的模型，稍微不好一点的模型， 那么你钩子是必须要起用的，要不然你这个装了之后基本上就感觉没装一样。我相信很多人都已经装了，但是如果你没有仔细去读的话，大概率是没有起用这个钩子的， ok。 然后他也说了一下通用的其他配置，在其他配置里面也可以去创建，像 cloud code index 也可以去创建，这个东西就不太适合这个内容了，其实可以把这些东西删掉，因为他会影响他的上下文。然后就是怎么样去追加你的信息。 首先是学习到的内容应该追加到这个学习的 markdown 的 文件里面，他的格式是什么样的，然后是什么样的东西？ 然后就是错误的信息，它的格式是什么样的，是什么样错误的信息，应该怎么样格式去把它说出来，然后它的时间戳这些都要保存下来，但是我是没看到它这个时间是从哪里获取啊？如果说时间是一直放在这个 open curl 里面的话，会自动更新的话，那是不太好的，还会严重的影响这个 k v k h 的 命中率。 还有就是这个功能请求的 markdown 文件应该放些什么东西，然后它的格式是什么，它也说明了一下，然后 id 的 生成应该怎么样放 id， 其实这些都是一些案例事例， free shot 它应该怎么样放在哪个里面？这儿也有 可以放到这种项目记忆的，当一些错误的记忆啊，这种学习的记忆可以广泛使用，而且使用了非常多次的时候，它可以把它直接放在这种文件夹下面。这种比如说 cloud code， 比如说这个 so tools， 比如说这个 so 哈，它是一直会放在 这个 open curl 的 上下文里面的模型上下文里面的，它会全量加载，不像 skills 的 这个文件，它只会加载最前面的那几行，这个东西它是会全量加载的，所以说如果说非常需要经常用的这种规则，就可以直接加在这里面，这个就是他说当一个不是一次性修复，可以把它保存到永久的项目记忆中，就是这个东西。 还有它应该怎么样去检测这些关键词什么时候应该写在什么地方，什么时候它是功能请求，什么时候应该学习，什么时候是一些错误的， 然后优先级的一些指南，这个就是它应该怎么样去放，这个倒没有特别重要，就是它要去做提升的时候应该怎么样写，怎么样去排优先级啊这些，然后最佳实践这些 还可以进行 get， 可以 把它提交上去。其实最最重要的，我个人认为就是这个 hook， 大家一定要把它配置上。如果 你不是用的 opus， 四点六这些模型，一定要把它配置上，就算是用的 opus， 你 也最好把它配置上，因为现在很多这种厂商它都有这种会员套餐，比如说一百块钱，然后一个月基本上你是用不完它的托管的，所以说大家一定要配置这个东西， 这个东西只会多消耗你的托管，但是它能让你的体验感和这个 cf 提升会更加的强，要不然你这个东西装了跟没装一样，因为我们的模型本身不太好。 ok， 那 我们来看一下它其他的一些内容，比如说这个脚本吧，这个就是钩子的一些脚本怎么样去配置，然后它会把这种信息重新发回给这个 open curl， 就是 让 open curl 显示地去说明一下，你需不需要去记录，需不需要去更新一下这个 skills， 然后这个其实大概也是这样，然后这些就是参考的一些资料，比如说怎么样去做修改，然后工作区的结构，比如说 open curl 的 一些知识，工作区的结构应该怎么样去修改，然后有什么特点，有什么规则， 然后这个是钩子应该怎么样去做配置，可以看到应该怎么样去做配置，这是 cloud code 的， 它之前是因为这个开发者，它是一个 cloud code 的 自我提升的一个 skills， 它出来了之后再把它换成的这个 open curl， 它有些是没有改的， 但是大差不差，它只是这种项目跟目录不一样，其实它的逻辑都是一样的。然后这个就是后壳的一些配置，可以看到它 open 或者 cloud code 还有 codex 这种配置都有。 ok， 还有就是 example 了， example 就是 你什么情况下应该去放什么样的内容，以及这个内容 markdown 的 文件应该放什么样的东西，然后它的一些势例， ok， 这也是后壳的一些东西。后，后壳的一些 markdown 的 东西，它这个也跟这个 skills 的 框架一样，我不知道它是因为要先把这个东西发给向后壳执行的时候，它会先把这个东西发给这个 open curl， 可能是这样的，然后后壳的 这个就不是参考的，这是一些资源，它可以直接复制这个技能的一些模板，模板资源，然后学习的这个条目应该直接放在这里面， 应该是什么样的一个格式，它可以直接复制过去，然后我再去做一些修改，然后这个东西就没有了。这个东西它就是让 open curl 把这个东西直接复制到它的 workspace。 总结来讲，这个 skills 就是 专门用于提升的，提升和进化的，只有你真正看了这些 skills 了之后，你才能对这个 o workspace 有 一个比较好的认知。 但是我个人认为哈，我们的后壳甚至不要用它的这种方式，我们可以直接创一个子质人体后壳来调用这个子质人体去更新它的记忆，我觉得这样更加的好，但是这样肯定更消耗头肯，但是如果说按照他这种后后壳再发给 open curl 的 方式的话，它会破坏它的上下文结构， 它会导致上下文的长度会很快就满了，所以说你的这种执行任务的效果就会大打折扣。当 我们买了这种稍微大一点的这种会员套餐的时候，可以建议使用这种子智能体的方式，你专门创一个子智能体来更新记忆，更新这种学习的经验，然后哦后壳跟这个子智能体进行绑定上， ok， 这就是今天的一个分。

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。

在 open core 横行的二零二六年，可能很多人还不会怎么去电脑安装，要么就是根本不懂，要么就是被一大堆英文配置难住了。现在有了 coco， 让这一切都变得更加的简单。 我们可以先来到 coco 官网了解， coco 是 阿里云通易团队推出的个人智能助理，支持本地与云端双模式部署。现在我们直接进入主题，教你如何本地化部署 coco。 按照官方推荐，我们选择一键安装， 这里会出现不同系统的安装模式，具体根据你常用的系统选择对应命令。视频中我们以 windows 作为演示。首先我们打开 cmd 运行窗口， 把 coco 安装命令粘贴到窗口中，这时候可能会出现运行报错的提示。不用怕，我这里给大家准备了一个备用的安装命令地址，重新输入备用命令，回车进行安装。 看到 coco 已经安装成功了，复制这个命令到 c m d 窗口中，回车， 点击高级，找到下方的环境变量进去，找到 p a t h， 双击打开，点击右上角新建，把这个复制进去，最后点击确定。 接着就到 coco 出使画了，跟着文档命令走就行， 直接回车回车，然后就可以看到出使画成功了。 最后我们就可以启动 call 炮了，复制这条命令，这里启动时间可能会有点久，稍等片刻，当你看到一百二十七点零点零点一的时候，就说明服务已经可以访问了， 这时候我们在浏览器打开这个地址， 看到这个界面的时候，就说明你的 call 炮已经安装成功了。如果默认语言显示的是英文的话，就在页面右上角自己选择中文，接下来我们开始跟 call 炮对话， 啊，不好，我们要先配置大模型的访问权限，这里我们进来后会看到系统已经默认选择了第一个，直接点设置进去，这里会出现一个 api 密钥， 我们打开这个地址去注册获取一个，找到访问控制，另一排就是我们需要的密钥。复制后回来 call 页面粘贴进去，点击测试连接，如果弹出绿色框说明连接正常，然后再回去聊天页面跟 call 愉快的对话。 要命啊，这里又忘了一个设置，记得把刚才设置的提供商勾上，模型呢，随便选一个， 这样我们就可以看到正常输出了。但是这里呢，也只是最简单的 ai 对 话而已， 要注意这里的对话是需要消耗 token 的。 我们差个题外话，可能有很多小朋友还不知道 token 是 什么意思，只要你有用过四 g 五 g 网络，你用过数据流量，你把 token 理解为 ai 数据流量是不是就很容易理解了？ 而且这个流量在接下来又用到的的 agent 实力中消耗很快。 为了应对 token 的 消耗问题，我们其实可以搭建一个本地大模型，让 call 炮直接对话我们的本地模型进行服务。这里我们使用欧拉玛来部署本地大模型。进入欧拉玛官网，点击右上角的 download 下载系统程序 安装成功后就可以看到阿欧玛的功能页面了，现在我们去找下我们需要的大模型。回到欧拉玛官网，选择 models， 搜索 p w n 三点五， 不要安装带有 cloud 的 标志，那个是在线模型，需要 token 的， 我们可以找一个体量小一点，适合本地电脑安装的模型，因为正常家用的电脑配置都不会太高。这里有一个支持零点八 b、 二 b、 四 b 的 模型，可以点进去 复制安装命令到 c、 m、 d 窗口中，记得加上你选择的具体模型。所谓的零点八 b 或者二 b， 其中的 e b 表示十亿个模型参数，所以越大的参数量对电脑的性能要求越高， 安装可能要一段时间。本地演示直接跳过， 当看到三 day message 的 界面时候，就说明本地大模型已经安装成功了，你就可以跟欧拉玛进行对话。 接下来回到 call 炮中，找到模型配置去，我们开始配置本地模型，找到 alma 选项， 因为本地尤拉玛不需要密钥，所以我们随便输入一个一二三四，点击保存后会弹出一个报错，让我们安装什么 s d、 k， 太麻烦了，难道就没有更简单的方法？我们找到右侧有一个添加提供商按钮， 这里我们随便命名一个，例如 my model， 然后在默认 base 二中输入，这个妙呢，还是输入一二三四就行。最后点击创建， 找到 my model， 点击模型按钮，把刚刚下载的模型名加上去，最后测试下连接， 最后记得选中刚刚设置的模型保存，然后回到聊天页面， 这里就开始考验你的本地电脑性能了，如果本地电脑配置不好的，不要随意尝试，直接用在线模型就行，花钱买 token 就 可以了。 看来本地模型输出没什么问题，就是速度还是有点慢，为了演示速度之后我们会全程采用线上模型消耗 token 模式。 接下来就进入二零二六年最流行的 skill 介绍，什么是 skill？ skill 其实也就是我们常用的技能，这里可以看到 coco 默认已经存在一些技能了， 我们可以来问一下，看下 coco 知不知道它都具有哪些技能， 看来他还是知道的，但是实际应用中可能这些默认的技能不能满足我们的日常需求，这时候我们就可以新建一些自定义的技能了。这里我就来教大家如何创建属于自己的 skill。 比如你现在是一位宝妈，每天为了孩子吃什么而感到焦虑，让 coco 每天推荐一个菜系，并且教你怎么做这道菜，是不是就很方便了？ 这里我就简单写一个菜谱的技能，我们可以给技能命名为 cook， 内容呢参考左边我已经写好的。注意，我们在最后有一个输出要求复制进来，技能中的 name 表示当前的技能名称跟刚才命名的 name 一 致就可以。 description 表示当前技能的简介，说明这个技能是干嘛的。 name 和 description 上下有三个短横杠包围起来，这种是固定格式，是给抠炮识别用的，要遵守。点击保存，然后启动我们新增的 cook 技能。 这时候我们打开 coco 运行的 c m、 d 窗口，按下 c t r l 加 c 按钮，当看到终止处理操作吗？这时候继续按一次 c t r l 加 c， 停止当前的 coco 服务，然后输入 coco app 命令启动 coco 服务。 当看到一百二十七点零点零点一的时候，刷新刚才的 coco 网页， 这时候我们继续去问他，你有什么技能？ 从输出的内容中我们就可以看到刚才添加的 cook 技能了，现在我们就让 coco 来实现这个技能， 可以看到 coco 识别到了我们的 cook 技能，并且在最后成功输出我们的要求， 灰狼大厨并且带上了祝福。所谓技能其实就是给不同需求的人都可以根据自己的需求创建一个工具，不同的人会有不同的需求， 比如销售，可以创建一份根据客户生成客户喜好的技能，比如牛马，可以创建一份工作日报生成的技能， 比如保险，可以创建一份根据不同职业生成一份合适的保险技能。当然技能完全可以不用自己去写，把你的需求发给豆包，豆包就能帮你直接生成了，加上 call 炮要求的 name 和 description 头部就可以了。 最后我们进入频道的配置教程，我们这里以飞书作为教程演示案例，我们首先要打开飞书的开发者官网， 进入开发者后台，可以看到一个创建企业自建应用的按钮，点它，然后输入应用名称和描述 call pro， 接着全程跟着教程走。 接下来就可以打开飞书应用，无论是电脑应用还是手机应用，都可以直接用飞书跟 coco 进行对话。 到这里我们已经完成了全部教程了。

玩 open 可乐大龙虾必踩了十个坑，今天我给你总结一下，我用了三台电脑，部署了三个大龙虾，用了一个月烧了上亿的偷啃，含泪总结的，看这大炮起 的。第一坑啊，烧，偷啃，我最开始不懂啥是偷啃，我就花钱买了点用用就没了，我说这玩意就再买点呗，但咱也买不起，我就十块钱十块钱充，然后就在这一天晚上，我用了十五分钟时间烧了一百刀偷啃， 我用三天就烧光了半个月的头发，关键烧头肯不可怕，可怕的是烧了还没有效果。第二坑，那老 agent， 他 都自带幻觉 呀，你让他写代码，他去写，给你写个诗你受得了吗？第三坑，我纯纯代码小白，我啥也不懂了， 那老代码一报错，给我整的天书根本看不懂啊。第四坑啊，自己嘎自己，我天天跟他说，我说你刚才进行了错误配置，你导致系统非常乱呐，哎呀，你搁这处理状态呀，就你可能睡一觉或者你你说了个确认，他夸嚓他把他配置代码 全删没了。第五坑，我以为我这大模型都老好了，他跟我说天花乱坠的，结果他说了干不干，说干了没干，我说你把那个插件给我装了，他说好嘞，马上去装，我说你装好没，他说我装好了，你再一检查他啥也没干，你说气人不？ 他的第六坑，大模型琳琅满目，你就是不会选，你感觉哪个都挺好，你也不知道到底哪个好。 第七坑啊，都想让他自己出去赚钱吧，都想自己搁家躺着睡觉，一睁眼大龙虾给你干回来二十万吧。 开玩笑呢，实际情况是他可比你会花钱呐，还花的多呢。第八坑，你以为自己不熟老牛逼，结果出来一个词你不认识。出来一个词你不认识。你慢慢发现你好像啥也不认识，除了会说点自然语言之外，啥也不会呀。 第九坑，你以为他能自己打怪升级夸夸一顿进化，你一睁眼一闭眼他就变假维斯了，天天早上爷爷，晚上爸爸叫你，那结果就是他经常被自己的影子分身一顿臭骂。第十坑， 哼哼，整了大龙虾之后，睡觉吃饭啥也不干，天天就想着养龙虾。哎呦，我的龙虾咋又嘎了呢？怎么修呢？欧文可乐，嗯，可以。

有些朋友咨询我，电脑关机重启之后应该如何重新启动 openclaw？ 我 们一起来看一下。首先我们按 win 加 r， 这里输入 cmd， 点击确认，打开命令行终端，在这里输入 openclaw get away， 如果你是中文版的 openclaw， 我 们这里输入 openclaw 杠 c n get 回，点击回车，稍等片刻，看到这个页面就已经启动成功了，我们再回到我们的浏览器，就可以进行正常的对话。我们要保证一直不关闭这个命令行终端，如果我们点击关闭的话， 就会与我们的网关断开连接。当然有一些朋友会设置开机自动启动 openclaw 网关。其实我不建议大家这样做，因为 openclaw 的 权限还是很高的。使用这条命令，快去重新启动你的 openclaw 吧！