OpenClaw训练好以后记忆本地存储吗

最近啊， mac mini m 四又火了，就是因为那个从 cloud bot 改名为 mod bot， 最终啊，又命名为 open cloud 的 ai 工具。现在很多人啊，都想搞一台全天二十四小时待命的个人贾维斯。 确实啊， mac mini m 四啊，本身就很强，但是如果你真想用它来搭建本地 ai， 有 几点啊，你真的要注意。首先啊，想跑 ai 模型的话，那些对话记忆 只是酷训练数据这些在使用的过程中啊，持续产生的数据，确实是个存储黑洞，两百五十六 g 啊，根本不够，五百一十二 g 啊，想跑训练久了可能也有点费劲，但如果直接上大内存的版本， 这个价格啊，都会再买几台 mac mini 啊。我的省钱方案是啊， mac mini 啊，就入手盖板就行了，之后直接外接个固态硬盘来扩容。另外，想要模型加载快，数据供给顺畅的话，外接硬盘的传输速度也很重要。 本地读写速度啊，也是 ai 本地推理训练效率的关键。这么看来啊，想要搭建一个真正的个人假维斯，光有 mac mini m 四还不够，你得给他配一个传输速度快，传 输空间大的硬盘盒，至少十 g 二十 g 起的传输速度，再加上几 tb 的 传输空间，才能真正发挥 mac mini m 四的实力。 前段时间啊，我按照这些需求啊，到处找了一圈，最后锁定了阿卡西丝的 m 零零二 pro。 前面说了，咱们搭建个人假维斯最怕什么，就是存不够，刚好他这里有两个硬盘位，可以塞两块最大八 tb 的 固态硬盘， 直接就是十六 tb。 十六 tb 放在那 ai 模型啊，随便装知识库呢，随便建训练数据啊，随便存空间啊，直接管够。然后是速度啊，这个才是我选它的核心原因，开个锐的零模式啊，直接飙到四十 g， 你 们想啊，跑 ai 的 时候 图形要加载，训练数据呢要读取，检查点呢要保存，这些操作全都要从硬盘里拿数据， gpu 的 算力再强啊，但硬盘速度太慢，性能啊，直接拉跨。有了四十 g 的 速度，训练数据读取嗖嗖的。最后是散热和防尘，这很多人啊，可能没注意到要二十四小时开机，跑 ai 这些啊，真的很关键。 m 零零二 pro 是 一比一开模的，铝合金设计，完美搭配苹果美学，这就像给 mac mini 啊穿上了一层散热机甲，一眼看过去啊，像不像 mac pro， 颜值和格调直接拉满，加上上下全开孔，热量直接散出去，我挂一整周啊，摸上去啊，也不怎么热。而且啊，不止是硬盘盒，前面三个 a 口啊，可以接移动硬盘和 u 盘， 后面两个 d p 口啊，支持双四 k 显示，顶部还有 s d 和 tf 卡槽，相机拍的素材啊，直接导一盒多用。总结一下， mac mini m 四啊，是个好东西，但想当真正的 ai 服务器，存储容量和传输速度啊是关键！正在搭建 ai， 想让 mac mini m 四啊存储和速度飞起的朋友阿卡西四的 m 零零二 pro 啊，赶紧试一试！

相信大家现在还有很多人卡在 opencloud 的 部署上吧，这款真正能动手干活的开源 ai 智能体最近爆火，但是门槛不低。大家好，我是伟建。今天我用三分钟把云端和本地部署的区别、大模型调用的逻辑讲透，帮助大家少走弯路。 云端部署和本地模型的区别是什么呢？云端部署的一键镜像可以免去复杂的安装步骤，成功率几乎百分百，而且能七成二十四小时在线随时调用。但本地部署就不一样了，每个人的电脑环境不同，代码的能力不同，部署是各种的报错跳出来，成功率特别低。更关键的是，本地部署依赖自己的电脑，一关机就没法用了。这里重点说下本地部署，我只推荐虚拟机部署，为什么？ 因为 opencll 权限太高，很容易泄露公司信息、个人账号、密码甚至商业数据，风险太大。而虚拟机能隔离环境，既不影响原有系统，又能够降低权限的风险，是本地部署的最优解。 再讲大家最关心的大模型怎么选？ opencll 就 像一只手，要让它干活，必须配个大脑，这个大脑要么调用厂商的 api， 要么本地部署大模型。先说说 api 调用 top 机费 直接用厂商已经不好的满血大模型，不管是硬件还是通过他们的接口调用算力输出，结果按输入输出的 token 进行计费。现在很多厂商都有免费的 token 额度，日常使用的成本比较低，而且大模型的性能拉满，响应速度快，结果又精准。 那为啥不推荐本地部署大模型呢？不是不小，是真的不划算，现在大家的电脑显卡内存平均才有八 gb， 顶多只能部署八 b 以下的模型，和厂商的几百 b 满血大模型比，性能天差地别。有人说，那我买高端的硬件，一套能部署满血大模型的硬件不就行了？ 那你可以看看现在的硬件价格，一套能够部署满血大模型的成本价格大概在一千万左右，要是能花这个钱，根本就不会觉得套很贵了。 最后总结一下，想快速用起来，怕部署踩坑。选云端部署，非要本地用降低成本就选虚拟机大模型，优先选择现在免费调用大模型的厂商 a p i， 包括阿里云、华为云、腾讯云等 一夜的朋友们呢？想抓住 opencloud 的 红利，我会根据你的具体业务场景，免费为大家提供专属的落地解决方案。我是伟建，下次见。

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。

今天要分享的是 openclock 记忆模块的架构设计，这个模块不是简单的向量解锁功能，而是一套围绕智能体长期运行场景设计的完整记忆系统。 它要解决的核心问题是如何让智能体形成可沉淀、可解锁、可治理、可审查的长期记忆。接下来我会从设计目标、分层架构、核心思想、 核心流程和架构价值几个方面展开。首先明确本质定位。很多人会把记忆系统理解为把文本放进项链库，但这只是技术实现的表面。 openclaw 认为，真正的记忆系统应该让智能体在长期运行中形成稳定的记忆资产。 他需要具备四个核心能力，可沉淀、跨绘画、持久化、可解锁、高效召回、可治理、人工干预和权限管理、可审查追溯来源。这是面向人机协助场景设计的完整解决方案， 而不是单纯的技术主见。从架构师角度看，这个模块在解决五个核心问题，第一是可持续沉淀，记忆，不能只存在于一次对话的上下纹理。第二是对人友好， 用户可以直接查看、修改、整理记忆内容，所以选择 markdown 文件作为试词源。第三是对模型友好，支持高效召回，避免每次都全量注入上下文。 第四是系统弹性，某个 provider 缩影或外部后端失效时，整体系统不能崩溃。第五是可治理，不能无限制让所有绘画共享全部记忆，需要权限控制。 openclo 采用了四层分层架构，最底层是记忆载体层， 长期记忆存放在 memory、 md 等 markdown 文件中，优先保证人类可读。第二层是锁影造汇层，支持内建后端 memory index manager 和外部后端 qmd memory manager， 通过统一的 memory search manager 接口实现策略模式，方便替换后端。 第三层是工具访问层，通过 memory search 和 memory get 向 agent 暴露能力，控制上下文体积。 第四层是记忆写灰层，在绘画、压缩或 reset 时触发记忆沉淀。这个模块有三个核心设计思想，第一个是文件作为真相源， markdown 文件才是真正的长期记忆数据库向量锁影、 q m d 等都只是为召回服务的加速层。这种设计最大的价值是可解释性强，用户可以直接打开文件看到记忆内容。第二个是解锁与写入解偶，写入来源多样，锁影层只负责转换结构，这样记忆来源可以不断扩展。 第三个是能力分级和弹性降级，内嵌后端支持 hybrid 解锁，外部后端失败时可以切回 building embodding， 出问题时返回结构化状态，而不是让整个系统崩溃。从完整业务流程看， openclaw 的 记忆模块形成了三个闭环，第一个是记忆沉淀闭环， 对话中的有价值信息在特定时机写入 memory 文件，从及时上下文变成长期资产。第二个是锁影构建闭环，记忆文件变化后，通过 water 定时器等机制触发锁影更新。第三个是解锁消费闭环， agent 在 回答涉及历史问题时，先调用 memory search 召回，再调用 memory get 精读，最后注入当前推理过程，这就形成了一个完整的生命周期，产生记忆 组织记忆解锁、记忆服务推理。这套架构带来了五个明显价值，可维护性记忆内容以文件存在，适合手工整理和版本管理。可扩展性，内建后端和 qmd 后端并存， 预留了多种实现空间。可解释性解锁结果带路径和航号，方便定位来源。可降级性，外部后端引 bedding， 出问题时不会拖垮整条链路。可治理性， qmd 的 scope 机制支持按绘画类型和 channel 限制进行访问， 这些特性让它适合长期运行、多人协助、需要治理的智能体平台。当然，这套设计也有工程取舍，它的复杂度明显高于只接一个向量库的方案，因为同时维护文件系统 circle lite、 fts、 向量扩展、 provider、 qmd、 session、 hook 等多个子系统。 换句话说，它牺牲了简单性，换来了可远近性和可控性。对于做实验性质的单 a 检测应用，这可能偏重，但对于要长期运行、多人协助、需要治理的智能体平台，这种复杂度是有价值的。 以上就是 openclaw 记忆模块的核心架构设计，这套系统的核心思想是文件作为真相源，锁影作为加速层，通过分层架构和解偶设计，实现了一个可沉淀、可解锁、可治理、可审查的长期记忆系统。感谢大家的聆听，欢迎提问交流！

这条视频我们讲一讲最近爆火的 open club 到底是什么？跟豆包千万拆的 gdp 有 什么区别？ open club 都有哪些能力，什么样的场景适合使用它？还有学习 open club 的 几个阶段。 首先我们用一句话来定义一下 open club， 它是一个开源的可以自托管的 ai 智能体框架， 可以让你在自己的设备上运行一个真正属于你的能执行实际任务的 ai 助手。这个话有点长，让我们一个词一个词的来进行一个拆解。首先是开源，什么叫开源？就是代码完全公开到 github 上， 你可以看到他的每一行代码，也就说他的代码安全是受到全网监督的。为什么？这很重要？因为这就代表着你不是在使用一个黑盒产品，你知道他在做什么， 你可以确保他没有后门，也可以根据需求去修改和拓展。就像你买了辆车，不仅能开，还能打开引擎盖，看看里面是怎么运作的。 第二个就是可自托管，自托管的优势就是可以把 open class 运行在你自己的电脑和服务器上， 不依赖任何的第三方服务，这意味着你的数据不会上传到某个公司，服务器隐私完全由你掌控。最重要的概念是 ai 智能体框架是最重要的概念。 open class 其实不是一个机器人，也不是一个网页应用，它是一个框架，一个智能体，一个平台。 那具体是什么意思？就是它比如说它就像一个安卓系统，你可以在上面安装各种应用，我们叫它 scuse， 装得越多它就越强大。 而拆的 gdp 豆包千万这种是一个固定的手机 app， 功能是固定的，你只能使用它提供的功能。最后一个可以执行实际的任务。 open class 不 止建议你做什么，而是能直接执行。它可以读写你的文件，可以搜索互联网信息，可以发送邮件，可以管理日程，可以调用各种 api， 可以 运行自动化脚本。它是一个真正干活的助手，不是一个只会出主意的顾问。刚才的定义，刚才我们讲的这个定义可能有点抽象， 如果我们用类比的形式帮助大家理解的话，就是比如说你要完成一项桌面整理的工作，那你用拆的 gdp 的 时候，他会建议你第一步、第二步、第三步干什么，然后你还要手动的去执行这些步骤， 那我们使用 open 克拉的时候，你只要说出来你的需求，它就会自动的帮你做，那么它的区别就是拆的 gdp 豆包千万，这种是一个客服，只能告诉你怎么做，那么 open 克拉是你的 ai 员工，直接帮你做完。那我们理解了 open 克拉是什么之后，让我们看看它有哪些核心能力。 我总结了五个方面，首先就是完全的数据隐私，相信所有的人都不会把你客户的敏感信息去发给 ai 模型去分析，因为你不知道这些数据会被怎么处理，会不会被用来训练模型，会不会被泄露。 open collab 的 解决方案就是所有的数据都存在，你的本地设备对话、历史文件配置都不会离开你的控制。即使你去调用云端的 ai 模型，也可以选择不发送敏感内容，比如律师可以让 ai 分 析案件，然后企业可以让 ai 处理内部文档， 这些场景用拆的 gdp。 第二个就是持久化的记忆系统 open collab。 第二个特性就是持久化的记忆系统。 open collab 有 三种记忆， 短期记忆可以记住当前对话的上下文，长期记忆能帮你记住你的习惯、偏好和历史交互。 知识库能记住你教给他的知识和事实。比如你有一天告诉他，我需要每周一生成工作周报，那到了下周一，他会主动问你要不要生成一个周报。第三个是真正执行任务的能力，安克拉可以直接访问你的文件系统，调用各种 api 和服务， 运行自动化脚本，定时执行一些任务。比如说它可以自动整理下载文件夹，可以自动整理你的本地文件夹，每天定时去爬去一些新闻，形成摘药给你看，然后可以自动备份一些重要的文件。第四个就是生态是可拓展的， 我们常规的 ai 助手功能由发布它的厂商决定，比如说拆的 g p 的 功能由 open ai 决定，豆包的功能由字节跳动决定，你只能去接受它提供的功能。但 open color 有 一个 scuse 系统，它就像手机 app 一 样，你可以随时安装新的功能。如果你会编程，你可以，你还可以自己去写一些功能。 它的拓展和可能性是无限的，你的业务能力上线决定了使用它的水平上线。最后一个就是多模型支持，它可以通过它可以同时配个配置多个 ai 模型，然后你可以设置根据不同的任务类型去选择合适的模型。 大家都知道现在去部署它都是刚开始部署的时候用 cloud， 然后去执行一些简单任务，大家都会换上我们的这过山模型比较便宜，这样既能保证效果，又能控制成本。那我们讲了这些， 那谁适合用它？那是那 open class 适合哪些人群使用？第一个就是你去关心数据隐私的，你处理，想在本地处理名，想在本地用 ai 帮你处理一些敏感信息， 不想把它上传到第三方服务器。第二个就是需要有大量重复性工作，希望 ai 可以 主动地执行任务，需要定时任务和条件触发。第三，喜欢定制化，就喜欢手搓一些技能的， 希望 ai 助手可以完全符合你的需求，想要安装各种拓展功能，享受折腾和优化的过程过程。第四，有技术基基础，或者愿意学习会基本的命令行操作，可以看懂配置文件，愿意花时间去学习一些新的工具。那什么样的人不适合追求开箱即用？ 如果你想立即用是不不适合的。第二个就是没有技术背景的人，需要有基本的命令行操作能力。第三，他这个 需要技术支持是没有的，作为开源项目，只要依靠社区支持，没有官方客服，那很多人还会担心 open club 太复杂。其实还比较简单，只要你安装好以后，往后就慢慢的熟悉就可以了。 我把它分成了五个阶段，首先就是安装配置阶段，就一到两个小时，你如果自己研究就可以，当然那种熟悉的十分钟就装好了。第二个阶段就是 去使用，你去通过跟他交流，去理解他能干什么，理解一些基本概念。第三阶段就是去 qq 市场里去找你需要的 qq， 然后去配置一些参数。第四个阶段就是可以去串联， 去设计我们的自动化流程，组合多个 qq 的 单点能力去进行调试优化。第五个阶段就是比较 diy 了，你自己去做一些能力就行了。 好，我们来回顾一下这个视频都讲了什么？ open class 是 什么？它是一个开源的 ai 智能体框架，可以自托管数据私有，能执行实际任务。它的核心特性就是完全的数据隐私，持久化的记忆系统，有真正执行任务的能力，开放的拓展生态，还有知识多模型， 适合关心数据隐私，需要自动化，喜欢定制有技术基基础的人使用。那我们学习的曲线就是不适合追求开箱即用， 没有技术背景和需要三方支持的人。今天分这条视频分享的是这个 open club 系列里面的第一篇，后续我们还会继续分享一些内容，欢迎大家关注，有问题可以在评论提提问。

觉得你的 open call 很 废，甚至有点笨，那是因为你没去 call 和给他装 skill。 一 万七千多个 skill， 我 从下载前三十和自己高频用的里面交叉筛选，只推荐这十个，装完至少强三倍。第一个 skill fitting 安全审查员，装任何 skill 前先让他扫风险， 查红旗标识，查权限范围，查可疑模式，能检测 prompt， 注入工具投毒，隐藏恶意代码， 先装这个，再装其他。第二个，自我进化 skill， 客户下载量。第一，专治大模型失忆症， 每次的错误日制成功经验，你的偏好自动存到本地记忆库，下次遇到类似问题直接调用历史经验，越用越聪明。这个 skill 的 价值不在第一天，在第三十天，用得越久，它越向你的数字分身。 第三个它，维里 search ai 专属搜索引擎，让 a 着你学会上网，搜出来的结果 ai 友好，不像传统搜索引擎甩给你一堆链接，它维里直接返回干净的结构化内容 杯子，你拿到就能用。第四个， summarize， 全格式内容摘要，专家级吞食能力，网页、 pdf， 图片、音频、视频，什么格式都能一口吞给你。摘要，我的日常用法， pubble 搜索加 summarize 总结， 先搜到相关页面，再把整篇内容压缩成五百字上下文，效率直接翻倍。第五个， find skills， 寻找 skill 的 skill， 用自然语言告诉 agent 你 需要什么技能，他帮你找到并安装，不知道装什么，直接问他就行。第六个， using superpowers， 来自 superpower 这个强大插件核心理念，让 agent 严格先查 skill 在 行动，杜绝偷懒和无纪律探索 发现 agent 不 用你装好的 skill， 自己瞎搞这个 skill 帮你管教他。第七个， react 最佳实践技能， 性能优化圣经 russo 团队出品， react 和 nex 的 最佳实践，前端开发者必装。第八个前端设计技能，帮你写出更有设计感的前端页面。 russo 官方出品，强制 agent 先做设计思考，再写代码，把能跑就行，提升到设计合格。 第九个， github github 全流程操控，让 h 你 直接操作你的仓库 s issues p r c i 一 条命令搞定。最后一个浏览器操作技能，让你的 open call 像人一样打开网页，点击按钮，填写表单，截图画面。

opencloud 最新的三点二版本里边默认安装是没有最爽的本地文件操作权限的。那怎么打开这个权限三十秒教会你跟我来 那首先我们让他在桌面上创建一个文本文件，叫 a 点 txt， 把今天国际最热门的新闻写十条进去。他整了半天，新闻倒是有了，但文件没有写进去。提示由于我无法直接执行文件系统操作，让我尝试使用其他方式。这怎么行啊， 我不就是想让他他托管我的电脑吗？这可是 opencloud 最让人兴奋的功能。查了文档，最新的 opencloud 三点二配置文件，也就是 opencloud 点节省。这个文件里边 tour 是 节点是 message， 即仅允许 open call 做纯聊天消息处理，没有任何本地操作能力。记住，三点二的默认是没有本地文件操作能力，那你只需要把它修改为这个配置。 profile for 表示起用所有可用的工具和能力及全线最大的模式。另一个叫 allow f s 和 roton 啊，其中国普 f s 表示文件系统操作机，它可以创建文件，修改文件，删除文件。第二个叫 roton， 表示可以执行一些系统命令，比如说 d i r 命令，拍摄的命令，具体的命令等等啊，然后保存。记住新版三点二是不需要重启，它会自动去刷新配置。 然后你在输入框里面再次输入，在桌面上创建一个文件 a 点 t a t， 把今天的国际最热门的新闻写十条进去，他说好，接下来等他表演 几秒钟之后，他就收集好了数据，并且创建了这个文件。你看这个地方啊，这里呢？我们打开这个文件，里面就是最热的新闻，大家想一下，如果这个新闻每天定时发到我们配置号的微信群里面，不就完成了一个自动化发新闻的流程了吗？关注老王，带你玩 ai！