openclaw打csgo技巧

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。

一分钟教会你部署最近大火的 open claw。 本期视频要说的方法是本地部署，可以直接把 open claw 部署到本地，并且可以使用千万的免费模型，无需担心出现 token 消耗过多的情况，可以说是最经济的部署方法了。话不多说，我们直接开始操作。 首先我们打开带有部署工具的齐油加速器，先点击右上角小方块，找到口令入口，输入口令领会员，然后搜索 openclaw 一 键部署。找到后点击右边的一键部署工具，选择好安装路径和工作路径，然后直接进行一键部署即可。 接着只需要等待十分钟左右， openclaw 就 会自动部署完成了。部署完成后，我们配置一下自己需要的模型，点击开启极速配置即可。配置完成后刷新状态，如果状态是健康，就代表配置完成了。接着我们需要接入大模型千问，点击右边的这个授权， 等待千问授权后登录自己的账号，授权成功后，点击开始对话，就可以和 openclaw 进行对话了。本期视频到此视频我们说说怎么给你的 openclaw 添加技能。

装了 openclaw， 但发现它什么也干不了，甚至有点笨。那是因为你还没有去 clawhub 给它装 skill。 clawhub 上有一万七千多个 skill， 我 从下载量前三十和我自己高频使用的做了交叉筛选， 只推荐这十个，装完至少强三倍。第一个 skill writing， 安全审查员，他会在你安装任何 skill 之前扫描安全风险检查红旗标识、权健范围和可疑模式，能检测 prom 的 注入工具、逃毒、隐藏恶意代码。建议在装任何其他 skill 之前先把它装上。第二个自我进化 skill， 它是 cloud 交互下载量第一的 scale， 解决大模型失忆症。它会自动把每次的错误日期、成功经验和你的编号存到本地数据库，下次遇到类似问题，直接调用历史经验实现，越用越聪明。这个 scale 的 价值不在于第一天，而在于第三十天， 用的越久， agent 越像你的数字分身。第三个， tablie search ai 专属搜索引擎，让 agent 学会上网搜索，而且搜出来结果是 ai 友好的。 不同于传统搜索引擎返回一堆链接， tabl 直接返回干净的结构化内容， agent 拿到就能用。第四个 summarize， 全格式内容，摘药专家，网页、 pdf， 图片、音频、视频，什么格式都能一口吞下去给你摘药。 我的日常用法是 tabla 搜索加 summary 总结，先搜到相关页面，再把整篇内容压缩成五百字未给上架文，效率翻倍。第五个， find scales， 寻找 scale 的 scale， 用自然语言告诉 agent 你 需要什么技能，它帮你找到并安装对应的 scale， 不知道装什么的时候直接问他就行。六个 using superpowers 来源于 superpowers， 这个强大的插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 scale 再行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 scale， 就 自己瞎搞， 这个 scale 能帮你管教他。第七个， react 最佳实践技能的性能优化圣经 worst one 方共同团队出品， react 和 next 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。按 zorbike 官方出品强制 agent 先做设计思考，再写代码，把从能跑就行提升到设计合格。第九个， github github 全流程操控，让 agent 直接操作你的 github 仓库， asos prci 一 条命令搞定。最后一个浏览器操作技能，让你的 opencloud 像人一样打开网页，点击按钮，填写表单，截图画面。最后帮大家总结一下。

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。

今天这期视频我要跟大家分享一下，呃，我个人啊，关于我个人搭建这个 openclaw， 呃在本地啊，实时帮我去 做盯盘和这个市场数据捕捉的一个这个个人智能体的这么一个过程啊，以及我对于，呃目前 openclaw 带来的算力商业闭环的这么一个认知啊。首先是这个，这个周末吧，我在我个人的电脑上，首先我选了一台不常用的啊，配置还可以的，呃这个电脑， 然后呢，这个电脑的一些权限啊，首先你要先把 opencloud 的 这个东西装在你的电脑上啊，这个电脑最好是你不经常用，然后里面没有一些敏感数据的，然后 然后根据指引完成这个 opencloud 的 安装。之后呢，呃就是进行一系列的程序化指令的操作啊，呃，同时呢， 呃调用国内的一些大模型的端口，因为 opencloud 要在本地部署，它要进行一定的大量的这个 token 消耗，算力的消耗，所以我调用的是 kimi， kimi 的 模型，我昨天，呃在 kimi 的 那个 a p i 端口也充了五十块钱，然后昨天完成了整个的这个部署。之后呢，呃， 反正中间也遇到了很多这个编程的问题啊，我都一一呃解决了。解决了之后，昨天大概只是在这个编程的问题啊，我昨天大概只是在这个编程的问题，我昨天大概只是在这个程序端跟它对话，那么后来经过研究，我把它也成功接入到了飞书啊， 然后在飞书端就是手机端实现了跟它的对话，那么 opencloud 呢？它是在它我的本地的电脑，它是独立运行的啊，你要保证你的电脑不关机，然后我在这个手机端呢，就一直在 训练它啊，让它帮我搭建一个实时钉盘的一个 skill， 然后目前我跑下来啊，我整个从昨天吧，昨天开始给他教他搭建这个 呃钉盘的程序啊，他自己会编辑，自己会写代码啊， 然后呢我根据我的指令，我的需求啊，给了他几个板块，比如说，呃，首先是你的持仓，然后分析，然后每天实时去监测这个 市场股价的波动啊，尤其是调用这些财经 app 的 端口去捕捉这个实时股价的变动，然后资金的流向，然后技术指标的分析，然后市场鱼情的捕捉，各大机构的市场的研报啊，包括整个这个 一些专业的操作建议啊，我都把，然后我都把他写进了这个他的程序里啊，他会自动完成编程，然后呃给我输出一个格式化的一个模板，然后我根据这个他输出格式模板，我再进行一些修正，然后他会继续根据我的指令在后台完成这个 呃编钻，最后呢形成了一个我理想中的一个实时的钉盘的一个程序。那么 那么我在飞书这一端呢，完成编传之后呢，我把一些功能给告诉他之后呢，让他每隔十分钟，在交易日之内，每隔十分钟给我抓取一次数据，那么同时他的电脑本地端就会有日制在不停的在运行啊，这个整个跑下，这个东西整个跑下来， 今天呃钉盘的效果还可以啊，虽然今天市场大跌了，主要受外围的影响，然后科技股是沉压的一些，呃，资源类的，油漆类的还是做的比较好的，但是我今天发这个视频想说明的就是，我认为就在我自己亲身完成了部署，同时为我搭建了一个实施钉盘的程序之后，我跑了之后，呃， 我特别感慨，就说未来这种东西可能真的能颠覆非常多的行业，而且未来的超级个体一人公司取决于你使用 ai 的 那个， 如果你的用 ai 的 能力非常好，你能让他帮自己在本地不停的就是二十小时不间断的工作，完成你想要的一些工作任务，处理一些工作任务，甚至上像我们 呃专业操盘的去盯一些呃股价的波动，包括可后续可以植入一些量化的因子进去，然后用来呃捕捉这个股价的波动，然后进行一些交易的行为，这些我觉得未来都是可以实现的。我相信很多机构当下这个时间节点也正在大量的研究这个 open call 的 部署啊，同时 不停的完善它的一些呃定制它的程序。所以呃，而且特别有一点就是我昨天在这个 kimi 的 端口那里充了五十块钱，我今天从我昨天跑完教他学习，教他搭建完模板，到我今天一上午吧让他试试钉盘，因为他每隔十分钟要给我捕捉数据推送一次，然后 消耗了大概有四十块啊，三十多块钱啊，所以这个呃算利的消耗是惊人的啊，而且其实国内的这个价格比国外还算便宜了。那么我个人做个预判啊，算利的这种商业闭环，包括人工整的商业闭环，未来会非常轻松的事情，而且 它一旦爆发商业形成闭环，那将是成败，那么一旦它的这个嗯商业进行闭环完成啊，这种算利的 消耗带给我们这种人的生产力，或者说超级个体的生产力的这个价值是没办法衡量的。所以说未来超级个体会用大模型，会用 ai 工具的人的生产力和产出能力非常强的，对比于消耗的那点算力成本啊，我觉得这个性价比非常高。 所以看你怎么看待这个问题啊，看他真正会不会用，或者带给你的产出真的有，有没有符合你的要求啊。第二就是我认为，呃，就即使说最近这个市场波动啊，整个科技板块在回调，但是这种产业趋势和这种产业逻辑，甚至我能预判到，我个人预判到他未来带给 相关的这个产业链上受益公司的商业价值也好，或者是这种增长空间也好，是非常夸张非常恐怖的啊，它带给我们就是特定行业的人啊，就是我不是说那种重复劳动力的，就是特定的在脑力，比如说金融、法律、软件开发啊，咨询相关的行业的一些人 啊，带给他们的生产力，个体的生产力的加持和呃输出，将是非常夸张、非常恐怖的啊。所以这个就要用这个最终能产带给我们的生产力和收益来衡量这个算力消耗的价值了。 所以我觉得这是我呃用完自己亲自部署完，包括他已经在为我服务提供服务之后，我个人的感受啊，感触非常深啊，感触非常深， 呃，我对于算力可能又有了一个全新的想法，全新的认识，好吧，呃，反正今天就给大家分享到这里，我觉得后面，呃，我会深度再把这个 openclaw 的 这个， 呃程序啊，我自己个人的这个程序再进一步给它完善，甚至加入一些量化的因子的捕捉啊。好吧，今天就跟大家分享到这里，呃，我相信这个 openclaw 的 爆火，它只是一次革命的紧紧的开端而已。

我给大家一个 opencloud 的 部署方法，所有人都会，而且特别简单，在 ai 时代，你要习惯一个思想，就是所有的活让 ai 帮你干，不要自己干好。我们来说这个方法。第一步，第一步，下载本地部署的 mini max agent， 就是 在他们的官网点击下载，选择你的电脑版本的 mini max agent， 下载到本地， 然后就会获得一个 minimax agent 的 图标，这是第一步。第二步，在这个 minimax agent 的 对话框里输入，我需要本地部署 open cloud， 这是第二步，这个时候 minimax agent 会帮你部署 open cloud， 本地部署的 好，部署好了之后，这个 open cloud 你 就可以使用。但是大家知道 open cloud 是 user in the loop， 就是 它需要你自己不断的调，不断的循环，你会遇到很多问题， 很多伙伴放弃本地部署是因为这个问题无法解决好。这个时候再向本地部署的 minimax agent 提出你遇到的问题，比如说飞书配置不上，怎么唤醒不了，哪里有问题？这个时候 minimax agent 会帮你解决你本地部署 phone call 的 全部的问题， 然后就可以了。然后这个事情全部下来，不需要你会任何的技能，也不需要你了解任何的呃代码，只需要按照我的步骤来做，让 ai 来帮你做这个工作，让 ai 来盯住你的 ai， 然后希望我的伙伴们都学会这招来部署它，而且 费用成本不是很高，现在我已经用上了，就是挺好用的哈，分享给你们。好吧，真的很好用，你们一定要去用。然后如果通过这方法通过成功的，快来给我点个赞，这是我探索这么多天最简单的那个方法。

装好 open klo， 是 不是觉得他傻？其实不是他笨，是你没有装退技能，今天给你六个神级 skill， 装上直接起飞。第一个叫 skill waiting， 他 就是个检查员 klo 宝，上面技能特别多，但难免有不安全的 skill waiting 会在你装任何技能之前先帮你扫描一遍有没有后门，会不会透，数据权限是否正常， 帮你把风险拦在外面。第二个叫 self employee， 简单说就是自我进化，这个技能在可了霍伯里下载量排第一，因为他解决了 ai 一个老大的难题是一， 你跟大龙虾聊半天，他记得你的名字，喜好，下一次打开可能又把你当成陌生人。 self employee 就是 专门治这个，它会自动把你的对话，你的习惯，甚至你的吐槽都记下来，用一个月它就是你的专属 ai， 用一年它比你自己还懂你。第三个是 free web search， 就是 让大龙虾能上网，能查最新消息的技能，以前你问他最近有啥新闻，他只会说，抱歉，我的知识只更新到二零二五。 装上这个它直接联网，而且不是甩一堆链接给你，而是把内容整理了提炼好，用你听得懂的话给你讲明白。第四个叫 summarize， 我 愿意称它为摸鱼神器，不管 pdf、 网页、图片、音频、视频什么格式都行， 你直接丢给它，它就能帮你读完，看完给你一份精简的总结。第五个叫 fun skills， 这个功能好用， 他是帮你找技能的技能，意思就是你不知道该装什么技能的时候，直接跟他说，我想让大龙虾会发邮件帮我找个好用的，他会直接给你推荐，甚至帮你一键安装好 第六个叫 a g t blender， 装上他，你的大龙虾就会长眼睛，会中手了，他会像人一样打开浏览器，点按钮填表单。好了，今天就分享到这，拜拜。

嗨，大家好，今天我们来聊一个特别酷的话题，就是怎么把你手头那个 ai 智能体从一个普普通通的工具，升级成一个真正懂你，能帮你干活的超级助理。 我们会用十个超实用的专业技巧，但你一步步把你的 open cloud 智能体给他来个脱胎换骨。 你是不是也有过这种感觉，跟 ai 聊了半天，他突然就把前面说的重要决定给忘了，简直像个金鱼脑袋。 或者你明明用中文问他，他却甩给你一大段又长又臭不知所云的英文。这种时候是不是觉得他那个人工智能重点全在人工上，而不是智能呢？ 那么问题的关键到底在哪呢？其实啊，咱们得先转变一个核心观念，别再把他当成一个冷冰冰的工具去使用了，而是要开始像对待一个公司新来的同事一样，去培训他，引导他。 好的，那咱们就正式开始。前三个技巧就是教我们怎么给这个新同事构建一个扎实的大脑，也就是给他打好记忆和个性的基础。 第一个技巧就是解决失忆问题，这可以说是 ai 智能体最大的一个痛点了，尤其是聊得久了以后，上下文一丢，前面做的决定定的规矩，他就全不认账了，特别麻烦， 你要怎么解决呢？别急，有三个特别好用的方法，第一，养成写每日笔记的习惯，在 memory 这个文件夹里记下每天的关键决策。 第二呢，如果是复杂的任务，就专门维护一个 session， 点 m d 文件，把核心目标都写进去。 最后，感觉对话快要超载的时候，主动用 compact 这个命令，告诉他哪些信息是重点，必须记住，相信我花几分钟做这个，绝对比你后面花二十分钟给他重新解释一遍要划算的多。 接下来是第二个技巧，给他一个明确的身份，这个 identity 点 md 文件，说白了就是你给这个 ai 新员工写的一份工作描述和个人档案。他直接决定了 ai 怎么看待自己，以及他会用什么样的风格跟你沟通。 你看这张图就说得特别清楚，在配置 identity md 之前，你用中文问他，计划他回你一长串儿官腔儿十足的英文。可一旦你给他设定好身份，他就会直接用中文给你清晰简洁、能直接用的要点， 你看，一个明确的角色定义，就能带来这么大的改变，能有效地防止它跑偏。 ok， 我 们定义好了 ai 的 身份，那接下来就得让它认识认识你了。所以第三个技巧就是在 usermap 点 m d 这个文件里创建你自己的用户画像。 你可以把这个文件想象成你这个当经理的，给新员工的一份个人偏好说明书，在里面写清楚你是谁，你的目标是什么，你喜欢什么样的写作风格，比如使用口语化。 哦，对了，有个细节千万千万要注意，就是一定要写上你的时区，不让他给你安排制成记录，日制时间全都是乱的。 行，咱们的新员工大脑已经建好了，现在呢，咱们进入培训的第二阶段，给他设定权限，教他新技能，还要建立一套日常的培训流程。第四个技巧是关于授权， 你想想，你带新员工也不可能让他发的每一封邮件都得经过你审批吧？所以，对于读取文件、上网查资料这种低风闪的操作，咱们就在 openclouddraser 这个核心配置文件里，直接给他开绿灯，让他放手去做。 但是像删重文件、修改配置这种高风险的操作，就必须保留你的确认环节。原则很简单，低风险的放开，高风险的锁死。 哇，说到技能，这可就厉害了，你的 ai 能做什么，很大程度上就看它会什么技能。在这一点上， opencloud 的 社区做得非常棒。在 coop 这个技能市场上，你猜有多少预制好的技能？已经超过一万个了。 所以啊，第五个技巧就是聪明点，别自己从零开始造轮子，直接去借用社区的力量给他安装新技能。但这里有个建议，别贪多，不要一次性给你的新员工灌输几十个技能，他会蒙掉的。先从两三个最常用的开始，让他慢慢上手。 第六个技巧，说实话，我觉得这可能是所有技巧里最重要的一个了。每天都去训练他， 这就像是给他做持续的绩效评估，当他犯了错，你就在 learning 点 md 里记下来，写清楚错在哪，为什么错，正确的应该怎么做。 而且你的每日工作笔记其实也是在潜移默化地教他你的工作习惯。记住，给反馈的时候一定要具体，别只说你不对，要告诉他为什么不对，再给个正确示范。前期的这点投入，绝对能让你在后期省下大把时间， 好基础打牢了，现在我们可以玩点高级的了，也就是把它真正地整合到你每天的工作流里，实现自动化。 第七个技巧，自动化处理图片，你想象一下这个场景，别人发给你的截图，你的 ai 助理能自动帮你上传到云端，然后把链接直接插入到你的笔记里，整个过程你完全不用动手。听起来是不是很酷？其实实现起来就四步， 找个云存储，写个简单的上传脚本，把脚本扔进他的工作区，然后就搞定了。那如果你不止一个 ai 助理，而是有好几个，那第八个技巧，你肯定用得上共享配置。 你总不希望每次更新一个工具小本儿，都要手工给每个 ai 助理都复制粘贴一遍吧？太麻烦了。解决方法很简单， 建一个 share 的 共享文件夹，然后用符号连接，也就是咱们常说的快捷方式，把它连接到每个助理的工作区。这样一来，你只需要改一个地方，所有的助理就全部同步更新了。 好，终于到了最后两个压轴技巧了，一个关乎安全，一个关乎团被合作，这两个真的非常非常重要。原作者用了一句很重的话来形容他，说这是一个谢的教训。 这到底是怎么回事呢？听起来有点吓人呐。第九个技巧，其实是一个非常严肃的警告，危险！ 千万不要轻易让你的 ai 助理去修改他自己的核心配置文件，也就是那个 open crawl day jason， 万一他不小心写错了什么，就可能会导致整个程序陷入无限重启的死循环，到时候你就连跟他说话的机会都没有了，直接锁死。 正确的做法是，用一个备用的 ai 实力去修改配置，或者在修改前让它先好好读一遍官方文档。最后一个技巧，怎么让你的 ai 助理成为真正的团队成员？很简单，把它集成到 telegram 群聊里，这里有三个关键步骤， 第一，去 telegram 官方的 bot father 那 里把机器人的隐私模式关掉。第二，找到你的群组 id。 第三，也是大家最容易掉进去的坑。修改 opencloud 点 json 配置文件的时候，除了设置群组策略，还必须把 require mention 这一项改成 false， 不然的话他就只会理那些 at 了他的消息，在群里就变成一个闷葫芦了。好了，到这里我们十个技巧就全部讲完了，现在咱们回过头来把所有这些点串一下，你会发现他们都指向一个核心思想。 其实呀，这十个技巧说白了就一句话，你要像带一个新来的同事一样去带你的智能体，你需要给他一个清晰的岗位描述，告诉他你的工作偏好，给他合适的权限，教他新技能，纠正他的错误，还要给他顺手的工具， 你在前期花时间把他调教的越好，他在后期就越懂你，工作起来就越省心。那么现在问题来了，听完了，今天这些，你准备先交给你的这位新同事点什么呢？

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？

让我们先非常快速的捋一下 open cloud 的 cloud。 在 遥远的今天啊，其实也就是三年前，人们还在使用一问一答的这种传统方式与大魔星进行聊天。一开始呢，我们还觉得挺方便，但很快，麻烦的人类就开始嫌麻烦了。比如说改个代码要在对话框里面复制粘贴好几遍，连 ctrl c 和 ctrl v 都不愿意按了。 于是呢，人们在中间加了个智能体，也就是 agent 来完成这些复杂的操作。懒惰的人类终于又开心了起来， 由于大模型的智商很难再有突破性的提升了，于是呢，人们在智能体上增加越来越多的能力。当然，对于大多数普通人来说，更多的还是按照感官上来区分的，比如说以命令行形式存在的 cloud code code x i flow 等。 以编程 ide 形式存在的 cursor， 以及以桌面助手及客户端形式存在的 cloud 客户端和 codex 客户端等等。 对于普通人来说，桌面助手的形态显然是更容易传播和使用的。但是呢，剥离掉这些具体的形态来看， agent 仍然是个躺在电脑里的，只能被动地接收你一问一答的死板的程序。同时呢，普通人对于 agent 到底哪里像个智能体了？存在了多年的困惑一直没有得到解决。此时 open cloud 就 出现了， 它的本质其实就是 agent 上增加了连接社交软件啊，定时任务啊，记忆系统等等更加人性化的功能而已。内核呢，还是个 agent？ 然然，后面这几个功能虽然从设计上看很有深度，但是很可惜，对普通人来说看不到，反而是个最稀松平常的连接社交软件的功能让他彻底火出圈了。 但是啊，你仔细看这张图，其实就只是聊天入口换了个位置嘛。但是呢，这是第一次让更多人感受到了 a 阵的像个活生生的人了，于是在原本 a 阵的基础上增加功能，使其更接近一个私人助手这样一个层级的东西。现在呢，就被叫做 cloud。 这个词还没有什么官方的明确定义，但我比较喜欢理解为可唠，就是可以跟他唠嗑了。好了，在网上会是个啥玩意呢？我知道你很急，但你先别急，现在你能根据逻辑推理来预测一下接下来发生的生态变化会是怎样的吗？你想，你细想， 这张图右边是社交软件，然后你看看现在还有哪个老大哥没支持，那自然就是眼前的趋势之一了。不过呢，我们今天把重点放在左边，左边是进化版的 ag， 现在还只有 open 一个人， 以及呢，一堆还没有进化成 cloud 形态的 agent， 其中最重要的体现就是不能通过社交软件的入口来触发嘛。那就很简单了，原本的这些 agent 的 产品进化或推出 cloud 形态就是个必然趋势嘛。 比如说 cloud code， 增加了 remote control 功能，可以在手机端遥控电脑上的 cloud code codex， 现在还没发生什么变化，可以观察一段时间，正好验证一下。预言，腾讯在 cloud code 之外推出了个新产品，叫 workbody， 面向桌面助手，同时呢，可以非常方便地接入各种社交软件。哎，其实就是个 cloud 形态， 虽然大家在形式上可能有细微的差异，但这块版图的补充就是个必然的趋势，是可以通过逻辑推演出来的，大家弹幕中也可以分享一下，你在看这期视频时，又有哪些传统的 a 帧的进化成 colo 了呢？或者干脆来个大胆的预测，过几天我们一起看看你测的准不准。 由于 open colo 还是面向开发者和极客朋友多一点，即使有很多厂商提供了一键部署方案，但最终还是一个开源的面向开发者多一些的产品。 所以大厂下来专门做成熟的 cloud 产品就解决了这些痛点。比如说腾讯的 workbody 搭配飞书两端都是非常直观的软件应用，这必然是个趋势。那这种应用程序的形态对普通人来说就有好多了，你只需要打开这里的应用， 然后呢，选择这里的 cloud 设置。因为我集成的是飞书，所以点击这里的配置，把飞书机器人的 app id 和 secretkey 粘到这里面。 然后呢，把这里的回调地址复制啊，回站到飞书的机器人平台，那飞书那一端的配置的话，无论是任何 cloud 设置都是一样的，如果你不会的话，可以点击这里的配置指南，或者去网站上搜索教程，都是通用的。然后呢，你就可以在飞书上控制这台电脑的 work buddy 了。比如说，我先简单问一下，你是谁？ a， 发送，嗯，电脑上的话也就是可以实时看到他确实为了你是谁，然后同样的语言回复了我。然后呢，你看我现在的这个，呃，工作空间中已经有了很多文件了，这是我之前玩的结果，那我现在让他把它清空，把当前工作空间中的所有文件都删除 发过去， 然后你看它其实大部分文件都已经成功删除了，但是在删除我的一个目录的时候，它提示这是一个危险动作，需要我手动确认。当然如果你特别放心的话，你也可以给它改成，不需要每次都询问。剩下的功能呢，就和一个 agent 是 差不多了， 但是他比较方便的是，比如说这个时候我在外面，然后我想在回家的时候看到他给我准备好的各种文档保存在我的本地电脑里。那我就可以这样说，你帮我上网搜索最近的关于 openclaw 小 龙虾的各种资料，然后最终整理成一份 pdf 报告，一份 html 格式的报告，还有一份 ppt 格式的报告，都保存到我的本地， 然后你看他在我的本地就真的帮我整理出了这些我要的格式的一份报告，比如说这个 pdf， 嗯，确实是一份非常精美的报告。 然后呢，一些小的任务我也可以让他做，比如说我现在说我之后可能会做一期关于各种语言的基础语法的视频，然后我想现在让你帮我写十种常用的语言的 hello word， 然后帮我保存到本地。 ok， 完美完成任务，它确实在我的本地成功生成了时钟语言的 hello world， 这样我回到家之后就可以直接使用这些文件进行我的视频创作啦。目前 workbody 还有三大福利，所有 coldbody 国内版用户直接送五千个 credits， 新老都有，还能免费领取腾讯云清量服务器资源， 还有百万 credits。 全场活动发布 cloud 实战内容就有机会获得，感兴趣的朋友一定要在近期玩一下哦， 最后的几分钟呢，我想跟大家对着这张图来闲聊几句，那这部分就不写稿子了，我想哪说到哪。那整个趋势的话其实是非常清晰的，别看中间过程中出现了各种各样的产品， 比如说我们最开始的形态只有大模型，就是拆的 gbt 刚刚出来的时候，那那个时候呢，我们就只能对着网页跟它进行聊天儿，但然后来的话，比如说呃豆包的出现，丰富了手机端的这个应用，然后以及呃再我就网页端的话，它本身也有各种各样的优化，比如说增加了一些 markdown 的 格式呀，然后回复的那个标题更加友好了， 这就是在大模型这个形态上的不断的呃，更人性化的一个优化方式吧。但是这部分卷到头了之后，人们就发现它只能聊天其实是还不够的，所以说就有了 agent。 但是一开始的 agent 的 形态 还更多的都是面向开发者嘛，就说我们就是一个命令行，然后对普通人来说也很不友好，或者说一个编程的 ide 呃，专门去呃针对编程的程序的。所以一开始大家出的即便是桌面的助手 也都叫什么什么 code， 比如说那个 code body， 或者说 cloud code， 所以 它只是面向程序的。那后来发现啊，其实它完全可以作为一个通用助手啊，我不但可以编程，我还可以去删除文件啊，做 pdf 报告啊，或者操作本地的一些文件夹呀，什么什么发送邮件。那这个时候就向通用的呃智能体去引进了，那其实也是一个 呃桌面上的形态的变化，但是呢，后来人们又发现智能体这个东西，其实不论你怎么样去在形式上做创新，他最终还是让人感觉他是一个死板的。 呃，程序，呃，最终的话可能还是面向开发者更多一些，这个圈层还是没有打开，所以说这个时候 club 形态就出现了，那么现在这个阶段的话，我们就处在 club 这个阶段的 内部，那我们模仿这个大模型和智能体的演进过程，那你就会发现其实 cloud 这个形态，它在内部上又是经历了同样的一个转换的思路。呃，从一开始的 open cloud 很多的操作的话，其实都是面向程序员的， 那所以说现在这个阶段，那必然就是各个大厂他们都把自己的 agent 弄成 cloud 形态的东西，这就是我们刚刚那张图的左面的部分的一个进化。那再有就是接入社交软件这一块，因为一开始这个是个国外的东西，它只能接入国外的一些常用的社交软件，那国内的像 飞书啊，钉钉啊、 qq 啊，甚至是微信啊，肯定也是越来越多的场景记录，那这块也必然是一个趋势。呃，到这个时候的话， cloud 这一层的形态基本上又是，呃，被大家卷到头了吧， 那在网上的形态会是什么呢？嗯，这个我就也不知道了，但是我自己有一个大胆的猜测，就是在网上的话，应该是， 呃我们的操作系统，或者说我们的各式各样的系统向这个 cloud 所需要的部分去靠拢，每个电脑中可能都会有龙虾，那这个操作系统是不是就会像 呃适合更适合 agent 的 居住环境的操作系统而进化呢？其实就是 agentos 这个词的词的一个含义，那最终可能就是倒逼着整个操作系统对 agent 做出一些改造，那在下一个阶段可能是，那当我们整个系统也进化成了一个智能系统之后，那再往上的话可能就是整个系统和系统之间的互联， 那或许就是全球的智能系统都连接起来了，就会出现我们电影中所描写那个场景，比如说机械公敌啊，或者黑镜里面那些非常遥远的未来才能达到的一个就是全世界的 范围的影响，这就是我的一点点思考吧。那如果大家喜欢的话，欢迎给我一个三连，我们下期再见，拜拜。

opencloud 安装完之后啊，一定要装的十个技能，这十个技能能够保证 opencloud 能够帮你去执行最基本的任务啊，那么这十个核心的技能有啥呢？接下来咱们一块来看啊。那么首先呢啊，就是 ppt 的 技能了， 有这个 ppt 技能之后呢，它可以根据你给他的素材或者是你本地的知识库 来生成属于你风格的 pet 了啊，那么第二个呢，是全网搜索，是的，没有听错，当你安装了 opencloud 之后，它是不能进行联网搜索的， 那么你要实现联网搜索，你就得去安装联网搜索的技能啊，那么第三个呢啊，就是控制你电脑的技能，模拟键盘和鼠标操作的。那么第四个技能呢，是帮你去操作 excel 的， 它可以从你的 excel 里面进行数据的提炼，或者是根据你的知识库帮你去创建 excel。 那 么第五个呢，就更重要了啊，它呢是一个原技能，是帮你找技能的技能， 也就是说啊，当 open class 去执行某个任务的时候，它执行不了，那么这个时候它可以使用找技能的技能，帮你先去安装技能，然后安装完技能之后啊，这个时候它才能 正常的去执行某个任务的。而找技能的这个技能呢，他会去技能网站，目前有八万多个技能啊，帮你去找技能。那么第六个呢，是帮你更好的去管理你本地记忆的技能 啊，这个呢也是非常的重要的。那么第七个呢，是帮你去操作和识别以及理解本地 pdf 的 技能。第八个技能呢，是进行自我迭代升级管理，不断优化的技能， 当他出现了某个问题之后啊，他会自己想办法进行处理好。那么第九个技能呢，是很多同学容易忽略的技能， 啥呀？安全效验技能，他呢会帮你去把关，当你安装了新的技能之后，他帮你会进行扫描，告诉你这个技能是健康的还是有风险好。那么最后一个技能呢，是操作 word 的 技能，他可以帮你去读取或者是编辑 word。 所以当你安装了 open cloud 之后啊，这十个技能是一定要去装的。那么这十个技能怎么去装呢啊？你可以去 open cloud 的 技能平台去找，然后去下载。还有呢，你可以一键的去安装这十个基础包，不知道的同学评论区见。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。

大家好，上期不是给大家分享了我养了好几只小龙虾，用本地模型吗？大家对我这个机器配置比较感兴趣，也很好奇我这个机器到底能开多少只，其实我试了，能开差不多十只都没问题。那今天我刚好给你们做个开箱吧， 等一下，等一下！我又仔细想了想大家的问题，大家真的是刚需一窝龙虾吗？是真的刚需硬件本地部署模型吗？ 又或者说，其实很多人都只是因为很迷茫，大家都不知道到底需要什么，只是想拼命的抓住机会，所以觉得有了这些也许就更近了。是这样子的吗？ 我的评论区和私信里面问的最多的问题就有这三个，今天呢，我就分享一些自己的经历，来解答大家这几个问题。 首先啊，我很惭愧，我网名叫小天，但我其实不小了，我是个四十多岁的老灯，我就想告诉大家，其实学 ai 年龄不是问题， 我自己也不是程序员，我是一个连续创业者，我做过狼人杀，做过剧本杀，说不定你们还玩过我做的产品呢。我以前还写过好几个剧本杀，但我真没怎么写过代码，也不懂技术细节。我就想告诉大家，学 ai 只要有热情，技术也不是门槛。 那很多人还问我，你到底是怎么学 ai 的？ 我真不知道怎么学的，我就知道玩起来就对了，能玩的东西越多，你学的就越快， 我那几个显卡就是我的玩具啊，我部署了本地模型之后，我总不能光聊天吧，所以每次有什么开源的好东西啊，我都会去部署一套来玩。那很多朋友也喜欢这样的折腾，网上就会有一种声音就批评他们说你们没产出，但我觉得这其实都会产生巨大的回报。 open 出来之后啊，我就非常感慨，我感觉这个世界又出现了一个 chat gpt 时刻。 具体的来说，就是全世界都形成了一个共识的窗口，在这个窗口之内，大家都会疯狂地去研究 openclot。 我 之前给大家教过怎么用 clot code 吧，那时候从来没有人会说，哎，谁来帮我装装 clot code， 我 来付费。 但 opencloud 就 不一样了，你们去网上搜一搜，连上门安装的服务都有了，全球的 mac mini 都卖断货，这根本就不正常。你们可能会说啊，这些都是不理智的没错，可什么时候经济繁荣是完全是因为理智产生的呢？人类本身就是乌合之众啊。 在这个非理智的时间窗口里，你周围会有很多很好的氛围和很多人，大家都通过这件事情来建立连接，这就是很好的。虽然说不理智，但是大家头都很热，对不对？就会产生大量经验和内容，可以参考。 所以，不管这个现象到底是不是理性的，参与者是实实在在的产生需求上的变化，也许这个热度很快就会消散， 但你就再也回不去了，因为你再也不是那个不需要 ai 的 自己了，对不对？所以你说要不要花时间去参与这场盛宴呢？有人说啊， openclaw 一定会过时的，应该等更成熟更傻瓜的产品出现。 我同意啊，绝对会过时的。我过去两年本地部署过的开源模型也有几十个了，他们都过时了， 但你要问我怎么学的耶，就是因为我玩过他们，我还玩过很多开源的软件，这样做，知识才能不断积累，越来越多的知识碎片汇聚到一起，慢慢才有了一个体系化的认知。 那你说该不该投入时间？肯定该啊，但每个人效能是不同的。我有时候半夜起来刷到千万又发新模型了，我就赶紧起床去下载，但我一点都不觉得累， 为什么就我，我的感觉就是我起床捡了一下装备那种心态。那我说一说，如果你有 gpu， 或者有个 mac， 有 没有意义啊？我有这么一个观点， 你的玩具不一样，你获得的认知也不一样。有的朋友啊，他没有 gpu， 没有 mac， 买了一个九块钱的 cooling plan， 聊了几分钟，还什么都没试出来呢，额度就用完了， 然后就骂骂咧咧说，就这玩意我就不一样，龙虾刚出来的时候，我几分钟就装好了，而且是本地模型。养龙虾我可以拼命的试，错开 n 多的病房，把所有的脑都能试出来。我的玩具和别人玩具就是不一样，我得到的信息也就不一样。 评论区很多人问什么是容器，怎么部署本地模型，我说，啊，你要是玩过纳斯这个玩具，你就不会布置到 dork 的。 你要是为了学 ai， 买过显卡，你也一定会部署本地模型。你没有这些玩具，你自然不会接触到这些信息，你就没有办法形成体系化的认知。 所以 ai 时代，买一块卡或者是 mac 是 绝对划算的。先不说它费多少电，它产生的 token 质量高不高，有些程序员就说，哎，你这个本地补光星太弱智了，根本不如我的 office。 我 觉得这根本就不是问题， 就从你为了玩转它所积累的基础知识，你都是不亏的。你别去考虑它的这个 token 质量高不高，因为你得到的是无限的试错权，这是 api 做不到的。 那退一步讲，我就是没卡，我也没有麦克，我该怎么办？只有托，肯行不行？行，肯定行，但是你还是得至少有一台能玩的设备，对不对？你得给你的小龙虾有个家，对不对？一台离 ai 生态更近的设备，一台长时间能在线的设备， 你必须要有一个数据中心的概念，我很早就给大家讲过，对不对？早点整个 linux 或者是 nas， 离 ai 会更近的。比如说非牛的 founos， 就是 个很不错的选择。好多人一听 nas 就 觉得是为了下电影用的，那是绝对的误解。非牛呢，只不过是一个更简单更好用的 linux 而已。 你见过哪个 linux 五分钟都用不了就装好了？给你配置好所有的环境，一键安装英伟达驱动，你不会装到 docker 啊，虚拟机管理啊， node js， python， 点个手指就全搞定了。 这样一个个人私有二十四小时在线智能化的数据中心，是每一个人都需要的。 而现在呢？这个数据中心你可以给他再加上一些小龙虾，他就有可能变成一个天才的国度。所以，这就是第二个问题的答案，你没有卡，没有 mac， 但至少得投资点硬件，你至少得让你的龙虾有 token 用，得让你的龙虾有个家，对不对？ 那最后一个问题应该怎么学习？我的答案就是，顺应大环境玩起来。你别总想着能不能变现，很多的变现机会都是玩出来的。我自己的人生经历给你们讲一下，我以前和朋友玩狼人杀， 我是在群里语音玩不好，发身份对不对？于是我就做了一个网页用来发身份的，一个网页做了个公众号， 半年就做到一百万用户，然后我就融到钱去做游戏了。所以机会就是这么玩出来的，你投入的 token 成本，或者算力成本，还有时间成本，都会给你带来更多玩的场景和机会， 你的玩具越多，你接触的知识体系就更广，等有一天你发现，哎，新出来的玩意，你看一眼就明白了，那你就是个有体系的人了。 我不知道 ai 时代怎么样系统化的学习，我的经验就是玩 openclaw 这个风口就是让大家一起去玩的。也许很快这个窗口机就结束了，大家再也不讨论 openclaw 了。但这绝不是因为他过气了，而是一部分人玩明白了，他不满足了，他跑去玩更高级的 ai 了。 而那些没有参与的人，则是在这个打勾兑的另一头，还在原地驻足。所以回到我们最初的问题啊， 你不是需要一个 gpu 来部署本地模型，你也并不是刚需要养很多只龙虾，你真正需要的是以各种各样的形式方式尽快的参与其中， 在这个时代还一片混沌的时候，尽快发育，早点找到新世界的规则，因为窗口期是不会等你的，但你可以今天就开始。 好了，希望大家别焦虑了，玩起来。以上就是本期全部的内容了，在结尾处我放了我的配置单，还有各种各样的模型，各种各样的硬件，跑出来的效果怎么样？我也给大家做了一个简单的一个回答。 还有我的工作站，我会有一个短的视频详细介绍我的工作站，如果感兴趣的话可以接着看，谢谢大家。这个机器啊，我特别喜欢的一点就是它到处都是这种方便拆卸的。 然后我当时为什么买它呢？因为它是一个建成撕裂者的平台，这个平台有个特点，就是它有八个内存通道，看到没有？我插了八条内存，这整套系统下来是八千块钱，配了二百五十六 g 的 内存， 内存大概是三千多块钱，但现在看，现在这个内存是值钱，然后这个显卡两万三。 这个机器特点就是 pci 通道特别多，一百二十八条。我现在这插了一个硬盘，硬盘扩展槽， 它是一个 pci 十六，能拆分成四个。而这机器比较好啊，它每一个 pci 的 插槽都可以拆分的。然后本机带两个 m 点二，看一下接口，接口就比较简单了， 带一个万兆，前面带两个 type c。 我 觉得这个机器缺点是什么呢？就是这个散热器不太够啊， 你比如说要翻译一个什么辣妈点 c p p 的 时候，这个就过热，经常会纳斯，会报警。这个平台有个特点，就是它的这个县城撕裂者的 cpu 是 锁的，所以它特别白菜价，这 cpu 烧坏了再买一个也就是几百块钱，特别好。 不过这个是 zen 三架构的，有一个缺点就是没有那个 avx 五幺二，所以你用它跑一些什么 k transformer 就 不太行，好了，就这样了。