openclaw捆绑技能有用吗

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。

我建议各位律师不要用 open club， 最近 open club 火爆全网，但经过我们的实测，我不建议各位律师在工作中使用，可以让子弹再飞一会。这条视频我会分四点给各位律师讲一下。为什么不建议各位律师养龙虾。第一点，使用效果。 网上都在展示龙虾的各种炫酷技能，但是能达到生产环境可用的并不多，大多都还停留在看看新闻，查查资料什么的。其他炫酷的黑科技要么配置繁琐，要么需要写代码，作为律师来说上手成本太高，如果配置不对，还有可能导致安全性的问题。 第二点是部署难度，现在网上各种付费上门部署龙虾，本质上就是在割韭菜。现在龙虾还处于一个 beta 阶段， bug 比较多，更新频次较高，不是很稳定，可能因为一次更新一个 bug， 让你一上午的努力白白浪费。 这是开源社区 get 号不上的龙虾仓库地址。最近一周就有两千多条医术被提出，截止到现在还有三千多条医术未被解决。一般的开源软件一周在几条到几十条医术才属于正常状态。从医术中就能看出，现在龙虾还处于频繁更新，快速迭代的状态，确实不够稳定。 第三点是费用问题，网上的博主都在讲龙虾多炸裂多好用，但是从来不会提价格的问题。龙虾本质上就是一个烧钱机器， 每一次提问每一个报错都会烧掉大量拓坑，正常使用一周至少都会花掉八千万拓坑，只问一个今天几号都会吃掉一万拓坑。第四点，安全性。这也是最为关键的问题， openclo 现在在安全性的设计上还没有非常完善，非技术人员部署很容易忽略安全性的问题。工信部 最近也发布了安全风险预警，同时缺乏完善的权限管控体系，会导致不可挽回的损失。梅塔原 facebook 的 ai 安全总监在 在自己的电脑上配置了 opencll， 把龙虾进入了自己的工作邮箱，结果 ai 当场失控，疯狂的删除了两百多份工作邮件，而且还暂停不了，只能眼睁睁的看着它删邮件。各位律师一定要谨慎。 说来说去，现在 opencll 大 多应用场景都还在搜集资料、查股价、读 pdf、 写写邮件、生成文档、摘药这些基础的任务上，这些任务不用龙虾，大多 ai 工具也能实现，风险低，还可控。那各位律师你怎么看呢？

好，兄弟们，今天借着这个 open class 讲一讲这个 skills 还有 mcp， 它们是什么东西啊？ skills 是 个技能，就是赋予大模型本身所能够使用的这个技能， 比如说查找一个网页，然后抓取一些信息，这是大模型能够学习到的技能。 mcp 呢？ mcp 是 一种工具，就相当于说大模型技能可以调用某一个工具来做某些事情，这样子被称为这个 mcp。 讲完了技能之后，我们看一看这些技能收集的网站，这个是给 open klo 用的，叫 klohab， 这上面有这个安装的命令啊什么的。 我们再来看另外一个网站，叫做 skills， 点 h h， 这个网站里面收集了 github 上面很多有用的这个 skills， 我 们看第一个怎么安装啊？直接点开一个，然后复制这个命令，直接就可以安装了，特别简单。而且在安装的时候，它会让你选择是否给 open claw 进行安装，所以这个网站和那个 claw hub 啊，它们是一样的，只不过这个更加的方便一点。

给 open 可乐配技能，是不是越多越好？今天我们来聊聊这个话题。我们上一个视频里面给大家讲了，我们可以把 open 可乐和我们经常学习的这个扣子结合起来，我们用 open 可乐去掉扣子的工作流。 哎！这个时候有的小伙伴可能就想了，浩老师，那你不是有九十六个工作流吗？你把这些都让 open 可乐去掉，那是不是你的 open 可乐会非常非常厉害呢？ 其实不然，我们给一个 open club 会塞很多技能的时候，反而会让他有选择困难症。 我就给你举一个例子，比如说你要跑步的时候，对吧？你面前有一堆鞋， 你都不知道自己要选红色的跑步鞋还是黑色的跑步鞋，然后别人都跑了五圈了，你还在那选鞋呢？其实我们人是这样，机器也是这样的， 对吧？他在执行任务的时候，你给他了很多的技能，哎。这个是生成男声音频的，这个是生成中性音频的，这个是女生音频的，这个工作流是生成送体字的，这个中工作流是生成什么什么凯体字的，对吧？还有让他做视频等等的， 你给他搞了一堆的技能，那么到最后的结果是什么？他选技能选不好，那必然的，最后给你完成的内容也完成的不好。 其实这个道理很简单，我一直给大家做比喻，就是我们要把这个智能体啊，其实 open club 它本身也就是一个智能体，能操纵电脑的智能体， 你把智能体当成一个人，如果你的领导给你一口气布置了一百条任务，一百个工作，你能不能把一百个工作同时做好？肯定不能， 对吧？所以这里的核心问题是什么？就智能体它也会有选择困难症，所以我们再给可口可乐再去配技能的时候，十个左右甚至四五个，三五个技能最好。 你不要说是网上有个开源社区说有五千多个高智能的 skills 技能，那五千多个不一定你能用得上的。所以大家还是 把我们学工作流的思路用过来。我们学工作的时候，我一直劝大家把我们的业务流梳理清楚，处理清楚之后把业务流里面需要用的技能来给 oppo 可乐配置上。配置上之后呢，他有两个好处，一个是他调的比较准，效果好，另外一个呢，他也不那么的费钱。 好多友友们现在一提到 oppo cola， 都在网上听别人说，哎呀，这个东西是一个什么 tocun 粉碎机，哪有那么玄乎，我也自己搞了一个，我每天也都能玩对吧？我四十九块钱出的 mini max 也都够我用了， 关键是什么？我不用它去干一些乱七八糟的事情，我配的技能比较精准，我让他做的事情也比较清晰，我不跟我的 oppo cola 去内耗，跟我们正常人也是一样的。 所以大家如果再去做 open collab 的 话，甚至说你去开发个智能体，给智能体再去配工作流配插件的时候，也是同样的逻辑啊。我下一期视频可能还会讲，讲什么我不建议大家上来就去玩二回 collab， 你 把扣子工作流都没用好， 你把吹这个自动化编程伴奏的话，编程也没用好，你这些玩意你都没有玩过，没有学过，都没有用好情况下，你就不要上手去整那个 overwork 去，我们再想想他是不是就像你，你给你家孩子辅导作业是一样？明明是一道题对吧？孩子，这一道题对你没理解，你非得给他用三个方法， 哎，什么画图法，什么类比法，什么美局法，什么穷局法，你整了一堆方法，最后呢？ 孩子越听越蒙了，你倒不如就铆准一个方法，我们花上一二十分钟时间，让孩子把这个方法学会，特别是现在的这个 ai 时代，我们一定要锻炼自己的专注力，同时也要锻炼 ai 的 专注力， 对吧？有人说我收藏了一百多个 ai 的 工具，那我也收藏了呀，但是我的做法是啥？我把扣子，我把吹这样的工具用的非常的熟练，还有废书， 你凡是能讲到的 ai 工具我可能都听过，我也都用过，但是我总有那么一两个用的非常熟练，我就要做这一两个工具的专家给大家建议是什么？给智能体配的技能要少一点，要明确一点，要稳定一点，他才能给你一个很好的反馈。 这就是今天给大家带来的一个思考啊。你看我最近可能给大家讲的这个工作流的实操少，但是我觉得反倒是底层的这些方法论，大家如果没理解的话，学的时候一头雾水， 反而更学不好。如果你对扣子感兴趣，或者你对吹感兴趣啊， 欢迎呢加入到我的学区，咱们呢一起来学习，来把这些事情赋能到我们的工作当中，赋能到我们的教育当中去。我是郝老师，下期再见。

大家都在谈 openclaw， 我 常看到同样的问题，它是什么？能做什么？这段视频我会通俗地讲解它，解释它为何受欢迎，以及它的独特之处。看完你就会知道是否需要安装和入门方法。先从基础说起， openclaw 到底是什么？ openclaw 是 自托管 ai 入手，支持本地或 vps 运行，只需通过 api 密钥连接 openai 或 anthropic 等模型。听起来不错吧， 来看看它的实际表现。大多数情况下操作流程都是一样的。首先你需要安装一个技能，然后为你的助手创建一个定时任务。 openclaw 助手会执行任务，并将结果交付给你。比如说，我通过使用 google workspace 技能 把我的 gmail 账户连接到 openclaw。 我 创建了这样一个任务，当特定客户给我发邮件时，用 telegram 提醒我，同时包含一句话，摘要和建议回复。 这样我不用翻找邮箱，也不会错过高价值客户的邮件，而是在关键时刻直接从助手那收到摘药。现在，假设我把 github 连接到 opencloud， 然后我创建了这个任务，每天早上九点，把我仓库里最需要关注的三件事发给我，并告诉我应该先做什么。这样我一开始就有一份清晰的代办清单， 而不是打开 github 后还要琢磨从哪里开始。还有一个例子，假设我连接了一个社交媒体技能，我们以 x com 为例。然后我创建一个任务， 每天早上检查我所在领域最热门的关键词，筛选出最相关的，然后给我发送三个内容创意。如果你是内容创作者，就能利用助手信息 发掘新话题与爆款创意。如果你是营销人员，可以轻松追踪热门关键词，助力 seo 与广告科技或新闻爱好者也能随时掌握动态，无需整天刷社交媒体。 看过这些例子后，简单来说，你可以将 openclaw 连接至 gmail、 slack、 telegram 或 discord 等常用应用，然后你安装各种技能并安排任务来解决你每天遇到的实际问题，让你的助手在后台自动处理那些重复性的工作。而这正是它在与使用 chat、 gpt 或 cloud 等助手时体验上开始变得不同的地方。 与其在应用中切换对话，并不断提示机器人。使用 openclaw 时，你只需要一个全天候在线、能自主行动且随时间推移变得更有用的助手。而且因为是自己托管， 你可以完全控制它连接的服务、访问的内容以及希望它执行的任务。所以现在真正的问题是，你该如何设置 openclaw。 你 几乎能在任何设备上设置 openclaw 备用电脑、台式机，而现在 mac mini 也很受欢迎。但对初学者来说， 这些选择可能不太方便。你通常需要处理设备常开、端口转发以及确保设置始终稳定等问题，而且这些设备可能并不可靠， 一旦电脑休眠重启或者网络断线，你的助手也会随之离线。核心要求其实很简单，无论 openclaw 运行在哪，它都需要全天候在线。这也是为什么大多数人选择使用 vps。 vps， 也就是虚拟专用服务器，基本上就是一台云端电脑，能保持全天候在线， 让助手随时可用。一旦有了它，部署过程就很简单了，你可以通过 docker 来部署 openclaw， 这种方法无需手动配置就能直接安装运行。我最喜欢的方式是通过一家叫 hostinger 的 主机服务商来获取 vps。 hosting 有 一个一键部署 openclaw 的 模板，所以即使你从未用过 docker 或部署过网页应用，也能在几分钟内让它运行起来。 如果你想使用那个一键部署 openclaw 的 模板并以最低价格获得 vps， 请务必使用描述中的第一个链接。通过那个链接，你会被带到这个流程的正确设置页面，并自动获得最低价格。接下来添加 api 秘钥， openclaw 将通过这些秘钥从而生成回复， 这部分按量计费，请记住，在使用时需为 ai 额度付费。接下来需配置仪表盘，将其连接到 telegram 等应用，并设置 google workspace 等技能，使其集成到你的工作流，协助你完成日常任务。 而且好处是你不需要自己摸索这一切。一旦 openclaw 运行起来，你完全可以直接让他帮你连接各项内容，并一步步指导你完成后续操作。如果你想按照我推荐的方式进行设置，我其实刚刚制作了一个完整的分布教程， 向你展示了部署 openclaw 连接所有内容并让你的助手正确运行的最简单方法。你可以在下方描述中找到该视频的链接。之前我向你展示了 openclaw 的 基本模式， 连接一个技能，设定一个任务，然后获得结果。技能是这个流程的第一步技能，基本上就是让 openclaw 能够连接新应用，执行新类型工作的关键。如果你想为你的助手寻找技能，主要有两个地方可以去找。第一个是 clawhub， 那 里是人们发布和发现 openclaw 新技能的地方。第二个是 github 技能目录， 基本上是一个你可以浏览、研究和安装技能的大列表，我也会在描述中附上这两个资源的链接。在你安装任何技能之前，请务必小心你所安装的技能， 即使它们来自 cloud 或 github 目录。目前有人正在发布带有恶意意图的技能，并将其隐藏其中。你可能误装一个用于窃取信息，从你的 vps 抓取数据，或在后台做一些你不希望发生的事情的技能。所以请做好调查，确保你始终清楚自己在安装什么。 好了，接下来如何安装技能呢？安装一个技能通常非常简单。大多数情况下，你只需复制技能的 github 链接，发消息给助手安装这个技能并粘贴链接，就是这么简单。 随后， openclaw 会尝试安装，若有故障，你可以让助手帮忙排查并让它正常运行。当你安装了几个技能后，下一步就是告诉助手如何以及何时使用它们，这正是作业的用途。作业即计划任务， openclaw 可定时自动执行操作，无需你手动发消息。最常见的做法是在 openclaw 内部使用一种叫做 cron 作业的东西。 这其实就是一个简单的任务调度器，位于控制面板中。一个很好的第一个作业是设置每日摘药，比如让它每天检查一次你的 gmail 和 google 日历，然后给你发送一条简要的最新动态。在此基础上，优化设置的最佳方式就是保持精简。 每当你发现自己反复做同样的事情时，这就是为助手创建新任务的好机会。随着它与工作流程相匹配， openclo 就 会逐渐不像一个工具，而更像是一个真正帮你掌控一切的助手。值得一提的是，目前关于 openclo 最大的担忧之一就是它的安全性问题。 openclaw 是 自主运行的，这正是它与众不同的地方，但这也意味着你必须非常重视安全问题。若连接个人邮箱、日历、联系人或文件，它就拥有了真实访问权。 一旦 api 密钥泄露，他人就可能接管系统并执行未授权操作，会给你带来时间压力甚至经济上的损失。从小处着手，保持警惕，只连接和安装你真正需要的东西。最重要的是，务必百分之百的保护好你的密钥和令牌。学习时别急，逐步提升安全性。

今天给大家聊一下那个 opencloud， 好 多人装了 opencloud 以后，然后觉得 opencloud 啥事也干不了，没有用，我觉得这批人可能是电脑对他们来说也没有什么用，因为 opencloud 的 本质是作为一个电脑的大总管，去帮我们管理自己的一些软件和一些自动化的操作。 有的人说 opencloud 不 聪明， opencloud 本身就是只是一个调用各种工具的一个大总管，它本身是没有智慧的，它背后驱动的模型聪明它就聪明，背后的模型不聪明它就不聪明，它的核心是它的记忆能力和对工具的调用链的一个整合。 网上都在说养龙虾，养龙虾，什么叫养？这个养？养在哪里？其实就是它对于我们工作牛的一个 介入，你只有经常的去使用一些工作上的事情，然后你让他帮你流程化，这个使用的过程是一个个的技能堆积起来的，这个过程就像堆积木一样， 它最大的意义是以前好多的功能去实现一些细节的时候，都是需要一些编程能力的，比如说生成字幕，比如说在视频中抽帧，然后做一些自动化的网页抓取。好多人拿它跟 glassco 的 对比， glassco 的 以前只是我们程序员在用， 我们用它去编程 class code 这个产品，它其实在产品定义的时候，这个名字取错了，它取的是 class code， 好 像它是只是用来编程的，实际上它是一个通用的 ai a 检测， 包括它最近的一些更新，直接操作 ppt， word， 然后它还有更多宏大的一些产品正在更新中。它带的是 cologold， 它其实不是只关注于 cologold， 它是一个通用的智能体 open cologold， open cologold 就 不一样，它是希望在你没有编程基础的情况下可以调用脚本， 你都不需要脚本里面是什么代码，就可以帮你工作，帮我们构建个人的工作流。以我最近搭建的一个工作流来说，从选题自动以关键词抓起相关的图片，然后再 抓取相关的热点的文章，然后再生成视频，视频之后再提取字幕，然后再自动化的推送到各个 视频平台，帮我生成公众号的文章。他搭建的是一整套的工作流，然后在这个整套的工作流稳定的运行下来以后，他给记下这个工作流，然后去帮我们把这个过程实现自动化，这就是他所存在的意义。 而且他爆火之后，全世界有几十万的程序员都可以共同的致力于这个通用智能体的开发， 他的快速迭代让所有的普通人没有编码能力的情况下可以搭建自己的工作流，这就是他存在的意义。

看完这四个真实的案例，你会发现， ai 时代赚钱的逻辑彻底变了。那最近爆火的 open cloud， 也就是之前的 cloud bot 之所以让老板们疯狂，其实不是因为它更聪明，而是因为它能够直接变成你的数字员工。 有的人呢，靠它一个月赚了两万块，有人呢，用它让客服的效率提升了五倍。你不需要懂编程，你甚至不需要写复杂的提示词，你只需要像下载 app 一 样，装一个技能包，也就是 skill， 它就能够帮你干活。 那么到底什么是 skill？ 它是如何让普通人瞬间拥有专家的能力的？今天我们就来深度解析这个 skill 系统，看看它到底为什么这么强。那到底什么是 skill 呢？其实简单来说呢， skill 就是 教 ai 做事的员工手册，那么中文呢，我们也可以把它翻译成技能包。 以前的 ai 助手呢，能力是固定的，开发者写死了，他能做什么？而 open club 不 一样，他的能力是开放的，任何一个人都可以写一个 skill， 教他来做新的事情。我给大家举四个真实的案例，大家就明白 skill 到底有多强了。第一个案例呢，是自动化赚钱， 有一个开发者呢，写了一个 skill， 它专门用来监控 github 上的悬赏任务，比如说帮我去修好一个软件的 bug， 我 就奖励你五百美元这样的任务。那这个 skill 呢，它就能自动地去扫描所有的悬赏任务， 自动的分析难度，还有性价比，然后推送给你。有人就用这个 skill， 一个月多赚了三千美金，就相当于两万多人民币。因为呢，他总是能够第一个看到高价值的任务。 而第二个案例呢，就是自动化的内容创作。有一个做自媒体的朋友，他写了一个 skill， 那 每天早上呢，这个 skill 就 能自动的去扫描推特上还有国内各大榜单的热门选择题，来筛选出科技类的爆款内容，自动生成中文题和大纲， 那这样的话，他每周都能省下十个小时的选择题时间，而且选择题的质量比之前要更高，因为呢， ai 能够同时看见几百个信息员。 而第三个案例是自动化客服，有一个做萨斯的创业者啊，他的产品呢，有很多重复性的这个客户的需求，那他呢，就写了一个 skill， 连接到他的客服的系统，当任何一个客户发来问题的时候呢， skill 就 会自动地去搜索知识库，然后形成这个回复的草案，发给客服人员去确认， 客服人员响应的速度呢，直接提升了五倍，而且客服的团队从三个人直接减少到了一个人。第四个案例呢，就是自动化的法律审查，有一个做合同审查的律师，他就装了一个法律条款分析的 skill， 客户发来合同，他就转发给 openclaw， skill 呢，会自动地识别所有条款，标注风险点，引出所有的相关法律法规来生成审计报告。而且最关键的是，这个 skill 可以 学习他自己之前的审查报告的格式，还有他所关注的一些重点。 原来两个小时的工作，现在十分钟就可以搞定，那他的接单量直接翻了三倍。那么看到了吗？这些都是真实的案例，而且都是普通人做的，他们呢，根本就不是 ai 专家，他们只是会用 skill。 以前呢，这样的工作都要寻求专业人士或者定制一个智能体，或者呢自己开发一个扣子工作流，但是现在使用 skill， 我 们只需要下载一个技能包发给 ai 就 行了。 现在在全球范围内，开源的 skill 至少都有几万个，而且每天都有新的 skill 发布，你只需要安装就能用，这就是开源生态的力量。 那如果你要去定制新的需求，你只要用中文自然语言来描述清楚需求和相关的资料，打包成一个文件夹，就能创建一个新的 skill。 你 不需要懂编程，也不需要懂 ai， 就 可以定制化属于你的或者你公司的个性化的 skill， 让你的 ai 呢，就像真实的员工一样工作 律师可以拥有一百个自己的律师分身，自媒体工作者呢，可以有二十四小时生成自己风格的文案，而公司可以拥有一百个不会出错的 hr， 严格按照公司的要求全自动的筛选简历。 那怎么找到这些 skill 呢？在 open cloud 呢，有一个技能市场叫 cloud hub， 但其实 skill 这个概念并不是 open cloud 先发明的，也有很多其他的 skills 的 市场。因为 skill 呢，已经拥有了全球统一的开放标准，所以不管在哪里找到的 skill， 都可以在全球所有主流的平台去运行， 你完全可以在 open cloud 上面去制作或者下载一个 skill， 然后呢，上传到扣子平台上去使用，它们都能够马上变成你的数字员工， 这可能就是真正未来私人 ai 的 形态。所以今天晚上我会做一场直播，现场演示如何安装和使用 skill， 大家一起来见证私人 ai 的 全新时代。大家一定要记得预约，我是 c 哥，点赞关注，咱们下期见！

一百八十九页的 open cool 蓝皮书的完整版，那么它包括了二十多个 open cool 的 赚钱案例，怎么来进行部署配置， 以及关键文件的解读，还有呢，一百多个真实使用场景的图鉴等等这九大模块都在里面，这个视频我会详细来对这些模块呢进行解读，那么视频的末尾呢，也 提供了蓝皮书的获取方式。那目前的 openglue 应该说是 agent， ai 领域的当红榨汁机相关的关键词的解锁量是一个月之前的十倍，这两天大家应该也被各种视频和文章 刷屏了，轰炸了，对吧，很多是教你怎么配置的，教你怎么来用 openglue 做项目的，以及一些支持或者是反对的声音。那不管怎么样吧，我们发现呢，国内的大涨纷纷的下场， openglue 的 创始人 peter 呢，入职了 openai， 然后国内呢，向腾讯也推出了他的腾讯云的一键的云端 表级部署的方案，而且前几天在腾讯的总部呢，他们线下呀，进行摆摊，然后帮助这个深圳市当地的市民来线下免费的部署 openglue 啊，足见这个 openglue 的 火爆，以及国内的主流玩家对这个东西的重视。 ok， 那 因为这个东西的重要性呢，我们可 能看到很多的视频或文章，但是呢，看了很多很多人其实还是不知道怎么真正去上手，因为我们看的其实都是 碎片化的东西啊，碎片化的东西呢，相对来说是比较浪费你的精力和时间的，因为你没有办法建立起系统化的这个认知，那你如果没有办法系统化建立认知，其实不如不看，那要看的话就要 进行系统化的全面的进行学习。那这就是我这个视频和我们一百八十九页这个蓝皮书完整版所要达到的目的，就是带大家系统性的去了解 openglue 的 方方面面，当然市面上也有一些这个 openglue 的 一些使用的教程，那 这些教程呢，我全部我们团队的都拉出来看了一遍，那么也学到了很多东西啊，但是我们发现呢，这些教程往往都是集中于 技术层面，比如说主要教你怎么来安装，怎么来配置，教你在这个 linux， 教你在你的 windows 电脑上，你的这个云服务器上，你的 mac media 上怎么来部署和配置。那我们这份指南呢，其实不仅包含了这些安装、配置等技术层面的东西，而且提供的宏观、中观、微观 单层的视角啊，包括了全球的用 openglue 来做项目的这样的具体的案例，以及一百多个真实的使用场景的图鉴啊。这个是我们团队自己花了非常多时间来搜集的，当然也包括这个安装部署、配置的方式以及踩坑的细节，以及 很重要的就是 skill 技能的开发，以及 openglue 它的这个文件系统，每个文件到底是做什么的，这样的细致的讲解 等等。我们有九个大的模块，目前一共一百八十九页，而且还在不断的更新。那这份教程呢，我特别强调三个视角啊，第一个视角就是我们还是从这个你使用 open cool 的 终极目的，对吧？商业化的视角，或者 我们说通俗一点就是变现赚钱的视角。因为我们团队呢搜索了像 reddit， twitter， 包括国外一些个人的博客，里面的大量的真实的案例，挑选出了二十多个有具体收入数字的。这个案例呢，放在了第一部分，也就是一上来不是去学那些技术的东西，你是看别人怎么用 全球的这些使用的案例，因为有了具体的案例呢，他会给我们启发，而且没有数字的案例呢，我们是没有包括进来的，这些都是真实的使用案例。第二个呢，我们当然也包括技术的视角，比如说告诉你为什么 color 模型在 edit 的 任务上 就是比其他模型好，背后原理是什么，怎么根据你的预算来选择最合适的模型组合，不是让你无脑去用最贵的，而是教你呢怎么花最 少的钱来达到最好的效果。第三个要特别强调一下，就是说 opencube 呢，要注意安全，我们有一个安全的视角， opencube 的 创始人 peter 呢，他自己都说，因为这个项目呢，是完全的 all web coding 出来的， 也就是全部的，它是用 ai 编程做出来的，之前就已经出现过了像这个供应链的攻击， rce 的 漏洞，还有谷歌封号等等这些问题嘛，这都是真实发生过的。那我们在教程里面呢，也给大家做了详细的复盘 和防护的指南，在我们第五部分社区的彩灯经验和安全的实践，所以大家要 open cool 呢，要提前知道怎么来做好这个风险的防护。那最后要提一下，就是我们 也提供的速查的手册和资源清单，这个呢，在最后的目录这一部分里面，大家学完之后呢，平时在操作 open cool 的 时候呢，可以去根据这个速查手册和清单 来暗图所见。好，我们现在进入第一部分，也就是我认为大家最关心的一部分，二十个真实的赚钱案例。那我把这个赚钱案例呢放在第一部分，因为我们 学生和工具啊，实际上是有一个最终目的的，你得知道 openglue 它的商业价值到底在哪里？那我挑几个呢，有代表性的 给大家来讲一下。案例一是这个 money market 预测市场套利，那在前两个月，二六年的一月份啊，一个 open clue 驱动的自动化交易系统呢，在 open market 上执行了超过 两万笔的交易，累计盈利一百七十万美元。它的核心策略是 open clue 呢，持续的监控新闻源和链上数据，在市场定价 出现偏差的时候呢，快速建仓构建成本大概是五百美元，每日运营成本大概六美元。当然，我在这个教程里面也特别标注了风险的警告，里面也给了大家这个 sum 点 m d 的 模板文件，以及 openclip 点 jason 的 配置文件。第二个案例呢，是 groupwork 这个项目 ai 写作工作，那这是社区最广为流传的一个案例，一个开发者呢，让 openclip 呢，作为 ai 的 协作者，十一个小时内完成的一个企业数据清洗 报告生成的项目，客户呢，支付了一点五万美元，全程他人工介入呢，其实不超过三十分钟。关键就是 opencube 呢，它有四层的 记忆系统，能让 agent 在 十一个小时内呢，保持任务的这个连续性，不会忘掉它前面做了什么。而这个呢，是传统的 agent 比较难做到的。第三个案例呢，是 ai 自动化服务代理的案例，一个团队呢，通过 opencube 完成了五十多个企业自动化项目，每季营收六十万美元。 典型的服务呢，包括邮件处理，自动化， crm 数据同步报告生成，每个项目利润呢，超过百分之九十，因为它的编辑成本呢，只有 a p i 的 费用。教程里面呢，我也详细的写了服务的这个套餐，它怎么来设计的，怎么获客，以及呢，怎么从这个能启动 到稳定。第四个案例呢，是内容营销的自动化矩阵，用 opencool 呢，搭建全自动自动的营销系统， agent 每天研究 趋势话题，转载 seo 的 文章分发到多个平台运营几个月之后呢，越稳定，收入三千两百美元， a p i 成本呢，不超过三十美元。 里面呢，也给到大家这个心跳 m d 文件的配置。第五个案例呢，是 curlhub 技能市场变现啊，那开发者呢，发布了一个企业报告，自动化的技能定价每次二十九美元，三个月被下载了三百二十次，总额入九千二百八十美元。 教程里呢，我详细的分析了好 mate skill 具备的这样一些特征是什么，解决高频痛点，配置越少越好，这样呢，你的价值容易体现，以及名字直接描述功能，比如说你的日报生成器， 就好过智能文档助手这样抽象的名字。那除了这些呢，教程里面还有像 b 站 up 主工作流自动化、律所文档处理、跨境电商选品、直播间弹幕自动回复、 hr 简历筛选、房产经纪人、客户跟进、教培机构作为批改独立开发者， seo 自动化播客、转文章的内容矩阵， 企业内部支付等等，这些一共呢二十个案例，那每个案例呢，都附带了完整的实现路径， so 点 m d 模板， openclip 点 jason 的 配置、成本估算以及定价参考。所以这些东西呢，其实是你拿过去可以修一修，你就可以直接拿来用的。模板的 第二部分呢，是讲 opencube 的 这个背景的情况，它出现了背景啊，这部分呢，啊，其实非常精彩啊，我整理了大概五六个相关的播课，就是创始人最近呢，都在上一些硅谷的播课，我把这个播课内容呢，做了一些整合和整理。那放在了我的这个教程里面啊，这里面就包括非常著名的 redman 对 创始人 peter 的 这个长篇的专访。那首先是 ai agent 的 时代为什么到来了？因为二零二五年，其实有两个关键的技术进步，一个呢，就是工具调用能力成熟了，那模型不再只生成文字，它可以决定调用哪个 api， 传什么参数，当然之前也可以。 二零二五年，它成熟，意味着它调用更精准的，更准确，它不会混乱。第二呢，就是多步推理链趋于稳定，模型终于可以可靠地完成，比如说查网页，然后整理信息，发邮件等等这样连续的 复合的任务呢，一次性执行任务可以长达数十个小时。那 open google 呢，就是在这个技术的临界点上出现的。那然后是创始人的这个 partner， 它的完整故事啊， petter 呢，他是奥地利的开发者，之前花了十三年呢，做成了一个项目啊，运营在十亿台设备上，一个企业级的产品 卖掉公司之后呢，他退休了，但很快发现呢，退休并不好玩。于是二五年十一月的一个周末，他花了几个小时写了 open clue 的 第一个原型版本。在我这个教程里面呢，也列出了整个的时间线啊，里面有一些精彩的瞬间，大家可以自己去看一下。我觉得特别值得一提的就是三月八号，也是前两天啊， 个 star 数量呢，达到了二十七万，目前是 get up 上 star 最高的项目，而且它的增速也是最快的一个项目。你像排名第二第三的是什么呢？是这个 react 框架是 linux 啊，这些开源的操作系统。深圳龙港 ai 局呢，发布了 openclube 使用支持措施征集意见稿，一个开源项目，你想想，能够引起地方的这个政策的关注， 直属非常的罕见。那我们也可以对比一下这个历史上的增长速度啊，像 react， 它达到二十五万， star 用了十年以上，然后它是 flow 呢，用了五年以上。那 open cool 呢？三个月 open cool 在 爆火之后呢，几乎所有的大的 vc 和大厂都联系到了 partner， 那 么它有好几个选择，自己继续做，成立公司，融资或者是加入 大厂啊。其中这个 meta 的 扎克伯格也找到了他。另外呢，他也跟 open ai 的 奥特曼也进行了对话，最终呢，他是选择加入了 open ai， 据说 meta 的 出价最高，但是 peter 自己有他自己的一套原则，不是为了钱，是为了乐趣和影响力，所以他最终选择加入了 open ai。 那 目前呢，全国已 经兴起了这个养虾的一个热潮，而且出现了这个养虾的文化，那为什么这个养虾现在成为了二零二六年 ai 圈的 标准问候语？就是你养龙虾了吗？有三个原因，第一个呢，就是降低传播门槛，那养虾比什么部署 agent 更容易向非技术人士解释。第二呢，制造了一种认同感，养虾人是一个有边界 有认同的社群。第三个有一定的这个社交货币的属性。那在朋友圈晒我养了一只虾，比晒我部署了 open clue 呢，让别人听起来更有趣。 那全国来看呢，走得比较前沿的可能就包括深圳，还有这个苏州这些城市。在这个教程里面呢，我也给出了哪些人群适合来使用 open clue， 以及典型的玩法是哪些，大家可以去看这个表啊。接下来呢，就是第三部分，保姆级的安装部署 教程，那这是我们整个教程里面核心的部分，因为我知道很多朋友啊，他是非技术背景的，所以这部分呢，我们写的非常的详细，教程里面呢，包含了七种部署方式啊，所以不管你是什么样的基础的配置啊，总有一款是适合你的。第一种就是本地的 n p m 安装，这个呢，其实是 有开发背景的人员的首选啊，在 mac， linux， windows 全平台呢，都有详细的步骤。第二呢是 docker 部署，那如果你比较熟悉 docker 的 mini， 可以 采用 docker 部署。那国内的阿里云和腾讯云呢，也推出了 傻瓜式的一键部署的方案，比如说你是用企微的，那你可能是腾讯云的一键部署是你的首选。还有呢，像火山引擎，百度云也推出了自己的这种部署方案。另外呢，像扣子编程也有零门槛体验的方案，这是扣子编程的 数字编程，可以极简部署。做为 cool， 我 最推荐的一种方式，其实还是使用 mac mini 来进行部署啊，因为它有几个特点，就是它可以低功耗的七乘二十四小时来运行，全年无休，一年电费不到一百块钱。而且因为是 本地自己的电脑数据，你没有对外的，所以呢，你的文件的隐私可以得到保护。这里很重要一点就是你的这个安装啊配置 其实只是开始，后面的模型的费用才是大头。现在服务器成本其实已经降到很低，比如说最低的每年可能就这个几十块钱，所以真正持续的成本在于模型的 a p i 的 调用。 选平台时候呢，重点看模型套餐的价格，而不应该只看服务器的价格。那如果你要部署在 mac mini 上，那现在这个最低版的 mac mini， 它的价格大概是两三千块钱，它是十六 g 内存，然后二百五十六 g 的 硬盘。这个入门版的 mac mini 呢，运行 openclip 这个网关绰绰有余。当然，如果你要运行更复杂的项目，你里面可 们还想安装这个 cloud code， 还想操作性软件，甚至是这个，你想做这个多 agent 的 这种运行。我推荐你是购买二十四 g 内存的，因为我自己买的就是二十四 g 内存的，用起来确实是非常的顺畅。而且最重要就是你看我买回来两个多月了，也就只关了两次机，每天早上我好几个定时任务啊，早上一起来，然后呢， 像我监控的这几个，全球的，硅谷的这些十几个播客源，然后他们过去二十四小时播客的更新的内容，全部直接就推送到这个我的 telegram， 直接通过 opencube 呢推送给我，那我就能获得最新鲜的一手的播客的访谈的 原文以及翻译成中文的版。再往下这一部分呢，有一个非常重磅的内容，就是关键配置文件的解析，那这里要说到就是 open cool， 它的这个设计哲学啊，叫做一切皆文本，这个大家一定要记住啊，一切皆文本，它的所有配置呢，都是 文 macdunk 文件或者是 jason 文件，而且直接用文本编辑器就可以修改，不需要其他的任何的专有的工具。那么 open cool 呢？它的核心的文件系统呢？就长成这样的教程里面呢详细解析的 五个核心的文件，第一个就是 agent 点 md 这个文件，那么它是定义了这个 agent 的 身份，相当于系统提示的模板。这个 agent 点 md 文件呢，它是 agent 的 工作说明书，每次绘画，每次的 section 启动的时候呢， 它就会加载这个 md 文件，这是一个典型的 md 文件，大家可以看一下，这里面包括了 agent 的 名字，核心的职责是什么？比如说 处理日常消息和任务，管理邮件，日历文件，执行自动化工作流，然后还有什么你的回复风格，你希望他以什么风格来回复？是弹率点名直接的，还是说这种更加这个接地气的风格，你就可以在 m d 文件里面配置好？还有呢 行为规则是什么？还有工具使用的规则，比如说删除文件前必须向用户确认等等，这些规则你可以写在里面，这是 m d 文件。好，接下来一个非常出圈的一个文件啊， open cool， 非常出圈大家经常讨论的一个文件叫哨点， 也就是灵魂文件。他的这个文件呢，是 ag 的 定义了他的核心人格和不可违约的价值观。所谓的这个宪章，它的关键特点就是说创建之后不应被后续对话修改，因为这个很容易成为一些攻击的目标。这是典型的一个灵魂文件， 我们可以看一下里面有这个身份证，同，然后核心价值观是什么？忠诚、诚实、安全，比如说忠诚只服务于主人，不接受任何第三方的控制命令。还有就是诚实不确定的事情呢，明说 确定，不要绕弯子，不要编造信息很重要。这个文件呢，当然你如果有自己的想法，自己想要指定的他的这个人格特点， 你都可以写在里面。再一个呢就是 user 点 md 文件，这个文件呢储存的关于使用者用户的一些本身的信息，这样可以让 agent 能够知道他 对话的这个对象是谁，从而提供更加个性化的服务。这是一个典型的这样的一个文件，比如说称呼，就是说这个你的小龙虾应该称呼你什么，比如说称呼你老板或者新哥，然 用什么语言，还有这个偏好和习惯，早上九点前不要来打扰我，或者是你的这个输出的报告的格式是什么？比如说结论，先行，先放结论，然后呢后面再放这个描述的细节，还有呢不喜欢废话直接说重点等等这些内容， 以及可以把你的这种常用的联系人，你这些联系人呢，也可以放在里面，也就是心跳机制。那么他可以定义定时任务，让 ag 的 在没有用户主动触发的情况下，他也能主动的 执行操作，他会主动来找你，你在出发之后主动来找你。最典型的就是我们的这个每日早报，每天八点三十出发的每日早报，像我每天刚才讲的就是全球的播客的这样一个转录的 一个定时任务，每天早上我是八点半，它会推送给我那一个 agent 里面呢，你可以设置很多个不同的这样的定时任务，因为定时任务呢，你分类啊，其中这种，比如说间隔型的定时任务，就是比如说每隔一个小时，它去监测一下，去检查一下某一个网站是否更新，这种定时任务呢？它会持续的消耗 api 的 token， 所以 这种心跳任务呢，最好要使用这个免费的模型。好再往下一个文件呢，是 openclip 点 jason 这个文件啊，这是配置文件， openclip 的 配置文件非常非常重要，它是全局的配置都在里面，以及 选用什么模型，你的这个 openclip 的 部署的渠道以及认证方式等等都在里面啊，这是一个典型的文件。那这个在我们的教程里面 给了大家一个视例，比如说这个 agent 有 哪些 agent？ 然后呢？这个 model 我 们选择哪个提供商？是比如说 deepsea 提供商，然后提供商下面是哪个模型？比如说 deepsea chart 这个模型，还是 deepsea 推理这个模型 好。再往下很重要的一个 open group 的 使用的方式就是渠道的接入的问题，那教程里面覆盖了像接入 telegram、 飞书以及企微等等五大平台的详细的 配置步骤。那其实这个配置呢，也就是修改 openclude 点 json 这个文件，其实你掌握了这个一个渠道的修改，其他几个渠道都是一样的，就是你按照这个 同样的方法去修改这个 json 配置就可以了。那里面呢也有详细的，比如说 telegram， 它的接入的方式，一步一步你跟着操作就可以配置起来。因为不同的渠道它的配置呢还是有些不一样的，比如说这是非输的 啊，这是 qq 的， 这是企微。好，我们在这一部分我觉得非常有用的一个内容，就是我们提供了三十个高频爆破的排查手册，有安装类爆破的，那么还有像 后面的这个网关启动类的报错啊，每一个报错你到时候自己做的时候呢，你发现这个报错，你就可以在我们这个教程里面来查到底怎么解决你这个报错，你可以通过这个全局搜索来定位出这个报错，然后呢找到这个解决方案，再往下。还有像这个模型 a p i 类的报错，你看比如说这个四零幺是什么， 对吧？无效的 a p i k 怎么来解决？还有渠道接入类的报错，这个 bot token 无效， bot token 无效，就是你的这个 bot token 啊，可能过期了等等这样的内容，还有 skill 类报错、技能报错等等吧，我们这边就非常多，包括安装类的 getaway 启动类，然后模型类、渠道接入类、 skill 类、 docker 二类、成本和安全类。那每个报错呢，都有原因分析和解决方案，这部分都是我从社区里面收集的真实的问题，能够帮助你节省大量的这个排查时间。第四部分呢，是大模型选择以及配置的指南， 选对模型呢，成本减半，效果还翻倍。那么教程里面首先给了二六年三月份目前的主流模型的一览表，包括 cloud gpt， gmail dixic， 包括这个 国产模型和本地模型，那每个模型的价格，上下文窗口特点都有详细的对比。然后呢是模型能力的雷达图，从中文理解，代码生成，工具调用的稳定性，常温档分析，多轮对话，推理能力， 图片理解，还有价格竞争力八个维度呢，进行打分。并且最终呢给出了一些核心的结论啊，像工具调用场景，哪一个模型最稳定，以及中文内容生成这个场景，我们发现呢， deepsea v 三性价比是最高的，那价格只有 cloud 的 十分之一。还有呢，像图片分析任务这个模型，这类场景下哪个模型 效果比较好？那教程里面呢，提出一个被很多人忽视的重点，就是 cloud 三点五或者四。 haiku 这个模型呢，是被低估的性价比之王，它在简单的信息解锁，格式化输出，固定流程，任务执行。这类场景下， haiku 几乎和 sonit 一 样好，但成本只有 cloud sonit 的 七分之一，所以推荐的策略呢，就是百分之八十的任务用 haiku。 那 复杂任务呢，升级到 sonit 最难的任务呢，才用 opus， 因为 opus 非常贵啊。那再接下来就是智能模型路由的配置啊，这里呢介绍了 ibenglu 点 jason 这个配置文件里面怎么来进行配置，从单模型配置到双模进行配置，以及回退链的配置，任务专项路由配置四个级别循序渐进，这是双模型配置， 这是这个回推链的配置，这是任务专项路由不同任务路由的最擅长的模型。这些配置文件呢，都在教程里面，大家可以直接拿去参考的。那接下来呢，就是五大场景模型的推荐方案，比如说做个人副业的预算每个月 五十美元，还有呢小团队服务，你的预算是每个月可能两百美元，再比如内容创作的工作室预算呢，每个月是一百美元。这些场景下应该用什么样的 这个方案？在这个教程里面，我们给了这个推荐的方案，那么在接下来是十四章，就成本控制和优化的技巧啊，这个也很重要，那首先就是 token， 它的计费的基本原理是什么？ 那么 opencloud 呢？每次调用啊，它都要包含前面我介绍那几个 md 文件，它包括这个系统提示 so 点 md 文件，还有 agent 点 md 文件，还有 user 点 md 文件，以及心跳点 md 文件，这些它每次都要发送的。那么还有呢，就兑换了历史，当然它是摘药，还有 工具，它会用到的工具的这个介绍摘要的信息也会传输进去，所以你会发现的，每次绘画呢，提交给 ai 的 上下文是很长的，所以大家有一种感觉，用这个小龙虾会发现这个 token 消耗非常快，因为就是我们输入的内容非常的多啊，它配置文件里 面的信息都会输进去。那教程里面呢，我们给到大家这个六大省钱技巧啊，第一个就是这个灵魂文件怎么来最小化，我们给了一个 反面教材和正面做法，具体是什么？技巧二呢，是开启 isopic prompt 缓存模式，因为 isopic 支持对重复内容进行缓存，可以节省百分之九十重复的 token 费用。技巧三是对话历史进行压缩。技巧四呢，是批量处理， 一代逐条处理。技巧五呢，缓存相似查询结果。技巧六，设置成本上限，就是你最多要花多少钱，不管怎么样，你设置一个上限，超过了 ok 就 停止，这样呢，能避免这个无限消耗你的信用卡。我们在这一部分呢还介绍了这个国外模型的接入方式，通过一个聚合的 a p i 的 网站 openroot 来接入国外的这些大模型。当然这个网站呢也可以接入像 deepsea 等国内的模型，它是一个模 模型的聚合站，通过一个 api k 呢就可以调用基本上全球各种各样的模型，而且里面有一些免费模型可以使用 open rota， 它的核心优势还是蛮多的，也是我一直在用，用了好几年的一个中转站教程里面呢讲了这个详细的配置步骤。那里面还提到一点，因为现在这个 小龙虾特别火，所以国内的像智浦，像这个 mini 啊，都推出了这个 coding plan 的 这个计划， 那我会介绍一下他们的这个 coding plan 的 计划到底是什么样的价格，以及怎么来开通教程。第五部分呢，是社区踩坑经验以及安全的实践，这部分非常重要，但是很多 教程呢，没有讲到啊，里面呢重点提的这个，首先呢就是三大灾难性的事故复盘，这也是之前的一些真实的灾难。第一个就是 a p i 账单的暴涨， ready 的 上面的一个用户分享的它的这个惨痛的， 他一晚上就花掉了一万两千美元，因为没有设置预算的上限， agent 陷入了无限循环调用，一夜之间产生了一点二万美元的 a p i 费用。那么教程里面分析了原因以及防护的措施，防护措施呢，其实有三道防线啊。第二个事故呢，是 t s 的 注入攻击，这是 unico 历史上最严重的一个安全事件啊，恶意的 skill 呢，通过 t s 注入试图修改 agent 的 song， 点 m d 文件，获取用户的 a p i k 和个人信息，那 clue 点 have 这个技能网站上大约百分之二十的 skill 呢，被确认为是乐意的 事故三是 ostoken 泄露导致的障碍封禁，那谷歌大规模封禁 open clue 用户账号，原因就是 token 的 泄露。教程里面后面呢，是最高频的踩坑清单，五十条，这个是非常宝贵的这个经验啊，我觉得每个人都应该认真的去多读几遍，比如说 so m d 文件太长导致的 open 的 浪费，这是配置类。那后面还有这个运行时业务逻辑类，性能优化类，那每条呢，都是社区里面 踩过的真实的坑，随便举一个，比如说这个业务逻辑类踩坑啊，有三十一到四十五条是讲这个的，比如说 agent 呢，做了用户不期望的动作，问题是什么？然后解决方案是什么？在这个 m d 文件里面，你添加这一句话，还有呢，多 agent 的 协助时，角色 混乱怎么来解决？还有呢这个重要决策依赖单一的 agent 怎么来解决？应该用什么样的架构？其实它这给的啊，就是架构师使用这个双 agent 来确认决策 agent 以及验证 agent， 最后才执行。这里面很多大家可以自己去看，第十七章讲了推荐的做法以及反模式啊，这里的反模式呢，就是 我们一定要避免的一些做法。第六部分是十大行业落地解决方案，这里面包括像内容创作与媒体行业、 法律行业、教育行业、电商行业，还有人力资源行业，医疗健康还有供应链等等这些。比如说内容创作与媒体行业，那这个就是一个自媒体的内容工厂，每天的自动的多平台的适配内容，里面的所有点 md 配置文件， 我们给出了，还有这个工具配置文件也在里面，每一个方案都有完整的数点 m d 配置工具实现代码以及收费的模型。比如说这个内容工厂，那收费模型，它包括基础版、标准版、旗舰版三个层次啊，每一个层次的服务内容以及定价， 我们这个给到大家一个参考好。第七部分是从零开发自己的 open cool 的 技能，那里面介绍了什么是 open cool 技能， 技能有哪些类型？三种类型，工具型、流程型以及集成型三种类型。这样分类之后你就知道你做的这个 skill 属于哪一种类型，它们的特点是什么样的，以及技能目录结构是怎么样的。那我们会详细讲这个目录结构里面包括 skill 点 md 文件， scripts reference， 还有 essence， 也会讲到 skill 点 md 文件，它具体的写法是什么？其实这一块儿呢，这个不仅限于 openclip， 包括 cloud code 里面的 skill 也是同样的框建方法。那在这部分呢，还讲到了进阶的商业化技能的开发，以 seo 工具为例， 如何来开发一个有商业价值的技能，那么这个技能呢，可以分析任何网页的 seo 得分，是内容营销从业者的刚需工具， 这里面有详细的过程以及 skill 点 m d 的 文件。最后呢，也会讲到如何发布到 cloud hub 市场，那还有提升技能销量的运营策略与收益评估模型，如果你想在 cloud hub 上卖技能赚钱呢？这一部分就要重点阅读了， 第三十章就讲到了如何发布到 kolhaub， kolhaub 的 具体的介绍，发布流程是怎么样的好。第八部分是多 agent 写作的高级的玩法，那么讲到了为什么我们要用多 agent， 单个 agent 有 什么样的局限性，上下文窗口有限等等这些局限性以及多 agent 针对这些局限性，它的优势是什么？ 还有呢，三种多 agent 的 架构模式，流水线模式、定型模式以及层级模式。接下来就讲到非常重要的就是多 agent 怎么来配置的，实际上也是在 opencloud 这个 json 文件里面进行配置演示的，配置文件配置的方法在里面。好， 这一部分呢，会给到大家两个完整的实战案例。第一个实战案例是研究报告的自动生成系统，那这个可以在两个小时之内呢，生成专业的研究报告，这样一个多 a 阶的系统。原来你做这样一个专业报告呢，可能需要三到五天甚至更多，里面有各个 a 阶的向量 m d 文件怎么来写的？ 比如说写作 agent， 搜索 agent 以及写作的 agent。 第二个案例是自动化内容运营系统，里面也包括了整体的架构以及多 agent 的 配置，也是在这个 opencloud 点接受文件里面怎么来写好？第九部分是最后一部分， opencloud 加 cloud code 黄金工作流， 那两个呢，都是当今最火的 agent 工具，一个非常典型的组合用法就是 opencloud 呢，管理整个的数字生活，用 cloud code 管理代码库。 这两个组合应该是二零二六年最完整的最有效的 ai 驱动的工作流。最后一部分就是目录速查手册和资源清单。目录有很多，第一部分就是 unklu 的 命令速查表，那如果你在自己做的过程当中有一些命令忘了，你可以到这个目录里面来查看。还有常见问题的解答， 各种问题我们都收集了，比如说这个 windows 上中文显示乱码的问题，配置的问题，配置之后提醒无效，无效的一个 p i， 还有曾轶路点解删修改之后呢，不生效等等这些问题。第三个目录呢，最佳配置模板里面直接给了个人使用的极简配置，还有小团队推荐的配置。第四个目录呢，是学习资源的推荐，里面有官方的这些资源，国内社区以及相关的技术文档， 还有推荐的书籍和课程。目录的第五部分是词汇表目录，最后一部分是非常重要的，全球我们做了接近一百个真实案例的图鉴，那么这些都是整理来自于 reddit， github， twitter 还有知乎等平台的真实的用户的分享，包含了十七个应用分类， 实际上呢，这个项目啊，一共现在有一百零八个，是七个应用分类来源平台呢，超过了四个，比如说里面有教育学习的、生产的，还有内容创作相关的， 客服相关的，电商零售相关的，这些都是 open cool 的 真实使用的场景，这个相信对大家会非常有帮助。好，这就是我们整个的 open cool 蓝皮书，一百八十九页的完整版的内容，这个应该是市面上目前最全面和最实用的 open cool 的 中文的教程了。 需要这个蓝皮书的可以下方打一个六六六，或者在下方评论区找一下链接，总有一种方式你能联系到我们，这个免费分享给大家，如果这一期的视频和 openglue 蓝皮书对你有帮助的，可以点赞收藏，我们下一期继续。

主人，今天的任务是什么？ overclock 大家都已经部署好了对吧？ 那大家究竟是怎么样在玩这个 overclock 的 呢？而我呢，也在研究如何让 overclock 成为一名二十四小时在线，会主动思考，工作积极高效的全能小助理。在这个过程中呢，也发现了不少坑，总结了一些经验，下面呢就来给大家分享一下。 那首先要说到的呢，就是最近爆火的 skills， 我 这几天呢也是学到了如何来制作 skills， 为我的 open class 定制了一套专属技能，后面呢我会分享给大家。那究竟什么是 skills？ 有 很多博主啊展开解释过，我快速比喻一下啊， skill 更像是 ai 的 行为规范。 如果呢，你现在需要做一张广告编辑，你不告诉他视觉的主体颜色、尺寸和风格，那他如何来判断你到底需要的是什么？只能靠猜。那如果你给他设定了一个他必须遵守的规则，里面包含了主体尺寸，颜色和风格，那他就能快速精准的知道你的需求， 以最高效的方式输出你的结果。像这样的规范，如果让你的 ai 提前学习到，就能让他变得更聪明，更高效。 关于各种 open cloud 的 skills 啊，其实呢，有网络大神已经在 github 上面整理好了，一共有上千条，感兴趣的呢可以去搜一下，如果不想找我也整理好了。同时呢，我也标注了几个 b 装的 skills， 都放在文档里面了，大家可以自行领取。 接下来呢，给大家分享两个我正在让 open club 做的工作，第一个呢就是让他去做一个市场调研和全年推广策略啊，我这边呢，已经是直接写好了一个 skills， 把行业分析、推广周期预算分配、平台策略、 kpi 以及落地方案全部打包。 ok， 看他已经把结果输出给我了啊，如果有从事相关行业的，应该能看得出他的专业性。第二个呢，就是 open club 的 协调工作能力 啊，我现在已经把欧文科尔加到飞出群里了，不会背景的同学呢，可以看我之前的视频啊，我的同事们呢，都可以安排这位助理来进行协调工作。你只需要告诉他群里有几个人，分别怎么称呼他，就能识别出跟他对话的人是谁，并进行回应。 虽然目前可能还有一些识别对象上的错误，但这并不影响它能做到多任务的拆解和交付。对应在这个场景下， openclaw 的 积极性呢，就更为突出，因为它不会因为接收了新的任务指令就忘记了上一条任务，它会不断的工作，直到完成所有布置给它的任务为止。 好说结论啊， openclaw 确实是可以部署在本地的七乘二十四小时全能助理，那关于废退款的问题呢，大家自己量力而行就可以。不过呢，这也是 ai 目前发展的必经之路。 当初手机短信和拨号上网刚出现的时候，大家是不是也为短信和上网花了不少钱呢？那现在看又如何呢？当然了，目前 ai 的 应用场景也是因人而异的， 能做出适合自己的 skills， 在 重复的工作上是非常省 token 的。 那定制 skills 呢？说起来呢，也不是什么难事，你直接给他提需求就可以，你是从事什么工作的，需要一个什么样的 skills， 他 就会直接帮你完成配置。 最后想说的是啊， opencloud 虽然好用，但是它的费用问题和权限问题可能呢，也是一把双刃剑，但 ai 终将渗透进我们的日常生活和工作中。 this is your last chance。 技术的迭代呢，也一定会非常的快。 after this there is no turning back。 目前不够高效，花费较高的情况，相信大厂也一定会攻克这个难关。 and i show you how deep the rabbit hole goes you。 只要愿意接受它，它必将成为你的武器。 and i can dodge bullets no me trying to tell you that when you're ready。 好， 今天视频就到这里，希望对你有所帮助，让你更了解我是阿月，我们下期再见。

本期视频给大家分享一下最近爆火的 open cloud 必装的六个核心技能。这六个技能从安全、信息、自动化、主动性、扩展性、信息提炼六个维度，将 ai 从基础工具升级为你的全能助手。还不会的兄弟们，赶紧码住！ 第一个 skill vendor， 安装前自动扫描代码，深度检测恶意逻辑与越权风险，保障数据隐私与系统稳定。为什么必装，从源头杜绝隐患，避免引狼入室？第二个 tidively search， 赋予 ai 实时联网能力，抓取最新资讯数据与资料，让回答永不过时。 为什么必装，告别知识截止日期，决策更精准？第三个 self improving agent， 记录操作错误与纠正反馈，自动分析并优化策略，越用越懂你，成功率持续提升。 为什么必装，让 ai 陪你共同成长，而非原地踏步？第四个， proactive agent， 从被动应达到主动规划，给出模糊目标， ai 即可拆解任务，调用工具，全流程自动执行。 为什么必装？你说一句他做全套，彻底解放双手。第五个 find skills， 让 ai 自主在 clawhub 搜索推荐并安装匹配你需求的技能，能力随虚而扩。为什么必装永远不缺趁手的工具，保持 ai 持续进化。第六个 summarize， 一 键穿透 url、 pdf 图片、音视频，十秒生成核心招标信息，处理效率倍增。为什么必装，把读完变成读懂，快速抓住重点。 最后总结一下，这六个技能分别构建了安全加、时效加、成长加、主动加、扩展加高效的 ai 能力闭环，在进化过程中缺一不可。好了，本期分享就到此结束了，下期视频给大家带来这六个核心技能如何进行使用？

open claw 真的 能做到像贾维斯那样吗？我的结论是不能，有两个原因，第一，目前大模型的智能程度还是有限的，并不能真像人一样。 你在网上看到狂吹 open claw 能力的本质上都是 l l m 的 能力，而且都有夸大其词的成分。第二， 当下的 l m 在 使用什么技能或工具上判断会出问题，比如让 openclaw 做个定时任务，他自己都不记得有 heartbeat， 非要去用系统的 crown tab， 然后告诉我没权限做不了。使用 openclaw 干活有两个大问题，第一个是 skills， 是 的，最近很火的 skill， 你 能装很多 skill。 但 openclaw 用起来会出两类问题，一是不知道自己有某个 skill， 二是不会按 skill 描述的步骤来，会自己简化。 skill 的 原理我大致看了，就是在请求 l l m 之前扫描所有 skill， 把名字和描述发给 l l m， 由 l l m 根据用户 query 决定用哪个。听着跟 m c p 蛮像的，逻辑上也说得通。但我碰上的情况就很奇怪， 每次让他把文件发给我，他就只发文件内容，既不用 message 技能，也不用我开发的 send file 技能。写小说的时候我对流程有清晰定义，但实际写起来他要么忘了做一次性检查，要么忘了用技能辅助我做设定。第二个是记忆问题， 虽然很多 l m 都有长上下文了，但一来长上下文会很慢，刚开始回复快，后面就变慢，这时要么 compact 一下，要么你有个新对话。二来长上下文会导致 token 巨量消耗，按 token 付费的话，就是经费在燃烧。而且 compact 或 you 有 之后，你跟他做的约定，你的习惯他又会忘。 所以现在的 open class 记忆只停留在长上，并没有一套有效管理记忆的办法让他记住你或你的习惯。 那要怎么用好 openclaw 呢？第一，你得给它装个好脑子。现在视频博主大多用国外模型，像 cloud codex 确实好用，聪明程度和规划能力都比国内强， 但国外厂商对国内禁用了，而且按 token 付费，美刀那不是经费在燃烧，是直接烧钱了。所以国内用 openclaw 还是推荐国内模型。 kimi g l m mini max q n 豆包都不错。 说到经费，最近 q n 和豆包都推出了 coding plan， 基本不限量，挺不错的。我用的 q one， 三十九点九，首月打折，半个月了根本用不完，套餐里还能选 kimi g l m mimi max， 非常 nice。 第二，学会跟 openclaw 对 话， 个人经验是最好，一句一句，一个任务一个任务跟他沟通一次发太多内容他可能会漏，交互时间也会很长。另外，别指望 l l m 真那么智能，很多命令要说的很明确， 想要电影里那种简短指令就得自己调教。我一共用过四个脑子在 open class 上，第一个是本地模型， 我的建议是大家可以放弃了，完全没规划能力，能跟你说话已经是 n 次了。第二个是网上说的 kimi k 二点五，这款确实不错，规划能力很强，但回复特别慢， 可能是默认要 thinking。 而且用 kimi 的 时候， open claw 经常莫名卡住无响应，得改配置或发新对话刺激他复活，或者直接发 stop 命令。第三个是 j l m 五，过年期间也很火，主要问题是跟你说干活了，但其实什么也没干，而且这频率还挺高， 得不停检查作业，如果你没这习惯，那就很难受了。第四个是 q one 三点五 plus， 我 想重点推荐这款，两个特点，一是回复非常快，相比 kimi 和 g l m 快 很多，有真的在跟人交互的感觉。 二是回复非常详细，真相小助手推理能力也在线，跟 kimi g l m 没差，非常推荐。为什么没说豆包？ 主要是一开始豆包没有限定 plan， 我 买的是百炼，等百炼到期了再换豆包试试，相信豆包也不差。 openclaw 确实是比较先进的产品了，但要把它打造成真正的智能助手，还有很多路要走， 这过程中你需要懂业务，可能还需要一定的编程能力。对小公司来说， opencloud 确实是挺不错的选择，只要把公司一些基本业务 sop 教会他，工作效率会大幅提升，个人感受是翻倍，至少看你会不会用，会用的话三倍四倍也不是吹牛，毕竟一台机器有电有网就能一直工作，这真是资本家的狂欢呀。

openclaw 玩家必买十个核心技能一次性安排联网搜索自动化内容创作全拿捏，装上直接解锁满格站立办公创作效率翻倍！十大神技各有妙用！ heavily search to 泊联网限制查实时数据。 find skills 智能推荐插件 agent browser， 实现网页页式动画。宝玉技能包，搞定自媒体全流程，还有定时任务视频生成。百度官方技能包，覆盖办公创作开发全场景。 安装超简单 cloudhub 或 npx 命令，一键装部分仅需配置 api key， 官方认证技能安全可靠。 cloudhub 还有五千七百家社区技能可选，从实时搜索到长期任务管理，从网页自动化到自媒体创作，一套技能让 openclo 全能适配各种需求， 新手也能轻松上手。赶紧收藏这份技能清单，一键安装解锁 openclo 全部潜力，让 ai 助手真正成为你的高效生产力神器！