教师有必要安装openclaw吗？

经常有人问我，要玩儿 ai 的 话需要换电脑吗？配置到底要多高？那今天我就把这件事情彻底跟大家讲清楚，不管你是想做图做视频，还是运行智能检测 skill， 那 这个视频都会帮你找到自己的位置，不多花冤枉钱，而且不会因为配置不够而被卡住。 很多人呢，买电脑呢，只看价格，不知道哪一个部件到底影响什么。而且在 ai 这件事情上面，三个核心的部件各有分工，而且它和以前非 ai 时代选电脑的逻辑呢，已经完全不一样了。首先我们来看一下内存，内存呢，能够决定你同时能够跑多少东西， 内存只要不够，你的程序会卡，会崩溃，会报错。而跑 ai 工具的时候，往往需要开着编辑器，浏览器终端等等，而内存就有可能会成为瓶颈。 而显卡呢，是决定你能不能在本地做计算密集性的任务，比如说像图像生成啊，云识别啊，视频剪辑这些都需要显卡来加速。而显卡里面有一块专属的内存叫做显存， 它决定了显卡能够处理多大的任务，显存不够，要么跑不起来，要么慢的让你崩溃。而 cpu 决定通用计算的速度，而对于绝大多数的 ai 工具来说， cpu 都不是瓶颈，这几年的主流的处理器都够用，完全不需要去特别追求顶配。 所以我们先来说一下第一种情况，如果呢，你只是想用浏览器去打开豆包千问 china gpt 或者是 dbic， 或者呢？你用一些像 china studio 这样的桌面客户端，把多个 ai 模型整合在一起去辅助工作，那这一类工具，它所有的计算其实都在云端完成， 你的电脑呢，其实就是个显示器，对于配置要求极低，只要能够流畅的跑浏览器，其实就能用。哪怕是五年前的老电脑，只要内存不低于八 g， 网速还行，用起来完全没问题。而在网页上升图升视频也是完全一样的道理，你在网页上点一下任务，发送到云端服务器，等结果直接回来就行， 你的显卡 cpu 跟这件事情根本就没有任何的关系。而这类的工具，对电脑的真实的唯一的要求其实就是网络网速越快，响应就越快，体验就越好。 不过有一点要说清楚啊，八 g 内存是能用的底线，但并不是推荐的配置。如果你现在要新买台电脑，不管是什么用途，十六 g 内存是起步，现在几乎是标配，价格上呢，几乎没有额外的成本，但是体验要好得多。 第二种情况就是用本地的智能体工具，比如说最近大火的 open cloud 龙虾，或者是 ai 编程工具，比如说 tree cloud code， open code 它会在你的电脑上直接读写文件，运行代码，调用终端，或者是本地的智能体平台，比如说 cowalk 呀，或者 skywalk desktop， 它们的逻辑呢，都比较相似，核心的计算是依赖于云端模型，本地呢，主要是负责任务调度，还有界面的交互。那这三类工具就有一个共同的特点，就是都可以运行 skill， 也就是说让 ai 在 你的电脑上执行一套完整的自动化流程。 那这类的工具其实对配置的核心要求，取决于你的 ai 在 你的本地到底实际在干什么活。如果说你只让它生成一份 word 文档，整理一个表格，那对电脑几乎没有额外的要求，十六 g 内存完全够用。 但是如果你是让 ai 帮你去剪辑视频，做语音识别，批量处理图片，那就完全是另外一回事了，配置要求呢，就直接拉满。所以说，这一类工具对于显卡的要求，并不是由工具本身决定的，而是由你让 ai 做的事情决定的。 如果你确实让 ai 在 本地做视频剪辑，做音频识别这一类计算密集型的任务，那显卡呢，就不能够将就显存呢？就像是显卡的工作台，工作台越大，能同时摆开的材料越多，干活就越快。 那如果你要做视频剪辑，其实我觉得更好的方法是核显加独显的双显卡组合，它能够大大的加速剪辑的效率。而这三种情况就是在本地运行大模型， 比如说你像在本地啊，去运行一个小 ai 模型来保护隐私，或者在本地来生成图片，那么不废话，我直接给你一个简单的估算方法，用模型的参数量乘以二，大概就是你需要的显存的显存，而十四 b 大 概就需要十二到十六 g， 而七十二 b 的 模型如果没有四十 g 以上的显存，根本就跑不动。所以一块能流畅跑中型模型的显卡，价格都在几万甚至是几十万以上。 哪怕是 rtx、 五零九零 d 这种目前消费级最强的显卡，它跑能力足够强的大元模型其实也很吃力。 而如果你用 api 去调用同等能力的云端模型，每个月的费用可能只要几十到几百块。所以啊，除非你有非常特殊的隐私需求，或者每天的调用量大到 api 费用比买卡还要贵，否则都不建议本地去跑 ai 模型。 但是还有个被很多人忽略的问题，就是操作系统 mac 的 这个 m 系列芯片，它用的是统一内存架构， cpu 和 gpu 是 共享同一块内存， 所以一台六十四 g 内存的 mac 可以 直接用来跑七十 b 级别的模型，而且速度还不错。而 windows 机器呢，是做不到这一点的，因为显卡的显存和系统内存是分开的，你有六十四 g 的 系统内存，但是显卡只有十六 g 的 显存大模型还是跑不起来。 还有一个非常重要的问题就是兼容性，绝大多数的 ai 软件 mac 和 windows 都支持，但是 mac 在 兼容性上甚至要略好一点，很多工具在 mac 上的体验会更流畅，而且更新也更及时。 如果你是 windows， 想用老电脑，那么一定要注意 win 七以下呀，现在几乎所有的主流 ai 软件都不支持了， win 十是最基础的要求，但是强烈建议升级到 win 十一，因为随着时间的推移，越来越多的工具会把 win 十一作为最低的要求。 如果你近期有换电脑或者是重装系统的计划，直接上 win 十一，不要犹豫。最后给大家总结一下啊，如果你是用网页版或者客户端工具，普通电脑就够，用本地智能体工具做代码文档类的任务的话，那么十六 g 内存起步，三十二 g 更好。显卡要求不高， 如果做视频剪辑，做音频识别，那么核显加独显的双显卡组合最实用。本地跑大元模型，那么 mac 比 windows 要更有优势。操作系统方面 mac 的 兼容性要略好。 windows 一定要用 win 十一，而 win 七以下直接放弃。赶紧转发给需要的朋友吧！我是 c 哥，点赞关注，咱们下期见！

有了 openclaw 之后，还要不要学扣子的工作流？今天给大家分享一下我的一些观点。最近网上特别火的 openclaw， 说是它是一个机器人，还把 max mac mini 的 这个价格也带起来了，掀起了一波网上采购 mac mini 的 热潮。当然呢，我也用自己家里的这个旧电脑自己部署了一个 open color， 也是算是深度的使用了来使用了之后呢，呃，再结合着我一直给大家推荐的这个 cos 智能铁工作流，今天呢，来谈一谈自己的感受。 可口可乐其实出来已经很久了，但是呢，我又为啥一直没有说？因为我自己的一个态度是，我一定要深度使用了之后，有了自己的观点，有了自己的感受，我再去给粉丝们再去做分享。那么在我用完了之后呢，我的一个感受是什么？可口可乐他确实非常的方便， 你像我，我只要把家里那个小店都开着，我走到哪里，我只需要用飞书去跟他沟通，他就能帮我去完成任务啊。但目前这些场景我还在探索， 但在这个完成任务的过程中，我也有一些一些这个感受啊，就把这些结合着咱们的工作流去给大家做个分享。那么 oppo 可乐大家可以简单的把它理解为一个全能的 ai 的 助手。 那我们之前说智能体工作流，他比什么豆包 kimi 要强，为什么？因为他能直接帮我们运行出结果来，不像豆包或者 kimi， 他 只能怎么样，他只能给你一些建议。那么现在欧根格勒他比工作流还要在智能，你工作流还得人点是不是？ 但是呢， oppo 可乐呢，你只要给他发了指令之后，他自己会帮你完成一系列的内容，我觉得他就类似于工作流，他就变成一个那个半自动挡，但是这个 oppo 可乐是全全自动挡的那种，那种感觉，对吧？他能帮你 读邮件，能管理日程，能创建飞书的文档，能创建飞书的这个这个这个这个表格，哎，等等的，对吧？你跟他说完了之后，他能自己帮你编代码，甚至网上还有一些玩金融的，让可口可乐帮他去帮他去炒股等等的，都有，对吧？但是能做这些的前提是什么？ 是这个 oppo 可乐就相当于你家里有一个特别厉害的人，然后你要把家里所有门的钥匙、密码、卡的密码等等都要告诉给他，他才能帮你去做事情，对吧？在我们电脑上也是一样， 这里面就有一个风险，是什么？权限太高，风险太大啊，就是这么方面的风险。所以呢，很多的人在推荐你去 尝试 open 可乐的时候，他会告诉你不要在自己的主力机上面去装，因为会有什么数据爆了的风险，有，他有部队发发挥的这个风险，而且他的这个内容呢，是一个黑盒，他不可追溯 啊。虽然说是好多懂计算机编程的他，他知道去掉 open 可乐里面的这个日制啊，去看他干了啥，但是呢， 我们有多少小伙伴会去调日制和查日制？然后这两天看到新闻，新闻上面也有说一些大厂啊，现在已经明确禁止不许用 oppo cola， 因为大厂里面的这个数据是安全，是级别是非常高的，对吧？他们不不能允许有一个他自己自己掌控不了的一个机器人，在他的电脑里面 随意的去做一些事情，那么我们学习的工作流他有个什么好处呢？之前一直给大家在分享工作流的时候，一直在说大家要做的是什么，一定要先把自己的工作流程 梳理清楚了之后，我们再找到一个工具下手去搭工作流。那么这个前提是什么？是你把自己的日常工作，岗位工作啊等等的，你已经把它流程化了， 你像这个这个能力你可以嫁接在任何的一个 ai 工具上啊，扣子工作流也行，甚至你以后用了 oppo klo 也行，对吧？当你有了这个技术之后，他就相当于是稳扎稳打的，每一步都清晰可控，都能够可查，随时可以复盘啊，你这个权限就在自己手里 哇，就好比你开车的时候，方向盘握在自己的手里是一回事，如果我们拿开车来比喻的话，我觉得工作流，那他现在已经可以算的称得上是我们的一个什么呢？自动挡的车，叫自动挡的车，那 oppo 可乐呢？它更多的像什么？ 像是那种什么特斯拉或者华为的那种自动驾驶，反正从我自己个人来讲，如果我买车它带自动驾驶功能，我肯定不会把我的生命安全交给电脑，交给车去自动驾驶去的， 所以大家可以从这个层面去理解，对吧？那么两个东西要不要学呢？我觉得要学， ai 出的每一个新鲜事物我们都要去学，而且还要去实践，你只有学了实践了，你才知道它的能力边界，它的权限边界， 所以两者都要会啊，我现在日常我也在用 oppo， 有 的一些需要在网上找数据的事情，我给他一说，他给我整了个表格，直接发给我了，也特别的方便，那比你用扣子工作流还方便，比你用豆包什么 kimi 还要方便。 所以 ai 是 什么 ai， 它是一把剑，而我们是握那把剑的手，我们怎么来指挥这把剑？就需要我们要更多的去博学，我们的审美要高，我们要了解每个 ai 工具，你才能把它 发挥的更好。讲到这呢，我们再回顾一下，哎，我们说到一 智能体工作流啊，二四年比较火热，后来又出了 m c p， 还有前段时间火热的啊， cloud code skills， 后来 tree 也出了 skills， 哎，甚至我给大家还分享这个 skills 用法，哎，确实挺好用的。再后来又出了我们 klo， 你 看，我再给大家再讲这个 tree 的 skills 的 时候，我就给大家讲这个技能啊，它就很像啊，像我们搭建好的一个工作流或者一个智能体，只不过它用起来会更加灵活一些。 其实这些关系，这些这些事物啊，这些 ai 的 一个产物，它都是有层层递进的一个一个关系的，就跟我们之前学那个编程一样，有什么 c 语言， c 加加 c， java， 最后到了什么 java， python 啊，说是 python 是 最智能的语言，对吧？那 python 能写出来，你用 c 语言他也能写出来，不过是 python 后来变得越来越便捷，越来越智能。为什么？因为它里面有很多的库，你再想想它那些库是不是就类似于我们现在已经打好的智能体、工作流或者技能了，然后被别人去方便去调用了， 其实这些道理它都是相通的啊，所以呢，我还是特别建议大家去学工作流的啊，我们如果能锻炼自己，把一项工作流程化，节点化的话，你再把这个一个能力再嫁接到任何一个 ai 工具上去， 那么你的这个感受啊，是完全不一样的啊，所以这也是为什么一直建议大家学工作流的一个原因。所以 oppo 可乐出来之后，那我们还在继续的持续的学习这个扣子智能体工作流的小伙伴啊，也不要呃乱花镜迷人眼对吧，也不要 看着别人都去学习新鲜事物了，又把把手里的东西放下去去搞别的事情啊。最后呢，就是 就跟那猴子搬苞谷一样啊，丢了这个啊，落了那个，最后什么都没有啊。从我自己现在的学习收获来看，你就把一个扣子的智能体工作流，你你这个这个 下决心啊，系统的去学，因为他这个东西，我我后来理解他这个非常系统化的一个东西，你把扣子智能体工作流学会了，甚至他能够辅助着你，帮助你去理解 a i 相关的这一些 m c p 啦， space 啦， open cloud， 还有什么 ide 的 编程等等，它都是有帮助啊。 啰里啰嗦说了这么多，也不知道呃，给大家说明白了没有啊？呃，我也会定期的会把自己的一些心得啊分享给大家， 你看我我一些新的一些爱的新事物我也会去尝试，但是我一定会回过头来把它和我一直给大家分享的这个扣子智能提供的流来做一个关联，讲讲他们之间的联系。 如果说你对我的视频感兴趣的话，也欢迎点赞、评论、转发，我们下期再见。

这可能是你在全网看到唯一说真话的 cloud bot 的 使用感受，因为就是现在网上面对于 cloud bot 的 评价，我觉得是两极分化很严重，而且呢，就是也没有真正太多的人出来面向普通的使用用户去分享一下 cloud bot 到底能做啥，然后先分享一下我用 cloud bot 都做了些啥。 第一个呢，就是以玩的角度，我去给他我自己写了一个 skill， 就是 去自动化交易的 skill， 然后呢，我把这个 skill 发给他以后，他又根据我的那个 skill 然后和我进行讨论，最后我们俩讨论结得出一个结论，就是他会帮我定时的根据 市场上的一些反馈，然后呢进行自己决定是买还是卖，或者是维持不动。那你完全不懂，对，其实我完全不懂金融，既不会炒股，也不，也不会，那个看不懂， ok， 好。 然后呢，所以 我教给他这件事之后呢，那你也没有任何的就是指导意见给他，对吧？对，我希望的是他给我指导意见。所以呢，我还跟克拉布特又商量出来一个新的模式，这个模式是克拉布特他我觉得他不自带的一个功 能，就是我给他叫长期任务，嗯，就是我会给他布置一系列的长期任务，然后呢需要他自己去针对这个任务内容去做研究， 然后呢去思考把这件事如何做的更好，就比如说交易这件事，让他自己去思考如何利益最大化，如何自己去思考用什么样的方式可以去帮助他去获得更高的收益。然后呢，我让他每天晚上会给我发一个日报，如果有什么需要我去做的决策在日报里面告诉我，我会去告诉他可以推进， 就像一个实习生去跟我做汇报一样的，他会自己学。对，是的，他会自己去学，自己去研究，甚至我还给了他一个灵感库，就是我们平常去做的一些那个内容灵感，然后我让他跟他说，如果你长期任务里面事情不不够多了，你自己去灵感库里面去找，然后自己去挑出来和自己去做， 要 p v。 对， 要主动，你这个人要主动，你自己要找事做，不能总等着我安排对吧？就感觉是的哇，所以呢，嗯，这个是我让他做的一些就是自主性的研究的事，然后其次。对呀，我有个问题，他赚了还是亏了？ 其实说真的到现在没赚没亏，我我觉得可能就是交易策略，实际交易策略问题到现在都没出手，哈哈， 他就是怂，你知道吧，就每天都是分析，分析完以后，嗯，结论维持他是，行吧行吧。好，然后呢？然后还有一个就是最实际的有意义的，就是真的提高我的生产力的工作就是，嗯，我在我们的服务器上也布了一个 cloudboard。 然后呢，以前其实我完全不会服务器运维方面的知识，然后之前我做服务器运维就是 就是跟 ai 聊，然后碰到问题截图再给他，然后 ai 再给我指挥，这些过程中其实非常麻烦，虽然我学到了很多东西，但是呢，有了 colorbot 以后真的是省事了。比如说我要上传一个网站， 我只需要把这个应用打个包发给他，然后呢，他就会告诉我收到，然后呢他自己就会开始。呃，他好幸福啊，太好了。对，完成了，然后开始解压下载，然后呢，开始一步一步的帮助我去部署网站，甚至讲一些专业的，就是比如说像域名的绑定， 然后包括了 h t p s 的 证书的申请，他都是可以自己去执行的，我只需要在这个里面跟他确定一下小细节，然后包括允许他做这个动作就 ok 了。 嗯，在这个全程我不需要登录服务器，我不需要去输入任何一个命令提成，我只需要去跟他，就是你完全不懂的东西，你就可以让他去弄了。是的是的，尤其我觉得这种对于你们新手小白特别方便。嗯，然后以后你们想要部署商家一些网站， 因为我觉得其实服务器现在使用门槛也很低，很便宜啊。然后呢，再加上一个这样子的助手，那么以后每个人都会有一个自己的服务器，他这个是没日没夜的，就他任何时候想到任何事情，他就会去吩咐别人做。对，就是，然后无论是白天黑夜，然后他就是用微信的。呃，应该是开了罐和飞书啊，飞书啊，用飞书的形式给他安排作业， 很可怕，就是他是一个非常严格的老板，然后那个，那个，哎呀，时时刻刻都在做事情。对，然后，但是呢，正好讲到没日没夜，这没日没夜里面一部分是给他安排事，还有一个就是正好我们刚才聊的是感觉好像在夸 call of duty 一 些优点，那我们讲他的缺点就是 他其实他不是一个商业化的产品，他不商业化，所以呢，他不会去考虑用户的感受。嗯，他也不会考虑这个产品的成熟度，嗯，他考虑的就是就产品功能够不够丰富，可可扩展性强不强，嗯，这就导致他非常非常不稳定。嗯，我每日每夜里面有百分之五十的时间是在跟他调整各种各样的功能问题， 比如说聊着聊着这模型不行了，聊着聊着那边服务也不知道为什么连不上了，哈哈哈。还有最关键的，对，还有很关键一个点就是它里面的很多运行模式是黑盒的，就是因为都是 ai 帮你去制定，比如说你帮我定一个定时任务，嗯，然后他会说好帮你定时一个定时任务做什么？做什么什么。但其实他在定时任务里面具体是怎么定的， 可能跟你所说所说的所想要的就是有差距，然后做着做着就发现有偏差，然后你就要排查。就是比如说我给他做，让他给我发日报，发现今天晚上日报没发，然后问他今天的日报发了吗？然后他然后他在我问了以后他才补发，然后我问他不应该定时发的吗？怎么还要我提醒？ 然后再开始告诉我说什么什么样的问题，然后发现定时任务就没了，然后问他怎么好好的定时任务就没了呢？然后人呢？他竟然跟着。对对对，这是另外一个人说人呢，我这个其实我觉得所有所有用 cloud bot 多的人都会有这个问题，因为他在执行任务的时候是寂寞了，他不告诉你，然后呢？所以他会 有一个任务还会执行很久，然后你就会很焦虑，我就会不停问他人呢？人呢？怎么样了？怎么样了？好烦。哎。他这个我感觉这件事情这个 club 的 跟以前 ai 完全不一样，他的人感很重。是的，就是 club 的 人感非常重，所以 在我以前用别的 ai 产品的时候都是把它当工具，所以我也不在意他对我的语气，对我的态度。但是用了可罗伯特以后我就发现切了不同的模型，他对我的语气的不同的感觉非常非常明显。比如说 g r m 四点七，非常典型的理工男，非常非常少。然后 open ai 的 就是就是定心药大师， 他做的最多的事就给我喂安心药了，每次都说搞定了没问题了，这次肯定行，下次又出问题了。真的是不同的十一城风格。对，所以所以说他这是最大的 让我感觉最喜欢的地方，就是它真的像一个人一样的智能体。然后最后总结一下的话，其实就是我觉得 carbot 它我觉得它是一个非常划时代的一个想法，它只能说是想法，因为它不能说是一个成熟的产品。如果是一个喜欢折腾的人，我觉得 carbot 非常适合，因为像我就是 把它当玩具一样折腾。然后呢？它可拓展性非常非常强，你想要他做什么能力？如果他没有，你可以自己去写或去网上找，然后你就给他，然后他自己就会安装自己配置。但是如果是一个就是平常对于技术本来就使用的不多，然后想要一个开箱即用的产品的话，那我觉得 clubbot 其实 并不是完全非常适合你，我觉得以后肯定会有一些基于这个想法而做出来的更加成熟的商业形态，他不一定是呃最终的这个产品的一个样子，他只是现在看出来的一个趋势，对吧？我觉得他就是一个想法， 我觉得他甚至他的创始人其实也没有过度的去营销这件事。我觉得他他创始人其实是很热爱这个产品的，他为他做了非常非常多的功能，还有很多功能我没有去使用到的。比如说他可以去生成一个紫智能体，帮你去执行一些非常繁复的任务，然后呢？他可以去控制很多很多 你电脑之外的节点，你可以把你的手机，把你的家家居智能都接入节点，然后有这个 cloudboard 去同时控制，我觉得就是他的想象空间非常大的。然后呢？但是我觉得网上有很多人去把它作为 营销的题材，然后呢？导致过度吹捧，然后就现在就像泡沫一样再吹，再炸掉，然后所有人去踩他说装了以后好像没什么用，我觉得就是因为大家其实没有看清他。嗯嗯，所以说如果你 就是想对他感兴趣，那就可以下下来去感受一下。然后呢？如果觉得想要一个成熟的产品，那我觉得就先别碰它， ok， 然后后面我也正好借借你的电脑去教大家一下怎么部署它。好，然后我们后面会专门出一集部署的，然后立真，让所有的基础的零基础的人都能玩的下啊，玩一下。呃，然后今天就这样，好， ok， 拜拜。拜拜。

请大家不要再安装 oppo 可乐了，龙虾对大部分人来说不仅没有用，而且还有信息安全的问题。龙虾本身的设计，它是有一定的技术门槛的，对于使用它，需要一新的配置以及一系列的基础知识，你才能用的好它。 但对于大多数人来说呢，安装完之后啊，你还是用来对话的，只不过换了个壳啊。使用 qq， 使用微信去对接聊天，本质还是没有脱离大模型语言对话的这个本质。 你要想用好它，你需要一系列的基础知识，去配置一些 skill， 配置一些 mcp 等等，而且它有信息安全问题。但这个信息安全问题倒不是它软件本身的设计问题，而是因为我们的呃权限的配置啊，然后一些门槛的问题， 因为他关于权限配置，他是需要一些一系列的配置的，对大多数人说还搞不懂，还不知道他怎么配的，不知道怎么配，你要瞎配的话，有可能把你的权限打开，让他去夺取了电脑的文件，这样的话很可能把你的个人信息啊，账户啊等等信息给泄露出去。 所以说对大部分来说不仅没有用，而且不安全。如果你真的想安装 oppo， 那 么安装在语音环境还是安装在本机更合适呢？这么说吧，安装在语音环境和安装在本机，它的区别就相当于你存钱是存在钱庄里面，还是把现金放在家里。 存在钱庄里面，那就是信任钱庄，他的企业精神，那么就没问题。那你不能保证每个钱庄都是有企业精神，他也可能把你的钱给花掉，也可能卷钱跑路的。 存在家里面呢，只要你自己不瞎搞，也就我说的，你只要不把那个权限配置错了，你的权还是安全的，这才是本质问题。 那么关于 open， 它的存在意义，比如说跟克莱斯克拉克的区别是什么呢？ 就相当于你买房和租房，我们克拉是四步数的，是可以私有化的，是开源的，是可以真正的作为私人助理的。你相当于买房，它的产权在你这。你使用一些原单产品，譬如 colex 啊，克拉蔻啊等等一些智能机， 你就相当于你租房，因为你要把数据、权限等等上传到云端。租房就得看房东的品质了，房东哪天不高兴把你收回去，你也没脾气。 其实大家不要有 ai 的 产品的焦虑症啊，觉得没有学会 ai 或者是没有学会使用 ai 产品，非常的焦虑。 对于 ai 产品的学习，永远学习最新的就行了。现在 ai 的 产品基本上每周一个点带，譬如说去年很火的 madison， 我 就没有用， 大家也没有用的同学，你们觉得落后了吗？没落后呀，我只要学习最新的产品就行了。我相信 open 可乐后面也会被淘汰，也会有更新的产品，更好的产品，或者是更完善的 open 可乐出来。总有聪明人会把这些问题给解决， 会把这些权限配置的问题啊，会把使用门槛给降低，完美的产品、 ar 产品出来，我们到时候使用最新的产品，最新的 ar 产品就可以了。所以大家不要有焦虑症，不要觉得没有跟上 ar 的 时代， ar 时代时时刻刻都可以跟得上，时时刻刻想学习就学习，我们当拿来主义就可以了，总有聪明人会把产品做的更好，让我们使用的。

你可能已经安装了 openclaw 大 龙虾，但你的使用方法可能一直都是错的。今天我们来盘一盘四大常见 openclaw 的 误区。第一是 openclaw 需要一个单独的机器去配置安装，实际上根本不需要。你平时正常用的电脑，不管是 windows 还是 mac 都是可以部署的。 而且创始人 peter steinberg 做 opencloud 的 初衷就是想让他和你已有的电脑里面的文件发生交互，以至于他可以帮你做更多的事情，了解你的工作流程和内容。如果你单独找一个新的机子，那他没有任何可以参考的内容，也无法很好的融入到你现在的工作习惯、方式和流程中。第二， opencloud 需要二十四小时都在运行，当然也是错的， 因为 opencloud 能力很强，很多任务都可以在几分钟之内就能完成，除非你是有一些定时去发生的任务，那带来的结果就是投份费用会很高，估计你都支付不起， 所以开二十四小时并不是正确的用法。第三，需要实时更新。答案是错的，因为按照现在的更新频率，每一两天 oppo nano 就 有一个大的版本的更新，每次更新之后可能会对之前的失费产生影响，导致你更新之后没办法马上就能起用。我的建议是，只要你的版本和最新的版本是在十天之内，就没有必要去更新， 你用的顺手，用的好就可以一直去用。第四，需要部署在云端。其实这个和第一条是一样的，如果你把 oppo nano 部署在云端，其实和其他的聊天机器人没有任何区别，浪费了真正 oppo nano 的 核心功能。 最后再送一条误区，就是大家觉得 oppo colo 很 危险，会暴露你的隐私信息，操作不当会让你的电脑宕机，这个也是一个误区，尤其是现在几十个版本更新之后， oppo colo 已经弥补了一开始明显的安全漏洞，只要你正确操作，而且下载安全的 skills， 他 就不会产生这样的问题。我们工具小组一百多人在用 oppo colo， 没有听到谁说因为用了 oppo colo 导致自己的信息泄露或者宕机反病的事情。如果你对大龙虾 oppo colo 也感兴趣，想要系统学习，我们正好在工具小组里面提供这样的课程。如果你感兴趣，可以看视频主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

不要云端部署龙虾 openclaw 真的 不要云端部署，这个是千千万个 openclaw 里的很大的一个，为什么这么说呢？有以下几个原因。 第一，如果你追溯到 openclaw 创始人 peter steinberg 去看看他最早的采访，他自己开发 openclaw 的 初衷就是因为每次想要和 ai 写作，都必须把自己的文件内容传给像叉、 gptcloud、 java 这些云端部署的 ai 工具，或者叫 ai 聊天机器人， 完成完之后又得下载下来，这样对于想要在本地高校办公的人来说的话非常不友好，所以他决定要把 agent 部署在自己的电脑上面，这样才能达到和自己在同一个电脑同样的环境下办公的可能性，这样才随之诞生了 open cloud 这个项目。 那云端部署的弊端就显而易见。第一，无法直接和你电脑里的东西发生交互，比如他没办法直接读取你电脑的需要整理的表格文件， 如果是遇到比较大的视频需要进行修改的话，可想而知你要上传到云端部署 opencloud 的 那种时间的消耗和费尽程度，在上传下载的过程中，你的视频大概率都会被压缩，所以云端部署的 opencloud 就 和其他的 ai 工具没有什么区别。第二，云端部署会限制你很多的灵活性。有些 opencloud 的 高级用户，他想去接接一些智能硬件， 但是在云端，如果你的通讯协议不被支持，那你很难去进行这样的操作。这种内容也适用于，比如你想把你自己的工作流变成一个 skill， 那 在云端这个东西是几乎无法实现的。然而在本地你可以轻松的去实现。当然云端部署最大的好处就是它在安装部署的过程非常的简单，但同时你的效率和你的工作流程会受到极大的影响。 所以我的建议还是，如果你是真正的想要提高你的效率，就跟 peter steinberg 一 样，想要让龙虾和你一起去并肩工作的话，那本地部署还是最标准最规范的选择。如果你想要本地部署，但你自己还不会的话，我们正好在工具小组里面提供一系列手把手的课程。如果感兴趣可以点击头像看主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

今天去广州出差，在回深圳的高铁上刷手机，刷到了一些令人担忧的信息。大家都知道 open core 现在很火，各个地方呢也出台了相关的支持政策，像龙虾十条、龙虾十二条之类的，当然这是个好事啊，对行业有一定的促进作用。 我们在网上也看到了一些信息，有一些单位在门口贴了公告，可以免费安装 open core， 只要你带电脑过来就可以免费安装。实际上这是一件很危险的事情。 open core 它实际上是一个智能体，它能够帮你干活的前提条件是你需要把系统权限和接口权限开放给它。对于没有经验的人而言，就相当于你把一台性能很好的超跑给了一个没有驾照或者是刚考了驾照在实习期的司机。它本质上是非常危险的， 因为 open core 它不是玩具。把 open core 装到电脑里面获取最高权限，实际上跟在电脑里面植入一个病毒没有任何的区别，本质上是没有区别的。 它能够获取你电脑上的各种信息，包括你的密钥、文件存储的像照片、视频这些东西。所以如果你一定要装了，我建议你去找一台新的电脑，千万不要在常用的电脑上去装它，而且要确保电脑上没有保存密码、密钥，或者是一些重要的文件，包括一些视频和照片，也最好都不要存。 如果对于个人而言，想要体验 ai， 我 还是建议从豆包、 deepsafe 这种常用的 ai 工具开始，因为这些基础的工具，它用来处理文字、图片和视频的这些需求其实是足够的，它的能力是足够的， 如果你想要去尝试一下搭建 agent， 可以 去试一下像 mini max 之类的平台，像这样的平台有很多，如果作为公司想要搭建 open core， 我 建议是在服务器上做本地化部署，同时做好网络隔离，做好权限管理。 还是那句话， opencore 可能是这个时代最伟大的软件，因为 github 上面的评分可以说明一切，但同时它有可能是这个时代最危险的软件，大家一定要理性看待。

最近全网都在问，你养龙虾了吗？我是吃的小龙虾，是真能帮你打工的 ai， 我 折腾他整整一个月了，今天说点没人敢说的真话， 这些龙虾现在有多疯呢？淘宝二八八远程部署，上千人疯抢，有人靠装龙虾已经赚了十多万了。 上两天在腾讯大厦门口，近千人排队装龙虾，全网都在喊 ai 数据员工时代来了，听起来是不是爽翻了？但我用了一个月，只说一句话，理想很假，为实现实很实习生。 先讲他厉害在哪里？ opencloud 就 像是长了手的 ai， 能打开文件、操作浏览器，运行代码，整理数据。你不在电脑前，手机发指令，他照样干。这就是 ai 的 未来方向。 ai agent 真帮你做事， 但现实很扎心。一、部署门槛极高，官方说一键安装只是要搞多克端口映色、环境变量、模型配置，普通人根本装不上。 二、他是吞金兽，开元免费，但调用 api 烧钱，复杂任务一次几美元，重度用的话一个月几百美元很正常。 三、安全风险真的要命，他默认拥有你电脑最高权限，文件读写、程序执行、网络访问，即便理解错了的话，直接删除你整个文件夹。 更可怕的是，只是万个实力暴露在公网，黑客能远程接管你的电脑。所以， openclaw 目前的真实定位是什么呢？聪明但不靠谱的实习生，能提效，但不能帮你赚大钱。因为赚钱的核心从来不是效率，而是你有没有一个值钱的问题， 你做一月薪一万的工作， ai 帮你一小时干完了，你月薪还是一万？这波养龙虾热潮，本质是 ai 焦虑，大家都怕被淘汰，所以跟风上车。但历史早就告诉我们，每一波技术浪潮，最赚钱的不是用工具的人，而是卖产值的人。 卖算力卖部署卖培训才是赢家。 opencloud 是 不是未来？是，但现在的它只是未来的测试版。 别被焦虑裹挟，别被割韭菜。工具永远是辅助，值钱的永远是你自己。你养过龙虾吗？是神器还是深坑啊？评论区告诉我。

我跟你们说，千万不要花钱买什么上门安装那个什么 open cloud 的 服务啊，千万不要因为你直接用豆包就可以了呀，你就是我一开始就是上某书上面说现有一种 auto cloud， 他 不用自己配置，他可以一键弄，就是比较方便嘛，然后我就用了，结果他一开始送了一点积分，我才跟他讲了几句话，现在就已经花了一千多分了，然后他这个分特别贵，我感觉 就是你看他五千分二十九块，然后那按豆包能提供安静，安静，然后就是五千分二十九块嘛，然后我就感觉 我现在连安装都没有完成，他就已经花了这么多分了，那我后续如果要使用的话肯定更贵，对吧？因为我跟他说一句话他就要耗一个分，然后我就下了一个豆包，我就发现我直接跟豆包开屏幕共享，我甚至都不用复制给这个 auto club， 就是 说我现在到哪一步了？因为我啥都看不懂，我是个纯小白， 然后我就直接让豆包帮我这个下载就非常的方便，非常简单，根本就不需要，不需要花钱，怎么会有人傻的就是花钱去找人安装这个东西的呢？啊？你直接给跟豆包，然后跟豆包说，然后开启这个屏幕共享，然后再通话，然后你甚至就是你直接问他，哎呀，现在怎么样了？现在该干嘛就行了呀，谁要花钱花钱都是笨蛋。

几乎是一夜之间， open 可乐龙虾是火到离谱，所有的媒体业内的大佬，甚至两会都在聊这个话题。 open 可乐是什么呢？是一位奥地利程序员开发的个人 ai 智能体，是二六年一月开园的。 最近腾讯大厦的楼下呀，市民们是排起了长龙来安装这个东西。马化腾都没想到啊，你说这个东西怎么能火成这样？有人靠上门安装软件，几天就赚了二十多万，这个 ai 智能体的横空出世啊，又把我们做教育的给干沉默了。一个扎心的事实， ai 都已经发展成这样，我们的孩子，特别是那些正在备考的孩子，还在题海里苦苦挣扎的意义是什么？以前的 ai 是 顾问，你问他答，这个活呢，还得自己干。可是现在呢？ open pro， 他 就是一个员工， 你告诉他，你帮我整理个错题，他就真的能够打开文件夹，找到资料，编辑文档，发送消息，全程都不用动手。当 ai 都已经被训练成可以取代人类工作的牛马了， 我们的孩子还在像牛马一样训练如何把一张试卷去刷到满分。当你的孩子还在背什么是友谊，什么是自信这样的道法知识点的时候，人家二十岁的大二学生，已经用 ai 创办了一个人的公司，调度数百个 ai 替他工作。 未来的学霸一定不是最会做题的，而是最会指挥 ai 的。 未来不是 ai 取代人，而是会用 ai 的 人取代不会用 ai 的。 可悲的是啊，我们现在的教育还在培养那些刷题刷出肌肉记忆的做题家，孩子们被关在学校里十几个小时， 在题山题海里苦苦的挣扎，当 ai 都已经学会做事了，我们还在训练孩子做题，最讽刺的是什么呢？学校现在所禁止的很多的东西，正是未来社会孩子们所需要培养的能力。 学校现在所强调的什么记忆能力，刷题能力，正是 ai 随时随地都能替代掉。

做到这几点的话，咱们就可以放心地使用 openclaw 来学习制冷铁。最近 openclaw 的 漏洞闹得挺凶，有的公司名利禁止不允许在办公电脑上安装 openclaw， 很多人一看新闻就慌了， 这东西还能不能用？是不是一安装就中招了？要不要马上卸载？我们来客观的说一下这个事啊， 漏洞是真的，但也没必要恐慌，尤其是咱们普通人，还有学生或者是那些初学者，因为你基本上碰不到这样的风险。他这个漏洞到底是什么呀？ 就是主要出现在早期版本里面， open 全线过高，然后可能会有令牌泄露，还有远程执行的风险。 重点是这些风险它是有前提的，它真正的危险的场景是这样的，就是把 open 部署在工网上， 然后就是用它来处理一些高隐私高敏感的数据，还有就是用来呃，用它来跑那个涉及到跟钱相关的一些自动化脚本。 还有一种场景是用管理员权限按乱安装插件，然后呢，乱点陌生链接。如果你只是在你的电脑上学习测试的话， 这种情况基本上有漏洞也影响不到你，因为黑客如果要利用这些漏洞，他是有一些门槛的，首先得你去点他的一些链接，还要有一些错误的配置，还有就是 把你的电脑的那个网络，嗯，当成公网地址开放出去。 如果你只是在你的电脑上安安静静的学习，不乱点，不乱开放网络，不乱授权的话，漏洞跟你基本上是两条平行平行线。做到这几点的话，咱们就可以放心的使用 open clone 来学习智能铁。

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。

二零二五年末，奥地利的 peter steinberger 在 周末随手写出一个 ai 项目，最初命名为 cloud bot， 因和 cloud 太像被发律师函，先后改名 motbot， 最终定为 opencloud。 他 在 github 拿下二十七万星标，创下 ai agent 的 领域历史， 超越 linux 相关开源项目，登顶该领域开源榜首。它和普通 ai 最大的不同不是聊天机器人，而是能替你干活的智能体。让它定机之后，它会自己打开浏览器，填信息、付款，让它整理邮箱。它会逐条分类归档，恢复 向二十四小时在线的 ai 员工全网称它为 ai a 阵时代的开始。但你真的需要安装卡吗？ 专业技术人员有开发能力，能解决部署故障？ opencloud 能成为你的外挂，炫商、分析师、金融从业者等有结构化知识库的专家用它能自动化处理海量数据，研报复盘，效率大幅提升。 可如果只是偶尔写文案、查资料，它只会让你头疼。配置门槛高，要折腾 notejs、 api、 密钥和各类插件，光上手就要几小时。更关键的是费用和风险， 有用户半个月耗一亿，偷啃花近六百块。有人 api 密要被盗，三天账单近两千，还有人交托邮箱后被误删几百封邮件。工信部已预警攻网超二十三万个暴露实力，有被黑风险。 结论很简单， openclaw 很 强，但普通人用它，得先问自己三个问题，钱包扛得住吗？时间耗得起吗？数据丢了赔得起吗？如果有一天 ai 能替你工作，你会放心把权限交给他吗？评论区聊聊。

家人们，千万不要在你自己使用的电脑上安装 open cloud， 也就是小龙虾。最近呢小龙虾呢，在中国社交媒体上呢爆火，其实在海外呢，已经火超过两个月了，中国这边明显是晚两个月了，我们看现在很多人呢，喜欢付费去安装小龙虾，其实安装小龙虾呢是非常简单的，完全是不需要付费的，但是呢，它这里边呢存在非常大的安全隐患。如 如果你不懂电脑底层的逻辑话，建议你啊尽量不要安装小龙虾。另外的，如果安装的话，也是在一台你平时不用的闲置电脑上安装小龙虾，同时呢，不要给他过高一个权限，或者说把他锁在一个沙盒里边去应用。同书提前预测一下啊，未来小龙虾的结局很有可能会变成一虾三吃，也就是您安装小龙虾的时候花了五百， 卸载小龙虾呢，又花了三百，小龙虾给您电脑造成的数据破坏呢？那维修这些数据，把这些数据进行修复呢？再花一千块钱。同书总结了一下啊， opencll 现在安全隐患呢，是非常非常非常严重的，而且有相当大的一个严重的漏洞啊。 我们看 opencll 呢，在短短几个月内爆出了相当多的高危漏洞，包括带有 cve 编号的这些命令注入漏洞啊。同书看了一下啊，基本上就不下于十几个。如果您在本地运行 opencll， 并且啊不知情的情况下访问了 攻击你的这个网站，那网站中的 java script 可以 悄无声息地向你本地的网关呢发起攻击啊，那攻击者呢，可以每秒数百次的暴力破解你的密码，得手后呢，既可以完全控制你的设备，那第二个风险呢，就是提示词的注入攻击以及 prompt injection。 我 们看啊，攻击者呢，可以在网页中嵌入隐藏的恶意指令，一旦又是 open call 提取这个网页的话，就很有可能骗取到你系统中的所有的密码以及密奥等敏感的信息。 第三呢是恶意插件非常的多啊，同书呢，自己也有 openclaw 我 们看啊， openclaw 从最开始的几个恶意插件，在短短数周之内啊，到现在为止已经有超过一千个以上的恶意插件了。那么都知道 openclaw 呢，现在总共也就一万个插件，恶意插件呢，将近占了百分之十， 那这些插件呢，平时会伪装成正规的一个工具啊，实际上呢，在 windows 上可能会背后安装键盘记录器，就实时记录你都在干什么，你的密码是多少，在苹果的 macos 上也不能幸免啊，它会安装 optimix server， 这是一个恶意软件，也可以窃取到你键盘到底在输入什么。最后呢是 opencloud 在 中国火的实在太快了， 很多的商家呢是付费部署服务，容易呢，教你怎么使用。但是不管你是否安全，有这样的一个担忧啊，那很多朋友呢，最近也在社交媒体里发现了啊，那 openclaw 很 容易意外操作你的邮件或者是删除你的回收站，以及呢，直接拿您的电子钱包进行转账啊。 同书认为啊，如果你非要部署 openclaw 的 话，必须要做的几个安全措施啊，首先呢是始终将 openclaw 更新到最新版本， 目前的稳定版本呢是 v 二零二六年二月二十六号这个版本第二一个呢，安装插件前啊，要严格审查，千万不要安装恶意插件。 第三呢是尽量不要在你平时用的电脑上去安装 open call， 尽量找台闲置的 mac mini 等等有些不用的电脑上去安装部署。第四呢是不要给他访问你敏感文件，包括 c 盘以及你个人敏感的这些 word 文档啊，包括这些账户的权限啊，这个权限一定要把控在自己手里边。第五呢是用沙箱严格控制他的访问权限。 第六呢是不要在电脑上存一些铭文的密码，包括建立一些操作日记啊，这都是非常谨慎的。所以童书认为啊， opencloud 完全不适合布局在普通个人电脑上或者企业工作站上， 如果确定需要部署的话，应把其部署在完全隔离的环境中，比如说专用的虚拟机或者独立的物理设备中啊，或者说你自己平时不用的电脑上面，这样才可以。而且呢，一定要限制他的权限，并且呢只允许他访问非敏感的数据。童书总结一下啊， opencloud 的 爆火呢，其实代表了 ai 呢，从对话软件啊，逐步的迈向 ai agent， 它是重要的一步啊，这也是它在中国爆火的根本原因。 但是它的自主性呢，不仅带来了更高的使用和入门门槛，也引入了更大的数据隐私，还有安全风险。那 opencloud 呢，很有可能会陷入自循环，还有产生误操作，甚至会导致你的数据损坏或者丢失。 那对于普通用户而言啊，在安全意识和技术能力不足的情况下，盲目的去部署 opencloud， 风险呢？同书认为是远远大于收益的。

相信大家已经安装好了自己的 openclare， 但是你有没有想过你每一次的 openclare 的 使用都会消耗你的 tokyo， 这个 tokyo 的 话就是需要大家去花钱去买， 那有没有办法能够免费的使用 opencloud？ 如果说你也想要免费使用 opencloud 安装 olemma 模型，那一定要点个关注，点个收藏，不然的话你下次就刷不到了。那我们进入正题，我们直接啊百度搜索一下 olemma， 然后在这个右上角位置点击下载， 这边的话选择自己电脑系统，然后点击一下，直接点下载就可以了。 ok， 下载好了之后，我们直接正常安装啊，就会进入到这个页面，然后右下角我们要选择一个模型，正常来说一般是选择这个 gpt 二十 b， 也可以选择千问，三点五千问。 ok， 我 们在这个位置选择好了之后，你发一个消息，你比如说我选一个，我没下载的，我发个一，你发一个消息之后，他就会开始自动下载这个模型。 好，我们直接进行下一步。欧莱玛下载好之后，我们直接通过这个运行安装向导重新把 openclock 跑一遍， 因为之前你们装过 deepseek 的 模型，然后这个配置处理的话，选择更新值， 在这个模型认证供应商这里选择 olemma， 本地本地本地，然后它会有一个模型 id， 例如 deepsea 杠 r 一 比八币，我们再打开你的 olemma， 看一下你的右下角， 就是把这个名字输入进去， 我们用的是这个二十币， 这个的话直接回车就可以了。 这个聊天通道的问题，因为之前已经跟大家讲过了，我们就直接挑过了， 我们把网关打开，等这个 opencloud 的 正常运行。 ok 啊，大家在运用这个 oemma 本地模型的时候，它是不需要花钱的，但是它是基于你电脑来去做的本地模型，那是什么意思呢？就是说它直接消耗的是你电脑的性能， 比如说我们在这个内存 gpu 直接消耗你的电脑性能，比如说你的电脑越好，那它运算速度就会越快，大家这么说能理解吗？ 还有就是这个欧莱玛上面的模型，它对应的有一些，比如说它这个二十 b 的 模型，它是 比较推荐八到十六 g 的 这个显存的显卡，然后才去使用，然后有一些是呃，一百 二十币的支持二十四 g 或者三十六 g 的 显存的显卡才能去使用的，也就是说他直接消耗的是你电脑本身的性能。 ok， 如果说大家感兴趣的话，可以自己去装一下试试。

最近全网铺天盖地都是 opencloud 的 安装教程，但我却告诉你，先不着急装，你是不是觉得不装就落伍了呢？但越是这个时候，咱们越得停下来问问自己，为什么要装 什么人，真该去装。更核心的一个问题是，你在职场上的不可替代性，真的一个新软件改变了吗？ 咱们不要做追风者，听完这一期，你对 openclaw 会有新的认识，内容比较长，可以先收藏，免得找不到一。 openclaw 到底是个什么怪物？他是怎么工作的？为了让你听懂，这事咱得一步一步拆解。 之前咱们介绍过一期智能体，其实 openclaw 就是 一个最典型的智能体。那智能体最大的特点是什么？是自动规划路径，自动实施。 举个大家日常办公最常见的例子，比如你要做个数据统计，手里有几个原始的 word 文档，你需要把里面的核心数据抽离出来，填到一张 excel 表里，而且表格里的数据还得带上计算公式。 第一阶段，用大模型，比如豆包，你把 word 的 文件发给他，告诉他要统计什么数据。但现在的豆包还不能直接输出完美的 excel 文件，他只能把整理好的数据以文字的形式发给你， 最后还得你自己苦哈哈的把文字复制粘贴到 excel 里去排版写公式。第二阶段，用工作流，比如 cos， 如果你懂点技术，搭了个工作流， 你设置了两个节点，第一个节点负责从 word 里抽数据变成文字，这相当于实现了之前豆包的工作内容。第二个节点要用封装好的 excel 加工插件，你把它们串起来，你终于实现了直接输出表格， 但是工作流得靠你自己搭呀，并且他永远只能死板的按你画好的路线跑。一旦 word 里有个特殊字幕报错了，输出结果可能就错了，你还得亲自去排查 bug， 改工作流。第三阶段，真正的智能体。 到了这个阶段，你只需要告诉他你的终极要求，你要抽理哪些数据，输出什么表格，内部公式怎么算。 接下来他会自动调用大模型去帮你统计数据。如果他发现系统里没有现成的导出 excel 的 插件， 他绝不会两手一摊说干不了。他会自己写一段拍反代码程序，自动运行这段代码来实现表格的完美导出，确保最后达成你的目标。这就是智能体最核心的自动规划。而现在的 opencl 比普通的智能体更进一步了。 以前的智能体一般都存在于某个软件环境内，最多能调接口 api 来干活。如果有些软件根本没开放接口，它就彻底抓瞎了。而 openclaw 就 像它的名字一样， 直接长出了一对能操作你实体电脑的机器爪子，它部署到你电脑后，可以拥有了真实的计算机使用权。 他不仅能在后台跑代码，他还会像个真人同事一样直接操作你的屏幕和软件。举个最常见的办公场景你就懂了。比如老板在飞书上找你，让你马上发一下某个项目的最新成本核算表。 如果是 openclo 在 帮你干活，他会自己移动屏幕上的鼠标，点开电脑底部的飞书图标，找到老板的对话框阅读要求，然后他自己把飞书最小化，打开你的本地文件夹，在成百上千个文件里精准搜出那份 excel， 或者直接打开你们公司的内部系统去查数据， 查到之后他自己截图或者复制数据，再切回飞书，敲击键盘回一句，老板，这是最新的核算数据，最后点击发送，这非常恐怖。你会发现 ai 时代刚刚跨越了一个分水岭，系统控制权的彻底转移， 人类正在从利用 ai 获取信息正式过渡到授权 ai 像真人一样接管我们真实的作业。二、如何判断你到底该不该装呢？ 判断标准很简单，如果你听完我上面讲的内容，完全能听懂，脑子里甚至已经有了自己业务场景的画面感，这说明你已经具备了深度使用 ai 的 基础， 那么你能装，可以去亲自感受一下它的威力。但如果你听上面那段话，觉得就像在听故事，平时实操最多也就是用豆包一类的大模型对话工具，聊聊天，查查资料。那么你现在其实不着急装， 为什么？因为你费了九牛二虎之力，装好之后大概率也只是把它当成一个高级点的聊天工具，和 ai 聊聊天，看它帮你点两下鼠标，再进一步的 skill 搭建、业务融合就很难做到了。 三、再看 opencloak 的 反面。首先，阶阶段的 opencloak 对 普通人来说就是个安全黑洞，你把它部署到你的主力办公电脑上，让他拥有了控制权。你知道你的核心数据会不会丢失或者被乱发出去吗？不怕被动手脚丢失内部资料吗？而你毫无察觉。 其次，很多人不知道 open klo 干活是会疯狂消耗托根的，也就是说，你要实打实花钱去买大模型的使用流量，它在屏幕上自己移动，鼠标自己去规划，自己去纠错，莫名其妙的运转下去， 你会发现花了钱也没达到期待的工作效果。当然，如果你只是为了学习，想了解 ai 最新动态，完全可以去体验，但一定要控制好期望，别以为你可以轻松驾驭，马上成为一人公司。

为什么我不推荐大家去跟风 openclo 呢？不管是老板还是普通人，都有非常多的人去追求这个 openclo， 希望把他现在所做的事情用这个 ai 给替代掉。但你有没有想过，真正的业务逻辑是这样的，你自己对这个业务本身非常的熟 悉，然后你知道哪个板块它是非常琐碎，可以拿出来抽出来形成一个岗位把它外包出去的。你也清楚什么东西才是真正的核心， 当你不清楚这个业务它能够拆解成什么样的颗粒度的时候，你是没有办法清楚地知道哪个地方可以用这个 agent 把它替代掉的。呃，也就是我们俗称的这个 s o p， 你 足够熟悉这个业务，你才可以写出 s o p， 你 写出 s o p， 你 才能够让 ai 给你 替代掉其中的一部分。那现在有非常多的人去教你安装部署这个 openclo， 什么九十九啊，九百九十九啊，去帮你上门部署，但是没有人去教你怎么做这个业务，怎么具体的做业务。因为这个东西它是核心啊，它需要的钱可不是九九 九百九十九就能够买到的。所以大家不要盲目再去追求这个 openclo 了，更本质的东西是你要足够熟悉业务本身。

opencloud 不 适合百分之九十的普通人，唯有三大理由和一个阴谋论去帮你去魅。 opencloud 简单来说就是一个可以操控你电脑的 gpt 或者 deepseek， 可以 运行你电脑上的程序。 第一个理由呢，就是经济成本，首先你需要有一台闲置的并且能二十四小时运行的电脑去部署这个 opencloud， 同时这个电脑的性能还不能够太差。最好呢还得是苹果电脑，因为有很多功能，比如说录屏啊，在 windows 系统上经常会出现问题，而且软件生态呢，也是苹果系统更好。其次呢， 就是 token 的 开销了，这个就是重中之重了，很多博主鼓吹的什么免费啊，便宜的代模型，但是呢用起来太笨了，而且使用体验非常的差。而一些好一些的模型呢，比如说 cloud 啊， open i 或者 jimmy， 你 使用一次 执行一次任务，动辄呢就是几十万的 token， 折合下来呢，几块钱就没了，而你真的需要去付费执行这些任务吗？ 第二个理由呢，很多使用场景呢，它都是委曲求，比如说你让它处理你本地电脑上的文件啊， pdf， 那 我请问了，你难道没有 wps 云文档了吗？ 是什么样的场景需要让你拿起自己的手机，打开 whatsapp 或者飞机，然后发送指令让它处理你本地电脑上的文件，这个文件还不是你公司电脑上的，是你本地电脑上的文件。其次呢，还有说让它帮你进行交易，这个世界面上有那么多成熟的而且久经安全考虑的量化 交易软件，你不用，你非要自己弄策略，自己去下单，你也不考虑安全上的问题，哎，就是要 diy 主播，自己呢也是有玩 solo 的， 我是绝对不可能让自己部署的 open call 去帮我执行策略去交易的，一不小心全给我爆仓了。 至于什么帮你自动运营自媒体，那就更扯淡了， ai 味道那么重的内容，你确定你发出去有人看吗？你发送一条内容所消耗的 token， 你 确定你可以变现赚回来吗？ 第三个理由呢，就是技术门槛。首先，安装它就有一定的技术门槛，很多人说网上有很多保姆级教程啊，你跟着敲就行了。我想说的是，如果你能跟着教程把它完整的安装下来，你就已经不是百分之九十的普通人了。真正的普通人，他们连命令行工具 c， m、 d 他 们都不知道要怎么打开，更别提什么 下载 note js 啊， get， 只有图形化的安装界面才是真正适合普通人的软件。其次呢，配置大模型，配置配置 whatsapp 维书，推特，那就更麻烦了，更别提你还要考虑安全权限的问题。你最好呢还是要有一个隔离的环境，不然他把你的一些重要资料或者文件给删除了，而且他还可以直接去操控你的浏览器，而大部分人呢，浏览器都绑定了十分重要的账号。 最后呢，我想谈一下我的阴谋论，直说了，我觉得就是有一些国内的大模型厂商在炒作这个热度，大家仔细看一下教程里配置大模型，也就是你需要花钱的这一步。上面呢，有几个国内的厂商恰好呢上个月刚在港股上市， 而且呢，有很多点击量十分高的安装教程，都无一例外的推荐你使用这几个收费的大模型厂商，而且呢要使用他们的邀请码 视频呢？最后呢，我想强调一下我的观点，我问我认为 open call 这种本地 agent 的 形式十分的有前景，而且它很有想象力的空间，但是限阶段它还不适合百分之九十的普通人，大家不要这么焦虑，好像觉得自己已经落伍了。