0penclaw怎么翻译

这些 skills 让 openclaw 把搜索做到极致，厉害！哈喽，大家好，我是姚路星。 用 openclaw 一个月，我发现一个真相，很多人把 openclaw 当聊天机器人用太浪费了。它真正的价值在于能主动获取信息、分析信息，作出判断，而这一切的前提是联网搜索能力。今天我把 openclaw 联网搜索能力拉满的 skills 分享给大家。 opencloud 官方内置了 brave 和 perplexity 两个搜索引擎，但问题是 brave search 要绑卡免费，额度有限，经常不够用。 perplexity 需要付费，国内网络还不稳定。 更重要的是，这些搜索引擎对中文内容的覆盖不够。全 x 小 红书公众号、 b 站播客这些我们日常获取信息的渠道，传统搜索引擎根本搜不到，所以目标就是建立一个无死角的信息获取系统。 第一步，替代内置搜索引擎，包括两个 skills， 其中一个 skill is tivoli search。 tivoli 是 专门为 agent 设计的搜索 api， 和传统搜索的对比以及项目地址如下。 其中配置的话有两个要点，要点一，去 tivoli 官网申请 apikey， 这个是免费的。要点二，在 opencloud ev 加入环境变量 tivoli apikey 另外一个 skill 是 multi search engine， 单一搜索引擎总有盲区，而 multi search engine 集成了十七个搜索引擎，包括八个中文加九个全球，有着不需要 api key 自动去重支持、搜索规则自定义等核心优势。地址如下， 当这两个 skill 都安装好了之后，将 table 里 multi search 和 brave 的 搜索优先级配置在 agent 斯巴克岛。 第二步，攻克难啃的平台，包括一个 skill， 搞定了通用搜索，接下来解决特定平台的解析问题。这里我们用的 skill is agent rich agent rich 支持各种平台以及项目地址如下。 最后一步，浏览器自动化包括一个 skill， 有 些网站需要登录，点击滑动才能看到内容，怎么办呢？这里我们用到 skill is browsering。 传统浏览器自动化，比如 playwrite 需要写代码控制，而 browsering 的 创新在于，你只需要正常操作浏览器，比如点击填写滑动， browsering 会自动录制每一步，最后保存为 skill， 下次直接调用 与 play right 对 比以及项目地址如下。最后总结一下， open cloud 的 高级化不是一蹴而就的，从基础搜索到浏览器自动化，每一步都在扩展它的能力边界，大家快去试一试吧！感谢大家，三连，谢谢大家，记得关注再走哦！

最近很火的是这个长得像大龙虾的开源神器 open close， 但是我还发现了一个非常好用的国产神器，就是字节跳动旗下的飞书。飞书是目前能让大龙虾自主跨应用处理复杂任务的唯一接口，把它和飞书接在一起，你一个人就是一家全自动化公司。而且飞书有非常广泛的模板，小白新手也不用担心。准备好了吗？ 开始先看这张真实的内部飞书多维表格，这里有录音、质检、工单处理、 bi 刊版四大模块，以前这需要几个客服天天盯着，现在可以直接交给这只大龙虾。 oppo klo 最强大的地方在于自主操作，客户在后台发了一条永长的抱怨留言， 这只大龙虾在后台自动读取，瞬间打上投诉类标签，并提取出电话号码，他连质检都能包揽，听完客服录音自动打分， 只要得分低于六十分，他会像个铁面无私的主管，自动触发飞书报检机器人，直接精准流转给对应负责人，全流程零人工干预。当然，为了帮你打通最后的落地，还有一些好用的模板都是免费的。如果对你有启发，记得点个关注，我们下期见！

openclaw 到底是什么？怎么部署？普通人能用它干什么？本视频将为大家详细解读 openclaw， 从基础介绍、部署教程到实用玩法，助力大家轻松拥有超级 ai 助理。 一、 openclaw 是 什么？ openclaw 原名 cloud bot mode bot 是 一款开源 ai 智能体，能将大模型接入 qq 飞书、钉钉等聊天工具，并具备读写文件、执行命令、浏览器自动化等强大能力。 二、 openclaw 怎么部署？ openclaw 支持云端部署和本地部署两种方式，建议大家云端部署，这样可以保证本地数据安全，同时还能随时与 openclaw 进行交互。 阿里云推出了 openclaw 一 键部署方案，只需两步，轻松拥有超级 ai 助理。 第一步，前往阿里云 opencloud 部署专题页面，点击一键购买并部署配置，选择两合二 g 级以上镜像，选择应用镜像中的 opencloud， 镜像地域优先选择香港或新加坡，提交订单并完成支付。 第二步，配置 openclaw 前往阿里云清亮应用服务器控制台，进入实利的应用详情页面，通过图形化界面快速完成 openclaw 配置，无需写代码或改配置，轻松打通消息通道。 三、普通人能用 openclaw 干什么？一、文件与邮件自动整理桌面和下载文件，筛选并回复邮件。 二、日程与文档帮你写周报、整理会议纪要、生成 ppt 大 纲，转换文档格式。三、生活与购物监控商品价格到点提醒或自动抢购，定时备份照片和资料。 四、自动化任务在夜间或空闲时自动抓取数据，生成报表并发送到邮箱。以上就是 open cloud 详细解读，建议收藏本视频，跟着视频教程部署，只需两步即可拥有超级 ai 助理，想受更方便的工作与生活。

老铁们，我终于找到方法了，适合小白用的。这两天我不是一直在折腾这 open call 吗？找到一个方法非常适合小白用的，就是我用扣子加 open call， 直接部署一个云端在扣子上的 open call。 首先我要进入扣子这网址，网址会放到评论区，它有一个项目管理，你点完之后它有一个出现一个一键部署 open call， 它是什么意思呢？你点完之后，它会要求你开一个会员，这会员最便宜的是四十九块钱，我开了一个六十八，还有一个九十九的。这东西有什么好处呢？它开完之后就相当于给你部署了一个云端的 open club， 你 也不用去买云空间， 相当于六十八。我定的是六十八块钱，每个月会送积分，这积分就相当于算力送了二十几万积分，我现在已经用了几万积分了，还是够用的。你按照他，他说一步一步配置，最最重要是什么？最重要是 open call， 它需要一个配置，一个机器人，这是很多人都不会的。到飞书就可以 对接这个扣子用，扣子跟飞书都是在字节跳动，也就抖音这个公司下面的把这东西连通。他是非常的友好，就是有一个超级助理，这超级助理我会给他一些，嗯，最简单的第一个，他是谁？他干什么？他叫什么名字？什么性格，定完之后 我再告诉他他有什么功能，我问他你有什么技能，他就会告诉他有什么技能。因为发现他是飞书的机器人，所以他是很多飞书的表格，我就会让他说， 你帮我找选择题，然后找好的选择题，形成恐怖文案，按照我给的结构模式帮我写到表格里面，他就执行我命令， 他就自动填在表格里面，然后就帮我做成了一个选择题的表格。有些人说想用炒股什么的，这个是用不了的，炒股的技能包很多本地不熟，或者说你要做其他的爬虫，或者做其他的抓群，你需要配不同的技能。总结来说， open cow 他 是手和脚，大模型才是大脑，但是最重要是什么？最重要是你自己，你自己，你是总司令，你是给指挥的，就相当于这个大脑放在这里，这个手脚也放在这里，他相当于是一个实习生，他是空白的，你需要教他怎么做， 你要给他发号施令啊，你要干嘛？比如说他这一出机器人，他本身的技能就有多维表格，建表格，录入表格，那我就基于他这个功能，我就去跟他说，我要做选择题的汇总，每天的热点新闻的汇总是自动建表格，这样他就帮我建了一个又一个的表格。 我也想告诉大家，是说 open call 这东西他不是不能用，但是大家不要神话他，也不要美化他， 就普通人用，你只是问问一些日常的东西，我觉得豆包是够用的，但是你比如像我一样，我想效率一点，做选择题效率点能用，用到表格的功能，我就用这个飞速机械加扣子。 open cow 那 就够用了，因为我定位很明确，我就文字的工作，或者有些人要做小红书，选择题或其他的选择题或文章都可以。 前提是你要记住有几个东西，第一个你选的大模型，比如说你是用 deepsea 还是用 kimi， 还是用用元宝？都好， 你要用好又适合你的大模型，因为有些大模型它智能体没那么强大，这是大脑。第二个你需要用的是手脚，我们用手去操作手脚。对于这个 open call 来说，他需要的是一个技能包，比如说你现在说你要帮我倒一杯汽水， 不给我唱首歌，他没做技能包，你根本做不了。所以你不要听上面说什么，一个人公司什么都会做，很多技能是需要开发的，或者可能这个平台 gift 上面有，但是你用不了， 或者要付费，或者你调用不了，你根本就用不了，明白吗？就说不是，像人家说的什么甩手掌柜，你必须有这技能包。但是我用这飞书的机器人为什么推荐用？我觉得办公的人百分之八十的工作都可以解决，比如说数据分析，竞品分析，抓取数据，做汇报，做报告，做自报， 还有一些日常东西，比如查天气，你就直接问他，你也没占多少算力嘛。但是我觉得如果你只是想问一些简单问题，豆包就够用了。再讲一次，扣子加扣子上的 open call， 加飞书机器人这三样就够用了。 但是你如果说想什么考什么股票啊，弄些爬虫啊，其他的目的，估计目前说你得做真正的本地化和真正的开发，需要很多算力，我就不建议用了， 目前是这样子，给他发，大家分享，大家有什么问题可以在评论区问我，只要我懂的，我一定会给大家解答，如果你不会配置，你评论区给我留言，到时候我教你怎么弄。所以我觉得这个技术的东西是可以学的，但是你不要 抱着太高的一个期待，因为人类这么辛苦的发展，不可能说 ai 一 出来一下子颠覆，但是这 ai 发展是真的很快， 前两年我用的时候 ai 深图，纹身图的时候都是很别扭，现在已经能变成这种纹身视频，还有其他的文字做表格，还有这种自动化的流程新事物，不要拒绝他，但是你不要对他抱太高的期望，一定要抱着一个空瓶的心态慢慢学吧，有什么问题给我留言，谢谢大家！

嗨，朋友们，这个今天 gpt 五点四正式发布，整个科技圈直接炸了锅，搭配 openclo 实现系统级自动操作，长上下文理解，全流程智能智行，这组合啊，确实特别强，这是实打实的行业现状， 那不少人看完第一反应就是， ai 时代是不是又要彻底变天了？有很多人呐，瞬间又开始焦虑， 国外 ai 又一次大跨步，我们是不是又被拉开差距了？我告诉你一句最实在的真话， gpt 五点四再强，在国内目前没有办法合规使用。你们看到的大量博主、从业者在拆解、分析、对比，那是行业在研究，技术方向是大厂在对标，前沿路线真的不用焦虑，更不用觉得我们追不上。 咱们中国 ai 现在走的是完全自主的路线，从开源大模型到本地部署，从桌面智能起到国产框架，全都在极快的追赶对标，甚至局部实现超越。他们有的能力，我们正在有 他们做的到的落地，我们能做的更合规、更安全、更贴合国内环境。 技术的最终价值从来不是谁更强，而是谁更能用，更可靠，更能真正走进我们的生活。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海，中国 ai 自有它的征途与荣光，谢谢大家！

只需三分钟即可搞定。整体分为三步。第一步，在 kimi klo 构建云端 open klo。 为什么选择 kimi klo？ 之前我是单独配置 open klo 加单独配置模型的方式，对信手来说步骤比较繁琐。现在可以通过 kimi klo 一 站式将模型和 open klo 配齐。 只需一分钟，在 kimiclock 的 控制台点击 create 按钮，一分钟就可以配置成功，无需额外的复杂设置，非常方便。第二步，现在你已经是个初级老板了，现在给你的 kimiclock 赋予牛马使命。在 linux 中，我们可以使用 cron 来设定， cron 就是 linux 中用来定时自动执行特定命令或脚本的工具，因此这个指令最基本的版本可以是，你可以基于这个命令进行衍生。这儿给大家一个小技巧，本质上 color 运行在一个 linux 环境中， 因此如果你不熟悉一些 skill， 你 完全可以直接让克拉模仿你平时的动作。因为四 q 本身也是工作流。例如分析任务，你就可以改成设定一个空，让任务每隔二次时间打开浏览器，输入网址， 查看网站上的数据，形成数据分析报告，看完之后关掉浏览器。当你知道这件事之后，你完全可以忘记原来对于电脑操作的理解，享受老板的工作方式。假设安装一个软件， 可以说使用并搜索 wps 并且安装。第三步，将你的工作流与 kimi quir 沟通并固化为 skill。 我 们直接跟 kimi quir 沟通，我们可以根据 kimi quir 的 回复选定一个方向，让它给我们整理出完整的交易工作流程。你看这段 pro 是不是 p u a l 拉满，如果你觉得没有位，可能你已经是老板了。 kimi kala 会返回一个任务列表，这时克洛还不知道这些任务其实是他要执行的。我们接着让 kimi kala 把这些内容做成固定的 skill， 这样可以稳定方便地嵌入到矿例行任务中。 你可以让 kimi kala 打印出来具体的 skill 内容进行检查并叠代，最终固化的 skill 如视频所展示。当然，你也可以直接使用 kimi kala 官方哈布里现成的四 skill。 自己封装 skill 是为了让大家更好地理解什么是 skill 以及如何创建。如果你会建立自己的 skill， 那 么使用别人的 skill 也就轻而易举了。现在我们就可以修改第二部中的 chrome 命令，让它定时执行我们刚创建的这个 skill。 整个能够自动钉盘分析的框就配置完成了修改。 chrome 的 执行时间可以定时给你提醒。

一夜之间，数字小龙虾突然刷屏 ai 圈。很多人周末可能都看到这个词，但绝大多数人还没搞明白这只小龙虾为什么会突然火起来，更没看懂的是， 它背后可能代表着 ai 新时代的到来。事情的起点其实来自一个开发者圈很有影响力的 ai 模型排行榜， open call。 因为 open call 的 名字里有 call 爪子，再加上榜单 logo 像个钳子， 所以在国内开发者社区里被大家戏称为小龙虾榜。最近这个榜单突然在科技圈爆火，是因为国产模型在排行榜上表现非常亮眼，其中包括 step、 三点五、 flash 这样的模型冲到了榜单前列。 但如果你只把这件事理解成国产模型排名提升，那其实只看到了表面。真正让 ai 圈兴奋的是，这次榜单上的很多模型都在做同一件事， ai 智能体 agent 过去一年大模型的核心功能其实很简单，聊天、问答、写作。你问问题，他回答问题，你让他写文章，他给你生成一段内容。 但现在， ai 正在发生一个很大的变化，他开始从回答问题进化成帮你做事情。举个简单的例子，过去你让 ai 写代码，他只能给你一段代码。但如果是 ai 智能体，他可以自动完成整个流程，写代码、运行、测试、修复错误，再继续迭代。简单来说一句话， ai 正在从聊天工具变成数字员工。这也是为什么很多科技公司最近都在强调一个词， agent 痴呆。而当技术趋势开始发生变化的时候，资本市场往往也会跟着寻找新的故事。如果 ai 智能体这个方向被市场认可， 那么资金很可能会按照一个非常典型的炒作路径去演绎。第一层往往是 ai 应用公司，因为智能体最直接落地的地方就是应用场景， 比如办公软件、数据服务、 ai 平台等等。这一层往往盘子不大，故事空间又高，所以最容易成为短线资金打造高标的地方。第二层是算力和服务器，原因很简单， ai 智能体要持续运行任务，对算力的需求反而比普通聊天模型更高， 所以服务器、算力、基础设施这些方向很可能会跟着情绪一起走强。第三层是光模块、数据中心这些更底层的硬件环节，这类公司体量更大，一般是在行情确认之后才会迎来机构资金的配置。 所以如果你最近留意市场，会发现一个现象， ai 方向其实一直在反复移动，有时候是应用涨一波，有时候是算力拉一下，但始终没有形成真正的主线行情。 原因其实很简单，资金还在试探，他们在试探一个问题， ai 这个题材是不是还能走出下一波行情？而在市场里判断一个题材能不能成为主线，其实只有一个标准，有没有龙头。如果某个方向突然出现连续涨停的高度版，资金就会迅速围绕这个方向进行扩散， 整个板块的情绪也会被带动起来。但如果始终没有龙头站出来，那么这个题材就很容易变成轮动行情，今天涨这个，明天换另一个， 始终无法形成持续的赚钱效应。所以接下来市场最关键的观察点其实只有一个， ai 智能体方向能不能走出新的高度龙头 如果有新的高度股出现，那么 ai 板块很可能会迎来一轮新的情绪周期。但如果始终没有龙头带队，那这条线大概率还是阶段性的热点， 很难成为真正的主线行情。最后，华哥送大家一句话，在这个市场里，真正引爆行情的从来不是一条新闻，也不是一个榜单，而是一个新的趋势。而这一次数字小龙虾的爆火，其实正在向市场传递一个信号， ai 的 下一阶段，也许正在从大模型时代走向智能体时代。

二零二六年最火的 ai 工具是什么？是 open core， 一个二十四小时能帮大家干活的智能体。今天呢，迪姐就用最简单的方式和大家分享一下如何养一只属于自己的龙虾，让他成为我们的 ai 专属数字员工，从部署到训练到具体的场景应用， 全程干货，建议码住收藏不迷路哦。第一部分是我们使用前的准备，首先呢，开始养虾之前，我们需要准备三样东西，第一个呢是运行环境， 一台普通的电脑就可以了， windows， mac， linux 都可以，或者是租一台云服务器，但也非常建议大家可以用自己平常闲置的电脑去进行一些运行，因为还涉及到一些数据权限的问题。那第二个呢，就是 ai 模型的 api key， 这个是龙虾的大脑，新手比较推荐国内的模型，比如说像 mini max， kimi， 智普 ai， 免费额度多，而且访问速度也会比较的快，如果大家预算充足呢，也可以用 cloud 或者是 gpt， 能力会更强一些。 第三个就是打通的通信渠道，就是大家平时用的聊天工具，像 facebook 啊， telegram， discord 都可以，这个可以用来给龙虾去下具体的指令。准备好这三样，我们就可以准备开始了。 第二部分是三种的部署方案，大家可以根据自己的这个过去的呃，这个技术的一些基础和目前自身的一些需求去进行选择。 那第一种方式呢？是桌面一键安装最适合小白上手的客户端，呃，去进行网页的交互式的这个安装， 然后填入 api key， 绑定飞书或者是 telegram， 五分钟就可以搞定，而且零成本，然后上手都是交互型的界面，复杂度极低。那第二种方案就是云端的托管服务，这个呢是最省心的，比如说像 kimi claw 或者是 max claw， 直接在网页上点击部署，按月订阅，大概是呃一百九十九一个月不用管服务器， 七成二十四小时在线。那第三种方案呢，就是云服务部署，它是呃最灵活的一种方式，比较适合开发者和企业用户。租一台云服务器，然后用 docker 一 键启动 opencloud， 完全是自主控制的，数据的私密性高，成本大概是每个月两美刀起， 新手呢就建议从方案一开始熟悉之后再慢慢的去升级。那第三部分就是核心的配置了，部署呢是完成了第一步，接下来的配置是关键，这步决定了我们的龙虾员工是不是好用。第一步是身份录入，那这个是养的核心，我们需要通过对话去告诉龙虾，你是谁啊？你的身份是什么？你需要什么？ 比如说我们会跟他讲，我是自媒体的内容创作者，日常需要你帮我整理资料，拷写出稿，管理日程，我习惯简洁直接回复，每一天上午九点向我汇报代办事项。以上内容请永远记住，这样龙虾就会有永久的记忆，越用就会越懂你，越知道你的诉求。 那第二步就是安装一些 skill 技能，就是龙虾的手脚决定它能干什么。那新手建议四个必备的安装技能。第一个呢就是 capability involver， 这个能让龙虾自己进行优化，越用越聪明。第二个就是 agent browser， 它能够操作浏览器，自动查信息，填表格。 第三个就是 summarize， 快 速总结 pdf 网页长文档。第四个就是 find skill， 需要新功能时让它自己去找， 在 clawhub 市场搜索这些技能的名字，一键安装就可以。第三步就是对接工作渠道，把龙虾接入到我们的飞书或者是 telegram。 以飞书为例，直接在飞书的开放平台创建企业自建应用， 开启机器人的权限，获取 app id 或者是 secret， 填入 open claw 配置页，就能够在飞书当中直接艾特你的小龙虾了。第四部分就是具体的使用场景示意， 配置完成之后呢，我们就可以像指挥员工一样去下达自然的语言指令了。第一个场景呢，就是办公的自动化，把我的邮箱里所有来自客户的未读邮件摘要整理成表格发到非书群里。第二个场景，信息处理 监控 abc 三个竞品和官网的社交媒体，每天下午五点给我一份动态摘要。第三个场景就是内容创作，根据我昨天整理的会议纪要，生成一份公众号推文的大纲，要求风格活泼。第四个场景就是定时任务了， 每周一早九点提醒我更新项目的周报。这些重复性的任务我们都可以交给龙虾，我们只需要专注创造性的工作。当然我们也需要注意一些事情，就是安全哈，务必设置以操作权限的白名单，避免执行一些特别危险的指令。就是还所以还是推荐比较用 docker 的 杀虾模式去去运行。 第二个就是控一下成本，其实因为如果按照 token 去计费的话，这个消耗还是挺大的，呃，或者是呃建议大家可以选择 maxclaw 这种固定式的订阅服务，也可以节省一些成本。第三个就是从简单开始，就是一次性，我们不需要装太多，从一个核心的需求，比如说像整理文件啊，然后 去解决一个子场景的一个小问题，一步一步去构建自己的这套体系。好啦，这就是二零二零年 openclaw 的 完整使用指南。 养虾呢，其实是一个持续部署和调优的过程，那后续迪姐也会在频道当中持续去更新 opencloud 安装部署，具体的呃使用场景等等相关的内容。如果大家感兴趣可以关注订阅迪姐的频道，我们就下一期视频，再见！拜拜！

opencloud ai 龙虾，这个最近中文 ai 圈里面最炙手可热的 ai agent， 不 管是我在那些技术社群，还是那些公开的行业交流平台， 到处都是它。当然，我今天不是来介绍它的，我是来问一个核心问题， opencloud 到底有没有它传闻中的那么些，它到底具不具备个人 ai 操作系统的核心本事？透过信息噪音挖掘科技本质？大家好，我是好久不见的官长。和我们平时常用的极问极答聊天 ai 不 同， opencloud 的 核心定位是能够一直帮你干活，而不是聊一次就拉倒，所以你把它和那些普通 ai 放在一起对比。嗯， 是的，这两者压根不是一回事。 opencloud 现在的方向确实是往个人 ai 操作系统上去拉出行，它能够本地跑，能够直接去打通你常用的微信笔记软件、办公工具这些渠道。跨平台干活，不用你来回去切 app， 甚至能够直接去调各种工具， 查资料，整表格，发起工作游，你不用去手动一个个点开跳转，再加上它能够持续执行任务，帮你去跟那种跨好几天的事啊。这得益于它的长期记忆功能，它能够去记住你之前提过的所有需求和偏好。项目背书，不用你每一次都从头到尾交代一遍， 这几个能力正好凑齐了个人 ai 操作系统该有的几样东西。跨平台协同打破各个工具之间的墙，自动化工作，把你从重复操作里面解放出来，全流程任务跟进，帮你从头盯到尾。那么普通聊天 ai 呢？ 对话一关，上下文基本就清零了，他们很难真正去打通外部工具和多平台之间的对接，也盯不了长期的火，这就是 openclaw 和普通 ai 最根本的区别。但聊到这，咱们得把期待往回拉一拉。经过馆长实际使用和尝试， openclaw 和真正成熟的个人 ai 操作系统之间 还是有明显差距的。当然，我不是说那些什么让 toon 高额消耗，或者是需要各种插件才能让程序运行的更稳定这种事 是一个真正的个人 ai 操作系统，它得有统一的底层调度架构，能够去试为你方方面面的需求，自己协调不同的工具去完成复杂、连续、稳定的事。现在的 open class 还没真正搭起来这么一套底层框架，它现在更像是在单点工具调用和任务执行这几个方向做了一些挺亮眼的常识。同时，它在落地的过程当中也面临了几个绕不开的问题。 第一，行为边界还不够清楚，他跨工具干活的时候可能会出现超出你授权范围的操作。第二，任务执行的可控性还不够强，碰上复杂的多层级的指令， 他有可能会跑偏，而你又很难对每一步都做精细的干预。第三，社区生态的安全性也得多留个心眼，毕竟是开源项目，第三方工具怎么进来的怎么审核，这套机制还没有完全成熟， 理论上来说是可能混进来有风险的插件和能力板块了。所以聊到这里，我们可以得出结论了， opencloud 确实开始长出了一些个人 ai 操作系统的样子了。 从长期记忆再到跨平台协同，再到持续任务执行，它已经不是一个简单的聊天工具，但问题也恰恰在这， 它越接近系统，大家对它的要求就越不能只是停留在能不能用，而是会变成它稳不稳定，它可不可控，它安不安全。所以如果现在就直接把它定义成个人 ai 操作系统已经来了，这个判断还是太早了。 更合理的看法应该是他已经把轮廓画出来了，但距离真正能够放心的让人交付重要工作，他还有很多技术能力需要补课。所以接下来真正值得看的不是他还能不能继续火，而是他能不能把这些最关键的短板一个个补上。 所以我们现在去看 openclaw， 最好的姿势不是去神话它，也不是去低估它，而是把它当成一个信号，一个关于个人 ai 助手正在从会说话慢慢走向会做事的信号。那么我们下期见。

最近啊，全网都在热议的 open club 我 也有关注，而且我甚至准备了一个旧的笔记本电脑，想要去运转它，但是在最后一秒钟，我认怂了，我放弃了， 今天就想跟大家比比一下，我到底经历了什么。其实两三周前我了解到 open cloud 的 时候，我真的超兴奋，特别他是一个独立的程序员，开发的免费的开源的工具，就感觉很纯粹。然后看他的体验呢，也是超新奇啊，像之前接触过的一些 ai 的 工具， 还是要上一个网页或者一个 app， 你 要通过指示语去提示他，一步一步的做你要他做的工作，而且很多的执行，最后还得你自己干，有点像牵一个小木偶一样的。而 open cloud 的 体验完全不同，他就像天生很懂你，你 设置好以后，你就通过短信啊， what 啊各种聊天工具跟他沟通，然后你跟他下任务以后也不用一步步去引导他，他就会去学你的数据，学你的信息， 帮你把这件事情哦一定干成。比如说找饭店定做那传统的一些 ai， 可能最后就是给你一个注册的网址，或者给你一个电话，那他呢，是真的会帮你去打电话，帮你去注册，最后把这个餐厅的座位给他定下来，是不是感觉真的很贴心？ 他是有代价的哦，他的代价就是要很大程度上获得你信息，电脑、邮件、文件的各种权限，那我就是在这个问题上最后没有能够走的出去，因为我实在是还是有种不安全感，这种不安全感是我都不知道未来会有多么不安全的事情会发生， 严重程度会有多大，我到时候有没有能力去弥补这些可能的错误？那我能想象到的，比如说他会下载一个病毒软件啦，或者说给一些应用我不想给的超大的权限啦， 甚至他会接收到一些坏人专门写给 ai 的 邮件，去让他什么给出我的密码啦，转我的钱啊等等，在我的眼皮底下，在我不知道的情况下做我不愿意他做的事情，这还是我能想到的哦，还有很多我可能想不到的安全的隐患。 那我开始呢，警觉是因为我看到一个采访记者就去问了 openclaw 背后的这个独立啊，程序员叫 peter stamburger， 就 问他为什么大厂没有做类似的产品。对啊， 应该一个人能够做出来的东西，大厂很容易模仿啊。他就说是因为安全隐患太大啊，法律问题太多， 所以想想确实是细思极恐啊。像麦塔等等的还在禁止或者限制自己的员工使用。当然我是比较谨慎的人， 我也不想阻止任何人去尝试，但如果你要尝试的话，我会建议你会先给他有限的权限，甚至帮他单独开一个邮箱去运作。另外就是完全不要给他任何跟你财务信息有关的权限啊，因为我们不希望的科技的进步。是呢，建立在我们后悔的事情之上。

第二部小课堂之最近爆火的 open club 到底是什么？步步哥，最近 ai 圈都在说 open club， 你 听过吗？熊佳，有听说过，好像是一种 ai， 不 完全是，它更像是 ai 的 工具箱。 以前的 ai 就 像一个只会回答问题的小助手，你问什么他就说什么。是呀，熊佳经常问 ai 问题，但很多时候 ai 其实没有真的去查资料， 他只是根据以前学过的东西猜一个答案。原来以前的 ai 可能是小笨 ai 呀， 它 open call 不 一样，它能让 ai 自己去用工具，比如它会让 ai 先搜索网站，再查地图，查数据。喂，那 ai 就 不是只会聊天了，而是开始真的帮你做事情了。 对， open 让 ai 不 只是会说，而是会帮你直接操作设备，完成任务。哇，太好了，那熊家第一个任务就是让他找最好吃的小笨外卖，哈哈哈。

大家好，今天给大家分享的是安全使用 open cloud 的 几点非常重要的建议，尤其是准备上手或者是刚刚上手的朋友们。第一点建议就是一定要了解我们每个 ai 助理的身份特质，工作目录以及拥有的技能， 这样才你才能知道他帮我们做事的时候是怎么做的，用什么做的，在哪个范围做，做完之后他的工作成果保存在哪里。 目前这个阶段的话，我们还是要知道他为我们做事的大体的流程，这样也能慢慢的培养起我们怎么指挥他为我们工作的这样一个大概的思路和习惯。 第二点建议就是对于安装每一个 sq 一定要认真了解，安装后反复的验证以及你能想到的各种情况的测试， 这样我们在使用技能为我们完成任务的时候，才能在发生异常情况的情况下有个判断和预期，发生问题的时候也能很快的定位和排查。 第三点建议就是让我们的助理为我们做一些新的任务之前，一定要让他先给我们一些初步的方案和建议， 一定要注明先不要执行，这一点非常的重要，不然他很有可能帮你就执行了，就会很麻烦。给出初步建议和方案的之后呢， 我们要对他给出的这个方案进行反复的求证和验证，而且重要的任务验证之前，一定要让我们的 ai 助理做好备份， 准备好回馈方案，防止我们的 open class 一 招执行错，整个系统就瘫痪了。第四点建议就是我们难免会让我们的 ai 助理给我们发一些文件，一定要设置永久保存目录，然后让他把文件复制到临时目录再发送，并且发送成功之后再去清理临时目录，以免垃圾文件太多。 这样做的啊，能够让我们的工作成果很清晰的保存和查看，而且避免一件误删等灾难性事件的发生。第五点建议就是是一道升级或者修改 open class 配置的一些操作的时候， 不仅要参考我的第三条建议，还要补充的很重要的一点就是方案一定要明确补充哪些是必须手动操作才可以完成的内容， 不然我们的龙虾修改配置执行到一半没有成功的情况下，瞬间就前功尽弃，无法挽回了，这个时候我们可能需要很长时间才可以手动的恢复，甚至我们还要请专业的技术选手帮我们挽救我们小龙虾的生命。 总体的思路就是在目前 open club 的 技术框架下，对于我们刚上手的初级选手，让他为我们工作的大体思路就是，呃，首先是给建议给方案，然后形成初步的方案，然后反复完善求证我们的方案， 然后是给出备份执行失败回退的方案。这里要注意的是，如果说在一些操作需要手动执行的时候，一定要让他给出详细的说明和操作手册，这样的话我们的一些操作才能执行下去，比如升级啊，修改配置啊这样的操作， 然后形成可执行的方案，小范围的执行验证也是很有必要的，最后逐步执行，这样的话呢，才能让我们的最终的方案成功的执行，呃，才是一个可闭环的方案，经过这个过程之后，我们就给我们的 oppo 定好了规矩，我们就可以慢慢放开的去使用了， 我们的 ai 助理才能发挥他的能力，为我们安全的有边界的解决问题和工作。先说这些，以后慢慢补充，有了我的这些建议之后，相信你也能安全的顺利的开启你的养虾之旅了。 二零二六年是 ai 代理之年， ai 从会说到会做有了质的转变，我们要做的就是以一个积极的心态去拥抱，去小心感受，在安全的前提下，让我们从会用农用到最后的灵活使用， 让 ai 助理为我们每一个人所用。随着腾讯、阿里等大厂的参与， ai 助理一定会成为一个全民会用，可用能用的全民级应用。希望以上的这些建议能够帮到大家， 有任何问题都可以评论区给我留言或者私信我，我也会把我整理的一些方案文档发给你们作为参考，希望能帮到你们。

最近 openclaw 实在太火了，周围的朋友十个里面有九个都在养虾，剩下一个正在琢磨怎么样去养虾。然后我发现，其实很多人没有仔细地研究过 openclaw 它的底层的一些逻辑，比如说决定一个龙虾好用不好用，很大程度上是由 scale 来决定的， 而大部分人对于 skill 这个概念反而是有些陌生的。那今天这期视频呢，我就尝试用一个真实案例来带你掌握 skill， 让你了解什么是 skill， 以及如何去创造自己的 skill。 大家都知道，我其实算是半个应酬公司吧，公司也没有钱去聘请一个专门的财务，所以像发票报销这样的事情呢，都是我自己去做的 啊，之前我没觉得这事有多麻烦啊，后来我自己整了之后觉得，哇，还是挺恶心的，因为像每月我的发票，有餐饮发票，有办公发票，对吧？它的类型还不太一样 啊，一般会分成三种类型。第一种呢，就是这个邮件里面会带一个 pdf 的 附件，我直接把这个 pdf 下载下来就是发票了。第二种呢，就是比如说像一些火车票， 它的附件呢是一个 zip 文件，你还得下载完了之后再解压，再把 pdf 文件提取出来。第三种呢，就更恶心一点，比如说有些餐饮店，它的发票其实它不是以一个附件的形式发给你， 它是一个链接的形式啊，你还得点一下这个链接，然后跳转完了之后呢，你再点这里的下载 pdf 才能够下下来。 下载完之后，我一般会把它放到一个文件夹下面，但这事还没结束，因为代账公司那边是有要求的，我得按照指定的格式去收集这些发票信息，比如说日期、报销明细、金额、支付人填写到这样的 excel 表格之后再发给我的代账公司，这事才结束。 呃， ok， 现在考一下大家你觉得整个流程里面哪个环节是最容易用 ai 去提效的啊？这个其实很明显哈，倒数第二步是最容易的， 就是我其实可以把我的发票文件呢，这收集好的 pdf 啊，直接发给 manage， 然后呢，让 manage 或者是 codes 或者是豆包，根据我的 excel 表格的格式啊去提取、收集、整理，最后生成一份新的 excel 表格给我。但这事有一个问题啊， 其实前面的第一步非常麻烦，尤其是当你的发票数量多的时候，你就得一个一个去点开这些邮件，一个一个去下载，然后去 copy， 然后再去解压啊等等等等。我记得我中间有一个月，那个月的发票收集了四十五张， 然后光前面的第一步就给我整的有点崩溃了，我一直想要把整套流程全部自动化，然后最近呢，我琢磨出来一套方法呢，是 tree， 呃，据来说是 tree 的 solo 模式， 其实你可以理解为它是一个运行在本地的 agent， 然后你就可以像跟 ai 聊天一样去跟它对话，只不过它的工作环境呢，是在你本地的文件夹下面，比如说我这里面有一个文件夹叫做 auto email test v 三。 然后我就像跟 ai 聊天一样，我先把我的需求发给他，比如说，呃，我告诉他我每个月都要整理发票，然后呢都在邮箱里面，我希望他整理一下我们二零二六年一月份啊以内的所有的发票，然后呢，我希望他整理一下我们二零二六年一月份保存到一个文件夹下面，然后我还告诉了他我的邮箱是 多少。在收到了我的这个信息之后呢，他其实做了一个思考，同时有个很关键的步骤，就是他进行了一个提问，也是从他的提问里面我才知道，如果要想让 ai 去访问我的邮箱，可能我需要提供一个东西叫授权码，然后我就研究了一下，把这个授权码我就发给他了。但大家也可以放心啊，这个授权码现在已经失效了，所以不用担心我的隐私或者信息会被泄露啊。 好在收到了我的授权码之后呢，他就开始工作了，呃，很快他就帮我把所有的邮件都整理出来了，一共有四封，同时放到了这个文件夹下面，然后我看了一下， 让我回过头来去 review 了一下，我发现呢，他其实是通过理解你的意图之后，编写了一段 python 脚本啊，你可以看到他在这边其实写了一段 python 脚本去执行整个任务啊，从读取我的邮箱到提取附件，然后再把这个附件下载下来，然后再保存到文件夹下面。 在他执行完任务之后呢，我又检查了一下，我发现有两个小问题，第一个就是他下载的这四封邮件里面，其中有一封他的日期呢，是二月份，不是一月份，所以说我可能需要让他在日期筛选这块再调整再精准一些。这是第一个问题，其实这个问题好解决一些。 第二个问题呢，就比较难，嗯，因为我仔细检查了一下，我一月份所有的发票大概有五份，其中有两份发票的邮件呢，它其实是没有任何附件的，它只有两个链接。那针对这种特殊情况，也就是，呃没有附件，只有链接的情况， ai 应该怎么去处理才比较合适呢？ 相信有一些对 agent 呢比较熟悉的朋友，很快就能想到一个名词叫做 mcp， 那 mcp 你 可以理解为是让 agent 去操作外部的一些小的工具接口， 那在众多的 m c p 工具里面，有一类 m c p 工具叫做浏览器 m c p， 比如说，像啊翠 solo 模式下面，我之前配过的一个 m c p 叫做啊 chrome m c p， 它其实就能控制你的浏览器。欢迎，这我们刚才链接如果发给他，它是能够直接打开并且点击下载然后保存起来的。我给大家演示一下哈。 我现在重新开启了一个任务，呃，把刚才的发票邮件里面的这个链接呢直接粘贴过来了。然后我让 agent， 也就是翠 solo 帮我把呃这个 pdf 的 发票直接从这个链接里面提取出来。然后我们启动一下这个任务，大家可以一起看一下它会怎么样去执行类似的任务啊。 首先呢，它看到了这个发票的链接，然后，呃稍微梳理了一下，它需要去下载这个 pdf 发票，然后你可以看到它使用了这个 chrome mcp 来打开了这个页面。这个页面在哪呢？你可以看到在这儿，它自动地打开，并且自动地下载好了这个发票的 pdf。 换言之，回到我们一开始的这个任务，其实我们也可以让它呃使用 mcp 去处理这种特殊的链接形式的发票。 然后呢，我就给他发了第二段指令。这段指令呢，主要有两个要素，第一个，我让他检查一下月份，确保一下我们提取的一定是一月份的发票。第二个呢，是我告诉他有一些这个发票的邮件，虽然没有附件啊，但是提供了链接。你可以使用一些 m c p， 比如说啊， chrome 的 这个 m c p 去直接控制浏览器来下载对应的 pdf。 在 收到我的指令之后呢，它整体执行了三个步骤，第一步是先检查了月份，然后移除了二月份的发票。第二步是尝试去 写了一个脚本去提取发票的下载链接。第三件事情呢，其实就是通过 m c p 直接去下载这个链接当中的发票，然后最后他帮我把整个五条呃，发票都提取出来了，那到这其实还没结束，对吧？因为我们有了 pdf 之后，我们还希望他能够直接按照我们之前的 excel 的 格式帮我整理。 所以我又进一步地向他提了需求，我说，请你按照这个报销明细 excel 这样的格式呢，来收集整理这个发票的数据，报销人都是我自己，然后整理输出一份全新的 excel 表格。 在收到我的任务之后呢，他，其实啊，先去读取了这个 excel， 了解了格式之后呢，写了一段 python 的 脚本，去尝试从发票的 pdf 里面去提取日期明细，金额信息，提取完了之后，再创建一个全新的 excel 表格 啊。最后呢，这个一月份报销明细的 excel 表格就创建完了，然后在右侧其实也能看到啊，在这 整体的效果还是不错的。到这里我通过 tree 已经帮我把整个发票整理的全流程搞定了， a 卷呢，还是非常强的。但是各位有没有想过一个问题啊，假设到二月份到三月份到四月份，我又得重复的执行刚才的步骤吗？ 我一直在想，我有没有什么办法能够把我刚才的整套流程做成一个标准化的工具？这样的话，下次 agent 再去收集整理我的二月份的发票的时候，它就不用再重复我刚才的流程了，不然我还得跟它反复的对话四五轮。 这里面就涉及到我们今天最重要最重要的概念，叫做 skill。 其实 skill 就是 做这样的事情，帮你把你的 sop 直接工具化。比如这里面我直接告诉翠，我说请你帮我梳理一下刚才的所有的流程和关键的动作，做成一套标准的 skill。 每个月当我需要整理发票的时候呢，你可以自动出发。同时我还考虑到火车票的 pdf 的 格式呢，跟一般的发票 pdf 的 格式不太一样，所以我让它适配一下火车票的这套 pdf。 在 收到我的任务之后呢，它其实调用了一个东西，叫做 skill creator。 这个东西很有意思啊， 放大给大家看一下，那 skill creator 呢？它其实是用来创建 skill 的 skill， 也就是说 skill 本身你是不需要自己手动去写，当然你要想手动调也 ok 啊。 大部分时候，我们都是通过 ai 调用这个 skill creator 来创建对应的 skill， 然后它大概执行了五分钟，创建完了完整的这套 skill。 这套 skill 呢，长这个样子，它里面包含了三个部分，分别是 skill 点 md、 啊 script 和 reference。 那 skill 点 md 是 一个非常重要的文件啊，啊 script 下面其实存放的是一些脚本，也就是代码，比如说用来处理邮箱发票下载的脚本和发票信息提取的脚本。其实这东西都是 ai 写的啊，而 reference 里面存放的是发票格式的参考文档。 那这样一套 skill 在 做完了之后，我应该怎么去使用呢？我给大家演示一下，我们还是打开一个全新的文件夹。 首先这个 skill 在 哪？在 tree 里面呢，右侧有一个设置的选项，点开之后呢，我们可以找到这里面的规则和技能。哎，技能，其实它英语就是 skill 嘛，我们点开这个技能，翻到最下面，你就能看到你的局部技能当中有一个东西叫 monthly invoice organizer。 其实这个就是我们刚才创建好的 每个月整理发票的 skill。 然后怎么去触发呢？我们在左侧呃，尝试给他一段新的指令，比如说帮我整理 二月份的发票。我们关注，当我这个指令发给 agent 之后呢，他是否会主动地调用这个对应的 skill？ 首先他会分析问题，然后呢，呃，他开始查看这个 skill 的 详细说明。好，然后他开始调用这个对应的 skill。 这个 skill 的 第一步呢，其实是确认一些信息，比如说邮箱的地址啊，包括 m a p 的 授权码啊。当然，其实我们后续可以改进这个 skill， 把我的一些信息啊直接内置进去，这样的话他就不用再问我了。 好好，那我们再回到刚才创建 skill 的 这个对话里面，我们可以进一步的来观察一下，第一个就是这个使用方式，当我告诉他你帮我整理某个月的发票的时候，这个 skill 会自动出发，出发之后他会按照以下这些步骤去执行。第一步呢是确认信息，比如说啊，月份呐，邮箱啊，授授权码呀。 第二步呢是下载发票，它是通过什么样的方式下载的？通过脚本来下载的。第三步是处理链接啊，通过 m c p 来下载。第四步呢是验证一些日期。第五步呢是生成最终的报表，其实也是通过 python 的 脚本来实现的。如果你去仔细地观察这个 skill 的 整个流程的话，你会发现 其实它特别像是把我们在执行某个 sop 的 整个流程发给了这个 agent 啊，非常有意思。 好，那我带着大家再回到我们的 skill 本身，它其实包含了三块嘛，刚才讲了 script， 下面是一些脚本啊， reference 下面是一些参考的文档。其实最关键的是，第一个叫 skill md， 我 们在右侧打开这个 skill md， skill md。 这个文件呢，你整体可以分成两个部分去阅读。第一部分呢是最前面会告诉这个 skill 的 它的名字以及 description， 也就是这个发票是用来干嘛的，在什么情况下触发这个很重要，然后从此处往下，其实都是在描述整个工作流程。 我随便举个例子啊，比如说这里面的。第一步，收集必要的信息，然后第二步下载发票。这个邮件的附件你可以注意到它在 skill 点 m d 里面写得很清楚。第二步需要执行这个 python 的 脚本，包括针对链接的情况，也指定了我要使用这个 m c p 去打开链接，下载 pdf， 相当于是我的 skill 点 m d， 是 一张非常详细的说明地图，我简单做个分析啊，其实 skill 你 可以看到它由好几个部分组成，比如说像 skill 点 m d， 它其实就是一个执行步骤的说明书， 告诉这个 agent 在 执行这个任务的时候，它的步骤有哪些，每一步要用到什么样工具。那假设它需要用到代码， ok， 在 skill 里面其实也有指定的代码区，然后包括用到的工具啊，你可以指定我在中间的某一步骤使用什么样的 m c p， 包括你可能需要有一些参考文档，它都是打包一起放到这个 skill 了。 所以本质上，其实 skill 是 在帮你把你执行任务的 sop 印刷给了 agent。 而且不光是 sop， 还把这个 sop 当中所涉及到的需要的一些必要的工具也都准备好了，一起交给 agent。 这样的话， agent 呢，在做这样的任务的时候就会非常的轻松了。下面我来介绍一下 skill 的 两个重要的特性。 第一个呢，叫做渐近式，譬如听起来好像很专业啊，其实也很好理解，刚才我们做的这个发票的 skill 里面，既有 skill 点 m d， 也有 reference， 也有 script， 其实很多，对吧？那这样一个 skill 大 小肯定还不小，可能有个几千甚至上万个字符。 如果把这样的一个 skill 直接丢给 ai， 它会占用它的上下文空间，至少占用一部分。那如果你此时有十几个，二十个，一百个 skill 啊，这么多的 skill 如果都交给 agent 去读取的话，可能就没有额外的空间去执行你的任务了， 那怎么办呢？所以 skill 它设计了一套机制，叫做渐进式批录。就一开始的时候， agent 去加载这些 skill， 其实它只加载一个部分， 叫做 skill 的 描述。对，如果你还能记得我们前面几分钟讲过的 skill 的 m d， 最开始有一个部分分别介绍了 skill 的 名字和 description， 这个东西就是 skill 的 描述。好，那假设它加载了这十几个 skill 的 描述之后呢，它会根据当前的这个任务去分析哪一个 skill 是 最匹配的。 例如，假设它的任务就是用来处理发票的话，它会首先识别到我们的发票，处理的 skill 是 最匹配的。接着它会进行第二次读取。第二次读取呢，其实读取的就是 skill 点 m d 的 正文，也就是它的整个执行的步骤。 好，那假设执行到第二步，需要去使用某个脚本去获取邮箱里面的邮件的时候呢，它又会再去读取对应的代码或者是参考文档。 所以你可以看到啊， scale 虽然很大，但它并不是一次性丢给 ai 的， 它是按需加载，一层一层往下，这个就叫什么渐进式批录。哎，这个反过来去理解，其实很好理解的。 第二点呢，叫做可复用。可复用是什么意思呢？其实你会发现啊， skill 跟 agent 之间是截有关系的，就是在 skill 里面其实没有任何一个强约束告诉你，这个 skill 一定只能被某一个 agent 去使用啊。所以你在 tree 里面做的 skill， 在 cloud code 里面也可以去用，在 code 编程里面也可以去用，反过来也是一样的， 那 skill 本质上是在约束某一个任务下， agent 到底应该怎么做，以及需要哪些必要的素材。其实 skill 都给它准备好了， 所以有这么一套 skill， 任何 agent 呢，都可以很好地完成任务。举个例子啊，比如说，我们公司假设来了一个新人，然后呢，我决定把我的每个月的发票整理的工作交给他了。其实我不用再教他怎么样去梳理我整个发票，我只需要把这个 skill 文件发给他， 他去加载到他的 a 智能里面，然后就可以执行我的任务。所以他的可封信是很强的。你也可以想一想你的部门，你的组织内部其实有很多人，他的工作流程是有一些重合的。那么重合的这一部分 sop 如果能做成 skill， 那 大家是不是都可以共用一套 skill 呢？反而还能约束大家的这个产出，保持更好的一致性。 那为了开拓大家的视野呢？我再举一个额外的例子啊，那假设你是个 hr， 你 每天需要去筛选简历，现在呢，你面前一共有一个初筛的标准， 在经过出差标准之后呢，你筛选了其中的三个，分别是简历二三四，紧接着你还有自己的一套复筛的打分标准。 通过这套标准，你可以给每个简历打上分，输出一份简历的评估报告。同时每个简历呢，有一定的分数，你选举了分数最高的前两个简历。哎，你可以看到整套流程是非常固定的，他的输入输出也是非常清晰的， 那这样的 sop 就 非常值得做成 skill， 虽然我们没有实力的去做这个 skill， 你 也能猜出来这个 skill 做完了之后，它的结构大概是什么样子的。它应该有两个重要的部分，第一个呢，肯定是 skill md， 这这是任何一个 skill 都必须有的部分。第二个呢，其实就是 reference， 也就是参考文档。那参考文档里面一定会有两个东西，一个叫初筛的筛选标准，一个是复筛的打分标准。当然这套 skill 也不太可能是你自己手写的， 大概率你是通过 agent 去调用 skill creator 这个原 skill 去创建这个简历分析的 skill。 那 讲到这里呢，我相信你也能发现，其实在二零二六年的这个时间节点，如果你想去用 ai 去提效，你一定离不开一个东西叫做 skill。 因为在 skill 出来以前，人是重复执行某个 sop 的 执行者， 那即使你的 sop 当中有某一些节点啊，可以点对点的用 ai 提效，但是人还是执行者，那在有了 skill 之后呢？其实人往往只需要执行前面几次的 sop， 执行完了之后，他发现，第一这套 sop 流程固定，第二他可能会重复运行，这时候你就可以尝试把这个 sop 转化成 skill， 同时不断地打磨这套 skill， 接着以后类似的去调用指定的 skill 完成。 那你其实可以想一想，你的日常工作里面可能不止一个 sop， 你 可能有十个 sop， 那 你可以做出来十个 skill， 每个 skill 处理特定的任务，然后由 agent 去动态地调用这些 skill， 帮你完成你的工作，你的效率提升可能就不止十倍了。 以上是这期视频的全部内容，视频很长，也很干。如果你能看到这里，我相信你对 skill 的 理解应该上了一个台阶。接下来你可以尝试去分析你自己的日常工作和 sop， 尝试把它们做成 skill， 就 像我这样，拜拜。

opencloud 小 龙虾天天失忆？昨天一起熬过的夜，今天早上一问全忘了。教你一个技能彻底解决这个问题。和你的小龙虾说安装 cloudhub 的 agent rachel 技能，这是我自己制作的 agent 记忆复盘和自我迭代的技能。最后一步，添加定时任务。 这么跟小龙虾说，凌晨两点执行 agent retry 技能复盘昨天的行为，并且把结果发给我。第二天一早检查小龙虾昨晚发送的这样的信息，就是成功执行了。你的龙虾会失忆是因为我们看到的聊天记录不等于它的记忆。 agent retro 会把前一天我们所有的聊天记录拉出来，详细的分析做了什么事情，做对了哪些做错了哪些有什么需要改进的，以及分析用户的画像， agent 自己的画像，最后再去更新它的长期记忆文件。长期记忆是 open cloud 的 特点， 在记忆的基础上，能够自我迭代的龙虾机器人会是越来越懂你的 ai 助手，关注我，带你玩转 open cloud！

任何人只需二不加一句话，就能搭建 openclaw 私人 ai 助理和无限量 token。 今天咱们直接上干货，你在别的账号不可能看到的干货，很多人都买 openclaw 设备或这招人不熟 openclaw， 看到这个视频你有福了， 小白一看都会的方法，今天我免费分享给大家，看完记得点个赞。第一步，咱们先下载一个 ai 编辑器，安装到你的电脑，对普通用户比较推荐的是统一领码或者 free 网址，我打在了屏幕，务必手动输入网址去官网下载，不然普通用户容易中病毒， 切记。第二步，咱们下载一个开源大模型管理工具欧拉玛，网址我也打在屏幕和上面一样。到这里二步完成后，咱们再进行一句话的操作，这里以翠演示输入一句话，请帮我安装好最新版本的 open claw， 并将模型地址修改为我本地的欧拉玛管理的开源大模型，然后启动，并在我电脑桌面创建快捷启动按钮。整个过程请自己选择最优安装方式和配置，这样你就只需做一件事，等它安装完就可以丝滑的使用你的 open claw 了，你配置越高，使用越丝滑。

有没有人是这样啊，装了 open club 之后，打开它，一脸懵，一问三不知，连你叫啥都记不住。我摸了一个月的坑，终于把这个东西玩明白了， 今天就把我的心得总结成三招，照着做，让你的小龙虾也能二十四小时给你打工。第一，先给他做入职登记，很多人吧，装完就直接上去问，帮我查个资料，帮我写个文案。员工入职也要做个岗前培训才能上岗啊， 你可以直接给他发这段话，我叫小美，在香港做 web 三研究，我不喜欢别人跟我太啰嗦，你给我简单点就行。我每天早上八点上班，十一点睡觉，这是我的基本个人信息。 就这几句话，结尾那句一定要加上，以后在用的过程中呢，你可以随时补。今天说你在学英语，明天说你开始健身了，他都会记得住，越用越懂你。第二，给小龙虾装技能。很多人会搞混一件事啊，就是 skill， 它和插件不是一回事， skill 呢，是龙虾能干哪些活，写文档，画 ppt， 会议纪要都能搞定。 插件呢，是给它换个皮肤，加个外设。新手就先别管插件了，先把活练起来。技能能去哪里装呢？主要是三个地方，第一， cloudhub 官方市场的这个 cloudhub 点 ai 官方直接出的，一键安装，新手可以直接充。第二，登录 github， 搜索 isam open cloud deals， 已经有大神把五千多个优质技能全筛出来了，大家可以直接用。第三个，华语水产市场 opencloud mp 点 c c， 专门针对国内用户做的飞书，微信 b 站，它全都有，比海外的平台更接地气， 新手必装的记住这几个啊， summarize， 任何文档、 pdf 网页，十秒钟都能给你提炼重点，打工人直接救了大命了！ agent brother， 让龙虾可以自己操控浏览器，还有 capability evover， 让龙虾越用越懂你， 自动优化他跟你配合的方式。第三，进阶玩法，让龙虾丝滑给你打工。很多人觉得装了一堆技能还是不好用，原因只有一个，因为你让一只龙虾去干所有的活。正确的玩法是让小龙虾当总经理，把活分给专业的工具去干。 举几个比较火的组合啊， open cloud 加 cloud code， 让龙虾记住你所有的项目背景和偏好。 cloud code 专门写代码改 bug， 一个管记忆，一个管执行，配合起来决绝子。 opencloud 加 n 八 n 八 n 呢，是自动化工具，能打通你的所有软件。单独用吧，门槛很高，但配上龙虾之后，有人说话，它就能帮你跑流程，重复性的活可以全扔给它。 opencloud 加微信，手机上随时随地可以跟龙虾说话，发文字发语音都行，不用非得坐在电脑跟前。最后吧，给大家说句大实话，很多人觉得 opencloud 很 难，要懂代码，要会技术， 其实完全不是这回事，你要把自己当成老板，慢慢去培养这个打工仔，你越告诉他你是谁，你要干嘛，他越能帮到你。不用上来就整复杂的，先完成第一招，给他做入职登记，就这一招，你的龙虾就已经超过百分之七十的人了。感兴趣这个话题，点赞、关注、转发，下期我来讲怎么用龙虾赚钱！