怎么用openclaw记账

openclore 很 强，但我劝你真别跟风装了，甚至可以说百分之九十九点九九的人都犯不着去折腾 openclore。 当然尝鲜学习是没错的，如果看完视频大家还想试试，我们也在后面给了大家一些实用的建议。首先毫不夸张的说， openclore 是 今年目前为止最火的 ai 产品， 只要把它装在电脑上或者部署到云端，咱在聊天软件里动动嘴皮子，这个 ai 助手就能帮你完成任务。当然，前提是大大小小权限都给到位了。 又因为 colo 这个单词有小龙虾钳子的意思，所以 open colo 又被大火们戏称为小龙虾，网上各种服务也满天飞，只要花上上百元，就能找人来帮你装上最新最前沿、最炫酷的 open colo， 成为一个云上养虾人。光是上门小龙虾安装一次收费五百元，已经有人号称几天赚到了二十多万， 甚至腾讯直接在深圳搞了个线下活动，免费帮你装机龙虾直接火到超出了小马哥的想象，属于是一代人有一代人的鸡蛋要领了。 这一切看起来是个蛮不错的生意，但是我还是想说，求求各位，别再花那个冤枉钱找人代装 openclaw 了。说句大实话，如果你连 openclaw 怎么安装都搞不明白，那花钱找人代装纯属是赶着当韭菜。 当然，咱们不是要否定 openclaw 这个项目本身，相反，我觉得它很棒，甚至可以说它是今年最让我激动的开源项目之一。但是如果你想着装了龙虾就能立马帮你干活，那你只是在给自己挖坑埋雷。 有没有一种可能，你装不上 openclo， 那 是 openclo 在 保护你。首先，这玩意儿和过去那些 steam 袋装、花钱装系统这些传统派的付费安装服务完全不一样， 安装成功还只是万里长征刚开始的第一步，后面的使用门槛其实高得离谱。刚装好的 openclo 就是 一个纯纯的白板程序，在它的预设内容里，只有一个名叫 sod 的 md 的 文件是完整的。这个文件只限定了最底层的底线，叫它温和友善，别干坏事。除此之外，它什么都不知道， 他不知道正在对话的用户是谁，不知道你有什么习惯，他甚至不知道自己是谁。这就导致你在指挥他的时候，就像在带一个连 excel 都没打开过的职场纯萌新。比如，我喜欢熬夜，凌晨三点我给他下指令， 今天上午十点提醒我一下，结果你猜怎么着？他直接把我把日程安排到了明天上午的十点。就为了这么一个破事，我得专门教他理解时间格式，教他去判断用户五进里的今天到底对应什么时间戳。他的出版输出几乎全是浆糊。你必须强迫自己拥有极强的逻辑性，把自己当成幼教去一轮一轮的引导宝宝才行。 想要一个张嘴就会给你递扳手的赛博管家？做梦去吧哥们，在他学会递扳手之前，你得先教他什么是扳手。那你说我花点时间好好教，把他教好了总行了吧？不好意思，这龙虾根本教不熟，你给他下的指令可能随时都会被忘掉。 前几天 mad， 他的安全总监都翻了车，他本想让 openclo 帮忙整理一下邮箱，帮忙看看哪些邮件是可以删的，哪些邮件是自己要看的，还特别叮嘱让 openclo 只能先看看邮箱，不能操作。 是没想到自己油箱里的邮件实在是太多了，直接触发了 openclaw 的 上下文压缩功能。结果这一压就出问题了，模型把上面那句只能看看不能操作给直接忘记了。 然后 openclaw 就 开始了原地发疯，删起了它的邮件，不管怎么喊停也停不下来。另外，这个龙虾生活的网络环境也是凶狠异常。大家都知道 openclaw 之所以好玩，是因为社区里有无数开发者写了各种各样的 skills 插件，你想让它干嘛？丢个链接让它自己装就行， 看起来很爽很简单是吧？咱再也不用从头教 ai 怎么解压压缩包了。但问题是，你装进去的这些 skills 真的 安全吗？网络安全公司 corei security 研究了一下，结果发现在龙虾应用市场里，超过百分之十的 skills 都有问题，可以说是一不留神，可能你电脑里的隐私信息就会被 open clock 给陷入个底朝天。 我之前让自家的小龙虾去论坛上冲个浪，结果随便一刷就撞到了，一夜暴富了呀！ 并且现在的 openclaw 根本不是什么成熟的消费级软件，它就是一个充满 bug 和安全漏洞的实验品，整个项目里的 bug 和安全漏洞多到数都数不过来， 随手一搜就能搜到一大堆，甚至连官方都发布了 openclaw 的 安全风险提示。总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那 它可以说是不管是系统 bug 还是提示攻击？或者是小龙虾自己发疯，它都有无数种姿势，能把你电脑里的隐私底裤给扒的一干二净，而且它发疯花的还是你的钱。 open globe 可不是装完就能免费白嫖的东西。这只龙虾，每一次它帮你干活、思考，甚至只是挂后台监听你的指令，都会疯狂地燃烧你的钱包。 腾讯那边的免费安装欧盟 club 活动，前脚刚办完，就有人发帖说自己免费的额度已经给用完了，一天不到就倒欠了十几块钱。海外甚至还有网友睡了一觉，发现自己刚充了二十美元，就被这小龙虾给霍霍光了。 小龙虾把这笔钱拿去干啥了呢？拿去！每隔半个小时叫自己起床一次，然后思考一下我是谁，我在哪，我要干什么这些低级的问题，每问一次消耗十二万头啃，差不多就是五块人民币。所以在这个荒诞的循环里，真正赚到钱的大概率，根本不是拿着 open call 准备大干一场的。 你是那些在淘金热里卖水和卖铲子的人，甚至可以说，这场淘金热里最大的铲子厂，就是那几家卖大模型的 a p i 巨头。说 说实话，很多人想冲 openclaw 的 需求，也并不是真的有啥大项目偏要爱来帮忙，而是属于一种典型的措施恐惧症，也就是大家最近经常刷到的 fomo。 但化解这种赛博焦虑的解药，往往很朴素。正如冬泳怪哥说的那样，消除恐惧最好的办法就是去面对恐惧。放在 openclaw 这件事上也是完全一样。你对这个东西感兴趣，觉得它会改变未来，但应该做的绝不是赶紧掏钱找黄牛代劳，假装自己已经上车了。既然你认为它代表着未来的方向， 干脆就花个周末的时间亲自探索一下他的能力还有边界。哪怕你是个完全没超过代码的小白，哪怕你需要把终端里报的每一行错都复制到搜索引擎里去找答案，哪怕被卡在某一个环境配置上整整折磨了一个下午，这个跌跌撞撞去驯服这个小龙虾的过程才是最有价值的东西。 最后，如果你看到这大伙还是想试试 openclo， 我 们也给大家一些使用 openclo 的 安全小建议。最简单的一个就是信息隔离。为了保障自己的信息安全，我强烈不建议你一开始就把这玩意儿要装到自己的主力电脑上。不过 openclo 几乎不吃硬件资源， 你家里吃亏的 n 年老电脑都能跑 openclo。 所以， 如果你既不想泄露隐私，也不想花钱买云服务器的话，可以用家里的老电脑先试试。 其次就是在装陌生的 skills 之前最好做下安全审核，可以先装个 skill vader 来做个安全审查，这就相当于给你的 open globe 装了个火龙杀毒。 最后，建议大家装完 open globe 后，可以在服务器里再装个 cloud code 或者 codex kimi code 的 这些软件。用 open globe 的 时候，遇到问题先问问他们，绝必比自己捣鼓要方便得多。

这期视频，我们聊聊怎么用 cloud 控制智能设备。控制智能设备，最关键的一步是拿到设备的控制权限。以小米温湿度计为例， 你想获取它的毒素，但小米并没有开放这类的接口，你很难获取。那怎么解决？这个时候， home assistant 就 派上了用场。 ha 是 一个开源的智能家居平台，它专门做了各大平台的设备集成，支持米家、苹果、 homekit、 涂鸦等一系列的主流设备。 它帮你把各个设备的协议进行的统一，你只需要授权给 ha， 就 能通过 ha 的 接口访问和控制所有设备。所以，而 oppo cloud 的 对接， ha 理论上就能通过 ha 控制所有的设备。但实际跑起来，问题很快就来了。我发现 oppo cloud 的 经常会遗忘我们对接的 ha 什么意思？ 假如我问他房间的温度是多少，他不是去温湿度计去读取数据，而是走天气接口，甚至连地理位置都不对，这很离谱，对吧？在 open log 的 架构里， agent 采用的是 react 模式，先推理再行动。 当用户问温度是多少时，模型会先思考我该用什么工具。但问题来了，他并不知道自己有哪些设备可以用。 你说使用 home assistant 查看房间的温度，它能正确获取，但不加 h a 的 这个条件，它就开始自由发挥了。所以，当用户问温度的时候，模型一推理温度，我可以通过天气的 api 来获取，这并不是我们想要的结果。 而且在 h a 里面，一个设备往往会被分为多个实体，不同实体可能有类似的功能，这就更加容易造成查询的混乱。 那怎么解决？我想到了一个思路是，与其让 opcode 记住设备，不如让设备自己生命能力。 具体的做法是把每个设备分装成一个独立的 skill。 每个 skill 其实是有两部分核心内容的，第一部分是描述用自然语言告诉 agent 这个 skill 能做什么。第二部分是实现具体的调用逻辑，比如调用哪个 api， 跑什么脚本， 都不可傲的知道温湿度计是一个 skill， 并且他描述是读取温湿度的数据，他就明白用户问房间温度时，我就应该调用这个 skill。 而且根据 astropic 对 skill 的 设计， skill 的 使用是渐进式频读的。传统的其实是做法是把所有的信息一次性塞给大模型， 几十个设备偷看很浪费不说， aint 也容易被批量的信息搞晕。渐进式频读的好处时不主动加载所有 skill， 先用 skill 的 描述信息进行筛选，在需要时才动态加载 用户用温度才加载温湿度计的 skill。 问 pm 二点五才加载空气净化器的 skill， 这不仅节省 token， 还 a 技能的决策更加精准快速。 但如果我有十个二十个设备，难道手动一个个注册 skill 吗？这也太不优雅了。于是我又把这部分逻辑封装成了一个 h a manage skill， 由它来控制管理所有的子设备。 h a manage 的 核心能力有两点，第一个是自动发现设备， h a manager 会调用 homeworks 的 a p i 拉取所有的实体，然后根据设备的 id 将多个实体合并为一个设备，自动解析每个设备的能力。 第二，它自动生成 skill， 它会根据各个实体的功能自动生成对应的 skill 描述文件。这样的设计好处是不需要为每个设备写 skill， h a manager 根据规则和设备信息自动生成对应的 skill。 为了方便管理和共享，我为设备的 skill 单独建立了一个仓库， 这里有一个优先匹配的设计精确匹配模式，比如小米温湿度计。仓库里有这么一个 skill 模板，就用匹配的专用模板直接下载 skill， 后续 skill 有 优化迭代，就可以直接同步更新。 第二是动态生成兜底。假如没有匹配到的模板， h a manager 会根据实体的功能，结合预设的规则模板动态生成 skill 描述。说了这么多，那我们一起来实战一下吧。 安装过程呢，很简单，直接把 github 的 仓库地址发给 opencloud， 跟他说安装 opencloud 会自动根据引导完成配置，它会让你先输入 h a 的 访问地址和长令牌的 token。 整个过程呢，不需要手动配置任何设备，完全是自动化的。 我们来测试一下它的效果，现在房间的温度是多少，可以看到它能准确地找到设备并获取读数。 测试一下它的控制能力，把空气净化器开大一点，它很智能的将风扇调到了更快的转速。这就是我一点零版的 opencloud 的 设备控制方案。 核心逻辑其实很简单，设备不是被管理的对象，而是被声明的能力。把设备封装成 skill， 解决了一进的遗忘设备的问题，从而 h a manage 的 自动发现加动态生成，降低了多设备的管理成本。 当然，这个方案也可能有不少的问题，有不少的优化空间，权当抛砖引玉，期待和大家一起探讨更多的可能性。项目的具体地址呢？我已经放在了我的主页，如果你对 ai 自控感兴趣，欢迎关注我，我是习特胡，我们下期见。

用小龙虾的时候怎么省钱？不要告诉你不知道这一招，你是不是经常看到网上别人说谁谁谁用 openclaw， 用小龙虾账单惊人，银行卡被刷爆，动辄几天花了几千美金或者上万美金，有一个可能性是他们在一开始配置的时候就配置错了，我今天教你一招，帮你力省几百上千美金。 接下来一起操作一下。我的电脑其实已经安装了 openclaw， 所以 我现在就重重新走下 on board 流程，带大家看一下。在你的 terminal 里面输入 openclaw， 它会重新带你走这个 on board 流程。我们同意 quick start openclaw 时候它会有很多问题让你去选择，其中一个非常关键的问题是 model author 你 去选择你背后配什么模型，那这里我们选 open ai。 选 open ai 以后，它有几个选项， open ai codex 还是 open ai api key？ 你 这个时候选择 open ai codex， 它就会有一个链接给到你，然后你需要做的就是去复制粘贴这个链接，然后在浏览器里面打开， 浏览器里面打开的时候我们就用，我就用我的邮箱来打开， 点击确认授权，这个时候你把上面的 local host 的 这个链接，也就是你通过复制粘贴 terminal 里面的链接获得的跳转的链接，把它粘贴回来， 粘贴回来以后点击回车，你配这么配置以后，你就再使用你的 open ai 叉 gbt 的 会员，好像我叉 gbt 我 买的是二十美金的会员，那我就相当于我是在用这个二十美金的会员去操作 opencl 了，我的账单就不会超过二十美元。 这个是我的 open ai 的 后台，这里面有我的 api 的 使用量，你可以看到我的 total spending 是 zero dollars， 但是我这几天已经其实大量的在使用我的小龙虾了。 plato 的 订阅是不能这么操作的，因为 iotropic 关掉了这个权限，但是 open ai 是 可以的，你学会了吗？

你是不是装完 openclaw， 发现他说话像客服，聊完就忘，还只会被动回？今天把 openclaw 的 核心目录和进阶配置一次性讲透，改完直接变成你的专属个人助理。我们先搞懂 openclaw 的 核心目录，其实就回答四个问题，谁干活、怎么干？干过什么？产出什么？ agencies 和 skills 是 干活的执行者和能力， gateway 和 tocs 是 干活的规则， memory 和 logs 是 干过的记录，而最终成果全在 workspace 里，所有进阶配置也都围绕这个目录来。 想让你的 open class 告别国服，枪就改 workspace 里的三个身份文件，这是他的人设密码。搜 md 定性格和行为准则 identity， md 让他自己取名字 us md 让他记你的偏好。我们通过对话框要求他更改，看看效果如何， 改完回复风格立刻不一样。解决失忆的关键就是 open cola 的 文件式记忆，它不是记在模型里，而是写在 markdown 文件里。 memory， md 存长期记忆， memory 文件夹存每日日制和项目信息，还能开 memory flash， 聊到上线会自动存重要信息， 再也不会聊完就忘。想让 open cola 能干更多事，先加 skill。 文件夹就是一个专属能力，资讯抓取、报告生成都能搞 复杂任务，直接开紫 a 帧的分身，多个并行干活，干完自动汇报。还能配省钱方案， 主模型用好的子模型，用免费或便宜的成本直接拉满。定时任务功能也值得关注，能让 open class 自动干活。 get 维内置 cron 调度，简单提醒，用主绘画模式定时采集汇报，用隔离模式支持一次性固定间隔，每日定时，还能推送到各种平台， get 维一直跑，它就天天自动干活， 彻底解放双手。今天我们把 open club 的 核心逻辑和进阶配置一次性讲透了。其实最关键的就是让 open club 从标准化的工具变成贴合你使用习惯的专属个人助理。不用贪多，先改好身份三件套，定好风格，设一个简单的定时任务，跑通自动化闭环， 后续再慢慢叠加技能和紫 a 阵，让它帮你处理更多复杂工作。希望大家都能掌握这些配置，真正把 ai 的 能力落地到日常工作和生活里。

熬了三个通宵，我的 ai 员工终于上线了，你看，我可以直接用飞书发消息，让他干活，帮我把桌面整理一下。 哇塞，瞬间收纳好了，但这对他来说只是小菜一碟啊，他还能帮你处理邮件、浏览网页、帮你查资料。重点是，他所有的技能和记忆都存在你这台电脑上，不用签保密协议了呀。接下来教你们怎么装点赞收藏慢慢看。 首先，你得搞一台可以上网的苹果电脑，接着去注册申请个大模型的 apikey， 我 用的是 kimi code， 你 也可以去尝试其他的。然后就按 command 加空格输入车密码，按回车输入这些命令行。然后呢，跟着指引在上面贴上你刚申请到的 apikey， 完成之后就可以直接在这里跟 ai 对 话了。但想要接飞书的话，还得多做一步，就是在飞书开放平台上创建一个机器人应用，然后将这个机器人的 id 密钥告诉他， 这就大功告成了。你可以给他取个名字，告诉他你是他的老板，就把他当做一个员工来看，他也会告诉你他能帮你做什么。总之呢，非常有意思。我把我的实际操作步骤整理成了一份文档，有兴趣的举个手直接发你。

大家好，在你装完 openclip 之后啊，第一件事要做的事情就是去选择一个模型，那模型作为 openclip 的 大脑，它起到一个非常关键的作用，那这么多模型，那他们之间有什么区别呢？ 那为什么你的模型只能识别文字，不能识别图片呢？那本期视频呢，就跟大家讲一下不同的模型之间能力的区别，以及怎么去配置模型。那对于一款模型来说，它的能力有接收信息，那信息类型啊，有可能是文字，也有可能是图片， 也可能是视频、音频或者其他就是你发的信息的内容可能包含这些类型。那么大模型在接收到你这些信息之后，他对你的信息进行回复，也有可能有这些类型，比如说他回复文字，给你回复图片，给你生成一张图片，或者说做出来一个视频， 或者说做出来一个音频音乐，那么也有可能是进行一个网页的搜索，你让他调用了搜索的工具进行一个网页的实时搜索， 那么这这两个东西就是一个输入和一个输出，那不同的模型之间的差异啊，就表现在接收和回复这个信息的内容区别上。那么 open core 官方呢， 截止目前也统计了一个模型的一个使用的一个排行榜，那么这个排行榜里面的模型的排名，不是说我们传统意义上那种模型的一个综合排名，它更多强调的是在 open core 里面的任务的完成的成功率和这一个排名，大家可以看一下， 就是平均的一个排名，就是比如说第一的是 gemini flash， 那 么第二的是 mini max 二，二点一，那么对于 mini max 它现在已经发布到二点五了，但是二点五的表现是在这个排行榜是比较差的， 这个也是非常奇怪的。那么前面还有这个 kimi 的 k 二点五，就这些模型在任务完成的成功率是比较高的，所以这也可以作为啊模型选择的一个参考。 接下来我们就来说一下不同模型在接收信息和返回信息之间的差异，大家可以去选择。就是你在完成任务的时候，为什么有些模型处理的不好，那比如说我们 dbisc， 那目前 v 三点二版本它只支持一个文本的输入和文本的输出，那么对于千万三点五 plus 来说，它能接收文本，也能发图片，它也能去理解这个图片是什么。比如说在我的这个 openclip 的 这个非书的聊天里面，我上传一张图片，那模型来识别一下图片中的文字， 如果你的配置的模型它不支持这种啊图片的识别，那么它出来的结果就是跟实际的结果是有很大的差异的， 那么可以看到它识别出来了这个图片里面的所有信息是完全非常准确的。那么在刚刚的演示里面，我们可以看到千万三点五 plus 它是有一个图片理解能，所以大家在用的时候一定要注意自己的业务的场景 啊，选择正确的模型。那么这里边除了图片理解呢，这边还有一个网页搜索，就是说它本身模型它本身支不支持这种搜索这种内容，因为对于模型来说，知识库它是有一个截止时间的，比如说你可能你 模型的训练数据可能只是截止到二零二五年，但是你现在搜索二零二六年的，那就有些模型他是具备这样的网页搜索能力，他就可以调用这种 实时搜索能力，那么有些是不支持的，那就要配置这样的 m c p， 官方也出了这样的工具，比如像豆包系列，二点零最新的模型也是一样支持文本和图片，那么他这边也是可以单独去开通网页搜索的能力啊。 那我们可以看一下，就是啊这几款国产的，比如说 mini max m 二点五、 m 系列和这个智普的五点零，他们这个图片的识别是需要单独去配置 mcp 的， 不然的话他是没办法去识别的。 那 timi k 二点五的话是原生就支持图片识别，那么国外的模型，比如说 colossal 四点六和 jpeg 五点四，还有 jimmy 的 三点一 pro， 那 么它们都支持图片识别，也支持这种啊网页的实时搜索，那算是这个综合能力算是比较好。那其他的比如说你要去让模型去申请个图片， 那基本上我们现在用到的这主流的这个啊主模型啊都不具备，那么你就可以去调用他们专门的图片模型。比如说像千万，他有专门的万象系列的生成图片的，那么都包括有纪梦相关的模型，那么像 jimmy 的 话，有专门的这个深图的模型也是可以的。就是这些 又需要去单独去配置，在你去生成图片的时候去告诉他去调用这个模型去做这个事情，那像这个火山，这个 cds， 二点零系列都是可以去生成视频的，那么这个就是一定要知道，就是一款模型，它不是万能的， 你可能需要不同的模型来配合去完成你的业务的场景，所以一定要一定要弄清楚你的业务场景里面涉及到了文本、图片、视频、音频， 就把这个东西先想明白了，再去找对应的模型配置好，就才能去把整个东西，整个东西串起来。选好模型之后，很多模型厂商都会有两种购买方式，一种叫做按 token 购买，就是 按用量购买，用多少啊你就付多少，这种方式是比较自由的，它是不受任何限制的。那么第二种就是按这种 coding plan， 就是 套餐的方式，那这种套餐是什么样子呢？一般是有 有限制，比如一个月能用多少次，然后一周能用多少次，然后五小时能用多少次，它是有一个这样的一个限制，会每隔五小时会刷新，每一周会刷新，然后总流量是不超过啊，每个月总流量那么像智普啊， mini max， 豆包，还有这个千万 都出了相关的这种啊这种代码的套餐啊，就是可以可以编码，又可以用在 openclo 里面，那每一个套餐这个量是不一样，大家一定要注意去看，它可能在官方的介绍里面会说啊多少多少次请求，但是要换成就是你的一次对话，就是你跟 openclo 对 话一次，可能要 调用很多这样的一个请求，那么这样的次数是没有他说那么多的。最后呢，就是我们选择好了模型之后啊，我们怎么去配置？第一种方法就是啊原声的就是它 openclo， 它本身你在配置的，你在安装的时候它是有模型的一个列表的，比如说你输入这个 openclo config menu， 那 么 到这一步的时候，你选择这个 model， 就是 你需要去配置这个模型这边的话就会选择很多啊，它本身的支持这个 pro i 的， 就是它本身已经内置了这这些模型的链接，那么你点进去之后，你就可以去输入你的 a p i t， 或者说输入你的这个认证授权的一个链接啊，那这能快速的去完成。那还有一，还有一些它可能是不在这里面的，比如说像千万千万的这个 codeplain， 还有一些其他的这种模型的配置啊，那么你就可以使用这种 cc switch， 那 这款软件，那这款软件呢？有一个单独的一个菜单，那么点进去之后你可以去进行配置，也是一个图形化的界面。那接下来就是这种比较繁琐的，就是去编辑这个这个 配置文件，那这个是 openclip 的 一个啊，总的一个配置文件，那这里面的话，你就要去修改这个 providers agents 里面的内容。一般是 如果你选择哪个模型厂商的话，它会提供这样的配置文件修改的，这个啊完整的字幕串，你直接去给它修改掉就行了。那么如果你自己改这个接线文件，因为这个接线文件非常大， 嗯，不太方便了，你可以借助这个 ai 编程工具，比如像 tree 啊，像 cos 啊去帮你去修改它，它这边是可以去给你修改，而且可以去给你修复可能修改出来的问题啊。 那除了这上面的方法之外，那就可以用它自己的这个外部端里面的设置里面找到这个 modus 的 节点啊，但是它这个说实话非常非常难用啊， 我觉得用上面的方法都比它这个官方这个界面用的会可能会更简单一点。那你如果配置完之后啊，最好是重启一下，那么你在页面上可以点去重启，或者说输入这个 open curl， get away restart 这些命令去重启，重启完之后，那么你就可以去使用新配的模型了。 ok， 那 本期视频到这，希望这个视频对你有所帮助。

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。

openclaw 到底怎么玩？深扒一百多个星标最多的开源项目后，我选出了三个神级选手帮你快速玩转小龙虾，包含 skills 使用案例和多 ai 的 配置，并整理了 arcclaw 一 键云端养虾零配置、接入飞书和 tokken 管购攻略，这份深度养虾指南一定要收好！ 一、 awesome openclaw skills 从官方 club 近两万个技能中筛选并保留的五千多个 skills， 过滤掉了大量低质量内容，让你的小龙虾更好用。二、 awesome openclaw use cases 近四十个真实玩法合集，终于知道小龙虾怎么玩！按照社交媒体、创作、生产力、学习等分类整理所有案例，来自真实使用场景，并附有手把手教程。三、 agency agents 包含六十一个专业智能体，覆盖设计、营销、产品等九大部门，可以无缝安装到小龙虾。每个 agent 都具备独立人格和可附用的工作流， 比如同时接入多个飞书，对话不同任务、使用不同功能的机器人，真正让小龙虾变成一只军团。现在火山引擎还推出了 icloud， 接入飞书也更加方便，订阅 coding plan 即可免费使用。在火山方舟体验中心，选择 icloud， 点击立即创建，就可以在云端养一只龙虾。 更优秀的是小白友好的格式化设计，无需任何复杂配置，可以快速集成飞书等消息渠道，内置海量的 skills 可以 直接用，还能直接定制定时任务，以及为小龙虾配置人格等等，主打一个开箱即用。 更重要的是，借助扣定 plan， 可以 实现 token 自由，不限速、不限量，多种最新主流模型任意切换，还能用来写代码，简直是养虾最佳搭档！

去给踏不上去把 opencloud 这个代码原下下来，其实对于咱们正常的老百姓来说其实就是非常困难的一件， 因为大家根本不知道 get up 是什么，我们也是看到了小红书的上的一些装机平台，最开始一百块到现在三千块其实都有了，我们其实是发现这样的一个技术是更适合普惠给大家的。我们来 house 装上咱们的 opencloud 啊，只需要一分钟。接下来如果 所使用 oppo pro， 其实是很多人的一个非常大的门槛。第一个门槛呢，它需要接入一些大模型来去用它底层的一些 api， 国产的智普、 kimi， 还有包括 mini max 的 等等这样的一些大模型。第二点呢，就是刚才说到的，我们需要怎么把 opencler 接入到我们平常使用的一些社交的应用上。第三步呢，其实就是，呃，我装好了之后我到底怎么玩他呢？到底怎么样让他来管理我的邮件？怎么样帮让他帮我搜取网页？怎么来帮他做一些自主化的规划任务？

先投入三万六人民币，就能打到二十四小时印钞机。最近 opencloud 真的 太火了，火到有人花钱找人上门安装了。大家好，我是尚明君。 opencloud 不是 开云软件吗？怎么安装还要收费啊？打开购物软件，搜一下密麻麻的袋装服务，看的人目不暇接。随手往下一翻，发现 opencloud 袋装已经是一套成体系的服务了， 网上远程安装的费用从几块到几百块不等。比较神奇的是，对于选择这种袋装服务的客户群体来说，好像价格高一点比价格低一点更让人觉得靠谱。 像这家开价三百的远程安装服务，有超过两百人付款，而另一家要价八十，还花钱挂了广告，成交量却只有前者的一半， 平民玩家的部署费用如此。再往后翻到了所谓的企业级部署和炒股预测模型所需要的带装费用，轻则报价几千上万，夸张的有两百万的，不知道到时候是不是老黄亲自上门给我安装。 那你要说这安装费贵吧，现在的袋装服不仅给你安装 openclaw， 有 的还上门做饭，哎，这好像就有点香了，要是还肯往上加钱，还有更多特色服务。有些东西贵却是有它贵的道理。 其实 openclaw 这波不单单是让国内的用户疯狂，国外的韭菜涨势也挺喜人的。这个名叫 set up claw 的 服务商就是专门提供 openclaw 袋装服务的，包它从三千美元到六千美元不等。 在这个像模像样的官网上，详细介绍了 openclaw 是 什么，以及你为什么应该选择它们的服务，再加上不满意百分百退款，专业真诚，要不是余额不足，高低得下单，一个 三千美元着实有点贵。于是我再看看其他便宜的。一通搜索后，我找到了这个在一个叫 awesome openclaw 的 github 项目中，有个专门对比第三方袋装服务的列表，其中详细列出了市面上不同袋装服务的价格和服务内容，要价大概从十美元到两百美元不等，换算成人民币的话， 差不多刚好和国内的物价匹配的上购买力平价在这块发力了。便宜的只要九块九，贵的也能专门克制化。 open club 的 袋装服务可以说是老少咸宜，总有一款适合你。 但是只要咱们稍微在该项目中往上翻一翻，就会发现，它一开始就列出了 open club 详细的安装和使用步骤，甚至还有 open club 的 发展历史和对于硬件的最低要求。可以说你根本不需要花钱就能独立实现部署。 就算枯燥的文字看不下去，网上随手一搜也能够找到大量从零开始未泛级的详细教程。既然如此，为什么还有那么多人找代装服务呢？答案可能很简单，就是 open class 实在是太出圈了，火到一个完全不懂计算机技术的人也听过同时也想使用的程度 了。这就催生出了一个充满讽刺的韭菜悖论，越是对计算机一窍不通的人，越没有办法独立安装。越没有办法独立安装的人，越迷信这玩意是个电子摇钱树，也就越心甘情愿花钱找人 装在袋装卖家的嘴里。操作 open call 的 流程是这样的，安装睡觉醒来暴富，但真实客户体验到的流程却往往是，不会安装花钱袋装，装完不会用，花钱买教程， 操作完不赚反馈，花钱进高端群学习，到最后真正赚到钱的，是提供袋装服务和卖客的事情。如果只是外行被割韭菜，那顶多算个常规喜剧。但再往下挖一层，你会发现它背后可能还藏着一个赛博套娃的故事。 前几天我在 reddit 上看到个帖子，其中版主提到有人同时操控四百个机钱到处发 openclaw， 简直是印钞机 a g i 已经到来，再不用你就被时代淘汰了一类的帖子。 再回忆一下我自己经常刷到的用 openclaw 搞副业赚钱的视频，两厢结合，我一下误了，为什么袋装生意能这么火？因为这家伙有神态闭环啊！白天我发怎么用 openclaw 帮你赚钱吸引流量，晚上我就挂九十九块包安装用 openclaw 赢在终点线的单子来变现。更乐的是，我们都知道 openclaw 最擅长的事就是模仿人类完成重 的操作，也就是网络水军。所以搞半天我学 openclaw， 然后操作 openclaw， 不 停发铁，让更多人加入到学习 openclaw 的 过程中来，就能用后进者的钱来补贴先进入者。以前割韭菜的镰刀需要用手挥，现在这家伙也能全自动了。