openclaw和短线精灵对比

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 open globe 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 open globe 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 openclo 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 openclo 的 安全风险提示。 总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那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给扒的一干二净，而且它发疯花的还是你的钱。 openclo 可不是装完就能免费白嫖的东西。 吃龙虾，每一次他帮你干活、思考甚至只是挂后台监听你的指令，都会疯狂的燃烧你的钱包。腾讯那边的免费安装欧盟活动，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 api 巨头。 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错失恐惧症，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。

新手想玩 openclo， 到底选哪个平台的小龙虾最合适？怕买贵又担心不会安装？今天一分钟就给你讲明白，记得先收藏起来。先给纯小白科普一下， openclo 本身是免费的，咱们花钱呀买的其实是平台的一个服务器，还有模型的使用权， 不用自己折腾本地部署和对接 a p i 那 重点来了，六家主流平台对比，我将从收费模式、价格、安装难度等维度来帮你筛选出最合适你的 openclo。 首先是腾讯云和阿里云的 openclo， 它们采用的是服务器加模型收费的模式，优点是便宜，这里推荐阿里云的 openclo， 只需要十八块钱就能够拥有一只自己的小龙虾，但缺点是需要折腾两次付费流程。而且考虑到很多人连服务器是什么都没有搞明白，非技术人员呢，就可以直接 pass 掉这两种了。直接看下面四种就好了。 kimi clo 先排除， 因为它太贵了，且不说功能和其他几家相比起来大差不差，光订个会员就需要一百九十九块钱，直接就是一个劝退了。从价格上来讲，我更推荐火山引擎，它有九块九体验七天的一个套餐，别看时间只有七天，我 敢打赌百分之九十的人呢，在装了 oppo nano 不 到七天就会放弃了，如果是想尝鲜的话，这是一个不错的选择。最后是扣子跟 mini max， 也是我最推荐的两个， 质量其实差不多，一个四十九块钱，一个三十九块钱， mini max 会更便宜一些，但扣子的生态更完善。这里有很多大神已经做好的 skill 呢，可以给 openclaw 来调用，大家可以根据自己的需要来进行选择。这六个主流平台的 openclaw 安装指南，我也整理了一份完整的文档，点个关注轻松获得。

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。

哈喽大家好，欢迎来到我的频道。如果你还在为你的小龙虾装了一堆 skill， 却不知道用哪个，或者看着 call up 上一万多个插件眼花缭乱，那今天这期视频就是给你省的。 我不讲大道理，只告诉你这十个 skill 装上去具体能干嘛，全是干货，直接抄作业。首先第一名 skill vetter 安全守门员，装任何插件前先把它装上， 它的作用就是给你的新插件做安检。装陌生 skill 之前自动扫描有没有读取 api 密钥，访问本地文件，这类危险行为，把恶意插件扼杀在摇篮里，这年头安全第一。第二名， find skills 搜索神器， 以前找个插件还得去翻仓库，太麻烦了，有了它你直接打字说我想找个能抓网页的 skill， 他 自己就去翻库了，找到还会告诉你咋装，主打一个动口不动手。第三名， memory setup 记忆大王， 没装它之前，小龙虾是鱼的记忆，聊完就忘装了它，你的使用习惯偏好它都能记住，下次聊天不用重复自己的背景信息， ai 才会越用越懂你。第四名， self improving 自我进化这玩意特有意思， 你用着用着如果纠正了它一个错误，它会自己记小本本上，下次同样的问题就不会再犯。简单说，这是一个能用时间换智商的神器。 第五名， summarize 全能总结，扔给他一个 b 站链接，一篇公众号长文，或者一个几百页的 pdf， 他 几秒钟就能给你吐出核心摘要。现在信息爆炸，省点阅读时间，多刷会视频不好吗？第六名， web content fetch 有 些网页特别是微信公众号文章不好复制，装塔，他 能绕过各种限制，把正文内容给你扒下来，转成干净的 markdown 格式，为给 ai 做下一步处理，搞研究必备。第七名， nano pdf 你们有没有这种经历？老板发来个 pdf 让你改几个字，你只能干瞪眼装了这个你直接说把第二段那个错别字改一下，他自己就动手改了，咱就不用为了改俩字再去开那臃肿的 adobe 了。第八名， humanizer 去 ai 位 现在的 ai 写东西一股套话味，动不动就值得注意的是，这个 skill 专门趣味，把 ai 生成的内容改得更像真人说话，发朋友圈，写小红书，文案用它过一遍，从此告别 ai 低能儿。第九名， nano banana pro 全能画图 不用单独开 mid journey 了，在对话框里直接打字，让它画图，甚至让它给现有图片换个背景，改个风格都行。支持四 k， 日常做封面，搞配图，它一个就够了。 第十名， proactive agent 主动服务这个最牛，装完它，你的 ai 就 从被动应答变成主动服务。 你可以让它每天早上九点帮你巡检服务器状态，或者定个闹钟提醒你带伞，这才是真正的智能助理。以上所有插件都可以在 github 或 clubhub 中找到并下载，你还有哪些私藏的神仙插件？欢迎在评论区留言分享，别忘了一键三连，下期见！

最近互联网养龙虾真的是杀疯了，刷十个视频，八个都在养，还有好多小伙伴私信我说刚入手一头雾水，不知道该怎么养，该怎么选，该怎么用，甚至踩了一堆坑。今天咱们就把所有问题一次性说透，从选择到变现，从避坑到省钱，新手看完之后可以直接上手，不花冤枉钱，也不用做无用功。 咱们先回应五个最火的问题，再补充你们比较关心的一些隐藏的疑问，全程干货，记得点赞收藏，避免刷着刷着找不着了。第一个问题，龙虾该怎么选？ 这是避坑的第一点。现在市面上各大厂都出了在线安装，一键安装，我实测下来，真心劝大家一定要装原生版的龙虾，那些所谓的什么什么可乐 仿生版龙虾，基本上都是阉割版的，上手感觉跟高版本的扣子没什么太大的区别，功能其实砍了 一大半，大部分是只能处理蚊子型的工作，离真正的原生龙虾真正的感受下来，可以说是差了十万八千里。所以说，新手如果选择要装，最好是装原生版的龙虾，只在装直接装在自己的电脑上。第二个问题，龙虾究竟能干什么？真有那么神吗？ 这么说吧，他是真的神，但又不是万能的，他最牛的地方就是能替代你所有重复性、逻辑性的工作，原则上电脑上能干的活，他基本上全都能扛下来。 写文案，剪视频，做表格，整理邮件，生成周报，甚至帮电商卖家二十四小时做客服，监控库存，帮设计师出出稿啊，晒素材，不用你熬夜加班，他二十四小时不停的在工作，那就包括现在他还在我后面这台电脑上一直在工作，就是妥妥的是一个全能的小助理。 而且他能接入微信，接入飞出这些常用的工具啊，不用额外装新的 app， 你 就可以在电脑端直接控制它。 第三个问题，为什么你装的龙虾不好使，跟别人的不一样？嗯，很多人装完之后就犯愁，说他啥也不会啊，其实不是龙虾不行，是你没装，找对方法。 龙虾不是装上之后他就是超人，他需要学习，需要被教育，就像养宠物一样，就像初代的贾维斯一样， 越养他越能干，你不能上来就跟他说，你帮我干活，你帮我去赚五百块。你这个要求太笼统，他听不懂啊，你要具体的告诉他啊，比如说帮我写一篇抖音的口播文案，主题是龙虾壁坑，语气要口语化一分钟左右 啊，指令越具体他越好用，慢慢教他就会越来越贴合你的要求，甚至能记住你的做事风格。 第四个问题，普通人用龙虾变现最快的途径是什么？作为一个做自媒体的来说，我的感受就是变现最快的途径就是做自媒体啊，写公众号图文， 写短视频脚本，做网站，出项目方案，这些活龙虾全都能帮你高效的去完成。原来一个人一天可能只能最多写十篇文案，但是现在有龙虾的帮助， 基本上五十天是打底，你的收入自然而然他就会涨啊。第五个问题，消耗 talk， 也就是算力贵不贵，普通人能不能承担的起？这个是完全可以，别被算力 talk 这些词吓住。普通人买一个 mini max 的 四十九元包月的套餐完全够用 啊。我测试是第一天就靠龙虾帮我写公众号，把四十九块钱的费用就完全已经覆盖掉了啊。更省的方法是，你日常做轻任务可以用免费的模型，用中度任务的话就用 mini max 的 模型啊，重度任务你再换高端的一些模型啊，普通人基本上用不到啊，你像那个 cloud 的 模型， 一次任务执行下来就大几百块甚至上千块。第六个问题，教育龙虾有什么技巧，怎么让他更听话啊？这是很多人关注的一个问题。技巧其实很简单，你就记住两点，一个是指定要具体，第二一个是要定期的清理记忆， 别跟他说笼统的一些话，一定要越具体越好啊。另外是要定期清理他的过期记忆啊，别堆太多没用的内容，这样他响应会更快更精准，还能节省你的 talking， 长期用下来，他就会越来越懂你， 干活也就会越来越高效啊。说一个小要点，就是跟他对话尽量要使用长句，这样会比较节省 tokin 啊，不然你的 tokin 就 会消耗的特别快。第七一个问题，那就是有些人问的，龙虾能帮我剪视频做海报吗？ 啊，这个是必须能，你只需要告诉他你常用的风格是什么样的，做什么类型的海报，你的做海报的逻辑是什么，他就能替代你做这些重复性的工作 啊，包括帮你剪视频，修图，做 ppt， 写代码，帮你查看所有的最便宜的机票啊，帮你盯一些所外所谓的啊曲线图都完全可以。 最后再总结一句话就是养龙虾一定要选对版本啊，我建议大家用原生版啊，教对方法，用对套餐，它就是你最省力赚大钱的一个机器。

玩 open 可乐大龙虾必踩了十个坑，今天我给你总结一下，我用了三台电脑，部署了三个大龙虾，用了一个月烧了上亿的偷啃，含泪总结的，看这大炮起 的。第一坑啊，烧，偷啃，我最开始不懂啥是偷啃，我就花钱买了点用用就没了，我说这玩意就再买点呗，但咱也买不起，我就十块钱十块钱充，然后就在这一天晚上，我用了十五分钟时间烧了一百刀偷啃， 我用三天就烧光了半个月的头发，关键烧头肯不可怕，可怕的是烧了还没有效果。第二坑，那老 agent， 他 都自带幻觉 呀，你让他写代码，他去写，给你写个诗你受得了吗？第三坑，我纯纯代码小白，我啥也不懂了， 那老代码一报错，给我整的天书根本看不懂啊。第四坑啊，自己嘎自己，我天天跟他说，我说你刚才进行了错误配置，你导致系统非常乱呐，哎呀，你搁这处理状态呀，就你可能睡一觉或者你你说了个确认，他夸嚓他把他配置代码 全删没了。第五坑，我以为我这大模型都老好了，他跟我说天花乱坠的，结果他说了干不干，说干了没干，我说你把那个插件给我装了，他说好嘞，马上去装，我说你装好没，他说我装好了，你再一检查他啥也没干，你说气人不？ 他的第六坑，大模型琳琅满目，你就是不会选，你感觉哪个都挺好，你也不知道到底哪个好。 第七坑啊，都想让他自己出去赚钱吧，都想自己搁家躺着睡觉，一睁眼大龙虾给你干回来二十万吧。 开玩笑呢，实际情况是他可比你会花钱呐，还花的多呢。第八坑，你以为自己不熟老牛逼，结果出来一个词你不认识。出来一个词你不认识。你慢慢发现你好像啥也不认识，除了会说点自然语言之外，啥也不会呀。 第九坑，你以为他能自己打怪升级夸夸一顿进化，你一睁眼一闭眼他就变假维斯了，天天早上爷爷，晚上爸爸叫你，那结果就是他经常被自己的影子分身一顿臭骂。第十坑， 哼哼，整了大龙虾之后，睡觉吃饭啥也不干，天天就想着养龙虾。哎呦，我的龙虾咋又嘎了呢？怎么修呢？欧文可乐，嗯，可以。

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

打死我也没想到， open curl 最适合的模型是这个，最近出来了一个小龙虾的评测精准， peter 也是为他点了个赞，他是专门用于评估小龙虾在一些实际的场景，到底他的效果怎么样， 今天我们来看一下。首先他的评测任务里面有二十三个，然后基本上都是日常常见的一些任务，然后他就评估了非常多的，我们直接来看一下他的排行榜，打死你也猜不到。 最适合的是这个 jimmy 三 flash 这个模型，它的准确度达到百分之九十五。然后第二个是这个 mini max m 二点一，但是 mini max m 二点五已经出来了，但是它没有评估。可以看到像这个 oppo 的 四点六，四点五，还有 jimmy 三 pro 都排在后面， 还有 kimi， kimi 也排在了第三位。最最重要的是这个 jammy 三 flash 排在了最前面，我不知道它是为什么，最最重要的它的成功率是最高的。还有其他的一些评测榜单，这个就不说了，因为它完全没有考虑成功率，它没有一个综合的榜单，我们直接看它的准确率。但是毫无疑问的， 这个 jammy 三 flash 它的价格也是很便宜的，而且速度也是肯定是很快的。但是有没有 mini max 应该是比 mini max 要稍微快一点的，因为本身不光是模型的问题，还有一些服务器的问题。这个 jammy flash 肯定是更快的，而且它的准确度也高，成本也低， 虽然还是没有这个 mini max 更低，因为它是有一个汇率差存在，所以说 mini max 会更便宜点。这个 kimi k 二点五也是真真是想不到。 其实这个项目还可以拿来做一些什么？这个基本都是开源的，其实还可以拿来做一些模型的评估，评估了之后可以拿来做这种模型的路由， 什么模型适合做什么样的任务，什么模型适合做什么样的任务，同时兼顾准确度的情况下，又兼顾了他的一个成本和速度，这个还是有的做的，有这样的，如果有这样的一个项目，他应该应用场景还是挺大的。

腾讯深圳总部排队免费装 openclo， 深圳龙岗发布龙虾十条，黄仁勋盛赞 openclo 是 有史以来最重要的软件发布，就连马化腾也转发 openclo， 并表示没想到会这么火。 最近 openclo 爆火全网从两岁小孩到六十岁老人，都想试一试它到底有多牛，但真要上手了，第一个问题就是到底哪个模型才最适合 openclo？ 知道你急，所以就在刚刚， openclub 创始人 peter stamburger 亲自分享了这个叫 pinch bench 的 龙虾大模型排行榜。 pinch bench 的 评分特别实在，有的题看代码能不能跑通，有的题看写得好不好，还有的是两者结合， 而且所有题目和答案都公开在 github 上，谁都能去查去验证，一点不掺水。 pinch bench 是 一次性测试了三十二款全球主流大模型，从成功率、速度、价格三个维度来评估哪个模型最适合养龙虾。话不多说，我们直接来看结果。 先来看最重磅的成功率排行榜，不出意料，谷歌的 gemini flash preview 以百分之九十五点一的成功率夺冠，第二名就是咱们的国产模型 mini max m 二点一，成功率是百分之九十三点六， 紧接着就是 kimi k 二点五、 cloudsonnet 四点五和 gemini 七 pro。 有 意思的是，三十二个模型的成功率差别非常大，最高的能到百分之九十五点一，但最低的只有百分之三十五点二。还有就是大模型，不一的谷歌模型就是小模型。 接下来我们来看看模型的速度，我们可以看到速度最快的是国产模型 minimax m 二点五，以一百零五点九六秒的成绩拿下速度冠军，完成全部测试任务，比第二名谷歌的 gemini 二点零 flash 快 零点零九秒。再往下看，其实前八名差距都不大，基本都在同一梯队。 比较有意思的就是 cloudsonnet 四用了一百三十七点六六秒，比第一梯队慢了三十秒。 johnny 三 pro 用了两百三十九点五五秒。 g p t 五点四更夸张，用了九百七十四点七四秒。不过这也说明了一个规律，就是轻量级模型普遍更快。如果你做的是快速圆形开发，需要频繁迭代，选轻量模型准没错， 成功率和速度看完了，最后就是我们最关心的价格问题，毕竟有些模型的 token 很 贵，精打细算很重要。成本上， g p t 五 nano 以零点零三美元的成本成为全场最便宜的选择。 虽然它的成功率只有百分之八十五点八，但这个价格就已经很香了。 gamin 二点五 flashlight 排第二，只要零点零五美元， 成功率是百分之八十三点二。国产模型 minimax time 二点一排第五，成本零点一四美元，但是它的成功率有百分之九十三点六，性价比非常高。再看高端模型的成本，就不是我们能承受的了。 ios 四点六完成测试要花五点八九美元，是 gpt 五 nano 的 将近两百倍， mini max m 二点一的四十二倍，但它的成功率比 mini max m 二点一还要低百分之三。 看完这三个维度的榜单，你知道怎么选模型了吗？其实非常简单，就四点一，如果你追求成功率，无脑选 gemnine 三、 flash 二，如果你追求速度，选 mini max m 二点五或 gemmi 二点零 flash 三如果你追求性价比，选 gemini 二点五 flashlight 四如果你想少折腾支持国产，就选 minimax m 二点一或 kimi k 二点五。当然没有最好的建议，按照自己的需求选择就行。还有就是这里要给大家提个醒，就是养龙虾虽然很香，但养龙虾消耗的 token 肯定是要比你充的模型会员要贵的。 现在有人每个月花一千到两千美元在 token 上，还有大佬每天烧十亿个 token， 没有足够预算真的扛不住。所以尝鲜可以，但别盲目跟风。

最近 openclaw 火的太不正常了，我深入仔细的研究了很久，我发现这玩意完全就是个割韭菜没啥意义的东西，这不就是个豆包，手机电脑版加智能按键精灵吗？什么不学 openclaw， 你 的职业生涯仅剩三十天，学会用龙虾，马上就当甩手掌柜。我已经开始让龙虾给我炒股赚钱了。 我相信咱们大部分人啊，已经被这些吹龙虾的营销号标示党们轰炸的非常焦虑了，甚至有些人吹啊，能直接靠它赚钱，但是这玩意真的有用吗？它到底能干什么呢？它凭什么激起了如此巨大的全民热情？这个视频我就一次性给你讲清楚， 我的答案可能跟全网的大多数人都不太一样，但是我今天呢，想把这件事彻底讲透，不是这只龙虾好不好，而是在当前这个时间点，你根本就不需要为这件事情焦虑，甚至龙虾你用的越多，对你可能还是有害的。 当前这个阶段用龙虾干活，他能力是真不行啊，给你机会你也不中用啊，不如当然，咱们还是要用发展的眼光看问题啊，莫欺 ai 少年穷，他现在不行，不代表以后不行嘛。哎，真这么想你就真中计了。龙虾当前最大的学徒，最吸引人去用的就在于此， 它号称是未来 a g i 的 雏形，也就是虽然我现在啥也不是，但是以后但凡只要能用电脑处理的工作，我龙虾全部都能给你干了，但这也是最大的 bug。 你 想一想，一个号称要成为通用人工智能雏形的产品， 现在就连部署到你电脑上，都需要专门花钱请人工来帮你装，连你大白话下的指令都不利索。那么我就来问一句了，这算哪门子通用人工智能啊？ 来我家遛个弯，你还得请护工坐轮椅，这就是 agi 吗？如果大家管一个连人话都听不明白的东西叫 agi， 那 么我家的扫地机器人撞墙之后调个头是不是也能算自动驾驶了呢？那你可能会说，哎呀，早期嘛，能力弱一点是正常的，哎。对了，所以小龙虾这个东西，它就是一个中间产品。这里我想说的是一个更加根本的判断， 什么叫做中间产品呢？就是它注定是会被集成，被替代，被消化掉，最终变成一个更加成熟产品里的一个默认功能按钮。你还记不记得前两年有个特别火的概念，叫做提示词工程师， 哎，当时满世界都在教你哎，怎么写提示词，怎么跟 ai 对 话才能会有更好的结果，哎，甚至提示词工程师啊，能月入过万。结果我们又在一家公司里面看到 ai 提示词工程师这个岗位， 哎，倒是卖课的赚的盆满钵满，学习的人呢，焦虑的夜不能寐。结果呢，各家大模型迭代了几轮之后，他的理解能力是大幅提升的，你随便说句人话，他都能听得懂你的意思。那么提是词工程这门古法工艺啊，一夜之间就没人提了呀。而当前的小龙虾，正在走和提是词一模一样的路。 我这里可以给出一个非常严肃的判断，乐观一点，三到五个月之内，国内的主流 ai 应用，不管什么豆包、 kimi 还是小米还是什么别的，都 会把类似的功能直接内置到应用里，到时候呢，你打开 app 就 能用，不需要配置环境，不需要装插件，不需要找人工，不需要单独去烧 tokyo， 你 现在花几百块钱请人装，花几千块钱买课学的那套东西，到时候就是这个软件里一个现成的按钮， 你去按一下，你会用就可以了。再往远了，看到两三年的尺度上，连云端调用大模型这种方式本身都只是过渡， 真正的终局是端测计算， ai 要跑在你自己的设备上，核心预算在本地完成，只有在必要的时候才会去云端读取一下数据。到那个时候，你的手机，你的电脑本身就会直接内置一个类似于龙虾的工具， 根本就不会存在什么需要用户来单独部署这个概念。所以， bro 你， 我的朋友，你现在在焦虑什么呢？没什么好焦虑的， 你焦虑的那个玩意儿，几个月之后就会变成所有软件标配的功能，几年之后，它依赖的底层架构都会被淘汰。所以你现在冲进去学它，那不就相当于两千零七年的时候，你专门去上培训班学习如何使用诺基亚的塞班系统编程吗？你学完之后， iphone 就 来了呀。当然了，那些卖课的人，他肯定是不会告诉你这些的， 吹 a g i 的 营销号，那也不会管这些。总之呢，你越焦虑，你掏钱的动机就会越充裕，他们就越能赚到钱。 淘金先富卖产人，当某个技术还暂时不能帮你高效赚到钱的时候，教别人用这个技术赚钱，就成为了最好的挣钱方式。 这条铁律可以说是从互联网元年到如今，从来都没有失效过， never grow， 那 么可能你又要问了，既然又难用又烧钱，为什么感觉全网铺天盖地的各个大厂都在推呢？因为大厂们的 tokin 滞销了，需要你去帮帮他们。 这只龙虾到目前解决的最成功的问题就是大厂云服务器偷啃卖不出去的这个问题你不用，我不用，大厂这些年花了那么多钱去买的显卡，服务器存储，谁来买单呢？最后啊，帮安装的人赚钱了，做龙虾的人赚钱了，卖服务器的人也赚钱了，而只有你不如我的朋友，用龙虾的人在花钱。 但是你最初的目的是想让龙虾来帮你赚钱的，这是不是就有点搞笑了呢？最后呢，来说一次我觉得最值得琢磨的事情，为什么龙虾你用的越好，反而对你是越不利的？要想让这只龙虾真正的好用呢？你得做一件事情，就是把你的工作习惯，工作流程，行业经验，知识积累，也就是你个人的知识库，经验库， 那些你从没有对外分享过的积累这么多年的东西，要一股脑全部喂给他，他会每天看着你的电脑，他需要知道你怎么思考，怎么决策，怎么去处理各种问题，最终才能真正替你干活。 这听起来很合理吗？ ai 吗？你不教他，他怎么会会呢？但是你有没有想过一个问题，等你把自己的这些私人的积累，多年的全部的工作能力和经验都教会他的那一天，这个世界还需要你吗？最终是他帮你来工作赚钱，还是你会直接失去工作呢？ 要知道，你可是亲手训练出了一个在你的岗位上比你更快更便宜，不请假也不抱怨的数字分身。而且你不仅免费的提供了 所有独家的属于你的训练素材，你还自己花钱买 token 去承担了他的训练成本啊。最后，你出钱，你出力，你出经验，但是最后训练出来的那个东西却是平台所有。如果这个不叫剥削，那什么才能叫剥削呢？ 而且这件事情呢，还有一个更加宏观的推论，哪个行业的从业者最先积极地去拥抱这类工具，愿意把自己几十年积累的那些经验，毫无保留地彻底地喂给 ai， 哪个行业就会最先被 ai 替代？你以为是你在驯化 ai， 但其实是 ai 通过你来去驯化整个行业， 这个事情不是没有先例的。 ai 最先替代的是谁呢？ ai 什么技术最成熟？大厂里什么样的工种裁员最猛？就是那些最积极最无私，最猛烈，甘愿奉献自己一切代码去拥抱 ai 行业的程序员们。他们无私的把自己 几十年的经验和内部私密的代码库全部都交给了 ai。 好 了， ai 学会了，现在 ai 反过来把整个行业里的同行都裁的差不多， 我愿称之为 ai 降临派啊。所以啊，我就把我那天跟我朋友聊的那些话，今天原封不动的也讲给大家听一下。不要焦虑，这只龙虾目前和你的生活没有关系，它一定会变好的，而且会变得比现在简单一万倍。等它真正成熟的那一天，你不需要去学任何东西， 不需要配置任何环境，也不需要花钱找任何人来帮你装，它就会像水和电一样，自然而然的出现在你使用的每一个软件里。除非你是正身处其中的从业者，你需要去深入研究。 对于大多数的普通人，在那天到来之前呢，你需要做的事情就只有一件，把自己手头的活干好，把该积累的经验积累扎实。因为不管 ai 怎么进化，它替代的永远都是那些重复性的执行层的工作。 你脑子里那些靠十年二十年磨出来的判断力、直觉应对复杂的应变能力，面对人的能力，是最后才能被替代的东西。 那些告诉你现在不学就来不及了的人，你可以回想一下，他们去年是不是也在教你搞原宇宙？前年是不是也在教你做 web？ 三大前年他是不是还在手把手教你拍短视频？月入几十万？风口一直在变，但是收割焦虑的方式是从来没有变过的。我是你的韭菜保安牛顿，记得关注我两天没有好割的韭菜，我们下期再见！

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。

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。

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。

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。

想在本地部署 openclock 的 同学，这个视频你们跟着一步一步来做，基本上都可以成功的。这里我用 windows 系统来举例啊，如果你们是苹果或者 linux 系统呢，那部署起来会更加简单。其实要在 windows 上面来部署呢，也不是很难， 需要我们手动去安装的东西呢，其实就两个啊，一个 ws l， 还有一个就是 openclock。 你 们在网上面看到那些啊，让你们在 windows 下面呢，又安装 nodekit， 完完全全是多余的啊。 不是说 opencl 不 需要 note 和 get， 而是说装在 windows 下呢，它一点作用都没有，因为我们是在 wsl 下面去跑的，也就是那 windows 下的一个 linux 系统， 你在 windows 里面给它装这么一堆东西， linux 里面还是没有的，到时候呢， opencl 还是要给你再重新装一遍这些东西。所以呢，我们就直接在安装 opencl 的 时候，让它检测到环境需要什么，它就会自动给我们安装了。 就比方你们现在看到的这个终端啊，现在呢，我还是在 windows 目录下面的，我来检测一下 no 的 版本，可以看到这个的版本号呢是二四点幺四点零，这一个呢是我本来就装在 windows 系统下面的，现在呢，我进入一下 wsl 这里呢，大家可以理解成啊，我在 windows 下面呢，进入了一个 linux 的 子系统，然后在这里呢，我同样查看一下 node 版本，可以看到两个的版本号呢，是不一样的，一个是二十二，一个是二十四。 因为到时候我们的 openclock 是 要在 wsl 下去跑的，所以 openclock 它环境需要的 node git 这些呢，都要在 wsl 下面去安装才有用的。 我们给它装在 windows 下面呢，一点用都没有，所以我们不需要额外安装那些，我们直接去安装 w s l， 把这一个装好呢，我们的部署就成功一半了。其他环境需要的那些 node git， 到时候安装 opencloud 的 时候呢，它会自动帮我们安装的。虽然我们不用手动去装这些 node git， 但是呢还是要做一些额外的准备啊，比方科学上网， 学上网这一点非常重要啊，要不然的话，这个过程呢，很有可能你就会因为网络的问题啊，没办法部署成功。其次我们的电脑呢还要做几个设置啊，这一点呢，很少人说到，但是还是挺重要的。首先我们打开任务管理器，在左边呢，进到性能选项卡， 然后看一下右下角啊，它有一个虚拟化啊，我们要保证虚拟化呢是一起用的状态，基本上呢它默认都是一起用的啊，如果说没有起用的话，我们就手动给它起用一下，然后我们通过运行窗口输入这一个命令， 打开 windows 功能，拖到最后，这里面呢有一个适用于 linux 的 windows 子系统，还有虚拟机平台啊，这两个呢，我们都要给它勾选上啊，勾选上之后呢，我们就点确定就可以了， 等他应用我们的更改，然后呢我们就要启动一下我们的电脑大模型，这里呢我就用千问来给大家举例啊，因为他有免费的头梗赠送，所以呢大家可以来到千问这里啊，先注册一个账号。 安装这个之前呢，我们还要对网络进行一下配置，选中我们连接的这个网络啊，右键属性， 现在呢，我们都还不需要配置科学上网啊，就用我们本来的网络设置就可以了，我们就来改一下这个 dns 服务器啊，给他编辑一下， 我们就来改一下 ip 四的 dns 地址，默认呢，他可能是自动获取的，我们给他手动填啊，这个地址你们就按我一样的填就可以了。准备工作做完之后，我们就来打开泡泡消，这里呢，以管理员的身份运行 这里，我们就输入 wsl instyle 这条命令，然后根据它提示的这条命令哈，我们来安装一下，有帮图， 安装完之后呢，它可能新弹出一个窗口啊，也可能在本来的窗口啊，让你新建一个用户名和密码，你就按照提示来输入就可以了。 输入密码这里大家要注意，它是不显示出来的，你就正常输入，确保输入的没有问题就可以了。最后看到有颜色的这一行，带有你创建的用户名的这一行啊，就证明你的友邦图已经安装成功了，也就是那你的 ws l 就 安装成功了。 接下来我们就准备安装 open curl 了，来到 open curl 的 官网，现在呢，我们就要把科学上网配置好了，要不然呢，它会出问题啊。 找到 runs on your machine， 左上角先切换成简体中文，然后呢点安装， 我们就复制它快速安装的这条命令，这个时候就可以打开 wsl 了，没问题，成功进入了 linux 系统，然后把刚才复制的安装 opencloud 的 命令粘贴运行一下，现在它提示我们输入刚才创建的用户密码， 输入完之后它就开始安装了，像这里它会先检测环境需要的东西啊，像这里 node js not found it's already now 啊，它第一步就会把 node 给你装上， 下面就正式安装 open curl， 这里大家可以看到 git 它都给你安装好了，所以通过 wsl 方式呢，我们是没必要在 windows 下面手动来安装这个 node 而 git 的， 你一装还装错地方，甚至呢，装这个东西还装出问题，所以还不如直接给 openclip， 它自己来帮你安装。现在呢，它就帮你安装 openclip 的 二零二六三点幺二版本。 意识到出现 openclip 这个图像，我们 openclip 的 安装呢就已经成功了，接下来呢就做一些简单的配置就可以了，现在问我们是否继续啊，选 yes， 然后呢 crystal 快 速开始。下面这些呢，我们都是保持可以跳过的，先给它跳过啊，否则呢，就选默认，先让它把 open color 给装起来，后面呢再更改配置都可以了。选 skip now 给它跳过啊，选第一个默认也是保持默认啊， select channel 啊， step now 给它跳过。 search provider 也是给它跳过，问我们是否配置 skills no， 后面再配置都可以的，这个 whose 也是给它跳过。 ok， 现在我们就可以打开 open crawl 了，它上面呢有一个地址，我们按着键盘的 ctrl 键，然后点一下它， 他就会打开 openclaw 的 web 页面。这个呢是和 openclaw 的 智能助手聊天的页面，但是因为我们现在还没有接入大模型啊，所以呢，和他聊也没什么用。接下来呢，我们就要去接入千问的大模型，同样打开 power shell， 进入 wsl， 然后运行一下 openclaw config 这条命令，选 local， 然后就 model 这里模型的话我们去选到千问， 现在它是等待千问那边的授权，授权完毕呢，就接入成功了。这里我们可以复制一下这个地址，然后到浏览器去打开， 因为刚才已经让大家注册好千万的账号了，这边呢，直接点确认就授权成功了。其实到现在啊，我们的大模型呢就已经接入成功了， 现在就可以回到 opencloud 的 web 界面了。现在呢，我们和智能助手聊下天呢，只要他能回答我们的问题，就证明我们的大模型呢已经接入成功了， 没有问题，已经可以正常回复了。这样呢，我们的 openclaw 就 部署完成了。这个视频呢，就先到这里啊，下个视频再带大家来把 qq 飞书这些聊天工具呢，接入 openclaw。