怎么养三个龙虾openclaw

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。

大部分人的养龙虾其实是装了一个龙虾，最近全网都在养龙虾，大厂摆摊帮你装，网上全是教程。但我观察了一下哈，绝大多数人的使用方式是装好，问几个问题，发个朋友圈，然后呢？ 然后就没有然后了，那跟直接使用下来究竟有什么区别？这一期我们就聊一件事情，到底什么叫把龙虾养好了？怎么去判断？第一个层次是能用， 很多人卡在这一步，那能用的标准是什么呢？就是装好了不崩，能在手机等 i m 聊天软件上跟他说话，他能稳定回复，不是动不动就断联。那听起来很简单哈，但是 opencloud 的 安装对于普通人来说，真不是开箱即用， 它得配 low 环境，配大模型去连 i m 聊天的一个软件，还有处理权限的问题，还有很多未知的 skill 到底安不安全？网上有很多帖子吐槽这一个 open color 装了半天跑不起来，或者是隔三差五就断了，那我的建议是什么？就是你先把基础跑通，别着急加一堆花火。那第二个层次的话就是有用，什么叫有用？ 他替你干了本来应该要干的事情，不是你问他问题，他回答你那个是聊天，是他主动帮你去完成一些任务，省你的时间。举几个例子哈，他能主动帮你去抓起一些你感兴趣的话题，定时发资讯给你，他能帮你去监控一些国内国外的大 v 的 动态啊，他能在早上提醒你，你新的一天有哪些事情要去做。 那到了这一步，我们才算真的开始在养龙虾的，而不是养了一个聊天框。第三步的话，就是离不开了，那这一步的标志是什么呢？他有了你的记忆，你的偏好，你的工作牛，你不用每次教他我是谁，我干什么，我喜欢什么格式他都知道， 你跟他说帮我写个脚本，他知道你喜欢用 python， 不 喜欢用 java， 你 让他发消息，他知道该用什么语气跟你回复， 你问他我上周那个项目怎么样呢？他能回答到这一步的话，你的龙虾其实已经不是一个工具了，他更像一个了解你的助手。但说实话哈， 大部分人做到这一步的其实很少，因为这需要时间，需要你持续去使用，而且你需要认真的去配置他的记忆系统，他原生自带的那个记忆文件系统那一套其实不是特别好用，你如果没有给他配一些嵌入模型的话，他本质上来说记忆这块做的不是特别的完美，那不然的话就不会诞生很多好用的一些记忆插件了。 好说完了，三个层次啊，那怎么去量化你的龙虾养的好不好？这里有四个指标哈，我是根据我当前的一个情况来总结的。第一个就是 他融入了你几条工作流，不管是信息获取还是内容创作，还是做技术调研，你数一数就知道了。第二个的话，他自动化帮你完成了多少任务，不是你手动让他干的，是他通过定时任务心跳巡检，然后触发器自己跑的， 这个数字越高，说明你的自动化程度越高。第三个的话，你教会了他多少个技能？不是你装了几个现成的哈，是你根据你自己的需求写出来的。你有哪些标准化的流程可以做成 skill， 然后他帮你做了，并且它整个效果非常好，那这个数字越多说明你越清楚让他帮你干什么。 那第四个的话就是你有多久没有手动去干预它了？如果你天天要去改配置、修 bug、 重启网关服务，它不是在帮你，是在给你加活。那一只养好的龙虾，你应该是偶尔看看就好了。说说我自己的，我的龙虾现在长这样子。我有三个 discord bot 同时在跑，一个是贾维斯去处理我的日常。 第二个呢，是我的一个开源雷达去监控 github。 第三个的话是我的一个挖掘机，它专门去做一些数据挖掘的工作，以及我定义了一些跟我个人强相关的一个十几个 skills， 从 x 的 监控，从我的一个自媒体数据采集，以及我定时去跑一些 github 催定的一个热榜推送， 再到我最近有把这一个原生的记忆插件换成了最近这节刚开园的一个 open viking。 现在的话我的信息输入来源是他帮我推的，然后自媒体脚本也是他帮我出的，那技术调研也是他给我做的，他已经融入了我大部分的工作流， 但这些不是装完就有的，我其实折腾了蛮久，写了很多 skills， 反复的去调配置。养龙虾真正的门槛不是安装，是要想清楚让它帮你干什么。那下面我给大家看一下我平时用龙虾做的一些事情。 这个就是我的一个开源雷达，他负责做的事情是去帮我看每天的日榜、周榜有哪些流行的开源项目。比如说这一个，就是我知道了有这个开源项目，然后就把 opencloud 龙虾的这个记忆给他替换了，用了这一个基于文件系统方式去管理我们的这一个记忆，我目前体验下来比内置的会更好用。那我还会让这个开源雷达去帮我处理我的一些开源项目的需求。 那这个的话是我的一个挖掘机，是专门去 x 上去挖掘一些我所感兴趣的话题，包括一些最新的 ai 资讯，以及我最近对于纹身图、纹身视频非常感兴趣，帮我去自动去收集一些提字词，然后存档。 你看这里就能刷到今天特别火的那个 kimi 发的一个论文，以及一些其他三毛、奥特曼呀克拉蔻，它的一些呃，最新的资讯。那这里还有的话会去监控一些 ai 官方账号，看他们新的一些模型的一些迭代更新， 这样子的话我就能一手去做这个模型的实测。那第三个的话，这个是我最关键的一个 bug， 它是我的一个主控 agent， 我 所有跟龙虾的聊天都在这个上面去完成的。那它的话主要去帮我做一些自媒体的一些小题、脚本儿输出，以及我对一些新的技术、一些开源仓库感兴趣。就让我们刚刚讲的这一个 open viking， 那我会把这个开店仓库的项目给到他，让他通过 a c p 去掉 curl code 去研究这一个仓库的原码，研究完之后给我输出一个 markdown， 并且让他去给我去做一些架构图。 那有了这些架构图以及他给我的那个 markdown 文档，那我对于这个技术我就能快速且低成本地去了解这一个到底是在讲什么？它跟原来 opencloud 的 这个 memory 有 什么区别？这里也可以啊，我发现它那个图不行，那我可以让它去更换，那整体这个交互的流程就会比原来我们存在恰当的 gpt 以及一些其他的工具要好。当然你说这些事情能不能在 cloud code 上去做一定是可以的。就我目前发现的这所有的事情其实都能在 cloud code 上去做。我觉得最大的一个变化就是 它可以通过聊天软件方便的去控制，我可以在电脑上操作，我也可以在手机上操作，以及它的这一套记忆系统会比较关键。 这里再给大家看一个 case， 其实最近还有一个很火的，用来去做记忆相关的哈，它是一个知识库引擎，那这个也是通过我的太阳雷达，我知道了这个项目，知道项目之后呢，我对它感兴趣，这个时候就让我的主控 a 镜头 让它去帮我去调研，调研完了之后给我生成八个大文档，以及让它帮我生成一个架构图，从传统 rack 到 graph rack， 以及到它所用的这个技术栈。 为什么他会比原来的好？到底好在哪个地方？那这样子对于你去了解一个新的技术站会有很大的帮助。第一个的话就通过一些他写的文字性的文档吗？第二个你再配一些图， 让他帮你去做图，那这样子对于你去理解一个新知识非常有帮助。 ok， 最后给几条建议。第一个按自己的节奏来，不是所有人都需要马上养到一个非常懂你的一个阶段，你先稳定跑着也挺好的，关键是他对你有没有用，而不是所有人都需要马上养到一个非常懂你的一个阶段。你先稳定任务开始， 不要一上来就想着让他变成一个全自动化的一个数字员工，先让他帮你干一件小事，比如说定时提醒啊，消息转发呀，数据抓取啊，先跑动一个，再加下一个，那第三个的话就是算一下投投产出比你花在配置它上面的时间，最后有没有把它省回来， 如果暂时没有也没关系，当学习成本就好。但心里你要有个账。你是在养助手啊，你不是在去养一个宠物， ok？ 养龙虾不是目的，让他真正帮到你才是。我是阿江，我们下期见。

上门安装小龙虾，一次五百块钱，赚了二十六万，还有公司三十万年薪招小龙虾工程师，养龙虾到底怎么养？怎么赚钱？适不适合普通人赚？背后有哪些风险？一条视频把你讲清楚，最后，我还有详细的安装方法，我一分钱都不收。你 好，先说第一个，首先呢，龙虾，它是一个名为 open core 的 开研 ai 智能体软件，因为它的图标非常的像一只龙虾，所以呢，网友干脆给他取了一个亲切的绰号，并且呢，把训练 open core 的 这个指挥它做事的这个过程称为养龙虾。可是它能做什么呢？我举个例子哈，只要你对它说，帮 我把桌面上所有的客户的消费情况，电话号码，还有爱好习惯，收入情况做成一个 excel 表格，发个邮件给老板娘，她就自己帮你打开电脑，开始干活，整理表格，并且自己写邮件发给他。简单的来说就是，它不单单是一个简单的你问我答的一个 电脑助手，而是一个二十四小时能够在线的私人电脑助力帮你操作你的电脑。当然了，澎湃的热情之下呢，养龙虾也藏了一些隐患。那首先呢，它目前的价格对于普通人来讲，它不是太友好， 尽管 openclub 安装的环境是免费的，但是呢，它的运作的云服务端，它需要费用，而且呢，有大量的用户将 openclub 暴露在公网上面的，其实很容易被黑客攻击的。小龙虾火爆，确实让我们提前感受到了 ai 员工进入日常的可能性，但是呢，它更像是一个 有巨大潜力，但是呢，经验还不足的天才少年，养着养着可能成为栋梁之才，但是还没成为栋梁之才是钱呢，你得承受他犯错的风险。那问题来了，怎么赚钱？目前最普遍的有三种方式，第一种呢， 最好操作，后面两种可能赚的钱更多，但是一般人不太好赚。首先说第一种，赚信息差和勤奋的钱， 上门为顾客安装调试，并实现一个简单的功能，一次收费五百块钱，这是第一种。第二种就是适配成一个有记忆能力的，有模型的呃，能够解决实际问题的 ai 智能手，呃，如果配置的好，大概是五千到六千左右。第三种是为企业打造龙虾的系统化，让更多的龙虾能够 分工协助啊，为企业提高效率。一种复杂的解决方案，大概收费在几万块钱到十几万块钱不等，那这第一种是最好操作的那，但是你可能不会哦，教你两种方法，直接上手。第一种呢，就是可以 无脑操作，一共就四步。第一步在腾讯文、百度云或者是字节云上面去买一个服务器，也就是给小龙虾做一个房子， 大概在一个月四十块到六十块钱左右。第二步就是去安装一个小龙虾，这个呢是不花钱的，就比如说你进入腾讯云的控制台，找一个清亮服务器，点击进去移动系统，然后选择应用模块 opencrab， 设置一下密码啊，大概等个几分钟，这事就搞定了，一只小龙虾它就出来了。 第三步呢，就是去给小龙虾买粮食，这个东西是最费钱的，也就是去给小龙虾买粮食，这个东西是最费钱的，就是去给小龙虾买粮食。一开始你可以用 kimi crab， 较实惠，可以先充个五十块钱玩一下，那把充值好的创建到 a p i k open core 的 模型里面去配置一下填进去。那第四步呢，就是 接入飞书或者是企业微信，比如说在飞书开一个平台之间一个应用开启机器人的能力。然后呢拿到 id 和密码，再填进去 open core 的 通道去配置一下，你就可以给小龙虾发号指令，整个过程大概在半个小时左右就能够搞定了。之后你就拥有一个 ai 员工，每天呢可以发号施令， 然后呢去训练它，去优化它。第二种安装方法就比较复杂了，不过呢比较不花钱，如果说你需要的话，可以评论区喊一声，我整理好小龙虾从入门到老炮的全过程的教程，留言可以订。

发现没，全网都在讨论那只龙虾，现在分三波人装了， opencloud 的 懵没装的急，还有一小波人云里雾里。今天卓哥就花三分钟避开专业术语说人话，一次性说明白 opencloud 的 三个优点和三个缺点。这只龙虾的全名叫 opencloud， 它不同于我们之前用过的 deepseek chat gpt， 你文字给他一个指令，他文字给你回答，而是真正的一个你的 ai 私人助理，一周七天二十四小时单败。我举个例子，比如我们的项目想要招商引入新品，这涉及到前置的全网比价，你给龙虾一个指令，他会真正的打开京东、淘宝、美团、小象、盒马 n b 去给你一个一个搜索比价， 而不是给你一段文字教你怎么去做，这是从教你去做到帮你去做的飞跃。第二，你不用盯着他干活，你发给他一个指令，比如每天早上帮我整理一下天气，飞书的信息，以及当天的新闻，包括抖音的热点等，你第二天早上起床一看，他条理清晰的整理好，就连你晚上睡了，他还在帮你干活， 不知匹配，全年无休，真优秀，好助理。第三，你说过的话，给过的指令，他都会记住，越来越聪明，干活越来越符合你， 你的心意，是个快速养成的小助手，用的越久越顺手。三个优点说完了，那缺点你可得警惕了，下面我说的这三个缺点你得好好听。龙虾本身是免费的，但你让他干活，你就得启动 ai， ai 是 收费的，而且是按次收费，动一次收一次费。就说上面的， 你让他全网比价，举例，他自己得去问 ai， 问十几个来回才能把活干下来，那你就要付这十几个来回的费用，而且你不给他指定的时候，他也会检查，会优化，会改动，那他自己想干的活也得你出钱， 使用率高的时候呢？每个月花费几百甚至几千，这个钱对于你来说有没有必要花？你得想一下。第二个点就是安全问题，他替你干活，你就要开放权限给他，他就有了支配你电脑资料的权利，这个权利可不得了，你不想删的邮件，他直接给你删了，你不要开通的功能，他自动给你开通了。 小事还好，真要因为他的操作耽误了大事，那擦屁股可就费劲了。第三个点啊，现在大部分使用龙虾的人，县级段都是韭菜，这话怎么说呢？你知道这波龙虾热，现在谁真正赚到了钱吗？不是用龙虾的人，而是捞龙虾的人。在县级段呢，很多人不会装，那有人帮你装， 远程安装两百多，现场安装五百多，后续你想学更多操作呢？那就另收费了。有人就靠安装龙虾这一个活月入十万加。如果你一定要用，我会给你几个建议，一、使用官方最新版本关键词一、官方二、最新官方不用说，最新版本越新 bug 越少，比之前的版本越安全。 二、开启自动版本更新设置，在升级前备份数据。三、坚持最小权限，别给他你的管理员权限，只给他干活必要的最小权限， 对删除文件、对外发送信息这些重要操作进行二次确认和人工审核。最后啊，奉劝一句，如果不是预算够，对新科技感兴趣的，建议半年之后再来，到时候不管是费用还是安全，基本上都能做到合适合理。最后，如果对龙虾感兴趣的，欢迎评论区讨论， ai 改变生活，但不要被 ai 玩了。

小龙虾并没有在变聪明，他只是因为养成了好的工作习惯，把你们一起积累下来的经验放到了对应的工作笔记里。最近听到一个非常误导人的词，养龙虾。 大概的意思呢，就是只要你跟 open call 聊的够久，纠正的够多，那么这个龙虾呢，就会越来越聪明，茁壮的成长，美其名曰养龙虾， 这跟之前很多人所谓的头位大模型让他越来越等你一样的误导人。我再次郑重地跟大家强调一下，你无论和 openclaw 聊得多久，他都不会自己变聪明。 我们都知道 openclaw 的 第一步是干嘛选 model， 本质上呢，它就是借助了各大厂商的开源的或者是闭源的模型。而大模型的本质上呢，是一堆数字，也就是你们所谓听到过的参数，或者叫做权重，而这些数字是无法通过你跟它的聊天而改变的 technically。 如果这些参数没有改变，那么这个模型的聪明程度，或者说懂你的程度是没有任何的变化的。那么问题来了，如果底层的模型的权重没有变，那它为什么会越来越懂我们呢？ 所以， opencloud 这套东西的本质，并不是让它背后的模型慢慢地去微调，慢慢地去升级，而是把你每一次说过的话，变成下次还能调用的规则。 你会发现，所谓我们讲的养龙虾，并不是让这个背后的模型越来越优秀，而是让这个龙虾找了几个笔记本，动用一套缜密的工程纪律，不断的完善这几个工作笔记。 今天一个讲话的偏好，明天补一个工作的流程，后天加一个做事的规则，长此以往，每一次龙虾回答你的问题，他都会去翻翻这个工作笔记，看看之前有没有定下过什么某些规则，或者整理过相关的经验，避免二次犯错，这个才是真正养龙虾的本质。 那么到底有哪些工作笔记呢？我们今天就帮助大家打开 openclaw 的 大脑，看一看里面到底都有什么。在整个 openclaw 的 大脑里头和干活最相关的几个工作笔记，我认为是这五个， memory agents， tools， so， 还有 skills。 这五个文件或者说是目录，看起来都像是工作笔记，但它们记的并不是一类的东西， 有的呢是用来记你是谁，有的呢是用来记住某一类任务应该怎么去做。有的笔记本是用来记住这个 workspace 的 制度， 有的呢是用来记住这个环境，我所工作的这个场景，我所在的服务器，我所在的硬盘是一个什么样子的。那么当然还有一个最顶层的笔记本，叫做我到底的做事的原则是什么。所以你只要把这几个笔记本 混成一个，那么这个系统马上就开始变得非常的乱，而今天你的经验就会污染明天的方法，今天你所在的这个环境的细节就会混到通用的技能里头。所以你一定要很清楚的让你的小龙虾分清我什么样的任务， 应该放到什么样的工作笔记里头，这个才是真正你养龙虾的最核心的点。那现在我们带着大家一个一个笔记本去看看他们到底负责的是什么。首当其冲的 memory 的 md， 这个文件是最容易被滥用的，因为它的名字里有一个叫做 memory 的 东西，很多人就认为它哎呀，就是来记住我以前所说的所有的话的，那么我可以把我所有想说的东西都塞进去。 恰恰相反， memory 最值钱的地方就是它不应该乱塞，它真正要记住的是那些和用户本 人强相关，而且会长期影响写作体验的东西。并不是一时半会的灵感，也不是某一个屎稿子的临时的修改，而是如果你记不住，那么以后你还会反复踩坑的 长期的信息，举几个例子就知道了。比如说你会拿你的 openclaw 去写文案，又或者是算数据，那么写文案的时候，你发现自己每一次都要再重复说我要写篇长达一千五百字以上的长口播，那么这样的东西你就可以放到 memory 里头，因为它很 清楚地描述了你作为这个用户希望怎么被服务。又或者是在计算数据的时候，你所有的数据全部都是中文乱码的 c s v， 那 么这个时候你希望他每一次在做的时候都需要改变一下文件的格式， 防止中文在一个 c s 文件里的乱码。那么这些东西都是你可以放到你的 memory 的 这些偏好里头的。 所以它并不是某一个任务的方法论，而是在为你服务过程当中的一个总则，它是一个用户的模型，一个 agent。 最烦人的地方往往并不是他不会回答，而是他好像每一次都是低 一次的认识你，你已经强烈的说过好几次了。哎呀，我就是要敞口，不的，我这个账号就是一千五百字以上的，你非每次都给我出个三百字的，那么这个时候你就会觉得很痛苦对不对？那么你就可以把它放到 memory 里头。所以 memory 到 md 的 这个文件的价值，他在干的事情非常的简单，把那些可以形成默契的东西 留下来。下一类文件我们统称叫做 skills， 这个词出现由来已久，具体的细节呢，我们就不给大家详细的讲了，你可以把它理解为是某一个任务的方法。 刚才我们讲过了 memory， 它是让它记住你的工作的偏好，而 skills 记住的是某一类任务的具体的流程，这个差别非常的重要，因为很多反馈看起来都好像是在定一个 workflow， 只要你定义了一个 workflow， 它就是属于 一个 skills 的， 而不是属于 memory 的。 比如 clock 在 最新推出的 skill 的 功能宣传片里头就有一个介绍，很意思，当你发现你每一次都在多个 section 里头重复了同样的任务的流程，让它先干嘛，再干嘛，最后干嘛，那么请你把它 变成一个 skills。 所以 skill 的 作用并不是告诉这个系统说我会写东西这种话毫无力量，真正的力量是把一类任务写成一套能够附用的工作流程， 什么样的请求会触发这样的 skills？ 你 输入什么样的东西，流程怎么去切换？它到底怎么去用？什么时候去做 research， 什么时候去做？总结哪些危险信号必须要排查，这是一个工作流程，请你把它放到一个 东西，叫做 agents 到 md， 它的起源来源呢？是 codex open i 的 那个写编程那个小 agent 里面经常所用的这个文件，类似于 cloud code 里面的 cloud md。 这个东西是凌驾于 skills 之上的一个制度型的文件，它并不负责帮你写某一个稿子，也不负责某一个工作的应该怎么去查数据，算数据，它也不是负责来记住你的工作偏好的。它要干的是什么？是只要它给你干活，你必须要遵守的那些 通用规则。这听起来并不像做智能，像做一个管理，而很多系统死掉的原因就啊，恰恰并不是智商，而是在管理上出现了问题。 举个例子，如果今天你的这个服务器非常的小，只有两 g 或者是四 g 的 内存，那么你希望它在每一次做任务之前要查一下内存的情况，避免 o o m。 又或者说长期的统一的调度，必须每一次把它变成一个 cron 的 任务， 或者说在它每一次生成一个脚本的时候，必须存放在某一个文件夹里头。又或者说任何导出的文件，你都希望把它保存在这一个文件夹里头，以这样的格式，这样的命名 等等。这样的东西是适用于所有的工作的，那么这个时候就把它放在 agent store md 里头。这些规则呢，都有一个共同点，它们并不是某一类任务的专属的技巧，它描述的是整个的工作区是怎么样完成的。 如果你没有这套工作的制度，那么这个系统前期可能还跑得动，因为文件少，任务少，脚本也少。但一旦任务累积复杂度起来了，没有制度约束的 workspace 就 会迅速的 混乱。你今天为了省事，临时加了一个规则，明天赶时间，再加一个例外，后天又补了一个只有你自己记得住的一个本地逻辑。久而久之，这个系统并没有变聪明，而是越来越混乱。所以 agent 到 md 的 作用并不是让一个 agent 看起来有多有性格，它的目的是让它能够长期运转的时候 不至于变得越来越混乱，所以它在帮你做商检下一个文件也是一个非常容易误导人的，叫做 tos 到 md， 它的名字里看起来像在做工具，你要在里面给它列一堆工具，其实完全不是。这个 toaster md 是 来干嘛的？是来告诉你这个 openclaw 它所处的这个工作环境是什么样子的，它是在一个服务器里头，它还是在你的本地的 mac mini 里头？这个环境里头到底东西是怎么样去接线的？ 比如说像我用 opengl 是 通过 slack 的， 那么在这个 slack 里头，哪一个 thread 对 应这个 root 类的服务类的消息？哪一个 thread 是 固定的？某一类设备怎么去呼叫，某一类的路径怎么去映射？等等。这些信息的特点非常的明确。这些东西你会发现，只要离开我的这一个服务器，或者说我的这个电脑， 这些东西就没用了。所以哪怕刚才我们有同样的 agents， 我 们有同样的 skills， 我 们有同样的 memory， 但只要你从这一个服务器变到了另外一个服务器，所有的这一套工作环境相关的东西就完全不一样了， 它们并不污染各种各样的 skills， 它也不应该放到一个用户的长期机里头，它是纯粹的，只属于你现在这个小龙虾所在的环境里面，或者说硬件里面， 那么最后一个文件呢？也是一个务虚的文件，叫做 so 到 md。 我 认为它是整个你的 openclaw 最灵魂的一个文件，一旦定下来，千万不要轻易的改，它定义的是什么？ 就是你做事的核心主学。比如说熟悉我的朋友们都知道，我在搭建任何的一个项目的时候，最烦的一件事就是过度设计， 所以我希望他在每一次帮我设计个东西的时候，第一件事要质疑你现在做的这个事情，这个设计是否应该存在那每一个人都有自己的一套游戏规则，他有点像你跟他在工作的时候，你给这个小龙虾所设计的价值观 游戏规则，它并不是某一个任务的方法，也不是某一个环境的细节，这是这个 agent 在 做任何事情的一个最高的一个行为准则。所以你会发现这个 toast md 说的是你的工作环境，而 so 的 md 说的是 工作的原则。他是一个什么样的人？讲到这答案已经非常的清楚了。 openclaw 为什么可以越用越顺手？并不是因为他偷偷地把这个模型换了一个脑子，或者是把这个脑子里面的数字再调一调，让它变得越来越优秀。也不是因为你多聊了几轮儿，神经网络就被感化了， 真正有效的增长是你的反馈被准确的分类记到了工作笔记里，你的偏好写到了 memory 里头，任务的方法论放到了 skills 里头， 龙虾的环境细节放到了 tooth 里面，务实的制度放到了 ages 到 m d， 务实的工作哲学放到了 so 到 m d 这件事情表面上是像一个简单的工作笔记，但本质上它决定了你的小龙虾会不会越来越有连续性。 所以你无论在 slack 里头开多少个 thread， 你 会发现它都会符合同样的工作流程。因为真正让人疲惫的并不是这个机器偶尔一次打错，而是已经花了很多的力气跟它讲明白了一些事。结果呢？这些经验没有被留下来，下一次还得从头再去给它讲一遍。 而 openclaw 这套系统，就是通过这种缜密的工程化的方式，让他具备了这种工作笔记的能力，所以他背后的脑子未必需要是一个天才，但他开始像一个你工作的手下， 你说过的话不会白说，你踩过的坑不会次次重蹈覆辙，你走过的规则不需要每次的重复的强调，这个就是 openclaw 真正好像在 成长的地方。所以你的小龙虾并没有在变聪明，他只是因为养成了好的工作习惯，把你们一起积累下来的经验放到了对应的工作笔记里。这个就是养龙虾的底层逻辑。

哈喽，朋友们，是不是前面一段时间很多朋友都在关心怎么去部署小龙虾的问题，那我今天就给大家简单分享几个快速部署的一个工具。那首先我之前用的是这个 ez curl 里面这个快速部署，它现在有两个版本，一个是个人版本， 那你只需要把这个下载到你的本地的一个电脑上面啊， windows 版本、苹果版本，还有原端版本三个版本部署到本地也是去接入它元旦的一个 a p i 或者是 这个原端版，然后原端版其实就用的它一个原端的服务器，把这个小龙虾部署在它的服务器上，然后在服务器里面分一块啊，给到你去使用。相当于这个本地上载的快速部署版本，是用你本身电脑的一个性能 啊，这个原端部署版本就用了一个辅源服务器。那大家都知道，我原来分享的那个是我在用的一个服务器的一个企业版本的，因为当时想要快速接触这个小龙虾，到底使用的一个效果是怎么样的？然后它里面也有一些很多的这种 技能市场，看到没有？就是防忽悠啊，多 a 键的一个配置啊，这就是他写的一些技能的一个市场，以及他那个三万的同款技能包。只是他这种消费模式，他不是接的你自己的一个模型， 而是在他这里面再去接其他的一个模型啊，包括充值直接冲到他们那边去，然后他再给你去分配算力，所以他们就做一个中转站的一个存在。像这个是我第一个用的，包括像后来微信出的这个 qq， 直接可以部署在你的微信本地，就这个我觉得后面可能用的人会更多，那其实大家都知道，我们原来其实用的是飞书来给他进行了一个沟通交流，那现在 qq 最方便的地方就是他直接原声的啊，接触的微信，所以这个大家可以持续的去关注看一下， 然后像这样的快速配置工具，其实现在又多了很多很多，可以大家看到飞出的妙达 win klo， 所以 我给大家搜一下啊，带 klo 尾标的工具到底有多少，给大家看一下，特别有意思， 你看出了多少？带 klo 龙虾汉堡包，是不是啊？那我各种 klo， 各种给龙虾开发的一个框架呢？刚才看到这个 q klo 啊， win klo， 各种各种各种啊，那他都是其余开源的这个龙虾，然后给大家做了一个快速部署，如果大家感兴趣的可以挑一些去使用，那我后面也会持续给大家分享哪款好用，哪款不好用。 另外我这边还单独准备了一个老的一个 macbook， 给大家去演示在本地部署是如何部署的一个教程，因为其实很多人都去买了个 mac mini， 那 你如果有有闲置的电脑，有装 linux 系统，或者是闲置的这个苹果系统，哪怕是像我这样英特尔的一个老配置的一个系统，其实也足够去运行它了， 因为它用 mac mini 的 好处在哪呢？一个就是低功耗，长期开着不费电。第二个就是它的原声的一个苹果系统更适配它的这个部署环境，里面很多工具都直接可以直接调用或者是 linux， 那么就是分两步，第一步就是我会持续给大家分享这个云端的部署是如何部署的，以及出现了哪些好用的一个快速部署的框架。那第二个就是我会在我这台电脑上面去本地部署一个龙虾，也许是用这些快速部署的框架，也许是用龙虾原来开源的去进行一个部署， 所以我后面会持续给大家分享一个养虾日记的系列，好，一个是云端，一个是本地，看看大家最终喜欢用哪种方式。

嘿，最近是不是被养龙虾的话题疯狂洗脑？但你知道吗？这可不是让你真的去养水产，而是 ai 领域的新风口 opensea lab 今天就带大家深度拆解它到底是什么来头，以及怎么才能安全把龙它。很多人以为 opensea lab 是 个大模型，其实大错， 他是一个能让 ai 亲自下场干活的执行框架，简单来说，就是给 ai 安上了能实操的手和脚。以前和 ai 聊天，他就像个军师，只出谋划策。现在有了 open color， ai 直接变身打工人，帮你把事做完。 他的能力有多绝？订机票、理财报、定时发工作邮件，只要你把需求告诉他，他就能在后台默默帮你执行。更绝的是，他还有 g g buff， 用的越久越懂你的习惯， 简直是职场人的梦中情虾。但养虾也不是白嫖哦！ openclaw 需要调用 chat、 gbt 千万这些我们熟悉的大模型，而调用这些是要购买 token 的 钱包可得准备好。最最关键的安全问题来了，使用时可能需要提供账号授权，这里一定要听劝， 给他单独开个小号，千万别在主力电脑上用，这是为了通过物理隔离和权限管控，防止他因提示注入中了恶意指令的招，保住咱们的隐私底线。 就像清华大学研究团队说的， open circle 本身不一定能定义未来，但他开启的 ai 从聊天到干活的模式，绝对是未来的大势所趋。所以啊，养龙虾虽潮，但咱得先摸清门道，把安全和逻辑搞透，才能放心让这只虾为你。

我的团队靠部署 opencloe 和 tiktok 电商偷偷赚了两三个 w 了，那也就一两个月的时间。首先在这里给粉丝朋友们道个歉，这个账号断更了一两个月，没有及时回复粉丝们的信息和解决大家在 ai 方面的问题。 那为了表示歉意，粉丝朋友们都可以找我去领取 opencloe 养龙虾的详细教程。这两个月我生了一场大变格，让一群不懂 ai 的 小白都能一夜暴富。最炸裂的就是 opencloe， 也就是大家熟知的养龙虾，有人靠部署龙虾，几天时间卷了二十多万，那国内大厂也纷纷入局，我已经从部署到使用 完全摸透了，那养龙虾的优势和弊端我也完全清楚了。那同时也有好多私信我的朋友都想利用 ai 去结合 tiktok 跨境电商，那大家都知道国内抖音电商目前竞争有多激烈，但是 tiktok 的 ai 电商目前来说仍然是蓝海市场， 那 tiktok 这方面我也同样为大家解决了，你不会开店，不会做内容等等等等，完全不用自己动手了。那为什么我会这么说？因为我的团队也就是一个多月，两个月就做到了两三万的 g m v， 那 我回来之后我都惊呆了，让他们给我上了一课。那同样在 tiktok ai 电商方面，哪一步不会，哪一步被卡，尽管来问我发现问题，解决问题，那二零二六年，我会着重于 ai 变现以及海外市场方面，给大家带来更多的惊喜。那视频最后呢？别忘了来养你的专属龙虾！

龙虾这三个 skill 一定要装好！第一个 find skill， 这个热度有二十五万，它可以让你的龙虾呢自己去学习新的技能，如果你不希望你的龙虾一遇到问题，就需要你手动去装新的 skill， 那 这个 skill 一定要把它安上。第二个就是 self improve age， 如果你的龙虾屡教不改，同样的指令需要你一直重复的去喂它，那其实不是你在养龙虾，而是龙虾呀在养。你把这个 skill 装好之后呢，它每次会把错误的教训记下来，这样它就实现了自我迭代，慢慢的它就会变得聪明了啊。那第三个是 agros， 大 部分人玩龙虾呢，需要龙虾自己去操控浏览器，比如 说自动监控某个账号的数据信息，自动回复信息，或者是监控大盘的数据，所以大家肯定离不开这个 skill。 大家安装好龙虾之后呢，记得马上去安装，这三个 skill， 一定会给你带来不一样的体验。

现在龙虾这么火，大家都在研究智能体，那企业想养龙虾，我们也要看一看适不适合。首先要过这三关，企业想自托管 ai， 先别问技术多牛，我们首先要解决三个问题。第一关就是合规关，你的客户合同、内部邮件、 财务数据能不能出内网，如果不行，公用 a p i 就是 定时炸弹。自托管是唯一能过审计的结法，防火墙、权限加密一键都不能省。第二关就是人关，没有人喂龙虾，那不一定是 c t o， 但得懂 linux 网络 doctor 出了问题能半夜爬起来修。第三关就是要算笔账，我们从前期投入服务器加显卡加人力也要小几万起步，但掏款计费的商业 a p i 团队，用起来一个月也能烧几千。如果用量大，人数多，自托管十八个月回本之后才是纯赚。如果用量小，别折腾，租的更划算。如果有一关没解决，那我们先放一放。技术其实不难，但难的是认清楚我们企业自身要不要做。

你已经部署好龙虾之后，到底怎么样去玩出花样？比如说第一晚我至少会教你的是什么呢？啊？你的龙虾非常的骚，托肯，对不对啊？那用一些工具和用一些方法可以去节省至少百分之八九十的托肯，那你龙虾是不是非常容易失忆啊？那么用一些工具和用一些方法可以重新去修改他的记忆机制，让他呢，第一节省托肯，第二呢， 能够保证这个记忆不丢失。然后我还会给大家分享一些我认为用下来非常香的中转站啊，这里呢，我们可以用非常低的模型，是他在伺候你， 所以非常建议大家使用一下国外的大模型。夜晚呢，我会教大家如何让龙虾做一个电商的自动化选品，自动出套图，自动上下架，自动客服，教大家让龙虾做一个视频的自动混剪，自动提取文案，修改文案，生成数字人，以及一个自动发布。这些全套流程我都会教给大家。我教的这些东西，它凝聚的其实是我这么多年来 创业的一个业务经验哦，凝聚到三个晚上教给大家，它的价值肯定是远超二九九的，只是说我想要把这个课程给打爆，二九九，交个朋友嘛。

你还在为养龙虾发愁吗？市面上的教程是不是太多太复杂了呢？如果现在还没养到虾呀，不妨试试 max lock， 不 需要部署服务器，不需要复杂操作，各种专家库 skill 已经给你准备好了，开箱即用，简单点点鼠标就能搞定。 作为国内第一批是到龙虾的大模型厂商 mini max， 他 家模型也为龙虾创始人多次点赞。那今天就来教大家如何快速上手养一只自己的专属龙虾。打开 mini max， 左边有个 maxclock， 点击进入之后就可以看到官方已经准备好了很多预设配置，可以根据我们需求来进行选择，不知道怎么选择，可以选择默认配置就可以了。然后点击准备好了，就这么简单，你的 maxclock 专属龙虾就搞定了。 接下来我去飞书后台创建个应用，拿到 appid 和 appsecret 之后，在 maxclock 对 话框中，根据对话框提示输入 appid 和 appsecret， 并要求连接飞书， 再根据 maxcloud 的 对话引导，一步一步完成连接成功之后就会像我这样和飞书对话测试一下。比如我发送一个你好， 如果飞书有回应的话，就说明配置成功了，然后就可以愉快的连接飞书玩耍了，可以轻松实现定时提醒、资讯推送，就像一个二十四小时运行的智能助理，光有龙虾还不够。龙虾是载体，真正的灵魂是 skill。 比如我想他帮我分析一下我正在用的软件是否存在安全漏洞。国内比较常用的漏洞收集网站分别是 cve 和 cvnd， 普通人遇到这类问题啊，基本上都是用搜索引擎直接搜索，但是啊，用过搜索引擎的朋友肯定都懂，搜索出来结果呢，杂乱不准，质量参差不齐。 现在我只需要告诉 maxclock， 从 c v e 和 c v n d 两个常用的平台去查询对应的软件版本以及漏洞说明，然后我再给 skill 明确需求，比如要查询软件名称和软件版本， 对比我现在版本号是不是已经存在漏洞，还要告诉我漏洞是什么类型，严重程度，是否被利用的风险，最后还要给出修复建议，以及软件的官方网站在哪里都要一并找到。那稍等片刻呢，就可以看到 maxclock 根据我的要求，帮我手搓了一个专属的漏洞，查询 skill。 那接下来我拿我自己常用的这个极压缩软件来考考我们龙虾， skill 不 到一分钟，结果就出来了，可以看到我的专属 skill， 告诉我我正在使用的极压缩软件存在高危漏洞，还有漏洞影响的版本，漏洞类型，严重程度，修复建议。 那更重要是它提醒我，这个漏洞啊已经被其他人在利用了，应该立刻升级。手搓好我们的专属 skill 之后啊，只需要告诉 max curl 帮我一键发布 skill 到 curl up， 就 可以轻松的分享给更多人使用了。 几句简单对话，只需要告诉 max 了我们需要做什么，他就可以帮我们搞定，是不是很简单呢？更进一步，我还可以告诉他，帮我定制一个定时任务，每天上午十点搜索最新的 c v e 和 c v n d 漏洞情况，根据漏洞严重程度生成报告并发送到我的飞书， 那第二天早上工作时话，就可以轻松掌握当天的行业安全动态。除了丰富的 skill， 在 mini max 左侧这里还可以找到探索专家，里边有更多的实用玩法等待你的探索， 比如整理文档、写 ppt、 转写行业研报等等。 mini max 新推出的 maxclock 简直是普通人的养龙虾神器。另外，在使用龙虾过程中啊，我们还需要关注 talkin 费用消耗问题。在这方面， maxclock 优化了上下文压缩，提升了 talkin 效率，不用担心 talkin 消耗太快。 感兴趣的朋友呢，可以去体验一下，用好 ai 一定可以提升你的工作效率。好了，以上就是本期内容，我是斌亮，觉得帮助的话呢，还请点赞关注，获取更多的使用 ai 小 技巧。

大家好，最近很火的龙虾，大家养了没有？今天我用三分钟手把手教大家养一只自己的龙虾。龙虾可以部署在本地，也可以部署在云端，我们今天以云端为例，我们需要先创建一个云端的服务器，我们这里以腾讯的为例，那里需要购买一个服务器，大家如果只是想玩一玩，可以买一个最便宜的用着就行。 比比如说我们这里可以购买一个入门型的套餐，因为我已经有一个服务器，所以我就以我的这个服务器为例，嗯，首先我们点击控制台，然后选择我们轻量应用服务器，首先我们先给服务器配置应用，这里点重装系统，选择应用， 然后选择我们的龙虾，设置一个密码一下，再重复输一遍，然后点券了解啊，点确定完之后，我们需要配置龙虾才能正常的使用。点击应用管理， 首先我们需要配置它的大模型 api， 我 们这里以千万为例，现在我们要在阿里云百链上创建一个 api 点击模型，点击密钥管理，然后创建一个 api 建成功， 这时候我们要把 api key 复制过去，然后复制 api key 添加并应用。接下来我们需要配置一个接受消息的通道，这里面有 qq 截、微信、飞书、钉钉等等。 qq 为例，这时候我们需要创建一个 qq 机器人，因为我之前已经创建过，所以说我这里直接复制它的 app id 和 app secret， 点击添加并应用， 这时候我们的配置就完成了，这时候已经在 qq 上创建了一个龙虾机器人，让我们来看一看龙虾机器人可以帮我们干些什么？帮我在服务器上创建一个文件 夹，名字叫做文档，并且在文件夹里生成一个叫做重要文件的 txt 文档发送完成。现在我们去腾讯云的服务器看看他帮我们创建好了没有。点击入手发现这里有一个文档，我们点进去看一下， 有一个 txt 格式的重要文件，说明它帮我们生成成功了。这样我就有了一个属于自己的 open core 龙虾。 这只是一个简单的案例，它也能完成许多更复杂的工作，有兴趣的话大家可以试一试。那今天的内容就到这里了，拜拜。

在 openclaw 发布之后的没几天， github 上就出现了另外一个相似的项目，咪咪 claw， 那 它最大的特点就是可以部署在三十块钱的 esp 三二开发版里面，那我一想不得起飞了啊！哎呀，之前尝试了用树莓派五部署了 openclaw 去控制舵机，那很多的朋友都很感兴趣。 不过最近因为内存的关系，树莓派五的价格也跟着水涨船高，再加上欧本可乐的部署和配置还是有门槛的，所以真正玩起来的人并不多。而对比之下，咪咪可乐加 esp 三二的组合就显得很亲民了。 所以我就花了几天时间修改了一下咪咪可乐的代码，然后我们就可以在 esp 三二里面通过飞书和硬件聊天了。我给你的 i o 十四接了六颗 ws 二八幺二的灯带，然后现在你让它亮一下，看看 我想要黄昏的颜色。 让这个步进电机逆时针转两圈。 让这个步进电机以极其缓慢的速度顺时针转一圈， 现在让舵机转到四十五度。所以咪咪 klo 是 如何做到跟你对话又可以看上去很智能的控制硬件的呢？ 我们以控制舵机的案例分析一下。我通过飞书给咪咪可乐发送了一段消息，让他控制舵机转动一下，那咪咪可乐本身是无法理解这段消息的意思的，也无法直接做出响应，但是他会把这段消息加上系统提示词一起去送给云端的大模型进行推理， 那系统提示词里面就包括了必要的格式说明，然后大模型就会按照咪咪克拉要求的格式去返回文本信息，那咪咪克拉拿到这些信息之后呢，就知道这段文本是要返回给非数的，而这个数字是传给对应的函数来控制舵机转动的。 那如果你也想在自己的 esp 三二开发板上面体验一下咪咪 klo 保姆级的教程，我就放在这个链接里面了，一共分成四个步骤。第一步，准备好 esp 三二开发板，并稍入固件。那咪咪 klo 对 于 esp 三二的要求是有十六兆的 flash 和八兆的 ram， 只要满足这个条件，不管是这样子还是这样子，又或者是你自己做的 esp 三二开发板都是可以部署咪咪 klo 的。 那目前呢，我翻译了两个固件，分别针对 esp 三二和 esp 三二的 s 三，你可以根据自己的硬件烧录对应的固件，那不会烧录的话呢，在教程里都有详细的说明。第二步是申请大模型的 api key。 咪咪可乐需要连接云端的大模型，而和大模型连接的凭证就是 api key。 现在大家都知道 top 很 贵，那我这次找了一个免费的版本，你可以按照我的教程到 openroot 上去免费领取阶月星辰的新模型， 很快他们也会推出一款 coding plan 类的产品，可以期待一下。那今夜星辰这次提供的 step 三点五 flash 主打的就是一个快， 那目前实测下来可以达到一百多个 token 每秒，分值的话甚至可以达到三百多个 token 每秒，同时的话呢，模型参数只有一百九十币，量化之后也完全可以部署在本地的 mac studio 或者英伟达的 spark 里面。 那部署的第三步就是设置飞书机器人咪咪卡需要和飞书进行交互，所以需要在飞书界面里面创建一个机器人，那这部分的操作直接看说明文档就可以了。同样的，我们也需要拿到飞书这边的 app id 和 app secret。 第四步是配置参数， 我们需要告诉咪咪可乐四个信息，第一个是你家的 wifi s s id 和密码，这样方便它接入网络，同时告诉它大模型的 a p i t， 这样我们就可以连接大模型。最后是告诉它飞书的 app id， 然后它就可以和你的飞书进行连接。目前的话都是采用串口的方式把数据传输进去。 那到这里的话，恭喜你所有的 mini cloud 配置就完成了，然后你就可以在飞书里开始跟他聊天了。那目前的话，我提供的固件支持 ws 二八幺二握机以及基础的 g p i o 控制。 那以 ws 二八幺二灯带为例，你需要接好硬件，然后告诉咪咪可乐我把 ws 二八幺二接到了哪个 g p i o 有 几颗灯，那接下去他就能理解这个事情，然后按照你的指令来控制灯光了。然后这里有个问题，如果我想要咪咪可乐接入其他的外设，比如说步进电机或者一些传感器行不行？ 那答案是可以的。不过这就需要你自己去手动修改咪咪可乐的原代码了。咪咪可乐本身的话其实并没有提供操作硬件的能力， 需要接入什么设备就需要你自己去编写对应的调用函数，那在项目文件夹中有一个专门的目录给你添加这些功能，刚才展示的这些外设都是我自己添加了功能函数之后才能控制的，那看到这里你可能会问了，既然是提前写好了函数，那这和我直接写代码控制有什么区别呢？ 它和传统的 l t 控制又有什么区别呢？我认为最大的区别就是体现在了这张图中传统的控制基本上最先进的，也就是关键词匹配， 而咪咪可乐因为接触了大模型，所以其实他是可以理解你的意图的，你可以更加模糊的去表达你的诉求，他都是可以理解的。好，那以上就是今天视频的全部内容了，如果你觉得有帮助啊，别忘了关注和三连，我们下期再见！拜拜！