你不会玩电脑,不懂高科技,难道就用不了智能云服务?那就大错特错,现在这款 open core 大 龙虾,零基础的你也能玩转!现在很多人想用好云服务,可一看操作页面就头大,总觉得自己不会怎么去用那云服务器,完全没这个烦恼。他是云端部署的智能小助手, 不用下载一堆软件,也不用搞复杂设置,一键就能部署到位。 openkaw 不 管是整理数据、处理日常工作,还能帮着打理线上杂事。单嘴说需求、打字发指令, 他都能乖乖照做,一点都不挑人,很方便。别觉得云服务遥不可及, openkaw 就是 给普通人做的,简单好用,还靠谱。关注我,带你了解更多的 ai 信息!
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手把手带你安装 openclaw 龙虾必备的 skills。 之前我出过一期 openclaw 保姆级安装教程,但装完之后你会发现它其实还只是一只裸龙虾。你让它查看文件,它说没权限,你让它算下天线,它说没联网,属于一同操作猛如虎,另近一看原地图,所以这个视频带你正确配置龙虾,补齐必备技能, 让它真正从能聊天进化成能干活。但在开始之前,我们先熟悉几个会频繁用到的命令,如果你是 windows 系统,就在 power 里输入这些命令,如 mini 是 micro, 二,系统就在终端 terminal 里输入。要开始用 openclaw, 第一步是先把网关启动起来,对应的命令是 openclaw gateway start。 启动后,我们可以打开 openclaw 控制台,也就是它的可式化操作键。面对的命令是 openclaw dashboard。 如果你暂时不用 openclaw 了,也可以把网关停掉。对应的命令是 openclaw gateway stop。 技巧一,本地文件读写从二零二六点三点二版本开始啊。 opencl 默认对本地文件访问权限做了限制,所以如果你想让它读取甚至进一步操作你电脑里的文件,要先把对应权限打开。操作也很简单,打开 opencl 或终端,输入 opencl config set tools, 点 profile for 命令回车执行。 把 opencl 的 工具权限切换成完整版,运行后还需要重启网关,让配置生效。对应的命令是 opencl gateway restart。 搞定以后,你就可以让 opcode 做各种文件提取和修改的操作了,比如批量重命名、文件整理、桌面分析、磁盘空间占用等等。 技巧二,联网搜索 opcode 默认情况下是无法获取网上信息的,所以你问天气、问资讯、问股价,他通通不知道,但我们可以安装一个负责联网搜索的 skill。 skill 可以 理解成是 opcode 的 技能包,本质上是一套针对某类任务的说明和流程, 用来教他在特定场景下该怎么做。比如这就是一个简单的 skill 的 例子, openclaw 有 个官方技能市场 clawhot, 你 能在上面看到很多别人做好的 skill, 可以 直接拿来安装使用。要事先联网搜索,可以搜一个叫 tablie search 的 skill, 这个 scheme 要求从 tiffany 点 com 获取 api 密钥,我们可以稍后设置。安装方法也很简单,我们可以直接复制 call hop 上 tiffany search 的 页面链接,粘贴到和 opcode 的 聊天里,无论是控制台还是飞书这类通讯渠道聊天窗口都行,然后让 opcode 自己帮你安装。 tiffany search 还会用到 api 密钥,所以我们来到 tiffany search 官网 注册登录后啊,就可以直接得到一个密钥,他每个月呢都有免费额度,而且不需要绑卡。拿到之后,我们可以把 api 密钥一起发给 opencall, 让他安装后自行完成配置。 装好之后,我们可以简单测试一下,比如在飞书里问他茅台目前的股票价格是多少,这时候啊, opencall 就 能顺利返回来自互联网的实时信息了。 技巧三,定时任务欧姆克劳支持通过 com 创建定时任务,不需要额外安装 sku。 比如你可以直接对欧姆克劳说,每隔五分钟汇报某只股票当前的价格,他就会创建一个定时任务, 然后按设定的间隔自动运行,帮我们实现对股价的监控。所以啊,不管是每天早上七点发资讯,每周一九点写周报,还是二十分钟后提醒浇花这类定时任务,你都可以直接交给他。 小四,浏览器操作 opcode 本身自带 browser 工具,不需要额外安装 skill, 就 可以读取网页内容。比如可以对他说,帮我看看知乎上现在有什么热点网址是这个,它会自动用浏览器打开网页,读取页面内容,把上面的信息整理出来。而且不只是读网页, 像点击输入之类的基础操作啊,它也能完成。比如让它去 github 上搜索 linux, 然后把排在前三的搜索结果给你, opcode 也能直接搞定。不过它的缺点啊也很明显,第一是比较稍 token, 因为网页内容因为状态,还有每一次工具调用的结果啊,都会不断进入模型的上下文。 第二是执行速度比较慢,因为 opcode 的 工作方式不像程序脚本或 rpa 那 样,流程确定后一次跑完。而 每做一步,都要先看当前页面,理解页面内容,探讨下一步该点哪里,再执行操作,然后再读取结果,继续推理下一步。所以它更像是一个会操作网页的 ai 助手,而不是一个高效率的自动化程序。另外,如果遇到强制登录、扫码、验证码校验,或者比较严格的反爬机制啊,我不靠也容易翻车。 技巧五技能查找 opcode 的 skills 很多,但真正麻烦的是不知道该装哪个。这里推荐两个实用 skill, 一个负责找 skill, 一个负责审 skill。 第一个是 find skills, 它的作用就是根据你的需求去查找合适的 skills。 安装方法和前面一样,直接把链接发给 opcode, 让他自己安装就行。 装好之后,我们可以对 okl 说帮我查找邮件自动化相关的 skills, 他 就会推荐合适的 skill, 这样你就不用自己去技能市场里一个个翻了。但接下来还有一个问题是,他推荐给你的 skill 真的 安全吗?那么我们可以再安装一个 skill better, 它的作用啊,就是在安装前先帮你做一层安全审查, 重点看看有没有权限问题、可疑行为,平常窃取回销代码或者数据外传之类的风险。我们可以再提醒一下 oppo, 安装每个 skill 前用 skillbetter 检查一下,这样后面啊,他在安装新 skill 的 时候就会先审一遍,再决定要不要装 技巧六,既能创建与改进除乱中别人已经写好的 skill, 我 们也可以直接通过自然语言让 opcode 创建新的 skill。 比如可以直接告诉他帮我创建一个 skill, 把新收到的邮件内容提炼成三句话总结。这样一来, opcode 就 能根据你的描述自动创建一个 skill, 让这套流程可以长期服用, 以后再遇到类似任务啊,他就不用每次从零开始了。如果你还想让他越学越聪明,可以再装一个 skill, 叫 self improving agent。 这个 skill 的 作用就是帮 opcode 把错误纠正和新学到的方法都记下来,慢慢沉淀成经验。 具体来说就是有失败的操作时,他会自动记录到 error state, md, 你 纠正他了,或者他学到了更好的方法,会记录到 learning state, md, 你 提了他一个还不会的功能, 会记录到 feature request, 点 md 一 些真正有价值的内容啊,后面还会进一步沉淀到 memory, 点 md 这种长期记忆文件里。那么安装之后, okl 不 止完成当前任务,还会把每次失误和改进建议啊,沉淀下来,自动应用过往经验,变成一个会复盘的助手。那希望以上这些技能补齐之后,你的龙虾能真正下场干活了。如果这个视频对你有帮助,也欢迎点赞和关注,我们下个视频见。

最简单的 open cloud 安装方法有两段话的,这个命令就全程让机器人去跑完了。 先说一下我为什么要装本地的 open cloud, 我 其实在这之前也尝试了一些云端的 cloud, 但是就发现一个问题,它有很多命令是针对本机的, 你这个云服务器里空荡荡的,什么也没有,那其实它都发挥不了什么作用。机器人的意义就在于能够操纵本地的文件。先装一个 cloud code, 再用 cloud code 去装 open cloud, 因为 open cloud 有 很多环境调试,自己去搞就很麻烦。 cloud code 本身也是一个 ai 助手,让我们去配置 open cloud 就 变得很简单,一句话就搞定。接下来我就说一下 cloud code 是 怎么安装。首先是要理解 cloud code 或者 opencloud, 它们的运行环境,还有一个命令行窗口,因为有些代码是 linux 或者 gs java script 代码,它需要安装环境才能运行。 c m d 和 power shell 两个都是命令提示行窗口,只不过是 power shell 比 c m d 更加 先进一些,它可以支持对象,可以支持 linux 的 命令,安装命令都是通过这两个命令窗口来实现的。那接下来讲 cloud code 的 安装,首先安装一个前置环境, g t b 就 下载一路去安装就行了,安装完之后安装这个 node g, 下载是安装就按它一路回车就行。安装完之后可以在这个 命令行窗口还看到 note 技师的版本号。安装完环境就可以安装 cloud code 了,就把这个命令复制粘贴到提取行里,然后交回车, 他就可以去安装了。这段命令已经是国内的镜像,所以就不需要魔法,安装完以后就代表安装成功了,安装完成功, 卡的扣的需要绑定一个大模型,打开 deep seek 登录以后就可以去创建一个 k, 随便起个名字创建一个 k 去复制它,这个 api k 只能是你创建的时候 能够复制,之后你就没有办法再去复制它了,所以你复制好以后最好粘贴到一边,防止以后在其他地方再用得上。复制完以后就把这里改成刚才创建的 api k, 然后把这一整段的命令输入到这个梯长里,他搞完以后打开 cloud 就 可以看到给已经显示安装成功了,之前的 deepsea, 记得要在这里去充钱。很多人不喜欢用命令梯长窗口,那我们 最好是有一个图形界面,我们要装一个 vs code 的 这个软件,打开这个网址下载,然后在 vs code 的 这个软件,在这里 搜索 cloud code vs 第一个,这里一般会有一个安装,全是英文,看着不方便,你就创建市场,输入 chinese, 然后安装它, 这样再重启整个的 vs code 就 会变成一个中文版本。安装完之后怎么打开这个 cloud code? 在 这里 右上角打开就可以打开了,那可以让他做一个自我介绍,就代表这个 cloud code 安装成功。如果想切换大模型,就装一个 cloud code 电源 switch 安装完之后,我们在右下角这里就可以去切换,我们可以在这里去修改, 比如说是智普的 g r m 模型,我们可以在这里直接填填入它的 api k, 那 之后就可以在在这里去 去切换,然后保存完以后就可以快速的切换,那如果这些正常了,那我们就可以打开 cloud code, 给它下一个命令,安装 open cloud 检查,把这个命令发给他之后, cloud code 就 会自动的去 一步一步去执行,看看这个过程,等他执行完以后,他会告诉你已经是运行正常了,然后你就可以通过 浏览器打开这个网址,进入到 open club, 但是你最开始进去的时候,他会报错,那聊天就会写有红色的报错,这是因为下边的这个网关令牌生成, open club 的 网关令牌 就在在这里输入,然后点连接它,这里的状态就会变成正常,就可以去对话。但是呢,由于没有绑定大模型,你去发送消息你还是不行的。 绑定大模型怎么办呢?就需要找到 open cloud 的 配置文件,把这个这段代码,然后把它添添加进去。当然 更简单的方式呢是我们直接去跟 home club 对 话,把这段发给他,按照上面的方法重新配置 home club, 这样就可以配置成功了。最后发一段自我介绍,他正常回答就代表 home club 已经配置成功。

兄弟们,就在刚刚,我发现了目前为止可能是最简单的 open 库的安装方式,只需要一分钟,不仅同时适用于 windows 系统还有 mac 系统,而且可以直接部署到你的本地。最关键的是,它优化了原版中间一些做的好的技能还有插件,看完这篇,立刻帮你省下四百九十九块钱的安装费,保证任何人都能最快速度用上属于你自己的手相。 这个呢,就是自古刚刚发布的 autocool, 它跟之前的小龙虾安装最大的不同就是你再也不需要担心环境的部署了,也不需要输入命令行,整个过程就像你安装一个 app 一 样的简单还有快捷。你只要打开它们的官网,下载安装包,然后去登录账号,弹出这个界面,就输入真的是 完全安装好了。如果你还想部署到飞书上使用,其实也特别的简单。我用我这里的 mac 来举例子, mac 和 windows 稍微有个明显的不同,那 那么 mac 呢?你点击链接飞书以后,它会自动弹出一个弹窗,开始自动配置。你只需要扫完飞书,登录二维码,剩下的全部交给 ai, 它全部会自动化帮你都配置完成, 你就会看到目前为止我可能认为是最丝滑的 ai 操作了。还需要什么教程吗?一键安装不响吗?而 windows 系统呢,就会稍微复杂一点点,需要按着操作文档一步一步来,因为这方面还没有设备的特别好,这一块你们跟着做也完全没有问题,我就不再敷。 那除了配置过程呢?小龙虾 tommy 的 消耗量也是劝退大部分人的一个主要因素。这一次制服他做了两个优化,第一个是呢,用了一个龙虾的专属模型,叫 pony r four two, 这是 一个匿名的模型,还没有正式发布,就是先上来做一个测试。它的任务的成功率和它的调度其实都是有一些优化的,而 tommy 的 消耗量是有了一些甩减的。另一个呢,就是他们做了一个专门的页面,贴心的帮你把用量统计给显示出来,你再也不用担心他到底花了多少。 当然,如果你想填自己的 a p i k, 你 用你自己的模型也完全没有问题。 autocool 支持全世界所有的 a p i 模 型。那除此之外呢,还有一个不错的优化点,就是 autocool 在 内制了原本小龙虾技能包的同时呢,还对这个核心的 skill 进行了一些优化。比如说呢, to research 这个 skill 优化后,它能解锁到的内容无论是质量还是新鲜度都比原本的 open go 强了不少。还有一个他们优化的比较好的 是一个操作你浏览器的,基本上你涉及到一些网页的操作的模拟点击都需要这个东西。相比 open code, 它原有自带的 for use, 它其实是能力强的非常多,而且非常适配国内的互联网生态,懂的都懂。 那讲真的,智普这个 open code 呢,是我目前用过最方便的一个小龙虾了,技术其实从来不缺牛的,缺的就是如何让普通人真的用得上 open code 走到了这一步。你至于以后能走多远呢?说实话我也不知道,但就现在这个版本,我觉得它已经值得你花一分钟的时间去装一下,来真正的去亲身体验一下 agent 的 魅力。

哎,好的好的,大家好,我们今天手动来带大家从零到一部署在自己电脑上面部署一下最近火爆全网的这个 cloud bot 啊,现在已经改名叫 opencloud, 我 们从零开始,首先我们去 opencloud ai 这个官网,然后往下滑,它有一个 one liner 的 这个 quick start, 非常简单,你只要在复制这个代码,然后开一个命令行,然后把它黏贴进去, 它就会自动去安装这个 opencall, 它会去检测联盟装着 homebrew, nojs 和 git 啊,如果没有的话呢,它会帮你去安装,我这边已经有了,所以它自动开始在安装这个 opencall。 好 的,安装完毕,安装完毕的话,它会自动会进入这个 onboarding 的 这么一个流程啊,它也是非常人性化。首先让你先来先签个协议啊,说这个很 powerful, 但也很 risky 啊。我知道了, onboarding mode, 我 们选 quick start。 然后第一步呢,是我们要接一个模型啊,在后端的模型,它虽然就 open call, 它只是一个中间层吧,你后端的模型还是需要用自己的 a p i 的。 之前呢是我我尝试使用这个 cloud code 的 订阅,可以接入这个 open call, 但是前段时间 cloud code 把它给封了,所以现在就必须只能调用 a p i, 所以美国的模型 api 太贵了,所以我们这里选择支持一下国产。我们使用 kimi 的 模型啊, moonshot ai, 然后 kimi 最近也是浪潮了,自己的这个 kimi k two 呃,二点五的这么一个模型啊,能力上据说是跟 opps 四点五非常相像啊,也是很厉害,然后价格可能只有十分之一,所以我们来体验一下,所以我们这里选 moonshot ai, 月色暗面, 然后把我们之前复制好的一个 api key 给复制进去, create a api key, 然后我们选择一个模型,我们就选 kimi k 二点五。然后呢,我们在这里选的是 在第二步呢,是选这个 channel, 就是 call bot, 呃, open call, 它是可以让你用过用你的这个即时聊天软件,然后来调用它的啊,这里就会去配置一下这个即时聊天软件。我在这里选的是,呃, whatsapp, 然后我们来看一下 whatsapp 怎么 link 啊,它会给你二维码,然后我们要拿 whatsapp 扫一下二维码。 好,我们拿这个 whatsapp 刚刚扫了一下这上面的二维码,然后,呃,现在是可以去继续去设置一下详细的配置。 whatsapp, 它里面有一些 phone, 呃,这个是 phone setup 啊, separate phone just for open call。 我 选择用一个单独的电话号码在 whatsapp 里面,然后这里使用,选择 recommended power mode allow form。 说实话不是很知道是干嘛了。嗯,选择 default 好 了,然后下一步呢,是 configure 这个一些技能啊,这里我先不 configure, 但是我们看一下, 呃,这个 open call 它有哪些技能啊?这些技能本质上来说就是它到底能做哪些事情,你可以看它这里有非常多的集成的这个 integration, 就 你的密钥,密钥管理系统 word 是 可以用来发这个 twitter 的, 然后 bear nose 是 可以用来这个记笔记的一些东西,然后有非常非常多的这个,还有什么 g u g 这种 就是 gmail 啊什么的,非常非常多 open ai 啊什么的很多啊,我们这里今天先不配置了,然后回过头也可以再配置,到时候会问你一些问题,要不要这些 a p i key 有 多选? no no, 如果到时候需要的话呢,可以再单独回过头来配置 好。然后最后一步呢,是这个 hook 啊,自动的这个操作,然后它可以在某些特定的环境下面被触发,然后帮你操作。比如说它这里有一个 session memory 的 这个 hook, 就是说它可以在每个赛季结束的时候呢,自动把赛季的这个你们聊天对话记录呢,保存到他们的这个长期的这个 memory 当中。这里我觉得还是开一下比较好,因为 open call 它是自带这种长期 memory 的 功能的,然后如果每每每一次跟他对话,它会更新长期 memory 的 话,你会发现这个 open call 越用越聪明。 好,然后这些都是系统自带的,我就都开了,然后都开了,然后去设置 gateway, gateway 就是 说是呃呃,如如何去开这个?开个关口,然后让可以让这个你在 whatsapp 里面发送的消息被传递到这个电脑上的 open call 里面。这里我之前已经装过了,所以我们在这里的话就是 reinstall 一下。 好,我们这里的 git 已经装好了,我们现在有有有方法去 hack。 我 的 bug 就是 初设啊,初设的话我们可以推荐是走这个 t u i, 也就是它自己会开一个网页,然后这有一个链接好,然后可以尝试发个消息 啊,很可惜啊,消息没有发成功,我要来 debug 一下。哎,好的,刚刚发现是因为自己的那个 kimi 账号没有充钱啊,现在充了钱就变强了啊,我们现在已经可以 跟他对话了,然后我们在终端呢,可以输入这个 open opencloud dashboard, 然后呢我们来重新进进入这个网页的 ui 啊,然后这里呢我跟他说了个嗨,然后他现在会介绍一下自己可以干哪些事情啊?怎么怎么样,怎么怎么样都是英文啊,太,太烦了,我看他看中文那里边啊, 好,他现在等于说一开始的对话呢,他会让你去呃设置一下他的名字是什么,然后怎么称呼我,然后他是干嘛的?嗯,然后同时呢我们我来就展示一下这个我们这个 whatsapp 的 这个能力啊,就你看我们这边, 嗯,其实 whatsapp 上面是可以给大家直接发消息的,然后在这里的所有的信息呢,我们也都可以在 whatsapp 里面跟他呃聊天,然后他就只要你的这个网关是上线的,他就是可以呃去跑的。 那么今天视频就到这里呢,我们就简单的装一下 cloud bot, 未来的话我们也会在这里继续更新一下 cloud bot 到底能在呃能对我的工作流程带来多大的影响啊?期待可以创造更好的内容给大家,谢谢。

彻底解决龙虾不能操作电脑软件的最后一环,龙虾龙虾帮我通过全部好友请求,并且打个招呼,然后他就开始这样自动操作我的软件了。 这就是之前我在这个视频里说到的 openclock 加 rpa 的 联动方案,他可以控制电脑上所有的软件。 我用的是八爪鱼 rba, 它市场里面这么多应用都可以被我们的龙虾调用。我来实操演示一下,在操作之前需要满足这三个条件,不满足条件的可以在这里申请试用。第一步,新建一个触发器,点这里新建触发器,这里选择 webhook 触发器, 这里选择一个要被龙虾调用的流程,使用触发器确定,这时候我们会获得一个 webhook 地址和一个安全密钥,把这两个要保存下来 确定。第二步,安装八爪鱼的 skills, 连同第一步获得的两个信息一同发给龙虾。最后,当需要调用流程的时候,你只需要在飞书里对小龙虾说一句帮我干什么就可以了。 最后我做了一个很详细的实操文档,有需要的可以跟我要。

没想到啊,距离我制作 open klo 的 详细部署教程已经过去了一个多月,这玩意现在居然火成这个样子,甚至某鱼上都冒出了一堆远程部署的这个付费服务,动不动就收你们几百块钱。我在我那期视频发布之后呢,有的观众也在吐槽模型费用太贵了,那有什么办法能够不花这个模型钱呢? 有的兄弟们,有的本期视频的主题就手把手带你们部署一个属于你自己的大模型,并教会你如何在 open klo 中切换大模型的大模型啊! 不管你是使用像欧拉玛呀还是 l m studio 还是 v o i m 等,都能很方便的接入,从而实现完全离线免费无限制用的 open 可乐。好废话不多说啊,记得先点赞收藏加关注。我们现在开始 我整个教程会分成两大步啊,先搞定本地的大模型部署,再讲欧布可乐的对接配置。但如果你已经部署了本地的大模型,可以直接拖动进度条是吧?跳到对接部分即可。第一步,咱们先搞定本地大模型的部署啊,我这边推荐没有经验的同学优先使用欧拉玛,他几乎是目前全网最简单的本地大模型部署工具,没有之一 啊,支持一键部署市面上绝大多数的一些开源模型啊。然后这里插一水,如果你想要工业级大模型的推理框架 v l l m 的 教程,可以在弹幕当中扣个一人多的话,我后续考虑出个教程。 首先打开浏览器啊,输入欧拉玛的官方地址,我放评论区了,就直接复制在那些就可以。进来之后呢,你是什么系统就点对应的下载是吧? windows 点 windows 麦个点麦个, 下载完成之后呢,麦个就跟安装其他软件一样是吧?然后 windows 也是不断的下一步即可。 好,现在安装完欧拉玛后呢,最关键的一步就是下载并启动本地的大模型。这里要跟大家说清楚,要驱动 open close 这样的 a 卷的系统, 必须选指令遵循度强,上下文长度多的模型,简单来说就是听得懂指挥是吧?记得住你的命令的这种模型。而我这边测试了好几个模型,比较推荐用的就是这个 q 三点五,它有多个尺寸的版本,通常模型越大则性能越强,大家根据自己电脑的显存大小来选就可以了, 最好选不要超过你显存大小容量的模型,也就是 size。 这里我这为了快速演示,我这就使用这个零点八 b 这个小模型展示啊。如果你们有测试更好用的模型,也可以在评论区跟大家分享一下。 确定好模型之后呢,点进去之后,可以直接看到下载模型的指令,此时我们需要打开终端或者这个 power 键麦克打开终端, windows 打开 power 键,然后粘贴这串命令,然后按回车,它会自动下载模型并启动,全程不用你管。经过一段时间下载后呢,它会自动进入对话界面,你可以直接在这跟本地大模型对话,比如说问他,你好。 哎,到这里恭喜你,你已经成功完成了本地大模型的部署。接下来就是将其接入我们的 openclo 中了啊。这里先提一嘴,如果你的电脑还没安装 openclo, 可以 直接去我之前的其零基础啊部署教程,几分钟就能安装好。我这就不重复讲安装步骤了, 我们先讲刚装好的欧拉玛怎么对接。第一步,修改模型的上下文长度。因为欧拉玛本身为了极致的轻量化,如果你电脑显存不大的话,他默认模型的上下文就给你四 k, 你 就这样给 open color 使用的话,你说完这句话他就能忘了上一句。所以我建议把模型的这个上下文设置为至少六十四 k 以上吧。 我们打开这个欧拉玛的软件,然后点击设置,就在这里设置上下文,然后把这个拖到六十四 k 就 可以了。第二步,去 open clone 里做这个配置对接,还是在终端输入这个 open clone config, 进入 open clone 的 配置菜单,然后回车啊配置本地文件,选择 models。 这里呢是 opencolor 给你预设的一些云端模型配置,像什么啊, gpt 啊, jimmy 等等。我们要选择最下方的 custom provide 的 选项,这个呢是自定义模型选项,可以自定义 opencolor 从什么地址去调用模型的服务。而我们这里默认就是幺二七点零点零点幺,这个幺幺四三四端口的 我们不需要修改。然后这里的幺二七点零点零点幺呢,表示从你本地获取。然后这里的幺幺四三四呢,是欧拉玛的这个端口服务,然后再回车输入密钥,这个地方呢可以随便填,因为这是你本地的服务。 然后这里询问我们要接入什么标准的端点协议,我们也默认回车即可。最关键的来了这里,让输入模型的 id, 我 们在这里输入你刚刚下载的模型名称,然后这个样子就是教验,通过回车啊,后面的这些都不用,输入,回车即可。 然后最后选择最下方的这个 ctrl 钮,完成模型的切换。现在你可以回到 openclip 的 控制面板当中,点击代理,看到这个 primary model 是 不是你刚刚选择的模型了。至此,你已经成功在 openclip 当中揭露了本地的大模型。 如果你使用的是 l m studio 或者 v l m 等模型推理框架,步骤跟刚刚几乎没什么差别,只需要将这里的电路地址修改为你所对应架构开放出来的端口即可。比如说像这个 l m studio, 它默认的端口就是一二三四,你这里就写啊,幺二七点零点零点幺一二三四就可以了, 然后 vm 呢则是八千,然后你就把这个端口修改成八千即可。后面的步骤和欧拉玛一模一样是不是?嘎嘎简单?所以我们来 open call 聊天框简单的测试一下,就说帮我查一下北京明天的天气, 哎,如果你的任务比较简单,那是用本地大模型来驱动这个 open call 还是非常 nice 的。 最后本期视频用的所有命令和部署流程我都整理好了,放在这个评论区,大家点赞关注智取即可。 然后上期的这个部署教程和 open klo 的 这个 skill 制作教程我都会放到 open klo 的 合集里头,后续呢也还会更新 open klo 的 其他玩法,不想错过的朋友可以点个收藏和关注啊,咱们下期视频见!

告诉大家,今天下午安装 openclock 的 全都炸了,下午我们组了一个局,来了有将近五十人,然后很多人都非常积极的都带着电脑,然后我们开始实操安装 openclock, 然后遇到了很多各种各样的问题,然后回来我就立马把整个流程梳理下来,并且把一些问题点都记录进去,并且写成了一个完整的安装部署的 open cloud 的 sop。 这是我参加完 open cloud 的 组局之后, 回来晚上把整个 open cloud 的 安装部署,环境对接飞速等等全都整理成了一个 sop 手册。大家可以看到手册非常齐全,所有的步骤我都写好了, 再看这个,这个是我刚刚部署好的另一个我的 opencloud ai 助手,然后我问他,你是谁?我是谁?然后他就返回了答案, 并且他还告诉我说有一个飞速的权限需要我处理一下好,但是呢,我又不知道具体什么权限,我就问他,你说的具体是什么权限呢?他就说具体的权限缺少的是这个叫通讯录基础信息指读权限。并且他还很好的给了我这个链接,让我去后台找 好。我们现在来到后台,这有一个开通权限,我们点击一下右边找他所说的通讯录,找有一个 contact contact base。 好, 这个我们一键把它选上,选上以后,然后我们点击确认并开通 就可以了。我相信二零二六年一定是 ai 智能题又爆炸的一年,所以大家一定要多接触新的工具,新的用法, 尽管说你不可能把每个工具都去研究一遍,但是一定要把最新的工具抓住一到两个,把它研究清楚,那就是对你最好的投资。

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。

hello, 老板们好,今天给老板们带来 open claw, 也就是大家常说的 claw bots 全套实操教程。重点强调一点,无需任何魔法,用国内网就能直接操作,全程一步一步录屏,新手也能跟着上手, 咱们不玩虚的。重点演示,一个前置部署加四个核心实操,先做基础部署,再接入飞书,对接火山方舟多款国产模型,比如杜邦 seed code、 智普四点七、 deep seek v 三点二和 kim k 二 thinking 等。 最后微信和 qq 的 接入教程也会安排上,每一步都讲清楚,看完直接能用。现在呢,我们先打开网页,这个网页链接我会发在评论区或视频简介下方。打开后,其实有教程的,我也是按照教程一步一步来的, 基本上半个小时左右就搞好了,真的很快,用起来很爽,直接进入沉浸式实操。现在直接进入部署阶段,直接购买一个云端服务器,一个月九点九元,我觉得很划算了。

大家好,最近 one panel 面板升级到了 v 二点幺点四版本,其中有一项更新就是在智能体中新增了对 qq 频道的支持, 这样我们就可以通过 one panel 面板快速部署 openclaw。 同时这个功能也简化了 openclaw 接入 qq 频道的步骤。今天我们就通过 one panel 面板部署 openclaw, 并快速接入 qq 频道。 步骤一,添加模型点击 one panel 面板左侧菜单的 ai, 找到并点击智能体,点击模型账号,点击创建,根据提示完成模型添加。此处我们以 deep seek 为例, 填写相应信息后,点击确认,完成模型添加。步骤二,创建 openclaw 智能体点击智能体,点击创建。 one panel 面板会自动创建 openclaw。 如果你只有一个模型, one panel 面板会自动填写模型信息。 如果有两个或者两个以上的模型需要,我们手动选择要使用的模型,其他保持默认, 点击确认,等待 openclaw 安装完成。 当看到提示安装应用 openclaw 成功后,我们关闭追踪。步骤三,接入 qq 频道,打开 qq 开放平台,找到龙虾专用入口, 点击右侧的去使用手机 qq, 扫描二维码,登录 qq 开放平台,点击创建机器人, 修改机器人名称,并添加介绍, 记录 app id 和 app secret 值,然后返回 one panel 面板的智能体, 点击新创建的 open cloud 右侧的配置,在频道中找到 qq。 第一次打开需要安装一下插件,点击安装, 等待插件安装完成。当看到提示 install open globe logging 成功,说明插件安装完成,我们关闭追踪,在状态下方打开开关, 再应用 app id 和应用 app secret 填写 qq 开放平台中记录的 app id 和 app secret 值,点击保存。 步骤四,测试接入情况登录 qq 注意登录的 qq 号需与登录 qq 开放平台的 qq 号相同。在 qq 消息列表中找到刚才创建的机器人 与其对话进行测试,可以看到能够流畅回答说明 oban klo 完美对接 qq 频道。本期教程完成,谢谢大家!

想要部署 openclock, 但不知道该选哪种方式,今天我们来看四种常见的安装方案,帮你找到最适合的部署方式。 第一种方案是云主机部署,你可以选择腾讯云、阿里云或者 a w s 等云服务商。云主机可以二十四小时不间断运行,完全隔离,远程随时访问。不过需要注意,只能通过命令行操作,而且会有一定的网络延迟,适合需要稳定运行的生产环境。 第二种方案是直接在本地电脑上安装,通过 npm 直接安装,零额外成本可以直接访问本地文件,上手也非常简单。但缺点是电脑不能全天候运行,休眠或重启会中断服务,而且在主力电脑上运行有一定的安全风险,适合开发测试和个人项目。 第三种方案是使用 mac mini 作为专属设备,推荐 m 二 pro, 配置十六 g 以上内存和五百一十二 g 固态硬盘。 mac mini 功耗低,性能强,运行安静,可以长时间稳定运行。缺点是需要前期硬件投入,而且地点固定,适合家庭办公和小型工作室。 第四种方案是刀克容器部署,刀克提供完全隔离的运行环境,可以一键部署,轻松更新,而且跨平台通用。不过需要一定的刀克使用经验,配置相对复杂,也会有少量性能开销,适合团队协助和 c i c d 流水线。 我们来做一个横向对比,从全天候运行、阅读成本、上手难度和安全隔离四个维度来看,每种方案各有优势,没有绝对的最优解,关键是匹配你的实际需求。 总结一下入门体验,推荐本地电脑生产部署,推荐 docker 加云主机。想要专属设备可以选择 mac mini, 选对平台,让 openclaw 成为你的全天候 ai 助手。

你用小龙虾的时候,还在把所有的事情都放在一个窗口里指挥吗?比如我同时要写文章、发小红书、监控资讯维护、网站记账,都放一个窗口里,既浪费偷啃,效果还非常的好。改造成多 a 帧的模式, 才是给小龙虾省钱又提效的正确用法,我是这么做的。以飞书对接小龙虾为例,参考官方文档三个步骤。第一步,专事专办, 给每件事情创建单独的机器人来负责。比如我要记账,我就建一个这样的财务主管,把 opencloud 配置文件里的 channel 字段改成这样的多 account 模式,这两个 account id 记住,后面要用。第二步,多 agent 配置, 我们用这条命令给小龙虾增加一个 finance 的 agent, 等同于我们新招进来一个员工,出土化他的 identity 文件,把它捏成我们想要的形状。接着在 openclaw 配置文件里面增加 bindings 段落, 让不同机器人的消息路由到不同的 agent 上,实现分工的效果。第三步,测试验证 重启 open cloud 的 getaway, 在 飞书上分别给两个机器人询问他们的身份,如果能看到不同的回答, 那就是配置好的。后续还可以给不同的 agent 配置合适的模型,或者让他们互相派发任务。这样的工作模式可以大幅节省 token, 显著提升小龙虾的任务效果。实在是太爽了, 都不需要再雇人了。我加上小龙虾的 agent teams, 就是 超级艺人公司。关注我,带你玩转 open cloud!

hello, 大家好,我是阿英,今天我手把手教大家怎么去部署这一整套 cloud boot, 然后呢怎么对接到这个飞书里面,并且成为自己一个二十四小时的一个私人助手。好的,那今天呢,我主要讲这五个步骤。首先呢是安装这个 opencloud, 我们可以到这个官网里面使用他这个第一个命令安装 open clock, 安装完之后呢,他会需要你进行配置,我们选择第二个命令。在安装第二个命令的时候,我们需要做到第二步,我们选择对应的这个大模型,像我这里我选择的是 timi, 所以我到这个月子暗面这里创建了一个 api key, 创建完之后呢,先把这个 key 保存下来,然后做第三步选择消息机器人。那目前国内呢,我是选择了飞书,飞书呢需要到这个开发者后台选择一个开发者后台创建一个机器人。 创建机器人之后呢,你需要把这个所有的权限管理都配好,然后呢在这里把这个凭证 id 跟 abc 都要用到。 然后我们到第四步配置,在配置这里呢,我就再起一个 power 配置的命令呢是 openclock config, 我 们到这个 openclock config 这里面有个小插曲,就是当我在安装这个插件的时候,飞速的插件的时候它会爆出,嗯,你们应该也会遇到这个问题,这个是官方的爆出在这里, 然后呢我是把这个爆出复制给这个 cloud code, 让 cloud code 去修复一下,在这个 windows 环境下面,修复完之后呢,就能继续安装这个插件,我把这个插件的命令也复制一下, 然后在配置的过程中呢,我们选择本地,然后一个是配置模型,一个是配置消息,配置完之后呢就结束了,我们我现在是已经可以再测试了,然后 我是先问了一下他是什么模型,他回答我是 kimi 模型。然后我又问他能帮我开发一个精美的前端吗?他这边只帮我在开开发了,然后可以打开这个 opencloud 的 后端, 可以看到它这里确实有在执行。那今天的这个教程先到这里了,后面的话可以测试一下不同的模型在 opencloud 里面的一个效果。

腾讯版的小龙虾也来了,就在最近,腾讯推出了自家的龙虾产品 workbody, 这是一个全能的桌面智能体,借助其内置的 workbody cloud 模式,可以轻松地对接各种聊天工具。只需要在手机上一句话描述需求, workbody 就 能在你的电脑上自主规划和执行任务,并且交付完整的结果。最近 opencloud 的 热度很高,但是在它的热闹之下却暗藏了很多问题, 比如代码臃肿、配置繁琐、设备跟 token 成本高昂等等。腾讯发布的 workbody 一 次解决了这些问题。 workbody 不 需要额外购买设备,也不用进行繁琐的配置,只需要在本地电脑上下载一个安装包就能完成安装。 workbody 内置了全球顶尖模型, 省去了购买 token 配置模型的环节。更重要的是 workbody 有 着腾讯企业级的代码质量与安全的环节。更重要的是, workbody 有 着腾讯企业级的代码质量与安全的环节,更重要的是 workbody 有 着腾讯企业级的代码。 workbody 的 安装比起 open curl 可以 说是简单一百倍了。我们直接来到 workbody 的 官网点击下载,网站会自动根据操作系统提供对应的安装包,安装过程一路点击下一步即可。 接下来我们打开软件点击登录,没有账号可以先注册一个,现在 codebody 直接给所有国内用户发放五千 credits, 登录完成以后,来到统计用量的控制台,点击这个按钮即可获得五千 credits, 这个额度足够用很久了。接下来回到软件,在左侧菜单找到 curl, 打个招呼给出了回复,我们就安装完成了。接下来我们给 cloud 配置聊天工具,这里最简单的渠道就是企业微信。 在浏览器里打开企业微信管理后台,没有账号可以先注册一个个人身份也可以注册。在左侧菜单中找到安全与管理管理工具。智能机器人创建,机器人 手动创建,点击右下方的 a p i 模式创建选项,填写机器人的头像和名字,切换到使用 u r l 回调,然后点击随机获取按钮,系统会自动生成 token, 还有 a s k。 接下来回到软件右上角 cloud sighting, 找到企业微信,这里填入 token, 还有 a s k, 点击注册。注册完成以后会生成一个 webhook url, 我 们复制一下,来到网页端机器人配置这里粘贴过来,最后在可见范围里面选择整个企业,保存一下就配置完成。 右上角有一个获取机器人二维码,使用企业微信 app 扫这个二维码,在 app 里面打个招呼,能够收到回复,我们就配置完成了。除了企业微信,沃克巴蒂还支持 qq、 飞书、钉钉等国内主流聊天工具。 opencloud 的 一个强大之处是可以使用 skills 来扩展功能, workbody 同样支持安装 skills, 我 们可以在左侧菜单找到 plugins, 这里面有两个内置的 skills 市场,我们可以在这里面挑选安装合适的 skills, 比如这个 document skills, 里面集成了 excel, word, ppt, 还有 pdf 这办公四大件的知识。接下来我们再安装一个 deep research, 这个 skill 可以 调用各种网络信息源,对一个主题进行深度研究,我们把它安装一下,接下来我们组合这两个 skill 做一个深度调研,这里输入提示词,你深度研究下 open cloud 的 几个开源替代品 有什么异同优劣,对内容进行总结,并且生成一个 ppt。 workbody 调用了 deep research 对 主题进行了深度调研。这里的最大特色是它使用了 wechat article search, 解锁了大量公众号的文章作为信息源,其中有很多优质深度的内容,效果非常的好。 workbody 支持启动多个任务 agent 并行执行,互相不用等待,可以把效率提升到极致。在它进行深度研究的同时,我们可以并行开启一个新的任务。 我想创建一个发送邮件的 skill, 等下把生产的 ppt 直接发送到我的邮箱。这里我跟 ai 对 话,创建一个发送邮件,调用 recent api 发送邮件, 可以参考这个文档。我的 apikey 是 后面这一串,发件人是后面这一串,这些信息可以编写到代码里面。 workbody 内置了创建 skills 的 功能,它很精准地理解到了我的意思。 过了一会,完成了开发,交付了一个 skill 点 m d 说明文件,还有一个发送邮件的 python 脚本。我们再来看一下刚才深度调研的结果, 输出了一份 ppt 格式的调研报告,排版非常的好,格式清晰,内容详实,可以直接当做汇报材料来使用了。接下来我们再把这两个功能整体测试一下。 你调用刚才创建的 recent email 这个 skill, 把 ppt 直接作为附件发送到我的邮箱,在手机的收件箱里面就可以看到 work party 发送过来的 ppt。 我 们以后甚至都不需要开电脑,只用手机遥控就能获得这么一份 ppt, 感觉非常的棒。 我们把企业微信对接近了 workbody, 即使出门在外也能对电脑进行遥控,完成各种工作。我在企业微信上说,我的桌面上有一个老板批注过的 word 格式的合同,你找一下, 你根据批注把里面的内容修改一下,然后直接发送到我的邮箱。在手机上发出消息以后, workbody 在 电脑端就接到了任务, 自动开始运行了。他找到了 word 文件,调用了 skills, 按照批注把里面的修改点都进行了修改,然后调用邮件 skills 把修改过的文件发送到了我的邮箱,我们看到里面老板的批注点他都进行了修改, 效果非常的好。我们甚至可以用手机手搓一个网站,直接一键部署上线,这里输入提示词,帮我写一个团建活动的游戏网站,我需要两个游戏,一个是抽奖,还有一个是你画我猜。 codebody 接收到了任务,就开始了编程,很快他就完成了网站的编辑,在电脑上就已经打开了这个网站的预览,我们进去试一下, 它可以进行抽奖,还可以进行你画我猜的游戏,完全满足了我们的需求。同时它把任务结果推送到了我的手机上。如果我们是在 codebody i d e 里面使用,还能直接一键部署上线。限阶段, codebody 用户可以免费领取清亮云服务器和云开发资源, 点完的代码用手机操控就能一键步手上线,零成本跑通全流程。我们来到 codebody i d e, 打开设置面板,找到集成 cloudbase 连接,登录一下腾讯云的账号,然后我们就可以在这个页面免费领取一个 cloudbase, 六个月的实力,领取完成以后, codebody i d e 就 会显示连接成功, 然后我们在 ide 里面点击这个 agent 按钮,跟刚才一样配置一下企业微信,然后我们在手机上下达一个指令,就能直接把这个网站部署上线了,这可太方便了。我们看到网站已经成功的部署上线了,并且给了我们一个公网可用的地址。 想象一下,我们在地铁上用手机就能把公司的团建网站设计好,并且部署上线,这简直是技术大神级别的操作了。 本期视频我们深度体验了腾讯版的小龙虾 workbody, 一 段时间的体验下来,我发现 workbody 在 易用性、安全性等方面全方面强于 open claw, 还在被 open claw 配置折磨的朋友们不妨来试一试。 现在官方有个活动,用 workbody claw 完成任何任务,带上话题, workbody claw 实战发到社交平台,最多能够领取两万四千点 credits, 差不多够两年的使用量了。好,本期视频就到这里,感谢大家点赞支持,我们下期再见!