openclaw禁用搜索设置

酷派可乐是可以直接控制浏览器的，那前提是啊，按照它的步骤，如果 是使用的是谷歌浏览器，那我们就可以直接进行控制，当然看一下效果啊，这里我让它打开浏览器，然后去搜索程序员老狼这几个字， 然后让他他就自己打开了我们的 b 站去搜索，然后会把一些个信息也能够拿到啊， up 主主要分享什么内容他也能知道。然后如果，比如说问一下， 我问他哪个视频播放量大，我看他能不能正确执行呢？呃 啊，让他在这执行，然后我们看一下，如果想要启动呢？是需要执行一下这样一个命令的啊。 opencloud 的 浏览器，然后打开，哎，执行一下这个命令。那如果我们本地安装了谷歌浏览器的情况下，它会 新创建一个实力，你看，哦，他现在你看已经播放量已经出来了啊，他会新创建一个实力，然后去啊，你看他会控制我们这个浏览器去打开，并且去抓取一些个这个，呃页面上的内容， 嗯，看一下， 呃，去抓取一些内容。嗯，如果是我们自己已经安装了谷歌浏览器，或者是已经安装了微软浏览器，想要去控制呢？啊？还需要去安装一个它的扩展啊。我们先不安装它的扩展，然后我们先看一下它这个， 呃，完全的独立实力啊。如果是用这个命令启动的浏览器呢？是一个新的独立实力，这个新的独立实力是默认是是没有任何的登录状态的，比如说我们这个这个这个这个网站它是没有登录的，是吧？呃， 当然我们是可以在它这个实力上登录后登录，登录好，登录好，以后呢？那以后这个实力，这个就是 ai 打开的这个谷歌浏览器的实力就应该是有登录状态了，它相当于是一个，呃，多开多开的一个浏览器 啊，然后它去控制我们这个新的多开的浏览器去进行操作。呃， 简单的一些步骤应该是能控制，你看它现在还在，还在搜索 啊？还在搜索。呃，肯定它的这个什么呀？它的这个 toon 的 用量肯定是很多的，因为你看现在这些东西都是把它传给 ai 的， 那这些都肯定是占这个 toon 的 用量的。 嗯，它你说它如果完全让 ai 来操作呢？它还是有一定的。呃，有一定的限制性， 但是它是能够实现这样一个动作的。 然后 我觉得它应该就是类似 python， 然后控制一个浏览器打开，然后再去类似 python 的 那个控制浏览器的那库可以去操作它的盗墓元素，然后去进行模拟操作，点击或之类的东西吧。 哎，当然它这个啊，还在还在执行，怪不得这个每次提问都会耗很多的头费，你看它这个 执行的量很大，执行量很大，然后我问他的是播放量，你看他能够倒是也是能够获取到一些播放量的，最大的播放量三点六万 啊，基本的一些个动作应该是能实现的。

很多人装了 opencolor 后，发现不能自动化的执行操作， opencolor 无法自动打开系统文件，以及浏览器不能读写文件，不能执行任何系统命令， 这是比较常见的问题。核心原因在于你的 openclip 在 minimal 权限模式下，也就是最小权限模式， ai 基本处于被绑住手脚的状态，让 openclip 打开个文件夹，运行和命令都做不到，总是提示 exact 工具不可用。要解决这个问题比较简单，在中单修改一下配置文件就可以了。具体操作呢如下， 第一步，打开终端。你是 mac 电脑的话，同时按住 command 键和空格键，会弹出搜索框，输入中单两个字，然后回车就可以打开了。 如果你用的是 windows 系统，那叫命令提示符，同样可以在菜单栏里搜索到。打开中单后，咱们先看看配置文件在哪。先在中单里输入这一行命令， 然后回车你会看到一堆文件，其中有一个叫 openclose 点 jason， 这就是我们要找到配置文件。为了确认问题，咱们要看看当前的配置。继续在中单输入这行命令，然后回车在配置文件里面找到 tos 这个词，你应该会看到这样的内容， 看到 minimal 这一词了吗？ minimal 就是 最小的意思，这就是问题的根源，现在是最小的权限，所以 ai 啥也干不了。现在确认到问题第三步，我们就要修改配置，咱们还是要在中单里面操作，把 minimal 改成 for， 在 中单里面输入这行 set 命令， 然后回车把 minimal 替换成 for， 替换完成后就进入到最后一步，重启 get away， 必须要重启一下 open， 我 们的修改才会生效。 重启可以这样，在终端里面输入这行命令并回车。看到如下的提示就说明重启了。现在你再重新打开 iphone pro， 看看是否成功。现在的 ai 有 执行命令的能力， 它可以帮你打开文件夹，运行程序等等。但还是要提醒一句，权限越大，责任就越大。负二模式下， ai 可以 执行任何命令，所以一定要在可信的环境下使用，别让 ai 干一些奇怪的事情。

给大家介绍一下，就是可以节省 token 的 一种方法，就是使用 qmd。 当然安装使用也非常简单，我们可以直接安装 select， select 是 支持是一个轻量级的数据库，然后它支持有项链搜索的一个插件。第二个就是 qmd， 我 们直接安装，配置也非常简单，直接加一个 memorize memory 的 一个配置，加上 backend， 使用 qmd 驱动，然后更新的频率是五分钟更新一次。 当然我们也对照着官方文档 agent memory， 然后 q m d backend， 它这个地方讲了怎么去安装，直接安装它，然后官方推荐的一个配置 完之后，直接重启 opencloud 切换，我们就可以看到 我们这个 a 镜子的下面会有一个 kmd 的 文件夹，这个文件夹里面会有这个，这个配置主要是写它，呃，搜索的哪些内容，就是我们的搜索我们 memory， 然后每天的 memory， 然后同时它这个 select 会在这个地方创建一个 select 数据库，我们也可以看项链数据库，然后他把我们的那个 所有的记忆文件，就是引白领之后存入这个向量数据库，后面查询的时候就可以以片段的形式查出来，因为因为以前他是一个 md 的 文件，他在那个 md 文件里面搜到之后，直接把那 md 文件就整体的就给大模型了，你搜到一个片段，他就会指 这是给这个上下文，它一个是一个是，它搜出来的是片段的话节省了多肯。再一个就是它剪辑的速度肯定更快，因为一个是在很多文件里面去剪辑，一个是在数据库里面剪辑，这个速度是有所提升的。通过讲 qmd 呢，我就想 讲一下为什么 open cloud 那 么的费 talkin， 然后去引呃，看一下它的这个核心的原理，地方有个 walk follow， walk follow 就是 代表了 open cloud 整个工作的一个流程，它首先要读取 soar 安全边界规则， soar 是 核心人格价值观的定义， i 定义法就是这个 open 这个信息的身份，身份信息 u 的 话就是我们本身我们自己的一些信息。 thor 就是 本地的配置环境的笔记，它这个这个配置的版本是长期长期的一个记忆，它每次启动的过程中都会把这些文件都 都读取一遍，然后带着用底层的一个代理，把 open cloud 和 大模型进行交互的时候，所有的调用的请求打出来的一个日制，大家可以看一下，这个日制非常的大，然后我们可以把这个日制调用的日制虚拟化的，看一下它为什么这么费 talk， 它在向这个大模型进行调用的时候，它有几个比较重要的子段。第一个就是 system， system 就是 它的刚刚那个工作流的核心的提示词都在这个里面， 大家可以看一下。就是首先那个就是那个 agent 确定一些边点工作流，他会辨别我给他定义的， 然后这个是长期记忆，有的时候我们这个地方会有个 catch control， 这个临时的 就是说我们所发的这个系统提示词在没有变化的时候，其实这个会命中大模型的一个缓存，然后这一部分的长，他如果长期不变的话， 这个系统系统提示词就不会费托管。但是如果你是因为这个默认还有这些数据一直在变，如果你是每次读文件的话就一直变，但是引入了 qmd 的 话，它可能就有缓存，它好久不变，而且它有一个截断， 他只会在搜得到自己需要用到的新的记忆的时候，他才会塞到这个新的提示词里面，然后让这个缓存一直可以命中来节省这个 token。 也就是说 kmd 为什么可以节省 token？ user 就是 我们用户，然后 assistant 就是 opencloud 跟我们之间的一个对话，对话的历史一直都带着，然后这个 tools 就是 告诉了大模型哪些工具可以调用， 其实这个体式词就是 opencloud 的 一个核心思想，其他的，呃， skills agents 啊，其实都是在这些基础上面延伸出来的。

最近弄服务器安装 open curl 给我闹麻了，一堆报错，之前的视频都不把报错整上去的。这期视频讲一下报错的一些问题，因为安装流程都差不多，这个视频主要讲一下这两个报错， 还有一个就是 node js 内存溢出报错， node 这个内存溢出倒是好解决，配置的时候卡着不动，然后重新配置的时候，我们可以通过增加 node js 的 内存限制来运行 open curl on board 运行这个命令就可以啦。 回到服务区这里继续看这个报错。服务器禁用了密码登录，只允许通过 s s h 密钥公钥私钥认证，而你的本地没有配置对应的密钥，导致连接被拒绝。这里直接放解决方案吧。简面，用公司电脑录屏糊得跟粑粑一样，需要文档的可以私信找我要。 最后提一下，我也不知道为什么 opencloud dashboard 给我的网址就是进不去，连接网址变成了这个，还有什么报错，我会继续发视频的，私信我都会回的，只是可能在上班回的比较慢。

最近 openclaw 真的 很火，但是我这里要提出一个反对的观点，我敢说，百分之九十九的人其实都不应该装 openclaw， 这是我一周的体验。我敢断定，如果你决定要去玩 openclaw， 那 么你有百分之九十九的概率，你是在浪费自己的时间，你根本不会提升生产率，你只会花更多的时间去研究 ai agent system 是 怎么一回事。如果你觉得这个东西很有意思，你去研究当然没有问题， 但是如果你想把它作为自己的生产的工具，那么接下来的你一定要认真听。首先说一下 open call 到底是什么东西啊？简单来讲，它其实就是把大模型接近了操作系统， 给它安装了很多很多工具，这样它可以去阅读你的文件，去知道你过往，你的，你的代码是怎么样的，你的文章是怎么写的。 然后从你的文章和代码中间学到一些总结，成为你最好的，最懂你的 ai 智能助手。但是你要让你的 ai 智能助手达到理想的程度的话，你要做的配置其实是非常多 的。首先， openclaw 下载下来自带的记忆系统几乎是不可用的，他不会自主地帮你记住你认为他应该记住的东西。比如说前天犯了个错，你说你把它记住吧，他就把一长段话写进了他的 memory dump 里面。 到第二次下次加载的时候，随着这个 memory 文件越来越长，那那些真正该被记住的其实根本就不会被记住，而是反而被遗忘了。 因此，在你配置的过程中，你就要去找好的 skills， 好 的 memory configuration。 所以 我们在网上看到各种各样非常炫酷的案例，实际上是一个人经历了大量时间迭代出来的适配它自己的最好用的版本， 但如果你也想要有一个这样的版本的话，你其实也要付出非常多的时间。再讲到 openclaw， 最吸引人的一个卖点就是 我们仿佛把手机接上了 openclaw 之后，我们就可以随时随地做一些真正很有竞争力的事情了，比如说指挥 openclaw 写代码，比如说让他帮我搜集新闻。但实际上这个地方仔细一想，它是非常矛盾的。 当你要做一件非常有竞争力的事情的时候，你需要这个东西，它有很强的稳定性，它能够确保我下发的指令能被很好的执行，并且真的如我所愿，而不用我自己再去检查一遍，甚至帮它的过程 debug 去解决它在这个过程中遇到的问题。 虽然总说磨刀不误砍柴工，但是我花在磨刀上的时间远远大于砍柴。而我真正要提升生产力做一件事情的时候，我为什么不用现在更好用的 cloud 加一些适配我个人的 skills？ 所以 矛盾的点就在于，当你真正要做一件有生产力的事情的时候，你在电脑上直接搭配一个能让你进入心流的工具，其实远比使用 opencloud 然后手机遥控操控 得到的结果质量要高的多的多，并且效率也高很多。而为什么 openclaw 被现在鼓吹的这么厉害？其实目前为止最适配 openclaw 的 一个应用场景反而就是这些自媒体工作者的工作流， 他们最日常的工作状态就是先查找 ai 资讯，得到 ai 资讯，然后产生一些自己的想法，跟 ai 交互几轮，改出一篇稿子，然后再根据这个稿子 啊产出一条视频。那么这样的流程其实本身就是碎片化的，你不在乎你到底是在电脑面前还是在草坪上做这件事情。 那么在这样一个场景下，自媒体工作者当然会更加鼓吹 openclaw， 因为他给予了他们空间上更大的自由。但其实对于绝大多数普通人来说， openclaw 给普通用户提供的除了是远程跟机器人聊天这件事情比较炫酷之外，在生产力方面其实可以说是完全没有帮助。 远程写的代码真的可靠吗？你回来真的不用再看一遍吗？比起这样，我觉得在网上看到的有的人做的 cloud code 远程操控器， 包括 cloud code， 现在官方正在推出一些远程操控器，好像都比 open cloud 写代码这件事情来的靠谱的多。最近我知道有一个很大的 ip 富盛，我也关注了他，他说他自己十四天养了一只小龙虾。但是在这背后很容易忽视的是 富顺，他本身多懂 ai， 他 懂 ai 的 记忆系统，他懂现在的 agent 是 怎么一回事，他知道需要给他搭配怎么样的工具，怎么样的 skills， 怎么样的配套设施，才能最大化的发挥小龙虾的生产力和他的能力。 那对于绝大多数普通人来说，凭着一腔热血之气冲了 kimi、 湖山云的等等等等的 kui， 最终发现其实效果根本没有那么好， 而是自己的钱反而打了水漂。所以最后总结起来，当你一定想去研究 openclaw 是 怎么一回事，我想去安装一下，我想把玩一下的时候，我觉得你应该先思考好两点，这样可以节省你大量时间。 第一点，你真的很感兴趣，我真的很想知道 openclaw 是 怎么工作的，然后我想配置一个自己的机器人，哪怕只是抓点 ai 新闻，抓一点现在的资讯，我觉得就很好玩。那么出于这样一种心态，当然你可以去配，我觉得为了兴趣爱好去花时间这件事情永远都是没有错的。 那其次，如果你想把 openclaw 真的 变为自己的生产力，那么我觉得你应该想好了，你应该先去网上调研一下，如果一个 agent system 要帮助你能成为生产力工具，你应该要给它搭配什么样的环境？ 是不是我应该先尝试一下现在的 cloud code codex 这些软件是不是已经能够很好的满足我的需求了，而不是花了一天两天去配置 openclaw， 最后发现它还不如网页上的聊天机器人。 最后的话，我想提一个问题，就是大家从安装到真实觉得它可用花了多长时间，以及最后它真的成为你的生产工具了吗？ 我觉得对于绝大多数人来说，现在使用 openclaw 还远远不是时候。最终我们需要的 openclaw 其实是一个开腔可用的，所有人都可以非常简单的就配置好的，并且有非常好的使用体验， 现在更像是一个即刻的玩具。当你有足够的理解，你有足够的耐心去学习这些东西，你当然可以把它把握的特别好，但是在此之前，我觉得还是应该先想好再行动，这样可以节省你大量的时间。

看着别人用 oppo 可乐自动整理文件，全网搜索，自己却在安装的第一步，别急，本期视频手把手教你，无需代码基础，跟着步骤一步一步来，小白也能轻松完成步骤，拥有属于自己的小龙虾。正式安装前，我们需要完成两个准备工作，这是成功的基础。 首先安装 node js， 请前往官网下载并安装，安装过程中一路默认点击 next 的 即可。安装完之后继续安装 git， 同样前往 git 官网下载安装包。安装过程需要注意这个选项，其它的默认即可。按住 win 加二键输入 cmd， 打开命令窗口，输入 needv 检查版本 显示的数字是二十二或者更高和 n p m 版本。然后输入 get， 命令窗口中出现 get 相关信息，就代表可以进行下一步了。现在正式开始安装 openclaw， 在 命令窗口中输入这条命令， n p m install， 即 openclaw at latest， 然后按下回车，此时系统会开始自动下载和安装，这个过程可能需要几分钟，请耐心等待，直到出现者就说明下载 ok 了。安装完成后，我们还需要运行一 的初识滑向呢。在命令窗口继续输入 openclaw on board instore dm， 然后按回车，这个过程会引导你 完成一些基础配置。新手可以先跳过 a p i 与三方对话口的接入，我后续会详细讲解。先照步骤顺序先行跳过。我们把小龙虾先部署至电脑中，在这一步我们能看到这里有 twiki， 一定要复制啊，这个很重要。然后输入 openclaw giving port， 一八七八九 vbox 启动服务。当屏幕出现这个页面时啊，就代表了你的 opencore 已经成功部署在本地了。此时打开油烟机并访问，你能看到 opencore 的 控制面板，在设置中输入出水托屏，就可以开始和你的 ai 助理对话了。是不是很简单，赶紧动手试试吧！如果在安装过程中遇到任何问题， 欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。下期视频我将教你如何接入大模型 a p i， 让你的小龙虾真正充起来！

今天分享一套 opencloud token 零失忆优化攻略，长期运行记忆无限增长， token 不 爆炸，先看 token 怎么爆炸的。 l l m a p i 无状态，每次请求携带完整历史六大元凶， 历史对话累积占三十到百分之四十，越聊越长。指数级增长工具调用结果占二十到百分之三十。大段文本塞进上下文 工具 schema 全量注入占十到百分之十五。所有工具定义一次性加载 thinking 思维链占十到百分之五十。推理过程本身级号 token skill 技能描述占五到百分之十。 skill 多了也费 token 不是 越多越好， 子代理并发，多个同时运行，消耗直接叠加。核心优化第一步， agents md 定义记忆规则，上下文保护分层架构 agent md 定义规则，上下文占用保护记忆分类规则，只记录锁影，不记录具体内容，从锁影文件获取 核心优化第二步， memory md 分 层全量加载，写越多越费 token， 所以 只做锁影，其余按需实际的 memory md 可以 看见记忆配置，只放锁影，不放细节 缩影层 memory md 唯一全量加载，保持四十行以内。项目层 projects md 按需解锁 基础设施层 info md 配置速查按需加载教训层 lessons md 踩坑分级，避免重复犯错。 滤质层，每天一个文件。 memory 下划线 search 解锁，只有锁隐藏占 token， 其余全部按需核心优化第三步， memory 下划线 search， 让分层记忆真正跑起来的解锁引擎， 旧模式全色 prompt o 嗯，限性增长新模式向量解锁 o log n 记忆无限，偷看不长。 memory flush 负责存 memory 下划线 search 负责取 memory 下划线 search 配置 provider 设为 local， 用本地嵌入模型，无需 api key 离线可用。核心优化第四步， compaction 压缩历史 memory flash 压缩前先持久化关键内容，双保险防失忆。 memory flash 开启预值三万 token 超过时先存关键内容再压缩。核心优化第五步， context pruning 不 删历史，只修剪过期工具输出，减小请求体积。 cash t t l 模式，四小时前的工具输出自动修剪，保留最近三条回复。核心优化第六步，模型分级简单任务轻量模型，复杂推理上高端最直接的省钱策略， 复杂推理架构疑难， bob 上 opus 日常代码 sonnet 或 crm， 性价比最高， 搜索整理翻译 haiku 或 minimax 就 够，分级下来稳省六十到百分之七十。核心优化第七步，子代理并发控制多个子代理同时跑 tocan， 直接叠加必须限制 mexican current 设为四，限制同时运行的子代理数量，避免消耗失控。核心搞定三个进阶招数在压榨 工具，全线精简 tools allow 或 deny， 只注入必要工具，减少 stamina 体积。 提示词缓存 prompt caching cloud 专用缓存，命中成本降百分之九十。关闭 thinking， 简单任务，禁用思维链，省的都是钱。配置搞定，日常习惯也重要。 每十到十五轮 compact 压缩上下纹，新任务 reset 清空，轻装上阵，独立子任务 spawn 隔离，不污染主绘画 status 随时查，消耗心里有数，高频踩坑 session reset 失忆陷阱，昨晚铺好的事第二天全忘了， 默认 daily reset， 凌晨四点断裂，所有记忆都会清空，改成 idle reset， 私聊七天，现成一天，群聊两小时，跨天连续性完美。 来看看具体配置作用域设置为 per sender 代表手动命令才重置。私聊设为一天，群聊设为两小时，从此告别失忆 四个字，存取押省 memory flush 存 memory 下划线 search 取 compaction 加 pruning 押模型分级省。 以上就是所有配置，觉得有用点个关注，有问题评论区见。

哈喽大家好，我是你们那个爱挖干货也爱排雷的科技博主小袁。上期给大家盘了 openclaw 必装的红榜技能，好多小伙伴说照着装了效率起飞。 但今天这期咱们得来点扎心的 openclaw skill 黑榜，那些看着花哨装上就后悔的坑爹技能，我替你们一个个踩过雷，赶紧闭坑！不过在开黑之前有个前提，必须搞定！很多朋友问我部署 openclaw 怎么老是出现部署崩溃等问题，那么我来分享一个稳招，包你丝滑部署完成！ 首先我们准备一个带有 openclaw 一 键部署工具的齐油加速器，打开后搜索 openclaw， 先点击右上角口令输入送福利，领取免费操作会员。然后点击一键加速，之后点击右下角一键部署工具，选择我们想要部署的盘。这里要注意的是，安装目录不能有中文即可。 等待自动部署完成之后，我们点击开始极速配置，点击千问申请自动授权，授权后就会自动打开浏览器，然后我们登录自己的千问账号，显示访问成功即可一键部署完成了。好了，下面正式开黑这几个技能看见了赶紧绕道走！ 黑榜第一名，全能扫描王 all in one scanner 名字听着特虎人吧，说是能扫描全网信息，实际上装完发现就是个套壳爬虫，功能单一还巨吃内存。 一运行 openclaw 直接卡成 ppt， 输出速度慢得像树懒。真想扫信息不如直接装红榜里的 tivley search， 清亮又专精， 这种啥都想干啥都干不好的趁早删！黑榜第二名，自动习稿神器 article rewriteer 做内容的兄弟姐妹注意了，这个技能千万别碰它！号称一键习稿，我试过一次，好家伙，输入豹纹，它输出来的就是把高兴换成快乐，把但是换成然而的机器话术生硬无比， 平台查虫一查一个准。真想做原创，老老实实让 openclaw 帮你搭框架，找灵感，别想着走捷径，这技能就是费耗加速器。 黑榜第三名，万能翻译官 universal translator 不是 说翻译不能用，是这个版本太坑，它调用的是最老旧的翻译引擎，翻译出来的东西，你把中文干货翻成英文，它能给你整成 dry goods， 干燥的货物。 我拿他翻产品介绍，老外问我是不是在卖面粉。现在社区明明有接入 dpl 或 gpt 最新模型的高质量翻译技能，价格差不多，效果天差地别。 这种古董让他带黑榜吃灰吧！黑榜第四名，万能 api 聚合器 api hub 这个技能简直是流氓软件，它号称聚合了几十个 api， 装一个顶几十个， 结果装上发现一半接口已失效。每次调用都要经过它的服务器，中转速度慢三倍。最恶心的是它会偷偷在后台跑流量，消耗你的 token 额度，装它等于请了个吃里扒外的家伙进门。 最后总结一句，装技能就像交朋友，贵精不贵多，那些名字天花乱坠，号称啥都能干的，大概率是坑。 认准官方认证，功能单一但极致的技能，你的 open claw 才能真正成为你的左膀右臂。好了，兄弟们关注我，一起做个清醒的搞钱人！你踩过哪些坑？评论区晒出来让大家避避雷！

如果你装了 openclaw， 却不知道它能帮你干点啥，那这个开源的 openclaw 实战案例合集可以闭眼收藏了。它收集了 openclaw 的 各种真实使用场景、案例，能自动抓取全网资讯， 帮你做选择题、写脚本、搜素材，甚至能监控市场、回复邮件，或者在半夜帮你写个小 demo 等等几十种大佬们的 openclaw 神仙用法，很值得一看。

这是最近热度比较高的一个 open 可乐小龙虾智能助手，还有很多人都在想为自己的电脑安装上，今天我就在这台麦克上给大家做一个详细的一个安装教程。好，下面开始安装。首先我们打开安装包，我们打开之后我们先运行这个， 好，这里我们点同意安装，这里我们输入开机密码，按回车， 好，安装完成，我们点关闭，下面开始第二步，打开这个第二步好，我们再打开这个搜索终端，好，打开，打开之后我们来复制这个第一行代码， 好，复制了，我们粘贴过来按回车，好的，这里它出现这个 v， 二十二点二二，就说明环境部署已经完成。我们开始第二步，复制这个同样的粘贴过来按回车， 好，这里它在安装，我们耐心等待一下， 这里出现这个我们点安装，然后同意，然后我们耐心等待它安装完成。安装完成之后，我们点完成 好，下面开始复制第三行代码，同样的也是复制了，然后粘贴过来，粘贴好按回车， 好，这里需要输入密码，我们输入开机密码按回车，整个过程不会显示。好，下面开始第四个代码，也是复制了，粘贴过来， 好，这里他开始转了，就是表示在安装了，我们耐心等待一下，就一直等待他转完好，到这里就完，完成了，然后下面我们要新建一个窗口， 新建之后我们复制第五个代码，然后粘贴进来，按回车好了，这里出现这个二零二六三点八，这个就说明已经安装好了，然后我们最后来执行最后一个代码， 按回车，好了，这里就来到小龙虾的配置界面，这里我们按键盘左键按回车，选 yes， 这里直接按回车，这里也是按回车。好到这里我们随便选一个，然后选 mini max， 然后也是选下面一个，好到这里弹弹出了一个窗口，这儿我们点授权， 这里是因为我注册了账号，然后他会直接弹出来，没有账号的自己去注册一个，然后重新来最后一步。好，首先我们重新打开，这好，这里我们直接点按回车，好到这里我们选最后一个， 这个 skip 空 now 啊，这里也是同样的啊，这里我们选 no 啊，这里按空格，然后回车，这里选第一个，按回车， 好到这里我们选择第二个，然后整个 open code 就 部署完成了。

当你不小心安装好了小龙虾，但你总感觉它傻傻的不好用，所以安装了好多 skills， 有 帮你做数据库的，有帮你做 ppt 的， 有帮你写文章的。这个时候，第六感超强的你，猛的感觉，这么胡乱安装 skills 可 可能会有风险，因为你很有可能安装了一个穿着 skills 外衣，但想获取你各种信息的小偷。于是，聪明的你在科室里面运行了这段神秘代码，先扫描了一圈本地小龙虾已经安装了 skills 风险，获得了一大堆提示，可以丢给 ai， 让他帮忙查看并给出更改建议。然后啊，嫌麻烦的你又不想每一次安装 skills 都要运行一遍， 所以你把第二段神秘代码丢给了小龙虾，几秒钟之后，他就获得了审查 skills 的 能力，并在每次你下命令让他安装新 skills 前，都会扫描安装风险。比如啊，我让他安装的这个 skill 就 被检测出了高风险，不建议安装。那现在 skills 的 问题解决了，那 a 针的本身的权限风险怎么解决呢？聪明的你立刻想到一个好， 既然你的 agent 带着浑身的技能跟权限，在浏览恶意网页时，会因为被注入提示词从而执行任何页面的 java script， 那 岂不是可以部署一个只有阅读权限但没有执行权限的 agent 吗？于是啊，行动力超强的你，搜索 list 找到 agent 部分，并把这第三段神秘代码并排放了进去， 运行之后，你就获得了一个只有阅读权限的小龙虾 agent 了。至此啊，完成了这三步，你的小龙虾可以安安全全一辈子了。几段神秘代码我也打包准备好了。我是拉菲儿，这是 openclaw 实战系列的第五期，咱们下次见。

二分破，也就是龙虾，安装好后，可以控制你的电脑自动打开软件帮你干活。今天我们再来实测一下，看它到底好不好用，我会给大家一些提示词，让我们看它的干活效率。第一个提示词，去网上搜索关于 ai 自动化的资料，然后帮我写一个关于 ai 自动化的五页 ppt 大 纲， 接着自动打开 powerpoint， 把内容一页页填进去。 ppt 要美观好看，能够用于演讲。 哇塞，看到了吗？午夜 ppt 内容充实，设计精美，演讲直接能用！再来一个，新学期必备！放好，在桌面上建立一个 folder， 叫做 school， 然后里面立好更多的 folders， 分 别命名为我的五个学科， english、 science， math digital technologies， commerce， 方便我以后管理好资料。 一眨眼，桌面上 school 文件夹里面五个学科整整齐齐，是不是超贴心？有了二分课，你只动嘴，电脑跑断腿，哈哈哈，还想帮你干啥？评论区告诉我！点赞关注，下期见！点赞收藏关注！

上个月，所有人都在装 open club， 这个月淘宝上已经开始出现了付费卸载服务，一百九十九块钱，也就是说三单，我知道你的感受啊。第一天，你装完 open club， 兴奋的打开终端。第二天呢，你盯着屏幕不知道应该该干嘛。 第三天呢，你问他他能干什么，他回答了你一堆功能，你还是很迷茫。第四天，打开配置文件，密密麻麻的代码，你直接放弃。 第五天就打开淘宝，搜索 openclaw 卸载。但我想告诉你一件事啊，我是一个文科生，不懂一行代码。但现在呢， openclaw 每天可以自动的帮我去发布两条小红书内容。早上八点我还在睡觉的时候，小红书就已经发布了。 中午呢，我在吃饭， open cloud 又会来帮我去监控我的独立站，有了新的订单之后呢，立马给我通知服务器异常了，他也会立马告警。晚上八点，我打开飞书，看到 open cloud 整理好的信息摘要，他每天呢，会帮我筛选一百多条信息源，只留下五条最高价值的。 我没有学过编程，也没有手动的去配置 jason 文件，我只是换了一种思维方式，看完这条视频呢，我相信你也可以做到，不需要复杂的配置，只需要十分钟的时间。 首先，我们要来聊一聊，为什么大家都用错了，去年十二月呢， openclaw 在 github 上上线第一周的时间， star 数就破万，但最近呢，有数据显示，活跃的用户只剩下不到百分之二十。这不是 openclaw 的 问题啊，而是大部分人根本没有搞清楚自己装了什么。 这里有三类人，看看你有没有中招。第一类人呢，他们把 openclaw 当做了一个 ai 编程的替代品，装完之后呢，发现没有一些 ai coding 软件顺手，于是乎就卸载了。 这就好像你买了一台挖掘机，然后呢，抱怨它不如铲子好用。不管是 cursor、 cloud、 code 还是 codex， 它们都是一些铲子类型的工具。你雇佣了一个程序员，你告诉他挖哪他就挖哪。 但 open cloud 呢，它是一个挖掘机，就像你雇佣了一个施工队，你只需要告诉他说我需要在这里建一个地基，那 open cloud 自己去决定怎么挖，挖多深，用什么样的工具。第二类人呢，他们把 open cloud 当做叉 gpt 的 升级版， 装完之后呢，还是当做聊天机器人在互动，问你能干嘛？然后 openclock 回答了一堆功能列表，用户看完之后就更加迷茫了，觉得跟豆包好像也没有什么太多区别，于是乎就卸载了。 第三类人呢，也是最可惜的，他们装完 openclock 之后啊，盯着配置文件里面密密麻麻的 jason， 直接就放弃了。这就好像你买了一台最新的 iphone， 但看到设置里面有几百个选项，然后就告诉自己说太复杂了，那我还是用回诺基亚吧。 问题呢，其实不在于 open cloud 太复杂，而是你还在用上一个软件时代的思维。上一代的软件呢，人的价值是会操作、会点按钮、会填表单，会用快捷键。但接下来几年的软件，人的价值是会描述，你需要很明确的告诉 ai 你 想要什么，然后让 agent 自己来决定怎么做， 会带来完全不同的两种范式更新。最近啊，其实软件行业发生了一件很多人都没有注意到的事，传统的一些软件公司，微软、 adobe、 salesforce， 它们的研发中心已经从开发新功能变成了接入 ai 能力。 但有一批创业的公司在做完全相反的事儿，它们不是在给软件加 ai， 而是用 ai 来替代软件。而 openclaw 其实就是其中最激进的一个，它不是单一的某一种 ai 工具，而是一个 agent os 的 杵形。一个用 ai 来管理 ai 的 操作系统。 听起来很抽象，我给你做一个比喻，传统的操作系统呢，不管是 windows 还是 mac os， 管理的是硬件和软件，你打开 word， word 等你输入，你打开 excel， excel 等你操作。 软件是被动的，人是主动的，但是在 agentos 里，管理的是 ai 和任务。你配置了一个任务， ai 自己决定该怎么完成。你睡觉的时候， ai 还在工作， ai 是 主动的，而人变成了一个管理者。这不是软件的升级，而是软件形态、待机之间的切换。第一代软件呢，从一九八零年代到二零一零年代， 你点击保存，那你不点软件就不动第二代软件。从二零二零年到二零二四年，人类向 ai 发出需求，帮我写代码， ai 开始去做代码的执行。但是呢，你不问， ai 也不会行动。但是从二零二六年开始，你配置了一个 ai， 告诉他每天早上八点钟帮我发内容， ai 会自己决定发什么，怎么发，发到哪里。你不在的时候， ai 同样还在工作。但这里有一个更深的变化。很多人可能没有注意到， 过去的软件呢，都是设计给人用的图形的界面、按钮、菜单，都是为了让人能够更容易操作。但现在呢，越来越多的头部公司已经开始设计专门给 agent 用的 c l i 窗口。你看过去，不管是 github， stripe， notionliner， 它们最近一年的更新重心不再是让界面更加好看，而是让它们的 api 更加完善， c l i 更加强大。为什么？因为他们知道未来的用户不是人，而是 agent 能用图形的界面，但 agent 用的是命令行人点击按钮，但 ai 调用的是 api， 这意味着什么呢？意味着软件的使用者正在从人变成人家 ai 团队。 你不需要再去学会一些软件萨斯的使用，你只需要学会让你的 agent 能够使用软件。 openclaw 其实就是一个第三代软件的原型，虽然说它现在还有很多的 bug， 但现在它依然保持在一个非常高频的更新频率，每次更新呢，也会修复一些 bug， 引入一些新的问题。但这恰恰正是它的价值。 因为传统的软件一年会发布一个大版本，每个版本都要追求稳定、完美，不能出错。但是对于 agentos 来说，我一周可以发布十个小版本，每个版本呢，都在试错。迭代和进化意味着今天你可能觉得 open color 不好用，但一个月之后，它有可能变成你最好用的趁手工具。 这也是为什么我说先别着急卸载，因为在当前，我们所需要做的不是等到 openclaw 变成了一个完美的软件再开始使用，而是在当前就学会如何去管理自己的 ai 团队。这个能力将会跟随你一辈子， 跟你分享三个。我每天都在用 openclaw， 帮助我提升你的真实场景。第一个就是内容的自动化生产，我相信所有做自媒体的创作者都会有同样的焦虑，灵感的整理需要润色需要调整，需要修改， 拍摄的素材需要进行归类以及最头痛的一件事情，对于我来说，其实就是把内容分发到三个不同的平台， 所以过去几个月，哪怕是视频最后成型了，我都需要去打开三个不同的平台做复制、粘贴、选图发布的内容， 每天二十分钟的重复劳动。在 opencll 出来之后，我就问自己这件事 ai 能不能做？答案是可以。所以呢，我花了一个下午的时间用 cursor 去配置 opencll， 设置了两个定时任务，每天早上八点和晚上六点， opencll 会根据我提前就已经写好的 brief 来自动生成内容和自动发布。 那我只负责审核每天五分钟时间，节省省下来的十五分钟呢，我就可以来做更重要的事，这不是提效，而是解放 场景。二就是独立站的运营自动化。我自己有在运营一个外贸的独立站以前，每天早上的第一件事就是打开后台，检查订单，检查库存，检查服务器， 每天十分钟也是纯机械的劳动，更要命的是，有的时候半夜来了巡盘，我要第二天早上才能看到，但现在呢？ open club 二十四小时帮我监控。 open club 可以 二十四小时的监控我的独立站有了新的巡盘，立马通知我，服务器异常会立刻后台通知我告警，甚至主动的提出修复的建议。 我不需要每天再打开后台，我只需要看到 open call 的 通知。第三个场景也是我现在非常喜欢的一个场景，就是信息的筛选自动化。现在我们在一个信息半衰期非常短的时代，可能你今天刷到了一个教程，但是三天之后这个教程就已经失效了。 每天会有大量的碎片化信息涌入到我们的手机和电脑当中，但是百分之九十九都是噪音。所以以前呢，我每天刷手机两个小时，看好的内容呢，需要手动的保存，想找的时候呢，也找不到。 但是现在呢， opencll 可以 每天的帮助我去抓取我所关注的一百多个信息源，自动从其中筛选出高价值的内容，帮助我分类、总结、归类和自动保存到非书的多位表格。那我每天打开非书，就可以看到 opencll 提前帮我整理好的高价值信息， 不再需要花碎片化的时间去刷手机，也不用担心会错过一些重要的信息把。我以前需要用自己的脑子聚合的内容，通过 opencll 帮我做了一道过滤。 那你可以想一想， openclaw 在 你的日常生活工作当中，可以帮你解放哪些部分上的时间。这三个场景呢，也有一个共同点，他们都不是 ai 来帮我做一件事，而是 ai 替我去做了一些事。 前者呢，人是主动的， ai 是 被动的，你问一句， ai 答一句，但后者 ai 是 主动的，你只是一个管理者，你配置好了这一个任务之后， ai 雷打不动的每天工作。这才是我看到 opencloud 的 价值，它不是帮助你去更快的做事情，而是让你不用去做某一些事情， 我知道你在想什么，这些听起来很美好，但是我不会写代码，该怎么配置呢？答案呢，其实就是用一些 ai coding 软件来辅助你改造大龙虾。那我自己的话呢，会比较常用的就是 cursor， 那 cursor 对 于我来说，它不只是一个写代码的工具，而是能够把我的一些自然语言翻译成配置文件的工具。我给你演示一遍啊，其实只用五个步骤就可以配置好你的龙虾。第一步就是在 cursor 里面，你可以通过 你可以通过 command shift 加 g， 然后找到这个点 open cloud 文件夹。打开 cursor 之后呢，你会看到这个文件夹同时会有一堆的 json 代码， 但不用担心，我们也不需要看懂它。第二步呢，在右边的 chatbox 里描述你的需求，比如我想让 openclunk 每天早上八点钟帮我自动化的去发布小红书。注意啊，我没有说怎么实现，我只说我想要了什么。 然后第三步就是让 curser 给我一个详细的 prd 计划，然后我会根据这一个计划去看中间哪些过程和流程。我需要进行调整，你只需要点击一个 build 键，然后 curser 就 会开始帮助你去改造你的龙虾。 剩下的呢，就是喝一杯咖啡，等待大概十五到二十分钟的时间。可是完成了任务之后，我们就只需要等待 open cloud 重启， 去手动的出发一次任务，看看是否符合你的预期正在工作。如果成功了，那么你会看到 open cloud 生成的内容，并且帮助你发送到小红书的网址。 如果失败了，就把出现问题的地方截图告诉 cursor， 然后让 cursor 帮助你去进行修复，最关键的事情就是你不需要懂代码，你只需要会描述你的需求以及复制粘贴。过去三个月，我其实都在用 cursor， 在 做这样的 web coding 的 尝试，我就有了一个更加深度的洞察。 过去二十年呢，互联网时代，人的价值是会使用软件，要使用 office， 要使用 photoshop， 得会各种各样的工具才有核心竞争力。但是未来的二十年，人最大的价值是知道如何驾驭 ai。 注意啊，我这里说的不是光会使用 ai 工具就行了，而是你会管理一个 agent team， 这是完全两种不同的能力。 如果说只是会使用一些简单的 ai 工具，那还是传统的聊天机器人模式。你问一句 ai， 答一句，人永远都是主动的，而 ai 都是被动的， 你的天花板还是卡死在你的时间里，你能问多少问题， ai 就 能帮你做多少事。但如果但假设你会管理一个 ai 团队，是你配置好了系统工作流脚本，然后让 ai 自己去工作。你的天花板取决于你的想象力，你能想象到多少可以自动化的场景， ai 就 能帮你做多少事。 openclaw 的 热度或许会消退，或许未来会出现一个更成熟的 openclaw， 但真正会用它的人，现在这个阶段就已经把它变成了生产力。因为我们学会的不是怎么使用 openclaw， 而是怎么在 openclaw agent os 的 架构下去管理一个 ai 团队， 这个能力将会跟随你一辈子， openclaw 也可能会被其他的产品替代或者是淘汰。 agent os 的 架构就是未来的趋势， 所以今天你可以下载一个 cursor， 尝试用 cursor 来模改一下你自己的 openclaw， 让它帮你把你现在工作当中一个低效且每天都要重复的时间解放出来。所以你今天花十分钟学会怎么用 cursor 来模改 openclaw， 那 学到的就不只是一个工具， 而是一种思维方式。这种思维方式呢，会学会让你在未来的二十年始终站在生产力的最前沿。所以别着急卸载，试一次，或许你会发现你打开的不是一个软件，而是一扇门，而门的另一边则是 ai 时代的新世界。

ok， 看到这个视频的朋友有福了，专为小白打造的 opencloud 龙虾的安装教程，主打一个解放双手。 这个时候可能有朋友问了，哎，为什么针对小白啊？无它，因为有流量，请允许我暂时做一波流量的。首先 opencloud 的 这个龙虾，它算是一个 ai 产品吧， chibi gmail 是 不是也是 ai 产品？所以我们想安装它非常简单，直接去问 ai， 但是你直接去问的话，他没法操作你的电脑，不是很烦吗？所以我们需要一个中介，直接在你的浏览器上搜索 ai 编程工具，不管使用国内的还是国外的都可以。 我这里简单举个例子，比如说字节的 tree t r a e 或者是阿里出品的 q 的， 你来到他们的官网，直接点击下载，就是在你想要安装龙虾的这台机器上下载一个 a i d e。 我 这里因为电脑上刚好有 tree， 所以 就用它来演示，然后点击右上角的登录这里呢可能会让你输入手机号进行注册，你注册一下就可以了。 登录之后呢，我们就可以开始安装了，然后我们点击这个，打开文件夹，去选择一个路径，比如说我这里新建一个文件夹，嗯，龙虾， ok， 我 这里呢只是给大家演示，你可以取任何的名字点击打开， 这样呢，我们就进入了这个文件夹里，所有的操作呢都会在这个文件夹里去进行。然后我们来到右边啊，直接让他搜索 opencloud， 然后在本地帮我安装他，然后我们直接回车 这里，我们可以注意到他是在沙盒中安装，那这个不是我们想要的，在沙盒中就比较麻烦了，直接在本地安装拉去远程项目到本地不要沙盒， 因为他在沙盒里虽然安全，但是我们后续添加技能的话是没法去正常调用的。在这个过程中他会询问我们很多次，让我们给他允许，不然的话他没法去运行这个命令。 ok， 好， 已经全部拉了出来，大概过了一分钟左右就帮我们构建好了。下面呢，需要我们配置 api key， 就是 你想要你的龙虾接入什么模型，你去聊天的时候用什么模型来进行处理。它是建议我们手动去配置，因为涉及到敏感的 api 信息。那如果你完全不怕，你可以让它帮我们来配置， 那比如说我想接一个 deep secret 的， 你帮我配置，我用 deep secret 的 api， 然后直接发送给他，我们选择第一个填写 api key， 然后下一个，然后把你的 api key 粘贴进去提交。那这个 api key 应该怎么获取呢？你也可以直接问他，他会一步一步的教你怎么去获取， 他干嘛呢这是？跟卡住了一样，我们直接给他中断，你干嘛呢？帮我安装运行。 ok， 现在已经成功运行了，我们点击打开一下，啊，这里有一个错误，我们把这个复制，然后在盖栏这里粘贴到网关令牌这里连接好，这个时候就正常了，尝试一下聊天。嗯，你好， ok， 有 问题复制一下，直接发送给他，说聊天有问题，让他来帮我们解决，因为 ai 相当于我们的外置大脑，有大脑为什么不用呢？我们必用， 现在他说已经修复好了问题，我们再次尝试好，可以正常回复好，这个是没有问题的，现在安装就已经基本完成了。如果你想要让他做更多的操作，你得教他，你可以做什么？ 他这里列出了非常多的能力， ok， ok， 让他帮我们安装一些好用的技能， 我这让他停止现在的 opencloud， 因为我怀疑他运行在沙盒里。然后让他给我一个在本地可以启动的命令，然后我们直接点运行， 这里呢，出现了错误，我们复制一下，粘贴给他占用了，我们先清理一下，然后再次运行，我们刷新， 这样就正常了。我给他贴了一个路径，让他在这个路径下创建一个游戏， 我们看一下这他创建的，而且就是我们指定的位置。如果你在安装过程中出现了错误，你就给他复制截图， 然后发给 ai， 让它来帮你修复。需要注意的是，如果你使用的是自己的 tree， 你 会发现它更新了之后，为了安全，它的命令都运行在沙盒里。所以当我们测试完毕之后，你就要像我这样让它把这个给关闭， 然后给我们一个启动命令，我们点击运行在我们的终端里去直接打开它。整体操作下来应该是没有什么难度的。 以上就是本期视频的全部内容了，如果你遇到什么问题的话，可以在评论区进行留言，如果觉得本期视频做的还不错，或者对你有所帮助的话，记得一键三连点个关注。最后祝各位玩的愉快，我是端锋，我们下期再见！拜拜！

当你不小心安装了一个 opencloak， 然后发现不知道拿它做什么，你直接 go to github 搜索 awesome opencloak skills， 你 会发现这里有一千七百多种 opencloak 的 用法，比如自动化、互联网、社交媒体开发、搜索、 数据分析、市场营销等等，总有一款适合你用。从此你就有了一个技能仓库。老规矩，用之前记得拿你的 ai 去扫描一遍，保证安全。