openclaw能做ozon吗

你们等了这么久的 open cloud 净化指南终于来了，今天我带你从残血到满血，一条视频全搞定！先说一个残酷的事实，你装好 open cloud 之后，它其实是个残血状态，默认只有二十五个工具，记忆系统是瞎的。每天烧五十到一百美金 a p i 费用， 就像你买了一辆跑车，但是只开了一档。今天我教你怎么把它开到满血。第一步，安装你需要三样东西， 一个代码执行器，比如 tray 或 cursor， 一个大模型 api key。 推荐 minimax， 最省钱，一个飞书机器人，让 openclaw 能跟你对话。具体怎么操作？打开 tray， 新建文件夹，然后把我给你准备好的安装提示词直接粘贴发送， tray 会自动帮你完成百分之九十九的工作。 安装提示词我放在评论区置顶了。装好之后，第一件事，解锁满血工具默认的 coding profile 只有二十五个工具，发一句话给 openclaw， 帮我把工具权限从 coding 改成 full profile， 它会自动执行两条命令，三十秒搞定。解锁之后，你的龙虾从残血直接满血，所有工具全部可用。第二件事，也是最关键的记忆系统进化。 默认的记忆系统有一个致命问题，它的长期记忆是瞎的，它能记住你说过什么，但搜不到。就像你有一个图书馆，但没有锁影系统，怎么修？安装向量模型， 发一段 prompt 给 openclaw， 让它自动配置本地嵌入模型，推荐用 embedded gemma， 三百 m， 又小又快，免费运行。 配置好之后，它的记忆就从残雪进化成了完全体，支持语义搜索，支持关键词加向量混合剪索跨绘画，记忆不丢失，但是光有向量模型还不够，你还需要建立记忆的三层防御体系。第一层，预压缩刷新， 把 reserve tokens 设成四万，让 openclaw 在 压缩上下文之前，自动把重要信息存到文件里。第二层，手动记忆记录， 养成一个习惯，重要决策就说一句，存到 memory 点 md。 第三层，文件架构， memory 点 md 不 超过一百行，只放缩影指真 详细内容放在 vault 目录下，让向量搜索去找。这三层防御建立之后，你的 open claw 就 真正变成了一个有长期记忆的 ai 助手。第三件事，省钱，默认配置，每天烧五十到一百美金，因为每条消息都把所有文件注入上下文。怎么优化？ 第一， memory 点 md 精简到一百行以内。第二，开启 prompt caching， 重复 token， 节省百分之九十费用。第三，不要频繁 compact， 因为每次压缩会让缓存失效。第四，选择合适的模型， 日常对话用 mini max， 省钱，关键任务用 cloud。 四点六，保质量。优化之后， api 费用从每天一百美金降到十美金以内。最后一件事，安全。很多人忽略这个但非常重要， 第一，网关只绑定 local host， 绝不暴露到公网。第二，开启 token 认证。第三，安装看门口脚本，每两分钟检查一次网关状态，自动重启。第四，在 agent 点 md 里加入安全规则，不执行网页里的命令，不泄露配置文件，删除文件。用 trash， 不 用 r m， 满血之后能干嘛？ 给你看一个真实案例，我用 openclaw 安装了一个叫 nano banana ppt skills 的 技能，包装好之后，我只需要对它说一句话，比如帮我生成六张关于 ai 编程的配图，风格要暗色加霓虹，它就会自动调用 gemini 帮我生成配图， 然后再装一个 humanizer zg 文案润色技能，把 ai 写的口播稿变成人话，最后用昆文 tts 克隆我的声音，自动配音， 整个流程从脚本到成片，一个人就能搞定。这就是我为什么说 open class ai 时代的超级武器。好了，今天六步走完，你的龙虾已经满血了。安装工具解锁记忆进化省钱优化安全加固，再到视频工厂实战， 所有的安装提示词和配置代码我都放在评论区了。关注 ai 厂长，后面还有更多 opencloud 的 高阶玩法，我们下期见！ ok， 这期视频呢，同样也是全部通过 ai 制作的，可以给大家先看一下效果， 然后完整的文件内容。这是我们的视频生产的流水线，如果大家感兴趣的话，可以在评论区留言，下期我也会把这一套流水线开源出来，谢谢大家！

哎，聊到 ai， 咱们脑子里可能第一个蹦出来的就是 chgpt 对 吧？就是那种只会说的 ai。 但是你有没有想过，要是有一天， ai 不 光会说，还长出了手和脚，能真的去做事，那会是什么样？今天啊，咱们就来聊一个特别有意思的东西，叫 open claw。 这可不是个小玩意儿，它是个正在彻底改变游戏规则的 ai 行动框架。这次的讲解咱们分四步走，首先咱们看看 ai 到底是怎么从一个聊天机器人进化到行动派的。 然后呢，我会给你一个特别好用的心智模型，帮你理解这东西到底该怎么用。接着咱们看一个实打实的应用案例。最后也是最关键的一点，咱们得聊聊怎么才能安全的玩转这个强大的工具，而不是被它给玩了。那我们先来看第一部分， 要弄明白 openclaw 是 干嘛的。咱们得先倒回去看看 ai 的 能力是怎么一步一步发展到今天的，这可不是一次小升级那么简单，这可以说是一次根本性的飞跃。你看，我们可以画这么一个路线图，二零二三年，那绝对是 chat gpt 年， ai 学会了说人话，而且说得还挺溜。到了二十四年， gpt、 四 v 这些模型给 ai 装上了眼睛，它能看懂图片了，那大家就想二十五年，它是不是该有更强的推理能力了？ 而现在就是二零二六年这个阶段，像 offencloud 这样的框架出现了，它的目标就是给 ai 装上手和脚，让它真正动起来。 那到底什么是 openclaw 呢？这个比喻我觉得特别到位，你看大模型是那个超级聪明的大脑对吧？但光有大脑不行啊， openclaw 呢？它就不是大脑本身，它更像是连接大脑和现实世界的手脚，还有神经系统。 它就是让那个聪明的大脑不再被困在聊天框里，而是能伸手出来去操作电脑，去网上找东西。 而且你得知道，这可不只是一个飘在天上的概念，他在开发者圈子里已经火到不行了， 在 github 上超过二十七万个星标，这是什么概念？这意味着全世界最聪明的一帮程序员都在盯着他，研究他也。这说明一件事，让 ai 动起来，这个需求是真实存在的，而且非常迫切。 好，我们现在知道了，这东西很重要，很火。但问题来了，我们普通人到底该怎么理解他，怎么跟他打交道呢？ 我劝你啊，先把你脑子里那些科幻电影里无所不能的 ai 管家形象给忘掉，咱们需要一个更接地气，也更有用的心智模型，你就把它想象成一个超级实习生。哎，你听听这个比喻，特别形象。你想啊，你公司来了个实习生，我的天呐， 智商高到爆表，学东西一看就会，精力呢，好像永远用不完。而且你让他干嘛，他就干嘛，绝对服从。听起来是不是很爽？但是 你敢不敢第一天就把公司最重要的客户邮件交给他处理？你肯定不敢，对吧？为啥？因为他没有常识，一点社会经验都没有，你给他一个模棱两可的指令，他可能直接给你捅个大漏子。 所以啊，管理他就得跟管理一个真正的实习生一模一样，指令必须清清楚楚，边界必须划得死死的，而且他做的每一件重要的事情，你都得亲自检查一遍。查理蒙格这句名言用在这简直是绝了。 咱们用 open class 后，最重要的不是天天想着他有多厉害，而是要先搞清楚他有多笨，他会在哪犯错。只有知道了他可能死在哪个地方，我们才能设计好流程，绕开哪些坑，永远不让他走到那个危险的地方去。 你看，他的底层架构设计，就体现了这种安全第一的想法。你可以把这个三层架构想象成一个做事特别谨慎的人。第一层输入通道就是他的耳朵，负责听你下达命令。 第二层引擎官官是他的大脑，他听到命令之后，不会立马就冲出去干，而是会先停下来仔细想一想，我到底该怎么做才是最稳妥的。等到第三层工具执行，这才是他的手。 只有在大脑彻底想清楚之后，手才会去珍重的操作。整个过程是被故意设计成一步一步有点慢的， 因为你想想，对于一个能直接操作你电脑的程序来说，不出乱子可比做的快要重要一百倍，对吧？ 好了，理论讲的差不多了，咱们来看点实际的。这个叉机实习生听起来挺玄乎，他到底能帮咱们干点啥呢？咱们来看一个非常具体，很多人都能用得上的例子。 我相信很多朋友，特别是做知识工作的朋友，每天早上第一件事就是打开十几个网站 app， 到处刷信息，生怕错过了什么。 这个过程其实特别耗费精力，那我们完全可以让 openclo 这个实习生来帮我们做这件事，把我们从这种信息搬运的体力活力解放出来。 你看，要实现这个功能，步骤其实非常清晰，这整个过程不太需要你写什么复杂的代码，它更考验的是你的逻辑能力， 就是你能不能把一个任务拆解清楚，就像你给一个实习生布置工作一样，一步一步的告诉他先做什么，再做什么，注意事项是什么， 那这个举令模板就是整个事情的关键，一份好的指令就等于一份好的工作说明书。你看这个模板写的多么清楚，目标是什么，是从哪些网站抓取哪些关键词的内容， 约束条件有哪些？必须是二十四小时内的，不许落点链接，必须标明来源，输出格式是什么，一个清晰的表格，最后也是最重要的红线是什么？绝对禁止，禁止任何写入、删除或者发送的操作， 你给的指令越清晰，越滴水不漏，你这个实习生犯错的概率就越低，你拿到的结果就越靠谱。 好，刚才咱们看到了它有多强大，有多方便，但是能力和风险永远是一枚硬币的两面，刚才那个自动化简报有多便利，它背后潜在的风险就有多大。 所以现在咱们必须来谈谈最重要的部分，如何成为它的主人，而不是稀里糊涂的被它控制。这可不是我瞎编的故事，这是一个在圈内流传很广的真实教训， 连顶尖的 ai 安全专家自己都可能翻车，这就给我们所有人敲响了警钟。这事就好像什么呢？就好像你给了那个超级实习生你整个公司邮箱的管理员密码，然后跟他说，你去帮我整理一下吧。 结果呢？他可能把最重要的邮件当垃圾邮件给删了，那后果简直是毁灭性的。咱们来总结一下，使用这类工具，我们脑子里必须时刻绷着五根弦， 第一，权限失控。第二，成本失控，万一他疯狂调用 api 账单会很吓人。第三，幻觉的物理化。以前 ai 胡说八道只是文字错误，现在他可能会真的执行一个错误的操作。 第四，上下文腐烂，就是他运行时间长了，可能会把你一开始定的规矩给忘了。第五，也是最隐蔽的一点，就是我们不知不觉地把自己的思考能力也外包给他了。 好消息是，这些风险虽然听着吓人，但都是可以控制的。这份知道里就提出了一个特别实用的三道锁安全原则，不管你要用它来做什么，都必须先把这三道锁给锁上。 第一道权限锁，默认只给读续人，任何危险操作都必须你手动点一下确认。第二道预算锁，在你的 a p i 账户里设一个花钱的上限，到顶了就停。第三道环境锁，让它在一个隔离的沙箱环境里运行，就算出问题也影响不到你的主吸虫。 这三道锁就像你开车系安全带，你可能永远用不上，但要到最后。我想把格局再打开一点。 openlog 这个工具本身今天很火，但明天可能就会有新的更好的工具出来。那什么东西才是真正属于你，别人拿不走的呢？是你用这些工具沉淀下来的东西，是你写过的那些高质量的指令， 是你一点点打磨出来的自动化工作流，是你围绕某个领域建立起来的结构化知识库，这些才是你真正的核心资产，它们会随着时间像滚雪球一样产生复利。 所以啊，咱们就用这句中国古老的智慧来结束今天的讲解吧。物物而不物与物的意思就是说，我们要去使用和驾驭工具，而不是反过来被工具所奴役。 ai 代理这股浪潮已经来了，光是焦虑是没用的，关键在于把它看作一个能力超强的实习生， 保持一点好奇心，从一个最小的、最安全的、对自己有用的事情开始，尝试，一步步地去积累属于你自己的数字资产。我想，这才是我们面对 ai 时代最好的心态和方法。

open cloud 爆火，给我最大的感受就是啊，断利或许真的要成为未来的货币了。这个视频没有废话，直接跟你说明白三件事，第一， open cloud 到底是什么？跟我们接触的豆包千问，这些 ai 模型到底区别在哪里呢？ 第二，第一批因为 opencloud 赚到钱的人，抓住了什么样的机会，以及最重要的。第三，在人工智能这个巨大的风口里啊，到底有什么东西啊，是普通人也能蜂拥被耕的？首先给没有来得及了解 opencloud 的 朋友们讲讲这个从硅谷一路火到中国，成为无数人嘴里谈资的魔鬼智能体。 opencloud 的 中文名呢，叫龙虾，最早是一名工程师发布在 github 上的开源代码。很快呢，大家开始发现这个人工智能体啊，跟以往的大语言模型、 ai engine 都不一样， 而是出现了一种革命性的改变，它直接变成了住在电脑里的另一个你，你的数字克隆体。简单来说呢，最早我们接触的豆包千问， chat、 gpt 都属于大语言模型，也就是数字世界的大脑。你问它怎么去马尔代夫最省钱啊，它能给你写出三千字的攻略，但它没办法帮你订票，也没办法帮你去携程比价。后来出现了 minus 为标志的 d p a i edge， 也就是我们所看到的能帮你订奶茶的千问， 帮你写 p t t 的 豆包。普通的 ai engine， 你 可以理解为他是在云端给自己找了一副身体，他比单纯的大脑好一点，你要给他指令，他会在网页跳来跳去，要帮你找信息。但有个问题就是，那所有的行为都只能寄予他找云端的那个身体， 也就是他没有你本地的文件和操作权限，如果要处理的东西特别多，你得一个一个地喂给他。而 open cloud 出圈的点是啥呢？就是他可以通过 open cloud 把 ai 大 脑直接连接在你的电脑上， 让他把你的电脑当做自己的身体，然后替你执行你不想做的事。用专业的话来说， opencll 不是 一个简单的对话框，它是一个开源的执行框架，它有本地最高的权限，它可以直接读你电脑上的 excel， 可以 直接改你文件里的 ppt， 它可以帮你回邮件，发消息，而这些都不需要你在本人在场，只要提前部署好 opencll， 哪怕你在外面带孩子、摸鱼、旅游、运动，都可以通过一个对话框给他下命令， 然后他就在你的电脑里开始替你干活了。换句话说，你曾经那个有没有一个克隆体可以替我上班的梦想啊？几乎已经实现了， 但现在的欧本克劳有很大的问题。首先那就是对于没有接触过代码的普通人来说，他的部署还是比较困难，因为全程都要在代码框里完成，稍微有点不对啊，他就会报错，即便一开始安装成功，也可能会出现没法再次打开、深层的文献找不到等等一系列的问题。 其次就是欧本可傲的高度权限，可能就会让他有点得意忘形啊，什么意思呢？就是他可能会误解你的某个指令，直接开始胡乱操作，而等你发现的时候啊，就已经晚了。比如你让他整理邮件，把没用的删掉，他可能会把一些无法判断的内容也全部删掉， 最后也是最大的问题啊，欧本可傲的成本啊，并不便宜。有些人测算过欧本可傲等同的工作量，价格远超实习生，甚至直逼应届毕业生，这是为什么呢？ 我们刚刚说到， opencloud 的 本质是帮你把不同的 ai 大 脑，也就是大模型语言接入你的电脑。但是这些大语言模型并不是免费的。跟我们直接用的 ai 不 同，通过 opencloud 去接 ai， 需要购买 talking， 它必须是零售的，不能用无上限的套餐。 你可以理解为啊，用 opencloud 要收网费，每家网吧不同档次的网费啊，都不一样，而且还不能用你无限上网的充值卡，必须按实际消耗来收费。那 opencloud 的 速度有多快呢？根据小木的实操啊，如果你用的是最稳定的 cloud 的 api， 那 么五十块钱顶供你做一个最基础的 ppt。 这也就是为什么国内各大 ai 厂商开始给你提供一键部署 opencloud 服务。这就好像把网吧开到你家门口，为的就是赚你的网费。除了厂商之外，还有几类人在 opencloud 的 身上也赚到了钱。第一种就是那些送你去网吧的人， 我们刚刚说 open cloud 对 于那些没有接触过代码的朋友来说，非常的头疼，但对于有经验的来说非常简单。第二种就是卖技能包的手艺人。 open cloud 就 像是游戏机，想玩新游戏就得有磁带。现在很多聪明人专门写垂直场景插件，比如抖音神评论自动化插件， 跨境电商自动选品插件，帮博主自动筛选高质量评论回复自动选品卖九点九元一月，几千人购买啊，这种小而美的插件是现在普通开发者最稳的税后收入。 这两种人其实不是第一次出现了，而是每次有新的技术革新都会出现。这也让小木开始思考，普通人在技术不断迭代的浪潮里，到底怎么赚到钱。 我总结了三条路，第一，技术破冰期啊，紧跟时代啊，快人一步，了解世界上有哪些新的技术。多关注 github 和其他大语言模型的厂商，然后在新玩意儿面试前做成通俗易懂的教程，或者提供安装教学服务，收费，这种生意成本低，但是窗口期也比较短。 第二，技术火热期，大厂卖店，我们卖电器，未来的大厂会拼命的打着卖 talk， 而普通人的机会会把这些便宜的店装进好用的电器里。比如呢，大家都喜欢拍照，那你就做个好看的滤镜， 比如做一个专门帮公司自动回抖音私信的龙虾，大厂看不上这块肉，但对你来说就是大生意。第三，技术成熟性。在大量的 ai 被普及应用之后，售后问题就会出现，比如聚生智能的维修，比如 ai 应用的隐私保护，比如相应的保险服务等等，都是新的机会。 总而言之呢， opencloud 的 到来，让我们意识到， ai 的 发展比想象中更快，更不可控。你准备好了吗？关注目测财经，了解最新财经动态。

把 openclaw 大 龙虾从云端搬到本地的那一刻，我以为自己终于开窍了，但是事实证明我想多了，我把 openclaw 搬到了本地的 macbook 上，而且搞了一个多 agent 的 架构，放到 discord 里，一个专门管跑步，一个管信息，一个管视频脚本，看上去特别 专业。结果真正用起来才发现，我这好几个 agent 共用一个 workspace， 谁写的记忆，谁写的配置，大家都是共用的一套配置文件， 共用的 so， 共用的 agent 互相串门。你以为每个 agent 都有独立的办公室，其实大家都在同一个大开间，还能顺手翻对方的抽屉。而且每个 agent 看起来名字不一样，但 它本质的行为想法， memory 都是共用一套东西。这根本不是多 agent， 这是披了一层皮的假的多 agent 环境在浏览器自动化这块，登录插件也是经常掉线，封控的拦截也是没有消停。所以多 agent 不是 不行，而是要看成熟度，看你如何配置。关注这个系列，后面我讲讲什么情况下用单一 agent 反而更好。

openclaw， 一 款能接管你的电脑，真正自己动手二十四小时替你干活的 ai 工具。因为 claw 这个单词有龙虾钳字的意思而被国内网友戏称为 ai 小 龙虾。为了用上这个小龙虾，有人甚至花几百块找人上门安装 openclaw， 腾讯还专门搞了个线下活动，免费帮你装龙虾。这期视频手把手教你学会 openclaw 的 本地步数。 一、前期准备工作，硬件要求不高，一台能联网的电脑， windows、 mac 系统都可以，只要不是特别卡都能流畅运行 openclaw。 如果你的电脑里有重要文件资料，建议把 openclaw 部署到虚拟机里运行。软件方面，我们需要先在电脑上安装 nodejs 和 git 这两款软件。首先来到 nodejs 官网版本，建议选择 vr 二 lts 稳定版，点击获取 windows 安装程序， 下载后打开软件安装包，勾选同一软件安装协议，然后一直点击 nex 的， 再点击 instyle 开始安装，稍等片刻， note gs 就 安装好了。然后进入 get 软件官网，点击下载，没反应的话可以到评论区看看安装选项，全部保持默认即可。 最后把这个 view release note 取消勾选，点击 finish 完成。二、安装 openclaw， 点击左下角开始菜单，输入 powershell， 选择以管理员身份运行，然后输入这一行命令，按下 enter 键运行， 系统会询问我们是否确认执行策略，更改输入 y， 按下回车键表示同意，然后再输入 openclaw 官方安装命令并执行， 剩下的就是耐心等待 openclock 完成部署。安装过程中你可能会遇到各种各样的错误提示，直接截图问 ai， 根据他们的回答逐步解决问题， 期间会有一个弹窗提醒，选择允许访问，随后会来到这个界面，表明你成功完成了 openclock 的 本地安装。接下来我们还需要对 openclock 进行配置，按下键盘上的左右方向键，切换到 yes 回车，确认出石化模式，选择 quickstar ai 大 模型。这里支持使用 gpt、 mini max、 kimi、 豆包、火山引擎、阿里千问、百度千帆等。这是国内主流 ai 的 api， 使用费用大家可以自行选择。 这里以 kimi 为例，依次选择 kimi apikey， 点 c paste、 apikeynow， 然后打开浏览器，搜索 kimi 开放平台，确保账户有余额。点击 apikey 管理，新建 apikey 名称，输入 opencloud 项目，选择默认复制这串密钥，并粘贴到刚才的窗口即可。 如果你喜欢用豆包，就选择这个火山引擎 pass 的 api k， 然后进入火山引擎控制台，点击这里的 api k 管理，创建一个 api k， 粘贴到 power shell 窗口中，返回 timi 的 配置界面， 按下 enter 确认执行模型版本，选择默认的即可。这一步是配置通讯频道，我们选择最后一个 skip， 包括后面的配置，搜索引擎配置、 skills、 自动化脚本全部选择，暂时跳过，等跑通了再回来配置即可。 最后一步选择 opens web ui 系统，会自动调用浏览器，打开 opencloud 的 聊天窗口，如果小龙虾可以回复您消息，恭喜您完成了 opencloud 的 本地部署。下期视频我们具体了解小龙虾的使用方法。

不懂代码的普通人怎么不熟 oppo clone 呢？根本不需要花几千块钱去买一个 mac mini， 今天看了我的这条教程呢，直接让你白嫖一百万。 talking， 咱们打开阿里云的官网，在这里点产品，然后选到清亮应用服务器， 然后呢，在这里可以选这个啊， open club 啊，然后一个月啊，一个月大概是这个二十多块钱，一年大概六十多块钱，咱们选个二十多的直接付款啊，付款之后呢，可以看到我们这个实力马上准备好了，咱们点我这个实力，点进去有个音乐详情啊， 因为详情一共有三个步骤啊，第一个步骤啊，就执行这个命令啊，可以放通这个端口啊，第一个已经成功了，第二个呢，就是配置这个 oppo 的 这个 mate 啊，咱们这里呢，直接使用这个百炼 callinplay 啊，确认开通就行了， 免费赠送一百万 token 推理额度啊，这个是阿里云旗下的一个百链平台。然后呢在左下角有个蜜柚管理，创建 a p o a p i k， 创建一个 a p i k， 然后呢勾选用户名称描述一下，随便填一把啊， opcode， 然后确定， 然后大家可以看到啊，这个庙已经生成了。然后呢，右上角有一个地区啊，我们现在是在华北啊，就在北京地区，然后复制这个，然后复制 api k， 然后在上一个页面，然后回到上一个页面，粘贴我们的 api k， 然后呢选北京。那就可以看到奥鹏哥老配置成功。 然后呢就是第三步了啊，就直接呃，可以给我们一个网站，让我们去访问我们的这个龙虾机器人， ok， 点开我们的龙虾机器人，直接问他用中文介绍你自己 啊，你看他已经回答了，下一期我会让 oppo cola 自动帮你干活，大家有遇到部署的问题可以随时问我。

欢迎来到 openclock 技能系统的设计分享。本套 ppt 将深入解析一个可插拔能力层的核心架构，它通过统一的技能目录与原数据规范，实现工具使用方式、前置条件与安全约束的声明化管理。这是一个让系统既能灵活扩展，又能严格控制的精妙设计。 这张图展示了 openclock 技能系统的核心思想，声明式能力管理系统通过统一技能目录，将工具安全约束、前置条件标准化， 经过运行时的加载与过滤，最终注入到系统提示中。这种设计让能力扩展变得声明化、可控化，形成了一个完整的闭环技能发现是整个系统的起点。系统从六个来源收集、技能内置、受管、工作区、个人共享、插件提供以及配置指定的目录。 加载过程有严格的安全控制，包括路径与规模约束，防止路径越界和符号链接逃逸。 同名技能会按优先级覆盖，确保本地和工作区的技能优先原数据解析是将技能文件转化为结构化信息的关键步骤。 系统会解析出系统平台依赖文件环境、变量、配置开关等信息，并进行格式与安全校验。同时还会计算调用策略，判断技能是否允许用户直接调用或模型主动触发 这些信息，为后续的命令暴露和提示注入提供了依据。资格评估就像一个严格的过滤器，系统将技能原数据与当前运行环境进行多为匹配，包括操作系统、二进字、文件环境变量、配置开关等。 对于内置技能还有白名单控制，如果有远端节点能力，还会引入远端能力信息进行判断，最终输出的是经过严格过滤的可用技能列表。提示注入是技能系统与模型交互的核心。 可用技能会被格式化为系统提示中的技能区块，并要求模型先选择最适合的技能，再读取说明，降低误用风险。 系统还通过技能数量和制服数的硬性上限控制提示长度，并提供快照机制缓存技能提示与环境需求，避免重复扫描。安装与安全控制是技能生态的安全保障， 既能声明安装方式后，系统会在安装前进行安全扫描并提示风险。下载类安装被限制在独立工具目录，防止 s s r f 路径穿越和解压逃逸。环境变量注入也受到强限制，敏感变量必须显示声明，并在运行结束后 自动回滚。命令暴露，让符合条件的技能可以直接作为命令调用，实现确定性的执行，而非模型推理。网关层提供了查询技能状态汇总所需二帧至 安装与更新配置等接口，便于 ui 或自动化工具管理技能的整个生命周期，这让技能管理变得可式化和可操作化。 openclock 技能系统通过五个阶段的精心设计，实现了可扩展但可控的目标。多元加载与严格过滤实现能力聚合。结构化。原数据与资格评估实现可用性判断。提示注入与快照，实现稳定的模型引导安装与环境安全控制，降低系统风险。 这就是一个既开放又安全的技能生态。感谢您的聆听！ openclaw 的 技能系统设计展示了如何在灵活性与安全性之间找到平衡点。通过声明式能力管理、严格的多阶段过滤和运行时出入， 他为我们构建了一个可扩展但可控的技能生态。希望这套设计思路能给您带来启发。我这有二零二六年最新 ai 大 模型应用和 ai 编程路线图，需要可以领一下。

现在一堆人推荐云版的 open curl， 那 你用过就知道，一到真实场景实在拉胯，两分钟帮你把现在所有的 open curl 形态从哼到拉排清楚。第一种叫本机的 mac mini 部署，这是目前最能打的方案，因为它生态最完整，工具最丰富，而且不会被风控。 现在随着迭代，安全性能也逐渐补上了，可以给到哼。第二种就是像 auto qq 啊这种， 它们都能一键接飞书或者微信，能自动配置 ui 也很友好，一上来就可以给你一大堆的 skills。 但问题是你就模型被绑定，而且能力上限也会被限制，但是仍然可以给到人上人。 第三种就是像 nano curl， zero curl， coco 这种，这种开源的工具是工程玩家最喜欢的，比如说 nano curl 极简可控， zero curl 安全而且是极致性能， coco 多 agent 可以 给到顶级，但是仅限高端玩家。 最后说说各种云部署，其实又分两种，第一种就像 kimi cloud、 max cloud 这种厂商深度集成的。 第二种就是像阿里云镜像，腾讯云镜像的 lighthouse， 还有火山的镜像等等。这两种都有一个非常棘手的问题，就是它容易被封控，它登录很困难，而且非常容易被拣出，云 ip 被限制， 很多高价值的信息都需要浏览器登录才能拿到。要解决这个风控问题，你需要搞代理啊，指纹啊，环境等等，费的劲直接能把我半条命都搭进去。但是看在一键接入方面上，我还是给 kimi cloud 和 max cloud 给到 npc， 最后各种云的镜像直接给它拉就完了。核心结论， opencloud 的 能力上限不只是模型，还取决于两件事，一是能用什么工具，二你在什么环境里运行。

最近全网都在吹 open 卡拉，一人公司好像只要有个 ai 工具，然后人人都能当 ceo。 不 过作为一个手敲过十万行代码的 的马农，我要跟你说句实话，别逗了，商业不是过家家，这个播风口后，真正真相比你想的可能更渣。看现在所谓的一人公司能回来只有两种人啊，第一种是自媒体博主，一个人就是一支军队，主要是靠内容吃饭。第二就是本身有大的流量大咖， 核心业务全部外包，自己只负责刷脸。为什么一人公司现在比较火？因为就业环境大家也都知道，鼓励你一个人创业，本质上就把事业压力变为个人账单，只要你还在折腾公司，你就不算事业。事业人口。 就拿我自己的 block r t 来说，做 cloud service， 其实我们就是我们代理亚马逊 google 云。 呃，我当然离不开财务，技术和商务。呃，这些专业闭环， ai 脚本能跟你做吗？ ai 脚本能帮你去跟税务局解释吗？还是能够替你承担法律责任？ 现在的博主大部分是在制造焦虑割韭菜，帮你装了一套 linx 的 公共机，卖你个几千块钱，成本就两百，其实就是买个心理安慰而已。 哎，只是某种意义上讲让你的效率更高。当然你说这些事，比如说财务啊，技术商务，我自己一个人能不能做？当然我自己肯定可以做了，只不过是要那样的话，那自己不累死了？那么办公室的意义何在？

如果你安装了 openclo， 但不知道能干啥，那这个 openclo 的 案例合集你一定要看看，记住这个名字，它在 github 上已经收获了三十七点五 k star， 它收集了 openclo 各种各样的真实案例，像网页开发、图像和视频生成，还有浏览器自动化等等，甚至连市场营销与销售、媒体与流媒体在这都能找到，就非常不错。

opencloud 住进电脑后，到底能帮你干哪些活呢？今天这篇 opencloud 干货指南可要认真看完。大家好，我是 jack。 opencloud 像是住进你电脑的私人管家，可以飞出远程指挥，帮你收邮件、做简报，甚至各种图片都给你画好了。最关键的是，它是开源的，免费的，是完全属于你一个人的。 哎，别跑，你又以为这又是什么复杂的程序员玩具，那你就真的错过了一个亿。今天咱们就让小白也能拥有这个口碑炸裂的本地 ai 大 管家！ ok， 我 们先花三十秒快速认识一下今天的主角 open call， 你 可以把它理解为当下最热门的二十四小时本地个人助理。那有朋友要问了，市面上那么多 ai， 它凭什么在本地部署还这么牛？来，我们做一个对比， 平时我们用的网页版 ai， 就 像坐在咨询台里的客服，你问一句，他答一句，但是他没有手，碰不到你的文件，也看不到你的屏幕，而且文本模型就只能处理文本，不能升图升视频。但是 open call 不 一样，他是直接拿着你家钥匙坐在你工位上的私人秘书。第一，他有手， 只要你给了授权，他就能操纵你的浏览器，你的文件系统，你的各种软件。第二，他听得懂人话，甚至能远程用飞书传话， 你在外边吃着火锅唱着歌，发个飞书消息，家里的电脑就开始干活了。第三，他还可以集成各种接口，让他删个图片，文本转语音都不在话下，能写会说更会画 逻辑懂了，咱们直接动手。我知道，一看到终端啊代码呀，很多朋友就头大， no no no！ 今天咱们主打一个有手就行。其实 opencloud 的 部署非常简单，只需要 windows 加 r 输入 power share 回车，在这个终端直接输入这条指令， 然后这一步选 yes， 然后选择模型提供商推荐 glm， 只要在智普平台注册就有免费额度，记得创建 api k， 然后填入。接下来依次选择 skip for now 这个选 no， 这个全选就安装好了，所有的资料我都给你打包好了，直接复制粘贴就行，文档老地方见。 opencloud get away 一 键启动，当你看到这个页面的时候，恭喜你，你的二十四小时秘书已经在待命了。至于飞书远程遥控怎么集成，别急，可以去我的主页看另一起专属飞书接入保姆级教程， 秘书上岗了，可惜他现在还是个白板，咱们得教他干活。第一招，赋予他资讯猎手技能，操作超简单，把我这段指令直接丢给他，他会自动弹出一个网页，登录一下你的账号，完事 后续他就会全自动抓取信息，不用你看一眼。好了，配置完成，咱们测试跑一把。你看他直接把整理好的最新资讯简报发给我了，还顺手帮我归档到我提前建好的多维表格里。 第二招，教他帮你管理邮件。咱们就以小企鹅的邮箱来举例，先正常登录，跟着我的鼠标点击右上角的设置，然后点左边的账号与安全，在新界面，再点击安全设置，生成一个授权码，保存待用。回到和我们客户的对话中， 直接将这段话告诉他，他就会自己创建这个技能了。好，他也是创建好了，咱们测试一下，让他列出最新的五个邮件，并给另一个邮箱发一下他的自我介绍和自画像。 好，他也是很快就执行好了。关于他是怎么生成自己的自画像的，那就是我教给他的第三招了。接入 naidu baidu 的 生图能力有两种方式，先说第一种，在咱们最开始部署的时候，就把 naidu baidu 的 密钥填好了。 第二种，用第三方 api 接口。这就更野了，直接把第三方的开发文档扔给他，再把 api url 和 api k 一 起给他， opencall 就 会自己搞定。这套集成全程不用你懂代码， 我直接让它生成一个小猫草地，然后对原图进行修改。怎么样？跟着我这三步的操作，看下来是不是打开了新世界的大门。 opencall 就 像是我们在物理世界的一个数字分身， 以前我们为了提高办公效率，到处找工具，下了一堆 app。 但现在你只需要是一个 agent， 自己往里塞技能，他就能听懂你的话，看懂你的世界，还能帮你操作一切。 想象一下，以后所有的琐事都交给他，你只需要负责享受生活，这得有多爽？今天视频里用到的资料我都打包整理好了，想让你的电脑也自动干活的朋友不要忘记点赞、收藏、关注，那我们评论区见，拜拜！

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。

如果你还不知道 open 克劳到底能干什么，那这个项目有点离。作者直接整理了三十多个能落地的真实使用场景，不是 demo， 也不是 ppt， 而是普通人照着模板直接就能跑起来。第一个是多能体智能开发团队， 你只要丢进去一个想法，开发、营销、销售、运营，直接在同一个 ai 群里把你推进项目，从讨论到执行落地一条龙搞定。 第二个更狠，叫自动化 ai 工厂，你给他一个目标，他自己拆任务、写代码、做产品，甚至你睡觉的时候，他还在持续开发。最离谱的是商业情报分析系统，他能自动分析市场， 模拟交易。每天早上醒来，你将收到一份绩效报告和趋势预测。关键是这个项目完全免费，而且开源了。链接我方评论区。

大家都说 open club 很好安装，但真正自己上手的时候还是很容易因为各种小问题卡住，最后看起来像是安装失败了。所以今天这条视频我就用零基础也能听懂的方式，带你从头开始，一步一步操作， 你不用自己研究原理，也不用担心哪里看不懂，跟着我无脑作，最后就能把 open core 跑起来。第一步，先打开 power shell， 输入 node version， 如果能看到版本号，说明 node 已经装好了，可以继续。 如果提示找不到 no 也不用慌，这说明你的电脑还没装 no 或者环境电量没配好，你可以先继续跑 opencloud 的 安装命令，很多时候它会自动处理，如果不行就先把 no 装好，再重新打开 powershell， 检查一次版本号。 第二步，执行安装命令，接着在 powershell 里输入官方安装命令，运行之后它会开始安装 opencloud， 并进入首次出场流程。 第三步，安装跑到这里的时候会自动进入这个命令，这一步就是 openclock 的 首次出场向导，简单理解就是软件装完以后第一次带你做配置。 看到这里先不用慌，后面虽然会出现模型、默认配置这些选项，但第一次我们不用全配完，先把程序本质跑起来最重要。第四步，当它让你选模型或者认证方式的时候，先别急着配，直接选 skip for now。 这不是不用模型，而是先把模型这一步跳过去。因为第一次安装最重要的是先确认 open core 个体能不能正常跑起来。如果你一上来就在这里配模型，反而很容易因为认证或者接口问题把自己搞乱。所以这里先跳过，后面我们再单独接宽， 不按提示，在这里按 ctrl c 退出。这不是安装失败，只是说明 open core 已经装上了，但初步还没全部做完，后面我们继续按更稳的步骤往下配就行。 第六步，先不要急着开 dashboard， 因为现在开了大概率也是这种页面能出来，但其实用不了的状态，原因不是坏了，而是 gateway 还没启动，所以正确顺序是先启动 gateway， 再打开 dashboard。 第七步，接下来就在刚才那个 power shell 窗口里，按顺序执行这三条命令，第一条是补本地运行配置，第二条是切到本地 get 位模式，第三条才是真正把 get 位启动起来。 你可以把它理解成先把环境补齐，再告诉它走本地模式，最后正式启动服务。所以这里不要跳着走，就按照这个顺序一条一条执行。第八步，如果你看到这个 power shell 窗口一直停着不要关， 这不是报错，也不是卡死，而是说明 gateway 已经在正常运行。这个窗口一关， gateway 就 停了，所以这里先让它挂着就行。 第九步，重新开一个 power shell， 别动刚才那个窗口，因为刚才那个窗口要让 gateway 的 token 读出来，看到输出的异常串字符后，直接复制保存好就行。 第十步，现在再去开 dashboard， 因为 gateway 已经在跑了，端口也有了，偷看也拿到了，所以这时候输入 opencloud dashboard 才是正确顺序。记住一句话，先开 gateway， 再开 dashboard。 如果返回的是这种提示，不用慌，这不是报错，也不是安装失败，它说明程序已经跑起来了，只是模型还没配置好，所以暂时不能正常对话。 第十二步，接下来开始配置模型。我这里用的是阿里百炼 a p r， 所以 后面我们直接把 disco 接近 open core， 前面页面能开但不能聊天。不是安装问题，而是还没有把模型真正配好。 第十三步，拿到 api key 之后，先在新的 power shell 里设置这三个环境变量，分别是 api key、 base、 url， 还有模型 id。 这一步的作用就是先把库恩接入需要的基本参数准备好。 第十四步，前面的参数都设置好以后，直接执行这条括号的接入命令。这一步就是把括号正式接近 open core， 命令虽然长，但你不用背，完整复制执行就行。第十五步，最后重启一下 get 位。 因为刚刚改了模型配置，所以要重启服务，让新配置生效。最后说一下，第一次配置完成以后，后面每次启动其实只需要两个命令，先 opencloudgateway， 再 opencloud dashboard。 记住顺序，先 gateway， 后 dashboard。 如果你想要我整理好的，可直接复制版，完整步骤可以直接私信我，也欢迎关注我，后面我会继续更新更多 opencloud 的 使用教程。

现在 open 可乐很火啊，但是百分之九十的人可能都用错了，还是把它当做一个聊天机器人，一直在跟他去聊天，然后给你解决方案。但实际上呢， open 可乐它是能够去帮我们去解决问题的啊，这一切是能帮我们解决问题的。 今年呢，一定是会用这这个 open klo 的， 会去取代很大一部分那些不会用的。嗯，现在 ai 已经不再是去问问问题，写写文章给你答案，那是已经是上一代了， open klo 呢，它一定是替代了原来的这种 ai。 我们呢，像这种写个啊，去收发个邮件，或者帮你写邮件，你只需要跟他说，去帮我处理一下今天的邮件，他真的能够去打开你的邮箱，一分分的去看，做分类，做回复，他不是不再给你一个建议，而是直接给干完。 嗯，这个 ai 呢，原来我们是去跟他聊天啊，去找解决解决问题啊的答案。但是呢，现在呢， open 可乐是直接帮你干完啊，这就是本质的区别， 可以说 ai 一 点零和二点零，其实资本市场其实早就看透了，现在企业能够去买单的，一定是不是一个聊天工具，一定是能够去干活了，真正的数字员工啊，数字的劳动力能够去替代一些大量成本的员工， 企业一定会为这个买单。所以说呢，二零二六年，现在 open club 这么火，那我们普通人该怎么办呢？其实只有三种选择，你要么呢，去好好的学会这种 open club 智能体的搭建啊，去接一些企业的单子。 第二呢，就是你自己会去用啊，搭建好了会去用，成为你们团队效率最高的人。第三呢，你可以什么都不用做，等同事呢，用 ai 去超过你。

最近我全网疯传的 open 卡拉尔，是不是很多人都跟着下载跟风部署了？今天我直接把话说透，普通人根本用不到这东西，先把成本给大家算明白，再说说谁才是真的能用的上它。第一，咱们先说最常见的用法，就是调用大模型， 这可不是免费的，它是按照 token 计费，简单来说就是你给 ai 发指令，然后 ai 给你做回复， ai 回复的每一句话它都要钱。不同模型它的价格也是不一样的，比如说国内的 deepsea， 轻度每个月就得五十到二百元， 稍微多用一点，这一个月就得上百上千。而且他还有隐藏的消耗，默认每三十分钟都会唤醒一次，一天下来光这一项就差不多一百五十块， 一个月消耗将近五千块，普通人谁能扛得住？还有第二种办法。第二种，有的人说烧钱那么多，那我搞一个本地大模型不就行了？ 搭建这些本地大模型可以，但是他特别浪费你的硬件，前提就是你得有硬件基础，对显卡、 cpu、 内存的要求远远超过你的普通电脑。咱们说点实在的，分两种常见的大模型，大家一看就知道这个成本到底有多高。 你比如说你想在自己的电脑部署千万，咱就以最基础的入门款，九币九币的一个模型 啊， cpu 得六核，内存也得十六 g， 显卡最起码也得是十六 g 显存起步，单张显卡你就得四五千块钱，整套电脑下来配下来差不多得一万块钱。要想跑的更加流畅，更高级一点，对话更深一点， 那你就配个二十七 b 的 显卡，得二十四 g 显存，比如 rts 三零九零显卡，二手的现在都要七千到八千，全新的现在估计得一万三以上，加上十六 g 的 cpu， 三十二 g 内存，整套下来得两万块钱。 还有一种模式不输这个本地的 deepsafe 要求更高，尤其是咱们常用的七十 b 版本，单张显卡根本不够用，得两张显卡并连， 比如一张 rtx 五零九零 d， 三十二 g 显存得小两万块钱，一张四零六零钛，差不多得四千多块钱，光显卡你就得花上两万三左右， 再加上六十四 g 内存，十六核以上的 cpu， 整体下来四到五万，哥哥呀，这谁能掏得起？而且还得算上电费、运费的钱， 普通人想不熟，先不说花几万买设备，光每个月电费就得好几百，纯熟得不偿失。最后跟大家说，这东西根本不是给咱普通人用的，真正能用的上它，靠它提效的是比如说企业或者是特定的从业者。据两个比较实在的例子，大家都懂了它价值到底是哪里。 那比如说你是这个律所的工作人员，用它搭载的本店的模型，比如说做这些批量的审查合同， 一百份合同以前可能得十天，现在一天靠这个机器人，他一天就能完成。第二，假如你是淘股的投研人员， 搭建他用这个本地模型，七成二十四小时抓取这个上市公司的公告、行业数据，自动写研发出稿，以前三天才能写完的研报，现在两个小时就能搞定，效率直接翻十倍， 而且还能避免人工遗漏的关键信息。说白了， open class 是 企业级的效率工具，能够帮企业降本增效，但对于咱们普通人来说，日常整理文件查资料用免费工具完全够用，跟风下载要么就是花钱， 要么就是用不上，纯属浪费时间和钱。最后提醒一句，别被热点带偏，先想清楚自己到底需不需要你既然不批量处理这个数据，也不做企业化的这种办公 花几万块钱不说每个月花几百上千的要用图啥对不对，适合自己的才是最好的。

小伙伴们，最近 ai 圈的顶流非 opencloud 莫属，因为标志性的红色龙虾图标，它被网友亲切称为小龙虾， 短短两个月就火遍全网。今天就带大家了解这款能让你躺平的 ai 神器 opencloud 到底是什么。简单来说，它不是只会聊天的嘴炮 ai， 而是能真刀真枪帮你干活的数字员工。由软件工程师 peter steinberg 开发， 它可以部署在你的电脑或云端主机，通过终端或者微信、钉钉、 telegram 等通讯工具接收指令， 帮你完成各种繁琐任务。说到这里，很多人会问， openclaw 能帮我们做什么呢？它的核心能力覆盖办公、开发、生活全场景，无需编程，用自然语言即可下达指令。首先它是办公党的福音， 对他下达指令，他就能帮我们处理邮件、各类文档，还能帮我们做日程管理，只需要动动嘴，就能让你成为时间管理大师。 同时他也是程序员的神器，调试代码、审查代码、 ppt 操作构建、部署样样精通，还能帮你监控服务、排查日制，这一套工作下来，能保护程序员多少头发呀？ 当然，文件整理、信息查询、定时任务，这些他都会真的能彻底解放你的双手。 overclock 就 像一位住在你电脑里的二十四小时不打烊的私人管家， 能听懂你的自然语言，能帮你处理文件、管理系统，抓取数据、运行代码，把重复繁琐的工作全搞定，让你专注于更有价值的事情。说到这里，感兴趣的小伙伴赶紧把你的龙虾养起来吧！