OpenClaw如何机器人知识库学习

哈喽大家好，这里是你的 ai 龙虾料理人，欢迎来到我的频道。最近 openclaw 在 ai 圈可谓是杀疯了，但很多人装完之后只会让他聊聊天或者总结个文件。这就像你花大价钱买了个能自动做饭的机器人，你却只拿来当晚架血亏。 今天咱们不讲那些虚头巴脑的大道理，也不给你列一堆根本装不过来的技能清单，咱们就把一个技巧讲透，让你的龙虾直接从人工智障进化成行政助理。这个技巧叫做让 openclaw 拥有肌肉记忆。 很多小伙伴反馈说龙虾不听话，让他干活总是丢三落四，或者每次都要反复强调相同的规则。其实这不是他傻，而是你没有给他装脑子。截至二零二六年三月， clawhub 上的 skill 已经超过一点三万个，但有这么一个神技叫 self improving agent， 怎么玩呢？两步搞定。第一步，打开你的终端或者 s s h， 连接到你的服务器，直接复制这行命令安装技能。 装完之后，神奇的事情发生了。当你纠正它的时候，比如你告诉它，我所有的周报都要保存成 markdown 格式，不要 txt。 它会自动把这条规则记在它的记忆文件夹里，甚至给你分门别类。下次你再让它写周报，它就会直接调用这个记忆，不再犯同样的错误。 这就像你带了个新来的实习生，教一遍它就会了。不用你天天在屁股后面唠叨，更觉得是它的自我反思功能。 当你让他执行完一个复杂的任务后，他会自己暂停一下，像个强迫症患者一样问自己，我刚才那几步跑的顺不顺？有没有更省 token 的 方法？如果发现了问题，他会自己写进错误日制，下次自动优化。 所以你看，真正好用的龙虾，不是靠你堆砌一堆花里胡哨的技能，而是靠这样一个能自我净化的核心机制。当你的 ai 能记住你的偏好，反思自己的错误， 他才真正开始像一个为你量身定制的数字员工，而不是一个冷冰冰的 a p i 调用器。赶紧去试试这个 self improving 技能，下期视频，我教你怎么把这些肌肉记忆同步到你的云端，换个服务器，照样认得你。这里是你的 ai 龙虾料理人，咱们下期见！

大家好，我是洛新。很多人在用 opencloud 都停留在聊天工具的阶段，真正拉开距离的是私有知识库的能力。今天咱们这条视频就手把手教教大家用 opencloud 搭建一个属于自己的 a r e， 大 脑 不联网也能查资料，不搜百度也能直接给出专业答案。看完这一条，你的 opencloud 至少能升级一个档次。好在讲知识库，私有知识库之前，我们先看几个问题啊。第一个知识库的介绍。问题一， opencloud 的 知识库本质是什么？ 其实 open curl 没有那种把文件上传到某个平台让它训练的传统的知识库，它更像是把你的 md 文件放到 agent workspace 工作区，每个 open curl 都有一个这个 agent 的 workspace 工作区， 然后再通过工具，比如读文件，比如 group 缩影搜索，或者是通过 skews， 就是 教他怎么用，怎么找，通过这种方式，然后去引用到你知识库里的内容，在你提问的时候，让他先解锁命中 相关的知识点，然后再进行回答。这其实就是 open core 的 知识库的本质， 简单总结来说，它是先去解锁，然后再去回答，从而回答的问题给出缩影。 那第二个问题是， kb 是 什么？是不是缩写？先说结论啊， kb 是 knowledge best 的 缩写，它是行业通用的一个缩写，这是整个 ai 搜索信息系统领域的标准叫法， 那不是你随便来起的。呃，我们用其他的名字，比如说 d o c s 文档合集，然后 text 原始数据，或者是发有文件，其实都能表示这是内容。但是为什么要用 kb 呢？因为 kb 它不光是表示存在， 不光强调的是知识，它强调的是可以被 ai 用来推理、引用和回答的问题源，所以这已经是语义层级的差别了。 好，这是第二个问题，什么是 kb？ 第三个问题是知识库有没有分类的级别？如果有 opencloud 的 知识库，它是处于什么级别？ 那我们来看一下知识库的成按成熟度来的分级的情况。那第一级 l 一 等级，等级分为 l 一 到 l 五特征， l 一 是文件堆，那它只有这些一堆文件， l 二是有 index， index 其实就是它的，所以 l 三呢，它是有规则， l 四是可审计， l 五是自动评估。 那我们的 open curl 实际上可以做到 l 四的级别就是，所以 index 这个是有的解锁脚本、证据链和规则约束， open curl 的 知识点可以达到 l 四企业级别的知识点， 所以这个是非常牛的，在一个 agent 里面就可以做到轻松地做到企业级别的知识库。 好，我们再看第四个问题，那 agent 它是为什么会优先查找知识库呢？它为什么不先去上网搜索呢？这是在哪里设置的呢？好， openker 的 本身呢？它不会自动优先查找本地的知识库，完全是你用规则来驯化出来的。 优先的解锁行为是在 edit 点 md 强制注入给模型的提示词。工程 就是我们会在 edit 点 md 里面去强制写明这个我们的系统级提示词， 然后让它按照这个规则，遵循这个规则去优先查找我们的本地知识点，所以它是完全是用规则来训化出来的。 那 opencloud 的 真实的工作原理，我们来看一下这个图，简化版的第一个是它是系统级别的 prompt 记事词，然后是到 iint， iint 词点 md， 这个是我们人写的这个提示词，然后最后再到 so 点 md 或者 user 点 md， 在 so 和 user 点 md 里定义了就是 agent 的 角色和我们用户的角色，然后最后才是用户问题，用户提的问题，用户输出的输入的内容，然后由这几个提示词合成一个超级的 prompt 一个大的提示词，然后为给模型， 所以 agent md 是 什么？实际上是 agent 的 一个宪法，你就必须得遵守这个宪法，然后去做事情，在遵守这个宪法的前提条件下去来回答用户的问题， 我们自己其实是可以修改这个宪法，在大模型眼里就是 user 的 用户的提示词是小于 agent 的 提示词，然后 agent 的 提示词是小于系统的提示词， 所以我们写进去的规则其实权重是非常高的。那大模型它有三个优先级，我们来看一下，第一个就是系统级别的，那它的权重是百分之百，就是你必须得遵守的系统提示词。然后第二个是 addit 的 一个提示词， 它的权重是百分之七十权重，实际上就是说你遵守这个规则的程度， 就像咱们国家的宪法一样，那你就必须得遵守，违反就是犯罪。那我们把开 b 放在 agent 层，写成 mandarin must， 禁止或者是系统级的，这样的话模型会把我们的知识库的规则当成法律，这就是为什么 agent 会查知识库，因为我们使用了 agent md 在修改它的规则，然后把它加入了叫行为约束注入器， 所以 agent 回答了我们问题是 agent 为什么会优先查找数据库是在哪里进行设置的？就是用我们的规则来训话的。这四个问题都已经回答完了，那我们现在开始来搭建，那第一步呢？就是把 md 放到工作区的数据库里。 好，我们来去找一下，正常我们的这个安装都会在 id 那 下面都会有个 workspace。 好， 我们来看一下我的这个 workspace 是 在哪边？ 我们去找的话，正常应该是在，如果你安装在 c 盘的话，会是在 c 盘有个叫用户，然后有个 admin， 然后会找到点 openclock， 因为我的安装环境是 windows 原声安装的，所以是在这个目录，可能大家不一样的话，会在不同的目录，然后这里有一个点 openclock， 这边会有一个 workspace， 然后我们打开这个 workspace， 我们按照我们的这个飞速文档，就是在建议在 word 上建建立一个固定的目录，就是 kb 知识库。好，我们来创建一个知识库叫 kb， 一 般是用用用用用这个 kb 放在这里，然后创建完知识库之后，我们来看第二步， 就是把我们转换之后的 md 文档放在这个 kb 下面，放在 d o c 下面数据库。好，这里我也准备了一个，就是，呃，我们来看一下啊，这里是一个关于，所以我们就是把这个这几个文件给它复制过去， 这是我们的知识点嘛，文字的。好，这四个，这四个文件我们给它复制过去， 然后在这里创建一个 d o c x d o c s 啊文档，然后呢还要创建一个缩影， 这个，呃，正常我们的内容可能是呃 pdf 的 或者是 word 的， 然后都要给它转成这个。呃， md 文件就是 markdown 文档，这里呢我还有准备了一个生成 md 文档的一个程序，在这里大家如果需要的话可以找我领取。 这里生成一个批量生成 md 文档的程序，这里我就不演示了啊。然后呢还有一个我们是因为你生成之后可能会有重复的 md， 这里呢还有一个 md 文档的清洗，需要去重的程序，然后不需要手动去编辑，然后这里呢有个去重的一个程序， 回去检查，这里是代码，大家需要的话可以找我领取，然后这一块我就不讲了，然后是在我们需要写一个 index 点， md， 在 这个 kb 下面， kb 下面写一个 index 点， md， 然后我们在这里创建一个缩影文件。 好，我们打开这个缩影文件，然后去编辑。呃，这里呢我已经提前写好了，跟我那个是相对应的，我们来看一下啊，它的内容啊。 首先这里呢就是呃数据库的 index 缩影，然后它会标了有几个数据库，一二三四五六六个，然后每一个是对应的是哪一个 md 文件， 就可以列下去，列上去就可以了。然后这个是内容呢，是跟我们的这个呃 d o c 里的这个文件是匹配的。 d o c 类，这里我们是有六个，所以我们这个目录这里也要保持是六个，就是跟它是相匹配的。 然后这个写法大家如果需要的话可以找我领取这个模板，然后这个知识库的呃文件我们就加完了。好，我们继续往下看， 下面我们需要编写它的规则，规则呢是在 agent agent 点 md 中去编写，我们来先找到这个文件，这个文件是在哪里呢？是在我们的 workspace 下面，就是 opencloud 的 microsoft 里面有一个 ajax 点 m d 文件，然后我们打开这个文件，打开这个文件，它就是 ajax 的 一个规则，一个是是我们手动要添加的，你看它这个是 this folder is home， 这个是它的一个家， 然后第一次 run first run 就 要创建这个文件，如果这个文件存在，这是它的生日证书，身份证，然后去遵循它，如果没有，对吧？ delete you won't need again。 然后我们这个规则加在哪里呢？我们这个我已经写好了这个模板新建的知识点，然后我们来看一下这个知识点，这个是 markdown 的 语言，就是 local knowledge by the rule， 就是 本地知识点的遵循的规则。 好，我们来看一下，就是他怎么描述的。你有一个本地数据库，位于 workspace 内，然后 kb 这个文件夹下面，然后强制的流程，先读取锁瘾，就是启动之后先读取这个数据库的锁瘾，然后先做数据库路由的判断，根据用户问题选择最匹配的数据库， 只能选一个知识库做主库，这里呢？呃，我提一下，这里主要是如果你有两个以上的知识库的话，这一条是可以这样写的，如果你只有一个的话，这个，呃，这样写也没问题， 主要是让他做路由判断。先用先匹配。是用哪个知识库？是怎么匹配呢？是根据锁影里面去匹配，因为这些用户提的这个知识点在锁影呢？在哪个知识库的锁影中出现？只能允许 在被选中的知识库内解锁，引用原文，防止你串库。有两个库以上，你可能会串库，然后回答末尾必须注明来源是来自于哪个 md 文件 完整的路径。若主库证据不足，先扩展到同一知识库的其他文档人不足，再明确说明未找到 足够的证据。但是你不能编造，因为我们用知识库最怕的就是什么，因为 a r e 他 会说谎，他会编，他会瞎编，当他找不到的时候，他可能会给你编一个，编的就不靠谱了，就不是来自于你的知识库， 但是他不一定会让你区分的到，所以我们必须在规则上限定式禁止的一些行为。未解锁 k b 即回答就是有的，有的 id 呢？他就没根本就没有去解锁你的知识库，然后直接在网上给你找了一个，然后告诉你这个答案是什么，什么样的。 这明显是不靠谱的，因为这个不是我们知识库范围内的。第二个，仅凭模型的记忆推推测，因为大模型他会去呃这 ig， 他 会去记忆一些内容，他可能根据这个记忆，然后去编造一些内容，然后给你作为答案，然后造成你的误导。第三个就是虚构课程资料内容， 他会凭借着自己的那个呃思维链去去拼凑一些课程，然后给到你。其实这都是不正确的，因为我们用知识库的话，我们是优先要他从知识库里去查找这些内容， 而不是给我编造的一些内容，所以我们在这里设定了他的禁止的一些行为。好，我们把这里给他复制过去。 复制过去放在哪个位置呢？我们给它放在，就是在这个位置 first run 之前。好，我们给它放在这个位置，就是放的越前它遵循的权重会越高。 好，这样的话我们 id 值 md 就 修改完成了，那我们继续往下看，这个时候呢，我们的这个知识点就加载好了， 就是单一的这个知识点，我们就加载好了，在这里，然后我们需要去重启，然后验证，我们来看一下啊。第二步就是重启绘画，然后 opencloud getv restart。 好， 我们复制一下，我们把这个先给它关掉，点击重启。 好，重启完成，我们来跟重启完成，然后我们来给它画一个。 好，他在回复了，然后我们看一下验证啊，第一个只解锁，所以能读到 k b， 好， 复制， 我们把这个给他回复过去，因为他已经在线了，他已经在线了。好，我们把这个发过去，看他能不能解锁到这个 kb 资料就是我们验证的方式，我们来看一下，我们验证的方式 就是重启完了之后就是让规则生效，生效完了之后去验证，验证是否真的当知识库在用，然后三条测试指令这里给到大家，大家如果需要的话可以找我领取。第一个就是只解锁，所以看他确认他能不能读到 kb 资料。好，我们来看一下，他回复了 k b， 之前也被你清除当前知识库，如果你想重建知识库，可以帮你整理。就是我，他应该是，呃，从记忆里找的，我已经把知识库放进好了，请你再次检查并更新一， 因为之前我删掉了他更新的记忆，他现在就是我让他去查的话，他根本就没有去，去实际的去检查，他就凭着记忆就给我来了，给我回复说当前没有知识点，其实我这个已经有了， 也就是说他会编造，编造之后给到你结果啊，知识点已恢复，他已经检测到了知识点已恢复，他已经有内容了。好，我们再进行第二条的测试， 定位，定位文件确认会解锁目录，在 k b d o c s 中解锁这个数据库的内容，我们来给到它。 好，它已经找到了一个匹配的文件，说明它已经解锁了我们的数据库这个文件内容。好，我们这一步测试通过，我们进行第二步的测试，三步的测试，然后命中后回答问题，确认不是瞎编。 这里是什么呢？基于 kb 内容回答二十字觉得，二十字觉得核心要点是什么？用五条要点总结，并在每条后面注注明文件的来源，然后我们把这个发给他 复制 好，你看他给到了这个来源，我们看他啊，他的来源，来源的汇总是来自于哪个 md 文件？这就是他已经根据我们的问题来去优先去查找了这个知识点。 然后二十字决核心要点，他是根据知识点去找的，你看每一个回答他都有来源，我们在里面加上了要让他给出数据的来源，这样的话，他确认他是引用了我们的知识点，然后给我们的回复是来自于知识点，而不是来自于大模型。 好，我们来再来提个问题，让他给我们出，呃，二十道选择题。 好，我们给他的问题是，小亮，请你根据知识点出二十道选择题，每个选择题都有四个选项，并给出答案，并把题目放到 word 上发给我。 我们有了知识点之后，我们就可以让 agent 帮我们来出题目，然后 并且给出答案，这样的话我们就可以轻轻松松去训练，就是出题，然后针对知识点内容进行去剪辑。 有了这个功能之后，哦，我们如果说在家里给孩子做作业之类的，那我们就可以把孩子的错题集给它录进去，到期末的时候就可以让 angent 把错题给它减少出来，针对这些错题来出题目，然后有针对性的去训练和强化练习。 这样的话就相当于你请了一个私人的老师，然后我来帮你去管理这些错题，给你建立自己的知识库内容，特别是对高中、初中这些孩子都可以用上这个。呃， opencloud 的 这个知识库的本地知识库的一个内容。 好，它已经给我们回复了，看见没有，它这个二十道题目它已经出出来了，然后它放在了 c 盘的 workspace 这边，这边我们来去看一下，我们来去打开它这个题目去看一下。 你看内容摘要，共二十道选择题，包含了零缺陷的管理、 p、 o、 n、 c， 质量成熟度改进过过程改进等知识点，然后每一个题目每题有四个选项，并标注了正确答案，然后每题均注明来源文档路径， 然后零缺陷，然后他会告诉你题号题目的分布，零缺陷基础理论四题， p、 o、 n、 c。 不 符合要求的代价五题。然后质量成熟度阶段是两题，过程管理与改进四题，组织变更和领导力五题 啊，题目有分布，题目有来源，我们来去打开看一下，在 word space 下面， work space 下面有个零这个零缺陷管理知识测试正视版，我们打开好这个，就是它给我们出好的一个零缺陷的一个知识测试题目 说明，然后选项，然后第一个答案来源，第二个零缺陷品质观四个根本中的一个中心是什么？必第一次把事情正确的事情做正确，第一次把正确的事情做正确。 兄弟们怎么样，这个本地知识库是不是非常非常的有用，帮你出题目，帮你做解答，帮你分析，这样的话我们即使在本地不联网的情况下，也可以很容易轻松的打造我们的知识库，而且是 l 四级别的知识库。 好，今天这个 opencurry 的 知识库搭建走了一遍完整的流程，后面我会继续讲，企业及知识库怎么设计，怎么接飞书，多维表格怎么做自动更新，怎么做团队共享。 如果你想把 ai 真正用到工作，记得关注我，后面全是实战干货。好，今天就到这里，谢谢大家。

包火的 openclip 到底能干嘛呢？有人用它在 shopify amazon 经营个人店铺，每月成本从两千刀降至四十刀，用它在 pollymarket 上做投资赚钱。有人用它接入机器人，让机器人在家里面给主人拍 vlog， 接入无人机，用 ai 控制航拍。我给大家找到了龙虾十大超实用、超酷炫的玩法， 覆盖投资、搞钱、学习、题校、生活、娱乐等等全网最全所有玩法的参考资料，代码 skill 我 都放到这个文档里面了。 long openclo 配合 obsidian、 lotion 等工具来搭建个人知识库也非常香。如果你也跟我一样，在某食物某号上收藏了超多好内容，但收藏及吃亏从来不会回看。那现在有了 openclo， 我 但凡刷到有价值的内容，就会直接转发给我的龙虾，它 就会自动提取内容的信息，然后标签，然后存到 obsidian 知识库里面，把之前散落在各平台的收藏夹里面的内容汇总到一起， 每天早上还会按 ibooks 遗忘曲线定时推送给我回顾，真正的把收藏家给盘活了， 非常适合学习复盘。如果你平常需要看各种行业资讯、新闻热点， openclip 也很好用。比如我安装了这个视频采集 skill， 让他收集近三天有关上的热门视频，他马上就能够把相关的内容收集给到我。他还会反过来问我是否需要帮忙收藏到知识库里面， 需要的话直接加到 opc 点知识库就好了。甚至如果你是在非书这类支持文档编辑到办公软件上养下，只用这一句指令，就能够将结果直接汇总进多位表格， 譬如我就让他收集了小破站知识区近一周的热门视频，你看呢？整理到这个文档包含的作者、播放、数据分区等等关键信息，点进去都是有效的。用 open curl、 联动非书这类工具 做信息的收集整理，可以大大的提升获取信息的效率。我还做了个提成了四小时财经资讯钉盘，能直接监控想要的投资行业的最新资讯 等。打开消息的时候，今天所有重要财经信息都已经整理好了，非常好用。还有这个定时提醒推送的功能， 还非常适合搞日程规划或者备忘助手。比如我告诉他，我要在下周三开一个内部选举会，他会记住这个时间点，然后到点了会提醒我记得开会，还能主动提醒我一些双单合同要尽快处理，同的小伙伴的报销单记得归档报销等等。 如果事情太多，还能够帮我确认档期是否冲突。我还看到国外的玩家为此搭建了一个网站，用日历仪表盘的形式展现日程，一目了然。 除了搞学习，还能玩点花的。比如这位韩国开发者 david， 就 搞了一个 ai 女友， 她拥有独立的人格和记忆能力，拥有社交账号，会分享生活的瞬间，甚至还能视频通话，除了没有真人肉身，与平常的异地恋没啥区别。还有公司直接将 openclo 研发做了一款叫 anyclo 的 ai 伴侣软件，你能和她边聊天边跑项目。 hey， yumi， tell me what are you doing right now？ hey， babe orbiting your anime gta build ten terminal simmering。 通过这种日常的对话来下达任务，养龙虾的过程再也不枯燥了。只是 ai 伴侣这个概念很早就有了，只不过之前人们还只会和单一模型直接对话，但 open curl 的 出现， 能将更多人性化的功能集成到一个 agent 上。看下来我真的感觉技术越来越聪明， ai 陪伴真的会越来越接近真人的感觉了。除了情感陪伴， 人们还开发出了让 openclo 进入物理空间的方式。比如这位叫 stat 的 大佬，花了几个月的时间，让他的机器人集成各种激光雷达摄像头，现在直接用 openclo 来操控这个机器人。比如给 openclo 下达巡视房子的指令， openclo 就 能够自动操纵机器人巡逻和进入你的房子。 机器人上的摄像机能够帮你记录过往几天房子里面发生的各种事情，比如说车钥匙放哪了，厨房垃圾什么时候丢的等等等等。这个机器人就像妈妈一样，看着你在家里面的一举一动， 然后给你提醒。他们甚至还在开发让 opencl 控制无人机，然后可以直接通过对话指令，让无人机跟随汽车飞行。这是不是就意味着，现在操控上千台无人机做空中表演的活动之后可 能交给 opencl 来了？不敢想象，以后战场上的无人机说不定也是 opencl 这种 ai 工具来操控了。更让我惊讶的是，在 stash 的 摄像里面，未来所有的摄像头、无人机和机器人 都能共享同一套空间信息。比如办公室外的摄像头发现来了可疑人员，系统就会自动派无人机去巡查一下，看看是不是来者不善，如果是坏人来了， 系统也会让室内的安保机器人做好应对准备。还有国内的这位网友，也将 open call 接入了摄像头，搭建了一套小狗健康检测系统，来帮他监控狗狗的睡眠状况，还能对狗狗最近的睡眠情况做分析回顾，非常适合养了宠物的人，我也打算给我家三只猫猫搭一个这种健康检测系统。 还有用龙虾来做艺人公司的，比如这个叫 vegen 的 十八岁小伙，一点编程基础都没有，但他给自己讲了十五只龙虾就成了一家赛默公司。 每只虾都有不同的角色分工，图形设计师、动觉设计师、软件研发师。晚安专写媒体管理。这个龙虾团队二十四小时不间断干活，然后做出了一款叫 vugal 的 ai 剪辑软件，当它刚成年，就挖到了第一桶金。可以说在 opencloud 执行下，以前需要一个程序员团队才能做的事情，现在已 个人也能搞定了。一人公司真的越来越多，数据显示，过去三十天内起码有一百五十家驻厂公司用 openclo 赚到了钱。还有人用 openclo 搭建了一个修必返电商运营团队，用三只龙虾帮他监控修必返的店铺后台，每三十分钟就向他汇报一次订货量、退货量 情况之类的数据，相当于有一个线上仓库管理员只是帮你监督销售情况，真的省时省力。还有这个小哥，他有一家电商品牌店铺，之前的运营是去找外包做执行，每月最快的成本要两千刀。现在他用 open curl 把成本从两千降到了四十四刀，节省了将近百分之九十八， 简直可以说是零成本了。他是这么晚的，他用 open curl 直接从 ready 等平台收集消费者喜欢的款式，做产品研究，然后再 用 opencl 生成产品图、视频，在定时的监控竞品数据，还用 opencl 来自动选品，分析广告投放效果。过去电商全流程都需要人工来做，现在一个 opencl 几乎全能搞定了。除了做产品电商，越来越多的人开始 用 opencl 做自媒体了。像我就参考了这篇文章，给我的龙虾接入了 cds 二点零模型，他就能直接在聊天框里面生成视频， 再也不用一直切换 ai 视频平台了。还有个小哥用游戏主机养虾， 他的虾每天自动生成 tiktok 轮播素材，一周左右就获得了八百万的播放量。龙虾还可以根据你的指令自动生成文字、图片、视频发到社媒平台。 比如这位哥们，让他的 openclip 去歌曲，制作一个 ai 机器人的视频，然后发到 tiktok， 龙虾只用了十五分钟就完成了。 整体体验下来，对小白来说，养虾的过程还是很有挑战性的，但可玩性也非常高，我家未来的可能性非常非常多，现在还只是个开始。那这里是勋酱关注我，为你解锁更多普通人的 ai 玩法，我们下期见！

大家好，我是洛欣，今天呢给大家讲解一下我在 open core 中应用多知识点的操作流程。我们先看一下我增加了几个知识点，是一个是零缺陷的知识点，另外一个是 英语语法的一个知识点，我们就以这个英语语法宽容大脑的一个英语语法，然后做成知识点。 让我们去看看在 open curl 中如何应用知识库。我这里呢，手机上我已经连接好了飞书，这是我的手机的界面。然后呢， 这个是我的一个演讲稿。那今天第一个呢，就是在 open curl 中知识库的应用的演示精准导航场景，就是快速帮助你定位知识点，从翻箱倒柜到一语重低。来，我们把这个问题提给飞书，然后让他来帮我们看他能输出什么内容， 帮我看看英语知识库中的第十三章主要讲了什么内容。 好，他已经回复给我们，我们看一下他回复的内容。主公你好，这个问题刚才已经问过我了，已经解答了。然后第十三章定语从句，介绍了从句中的定语，介绍了三类从句中的定语从句，我们来看一下他是不是 找到这个 p pdf。 第十三章是不是定语从句？好，第十三章确实没问题，第十三章是定语从句，定语从句第一百五十二页。 好，他已经成功找到了知识点，我们看一下他的总结，知识点要点，核心内容，定语从句充当形容词，修饰名词，构成两个简单句，合并重复，将重复名词关系代词， 然后看一下他的，他的给的一个，这就是他给的一个讲解，是很快很快就会回复，回复到好， 我相信很多家长朋友们跟我一样，也曾经为了帮孩子找一个知识点，翻遍了那几百页厚的课本，现在再厚的课本在 ai 面前也是透明的， 翻书半小时，现在提问一秒钟， ai 瞬间帮你抓出核心考点，这种知识秒回的掌控感就是给孩子学习减负的第一步。好，我们来再看下一个演示，下一个演示是金牌出体人场景， 为孩子定制练习，把被动练习变成靶向进攻。好，我提问，我提这个问题给他，让他来帮我出题。根据知识点里的关于现在分词的讲解出五道适合初中生的填空题，并附上解析。 出五道适合初中生的填空题，并附上解析。好，我们发送给他。 好，他已经回复给我们了，我们看一下他回复的内容，他说，主公你好， 根据芝士库中的关于分词，尤其是现在分词的讲解，我来为你出五道适合初中生的填空题，现在分词填空练习初中难度核心考点，现在分词等于动词原形加 ing 用法，做定语，做表语，做状语特点，表示正在发生的动作。 第一题， the flying kite is very beautiful 正在飞翔的风筝非常漂亮，答案是 flying 用现在分词作定语来修饰 kite， 表示正在飞翔的，这是动词安基作行驶的用法。兄弟们，你看他出的题目到位不到位，咱们这里有没有老师，特别是英语老师帮忙看一下这个题目是不是非常的精准。然后我们来看第二题， i heard someone cry in the next room yesterday。 昨天我听到了隔壁有人在哭，用 crying 表示听到某人正在做某事，题目我就不一一看了，我们来大概浏览一下， 这就是它给我们出的一个题目，它而且标明了知识点的来源是 kb english、 u c 英语知识，英语的学习总结， md， 然后第几页第几页都给你标注得清清楚楚。好， 有了这个之后，我们家长不再为辅导作业而发愁，知识点它就变成了无限量的题库， 别再让孩子刷那些千篇一律的废题了。既然孩子分不清杠 i、 n、 g 和杠 e、 d， 那 我们就让 a、 r、 e 针对这个痛点制定靶向练习，哪里不会练哪里，知识点的每一个例句都能瞬间变成考题， 这种颗粒度级别的精准辅导才是孩子弯道超车的秘诀。好，我们继续往下看。这是第三个，是易粪箕排雷的场景，叫专业词意辨析，从死记硬背到降维理解。 好，这个，我们给他的问题就是，这个，我来发给 a、 r、 e， 我 总是分不清形容词加 i、 n、 g 和加 e、 d 的 区别，知识库里是怎么解释的？好，我们发给他， 我们看一下他能给我们做出什么样的解答，能不能把这个知识点给孩子讲清楚。 好，他已经给我们回复了，我们看一下回复的结果。知识点库中关于 r、 n、 g 和 e、 d 的 区别解释非常清晰，来给你总结一下。在这里核心区别一个简单的原则是，杠 e、 d 表描述人的感受，关键是人杠 r、 n、 g 描述事物，给人带来的感受主要是事物，然后口诀都给到你了，然后关于知识库中的例子他也给出来了，然后知识库原文他也给出来了，然后他还给了这个练习题目答案和解析， 这是不是给的很到位？我们是还记忆小技巧也给出来了，然后并且告诉你这个知识点来源于知识库的哪一个章节，哪一页。孩子的学习最怕的就是似懂非懂，你百度搜出来的是冷冰冰的解释，但是我们的 a、 r、 e 调出来的是经过深度总结的精华， 他会告诉孩子，杠一记是受罪，杠二记是讨厌把复杂的语法变成肌肉记忆般的口诀。这种私人订制的深度解析才是真正的名师水平。兄弟们，你们是怎么看的？可以在评论区 留下你们的观点。好，我们来看下一个降维打击的场景，复杂表格的口语化，把天书变成故事。好，我们问他什么呢？这个内容我们问他，给他提个这个问题， 知识点里关于四大词性和复杂结构关系的表，能用简单的话讲给十岁的孩子听吗？好，我们发给他， 这个时候 ai 就 开始接单了。好，他已经回复给我们了，大概不到一分钟的时间，我们来看一下他回复的内容啊。知识库中确实有这样一个神器表格量，用小朋友也能听懂的话来解释一下。 首先确认有这个表，然后四大词性与复杂结构的关系表。先记住四个小精灵，四大词性，四个小精灵是动民行赋动词、名词形容词赋词，对吧？然后 分别进行了说明，然后复杂结构的变身术。复试库里说，有些句子零件可以假装成这四个小精灵，你看 复杂结构是指哪些结构哦？名词性从句动名词动词不定式定语从句、状语从句、分词和介词短语，这是英语中 有代表性的复杂结构，那这些复杂结构它可以能当词用名词性从句，那能当名词，整个句子可以当做名词，用动名词，它也是可以做名词，用动名词加安基变成名词。 动词不定式，它可以做名词和形词，副词加凸加动词。动词不定式可以做名词，可以做形词，可以做副词。 兄弟们，这个解释的是不是很到位？现在呢？他打个比方给十岁的小朋友就是想象英语是一座玩具工厂，四个小精灵是管理员，那名词是老板决定谁进来。动词是搬运工，搬运东西的，形容词是装饰师，让东西更好看。 形容词就是修饰名词和代词的，所以它确实是装饰师。副词呢，是教练指导动作怎么做？那大家都知道副词呢，是修辞动词的，它是指导这个动作表达动作的状态和程度的，所以它是教练。 你们看这个 ai 讲的是不是非常到位？十岁的小朋友是不是可以很形象化的能听得懂？ 他接着又讲了那些复杂结构，就像 cosplay 的 服装，对吧？有的可以扮演名词，有的可以扮演形容词，有的可以扮演副词。啊，这就是对复杂结构的一个范，一种范，一种说法，就是相当于降维的一个说法。 好，他还给给到你口诀背下来的口诀，名词衣服，名词性从句动形容词，对吧？然后副词动词，然后告诉你知识库的来源，第几页，第几页，然后第三十五页到第三十七页。 兄弟们，这个这样的降维场景是不是非常的适合咱们的小朋友来听，来学习 ai 的 教学能力，把知识点转化成故事，他的转化能力是不是非常强？ 有多少孩子被这种密密麻麻的结构表给吓退过？ a r e 最强大的地方就在于他的翻译官的身份，能够把枯燥的公式翻译成孩子听得懂的大白话，当名词性从句，在孩子眼里变成一个和大号名词一样简单时，学习的热情就自然被点燃了。 请问几个家长能做到像 a r e 这样，把复杂的表格口语化，把天书变成故事？大家可以在评论区来 讨论一下。好，我们接着看下一个演示场景，就是实战写作的场景，基于知识库纠错，给孩子请一个二十四小时的随身家教。好，这个呢，我就 因为这个是给他一个错误的一个句子，然后让 a r e。 去分析这句话错在哪里。这个呢，我就不不用手机输了，我来直接复制粘贴给他。好，我来发过去了。 好，他已经回复了啊，基本上是秒回。我们来看一下他怎么分析这个错误的句子，能不能分析出来。他说，主公你好，根据芝士库里的语法规则，这句话错得很明显啊。看来这是这个词句拿捏的非常到位。然后错误的句子， the news was disappointed 错在哪里？根据芝士库的核心原则，杠一 d 是 一个人的感受，杠 r n g 是 事物给人带来的感受。 分析 the news 等于新闻，是事物，不是人 was disappointed 是 感到失望。杠一地形式的描述人，描述人的感受，让一个事物有人类的感受，就像让石头会思考一样方妙。 所以，正确的说法是什么呢？正确的说法是， the news was disappointed the news was disappointing 是 正确的说法。前面 the news was disappointed 是 错误的说法。紧接着他又给出了一些例句， 这个 the movie was boring 的 电影令人无聊四无的特性，所以它又反复强调要记住这个公式，人加一 d， 物加 i n g。 然后告诉你知识库的。呃，知识库的来源在第几页？第几页？大家看一下这个呢？它已经 不仅仅是知识点了，他已经是最实用的随身语法审核员。孩子写作，家长看不出错误，老师没空细改 a r e。 就 像一个全天守护的 语法监考官，不仅能指出孩子的错误在哪里，还能根据自己的知识点告诉孩子为什么错。在每一次细微纠错中，孩子的语感就悄悄地发生了质变。 我们继续看，下一个就是下一个。场景是学习规划师，场景就是生成学习路径，把零散的笔记变成通关的地图。然后我们去问他这个问题。我来，来，输入给他。在手机上，我来输入给他。 我想在一个月内掌握英语语法框架，请根据初高中课标必须学习的内容，帮我制定一个学习计划。 没问题，我们发送给他。 好，他回复了，我们看一下。他回，回给我们的，他给我们制定的一个学习计划。 好，在这里，主公你好，一个月掌握英语语法框架，虽然任务虽然虽紧，但可，但可行量。帮你制定的一个科学的三十天学习计划。学习计划整体的框架根据初高中课标 基础入门一到五天四大词性加句子的成分，核心模块六到八天，六到十八天，时态加语态，三大重句 进阶提升是十九到二十五天，非谓语动词加虚拟语气加倒装冲刺复习二十六到三十，综合运用易错点突破。这个日程安排的怎么样？是不是非常的到位？然后详细的日程，第一阶段要做什么事情， 第一天，第二天，第三天，第四天，第五天都给你安排的明明白白，这也是根据知识库里的内容来帮你安排复习的学习的。然后第二阶段要做什么 工作，安排的具体到了天，每天完成什么任务，第三阶段也是工作安排了到天，第四阶段也是每天做什么事情， 这个是还有一个每日学习节奏的建议都给到你了，早上二十分钟复习前一天的内容，下午三十分钟学习新知识，晚上二十分钟做练习题，整理笔记， 然后兄弟们怎么样？这个他还给出了一个月速成的秘诀，然后心得，语法不是死记硬背，要理解为要理解为什么等你学完这个计划，英语阅读写作都会上了一个大的台阶。我们看一下这个 学习计划制作的怎么样学习呢？其实最怕的是没有目标，没有节奏， ai 会分析整个知识点的 大纲，为孩子自动生成一套专属的通关路线图，不仅是学习资料，更是成长的导航仪，让孩子每天都知道自己在进步，这种掌控感是学习最大的动力来源。 像这样的计划安排是不是非常的非常到位？好，我们继续看下一个中英语中英双语协同场景，跨酷解锁，打破科学固岛就是什么意思呢？我们在这里可能有十个八个，二十个知识库，我们可以让他进行跨知识库解锁， 打破学科的一个孤岛。好，我来问他这样一个问题啊，描述一下苏州的天气，并用芝士库里学到的分词作状语结构翻译成英语文。好，没问题，我们发送给他 好兄弟们，他已经回复过来了。那这个呢？就是中英语中英双语协调的场景，跨酷剪索，我们看他能不能做到。 好，主公你好，由于天气 a p r 已暂时无法访问量，基于苏州这个季节的天气来进行描述，并用分词作状语的结构来翻译苏州天气。描述，苏州正值初冬末春初，天气阴雨绵绵，气温较低，体感 斯冷。然后分词作状语。根据芝士库中分词作状语的语法规则，然后给给你到第几页，然后分词作状语，状语从句省略主语加 be 动词。然后中文，下雨天我通常不出门。然后英语英语翻译， rain days i usually stay at home。 现在分词 rain days， 作状语，表示时间和条件。然后中文，在走在苏州的街道上，我感受到江南村的斯冷 work， working on the streets of the of suzhou， i felt the dimple code of 江南 spring。 我 的英语不太行，口语也不太行，我就不读了。兄弟们，你们自己看一下，就是咱们这个 i e 做的怎么样？ 然后中文，天空阴沉着，苏州显得格外宁静。这个翻译英文翻译给出来了，然后用到的都是现在分词 the sky being cloudy， 就是 用作状语表示原因和伴随状态， 然后又给出来一个，经过一场春雨后，园林里的花更美了，那大家都知道苏州有苏州园林，他也懂的。然后这是给出来的英文翻译，这里呢，给出来的是分词完成式，就是给应用的分词嘛，因为他成功实现了跨学科的一个一个解锁， 这就是它现在分词，过去分词和完成时分词知识点。好，这个就是我们第七个，这个，那我们能看到 opencloud， 它多知识库协同的强大能力，那真正的学霸其实是能做到举一反三的 a r e， 也是一个非常强大的一个学霸 ai， 一 边能查苏州的天气，一边能教孩子怎么用刚学的语法去描述这个世界。学习不再是关在屋子里的背书，而是学以自用的实战过程，让生活成为教材，让 ai 成为桥梁，孩子的视野从此就不再一样。 好，第七个，我们来看完了，我们看第八个挑战，极端挑战的一个场景叫什么？万能百科书，你的大脑外挂永不掉线。我们来提问给他英语中的哪些代词可以做宾语？知识库里是怎么说的？ 好，我们发送给他。 好，他已经给我们回顾了，我们来看一下他是怎么样实现这个万能百科书变成秒变你的大脑外挂。 好，主公你好，知识库里关于代词讲的非常详细，来给你整理一下，哪些代词可以做宾语呢？根据知识库第三十一页到三十三页有四类代词可以用做宾语。第一，人称代词啊，主格 就是要变成宾格，就是人称代词的，宾格可以做宾语，这个大家都清楚的啊，学过英语的都知道。然后呢，物主代词名词形态可以做宾语，把麦变成麦，要变成要子。物主代词的名词形态是可以做成宾语的， 咱们这里如果有英语老师也可以帮忙看一下啊，这个 ai 给出的解释是不是非常的准确。然后另外一个反身代词也可以做宾语，就是 myself， yourself， himself。 好， 还有一个第四个是不定代词可以做宾语，就比如说 one， 呃， both 哦，一切 other neither。 好，总结，他给你个总结表，人称代词、宾格，物主代词的名词形态，反身代词和不定代词，这些代词是可以做宾语的。大家看一下它这个 a r e 整理的是不是非常细，然后是不是没有任何的知识点被漏掉，哪怕第一课里最细微的一个代词的用法，只要你记录过， a r e 就是 永远不会遗忘的。它不仅仅是一个工具，更是你和孩子共同 积累的家族智慧资产。有了这个数字大脑，孩子在考场上，在讲台上都会拥有无可比拟的底气。关键是啊，咱们这个 open cloud， 它是完全免费的，没有任何费用，任何人都可以去使用它。 兄弟们，这个有人可能会说了，咱们这个知识库的内容啊，它是给出来了，但是能不能把它生成文档呢？好，我们来看一下，我们就挑选一个题目吧。好吧，我们来把这个生成一个 ppt， 请把这些内容帮我生成一个 ppt 发给我， 我们来看一下 ara 生成的 ppt 效果怎么样？ 好，他已经把 ppt 给我们生成了，我们来看一下他回复的结果。主公你好， ppt 已经生成成功了，然后下载地址是在这里，然后内容包括以下内容，人称代词、宾格物主代词、名词形态、反身代词和不定代词。然后我们来打开这个呃， ppt 看一下， 大家看一下咱们这个 ppt 怎么样？这个是我这边应该放大不了。 好，这样，这样放大，这个，我来在手机上翻翻一下，这就是它做的一个 ppt， 触文并茂的一个 ppt， 名词代词、名词性物主代词做宾语。然后内容我们就先不看了，我们来看一下整体的格式，它实际上就把我们它整理的内容进行了一个排版，这个排版的效果还是非常牛的， 还有图文并茂，这个图也是非常牛。 这样的话，你整理了一个知识点之后，是不是就可以让它把它做成一个 ppt， 然后下载下来，你就可以进行学习。好，这个 ppt， 好，这一期，我们这一期呢，我们就到这里知识库的专门出一个视频来去教大家怎么样搭建知识库。对于这个 ppt 这一块的话，我是写了一个插件，然后可以让它生成更加丰富的一个 ppt， 这样吧，我们直接让它现场生成一个。嗯，这样 可以给大家有个直观的感受。 小亮，请你生成一个关于春天的五百字的作文，做成 ppt 发给我， 我们再让它生成一个呃散文，然后做成一个 ppt 发给我，我们看一下它做的 ppt 的 效果如何？ 好，它已经把这个散文给我们写好了，然后我们看一下它把这个散文做成 ppt 的 效果怎么样？ 好， ppt 已经生成好了，我们来看一下这篇课文描绘了春花、桃花、杏花、梨花镜像开放，春雨、春风、春鸟，春花、春雨，春风、春鸟，以春字为开头，愿主公在春天的美好中感受到生命的活力。然后它用的是一个 ai ppt generate， 这是 我的一个 skill， 然后来生成的这个这个 ppt， 我 们来看一下这个 ppt。 好，这是他生成的 ppt， 初春末上满目皆美好啊目录，然后雨润春雨润物，这他写的散文配的有图，然后图跟文是相匹配的，我们我翻一下，大家看一下。 第三春风送暖，第四春鸣，春鸟啼鸣，第五春源自景致，第六春日则思。好， 兄弟们看一下它这个做的 ppt 怎么样，如果大家需要这个 skill 的 话可以联系我，后面我会专门出一期针对这些 这个 ppt 集成的一个视频。好，这一期我们就讲到这里，后面的话大家关注，我会针对知识库的搭建，多知识库的使用，以及更多的 open curl 的 使用技巧和实战来做成视频分享给大家。好，谢谢大家观看。

大年初七的早晨七点钟，我爬起来录了一个四十分钟教你们安装 openclog 的 一个教程，面向小白的他就能够独立安装，后续遇到一些故障都能够解决。今天早晨在安装的过程中有一些心得我都写进去了，我觉得这个可以实现两个目标，第一个目标就是我知道你们 不只是想要安装成功，还需要的一个目标就是我知道你们不只是想要安装成功，还需要的一个目标就是我知道你们不只是想要的自主的去解决 这个，我才是，我觉得才是真正靠谱的学习方法，而不是求着别人去给你操纵。你的电脑是怎么样，我觉得还有一些安全性的风险，所以我自己研究出来了一套怎么用另外一个 agent 去辅助你去安装，这是我自己的一个思路，希望你们能够学到。

就在刚刚，小龙虾已经开始和艾玛的知识库打通了，接通了之后龙虾就不只是和你聊天了，而是直接可以做知识的萃取和沉淀，把内容直接写进你的艾玛笔记里面，还可以读取知识库内容，还可以导入知识库，相当于给龙虾接入了。第二大脑。 第一步，先注册一个艾玛账号，第二个，先领养一只小龙虾。这一步如果你已经学会了，就直接跳过，任何大厂的小龙虾都可以接入。 第三步，进到这里，找到艾玛技能的安装地址和 api key 的 获取地址，你需要安装艾玛 skill， 然后去对应的页面获取 api key。 第四步，把请安装艾玛技能这段指令直接发到你龙虾的聊天窗口，龙虾就会自动的去安装了。 第五步，这里有一个我自己踩过的坑，有时候直接安装会失败，解决的办法很简单，不要直接从事直接去官方的这个共享的仓库下载对应的压缩包，也就是压缩文件，把这个压缩文件直接拖到龙虾的聊天窗口里面安装就可以解决了。 六步，安装完成之后，把你获取的 api 可以 全部复制给龙虾，龙虾就会自动的和艾玛完成配对。第七步，开始测试，你直接在龙虾的聊天窗口里面给他安排一个任务，比如说我让他把这段文字写进艾玛的笔记里面， 如果提示成功了，然后你就可以去电脑端和手机端的艾玛笔记里面去查看了，这时候你就会看到你新建的内容，到这里恭喜你，就说明你的龙虾已经成功连上了艾玛了。第二大脑连接成功。

各位企业老板们不要再为 open core 疯狂消耗 token 费用和泄露隐私数据而烦恼了，作为石油化厂商，今天带大家体验一下。用 open core 加 r i g flow 加千万本地部署一个拥有知识库且可以不断进行优化学习的微信客服机器人。 我们在云桌面后台创建一个 linux 虚拟机，分配二十四 g 显存，在上面安装 openclo 和 r a g f o， 然后部署欧拉玛并运行千问三八 b 模型。配置好后，在 openclo 上输入提示词，让 openclo 学习知识库文档和工程师的回复内容。 然后上传一些产品使用文档和常见问题解决办法，其中一个是 pdf 的 产品使用文档，另一个是 txt 的 问答。对。做好这一切后，我们用几个问题测试一下。首先测试逻辑推理能力，提问，十个一零八零 p 双频云桌面用户需要多少宽带？ 他给出的回答是，二乘四，再乘十等于八十兆，完全正确。再测试一下文档搜索能力，提问，如何禁用 usb？ 可以看到他的回复是基于文档搜索后推理的，而且非常准确。可见在通用模型的基础上投喂大量企业内部支持和微调，再经过长时间升级训练，可以极大提高企业的生产效率。

hey， 大家好，你是不是也一样跟风装了那个火遍全网的 opencl， 结果用了一下发现，哎，好像也没传说中那么神嘛。别急，今天咱们要做的就是把这个有点让人摸不着头脑的 ai， 一 步步调教成一个真正强大，真正好用的个人助理。 你是不是也有这种感觉？就是装完之后吧，你看人家的龙虾哇，二十四小时在线打工，啥都会，再看看自己的，嘿，一问三不知，转头就把你名字给忘了，这，这不就是个有点健忘的聊天机器人吗？对吧？ 其实啊，问题就出在这，你的龙虾连你叫啥都记不住，那是你用错了，但你听我说，这反而是个天大的好消息，为啥呢？因为它说明啊，这毛病不是 ai 的，是咱们自己的问题，那咱自己就能给他治好。 没错，你绝对没听错，今天呢，咱们就用两个，就两个，超级简单，一行代码都不用写的步骤，让你那个有点人工智障的 ai 摇身一变，成为一个真正懂你的专属助理。 好，那咱就直接上干货，第一步，也是最最关键的一步。说实话，我敢打赌，百分之九十的新手都给忽略了，那就是先给你的 ai 做个自我介绍，或者说身份入驻。 这个身份录入啊，说白了，就跟新员工入职一样，你得给他做个岗前培训，对吧？你得先告诉他，喂，你老板是我，我这人有啥习惯，喜欢怎么说话，平时几点上班，几点下班， 你把这些都交代清楚了，他才能真正用上自己最牛的那个本事，永久记忆。来，别怕麻烦，我都给你准备好模板了，一分钟就能搞定， 你就直接复制粘贴，把里面的信息换成你自己的就行。比如说你叫啥，在哪儿干啥，你喜欢聊天正式点儿还是随便点儿？你的作息时间都告诉他，然后看好了，最最关键的一句来了，最后一定要加上这句咒语！以上内容请永久记住， 敲黑板啊，这就是关键，不然前面都白说了。好嘞，岗前培训做完了，你的 ai 现在认识你了，那接下来干嘛呢？当然是发工具了，咱们进入第二步，给他装上最牛的技能，让他能上手干活儿。 哎，说到这儿，得先帮你分清一个概念，很多新手都在这儿犯迷惑，就是技能和插件儿。 你这么记技能，是他的大脑和双手决定了他能做什么是干活的本事，比如上网搜东西，总结文件。 而插件呢，顶多算是他的衣服和皮肤，决定了他长什么样。所以呀，咱们新手先把那些花里胡哨的放一边，先让他有真本事能干活，这才是正事。 我懂你打开那个技能商店，哇，几百上千个选项，眼睛都看花了，根本不知道从哪下手对吧？别急，功课我都帮你做好了， 我已经从里面给你挑了六个，可以说是新手村的神装，就是屏幕上这几个，你先把它们装上，我保证你的 ai 立马鸟枪换炮。来，咱们一个一个说。 第一个，必须是它， capability evolve 能力进化者，这可是官方商店下载量第一的技能，绝对的王牌。 它的作用有点玄乎，它不是直接帮你干某个活，而是像个观察家，在后台悄悄地学习你的说话，习惯，你提问的方式。然后呢，它会不断地自我调整， 所以你用着用着就会发现，哎，他怎么越来越懂我了，有时候话说到一半，他就知道我想干嘛了，就是这个感觉 好。第二个， self improving agent 自我提升代理，这个跟刚才那个简直是天生一对黄金搭档。如果说上一个是让他懂你，那这个就是让他变聪明。 它能让你的 ai 在 每次干完活之后，自己开个复盘会，想想这次哪里做得不好，然后从错误里学习。这意味着什么？意味着你的 ai 是 真的在成长，在进化，而不是一个只会执行命令的机器。 第三个来啦， summarize 文档栽药！这个我跟你说，绝对是装上就能马上爽到的神器！ 你想想，几十页的报告，看半天的长文章，甚至是视频链接，你直接啪的一下丢给他几秒钟，唰，核心要点就给你整理的明明白白。我的天，这对于我们这些打工人和学生党来说，简直就是救星啊，是刚需中的刚需， ok， 最后这三个咱们可以打包一块儿说，它们就像是给你的 ai 装上了眼睛、耳朵和手脚，你看啊， fine skills， 让你以后再也不用去市场里瞎逛了，想要啥功能，直接问你的 ai， 它自己就去找了。 然后是 agent browser， 这个厉害了，它给了 ai 一 双手，能帮你直接操作浏览器，什么自动查资料啊，帮你定个票啊，它都能搞定。 最后，这个场景技能就更牛了，它能直接跟你平时用的软件，比如 notion， github 这些打通，让 ai 直接住进你的工作流里 好了。朋友们，你看，就这么简单的两步，身份录入加上技能安装，你手里的这个 openclaw 已经跟刚开始的时候完全不一样了， 他已经脱胎换骨，从一个玩具变成了一个真正智能的伙伴，一个属于你未来的超级助理。 就像我们总结的这样，就是这两个核心部头先让他认识你，再给他配上工具，就这么简单，你就已经把 opencloud 的 真正潜力给挖掘出来了，他不再是一个冷冰冰的程序，而是一个真正开始懂你，能帮你的伙伴了。 而且我告诉你一个很有意思的事实，你知道吗？就凭你刚才完成的这两个超级简单的步骤，恭喜你，你已经领先了市面上超过百分之九十的 opencloud 新用户了。真的就是这么夸张。 所以啊，这也就印证了现在非常火的那句话，未来不是 ai 要取代我们，而是会用 ai 的 人去取代那些不会用 ai 的 人。而今天你花时间学到的这些，就是你迈向会用 ai 的 人的最关键最扎实的一步。 好了，现在你的主熟助理已经岗前培训完毕，工具也发下去了，正摩拳擦掌等着上岗呢。那么问题来了，你准备交给他的第一个任务会是什么呢？别犹豫了，赶紧去试试看，看看他到底有多大能耐吧！

今天来配置多 agents 智能体协通工作，在这之前我们已经创建了两个智能体 命，肖二命是主体，龙虾指挥者绑定了飞书一号，肖二是辅助龙虾，我们可以称它功能性龙虾绑定了飞书二号。 第一步，创建一个群，把它们拉进来并配置进 open clan， 这个时候在群里我们已经可以跟他们单独聊天及分发任务。 接着我们需要实现的目的是控制小转一号指挥者，控制小转二号行动。 第一步，我们先让 opencla 自动配置 agent， agent 完成以后设置 toes sessions， visibility 设为 o， 这样就打通了他们之间的交互功能。 接着我们在 main 小 爪一号页面进行定义， 以后处理图片的任务全部让小爪二号执行， 这样就对小爪二号的身份进行了定义。 最后我们来进行测试， 可以先指定任意位置新建一个 pick 文件夹，用来存放生成的图片，生成结果放入 pick 文件夹， 在 main 小 爪一号页面输入生成一个草原图片并发到群里， 可以看到它会自动把任务交给小爪二号执行。 小爪二号成功生成图片并发送到了群里，文件会自动保存到 pick 文件夹。 后期可以添加多个 a 阵死兵为其指定不同模型，以实现各种专业能力。

为什么你的 openclaw 一定要安装 notebook lm skill？ 我 最近想系统学习 openclaw 官方文档，整整五百二十四页，要是靠人肉投喂给 notebook lm， 手都要断了。我装了这个 skill 之后，直接给 openclaw 下个令，不到半小时，三百多个核心文档全部整整齐齐地躺在了我的 notebook lm 里。 有了这个知识库之后能干什么？第一个维度，自己学，快到飞起。我不再需要翻文档，而是直接通过对话挖掘核心原理，还可以基于海量素材一键生成了笔记、 ppt 和视频教程。 第二个维度，让 openclaw 替我干活， notebook lm 成了 openclaw 的 外挂大脑。我只需要提出需求。我想给社群出一份每周 openclaw 避坑指南， 或者给新人做一套七天零基础入门路径。我只需要下个指令 open call， 自己就会去翻阅 notebook l m 里的知识库，瞬间把内容产出来。 ai 不 再只有临时记忆，它现在拥有了你的整个知识体系，从人肉搬运到自动化处理，这才是真正的效率自由。

龙虾部署难？看不懂？别急，最近我发现一个叫 easycloud 的 工具，基于 opencloud 的 框架搭建，更方便更好用，不废话， 教你成功部署这个爆火的龙虾！首先，我们打开 easycloud 的 官网，点击下载，不用任何编程基础，等待安装包下载完成即可。然后点击安装包进行安装，全程中文引导点下一步就完事了。 这一步帮大家省掉了最起码一个小时的配置时间，不管你是 windows 还是 mac， 几分钟就能搞定本地环境。 安装完成后，我们直接双击软件图标，出现这个使用界面就代表着部署完成了，不用任何代码，几分钟就能完成整个本地部署。本地部署完成，龙虾可以与手机进行互联，只需要点击软件右上角的手机，远程选择你所需要的办公软件， 按照指示用对应的软件手机端扫码即可完成手机与电脑互联。以飞书为例，我们扫码连接，显示连接成功后，回到飞书，打开工作台，点击添加常用，找到我们创建的机器人，就可以给他发消息了。连接好后，我们还需要给龙虾定义一个人格， 我们可以给龙虾起一个名字，并设定他的身份。在定义人格的时候，我们要给他讲清楚几个关键点。第一， 一定要给龙虾设定一个名字，并规定他的说话风格。比如你可以对他说，你叫大白，是一个精通代码知识的电脑专家，你要用精简干练的语气回答我的问题，这样他就能记住并按照你的要求回答了。第二，要告诉龙虾你是谁， 怎么称呼你，比如告诉他可以叫你 eason， 是 龙虾的老板，龙虾就能知道你们之间的关系。最重要的第三点，要告诉他哪些事情能做，哪些事情不能做。一定要规定好工作的权限界限，不然可能会造成损失。比如你可以允许他定时安排帖子的小题制作，但是一定要明确的告诉他，未经过 同意不许擅自发布内容，规定他的工作范围，尽可能规避风险。比如我这里给我的龙虾起名三只龙虾，告诉他你是一个新媒体运营工作者。按照以上方式进行其余的人格设定，可以看到他会自动更新自己的身份信息，完成人格设定。 这个时候龙虾就可以投入使用，帮我们完成工作了。综合下来看，一字扣更简单，更适配我们日常的办公环境。赶紧点赞收藏领养自己的龙虾吧！

昨天我在视频里讲的是在一个 opencloud 里面创建多个飞书的机器人，然后把几个飞书的机器人， 每个飞书的机器人配置一个一个 agent， 然后把他们拉到一个群组里，然后来干活，这是一种方式。评论区和 后台的私信的有朋友在问，有没有试过在一个机器人里面让它自己配置多个 agent 来来配合工作的，不需要创那么多机器人。 我，我今天晚上试了一下，可以我给大家看一下实际情况。奶油是我在腾讯云的，腾讯云服务器上的 opencloud， 它是线上的，跟我线下不冲突， 你知道我这个电脑上有两个 opencloud， 一个是腾讯云服务器里的，还有一个就是本地的。我问了他一句话，我说你可以化身多个 agent， 代理协代理协助，这还错别字儿，打快了， 他说可以，他可以化身多个 agent， 他 有多 agent 协助的能力，他的子 agent 可以 同时使用多个，最多好像是八个吧， 他可以协调他们工作，汇报结果，并行处理任务。完了他下面我把之前在豆包里面生成的我对一个团队的配置的几个角色，他们应他们是干啥的？他们的职责能力是什么？他们的工作流程是啥，什么风格什么之类的。我一股脑的又扔给了他，你看他的回复， 他说他看到已经有了这个完整的团队架构，非常专业。团队配置，他自己的角色是什么？他需要分配出几个人分别干什么？ 他的角色是监督，他需要来汇总结果来汇报。他现在问我说让我告诉他品牌产品信息，以及具体需要完成什么任什么任务，这个团队 我告诉他这些任务不着急。我说请将这个团队的配置常态化，每天早晚各一次，定时提醒我同步计划和验收结果就是 一个团队的一个正常的一个工作流程。他说收到，首先他配置了配置了那个工作的文件，设了定时提醒，早上九点提醒，我做了一下验证，最后给我生成一个这个。他已经成功地配置了整个团队的一个工作 团队的架构、标准的工作流、定时提醒以及整个的工作模式。我提需求他来接受分析拆解，拆解之后是多 agent 并行执行，成果交付， 提醒时间是早九晚九，下一步就等我给他布置任务。 ok， 这个是在一个机器人里面，就在这一个机器人里面创建的一个情况。我之前有一个群组，里面是 一堆机器人，我这两种情况都配置了，我不知道这两种有什么区别，就是这两种模式他们的优劣势各是什么？我就去问了一下 ai， 我 问他一个问题是我说在飞书中创建多个机器人，为每个机器人配置对应 ai 阵和创建一个机器人让他分身多个 ai 阵的工作。 两种情况各有哪些优劣势？他分析了一下，总的来说，如果是多机器人，多 agent 这种是相对来说，它隔离做的彻底一点，就是比如它这里提到的身份隔离，用户可以清楚地识别身份权限隔离提高安全性， 消息隔离独立处理，避免混淆。故障隔离一个机器人故障不影响其他机器人的运作灵活性，但它的劣势就是配置复杂，也容易出问题，资源消耗大，这个大家可能比较关心的，因为每个独立的机器人都是独立的 api 调用的， 单机器人多 a 证的这种方式就是配置简单，维护成本低，只需要管理一个就可以了。它的劣势就是它的身份容易混淆，它的权限是共享的，所有的 a 证它共享一个机器人权限，消息路由复杂，这个有点看不懂，故障影响大，它只要有一个故障就是活，什么都不用干了。 它适用场景是对多多机器人多 agent 的， 适合这种对安全性要求比较高，而且需要区分角色的这种场景单机器的资源，单机器人多一种的就是资源有限的，或者对成本敏感的，或者是决策区分没有那么重要的，就可以一股脑的信息全放在一个地方的。 所以他给了这样一个建议，我不知道他给的这个建议大家认不认同，大家也可以讨论一下。

很多人装完龙虾都在骂 ai 不 会操作浏览器，不会查最新信息，任务还老卡住。在我深入测评两周，反复安装十几次以后，终于发现原因，九十只的人技能根本没装对。第一个最关键 agent beezer， 没它， ai 根本不会操作网页， 装上之后可以自动开网页，点按钮填表单。第二个 heavily search 给 ai 联网搜索能力，这个技能需要搭配，可以免费获得，简直不要太划算。第三个特别好用， find skills， 你 只说任务， ai 会自己去技能市场找工具，并安剩下几个核心技能， weather summarize， self improving agent skill better proactive agent gog。 这一套装完龙虾才算完整体。但真正让 ai 变聪明的，其实是决策模式加 obscene 知识库。我现在让 open cut， 每执行一次任务就写一条决策日记，用久之后出现变化， ai 开始附用自己的精任务，成功率更高，偷坑更省， a 阵越来越稳。评论区打资料，我拉你进群免费。

hello， hello， 大家好，欢迎回到我的频道，两周时间，我完全从小白跑通了我的 open cloud 的 工作流，这整个过年期间我就是一直在折腾我的小龙虾了，我是完全没有编程基础的，如果我能做到，我觉得你也能做到了。 首先是为什么我要选择小龙虾，为什么要选择 open cloud？ 我 觉得学习它的原因是因为 我之前是非常想要用一个自动化的流程完成长流程复杂的，经常需要重复的工作流的。 我想把自己从浏览器里面，从对话框里面解放出来，让他帮我从文件到 app 等，然后最后发布到网上去工作。比方说我做自媒体需要先去了解 现在的爆款选题，对标博主粉丝关心的一些热词，这些数据的收，搜集、分析， 以及他还要结合我自己写的东西，我的思想、我的灵感才能去产出内容。如果放到以前，我可能因为东西太多，我就没有时间去处理这些事情，或者是说中间有一些技术卡点，比方说可能是 剪辑的卡点，或者是做封面图，或者是还要考虑流量、关键词、长尾词这些问题， 我就消耗了太多的时间，所以可能一篇一个视频的产出就会有一个非常长的时间，大家可能等的过程当中就已经忘了还有我这个博主了，所以我就决定还是做一个长的 agent， 能够帮我把整个流程跑通，我就可以释放出来自己的 能量和时间去专心地做好内容。但其实我自己想做的，其实无非就是说把这个事情自动化，讲一下我的一个一整套的配置方案，刚开始我是先在我自己的笔记本上，就是我的 macbook pro 上面做了一个测试，我先安装了一个小龙虾，但是我是把它放到沙盒里面了，因为我觉得可能有一些文件的内容，我 暂时不想让小龙虾去获取，我也担心一些网络安全问题，所以我就把它放到沙盒里去运行。 大概搭载了一下，我就发现其实第一我好像没有办法让它只在沙盒里运行，因为它没有办法从文件到文件，或者是直接调用我的终端去发布到网上等等的，这些是我不敢让它在我的笔记本上去做的。 再一个我觉得把它配置到一个物理环境里面，让它做这个事情会比较放心，我就把我设计的一些 agent， 一 些东西把它保存下来，导入到了我新买的这个 mac mini 一个小主机里面， 现在他就完全的做了一个物理的隔离，是一个单独的。现在网上有很多博主讲如何让他做一个安全环境的配置，包括如何把他的记忆系统做一个更加强化的配置以及容错系统，你会发现他经常把自己玩崩掉了，但是他不会反馈给你任何信息， 这个时候都有非常多的教程，这个我就不细说了，我会专门出一期，如果大家喜欢点赞过百，我会专门出一期去讲怎么学习的，最后怎么部署好的一个非常详细的视频。现在我觉得其实你前面部署也不会浪费掉， 或者说你不想买一个硬件，你部署在云端和部署在沙河里是一样的，他只能调取你云端的存储的文件，或者是飞书中存储的文件，然后写入到飞书或者写入到网页里面。 这两个星期的学习时间，第一个星期因为我完全没有一个程序员的网络配置环境还有电脑环境， 所以我基本上把时间都耗在这个上面了，比方说有些 python 或者一些依赖，还有 node 等等，我现在也没有搞清楚到底安装了什么东西，因为这些都是我 配合大语言模型的沟通丢进去让他去解答的，所以我做了一个星期。大概是这样的摸索，同时我也摸索了 qq 和 cloud code。 其实我这个星期浪费的时间是因为我前面半年我虽然知道有这些东西，但是我没有认真的 去跟进，因为我觉得好像 i d e 这些东西，就比方说 coser tree 这些东西和我好像离得比较远，我不太需要，好像一个对话框式就够了，但是现在我觉得不够，所以就用了一个星期补课。 第二个星期我就觉得是在基础建设上面做精装修，你这个房子已经盖好了，就开始做里面的一些装修水电设施，比方说 改善它的记忆系统，改善容错机制啦，多 agent 写作方式，不同的机器人对应不同的分数机器人，还有向量知识库，以及 我如何把我现有的以手动的工作流改成 skills 放进去，让它能够自动化做长的整个流程。 现在我觉得第三个星期就是在持续的工作流的累积了，而不像前面，有时候可能会前天布置了任务，第二天就忘掉了，我就发现其实是因为我的记忆系统没有改善， 这些基础设施设置完之后，后面所有的你给他增加的东西都是会越来越强大，会变得越来越细，他能越来越懂你，他也有自动化的能力。 学习的是三个阶段会有不同的博主，我也推荐给大家。刚开始上手的启蒙阶段，我是跟进秋之二、零四六等等这一系列的博主，他们讲的就是比较实操性，你会发现 他讲的案例啊，或者什么可能能运用到我的场景里面，你就可以根据他的一些配置，把你的这些工具都安装好，明白你自己能做什么，建立一个认知。当你发现这些东西真的需要用的时候，比方说 cloud code， 还有 open cloud 等等，这些东西你真的需要上手，需要用的时候， 我推荐大家。比方说创哥、阿江他们讲的比较细，怎么配置就遇到具体的问题的时候呢？一步一步的怎么做，可能遇到哪些 bug， 视频里面都有讲到， 当你真的配置好之后，他们讲的你又感觉有点浅了，我需要怎么去优化它？我觉得 ai 超元域这个博主长得应该是比较 系比较好的，在专业阶段讲得比较深入的人了，基本上遇到的所有问题在他那个地方都有解答，就是 pro 版解答，所以你就跟着这些博主一点点地去上手，这样这也是我自己的一个学习的进阶阶段， 我并不太推荐大家在这个阶段去报任何的课程，因为你要知道这个阶段你和所有的顶尖的程序员是站在同一起跑线上的，他们能拿到的工具和你拿到的工具是一样的， 就有点类似于我们以前练字，有的同学写的字好看，有的不好看，但是突然有一天说打字机 大家都可以用电子版的了，但这个时候写字好看就不那么重要了。但是更重要的就是说，可能那些程序员他更懂得编程的逻辑，但是你可能更懂得市场，或者是你这个专业领域的痛点， 当你买的这些课程还有书已经印刷出来的时候，你去买它再看就已经过时了。所以我还是推荐大家一定要去关注这些博主的更新。 而且现在的安装也越来越简单了，出现了非常多的类型的小龙虾，而且还有一些上门服务，不过我觉得是没有太大必要了，基本上自己问一问任何的大模型他都可以给你解答。那再回顾一下我完整的学习路线， 我首先是在我自己的笔记本电脑上面去安装了，当然你也可以去找一台旧电脑，你只要不用了都可以去部署这个环境。 为什么我买了一个 mac mini， 是 因为这个小龙虾的创始人，他是最初在 mac mini 上面部署的，相对来说会更丝滑一点，不过现在它的更新很快，基本上每天都有 最新版的一个更新，所以我觉得都一样的， windows 或者是 mac 系统都是可以的。前面我第一周基本上都在学习怎么部署这些变异的环境，但是现在我觉得越来越简单，可能没有这一步了。 第二周就是做精装修，这一步我还是建议大家去做一下的，虽然它系统升级之后，记忆系统还有容错机制都做了很大的改善，但是 你还是仍然需要一个更加强壮的记忆系统和容错机制。就比方说你的 last d b 的 pro 版， 还有容错机制，比方说你有多语言模型，可以用 glm、 五 k、 me、 二点五、 mini max 等等的做一个递减式的这种容错，第一个崩了，还有第二个，还有第三个。再一个我非常推荐大家去把自己之前的一些工作流去整理成知识库，这样他在 读取你的知识库的时候不会占用上下文，不会说一下，每次都要粘过来很大一段文字，他下次又忘记了。所以 精装修的步骤我觉得是必不可少的。最后就是持续优化和跟进的过程，这个过程其实就是根据你自己的特点，如果你是想把一个领域深耕的，那你就把它这个东西的产品做深做细，做的 大家更喜欢更深入市场。如果你想要去，比方说做商业模式的永动机，我也做了一个商业模式，去往上去扒取一些自己去验证， 自己去做循环，如果哪一个验证成功了，那你就去给我放大，我就给你单开一个 gateway， 或者单开一个 workspace 这样去做。所以说其实我觉得这个可玩性还是蛮高的，而且非常适合普通人上手，这就是我自己的 一个过程。所以最后一句话送给大家，先知先觉创造者，后知后觉投资者，不知不觉消费者。你想做哪一类人呢？评论区告诉我你还有哪些问题？

怎么彻底告别飞书里的各种重复劳动？用一个叫 openclaw 的 工具，给自己量身打造一个无所不能的智能小助手？你想想啊，每天一打开飞书，是不是总有那么几个瞬间感觉自己就像个机器人？比如说一遍又一遍的整理会议资料，或者在云盘里翻来覆去的找一个文件，还有手动去同步那些知识库。哎，简直了！ 想象一下，要是能把这些杂事全都甩给一个真正不会累的机器人助手，那你的工作效率得提高多少倍？别急，这次的分享就是手把手教你怎么实现这个目标的终极之案。说实话，关键不在于他会聊天，而在于他掌握了我们给他的各种技能。你也可以理解成是他的超能力，每一个技能都对应着一项可以直接操作非书的强大功能。 来想个场景啊，比如刚开完一个头脑风暴会，你只要对他说一句话，他就能刷的一下，把所有的讨论要点都给你整理成一篇结构特别新奇的非书文档，甚至啊，连里面需要的数据表格都给你建好了。 怎么样，是不是感觉超酷的？那实现这个魔法的呢，就是咱们要讲的第一个核心技能，飞书 doc， 你 可以把它想象成一双看不见的手，专门帮你处理所有和飞书文档相关的繁琐操作。 你看啊，这里列了几个具体的操作，从最基础的像是 read 录取和 write 写入，到更复杂的 create table 创建表格，还有 upload image 上传图片。这意味着什么呢？就意味着从内容生成到格式排版，你日常编辑文档的核心需求，它基本上都能保了。 咱们再来想一个场景，这个我估计很多人都头疼，就是你再也不用手动去整理那些乱七八糟的云盘文件了，你只需要告诉机器人，哎，把上周所有的设计稿都给我挪到已归档那个文件夹里，然后他就立刻帮你搞定。 这个呢，就要靠咱们的第二个技能了，飞书 drive， 他 就是你的专属云端文件管家，不管是创建文件、移动文件，还是获取文件信息，都能让你的云盘变得井井有条。咱们都知道啊，团队知识库这东西，最大的敌人就是更新不及时。但如果你的机器人可以帮你一键创建新的知识库页面，甚至在你跟同事讨论完一个新概念之后，他能自动去更新对应的词条呢， 这就是非属微克这个技能派上用场的时候了，他负责导航和管理知识库的结构。但这里有个重点啊，你得注意，他像个指挥官，自己不动手具体施工。要真正编辑页面内容，他必须得调用我们前面提到的那个非属 bug 技能。你记住，他俩是黄金搭档，缺一不可。 说到文件权限管理，这绝对是个又繁琐又容易出错的活。但是如果机器人能帮你精准的完成分享操作，比如说你告诉他把这份文档分享给产品部的所有人，权限设置成可编辑，那一切就都变得简单又安全了。 这个强大的功能呢，是由 facial perm 这个技能提供的，但这里有个非常非常重要的提醒，因为它涉及到权限这种高度敏感的操作，所以为了安全己见，它在默认情况下是关闭的，必须由你手动去把它打开 好了。技能都介绍完了，听起来是不是都挺美好的，但是接下来才是今天分享真正的精华。那些我在配置过程中一个一个踩过的坑，以及官方文档里头绝对不会告诉你的秘密。 这个是我遇到的第一个大坑，也是最让人头疼的一个。我明明是严格按照文档配好了 facial perm 这个技能，也给了机器人所有的权限，但他就是死活没法分享文件， 当时真的搞得我头都大了，到底问题出在哪呢？答案说出来你可能都不信，问题居然出在官方技能文档里的一个笔误，它错误的写着需要 drive permission 这个权限，而实际上，飞书的 api 真正需要的是 doc permission， 你 看，就这么一个单词的区别，就能让整个功能直接瘫痪。 接下来是第二个你必须知道的残酷真相。这句话听起来可能有点奇怪，但它直接影响了你的机器观式文件的一切行为非常重要。 简单来说就是机器人不像咱们人类用户，他没有自己的我的空间或者说云盘跟目录，所以你任何时候都不能命令他在最顶层创建新文件夹，建作百分之百会失败。你一定要记住，他只能在你已经创建好并且分享给他的特定文件夹里面活动。 这第三个常见困惑也是个体验杀手，你兴致勃勃的在群里跟机器人说话，结果他对你爱 w， 除非你每次都记得艾特他一下，这种感觉就好像机器人在故意装高冷，特别影响交流的流畅性。 好了，问题咱们都摆出来了，别担心，解决方案这就来。接下来我会给你一份专家级的配置清单，你只要跟着他操作，就能轻松绕开所有这些陷阱，让你的机器人完美的跑起来。咱们先来解决最棘手的那个权限问题。 第一步，去飞出开放平台，申请正确的 dos permission 权限，千万别再用那个错的了。第二步，在你的配置文件里加上一行代码，明确告诉系统我要起用这个权限工具。最后，也是最关键的一步，一定要重启服务，不然你前面做的所有努力可就都白费了。 对于机器人没有根目录的问题，解决方法其实简单到不可思议，但却是必须的。就是你作为人类用户，先手动建一个顶层的文件夹，比如叫机器人工作区，然后把它分享给你的机器人，就这么简单，从此以后，他就有了一个可以自由发挥的家，可以在里面创建移动和管理任何文件了。最后，怎么治好机器人的高冷病呢？秘密就在于一个叫 requirement 的 配置下， 默认情况下他是 true， 也就是必须艾特他才理你。你只需要找到你希望他变主动的那个群聊的 id， 然后专门为这个群把这个配置项改成 false， 再重启服务。搞定之后呢，在这个群里，机器人就会认真聆听每一条消息，变得超级主动。

ok， 今天我们讲一下这个 open club 小 龙虾，在没有 mac mini， 没有三零八零，就在我们普通的个人用的电脑上去部署，可以做到一个什么样的效果。当然我们先得启动我们的这个小龙虾，小龙虾这里已经部署好了，我们 输入他的一个启动这里，把这套代码输入之后，他就启动了。好的，有了这两个界面之后，在这里就是相当于已经连接好了一个朋友的一个需求，他想 找一个对标的小红书博主，然后我们去给他做一个账号的一个八曲和一个数据分析。现在小红就问你想要 佩奇这个人工判刑这个博主嘛？然后现在我们给他输入我们的一个具体的一个需求啊，现在就跑起来了啊。这边我们 既没有用鼠标，也没有用键盘后台，也没有别的程序在运行，就是仅仅只有小龙虾啊这一个程序， 他就自己打开了这个网页。 ok， 现在他已经自动打开了这个网页，然后需要我们做一个登录的一个授权。好的，现在登录的授权已经通过了，然后这个时候他开始进行他的一个思考。好的，这边我们已经给他登录了之后我们就选择选项三 啊，我们说已经登录好这里，他就已经开始自动点开这个人的主页，自己在小红书这个搜索栏进行一个信息的一个搜索，这里他自己已经看到搜索结果，然后点开了这个博主的主页了。 好的，他刚刚说这个浏览器服务断开了，然后他已经基于搜索结果做了一个初步分析，也保存了这个搜索的一个文件， 我们，然后我们继续重取，进行一个深度的一个抓取啊，然后复制一下这个重新运行，那现在浏览器又开始启动了，然后又开始访问。 ok， 现在已经读取到这个博主的主页了。 好的，他已经在自动翻页，然后进行一个整个页面的一个截图的一个抓取，还有信息的一个抓取了。看我现在的键盘和鼠标都没有进行任何的一个移动，完全就是自动化的在进行整个页面的一个扒取，而且没有安装 啊其他的插件，或者在后台运行任何的其他一个附属的一个程序。 ok， 他 这里已经是我把这个博主所有的 啊展示出来的内容，已经全部翻页读取完毕了。好的，他已经为为我生成了专业的这个博主的深深度分析报告，然后保存在了 他的一个文件夹下面，生成了一个这样的文件。后面我们再去点开这个报告去看一下根目录， open club 就是 我们的小龙虾啊， work space， 然后文件名就是这个，然后对照这个文件名，好的，已经打开来了非常长的一列报告，从博主的档案 账号的数据啊，笔记数，从这里的单篇互动，到他的内容矩阵分析，再到抓取的十四篇代表性帖子， 再到他的一个视觉风格分析，再到内容的深度拆解啊这些所有的标题公式分析，再到爆款内容的一个拆解，然后还分析了我之前提到的一位相同领域的博主， 然后还计算了数据，然后还计算了粉丝的转化率，还有运营模式变线路径的一个差异效率的一个估算，然后再讲到适合的人群分析，最后讲到了混合模式建议不同阶段该做什么事情 啊，再到行动清单啊，然后这里还逆向把他的一个内容创作模板库给做出来了，最后总结 他的一个核心竞争力在哪里？然后最后的建议在哪里？整个过程我们没有调用任何插件，做的最多的事情是什么？复制粘贴就是这么简单，然后一套流程这样跑下来，仅仅花了五分钟的时间。像以往一个运营 去做这些对标博主的一个数据分析，你想一想要花多久的时间，一个一个帖子去看，去总结，去把他们这些数据去挖取下来，然后再去分析他的一个 文案模板，还有他的一个对标人群，还有他的一个变现模式，需要花多少时间，又要花多少精力，现在小龙虾五分钟就可以搞定。

你以为装个 ai 助手就能躺赢？嗨，百分之九十九的人装完 openclaw 就 扔角落吃灰了。不是工具不行，是打开方式错了。但今天这十步，能让你的 openclaw 直接从人工智障变身数字打工人，效率翻十倍不是梦。京剧狱警，工具再深，也得先懂他的脾气，先别急着玩画活。 第一步，把官方文档位给 claud 建个求助知识库，报错时他自己能查答案，不用你蛮王找帖子。第二步， agents md sol md 就是 你的员工手册，告诉他你是谁，该咋说，话越详细，他越懂你，输出才不翻车。记住， 调教比安装更重要。 ten step guide to ten x your open claw and make it keep 不住事，多半是 memory md 没开，开启 compaction 记忆压缩加每三十分钟自动存档，它就能像老员工一样，越用越顺手。 今天聊的，明天还记得佛行，别纠结，先用你已有的 chat gpt， 二十美元订阅，配合 enophoric 备用，再加点 open root 做兜底，稳省钱又省心，才是真聪明人。 you're you're basically using the model through your existing chat gpt subscription 霹雳馆，一个窗口聊所有事儿，那不乱套才怪。按内容建群组加话题，再配专属 system prompt， 他 才知道你在聊工作还是点外卖。浏览器三件套 app fetch 查公开信息 manage browser 自动操作、登录、 tab chrome relay、 远程接管三个姿势，总有一款适合你，自动化就这么简单。 i use it all the time um so excuse。 据 cloudhub 陶大神作品 summarize notion 一 键激活，但记住先审计再使用，安全第一，别给恶意代码留后门。 heartbeat 每三十分钟自动执行一次，用来做记忆存档代办更新 新冠健康检查，让他活着，而不是睡着，这才是真智能助理安全四层防护，本地部署 vps 强模型弱模型最小权限原则，加专用账号防注入指令写进 agents md 用力实战内容系统 youtube 监控加脚本生成加自动发布 crm， 一 句话查跟进，写草稿、发消息全流程自动化，解放双手就靠它！ short form video content system 嗯 and 看到这，你是不是已经手痒，想试试了？别急，先去官网抄那十步跑通了再来评论区交作业。记住啊，工具再强也得你先动手，不然再神的 ai 也带不动躺平的你。现在行动，你的数字员工等你上岗！