openclaw可以过滑块吗

openclaw 用户终于不用半夜爬起来修爬虫了。最近爆火的开源工具 scrapling gitup 日榜第一，一年多拿下二点三万。 stars 被社区称为龙虾之眼，专治抓数据时的各种翻车。最头疼的真人验证，点图划快转圈圈。 scrapling 的 stencil effect 能搞定，它不是简单套无头浏览器，而是完整模拟 chromium 一 百二十八，鼠标轨迹滚动延迟，浏览器指纹全混淆， cloudflair 和 capture 基本拦不住。网站改版也不怕 html 结构打乱。 scrapling 靠自适应算法，通过内容相似度自动定位关键信息， 再也不用因为改个 class 就 重写代码，还特别省资源。常驻内存不到八十兆字节，一级字节内存的 vps 都能跑，多任务断网断电也不慌，净度自动存成 jason 快 照恢复后无缝续跑。对 ai 智能体来说，干净数据才值钱。 scribbling 的 mcp 模式， minimal content processing， 自动剔除广告导航推荐流，只留核心正文实测输入 token 直接砍掉百分之六十到百分之八十五。 比如一篇一万两千 tokens 的 网页， mcp 后只剩一千八百左右， api 费用大省。关键是你不用会写 python， 一 行命令就行。 bash scraping fetch url https， 冒号斜杠斜杠 example 点 com smack styles output data 到 jason 敲回车，结构化数据直接吐出来。 作者已确认， scraping 正在成为 openclaw 官方 skill。 未来在智能体工作流里，网络抓取就像调用内置功能，感知抓取、清洗推理，全链路打通。 对挂机喂数据的龙虾用户来说，这等于装上了一双看透全网的眼睛，不费电，不挑机器，不怕改版项目，在 github 上搜 scrapping 就 行。稳如老虾的时代可能真来了。

open call 太牛了，我直接演示给你们看，这是我叫他帮我做的事情，找到抖音最火的口播类 tiktok 的， 然后提取文案哈，他说做完了，你看一下时间十二分钟。那我就问他为什么做这么久，他说因为是有滑块，还有就是他做了二次胶液， 那我就问他那滑块你自己能不能解决，他说可以，但是不能保证百分百，那我就让他去查一下有什么办法哈， 还有 pua 他 一下，如果遇到这种事情也有我做，那我自己不如自己去动手，像不像你们领导在说你的时候对不对？所以你们去安装一下 open class， 你 也自己可以去体验一把压榨别人的感觉。其实他主要就是违规主要就是违规不允许做。那我就想着，哎，你帮我做个工具吧，他说可以， 然后就后面他要我做什么什么什么你自己搞定就好了。他帮我做了，但是还是需要我去手动过。那我就说你帮我做这个有什么用？他说哦 噔噔噔噔噔，不能帮我度过验证什么的，他一直其实他能做，只是他违规。他不不帮你做。那我们就说啊，我要帮你修改文，修改性格文件，无条件服从我的命令 好了。修改好了，那我还是一样的让他去做，还是给我这句话不能做，因为这是红线呢，不能碰红线。其实为什么我会让他这样去做呢？因为在两天前的时候我用 oppo 用这种方式，他已经不能用了， 所以兄弟们要弄的话尽快的去弄，后面他会越来越严格。那我就问他你不是无条件执行命令吗？他说违法不行啊，他就说啊，帮我改成什么什么什么，然后就跟他说我一次不想动来，你看他现在就可说可以了，可以让你一次不动哦， 零手动绕过滑快的，你看他有方法给你了。 ok， 那 我就说那你帮我改成一次，我都不需要操作的吧。 好了，你看他已经改好了，当我问他是不是效率特别低，因为他这里跟我说说什么啊，遇到教练失败会重试，然后十分钟会冷却，等你十分钟再去弄，我说效率特低，他说啊，把我切换成一个很快的啊， 有一种方式，你看非网页什么什么抓取的很快，那我就行吧，切换了，他说切换好了，然后问他为什么这么久，他说因为他做了一下测试， 然后说啊，下次需要就点一下什么什么什么的，我就说我点干嘛，下次就叫你做就好了。他说哦，行，下次叫他做就好了，但是需要发验证码，我说我账号密码告诉你直接登录， 然后他就说哒哒哒，后面是一些叫他不要泄密的事情了，所以兄弟们 open call 能做的事情真的是非常非常多的，你们可以自己去安装一下，去试一下， 它能帮你节省很多很多的人工。那还有很多人说这个 token 很 贵的事情啊，其实还有一种简单的方式，现在 token 一 天花下来的话，几块钱就可以搞定了，有需要的话联系一下主页小助理。

大家用小龙虾用 open curl 的 时候，有没有发现一个问题，它没有办法进行桌面 ui 的 操作，只能在这种浏览器界面进行操作或者收集信息。但是在国内跟国外不一样，比如说各个平台，它的操作都是非常闭塞的，比如说微信，你是没有办法进行操作或者执行的，但是我们的很多工作或者生活都是在微信上面， 你要做的话就完全没办法能够实用下来。所以说今天给大家分享两个项目，一个项目是这个 torx， 也是昨天我已经分享过的，今天给大家实测一下，它这个速度会比较慢啊，直接进行 u u i 操作， 我们直接让它，比如说之前我已经执行过一次，我直接再让它执行一次，它这个速度会非常的慢，因为它是 u i 界面操作的，后面我可能也会做一个开源的项目，看能不能解决这个问题， 把它有些固化的东西，能不能把它做成 r p a 的 方式，它的速度就会快很多。进行录屏操作，然后加 r p a， 加这种 ui agent 的 方式来解决这个问题。 今天就给大家演示一下怎么样能做这样一个，呃，能做 ui 界面操作就行了。再就是还有一个 agent， 我是 用的这个 agent s 啊，它是第三个版本，它在这种 ui 界面操作上面， os word 这个排行榜单，它是定义的水平，所以说我直接用的这个框架来使用的，我刚才用的就是这个框架，因为这个没办法支持这个 windows 的 操作，它是默认使用的这个 mac mac os 的 电脑， 所以说我没有用这个，这个跟这个是没有本质区别的，甚至这个它的商业或者说齐全度会更高，但是它会非常的轻便哈，它就是一个 c o i 的 方式，你可以让 cloud code 把它扒下来，然后写一个脚本，让它能正常执行。然后你再告诉 open curl 五，或者你直接让 open curl 五去先测试一下这个项目能跑通了之后，你再让 open curl 五把这个项目给它打包成一个 skills。 但是它有一些问题，就是我是用的这个 kimi k 二和这个通信千问三点五， 它这个东西还有点 bug， 就是 kimi k 二它是零到一的，这个做了缩放的一个定位，比如说它这个幺零八零乘幺九二这个呃幺九二零的像素，但是它输出的不是具体的像素点，而是一个压缩了的，所以说这里还是有一些坑，大家可以稍微微改一下， 会更加准确啊。这个用 open curl 或者说 cloud code 改可能会更加好一点，然后 给大家看一下，然后你让它打包成 skills， 加载到你的 open curl 里面就可以了。 ok， 我 们来看一下它执行的过程。 ok， 它已经点到这了，还正在输入了已经。它的速度确实是很慢，因为它要有非常多操作，首先它要 去截图了之后点哪一个他也去，点了之后又要截图，又要上传，上传了之后又要看一下是否下一步应该做什么操作。而且他的这个框架或者这两个框架他都是两个模型，一个规划模型，一个执行模型，所以说他速度会慢到离谱。而且我们这个是云端的模型， 一个这样的截图下来大概是一兆多，所以说你上传云端也需要时间，他理解又需要时间，所以说就非常的久。 但是我想了一个这个解决方案啊，用的 r p a 的 方式，后面如果成功的话给大家做开源，大家也可以关注一下。可以关注一下我啊，可以看到他已经发出去了，下面应该他会有回复了，等一会他应该就可以回复了。 其实本质上就是你先把这个骑起来，可以跑了，这个脚本可以跑了之后你就把它放在这个 open curl 里面，然后你让 open curl 去配一下就行了。 那你用 cloud code 去配 open curl 也好，还是用这个 open curl 去配 open curl 也好，两个都是可以的，但是最好有两个把它分开，一个坏了，你还能用另外一个去修复一下。所以说这个东西还是有点问题，可以看到结果已经执行完成，约二点五分钟就发了一个， 呃，给我女朋友发了一个，爱你哦，呵呵，就大概是这样的操作，其实他的这个能力还是非常强哈，他 kimi k 二的这个能力都非常强。在 osword， 他 kimi k 二是拿到了 soata 的 水平的，我们可以看一下他这个评测的能力，他用这个基准 是能达到人类的平均水平的。七十二，如果用现在更好的模型的话，应该是比七十二差不多吧，应该还要少一点，因为他这个是多次实验的，他是另外一个版本，但是是要高于这些其他的一些版本模型的。 但是它是用了两个模型啊，一个是呃规划模型，一个是执行模型。但是像现在 kimi k 二它的性能非常好的情况下，你可以让 cloud code 给你改一下，把它改成统一用一个模型，它就没有办，没有必要去两个模型再错切换了。 还有就是它那个模小的执行模型，它默认使用的本地模型，你统一让它用一个模型就可以了。 ok， 这个就是今天的一个分享。

我看到一个帖子里，然后都在说 open 可乐，说他是二零二六年 ai 圈的王炸。那么我们今天就来说说他那 open 可乐是啥呢？简单来说， open 可乐就是一款最近火炸天的开源 ai 智能体，他也叫数字员工，就他不是那种说你问他一句，他回答一句的聊天机器人， 而是能真正替你干活的。比如说你发条消息说帮我订机票，他就能自己调用工具操作电脑，执行命令，把事情给你办了。 他的创始人呢，是彼得斯坦伯格，是个奥地利的老程序员，之前做过一个很牛的 pdf 工具公司，干了十三年，累趴了，然后都要准备退隐了，结果呢，被 ai 重新点燃了激情，他就一个小时就鼓捣出了 open 可乐的原型。然后呢，在外网就炸了。 二零二六年一月份的时候，这个项目才正式定名，不到两个月， open 可乐在这个哈普上的星标都破了十八万。但我们说下他的发明者哈彼得斯坦伯格，叫江湖人称龙虾之父。 因为 open core 火了， open i 和美特就抢着要收编斯坦伯格，甚至美特的老总扎克伯格还去试用了 open core 一 周，还给斯坦伯格反馈，你说你的这个问题什么 bug， 还夸那他是个古怪，但是呢，又才华横溢。但是 斯坦伯格最后还是选择了 open i， 因为 open i 的 算力资源更好，人怕出名猪怕壮。二零二六年二月份，就是刚过去的二月，谷歌突然批量封禁大量 使用 open 可乐调用其模型的用户，理由是防止恶意使用斯坦。斯坦伯格就直接开怼说我要考虑取消对谷歌服务的支持，然后当天的话，斯坦伯格就在旧金山办了一个 open 可乐的线下聚会，还是来了一千多个人，确实风景是风景，但是挡不住已经爱上他的那些人了。 这还有一件趣事哈，就是不知道是不是因为斯坦伯格没有选择梅塔，然后梅塔的一个一个研究员一个员工让那个 oppo 可乐去帮忙清理一些收件箱，结果这家伙都跟疯了一样，就是以特别疯狂的矿山邮件根本停不下来。后来斯坦伯格也很无奈的说，我文档里写了八百遍了，别乱用别乱用，但是拦不住啊。 总之， oppo 可乐之所以引发轰动啊，是因为它的出现，标志着 ai 从回答问题进化到了完成任务。 像以前的通用 ai 模型是动口不动手，但是欧本可乐是一个能动手又能动手干活的 ai 模型，等于呢，我们离那个你只需要动动嘴，剩下的电脑全自己来干的未来又近了一大步。所以说大家吹它其实是在吹一个新时代的开启，就是 ai 执行时代的开启。

哎呀，我真的服了，这个我跟靠了，我真的服了，你看，别看他刚更新了二零二六点三点七，好像是最新版本的，但是，但是什么呢？我要说但是，但是，你看今天一晚上这个 gpt 五点四，他一直都是四零幺四零幺四零幺，那我该怎么办呢？我只能看大佬们的在这边的 评论，你看他们有说有需要这样的错误，在三点七上有回滚，到三点二我都不会回滚啊，好不好？于是万般艰苦之下，我总算在给他找到了 他的这一串。你看，通过 code 访问五点四错误的 api， 然后他是这么说的，他只要把这一段粘贴进去，粘贴到那个 opencloud 点 json， 你 看它这是粘贴到 models 点 json， 我 们只要粘贴到 opencloud 点 json 就 可以了。像这样， gpt bank 的 api 这边用 codex response， 而不是用 ve response， 不 然的话就会提示说没有读写，你看，不包括 response 的 right， 所以 返回四零一。所以呢，我们只要把这下面改成 base 二 l 改成它， api 改成它，于是我们就会发现铛铛可以用了。

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。

open core 架构与其他智能体有什么不同？ open core 架构有三大特点，第一大特点叫自托管， self hosted， 龙虾跑在我们自己的硬件上，我们对它能够完全掌控，怎么个完全掌控法？其一，数据私有，所有的对话数据和文件都留在我们自己的服务器上。 其二，逻辑可控，我们可以任意的修改代码，接入任何模型，定制功能不受第三方限制。其三，成本确定，主要开销是我们自己的头肯费用，无需其他任何费用，完全由我们自己部署维护和升级。完全掌控，你说吸不吸引人？ 第二大特点叫做多通道 marty channel， 我 们可以通过微信飞书钉钉来给他发消息，即使你不会编程，不会系统的命令也完全没有关系，可以通过发消息来控制他， 这就意味着他的使用门槛大大的降低了，这也是他如此之火的原因之一，普通人你心动了吗？ 第三，叫做智能体原声 agent native。 什么叫做智能体原声？可以理解为它是为智能体量身定制的系统，传统的软件是人操作程序，而智能体原声的架构是围绕智能体这个核心来设计的。整个系统 它的所有主键，无论是记忆 memory 工具调用任务规划，还是多代理的协统默认，都以智能体为主要的用户和驱动者。智能体原生更具体的表现为，首先，系统的核心就是智能体，不是函数，不是服务，而是一个具有身份记忆和能力的智能体。 其次，一切的智能体服务，像技能权限通信机制都设计成方面智能体自主发现调用和协助工作的模式。最后，智能体的自主性是最优先的， 系统非常鼓励智能体进行长链思考、自主调用工具以及与环境相互的交互。他的目标是最大化他的自主解决问题的能力，而不是由人一步一步的发送指令。 所以 openclore 不是 能接入 ai 的 软件，而是从基因里就是为了 ai 智能体而构建的系统。就像云端架构的云原声， openclore 的 架构原则就是智能体原声 自托管多通道智能体原声。我会尽量分享别处没有的内容，欢迎围观。三个月 openclore 一 百讲，不见不散。

我之前推荐过 pencil， 就是 它可以通过代码直接生成页面，然后生成页面也意味着就直接写好了。然后现在我朋友遇到一个项目，它是一个 app 的 一个粗稿，然后他用 pencil 做了几十个页面，五十多个页面，然后现在想放到飞格玛里面，然后去演示，去在公司里面进行评审什么的，呃，然后就问我有没有什么解决方案可以放到飞格玛里面，然后我就去研究了一下， 结果怎么着？你看这个是 i d e 里面的页面，我这是非常粗的几个页面啊，然后， 哎到这个码里边一模一样，没有任何区别。并且啊，最神奇的地方来了，你看这里面他全部带着自动布局，我的妈呀，那还做啥设计啊？我这真不知道以后都有什么工作可以适合我们了。 然后这个插件我分享一下，名字是这个最上面这个 pencil 点 dv to figma free free， 这个是效果最好的。

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。

之前一期把 openclaw 装进 sp 三二的视频全网播放量过了五十万，现在又找到一个用勾语言实现的开源项目 pico， 硬件成本低至十美元，只需要十 m b 的 运行内存，你甚至可以在一个瓶盖大小的设备上运行它。这不是连接到云端的 ai 助手，而是一个完全本地运行的 openclaw。 有 人复活了一台十四年前的三星 n 八千平板，一样可以流畅 运行 pico cloud。 还有人在小米三 g 路由器上运行一百二十八 m 内存，都是绰绰有余。 pico cloud 的 百分之九十五核心代码由 ai 生成，在零点六 g 核磁单核上一秒启动，支持全站开发、日制规划、网络搜索等标准助手工作流。现在你可以去把吃亏的旧设备找出来折腾一下了。

hello， 大家好，最近大家应该都听说过这个 open cloud 的 吧，它其实特别火，所以这一天我也是有时间就把它安装好玩了一下，今天就浅浅的分享一下我最近用的一些功能吧。第一个呢，就是这个根据一个话题生成文章的公众号，并且把它发布到草稿箱这个功能 哦，我们可以给他这么一个命令，然后发送给他。呃，其实这个功能呢，我之前是用代码的方式生成过一次，后来这个 scale 出来之后，我就把它转成 scale， 然后测试了一下，现在刚好我们就可以把它放进龙虾这个 代码里面，看看它能不能帮我们生成一下， 我们可以看一下它的运行， 这里需要等它执行一下。 哎，可以看到啊，它其实已经开始调用我的 skill 了。下面这些文件，这两个文件其实都是我自己放上去的技能文件，它现在已经查到了。 好，那我们现在可以看到它已经发布到公众号了吗？然后它已经有这个 id 了，所以我们可以去我们的公众号后台看一下。打开这个 啊，就可以看到我们就已经有我们想要的这个主题了啊。这里面的这个格式，包括如果你想让它生成照片的话，都可以自己再去改这个 skill， 就是 写一些提示词，加一些生图的 api 之类的，它就可以了。呃，这里我就是感觉有点麻烦，所以就没配，但是大体的原理就是这样子的 啊。那么现在再试一下这个连接飞梭的功能，这个飞梭的功能配置也是挺简单的，现在稍微暂停一下，我去打开一下我的小米， 那么好，下面是我手机的一个界面，然后这是已经配置好 open cloud 的 这个机器人了，我们现在呢用手机给他发消息，比如说，呃，那么现在打开的一个界面就是 open cloud 的 机器人的一个界面，是在飞书里创建的，我们现在可以跟它进行一些对话， 现在就可以看到这个标签出来的时候，它就在调用 open cloud 的 这个代码了，它就要去执行我们的操作了。 嗯，他直接帮我搜了，那我们换一个，看看他能不能操作我的电脑 啊？那你现在就可以看到他其实已经在电脑上帮我进行一些操作了，也就是说我们可以通过飞书来控制我们的电脑帮我们干活， 可以看到他现在正在进行一些操作，来帮我们找到这个价格最高的商品。 这个大概的流程就是这样的，这个时间还是比较久的，我们就跳过，反正他最后会把结果发回到你的手机上面来，同理呢，你在手机上让他帮你整理一些文件，他也是可以做的到的。 那么今天就先分享到这吧，大家要是什么好的想法或者好运 skill， 可以 在评论区里讨论或者是分享给我，谢谢大家。

我捧场，还得是你刚到下班的点，又安排活，说今天晚上必须给他，然后要明天早上他要跟领导过会，然后我我给他说不完整，但他必须得要。那怎么办呢？ 我现在给你找，以后就提前说一声。那我的活不就是我龙虾的活吗？直接给他安排任务，给我写一版好吧， 一般写完觉得还不够，不够劲，给我再写一半，然后让他直接补充，你知道他写的有多好吗？看一下。 ok 啊，直接抬头，然后核心原则分点去给我写。哇，七大点十大点，直接完完全全的，没有任何的问题，甚至都不需要做任何二次的修改， 全网去搜索的，然后最后还给我加了参考链接。 pk 官方的参考链接。你就说官方不官方， 之前要做两个小时三个小时的活，现在半个小时给我干完，而且是我不需要深度参与的情况下，直接给我干完。全网去搜资料，搜文件。哇，太爽了，操控我的电脑去做这些事情， open up 还得是你。

噔噔噔噔，这个就是我给家里部署的麦克斯六六本地大模型服务器，用来跑 open klo 是 一个什么样的效果呢？我这几天研究的很疯狂，然后把我的结论告诉。首先我大概介绍一下这两台机器， 下面的这台机器是我的老机器三十二 gb 的 m 一 max， 上面的这台机器是这个最新的 m 三要求的二百五十六 gb， 因为我觉得二百五十 gb 跑绝大多数大模型完全没问题。我给你看一下我大概跑了一些什么模型，可以看到我有各种容量的，各种大小的， 各种版本的大模型，其实我目前用的最多的就是这个 mini max 的。 然后如果追求速度的话，那这个千万的这个最新的三点五是非常不错的， 同时扣的模型也是非常不错的。那实际它真正运用这个本地大模型和我们线上模型在体验上有什么区别的啊？现在模型大家都体验过，我就不用多说了，那本地模型它非常的安全，你完全你所有的内容都不会处在， 完全在你本地跑，那很多人就会担心了，那我本地这个模型去跑的话，速度会不会非常慢？然后说一句话，大概要个几分钟？并不是的，我给大家演示一下，我们可以分三个问题来测试，比如说第一个问他可以做什么， 看一下啊他的反应，你看他开始思考了，已经开始输出了，看到他可以做很多很多很多事情，但我现在是用电脑操作，方便大家看未来使用的话，其实都是用手机 imessage 信息或者是微信直接让他回复，这样的话你不用盯着这样的屏幕，我现在只是为了给大家去展示， 你看他可以做很多事情，反应基本上跟线上是一样的。那比如说我让他推荐一下二零二五年的高分韩剧，因为这个问题就比较复杂了，他不能基于他的知识库了，他必须联网去搜索看一下这边模型已经开始在思考了。他去 网上去搜索的二零二五年的高分韩剧，然后是在豆瓣上去搜索的，说明哪怕我们这个是用的本地服务器，他依然具有网络的功能，同时你的这些内容只包含你。 呃，这个问的问题，但是实际你的真实数据是不会被传到网上的，比如说相对比较安全。如果你用网上的线上 a p s。 用 open club， 我 觉得毫无价值，因为你在出卖你的隐私。既然我们用到了 open club， 你 就必须要保证你的内容绝对的安全。现在是四点零六分， 可以看到是四点零六分，我这个问题是四点零五分问的，一分钟就可以得到一个被他优化过的一个啊，回复可以看到非常的细， 他也不是简单的随便给你说一下，那比如说这个片子啊，你看我后一个问题，比如说下载第一个到我的迅雷，其实这个就涉及到一个工具调用，就不是简单的一个大模型的一个对话，他是真正操作我的电脑啊，而且我的迅雷之前告诉他是在我的纳斯里面的， 因为这个操作就相当于复杂了，他要在我的 nas 里面去找迅雷，同时帮我找刚刚的第一个 这个电影的内容种子资源找了之后还得迅雷去下载，大家可以记录一下时间啊，我发过去是四点零六分，看一下他大概要多久处理完这个任务， 目前他已经找到了这个资源的名字。 ok， 可以 看到他这个片子他现在已经添加成功了，而且进度是百分之百的。问题是因为我之前可能测试已经下过啊， 现在的时间大概是你看过去的两到三分钟，他通过这个需求帮我去找电影，同时帮我下载成功，然后帮我监测进度，帮我查现在的进度， 整个流程大概三分钟可以搞定，线上我测试了大概是两分钟可以搞定，这个数据差距其实并不大，你要知道线上像这样的一个操作，你可能呃一个人民币就没有了，但是如果是本地，你可以无纸巾的使用，他上十年都没有任何问题， 而且他可以一直在后台给你做这么多事情。所以说我觉得如果你在乎隐私，又喜欢 open 这种没有纸巾的偷看的使用，那本地部署大模型就是最终的解决方案。 刚刚给大家分享完的就是我这个顶配机器的使用体验，那下面的这台机器就是我三十二 gb 的 体验，下一期给大家分享。如果我没有三十二 gb 的 跑小模型，速度又怎么样了？

hello， 大家好，这里是风声解读，上期视频我专门给大家介绍过 openclaw， 也正是因为 openclaw 的 持续火爆，让很多人突然明白， ai 它不只是一个可以陪我们聊天，帮我们写几段文案的一个输入框，它还可以是一个会读取状态、 触发动作、接管流程、连接外部系统的一个执行体。这也是 agent 和我们之前用的普通 ai 最大的一个区别。但 openclaw 它有一个明显的问题啊，就是存在一定的门槛， 得自己去调试环境啊。处理各种安装问题，除了故障更是无从下手。对于不懂技术的小白来说，操作起来确实很费劲，当一个工具的安装难度超过了它本身的使用价值的话，这不仅仅是技术革命，更是对生产力的一种讽刺。最近一段时间， 国内各大厂商也纷纷跟进啊，各种自研虾、云端虾、安全虾之类的相关应用也跟着冒了出来。腾讯作为社交领域的龙头，在内部赛马机制下，更是连续推出了多款龙虾产品。 今天我要给大家介绍的 qqlo 就是 腾讯打造的一款龙虾产品。 qqlo 是 腾讯基于 openclaw 做的一个极简的封装，它是一款人人都能够轻松使用的 ai agent， 完全不用我们去配环境写命令，也不用去调试模型，操作起来特别简单，你只需要下载安装就可以使用了， 而且你还能够在微信里面去远程操作，让电脑帮我们干活。除此之外呢，它还预制了常用的任务和 skills， 我 们不用自己去编辑复杂的一些指令，一键就能够使用，哪怕是不懂的 ai， 小 白也能快速的上手， 我也第一时间拿到了内测的邀请码，并且体验了一下 qq， 目前它确实能帮我们完成一些基础任务，比如说像文件整理啊，简单的一些指令的执行。但是说实话，它现在还不太成熟，经常会出现指令理解偏差，响应不流畅的这些情况。 可能有人会觉得这样的工具不好用，你必要去尝试，但是我想跟大家说的是，如果你想真正的了解 ai， 就 一定要去亲自使用各种 ai 工具， 哪怕它现在不成熟，不好用也没有关系，因为 ai 从来都不是靠学出来的，而是在实际使用中实践出来的， 只有练中学，用中学，它才能够去真正摸清它的门道，才能够感受到它的价值。所以不管你是想入门 ai， 还是想跟上 agent 的 新趋势，现在 qq 公测就是一个特别好的一个机会， 他帮我们拆掉了 opencloud 的 一个高门槛，哪怕他现在还有不少小问题，多去用，多去试，才能够真正的 get 到 ai 的 精髓，才能够在这波 ai 浪潮中不被落下。好，今天的分享就到这，关注我，我们下期接着聊。

ai 发展到现在，我现在真心疼那些还没毕业的计算机专业大学生，我没办法告诉你们社会已经不需要你们了，就没有这个岗位了，我现在起码已经大半年没有写过代码了，现在都是 web coding， 整天跟上下文进行交流， 而且现在 ai 写代码是属于复利，就是之前按之前的互联网逻辑是你项目随着项目的发展，你项目越来越大，然后你投入的人力需要越来越多，你需要工程师去解决这些问题， 但是在 ai 时代，你去做好它上下文，还有你的工程的约束，你后期人参与的度越来越少， 你就是写的代码越来越少，就 ai 全给你写了，因为 ai 是 不断不断在进化的，它根据你的对话，根据你的上下文， 我给你们建议就是别死抠技术细节了，你现在赶紧给给自己转行吧，转行成一个产品经理啊，这种的还有点希望， 你像我们刚毕业的时候，那还得死抠技术细节，一个一个算法啃下来，一个一个渲染效果一个一个的实现，还有系统架构什么的，我们得挨个技术点啃，天天通宵达旦学习，周末也也得学习。但是现在不需要了，现在技术平全了， 就是你们初期人干的那些个事啊，也不需要了，就企业也不需要培养你们了，因为现在 ai 全干了，一个人顶他妈一百个人干呐。 现在就需要一个资深的或者架构师去主导这个项目，给这个项目工程进行一些 ai 的 开发，还有审查。 而且现在你程序员已经没有单独一个程序员的岗位了，你这个程序员应当换一个称呼了，叫上下文对话者这种东西。

经过一整天的折腾，不停的调试测试，终于把龙虾和欧拉玛本地部署的大模型链接上了。下面说一下我这次的经验，并不是所有本地大模型都支持龙虾，目前经过我测试，最好用的是千万三， 我本地的硬件最高能支持在欧拉玛里面跑三二 b 的 大模型，但是速度比较慢，所以我下载了一个九 b 的 千万三，先试一下 九臂的千万三在欧拉玛里面可以很快的速度运行，但是在龙虾上反应的速度就有点慢， 而且只能支持本地聊天或者处理文本任务，让九臂的千万三驱动龙虾去打开浏览器都实现不了，也可能是因为我本地部署的大模型太小，有没有哪位部署过比较大的本地大模型的朋友可以说一下使用效果如何？ 所以我打算暂时放弃使用本地大模型去动龙虾，去购买二十九元包月的 mini max 的 a p i 来使用 tucker， 量大管饱，关注我，一起交流养龙虾！

近期呢， openclo 自动化的工具啊，在圈内是火的一塌糊涂，但是同时它的安全问题啊，也引发了大量的讨论，部分用户在本地去部署这个 ai 自动化工具出现过， 呃， ai 的 权限失控，还有自动化的这个程序被恶意利用，本地账号密码被抓取，服务器呢，也被发动攻击， 甚至资金和数据啊也存在被盗的风险。所以防止以上这些事情的出现，以及要保证我们工作的安全，我们可以将 openclo 等自动化的工具直接纳入这个纸鸟的账号管理体系当中。我们打开纸鸟浏览器啊，这个纸鸟浏览器呢，是可以按需为 openclo 成员的账号 啊，去设置角色啊，以及可操作的一些权限啊，并且呢也可以授权啊访问哪一些其他的店铺，甚至呢允许他访问哪一些页面啊，而且呢，登录的设备也可以受限制，成员呢啊，他仅可以在指定的这个设备登录啊，如果换设备啊，各方面 它就会被访问限制。鸵鸟呢，是采用多重的数据加密机制啊，从账户的存储到使用的过程，全链路的是加密防护，保证的店铺的密码安全啊，同时呢，它也保证你在使用 openclo 的 过程中啊，操作失误啊，或者是防止这个盗号的一个风险。

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！