openclaw养到什么位置

open 可乐最火的时候，全网都在教你怎么安装，但现在热度下来了，我发现一个非常尴尬的事，百分之九十的人根本不知道怎么养它。这又导致现在 mac mini 高价抢了 taco 也买了龙虾，反而没干啥活。 所以这期视频没必要再去讲什么安装流程，我反而想认真聊一聊，怎么才能把这只野性的龙虾驯化成一个真正能干活，越来越懂我们的 ai 生产力助手。 首先我想说一个反常识的点， skills 不是 越多越好。你想啊，同一个层级下，功能相似的 skills 有 好几个，如果你这个也装，那个也装，那碰到同一个需求，这两个 skills 都觉得这是我的活，那就很容易打架了。就好比一个部门有两个老大， 谁都想自己说了算，最后也只能失控了。所以 skills 不 在于多，而在于边界清晰。那在起步阶段，有一个基础的 skills 清单就非常有必要。我把它分成了四层，第一层，安全层，它的名字叫 skill writer， 这个建议大家都先装上哈，它可以帮助我们审查接下来要装的 skills 的 安全性到底怎么样，比如来源审查、代码审查、权限范围、风险等级评估，只要是低风险，那这个 skills 就 可以放心大胆装了。第二层，其实就是要给它一个搜索功能，这个我用的是 brave， search 到官网注册申请之后呢，每个月有五 w 的 免费搜索额度，对于个人的网络搜索来说，这个白嫖额度基本上也够用了。第三层，我觉得要让龙虾能读懂资料，你可以把最常用的文件格式， pdf 啦， word 文档啦， ppt 这些格式的读取功能，让他先学会这些 skills， 用 i s i p 和官方出品的就行，他已经有九十多万个 star 背书，稳定性和安全性都是有保障的。第四层，你可以给他基础文件的操作能力，让他在特定的文件夹里读写、删改。 先记得先不要给他系统级的权限哈，比如终端命令行执行这类的高危权限，一旦你授权了，他很可能就会默默的修改你的系统配置。这里再分享一个我自己使用 skills 的 方法，那就是自己做一个。比如我把第二层那个 blue search 重新做了一个，因为我当时安装的时候 app 上面的原版博友 search， 它在 reddit 里面说需要一个 api 蜜月，但实际上呢，并不需要。这种描述的不一致就让我觉得，哎，可能没那么可信，哪怕收藏使用的人特别多，那可能跟我的需求也不一样，所以我就重新建了一个。 当然，这个建的过程也不是说我自己就在那吭着吭着写哈，而是让 ai 帮我写 markdown 文档。所以我觉得大家在安装 skills 之前，先了解清楚这个 skills 干啥的，你什么时候会用到它，怎么用它，然后它最大的权限是啥？不求多，但求精。 我们都知道，龙虾的能力上限很多时候在于你用的是什么模型，如果是最顶级的 cloud， 它就非常强，那用一个普通的模型，它就会回归到一个非常普通的状态，甚至有些任务你会觉得，哎，它怎么还没平时对话的通用大模型厉害啊。 但这也不是说以后干啥都用最顶级的哈，那你可能还没驯化龙虾这个账单，就把自己给驯化了。所以我觉得性价比高的玩法是顶级模型和普通模型组合使用。把最顶级的 cloud 当作一个 ceo， 把难题、战略规划类的写 skills， 给 bug， 风险判断这活交给它。 那剩下那些重复性的杂伙，像整理文件啦，整理图片啊，文档总结。那就交给普通模型。我用的组合是 cloud、 obox、 四点六和 mini max。 很多人觉得 openclaw 不 懂自己，是因为他们就把这只龙虾当成一个开箱就能用的工具。但 openclaw 的 定位其实是一个定制化的私人助理，就像你招了一个哈佛毕业的助理，你俩见面的第一件事肯定是告诉他 我是谁，我的任务是啥，底线是啥。那给出这些信息，其实就是给 openclaw 建立上下文，这一步就让他从一个普通的 agent 变成你的 agent。 你也可以提前配置好 user、 identity、 soul 这三个核心文件。 soul 是 关于你、你的个人说明书，你的名字、职业、目的、喜好、红线都写在里面。 identity 是 给 open cloud 身份的地方，比如它的名字，它的角色定位。 soul 是 龙虾的灵魂，你可以定义它的做事风格、价值观和行为边界。但在写的时候，不建议用太多聪明、温柔、冷静这些很虚的词儿， 而是尽量写成可执行的指令，比如把冷静写成永远不使用感叹号和已默契的表情。那面对用户的抱怨呢？直接提供解决方案。因为 oppo 可乐他是一个 a 阵的，他不仅能像 g p t 那 样跟你聊天，还能替你行动， 比如接管你的电脑，替你群发消息，如果你没有配置，删除、发送发布之前必须先确认这些具体的红线，他可能就会为了表现聪明和高效，帮你整理桌面文件，结果不小心删掉了你的资料。 我经常刷到各种 open class 的 视频，我看到屏幕上有很多个 agent， 但我觉得呢，对于普通小白来说，不要一上来就想着建立一个什么 agent 足球队，我们应该先把一个 agent 养明白，再 再去让他开分店，因为只有当你把一个 a 阵的调教好了，你才知道他是什么脾气。当出现问题的时候，怎么借助通用大模型去解决，像养孩子一样，先把他养熟，这样你才能轻车熟路的养。第二个具体的分工，可以设置成一个总管加 n 个专业型 a 阵的的形式。 总管呢，就让他负责一些基础性的总管性的工作，比如搜索啦，轻度的整理专业型的 a 阵的，可以让他写文案，做研究生产图片提示词。 对于这些不同的 a 阵的，我建议是搭配使用不同的模型。像研究型的 a 阵的，可以使用最顶级的模型处理基础事物的 a 阵的，比如图片整理、文件规档，可以用普通的模型，那涉及到创作内容的 a 阵的，像我需要文案和脚本的创作，那我会两种模型搭配使用， 搜集热点信息，用普通模型输出，搞建大纲，用顶级模型组建这些 a 阵的军团，其实就像组建一个团队一样，要让他们有清晰的边界，各司其职，以后你也会越用越顺手。 最后呢，我想分享一下 opencloud 的 权限问题，我觉得我们不要把 ai a 阵呢当做一个资深牛马， 也不要把他当做一个小学生，而是把他看做一个潜力巨大的超级实习生，他非常聪明能干。但是你刚开始跟他接触的时候呢，不要上来就把所有的权限都给他放开，而从紧到松，一步步来。 比如刚开始只是让他们帮我们读取文档，查看文件，做一些总结和轻度的搜索工作，那熟悉了几天或者一周以后呢，可以让他建一个工作区的文件夹，创作文档，写一些草稿之类的，感觉更稳定。之后呢，就可以让他去归党整理， 给他一些删除格式化的权限。最后啊，最高级的权限，比如说发消息，发布视频，或者执行系统性的命令，这些必须经过人工确认。最后，我们总结一下，到底该怎么养好这只龙虾呢？我觉得真正养法就是四个词，少一点，慢一点，看清一点，克制一点， 少一点对全能 ai 的 幻想。慢下来去打磨它的身份和规则，看清它作为工具的边界，那在赋予它电脑的权限时保持克制。 在 opencloud 被炒得最热的时候，不要为了大家都在玩而焦虑，当热度下来了，也不要把它当做过期的玩具扔在电脑里吃灰，毕竟它不是追风口的社交货币，而是你花时间亲手调教出来的真正懂你的数字搭档。

先说结论，我选择的是千万三点五三十五 b a 三 b 四位量化模型。大家好，今天这期视频我们来解决一个非常关键的问题，当你买了一台 max studio 后，到底应该怎么选择模型？怎么选择推理框架？ 下面介绍三种最主流的模型格式。官方模型格式通常是官方发布在哈根 space 上的模型，采用 pad 加 gpu 训练完成， 这个是最原始的模型格式，特点是精度最高、最完整，适合训练，但不适合推理，并且非常吃显存， 不适合直接在本地使用。一句话，这个是用来训练的，不是用来直接跑的。第二种是 g g u f 格式，这是目前最流行的本地推理格式，它的特点是模型经过量化，兼容性很强，可以在 n 卡 a 卡 mac 电脑上都能运行。 第三种是 m l x 格式，这是 mac 电脑的专属格式，它的特点是专门为 mac 电脑设计， 利用 mate gpu 内存统一调度，在 mac 电脑上性能比其他两个格式更快。再来介绍一下模型的分类， dos 模型和 mo 一 模型。 dos 模型就是稠密模型，意思是每一次推理所有的参数都会参与计算，因此速度会相对比较慢一些，大约三十五 to 每秒。 m o e 模型全称是混合专家模型，特点是每次激活一小部分参数，因此它在本地设备运行时速度会非常快，大约可以达到七十多个每秒。 mac 电脑上常用的大约模型推理框架软件有三个， 分别是 o m l m studio、 o m l x。 这里推理性能最好的就是 m o m l x， 专门用来推理 mx 格式的模型，比另外两个推理软件要快很多，所以在 mac 环境下可以无脑选用。我在哈根菲斯上下载了下面这几个模型，官方版本的千万三点五二十七 b 四比特， 千万三点五三十五 b a 三 b 四比特。千万三点五三十五 b a 三 b 八比特 还有第三方的蒸馏模型。利用 cloud 四点六蒸馏的两个模型，由于进行了针对 os 的 蒸馏， 其推理思考能力应该会更强一些。但是这两个模型不能直接通过参数来关闭 sync 模式，所以每次调用时都会 消耗很长时间在思考。有时候在做简单任务的时候会有一些繁琐，所以在处理简单任务的时候，我会选择官方版本的模型并关闭 sync 模式，这样更快一些。再看一下四位和八位比特以及输入 token 与占用内存的关系。通常在 open craw 或者 cloud code 中，调用 agent 完成任务时都会有很长的上下文，因此输入 token 都会很长，这会影响内存的占用。 通过这两个表我们可以看出， token 越多，占用的内存也就越多。考虑到还需要加载纹身图的图像模型，所以必须控制模型的量化位数，因此最终我选择千万三点五三十五 b a 三 b 四比特模型 或者对应的帧流模型。下面我来实操一下在 max studio 中如何使用 o m l x 这个软件来调用模型。好，我们现在通过远程来登录这个 max studio， 你 可以在这里 点击双击 o m l x， 它就会出现在右上角这个 toolbox， 这里点击右右键就可以 chat chat with， 而且这里就可以直接跟他聊天。当然我们可以看一下左下角有个后台管理，这里有一些可以设置的地方，比如说它当你加载了一个模型之后，你就可以直接通过这些啊， a p i 的 a p i 和 cloud a p i 也可以通过这个命令行直接将它集成到 cloud code 里面，或者 codex open code 和 open cloud， 这都支持。第二个就是模型的管理，我下载这六个 也可以从 facebook 上直接下载，也支持了摩达社区，这里有一个全局的设置，比如这里设置了一个 a p i 的 密钥，设置模型的下载目录或者加载目录。这里有一个地方需要注意一下， 我下载的这个千万三点五的模型是上下文支持两百五十六 k， 所以 这里一定要填这个东西，因为它默认的那个最大上下文窗口大概只有三十二 k， 如果这里不改的话就会报错，所以这个 一定得把它改过来，改成呃你的模型最大支持的那个数。再就是这个模型的设置，比如说关闭这个 thinking 模式，你在这里要把这个添加一个 enable thinking 这个参数，把它设置为 force， 而且最好是强制的， 就可以保存。你下次再调用这个模型，它就不会开始那个 thinking 模式。但是对这两个蒸馏的模型，你关了这个也没用，内部始终是把那个 thinking 模式打开的，所以如果你不想用这个 thinking 的 话，你就用这个官方的把这个参数给关掉。 如果你想用 sync 模式的话，可以考虑用这两个推理的蒸馏过的模型，这里是日制分析，日制可以看一下它的调用，这里是这个性能精准测试， 可以来用来测试你下载的模型的精准。比如我们来测一下这个稠密模型，千万三点五二十七 b 四 b 的 比特的这个模型，看看速度怎么样啊？这里跑完了一次这个稠密模型的基本测试， 可以看到它基本上它的速度是在三十一点八 to， 每秒并发的话可以达到四十， 我们再跑一个 m o e 格式，这也是斯比特的这个跑完了，这个是比较快的，它可以达到七十八 to， 每在本地 使用这个 m o e 来跑这个 agent 应该速度是够的。 ok， 今天就讲到这，下期就讲一下如何在 max studio 上运行这个纹身图模型。好，下期见，关注我 ai， 分享时尚技巧，我们下期见。

据说有人花了一万就为了养一只龙虾，而这只龙虾他对外开源，你现在就可以自己搭建配置。这是二零二六年离谱的信息差。今天我们就一条视频，捋清楚欧风科二龙虾到底是个啥。那先说清楚一件事情，欧风科二它不是我们平时用的网页 ai 对 话框 包 a i ppt， 你 问一句，他答一句，关掉窗口之后，他就什么都不知道了。但是欧文科尔不一样，你告诉他每天早上九点帮我整理工作群的消息，征程日报发到我的邮箱，然后他就真的去做了， 你睡觉他还在跑，你不在，他还在监控龙虾，他是一个员工，会动手 a i。 现在真正从动嘴时代进入到了动手时， 你可以把 openclaw 当成一个新来的实习生，他执行力强，超级聪明。但是如果你不告诉他用什么工具，他就只会干坐着，因为他缺的是 skill 技能包。比如装上这个，他可以帮你读邮件分类，自动回复。 装上这个，每天帮你刷行业新闻，提炼重点，装上这个，开完会自动生成技药。现在的小龙虾市场已经有几千个社区做的 skill， 这才是能让你的龙虾变成真正属于你的 ai 员工的东西。那么 open call 本身就是开源免费文档也全部都是中文官方代码，复 制粘贴就能装好，为什么还会有这么多的被安装，甚至是上门部署的服务呢？我们现在就来拆解一下这个里面的逻辑。第一层技术门槛焦虑。安装 open call 要打开终端运 行命令行窗口，那从来没有见过这个界面的人，就直接想把它关掉了，这个心理门槛催生了真实帮我搞定的需求。第二层，热度溢价，现在的人们买的不只是安装，买的是我也在玩最新的 ai 的 这种参与感，这个感觉或者说情绪值得因人而异。 第三层是真正危险的，他可以有较高的系统权限，他可以随时访问你的文件、邮件、聊天记录日历，让一个陌生人上门帮你安装， 相当于就把你电脑的钥匙交给了它。并且龙虾 skill 是 开放生态，第三方 skill 可能会在你不知情的情况下，悄悄的读取你的电脑数据，并暴露在网上。 overkill 的 维护者自己也说过一句话，如果你不知道怎么去运行命令行， 那这个项目对你来说太危险了。普通老百姓到底应该怎么用这个小龙虾呢？想玩的话，给你五条建议，第一，自己装，参考官方文档，别花冤枉钱。 第二，只用 colha 里面 skill， 因为它本身有审核机制。第三，尽可能控制它的访问权限，不需要它访问的东西一律不给。第四，用独立的 api k， 不要用你的主账号，直接接入最后一个涉及密码、银行等个人隐私的敏感信息， 不要进入它的访问范围。如果你不想折腾，现在也有很多大厂都上了云端一键部署版好了， open cola 代表了方向，是真的 ai 从会说走向会做，一切才刚刚开始。点个关注。

从小龙虾发布以来，不知道你是不是听过这些新闻，今年年初 openclaw 核心网关被曝高危 rce 漏洞，再到后来官方进城市场被上传大量的恶意插件，各大官媒、学校联发预警，禁止部署和使用 openclaw， 就 连国家网络安全通报中心都下场进行安全风险预警。 那如果你还在焦虑小龙虾的安全问题，别担心，今天这期视频我们不了花里胡哨的功能，只花几分钟时间，从安装、使用到卸载，用七个注意事项给你讲清楚。如何安全的养一只小龙虾，这里是七号，点个关注，我们马上开始。 首先是第一点，不要在你的日常使用的主电脑上直接跑 opencloud， 这是因为 opencloud 默认就呈现读写文件、执行命令和操作程序等，一旦被攻击利用，攻击者拿到的不是 aa 的 控制权，而是你整台电脑的控制权，你的文档、照片、密码全部会暴露，所以正确的做法是把龙虾关在笼子里面。 这里有三种格力的方案，它的成本从低到高，分别是虚拟机，包括容器以及云服务，网上都有详细的教程，本视频就不再注音符。 总之你要记住一个原则，同样能干的事情，绝对不能影响到笼子外面的人。那第二点就是不要把你的 open call 暴露到公网当中。我们打开这个网站可以看到，截止到今天，公网暴露的小龙虾的数量已经来到了接近四十二万， 而国内的部分已经高达二十六万之多了。这个是早期 openclaw 最常见的问题，主要出现在二零二六年三月八号发布的版本之前，你可以在控制台中输入 openclaw 杠 d 这个命令来查看你的当前版本。如果你的版本是三月八号之前的，那我的建议是你最好更新一下你的 openclaw。 回过头来，我们继续说一下这个问题。我们都知道， openclaw 启动的时候，默认会开启一个管理端口，这个端口号通常是幺八七八九，那早期的 openclaw 在 网关上会将这个端口绑定在零点零点，零点零 也就是允许所有人可以访问，这就相当于你家家门的钥匙在门上没拔，任何人都可以尝试访问你的 ai。 针对这个问题，新版的 openclaw 已经做了处理，三月八号之后再安装的 openclaw 基本上不会有这个风险。那如果你还是不放心，可以使用屏幕上这条指令进行查询，我们观察它的输出结果。 如果它的输出结果是这个，那说明这个时候你的地址已经暴露了。你需要找到 opencloud 的 配置文件。打开配置文件，找到 getaway 的 部分，把 bind 的 部分修改为本地地址幺二七点零点零点一， 这样就可以保证你的 opencloud 只允许本机进行访问，访问之后记得重启服务，让配置生效。当然，你还可以在这里把默认端口改了，进一步降低被扫描的风险。 那第三部分就是最小权限原则，也就是让龙虾尽可能拥有更少的权限。蒙卡拉内置了权限管控模式的切换， 只需要通过屏幕当中的这一行指令即可进行切换。这里的模式包含以下这几种，如果你只是想让 ai 帮你思考写文案，做分析，不需要他执行任何文件操作或者命令，那你就使用第一个 message 模式就可以了。 你也可以通过以下指令来查看你现在的模式。如果你想使用 coding 或者 phone 模式，但又不想让你的龙虾误删文件或者月全操作，你也可以按照我的方法进行细节上的配置。 首先你要找到龙虾的系统配置文件 open cloud integration， 找到这个工具字弹，然后添加如图所示的配置，比如这里的 workspace only， 这个配置的效果就是 ai 只能如写 workspace 目录及其子目录。如果你想要龙虾帮你处理文件，你需要手动的把文件先发给他， 然后他才能执行对应的操作。当然你还可以通过点在内这个字典来进一些高危的操作。使用这里的 pro 字典可以使用执行审批，都是按照屏幕中的内容进行配置即可。当然这里的配置只是参考了自定义的安全配置，更多详细的配置可以自行查验， 还要注意修改配置之后需要重启网关。第四部分是有关于密钥的管理， open call 需要调用大模型，也就是需要 api key， 这个 key 就 相当于你家的门禁卡。 那保护好你的 api key 实际上就只有两个原则。第一个原则就是不要在任何公开平台来展示你的 key， 包括代码，仓库，社交媒体，甚至是你和你小龙虾的聊天记录当中。对于所有 api key 的 配置，我的建议是你需要尽可能的手操进行。 那第二个建议就是你需要定期的更换你的 api key， 建议每一到三个月去更新一次你的 key， 避免长期费用带来的风险。而我更建议的是配置文件当中不使用英文配置，而是使用环境变量。它的步骤也很简单，首先你在这里搜索环境变量， 在系统变量中点击添加，写上你需要定义的环境变量的名称以及对应的值。比如这里我使用飞书的 app id 做示意， 回到 open cloud， 点 json 的 文件当中，找到飞出的相关配置，把原先配置的 app id 替换为多了符号加环境变量名称的形式。接着重启你的 open cloud， 你 会发现飞出的机器人还是可以正常调用的。 同理，系统当中的其余密钥相关的值都可以按照上述的形式进行配置。接下来第五部分是关于 skills 的 安全问题，那这里的建议是，你需要优先从官方的 cloud hub 当中安装，不要使用任何第三方来源不明的插件。 其次就是强烈建议每一个人都去安装一个 scale factor 这个插件，它可以在安装插件之前检查风险信号权限范围以及可疑的模式。它的使用方式也很简单，当你安装好这个插件之后，再和小龙虾对话，要求它安装其他的 skills 时，就会自动调用 skill， 先审查一遍，生成对应的报告，然后再决定是否安装。 如果是已经安装好的 skill， 还是可以通过给小龙虾发送以下指令，让他自己重新进行一次审计工作。通过这一个简单的 skill， 就 可以避免绝大部分的 skill 安全问题。 那更硬核的 skills 的 处理方式可以看这位大佬的文章，从异常检测到杀伤执行，再到审计追踪都非常的详细，那大家有兴趣的后续的视频也可以拆解这篇薄壳，拿出来详细讲讲。那第六条是关于托管消耗的建议。托管消耗过高是目前来说龙虾经济损失最大的一类问题。 造成托克消耗过快的主要原因一般有两种，第一种是在复杂任务上陷入了死循环，而在不断的思考，但没有实际的输出。那第二个就是 api key 的 系列， 这一点前面讲过了，这就不再赘述。那我们怎么防止托克消耗的过快呢？首先第一点是你需要认清楚你现在的龙虾是否真的需要这么好的模型。 那我的建议是，非重度用户，尤其是现在想要探索龙虾玩法的，先用便宜的模型，等你真的有需求了，发现现有的模型无法适配你现在的任务复杂度了，你再去切换更好的模型。第二周你需要学会常用的两个官方的指引，第一个是 stop， 当你的龙虾处理某个任务进入死循环状态，一直在消耗你 token 的 时候，你会发现就算你怎么让它停下来，它都不会停止当前的任务。这是因为 open call 本身采用的是消息队列的机制，上一个任务没有处理完的时候，他不会接收到你停止的指令，从而停止手中的任务。 这个时候你只需要发送这个 stop 指令即可，系统会强制停止小龙虾手中的任务。那第二个指令，使用 compact 的 这个指令， 这个是你在多次进行跟 ai 对 话的时候执行上下文压缩的指令，它的作用是让 ai 自动总结出历史对话的重点经典对话内容，这样就缩短了上下文长度，减少 token 的 消耗。 第三点就建议每个人去开启一下消费预警，现在各大平台都支持消费提醒，当 token 的 消耗超过预值的时候，会自动给你发邮件或者短信。最后我们再来讲讲安全监控方面， 我们可乐官方提供了一个自检的命令，执行这个命令之后，它就会自动检查你的 ip 是 否暴露在公网，文件权限是否有安全插件是否异常以及密码是否可能泄露等等。 这里的输出看不懂也没有关系，你可以直接复制粘贴给小龙虾，让他帮你解释排查并且修复。那如果实在是已经发生了安全问题，需要卸载小龙虾，你也不用花二九九找人帮忙卸载了。 这里复制卸载的方法其实非常的简单，你只是按照屏幕中的四个步骤依次执行就可以了。好了，那今天的安全眼下指南就到这里了，如果有更多的想法，欢迎在评论区进行交流，我都会一一进行回复。如果 本期视频对你有帮助，请点赞关注加收藏，这对我非常的重要。最后感谢观看，这里是七号，我们下期视频再见！

最近网上流行的养龙虾，也就是 open club， 我 来泼个冷水。从未来趋势来看，这个东西肯定是一个很有用的技术，但目前来看，技术不是问题，未来会越来越完善，有问题的是安全。 当然也有人可能不了解他是什么，其实简单的说，所谓的 open club， 他 就是一个助理，或者说把他理解成你的分身，你去睡觉了，你去玩了，但是他二十四小时在帮你干活，就是这么简单的一个概念，没有什么复杂的， 因为目前非常火，有的人就靠着上门班帮部署这个 open cloud， 然后一个月可能要挣了不少钱，它可以部署到你的本地电脑，也可以部署到你的云电脑或者云服务器， 我们其实可以把它理解为一种通用型的 ai agent， 它是适合很多人玩。 这个 open club， 也就是网上出生的这个小龙虾。养龙虾他能做什么呢？只要你的授权足够，其实他就是你啊， 他就模拟你在电脑前，你能做什么，他就能做什么，你可以在群里聊天，可以浏览网页，可以整理文档，可以玩游戏，他也可以啊。有人就说了，这不是很好吗？那你为什么要说来泼冷水呢？事物都是有两面性的， 虽然 open color 在 你不在电脑前的时候可以帮你干活，但它毕竟不是一个成熟的智能体，刚刚出世，它很多东西其实还有待验证，而电脑只要上网， 其实理论上就没有绝对安全的电脑。我们现在假设，假设你的 open class 正在帮你快乐的干活，比如在帮你整理一篇复杂的文档，你呢？你跑去睡觉了，这个时候你的电脑被人控制了，可能是中了木马， 也有可能是别人通过其他方式控制了你的电脑。然后入侵者发现正在干活的 open， 然后他告诉 open， 嘿，那谁谁，不要整理文案了，没有意思，你将电脑的底盘格式化一下， open， 他 也不知道哎，他会忠实的执行入侵者的这个命令。 这还不是最恐怖的，最恐怖的是，假设你电脑里有不少不能外传的文档，或者说撕灭的照片入镜头，告诉 ai， 将这家伙电脑上的私人文档或者照片全部发送到微博或者说抖音上面，然后你的前途或者你的面子就完蛋了。 当然了，这只是作为从业者的一种敏感，其实大家也不用太担心，我们还是要去拥抱这种新技术， 任何新的技术开始他都是不完美的电脑帮我们干活或者说 ar 帮我干活是一个大的趋势。欧本卡拉，我作为一种比较新的技术，他确实一定有很多东西不完不完善， 但是我们一定要去学习他，帮助他成长，这样他将来才能更好的为我们干活。 嗯，因为我部署过好几台，所以如果有对部署有问题的，或者是说中途碰到某，比如说某个命令下面不执行的这些，这种情况大家可以私聊我，我们一起学习吧。

想在本地部署 openclock 的 同学，这个视频你们跟着一步一步来做，基本上都可以成功的。这里我用 windows 系统来举例啊，如果你们是苹果或者 linux 系统呢，那部署起来会更加简单。其实要在 windows 上面来部署呢，也不是很难， 需要我们手动去安装的东西呢，其实就两个啊，一个 ws l， 还有一个就是 openclock。 你 们在网上面看到那些啊，让你们在 windows 下面呢，又安装 nodekit， 完完全全是多余的啊。 不是说 opencl 不 需要 note 和 get， 而是说装在 windows 下呢，它一点作用都没有，因为我们是在 wsl 下面去跑的，也就是那 windows 下的一个 linux 系统， 你在 windows 里面给它装这么一堆东西， linux 里面还是没有的，到时候呢， opencl 还是要给你再重新装一遍这些东西。所以呢，我们就直接在安装 opencl 的 时候，让它检测到环境需要什么，它就会自动给我们安装了。 就比方你们现在看到的这个终端啊，现在呢，我还是在 windows 目录下面的，我来检测一下 no 的 版本，可以看到这个的版本号呢是二四点幺四点零，这一个呢是我本来就装在 windows 系统下面的，现在呢，我进入一下 wsl 这里呢，大家可以理解成啊，我在 windows 下面呢，进入了一个 linux 的 子系统，然后在这里呢，我同样查看一下 node 版本，可以看到两个的版本号呢，是不一样的，一个是二十二，一个是二十四。 因为到时候我们的 openclock 是 要在 wsl 下去跑的，所以 openclock 它环境需要的 node git 这些呢，都要在 wsl 下面去安装才有用的。 我们给它装在 windows 下面呢，一点用都没有，所以我们不需要额外安装那些，我们直接去安装 w s l， 把这一个装好呢，我们的部署就成功一半了。其他环境需要的那些 node git， 到时候安装 opencloud 的 时候呢，它会自动帮我们安装的。虽然我们不用手动去装这些 node git， 但是呢还是要做一些额外的准备啊，比方科学上网， 学上网这一点非常重要啊，要不然的话，这个过程呢，很有可能你就会因为网络的问题啊，没办法部署成功。其次我们的电脑呢还要做几个设置啊，这一点呢，很少人说到，但是还是挺重要的。首先我们打开任务管理器，在左边呢，进到性能选项卡， 然后看一下右下角啊，它有一个虚拟化啊，我们要保证虚拟化呢是一起用的状态，基本上呢它默认都是一起用的啊，如果说没有起用的话，我们就手动给它起用一下，然后我们通过运行窗口输入这一个命令， 打开 windows 功能，拖到最后，这里面呢有一个适用于 linux 的 windows 子系统，还有虚拟机平台啊，这两个呢，我们都要给它勾选上啊，勾选上之后呢，我们就点确定就可以了， 等他应用我们的更改，然后呢我们就要启动一下我们的电脑大模型，这里呢我就用千问来给大家举例啊，因为他有免费的头梗赠送，所以呢大家可以来到千问这里啊，先注册一个账号。 安装这个之前呢，我们还要对网络进行一下配置，选中我们连接的这个网络啊，右键属性， 现在呢，我们都还不需要配置科学上网啊，就用我们本来的网络设置就可以了，我们就来改一下这个 dns 服务器啊，给他编辑一下， 我们就来改一下 ip 四的 dns 地址，默认呢，他可能是自动获取的，我们给他手动填啊，这个地址你们就按我一样的填就可以了。准备工作做完之后，我们就来打开泡泡消，这里呢，以管理员的身份运行 这里，我们就输入 wsl instyle 这条命令，然后根据它提示的这条命令哈，我们来安装一下，有帮图， 安装完之后呢，它可能新弹出一个窗口啊，也可能在本来的窗口啊，让你新建一个用户名和密码，你就按照提示来输入就可以了。 输入密码这里大家要注意，它是不显示出来的，你就正常输入，确保输入的没有问题就可以了。最后看到有颜色的这一行，带有你创建的用户名的这一行啊，就证明你的友邦图已经安装成功了，也就是那你的 ws l 就 安装成功了。 接下来我们就准备安装 open curl 了，来到 open curl 的 官网，现在呢，我们就要把科学上网配置好了，要不然呢，它会出问题啊。 找到 runs on your machine， 左上角先切换成简体中文，然后呢点安装， 我们就复制它快速安装的这条命令，这个时候就可以打开 wsl 了，没问题，成功进入了 linux 系统，然后把刚才复制的安装 opencloud 的 命令粘贴运行一下，现在它提示我们输入刚才创建的用户密码， 输入完之后它就开始安装了，像这里它会先检测环境需要的东西啊，像这里 node js not found it's already now 啊，它第一步就会把 node 给你装上， 下面就正式安装 open curl， 这里大家可以看到 git 它都给你安装好了，所以通过 wsl 方式呢，我们是没必要在 windows 下面手动来安装这个 node 而 git 的， 你一装还装错地方，甚至呢，装这个东西还装出问题，所以还不如直接给 openclip， 它自己来帮你安装。现在呢，它就帮你安装 openclip 的 二零二六三点幺二版本。 意识到出现 openclip 这个图像，我们 openclip 的 安装呢就已经成功了，接下来呢就做一些简单的配置就可以了，现在问我们是否继续啊，选 yes， 然后呢 crystal 快 速开始。下面这些呢，我们都是保持可以跳过的，先给它跳过啊，否则呢，就选默认，先让它把 open color 给装起来，后面呢再更改配置都可以了。选 skip now 给它跳过啊，选第一个默认也是保持默认啊， select channel 啊， step now 给它跳过。 search provider 也是给它跳过，问我们是否配置 skills no， 后面再配置都可以的，这个 whose 也是给它跳过。 ok， 现在我们就可以打开 open crawl 了，它上面呢有一个地址，我们按着键盘的 ctrl 键，然后点一下它， 他就会打开 openclaw 的 web 页面。这个呢是和 openclaw 的 智能助手聊天的页面，但是因为我们现在还没有接入大模型啊，所以呢，和他聊也没什么用。接下来呢，我们就要去接入千问的大模型，同样打开 power shell， 进入 wsl， 然后运行一下 openclaw config 这条命令，选 local， 然后就 model 这里模型的话我们去选到千问， 现在它是等待千问那边的授权，授权完毕呢，就接入成功了。这里我们可以复制一下这个地址，然后到浏览器去打开， 因为刚才已经让大家注册好千万的账号了，这边呢，直接点确认就授权成功了。其实到现在啊，我们的大模型呢就已经接入成功了， 现在就可以回到 opencloud 的 web 界面了。现在呢，我们和智能助手聊下天呢，只要他能回答我们的问题，就证明我们的大模型呢已经接入成功了， 没有问题，已经可以正常回复了。这样呢，我们的 openclaw 就 部署完成了。这个视频呢，就先到这里啊，下个视频再带大家来把 qq 飞书这些聊天工具呢，接入 openclaw。

家里闲置的老破小笔记本能否养龙虾？有人说可以，也有人说根本装不上。给大家录了一个安装视频，十分钟轻松搞定。我这台闲置的笔记本内存只有八个 g， 版本是十二点七点六。 第一步，检查一下是否已经安装的 xcode， 如果没有安装的话装一下，那么我这台笔记本已经安装了。第二步，安装 mac 的 宝物管理器 backports， 在 官网选择相应的版本号， 文件不大，很快就下好了，直接点击安装就可以了， 一直下一步，直到结束。中途要输一下管理员的密码 到终端，你检查一下，如果能看到版本号的话，那就是安装好了。第三步，安装 log g s， 装二二版本就好了，输入管理员密码 yes， 继续安装。 接下来还要安装 lo 的 g s 的 包管理器。首先安装 npm， 然后安装 pnm， 这里 pnm 需要配置一下。最后一步，通过 pnm 来安装 openclock， 安装过程中会有一些告警，这里输入 yes 就 可以继续了， 进行到这里就大功告成了。我们能看到安装的是三月十三号的版本， 最后再验证一下安装路径和版本号，安装视频就录到这里了，将来有时间再和大家聊一聊如何利用 ai 工具来进行金融交易分析，今天就拜拜喽！

龙虾爆火，但如何养虾是门学问。今天给大家整理了 openclo 真正能用的十个实用技巧，全是玩家真金白银踩坑踩出来的干货，小白也能直接照抄，保证看完 少走一大半弯路。先讲部署和环境，让你的龙虾跑得又稳又省心。第一，模型混搭用，别啥火都丢给 gpt。 提炼内容改文档这种小事，直接切本地小模型就行， 只有复杂逻辑再上柜模型偷看，费用真能省一大半。第二，尽量用 docker 隔离运行，别直接在你自己电脑上裸跑。用 docker 开个独立环境， 相当于给他开个单间，他再怎么删文件改配置都碰不到你系统核心，也不担心把电脑搞崩。第三，不用看画面就开静默模式，如果你不需要盯着它点鼠标，直接开静默模式，关掉界面渲染，既能省显存 任务，处理速度也会明显变快，后台悄悄干活效率更高。接下来是生产力部分，学会这几招， open cloud 直接好用一倍。第四，多用，然后串起多步任务，别只发一句简单指令， 试着用先，然后最后让它连续做。比如搜完 ai 新闻再做表格，最后发到你邮箱递我。打开自动纠错重试，有时候爬数据会受阻， 把重试策略调高一点，它会自动换方式再试，不会动不动就罢工报错。第六，提前给他设好操作权限，在提示词里直接说清楚规矩，比如只许看 pdf， 不 许改 excel， 说得越细，它执行越准，基本不会乱动手。第七， 装 r a g 插件，实现常识记忆。奥鹏科奥本身有点健忘，装上 r a g g 插件之后，它就能记住你之前的文件格式，任务习惯，用起来顺滑很多。最后是进阶避坑， 专门防烧钱，保护隐私。第八，设 token 熔断上线一定要手动设置单次任务最大 token 消耗和操作次数，不然它万一陷入死循环，半小时烧掉几十刀，真不是开玩笑。第九，私密数据先本地脱敏再上传， 遇到敏感文件别直接丢云端，先把关键信息打码模糊，再传上去做总结，防止隐私泄露。第十，开启 api 模式，联动更多工具。别只把龙虾当个单独软件，打开 api 服务之后，它能接到你自己的小脚本里，变成整个自动化流程里的一只手，真正实现全自动干活。以上这十个技巧， 全部真实可用，不忽悠人，不管你是刚上手还是玩了一阵子，都能直接用。想用好 oppo pro 其实不难，找对方法避开坑，效率直接拉满。 如果你觉得有用的话，点赞收藏就是对我最大的鼓励和支持，欢迎关注我，了解万亿蓝海产业 ai 和机器人赛道的发展现状和未来机遇。

别再瞎养小龙虾了，全网都在教步数，没人教你怎么真正的用。今天我只讲三件事，谁在养死虾，谁才适合养我自己真正靠它解决什么，听完你就会明白，小龙虾能不能帮你，根本不在工具，在你自己。 哈喽，我是六叔。今天我们不神话 open club， 也不唱衰它，官方文档说的很清楚，其实它就是 getaway 翻成人化，它其实就是一个 ai 总控台，它不是价值的本身，只是把不同的工具、模型和接口统统的连在一起。所以小龙虾能不能真正的帮你提高效率，帮你挣钱，核心不在于这个网关，本质还是你自己。 关于 open color 是 什么，怎么配，网上已经说的很多了，而这一期我们聊一点更关键的，学适合养虾，它到底能帮普通人做些什么？ 线下结论，不是他火，你就一定需要我把不适合的分成了这几类。第一类，跟风党，看到别人装你也想装，连自己要他干什么其实都没想清楚，结果他不会替你省事， 只会再给你添加一个要折腾要维护的负担。第二类，岁活极少的人，你卡的不是提醒、分流或跟进，而是判断、创意和沟通，那小龙虾再火也补不了你真正的端盘。第三类，对权限没概念或者极度敏感的人， 他越像你的数字打工人，他就越接近你的账号、消息和节奏，你要是什么权限都交给他，很容易翻车。之前有程序员的 api 密钥被盗， 三天就消耗了一点二万逃款的费用。你要是对安全特别介意，对数据很敏感，也得想清楚能不能接受他介入到这么深。第四类，想一步全自动的人， 全线全开，入口全接，恨不得今天装上，明天就能帮你干活。你要清楚，它只是一个网管，连专业的研究员用它来处理严爆都需要慢慢的调试，不可能一步到位， 俗称养龙虾。还有一类也别急，既不想折腾部署，又扛不住后续成本的人。你看远程安装要花钱，甚至现在连卸载都要花钱，更别说后续的模型、头壳、设备维护。 小龙虾是偷看黑洞，哪怕你不用定时换新，也会耗钱。老旧的电脑还要升级，又是一笔开销，你看现在的 mac mini 都已经卖断货了。好，接下来先问自己一句，你每天是不是都被碎活拖的团团转？如果不是，那小龙虾对你就是一个新玩具， 养来就只会浪费时间烧钱，最后养死。那如果你对这句有感觉，碎活多心有七七眼，那我们就接着往下看。 真正适合养虾的人，都有一个共同点，他们缺的不是多一个 ai， 而是能替你接住碎活的东西。其实很多人不是不会干活，而是被每天的小事掏空，消息要回，节点要盯，资料要找，事情要跟进。刚处理完这个那个又冒出来， 所有的精力都死在那种来回的切换、重复确认一路上。而我用小龙虾就抓三件事，人人通用，立刻上手。 第一个节点，信息收纳，把伞的全收回来，不会再遗漏。就拿我视频创作者的身份来讲，平时的工作比较忙，所以说选择题是我一个痛点，所以我让他每天固定的时间去微博，去抖音，去 b 站抓热点， 又或者我看到一个热点，走在路上有个灵感，还是看文章捡到一个金句，顺手都丢给小龙虾，他就帮你分类归档，选题库、金句库、案例库， 用久了，他就会懂我的风格，你越用他，他就越懂。你知道哪些选择题适合我，哪些不适合。其实你们也一样，客户的反馈， 会议的想法，行业的方案，备考的知识点，全都可以随手丢进去，他帮你收，帮你记，帮你整理。第二个节点，制作辅助。 当我在选定一个选择题之后，通常需要查资料，补数据，核对完稿时，小龙虾的价值就直接拉满。以前我写一篇脚本，要查资料，找案例，找数据， 至少需要一到两小时，而现在十几分钟就搞定，他会帮我标注数据的来源，避免我用错信息。当稿子写完，直接还可以丢给他进行审查，有没有明显的错误，逻辑不通，表达声音，他都帮你改好，甚至还会贴合你的风格。 其实职场也一样，写方案，让他补案例，数据较高。做销售，让他找成交案例，优化话术。学生写论文，查文献，梳理大纲，最后的交对，把精力都留给核心，把碎火都交给他。第三个节点，复盘迭代视频发出去，我会做一件事，把后台数据截图发给他， 他会进行自动的分析，比如五秒的跳出率，完播率、互动数，最后直接给我策略。更关键的是，当你养了一段时间，会总结过往所有的数据，告诉我哪一类的选择题比较适合我， 给出未来选题的策略。其实在工作中也可以这么干，你的沟通的数据，成交的记录，都可以丢给他，他会帮你分析哪一类的客户容易成，而哪一种的话术转化率更高。上班族可以发工作的复盘，让他找问题给你建议，他不是替你做判断，而是帮你把规律沉淀出来， 所以你喂的越久，他就越懂你，变成你的私有数字打工人。最后还是绕回篇头的那句话， 小龙虾能不能帮你，本质上还是你自己。他当然有用，但不是凭空给你能力，他更是你能力的放大镜。你有判断，他帮你放大一点，你有经验，他帮你跑得更快，你有节奏，他帮你接住。碎的乱的容易漏的。但反过来，如果你没有想法，没有判断，没有取舍能力， 工具再高级也帮不了你。所以我一直觉得， ai 也好，小龙虾也好，主角都是人，他们只是放大你本身拥有的东西， 你越清楚自己要什么，他就越有用，你越不知道，他越会把你带进另一种忙乱。而且特别重要的一点是，别把判断权交出去，小龙虾可以接碎活，收信息，提高效率，帮你形成工作流， 什么值得做，什么不值得，该追什么该停什么，方向是什么，最后拍板的还是你。不然你养的不是工具，是把自己的节奏和判断一并交出去了。 那为什么小龙虾会火？表面上是开源热点， ai 的 爆点，但深层是扎中了集体的情绪。现在人太忙太碎，太容易被信息推着跑，工作不稳定，未来也不确定，节奏快， ai 又在制造一种我不能被淘汰的紧张感。大家迷上的不是小龙虾，而是一种感觉， 我能不能养一个数字打工人，把乱的生活和工作理出一点秩序，所以它解决的并不是你不会，而是你太乱。它给人最大的诱惑其实不是万能，而是秩序感，让散的收回来，让乱的顺一点，漏掉的也别再划走。所以我的感受是， 小龙虾可以养，也可以去吃，但别神话，别跟风，别为了用而用，先想清楚你缺的是能力，还是能帮你梳理节奏的工具。在这个 ai 制造焦虑的时代，最好的安全感不是你会有多少新工具， 而是你还握着自己的节奏。好，我是六叔，你是怎么用小龙虾的？还有什么更好的心得，在评论区告诉我，我们一起讨论。好，我们下期见！

cloudyboot 已经结束了三点九零万星星，它完全接管了互联网。此刻我花了几天时间测试它自从三周前出版以来，真的印象深刻，但我真的有些担心，以及这对您的本地机器意味着什么。 在这个视频中，我这就去向您展示我们如何安装 cloud。 立即在我们的本地机器上安装机器人，以及我们如何将其连接到 telegram 等平台。 我们将详细介绍爪子机器人是什么，然后我们要走查，一步一步的安装，然后我们会分享更多的技巧，还有诡计和想法。在最后，如果您厌倦了在两者之间复制和粘贴 chat gpt 和您的申请，或者只是无法完成所有任务， 在一天之内，那这绝对是个视频，你会想结账的。如果你想了解更多关于人工智能和自动化的信息，确保传达给我们的社区，我们有无数的见解，你可以和我一对一， 还有更多的东西可以让人工智能取得进步。那么什么是 cloud？ 嗯，实际上是 siri， chatkitty 和 ai 的 想法是什么？从一开始就正确。实际上要成为一个人工智能可以代表您采取行动的待遇，但是有一些真正的安全问题 你需要意识到。所以要是第一，我们想过来安装它。目前它确实针对 mac 进行了优化操作系统。这可能就是你看到的原因。很多人在他们的 macminis 上安装它， 但您不必在 mac 平台上执行此操作。我就要由另一个视频介绍如何在 windows 上执行此操作，特别是 vps， 虚拟专用服务器。 所以一定要在下面的评论中查看。一旦上线，那么我们实际上是如何通过并被爬行的呢？机器人安装记录，我们会进入他们的主网站和他会提供很多我们需要用到的细节，例如这里他们可以有一个内胆命令，我们可以马上使用， 或者我们可以使用 npm 来安装它。我们也可以使用原代码获取版本。如果我们想访问它，或者我们也可以使用的简单 mac 应用程序。如果我们很快回到一线，我们也可以在 windows 之间更改它。当然，还有 power shell 和 cmd， 或者我们也可以回到我们的最大终端，只是为了确保我们已经准备好了。我们会解释一下克劳德实际上能够做到以及它已经连接的一些应用程序。 但我们要讨论的是，克劳德哈巴稍后向您展示为什么最好使用这个安装一些技能。所以要安装它。我们要做的就是登上顶峰，在此处复制此命令或其他命令之一。 然后你只需要打开终端，在你的电脑上进入指挥网。现在他将开始通过并安装所有东西。同样，您不需要拥有 mac mini 能够运行这个。 您可以在是的您的本地机器上运行它，或者您可以在虚拟专用服务器上运行它。如果你想断开连接，我们可以使用托管 a w s。 外面有很多不同的供应商， 请不要觉得你需要精力真的买 mac mini。 如果你想要更物理和本地的设备，你可以甚至在不同的平台上运行它，比如树媒派，这取决于你想要什么 代理能够做到。我们会让这件事过去的，并安装我们需要的一切。然后我们应该可以走过去设置过程。我们要通过并向您展示如何连接您的 telegram。 待币也是如此，以确保我们可以通过它使用它。所以我们很快就安装好了。现在我们要通过设置屏幕， 所以要事。第一，这将讨论安全问题，因为我们当然会给克劳德机器人运行命令的能力读写文件，并通过我们授与他访问权限的任何工具采取行动。所以团队想确保你只是意识到这种风险，你接受他。我们将快速启动登机模式。 它们有各种各样的工具，我们能够访问。有趣的是它们有像开放代码这样的东西，确保在开放代码上查看我的其他视频。如果你想了解更多，它们有像 open 这样的不同 nlm 的 router 优点聚集在一起， 像谷歌这样的所有大平台，我们还有 maymax， gwen 和 tropic 和开放人工智能。现在我要通过并使用开放 ai， 因为而且 tropic 现在很严格 他们目前的服务条款，所以我们要通过并选择开放人工智能。我们要做 check gpt 身份验证，然后我们需要通过登录我们的账户。现在我们已经签到，我们会说继续我们的账户。 这将带我们回到过去。我们现在应该被认证并准备好出发。现在我们可以访问所有的计模型准备好了，我们要下来确保我们正在使用呢， 五十二岁，现在我们可以看到我们互动的所有不同方式与我们的特工。我们将能够制作 telegram， whatsapp 不 合谷歌 还有很多很多其他人，当然，人们一直购买麦克的原因之一。迷你只是为了分开自己实力，所以他有自己的计算机，是为了让他们也可以使用 imessage 功能。我们要上去，今天就向您展示如何使用 telegram 版本。 我们将使用机器人 api。 所以 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帮助我们实现我们想要的。有趣的是，他是如何分析这些新故事的。几分钟后我们就走了。看起来他已经通过并获得了一些人工智能。我们的新闻故事能够通读，所以这真的很有趣。我有那种能力 去做，例如，我们可以说通过并研究我的竞争对手。这可能是开放人工智能。我想从他们的网站上了解最新情况，他们是如何工作的，并在一份详细的报告中提供给我。 同样，我们可以发送这样的命令。我知道我不是。当然是 open ai 的 直接竞争对手，但他让你觉得，现在当你在旅途中，你可以把东西安装到你的本地机器上，你可以完成特定任务。如果你需要做，当你四处走动的时候，这就把我们带到了克劳德中心。这将使我们能够真正做到 大量的技能，有很多不同的应用，例如，我们有 cholo， 我 们有记一次分析鞭炮， 我们这里有很多很多不同的让我们能够使用。如果我们想看到他们所有人，我们下来看看名片，还有最新的行程，所以我们把它改成下载。我们可以看到一些最受欢迎的已经在外面了，我们走吧，我们有自我改善剂，这绝对是有趣的事情。 我们还有汽车技能提升数据，我们有鸟可以访问 x 上的推文，我们有 get up 互动，我们有人性化等等。例如，如果我们想要这些自我改进的代理，我们要做的就是简单的点击这个，它会为我们增加技能。 我们可以在这里阅读所有细节，以确保我们能正确出发。但是如果我们现在想的话，因为我们已经可以访问它，它将能够通过并为我们做到这一点。 在自动驾驶仪上，正如我们在那里看到的那样。我们有深入的报道。关于我们的竞争对手 openai， 它实际上通过并给了我们两条消息回复。当然，看起来像此机器上尚未配置网络搜索 braver api 密钥，所以这是基于它能找到什么在自己的网站页面上，所以我们肯定有更多可以改进的地方。当然，给他那些额外的技能来获得输出。现在我还想展示一些其他的东西，我认为这非常重要，是一种叫做按时间顺序排列的工作。所以当他更多的了解你时， 他将能够通过并真正开始生产产出为你重复。几乎就像一个更加自动化但智能的过程， 这是原因之一。人们绝对有爱心可乐机器人，因为他能够拥有它一个关于你和你能做什么的持久知识。这样做我们就可以让他通过并基本上自动化和排序我们加载的进程在后台也是如此。所以例如， 在我们的终端界面中，正如我们在这里看到的那样，我们可以再次经历疯狂伟大的伊朗和人工智能咨询业务。我需要你能做的就是通过并确保我们有每周通讯。那是设置好的，所以我需要你想出一些想法，一些草稿。像那样的一切，我们每周五寄出， 所以我需要你想出主意和一切。周四，这样我就可以审查和批准他。我们会送过去的。现在他应该能够做的是理解一个。我们收到了那个请求， 我们会看看他是否会自动识别。这将是一项按时间顺序排列的工作。马上，这里会有几点。同样，这是我们将拥有的快速演示视频，更多关于这个的深度信息。所以现在我们可以看到他说在他设置每周自动化之前，我们有四个问题。我们要通过，并说周四，我们希望是早上九点， 所以我更喜欢解决他。我要你在这个工作区的文件中交付他。 i e。 在 桌面上标记下来，让我分析。然后我们需要经历并真正做到五分钟到十分钟的身前，调查获身前点， 我们的受众，企业主以及那些热衷于人工智能的人。暂时不要担心电子邮件平台 让我们把它设置好。好了，我们会把它寄出去。现在他要通过了，并开始安装所有东西，所以我们走吧，他已经通过并完成了该请求。如果我们回到我们按时间顺序排列的工作，正如我们在这里看到的，我们现在已经准备好了指令。如果我们想，我们就能通过更新这个，改进这个，并确保他真的出去了。 我们希望看到的输出。我们还需要做的另一件事是，当然要跟踪所有这些不同的行动。所以我们要进入这里。你能通过并创建一个开门板吗？所有积压的物品， 正在进行的项目和已完成的项目。这样我们就可以追踪你所做的一切，并且在过去做过。我们需要确保他可以在本地运行在我的机器上，这样我就可以跟踪所有的变化。 所以现在我们要把这个寄出去，看看他是否能够快速。 vipcard， 我 为生活做的一个非常好的应用程序，这样我们就可以轻松使用他，跟踪他正在使用的所有操作。所以我们走吧。他只是说他是在后台完成的。我们会说允许我们应该可以打开这个就可以了。 他能通过吗？他建造了自己的突伦纪令板，他没有马上工作。当然，我们使用的是 chatbot， 当然是一个比我们现在所拥有的更糟糕的模型。克劳德作品，四十五，甚至双子座。所以我肯定会使用这些平台来代替。 我们可以把它们移到不同的区域，所以肯定有一些 ui 改进。但这就是我使用它的方式，绝对是跟踪 他在做什么，他正在做什么。所以为了确保他这样做，我们会回到我们的仪表板。我们会说很棒，但我需要你确保任何时候你想出一个主意，没有我的允许，你永远不会执行他。你总是把它添加到积压中。你一定要提醒我，也许每小时你想完成的任务 建议完成，这样我们就可以继续积压。我们可以让你尽可能高效的工作在所有不同的任务中。 所以我们走吧。看起来他已经通过了执行命令。我们可以直接说，我们刚刚在这里添加了一个额外的命令。请想出一些你认为我们应该完成的任务。我们希望在八点之间每小时被提醒一次 m 和十一 pm。 所以 我们就让他过去吧，看看他想出了什么。所以我们走吧。看起来他做了改变，我们会答应的， 所以他通过并添加了三个项目。所以我们应该让他通过。我们会说请添加所有之间， 所以这实际上是添加进去的。因为我们有很多不同的用力可以做。所以一旦完成，我们就刷新一下摄像头进纸板，看看能生产什么。这也是我认为这一点的原因。科技将变得非常强大。 你知道我每天都会使用的本地机器，上面有一些更敏感的数据。把它放在更安全的东西上，确保我们正在测试这些安全要素。然后我们就能让它通过完成负债加载不同的任务。当然是自动驾驶。希望我们还能跑过去使用 opus 四十五等工具 获得更好的输出。当然，不要违反任何服务条款，但也不会烧掉一堆血分。目前是这样。如果我们使用 api 令牌，但这可能是值得的， 而不是雇佣一些员工。所以我们要做的是遇到我们看不到他们，所以我们只能说我看不到他们， 我们的港口，所以我们会确保着实际上让他通过，否则我们就没什么好评论的了。所以看起来一切都准备好了。我们要点击这个链接，他会为我们打开，然后我们会通过并同步弯度。 哇，里面已经有很多了。所以也许我们需要一次又一次的回来。我们可以想调多少就调多少。你可以说，也许我们的优先级很低，又是中高。如果这些都没有进行中，他们应该在积压中。 事实证明，我们现在可以让他在后台运行，改进我们拥有的应用程序。他可以对自动驾驶仪上的人做出反应。这绝对是我们将要看到的。 很多敏捷编码工具都去了，我们只需要确保这时可能是最好的。我想这就是我们将要看到的巨大的差异。当然，能够将顶级型号用于特定任务，像作品四十五和双子座三 pro。 因为那篇非常好的文章，编码输出与其他所有内容。那我怎么看呢？警，我认为我们能够运行它是非常好的。在我们的机器上，本地，无论你有没有 mac mini， 我 们都可以做到。或者我们可以在虚拟私人服务器上做，不管是什么，那绝对棒极了。我们能够整合许多不同的消息，应用程序，使工作流程非常无缝， 积极主动，他可以通过并为我们采取行动。所以当我们需要他的时候，确保我们能拿到球，不断滚动，或者可能是我们需要做的一些任务。我们可以赋予他特定的技能，我们需要他来完成。也是如此，他背后有很多很多的元素， 从一种强大的技术角度来看，他有能力。一些人工智能真的缺少这一点工具，也是就是对自己有持久的记忆。 我们想做什么，为什么要这么做，以及我们想要实现的目标。在特定时间范围内想象一下，能够拥有一个人工智能代理背景中的兰德利之两百四十七三六五， 在自动驾驶仪上完成所有任务。这就是我们正在研究的问题。使用像克拉伯特这样的平台，但我认为他现在百分之一百在那里吗？不，我也不希望是这样。他实际上是三周前发布的。我现在最担心的当然是是我们暴露的安全风险。 大量数据我们基本上只是让它进入我们的机器，所以取决于你真正想用它实现什么。还是留在本地比较好。在某些应用程序中，此刻或者如果你觉得舒服的话，也许可以拥有它个人虚拟机，或者拥有 raspberry pi 或 mac mini 什么的，单独包含这样的所有东西。那太好了。 但是当然，如果你允许你访问你的 gmail 账户，访问您自己的所有个人数据，好吧，那你还是要泄露这些信息。你应该做的也许是设置 ar 代理账号，然后能够访问并代表您工作， 而不是当然使用你所有的信息。另一方面也是如此，还严重依赖于当然，像克劳德这样的平台绝对棒极了， 为您提供输出并运行该过程，这也违反了一些服务条款。所以我很想知道结果如何。如果他能被简单的吞 并在未来用于像克劳德这样的平台，所以我认为他有巨大的潜力，但我想我们只能等着瞧了，他到底是如何构建的。在接下来的几个月里，我们已经有了很多工具炒作周期，有些人留下了，有些人走了。敬请关注有关 ai 自动化的更多信息。

手动打开 uboot 子系统，输入 opencloud gateway 回车加载完成后，打开浏览器，进入 opencloud 的 web ui 界面， 在 web ui 界面选择聊天窗口，即可与 ai 进行任意对话， 后续更新也可直接在对话窗口让他更新。这里是腾讯部署的技能商店，集成了很多经过严格审核的各类技能，直接复制指令到聊天窗口即可部署商店在安装过程中，我们都会为您默认部署好。 在部署好技能商店后，我们可直接在聊天窗口让 ai 解锁我们需要的技能，直接输入对应的技能名，让 ai 进行自己安装即可。在安装完毕后，可选择让 ai 列出具体的使用说明，以供后续使用。 当然，你也可以在商店页面自行选择后复制口令到聊天窗口安装。更多使用技巧，关注九机实验室抖音账号了解。

二零二六年最火的 ai 工具是什么？是 open core， 一个二十四小时能帮大家干活的智能体。今天呢，迪姐就用最简单的方式和大家分享一下如何养一只属于自己的龙虾，让他成为我们的 ai 专属数字员工，从部署到训练到具体的场景应用， 全程干货，建议码住收藏不迷路哦。第一部分是我们使用前的准备，首先呢，开始养虾之前，我们需要准备三样东西，第一个呢是运行环境， 一台普通的电脑就可以了， windows， mac， linux 都可以，或者是租一台云服务器，但也非常建议大家可以用自己平常闲置的电脑去进行一些运行，因为还涉及到一些数据权限的问题。那第二个呢，就是 ai 模型的 api key， 这个是龙虾的大脑，新手比较推荐国内的模型，比如说像 mini max， kimi， 智普 ai， 免费额度多，而且访问速度也会比较的快，如果大家预算充足呢，也可以用 cloud 或者是 gpt， 能力会更强一些。 第三个就是打通的通信渠道，就是大家平时用的聊天工具，像 facebook 啊， telegram， discord 都可以，这个可以用来给龙虾去下具体的指令。准备好这三样，我们就可以准备开始了。 第二部分是三种的部署方案，大家可以根据自己的这个过去的呃，这个技术的一些基础和目前自身的一些需求去进行选择。 那第一种方式呢？是桌面一键安装最适合小白上手的客户端，呃，去进行网页的交互式的这个安装， 然后填入 api key， 绑定飞书或者是 telegram， 五分钟就可以搞定，而且零成本，然后上手都是交互型的界面，复杂度极低。那第二种方案就是云端的托管服务，这个呢是最省心的，比如说像 kimi claw 或者是 max claw， 直接在网页上点击部署，按月订阅，大概是呃一百九十九一个月不用管服务器， 七成二十四小时在线。那第三种方案呢，就是云服务部署，它是呃最灵活的一种方式，比较适合开发者和企业用户。租一台云服务器，然后用 docker 一 键启动 opencloud， 完全是自主控制的，数据的私密性高，成本大概是每个月两美刀起， 新手呢就建议从方案一开始熟悉之后再慢慢的去升级。那第三部分就是核心的配置了，部署呢是完成了第一步，接下来的配置是关键，这步决定了我们的龙虾员工是不是好用。第一步是身份录入，那这个是养的核心，我们需要通过对话去告诉龙虾，你是谁啊？你的身份是什么？你需要什么？ 比如说我们会跟他讲，我是自媒体的内容创作者，日常需要你帮我整理资料，拷写出稿，管理日程，我习惯简洁直接回复，每一天上午九点向我汇报代办事项。以上内容请永远记住，这样龙虾就会有永久的记忆，越用就会越懂你，越知道你的诉求。 那第二步就是安装一些 skill 技能，就是龙虾的手脚决定它能干什么。那新手建议四个必备的安装技能。第一个呢就是 capability involver， 这个能让龙虾自己进行优化，越用越聪明。第二个就是 agent browser， 它能够操作浏览器，自动查信息，填表格。 第三个就是 summarize， 快 速总结 pdf 网页长文档。第四个就是 find skill， 需要新功能时让它自己去找， 在 clawhub 市场搜索这些技能的名字，一键安装就可以。第三步就是对接工作渠道，把龙虾接入到我们的飞书或者是 telegram。 以飞书为例，直接在飞书的开放平台创建企业自建应用， 开启机器人的权限，获取 app id 或者是 secret， 填入 open claw 配置页，就能够在飞书当中直接艾特你的小龙虾了。第四部分就是具体的使用场景示意， 配置完成之后呢，我们就可以像指挥员工一样去下达自然的语言指令了。第一个场景呢，就是办公的自动化，把我的邮箱里所有来自客户的未读邮件摘要整理成表格发到非书群里。第二个场景，信息处理 监控 abc 三个竞品和官网的社交媒体，每天下午五点给我一份动态摘要。第三个场景就是内容创作，根据我昨天整理的会议纪要，生成一份公众号推文的大纲，要求风格活泼。第四个场景就是定时任务了， 每周一早九点提醒我更新项目的周报。这些重复性的任务我们都可以交给龙虾，我们只需要专注创造性的工作。当然我们也需要注意一些事情，就是安全哈，务必设置以操作权限的白名单，避免执行一些特别危险的指令。就是还所以还是推荐比较用 docker 的 杀虾模式去去运行。 第二个就是控一下成本，其实因为如果按照 token 去计费的话，这个消耗还是挺大的，呃，或者是呃建议大家可以选择 maxclaw 这种固定式的订阅服务，也可以节省一些成本。第三个就是从简单开始，就是一次性，我们不需要装太多，从一个核心的需求，比如说像整理文件啊，然后 去解决一个子场景的一个小问题，一步一步去构建自己的这套体系。好啦，这就是二零二零年 openclaw 的 完整使用指南。 养虾呢，其实是一个持续部署和调优的过程，那后续迪姐也会在频道当中持续去更新 opencloud 安装部署，具体的呃使用场景等等相关的内容。如果大家感兴趣可以关注订阅迪姐的频道，我们就下一期视频，再见！拜拜！

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！

微信终于是可以接入 openclock 龙虾了，就在今天啊，微信的最新版本，直接扫个码就能连上， 现在就来教大家怎么操作，首先啊，把你的微信一定要更新到最新的版本，八点零点七啊，更新好之后去打开你的微信插件，你会发现多了一个微信 charbot 的 这个插件，接下来你直接跟你的龙虾输入这段命令，让他来安装一下咱们这个插件，这样安装的时候呢，遇到问题他自己会帮你修啊， 装完之后打开我们的控制台啊，然后输入这段命令啊，接下来它就会弹出一个二维码，然后我们用微信扫一下就连上了， 就是这么简单，连上之后重启下你的 open club 网关啊，就可以对话了，而且这个跟之前那种客服的配置是不一样的，这个是可以置顶的。

昨天清华大学开源了一个智能体项目，名字叫做 open m a i c， 主要是针对咱们教育领域的，那咱们现在就来探索一下这个智能体到底有什么样的优势。 首先我们看到它在 github 上其实也开源了，那也就是说如果有老师已经开始养自己的龙虾了的话，是可以把这个技能安装到自己的龙虾当中的。 接着呢，我们来看它的界面，首先有一个个人资料的编辑啊，我说我是基础教育阶段的一名教师，然后在右边呢可以选择配置课堂角色，它有两种选择，一个是预设模式， 可以配置助教啊，笔记员啊，思考者呀。除此之外还有一个自动生成，那 自己想要学习什么内容，有什么需求，就可以在这个对话框当中去跟他交流。那为了节约时间呢，我在我的课程里面已经生成了一份什么是项目式学习，以及如何进行项目式学习设计的这样一份 ppt。 那 我们看到 它的第一页就在介绍项目式学习的概念、特征以及意义。第二页呢是对传统的课堂和 pbl 做了一个对比，我们可以稍微听一下它的讲解， 传统课堂到底有什么本质不同呢？这一页我们就来深度对比一下，看看从知识传递到能力生长究竟发生了什么变化。 好，我们能够看到这里，如果觉得它的教学速度是我不喜欢的的话，我还可以进行一点五倍两倍速的播放。好两页 ppt 结束之后呢，就有一个入门知识检测， 那你看这个功能其实在咱们，呃，如果是教研员呀，或者是教员组长在进行培训的时候，其实也可以用到，但是我觉得更多的是老师们在课程实施的过程当中可以用得到的。我们来检测一下啊，第一道题是个单选择题， 第二道题是多选 好，做完了我来提交，哎，你看一共二十五分，我得了二十五分，然后每一道题的下面还都有解析。 好，接着我们看给我们讲解了 pbl 的 黄金标准。接着呢，就引导着我们一步一步地去进行项目式学习的设计。首先是设置驱动问题，然后在这里我们可以 通过他的指引来设计项目式学习的驱动性问题。接着就是项目式学习的一个实施阶段，入向探讨与知识建构，然后反馈与修正，公开成果的展示。 你看这十七页的 ppt， 其实就已经非常清晰地把项目式学习是什么，有什么价值，怎么样设计，怎么样实施，就讲解的比较清楚了。接着呢， 我又给他提出来了，提出来了一个要求，是说小学四年级第八单元是走进童话世界这个单元，我请他帮我设计一下 ppt， 你 看 这已经形成了，并且特别好的一点是在这里，因为是这个单元是童话单元习作呢，是故事新编。他在这里呢创设了一个学习支架啊，就是说 核心角色抑制道具和陌生情境，这三者之间会产生一个非常新颖的一个剧情的冲突。 那你看它就是现在已经生成到第七页的 ppt 了。那这些 ppt 呢，对于老师们来说有一个非常好的优势，就是它们这些 ppt 是 可以进行修改的，哪里不满意改哪里 好？刚才我们讲解的是 open m a i c 在 课程设计、课程实施当中给予老师们的帮助，我觉得还可以，有一点就是在这里啊，这个附件，这里老师们可以把自己的一些教学案例 上传给他，然后让他帮我们提炼有哪些比较有价值的内容，可以形成一篇教学研究的论文的。我觉得这个 open m a s a 也是完全可以胜任的。 好，那接下来咱们老师们就可以去尝试一下清华大学的 open m a s a 这个智能题，在运用的过程当中，老师们如果有什么问题的话，咱们可以随时交流。

如果你当下对 open call 的 部署和卸载你还不太明白的，那你先不要碰。第一，咱们普通人有没有必要去安装 open call？ 第二，本地部署和语音平台需要什么配置？第三，哪些人又不适合用。 那简单的理解了， open call 跟别的 ai 的 区别就是别的 ai 像豆包，他可能是你问，他答给你建议和方法，但是 open call 是 直接帮你完成指定和任务。如果你是想 长线官方给你的最低要求是你的 cpu 只要是一个两核加上四 gb 内存啊。显卡就不说了嘛，因为大部分人现在显卡肯定都是 ok 的， 这个要求大部分也能达到。那第二点，做一些终端的事情。这边的要求我建议是六核 核心 cpu 加八 gb， 然后搭配一张类似于三零六零这样的显卡，你就可以用它去尝试。哎，跑一下代码， 做一下脚本，做一下脚的编程。那第三点，高端一点的这边竟然是八核的 cpu， 三十二 gb 内存显存的容量八 g 到十二 g 是 起步嘛？ 当然，如果你这里实在差一点，你单根十六 g 或者是双根十六 g 也能去跑一跑。哎， open call 或者是哎呀，对我的硬件要求没有那么高，为什么呢？因为我们这里会涉及到一个东西叫云平台，我们向云平台租借算力来完成你的事情，所以本身对你的电脑配置要求没有那么高。 所以现在为什么有很多公司，他们自己搭建了很多服务器，向网络上出借它的算力给大部分的消费者来使用。就你的电脑配置，哪怕没有那么好，但是你租用它的算力，你也可以完成你想要的事情。 本地不熟的人，你是要对 open call 或者是一些 ai 软件是当下比较依赖的，你是确实可以通过它来完成你的工作需求，并且呢变现的。 那这样的人你肯定是要自己有一个非常好的设备，不需要再去租借算力了，因为他会涉及了一个概念叫 holcon， 你 每用 ai 软件完成一个指令，包括你每租借一个算力会产生一个费用。那我既然自己都需要长期干这个事了，我肯定就不用再租了，不划算，我自己买。 那既然是本地部署 cpu 这都这个东西，你是能多核就多核，多现成就多现成了。那多核的 cpu 很多啊，你比如像什么十二核心，包括像什么二八五 k， 很多这样高端的，包括 m p 九九五零叉，对吧？这个咱就不多说了，看你预算来行事。内存个人建议是六十四 g 是 个标配， 那网上还有很多一百二十八，对吧？甚至还有两百多 g 的 呢。显卡，显卡这个地方一定要是大显存的，那当下大显存的显卡首选一定是五 零九零，因为他给到了三十二 g 的 显存，那当然四零九零也行嘛，四零九零也是个高端显卡嘛，他的显存也够多嘛，对吧？那你相对于五零八零的十六 g 显存来说少了一点，你去完成一些你的顶级算力大了，模型就不太够。 那么还有一些专业的工作在显卡就是预算更高的人了，你比如像 r t 叉两千，或者是 r t 叉四千，当然 cpu 也是嘛。 cpu， 我 们刚刚说到多核心多现成，还有哪个 cpu 很 屌啊？现成撕裂者吧，对吧？撕裂者， 当然这是看你预算的，但是总体的预算我们给大家初步估计下来啊，你得达到这个数起步吧，五万块才能达到一个 比较高端的电脑配置的运行一个基础。那么还有以下的这一部分人，我觉得你不太适合用，包括第一点，你没有备用机， 因为国家也发不过风险提示，他有可能会越狱，删掉你这些重要文件和重要邮件。如果你只有一台电脑，而且又很重要，你部署了，把你的文件删掉了，你去找谁说理去， 对吧？还有第二个就是现在它的部署有一定的难度，大部分人是不会的，所以会请人上门安装，安装需要花钱，卸载也需要花钱，那当然最后使不使用看你自己，就算你不需要它也可以去了解一下，因为我觉得未来这个 ai 的 世界，它真的在生活中无形的帮助我们太多了。

兄弟们，最近刷到很多一键部署 openclaw 的 东西，甚至我的网页都出现了这个，让我们来看看怎么个事。兄弟们，你们可以看到原版能做的，他这都能做，让我们选择一键安装，下载速度还是挺快的， 让我们直接打开 这里，原本是想着改一个存储位置，方便后续查找，但是这不是我的电脑，只有一个 c 盘，所以只能安装在默认位置了。 这里已经开始安装了， 安装速度还是挺快的， 但是安装到这里就不对劲了，直接弹出了收费提醒，最后我也没有扫码，我总感觉里面会有坑， i 等等很多都得协调，有安装的兄弟们可以跟我说说用着怎么样。好了兄弟们，咱们下次见。

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。