openclaw3.22编译方法

opencloud 刚刚发布了二零二六点三点二二，这次更新呢，只有两个字，暴力。首先呢，我们可以来看到它的模型默认呢，已经支持了 gpt 五点四，而且呢，也可以在五点四上面保持 codex。 然后呢， mini max 也来到了二点七的版本，生产力直接拉满。但如果你不看更新日期就盲目升级，那么你的插件可能会全部停摆。 首先，官方正式推出了 cloud hub， 现在的插件安装就会优先走官方的原，而不是回退到 npm。 更狠的是，老旧的 motoboot 文件夹彻底作废，会全部迁移到这个 opencloud 的 目录下面。所以呢，升级后的第一件事，务必运行 opencloud dr fix， 否则呢，你的浏览器控制和旧版插件会集体罢工。这次更新呢，最懂开发者情绪的功能出现了，斜杠 btw， 侧边提问，以前在常会话里面问个常识题呢，会污染整个上下文，现在直接输入这个小命令 秒回答，而且不占塞省的内存。另外呢，安卓节点现在也支持搜索通话记录和短信了。 你看，你的 ai 代理终于能像个真正的私人管家一样帮你看看谁给你打过电话了。然后呢，作为安全老兵，这次必须给这次的 sandbox 点赞！更新这个版本呢，分堵了 glibc 的 哎，在这分堵了 glibc 调优利用和 jvm 注入漏洞，连 windows 下的远程 smb 频剧劫持都被毒死了。所以现在呢， open cloud 正在从一个好用的工具变成一个安全的防御堡垒。 代码要写的优雅，环境要跑得更稳，还没有升级的兄弟赶紧可以尝试一下 update 命令或者 npm 命令去把它升级到最新的版本。好，我是一轩，想看更多硬核玩法吗？关注我，带你真的用 ai。

open curl 连续九天没有更新，全网都在问，出事了还是在憋大招？今天答案出来了，是大招，而且很猛。三点二二，预览版刚刚上线，这 次更新的核心不是加功能，是补窟窿。先说安全，如果你在 windows 上跑 open curl 之前有个漏洞，你可能不知道，攻击者只要构造一个特殊的 file 路径，在你加载媒体文件的时候就能把你的 windows 登录凭证悄悄发出去。 三点二二，把这个口彻底堵死了。另一个更隐蔽的漏洞是 unico 的 零宽字体，攻击者可以在审批提示里塞入不可见的字体，让你看到的命令和实际执行的命令不一样。对公网部署用户，这版是必须更新，不是建议更新。 插件层面是一刀切换，写就 api， opencl extension api 直接移除，没有兼容层，没有过渡期，所有第三方插件必须迁移到新 sdk。 同时插件首选分发渠道从 npm 切换到 claw hub 官方维护审核更严。模型方面，默认模型切换至 gpt。 五点四， mini max 升级到 m。 二点七，新增通过 google vertex ai 调用 claw 的 通道。新一版 open claw 传递的信号很清楚， 从快速迭代堆功能转向认真做工程。当前为预览版 beta， 正式版即将发布，关注新智园，秒追 a s i。

兄弟们大家好，今天呢，我们来出期龙虾官方的部署教程，来看下左上角的地址，龙虾的官方域名地址是什么呢？ 哎，就是这个 opencloud 点 ai。 想要部署 opencloud， 我 们先要安装两个软件，一个是 git， 一个是 node js， git 呢是这个地址点这儿下载。 note g s 呢是这个地址点这儿下载。下载完成之后呢，你就得到了这么两个东西了，哎，怎么安装呢？很简单，双击打开下一步，下一步，下一步，下一步，一直到安装完成就 ok 了。接下来你需要鼠标移动到左下角开始按钮，然后输入 power shell， 以管理员身份运行打开它。打开之后呢，你需要手动输入三个命令，来测试你刚刚装的 get 和 node js 是 不是安装成功了。那么第一个命令呢是 node 空格，杠杠 v e r s i o n 回车， 哎，第二个命令呢是 npm 空格，然后杠杠 v e r s i o n 回车，然后第三个命令呢就是 get。 接下来我们就要开始下载和安装了，那根据 opencloud 龙虾官方的部署教程，哎，第一步呢，我们就要执行这个命令进行下载和部署。 这里补充说明一下啊，当你执行这一个安装的命令的时候，你要确保你能够在电脑上访问 opencloud， 点 a n 对， 也就是访问 opencloud 这个官网，如果不能访问呢，你就得想想办法了，哎，搞搞魔法呀，搞搞科学呀， 对吧？那当你的 power shell 出现这个 open cloud 安全警告哎和提示的时候呢，就说明你的 open cloud 龙虾就已经安装成功了。然后呢，我们按键盘上的左右方向键，哎，来选择一个 yes， 然后第一个这个呢，是第一个，这个呢，我们选择最后一个，这个呢，我们选择第一个，这个呢也是第一个。 好，那么这个呢，我们就选择最后一个这个呢？我们也是同样的跳过， 为什么要跳过呢？因为跳过之后呢，可以在后面啊，去再去配置好，这里呢，他问你要不要去配置 skill， skill 什么呢？哎，就是配置技能，那我们就选择 no， 这里问我们要不要配置 hook 啊？就是配置自动化脚本，那我们这边呢，也是跟刚才一样也是跳过， 但不同的是呢，我们要按一下空格键，然后再按回车键。哎，跳过了这一步呢，跟你自己操作是有差异的，因为我现在已经安装了这 opencloud 了，所以他提示我是要重启还是要重新安装还是跳过， 那么为了我们演示呢，我们就现在重新安装一下啊。好，当我们的网关安装成功之后呢，就来到了我们 open cloud 触式化的最后一步，他这样问你的是第一个，你是用什么方式去启动你的机器人？ 他说第一个是终端啊，第二个是 web ui， 那 我们选第二个啊。 哎，当你安装成功之后呢，它就会自动地跳转到你的 web ui 的 这个界面，那么当前这个界面呢，就是你的 opencloud 龙虾的操作界面了。

ai 代理终结纸上谈兵时代， cloud 的 原声接管电脑 opencloud 三点二二重构底层最近， ai 代理赛道迎来了一个堪称分水岭的发板日。一边 antropica 正式开放了 cloud 的 computer use 能力，另一边刚加入 openai 的 开源框架 opencloud 也放出了底层全面重构的三点二二大版本。这两大头部项目的更新释放了一个极其明确的信号， ai 不 再满足于当一个聊天搭子，而是要真正上手替人干活了。只不过在从动嘴到动手的这件事上，两边给出了截然不同的解体思路。 antropic 这次选择的路线非常直接，让 cloud 像人一样直接操控电脑。 这个思路大大降低了普通用户的上手门槛，让 ai 干活这件事能立刻在各种真实的业务场景里跑起来。为了让 ai 操控得更聪明， cloud 采用了一套非常务实的三层降级执行策略。连接器优先，如果你要操作的应用有官方接口， cloud 会首选这条高速公路，快且稳。 浏览器 dom 层如果没有直连的接口， ai 会退一步通过控制浏览器内核来完成网页上的任务。像素级视觉接管如果上面两条路都走不通， cloud 才会记出杀手锏，直接看屏幕识图，像真人一样点击和键盘输入最亮眼的功能， dispatch 异步调度。 这次发布的 dispatch 功能让 cloud 真有了点专属助理的味道，你完全可以在通勤路上用手机给家里的 mac 下个指令，等你到公司坐下时，活儿可能已经干完了。 当然还有局限，这个功能目前还只是个研究预览版，并且首发只支持 macos 系统，因为依赖视觉识别，在某些场景下执行速度还有点慢。更重要的是，官方也坦言存在提示词注入的安全风险，在处理敏感数据时需要格外小心。如果说 cloud 是 个开箱即用的白领员工，那 open ai 赋能的 open cloud 野心则更大， 他想做的是一套系统化的 ai 底层平台。在经历了备受社区关注的九天断更后，三点二二版本带着多项破坏性的底层更新，高调回归生态净化与 plugin sdk。 新版本最核心的变动是彻底废弃了旧的插件依赖，推出了全新的 plugin sdk， 并把官方插件市场 cloudhub 扶正为首选。分发渠道 默认用上 gpt 五点四与独立推理配置。新版本直接将默认模型升级到了 gpt 五点四，还支持为不同的 agent 设置独立的思考深度，让算力调度更精细。 ssh 远程沙盒隔离 除了之前的刀客，三点二二版引入了基于 s s h 的 远程沙盒机制，开发者可以把高风险任务丢到独立的服务器上跑，安全性直接拉满。两种路径各有千秋。 cloud 的 优势在于几乎没有上手成本，特别适合快速解决零碎的或者没有 api 的 老旧系统操作。而 open cloud 虽然有一定门槛， 但它强大的跨生态兼容能力和极高的自定义空间，在处理复杂的企业级自动化任务时更具想象力。趋势已经很明显了，软件间的壁垒正在被 ai 打破， 未来核心竞争力或许不再是精通某个软件，而是如何更好地进行系统编排定义需求。那么问题来了，面对这两种不同形态的数字劳动力，你会把工作交给即插即用的 cloud， 还是选择更具可塑性的 open？

如果你这两天在看奥蒙克洛，我觉得三月二十二号这次更新最值得看，不是又多了几个功能，而是他把很多底层的能力开始统一重构了。 这次更新我看下来有四个点最重要。第一，插件生态开始收口了。以前装插件这件事路径比较散，但这次更新以后，奥蒙克洛开始优先走自己的插件分发体系，找不到再走原来的外部分发渠道了。 这次变化看起来不大，但本质上很重要，因为这代表澳门科罗开始把插件生态往自己的官方体系里收了，以后，插件安装、版本管理、生态控制都更像一个正式的平台。第二，浏览器这个链路变动很大，这次不是小学小普，而是直接把旧的那套浏览器接法往下拆了。 原来一些旧配置旧路径，这次不建议使用了。官方给的方向也很明确，往新的绘画方式上迁移，该修的是用官方工具修， 这说明什么？说明澳门克洛不是在打补丁了，而是在把浏览器自动化这块往新的运行方式上切。 第三，图片生成能力开始统一了。以前这块的接法有点散，也有旧的写法，也有历史包袱。这次更新以后，图片生成开始统一收成核心能力里配置方式也开始变得更加集中，这个变化的价值很直接，以后做图片生成 不会像以前那样好几个入口，好几套写法，而是开始往统一的能力上走。第四，开发者接口也在换代。这次对插件做拓展、做工具接入的人来说，变化会更加明显， 因为旧的一套开发接口开始被清理了，新的接口接上来了，这意味着你以后按老的方式再接，这次不是简单的升级，而是跟着他的新体系走 哦。所以我对三月二十二号的更新判断很简单，他不是一次单纯的加功能，而是一次插件、生态、浏览器链路、图片能力、开发接口一一启动的底层重构。再往下看，还有两个小动作也很说明问题， 一个是他又补了新的链接能力，另外一个是他把过去的一些历史命名、旧兼容写法开始清理掉，统一到现在的这套命名体系里。这些动作一起看，他的方向很明确，收口统一重构。 所以你问我三月二十号这更新该怎么理解？我会说，不是奥本克勒又多了一点新花样，而是开始他把很多底层的能力往更统一、更平台化的方向做了。三月二十二，这次奥本克勒真正大的不是新功能，而是底层能力开始统一重构了。

哈喽大家好，欢迎回到今天的节目家人们， oh bin ko 憋了整整九天，直接放了个王炸级的里程碑更新，就在三月二十二号到二十三号，他直接把整个底层架构都给换了， 这次更新可以说是从跟上解决了咱们之前吐槽的所有痛点，但也踩了个不小的坑，很多用户更完直接翻车。今天这期节目，我就用大白话给大家把这次更新的核心干货 坑点，还有咱们普通用户到底要不要更，怎么用，怎么靠这次更新抓住变现机会，全给你讲明白，全是你用得上的实操内容，没有半句废话。首先先讲这次更新最核心，对咱们影响最大的部分，插件系统彻底重构， co hob 直接成了官方亲儿子。 老粉应该都记得我之前跟大家吐槽过，欧本可罗之前的插件生态太乱了，你装个技能，他随便从 npm 仓库拉包里面有没有恶意代码，会不会偷你的 api 密呀？全靠硬气新手，根本没法分辨，而且安装也麻烦，我之前装那个自我改进代理， 试了好几种方法都失败了，最后还是 ai 自己给我写了一个。这次更新直接把这个问题从根上解决了。第一，官方推出了全新的插件 s d k， 把之前的旧接口直接全换了，同时把咱们一直在用的可罗哈布技能市场设成了插件安装的优先渠道。 什么意思？就是你现在装技能系统，会先从可罗哈布拉经过官方审核的包，只有官方市场里没有的才会回推到别的仓库，等于官方给你加了一层安全防火墙 前，咱们怕的恶意插件投毒、偷瞄的问题直接解决了一大半。第二，安装门槛直接给你降到了地板上，配套了全新的一键安装命令，你想找什么技能 直接搜，搜完一行命令就能装，不用再搞什么手动导原码配环境，新手也能一步到位，再也不会出现我之前装半天装不上的情况。第三，也是最爽的，直接打通了跨生态兼容，现在 cobo 都能直接用了，等于咱们能用的机能库直接翻了好几倍。 之前别的工具上好用的功能，现在咱们在欧本可上也能直接用，不管是自己用还是做二次开发，变现空间直接大了太多。讲完了最核心的插件系统，再跟大家讲第二大更新，模型能力全面升级， 干活的本事直接上了一个大台阶。这次更新欧本可的默认模型直接升到了 g p t 五点四，同时还支持了最新的 mini 和 nano 版本， ai 的 逻辑推理，长上下文处理，代码生成能力 都有质的提升。大白话讲就是之前你让他写个技能代码，经常出 bug， 逻辑乱要反复改好几次，现在他写代码的准确率、稳定性高了太多，咱们普通人只要给他说清楚需求，他一次就能给你写出能用的成品，做技能开发的成功率直接拉满。 同时对咱们国内用户最友好的是，国产模型的适配也做了大优化， mini max 默认模型直接升到了最新的 m 二点七系列，飞叔、微信这些国内常用的办公通讯工具适配的更好了。之前用国产模型经常出的配置复杂， 接口连不上的问题，这次也全给解决了，用国内工具、国产模型的朋友，体验直接上了一个档次。还有一个很实用的更新，图像生成、语音转文字这些多模态能力现在可以集中管理了，不用再写一大堆复杂的配置文件，新手也能轻松调用。想做图文内容语音拨课，直接就能让 ai 帮你搞定。 第三部分也是咱们之前反复强调的安全防护，全面加固，用着更放心了。这次更新，官方一次性修了十多个高危安全漏洞，包括之前 windows 用户担心的凭证泄露、环境变量注入这些问题全给堵上了，还给 windows 用户加了执行环境沙箱加固。简单说就是，就算你装的插件有问题， 也没法随便碰你电脑里的隐私数据，偷你的账号密码，从底层把安全防线给你筑牢了。除此之外，还加了一键备份恢复功能，换设备不小心崩了，配置也能一键还原，不用再从头配一遍，非常省心。讲到这里，必须给大家敲个警钟， 这次更新有个大坑，已经有很多用户踩了，大家一定要注意，因为这次是直接把底层接口全换了，没有给旧版插件留兼容过渡期。版本刚发的当天大量用户反馈，更完之后，微信、飞书这些常用插件直接用不了了，之前装的旧版技能全瘫痪了，浏览器扩展也崩了， 等于更了个新系统，之前的软件全用不了了。好在官方反应很快，三月二十三号当天就紧急发了修复补丁， 解决了大部分核心故障，但目前还有不少旧版插件没完成适配，兼容问题还在优化那讲完了更新内容和坑点，最关键的来了，咱们普通用户到底要不要更，怎么用？我给大家分人群整理了最实操的建议，照着做，绝对不会踩坑。 第一类，新手朋友，还没装欧本可的朋友，直接闭眼充最新版，不用管旧版的坑。最新版安全安装简单， 直接用可 hot 的 官方审核技能，不用怕踩恶意插件的坑，新手体验直接拉满。之前咱们领的国家超算的免费 tokens， 刚好能直接用。第二类，老用户已经装了一堆旧版插件，用超算平台部署的朋友，听我的先别更，等兼容稳定了，或者超算平台完成版本适配了再更，不然你之前用得好好的自动化流程插件直接就全废了，得不偿失，完全没必要急着一时。 第三类，想做技能开发，靠这个变现的朋友，现在就是最好的入场时机。为什么？因为官方这次把生态彻底规范化了，新的 s d k 和 hop 的 审核分发变现功能全给你铺好了，现在做适配，新 s d k 的 技能 上架之后，官方有流量扶持，而且现在竞争还小，你先做先占坑。之前咱们说的普通人有想法就能靠 ai 做技能变现的路子， 现在官方直接给你把路修平了，只要你能找到用户的痛点，给 ai 说清楚需求，就能做出能上架能赚钱的技能，零成本就能入局。 最后给大家总结一下，这次更新是欧奔克欧从一个小众工具往规范化、全民化走的一大步，彻底解决了之前安全门槛高、安装麻烦、生态乱的三大核心痛点， 虽然现在还有点兼容的小坑，但整体绝对是利好咱们普通用户的。好了，今天的节目就到这里，你有没有更了新版本，遇到了什么问题，或者发现了什么好用的新功能，都可以在评论区留言，咱们一起交流避坑，咱们下期再见！

卧槽，这也能漏 open 昨天刚发三月二十二日，今天就紧急推三月二十三日补锅了。原因非常离谱， peter 发版的时候居然把控制台的前端资源漏打包了。对，你没听错，不是功能有份， 是控制台资源文件压根没发出去，所以很多用户一升级 cloud control 直接白屏。更抽象的是，这还不是唯一问题， 这次连 whatsapp、 acpx 在 内的六个插件也一起失效了。因为这些 bug 的 插件本来该打进 npm 包，但发布流程里环境变量没配，最后也没带上。 也就是说，这次不是一个点翻车，是发版少一步，直接把控制台和一堆插件一起干废了。然后最草台的是报错，还指错方向。 用户看到的不是插件缺失，而是什么 style config entry， 等于你都炸了，还在误导别人排查。不过 peter 反应也快， 昨天翻车，今天就把三月二十三日推出来了。但我觉得这次最重要的不是补了 bug， 而是他顺手给发布流程加了保险，以后如果控制台资源没带上，或者帮手的插件缺失， c i 直接拦截不让上线。所以这次三月二十三日真正修的不只是白屏， 而是把这种草台式发板风险开始往流程里收了。一句话总结，前半段很草台，后半段还算专业。你觉得这次 open class 三点二三最重要的是修了 bug， 还是修了流程？评论区聊聊。

最近 opencloud ai 直接扔出个王炸，断更九天后，三月二十二号突然上线两千零二十六，三月二十二日 beta 一 预览版，全网都炸了。你想啊，一个开源 ai 智能体项目 tikop 停更九天，大家都在猜是不是要凉，结果人家憋了个大招，直接把插件架构彻底重构，还把模型配置升到 gpt 五点四，安全防护也大升级，这操作是不是有点反套路？ 明明大家都在等日常更新，他直接来个底层大换血，这反差感直接拉满。为啥这次更新能这么炸？ 你想想，之前 open core ai 火，是因为它能让 ai 真的 动手做事，不是光聊天儿，本地运行还能管文件跑脚本，跨平台发消息。但之前插件系统有点乱扩展， a p i 老出问题，生态也杂， 很多开发者用着不顺手。这次他直接废弃旧 api， 上线全新公开插件 sdk， 还把 cloud hub 设成插件分发首选渠道。这不就是在说之前的小打小闹不算，现在要把生态彻底捋顺，让开发者能放心搞开发， 用户能用到更纯净更靠谱的插件。还有安全这块，之前不是有恶意 n p m 包伪装它的安装程序搞木马吗？这次更新直接针对 windows 用户加了拦截，加固执行环境，你说这是不是精准回应之前的安全隐患？一边搞功能升级，一边补安全漏洞？ 这逻辑太清晰了，既要让 ai 更能打，也要让用户用得放心。毕竟他要访问本地文件消息这些敏感内容，安全跟不上，再强的功能也没人敢用。 再看模型升级到 gpt 五点四，还有 ui 长对话压缩、 android 深色模式这些细节优化，这说明它不是只搞大框架，连用户体验的小细节都不放过。你想，一个 ai 智能体，既要能高效执行任务， 又要界面好用、对话流畅，还要跨平台适配，这才是真的在往好用的 ai 工具走，而不是只靠概念火一阵儿。 opencloud ai 到底是个啥来头？它是 pspdfkit 创始人 peter steinberger 做的开源 ai 智能体平台， 主打本地优先，能让 ai 在 你电脑上真的执行操作，不是光输出文字。二零二五年底以 cloud bot 名字发布，后来改名 mode bot， 最后定成 opencloud， 短短几个月， get up 新标就狂标，成了全球增速最快的开源 ai 项目之一。 它的核心就是打破 ai 只说不做的局限，让 ai 从聊天工具变成能干活的执行工具，数据还都在本地，隐私可控。 创始人之前做 pdf 工具，拿过巨额投资，现在把 opencloud 从周末项目做成了行业焦点，甚至还加入 openai， 把这个项目的技术带进工业界核心圈。 这次三月二十二日版本更新，本质上是 openclaw ai 从热门开源项目往成熟 ai 生态迈的关键一步。之前他靠能做事的 ai 吸引了海量开发者和用户，但插件混乱、安全隐患、体验细节这些问题一直是他的短板。 这次更新直接瞄准这些痛点，重构插件生态，强化安全升级模型、优化体验，就是要把之前的热度转化成稳定的用户和开发者基础。你想想， ai 行业现在卷得厉害，要么是大模型拼参数，要么是应用拼场景。 opencloud ai 走的是本地智能体这条路，着打可控加执行加生态，这次更新相当于给这条隧道定了新标准。本地 ai 智能体不仅要能干活，还要生态纯净、安全可靠、体验流畅，这对整个行业来说都是个信号。本地 ai 不是 小众玩法， 是能成体系、能落地的大方向。对咱们普通人和开发者来说，这更新意味着啥？开发者不用再被旧 a p i 坑，能靠新 s d k 快 速开发。插件 生态越完善，能用到的功能就越多。普通用户用的时候，插件更靠谱，安全更有保障， ai 干活更高效，跨平台用着也顺手。 而且它一直坚持开源，大家能一起参与迭代，这就不是一家公司闭门造车，是整个社区一起把这个 ai 工具越做越好。其实 opencloud ai 的 发展逻辑一直很清晰， 先靠本地加执行的差异化定位出圈，吸引第一批用户和开发者，再靠快速迭代补功能、修漏洞。现在到了关键节点，直接重构核心架构， 糠实生态和安全，为后续规模化落地打基础。从周末项目到行业焦点，再到现在的生态升级，每一步都踩在 ai 从对话到执行的行业趋势上。

来了来了， openclaw 到底装哪些 skill 才能真正提升效率？今天这条视频直接给你上硬核清单，全是亲测好用的效率神器，装上之后你才知道什么叫赛博打工。 一、 tablie search 搜索快十倍想查最新行业报告，竞品动态， ai 却告诉你知识截止到去年，装它 openclaw 直接联网，而且不是扔一堆链接给你，是自动抓取加 ai 总结一句话，出摘要比你自己翻网页快十倍。 二、 excel processor plus circle assistant 数据不用愁，打开几万行的 excel， 眼都看瞎，装 excel processor， 把表格丢给 openclaw， 说帮我清洗数据算增长率，它自动搞定。 不想开 excel， 装 sql assistant， 自然语言查数据库，上个月销售额前三名是谁？ sql 自动生成，结果秒出。 三、 agent browser plus report generator 办公全自动填表，点按钮抓数据，这些重复活让 ai 替你干。 agent browser 直接接管浏览器，你说帮我把这个表单填了，它自动操作， 干完活还得写报告。 report generator 一 键生成，分析报告，数据丢进去，结论图表建议全给你整好。四、 obsidian 打造第二大脑跟 ai 聊完天，回头想找内容，翻半天装 obsidian， 每次对话自动存到你的 obsidian 知识库，日积月累，想查啥直接搜，再也不用，我记得聊过，但找不到。 五、 capability revolver 越用越快，这个 skill 是 王炸，它会记住你的工作习惯，常用指令偏好设置，用久了它比你还了解你自己， 你想干啥，他直接预判，连指令都省了。总结一下，效率不是靠蛮力，是靠工具。这六个 skill 场景， skill 搜索快， heavily search 数据快 excel processor plus sql assistant 办公快 agent browser plus report generator 整理快， obsidian 越用越快 capability evolve over 装上它们，你的 openclaw 直接从话痨进化成效率之神。好了，兄弟们赶紧去试试吧！还有什么问题可以打在评论区，下期咱们聊聊如何正确使用。

三月二十二号这波更新，我觉得真把国内一堆大厂给打醒了。一句话总结，光会套壳迟早出事， 发生了什么？就是 open collo 在 三月二十二号做了一次非常大的更新，这次更新之后，我看到网上有个词形容的特别准，叫技术集权。什么意思？表面上看， open collo 是 开源的， 谁都能下载，谁都能用，谁都能改代码，但本质上，整个生态的底层规则还是掌握在官方手里。 你平时套壳加插件，做 skills， 做各种第三方市场，平时看着挺热闹挺繁荣，可问题是，只要官方底层一改规则，你上面那一整套随时可能集体失效。这次就是最典型的一次。三月二十二号更新完以后，国内很多第三方通信插件基本都废了， 第三方 skill 市场大面积受影响，不少厂商自己封装的那一套能力也直接不好使了。为什么会这样？因为这次更新不是表面小修小补，而是直接在底层上了更严格的安全，叫验和信任机制。 以前怎么玩儿？很简单，一个 skill 文件夹往里一放，基本就能跑，现在不行了。现在你装 skill 得过官方哈普的验证，得是官方认可的受信任的系统才让你执行， 你没有官方那套认可机制，不好意思不让跑。这就很要命了，因为很多大厂之前干的事情，说白了就是套壳外面包一层自己的界面，里面接一堆插件，扩展通信能力，看起来好像很完整，其实底层命门根本不在自己手里， 人家官方一更新，你如果没跟上适配，直接就崩。更尴尬的是，很多厂商还没把升级这件事彻底控住。以前有些卖插件的人还知道提醒一句别升级，甚至直接把更新入口给你锁死。 但这次很多项目上的太快太急，根本没把这些风险控制做好，结果用户只要手一滑，点一下，更新好了，你外面封装的那些东西立刻失控， 最后只能退回去用官方那一套。当然有些官方通道还能继续用，有些开发者现在也在连夜补适配补升级，但问题是，你这次补上了，下次官方再改一次，底层呢？你还能不能继续扛住？ 所以我觉得这次更新最值得看的，根本不是某个插件挂了，也不是某个功能失效了，而是他把一个真相直接摊开了。没有自己的核心能力，靠套壳吃 ai 红利风险极高。你真想在 ai 这波浪潮里站住，靠的不是换个皮肤，不是接几个插件，不是包装几个 skills， 你得有自己的产品，你得有自己的能力，你得有自己的底层掌控力。不然的话，一家大公司市值上万亿，最后却被别人一次版本更新直接按在地上摩擦，说实话挺丢人的。还有一个现象也很有意思， 现在把 open cologne 炒的最火，最焦虑的其实主要还是国内。海外当然也有人玩，但更多是开发者在折腾，在实验，真正把它搞成不玩就落后的氛围。国内最夸张，好像你不用 open cologne， 你 就不懂 ai， 你 就跟不上时代。 但真相不是这样，它当然是一种技术趋势，也是一种产品形态趋势，但它不是所有人都必须立刻冲进去的唯一答案， 很多时候不是技术本身有多夸张，而是市场太焦虑，舆论推的太猛，最后把整个事炒过头了。 所以我反倒觉得这次更新未必是坏事，他至少给很多大厂提了个醒，别再迷信套壳了，别再只想着蹭流量吃红利了，真想长期留在牌桌上，还是得做自己的东西。

大家好，我是 ai fish， 装了 openclaw， 却不知道模型配置在哪里，好不容易找到了，又不知道怎么切换大模型，没关系，今天 ai fish 手把手教你三分钟搞定 openclaw 的 模型配置 啊。我们先打开我们 open curl 的 后台，输入这个命令， open curl config， 然后我会把这个命令放在我的评论区里面，可以大家直接用 好，进入之后选择这个 local， 呃，选择第二个 model。 进入之后，我发现有非常多的模型可供大家选择，这些模型都是 open crawl 里面内置的，我现在版本是三三月二十二十二号的版本，所以说呢，里面模型会比较新，比如说最新的 minmax， 二点七，他都是有的。 那我们现在就第一种情况里面是有这样模型的，那我们先点击点击进入啊。点击进入 为什么选择 mini max 呢？因为他现在价格便宜，而且呢适合新手，而且二点七还是我们现在最新的一个模型 啊，跑出来效果还是不错的啊。我们看到里面有四个选项，那我们现在是可以选择这个就是开放认证，开放授权，点击之后他会跳出这么一个等待你认证的一个授权的一个 呃标识，但是你发现这没有跳出来，那怎么办呢？我们去复制这段网址， 然后进入我们的网站，就能直接呃，打开我们的这个授权界面，他会出现这个界面是登录应用，然后你点击授权 啊就可以了，然后你会发现我们这个就自动就进到这个界面，我们只要回车啊，那里面有很多模型呢，我们就选择 把这个几个都点上，呃，这个 minox 二点七点上就可以了，然后回车。好，然后我们 ctrl， 在这个时候我们已经可以用可口可乐点润，然后开启我们的小龙虾了。那现在呢，我要跟大家说另外一种情况，就是当我们进到这个界面之后，他没办法显示，就是或者你的版本比较低，不是二月，呃，最新的版本他可能没这个，那怎么来使用呢？ 我们接下来进入这个配置界面，然后 logo 选择， model 选择这一项啊，就是客用户的自定义啊，我们自己提供，那我们自己提供有三样东西，一个是他的那个 s u r l， 一个 base ur l， 第二个就是他的 api key， 然后第三个就是他的模型 model， 那 这三样东西怎么能够获得呢？我来教大家一步步的到他的网站上去取得这个信息。我们进入 文档中心，然后有 api 参考，那就再点击 open a r api 兼容，因为它的文档非常的长，需要大家呢去找一找。现在我是把这个直接就答案交给大家， 我们第一个看到 base url 在 这里出现了，就是这个这长串，然后呢千万记得后面的一定要带上，其他的有的网站，比如上面会有迷思啊，迷奇啊，都必须要带上，看好这个，然后我的 model 就是 这个 minimax 二 m 二点七，就是它会采用这个模型，上面的引号是不需要的，只要把你的内容复制下来就可以了，而且大小写和一个字都不能错。好了，然后接下来是我们的 api key， api key 就 比较简简单了，我们到我们的账户管理里面， 然后透更 light， 我 们会有这么一个 api key， 你 叫复制就可以复制，然后它就会保存在你的记那个里面。 为了方便大家演示，我把这些都贴在我的即时板上，这个它默认的，先要删除 第二个，然后把这个复制我们刚才在那里找到的地址，复制完之后，只要右键它就可以复制在这个控制台上了，然后点击回车。呃，那你粘贴 api key， 然后我们再回车 啊，某个 api key 很 长，就 sk 打头的 cp， 然后再回车，明天晚上回车，然后再回车。 model id 就是 刚才我们说的 minmax 两点七，这千万别错啊，我们再输入进去，这个在认证，认证完之后呢，马上会出现啊，认证成功， 嗯，然后我们就这里就不用去动它 and point id 就 别动它，就确定。然后这是给 model 起个编码啊，回车好就可以开始，那同样呢，我们就可以开始。嗯， open curl 好， 点击就可以输入。哎，你好， 你看，然后就出现，他反应也很快，对吧？有什么想聊的？好了，那今天教程就到这里了，欢迎大家下期再见。 最后呢，我给大家介绍一下我们的 minimax 的 talkin plan。 呃，大家看一下它其实分那么几种。呃，分六种，那我现在选的是 start， 就是 刚开始入门的这个情况，因为 start 呢比较优惠，它每五个小时可以六百次的模型调用。 呃，其实够了，比如说你六百次，你用完了，你这个再等一会，他五小时给你刷新一次，又有六百次模型调用的时间。呃，然后其他的我们看上面这个九十八的， 九十八的呢，现在是他有个模型叫 high speed， high speed 的 效果和我们现在 mini max 二点七的效果其实是一样的，只是他会比较快，他是一百 tps 的 一个极速推理， 就是说呢，正常情况下会比我们的 midmax 二点七会快一倍，但是呢，你看我们的低峰时段啊，也有能达到一百 tps。 嗯，其实我用下来感觉差不是太多，大家可以先从这个开始用用起来。 嗯，然后呢，其他两个，就比如说他的模型调用的次数也会变多，比如九十八的，你看达到四千五百次啊，已经很多了。嗯， 还有这个普通的，他也是一千五百四十五小时，就这个情况，当然他要连续包年的，但是连续包年的他会省两个月，也是挺划算的。就是在这个基础上，呃，十个月就能买一年的这个 top。 然后，嗯，现在呢？而且现在有优惠我们，你到我的评论区，呃，点开我的链接，他会有给你打个九折，就是这个基础上再便宜二十九，还是挺划算的，所以大家可以试一下刚开始吗？试一下， 然后再我给你看一下这个套餐的具体情况，我把我的使用情况打开给大家看。第一个呢，他会把阅读套餐这个信息告诉你， 然后他会说在当前使用的情况，他会在这里显示，比如说现在五个小时，呃，我访问了十四次，然后还剩多少， 还有多少时间之后重置，这都可以看得到。他当时在新出来啊，三月二十三号之后，他就新出来一个周限制，周限制我看剩了六千啊，我一共大概还有几天之后吧，刷新现在用了百分之二十， 大家可以关心一下。那当然，以前是没这个周线值的，我觉得挺划算的。那现在有了这个周线值呢？我觉得也还行，大家可以试一下。嗯。

hello， 大家好，今天呢，我们就开始 openclaw 的 教程，然后今天是第一节课， 第一节我们想先讨论一些关于高频的一些问题，也就是大家对于 ai 整个行业，或者说对于 openclaw 以及 comui 的 一些问题。 我们先看第一个哈，也就是大家问的最多的， ai 发展越来越快，我们是不是有必要现在学这些，或者说明天就会有新的工具把这个工具淘汰了，我们是不是有必要去学哈？然后这里可以先想一个问题， 看我视频的，我相信大多数的同学都是之前有接触过康复 u i 的， 那么假如说在一年之前，你因为这个问题，也就是 ai 发展越来越快，我是不是有必要现在学康复 u i， 然后或者说有一些新模型的出现，它的能力很强，那康复 u i 里面的工作流就被弱化了，我是不是有必要再去学康复 u i？ 如果说因为这个问题，你在一年前放弃了学习康复 u i， 那么在今天你再继续追这套教程的时候，你就会发现，因为对 cfui 的 不熟练，所以说后续教程讲到 openclock 加 cfui 的 时候，你没有办法去配置工作流， 或者说你对工作流的配置，包括里面的某些参数的设置都是不太了解的。那这个问题呢？或者说这个原因就是因为在一年前你放弃了 cfui 的 一个学习，所以说在今天你需要重新再补充 cfui 相关的知识，那么相当于第一个问题， ai 发展越来越快，我是不是有必要现在去学呢？ 那意思就是这个问题不是一个需要考虑的问题，因为你学到的东西在以后不管多多少少他都能够用的到， 其实这一点呢，跟我们第四点也会有关联，一会我们讲到第四点的时候，大家就能发现哈，反正关于第一个问题，主要讨论的点就是能不能跳出你学习的这个工具，去看待 你学完之后到底学到的是什么。如果说你学完 cfui 之后只是会用 cfui， 或者说只是知道在这个界面里面点个运行能生成一张图片，那说明这个学习的过程它是 不太对的，那么一会我们讲传统的学习思路的时候，大家就会明白哈。然后呢就是第二点，本地部署是不是需要很好的硬件，硬件的话只要能支持你运行 cfui 就 行。如果说你只是用 openclaw 去做一些，比如说资讯整理，网页浏览，然后帮助你下载一些内容的话， 那么这个对电脑的要求是非常低的。 openclo 它本身并不具备调用模型的能力，它甚至不如你运行一个游戏对电脑的要求高，因为我们用 openclo 的 时候，最好是给它配一个比较好的大脑， 那么这个大脑一般都是闭源的，我们通过接 api， 所以 说才会消耗我们的 token， 也就是在这样的情况下，我们的 openclaw 对 电脑的要求是特别低的。假如你不做 openclaw 加 comui 的 一个联动，那么 openclaw 本身并不怎么消耗我们的算力，或者说并不怎么消耗我们的硬件。 我们可以写一下啊大概的逻辑或者说流程，大家可以理解为是 openclock 本身加上 comui 工具，或者说你加上 ps 呀，包括你说的 pr 啊，或者说一系列其他的都行，那么主要对硬件的消耗啊，是这块儿它们会占用硬件，但是 openclock 本身它非常的清亮化啊， 它只是一个跟我们交流或者说跟这些软件联通起来的一个工具，所以说它本身占用的我们电脑的内存啊，包括我们的显存啊，甚至说它运行时候对我们的电脑的压力来说都是非常非常小的 好吧，这也是为什么那些各大厂商的服务器都开始推出轻量化的一种 openclo 的 部署教程，一键部署的教程。所以说 openclo 本身对我们电脑的压力非常的小， 只要你不用后面这些大型的工具，那么对你电脑的硬件消耗是非常低的。但是如果说你要用的话，那它的消耗也是基于当前这个软件的消耗情况去进行判断的。比如说你用 copy y 要跑一些视频或者说图片，那么你的显存我建议是十六 g 以上，那么在十六 g 以上的情况， 你可以适配大量的显卡，就像四零六零 ti， 或者说五零六零 ti 等等一系列的，那么这些呢，都能够比较好的去支持我们运行 cfui， 那 你做 openclock 加 cfui 的 联动，在十六 g 的 显存上也是完全可以用的 好吧，所以说你的硬件能力取决于你后面调用的工具，而不是 openclock 本身。如果你用 openclock 只是做一些资讯的整理，那你完全可以在自己的电脑上部署，这个要求并不高 好吧，要求很低。然后第三点，如果 open color 加 comui 你 做到了，你也部署了，但是生图什么的你都可以，但是为什么你还要这样？意思就是 你既然可以在 comui 前面，也就是你坐在在电脑前面完成一次生图，直接点击就可以了，视频也是点击就可以了，那我为什么还要部署一个 open color， 让他去帮我完成点击这个操作呢？如果只是站在这个层面去想，那确实没有什么必要，我们自己点就行了。 但如果说你站在另外一种情况哈，我们来考虑一下，现在给大家演示的它只是一个简单的流程，或者说为了方便大家理解了解它的功能而做的一个流程。但是呢，既然你在 openclaw 里面配了一个非常聪明的大脑，那它就可以像人类一样去思考一整个过程。就像左边我这里给了一个案例， 如果说你在刚部署完 opencolor 加 comui 的 时候，你说让他给我生成一张图片，然后不是给你生成了一张图片发送给你了，那这个确实你在电脑面前自己点运行就行。让他生成一段音频，然后不是生成音频发送给你了，你点个运行也行，那这个过程确实没必要。但如果说你是把大量的工程量给它串联起来的呢？ 或者说你以一个任务的形式发送给他，他批量的或者说长线的去完成整个流程的话，那这个时候就不一样了，就不是你点击一下就可以的了。 我们看一下左边这个案例，我说的是给我生成一个真实的男生，然后大概五十岁左右，然后呢，再用小黄瓜的声音生成一段音频，然后音频的内容我也给他了，用文字的方式给的，然后呢，再让他用这段音频和刚才生成的那个男生给我生成一个数字人的视频。 这一整套流程在 comui 里面，如果你要做，最少需要三套工作流，对吧？一个文生图的，一个音频克隆的，再加上一个数字人生程的三个任务。那在当前这种场景里面，我们还是打一段文字发送给他， 等待结果就行了。跟我们生图一样，也是打一段文字发送给他，等待结果就行了，但是他代替掉的工作量，对，我们只是生图，他代替掉的工作量就是我们打开 comui， 导入文生图工作流，点击运行，对吧？ 如果是现在这个场景呢？它代替的工作量就是打开 comui， 导入文生图工作流，点击运行，然后保存图片，然后再打开文声音频工作流， 然后导入音频，然后再输入提示词，完成音频的生成，然后保存音频，然后呢，我们再导入数字人生成的工作流，然后上传音频，上传我们的图片，然后再点击运行，生成最终的视频，然后再保存，对吧？ 刚才这一系列的工作流，或者说这一系列的任务，在跟我们纹身图对比的时候，在左侧我们跟 opencall 能交流的情况下，它的任务量没有增加， 只是我们多打了几个字，但是它实际替代掉的工作量是成倍数的增加。所以如果你只看一个生图，它确实啊，很简单，就是我们可以自己用 comui 做，但是如果是一个长线任务不行，那假如说后续你直接给他一个剧本呢？我们现在知道大语言模型， 或者说一个类似于豆包一样的能跟我们交流的模型，你给他发一个剧本，你让他完成剧本的分镜，包括每个镜头的设计，他都是可以完成的。 那么这个时候我们就可以想象一下，当我们把一整段的剧本发送给 openclip 之后，他就会自动帮我们把剧本完成分镜，分镜完之后，他就可以自动再调用 copy y 完成各个分镜图的生成，他甚至还能给你做成视频，然后视频进行一个合并再发送给你。 而中间这一整套流程还是没有增加工作量。如果只是用 openclo 的 话，我们就还是一句话，剧本发给他，让他根据剧本给你设计一个视频，然后将最终生成的视频合并之后发送给你， 还是只是打字打了一长段子，这个工作量基本对我们来说没增加。但是如果没有用 openclo 的 过程中呢，你就需要自己去设计分镜，自己去设计人物图，设计定这些角色的妆容什么的，然后再完成视频的生成，然后生成完之后再完成一个合并，对吧？ 所以说这一整个过程，大家一定要跳出你当前使用的这个具体的场景，一定要跳出这个怪圈，好吧，不要被现在这个圈给固定死了，你如果站在更高的维度来看，现在发生的这些事情，它是不一样的， 好吧？所以说第三点，如果 opencolor 加 comui 你 做到了，那为什么还要这样呢？就是因为在长线任务当中，它可以帮助我们减少非常多的一个工作量，而且这只是我们现在使用到的一个场景，只是一个场景哈，在其他场景也更多， 因为在我最新的视频评论区看到有个同学说，就是什么样的神人需求是能在外面给龙虾发送指令，帮自己生成一张图片、音频、视频。所以说就像这位同学一样，他可能就是站在了这个具体的场景去考虑了这件具体的事情。就像下面他说的，并不是人人都是靠自媒体为生，也确实是， 就是可能我给大家演示的案例更多的是能够在我的生活中，或者说在我的工作中提供帮助的。但是如果大家以为这个过程就只是能辅助我的话，那就说明大家在学习的时候陷入了一个误区， 这个误区就是看山就是山，也就是我做了一个资讯，那你获得的就也是一个资讯，那这个结果是不一样的哈。 好吧，那么再来第四个，这一点大家一定要认真的去听哈，因为有很多同学还陷在传统的一种学习思路里面，那么这个传统的学习思路我先说一下我的一个理解哈， 就是有很多同学会陷入一个怪圈，就是比如像之前我们学加法一样啊，一加一等于二，那我在计算机上按一加一，最终得到的结果是二，那么你在计算机上按一加一，得到的结果也是二， 所以说你可以跟我一模一样的步骤，完全去复现我们视频里面给的结果，这就是传统的一个学习思路，也就照葫芦画瓢的形式完成复现，这样的话你才觉得自己学的是对的。你就比如说假如此刻我们的 openclaw 已经部署好了， 然后呢？我给他发了一个消息，我问他你好，然后他回我好的哥哥有什么可以帮你的？然后假如说你问他，你好，他回你好的老板有什么可以帮你的？那么这个时候大家可以看到哈，是完全两个不一样的结果，前面可能都一样，但中间这个称呼他是不一样的。 那么假如发生这种情况了，大家会觉得自己因为结果跟我的结果不一样，而去怀疑自己部署的过程是不是对的吗？ 如果说哈，大家有这种想法啊，或者说这种思路，那么在现在学习 ai 的 过程中，是会陷入一个非常大的误区的，因为 ai 产生的结果具有一定的随机性，我们给他完全相同的内容，他得到的结果可能是不一样的。 你就像在 comui 当中，或者说你在进行图片生成的时候，或者说你用一些币源，或者说香蕉啊一类的模型去完成图片生成的时候，我们给他完全相同的提示词，他给你最终产生的图片是可能不一样的，对吧？他是可能不一样的，而且是很大概率不一样的， 因为他内部控制的不仅仅是我们能够看到的提示词那么简单，他还有一些随机的种子在里面的。 所以说这个时候大家就要摒弃传统的学习思路，从结果去看你学的过程对不对，也就是很多同学会从结果去反推你的过程对不对？但是在 ai 学习的过程中，大家一定要是过程的一个思维， 也就是你能确定你的过程一定是对的，那这个结果不一样，那他也正常，或者说这个结果不一样，那也不可能是过程的问题，好吧，就是这一点，所以说大家一定要抛弃传统的学习思路，在后续我们部署完 open call 之后，让他去做一些具体的任务的时候， 我们是需要跟他进行非常长线的一个交流的。那么在交流的过程中，我们发给他的问题，比如说我问他一个问题，你用一样的文字也问你的 open call 一个问题，得到的结果可能是不同的，你就像很简单的下载图片，他都可以选择不同的方式， 所以说我们得到的结果可能是不完全相同的。但是你不要去怀疑自己做的是不是对不对，而要去判断这个过程对不对，不要只从结果去看这个过程对不对，而是从过程去，也就是保证你的过程对，然后结果就一定是对的啊，是这样的哈， 好吧，所以说这个呢，就是我们在学习 ai 工具的时候，你要放弃的一个学习思路。那么这一点呢，在后续我们做 openclo 教程的时候，包括大量的跟 openclo 交流的时候，都会不断地去重复强调这一个知识点。然后呢， openclo 的 教程相对来说比较难出一点哈， 因为大部分的情况下，我们看到的都是一个浮于表面的聊天框，而具体的后面也就是 openclock 它运行的过程，我们需要通过各种各样的蛛丝马迹去看它有没有在运行， 而且有的时候呢，你会发现你给 openclock 发送了一段消息之后，它回你，好的，我接下来就进行处理，但是呢，它其实并没有运行，它只是回了你一句话，我我正在处理， 但是其实他并没有运行，那可能你等了一个小时，两个小时之后他还没给你，结果你再问他的时候，然后他说好的刚才确实没有执行，我现在开始执行啊，但是其实他还是没有在执行。那就像这种情况就会带来一个问题，就是大家会不断的等，但是你又不知道该怎么去判断，那么这些内容我们在后续都会去讲， 所以说大家一定要注意整个过程，好吧，整个过程过程是最重要的，好吧，那么接下来呢，我们看一下第五个点，也就是 openclock 后续更新，我们的更新重点呢是会结合 comfyui 去进行使用哈， 那么除了这个重点之外呢，我们也会做一些其他尝试，但我的尝试肯定是依据我当前的工作情况来进行的一个使用哈。 你就像我是一个自媒体的博主，或者说我经常会做一些直播，那么在直播过程中我就会有其他要处理的内容，比如说我直播完的录播要进行一个切片啊，要进行一个压缩。 还有就是我作为 kufui 领域的一个博主，我可能会经常去获取 kufui 相关的一些更新，包括其插件以及模型的一个更新，那么这些内容就是我 个人会去做的一个尝试，那么到时候也可能会出成教程来，让大家看一下我是怎么从零开始，然后让它完全符合我的要求的整个运行的过程。但是呢，大家一定还是那句话， 抛出我们看到的表象，去思考整个聊天交流和配置的过程，也就是假如你不是一个博主，或者说大部分同学，我相信都不是博主啊，那么大家如果说在自己的行业里面，假如说你做的是跟那个新闻相关的， 那可能你就需要把资讯这一块，把它往新闻那方面去搬啊，那假如说你日常会有很多的视频素材要做切片的， 那你就可以把我的这个流程切换成你自己的视频，所以说不要被具体的场景给框死哈，并不是说我教给大家的是做资讯，那你们就只能做资讯的，不是的哈，大家要学到他们之间统一的一个规律哈。 好吧，那么这个呢，就是我们第一节课我想给大家讨论的几个问题。重点还是第一个问题啊，就 ai 发展的很快，但是我们都有必要去学，因为你学到的知识点他一定不是一个点啊，他在以后会给你提供其他的帮助的。好吧，我们之前学到数学真的没用吗？ 啊？我们学了一加一等于二，我以后真的不需要用到一加一等于二吗？好吧，那这个问题大家可以想一想，其实学数学最主要的就是一个逻辑思维的能力。好吧，那么第一节课呢，我们就先讲到这里。

三月二十二日大龙虾更新引发了一堆 bug， 但是很快啊，大部分都在二十三日修复了。还有很多使用脚本安装的朋友遇到了飞书或是其他拓展插件失效的情况，连网关都启动不起来。先不用着急卸载重装，很简单啊，就是新版捆绑的飞书插件换了一个位置。这个小 bug 啊， 只需要在 opencl 点 json 文件中把插件指向正确的地址就可以了，其他消息通道也是一样的。新的非输插件就是在原位置又嵌套了一层 disk 目录，所以我们只要在配置文件上填上一个 disk 就 可以了。这次更新最重要的一点就是 opencl 更加平台化、标准化了， 社区增加了插件和 skill 的 认证流程，软件也意味着更安全一些了。那除此之外啊，经常龙虾不响应网关会掉线的问题也有优化，更新之后对于复杂任务可能会出现假死和掉线的现象就少多了。

大家好，欢迎回来，今天咱们来聊聊 openclo 平台最近的一次大动作，版本号二零二六点三点二四的更新。说实话，这可不仅仅是小修小补，这次更新几乎可以说是对平台未来的一个重要宣言，咱们一起来看看它到底带来了哪些让人眼前一亮的东西？ ai 助手的未来到底会长什么样？嗯，这可能现在每个人都在琢磨的问题。而 openclar 这个最新版本呢，它就想从实际行动上给出自己的答案。所以说这次更新绝对不只是加了几个功能那么简单，它是在试着重新划定 ai 助手的能力边界。 好的，今天我们会从这五个方面来把它掰开揉碎了看。首先这次重大升级到底是个什么概念，然后我们会深入聊聊他在 ai 智能化和集成方面的大动作，接着是团队协助的加强， 还有用户体验的打磨，最后再看看他那个更稳更强的底层核心。好，咱们这就开始 好，我们先来看第一部分，就是这次重大升级背后的一个战略思考，你要是把它看成是简单的加了几个功能，那就太小看它了，这其实是一次经过深思熟虑的战略飞跃。 那么这个二零二六点三点二四版本，它到底在关注些什么关键点呢？其实核心思想特别清楚，就三个词，更智能、连接性更强、体验更精致。 而且这三个词儿啊，它不是自己估自己的，它们是相互关联的，可以说整个更新的所有细节都是围绕着这三个原则来做的。 接下来是第二部分，说实话，也就是我个人觉得这次更新里最亮眼的地方，更智能的 ai 和集成。简单来说，就是 open claw 不 再是自己玩儿自己的了，它开始真正地走出去，跟外面更广阔的科技世界去对话，去合作了。 要想明白这次更新有多牛，咱们得先搞懂一个词，叫 api 兼容性。 你可以把它想象成是软件世界里的一种通用语言。你想啊，一旦大家都会说同一种语言了，那沟通起来不就完全没障碍了吗？你只要明白了这一点，马上就会知道接下来的变化有多重要。 你看这张对比图，简直是一目了然。以前呢， open call 有 点像个孤岛，能支持的课后端不多。现在呢，它直接实现了跟 open ai 和 r a g 的 广泛兼容。这个 r a g 啊，全称是解锁增强生成，现在基本上是所有知识问答应用的主流技术。 这就等于说， open call 一下子就学会了 ai 世界里最流行的一门外语。那这具体意味着什么呢？ 这就意味着，所有的开发者现在都能通过这些标准的跟 open ai 兼容的端点，把市面上成千上万的 ai 工具啊、客户端啊，还有 r a g 应用啊，无缝地对接到 open call 平台上来。 这已经不只是简单的扩张了，这简直就是给 open call 开了一条通往整个 ai 生态的超级高速公路啊！ 有了这么强大的连接能力打底，咱们再来看第三部分团队协助的增强，也就是 openclaw 不 再只是一个孤零零的工具了，它现在可以特别顺滑地融入到你每天都用的那些办公软件里。 你看看他在 microsoft teams 里的体验升级就知道了一个核心变化就是他不再像个冷冰冰的机器人。你看他有流势回复，有带提示语的欢迎卡片，甚至还有我们都特别熟悉的那个对方正在输入的提示。 他在努力让自己变成一个更自然、更懂你的智能同事，让你们每一次互动都变得特别高效。 那么对于 slack 用户来说呢？这次更新的目标是恢复直接交付的丰富回复对等性。这句话听起来有点绕口，说白了就是让你在 slack 里跟 openclaw 聊天的时候，体验能跟其他平台完全一样，功能一样丰富，互动一样流畅，绝对不会再有任何被区别对待的感觉。 disker 这边呢，体验有变得更聪明了，现在它可以调用大语言模型，给那些自动创建的讨论串生成一个又简洁又清楚的标题，这对保持社区讨论的条理性和清晰度来说，真的非常有帮助。 好，看完了，它怎么跟外部世界连接？现在咱们把目光收回来，看看它内部的变化。第四部分，用户体验的优化。因为一个再强大的工具也必须得好用，对吧？这次 openclaw 在 日常操作的直观性和功能性上可以说是下了大功夫。 就拿这个控制界面的技能管理来说吧，以前所有的技能都乱糟糟的挤在一块，现在呢，不光是有了清清楚楚的点击看详细的弹窗，技能的状态也用标签页给你分好了， 全部就绪，待设置已禁用。这么一来，你一眼就能看明白哪个技能能用，哪个需要配置管理效率一下子就上来了， macos 应用的导航栏也来了一次彻透彻尾的净化，跟过去那种挤在一起的水平标签说再见了，现在换成了一个特别清爽可以折叠的树状侧边栏，这种结构啊，不仅让现在的功能看起来一目了然， 更重要的是它给未来加更多新功能，留足了空间。当然了，魔鬼都在细节里嘛。这次还有好多这种改善生活质量的小提升， 比如说你可以直接预览 md 文件了，可以一键获取技能秘钥了。还有就是对咱们这些用命定行的朋友指引更清楚了，对容器的支持也更好了。就是这些看起来不起眼的小改动加在一起，才构成了更顺滑、更贴心的用户体验。 好了，最后咱们来看第五部分，一个更强大更贴心的用户体验。好了，最后咱们来看第五部分，一个坚实的底座撑着 这次更新就包含了大量针对安全性、可信和性能的关键修复，超过十五项。你没看错，这不是小打小闹，这是这次发布里包含的重大错误修复和稳定性改进的数量。 光是这个数字就足以说明开发团队对平台基础的稳定性有多重视了。这些关键修复主要集中在三个方面，首先是安全，懂上了一个纱箱绕过的漏洞，让代理程序运行得更安全。 然后是可信，增加了一个重启哨兵机制，这个直观重要，它能保证网关重启之后一条回复都不会丢。 最后是连接性，它现在可以隔离启动失败，这样就不会因为一个小问题导致整个系统都瘫痪了， 所以绕了一圈，咱们又回到了最初的总结， openclo 二零二六点三点二四的核心故事就是这三个词，更智能、连接性更强、体验更精致。这次更新不只是它自己的一次能力飞跃，更重要的是它为自己，也为我们所有的 ai 生态系统的大门。 这次更新把 open claw 和整个世界连在了一起，现在可以说舞台已经搭好了，那么下一个问题就要留给在座的每一位了，你打算把它连接到哪里去，创造点什么呢？我们拭目以待，感谢大家的收看！