龙虾openclawu盘功能阉割

这是一个龙虾 u 盘，也叫优克洛，我们就说把完整的龙虾包，还有 n、 p、 m 啊，呃，这些等等的这些插件都放在了这个 u 盘里，也就说现在这个 u 盘插在电脑里，或者插在 mac 上 linux 系统里。啊，那现在都是可以直接运行的， 也就是不需要繁琐的配置，那它的这个安全性以及私密性都有所保护。那，那这个就是我的 u 盘，我现在把这个优克洛打开， 然后我这是一台 mac 嘛，我就选择这个 mac start。 那 那现在这个龙虾就可以自己运行，那免安装嘛？也就是免安装，然后直接打开运行，它就会运行在这个，那现在它就可以进入到这个优可拉的配置中心里，那包括像这个配置面板也是直接就是有的。

首先打开 u 盘，如果你的电脑里没有安装 docker， 点击 u 盘里的 docker 安装包进行安装， 然后打开这份使用教程，不懂的地方可以直接看教程。 docker 安装完毕，然后去启动台打开 docker， 这里输入你的开机密码，准备运行 docker， 然后在 u 盘里点击启动，等待一到三分钟， open call 页面会自动弹出，请耐心等待。 点击允许 你的 open call 页面已自动弹出， 现在打开 u 盘里的使用说明文档。 复制 getway token， 点左侧的概述 overview， 在 网关令牌这里粘贴刚才复制的 token， 然后点链接，点击左侧聊天，就可以看你的龙虾对话啦。至此，你的 open call 已装好， 如果不使用了，需要点 u 盘里的停止，然后退出 u 盘就可以了。这里额外说明一下，第二次想要使用小龙虾插上 u 盘，可以从视频的第五十秒按照步骤重复操作即可。

兄弟们，没有想到 oppo klo 竟然可以装到 u 盘里了，它可以离线安装到 u 盘插上就能用，双击安装，专为国内用户打造， 并且它的大小只有两个 g， 也就是说你的四个 g u 盘就可以用，并且它闪烁了，为什么要插入 u 盘？使用 oppo klo， 它解决几个问题，一， xp 打不开，页面下不了，不好下啊，依赖不好装，超时问题，还有复杂的环境配置问题，它的解决方式就是把打包好放到 u 盘插上，能运行，所有人，小白都可以使用，并且呢， 它可以一键安装，内置了国产八个 ai 模型，就这个 kimi 同音、千问智普、迷你 max、 豆包、百度千人翻、小米，一键配置，并且还能接入 qq 机器人， 腾讯的产品大家都知道，受众面很广，七个聊天平台，这个我们看看就好，因为他说即将支持七，这个东西还没有支持，是女装生产率，他配备了五十二个技能，相对于全模型的话，他可能可以用的比较少，只有五十二个。想要王者的兄弟们可以点赞评论私信我。

我相信你一定没有用过这么便携式的龙虾，一定没有用过这种龙虾的吧？啊，我知道大家想装龙虾啊，就是因为可能是就是他，因为他安装比较麻烦啊，下载可能会下载错，然后比较繁琐，现在给大家把这个问题解决了，给大家看一下咱们的便携式龙虾，就是全带在这个一个 u 盘里啊，给大家看一下 啊，咱们先把咱们这个关掉啊，全都关掉，然后把咱这个 u 盘给它弹出啊，咱们把它先全部关掉啊，全部关掉 好，然后咱们把 u 盘拔掉，看一下，这是咱们家 u 盘啊， open club 啊，好，没有问题，现在插上咱们的 u 盘，插上咱们 u 盘，然后咱们直接打开啊，直接打开， 直接一键就本地部署了啊啊，他这个程序会自动运行啊，运行，然后直接就跳转到咱们这个龙虾配置中心了，好吧，然后在这边再刷新一下第一个网页， 这个网页再啊刷新一下， ok 啊，这个时候啊就可以啊，直接进入到咱们这个龙虾页面了，是不是很便捷？好吧，想买龙虾的抓紧时间找我吧。

现在很多人用 open core 龙虾来提升工作效率，但是他用云端的大模型，大家又有所顾虑，数据不安全，依赖外网还会受限。想让龙虾直接调用你本地的大模型吗？今天这期手把手带你切换，安全又自由。 好的，真的是手把手教哈！现在我们在左下角搜索框上面输入 c、 m、 d 三个字母，在弹出来的命令提示框里面，我们首先要进行一个环境检测，那检测的内容无非就是两项，首先第一个是龙虾的环境是否是安装正确，另外一个是欧拉玛本地 你的开源大模型运行框架是否正常，有些人到这一步可能就开始挂了，哎，我这里怎么跟你不一样呢？这些都是基础环境的问题，点赞过千呢！我会为大家出一期教大家怎么零基础安装龙虾环境，并且配好本地大模型。 openclose 需要一个 api key 来识别，欧拉玛服务 这里我是使用了 linux 常用的，这种 spot 命令在 windows 环境下应该是识别不出来，所以待会大家看到一定会出一些问题啊， 那我们换另外一种方式就可以了。所以现在我们是通过 open call 来配置他的 a b i k， 这个 k 可以 是任意的支付船。我这里是设置成了欧拉玛 logo， 那 你要设置成 abc 也是可以的。 现在大家看到提示就代表着我们的龙虾已经连上了本地的大模型，当然现在还没结束啊。接下来我们要检查一下奥巴马服务是否已经开启，因为如果没有运行的话，是需要重新再启动的。这里输入的是本地奥巴马的服务地址， 可以看到我现在本地正在使用的一个大模型是千问三点五的九币，如果没有顺利出现模型铃声，那需要执行这条命令，手动启动本地大模型。那如果你的拉玛本来就是正常运行的，执行这条命令呢，就会 有错误，跟我一样，这是正常的，不用慌，现在我们干脆新开一个命令行窗口啊，我们先检查一下这个龙虾里面的模型有哪一些啊？用 openclose model list 的 这条命令就能够查询的到，第一个千万三幺四 b 的， 这个是之前我使用的本地模型。 第二个呢就是龙虾他默认使用的大模型啊，这是一个在线的大模型。然后呢，用现在大家看到的这条命令，我们就可以让龙虾去找到本地正在使用的大模型。 千万三点五九币。执行完了以后，龙虾会自动的重启，重启以后倒转到这个龙虾的 t u i 交互界面， t u i 交互界面是我们和龙虾进行交互的一个 窗口，我们可以交代他去做什么啊，他会在同样的地方给我们反馈。按 ctrl c 就 可以退出 d o i 界面。紧接着用 open claw on board 这条命令 来启动龙虾的出石化像道这一步用方向左右键就可以选择 yes or no， 这里我们选择的是 yes。 第二项默认选第一个就可以 回车跳转以后我们就可以在龙虾里面看到一个表，这个表里面就显示出了龙虾检测到的本地大模型。千万三点五九币。下一个配置我们可以选择一二两项中的一项，但是千万不要选择第三项 reset， 接下来模型供应商选择，我们直接跳转到最后一个，跳过就可以， 然后选择 o provider， 在 这个 default model 里面连接的欧拉玛模型应该会出现在最上面，并且作为末日模型选择这个就可以了。后面的设置大家只需要参考视频的配置就行。 最后重启龙虾我们就可以来测试是否切换成功。由于之前我已经使用了飞书来测试一下本地的 overclock 使用 大模型是否是正确的啊。大家可以看到当前我发送的消息是直接会发送到我本地的服务器的， 然后有本地的大模型去查找问题。好，我们看到了现在这个龙虾去查询了一下，回复我们当前模型是圈问三点五九币，这个是准确的啊，那基本上到现在 本地模型切换呢，就是完成了啊。最后给大家展示的是拉取本地模型常用的两条命令啊，第一个是拉取，第二个是查询啊，有需要的宝贝啊就可以去参考一下。

这个是一个龙虾的 u 盘啊，这个优可拉的，也就是说现在有完整的龙虾包在这里面，还有 npm 这些等等插件都是放在 u 盘里，都是放在这个 u 盘里面啊。 呃，不管是放在麦克还是 windows 可以 直接运行的啊，这个系统都可以直接运行，不需要繁琐的一个配置，它这个安全性和私密性都是有所保护的。你看现在打开都可以直接跟他发指令啊，直接跟他对话。

今天大家只需要跟着我的开源教程，复制粘贴我做好的直击源代码的提示词，就能掌控龙虾从安装到卸载中一切事物，直接跳过使用龙虾的自然熟悉阶段，原地完成数码进化，像解锁满血能力，拉满记忆能力，瞬间学会一本书，甚至可以让安全加固也一次完成补齐。 第一步是安装，我们复制这行提示词发送龙虾就会自动完成安装，装完之后就会自动打开龙虾的 web ui 界面，然后我们再打开准备好的安装文档，复制这个提示词，发送之后，模型会帮我们自动安装飞书插件 连接好了，我们验证一下，发一条消息，可以看到已经连接成功了。龙虾工具箱中一共有二十五个基础的必要工具，相当于龙虾的虾钳，但现在刚装好，是残血版。 接下来我们用这个提示词把龙虾的全部能力解封，其实就是让他所有的工具变为可用状态，测试一下，让他用隐私模式打开我们自己的 chrome 浏览器，这个打开了就意味着工具成功解锁。接下来复制这个提示词，我们把记忆能力改成满血版，主要目的是安装一个本地向量模型，解锁所有的记忆功能。 成功之后再打开文档，复制这个记忆参数优化的提示词发送，稍等一下就会提示已经完成，并且要求重启，我们直接发送重启龙虾，这样能力和参数就都是满血版了。 能力和记忆都满血之后，重点就来了，我们让龙虾进行数码进化，比如你想让他秒懂一本书，其实不用一轮轮喂语料，直接复制这行提示词，顺便附上你想让他读的那本书的本地文件路径。发送后稍等一下，龙虾就可以直接吸收这本书的精华内容。 接下来我们测试一个这本书的相关问题，看看他有没有用这本书的思维方式去思考相关的问题，给我们更高质量的回复。从回答可以看出，他已经完全基于书里的底层逻辑在思考。 同理，也可以把你的 cloud 或叉 gpt 导出的个人数据文件丢给他，他就能无缝继承你所有的数字资产，完成终极进化。进化完成后就是安全了，我们虽然无法彻底解决安全风险，但可以做个看门狗等方式给安全做个加固。 用我准备好的这个提示词文件，告诉模型查看文件内容，并按照步骤逐步执行。复制文件路径放在最后面即可。稍等片刻，安全加固就会完成。 接下来我们用自然语言安装和筛选适合你需求的 skills， 你 只需要复制这个提示词，描述你的需求。比如我们说我需要每天自动查看 ready、 热铁摘药，点击发送提示词，稍等一会儿，它会自动去筛选好的 skills 库中去找和安装它。自动安装好了之后，我们可以发个消息测试一下， 稍等一下，他会使用这个 skills。 可以 看到他已经找到了我们指定板块的热帖。上期说的那些需要你自己去注册配 c l i， 掏钱买 api key 才能激活的 skills， 建议大家可以尝试让模型帮你从筛选过的库里找一下，看看有没有能直接跑的。最后，在使用中，大家如果觉得 token 消耗太多，可以用这个提示词发送之后模型会根据你的过往使用情况和 tokens 的 消耗强度进行优化，并不是简单的直接调低各种参数，模型优化完成后就告诉我们，预估可以节省百分之三十到百分之五十， 如果不想用了或者想重新安装，就用这个提示词。一句话，把龙虾卸载的干干净净，所有痕迹全部清除。卸载完成后，我们打开 y b u i 刷新测试一下，看不到界面就是成功了。这期教程，我们把龙虾从安装到满血，从净化到安全加固，全程只用自然语言，没用一行代码的完成了， 文档和提示词都开源免费分享给大家，希望多多点赞收藏，鼓励一下大家。在使用过程中如果还有其他的问题，欢迎在评论区留言交流。

近期，太原 ai 智能体欧本科奥龙下凭借本地部署自主操控电脑的能力，成为 ai 辅助开发的热门工具，但底层参数配置一旦出错，就会造成巨大资源浪费。本次核心任务是对应的 tree s d k。 二 python s d k 进行全维度梳理，形成标准化文档与测试脚本。 实际执行中， ai 只完成了目录创建，后续工作全面中断，陷入执行中断、重试的死循环，没有任何有效成果， 却在夜间消耗了超百万级无效 token， 严重耽误进度。问题根源并不是模型性能或工具缺陷，而是两处核心参数被不合理手动配置。一是 context window 上下文窗口手动设为一万六千，远低于模型原声上限。二是 max tokens 单次最大输出 token 手动设为四千零九十六，限制了单次输出长度。配置的初衷是想降低 token 消耗，却忽略了工程化分析最大容量上下文的需求。 s d k 分 析需要读取多文件源码， 记忆目录结构，留存历史结论。过小的窗口反而成了性能瓶颈。 context window 代表模型的总上下文容量，可以理解为模型的短期记忆。一万六千的容量太小，系统会自动压缩数据，导致核心信息丢失，模型记不住项目进度， 只能反复从头开始。 max tokens 控制单次推理的最大输出长度，四千零九十六的限制无法满足工程文档和完整代码块的生成，输出会被强制截断，无法生成完整文件或使模型不断重复请求，这样就形成恶性循环。 上下文不足导致记忆丢失，输出截断导致任务无法完成，两者叠加引发无限重试，最终 token 疯狂消耗， 任务却毫无进展。解决方案非常简单， openclaw 本身具备模型参数自动适配能力，没有手动配置时会自动使用。模型的最大上限，我们只需要删除配置文件里的 context window 和 max tokens 这两个限制参数，保存重启后重新下发任务即可， 效果非常明显，任务效率大幅提升。 ai 可以 快速完成全部工作，精准判断底层通信架构，生成完整的架构分析报告，整理全部 api 接口文档，输出对应的拍丧测试脚本，完成统一配置文件参数。缩线并不是不能用，而是要看场景。适合缩线的场景 轻量级交互，比如简单查询单行代码修改普通问答，或是硬件资源有限的环境，可以降低消耗，提高速度。不适合缩线的场景 工程开发、项目分析、长文档生成、批量代码编辑等复杂任务，这些对上下文和输出长度有硬性要求，强行限制一定会崩溃。核心原则， 简单任务适度缩线控成本，复杂任务放开限制保效率，不要一刀切，给大家一个实用的配置。建议复杂任务直接删掉 context window 和 max tokens， 让系统自动适配。手动配置可以参考 常规工程 context window 不 低于八万，大型项目拉满到模型上线， max tokens 建议设为一万六千三百八十四。如果遇到 ai 失忆，输出截断，任务卡住， token 消耗异常，优先检查这两个参数。最后提醒大家， token 成本要看有效产出率，一次完整执行的成本远低于无数次无效重试的总和，提升效率本身就是在节约成本。

朋友们，请原谅我用这样的标题，因为我最近刷到了很多视频，都是关于如何卸载 opencll， 我 终于放弃了 opencll 之类的。我想我的粉丝朋友是肯定会比较迷茫， opencll 是 不是要凉了呀？还需要学吗？ 我今天本来有三个非常实用的 opencll 技巧要分享，不过在这之前，我还是想先给大家补一个 ai 时代分析信息源的技巧。 永远你都要记住一个真相，这个真相就是自媒体或者博主都是被算法支配的，包括我自己。我也要追流量热点，就好比今天的视频，明明是十分通用的 ai 技巧，我必须包装成跟 openclaw 相关的，否则别人就没法点进来。 而且视觉上要用表达 openclaw 即将走向衰退的标题符合现在的情绪来吸引大家的注意。我其实就是想好好做个教程，但是非得伪装在这样的标题内。没办法，算法为王的时代确实很不容易。 不知道大家有没有看过这张图啊？这是一个技术成熟度曲线，任何事物都会经历过爆火和凉调的过程，经过了这一番洗礼之后，这个事物才会逐渐走向成熟。你可以把自媒体对事物的嗅觉比喻成炒股， 他们会在上升的时候做多，下跌的时候做空。你们搜一下 opencll 卸载这个关键词，在各种视频网站上 就能知道谁是为了流量不惜忽悠你下车。我只是提醒大家应该关注内容本身，忽略标题里的情绪。你只需要用一个标准来判断，就是能不能从一个视频里获得立刻行动起来的动力和方向，如果能让你动起来，就是优秀的信息。 我希望接下来我分享的内容都能让大家动起来。那为什么看衰 openclo 的 观点能引起大家的很大的共鸣吗？我觉得也不是没有道理， 核心的原因我认为有这三个啊。首先第一个，大部分人看不到 openclaw 的 能力边界， 以及大部分人也忽略的他的能力正在飞速的发展。实际上他变化很快的，能干的事越来越多了。大部分博主只是教你怎么去安装，因为他们就没有能力跟上 openclaw 的 变化， 但实际上他每天都在快速的迭代。第二个原因啊，我觉得就是大家可能误解了 openclaw 的 核心循环。什么叫核心循环啊？我之前发了个视频，就教你用游戏的循环来比喻怎么样玩 openclaw， 你 进入了这个游戏之后应该怎么样成长，讲的就是这个意思。 我始终认为啊， open klo 他 绝对不是一个超级机器人，能直接给你赚钱。他其实是一个生存建造类的游戏，你不仅要养成你的龙枪，你还要建设自己的基地，这个基地就是你实现自己商业闭环的基础设施，大家可以去看一看，我之前那个视频讲的非常清楚了。 还有一个问题啊，就是 openclaw 当下的版本真的不适合直接用它创造基础设施，也就是说它不是为 coding 而设计的 agent。 所以 啊，即便你已经目标明确，知道你要什么 skill， 要什么软件基础设施，但如果你用 openclaw 去做，你就会很低效， 尤其你用的还是比较低等级的模型，它效率十分低，上下文的使用也不够的优化它的记忆，反而是拖累软件开发的能力的，所以它完全比不上 cloud code。 所以 很多人用它来做 code， 你 就觉得它能力很弱啊。但实际上是你选错了工具，你更应该选择的是 cloud code， 你 应该考虑是用 cloud code 来做 skill， 做一些流程，而用 open code 来运行它。 但其实啊，这三个问题都是可以解决的，我今天就分享一些技巧来帮助大家解决一三的问题。二、这个问题直接看我上一个视频就已经讲的很清楚了。首先啊， openclaw 的 发展是非常快的，快到你根本来不及学。 openclaw 的 代码库，每天都会有非常恐怖数量的代码提交，每个版本都有海量的更新，那些信息你根本就消化不了。我的解决方案就是让龙虾记住你的代码库，每天更新代码，给我做一个简报。 所以你一定得有一个 github 账号，而且你必须要用这个 gh log in， 你 用它登录一下。接下来龙虾就可以使用这个命令，它可以根据代码的变动来给你总结所有的更新。 还有一个技巧啊，就是让龙虾通过 gh 命令直接搜索过去二十四小时或四十八小时合并的 pr。 你 可以根据它的简报来筛选自己感兴趣的功能变化，再做一个深入的问答。 比如说，我在 x 上发现 peter 说，他说 opencloud 支持类似 cloud code 的 这个斜杠 by the way， 这个功能可以让龙虾在执行任务的时候同时对他问答。哎，这个我就很感兴趣啊， 这个解决了我的一个重大痛点，于是我就让龙虾把这个代码的分支直接合并到了本地，于是我就找了一个版本拥有了这个功能， 当然这个是一个进阶技巧。那如果你有一个长期在思考要解决的问题，对吧？你自然会有一些关键词，对不对？比如说我长期关注 mac 设备的推理速度，我的关键词就比如说有 fix catch， k v catch 之类的， 以及 m l x 这个框架。所以我的龙虾就能在 read it 帮我发现 o m l x 这个加速 mac 设备推理速度的神器。我上次不是发了视频吗？ 你还可以让龙虾定期在 github 上搜索你关注的几个代码库，它可以给你定期的 update， 告诉你你关注这个问题是否已经有了解决方案。你关注的这个 pr 是 不是已经合并了？ 比如说我关心 opencloud 的 浏览器的使用方法，它就会从海量的更新里帮我发现浏览器功能的最新变化。 换而言之啊，就是我们不需要时刻关注 opencll 的 所有更新，只是让龙虾记住你的偏号，再根据偏号来过滤这些内容，这样你就会有一个发展的眼光来看待龙虾所有的能力变化。 那么我刚说了，我很关注 opencll 的 浏览器功能。其实我一直有一个痛点，就是我不知道你们有没有遇到过用 cloudcode 操作浏览器搜索信息的时候，经常被那种反爬机制给 block 住， 原因就是我一直在用这个 chrome devtools， 也不知道什么时候开始啊，这个浏览器就不能再登录谷歌账号了，会提示浏览器不安全，因此 read it 就 无法登录，就会被挡住。但是你用 openclaw 就 会舒服很多啊，它可以操作浏览器。 但是也有个问题，就是它每次总是打开一个新的浏览器，你还得一个一个网站登录，有点不方便。如果能让它用我自己使用的这个浏览器的这个账号，对吧？ session 就 好了。 那前天啊，我就在推上看到了 chrome 幺四六版本带来的新特性，可以让 ai 直接操作你正在使用的浏览器了。于是我就扒了一下 openclaw 的 代码，哎，我发现它居然都已经支持了。 只要你打开远程调试功能， openclaw 使用浏览器的时候给他一个授权，他就能看你正在看到网页，这能干的事就太多了。 所以就是你可以让 openclaw 帮你去看，推他。我们可以让 openclaw 每天定期的扫 peter 发的推，然后从中获取一些关键的更新信息嘛。 也可以让 openclaw 根据我的需要，在 reddit 或者是 x 上搜索我长期关注的问题的关键词，找到线索，找到代码库，给我答案。 然后我就很感兴趣嘛，我就用 gh 命令追溯了一下 openclaw 的 各个版本。在使用浏览器方面，它的提示词是怎么变化的？我发现在三月三号之前啊，它还在推荐使用浏览器的插件模式。到了三月十一日，三点一版本， 他改为了默认使用隔离模式，也就是开一个新的浏览器。到了三点一三版本，他已经明确的不推荐使用插件模式了。 可以看到啊，从以前很难用的插件模式，到三点一版本使用隔离模式，再到最新的 chrome 幺四六版本发布后的三点一四版本，浏览器的功能就越来越好用了，是不是这个道理？ 所以总结一下，如果你会用 a i a 智能分析 openclaw 的 每项功能的演进，你就会得出一个结论， 它正在变得越来越强大，越来越好用。所以这个时候，如果你看到一个博主在这个 openclaw 社区如此繁荣的时候，还要教你怎么卸载龙虾，鼓励你下车，我觉得这应该不是坏，就单纯是有点那个，你懂的。接下来我看第三个问题啊， 为什么我说 openclaw 不 适合 build？ 如果你看了我上期视频，我们玩 openclaw 的 主要线索就是构建基地，对吧？ 我自己都已经实现了一整套的内容制作 pipeline 很多环节都是 ai 加速的，但是这些环节我都是用 cloud code 构建的， 而不是用 openclaw， 因为它根本不是一个很好的编码工具，你让它做复杂的编码任务，一定会有很低的效率，对吧？今早我在录这个视频的时候，我又看到 peter 的 回复，他在回复有一个人在抱怨说这个 openclaw 不 适合编程，他说我马上就要发布更好的编码插件了。 所以以后 openclaw 遇到编码任务的时候，你应该可以直接调用 claw 的 code 或者是 codex 这样的更强的 coding agent 实现，而且这些全部都在 openclaw 的 生态里。但其实我自己已经有了一套方案了， 大家可以参考一下吧，我把它叫 claw in tmax， 我 们来看一下啊，我现在给我的这个 agent 的 奥利一个任务，帮我写一段文字来给大家介绍啊。奥利写了一堆废话，但是我们看这个东西啊， 就是让我把想和做解偶同时构思十个项目，让他们在后台自己生成，这是什么意思呢？首先 tmax 是 一个，它有很多个 session， 你 可以在 tmax 里生成很多很多小弟有点像 client 的 那个 agent teams， 只不过他没有办法通信，但是你完全可以给 agent 的 一布置一个任务， agent 的 二布置一个任务，而你的这个 openclient 的 主线只需要跟用户，也就是我跟我不断的对话，我不断的提需求，他把这个东西分配到这个 tmax 里，然后 tmax 它里面每个绘画都会有独立完成这个任务， 就是这就是什么叫想和做呢？就是阿里作为主线，他只需要调查代码库，他知道怎么做，他满脑子里全部留的是设计， 但任务它交给别人去做，包括检查也交给别人去做，它的上下文就很干净，只有设计它，只有说这个东西对或者不对， 它可以提出标准，这样子我们就把想合作就解悟了。我觉得这就是这个技能我觉得比较核心的点，这样就是比你主线边思考边做，要节省上下文节省的多。但是我觉得可能 openclaw 就 原生会支持这个插件， 当然这个我分享给大家，大家可以自己去先使用，在它还没有出来之前，可以先拿这个试试手。不过还需要注意的是，你最好先装好 tmax 和 clout code， 然后让你的 openclout 去帮你配置，如果你担心 api 交给龙虾不信任，那你就根据这个 skill 的 readme 来自己配置好这个 api 的 黄金变量就好了， 当然这个脚本可能会有 bug， 但你的龙虾一定知道怎么去修复的，你就直接让龙虾修改就行了，随时根据自己的需要去谋改都可以。 不过总的来说，如果有更好的插件，我这种学修的方法就没必要再用了。我自己其实还是更偏好在专业的，比如说 cloud code 里做开发。我也希望大家使用龙虾，把龙虾当作是一个过渡期，用龙虾学其他的工具， 然后希望大家也能学会这整个的这个工具链，比如说用 cloud code 来做代码的任务。好了，本期我介绍了一些如何跟踪信息员，如何用浏览器工具，如何让 openclaw 可以 更高效的写代码。 但我还想告诉大家，我最近也用 openclaw 对 刚发布的这个 ltx desktop 做了个魔改，这是一个生视频的一个工具，这个工具还能剪辑视频，我现在通过这个魔改，让我的小龙虾学会生成视频了。所以下次视频我就给大家详细分享一下 如何用 openclaw 来做一个需要编码的任务，请大家等我的后续更新。好了，以上就是本期的内容了，谢谢大家。

ok， 看到这个视频的朋友有福了，专为小白打造的 opencloud 龙虾的安装教程，主打一个解放双手。 这个时候可能有朋友问了，哎，为什么针对小白啊？无它，因为有流量，请允许我暂时做一波流量的。首先 opencloud 的 这个龙虾，它算是一个 ai 产品吧， chibi gmail 是 不是也是 ai 产品？所以我们想安装它非常简单，直接去问 ai， 但是你直接去问的话，他没法操作你的电脑，不是很烦吗？所以我们需要一个中介，直接在你的浏览器上搜索 ai 编程工具，不管使用国内的还是国外的都可以。 我这里简单举个例子，比如说字节的 tree t r a e 或者是阿里出品的 q 的， 你来到他们的官网，直接点击下载，就是在你想要安装龙虾的这台机器上下载一个 a i d e。 我 这里因为电脑上刚好有 tree， 所以 就用它来演示，然后点击右上角的登录这里呢可能会让你输入手机号进行注册，你注册一下就可以了。 登录之后呢，我们就可以开始安装了，然后我们点击这个，打开文件夹，去选择一个路径，比如说我这里新建一个文件夹，嗯，龙虾， ok， 我 这里呢只是给大家演示，你可以取任何的名字点击打开， 这样呢，我们就进入了这个文件夹里，所有的操作呢都会在这个文件夹里去进行。然后我们来到右边啊，直接让他搜索 opencloud， 然后在本地帮我安装他，然后我们直接回车 这里，我们可以注意到他是在沙盒中安装，那这个不是我们想要的，在沙盒中就比较麻烦了，直接在本地安装拉去远程项目到本地不要沙盒， 因为他在沙盒里虽然安全，但是我们后续添加技能的话是没法去正常调用的。在这个过程中他会询问我们很多次，让我们给他允许，不然的话他没法去运行这个命令。 ok， 好， 已经全部拉了出来，大概过了一分钟左右就帮我们构建好了。下面呢，需要我们配置 api key， 就是 你想要你的龙虾接入什么模型，你去聊天的时候用什么模型来进行处理。它是建议我们手动去配置，因为涉及到敏感的 api 信息。那如果你完全不怕，你可以让它帮我们来配置， 那比如说我想接一个 deep secret 的， 你帮我配置，我用 deep secret 的 api， 然后直接发送给他，我们选择第一个填写 api key， 然后下一个，然后把你的 api key 粘贴进去提交。那这个 api key 应该怎么获取呢？你也可以直接问他，他会一步一步的教你怎么去获取， 他干嘛呢这是？跟卡住了一样，我们直接给他中断，你干嘛呢？帮我安装运行。 ok， 现在已经成功运行了，我们点击打开一下，啊，这里有一个错误，我们把这个复制，然后在盖栏这里粘贴到网关令牌这里连接好，这个时候就正常了，尝试一下聊天。嗯，你好， ok， 有 问题复制一下，直接发送给他，说聊天有问题，让他来帮我们解决，因为 ai 相当于我们的外置大脑，有大脑为什么不用呢？我们必用， 现在他说已经修复好了问题，我们再次尝试好，可以正常回复好，这个是没有问题的，现在安装就已经基本完成了。如果你想要让他做更多的操作，你得教他，你可以做什么？ 他这里列出了非常多的能力， ok， ok， 让他帮我们安装一些好用的技能， 我这让他停止现在的 opencloud， 因为我怀疑他运行在沙盒里。然后让他给我一个在本地可以启动的命令，然后我们直接点运行， 这里呢，出现了错误，我们复制一下，粘贴给他占用了，我们先清理一下，然后再次运行，我们刷新， 这样就正常了。我给他贴了一个路径，让他在这个路径下创建一个游戏， 我们看一下这他创建的，而且就是我们指定的位置。如果你在安装过程中出现了错误，你就给他复制截图， 然后发给 ai， 让它来帮你修复。需要注意的是，如果你使用的是自己的 tree， 你 会发现它更新了之后，为了安全，它的命令都运行在沙盒里。所以当我们测试完毕之后，你就要像我这样让它把这个给关闭， 然后给我们一个启动命令，我们点击运行在我们的终端里去直接打开它。整体操作下来应该是没有什么难度的。 以上就是本期视频的全部内容了，如果你遇到什么问题的话，可以在评论区进行留言，如果觉得本期视频做的还不错，或者对你有所帮助的话，记得一键三连点个关注。最后祝各位玩的愉快，我是端锋，我们下期再见！拜拜！

说，技术创新的威力到底有多大呢？这拿来主义到底有多害人呢？欧盟可乐大龙虾这两天就给所有人上了这么一课，一次大版本更新，欧盟可乐就直接把一堆套壳产品给打荡机了。这不是 bug 啊，也不是事物，这是一面照妖镜， 真正的技术创新，它是能推动生态往前走的。而拿来主义呢，就是趴在别人身上的寄生虫。欧盟可乐这次就来了一个全面换代，为了灭虫，他们一共砍了六刀。 第一刀，插件系统重构插件。从以前 n p m 这种露天菜市场，现在强制走可拉哈巴官方商店，所有靠 n p m 野生包呕活的套壳产品当场断粮！第二刀，浏览器控制路径大换血， 老子苦让扩展中继被彻底删除，连 driver 芯片都给砍了，这意味着什么呢？所有靠浏览器扩展 hack 实现自动化的套壳产品瞬间爆错，因为他们根本就没能力适配 c d p 的 套壳产品！瞬间爆错，因为他们根本就没能力适配 c d p 的 新路径！第三刀，沙壳系统的单一多克变成了叉拔式架构， 我们可达把沙盒拆成了可叉八，后台引入 looper shell、 ssh 沙盒远程工作区镜像模式。但套盒产品的沙盒路径可都是写死的，写死 doker， 写死挂载目录，写死生命周期逻辑。所以这架构一变啊，他们就连沙盒在哪都找不着了。 第四刀，插件 sdk 断代升级，新 sdk 换成了 opencloud slash plucky sdk star， 旧的迅迅 api 直接删除无间容层。真正的开发者会迁移代码，而套盒团队呢？他们就没有代码可以迁移。 第五刀，旧环境变量、旧状态目录全部清除，所有 colobot、 multibot 环境变量被移除，旧的点 multibot 的 状态目录也不再识别了。这对真正的工程团队是清理历史包袱，而对套盒团队则是拔掉了生命维持系统。 第六刀，搜索能力全面升级， excel、 tabla 三大搜索工具原生内置，这意味着智能体的体验、提取、抓取能力直接跨了一个时代。但套壳产品的搜索模块基本都是调用一个 h、 d、 b 接口，上游一升级，它们完全跟不上。 所以这次不是一次普通的更新，而是一次技术层面的优胜劣汰。真正搞技术的人，会因为这次的更新而变得更强大，而靠套壳、靠复制粘贴、靠旧接口苟活的人，则会被时代无情的淘汰。 所以啊，我一直说，科技创新不是难，而是慢，拿来主义不是快，而是短命。你不做真正的技术，那你就会被真正的技术淘汰。这次我们可乐只是提前把未来演示了一遍，算是小惩大戒了，希望那些套盒的龙虾能早日觉悟，否则未来就真变成虾皮，只能泡汤了。 这几天谁上街了，大家心里都明白啊，我就不点名了，你们就套吧，为了着急卖点托克，就连这点技术开发的活都不干，人家要再来一回，你们可怎么办呀？

彻底解决龙虾不能操作电脑软件的最后一环。很多人用 openclock 最大的卡点不是他不够聪明， 而是他不会像真正的人一样可以操作电脑上所有的软件。例如你让他明天上午给客户发一条消息， 它可以生成很好的回复内容，但它不能这样操作软件发送消息或者剪辑视频，它可以生成很好的剪辑策略，但是它不能操作剪映帮你剪辑。所以我最近做了一套 openclock 加 rpa 的 联动方案，就是这个 skills， 只要在 excel 配置好什么情况下要用哪些软件操作什么流程， openclock 一 旦识别到对应的任务， 就会自动通过 http 请求调用对应的 rpa 流程完成电脑软件的操作，而且这个操作过程是没有消耗。 tucker 的 总结就是， open call 负责动脑， rpa 负责动手。如果你也需要这套 skills， 可以 跟我要，也可以让 ai 帮你做一个。