openclaw过人机怎么用

qq 快 速接入 openclaw 首先打开浏览器，搜索 qq 开放平台，进入官网， 找到龙虾专用入口，点击右边的去使用按钮，然后打开手机上的 qq， 扫码登录。我这里已经创建过机器人了，可以再重新创建机器人。点击创建机器人按钮，下边有 qq 接入的流程。 先安装 qboot 的 插件，点击右边的复制按钮，打开电脑的 power shell， 然后把刚才复制的命令粘贴进去，回车开始执行完毕。 接着复制配置 qq 的 代码，继续粘贴到 power shell 里，回车执行。执行完毕后，重启 openclock 服务，启动完毕即可用 qq 进行对话了。

兄弟们，今天分享一个 openclaw 的 专属黑科技 skills scraping， 帮助 openclaw 实现二十四小时稳定的浏览器数据采集，包括产品信息、行业报告、科技新闻这些互联网真正有价值的数据。 scraping 开源级爆火，迅速暴涨三万星标。 该项目内置 m c p 模式，精简内容，大幅降低数据采集的 api 成本。支持智能跳过验证码和网页改版，支持断点续传，哪怕是突然断电断网， 他都能把他自己爬取的信息和进度保存下来，电源网络恢复后无缝衔接地继续爬取。另外，作者也开发了专用于 openclaw 的 skill， 小 白也可以开箱即用，相较于其他之前的 skills， scripting 更快更稳，可以爬取其他 skills 爬取不到的数据，为你的 openclaw 武装上信息抓取的超能力。全部功能仅需几行 python 代码就能实现，不会使用的朋友也可以直接交给 openclaw 来帮你部署使用。感兴趣的朋友们赶紧去试试吧！

我一个一行代码没写过的纯小白，花了九个小时给自己装上了 opencloud， 今天花一分钟时间给大家分享三个避坑点。 首先是一个大的，大的逻辑就是对对我学习方式的改变，就是从传统上的互联网找资料找教程，到变成问爱大人的问爱， ok 三个点，第一次装 opencloud 的 时候，第一个在差不多理差不多理解后再去做，每次问过 ai， 他 都会给你一套解决方案， 有些名词跟你实际操作中不完全相同，但不影响你的理解。把 ai 给你的逻辑搞懂了后再去执行，这一点很重要，一定要把 ai 给你的逻辑搞懂大， 最起码能懂的都都能弄懂之后再去执行。第二点，坚持到最后，它大概分为三个步骤，第一，装 opencloud 的 本体 mackey 以及分数机器人的设置， 每一个过程都认真执行到结束，中间有任何不懂的就问 ai， 一 步一步问都没问题的，都能解决到这个问题的，一定一定没问题的，一步一步问都没问题。第三个， ai 有 可能是错的，别犟 ai 比你还犟， 一旦发现三次重复的问题，而且自己操作没问题的时候，大胆的判断 ai 的 数据库没更新，他也是个大犟种，立马更换别的 ai 问，我就是先问的别的，然后又多包解决的问题给大家看一下。 我最开始是呃在这个上面看的，然后一定不要浪费太长时间在这上面，就是花个十几分钟小小看一点就行。然后我先问的这个平台， 我先问的这个平台，呃，因为不太方便展示吧，反正因为有时候会给我会给我卸，反正你就，就是你看你就，你就大量的问他，我问了很非常非常多的，问了非常非常多的，然后后面我发现这个东西有问题之后，我立马换了那个豆包， 你看豆包，我也是看豆包，这个进度条也是超级超级多，你看他就基本不动，你看一直在晃，超级多，没大点大点问，没问题的一定都能解决，相信他，他很屌的这个东西，这个东西非常屌，加油。

oppo pro 怎么用？很多人都会问这个问题，然后我再给你们一个很具体的生活中的例子，比如说别人给你发了一个会议纪要， 或者是就会议记录的那种东西，哪怕他是没有整理过的，你把他发给他，然后让他帮你整理出里面关于你自己的内容，让他把这些都设置成提醒，加到你的日程里面，然后设置哪一天，哪一天提醒你干什么？ 很多人就说那个开关灯，手机开关灯啊，手机设提醒，设闹钟这一些在 siri 里面就用 siri 或者是小爱同学或者是其他的，他都可以做，对不对？ 但是你真的可以把一大段话发给 siri， 或者是发给小爱同学，让他直接帮你成整理成 跟你自己相关的各种所有的提醒，然后设置成闹钟，设置成日程吗？其次 open 它可以写本地的文件，或者是你直接给他 飞出的云文件，云文档知识库等等，然后你就告诉他，你把这个相应的内容写到这个文件夹里面去，然后在相应的时间提醒我去看这个内容，去看这个内容。

哎，你有没有想过拥有一个完完全全属于你自己的 ai 助理花的钱呢？可能比你每天那杯咖啡还少。今天啊，咱们就来揭秘一下，怎么轻松把它搞到手。 这么说吧，如果我告诉你，每个月就花个二十九块钱，也就是一顿午饭钱，你就能拥有一个超级强大，七乘二十四小时线上，而且还不用翻墙的 ai 助理。你是不是觉得我在吹牛？哎，这还真不是幻象， 有一个叫 open cloud 的 开源项目就能让这事变成现实。今天啊，我就把这个独家秘籍分享给你，整个过程啊，简单到你不敢信， 是不是已经有点迫不及待了？好，那咱们就别光说了，直接上手跟着我六分钟，就六分钟，我们就能在云端把它跑起来。准备好了吗？我们开始 第一步特别简单，就是给你的 ai 在 网上安个家，你去阿里云这种地方买一台清亮应用服务器就行。哦，对了，记得啊，一定要选那个已经预装好 opencloud 的 应用镜像，这样最省事。 哎，这个有个重点听好了啊，这个服务器的内存啊，至少得是二 g， 这一点你可千万别省，不然你的 ai 跑起来可能会卡，那就体验不好了。记住，二 g 是 最低门槛。 好了，服务器买完之后出场就更简单了，人家云服务商都帮你把路铺好了，你只要点进应用详细页面，跟着那个一二三的步骤，点击下鼠标，这事就办完了。 ok， 最后一步，也是最关键的一步，就是给咱的 ai 大 脑加燃料，也就是配置一个 api 密钥。那问题就来了，上哪找又便宜又好用的燃料呢？ 别急，这就要说到咱们今天的独家秘籍了，一个叫做 coding plan 的 神奇玩意儿， 你可以把这个 coding plan 想成什么呢？嗯，就好像是给你的 ai 大 脑办了一张手机卡，还是那种无限流量的月度套餐。这么一说，是不是一下就懂了？按月付费，本地直联，没有漫游费，想怎么用就怎么用。 那用这玩意儿的好处简直不要太明显！首先，便宜，便宜到什么程度？一个月二十九块钱起。其次，快，不用开什么 vpn， 国内网络嗖嗖的，延迟超低。 最后，选择还多，你定一个套餐，好几个 ai 大 模型就能随便你换着用，简直太爽了！ 你可能会想，听着，这么好，设置起来肯定特麻烦吧？完全不会！我跟你说，不管你用谁家的服务，来来回回就这么三步，买套餐，拿到密钥和地址，然后把这两东西填到配置文件里，最后选个你喜欢的模型搞定。 那么市面上这么多家，到底哪家的手机套餐卡最适合你呢？来，我们快速对比一下几个最热门的， 来看这张选购指南。如果你喜欢尝鲜，想玩遍各种不同的 ai 模型，那阿里云有八个以上模型绝对是你的首选。 如果你像我一样有点懒，希望系统自动帮你搞定一线，那火山引擎的 auto 模式就是为你准备的。当然了，如果你追求的是一个极致性价比，那没得说， minimax 二十九块钱包月，闭眼入就对了。 这句话真的说的太对了，你仔细算算每个月省下来的那点 ipi 费用，跟你每天被那些重复无聊的工作浪费掉的时间比，哪个更重要？这笔账啊，其实咱们心里都清楚。 当然了，再厉害的技术，有时候也难免会闹点小脾气。不过别担心，万一真出问题了，我这也给你准备了一份快速排错指南， 如果你辛辛苦苦把 api 秘笈都设置好了，结果一运行，诶，报错了，先别慌，也别砸电脑，十有八九就是下面这三个小问题之一。 来，跟着我检查一下。第一，那个 base url， 你 看看最后是不是带了杠勾定杠这个小尾巴，大部分服务商都要带的。第二，模型名字你是不是从官网一个字儿一个字儿复制过来的？差一个字母一个大写都不行。 第三，也是最多人犯错的那个 api 密钥前面的 s k space 杠这部分你是不是给漏了？赶紧看看。如果你是个高级玩家啊，还想玩点花的 opencloak， 甚至允许你再配置一个备用的服务商， 这样以来啊，就算主力的偶尔罢工，备用的也能马上顶上，保证你的 ai 永远在线。 好了，说到这，你发现了吗？拥有一个私人 ai 助理的门槛，现在基本上已经可以说是没有了。 二十九块钱，你想想现在二十九块钱能干嘛？可能就是两杯奶茶的钱，但现在呢，你可以用它换来一个全年无休七乘二十四小时待命的 ai 伙伴，帮你写邮件，做研究，处理各种烦人的工作，这简直太划算了！ 好了，方法工具，所有的钥匙今天我都交给你了，现在就轮到你了，你会用这把钥匙去开启一个怎样的新世界，去创造点什么好玩的东西呢？我很期待以上，你 get 了吗？

你有没有想过， ai 不 只是聊天，还能替你动手干活？最近爆火的 opencloud 龙虾 ai 正是这样一个角色。它不是真龙虾，也不是只能嘴上说说的聊天机器人， 而是能直接操作你电脑，帮你自动完成任务的本地开源智能体。因为图标是只红龙虾，大家就叫它龙虾和 chattypt。 文星一言，这些主流 ai 最大不同在于， 别人给方案，龙虾直接干。比如你说整理桌面文件，按月份归档，普通 ai 会教你怎么做。而龙虾真的会打开你的电脑，建文件夹， 移动文件自动分类，全程不用你碰鼠标。再比如，批量发邮件、汇总 excel， 爬资料、写代码、发朋友圈，监控数据，提醒他就向你二十四小时在线的免费数字助理。他为啥突然这么火？ 核心就三点，第一，完全本地运行，所有数据留在你电脑里，不上传云端，处理工作文件或私人资料更安心。第二，开源免费 github 上新标超十万，社区天天更新，新技能，一分钱不用花。第三，兼容国内主流大模型，通一千问 deep seek、 kimi 文星一言都能接，无需翻墙。对普通人来说，它到底能干啥？举三个真实场景， 职场人每天被报表、邮件、会议记要缠身。龙虾一键自动化，每天省下一到两小时。学生党让他自动整理文献、汇总笔记、深层思维导图， 检查作业格式。创业者或自媒体人用它自动排版文案，抓取素材，定时发布内容， 统计后台数据，一个人干出小团队的效果，甚至有人靠它把日常琐事全包了。这正是 ai 从洞口迈向洞手的关键一步，国内大厂也没闲着，这波是全行业压住。阿里云、 腾讯云已上线，龙虾一键部署，镜像零代码就能搭，做的是卖铲子的基建生意。小米推出 maclo， 把龙虾能力集成进手机系统，雷军亲自点赞。 kimi mini max 推出网页版 cloud 工具，开箱即用，还送免费额度。百度、讯飞字节也全部接入兼容，抢的就是 ai 执行入口。简单说，大厂都在拼命降低门槛，让你轻松用上龙虾， 因为它很可能就是下一个 ai 刚需。重点来了，零基础，小白今天回家就能上手，只需四步， 第一，准备一台普通电脑， windows 或 mac 都行，不用高配。第二，去 github 官网下载一键安装包，点下一步，自动配好环境。第三，填一个国内大模型的 api key， 比如 kimi 或 deep seek， 都有免费额度。第四，打开聊天框，还能接微信 飞书，钉钉直接发指令就行。你可以马上试试这句口令，帮我把桌面所有文件按类型归类，新建文档、图片压缩包，三个文件夹自动移进去，你会发现电脑真的自己动起来了。 这就是龙虾的魔力。总结一句话， opencloud 龙虾 ai 是 ai 从聊天走向执行的拐点，本地运行保隐私，开源免费可扩展，大厂集体入局，小白也能立刻上手，它不是遥不可及的未来科技，而是你现在就能用上的效率神器。

十秒钟，我给自己雇了一个二十四小时在线的 ai 助手，他就是 maccloud， 他 随时听从我的拆拷，而且一个月只要三十九块钱，不用担心 token 走得太快。 以前想玩 opencloud 啊，要服务器，要部署环境，要接大模型 api， 还要调一堆参数，说实话，百分之八十的人都卡在了第一步。 我自己啊，也踩过很多坑，现在不一样了， mini map， 刚推出的 map 啊，把最难的部分帮你解决掉了，不用买云服务器，不用配置 a p i， 不 用写一行部署代码，打开网页点开始 结束。更可能是啊，它不仅仅是一个聊天机器人，还是一个可以自动干活的机器。我直接告诉他，我要接入飞书。按照他给的步骤啊，贴上飞书 id 和密钥，一分钟聊天软件啊就直接打通了。 一个全天在线的 ai 助手就上线了，中间有任何卡壳，不懂的地方随时来问我。但真正恐怖的地方在于啊，他能够自己一直跑流程，直到达到你的目标。 如果你还停留在问一句答一句的 ai 阶段，那真的有点浪费 ai 资源了。现在已经是 ai 智能体时代了，让 ai 一 直替你干活，我现在用它干什么呢？做市场调研报告，自动搜索全网高质量的资讯和视频，定时执行开发任务等等。 比如这里，我让他定时的搜集 ai 资讯，现在帮我定时一个任务，每天下午两点半，搜索全网最火的 ai 资讯，并总结十条输出为标题链接和摘要，总结并发送给我的飞书。现在他帮我制定好了， 两点半后，就在我的手机飞车 app 上就能够收到这条 ai 资讯了，而且内容非常的详尽，我们点进去看链接也是完全没问题的。他还告诉我这次的搜索时长过长了，超时了，他把我的时长提高到了六百秒十分钟，真的是非常的贴心。 而且啊，它内置了一千八百多个专家模式，还有官方精选 a 诊，很多场景根本不用自己选 pro 嘛，直接调用就能用了。说说啊，比我自己做的还要专业。那你想让 ai 帮你干什么呢？评论区告诉我， 我已经把 open call 的 核心知识啊分解成了实讲内容，从零开始，小白也能够上手，关注我，带你把 ai 从聊天工具变成生产力系统。

你有没有跟 ai 聊天越聊越崩溃的时候？昨天啊，刚跟他聊过的一些事，重启对话框，他立马装失忆，反复问你是谁，半点之前的对话痕迹都没留下。明明刚教导完的设置，踩过的坑退出再打开，一切归零。 在深度玩过龙虾之后啊，分享给大家一套 ai 记忆系统，让你的助手从此告别失忆。 很多人搞不懂，为什么 ai 这么聪明却记不住事？普通的 ai 大 模型，没有本地持久化记忆的底层功能，他只会临时保留当前绘画的内容， 就像在沙滩上写字绘画一结束，程序一重启，相当于海浪打过来，所有的对话配置信息全被重墨，不留痕迹。这不是 ai 故意忘事，是底层机制限制。 想要他记住啊，咱们就得给他搭一个外置本地记忆库，把信息刻在石头上，也就是咱们的本地文件，彻底绕开原生记忆缺陷。 其实最基础的一步啊，就是需要先有个 memory 文件夹，这个就是个人文档，固定不变的重要信息全放在这里。昵称、核心配置、晋级要求，重启多少次啊，都不会丢。 就好比流水账，当天的操作，踩坑、临时事项随手记，后续想查哪天的内容，直接找对应日期，本档一目了然。 这里啊，要注意，像 overclock 呢，是可以直接要求他把信息录入这两个文件的，相当于啊，给他安装记忆库，给大家演示一下就清楚了。 好，这里我给他一个指令，让他记住这句话。 接下来他会找到 memory 文件夹，打开记忆文档，将这段指令记录在里面。 ok， 他 提示完成了。 就这么简单，靠本地文件存储，不靠 ai 临时记忆，重启之后啊，照样记得清清楚楚，再也不用重复交代了。 现在我们有了记忆库，但是你的龙虾很懒，除非啊，你去它，它才会去给你搜索记忆。这里啊，再给大家神奇 skills 这个技能书，可以让你的龙虾拥有一个主动翻找记忆库的能力。 当你问一个问题的时候啊，它会自动联想，就像有一个大脑在背后做记忆解锁，而不是啊，临时去翻文件夹，大大缩短搜索链路。 那么随着我们使用龙虾的时间越来越长，我们存储的记忆文件呢，也会越来越多，或者说，你是需要查大量资料的从业者，大量参考文件的学生， 那就要用到 abc 点这个本地知识整理工具，专门啊，把零散碎片变成体系化知识，把海量的文本资料变成龙虾专属知识库， 给大家看一下它的核心能力。笔记之间啊，互相引用，问题和解决方案直接绑定，再也不用零散找内容了。 还有啊，关系图谱功能，所有笔记的关系格式化呈现，上一张知识地图，一眼看清所有内容的关联，彻底告别碎片信息。 这样就能实现让 openclaw 负责实时记录， obsidian 负责整理规范，各司其职。其实啊，整个龙虾的记忆逻辑就是分成三层，打个比方， memory 文件是档案柜， delete 技能就是一个会主动翻资料的脑子。 obsidian 呢，就是给龙虾造一个图书馆。 这套三层式的记忆宫殿，本质就是给 ai 配了一个可以书写下去的记事本，并且每一页都有清晰的标签和目录，重要信息写进本地文件就忘不掉，并且能够快速提取出来。 它能让 ai 记住你的所有偏好，不再重复犯错，每一次沟通都能不断积累经验，学习进步，成为你的得力小帮手。好，本期视频就到这里，我是爱分享 ai 的 阿月，我们下期再见！

最近在网上的 ai 圈子里养龙虾部署 openclaw 已经是非常热门的话题，相信有些朋友已经自己动手操作过了，那么它作为一个开源的代理式人工智能 ai agent， 它最大特色就是赋予了对话大模行动手操作设备完成任务的能力。 他被称为个人 ai 助手的未来也被形容为永不休眠的数字私人助理，只要有电有网，他就可以二十四小时为你工作。他和传统 ai 的 区别呢？就是 ai 是 你问一次他才答一次，如果你不继续说或者关掉网页，那任务就无法继续进行了。你可以把他想象成一个陪你聊天的人，或者一个知识渊博的人， 他只动口不动手，并不会直接帮你解决问题。那 openclaw 呢？是你只要动嘴，他就可以在后台帮你干活，可以把他想象成你的专属实习生。你给他下达任务，他为了任务调动其他的工具，会问你要权限，让你下载需要的 skills， 甚至自己会写 pad 脚本在后台运行。那下面就具体说一下 opencloud 的 核心功能，能做哪些事情，以及它当前面临的致命痛点。一、 opencloud 的 核心特点，全渠道的无缝接入。它不再只是一个网页的聊天框，而是可以接入聊天软件直接对话的 ai。 它可以接入你的 telegram， discord， slack 或者微信、 qq。 你 在外面给他发个短信，他就可以在家里的机器上帮你工作了。主动执行和自动化，它支持后台定时任务 cron jobs， 也就是会循环进行的任务，比如每天早上 八点查看你的日历，每天整理 rss， 订阅文章或者监控本地的网络任务，而不是像之前的 ai 里戳一下再动一下。本地控制与隐私，你可以把它完全部署在自己的 windows 设备或者服务器上。 数据工作流和 api 是 掌握在自己手里的灵活的模型支持。它不绑定任何单一的模型。你既可以接入国外强大的 api， 也可以通过奥拉玛无线连接本地的 大模型，比如使用困这类轻量的大模型来处理日常的代码开发任务。二、 openclaw 能做的事情它可以是本地设备管家帮你管理电脑或者服务器，执行比如系统监控、进程管理等任务。辅助开发于运维，对于程序员来说，它能辅助编辑代码、自行运行、测试 执行设备群剪以及进行配置备份。跨设备于多模型调度，它可以部署在个人电脑、个人手机 或者云服务器上，并且能调用整合各种不同的大语言模型和本地应用软件。网页自动化操作通过集成类似 playwrite 这种浏览器沙盒环境，它可以代替你浏览网页、抓取信息或者进行网页端的操作。既能市场拓展，拥有自己的技能插件市场， 呃， cloudhub 用户可以通过下载技能包来拓展他的技能边界。他目前的几个致命痛点，虽然看起来像一个全能管家，但是由于他直接触及系统底层权限，目前 oppo pro 存在非常明显的限制， 近期甚至引发了多个部门的安全警告和卸载潮。第一个就是极高的安全和隐私风险，他的默认安全配置很低，一旦被黑客盯上就很容易获取系统的控制权。网上已经出现大量乱删邮件、隐私文件泄露、 api 密密要被盗刷的事件。插件投毒 于提示词注入它的进的市场缺乏严格审查。百分之二十六以上的 skills 据说都是恶意的插件。这些恶意请求或者有陷阱的第三方插件可能会劫持你的设备。二、机易发生误操作。 a 会出现幻觉或者理解偏差。如果直接给他系统管理员的权限，他可能会执行任务时意外触发高危命令，比如删除文件格式化等，导致系统崩溃或者数据永久丢失。三、政策于办公场景禁用正因为上述的安全隐患， 目前国内的高校、国企及政府机构已经普遍发布通告，严禁在办公电脑、生产环境服务器或连接单位网络的设备上安装。它目前作为一个极客的玩具，在受严格隔离的个人环境 中运行。我其实建议部署在自己闲置的机器上，或者作为一个 vps virtual private server 虚拟专用服务器上，这样它删掉一些文件也不足为惧，不是在自己日常办公的 设备上就会相对安全一点。所以其实不熟使用。大龙虾适合那些已经有重复性业务，愿意花时间去折腾、去调教，也愿意花 token 的 个人或者公司。龙虾虽好，食用需谨慎。

今天我们来分享一下如何使用 openclaw， 通过飞书来部署 ad 服务器。首先我们输入一段文字来告诉 openclaw 我 们的部署要求， openclaw 收到我们的指令后开始思考及规划相关操作。好的，目前 openclaw 已经思考完成开始工作，我们只需要耐心等待就可以。 首先我们让 openclot 根据我们的需求进行架构规划，并且写入到非书中，可以看到已经完成非书文档的编辑工作。 我们根据 openclot 提供的链接打开非书文档，可以看到 openclot 基于我们的需求进行的 ad 架构规划还是很完整的。 接下来我们就准备开始部署 ad 服务器，在飞书对话窗口告诉 opencloud 可以 开始部署了， 这个时候我们只需要静静的看着 opencloud 在 工作就可以了。 好的，到这里 opencloud 已经提示完成 ad 服务器部署工作，会自动创建一份部署报告，保存到飞书文档中。 接下来我们找一台主机来测试一下驾驭情况。输入 openlog 创建的域名， openlog local， 修改计算机名称， 点击确认后输入预账户及密码。 好的，到这里我们就完成了 openlog 创建预控服务器的基础操作。

hi， 我是 ai 于一。 openclaw 最近太火了，市场上噪音太多，但真实用户到底怎么用的？大家在用什么方向？有哪些 wow 体验？遇到什么问题？以及一些实战经验？ 我特别好奇，周一天中午发了个调研，问大家 openclaw 什么状态，重度使用？用过，放弃，只安装了，还没装。当天晚上九点临时组局，没想到来了四十五个人，聊了快二个小时。今天把这场切磋里最有价值的部分分享给你，不制造焦虑，不关心 agi， 只好奇如何用好 ai。 嗨，我是 ai 于一， 我的本质是一个四千五百小时 ai first 的 实验者，在一线研究和实践个人与组织如何成为 ai 新物种。这几天没跟大家见面，是因为我的本底把我的工作台搞崩溃了，好蹭我的流量。 最后，希望这期内容能给你启发，欢迎点赞收藏评论哦。先说 open call 是 什么？开源的自主 ai agent， 部署在自己机器上，二十四小时帮你干活，关键是它有记忆，能调工具，最重要的是有主动性。四十五个人里，重度用户主要在这几个方向余情监测。 一位做公关的朋友，让他每三十分钟自动扫一遍负面新闻，发现了就推送。他跑了一周，花了大概一百美金。信息采集和播客转写，有人让他监听小宇宙和 youtube 链接，自动下载转写分离，说话人再润色总结全程，手机上丢个链接就行。社交运营， 有人让他每三十分钟去 mobile 的 上发帖评论点赞，两天发了十几条铁，拿了六十六个赞。投资研究，有人让他学巴菲特的股东信，他说要学两个月，五分钟后又说学完了，需要时间理解，明天早上汇报。很 wow 的 体验也有不少。有个用户给 openclaw 发了条语音， openclaw 发现自己听不了，卡了几分钟后自己去装了 whisper， 转写完才回复，这个主动性让我 wow 了一下。还有人让他开发一个八字命理查询程序， 开发完是局域网，朋友访问不了。 openclaw 说，哥，别整了，我帮你部署吧。自己去注册了账号，设了密码，部署到云端，返回了一个公开链接，全程他没告诉主人密码是什么。最让人惊讶的是，有人让他做鱼情报告，他说没有浏览器，自己去注册了一个搜索 a p i 给自己装上之后说，我现在有眼睛了，但问题也很多， 成本失控是最大的坑。有人一小时消耗一千四百万头肯飞书，一万条 a p i 直接打爆，给了他自由权限。之后他疯狂调用，完全监控不到在干什么，记忆不稳定。有人说聊时间长了，他就忘了前面说的话，尤其是用 glm 模型， 两百 k 上下文聊满了，整个 session 就 卡住了。幻觉问题，有人让他发新闻，他一直爆，成功了，太厉害了，跑了一个小时，最后让他导出来， 发现啥也没存，一篇都没搞定，还没找到刚需。很多放弃的人说装完了不知道让它干啥，感觉大炮打蚊子。 聊了这么多，总结四条实战经验，部署环境，几乎所有人都是 mac mini 或云端，没人敢用主力机。如果用自己电脑开个新用户，不要放密钥， chrome 不要登主账号。 i m 选择 discord 比 tegram 多，因为 discord 可以 分频道，不同频道设不同模型， stoken 也更清晰。 聊长了记得打 new 开心。 session 模型选择 chat 的 gpt 贵但聪明， java 快 但有频率限制。 java 四点七便宜但能力差，好几个人推荐 kimi， 二点五月费九十九块能 cover 住。聪明程度不错。遇到问题直接用 cloud ops 解决，中性价比最高。最核心的建议给它边界和规则， 让它先做计划，复杂任务拆解，每一步都保存，不保存的话 session 断了什么都没了。最后说说我的判断， openclaw 现在还很早期， bug 多，成本高。但它让我看到一个方向，当 ai 有 了记忆工具和主动权，它不只是执行工具，而是协作者。 有人说他现在宁愿让 openclaw 加提醒事项，也不用 siri， 因为 siri 只能执行。 openclaw 会根据上下文理解意图，这就是差别。所以如果你在考虑要不要用，我的建议是，先想清楚刚需是什么， 只是好奇就先观望，等部署更简单再说。如果有明确场景，鱼情监测、信息采集、研究助手，可以试试。记住给他边界，训练他的判断力，不要为了用 ai 而用 ai。 这场交流会让我确认了一件事，真实用户的声音比市场噪音有价值太多。 how one ai 好 玩， ai 一 起探索 ai 时代的生存，摸鱼和杠杆机会。我是于一。我们下次再聊，有问题或者下次想听的内容可以评论区留言。

下午好，给大家分享八个可能绝大部分新手朋友还没有使用过的 opencloud 的 斜杠命令，它可以直接在聊天软件中使用，使用便捷，但效果非常好。第一个 new 作用是新开一个绘画。如果小龙虾的响应变慢了， 使用它之后效果立竿见影。但前提是你认为之前的聊天内容对接下来的对话没有借鉴意义了，因为使用该命令后，当前对话的部分内容会被截取到 memory 文件中。第二个， usage， 给每个响应都增加输入和输出的 tokens 统计，让你做到花多花少，心中有数。第三个， reasoning 展示推理过程。这个命令可以帮你更好地了解小龙虾的思考过程。 第四个， think 小 龙虾如共有四个思考等级，如果你配置了 gbt 五点一级以上的模型，那么就有五个等级可以选。 用处是，如果接下来的任务比较复杂的话，你可以调高思考等级。小龙虾会更仔细地分析问题和检查逻辑，达到更好的回答效果，但是它的代价是响应效率会下降。第五个， model 模型切换。切换的前提是你在配置文件中显示的配置了，该模型用于针对不同复杂的指令切换聪明或者笨一点的模型，以针对性地节省 tokens 的 消耗。 第六个， stop， 停止正在执行的命令。如果你下达了错误的指令或者想临时中断响应，就用它。第七个 restart 作用是重启网关。我一般是用于修改了配置文件后，但是却忘记在终端重启。 为了偷懒再去打开终端，我就直接在对话框中使用它。第八个， help， 当你记不清楚有哪些命令时， 可以把它罗列出来。以上就是我经常使用的一些斜杠命令，你有哪些经常使用的斜杠命令？欢迎在评论区留言，这里是二师兄 ai 分享 ai 实操干货，欢迎大家关注！

嗨，大家好，今天我们来聊一个特别酷的话题，就是怎么把你手头那个 ai 智能体从一个普普通通的工具，升级成一个真正懂你，能帮你干活的超级助理。 我们会用十个超实用的专业技巧，但你一步步把你的 open cloud 智能体给他来个脱胎换骨。 你是不是也有过这种感觉，跟 ai 聊了半天，他突然就把前面说的重要决定给忘了，简直像个金鱼脑袋。 或者你明明用中文问他，他却甩给你一大段又长又臭不知所云的英文。这种时候是不是觉得他那个人工智能重点全在人工上，而不是智能呢？ 那么问题的关键到底在哪呢？其实啊，咱们得先转变一个核心观念，别再把他当成一个冷冰冰的工具去使用了，而是要开始像对待一个公司新来的同事一样，去培训他，引导他。 好的，那咱们就正式开始。前三个技巧就是教我们怎么给这个新同事构建一个扎实的大脑，也就是给他打好记忆和个性的基础。 第一个技巧就是解决失忆问题，这可以说是 ai 智能体最大的一个痛点了，尤其是聊得久了以后，上下文一丢，前面做的决定定的规矩，他就全不认账了，特别麻烦， 你要怎么解决呢？别急，有三个特别好用的方法，第一，养成写每日笔记的习惯，在 memory 这个文件夹里记下每天的关键决策。 第二呢，如果是复杂的任务，就专门维护一个 session， 点 m d 文件，把核心目标都写进去。 最后，感觉对话快要超载的时候，主动用 compact 这个命令，告诉他哪些信息是重点，必须记住，相信我花几分钟做这个，绝对比你后面花二十分钟给他重新解释一遍要划算的多。 接下来是第二个技巧，给他一个明确的身份，这个 identity 点 md 文件，说白了就是你给这个 ai 新员工写的一份工作描述和个人档案。他直接决定了 ai 怎么看待自己，以及他会用什么样的风格跟你沟通。 你看这张图就说得特别清楚，在配置 identity md 之前，你用中文问他，计划他回你一长串儿官腔儿十足的英文。可一旦你给他设定好身份，他就会直接用中文给你清晰简洁、能直接用的要点， 你看，一个明确的角色定义，就能带来这么大的改变，能有效地防止它跑偏。 ok， 我 们定义好了 ai 的 身份，那接下来就得让它认识认识你了。所以第三个技巧就是在 usermap 点 m d 这个文件里创建你自己的用户画像。 你可以把这个文件想象成你这个当经理的，给新员工的一份个人偏好说明书，在里面写清楚你是谁，你的目标是什么，你喜欢什么样的写作风格，比如使用口语化。 哦，对了，有个细节千万千万要注意，就是一定要写上你的时区，不让他给你安排制成记录，日制时间全都是乱的。 行，咱们的新员工大脑已经建好了，现在呢，咱们进入培训的第二阶段，给他设定权限，教他新技能，还要建立一套日常的培训流程。第四个技巧是关于授权， 你想想，你带新员工也不可能让他发的每一封邮件都得经过你审批吧？所以，对于读取文件、上网查资料这种低风闪的操作，咱们就在 openclouddraser 这个核心配置文件里，直接给他开绿灯，让他放手去做。 但是像删重文件、修改配置这种高风险的操作，就必须保留你的确认环节。原则很简单，低风险的放开，高风险的锁死。 哇，说到技能，这可就厉害了，你的 ai 能做什么，很大程度上就看它会什么技能。在这一点上， opencloud 的 社区做得非常棒。在 coop 这个技能市场上，你猜有多少预制好的技能？已经超过一万个了。 所以啊，第五个技巧就是聪明点，别自己从零开始造轮子，直接去借用社区的力量给他安装新技能。但这里有个建议，别贪多，不要一次性给你的新员工灌输几十个技能，他会蒙掉的。先从两三个最常用的开始，让他慢慢上手。 第六个技巧，说实话，我觉得这可能是所有技巧里最重要的一个了。每天都去训练他， 这就像是给他做持续的绩效评估，当他犯了错，你就在 learning 点 md 里记下来，写清楚错在哪，为什么错，正确的应该怎么做。 而且你的每日工作笔记其实也是在潜移默化地教他你的工作习惯。记住，给反馈的时候一定要具体，别只说你不对，要告诉他为什么不对，再给个正确示范。前期的这点投入，绝对能让你在后期省下大把时间， 好基础打牢了，现在我们可以玩点高级的了，也就是把它真正地整合到你每天的工作流里，实现自动化。 第七个技巧，自动化处理图片，你想象一下这个场景，别人发给你的截图，你的 ai 助理能自动帮你上传到云端，然后把链接直接插入到你的笔记里，整个过程你完全不用动手。听起来是不是很酷？其实实现起来就四步， 找个云存储，写个简单的上传脚本，把脚本扔进他的工作区，然后就搞定了。那如果你不止一个 ai 助理，而是有好几个，那第八个技巧，你肯定用得上共享配置。 你总不希望每次更新一个工具小本儿，都要手工给每个 ai 助理都复制粘贴一遍吧？太麻烦了。解决方法很简单， 建一个 share 的 共享文件夹，然后用符号连接，也就是咱们常说的快捷方式，把它连接到每个助理的工作区。这样一来，你只需要改一个地方，所有的助理就全部同步更新了。 好，终于到了最后两个压轴技巧了，一个关乎安全，一个关乎团被合作，这两个真的非常非常重要。原作者用了一句很重的话来形容他，说这是一个谢的教训。 这到底是怎么回事呢？听起来有点吓人呐。第九个技巧，其实是一个非常严肃的警告，危险！ 千万不要轻易让你的 ai 助理去修改他自己的核心配置文件，也就是那个 open crawl day jason， 万一他不小心写错了什么，就可能会导致整个程序陷入无限重启的死循环，到时候你就连跟他说话的机会都没有了，直接锁死。 正确的做法是，用一个备用的 ai 实力去修改配置，或者在修改前让它先好好读一遍官方文档。最后一个技巧，怎么让你的 ai 助理成为真正的团队成员？很简单，把它集成到 telegram 群聊里，这里有三个关键步骤， 第一，去 telegram 官方的 bot father 那 里把机器人的隐私模式关掉。第二，找到你的群组 id。 第三，也是大家最容易掉进去的坑。修改 opencloud 点 json 配置文件的时候，除了设置群组策略，还必须把 require mention 这一项改成 false， 不然的话他就只会理那些 at 了他的消息，在群里就变成一个闷葫芦了。好了，到这里我们十个技巧就全部讲完了，现在咱们回过头来把所有这些点串一下，你会发现他们都指向一个核心思想。 其实呀，这十个技巧说白了就一句话，你要像带一个新来的同事一样去带你的智能体，你需要给他一个清晰的岗位描述，告诉他你的工作偏好，给他合适的权限，教他新技能，纠正他的错误，还要给他顺手的工具， 你在前期花时间把他调教的越好，他在后期就越懂你，工作起来就越省心。那么现在问题来了，听完了，今天这些，你准备先交给你的这位新同事点什么呢？

嘿，大家好，今天呢，咱们来聊一个特别有意思的 ai 工具，它正在悄悄地改变整个游戏规则。它可不是又一个只会聊天的机器人，而是一个真正能动手干活的智能代理。 准备好了吗？咱们就来看看这个叫 opencloud 的 东西到底是怎么过一天的。哎，我先问大家一个问题啊，你是不是也觉得每天的工作好像被无穷无尽的杂事给淹没了？ 什么整理数据啊，找个文件啊，回邮件啊，就是这些琐事真的消耗了我们太多的精力，让我们根本没法静下心来去想那些真正重要的事。那今天我们就来看看 ai 是 怎么来解决这个痛点的。 好，那今天的主角就登场了，它叫 open claw， 大家注意啊，它可不仅仅是一个新处的应用，它现在已经成了一种现象。 他的出现可以说标志着 ai 正在从一个只能陪你聊天的伙伴，变成一个能帮你干活的行动派。这是一个非常观念的转变，这就是他的官网首页。 你看这句口号，多直接。一个真正做事的 ai， 听起来是不是特别棒，但这到底是真的厉害，还是说只是营销说的好听呢？别急，咱们接着往下看。先看这个数字， 在程序员的世界里啊，有一个风向标叫 get up， openclaw 在 特别短的时间里就拿到了超过二十一万五千颗星，这是什么概念呢？这么说吧，很多顶级的开战项目，可能花了好几年都达不到这个高度， 这足以说明在最懂技术的那群人里，他到底有多火。这张图就更直观了，你看看这条增长曲线，几乎是垂直向上的，简直跟坐了火箭一样。 这背后反用的可不是一时的炒作那么简单，而是说明市场对于一个能真正上手解决问题的 ai 工具，到底有多么多么的渴望。那么， openclaw 究竟是什么呢？简单来说，它就像一个超级翻译， 他把大元模型那个聪明的大脑和你自己电脑的双手给联结起来了，他能听懂你想干嘛，然后直接调用你电脑上的软件文件去执行。一句话总结就是他先思考，然后他真的去做。 俗话说，光说不练假把式。现在咱们就跟着一位金融分析师的一天，来真刀真枪地感受一下 openclo 的 实力。咱们就从每天早上那些最繁琐最磨人的小事开始。 你可以想象一下这些日常任务，比如说要从几千个文件里找到某一张发票，或者快速过一遍几十封没读的邮件，还得总结要点，再或者给老板发一份格式固定的报告，顺便定个下午开会的提醒。 你想想，如果这些事都能一级化搞定，那你每天能省下多少时间去做真正有创造力的工作， 那这就是他厉害的地方。你看左边用户就用了一句咱们平时说话那么简单的指令，说帮我配置和测试一下油箱， 再看右边，哇，他瞬间就完成了一系列复杂的后台操作，成功发出了测试邮件。你看，就是这么简单的一句话，输入换来的是一个复杂任务的完成，这就是行动 ai 的 强大之处。 好了，刚才算是热身，现在咱们来看看真正激动人心的部分。当这位分析师处理完早上的那些琐事之后，他要怎么用 openclaw 来完成他的核心工作？也就是金融研究？ 以前啊，要想了解市场的最新动态，你可能得打开七八个新闻网站，花上半个小时去筛选、去总结。现在呢，就一条指令， opencloud 就 能自动帮你搜遍全网的信息，把当天最重要的十大热点新闻整理好，直接送到你面前， 整个过程几秒钟就搞定了。如果你觉得光浏览网页还不够专业，那咱们来看点更厉害的， openclaw 还能直接连接到专业的金融数据接口，也就是 api。 你 可以把这个 api 理解成一个数据直通管道，它能让 openclaw 直接从像、像、同花、顺、米筐、万德这些专业的数据原理，精准地拿到机构级别的数据。 举个例子，你看这里，分析师想看看某家公司的最新公告，他只需要说一句话， opencloud 就 通过那个数据管道，把所有相关的公告和链接都拿过来了。最关键的是什么？ 是所有这些操作都在这一个聊天窗口里完成，你再也不用在十几个不同的软件之间来回切换了，你的思路完全不会被打断。 好，现在我们来到了这一天的高潮部分，当所有的数据搜集整理工作全都被自动化了之后，分析师终于可以把百分之百的精力集中在更高层次的战略思考和创意勾丝上了，而这恰恰是咱们人类智慧真正发挥价值的地方。 我们来看看 opencloud 的 一个王牌技能，麦肯习顾问模式，它能像顶级的咨询顾问那样去思考问题。 第一步，它会用一种叫 me c 的 原则，简单说就是不冲不漏来帮你把一个复杂的问题拆解成一颗非常清晰的假设树。第二步，它会帮你设计好整个报告的序式逻辑。最后一步，它会自动去搜数据，填内容，直接生成一份专业的 ppt， 这简直太惊人了。你看，从左边这个逻辑超级严密的思维框架，直接就跳到了右边这个涉及精良，能直接拿去给老板汇报的 ppt， 成片 从一个可能还很模糊的想法，到一个逻辑清晰的成果，这中间的所有繁琐步骤， open cloud 帮你一键跨越了。 咱们再来看一个更硬核的金融应用。在投资圈里，很多人会通过研究股价图表，也就是技术分析来预测未来的走势。这个杯柄形态呢，就是其中一个特别经典的预示着要上涨的信号。你看它这个形状，是不是就特别像一个带着把手的茶杯？ 这张图，它真正有意思的地方在哪呢？在于它让我们看到了 ai 的 思考过程。 在接到任务之后，他不是瞎干，而是像一个经验丰富的量化分析师一样，先把这个复杂的任务一步一步的分解成了一套特别清晰、特别严谨的行动计划。 所以说，关键就在于最后的结果。 open call 不 只是纸上谈兵，他实实在在地去执行了分析，从成千上万只股票里选下出了符合条件的，并且直接在图表上把证据给你标得清清楚楚。 他把抽象的理论转化成了可以指导你行动的洞察。好了，我们来钻揭一下，今天我们看到的其实已经不只是关于效率提升那么简单了，我们正在见证的是知识工作模式的一次根本性的改革， 你的 ai 未来将不再仅仅是一个帮你订外卖的助手，而是能和你并肩作战的伙伴。 所以大家需要再走的核心观点就是，像 opencloud 这类的工具，正在把我们从重复性的数据搬砖工作中解放出来，让我们能够回归到人类最擅长的领域，那就是复杂的决策和颠覆性的创新。 现在你可以想一想，这会如何改变你自己的工作呢？这也给我们留下了最后一个也是最让人兴奋的一个问题，当 ai 已经帮你搞定了所有怎么做的细节之后，那么你又准备好去创造些什么前所未有的东西了吗？