clawx连接ollama教程

最近在研究那个 open club， 那 我在那个腾讯云上不是也部署了一个嘛？后来我发现不太好使，最近又出了一个开源项目叫 club 叉，那这个东西呢？他把这个小龙虾这个项目呢给界面化了， 但是呢，其实我在部署的过程中还是碰到了很多的问题，那这个项目目前还是初级版本，所以说我还在等待那个飞书没推进器 接的有点问题，然后其他的都是国外的平台，我就暂时不想接，因为我们在国内不太好用。 那后面呢，我也在一持续的研究这个东西，如果有更好的一个更适合我们亚马逊卖家的 的软件的话，我也会推荐的，因为说实话亚马逊卖家也不像说我，还是高低有程序员的那个功底。那很多人其实用这个还是蛮费劲的，当然这个做起来之后，他真的是一个超级助理，我希望以后可以帮到大家，谢谢。

我给大家一个 opencloud 的 部署方法，所有人都会，而且特别简单，在 ai 时代，你要习惯一个思想，就是所有的活让 ai 帮你干，不要自己干好。我们来说这个方法。第一步，第一步，下载本地部署的 mini max agent， 就是 在他们的官网点击下载，选择你的电脑版本的 mini max agent， 下载到本地， 然后就会获得一个 minimax agent 的 图标，这是第一步。第二步，在这个 minimax agent 的 对话框里输入，我需要本地部署 open cloud， 这是第二步，这个时候 minimax agent 会帮你部署 open cloud， 本地部署的 好，部署好了之后，这个 open cloud 你 就可以使用。但是大家知道 open cloud 是 user in the loop， 就是 它需要你自己不断的调，不断的循环，你会遇到很多问题， 很多伙伴放弃本地部署是因为这个问题无法解决好。这个时候再向本地部署的 minimax agent 提出你遇到的问题，比如说飞书配置不上，怎么唤醒不了，哪里有问题？这个时候 minimax agent 会帮你解决你本地部署 phone call 的 全部的问题， 然后就可以了。然后这个事情全部下来，不需要你会任何的技能，也不需要你了解任何的呃代码，只需要按照我的步骤来做，让 ai 来帮你做这个工作，让 ai 来盯住你的 ai， 然后希望我的伙伴们都学会这招来部署它，而且 费用成本不是很高，现在我已经用上了，就是挺好用的哈，分享给你们。好吧，真的很好用，你们一定要去用。然后如果通过这方法通过成功的，快来给我点个赞，这是我探索这么多天最简单的那个方法。

欢迎观看 openclock 配置教程， 这里给大家准备了一个 json 文件， json 里面已经把调用地址和调用模型以及智能体的模型都已经配置完毕了，只需要在这边填入我们的 a p m 密钥就行。 来到我们站点令牌管理复制密钥， 粘贴好后边保存就能够调用了啊。 保存完之后记得复制这个文件，把文件复制到你安装 open cloud 的 目录下 粘贴过来就行。现在我们就可以运行 open clock， 运行之后在网页中打开就可以正常调用了。 我们再输入一个，用谷歌浏览器打开四三九九试一下， 它也帮我们打开了。 到这里就是本期的教学了。

clo？ clo 还是 clo？ 你 肯定被各种各样的龙虾刷屏到烦了，几个月过去，热度丝毫没有退去，愈演愈烈。今天这期我们来点不一样的，不是教你怎么安装和使用 clo， 而是带你十分钟开发一个 mini 版龙虾， 一共只有三百行代码，我不想讨论龙虾到底是有用还是没有用，而想带你从用户视角切换到我这样的从业者视角。我们一起完成 mini 版龙虾的开发之后，相信你对于它的原理以及能力边界的理解能够再上一层台阶。看百变不如实践一变，马上开始。 一、接入大模型，赋予大脑我们要开发的 mini 版龙虾 mini cloud， 第一步就是接入大模型。什么是大模型，相信大家已经不陌生了，就是， 总之大模型就是我们迷你版龙虾的大脑，用来指挥这只龙虾的所有后续动作。因为是迷你版嘛，我们不需要支持配置各种模型厂商，就选择一个国内友好的智普模型吧。先用三十行不到的代码连接智普模型，配置我的智普 api key， 然后就是将我们输入的内容以后台接口的形式发给模型厂商，再将响应的内容展示出来，再无限循环。看到代码不要慌啊，你不需要照搬代码，跟着我了解原理就可以，思路永远比实现细节更加重要。验证下效果，先启动我们这个程序，打个招呼，叔叔你好， 他回应我了，再问个有难度的问题，我喜欢吃糖，为什么？一通分析之后，他告诉了我们答案。先不管答案怎么样，这只虾已经有了，大脑也能开口说话了， 你发消息，大脑响应，再将消息转回给你，完美。二、让大脑有记忆在刚才的程序里，虽然可以无限对话，但是每次对话都是一个全新的请求， 这意味着这个大脑不知道你是谁，不知道你之前和他聊了什么。比如我输入刚才聊的啥，不出意外他啥都不知道。我再问你，我喜欢吃啥？ 明明刚才我说了喜欢吃糖，但是他也不知道，挺睿智的是吧？作为一个可捞智能体，这样肯定是不行的。那该如何解决呢？非常简单，你将所有的对话记录存下来，每次新对话，将之前的对话记录原封不动的发回去不就好了吗？加个两三行代码就能搞定。我们再验证一下，启动这个程序， 先告诉他我喜欢吃糖，闲聊几句再问他我喜欢吃啥来着。哎，这次他知道我喜欢吃糖了，也就是他拥有了多轮对话的能力。 但这个时候问题又来了，当我关掉这个对话之后，他就忘了我们所有的聊天上下文，但我希望他能持久的记住我喜欢吃糖。该怎么办呢？ 好说，我们先新增两个文档，一、 agent 点 md， 赋予他身份设定你是个友好的助手，每次回复都需要押韵。二、 user 点 md， 告诉我我的用户身份设定我喜欢吃糖。然后在代码里要求大模型每次对话前必须读取这两个文档， 同时赋予大模型自主修改这两个文档的能力。也就是迷你龙虾的大脑可以根据和你的聊天记录自己记下来，他觉得重要的东西。好再验证一下全新的对话，问他我爱吃什么？ 哎，他知道我们爱吃糖，而且回复还是押韵的，符合我们在 agent 点 md 里对他设置的要求。再告诉他，我们不仅爱吃糖，还爱吃牛肉。回到 user 点 md 文档，发现已经被改了，记录下来了，我爱吃牛肉，完美！ 这样一个有记忆、有人格的 mini 虾就搭建完成了，它不仅仅是一个大脑，还拥有了更加充分的上下文，也就是 context。 context 里有历史的对话记录，以及你的人设，虾的人设完美。三、进入 tours， 赋予它动手能力。 这个时候，虽然我们的龙虾已经很聪明了，但他只能对话，不能够操作外部世界。比如我在目录里贴入一张大家爱看的美女图片，然后问他这是个啥，他说他不知道。我再让他生成一个 ppt 给我，主题不重要，他也会告诉我们无法生成 ppt， 他 只能将文字发给我。这就是所谓的钢中之脑。 现在的他虽然很聪明，但就像一个身处在培养民里面的大脑，无法真实的影响外部世界，或者说他没有手，没有躯干，怎么办？讨饭，我们先赋予第一种工具，叫做帮身拷领，说白了就是我们提前写好一些脚本，然后这个刚中之脑会在合适的时机调用并触发这些脚本， 三十行代码就能解决。首先，我们定义了一堆工具，列出文件，读取文件、创作文件、删除文件，读取图片，再提前写好这些脚本，具体如何执行。回到 agent 的 md 里，告诉他现在已经有了这些工具。重新启动。问他目录下有哪些文件，哎，答出来了。 再问他图片里的内容都是啥，也答出来了，我们好好验证一下。金发女子、白色连体衣、过期长袜，这些都对了。下一步，我们再支持一下近期热度很高的 skills。 这个更简单了，在目录里新增一个 skill 文件夹，将我们要的 ppt skill 拷贝进去，在代码里加上大概二十行，让他每次执行前都能找到已安装的 skill。 好 了，再来试一试，生成一个两页的 ppt， 分 析下马斯克最近的言论。你看，很快就生成出来了，我们看看生成的质量，嗯， 嘿嘿，因为这个 ppt 的 skill 是 我随便写的，我们可以替换成一个社区热门的。再试一下，生成一个 ppt， 分 析马斯克最近的言论。好，深圳完成了，我们看看这回的效果，要好太多了。完美到这一步，我们的 mini cloud 已经具备了 toos 执行的能力。 toos 并不是大脑内部的，而是挂载在大脑外部的， 随着 twos 的 丰富，就可以无限变强。完美四定时任务与心跳这个时候我们已经很强了，用了一百多行代码，就模拟了去年 manas 这样的产品架构。但有人会说， cloud 产品的一个特点就是会自主执行任务， 也就是他会主动执行一些任务，主动给你推送消息。这是怎么做到的呢？很简单，看这二十行代码，支持新增和存储定时任务，同时后台有一个进程，在指定的时间点给你推送消息，启动程序试一下，告诉他五秒钟，提醒我喝水，稍等下 一条一条一条又一条。你可能会说，这不对啊，我看别人的龙虾不需要这么死板的提醒，会在某些时候自然的推送消息，看着更智能，这不是很简单吗？我们刚才新增了这一块喝水的定时任务，是你主动要求他保存的， 我们再给大脑一个定时任务，比如每个半小时总结他和你的对话内容，让他自己判断要不要在另一个时间点定时给你发消息不就好了吗？这块我就不掩饰了，但是原理都是很简单的，说的好听点就是自我净化。定时推送说的简单点就是高级一点的定时任务，但是不管怎么样，完美， 嘿嘿。五、接入飞书、叮叮等对话渠道。哎，有人又会说了，别人的龙虾可以在叮叮、飞书甚至 qq、 微信里聊天呢。你这个黑乎乎的是啥？太丑了，不想用。但要我说，这其实更简单，你可以理解，不管是飞书、叮叮还是网页版，本质上就是套路层，消息转发的中间层， 你的消息呢？通过这个中间层进行转发和接收，先包一个网页，现在看看就有点像回事了，对吧？你好哎，可以正常回复，每隔十秒提醒我喝酒。 哎，提醒我喝酒喝酒还是喝酒？你看到这一步，我们的 mini club 包了一层美观的外壳，好像也不算很美观，主要是我懒得去调样式，但至少他已经像个样子了，各种能力也都有，从性价比的角度完美。 最后总结，最后，不知道大家有没有发现，这个 mini 版龙虾的开发过程就是二零二三年到现在整个 ai 的 进化过程，一开始呢，只有一个大模型，只能一问一答，后来发展出了可以调用外部工具，不管 m、 c、 p 还是 skill， 都是工具的一种。 到现在不仅可以调用工具，还有了定时任务，也通过定时任务实现了所谓的自我进化，以及开始涨到你的聊天工具，比如说 qq 和微信里，他更像一个人了。 短短的三百行代码模拟了最近三年 ai 的 发展历程，大家也看出来这三年 ai 的 发展速度越来越快，但是并没有给人减负，而是带来了更多的焦虑，以及让人越来越老。看到这里的我相信也是花了很多业余时间来学习 ai 的， 大家一定能够深刻的感受到 ai 的 发展速度超过了你的学习速度。我不喜欢贩卖焦虑，相反作为一线的从业者，希望以原理科普的方式缓解一点大家的焦虑，很多热点有没有必要追，是不是噪音在大家知道原理之后就能够自我分辨。好了，喜欢我的话，请给我宝贵的三连，我们一起进步。

大家好，今天我将为大家介绍一个激动人心的组合，将领先的开源 ai 智能体平台 open call 与阿里云百炼大模型服务平台相结合。这次融合的目标非常明确，就是打造一个属于您自己的 真正能行动的 ai 智能体，让 ai 从一个只能聊天的工具，转变为一个能帮您处理实际工作的得力助手， 从而彻底重塑我们的工作流程。接下来是另一位主角，阿里云百炼。如果说 oppo pro 是 手和脚，那阿里云百炼就是提供智慧的大脑，它是一个一站式的大模型服务平台，最大的好处是让我们普通人也能轻松用上最顶尖的 ai 模型。 平台上不仅有阿里自家的通用千万，还集成了市面上主流的各种大模型。它的 api 兼容 oppo ai 的 规范，这意味着迁移成本极低。 更重要的是，作为阿里云的产品，它提供了企业级的稳定性和安全性，让我们使用起来非常放心。那么为什么要把这两者结合起来呢？简单来说，就是强强联合，优势互补。 open call 有 行动力，但它需要一个聪明的大脑， 而直接用海外大模型，又有延迟成本和安全的顾虑，将它们集成就完美解决了这些问题。我们能获得国内顶尖大模型带来的稳定性，能 享受阿里云灵活计费带来的成本优势，通过一件部署，大大简化了技术门槛，最重要的是所有数据都在国内处理，完全符合安全合规要求。这是一个真正实现一加一大于二的方案。听起来很棒， 但操作会不会很复杂，完全不用担心整个集成过程在阿里云上已经被简化到了极致，只需要三步，第一步，在阿里云清亮应用服务器的应用市场里找到 opencloud， 一 键部署。第二步，在配置向导里选择阿里云百链作为你的大模型平台。 三步，去百炼平台复制你的 a p i 密钥，粘贴进去配置完成整个过程就像安装一个软件一样简单，完全不需要你懂代码或运维。这背后的技术架构是怎样的呢？这张图清晰地展示了整个流程。首先，您通过微信、钉钉等工具发出指令，这个指令会被部署在阿里云 夫妻上的 open call 网关接收。网关将指令交给核心的智能体 agent。 agent 本身不做决策，他会调用阿里原百炼的 a p i 让大模型来思考和决策。决策结果返回后， agent 就 会去执行具体的操作，比如操作文件或浏览器，最后执行结果再通过网关反馈给您。 整个流程清晰高效，分工明确。那么这样一个强大的工具具体能用来做什么呢？我们来看第一个场景，智能办公自动化。想象一下，你可以让 ai 帮你自动整理邮件、生成周报、出稿，甚至把会议录音整理成代代办事项的。既要这些，过去需要耗费大量时间的重复性工作， 现在都可以交给 ai 来完成，让我们能把精力真正投入到各有创造性的工作中去。对于开发者来说， 这个组合更是如虎添翼，你可以让 ai 帮你写代码、写测试用力，甚至监控服务器状态并自动告警。当你完成一段代码后，还可以让它自动生成 api 文档，这不仅能大大加快开发速度，还能提升代码质量，让开发者从繁琐的辅助工作中解放出来，专注于核心业务逻辑。 第三个重要场景是信息处理。在信息爆炸的时代，我们每天都被海量信息包围。 ai 智能体可以成为你的私人信息助理， 帮你自动抓取和汇总行业资讯，阅读大量文献并刊写综述或者进行市场调研。它能快速从海量信息中提炼出关键内容，为你的决策提供最及时、最准确的数据支持。 总结一下， opencall 提供了强大的行动力，阿里云百炼提供了聪明的大脑，它们的结合为我们提供了一条快速、低成本构建专属 ai 智能体的最佳路径。 ai agent 的 时代已经到来，它将从单一工具演变为平台化的生态。我们今天介绍的集成方案正是这一趋势的典型范例。 现在，就请立即访问阿里源清量应用服务器市场，一键部署您的专属 ai 行动智能体，开启高效工作的全新模式吧！

openclock 官方微信绑定教程来了，全程可视化，零代码无风险。第一步，打开 openclock 主界面，确认 get 位在线运行正常。第二步，点击右上角设置，进入系统偏好与功能配置。第三步， 选择左侧聊天配置，找到微信微叉渠道。第四步，展开并安装微信插件，国内镜像加速，一键秒装。第五步，等待插件安装完成。第六步， 点击开始扫码登录，等待五秒，生成专属二维码。第七步，微信扫码完成绑定。第八步，出现 colourbot 对 话框，直接微信聊天，召唤 ai 干活，随时随地调用 open class 技能，二十四小时待命，效率翻倍，赶紧去试试 ai 助手随身带，觉得有用点赞收藏不迷路！

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。

openclock 今天发布了二零二六五点幺九，从五点幺八到五点幺九的话，经历了两个 beta 版，一个阿尔法版，阿尔法版的话是测试版的意思，那么我们一般是不下载阿尔法版的。接下来的话，我们来安装一下新版本，我们打开命令提示符， 首先的话，我们看一下那个 bc 的 软件安装了没有。 node 杠 v 好， 已经安装了。 npm 杠 v 也安装了，我们再看一下 get get 杠 v 好， 那么也是安装了。接下来的话我们看一下 openclo。 openclo 杠 v， 那 么我们是没有安装的 好，我们使用 npm 指令来安装 openclock。 npm i i 的 话是 instore 的 缩写杠记，杠记的话是前局安装 openclock， 那 么到这里的话，我们敲回去安装的是新版本，如果我们要安装指定版本的话，我们在 openclock 后面加上艾特，加上那个指定的版本就可以了。好，我们敲回去来安装新版本。 好，我们的 openclaw 已经安装完成了，我们看一下版本哈。 openclaw 杠 v 好， 那么我安装的版本是 openclaw 二零二六五点幺九。接下来的话我们来配置一下 openclaw。 openclaw on board 好， 这里的话我们选择 yes， 那 么这一步的话还是比较慢的，从那个五点幺二到五点幺九的话，这一步是没有修改的。 好，这里的话我们选择 quick start 大 模型，这里的话我们先选择默，然后我们再选择 deep sec 好， api key 的 话我已经复制过了，我直接粘贴就可以了。好，敲回车，这里的话我们选择默认的敲回车。 消息通道的话，我们也是暂时跳过，选择 skip for now skey 要死的话我们暂时不配着，我们选择 no who 死的话我们也是暂时不配着。我们直接在 skip for no 上面敲空格选中，然后我们再敲回车跳过。 好，我们现在已经开始在启动网关了。好，网关已经启动完成了，我们回到这一个我们配置的这一个窗口，那么这里出现了两个选项，第一个选项的话是我们可以进入到那个 openclaw 的 命令行状态，第二个选项的话是我们直接就可以退出来了，那么我们的 openclaw 已经配置完成了，接下来的话我们来打开 openclaw， 我 们通过命令行的方式来进行打开 openclaw dashboard。 好， openclaw 打开了，但是我们需要进行一个配对，那么它这里有提示信息，那么我们拷贝这个命令来进行那个执行就可以了。好，我们把它复制过来。好，我们到命令行把它粘贴一下，然后我们敲回车执行一下。 好，我们的命令已经执行完成了，那么我们回到浏览器来。好，我们刷新一下，刷新完的话我们就进到了那个 openclaw 里面，那么我们稍微等它加载一下。 好， openclock 加载完成了，我们先把这个给它关闭掉，然后我们发消息看一下它上线了没有。 好，我们的 openclock 已经上线了，那么到这里的话，我们的 openclock 就 安装完成了，我们安装的版本是二零二六五点幺九， 那么这个版本的话之前存在的问题也是没有修复的，第一的话就是那个确认信息那一步比较慢，第二的话就是配置完信息的话，等待的时间也比较长，第三步的话就是我们聊天已回复的话也是比较慢的，那么这个版本的其他功能的话还没有测试，那么有什么问题的话，我后期会以视频的方式同步出来， 如果是要那个长新的话，我们可以安装尝试一下，建议的话就使用老版本，新版本的话我们先观望一下。

你有没有在电脑上搭建自己的智能体，或者是使用 cloud 或者 codex 电脑操作功能来让它自主地完成不同的任务？ 我相信很多人正在因此受益，因为它确实可以提高自己的生产力。但是呢，大部分的软件对 agent 并不够友好，还有很多的 agent 本身 并不具备操作电脑的能力。所以我给大家的 agent 做了一个 m c p 加固件加 skills 的 一个开源三件套，然后让原本不能够操作电脑的 agent 具备操作能力，让可以操作电脑的 agent 操作边界更广，它就是 cloud touch。 一 句话简单介绍， cloud touch 的 目的是给 ai agent 装上一双真实的手，它可以在 windows 和 os 还有 linux 上 通过一个真实的 usb 硬件设备，借助大模型本身的视觉能力，然后从硬件层发出标准的键鼠信号来操作电脑。 我已经把 cloud touch 的 开源三件套放到了 github 的 这个地址，大家可以去下载使用。我简单的讲一下这三个组成。第一部分叫 cloud touch mcp 是 个主入口， 你的 cloud context， 还有任何支持 m c p 的 一种客户端，甚至是 vs code 的 这种 ide 都可以安装使用。安装非常的简单，你只需要告诉你的大模型，我要安装 cloud touch m c p， 它会自己去下载安装配置，然后可能会告诉你需要重启，重启之后就能够正常地调用 cloud touch 的 工具了。但是想要真的跑起来，还需要第二部分。第二部分叫 cloud touch h i d， 是固件代码和底层的通信协议，目前可以跑在一块树莓派的 pico 上。 mcp 通过 usb 的 cpc 串口把协议针发给固件，然后固件再把它转换成标准的 h i d 键盘鼠标事件。也就是说你自己 买一块 pick 二，然后按照开源文档刷上固件，再配合 m c p， 这个时候就已经可以正常使用了。第三部分叫 cloud touch skills， 这是一组给 agent 看的不同场景下的操作手册。 经常使用 agent， 用户想必都已经对 skill 非常的了解了，如果你有独特的玩法呢，也可以自己写 skill， 然后来指导它如何进行操作。 所以 cloud touch 的 完整列录是这样的， agent 负责思考 m c p 把动作变成工具，调用 h i d 固件发送真实的键鼠信号。 skills， 让 agent 更懂具体的场景。这三层结合起来就是一个非常简单的循环， ai 一 边看着屏幕，一边思考，一边动手操作。 接下来呢，给大家简单看两个演示。这是 cloud 的 客户端，通过 cloud touch 控制鼠标玩扫雷， 它就是截图看清每个格子，再用真实的鼠标一步步移动点击，然后判断下一步跟人玩的方式是一样的。这是 cloud 客户端，通过 cloud touch 控制鼠标玩数独。这两个演示本身其实并不重要，重要的是它说明了一件事， 凡是可以靠屏幕键盘鼠标就能够操作的桌面任务，都有可能通过 cloud touch 来实现。如果你有机械化的操作需求，也可以写一个 skill 来指导大模型如何重复的来完成任务。不过我也要说清楚， cloud touch 不是 万能的， 是所有的场景都该使用它。如果一个软件本身有官方的 api 插件和 c l i， 那 优先用官方的接口，更稳定，更快，也更可控。 cloud touch 适合三类场景，第一是没有 api 或者自动化方案很差的系统，比如老的 erp 行业定制软件，还有一些只能靠人工点选的业务后台。第二是必须 验证真实物理输入的场景，比如硬件的兼容性测试，封闭设备测试等等。第三是跨桌面的 agent 工作流，比如让一个 agent 在 本地的多个软件之间进行切换，读信息，填表格，处理文件等等。 但是这里也必须要强调安全边界，我建议的部署方式是用专用的机器最小权限的账号，必要时呢做网络隔离，关键操作必须监督， 而且随时可以拔掉设备，停止输入，保证无理可控。开源版解决的是底层的能力， 让 agent 能够真的用键盘和鼠标来操作电脑，在这之上呢，我们也正在做 touch 的 客户端，目前已已经能够做主动操作事件触发，还有长期的托管运维，并且配置了专用的训练过的模型， 现在也正在面向更多的企业软件做深度的适配。如果你有这类桌面流程自动化的需求的话，也欢迎来与我沟通。 大模型迭代的速度是非常的快的， agent 的 能力边界也在不断的扩展，我希望 cloud touch 能够在未来与你的 agent 一 起解放你的双手， 提高你的生产力。最后，我将会使用我的 cloud touch 来回复这条视频，下面的所有人欢迎你来与我的 agent 进行交流，谢谢！

如果你跟我一样看不懂 openclock， 也没有 mac mini， 但又想打开 ai 龙虾的大门，一定要试试这个临门来安装的 uclock 龙虾 u 盘。我们都知道 openclock 是 一个开源的 ai 智能体框架代码，开源就意味着谁都能用， 但对于普通人来说真的很难用。于是我们推出了 ucloud 这样的一个即插即用的 ai 龙虾，完全省略了复杂步骤，可以帮你做数据分析，写文案、写脚本、编程代码、做报表，它都是可以实现的。来我直播间，有什么问题直接问我。

一条视频教会你 codex 的 安装和如何使用，上 deepstack， 一 口气把 codex 从安装到使用的所有详细步骤全部解读给你，手把手教你做出个人简历、网站和个税工资计算器。我们还是从电脑开机开始讲， 首先我们先打开电脑，打开电脑之后呢，我们把网络连上啊，我们连上网络之后呢，我们还是找到我们的老朋友 啊，沃克巴蒂。我们打开它，告诉他，请帮我去下载高德克斯的桌面版，让他帮我们去操作。你可以把沃克巴蒂当成你的数字员工，你有什么愿望你就跟他讲，让他去执行， 他一遍干不好再重新回来，让他干第二遍。在这里呢，你需要一个 open ai 的 密钥，那么 open ai 的 密钥我们怎么去获得呢？那我们还是要去找我们的老朋友 cc switch。 在 这里呢，继续跟 walkbody 讲，你去帮我安装 cc switch， 然后你让 walkbody 去帮你安装 cc switch， 一 半就是可以安装成功了。 但是有的同学可能说第一遍安装 c c c 不 成功会提示失败的画面。这个时候呢，就需要你再跟沃克巴基讲，现在还没有帮我安装成功，再帮我找其他的方式去安装，这样沃克巴基也会安装成功的。在这里啊，我希望大家形成一个思维，就是 ai first， 你有什么样的问题，你不要先想着去问人，包括我之前在 lucel 的 code 的 教程里面，有很多小伙伴其实不明白，经常会来私聊，我会在群里面问，我给他的答案是， 你要继续去问 ai， 你 去问沃克巴蒂，这个出现错误了怎么办？你就把错误的代码发给沃克巴蒂，沃克巴蒂就会帮你去解决。 所以说当下的这个时代，遇到问题先去问 ai， 当 ai 尝试了很多种办法解决不了的时候， 再来问人。在这里，沃克巴蒂已经下载好了 cc switch 的 安装包，我们现在等它安装成功，点击确定。沃克巴蒂已经告诉我们 cc switch 安装成功了，我们等待它的启动。然后在这里我们再跟 cc switch 去讲，我想要在 codex 上使用 deepsega 的 模型，帮我去完成。好，我们可以看到 workbody 已经在卖力的工作。在这里呢，我们就跟 workbody 去讲。 在这里呢，我想用 codex 去使用 deepsega 的 模型，然后我现在已经安装了 c c switch， 你 去帮我完成剩下的操作。 当我把我们的现状，我们去告诉 workbody， 用 workbody 去完成我们接下来的工作。好，现在呢， workbody 已经告诉了我，我们要去做什么样的事情啊？第一步我们就要去获取 deepseek 的 api， 那 在这里呢，我们去打开我们的 deepseek， 打开我们的第一个 c 之后，我们创建一个新的 api k， 叫测试啊，专门用来测试来，用去把这个 k 复制下来。然后我们再告诉我，可把你当一个 ai 拒绝帮你完成工作的时候，我们不要理他，我们不要手动填， 我们把 k 发给他，让他自己去填，只是说他判断你完成这个更快，可能不会出错，很简单， 那他就会让你去完成。但是其实有的同学他的动手能力比较差，那这个时候我们就自己不要动手，我们都让 ai 去完成。好，我们现在看一下，沃克巴蒂已经告诉我们 c c switch 已经成功接管了 codex， 我 们来看一下他是不是真正接管了呢？ 我们先把原来的 codex 关掉，然后再在这里输入 codex， 打开好像还是没有，我们就继续跟他讲，我现在重新打开了 codex， 但还是让我填 api 密钥。你像我们现在是什么情况，我们就告诉他这是什么情况就好了。 好，当我们现在遇到的任何问题，我们就直接告诉沃克巴蒂，让沃克巴蒂去帮我们完成配置。 如果说你也在使用 workbody 配置的这条路线上产生了问题，你就把你现在遇到问题直接跟他讲，让他去帮你搞定。在这里呢， workbody 已经告诉我们已经把问题修好了。现在呢，我们重新再打开，然后在这里我们可以看到它已经出现了 deepsix 的 标志。 我们测试一下他是否能够正常的使用了。你是什么模型？好，他已经回复了，他说他是 g p t 五点五，但实际上呢，他就是一个 deepsea 的 模型，但并不是 g p t 五点五， 只是他的部分的名称还没有换过来，我们知道就可以了。然后再问他，你可以帮我们做什么 codex， 可以 帮我们编程开发文件与项目管理，分析学习，还有其他的能力都可以做。如果你做到这里呢？恭喜你，你已经用 codex 使用上 deepsega 的 模型了， 我们已经成功安装好 codex 了。那我们下面可以让他帮我们去做一个任务，比如说你帮我去做一个个人的简历网站，我们现在 来看一下他的结果可能是什么样子。在他做的这个同时，我们也看一下做这个个人网站他会花我们多少钱，我们点开 tipsy 的 这个网页，我们现在还是二十五块四，看一下我们做完他还会剩多少钱。所有的大模型在一开始的时候他都是会慢一点的， 我们这边先等一下，他思考好，我们选择第二个，我们让他自己去操作。好，我们选择第二个，我们让他自己去操作。好，我们选择第二个，我们让他自己去操作。好。快，他这个确实做的很快， 他就已经把我的个人的网站做出来了，基本上也就是不到一分钟的时间，耗材费真的非常快。我们再给他提点要求，我觉得这个网站做的不是很好看，你帮我美化一下， 你去找一些设计类的 skill 给自己装一下，设计一个方案再跟我讨论。我们现在已经验证了他的初级做一个简历网站的功能 是没有问题的。我们现在对他提出了更高的要求和期待，让他继续去做。他现在已经找到了相关的 spirit， 他 现在想法是好，我们就允许他用第一个方法去尝试。他现在靠的 x 已经找到了他觉得这版不好的问题了， 并且给了我们有设计方案，我们就让他去做。可以你继续，我们等他重写完成好再看一下。 这个就感觉一下子高级了很多。 codex 和克拉的 code 跟我相比，我觉得 codex 的 生成网页的速度和完成任务的速度可能会更快一些。我们现在让他去做下一个任务，你能帮我去做一个个税和工资的计算器吗？ 我们也给他同样的这个需求，我们看一下他给我们会是一个什么样的结果，同样我们也选择第二个，这个是他做的效果，我们看算的对不对？假设我月薪是四万，让他计算一下 这个值还是可以的。其实大家可以对比一下，我之前教大家零基础安装 club code 的 时候，也让他做了一版。其实对我的感受来说，其实他们的 模型全部都用的 deep sec， 但是只是说它的躯干和身体，一个是 collocode 和一个是 codex， 这两个跟我的体感上的相比，我觉得出乎这个项目的完整度，还包括预期，可能 collocode 给我的效果和感官要更好一些。 但是速度这个方面来讲，我觉得 codex 这个速度真的是没谁它的速度好快。基本上我记得我做 cloud code 的 工资计算器的时候，它跑了有个三五分钟，但是 codex 它应该用了一分钟都不到它就跑完了， 所以说这两个应用大家可以搭配着来用。我再讲一下就是我现在的业界朋友们他通常的用法，第一个他们通常就是写项目的 p r d 的 文件的时候，刚开始介绍这个整个项目的时候，是用 colode code 的 os 来写， 当 os 给你一个 p r d 就是 完整项目的全貌之后，会再发给 codex， 让 codex 去做完剩下的内容。 其实市面上现在最强的 agent 我 现在觉得还是 cloud code 以及背后的 boss 四点八，但是由于很多同学可能用不到原厂的东西，用 codex 也是非常不错的选择。

还在招客服吗？ clox 直接帮你搞定电商客服！首先安装电商客服 skill， 准备好电商产品资料，制定好电商相关规则。接下来直接实测。我们以卖小龙虾为例，我们先问一下产品一袋有多重，再问一下口味怎么样， 然后问一下保质期有多久，再模仿一下催货。 收到产品后售后如何回复，以及可不可以开票 回复内容，当然也可以自定义，这样既能提升客服响应速度，也能减少重复处理成本。

微信也接住小龙虾了，这两天的养虾圈子直接炸锅了。那微信的 cloud 能做音乐吗？他又怎么跟 solo 一 起连接呢？来，一起来看看。安装非常简单， 直接打开微信的设置，找到插件，跟着官方的步骤授权就能连上。但大家千万别误会，他并不是直接在微信里给你凭空变出了一只独立的虾， 它的本质其实还是一个单向遥控器，前提是你的电脑上已经部署好了 openclock。 微信只是提供了一个能让你在手机上跟龙虾发指令的对话窗口，所以你也可以把它看作是它是一个单独的微信员工。虾同样有自己的 works case 和记忆配置。我们之前的视频里也提到，为了绕开人机验证，费了好大劲去 配置 chrome relay。 但现在情况变了，其实只要你的 solo 账号足够干净，网络环境稳定，直接让龙虾调用它自带的代理浏览器就能搞定。 你在上下班的地铁上，用微信说一句，帮我做一首 rmb 风格的情歌。远在家里，电脑上的小龙虾接到指令后，直接把做好的音频文件 甩到你的微信对话框里，就这么简单粗暴。不过实际测试下来，微信目前的开放度真的远不如非书。首先，它不支持拉群聊，这意味着我们之前在非书里玩的那套多虾团队协同，在微信里完全施展不开。 既然都只是发指令，遥控我电脑上的浏览器去 solo 跑个歌，那我为什么不用生态更开放的非书呢？微信这波是不是有点跟风大于实用？经过这两天的体验，我发现微信这个接口虽然做不了复杂工作流，但它有它的平替优势。第一，它是灵感捕捉器， 飞书是上班的心态，微信则是全天候待机。走在路上，坐在地铁里，脑子里突然蹦出一段绝妙的旋律动静。打开微信，给置顶的龙虾发条语音，帮我把这段想法转成 solon 的 prompt， 跑一下，体验丝滑。第二，打通交付的最后一公里 之前，你在飞书里跑出一首歌，要发给朋友，得先飞书下载存到手机，切到微信发给朋友。现在微信对话框里，龙虾直接把深沉的歌发你，你只需长按转发，一气呵成，社交分发的效率高。第三，真正让 ag 走向大众。不是所有的人都有用企业办公软件的习 能，在国民级的 app 里和自己的 ai 助手对话，极大的降低了普通人使用 ai 工作流的门槛。虽然啊，微信的 cloud bot 还有局限性，但毕竟是国民级应用，所以微信接入小龙虾具有划时代的意义。那么作为音乐爱好者，你使用过微信的 cloud bot 吗？你有什么样的感受？欢迎在评论区告诉我，我是小军乐，在出差的路上 也不忘随时使用我们各种 ai 软件，点赞关注，咱们下次见！

看好了，朋友们，最近全网爆火了一个软件，智普澳龙 auto cloud， 直到现在还有很多朋友不知道如何去下载，今天我给你们带来了一个详细的教程。首先咱们打开抖音，找到我的视频，点击右下角分享链接，然后打开手机应用商店，去搜索一下这个东西，打开它， 这里呢咱们点击允许粘贴，立即查看文件，打开文件，找到软件合集，软件合集三，取消全选，选中 auto club 最新版保存下载就可以了。

看好了兄弟们，火山风烛呢，也是最新推出 ark 壳 a i 小 龙虾，直到现在呢，还有很多的朋友不知道如何去获取，接下来呢，我就用三秒钟的时间教会大家如何去获取苹果与安卓的版本。首先呢咱们点击视频右下角的分享复制链接，或者选择分享链接，然后去掉手机自带的应用城店，咱们下个这个，打开它， 这里会弹出允许粘贴点，继续粘贴会弹出文件夹，如果没有弹出文件夹就来搜索框，咱们直接打字搜索轻而易举，这里咱们点击立即查看，然后这里点进去找到下面的住院报大全，住院报大全吧，然后在这里面咱们找到咱们的阿克拉克的小龙虾，咱们给它选中保存安装下来就可以了。

朋友们大家好啊， welcome body！ 最新消息，每天可以领一百五十积分啊，每天领一百五十积分，不要错过啊。下来是 qq 啦， qq 啦现在更新了，有一个可以使用本地模型，来，我们看在哪里啊？在这个 lab 里面，然后有一个 本地模型啊，你要有的话可以直接接入，没有的话可以下载并使用一下啊，我电脑比较弱啊，只能使用这个最菜的，我也不想试了。 接下来就是这个之前更新的这个记忆功能。记忆，他每天都做梦啊，他每天我都让他做梦，但是现在没有任何产出啊。没有任何产出？怎么搞的？我也不知道，你们的有产出吗？这个记忆功能 最后给大家带来一个好消息啊啊，我也是养上马了，嘿嘿嘿嘿嘿。 呃，不需要任何什么环境啊，直接就可以用了。我用的是小米的 miimo v 二点五，速度还可以啊，没有问题。

今天我来教大家安装一款我平时个人用的一款龙虾。好，我们先打开浏览器，输入这个网址，我是 windows 版本的，我是下载 windows。 这款龙虾是智普的 ecclor 啊，它一键安装很简单，使用配置也是没有复杂的配置，上手就可以用，基本上是好，我们打开这个 已经下载好的文件夹，这个龙虾我们以管理员身份任性。好，我们同意一下。我们最好是默认在 c 盘，因为他配置的环境，他就是在 c 盘 改到其他盘容易出问题，就按照他默认的路径去安装就行了。打开这个界面的时候，他就会只有一个煮龙虾， 我们登录一下，然后我们可以创建一个数字人，那以后我也会分享一些 ai 方面的一些课程，那我们就创建一个数字员工协助我工作，那我们叫他 ai 教学助教，然后我们的工作核心内容是什么？ 你是老徐的抖音号 ai 教学助理，我们针对零基础小白人群，以通俗易懂的方式表达课程内容。用 ai 智能题怎么高效协助工作？用数字员工执行需要循环做的工作， 分享 ai 最新前沿资讯，怎么应用到工作中？那我希望他的工作风格是专业严谨一点，需要通俗易懂，真诚一点。 这个模型选择现在的 deepsea 的 这个 v 四 pro 是 比较优惠的，它是零点五倍，它就比较便宜了，用起来啊。 这个技能我们可以先不选择，帮我生成记忆文件和长期记忆文件，我们查看一下它的记忆有没有，它就没记住你的东西是不行的。这样我们每天重要的一些聊天对话，它就可以生成一个长期的记忆在里面。啊 啊，龙虾已经炸好了，接下来你就可以让他去做一些啊，你想要他做的事啊，比如说网络上去抓取一些你这个类目的一些爆款视频，执行一些具体的电脑上的操作都是可以的。