openclaw如何与trae协同

教学视频确实没什么人看啊，但是我们做事呢，还是要有始有终的，今天我们继续来讲一下如何将 ai 龙虾绑定到飞书，这样我们就可以通过手机随时和 ai 龙虾对话，给他下达各种任务了。 首先我们需要下载并安装一个飞书，然后打开飞书，进入飞书的开发者后台，这里呢，我们要创建一个飞书机器人，我们首先点击创建企业自荐应用，然后给应用取名字，添加描述，选择一个图标应用能力这里呢，我们就选择机器人。 选择完成后啊，一定要记得创建并发布应用，因为只有发布后才能使用创建，发布后会有一个版本号，我们这里填写一点零点零， 发布完成后，我们就可以在凭证与基础信息这里看到应用凭证包括 app id 和 app 密码，这两个信息非常关键，是后续与 open 可乐绑定时要用到的。 创建完成后，我们就可以与 open 可乐进行绑定了，我们输入绑定 app 的 指令，然后它会提示让我们选择对应的 app， 我 们选择飞书，接着它会要求我们输入对应的 id 和密码，我们输入即可。 绑定完成后，我们还需要在飞书开发者后台进行配置。在事件与回调这里，我们选择使用长连接接收事件，然后选择添加事件，选择接收消息这个功能， 并将其添加到我们的事件中，这样飞出机器人才能被授予录取和接收消息的权限，从而正常的与 oppo 可乐进行消息联通， 确认开通权限后创建新版本并发布，发布时要输入新的版本号输入，然后输入更新说明，最后点击发布即可。整个操作过程中，如果有遇到不懂的地方，我们都可以随时询问豆包，不懂代码也没关系。 然后我们可以先与飞书机器人进行一次对话，我们输入你好，它会回复一串代码，我们将这串代码复制到 open colle 中并提交，这时它会显示我们的飞书账号已绑定。 将飞书账号绑定到 oppo 可乐后，系统会显示绑定成功。此时我们可以尝试与飞书机器人进行对话，如果能够正常对话，就说明已经绑定成功了。 oppo 可乐绑定机器人也很简单，我们直接问他如何与飞书机器人绑定，他会告诉我们如何操作。 我们先回到飞书去创建一个飞书机器人，创建成功后给机器人添加对应的权限，添加完全限后发布应用， 接着进行 id 和密码的匹配，匹配完成后，在时间配置中选择长连接，并添加接受消息的权限，然后继续发布新版本。 在飞书中找到我们的机器人后，点击对话，他会给出对应的匹配代码，我们将其输入到 auto 可乐中， auto 可乐就会提示配对成功，然后我们就可以在飞书中直接与机器人对话了。 阿卡拉配对也是类似的流程，首先进入飞书的开发者后台，创建企业自建应用，然后创建飞书机器人，添加权限就在阿卡拉的页面选择消息渠道，在消息渠道这里选择关联已有机器人， 然后把对应的 id 和密码填进去，点击确认，这时阿卡洛就会自动进行配置，我们耐心等待即可。配置完成之后，我们回到机器人页面，继续选择事件与回调，然后选择长连接添加接受消息事件，接着发布。新版本 发布后我们就可以与它进行对话了，它会给我们一串代码，我们选择飞书配对，然后把对应的匹配码输入进去， 这时飞书就会提示配对成功，我们就可以通过飞书与阿克拉进行进正常对话了。好，以上就是今天的龙虾绑定飞书教程，感谢大家的观看，我们下期再见！

今天给大家介绍一个方法，就是让 openclaw 当一个调度员，去指挥多个 ai 编程工具，帮你完成编程任务。 那为什么这么做呢？我今天遇到一个问题，就是我让我的研发的 agent 去帮我写代码的时候，发现他很长时间没有回复我，我看代码也没有提交，我就问他，我说你根本就没有提交代码，是任务超时了吗？你把原因告诉我。 最后他给我的回复确实是超时了，因为 openclock 他的机制，如果说一个任务时间过长的话，他有可能被杀掉，所以任务就 终止了，而且他甚至他都不会主动告诉你。那怎么去解决呢？现在有一种办法，就是用一个叫 t m u x 的工具来解决，这是个什么东西呢？你就可以理解，它就是一个不会被关掉的，在后台运行的这么一个程序窗口， 那在这个窗口当中你去调用 cloud code 或者 codex， 就是 这个逻辑。那让 chat gpt 给大家解释一下，就这么一个结构，我们 让 openclaw 去调度在 t m u x 当中的各个编程工具， cloud code x， gemini 都可以，说白了你就把它当一个人去用，它打开了多个命令行工具去写代码，就这么一个道理。 那这有个什么好处呢？第一， openclaw 的 这个上下文你就可以随时跟他交流了，因为他只是一个调度员，他不是原来那个写代码的人。 像之前如果他又要写代码，又要跟你回复，他要停下他代码的工作才能回复你，或者他在写代码的时候，他就没有办法回复你，因为他的绘画是一直在持续的。那怎么去用？也很简单，就直接告诉他让去安装 t m u x， 并且安装这些命令行工具，然后让他把授权的链接发给你，你在本地授权之后把 code 给他就可以了。 那你也可以让他定时的去检查这些命令行工作的进度，汇报给你，并且最后让他去审一下修改的代码，如果他们有任何的讨论， 让他们自己处理，处理完讨论一致之后把结果汇报给你。所以这是用 t m u x 去解决 这种长时间的编程任务的一种办法。那给大家看一下，目前我有个任务还在进行当中，那在这里你就可以看到他在改哪些代码，他都会告诉你。好，大家可以去试试。

本期视频我来分享一下初步使用 openclaw 的 感受，以及我对它底层工作原理的拆解。最后咱们再来回答那个老板们都很关心的问题，到底 openclaw 能不能当成真正的 ai 员工来用？ 成功在 linux 子系统中部署 openclaw 后，我们来看看它的项目文件夹。首先是 lab 文件夹，这里存放的是源代码， 然后最重要的是 opencloud 点 jason， 这个主配置文件里面记录了你要用什么大模型，开哪些通信频道，以及是否启动插件等。像我个人的配置是同时配了 minimax 二点五和 glm 四点七两个模型，一个专门给主代理用，另一个给子代理跑任务， 而且都是买的编程套餐，这样在实际跑起来的时候真不存在 tokens 不 够用的情况。通信上我把 telegram 和飞书两个频道都打开了，它们是可以同时通信，互不影响的。除了配置文件，最核心的就是 workspace， 这个文件夹里面有个叫 agents 点 md 的 文档， 定义了主代理的行为规则。想搞懂 openclo 怎么运作的，看这个文档就够了。主代理在跟你聊天前会先读这个 egns 点 md 文档， 然后按照文档要求依次去加载它的性格定义文档 so 点 md 你 的个人信息文档 user 点 md 以及你最近两天的对话上下文。从这个流程你能看出，主代理本质上就是一个由文档驱动的 ai 编程智能体。 这个 agents 点 md 就是 它的预设提示词，跟咱们平时用的 codex 或者 code code 相比，并没有本质的区别。 我们接着看它的这个预设提示词，你会发现它的特点体现在三个方面。第一是记忆机制，它会把你每天发生的事以时间戳命名，保存在 memory 文件夹里，作为短期记忆。同时它还有个独立维护的 memory 点 md 长期记忆库， 它会定期自动去短期记忆里提炼重要的事件、想法、经验和教训。存到长期记忆里， 如果碰到极其关键的教训，他甚至会进一步补充进他自己的预设提示词 agents 点 m d 中。正是因为有这套机制，你在用的时候才会感觉这只龙虾越用越懂，你越用越聪明。但注意，这套看起来很聪明的机制，依然是由底层文档来驱动的。 如果你给主代理配的大模型，脑子不够用，哪怕你提示词写出一朵花来，它执行起来也是要大打折扣的。第二点是定时机制。咱们平时用 ai 是 一问一答，是你推着它动，而定时机制解决的是让智能体推着你动的问题， 里面具体分为心跳机制和定时任务两种。区别在哪儿？心跳机制 heartbeat 是 到了时间循环，唤醒智能体，让智能体去加载上下文，看有没有该干的活儿。它是智能体驱动的，适合需要理解语义和上下文的场景，比如让它定时处理新邮件。 而定时任务 chrome 则是定时去执行一段固定的工作流。它是程序代码驱动的，非常死板， 就是一个确定的输入，给出一个确定的输出，你用的时候可能感觉不出来，但两者的底层工作原理完全不同。第三点是子代理机制， 那他的子代理是怎么干活的？其实依然是文档驱动的，主代理会在 admin 点 md 里明确规定什么时候该派哪个子代理上场，要派活了，主代理会把任务要求预先存到子代理专属的 skill 点 md 文档里，然后告诉子代理 你去读你的说明书，顺便带上这些出水条件去干活，干完再把结果发回咱们的聊天频道。 这就是主子代理的交互模式，非常简单，其实有些特定任务，主代理自己读 skill 点 d 完全能搞定。之所以要丢给子代理干，一是不占用主代理那宝贵的上下文空间，二是因为有些任务流程是已经固化了的， 让子代理拿一个稍微弱一点便宜点的大模型去跑就行了，能减少调用顶级大模型的次数。虽然有这些好处，但这种简单的原生交互模式是不支持构建多级子代理架构的， 也不支持子代理跟子代理之间的横向交互。所以我一直怀疑，网上那些号称用 openclaw 搭了跨部门团队的标题党， 如果多智能体携同的交互机制这么容易搞定，那像 minis 这种超级项目也就不值钱了。关于上面拆解的项目架构、记忆机制、定时器和子代理的底层原理，我已经整理成了配套文档，老规矩，大家按需自取。 最后回到一开始的问题， openclaw 到底能不能当 ai 员工来用？我的结论是，它适合做个人助理，拿来用好它的记忆功能和心跳机制，它能让你不用盯着屏幕，对着手机说话就能执行操作，有点像能力加强版的豆包或腾讯元宝。 但你要拿它处理复杂任务，它真的远没 ai 编程工具方便。比如我平时会使用 cloud code codex 来开发程序，协助办公，协助创作，是需要一个随时能审查文档、能定向加载上下文的编辑器界面的。 而 opencll 并没有这个编辑器环境。 ai 员工的愿景很丰满，但仅靠 opencll 原生能力是达不到的。 要说现在市面上比较接近的应该是 menace， 但那种疯狂调用顶级大模型 tokens 的 多智能体协助模式，成本代价是咱们普通人承受不起的。网上总有人误导说龙虾不够聪明，是因为你养的时间不够久，或者是没装那么多 skills。 请记住，只要它是一款依靠文档驱动的智能体，文档的精炼干净才是最不应该被忽视的。 所谓的 garbage in， garbage out， 只要你的上下文管理一团糟，哪怕给它配个再顶级的大模型，性能照样大打折扣。我是 cici， 分享那些不吹牛的 ai 实战经验。

如果 open klo 你 不会装，你可以去试试吹。大家好，最近我在测试 open klo 的 场景，使用的过程中和我日常使用的一些工具也做了一些深的思考。我在思考 open klo 跟这些工具有什么区别？前几期视频我已经讲了 open klo 和扣子区别，甚至 open klo 怎么去搭配扣子去使用，让它俩结合起来。 那么我在理解 openclaw， 它在帮我们完成任务的时候，我从我一个外行非计算机专业的角度去理解，它其实也是通过编码的形式帮我们做的。那么我就在想，它其实就是一个完全全自动的 ide 的 工具。 那我们再想一想之前给大家分享的 tree， 它也是一个编程的 ide 的 工具，对吧？那么它俩有什么区别呢？我对它的一个总结是什么？ open 可乐，它就像一个全自动的车，但是这个 tree 它类似于一个半自动， 那么这个 open 可乐既然说全自动这么厉害，我们为什么要哎给大家推荐一些别的平替方法呢？因为它这个东西比较难装，甚至还比较费 talk， 就 这两个事情劝退了好多的小伙伴， 即便是装上了之后，一些胆小的小伙伴也不敢让他去跑，用一个词来讲就是又爱又恨。为什么？因为你把你电脑的权限全交给他了， 至于他干了什么事情，他想怎么干，对吧？你心里没有底，是一个黑盒的，他虽然最后把结果给你了，但是你不知道这个结果是怎么来的。我们心里发毛，因为什么？ open 了？太自由了。 但吹就不一样吹，你给了他指令之后，他在做的过程中有一些有风险的事情，他还会过来问你 啊，他问你要不要把这个东西删除了，要不要点下一步，要不要让一些命令在沙箱里面去运行等等的。所以你在用吹的过程中， 我们也是发了个指令，然后就在那等着，等了一会，有的是需要你去跟他交互一下， 其实我觉得他俩的区别就是这样子， open 可乐也是一样，你给他说了一个指令之后，他就去在那运行，运行完之后给你发一个东西。 我觉得 open 可乐他能做到的事情，其实我们用吹 ide 的 工具也能够做到，对吧？但是区别是什么？区别就是吹我们还人为的可以参与当中，哪里错了，我们还能大概的判断出来他在哪里。但是呢，这个 open 可乐就不一样，我们给他说了事情之后， 对吧？他就自己你看不到任何的界面的一个变化，我们通过飞叔给他发了消息，然后他就在那去工作了， 他背后是怎么工作的你看不到。那么给大家的一个建议是什么呢？我们这两个工具啊，大家都要去了解，都要去使用。我们格洛虽然说他现在有一些些地方我们觉得他哎还不太满意，对吧？可能还会有一些风险，但你保不齐他到后面他就会把这些问题就会解决掉。 或者说我们可以把自己的工作需求需要 ai 辅助，我们的工作分成三六九等，分成不同的等级， 而且我对于安全方面我没有那么高要求的，对吧？就是一些简单的重复的，我然后配合了去帮我完成。但是类似一些比较安全的一些事情，我对安全的要求比较高的，我可以用 tree 去帮我做。 至于这个怎么分类，那么大家自己去分，但是我还是觉得两个工具都得用啊。这个观点啊也来自于大圣老师，大圣老师我特别喜欢看他的视频，他曾经就专门出了一期的公众号，就讲到了一个什么，说是如果你把扣子、工作流和吹这样的一些自动化 搭建工作流的，还有自动化编程这些工具你都没有玩好，玩明白的话，那你不要去碰会壳了，你把它也玩不明白， 不信我就给大家去看看我用吹的一个真实的案例，这是我平时的，你看这篇文章也是吹帮我写的，我大概现在写一篇公众号文章只需要五分钟，我说的写是从我构思到改到 到这个干什么，到这个排版，对吧？到排版，然后呢？再到最后发布，只需要五分钟就可以了。看我这里文章都是用这个吹帮我写的， 甚至我这个宣传文、营销文案，这里大概有个一个里面有二百字，每一个里面有三十条，这里大概差不多有三十多个，大家注意看啊，这些文案不是说我一条一条写的，右边这个文案不是我一条条写 的，是我给吹了一个指令之后，我让他帮我分成多少类，让他帮我去写多少条，每一个文档里面多少个写多少个文档，他一口气帮我把这么多写出来了。 怎么来？可以看一下，一开始的时候他这里面的内容还比较短，他只有一行半，哎，我又觉得不行，我又给他发了个指令，让他把这内容给我，哎，增长一点，他差差不多每个在二百字左右， 然后改的时候怎么改？还是像我把右边的这个添加的对话，然后呢？给他说，请把这个路径下面的所有文档的文案，按照什么样的规则，每一个文档每一段都给我改成多少字，而且 后面的要求的文字要一致。我发给他之后我就不管了，大概可能时间比较长，因为这个字比较多啊，他大概可能工作了十分钟，他就把所有的文一口气帮我生成，一口气帮我改好，你看 我也不需要专门装个吹，装个装个这个 open 可乐，让他去帮我完成这个工作，我日常工作中我就用这个吹，还是国内版的，现在出了智普的这个模型，智普五 效果也非常不错。所以呢，就是给大家说的，我们在用 open 可乐的时候，可以和其他的我们的一些工具结合起来，那么我还是推荐我们一开始学 ai， 现在或者刚听到 open 可乐，这些小伙伴不要一上手就去玩 open 可乐， 你先把扣子工作流，你把吹这个 ide 的 工具好好看看，如果你不知道吹怎么怎么用，你可以去看一下，哎，我往期发的一些视频，它里面会有一些灵感或者说技巧告诉给你，这就是这期想给大家分享的一个 视频，还是推荐大家在 ai 时代，我们把各种工具都多试试，多用用，我们就知道这些工具它的一个能力边界，它适合我们，帮助我们去做什么工作。 好的，这期的视频就到这里，如果你对 ai 在 教育场景的一些应用感兴趣的话，欢迎加入到我们的学习社区，我们一起来学习， 来研究，来探索 ai 是 如何赋能我们的教育和工作的。我们下期再见。

还没有安装 openclock 或者不会安装的小伙伴们，我建议你们安装一下 tree 啊，这种 a 诊断可以使用 ai 在 本地执行命令行操作，你完全不用懂代码就可以让 ai 帮你完成一大堆的专业配置。今天我来演示一下啊， 打开 tree， 在 对话框中直接把这句话复制给 ai， 这是 openclock 的 官方文档，请帮我根据该文档指引在本地安装 openclock。 好的，我也会把这句话复制在评论区，各位可以在评论区取一下，然后就一路下一步或者允许翠来执行命令操作就可以了。好，用不了多久 ai 就 会显示安装完成，他会在本地起一个外部服务。我们复制这个网址，在浏览器中打开， 我叉无法访问，应该是服务没有启动啊，让 ai 启动服务好，重新打开浏览器。 ok 了，但是出错了，提示未授权，丢失 token， 我 们把这个错误直接复制给 ai， ok 啊， ai 重新给了一个带 token 的 链接，我们复制链接，再次打开浏览器。 好了，这次正常了，跟 ai 说你好，又提示错了是吧？这是没有提供 api k， 它默认的是 osrbic 的 模型啊，那我们不用它默认的，我们用国内的 deepsafe 模型，或者你选择你喜欢的模型也可以啊， 让 ai 直接对接 deepsafe 模型，把 api k 发给 ai， ai 让我选择网关，我们选择本地机器，然后他让他又让我选择模型，直接打断他，告诉他不要再让我选择模型了，直接帮我接入 deepstack， ai 开始一顿操作。 好，等 ai 操作完以后啊，再打开刚刚的网址。 ok， 这次龙虾已经可以跟我对话了，说明模型已经接受成功了。龙虾现在要跟我认识一下，让我给他取名，那我就跟他说，你就叫大龙虾， 我希望你专业干练，然后给我推荐几个签名 emoji。 关于我呢，请叫我老板，我在中国市区。 ok， 发给龙虾基础配置就激活了，现在就可以正式的养虾了，是不是很简单，还没有养虾的小伙伴赶紧收藏养起来吧！

hello， 大家好，刚从 choi solo 的 上海沙龙回来啊，呃，讲几点感触吧，龙虾，那么龙虾是一个智能体的 os， 我 们理解， 那么既然是 os， 它其实是是一个组织者，我们可以理解它需要一些应用它才能使用，就像 windows 一 样，光有 windows 你 是不能做成事情的，你必须要有在 windows 上应用程序。所以 solo 这样的 white cording 这样的一些工具呢？它其实就是给这个像龙虾提供这个 应用的这样的一个开发工具啊，我们可以理解为切磋的，他就是提供操作系统的应用的这样的东西。所以在这次的项目上呢，我就看到很多这样的一个 没有开发经验的这样的一个开发者，我们在很短的时间都实现了这样的一个设计，而且有很多很好的创意在短短两个小时内都迸发出来。所以如果我们光会 openclock 这样的龙虾这个 os 的 应用没用的啊，就像我们拿龙虾干啥，是不是不会用啊？还是要落到床底下，那么落到床底下怎么办呢？我们继续还是要 回到这个应用机上，我们要回到这个能落地下面的这个应用上的这个构建上，然后在这个非常里面有这个，也有祭奠的这个 n g 鸟啊，同样啊，就是很很长时间 n g 鸟，他就是有一个刚接触的这个工程师，他就对这个 吹 solo 就 大家赞赏，说是这个非常好的工具，呃，说大大的提高了它现在的效率。所以我们为什么要去学习 新的这样的一个像 open core 啊，或者吹 solo 这样的工具呢？就是要避免产生这个信息差的这个影响，就像一个新的工业革命，无论我们现在在做什么，哪怕你现在是做快递员或者是做厨师，你也要去停下你手中的活，去了解一下什么是 openclaw， 什么是龙虾，什么是 overclocking， 什么是什么是这个无代码编程啊？什么是退 solo 这样的这样的工具，你不了解的话，就会产生个巨大的经济舱啊，然后就会在这个时代中你就会处于很不利的境地。我觉得，尤其比如说现在，像那个之前呃 呃， open core 刚出来的时候，那个 tokens， 大家还没有这个意识啊。现在大厂这些这些资源，他们出来之后，他们产生的这些各种各样的这样的一个应用题都是对接的，不同的这样的一个销售的策略，如果你不了解，那么你就会造成一个什么情况呢？往往是花大钱干小事 是吧？或者是你做的一个事情是一个别人已经重复做的一个东西，完全没有价值。所以我们必须要加入到这个 ai 的 大厂里面，我们了解，我们要了解什么是 skill， 什么是 memory 是 吧？ 我们要在哪个方面去投入啊？比如说我们要实现一个垂直应用的话，一定要专注在一个 skill 上面去用，我们可以让 ai 去帮助我们实现 skill 呀，去实现我们自己的 skill， 而不是去瞒着别人的，是 吧？我们要了解这个机制，比如说我的应用为什么老是会出现幻觉，对吧？我们要了解这个 memory 它是怎么去处理的，用不同的工具下，在不同的比如 char 搜索下面，在 cloudy 下面，不同的应用场景下，这一些 memory 的 设置应该是什么样？我们要去实验，我们要去做小实验，要去了解它， 我们要去在我们自己的垂直领域上去做这方面的尝试啊，这样才会不会被这个时代给淘汰，我们必须要去接触到这个人工智能的变化，这是我今天开会以来最大的问题。 好，后面我把这个会议上我截了一段，呃，接收了它对于 webcording 的 一些高阶编程的一些小结吧，就是拍了一段，呃，大家有兴趣的可以再看后面的视频。好，今天分享就到这里啊。呃，如果对这个视频对大家有帮助的，别忘了点赞加关注，我们下期见，拜拜。 帮助 ai 能够更好去了解项目，上项目 啊。像先说 steel， 就是 说在车里面 steel 是 通过一个呃 steel 的 n d 这个文件来定义和管理，然后呢？它本质上其实就是把指定啊，然后脚本还有资源去封装在一起，然后做成一个这种呃，可以附用的，然后这种功能包。然后比如说你们有 次因为如果 ai 他 没拿到这个文档的话，每次都得手动告诉他嘛，其实可以把它分装成一个 skill， 然后去一键的去实现一键调用，然后做一个 skill， 也是可以去，比如说通过公司的代码仓库去分发给你们足迹，其他同事去用， 然后再说这个 rose， 然后 rose 的 话就是说他是要去规范 ai 代码的一个行为，比如说，呃，要去公司要使用中文，或者说是要使用英文去写注式，然后这个时候你就可以把它加到这个 rose， 然后告诉他你的一个偏好，然后最后是这个 memory， 然后 memory 的 话就是 呃他是一个这种偏主动的一个 ai 会偏主动的去保存的一个行为，就是说你可以去通过 memory 去告诉 ai， 呃记录一些这种关键的信息，比如说你项目的一些记录选型啊，然后 包括说他可能 ai 之前在你在你这个项目里面做过哪些需求，然后他也会记录到，自动记录到 memory 里面，就是说在前面呃可能说，但这三个其实概念都有一点相像，最终其实都是写到 ai 的 上下文里面， 然后让 ai 更清楚一个效果。比如说前面这两个就是说呃更偏向于是你自己去设置 memory 的 话，就是说 ai 会也会自己去积累， 然后刚刚就简简单介绍一下它的一个基础的一个概念，然后现在就讲好说怎么用，用好这个三件套，然后呃第一个， 呃，有一个有一种情况，就是说大家可能在网上也看到很多这种 skill， 然后呢可能在写着说这 skill 怎么怎么好用，然后你下线 iphone 用过来发现哎好像跟你项目不太适配。然后这其实是其实这也就涉及到说呃目前他 他的一些有些别人的一些经验是不太好套用到你的项目里面，然后呃别人觉得好用的效果，在你的效果就呃可能是 其实很多时候工程问题呢，不是说有一个范用的一个简单是需要针对你的项目情况去针对性去做一些更合适的一些方案设计。所以说这里我们点到第一个建议，就是说呃与其去去找，去网上找别人的，或者说去让 ai 去帮你去洗，这样 呃，像翠里面这其实已经集成了这个 skill 生成意义，可以跟他简单的说说你想要什么样的效果啊？他可以去帮你去生成出 skill。 呃，对，所以说这第一个高阶用法就是说让 ai 去生成 skill， 然后那这个题脉就是说哪些东西是可以封装成 skill 的 呢？就是说你可以，你可以去，呃，比如说你可以去回想一下你 跟 ai 对 话的一些记录，然后比如说你会常常对他说，呃，我希望在一个什么模块里面要借一个什么东西，然后呃，然后你还要让他去写测试文件。像我，像我们这边的话，其实有些 ai 然后就会又要求去补充这个单这种自动化测试，然后去让 ai 能够自己去验证。当然很多情况下可能 你跟他说你想写个什么功能啊，等他写完就完事了，然后他也回去写测试，这个时候你还得跟他再说你要去五个自动化测试，这样就会比较麻烦一些。那你就可以多装一个 skill， 然后你在 skill 里头跟他说，呃，你想写个什么什么功能，然后他再透露到 skill 里面，然后他就会帮你把这一整串的流程都做起来，这样就会方便不少。 然后第二个高级用法就是让 ai 去生成 ros， 这个这个就比较简单一些，就是说，呃，有些这种， 呃，有像你们公司里面有些这种代码规范，或者说是呃一些编辑一些约束，或者说是要求注字要写多少多少行这种这种的话呢，你就可以让他去走这个路由，然后他每次 ai 每次在对话的时候，其实都能看到呃这个路由，这个相关的一些规则，然后去遵循 第三个很高级的用法，就是说是呃 memory 一个能启动的一个加速。就刚刚前面提到说呃 memory 主要是 ai 会去自动去分析一点项目，然后去写入到那把它认为重要的东西，然后在 memory 里面，当然它当然这个肯定是需要你完成上百个人效果才会好一些。然后但这但 memory 本身你其实也可以去改的，你就可以去 要，你就可以去呃在项目初期的时候去把这些文稿啊，包括说这种说，你就说你接受的是一个几年前的老项目，老项目我也可以理解不到，但他就放在代码仓库，他看，他看不到的话你就呃就说写出来效果就没有预想那么好。所以说你也可以去手动去导入待会，然后让他去， 让他去更快地去熟悉你的项目。这这这一套做下来的话，其实下来是让 ai 去更适适应，更适应、更了解你的项目，然后比如说写出来代码这样的项目，你什么都不跟他说，这样写出来效果会更好。 然后第二块的话，就是呃 spec 模式的这个编程模式，呃，这个 spec 的 话就是 specification， 就是 它是一个呃 算数吧，就是说是产品需求规格的一个说明，然后当当可能大家看也看过说网上的这种实践，然后这里就来来来简单讲一下。 不太知道朋友就是说啊，基础用法，就是说 play 模式呢，就是一个比较简单的模式，比如说大家说我想改一个什么功能，然后但这个功能可能呃自己可能也描述不太清楚，或者说他改的会稍微复杂一些，就是说不是强制性搞定，然后你就可以呃，为了确保说 ai 出的那个能够 呃减少这个反攻的概率，有可能就需要去使用这个 pen pen， 然后去当会去生成一个这种计划引导，让你确认以后去 执行，然后这样会相对比较清亮一点。然后 space 模式的话就很是更复杂，这种，比如说你们，比如说你想用这个 ai 去帮你生成呃，就跟这种十几页的这种呃这种呃系统，那就是就这样模式就比较清亮，他这个清单都不太够用。你比如说进到这个 space 模式，让他先设计一个整体的 整体，一个架构啊大纲，就像我们这个写文章一样，能写一个发个朋友圈来，这种比较简单，我们就做个分类模式，打开好写进去，然后就搞定。那比如说如果你想写一本这个长篇巨作，那肯定是要写的大纲，然后去梳理里面啊， 人际关系啊，或者剧情走向这些，这其实就对应到这个 spec 的 模式好。当然在村里的话处罚也是比较简单，只要通过写到的命令处罚就可以。 好，其实最核心的话就是说是让 ai 去了解说讨论，其实说就不仅是了解吧，就是说想讨论清楚想要做什么，比如说，呃， 其实你比如说如果你只是想，比如说你让他让他写一个什么功能，或者写一个什么 app， 但因为这个可能性实在是太多了，那可能他让他随便说出一个东西，你的概率就说你给他输入越多啊，他产出你想要的东西，概率 最好的一次或者说若干次迭代强度力强的东西，该效率就会变得更高一些。当然这里的话， 这个话呢，这两种模式，也就是说如果怎么选的话，就说看你的需求的一个复杂度啊，如果说你需要这种很详细的文档去交差的话，要在公司这样就去输出不同的文档，然后 到这个的话，到这个的话也有人说如果不太熟悉的朋友，其实可以多试一下，拍模特都试一下，拍模特也试一下，然后就可以了解一下哪些情况需要去使用 好。第四个模块的话，就是这个三个 a 键，然后这里的话呢，就是在这里面的话，你可以去创建一些这种呃自定义的智能体，然后它会封装这种专属提示词，然后还有 n、 c、 d server， 还有一些工具，然后让它去完成这种特定的任务，然后在这里的话，这块在这里面也非常好触发， 在输入框里面 at， 然后选择这个智能体就可以去执勤了。当然的话今天晚上就不只是这些，然后说 sub agent 有 些就高级的一些用法。然后第一个的话就是有点类似前面的这个 skill 啊，就也可以让 ai 去帮你生成这种 sub agent， 然后 嗯，然后让让他可以去分析你的一些工作流，然后去帮你生成对给别人的资产，然后这样做的话就是说呃，这样做的话就是说他可以把一些这种呃专属，比如说专业一些功能啊，分装到这个 sub 一 整里面，然后主一整去直接去呃去调用，然后实现一些 呃，比如说上下五个，第一，然后让他，让他这个，让他这个执行效率会更高一些。然后第二高阶用法就是说是用中间场控去实现这种控制，就是说这里稍微一整，有一个点就说他跟主 a 整之间，在主 a 整告诉稍微 a 整要做一些什么东西，稍微 a 整去做吧，然后直接返回，是吧？但是他中间的这些场控，他肯定就 是因为为了防止说因为他用三倍镜，其实主要解决问题，就是说这个 ai 这个上这个大模型上下文其实是有限的，有的是晒太多东西，他可能就呃有注意力的问题，然后说他出产出的效果不太好，所以说你把这些子落下来，就类似外包，外包给三倍镜，然后呢 主 a 针就就关注一些更无关的一些东西，然后这里的话，呃，所以说他有些中间长呢，他可能就不会直接返回给主 a 针，然后可以你又可以说让他去输出一些中间长，这样子你也可以检查我们主 a 针，去检查他的一个结果。 然后第三个的话就是说是呃有像一大，呃，像这这个大家使用这个 a 针的方式也比较复杂的，就是进化出这种 a 针 team 的 一个模式，就是说他可以 像刚刚做的时候也提到这两个概念，就说围诊的去做一个全学法，可以这样子就领导，然后再去带领小兵，然后去把这些任务去做完，领导你就只要关注这个围诊，就主要是关注这个结果就可以了。 然后呃这还有一个就是，呃，就是说分享说怎么去看待一个任务是应该交给这种呃主管 a 政的，或者说下属 a 政的。然后第一个的话就是说是流程是不是明确，如果流程明确的话，请你直接让下属 a 政去去呃执行就可以了， 然后不明确的话你就可能得新开一个 a 证，然后中途呢？第二个就是说他中途是不需要调整，然后如果说他不需要的话，你可以直接去当个 a 证，然后如果你需要，呃有需要补证的话，你可能就需要这个用这个新开的 a 证， 好，整体就是这样。然后第三第五个功能的话，就是这个 ask a user question 这里的话，呃有个，但有个就是说有个会遇到这个 ai 给你提问题，就是说发现说这个触发过这个功能的举个手可以看看 出发路有感觉不是很平凡，是这个其实要看你输入的内容，内容的输入的问题的复杂度嘛，就说如果你输入一个很模糊的一个东西，大概率就会去出发，比如说你给他写一个你想写一个代办 app， 那 个 app 你 想要什么选型的，其实其实 你没跟他说他肯定也会懵逼嘛，是吧？所以说这现现在就是说呃怎么说？ 就说现在很多 ai 开发工具都会有一个问题，就说他们会太自信，就像就 build 的 场景，然后就倾向于做直接执行。然后如果，呃如果说就像刚刚提到我们的产品， 他没跟你单独确认，比如说你将是有一个安卓应用，哎，结果他给出一个外部应用呢？肯定不符合你的预期嘛。然后所以说现在大家都会去，大家这些产品都会去做，对这一块做一个针对性的呃处理，就说会触发一个这个 up to use touch 的 一个工具， 就是说其实他大冒险会直接主动向你提问，然后去获取一些项目更多信息，然后去完成任务。 然后这里的话呢，第一点的话就说你可以，其实可以呃高阶一点用法，第一点就可以去增加这个触发的频率，比如说呃有时候做这些，有时候让他做一些这种大的这种架构之前一定要先问你，然后呢？或者说做完模块，然后让你去去 view， 然后如果说当然如果你想，比如说一些比较简单，或者说呃他输出什么都可以的话，就可以用，你可以去提示词里面直接跟他说啊就好出啊。像我用到用到，比如说是有个 ai 去修正这个 自动化测试，就跟他说你直接跑就行，你就不要直接来问我把这把这个测试直接跑到正确为止，然后我就再去看他对不对就行。然后第二个第二块话就是说是他其实可以跟这个 feel 或 flow 去联动， 就比如说是在，比如说你在呃，比如说你工装了一个这个工作一个流程，然后你你希望说大家在跑这个流程的时候都去触发这个问用户问题啊，你就直接可以在这个 skill 的 这个描述里面去跟他说去呃调动这个东西，调动这个 skill 的 亏损，去确定方案， 这样的话，这样子就是说呃人工的话，这样子的话就可以人类去介入，然后去让整个东西变得更恐怖一些。 呃，这一个就是一个绘画的导出的功能，然后呢这个的话基础用法就是说呃在这个右上角里面，他可以去把这个对话去导导出去，然后我说你，我想导出所有的艺术对话里面用这个呃，用这个 score check 这 一个功能。当然还有一个更高阶的一个方法，就是说是呃，其实因为你跟 ai 聊天的时候，所以有很多这种呃一一来一回就会有很多这种决策的一些记录，其实是可以让 要 ai 去分析你的这个聊天，呃聊天的这个记录，然后去提取出你一些这种使用的习惯，然后包括说你可以把这个呃 互联网黑话，就是说把这个流程生成一套什么可沉淀、可附用、可叠带的东西。简单说白话啊，就是说把经验写下，就是类似一个特别的东西，然后呢分，然后包括说你赚多少钱，就是写出这种相对来说我们一个工作的一个总结文化。然后 嗯，然后这样的话，其实你这样经历这种多次打磨以后，你像这样的 ai 就 可以更了解你的项目，然后去让这个 ai 帮助你的这个效率会更高一些。就是说让 ai 去接待你这个使用的方，使用你去使用 ai 的 这个方式 啊，当然还有一些退端，还有一些其他的小功能，让这个 bug 可以 在 a 等里面直接去预览。像因为 ai 其实是比较偏好这种拉黑到这种输出类型的，所以说当然 bug 本身对于对开发者来说阅读起来就是一点点困难，然后所以说他也可以直接去这边预览，然后大家就排版看，更方便去看， 然后这里就有一些最佳实践嘛，那像二零一的话，这里就提供的是食物卡路里成分，这句话就是说，嗯，这里它，嗯， 比如 ai 说你想生成一个什么价位的 a a p p， 然后呢？啊？比如说包括说它里面一些功能，可能它里面掉一些大模型实体，所以你就需要豆包 api， 然后去把这整个流程做下来啊。第二个的话就是一个像素风图像的生成器，这个也是它制作的一个效果，咳咳， 这个也是它制作的一个效果， 咳咳，这个就是它制作的一个效果，咳咳这个就是它制作的一个效果，咳咳， 就是说它就集成这种图像 a p a p i 的 这个功能。然后这其实就是说也是用这个 solo 去做的，比如说他有 solo 的 话，你就可以更关注说你想做出一个什么样的效果，可能就可以减少一些时间。就比如说反锁相互打击啊，或者说是实现一个具体的代码细节， ok， 然后这一些功能就都讲了，总结来说。

家人们好啊，上次不是说 the skills 这个东西吗？很多观众说 skills 应该怎么用，而今天呢，就手把手的教大家怎么临门槛的去上手这个 skills。 首先我们要打开 chair 这个软件，找到这个 builder， 然后在对话框里面开始 说我要创建一个 skills， 就是 能够 追踪每日 的 ai 热点 啊，它现在调用一个叫 skill creator 的， 这个就是帮你创建技能的一个模块， 然后它现在在终端里面开始运行它首先创建的这个 skill m d 就是 呃告诉 ai 规则的这么一个文件， 他现在创建完毕了， 然后我们来试一下，告诉他今天有什么 a r 热点， 然后他现在就用我们刚刚创建好的 skills 去运行 啊，它现在输出出来了，看到没有？ 比如 gbt 五点四的发布啊，这些最新的新闻，它都有提现出来， 但是我觉得不够满意，因为我需要它是给了给我做成记事本里面的文本格式， 让它白净一下， 然后他现在就把这个 skill 的 md 重新修改一遍， 然后他现在就把今天的日报给我生成出来了，你看效果就是这样子的， 那你说这有什么用？那就相当于如果是按我刚刚操作的时间，我第一步是先告诉你我需要追踪每日的一个 ai 热点，我第二个又告诉你我需要做成记事本的文本格式， 那如果我把它做成 skills 呢？我只要告诉他我要运行这个 skills， 我 就不用重新说多次，这其实就方便很多， 它其实就是把你的经验，把你的流程给它提炼成 sop， 然后 变成可付用的一个资产，这样就可以大大的提高我们的无论是工作效率啊，以及要做一些重复劳作的时候是非常有用的。那今天的分享就到这里。

这 openclaw 用了好多天啦，又学了一个新招数，因为他现在呢，是一个主的 agent， 你 把所有的工资交给他，他呢，就把他的所有学的东西都写在 skill memory 啊，写在这些文件里， 那你让他干的事越多，他每次怎么从头儿轮一遍呢，时间也会越长。而且呢，他有时候为了效率， 看头不看尾，或者看尾不看头，他会犯同样的错误。比如说，我会让他去跟我的非书连身了以后呢，可我再通过非书连的的时候呢，他说，哎呀，还没给我授权，实际这权利我早就有了， 就自己默默过一会，啊，原来有了，他要给我继续往下执行，就类似这样的事情，我也是去学了一下，人说，你啊，把你这个主的 agent 再给他派小弟，我就跟他说了，我说咱现在你学了哪几个技能？他说学了，第一去网上去搜我感兴趣的新闻汇总， 第二去把这个视频做摘要，第三去生成视频动画，这我之前都发这个讲过。第四个技能呢，是去这个 multi book 这个社区去看其他的 agent 它有什么新功能。 然后呢，我就给主的这个留了一个定时的任务，就是每天它要去这个 open cloud 自己的官网和这个 cloud hub 上面，看 官方有提供什么 skill， 这个是他主的其他那些玩意，把那些的 skill memory 都每一个小弟单列一个 workspace， 就 专门给分配一个目录，所有东西都列在里面，如果他要去哪里执行对应的命令，他就让那个小弟去， 我就说行，他嘎嘎把这一系列我的要求都执行完了，说，你以后只要说 mb news 就 能做怎么样？ 我说 m b， 我， 你，你是在骂人吗？你干嘛呢？他说，啊， mini boat。 我 说，行，你还挺会起名字，但实际上你跟他只能用自然语言呢，还是说我想看新闻，他就自然会知道去调用哪一个 agent？ 所以现在就是变成我这 open call 本身一个大的 a 阵，他现在带的四个小弟，那将来是不是会到十个八个？那就看需求了。但是现在还是那句话，你继续，你想着干什么？比如说我没有这个股票实时监测的需求，我就不需要 让他养这个小弟，于是放在本地，放在云端，我觉得这都没关系，只要他能把这些东西都流程化记下来。文件的东西，比如说他 做视频，做，终于做对了之后，一定要告诉他怎么做。对的，寄到你的记忆库里，这样他以后把这个东西就会寄到主记忆里，这样他就不会说，哎，我还没学会这个功能。以后这个 agent 他 带小弟一起帮你干活，这事想想就美得慌。

openclaw 绿色版演示视频挑战，不下载任何依赖软件，不输入任何命令，双击启动后自动打开对话页面。这个绿色版的暂时只支持 windows 系统，我现在网盘直接下载绿色的 openclaw， 这里我点下广告，节约点下载时间， 找到刚才的下载目录，复制文件，到我的服务器去测试。 这里可以看到我没有安装任何依赖软件。先把刚才复制的文件粘贴过来， 再看下 c 盘 openclaw 的 默认文件加 可以看到没有关于任何 openclaw 的 文件。 第一盘也看一下，也是没有关于 openclaw 的 文件， 由于复制的比较慢，我先快进一下 好了。复制完成下来直接解了， 解压完成，我们打开文件夹，找到点，我启动双击打开，稍微等一会，启动完成会自动打开对话页面。 打开了，我们这试着对话一下，看行不行。先来个你好问候一下。 他开始回答了，说明没有问题， 这里关了。我突然想起来应该让写个代码试试，忘记了。 现在挑战不下载任何依赖软件，不输入任何命令，自动打开对话页面，已经挑战成功。后面这个是我录的第二个视频，测试一下，让他自己写个代码试试。 这里我让他用 html 代码在桌面上做一个可以直接使用的计算器， 我打字的速度都没有人家写代码的速度快， 这里稍微等一下， 着急的我还到处找，现在文件出现在桌面了，打开看一下是不是计算器 没问题，本地创建文件修改写入代码都没有问题。功能演示完毕，有需要绿色版的 open cloud 请私信我哦。

家人们， opencall windows 版部署教程终于来了，还有飞书官方插件安装攻略，手把手教你零成本搞定专属本地 ai 助手，新手也能一次成功，再也不用被环境配置难住了！ 这款开源的 opencall 是 真的香，本地运行不泄露数据，能执行终端命令，操作文件还能无缝对接飞书七成二十四小时帮你搞定工作生活琐事， windows、 mac、 linux 全是配，现在跟着吹 id， 一 几步就能装！ 重点记好这六步， windows 端专属部署流程超简单，一、先去官网下 tree 中国版手机号注册登录，全程无门槛。二、可选装 w l， 在 tree 里连接 w l 选无不 two 版本，创建隔离环境数据更安全。 三、初一里输入 open call 官方文档地址，让 ai 帮着安装，跟着确认命令就行，报错直接甩给 ai 自动修复。四、飞书开放平台建企业自建应用，记好 app id 和 secret， 再去火山方舟创字定义推例接入点选免费豆包模型，复制接入点 id 和 ipit， 发给初 ai 初设化配置。 五、飞书后台添机器人能力导入指定权限代码，事件和回调都设上连接，添加接收消息和卡片回传交互，最后创建版本发布。六、飞书搜机器人发任意消息，复制配对指令，发给 tree 执行，配对成功，你的 open call 就 上线了。 装完基础版还不够，教你装飞书官方插件解锁全功能，再吹礼书命令执行插件安装全使用已有机器人，跟着指引配置，再用命令检查插件是否起用。重启 open call， 飞书发 face star 的 验证显示版本号就是装成了。最后授权权限开流式输出插件就彻底能用了， 装完插件的 open call 直接开挂，能读写飞书文档管理云空间配置、日历、日程处理多维表格，飞书里一句话就能搞定，效率直接拉满， 全程用吹 ide 操作，遇到任何问题，不管是安装报错还是飞书配置失败，直接复制发给吹 ai 秒帮你解决，不用自己折腾，零成本还安全。现在 windows 版终于安排上了，不管是办公自动化还是日常当智能助手，这个 open call 都能满足你！ 教程关键链接放评论区，收藏起来慢慢看，赶紧跟着操作，把这个专属 ai 助手领回家！学会的朋友记得点赞，后续还有更多 ai 工具玩法分享！

今天来配置多 agents 智能体协通工作，在这之前我们已经创建了两个智能体 命，肖二命是主体，龙虾指挥者绑定了飞书一号，肖二是辅助龙虾，我们可以称它功能性龙虾绑定了飞书二号。 第一步，创建一个群，把它们拉进来并配置进 open clan， 这个时候在群里我们已经可以跟他们单独聊天及分发任务。 接着我们需要实现的目的是控制小转一号指挥者，控制小转二号行动。 第一步，我们先让 opencla 自动配置 agent， agent 完成以后设置 toes sessions， visibility 设为 o， 这样就打通了他们之间的交互功能。 接着我们在 main 小 爪一号页面进行定义， 以后处理图片的任务全部让小爪二号执行， 这样就对小爪二号的身份进行了定义。 最后我们来进行测试， 可以先指定任意位置新建一个 pick 文件夹，用来存放生成的图片，生成结果放入 pick 文件夹， 在 main 小 爪一号页面输入生成一个草原图片并发到群里， 可以看到它会自动把任务交给小爪二号执行。 小爪二号成功生成图片并发送到了群里，文件会自动保存到 pick 文件夹。 后期可以添加多个 a 阵死兵为其指定不同模型，以实现各种专业能力。

先给大家讲一下啊，如何通过 web 浏览器从零到一做一个知识库啊？反正适用的场景会特别多哈。然后先给大家演示一下，好吧？比如说我们问个刁钻的问题哈， 来个这个吧。啊？来一个刁钻的问题啊，加班不给钱还 pua 说大环境不好。 然后我过来给大家讲一下哦，因为我一直觉得瑞克这个东西不是一个特别乏的东西哦， 然后今天因为我最近我对接企业的时候，我就发现企业好像对这个东西特别上心，好吧，然后我就花时间研究了一下，然后给大家说一下这么一套东西是怎么做的啊？ 然后这块东西大家可以先截图下来，好吧，你们做的话可以参考这个，如果是万科的话可以参考这种双手，呃，自己截图，然后如果说想要资料的话，可以进群的话， 然后我希望我给大家讲一下原理，好吧，我觉得原理非常重要，好吧，就是第一个就是你们一开始可以拿着这个，比如说拿这个贴纸可以去抄，好，然后你我用的是我用大冒险，就 d p c 给你直接去，呃， d p c 给那给别人申请一个密钥就好了。好， 然后我给大家讲一下，大概讲一下原理啊。呃，原理的话， ygg 我 的理解它本身就是一个向量数据库。好，你就可以把它理解成一个数据库。好，我以为这个数据库是向量的，什么意思呢？因为它 ygg 可能是一些，比如企业内部的一些文本， 比如说一些 pdf 文件， txt 文档、 word 文档图片、 excel 表格 这种东西你不可能说，像，比如说 my circle release， 像这种放在数据库里面，那么就是为了， 就是因为现在 ai 有 幻觉嘛？为了让大模型消除这个幻觉，好吧？或者说有一些资料库是公司内部的一些规章制度啊，比如说一些产品手册啊，这个东西大模型肯定是不知道的，所以说你在大模型做 啊，问题解答之前，你可以他可以根据这个知库来查找一些资料，做做做一个辅助回答，好吧？然后他基本的流程是这样的，先是向量化好吧，一般的大模型 是先是向量化，然后是召回，然后是重排，然后澄清，好吧？向量化是什么意思呢？就是简单来说，比如说你有一百个文本，那么那么他向量化这样相当于说你不能说把一百个文本，我和几十万个字全部都 就是塞到数据库里面啊？他要做一个向量化什么意思呢？他要给他做一个分割，比如说他一般的话会做一个语义分割，或者说段落分割，就比如说这十万个字他有十个大段，他可能说就把它剪错成 十份的那个小文档。然后比如说你搜索相关的，就我这边举的这个例子啊，比如说当问题搜索到的是梨花的时候，是吧？然后他可能就通过 这个可能是一个动物的瑞克，他可能出在里面做解剖，然后判断，哎，这个梨花算出来和猫最近，好吧？最后他就判断你你想问的是猫相关的一个问题，好吧？大概就这么个意思好吧。 然后这个就是销量化，然后包括把赵慧也给查了，就我们先不要了解特别清楚，先了解个大概意思就好了。然后就我们想他整个完整过程，比如说用户问问题，说梨花怎么怎么，然后先找到了是猫，然后这个重排是什么意思呢？因为他可能说，呃， 回答的可能就不止一个问题，可能他通过向量解锁，他可能会取十个对接近的，好吧？这个就是你重排召回个条数，好吧？他可能我们可能会取最后那个执行度最高的几条，好吧？然后最后一个就是澄清嘛，澄清的意思就是说比如说有的时候用户他问的问题很复杂啊， 就是你直接用向量解锁，你没有办法解锁，所以相当于说你在 ai 一 帧的这一层要做意图识别，或者说多轮式的询问。哈，这个是他的一个问题， 我讲的是不是有点多啊？就我希望我能把这个讲明白，好吧，相当于说也是我的一个学习，也是和大家的，和大家的一个分享。好，因为我觉得这个东西非常重要，好吧？因为你，比如说你， 你知道吗？这个东西我，我是今天搞，搞一天就搞出来，就你会发现入门非常的容易，好吧？但你如果说只是入门的话，真正的像落地商用的话，你会发现非常难，好吧， 那你懂这些东西，你就大概知道为为为为什么真正的比如说你要落地到企业，要真正的商用非常难，就没有发现这里面都是坑的。向量化，向量化卷不卷啊？就你用的这个模型怎么样？好吧，这可能和你用的模型有关系，然后召回 就召回，他可能也有其他的一些算法，你这个召回的怎么样？这可能也没有特别大吧，关键呢，我觉得可能就是在澄清这一块， 就是比如说用户可能说他自己都不知道他要问什么，就你通过什么方式来，比如说 检测到比较准确的那个信息呢？好吧，第一个，呃，比较传统方法就是通过 prompt， 好 吧，通过系统提示词。还有一个就是多人对话嘛， 就你如果说 ai 不 大清楚它问的什么东西，你可以多轮兑换，好吧。然后还有其他一些方式嘛，就你会发现乐可其实它复杂不是复杂在乐可本身。好吧， 就像我一开始我对瑞克本身的理解，我觉得瑞克就是一个数据库啊，没什么太多复杂，它复杂不是复杂在这个技术本身，它复杂是复杂在各种细节，就是你如果说是要用在企业的话，相遇要用在相融落意的情况下，你会发现这里面都是坑。好了， 然后我现在我讲一下我的做的过，做的过程，哎，看有没有回答出来哦，回答出来了是吧？ 就我调这一步，我也调了，我，我也差不多就调了一天了。好吧，我就跟大家分享一下一开始出的这个问题吧，就是一开始他是 c m d， 就 你如果说只是这么一段指令，他可能说出给你做的是一个 c m d 框，好吧，不好看。然后我是通过 web 口径帮他 外部出来一个界面，还挺好的啊，还可以存他的历史记录哈，真的是个人可以用的哈。然后我一开始碰到这个问题，就是这个，我一开始用的这个 long time， 这个可能是比较早以前的模型，我就发现他，对，就是我直接说现象吧。好吧，我们可以放大看一下， 就是我问他，我问他比如说裁员要赔多少钱，因为我只给他丢了一个劳动法的和婚姻法的这个 pdf 文档，好吧，一开始我只给他丢了两个文档，所以他有点没大解锁出来。好， 我给你看一下。一开始我是只给了他这两个文稿，好吧，没到结果出来，然后最后是补了这个文稿。合同法这里面有具体的说赔偿金额是多少，然后我给了他，就我发现用浪颤这个，这个只是浪颤的这个模型还是不大行好吧，因为这个可能是二三年的，也不大好啊。 然后这个时候我就让我的 ai 帮我查，就就是 iphone pro 帮我查是什么问题嘛？反正推算下来我觉得是模型的问题，最后就换了一个模型。这个哈 in baby， 好 吧，这个它的参数会多一点，好吧，它推荐这个比较复杂，然后这个好了之后我就发现，嗯，一下子就好了，就你有没有发现， 我我我都还没到商用，我只是我自己用了这一块，我就发现一堆问题，好吧。然后后面也做了，也尝试做了一些调优嘛，做了一些策略优化嘛，比如说分块啊，减数啊，还有就是他的 啊，生成各个方面都做了一个优化，然后你只要把这个题词丢给他就行了，然后包括这个东西也就你觉得我懂吗？这个题词词一开始我也不懂啊，我也是问我的 ai 好， 我也是问我的 open call 好， 我问他，我给大家看一下，就我问他那个到底什么意思，好吧， 我觉得大家要善用 ai 好 了，比如说你觉得这东西我懂吗？我也不懂啊。我靠，我我今天才问那个 red 的， 我都是直接问，哎，我就说，呃，这个 我是这么问他的嘛？一开始我问他，比如说我发现 red 好 像不复杂，是不是我有错觉，然后他就跟我说，呃，我的 red 可能有偏差， red 其实可能说它的 red 是 简单，是错觉，他说向上数据库 确实是一个入门，瑞克是非常简单的，但是一到追求效果复杂度就会下降，他会发现他会告诉你比如说哪一块会有坑，好吧，那么你就直接把这个丢给 ai， 你 就说给我生成一个策略，好吧， 就你，大概就是你要稍微，你要看一下吗？因为一切的基础就是说我们在理解他的原理基础，我们在理解他的整个解锁过程的原理之后，那么你就比较好 就是进行优化，好吧？所以我还是回答这个问题，我觉得优化我觉得理解原理是最重要的哈。然后咱有一个我觉得今天我想的比较多的，就对我自身的一个想法，我觉得工具我觉得比起单纯的我觉得用 ai 的 话， 啊，我这话我可以再读一遍，要善用 ai， 善问 ai， 好 吧，比起单纯的某一个工具用的话，我觉得更重要的更核心的就是工具的不断迭代，好吧，因为工具可能说今天这个工具好，明天那个工具好好，但是你一套学习的方法 是更加重要的，就是我再，我再提，我再再提到一下， skills 真是个好东西好吗？因为这个东西我发现封装好了之后它可以带到下一个项目，包括这个网页优化，就是我模型用的是 mini max 嘛？ mini max 它本身的 模型做的前端其实很丑的，但我就是封装了一个外部，就是就是外部前端设计的一个 speed， 我 就发现，嗯，质量提升了好多。好，今天先给大家分享到这来。

给大家来介绍一下怎么用那个 o 泵 cloud 去控制浏览器。我们用的是 google 的 chrome 的 浏览器， 因为我们的目前的这样的一个 o 泵 cloud 是 装在容器里面的，所以如果我们想控制浏览器，还有一个方式就是控制你本地的浏浏览器，呃，控制你数主机的浏览器，这样我平时也可以用这个浏览器去做一些登录访问，访问完了之后，我也可以把这个共享给 我的龙虾，让他继续去帮我去做一些事。那这个是有一个比较大的这样的一个好处。好，那我们给大家来看一看他这个 到底怎么来配置，怎么来用的？首先我们给大家先演示一下他的整个一个配置，他到底是怎么来配置的？首先在你的本地还是要装这样的一个 chrome 呢？ google 的 这样的一个 chrome 的 这样一个浏览器，你要通过这个命令行要把这个浏览器启动起来，他要启动一个远程的端口。 九九二二二，这个地方，还有我也碰到一个坑，是什么？你最好还是要指定一下你本地的 ip 地址，否则它这个地方会有点问题。那你指定一下之后，它浏览器就可以自动打开了， 自动打开以后，当然你打开的这个浏览器像我们用户平时操作一样的，那你就可以去登录，登录完了之后呢，你就可以让这个 open cloud 去控制这个浏览器继续做一些事啊，比如说我这边这个端口已经连接成功之后，你就可以命令它 去做你想看的视频，说我让他打开 b 站，他说首页加载成功，我让他去判断我当前 b 站是否已登录，那他已经告诉我已经登录我的这个情况是怎么样子的，我让他帮我分析一下我上传视频的播放量，那这个时候他就会主动的去帮我去看一些报告， 会告诉我的总体的这样一个情况，我让他去帮我去分析一下最近三十天发布的视频，那么他就会拿一些视频出来帮我去分析一下， 他只是说他会讲一下这些视频大概播放量，点赞这个情况是怎么样？哪些数据比较好，哪些数据还不太好，他会给我一个对比的表格，还跟我讲了一下这个呢，就相当于是说用这个龙虾，那你就可以去做很多的这种 浏览器，你必须要原来要你自己要去浏览的这样一个工作，但你现在就不需要做，那你只要把这个权限开放给他，你只要把他登录进去之后，你就可以让他做很多事啊，有这样一个功能，最近我也看到欧奔卡又有一个新的功能，持了这个 google 浏览器 web tools 里面的一个 m c p 的 这样的一个功能，这个 m c p 的 功能它本质上也是一样的，它可以把你 chrome 里面的 session， 已经登录的 session， 通过 m c p 的 服务把它给暴露出来，提供给这个些龙虾来用。这个功能其实我觉得也是非常好的这样一个功能，只是说给大家看一下啊， 他在这个地方，如果你要用，你要把这个勾打上，允许远程的这样的一个实体去访问你浏览器里面的一些实体，那么这个功能也是这个 google 把它给发布出来，它发布这样的一个功能，它是非常好的，原来我们如果要让浏览器去浏览你的整个一个网页，做自动化的服务，其实工作量还是比较大的，特别是什么登录，有些绘画他调试起来会很麻烦， 但是如果他通过这个 m c p 的 这样的一个配置，能够自动的把一些绘画能或者权限允许远程的这种类似龙虾的这种智能体去访问，那么这个功能就会非常强，就会非常方便，那等于是讲 好，那这个就给大家简单的演示一下，好吧，当然他也是可以其做其他类似的事了。好，今天我们这样用龙虾去控制浏览器怎么去做访问，我们就给大家演示到这。

啊，太费头开了。这几天我和我爸用 open claw 编了一些游戏，然后我想用 tree 代替 open claw。 接下来让我和我爸出场， 今天展示一下趣味的绘画管理功能。这是手机上的飞速机器人，我发一个指令啊，让他把这个现在的当前三个绘画发送过来。发了个 list 命令过去。 好，现在获得三个绘画。现在当前选中的是第一个绘画，比如说我们要切换到第二个绘画 switch 二号， 因为是图形界面，没那么快啊，已经切换到二号绘画啊。那么比如说我们现在来删除删除一号绘画 好了，一号绘画删除了，我们也可以创建新的话题啊，新的话题要用 new 开头指令简单一点， 指令枪创建一个新的绘画。接下来我们准备用这个免费的趣味来代替 open color 做一些简单的任务。

想知道如何让你的 openclaw 真正操纵你的浏览器吗？你看我让他在网页打开豆包，他就帮我打开豆包，帮我完成我的指令。 再来看我需要 b 站视频数据，他同样能自动解锁并整理数据发给我。龙虾已经完全像我自己的双手帮我去操作所有浏览器的操作了。 这里需要注意，以前的 openclaw 操作浏览器是通过截图加上自带的大模型去分析截图。这个方案有三个致命的问题，一、受分辨率影响太大。二、动态内容经常误判。三，速度慢， token 消耗巨大。这次用的方法是通过 chrome 官方调试协议 c d p 直连浏览器，不再截图拆， 而是直接读取倒木数和羽翼结构百分百精准，速度快十倍，抽根绳百分之九十。一句话解释，从看图猜操作升级到直接读懂页面，这不是小优化，而是直接换赛道。以前 ai 隔着窗口帮你想， 现在 open call 直接进你的浏览器帮你干。你最想看哪个自动化场景的深度演示？欢迎评论区一起交流谈论。