学习通openclaw使用教程

三分钟让龙虾成为你的私人秘书，帮你提炼聊天记录里的所有重要内容。我翻了最近泄露的 cloud 代码，发现它的记忆整理能力真的越来越趋近于人的大脑。于是我干了三天，把它印象成了 open cloud 可用的 skill， 可以 让你的龙虾记忆原地升级，十个版本 教程全部免费送给大家。目前我翻阅到的有以下几个方向，今天先从最核心的记忆套件下手，这里面就包括大名鼎鼎的梦境。第一层叫提炼，你每次聊完天，它自动在后台跑一遍， 把对话里这样的东西全部提炼出来。比如你说过选方案 b， 比如你提过某 api 不 稳定，踩过坑，他全部记住，下次打开他直接读答案， 不用你重复说半个字。第二层叫整合记忆一多就开始打架，这个文件说用 a 方案，那个文件说用 b 方案，你到底听谁的存在？文件说法矛盾了，有内容重复了，过时了，他全部给你标出来，生成清单， 审批了他才改。第三层最重磅的叫梦境，有没有想过你睡着的时候大脑在干什么？在 r e m 阶段，他在整理白天的碎片记忆， 该归类的归类，该扔的扔，所以我把这个技能叫做 r e m。 每隔二十四小时以上或者新增五次对话，他就自动跑一遍，给你的记忆库减脂，越用越聪明，而不是越来越繁重，这就是梦境的核心逻辑。以上就是记忆套件的内容，三层合力，自我净化。 另外几个方向我也在持续尝试印象城 skill， 后续会继续免费分享给大家，如果你觉得有用的话，欢迎点赞、收藏、关注，我们下期再见！

今天记录一下龙虾学习的有趣的过程，我有一个想法嘛，一直刚开始接触龙虾，我就想是吧，把我不喜欢的东西交给他，比如就是学习啊， 像这个语文文科类的，我们从我从小就不喜欢，特别像写作文呐，读书啊这些读语文呐，所以说现在我们不有那个像，我有个网店，像运营这方面我就不是很精通， 像去年我们二五年我去买了一个这个课程，但是那个视频很长， 一个视频有一两个小时，差不多两个小时，我看的都想睡觉啊，我看都想睡觉，所以龙虾出来第一时间啊，我都想让他来学，然后他学会了来教我， 然后今天他是这样，他那个视频他不会看的，他不会直接看那个 mp 四的那些格式的视频，他会把他 啊转成字幕，但是两个小时的字幕让他转的话，他很慢的，我让他转过差不多，他用那个 插件来转，他能转差不多一两个小时啊，能转两个多小时，很慢，但我我就找了一个方法，就是用剪映，剪映里面有一个转字幕，他就很快， 然后这边我就让他学了这两个字幕嘛，一个是 t i t， 还有一个就是这个思维导图的格式啊，这两个， 然后这个下面就是他学习的过程，然后我就让这个龙虾来学习这个 啊视频，这个又臭又长的视频啊，我看的是会打瞌睡的， 然后他一个视频差不多两个小时嘛，然后他自己学，他读了很多，用了很多工具啊，然后解析了，成功了嘛？下面这个是 tst， tst 的 那个总结吧啊，下面这个是思维导图， 然后我让他写了一个 s h t m l 的 总结文件。啊，可以看一下他 可以看一下这边是他写的，他帮我总结的。 这是第一课怎么原理篇啊？在这讲的，当时还花了几几百块钱买的吧这个课程。 那后期我会让他根据学的知识来直接引导我怎么样操作。

登录官方地址， win 加二，然后输入 power shell， 找到安装命令，复制粘贴进 power shell， 回车执行后开始等待。 放心， node 安装成功，开始配置。方向键选 yes， 选 quick start， 建议选择即将使用或者正在使用模型选择，跳过以后后续不会生成 api 文件，会复杂一点。 这里我用的 minimax， 我 选择一下，选择对应模型型号， 这里可以配置连接软件，后续也可以配置先跳过 用于搜索的模型选择，我这里跳过 是否安装技能，后续再安装。 建议选择 command logger， 方便查错 session memory 保持对话记忆。空格键选择回车确认。 最后一步选择 open library， 龙虾就安装完成了。 因为我没有前面输入 key， 所以 这里你可以直接告诉龙虾你的 key 进行配置。 等待龙虾自己配置一下， 龙虾表示已经配置完成， 整体安装结束，测试一下 搞定。

有没有姐妹飞兄弟跟我一样，装了 opencloud 之后一脸懵非，发现他啥也干不了，甚至有点蠢蠢的，不光要费劲配置各种插件技能，最关键的是呢，他缺一颗足够聪明的大脑，空有外壳没实力。 今天就给大家分享我的独家配置方案，亲测好用，用 mini max m 二点五驱动 opencloud 二十四点六，但成本只有它的十分之一， 而且是订阅制，每个月就一杯奶茶钱，不管是新手还是老手，在 open cloud 里用都超合适，性价比直接拉满。不多说，直接给大家展示我是怎么用它，把工作效率翻好几倍的。 每一个都是日常能用到的使用场景。第一个，接入非书，手机就能剪口播视频。以前剪一条口播，我得坐在电脑前反复听，反复剪，去掉停顿重复的地方，至少要花两个小时剪完，累的脑子发懵。 现在不用了，我直接在手机上把原视频发给 o b c， 就 说一句话，帮我剪掉所有停顿和重复的地方，剪好导出发给我，他就会自动调用语音识别，精准定位那些无效片段，一键剪切，全程不用我动手。 重点来了，以前两小时的活，现在三分钟就能出片，剪完直接发，省下来的时间摸鱼不香吗？ 飞！第二个，自动整理文档，还能自动上传到飞书知识库。我一直觉得 ai 时代 每个人都得有一套属于自己的知识库，不然资料堆得乱七八糟，想用的时候根本找不到。有了 open call 之后，这些麻烦事全解决了。它能实现知识文档自动分类，自动入库。我就简单设了个定时任务， 每天生成的各种文档，它会自动识别内容，然后根据分类精准上传到飞书知识库对应的文件夹里。比如我今天写了一篇关于 open code 闭装技能的笔记，它会自动识别内容归党到 ai 开发知识库下的 open code 分 类里， 再也不用我手动归类，省了好多琐碎功夫。第三个最让我震惊着，让他自己打开浏览器注册账号，拿 apikey， 全程不用我插手。 之前，我需要一个文本转语音的 api， 正常流程得我自己打开浏览器注册账号登录，再找到 apikey 页面复制下来。一套操作下来至少十分钟，还容易出错。 结果我就跟 opencall 说了一句，帮我注册一下 x x 平台名，拿个 api key， 他 居然真的自己打开浏览器，一步步填表注册，最后成功拿到了 key。 那 一刻，我是真的被他的执行力惊艳到了，太省心了！很多人问我为什么我用 opencall 这么顺，没有踩坑，其实就两个原因，特别简单，记好就行。 一、 mini max m 二点五自带超强的任务拆解和工具调用能力，他不是那种只会机械执行的笨 ai， 能真正读懂你的需求，把复杂的任务拆成一步步慢慢执行，不用你多废话。二、 题词给的足够清晰，大家不用会写代码，也不用懂复杂的操作，只要你把自己的需求说清楚，讲明白，他就能精准 get 到，帮你把事做好。 总的来说， open claw 不是 不好用，只是缺一个合适的大脑。用 mini max m 二点五驱动之后，真的能解放双手，把更多时间花在更重要的事上，新手也能快速上手。

hello， 大家好，今天给大家讲解 open crow 如何对接飞书，那么 open crow 是 最近比较好的 ai agent， 它是一个自托管的 get 位网关，它可以将你喜欢的聊天应用和渠道表面包括内置渠道， 以一个插件的形式连接到一个 ai 编码智能体。那么所以说今天我们要大家带大家学习如何连接 opencloud 和自己的飞书。你基本上用，如果使用飞书插件的话，我会推荐用飞书官方的插件，只要用它这个命令去进行安装就可以了。如果你安， 那么基本上你安装完 opencloud 以后就可以安装这个飞书的插件，那么我们现在来打开编辑器来装一下， 这时候它会让我们扫码创造新的机器人，我们来扫一下 是会比较的快捷一点，因为飞书内部的配置都让你配置好了，如果你在电脑端创建的话，会复杂一点，里面的坑可能会相对更多一点。 第一种方式配置飞书，就是通过新手引导的方式来帮你安装配书，配置飞书的应用， 等配置完以后重新检查网关，然后通过呃 restart 的 方式可以重新启动这个 windows， 然后去检查你的内存有没有配置完。 那么基本上刚才我们也是安装了这个插件，插件扫码以后你就会进到这个页面，这个页面里面你在手机里面创建这个应用就可以了，创建完以后它就会提示你要审核 这个 app， 然后审核这 app 的 时候，你点击通过进入后台点击通过就可以了，然后通过你这种方式创建它的里面的一些权限都是帮你配置好了，所以说你不需要特别大的修改， 这里我们会通过这个命令去把流逝效应打开好。接下来我们来看第二种方式，通过手动的方式来创建， 嗯，第一步我们需要进到飞书的开发平台，然后进去以后通过创建自建应用去创建一个机器人应用，然后进去以后你就会得到你的 app id 跟 appc 可以 了。 那么在设置的时候你还是需要做一些权限的，比如说你这边需要复制它的权限， 然后在权限管里面就是通过导入权限的方式去把这些权限都打开通起来。 嗯，接下来在机机器人里面也要配置机器人的能力，然后在这个应用里面，然后这边可以添加卡片的回调方式， 这边在事件回调里面设置订阅为长链接的方式保存好，然后回调配置也是使用长链接也保存好就可以，然后最后又发布应用。 那么有了这个应用以后，你也配置好权限以后，我们就可以配置 open core 的 配置了。我们在配置文件中要进到这个 channels 这个这一项，然后把你的这里的配置给填写进去，然后你把你的 app id 跟 secret 写进去就可以了， 然后配置完以后就可以正常访问了，这边我给大家演示一下， 嗯，它是正常可以回复的，嗯，那么这边主要大家会碰到的问题，主要还是权限， 呃，可能会漏漏极添加，或者是回调时候漏添加，这个都可能造成你飞书没办法回复的一个情况，所以大家到时候要检查清楚。

如果你是做电商的，或者是做重复办公室工作的，一定要用这款 ai 智能体 open cloud， 就 也就是现在爆火的小龙虾，它和普通的大模型完全不同，它不只是聊天机器人，而是拥有电脑操作权限的一个执行者，就是直接给你结果的，不是只给你答案， 就他能二十四小时不眠不休的干活，就你只要下达指令，对吧？他就能打开浏览器，然后查竞品，做 excel， 整理数据啊，发邮件啊，抓取行业动态对吧？填财务报表，包括监控，竞能排名啊，全流程他全部自动执行， 哪怕就是一个模糊的指令，他也能就是自己拆解步骤，在各大搜索引擎找到解决方案，像专业员工一样规划路径。 更厉害的是啥呢？这不它能打通商业闭环，就咱们电商运营，对吧？要盯了一些，比如像排名啊，销量啊，控价，包括一些评价，对吧？它全部能自动收集汇总，成为你的真正的专属业务数字分身， 把咱们普通 ai 只能做一些交互的一些问答。而小龙虾呢，它能操控鼠标文件 api， 就 从给建议变成直接的干活，你包括像一些发帖、运营、售后，给你全部搞定，这你受得了吗？ 我身边有个兄弟，他让公司的百分之八十员工转岗，就是一百个人，最后精简到二十个人，就我很庆幸这五年我没怎么招人。像客服啊，设计啊，运营岗，小龙虾他全部都能高效的替代。 就我现在做 ip， 包括群内一些问题的一些整理啊，包括视频的分发，然后包括一些话题的一些策划，对吧？全靠他解决。 淘宝一些后台运营啊，竞品一些数据统计，包括一些差评的监控，还有一些客服的售后投诉处理，他两个小时就能干完人工几天的活。现在创业，你千万不要招没有思考能力就只做重复工作的人，公司只需要思考者就是创造者， 按部就班的执行岗，未来肯定都会被 ai 所取代，管理纯粹浪费时间啊。你看一下沟通啊，激励啊，团建啊，其实都没必要用 ai 砍掉所有环节，一个人就能顶一只团队啊。就小龙虾最核心的优势 是打破平台的壁垒，然后抖音刷到爆款，它能自动给你拆解视频啊，核算利润啊，给出可执行的方案， 全程合规操作，而且它能规避平台的一些风险，知道吧？而且它还能跨平台跟你做私域个性化定制，就不断地投喂你的一些业务数据，就他能越来越懂你的业务。 终于迎来咱们真正的属于个人创业时代，就是你只需要掌握核心的能力啊，比如产品开发和一些产品痛点的挖掘，供应链的整合，剩下的执行全部交给 open cloud， 就 一个人能抵过去五百个人的效能， 就别再纠结就业失业率，企业先活下来才是最关键的，就没有人会主动革自己的命，对吧？但是咱们老板必须要主动拥抱这个工具， 这个时代竞争的核心绝对不是说人力了，是工具效率知道吧？不会用 ai 工具，你迟早会被市场淘汰，赶紧把小龙虾用起来，这才是电商和创业的终极破局之道。

帮我生成播客 this is the brief on the openclaw。 学习和做科研的小伙伴应该知道 notebook lm 它有很多强大的功能，可以将你在网上收集的资料作为一个信息的来源，把它整理成数据库，你将来的提问就可以根据数据库进行个回答。 但是我在使用的过程中呢，遇到几个问题，就是有一些材料或者是网站让它采集的过程中呢，它并不能完整的采集所有的内容。今天我就分享一下 notebook lm 的 一些新玩法。使用 open clone 打通它，我们可以在任何社交软件上去指挥 notebook lm， 让它在背后帮我们干活。 当我使用 notebook lm skill 创建一个笔记，名称为 ai 葵花宝典发送。他这边回复我，这个葵花宝典呢，它已经创建成功了，这个是葵花宝典的一个 id。 接着他问我是否要往这个宝典里面呢？添加什么武功秘籍，比如网址或者文件等。我们来刷新一下 notebook lm， 看到吗？这个笔记已经创建成功， 同时呢，他还给你生成一个图标，将 open clone 官方文档添加进笔记，发送回复。我说搞定了，然后将官方文档呢合并成一个四点三兆的一个超长的一个武功秘籍，并且上传到笔记里面。 接着问你是否要将它生成博课学习指南，接着还要加点什么呢？你可以直接和我聊聊，我们来检查一下。点击这个笔记，我们看一下，这边就出现了 open clone 的 官方文档，点击它，这样整个官方文档的所有的材料都被我们采集进来，帮我生成播客。 时间不要太长，简单介绍一下该文档发送。看一下网页，这个音频它已经生成，对话框，里面说它开启了监听了下代的程序。我们在对话框里面继续问，播客生成好了吗？ 发送给我，我们看到了，他说搞定了。然后呢，将这个播客呢 mp 三的一个格式发送给我，点击它， this is the brief on the openclaw official documentation。 将官方文档制作成思维导图并发送给我，思维导图就制作成功了。他这边呢是以节省的格式返回给我的，我们在网页上可以点击看一下，点击，这就呢，他最终呢生成了一个思维导图。那我们现在希望的是在手机端，他能以图片的方式展示给我，我们这边要求一下，以图片形式发送给我。他这边告诉你， nova 它不支持图片的格式，不过呢，它帮我们转换成图片，让我们稍等一会，然后发送给我们。接着问，有处理好吗？ 好的，这时候呢，他就生成一个图片，这个图片是一个信息图，他不是根据我们思维导图转换过来的。不过这个图片呢也比较漂亮，你可以在手机上面查看，也可以呢，在网页端查看。我们点击网页端的图片，整个图片的效果还是非常好的，但是他并没有理解好我的意思。我们再重新问一下， 将思维导图转换成图片发送给我。他这边说我刚刚写了个小的脚本，然后将节省格式的思维导图呢渲染成图片，这就是图片的样子。我们点进来看一下，完整度还是比较高的。 想要实现我们刚刚看到的效果，我们需要这样的提示值，这边对提示值进行复制，我们在对话框发送给 open 可乐，这边他一次性调用了十几个工具，最终告诉我他已经搞定了。我们接着问，帮我测试一下，发送他回复我说测试一下完美运行， 同时他查询到我 notebook lm 上面所有的笔记。好了，本期视频就到这里，希望对你有所帮助。关注我，分享更多 ai 技术和玩法。

你好，我是何昂，一个专注于技术探索的实践者，我是 openclaw 生态深度玩家，擅长 skill 定制开发和自动化服务落地。 嗯，大家看到了吗？就是这个编程视频啊，我教大家怎么做啊？这个已经跑通了，是一个完整的 scale 的 openclaw 特化路线。首先就是需要一个 这个文档，主要是给 openclaw 看的，他有这个策划路线，让他看一下这个文档，教告诉他怎么学，然后他就一个一个一篇一篇的往里面读了， 然后它就是装好的，你直接告诉他，你直接发它脚本就行了，你随便做一个 open color 脚本的 open 就是 那个特化路线，你就可以让它来生成一个脚本，然后它来通过这个脚本来做成一个视频。 就比如刚刚我给你们看的这个，作为 agent 系统架构师， skill 需要 skill 的 话，你直接找我就行了，然后它这里面的话，它这是长是没有的， 需要这个跳啊路线还有 skill 的 话，你就进我的粉丝群就行了，我一会发到那个群里面发这个文档。

记住这三个网站，让你无痛学习 openclaw！ 第一个， openclaw 幺零幺，它给你设计了七天精通 openclaw 的 学习方法，一共四百三十三个精选的开源教程，完全 免费，从入门到精通，全部都有非常详细的实操课程，而且还有全网各品牌一站式部署的教程。第二个 skillhop， 专门为中国用户优化的小龙虾技能，激活两万五千个打包好的技能包，你只需要像这样找到你要的技能，一键复制就可以丢给你的小龙虾，安装 也是完全开源。第三个， openclaw 中文社区，功能超级全面，不仅有一键安装的 skill 技能，还有超级详细的中文教程，从入门到精通，教程写的小白就能看懂，完全没有理解门槛。

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。

hello， 大家好，我是小军，相信大家对 openclaw 已经非常熟悉，因为它最近火到各行各业，那么在我深度使用了几天之后，我觉得小龙虾确实可以对我们个人带来非常非常大的帮助。好话不多说，我们直接带大家进行一个实操， 那小龙虾的第一个场景应用就是可以帮我们去学习一些长视频内容，这个是我给他的一个小任务，我让他帮我精简一下 视频，说了什么做成文档形式，便于我学习。原版的这个视频呢，它是有五十三分二十五秒的，但是我没有那么多时间看完，那我可以用小龙虾来帮我总结学习，然后在耗时三分五十一秒的情况下，他帮我总结成了这样表格文档，我们来点开看一下 来，你看他不仅帮我把这些总结成了这么详细的笔记，还配套这种链接对不对？ 然后在左边的话，这个子目录我可以想学哪一块的时候点击到哪一块，总而言之就是非常的高效。 那小龙虾的第二个场景用就是可以很好的帮助我们去做自媒体抓取热点和选择题，这是我给他的一个任务，我说比 最火的十个视频是什么？点赞量分别是多少？是什么领域，帮我做成选题库，不要给我很糟糕的东西。然后这是他给到我的一个热点视频汇总，让我们来看一下 是不是真的很高效，就很像你的一个私人小助理一样。那第三个应用场景就是可以帮我们很好的去整理一些会议记录，这是我让他帮我把 整理里程非书多为表格，然后我们去看他开始工作了。好，最后我给到他我的一个录屏的链接，我让他需要条理清晰，要有逻辑性，还要有一个课程回顾。最后他给到我的是这样的一个东西， 他先帮我用文字去进行了一个整理，并且他会自动帮你整理成每天的内容。来，我们去看一下他最后的一个输出，他给到我一个文档链接，我们点开看一下， 对不对？你看他帮我整理的非常非常好啊，我感觉就是比我自己去记东西要整理的非好很多，他会根据你的视频内容去整理。那今天的应用场景就是这些，你学会了吗？如果你觉得对你有帮助，我们下期见。

给家长朋友们的 open class 小 龙虾系列实操课程开始更新啦，朋友们，赶在清明节之前啊，我今天更新了三节课程啊，在清明节之前大家可以来上手我们的 open class。 好， 那为什么我要开 open class 这门系列课程面向家长朋友呢？啊？其实我是因为我是一位 ai 教育领域的博主，一直非常关注 ai 在 教育上面的应用。 open cloud， 它作为一节点，代表着 ai 能从啊回答问题，能说话啊，帮助我们查找资料这样一些简单的任务，到真正能帮我们干一些复杂的任务， 这是一个很大的一个转变。像 openclaw 在 春节这段时间非常非常爆火，大家的关注度非常非常高啊，所以当然也不是因为它这么火爆，我们要来去蹭这个热点，而是因为我觉得很有必要让家长朋友去了解一下 openclaw 这样的这个形态的 agi 究竟能干哪些事情。 那我相信当你了解到像 open call 这样的这个 ai agent 的 这个形态，能做到很多人类以前都可以去完成那些复杂任务的时候，你会去反思你的教育方式， 你会去思考我是否在教育面向 ai 时代，面向未来的孩子，我的方式是否符合。 所以我觉得这是啊我开这门课程的一个初衷吧。但我不知道啊，这可能是第一门面向家长朋友的 open call 小 龙虾的系列实操课程，在这门 课程当中，我会教你手把手的从零开始来安装小龙虾，到啊小龙虾的初步的上手使用，到各种 skill， 到我给大家设定的三个实操的应用场景的这个实际的使用啊，都会在课程里面涉及到，一共有七节课。好，我们清明节前先更新三节。 那如果你是一位关注 ai 的 家长朋友，我强烈建议你来关注一下我的这门课程。嗯，我们的 ai 教学经验的朋友呢，可以免费的来学习这门课程。好吧，啊，也欢迎大家持续关注我的课程的更新计划。

近日，微信发布 cloudboard 插件，这个插件直接打通了微信与 opencloud， 让你我真正快速拥有一个私人微信助理。我知道很多人之前尝试过其他方案，要么配置复杂，要么容易掉线，但这次不一样，这是微信官方级别插件。接下来五分钟，我会手把手一步一步操作，协助你将微信稳定接入 opencloud。 在微信我的界面点击设置， 然后找到并选择插件。在插件页，我们点击微信 corebot 插件，这个详情在这里，我们点击转发，将这条命令转发给我们电脑端的微信， 同时我们注意这个开始扫一扫，等一下，我们需要用这个扫一扫，呃，将微信与 opencloud 进行绑定，这里我们先进入我们的乌盘图虚拟机， 然后复制我们刚刚的命令粘贴执行， 等待它执行结束。 这里如果执行结束报错的话，我们就要执行这条命令。这样子就是说连接安装库的时候不用 s l 加密安装， 执行结束过后就可以正常安装了。这条命令 六点安装结束，弹出二维码，我们拿出手机准备扫描，点击开始扫一扫，进行扫码。连接 好了，到这里，我们的微信就已经成功接入 opencloud。 刚才大家也看到了我在微信里发送指令， opencloud 这边直接就响应了。从今天起，我们的微信就不再只是一个聊天工具，而是一个真正的私人助理入口。 如果你在配置过程中遇到什么问题，欢迎在评论区留言，我看到了都会回复大家啊。觉得这个视频对你有帮助的话，请点赞并关注支持一下，我们下期再见，谢谢大家！

大二数据科学在读，今天记录一下在本地跑通的 open cola， 给大家看一下它能干什么，以及我接下来打算怎么折腾它。现在它跑在 ws l 上，配了 mini max、 dipsic， 还有本地的宽 n 三四 b， 主打量大管饱，演示还是用 mini max 吧。比如我现在让它给我的大创项目写一份产品架构和功能实现说明书， markdown 格式直接保存到项目跟目录，它会按我的要求生成结构化内容， 并且落地成文件，而不是只在聊天框里给我一段文字。不过说到本地模型，昆三四 b 稍微复杂点的任务就开始出问题，读写也慢， 四零六零显存真心不够用，后悔高考结束没上更高显存的卡，最后还是切到云端 api 舒服。 deep sea 量大管饱，加速跳过，等待时间。 好了，马上就要写好了，我们打开看一眼。但说实话，刚才演示的这些都还不是真正的智能解锁，因为我不告诉他具体指令， 他就不知道该去看什么。所以我接下来要给他接一套完整的 r a g 管线， n b d 模型，向量数据库重排序，让他真正能在垂直领域的知识库里自主解锁，就像私人助理一样， 是不是还行？虽然这些 a i i d e 也可以做到，但是用这个还可以完成学校一些水课的报告，直接给需求，然后做完发给数据库里某个老师的邮箱。 就这样一个普通大二学生的日常，如果你有本地跑大模型的好方案，欢迎指路，毕竟那四零六零还得再战几年。路过的大佬，如果有相关的学习建议，欢迎分享给我，这对我很重要，谢谢！

大家都知道 ai 时代来临，但是却不知道怎么向小，这期视频就告诉大家怎么入门 ai。 首先给大家举例说明一下， ai 大 模型其实就相当于各大厂经过无数训练培养的老师，因为头位的训练数据，不同的细节就有了向强不同领域的老师。 而截至二零二六年四月，全球 ai 大 模型已形成海外三巨头， open ai、 a n s r opik、 google 加中国第一梯队、字节、阿里深度求索、月季暗面等的格局。这里海外三巨头分别是 open ai 杠 g p e 系列 and h r opik 杠 cloud 系列、 google 杠 g m i 系列， 然后国内分别是豆包、千问、 deepsea kimi 等。而平息我们可以用国内免费的大模型进行一场提问学习，把它当做一个不厌其烦的老师。 但是我们的便捷性的看待 ai 给出的答案，长袖的 a 键就是技能体，比如 open claw， 龙虾 cloud code， 国内的车艺都是技能体。然后很多爱的软件也有开放 a 键的模式， 比如 cursor versus code， a 键的工作原理是 a 键子，等于你秀前他调用大模型做思考，调用工具系统帮你做系原理。懂了我们怎么快速入门。 首先是国内的可以使用川 e 就是 字节推出的编程型智能体，然后是国外的，因为国外大多不允许中国用户使用，不过这里我用的斜修方法是从咸鱼购买中奖 a p i， 然后他肯定会一步一步教你怎么使用，教程也简单易懂， 不懂也可以询问卖家。在我们根据商家给的步骤一步一步部署之后，大致原理就是智能体通过中转 api 连接向大模型，我们就本地部署了自己的智能体， 我这里建议大家去用一下国外的模型，去体验一下最牛的模型现在是什么水平。下期视频说明怎么找到自己的需求并解决它，以求持续获得正反馈并持续学习。

各位小伙伴们大家好，我是你们的好朋友紫灿。很久没来更新视频了，跟大家说声对不起了， 因为我最近在学习研究养小龙虾，正好今天跟大家分享一个硬核技巧，如何把你家的电子小龙虾从拥挤的 c 盘搬迁到宽敞的地盘去散养。 玩过小龙虾的朋友都知道，这小家伙默认是个妥妥的钉子户，死活赖在 c 盘的用户文件夹下，安装时根本不给选择路径的机会。 可咱们的 c 盘空间本来就宝贵，要是以后给小龙虾装多了插件，打了更多补丁， c 盘瞬间就会轰轰报警。更糟糕的是，万一电脑需要重装系统， c 盘一格式化，你辛辛苦苦养了这么久，已经和你心意相通的小龙虾配置岂不是瞬间清零？ 难道只能眼睁睁看着他挤在 c 盘吗？当然不！今天我就手把手教大家一招，移花接木，强行把小龙虾安家在地盘，既省空间又安全。话不多说，跟我一起练起来吧！ 首先我们要明确一点， open cloud 强依赖 node js 和 npm 环境。为了节省 c 盘空间，我们的核心思路是将 npm 的 局工作目录印刷到地盘。第一步，环境检查与目录准备打开命令行，输入 npm 杠 v， 如果显示未识别或无版本号，说明环境尚未安装，这正是我们想要的状态。接下来，前往地盘新建一个名为 opencloud 的 文件夹，并在其中再新建一个 npm 文件夹，这将是我们未来的新家。 第二步，创建符号链接。这里我们需要使用 windows 的 mq link 命令语法，格式是 mq link d 链接目标链接目标是系统默认寻找的路径，即百分号 app data、 百分号 mpm， 真实路径是我们刚才在地盘新建的文件夹，大家请看屏幕，我将构建好的命令复制下来，在命令行窗口点击右键粘贴回车执行， 此时系统会提示未创建的符号链接。我们回到 c 盘，百分号 app data、 百分号 romi 目录下查看，会发现多了一个带小箭头图标的 npm 文件夹。这就对了，这个小箭头意味着它只是一个传送门， 真实的数据其实已经存到了 d 盘，我们可以试着在任意一端新建文件，另一端会同步出现，证明链接已完美生效。 第三步，安装基础依赖令路打通后，我们正常安装 node js， 运行安装程序一路，下一步即可。安装完成后，以管理员身份打开 power shell， 依次输入 node 杠 v、 n p m 杠 v 和 git v。 如果屏幕上清晰显示了版本号，恭喜大家，地基已经打好，如果有报错，请检查前面的链接步骤。 第四步，安装 openclof 环境就绪现在输入 openclof 的 安装命令，这个过程需要下载一些资源，可能需要几分钟，为了节约大家的时间，我这里先暂停录制， 欢迎回来。可以看到 opencloud 已经安装成功，我们再次对比 c 盘的链接文件夹和 d 盘的真实文件夹，确认数据确实落袋在 d 盘， c 盘只占用了极小的链接空间。 至此，主体安装大功告成。不过 open club 的 配置文件默认可能还在 c 盘，如何把配置也彻底迁移到 d 盘？这个进阶技巧我会在下期视频中详细拆解，今天的分享就到这里，如果觉得有用，别忘了点赞关注，我们下期再见！