用正版openclaw不卡吗？

装了一堆 scares， 配了半天龙虾，干活还是稀烂，那大概率呢，不是模型的问题，是你这两件事没有做。第二，先问他一句话， 目前你有哪些 scares？ 有 哪些是需要配置的？如果需要配置，请告诉我具体的步骤， 然后他就会把这些情况告诉你。很多朋友呢，装了一大堆 skill， 但是发现龙虾干活还是不给力，有时候啊，就是你压根都没有配置和启动。第二呢，就是去配置 md 文件啊。 md 文件比较核心的是有三个，分别是 so 点 md， agent 点 md， user 点 md。 它们不是什么高级设置，也不需要你懂代码。但一旦配置好，你会明显感觉到你的龙虾完全变了。先看 so 点 md 啊，顾名思义啊，就是龙虾的灵魂。 他定义的呢，不是龙虾能做什么，而是龙虾的说话风格，处事原则，遇到模糊情况时的一个判断方式。 甚至呢，他被允不允许有自己的观点，他是整个框架里最底层的文件，影响 open core 所有行为的底色。也正因为如此啊， open core 默认是已经给他了一套人格模板的，可以直接问他， 看一下你的搜点 md， 他 会把当前文件的内容读给你。你会发现啊，默认模板写的东西不能说不对吧，但太通用，太空泛了，而且啊，没有立场。 所以呢，我们可以根据我们想要的，让他写的更针对一些，能更适合来当我们的 ai 搭档。比如，可以直接让他需要运用第一性原理去思考 速度及优势。完成比完美重要，发布比打磨重要。结论永远在第一句， 任务完成后呢，主动给出一条最重要的改进建议，只说一条，还有不要等着被问，有判断就说。但每次呢，只说最重要的一件事，不要一次输出五条建议。 ok， 那 写完后，我们就可以输入，根据以下内容更改 cdmd， 然后复制就可以了。 当然，这个 md 文件呢，并不是这样一成不变的，而是在使用的过程中呢，慢慢调整成最适合你自己的。那如果说受点 md 呢，是关于他的，那么 user 点 md 呢，就是关于你的， 这是比较容易忽视的，但又是应该第一天就需要去完善的文件，它记录的是你这个真实的人， 你的基本信息啊，职业背景是什么，现在在做什么项目啊，你的工作偏好，以及一些重要提醒。那看起来很简单，但这些信息是龙虾每次启动都会独取的背景底色。 没有他，龙虾就会对你一无所知啊。每次对话他都像第一次见你，你得重新解释背景，重新说明偏好，重新建立语境。 有了它，龙虾就知道你在做什么，知道怎么跟你说话，知道哪些事情，不用反复确认。最后，这个 agent 点 md 呢，是相当于龙虾的工作说明书，它解决的问题是非常实际的，就是每次启动的时候应该按什么顺序做什么事，记忆管理的规范是什么 工具调用的逻辑，以及任务的执行边界和规范。总结呢，就是先立规矩，再谈干活。好了，希望这些对你使用小龙虾会有所帮助哦！

我终于发现了，兄弟们，为什么那么多人说部署龙虾不能用 windows？ 真的， 我昨天用了一天，真的很崩溃，这是我的四零六零显卡，配置不算特别高，但肯定也不低了。我部署好之后，也用了一天了，就准备弄一个网页的自动化，自动去做一些视频发布到自媒体上面。就单单一个网络问题，弄了这么久，你们看一下， 就单单一个网络点击问题控制网页弄了这么久，因为 windows， 它的原理呢，是在里面内置一个 linus 的 系统，然后通过 windows 控制 linus 的 系统，然后再用 linus 的 系统在里面部署龙虾。那么问题又来了，他们两个的网络是不相通的，你要通过一个中际服务把他们的两个网络连在一起， 那在操作的过程呢？就各种问题，各种报错就生根。我虽然不是一个非常资深的一个码农程序员，但我对比电脑小白，我肯定是属于里面的高手，我都弄不好。所以呢，普通小白我就更别想弄了。但是如果用 macos 的 话，这种问题根本就不存， 它已经帮你配置好所有东西，就是你上手安装好就直接用了，什么网络问题啊，什么这种格式问题啊，都不存在。而且这个龙虾 ai 呢，很多的插件都是基于 macos 的 m 系列芯片去优化的。今天真的决定这台 windows 要退役了。 我先是准备用这个，呃， mac air 就是 m e air， 先去跑跑流程，先准备是做一个自动化流程，是关于一个心理分享的这种类型的一个账号，看一下它能不能从文案再到剪辑，再到发布，再到合成一个视频，先用这台 m e air 去跑，跑通了之后如果它这个配置不够了，内存不够，硬盘不够了，我再考虑换一个大的 mac mini， 然后再搭配 那个显示屏去用，反正先用最现成的资源先跑起来吧，因为我觉得龙虾 ai 还是未来无限的可能性。那么我现在在做这个项目呢，也是基于啊，我是从自媒体出身，很多一些运营部门都是很大量的人去做 那种批量的账号，那我就觉得管人这么累对吧，你只要是管理人类，那就会很麻烦，人就是屁事多嘛。然后呢，会有各种的不确定性，那既然如果说这需要批量人力物力去做的工作，那交给机器他不会喊累，然后呢，也不会需要你去管理他们，管好自己就可以了。 大概花了两个小时部署好之后，给他安装了第一个技能就是打开网页，你看他已经能够什么，已经能够成功的打开这个百度的网页，网页显示了， 那打算今天再给他安排的技能呢？就是去网页上面搜索的能力，写文案的能力，然后还有生成图片的能力， 再到这个剪辑能力，我想要的这种参考的片子，参考的视频，如果他能够批量的做好视频出来之后呢？那么我下一步就研究他怎么样去啊，自动的批量的去发布，如果说有兴趣做这方面呢，我们一起可以一起探讨一下，一人技短，两人技长，加油兄弟们，这里是森哥搞局。

来了，兄弟们，你的 openclaw 是 不是装了一大堆 skill？ 结果越用越卡？先别急着怪龙虾，那是因为你没装对！今天整理了必装的六个神级 skill， 分享给大家，少一个都等于白养这六个 skill 装完你的龙虾，直接从人工智障变身全能生产力怪物！必装一， skill vader 保命第一，先装个保镖 skill vader ai 界的杀毒软件，装任何新 skill 前，让它先扫一遍，自动揪出危险信号，检查文件，访问 shell， 执行网络请求红牌直接 pass。 b 装二， d search web search 联网搜索 ai 终于不下边了 d search web search 实时联网搜索技能，支持自定义搜索引擎，筛选时间范围，提取结构化数据。装之前 ai 是 离线地图，装之后直接变高德导航。 b 装三， i web automation 浏览器自动化，把重复活扔给 ai a web automation， 用自然语言指挥 ai 操作，浏览器支持 chrome、 firefox、 edge 自动点击输入、跳转、截图甚至录像。 b 装四， memos ai 终于长记性了，不用天天自我介绍。 memos 长期记忆插件，支持多轮对话记忆共享，多智能体协助时还能互通记忆。 ai 终于不是金鱼了！ b 装五， recraft ai 小 白也能出大片产品图一句话生成 recraft ai 通过自然语言描述风格、场景元素，直接生成电商产品图素材支持矢量 logo、 品牌视觉、物料一条龙搞定。 b 装六， amazon competitor analyzer 净品扒皮神器 amazon competitor analyzer 输入竞品 acen， 自动抓取标题价格评分 review 数量规划、高频卖点关键词和买家差评集中点。最后再说句大实话， 很多人问到底装多少 skill 才够用？我想说的是，别贪多，就这六个，从安全防护、联网搜索、自动化执行、记忆管理、内容生成、商业分析、把核心链路打通，你的 open claw 已经比百分之九十的人能打了。好了，兄弟们还有什么想了解的评论区告诉我，咱们下期见！

刚装上 openclaw， 建议先做这几步，让你的龙虾更听话，还能省下一大笔 token。 先切到飞书官方插件，让小龙虾能干更多活，直接丢链接给他，自己就能装好。接着开启三个设置， 流逝回复、耗时、状态展示，不用等它全输出完才知道结果。就跟平时我们跟 ai 聊天一样，能实时看着它干活。再打开两个隐藏功能， 思考过程和工具调用，万一他跑偏了，能看清他怎么想的，才知道怎么纠正。最实用的是这四条快捷指令，属于内置的不消耗 token stop， 小 龙虾卡死时强制停止，不然 token 一 直在烧 status。 看看上下纹多长了，判断要不要压缩，并且搭配 compact 主动压缩对话记录， 整托肯又不丢关键信息，牛！开启全新对话，不受之前内容干扰。如果觉得有帮助，可以分享给身边也在刚养虾的朋友。

最近全网都在催 opencl， 说他是数字员工，能帮你发邮件，处理文件，自动化一切。我收了一圈真实案例，结果吓了我一跳，第一批受害者已经出现了。 深圳的一个程序员，转了 opencl， 第三天凌晨的收到账单，三天消耗了一点二万投坑的费用， api 密要被盗。梅特的安全总监号称全球最懂安全的人， 让 openclip 帮他整理邮件，两百多份邮件被删除，多次下达终止指令，全部无效，最后只能拔网线。二手交易平台上已经出现了一门声音，叫做远程代卸载 openclip， 收费一百九十九元， 就在几天前，商家卖的还都是三百到六百的上门安装服务。国家互联网应急中心也发出了风险提示。 openclip 呢，有几百个安全漏洞，公网暴露比例呢，高到了百分之八十五。百分之四点八的官方插件，里面都含有恶意代码。你装的不是 ai 助理，是黑客的特洛因木马。 但今天我想说的是，他最大的问题都不是安全问题，而是他根本做不到端到端。官方宣称他是自主执行，无需人工干预。实测呢，超过十分钟以上的长任务，奔跑率百分之六十以上，卡，死死循环，忘记上下文，全程都需要你盯紧，比你手动操作还累。复杂任务呢，更加离谱， 让他爬去网站，数据整理成报告，自信到一半报错了。你花了几十分钟排查的日子，最后发现呢，可能是某个插件没插好，没装好。简单任务呢，发送一份带附件的邮件， 手动操纵一分钟。 openclip 呢，肯定要配置十分钟，还经常告诉你附件添加失败了。说白了， openclip 现就是个半成品， 他不是一个数字员工，是需要你当保姆的数字巨婴。底层逻辑问题在哪里？ ai 智能体要做到端到端，其实是需要三件事情，理解，意图，规划，不走， 自主纠错。 open core 呢？只做了前两件事情，第三件事情完全失效。所以你看到的是他开始执行的很顺利，遇到问题就卡住，然后等到你来救他，而不是他来帮你节省时间，而是来帮你浪费时间。我看过一句话，好的工具应该是让你自由，而不是让你更忙。 open curl 做到了反面，让你更忙，更焦虑，更危险。等它迭代成熟了再去用吧。现在不要碰 open curl。

很多公司用 neble， 要么就是说用不起来，要么就不敢用，最终没有任何效果。 这样就我跟朋友聊了一下，大家都有一个共识，成功的公司原因都一样，失败的公司也都如出一辙。这次我们不聊就是 ai 工具该如何使用，而是去聊这个 ai 去如何去在自己的团队如何提效，如何真正实现效果。 那我们就直接说出结论，很多公司妄想让员工自己去呃部署，自己去探索，自己摸索能有实际的效果，那真的是妄想很难去做出来。 大家都是基本上公司来托底，公司来部署，员工统一来使用，这样的模式，大家才走的通。 有两个原因是，第一个原因就是当下的这个欧盟卡，它非常烧钱，因为它就在用头，肯用各家不同的模型，它花费的钱都不一样，包括模型不一样，它的效果也不一样， 让员工托底，其实很多员工付不起这么大的费用。第二个就是他的一个设备，因为跑通这个 oppo， 要么就是你的电脑设备非常好，你比如说之前有 mac mini， 基本上卖断货了，大家的设备有些普通电脑跟不上，基本上用不出什么效果，就半头来废， 那怎么去做？其实我们就拿出一个很实操的一个经验，我聊一下，一共有三点。第一个，首先设备这个东西，公司可以 自己买一个云服务器，或者买一个本地一个服务器，把它以部门或者小组作为一个单位，开放一个虚拟机，大家共同把那个 opencloud 来部署到自己的虚拟机上面，一起去使用。第二个的话就是一定不要各自用各自的 大家的文件，还有一些任务，智能体大家一起去共享，这样可以团队作战，一个人踩了坑，一个团队都可以把它避免掉，这样能提高整体的效率。 那第三个的话就是公司来承担整体的费用，因为说实话在我一个朋友，他在大厂基本上把部首欧盟把它用起来，他一周就花了七千块钱的托管，其实作为普通员工很难承受得起， 所以说这东西一定要公司来托底，大家才有可能比较放轻松的，没有那么大的压力的把它用起来，才有可能实现比较好的效果。因为这里面其实用过的人大家都知道，其实这个 oppo 它的模型如果不一样，它跑车效果也非常不一样， 他的聪明程度，还有他用的工具的一个能力都是不一样的，所以说这块一定要公司来托底，才有可能让大家让员工去真正把它在工作中用起来。 所以说总来说就是一句话，公司统一在服务区部署，把设备建起来，团队一起共用一个服务器，让整体的资源一起共享，坑一起，避免 大家在用 token 的 时候意味着重点消耗钱是要钱的，一个一个一个部分，这样就是让公司兜底，员工才有可能就是毫无忌惮的去用，然后才有可能跑出真实效果，总来说就这几点，谢谢。

三十天烧了十九亿头啃。分享这三个 open core 的 设置，解决卡顿问题，好多同学遇到过呀，问 open core 一 句， 他好久不反应，你都不知道他是卡死了还是在偷偷干活。所以第一步，先打开思考过程，用这两个命令瑞兹尼昂和沃尔堡昂开启后， open core 的 会把思考过程和工具调用的过程啊全部打印出来，这时候你只要看到屏幕还在刷内容，就说明他还没有卡死。 第二，很多人不知道 oppo qr 默认不是流逝输出，他会全部生成完一次返回。这时候只要执行这一句话， 开启之后，回答就会一边生成一边输出，你就能看到他回答到哪一步了。最后一步非常关键，如果你发现小龙虾越来越慢， 那就输入杠 status， 看这个指标 context， 如果它的上下文占比超过了百分之六十，那不用犹豫，直接执行 compact 压缩上下文，这样不仅更省 token， 而且速度会明显变快。所以你还遇到过哪些不好用的问题呢？

很多人现在最关心的其实不是 openclo 强不强，而是一个更现实的问题，普通人到底是不适合装？我先直接说结论，大多数人现在其实不太适合，为什么？因为它不是一个装了就能用的工具， 叉 gpt 你 打开就能用。但 openclock 这类东西背后其实涉及模型、接口、权限，还有各种配置，如果你没有折腾过这些东西，很容易卡住，甚至连第一步都跑不起来。 而且还有一个很多人忽略的问题，就是成本，很多功能是要用到付费模型的，并不是完全免费的。 所以如果你只是想提升效率，其实现在用好叉 gpt 已经够用了。 那什么人适合两类人，一种是喜欢折腾的人，愿意自己研究搭环境，调配置。另一种是有明确需求的人，比如你每天都有很多重复操作，确实需要自动化。 如果你不是这两类，那我更建议你先别急这桩，先看懂比盲目上手更重要。下一条我会讲， openclaw 到底怎么开始，最简单的入门路径是什么？

前天我安装了 alama 本地大模型， 今天呢，就想在本地安装 open 可乐，让 open 可乐调用这个 alama 的 本地大模型。 首先呢，我用这个豆包大模型，然后问他一下怎么在本地安装 apple， 在 mac 电脑上面安装， 然后我就按照他的指令一步一步来安装。 由于是新电脑，所以不能直接复制拉取 opencloud 的 这个命令，先打开这个终端 看。我一开始直接复制这个命令拉取的话，它就出错了，它说缺少这个运行的环境， 所以根据它的提示，我就先安装了一个 pro 这个命令的环境。 把这个环境安装好了以后呢，还要安装这个 node js 这一个环境，这两个环境都安，安装好了以后才能安装这个 opencool， 否则的话是装不上去的。 现在反正都有大模型，有什么问题的话，你直接把这一个问题啊贴到这个大模型里面，然后问他下一步该怎么办就可以了。 用 blueprint 测试好。 blueprint 已经安装好了， 那现在安装的是 node js u d g s 已经安装成功，这时候就可以安装 oppo nano， 将 oppo nano 从原代码拉取下来， 将命令行输入到终端里面去， 这时候提醒我说镜像有问题，所以还是直接拉吧。 本来想它能不能快一点，通过镜像能不能快一点，但是镜像不行，这下面就按部就班的，根据它的提示，能够我们一步一步来安装 openclaw。 安装 openclaw 的 时候先选择呃，这个快速安装模式， 现在这个 open class 是 最新的，二零二六点四点九， 那 quick start 这个模式，我们选择 quick start， 下面配置飞速机器人， 这个飞速机器人的，呃，应用权限，这个上面要仔细一点， 我这个 oppo 可乐安装好了以后一直连不上飞速，后来查找原因，嗯，就是这个飞速机器人的这个应用权限没有配置好， 这种还要记得发布，不发布的话它也是不行的，就是音乐没有声，音效好。这个 opencloud 已经启动了， 等 oppo 可乐启动了以后，这时候我连接它的这个本地大模型还是不行。为什么呢？因为这个我连接的一开始连接的是千万三点五二十七 b， 二十七 b 这个大模型呢太慢， 所以它一直在这动， 后来我把它大模型改成千万三点五的九 b， 你 看这个是我连接飞速的时候，连接了好长时间都没连接上，后来还是一步一步排查原因啊，才才找到了。就是它的应用权限里面 没有配置好， 最终那个飞速机器人要和这这一个 opencloud 要进行配对，在飞速机器人里面发一个，你好，它会产生这个配对码，把这个配对码呢粘贴到这个聊天 界面上面去，它会自动的进行配对。那第一步呢，就是要把这个 搭模型要配置好，这个搭模型也花了我很长时间，主要是，嗯，电脑后台开的程序太多了，可能它运行不起来，跑不起来，所以现在更换了一个千万三点五九 b 的， 你看现在界面显示飞速配对成功了， 然后我问他，你用的什么大模型，看看这个模型有没有突出 这个反应。 open color 的 反应还是有点慢啊，这要等一会儿，它不像那个直接和大模型对话， 你看他出来了， 他显示的是饿了吗？千万三点五九 b， 这个模型九 b 参数是千万三点五的这个版本，然后他还告诉我运行的速度有点慢是什么原因， 你看它也出来了，说显存或者内存的限制，其实这个在本地跑这个大模型还是有一些弊端的，除非你的硬件特别好。 好的就这样这个本地的 openclock 和本地大模型就已经安装好了，谢谢。

说一下我对 opencloud 的 使用看法，最近我装了两天，虽然说中间成功使用过三四段时间，但是最终它又报废了， 就感觉它的运行环境非常的脆弱，稍微受到一些风吹草动，它就跑不起来了。我刚才最后应该是电脑进入了屏保，可能是断网了， 然后我就不管怎么部署服务器，或者说重启 open class 服务都没用了。总之它在安装体验上可以说是极差，即使是有一些电脑经验的人都无法顺利运行它，更不用说是电脑小白了。 然后再说说使用体验吧，对我来说，它没有比大语言模型更强的地方，即使说它能够进行一些本地操作，但是我认为限阶段对普通用户来说几乎没用了。 我日常也想不出什么能让他执行的很好的操作，再加上他的运行的不稳定性，可以说对普通用户的帮助微乎其微。你不知道他什么时候跑着跑着就失效了，你给他部署了一些任务， 比如说让他给你推送一些新闻简报，但是你无法保证他第二天仍然在线。我在审 opencloud 的 时候，有一种可用大圆模型非常不同的体验，你可以感觉到这个本地部署 opencloud 的 真实存 在，他就像你培养的一条狗一样，但是大圆模型就是一个给人感觉很遥远的存在，他是一个你租用的工具，而不是你真正拥有的东西。 可以说在使用的感受上，本地部署的 ai 比云端的 ai 会好很多，给人一种踏实感。虽然说他的能力，他的服务效率不是很高，但你就是愿意花时间等待他给你的回答，你有一种愿意和他一起成长的感觉。 所以说，如果有一天这种本地的 ai 模型 ai agent 能够取得长足的发展的话，我认为这才是 ai 真正成熟的一天。从最近爆火的这个 openclaw 和去年的豆包手机都可以看到一些 ai 发展的区 是，当他真正能够成为一个系统级的操作助手，打破软件的壁垒，那 ai 的 价值将会被无限放大。而人要做的只是发出一句精准的指令，想出一个很好的想法， ai 就 能在程序端做出超越普通 人的表现。二零二六年，相信 ai 的 表现会突飞猛进，在人机交互上面会带来非常创新的体验。最后我想补充一点，你在选 openclaw 的 时候不要去折腾它，一旦安装成功后，你就保持你系统的稳定就行了， 不要黑屏，不要进屏保，不要退出。当它稳定运行的时候，你不要做任何的修改，也不要去尝试切换模型之类的阶段，它就像用积木搭起来的摇摇欲坠的一个大厦，你碰一下它就废了。 不知道这样的软件能火多久，能否得到进一步优化，非常期待有一天，人只要用一句口令，就能让电脑、手机做一些真正庞大复杂的任务。我是奔杰米茶，关注我。

大家好，这期内容讲的是 open qq 安装避坑指南。很多人第一次接触 open qq， 会觉得安装只是执行几条命令，但真正开始操作后，往往会卡在环境、网络模型接入和 qq 启动这几个环节。 今天我把常见问题整理成一套完整路径，帮助你少走弯路。为什么要做这份指南？因为 open core 热度上来之后，很多用户第一时间去安装， 结果不是卡在 note 这版本，就是卡在 p i t 或是 q 安装。表面上看这是很多零散问题， 实际上它们都集中在同一条安装链路里，只要排查顺序对了，大多数问题都能在短时间内解决。 open call 安装失败通常可以归纳为四类问题，第一类是环境配置问题，第二类是网络连接问题， 第三类是 pi 对 接问题。第四类是 skill 安装问题。这里最关键的一点不是记住所有报错，而是建立排查顺序。我的建议是先把环境再通网络，再配模型， 最后起用 skill。 如果把安装过程拆开来看完整链路，其实只有六步，第一步，准备 node 这和嗯。 第二步，确认 get 和 pass 正常。第三步，安装 open call。 第四步，启动 get 并验证本地访问。 第五步，配置 ip 和模型。第六步，安装并启动 skill。 每做完一步都要做一次验证，不要等全部做完以后再一起排错。先看第一类环境配置问题，这里最常见的是 node j 版本过低 或者镜像超时。另外， get 媒装系统权限不足，全局路径媒加到环境变量里也很常见。 最有效的办法不是出错再查，而是安装前先做三个动作，确认 no 的 we get 完成 go、 open call、 mission 都正常，环境不通，后面的问题都没有排查意义。第二类是网络连接问题。很多人会遇到一种情况，就是命令能执行，不过也像是启动了，但浏览器打不开， 或者模型请求一直超时。这类问题通常来自依赖下载卡住、端口被占用、防火墙拦截、代理没生效，或者把服务错误暴露到了公网。 记住一个判断标准，网络问题不是看程序有没有启动，而是看访问链路有没有真正打通。第三类是 p i 对 接问题，模型连不上，很多时候不是模型本身的问题，而是配置不匹配。 比如 p i t 复制时代的空格 provider 和模型名称不对应，账户权限有问题，或者请求超时时间太短。 这里建议固定一个顺序，先核对 key， 再确认 provider 和模型，再看账户状态，最后再调超时参数。只填了 key 不 代表配置就正确了。 第四类是 skill 安装问题，它的特点是看起来装上了，但真正使用时没有效果。常见原因包括在线安装被限流且用后没有重启。 get 为 skill 依赖缺失 或者根本没有查看状态和日制。处理这类问题时不要猜，先确认安装，再确认启用，然后重启给退， 接着看状态和日制，必要时直接卸载重装。为了避免随机试错，我建议你建立一个最小可用排查框架，把问题分成四层，环境层、网络层、 ip 层和 q 层。 每一层都对应几个固定命令、一个成功标准、几种典型失败现象和对应修复动作。这样做的好处是排错从经验主义变成了标准化流程， 也更适合团队内部沉淀成 sop。 如果你只记住一个工具，那就是 open call doctor。 这个命令适合首次安装后的全量检查， 也适合出现异常后的快速定位。你可以直接运行 open call doctor， 如果支持自动修复，就执行 open call doctor fix。 如果需要看更详细的信息，就用 open call doctor vbox， 能自动诊断的问题不建议在手工来回试。最后给几个最佳实践建议，第一，安装前就固定好 node 这主版本。第二，先把基础环境验收完，再做模型接入。 第三， ipi 配置尽量模板化，减少手工输入错误。第四， skill 安装后马上重启并验证。 第五，如果服务需要公网访问，一定要补齐认证和白名单。真正能减少反攻的，从来不是多试几次， 而是潜质较验。总结一下， open q 安装并不难，真正难的是没有顺序的排查问题。只要记住四不保环境，同网络配模型起 scale， 大多数问题都能快速定位。如果你准备把这套内容做成视频，建议先把 ppt 导出成图片或者 mp 四，再导入剪映，加上这份口播和字幕， 就可以直接进入成片制作。如果大家有需要，欢迎关注私信，一键三连，私信找我诊断排错。

装好了 opencube 之后呢，百分之九十的人会发现没有什么神奇的，这其实是你没有正确配置这五个文件，因此呢，卡在这里了。到目前为止呢，我高频呢，使用了两个来月吧，发现大家用小龙虾的差距不再，模型也不是说你用 mac mini 或者是怎么样，而是在于 你有没有把这五个文件配置好，你配置的质量到底是怎么样的？哪五个文件呢？ agent， m d so， m d user， m d heartbeat， md 以及很重要的 openglue 点接收文件。那这个视频呢，就带你逐一来拆解一下，这五个文件，也会附带多场景文件配置的模板，你呢，可以拿来就用，当然你也可以在我们社区里面 查看一百八十九日前几天刚发布的啊，这个小龙虾蓝皮书，目前呢已经有近万人在学习了。首先一个问题就是说，为什么 配置文件决定了这个小龙虾 agent 的 上限，因为 openclip 呢？它有一个设计哲学叫做一切皆文本，就是所有配置都是纯 lockdown 或者是 jason， 文件用记事本就能打开就能改，不需要其他任何专有的工具。那这意味着什么呢？就是你写配置有多准确，你的 agent 就有多聪明啊。很多人装玩这个 open clue 呢，往往呢就随便填一下这几个文件，然后就开始了，结果呢，就抱怨说这个 open clue 啊，不够聪明，没有网上说的那么好。那其实真正的问题就是你给他的这个 工作说明书太潦草，太随意了，根本没有认真去思考到底要写什么以及怎么写。这个情况呢，就相当于你招了一个九八五毕业生，但入职培训呢，你只是简单的就说一两句，好好干，那他当然不知道 该怎么办。 openclue 的 核心配置文件呢，一共有五个，分布在 openclue 下面的 workspace 这个目录，下面我们逐一来拆解这五个文件呢。第一个文件呢，是 agent 点 m d 这个文件它是什么呢？就是小龙虾的工作说明书。这个文件作用呢，相当于系统提示词 sister prompt， 它的文件化的版本。每一个 section 启动的时候呢， openclue 都会加载这个文件，它定义了 agent 的 身份 职责，回复风格以及行为边界。所以你能看到，就这个配置文件，它的质量决定了助手的实用性。详细的配置能让 ai 在 每次对话中呢，都有充分的上下文，而如果你配置很简陋，则需要你每次都重复说明很多具体的需求。 下面说一下几个这个配置的要素啊。第一个就是核心的身份 agent， 你 的名字叫什么？做什么的。第二个呢，核心职责具体负责哪些工作，你把工作细致描述一下。第三个呢，回复风格怎么样的？你的语气格式啊，回复的是简略还是非常的详细。第四个呢，叫做行为规则，你要写就是 你的这个权限，比如说你如果配置了这个渠道，你要写渠道的 id 或者是名称。第五个工具使用规则，哪些操作？需要确认的哪些操作呢？小龙虾他可以自己去操作，这给到大家一个通用模板，你直接拿去就可以用。 同时呢，也给大家举几个场景的案例啊，比如说你想让 openglue 当一个自由职业者的全能助手，你就可以这样写啊。再比如说，你想让 openglue 呢，当技术团队 leader 的 开发助手，那你可以这样写。 再或者呢，你想让他当一个学生的学习助手，那你应该这样来。配置 面呢，是几个避坑的提示。第一呢，就是不要把你的个人片号啊写在这个 edit 点 m d 里面，那么这个写在哪里呢？写在 user md 里面，下面我会介绍。第二呢，不要把临时任务 进去 agent md， 它是稳定的操作说明书，不是代办清单啊。再一个呢，角色的定义呢，你要具体，比如说你是一个有用的助手，这句话就等于没说，你要说什么。你是一个专注于 python 后端开发的技术顾问，擅长发自 a p i 和数据库，这才有用。所以能具体呢，就尽量要具体化。第二个文件啊， so 点 md， 这个是小龙虾的灵魂现法，它定义了核心的人格，以及不可违背的价值观啊。它有个特点，就是说你创建这个 md 之后呢， 不应该被后续的对话修改，就不可篡改，那这是 opencube 安全体系的基石。即使有人通过题词的注入 试图改变 angel 的 他的这个人格， so 点 m d 里面的规则呢，依然生效。那我根据国内外开源社区的这个实践，总结了有效的 so 点 m d 的 五大支柱啊，第一个，身份认同就是我是谁，服务于谁。第二个呢，沟通风格，主动的还是被动的？第三呢， 领域知识你要加上，比如说做开发的，技术站的偏好，部署的模式，代码风格。第四呢，决策框架，你可以给他指导选择的一些原则，比如说你可以告诉他，安全性永远大于便利性。 第五个，价值观和优先级，你使用 open cool 的 优化的目标是什么？准确性？实用性？还是隐私？这呢，是通用的模板，你可以直接拿去用啊。说几个场景，比如说，你想让 open cool 呢，是一个高安全需求场景的企业管理者啊，你可以这样写， 那如果你想让他成为一个温暖陪伴型的个人生活助手，你可以这样来写。 那再比如，你想让他成为一个严谨专业型的金融分析助手，那你可以这样写， 再讲几个避坑的提示，要用绝对语言，不要模糊表述，比如说绝不泄露就比尽量避免泄露呢要更有效。再有呢，就是按类别分组的规则，比如说安全、财务操作、用户 交互，方便维护。 software 点 m d 创建之后尽量啊，不要频繁的修改，因为它是现章，现章就意味着长期性，你可以每个月审视一次，但是呢，你不要每天去改它，不要把 software 点 m d 呢当任务清单啊，这会导致 agent 行为不稳定。好，接下来呢，第三个文件啊， user 点 m d 这个呢，顾名思义，就是我们使用者的结构化的信息，让 agent 能够提供针对性的个性化服务啊。每次绘画开始的时候呢，我们工作呢，也会加载这个 user d m d 的 内容到上下文窗口里面。当 ai 从第一句话开始就知道你是谁，你做什么，你喜欢什么，你讨厌什么，所 所以呢， ai 它如果有灵魂，但是不知道你是谁，它效果也是不太好的，等于白搭。相当于说 smart 点 m d 呢，定义了 ai 的 性格，那 user 点 m d 呢？定义了你的偏好，两者就缺一不可。配置要素呢，包括以下这么几点啊，第一个就是基本的信息，你包含称呼，还有你所在的这个时区语言这类 内容呢，很少变动的。再来第二个就是偏好和习惯，包括你的作息，沟通风格啊，你希望的格式偏好这些呢，仅需偶尔的调整。还有第三个就是你常用的这个联系人记录重要人物以及联系方式， 可以按需更新。第四个呢，就是你当前的工作重点，你现在正在推进什么项目，以及这些项目的关键截止日期。哎，这个放进去很有用。 ai 呢，它会在你每次跟他对话的时候联想起这些任务， 可以找出一些你可能自己都没想到的当前的对话，跟你现在做的这些任务之间的关系。所以这一点呢，是建议每周更新的。好，这个呢是通用的模板啊，你可以这样来写，具体呢，给几个案例。比如说你是个创业者，那你可以用这个，如果你是远程的自由职业者呢，你可以这样来写， 那如果你是一个研究生，那你可以这样来写。关于这一点，几个避坑点就是 user 点 md 呢，是变化很快的文件，建议每周花五分钟更新当前工作重点。还有呢，写的要具体，越具体 越好，我喜欢简洁的回复呢，就不如回复限制在三句话以内，使用项目符号，不要问是否还有其他需求等等。不要在 user 点 md 里面啊，写 agent 的 行为规则，这个呢是 agent md 和哨点 md 的 事情。第四个文件 heartbeat 点 md， 这个呢，让 agent 能够主动心跳啊，这是很有名的一个功能。 那么这个 md 文件呢，它定义了这个定时任务，那也是小龙虾非常受欢迎的一个原因，就是这个地方，它让小龙虾在没有用户触发的情况下，能够主动地执行操作。这个呢，也是我现在最常用的功能之一，我设置了好多的这个定时功能啊，每天早上这个全球播客这些内容， 我一醒来他就给我弄好了。那 opencube 的 这个文件，它是心跳啊，是一种周期性意识的机制。在主绘画当中呢，按固定间隔出发检查，让 iint 将多个轻量的地形检查合并到 同一轮里面。当然这个心跳呢，跟定时任务啊有一点点区别啊，比如说心跳呢，能共享主绘画的上下文，而定时任务呢，则是独立运行的，成本上呢，心跳一次可检查多项内容，更加的精细。那定时任务呢，则 每个任务独立消耗 token。 适用场景上，心跳适合监控检查、心跳提醒等场景。定时任务呢，则更适合精准的定时报告、固定时间推送等场景。整体原则是这样的，就是需要精准时间点的使用。这个定时任务需要智能监控的呢，使用心跳通用的模板呢，是这样。 那具体使用的场景呢？比如说，如果你需要做创业者的全天候的监控啊，你可以这样来写。如果你需要做自由职业者的客户管理呢，你可以这样来写。 如果你需要做学生的学习节奏管理呢，你可以这样来写。 那心跳任务呢，会持续地消耗 token， 那 这是很多新手会踩坑啊，这里呢，有几条铁律，第一个，日常检查呢，可以用免费的模型，比如说智普的四点七 flash， 这个模型 完全够用了。第二呢，只有需要高质量输出的任务呢，才用 cloud 系列模型，比如说周报生成，深度分析。再有呢，就是要设置活跃的时间窗口，没必要在这个凌晨三点钟，你还在心跳检查。最后一点呢，就是心跳，这个间隔 不要太短了，你不要设成五分钟啊，心跳一次，一般来说呢，一个小时三十分钟比较合理。好。最后一个重要文件，第五个， openclube index， 全局配置的 中台，那这个接收文件啊，它管理呢？模型选择 a p n 密钥预算控制，网关设置，渠道配置等等核心的参数。如果说前面四个文件定义了这个 agent 是 谁，做什么以及用户是谁，那么 open clue 点接收这个文件呢，定义了 用什么样的工具啊，消息你发到哪里就有渠道，以及花多少钱，具有哪些技能等等。这个阶层文件的核心模块包括以下这些，内容，环境变量模块，用于储存 a p i 的 密钥。 get 位网关负责网关端口配置和认证的管理。 agent 点 default 点 model， 这个非常重要，这个模块用于设置默认模型以及模型降级垫，也就是备用的模型。还有呢， agent 点 default， 用于配置每日 token 与费用上线。还有呢， models 点 provider 这个模块呢，用于定义自定义的模型提供商，因为可能有的朋友他是用的是第三方自定义模型。 下面呢是一些不同场景的这个配置的推荐，你们也可以拿去看一下。 好，以上呢就是这五个文件详细的文件解读，如果你是新手呢，第一次配置 openclue 呢，可以按照这个顺序来。第一个就是 配置 openclue， 点 just， 先确保模型能够跑起来，你要点 a p i 配点这个设置预算。第二步呢，是 so， 点 md， 定义 agent 的 人格和底线，这个文件以后尽量不要改。第三步， agent 点 md， 写清楚 agent 的 职责 和回复风格。第四步呢， user md， 告诉 agent 你 是谁，你现在在推进什么任务。第五步就是心跳，点 md， 配置定时任务，比如说先从每日早报开始。第六步就是测试你发几条消息，看看 agent 的 表现是不是符合你的预期。第七步呢，迭代，根据实际使用体验持续优化配置。 大家要有一个概念，配置呢，不是一次性的事情，最好的 openglue 的 配置呢，是在使用中不断的打磨出来的，每周花五分钟更新 user 点 md 的 里面的工作重点，每个月 审视一次 side md 和 agent md， 你 的小龙虾就会越来越懂你，你也会越来越喜欢用它，并真正解锁其强大的能力。希望呢，这些解读和案例呢，对你有启发，让你真正开始用好小龙虾。也欢迎在社区查看我们的一百八十九页的养虾蓝皮书，我们下一期呢，继续。

用那个 opencloud 的 不是很好 tokyo 吗？我就在前面上看到了那个中转的 a p i， 我 体验了一下了，我给兄弟们说一下，我觉得没有必要浪费时间去搞那个了。呃，我的体验感受很不好，我用了那个中转的 a p i， 我 买的是那个机迷你的，我觉得很卡，很不好用。 其实我一开始呢，我就很奇怪啊，如果他跟官方的用起来体验一样的话，他为什么会便宜那么多呢？我问了卖家，卖家跟我讲是一样的，但是呢，我的真实体验是确实不太好，我不知道有没有 也在用中转 api， 然后用了那个机迷，你的兄弟们啊，可以聊一聊。就是你们用这个中转 api 能正常吗？如果说句实在话，如果能正常的话，我确实能省挺多钱的用。我 目前用的是那个官方的那个机迷你，但是因为运气不错，它里面有一个三百美元的那个体验额度。我现在一直用的是那个之前 那个申请到的三百美元的美元的体验额度，所以我现在一直在在用着，但是我还在想着，如果说这个到时候用完了怎么办呢？啊？所以这个 api 我 也会稍微考虑一下，有没有用过的兄弟们来分享一下体验使用体验。

oppo pro 又又又更新了，真的是背靠背日更的节奏。你看他在短短的两天内连甩三个版本，从四点七的自动化加强一路狂飙到今天的这个四点九的做梦进化版。四点七的时候我就更新了，但是出了 bug 又不稳定， 所以我回滚到了四点二的版本。但是这是最重磅的底层架构转变，官方公告里用了一句极其浪漫的话，你的智能体会在做梦的时候梦到你，这到底是什么意思？简单来说，你的 ai 也有了下班的时间，它会在夜深人静的时候自动开启名叫 r e m 回程的机制， 去翻看你们白天的对话日记，像淘进一样，把你无意中提到的个人喜好、重要的项目细节揪出来，存进他的永久记忆里。他解决了 ai 最大的痛点，健忘。他再也不是每次都要重新认识你的工具人，而是在真正进化成一个越来越懂你的超级万能。作为你们的实测排位兵，我在这踩了一个大坑。更新完之后，我就对 ai 说 帮我开启军民功能。他给我回了一长串，说是已经帮我把所有的机器人都开启了这个功能，结果第二天一看，根本没有运行。我用 coco 查了一遍，才发现他居然在忽悠我，他在假装做梦。为什么呢？因为四点九版本步子卖的太快了，该自己把记忆功能开关和自动整理记忆这两件事搞混了。 他以为只要把配置文件里的开关打开就行，但实际上，这个军民功能在底层是一个独立的后台，定时任务进程。 那如果不懂代码，到底怎么才能真正唤醒它？我已经把通关密语写好了，你不要直接让它开，而是要把这段话复制发给他。请帮我把军民功能开启。它不是一个插件配置项，而是通过 ninja agent 运行的独立后台进程，请检查它状态并把它启动起来。 千万不要把它当做插件配置来操作，只要这么一说，它就能够精准定位，你的 ai， 才会真正开始在夜里自我进化。 ok， 记忆问题解决了，但一个 ai 这么懂你， 连你的底细都知道，安全性就成了重中之重。四点九版本直接打出了一套漂亮的防守组合拳，它堵死了像 s s i f 这种能让黑客入侵服务器的底层漏洞，把所有外部来的数据都默认标记为不可信，相当于给你的 ai 穿上了一件 隐形防弹衣。结合前一天四点七版本带来的自动化工作流，你拥有了一个白天能被外部事件自动触发去干活，晚上还会自己整理记忆 复习功课的智能体。这次四点九版本除了这个逆天的做梦机制，其实还悄悄隐藏了一个非常炸裂的生图工作流功能，他现在甚至能直接多模态联动出图。但这个大招的玩法有点硬核， 我留到下期专门出一期视频给你们做实测排雷，想看的在评论区扣个，想看催更一下解决。假装做梦的通关密语我已经放在了评论区，赶紧去唤醒你们的 ai 吧！我是达达，我们保持好奇，保持迭代，下期见！

openclaw 变傻的三个主要原因，这三个坑不是少数人在犯，只要你开始做多 agent 基本早晚都会踩。这一期有点长，但值得你慢慢看。 第一个原因不是他不够聪明，而是你塞进去的信息太多了。很多人总觉得喂的越多， openclaw 就 越强，但现实往往正好相反，你给他太多上下文，太多历史内容，太多工具，太多 skills， 最后不是在增强他，而是在干扰他。就像本来一道题，一种正确解法就够了，你却一下子把十几本资料全摊在面前，人不会立刻变厉害，只会先乱。 open close 也是一样。所以很多人有个很深的误区，以为把过去所有资料都塞进去，他就会变聪明，其实真正有用的，从来不是为的多，而是给的准。 第二个原因是部署环境的问题，尤其是云端部署。 openclock 一 旦放到云端，很多动作能力其实都会被限制。他不是彻底不能干活，而是能调动的工具，能执行的权限都被压缩了。表面上看他还在线，还能回复，但实际上他已经不是原来那个能灵活调用，灵活判断，灵活执行的小龙虾了。 所以很多人第一次用云端版本，会觉得他没那么好用，而是你所用的环境和版本问题。第三个原因是你把他管的太死了。 现在很多人特别喜欢做各种 sop， 什么都提前规定好，第一步干什么，第二步干什么，第三步输出什么，看起来很稳， 但问题是， agent 本来就不是拿来做死流程执行的，他真正有价值的地方是，你给他一个目标，他自己拆路径自己做判断，自己调整顺序。你越把过程写死，他越发挥不出智能。比如写文案这件事，本身就不该被做的太复杂化，因为文案不是标准界，不是你规定好第一步写什么，第二步写什么，第三步写什么， 他就一定能出结果。真正该训练他的是一篇文案，为什么会报沟子在哪里，情绪点在哪里，结构怎么承接，转化怎么推进？也就是说，你要让他学会的是分析结构，理解框架，完成改写，而不是按步骤填空。很多人以为自己在训练 agent， 实际上只是在训练一个会按顺序回话的流程机器。 今年一定会是多 agent 的 爆发的一年，谁先搭起来，谁就先把效率差距拉开。如果你想也进阶掌握如何搭建龙虾多 agent 的 军团，评论区告诉我。

别被带偏！ opencloak 不是 木马，这样用超安全！大家最近总有人刷到 opencloak， 它是木马，是病毒，会偷电脑的文件，今天咱把真相一次性说清！谣言别信！ 被爆毒的是仿冒安装包和恶意插件。原版的 opencloak 它本身就不是木马，它是一个开源工具。比如说大家熟知的这个文件泄露啊，它的核心是在于权限， 只要不受于他文件读取屏幕控制管理员权限，他根本就碰不到你的隐私数据。而他的正确用法 超简单，用普通账户运行，仅开通专属的工作目录，关闭高危系统，权限正常功能不受影响，用起来安心又稳妥。大家别被不时的信息误导，正规工具管好权限，就能放心使用。

只要你公司在用 ai 办公，这条视频呢，能帮你一年省下几十万啊！现在不管是做生产、做贸易、做技术还是做服务， 中小企业呢，都在抢着用 ai 数字化，本来想降本增效，结果很多老板用着用着才发现，云端 ai 看着香，用久了全是坑。这次找我们的大兄弟啊，是一位企业的负责人，之前他们用 open call 辅助办公， 都是调用云端模型，所以呢，有几个非常致命的点。第一个就是费用的问题，调用云端的模型呢， token 的是按量收费，一般一次 agent 的 任务 的 token 调用量大概是在五十到两百 k tokens。 以阿里云为例，千万 max 输入和输出的价格如下，那么单轮的任务成本可能就要到零点六到六元左右。深度分析更贵，如果是一个百来人的团队，每个月 token 的 调用费用就要去到几万块钱打底，使用频率越高，长期成本越贵，完全不可扣。第二， 云龙虾的模式在调用时，数据会发送给第三方，数据安全啊，完全没有保障。第三，云端模型在调用的时候，如果是遇到高峰的时间段会降速， 甚至不给你用，这就很耽误效率了。所以咱们企业要是用 open call 呢，还是得本地部署。所以这次呢，佳琦给这位大兄弟准备了一套拿来就能用的成熟方案，就是这一台联想的 singapore p x 工作站，再加上四张 atx pro， 五千整机，两百八十八 gb 的 显存，足够支持一百多人的团队使用，并且自身就可以提供算力，长期使用就只能说越用越省了，一次性投入后无额外的 token 费用，长期可以节省百分之八十以上的开支，所有的数据 百分之百存在本地，不外传，不上云，内网独立运行，不受云端拥堵影响，断网也能正常使用。不管你是几十人还是上百人的团队，什么行业，只要想长期用 ai， 这套方案都完全适配 ai 时代。对中小企业最实在，是把 ai 的 主动权握在自己的手里，让技术真正为精英服务。

花大价钱用 openclaw， 结果只会陪你聊天唠嗑！装好这五个必备 skill， 效率翻十倍，摸鱼不耽误！一、 a 政策 bose 无头浏览器自动化网页操作自动化神器基于阿拉斯开发的无头浏览器自动化颗粒，不用手动打开浏览器， 就能自动完成网页操作，省时又省力，批量处理更高效。二、 file system 高级文件操作， 支持文件列表精准搜索、批量处理等高级操作，不管是整理大量文件，还是快速查找目标文件，都能一键搞定。三、 traxoo app search 代理网页搜索，通过代理进行网页搜索，突破地域权限限制， 精准获取各类网页信息，找资料更高效。四、 skill creator 技能，创作审计，不用懂编程，不用记复杂指令，自然语言说需求，就能打造专属技能，普通人也能当 ai 技能架构师。 五、抽空 cost optimizer 省钱大师，智能压缩，无关上下文裁剪融于内容推理，成本直接直降百分之三十到六十，打工人长期用也无压力。学会 open cloud 这五大核心技能，告别无效加班！

最近呢，很多朋友都在问我，那个叫 open cloud 的 软件操作起来到底简不简单呢？ 我觉得这个问题问的很好，也是我们很多人关心的关于 open cloud 的 操作难度啊。我觉得最直接的答案就是，你先问问自己，你想怎么用它？ 如果你想自己从头到尾搞定安装和配置，我觉得它一点都不简单，甚至可以说是门槛很高。但是如果你只是想日常使用，我觉得体验感还是不错的。 简单来说， open cloud 的 体验呢，有明显的先苦后甜和两极分化的特。我们先来说一下它的难点在哪里？为什么说它不简单呢？ 我们在网上看到很多教程，可能会让你觉得他能一键搞定，但是当你实际体验下来，不少人都会觉得被坑了。我帮大家总结了一下，困难主要集中在以下几个地方， 第一，安装部署就是我们的第一道坎，官方推介的安装流程，其实需要你在电脑上配置一定的编程环境，并且全程要在命令行里敲指令， 这对于我们这种非技术背景的人来说，一开始就可能被劝退。曾经有一位四十五岁的记者朋友啊，他分享他的经历 说光是找人帮忙远程安装就花了整整六个小时。第二，使用这个软件的费用需要心里有数，什么意思呢？就说 open cloud 呢，本身它是免费的，但是它的大脑，也就是它调用的大模型 api 是主要的开销，我们可千万别小看这一个，稍不注意啊，你的费用可能就上去了。我在网上看到有一位研究 ai 的 网友分享，他说只是跑了一个简单的聊天机器人测试，几分钟内就甩掉了价值十几块钱的头壳。 还有更极端的案例，说有人用 api 密室被盗三天就产生了一点二万元的天价账单。第三啊，使用这个软件的安全风险必须上新。 这是被专家和官方机构反复强调的一点，为了让这个 open cloud 呢帮你干活，你需要给他很高的系统权限，如果配置不当，你的电脑端口就直接暴露在公网上，有被攻击者控制的风险。 正是因为有这么多不确定的因素，所以国内一些国企和事业单位呢，已经明令禁止在办公电脑上部署 open call， 工信部也专门发布了六要六不要的安全建议。 第四，这个软件在日常维护中需要会看病，什么意思呢？就是他在运行时很可能出现各种错误， 如你想让他整理文档，他可能因为缺了某个小插件就卡住，然后你需要花上几十分钟去查日期，找原因。这对不懂技术的我们来说就非常的崩溃，刚才我们说了那么多难点，那么他到底好在哪呢？为什么还是值得一试 呢？尽管他的门槛高，但是依然有大量的人，尤其是技术人员啊，对他是趋之若鹜， 为他解决了几个核心的痛点。第一，如果你使用了 open call 呢，你的日常对话会变得很方便。 如果你一旦部署成功，你在日常使用中就可以直接通过网络界面跟他对话，就像用其他聊天 ai 一 样，非常的自然，你只需要输入帮我总结这份 pdf， 或者写一份周报这样的指令就可以了。 第二，如果你用了 open cloud 呢，就可以轻松地换大脑，什么意思呢？就你可以自由地给它更换不同的大模型， 想省钱就用免费的，想处理复杂任务就换个能力更强的。有一个技术博主呢，曾经详细地展示过如何通过修改一个配置文件，就能轻松地在 deep seek、 制普或者豆包等这些模型直接切换。第三，你只要用了 open color， 就 可以完成真正的自动化工作流，这是它最强大的地方。 一个最真实的案例是一位内容创作者成功的让 open call 每天自动监测社交平台的数据，分析行业热点，最后自己跑出了一份完整的视频脚本。另外一位用户呢，则用它实现了一句话，发文章， 你只需要告诉他标题和正文，他就能自动打开浏览器，登录微信公众号后台，完成排版和发布。 说到这呀，可能很多朋友都会问，说，这东西听起来不错呀，但是这门槛这么高，我该怎么入门呢？正好啊，我最近有一本新书，就是专门来解决这个问题的。这本书就叫做 open cloud 实战指南， 从部署到上手，打造超级 ai 助手。作者是刘点，由北京联合出版公司出版。为什么要推荐这本书呢？我说几个自己的感受。第一，这本书是真的从零教起， 我们很多人呢，不是不想用 open call， 而是卡在了第一步。这本书呢，专门拿了一个章节来讲环境的准备， 而且还讲了云服务器、各种系统的安装方法，把最容易确、最清楚的部分拆开讲明白。第二，我觉得他把软件的核心逻辑讲透了，其实 openclo 它的功能很强大， 但是呢，好多个模块之间，他们到底是什么关系，我们很多人都搞不清楚。这本书呢，帮你梳理了几大模块之间的层级关系和协调逻辑， 帮你理解 open clock 不是 单一的聊天工具，而是一套可执行、可编排、可自动运行的系统。第三，这本书里面呢，有很多实战的案例，你可以边看边做，比如 ai 资讯、晨报助手、每日行业早报、 自动日报系统、 ai 会议助手、个人效率体系等等，这些都是日常工作中高频需要的场景，你可以边看边做，真正的把它用起来。第四啊，我觉得这本书它不光是教你怎么跑起来，还教你怎么稳定跑， 我们很多教程他只教你怎么搭起来，但是跑两天就崩了。这本书不一样，他专门写了问题怎么排查、安全怎么治理、权限怎么管理、 部署如何排雷等等这些指南，帮你把系统真正的落实到日常工作中。这本书的作者刘点是复旦大学中国研究院副研究员，长期从事数字经济与人工智能治理研究，出版过十多本，专注 在专业领域有很深的积累。所以呢，如果你是真的想系统的掌握 open cloud， 不 管是开发者、效率工具的探索者，还是支持工作者，这本书啊，都为你提供了一条从入门到实战的清晰路径。