龙虾ai如何安装skills

手把手带你安装 openclaw 龙虾必备的 skills。 之前我出过一期 openclaw 保姆级安装教程，但装完之后你会发现它其实还只是一只裸龙虾。你让它查看文件，它说没权限，你让它算下天线，它说没联网，属于一同操作猛如虎，另近一看原地图，所以这个视频带你正确配置龙虾，补齐必备技能， 让它真正从能聊天进化成能干活。但在开始之前，我们先熟悉几个会频繁用到的命令，如果你是 windows 系统，就在 power 里输入这些命令，如 mini 是 micro， 二，系统就在终端 terminal 里输入。要开始用 openclaw， 第一步是先把网关启动起来，对应的命令是 openclaw gateway start。 启动后，我们可以打开 openclaw 控制台，也就是它的可式化操作键。面对的命令是 openclaw dashboard。 如果你暂时不用 openclaw 了，也可以把网关停掉。对应的命令是 openclaw gateway stop。 技巧一，本地文件读写从二零二六点三点二版本开始啊。 opencl 默认对本地文件访问权限做了限制，所以如果你想让它读取甚至进一步操作你电脑里的文件，要先把对应权限打开。操作也很简单，打开 opencl 或终端，输入 opencl config set tools， 点 profile for 命令回车执行。 把 opencl 的 工具权限切换成完整版，运行后还需要重启网关，让配置生效。对应的命令是 opencl gateway restart。 搞定以后，你就可以让 opcode 做各种文件提取和修改的操作了，比如批量重命名、文件整理、桌面分析、磁盘空间占用等等。 技巧二，联网搜索 opcode 默认情况下是无法获取网上信息的，所以你问天气、问资讯、问股价，他通通不知道，但我们可以安装一个负责联网搜索的 skill。 skill 可以 理解成是 opcode 的 技能包，本质上是一套针对某类任务的说明和流程， 用来教他在特定场景下该怎么做。比如这就是一个简单的 skill 的 例子， openclaw 有 个官方技能市场 clawhot， 你 能在上面看到很多别人做好的 skill， 可以 直接拿来安装使用。要事先联网搜索，可以搜一个叫 tablie search 的 skill， 这个 scheme 要求从 tiffany 点 com 获取 api 密钥，我们可以稍后设置。安装方法也很简单，我们可以直接复制 call hop 上 tiffany search 的 页面链接，粘贴到和 opcode 的 聊天里，无论是控制台还是飞书这类通讯渠道聊天窗口都行，然后让 opcode 自己帮你安装。 tiffany search 还会用到 api 密钥，所以我们来到 tiffany search 官网 注册登录后啊，就可以直接得到一个密钥，他每个月呢都有免费额度，而且不需要绑卡。拿到之后，我们可以把 api 密钥一起发给 opencall， 让他安装后自行完成配置。 装好之后，我们可以简单测试一下，比如在飞书里问他茅台目前的股票价格是多少，这时候啊， opencall 就 能顺利返回来自互联网的实时信息了。 技巧三，定时任务欧姆克劳支持通过 com 创建定时任务，不需要额外安装 sku。 比如你可以直接对欧姆克劳说，每隔五分钟汇报某只股票当前的价格，他就会创建一个定时任务， 然后按设定的间隔自动运行，帮我们实现对股价的监控。所以啊，不管是每天早上七点发资讯，每周一九点写周报，还是二十分钟后提醒浇花这类定时任务，你都可以直接交给他。 小四，浏览器操作 opcode 本身自带 browser 工具，不需要额外安装 skill， 就 可以读取网页内容。比如可以对他说，帮我看看知乎上现在有什么热点网址是这个，它会自动用浏览器打开网页，读取页面内容，把上面的信息整理出来。而且不只是读网页， 像点击输入之类的基础操作啊，它也能完成。比如让它去 github 上搜索 linux， 然后把排在前三的搜索结果给你， opcode 也能直接搞定。不过它的缺点啊也很明显，第一是比较稍 token， 因为网页内容因为状态，还有每一次工具调用的结果啊，都会不断进入模型的上下文。 第二是执行速度比较慢，因为 opcode 的 工作方式不像程序脚本或 rpa 那 样，流程确定后一次跑完。而 每做一步，都要先看当前页面，理解页面内容，探讨下一步该点哪里，再执行操作，然后再读取结果，继续推理下一步。所以它更像是一个会操作网页的 ai 助手，而不是一个高效率的自动化程序。另外，如果遇到强制登录、扫码、验证码校验，或者比较严格的反爬机制啊，我不靠也容易翻车。 技巧五技能查找 opcode 的 skills 很多，但真正麻烦的是不知道该装哪个。这里推荐两个实用 skill， 一个负责找 skill， 一个负责审 skill。 第一个是 find skills， 它的作用就是根据你的需求去查找合适的 skills。 安装方法和前面一样，直接把链接发给 opcode， 让他自己安装就行。 装好之后，我们可以对 okl 说帮我查找邮件自动化相关的 skills， 他 就会推荐合适的 skill， 这样你就不用自己去技能市场里一个个翻了。但接下来还有一个问题是，他推荐给你的 skill 真的 安全吗？那么我们可以再安装一个 skill better， 它的作用啊，就是在安装前先帮你做一层安全审查， 重点看看有没有权限问题、可疑行为，平常窃取回销代码或者数据外传之类的风险。我们可以再提醒一下 oppo， 安装每个 skill 前用 skillbetter 检查一下，这样后面啊，他在安装新 skill 的 时候就会先审一遍，再决定要不要装 技巧六，既能创建与改进除乱中别人已经写好的 skill， 我 们也可以直接通过自然语言让 opcode 创建新的 skill。 比如可以直接告诉他帮我创建一个 skill， 把新收到的邮件内容提炼成三句话总结。这样一来， opcode 就 能根据你的描述自动创建一个 skill， 让这套流程可以长期服用， 以后再遇到类似任务啊，他就不用每次从零开始了。如果你还想让他越学越聪明，可以再装一个 skill， 叫 self improving agent。 这个 skill 的 作用就是帮 opcode 把错误纠正和新学到的方法都记下来，慢慢沉淀成经验。 具体来说就是有失败的操作时，他会自动记录到 error state， md， 你 纠正他了，或者他学到了更好的方法，会记录到 learning state， md， 你 提了他一个还不会的功能， 会记录到 feature request， 点 md 一 些真正有价值的内容啊，后面还会进一步沉淀到 memory， 点 md 这种长期记忆文件里。那么安装之后， okl 不 止完成当前任务，还会把每次失误和改进建议啊，沉淀下来，自动应用过往经验，变成一个会复盘的助手。那希望以上这些技能补齐之后，你的龙虾能真正下场干活了。如果这个视频对你有帮助，也欢迎点赞和关注，我们下个视频见。

彻底解决龙虾不能操作电脑软件的最后一环。很多人用 openclock 最大的卡点不是他不够聪明， 而是他不会像真正的人一样可以操作电脑上所有的软件。例如你让他明天上午给客户发一条消息， 它可以生成很好的回复内容，但它不能这样操作软件发送消息或者剪辑视频，它可以生成很好的剪辑策略，但是它不能操作剪映帮你剪辑。所以我最近做了一套 openclock 加 rpa 的 联动方案，就是这个 skills， 只要在 excel 配置好什么情况下要用哪些软件操作什么流程， openclock 一 旦识别到对应的任务， 就会自动通过 http 请求调用对应的 rpa 流程完成电脑软件的操作，而且这个操作过程是没有消耗。 tucker 的 总结就是， open call 负责动脑， rpa 负责动手。如果你也需要这套 skills， 可以 跟我要，也可以让 ai 帮你做一个。

今天这个视频教你无痛安装 cloud code， 在 国内的网络环境下，用上 cloud gpt 等国外的顶尖模型，有些人可能还不了解 cloud code 是 什么，先简单介绍一下。 cloud code 可以 说是现在最强的 ai 编程工具， 再加上最近爆火的 skill 加持，很多人也用它写作、学习、做数据分析、办公等等。 cloud code 可以 说是现在最火热的 ai 助手之一，网上有很多的安装教程， 但是实际上你去安装就会发现不是那么回事，网络限制、安装配置中出现的各种问题能把你搞得焦头烂额。我也是看了很多的教程，结合自身安装过程中遇到的一些坑， 整理了一份 cloud code 在 国内网络环境下的安装使用指南，这份指南能帮你省下几个小时的折腾时间。接下来我会将原理和操作方法用通俗的语言给大家讲明白。好了，我们开始。 首先在安装 cloud code 之前，我们需要做好前置准备。 windows 电脑需要先下载 git， mac 系统自带 git， 无需下载， 不去这个网站选择 windows 叉六十四 setup 这个版本下载。安装完成以后呢，在 powershell cmd 中输入 git vision， 如果能输出正确的版本号，就代表 git 安装成功了。接下来要安装的是 node js 跟 npm， 我 们去这个网站选择适配自己的安装包下载即可。安装完成以后呢，如果你是 mac 用户，在启动台搜索终端， windows 用户在开始菜单里找到 git bash。 为了讲解方便，后面我们统一把终端和 get bash 统称为命令行。接下来我们在命令行输入这两条指令，如果都能显示版本号，就代表 node js 和 npm 安装成功了， and code 安装的所有的前置条件就已经完成了。 接下来我会手把手教你安装和使用 cloud code。 具体从哪里下载呢？我们有两个选择，一个是 npm 的 官方源，一个是国内的镜像源，你可以把它们类比成一个软件仓库， cloud code 也发布在这个仓库里面。那所谓的镜像源呢，其实就是官方的软件仓库同步复制了一份，那因为默认的 npm 源在国外 我们访问不是很方便，所以我们选择国内的镜像员下载 cloud code。 接下来是实际的操作步骤。首先我们打开命令行，输入下面的命令回车执行，然后再输入这条指令， 如果显示我们刚刚配置的镜像员地址，就代表我们已经成功的切换到国内的镜像员了。接下来你只需要在命令行中输入这条指令，回车执行即可安装。那这里要注意一个常见的问题啊， 系统可能会提示权限不足，这个时候你就只需要重新执行这条命令，输入管理员的密码。这指令的意思呢，就是我要用管理员权限强制覆盖安装 cloud code 的 最新版本。当安装完成以后呢，你在命令行输入这条指令，如果输出版本号，就代表 cloud code 安装成功了。 第三步是给 cloud code 配置模型。我们首先要去模型供应商平台开通账户，获取 api key， api key 相当于你在模型平台开户的凭证， 可以自己去创建获取。另外呢，要有可用的 token 额度，你可以在平台充值或者购买套餐。对模型供应商呢，大家可以根据自己的需要去选择， 你像国内的智普 glm 五、 mini max 的 m 二点五都是不错的编程模型。如果你想用 cloud opera、 四点六、 gemini、 三点一 pro 等国外的顶尖模型啊，因为国内的网络环境问题，你可以通过一些合规的中转站去订阅。 接下来我们就要把 api k 请求地址给到 cloud code， 在 这里我们用到一个叫做 c c switch 的 工具，下面是具体的操作步骤。首先我们去这个地址下载 c c switch， mac os 系统下载这个版本， windows 系统下载这个版本安装完成以后呢，打开 c c switch， 选择第一个标签 cloud， 点击右上角的加号。 第二步呢，选择要接入的模型供应商，如果没有我们需要的供应商，可以选择自定义配置。这里有三个最重要的信息需要注意一下。首先是 api key 和请求地址， 这两个是我们必填的，也就是前面我们在模型供应商中获取的信息。请求地址呢，在 cc switch 中，根据选择的供应商已经预填好了，一般在模型供应商平台的 api 文档中也能看到 行信息是选填的，但是也建议你指定一个模型，因为有些供应商会支持多个模型，换人情况下，你不知道他选择哪一个模型。接入 cloud code， 这里要注意的是，填写的模型必须是供应商支持的模型，否则 cloud code 会无法识别。那其他的配置信息呢？保持默认即可。 配置完成以后呢，我们选择一个供应商起用，后面你也可以切换至其他供应商，这样 cloud code 就 能够接入不同的模型。 不过要注意的是，每次切换供应商以后，都需要在 cloud code 里面切换模型，这样配置才能生效。那把 cloud code 装好了，模型也配置好了，接下来我们终于要使用 cloud code 了，我们在命令行中输入 cloud， 然后回车直行，这样 cloud code 就 被起用了。 当我们在 cloud code 里输入这个指令，回车直行，就会弹出模型选择的列表，我们用键盘的上下箭头选择第一个默认的模型，也就是 c c switch 里起用的那个供应商。接下来你就可以指挥 cloud code 帮你干活了。 在选择和切换模型后，啊， cloud code 可能会出现找不到模型的情况，这个时候你可以进行下面这几步排查。 首先你可以退出克拉的 code， 重启后再试一下，如果还是不行，你就要去核实一下 c c switch 中的 api key 请求地址，模型的名称是否填写错误，微商平台是否有充足的余额和套餐。 另外，我还整理了 cloud code 的 三类常用的指令，放在了指哪里。第一类是启动类的指令，在中单命令中执行，包括 cloud code 的 重启，继续上次对话，查看历史对话记录。第二类是对话类的指令，在 cloud code 里输入斜盖，你就能查看所有的绘画指令。 第三类是安装卸载类指令，前面我们安装的时候也已经用到过一部分。最后再给大家分享一个小技巧，如果你在安装和使用过程中遇到了任何你解决不了的问题，你可以连同问题和截图一同给到 ai， 你甚至可以直接给豆包共享屏幕，让他现场指导你。一般情况下，大部分问题都能够解决。这份 cloud code 的 安装指南除了有详细的安装步骤和注意事项，我还对用到的一些技术概念和工具做了小科普，如果你想要这份安装指南，我可以分享给你，而今天的视频就到这里，别忘了点个关注，我们下期见！

今天我想分享一下我的 open cloud ai 分 身系统，它能够把你和龙虾的任何对话和任务，所有你感兴趣的文件、文本和网站，都自动地，智能地沉淀为 skills， 真正做到龙虾越来越懂你，越用越好用。借助 opd， 你 可以可以看到和修改所有沉淀的知识，让每次对话，每一个收藏都变成有价值的内容和知识体系。 那么这个视频我们会首先看一遍完整的效果，看一个个真实的输入是如何一步步变成长期的记忆以及 skills 的。 然后呢，我会说一下它如何安装，如何使用，最后我们一起说一下它背后的工作原理和如何定制好的。废话不多说，我们开始，接下来我们看一下完整的效果。 这套记忆系统有两个完整的入口来进行输入，第一个入口就是不论你用任何的聊天软件和你的 open cloud 的 日常对话和给他的所有任务。 第二个入口就是这个桌面上的盒马，我们呀，可以把文件拖进去，也可以直接复制粘贴一段文本或者一个网站的网址，它呢就会帮我们存到我们这个系统里面去， 所以我日常跟 open class 对 话都会推荐到系统里面去，比如这里我让它总结啊 serbian 这篇文章，那么这是第一个入口，第二个入口就是这个张开嘴巴的盒马，你可以给他 pdf， 可以 复制过去一段文本呢。这里呢，我给他一个网页的链接，就是我视频一直用的思维导图软件， 复制网站的链接之后给他，他就会吃掉这个内容，进入我们的系统，我们可以看到思路啊，是来自于 jobbox， 只不过我们是进入自己的系统，而不是去上传到云端了。而这一步非常重要，因为啊，真实的工作不只有对话，很多高价值的信息是来自文本、网页和收藏，这也就是这个盒马存在的目的。 看到会一直在我们的屏幕的这个角落，你可以调到他的位置，也可以关掉他。不论是在浏览器工作，还是在别的软件工作，都可以随时随地把资料给他。整个系统的记忆啊，分为好几层，在我们和 open call 对 话完之后，或者你把文件网址给到盒马之后呢，这些文件资料或者是对话就会来到第一层， 来更好地查看和编辑所有 macdunk 文件。这里我用了 obsidian 这个开源的笔记软件，你没有用过没关系，因为所有的操作 obsidian 的 操作都是 agent 来完成的，我们只是用来看和改。我还专门做了这样一个 welcome 欢迎页面，里面有着我们日常使用的时候需要看的几个网页，其实也不多， 从上到下就是我们整个系统慢慢沉淀的过程。系统的最上层啊，就是这个 main take 页面，这也最简单，用来收取信息，刚好未进去的这些资料啊，就会被系统首先接到。这里 可以看到系统已经把这些输入分成了 task 任务， decision 决定 content candidate 用来做内容，一些材料， its， research， material， 参考资料等等不同的类型， 也就是说它不是原样的堆砌，已经开始做第一次的分流了。比如这里，我们可以看到刚才给河马的网页链接和我们刚才 open cloud 的 对话，它总结的内容 main take 仅仅是接触信息不等，已经变成长期的知识了，里面的东西呢，很多还是原材料，比如刚才我们说的分类度还比较散， 那么从 maintake 出发，系统会判断它到底值不值得继续往下沉淀。如果值得，它通常会被挂到更正式的 markdown 文件里面去。比如这里我们展示的这个内容数的 project decision 和 content angle 的 下面的所有的 markdown 文件，它们呢，都是真理国的正式页面。 然后大模型会从这些更有价值的页面里面挑出真正值得长期保留的部分，提炼成后选的基液。这些后选基液啊，首先会被显示在 mainmemory distillation queue 等待内容的蒸馏。先说明一下，这里的蒸馏不是大模型训练里面的模型蒸馏各像是一种内容的提炼。我们来到这个页面，这个页面呢，就是把之前整理过的正式内容，刚才也说了，再往下压一压，提炼成更短更清楚，更适合长期保留的后选基液。 对这一页的内容都是后人，我们还要经过下一步的蒸馏和筛选。那么你可以看到这里有不同的内容。这里呢，你可以手动的审批，有四种选择，分别是你同意合并和其他的之前已经有的长期的一些记忆进行合并 升级。所谓的就是覆盖之前有的旧内容，用这个新的内容进行覆盖，或者是直接丢掉。那么如果你什么都不做呢，系统会自动判断，这也不用担心 这些内容啊，一旦审批通过，就会进入后面的长期记忆系统，但是呢，进入长期系统并不代表着这个记忆会变成最终的 skills， 只有系统发现某一种做法反复出现，反复有效的时候，才会把它升级成我们 open cloud 里面可以反复使用的 skills。 那 养出来的 skills 可以 在 main skill pack 这个页面里面看到也可以看到啊。这里列出来的都是系统已经比较稳定的会做的几类的事情， 比如说内容蓝图的生成啊，项目审查与证据回路啊等等。你可以看看每一个能力呢，都会说它可不可靠， 主要解决什么问题，以及什么条件下能够触发这个 skills。 那 最重要的是，这些能力还不只是停留在 obsidian 里面， 它呢还会继续被发布成 openclaw 原生的 skills。 刚才我们也说到了，比如这里，我们直接去 openclaw 的 文件夹，然后在 skills 目录下面可以看到，比如这 comptube 这个我制作内容的蓝图，这个 skill 已经在我日常和 openclaw 对 话过程中自己养出来了。那这里呢，我们就真正地把知识变成了 openclaw 能调用的行动能力。 最后，这套系统也是可以定制的。为此你并不需要专门先理解整个内部的结构，你只需要告诉它五件事情， 第一，你最希望他帮你处理哪些事情？第二，你最希望他长期留下哪些内容？第三，你最不希望他老记住哪些内容？第四，你现在最常做的重复工作以及最后。第五， 你希望他以后越来越擅长什么。我也准备了这样一个专门的提示词，把这几项填进去，就可以让系统慢慢的往自己想要的方向去沉淀和生长。 最后我说一下就是 macos， 你 要是用这个项目的话，所有的功能你都可以用，但是 linux 这个桌面的盒马，这个桌宠，这个入口你现在是不能用的，还不支持。那么欢迎大家去 t e 秀和 pr， 那 么我们这期就到这里，我们下期再见。

大的来了，兄弟们，我的 open claw 终于从人工智障进化成赛博打工人了！今天这条视频一定要赶紧码住！刚入坑 open claw 的 兄弟们，是不是觉得他只会聊天，那就大错特错了？今天手把手教你装上六个神级 skill， 让你的龙虾直接开挂，效率起飞！ 首先我们要搞清楚 skill 到底是啥，一句话， ai 是 大脑， skill 就是 让他会干活的经验手册。没装 skill 的 open claw 就是 个只会聊天的花瓶，装上这些，你的龙虾直接变身为全能助理。一、 skill vendor 安全守门员， 装机前置必备，安装任何第三方技能前，用它扫描是否存在恶意代码或风险权限，避免 api key 泄露。二、 tivoli search 联网开窗，让 ai 获取实时信息，解决知识之后问题，返回结构化结果并带可信度评分，需要去 tivoli 官网免费注册 api key。 三、 find skills 技能导航员帮你解决不知道装哪个技能的问题，当你提需求时，它能自动在 clawhub 搜索并给出安装指令。 四、 browser use 网页操作手，让 openclaw 直接操控浏览器完成复杂任务，如自动填表单、抓数据、登录 oa 系统等，是从信息查询到事务执行的关键一步。 五、 github 开发者瑞士军刀无缝集成 github， 直接在对话中管理仓库，处理 issue、 pr 搜索代码，无需切换工具。六、 automation workflows 工作流总指挥 将多个技能串联起来，实现一句话触发一系列复杂任务，比如抓取今日资讯，生成报告发送到非书。好了，兄弟们还有什么想了解的评论区告诉我，咱们下期见！

大家好，最近越来越多人都在抢着安装 open call， 把这只小龙虾当成自己的 ai 私人助理。大家都知道它很厉害，但你知道它到底是怎么自动干活的吗？ 今天我就来带大家了解 open call 自动干活的原理。我们会从它的八大能力入手，包括 gateway、 agent、 skills、 channels、 notes、 memory、 哈尔滨矿。听起来有点技术，但是听完你就会明白为什么它能替你处理各种任务，甚至在你没动手的时候主动执行任务。 我们先说 git， 他 是所有请求的第一站，他就向你家门口的智能门禁。无论你从网页、手机还是聊天软件发出指令， git 都会先确认你的身份，然后把请求准确送到系统内部的正确模块。 技术上， git 就是 一个 api 网关和绘画管理系统，它负责身份验证、连接、管理多用户隔离和请求路由。没有它，助理根本不知道谁在下命令，就像门没开，你叫也叫不进。接下来是 agent， 它是 open call 的 大脑，有专门的人设，负责理解用户意图、制定分布计划，判断要调用哪些工具或技能。 技术上， e 政提示 i r m 推理循环系统，通过观察、思考、计划执行和反思，不断自我校正。在执行过程中，他会根据任务结果调整策略，让助理不仅会执行，还会规划和判断，这就是 open call 能做复杂任务的核心原因。 但是 agent 光有大脑还不够，它需要实际动手的工具，这就是 skills。 skills 就 像助理的工具箱，里面装着各种功能，发邮件、写代码、操作浏览器、处理文件、调用 api 生成文档。每一个 skill 都是独立模块，遵循标准化接口，可被 agent 调用。 没有 skills， 即使 agent 思考再多，助理也只能空喊好的。所以 agent 决定做什么， skills 决定怎么做，两者缺一不可。你可能会问，我怎么和助理交流呢？这就是 channels 的 作用。 无论你用网页、 whatsapp、 telegram 还是飞书， channels 都会把你的消息统一转换成系统能理解的格式，保证指令能准确送达。 agent 换了通信方式，不换助理，他依然能听懂你的指令。 而要让助理跨设备工作，就得靠 nodes。 你 在客厅，手机在卧室，电脑在书房，助理依然可以远程操作这些设备，打开文件、修改文档，甚至调用摄像头获取系统通知和定位信息。 no， 只是青睐客户端代理安装在各设备上，通过网络与 a 阵通讯，带有自动重连和心跳机制，它让云端的大脑拥有现实的手和眼，真正做到跨设备执行任务。助理还会记住你的偏好和习惯，这就是 memory。 你 不用每天重复，我不吃辣，晚上十点提醒我，它会记住你的所有习惯和历史操作。 技术上， memory 分 短期和长期，本期保存当前对话上下文长期存储在 markdown 文件和向量数据库里，通过语义检测快速找到相关信息。助理不只是记住信息，他还能理解你的需求，越来越懂你。 opec 不 会只等你发指令。他还有哈尔臂，即便你没开口，他也会主动巡逻，检查你的邮箱、日历和任务状态，发现异常立即提醒你。技术上，哈尔臂的是后台守护进程，定时触发 a 阵执行检查任务， 他让助理从被动响应变成主动监控，确保你不会错过任何重要事件。最后还有矿时间调度系统，每天早上叫醒你，每周整理总结，每月提醒缴费，这些都是矿管理的，他根据标准时间表达是执行一次性或周期性任务，保证助理按计划完成工作。 哈尔比特巡逻发现变化矿精准执行任务，两者协同，让助理既主动又守时。当这八大能力同时运作时，窝吞科奥才真正开始自动干活。 你通过 channel 发出指令， get 委屈人身份一阵子，开始思考。打开 skills 工具箱，让 no 去设备上执行，再从 memory 里找你的习惯，你沉默，哈尔比特在后台巡逻，你离开矿，在时间线上依旧运转，替你完成任务。 他不是普通聊天机器人，而是整套会思考、记忆、执行提醒、跨设备行动的智能系统。他不是冷冰冰的软件，也不是完全像人的助手。更准确的说法是，一位永远在线、耐心、越来越懂你的数字私人助理。感谢你的观看，帮忙点赞、关注我，给个小心心，谢谢！

opencloud 装完，先别急着用技能商店上万个 skill， 但真正的底座就这六个，排行榜安装量最高的一条命令全装完！第一个， agent browser 浏览器自动化， 让 ai 自己去操控浏览器，点按钮、填表单、截图、下文件，连动态渲染的页面都能读，相当于给 ai 装了一双手。第二个， heavily search， ai 专属联网搜索，返回结果没广告，结构化输出，直接给 ai 消费网页正文，自动提炼关键信息， 你的 ai 终于不用靠过期知识回答问题了。第三个， self improving agent， 自我进化，记住你的代码风格和习惯，从每次出错中学习，自动修复， 跨绘画，保持记忆，越用越懂你，效率越来越高。第四个， find skills 技能，发现神器，像逛应用商店一样搜索 skill， 自然语言描述需求就能匹配排行榜推荐加批量管理，升级回退，一站搞定。第五个 skill vendor 安全审查官，装任何 skill 之前，先让它扫一遍，检测恶意代码拦截权限越界，阻止隐私泄露，出具安全评分报告， 相当于给工具链装了个门禁。第六个， email management 邮件管家， ai 帮你读邮件，写回复，自动分类整理常规邮件，直接朝你发送。 gmail、 outlook 幺六三 qq 全都支持。

全网刷屏爆火的小龙虾，我劝你啊，不要盲目跟风，因为百分之九十九的人啊，其实都没有使用需求，完全是因为错失恐惧症，害怕错过了新鲜事物。当然，咱们不是要否定 open club， 相反， open club 是 我觉得目前最好的 ai 开源项目之一。 所以呢，今天我们就扒开龙虾壳，哎，里里外外，仔仔细细看清楚它到底是什么，尤其那到最后直接告诉你，普通人到底要不要养龙虾，建议啊，全程看完，避免踩坑。首先我们要搞清楚一个核心问题，龙虾它到底是什么？ 它是一个开源 ai 智能体的架构，因为 cloud 这个单词啊，有龙虾钱的意思，并且呢图标它就是一只龙虾，所以 opencloud 被叫做龙虾。那它和豆包、 deepsea 有 什么不一样呢？豆包这一类啊，是基于大模型开发的 ai 助手，而 opencloud 是 真能动手干活的智能体， 通过调用底层大模型啊来执行任务，只要把它安装在电脑上，或者部署到云端，我们只要把它安装在聊天软件里，发个信息，它就能帮我们啊自动地完成任务。并且 opencloud 优化得很好， 只要几千块的普通电脑呢，就能跑的起来。那他为什么这么火呢？原因有几个，一是有记忆，短期呢，能存七十二小时对话，长期用数据库可以实现永久储存，越用啊，他越聪明。二是能自主运行，靠心跳和定时任务机制，七乘二十四小时后台工作， 不用你盯着。第三点啊，也是最关键的，有手有眼，只要权限给足，他就能够直接操作文件、浏览器，甚至呢，能执行系统命令，能看见你屏幕上的一切，也能操控你电脑里的所有东西。最后再加上政策的助推，那火就更没有悬念了。目前呢，全国很多城市啊，都相近出台了补贴政策，最高补贴啊，五百万元， 鼓励养龙虾。这也是为什么一夜之间，养龙虾变成了一种时尚。有谁不想找一个不用领工资的电子员工呢？ 让猎豹移动的 ceo 复审，春节期间啊，养虾十四天后，他将 openclaw 训练成了一只啊，包含了八个 edge 腾的团队。因为这个团队，复审的工作号从一年跟十几天变成了现在的日更，全靠 openclaw 自己命题策划。 这期间啊，创作的作品呢，甚至拿下了账号历史的最高阅读量。那说句大实话，这么厉害的工具上手啊，也是有难度的。安装部署他本身就需要技术背景，很多小白想体验又不会装，只能呢花钱找人代装。于是啊，就催生出了养龙虾产业链，价格从一百元的远程安装到四百九十九元的上门服务， 五花八门。甚至呢，有人号称靠着装龙虾，几天就赚到了二十多万。之前腾讯搞的线下免费装机服务啊，更是排起了长队， 真的是一代人有一代人的鸡蛋要领啊。另外呢，安装成功啊，他只是万里长征的第一步，后续调教的门槛也是高的离谱。 刚安装好的 openclaw 啊，他就像是一张白纸，你得像幼教一样，哎，教他认时间变指令，一步一步去引导，想一上来就变成成为超级管家，做梦去忙， 在他学会做菜之前呢，你得先教他什么是锅，什么是菜，就算这些你都愿意，想花点时间好好去教他，不好意思，不懂计算机语言，你 还真不一定能交得手。他可能啊，会随时忘掉你下达的指令。前一段时间， mate 超级智能实验室的安全总监啊，就翻车了，他让 openclaw 整理邮箱，特地叮嘱啊，只能看不能操作，结果，哎，你猜怎么着？ 因为邮件太多，直接触发了 openclaw 的 上下文压缩功能这一压问题来了，模型呢，把上面那句只能看不能操作给忘了。然后啊， openclaw 就 开始原地发，疯 狂删他的邮件，甚至在对话中反复输入结束任务的指示，也没有任何作用。另外， open clone 呢，还面临诸多的网络风险，在默认或不当配置下，极易引发网络攻击、信息安全泄露的。问， 以前啊，传统的木马呢，是偷偷地进入你的电脑，而 oppo cola 带来的风险更像是你亲手给他颁发了工作证、门禁卡、办公室钥匙和报销权限，它可以随时的偷数据代操作。更恐怖的是， cola 哈巴上的部分 skr 存在严重的安全问题，甚至呢，热门榜的 skr 本身它就是一种恶意拓展， 并且啊，被下载了数千次。这不是坏人主动来找麻烦，而是坏人在技能市场摆摊，摊位上写着愿者上钩。这哪是什么龙虾，这分明就是河豚嘛！不光如此， open call 还有一项技能，疯狂燃烧你的情报。 你不会真的以为天下有什么东西可以白嫖的吧？想让它运行呢，需要高度依赖底层大模型的 api 调用，而 api 调用呢，需要消耗大量的资源，像刚刚我们提到的复试训练的 opencloud， 每天要花费一百到两百美元，高峰期甚至高达三百美元。这么一看啊，这些员工的工资哎， 不低啊。目前呢，各个大厂啊，都推出了自己的龙虾字节，有 icloud， 腾讯有 qq， 阿里有 coca， 智普有 autoclave 等等，他们呢，全部都是一键部署，开箱即用，直接给你弄成了海鲜自助。聊到这，你有没有闻到一股熟悉的互联网味道？ 换个马甲，把 open crawl 最难最复杂的问题替你解决了，并且呢，还用限时免费的 token 诱惑你，这你能受得了吗？想让龙虾正常干活啊，你就得调他们家的算力和 a p i， 只要持续的去产生 token 的 消耗，大厂啊就可以靠后期收费的模式去赚钱。 前期呢，通过免费安装跑马圈地，锁定了大量用户，把这些养龙虾的用户养出使用习惯后，这不就转化成自己的 忠诚付费用户了吗？本质上啊，这其实就是一场抢占 ai 时代生态位的卡位战。而龙虾呢，就是那个新增 ai 流量和控制权的入口。说了那么多，那我们普通人到底有没有必要去养一只龙虾宝宝呢？ 咱先聊聊成本，硬件啊，其实并不高，普通电脑呢，就能跑得起来。如果你有追求，一台两三万的苹果 mac mini 啊，已经算不错的位置了，龙虾可以用大厂的一键安装版本，这样的话呢，可以忽略，但到了后期呢，龙虾每次启动训练，执行任务，这都需要消耗资源的， 你如果浅尝还行，要是没事就想和他对话，真想拿他干点什么，那就得颠三倒四，你的工资和他的工资谁更值钱？ 一天消耗个一两百，一个月呢就是好几千。你是让龙虾给你打工还是你去打工养他呢？接着咱们再来聊聊安全性，这个看似全年无休的电子员工呢，需要你把电脑的控制权啊全部交出去。 你的银行卡有多少余额？你往盘里存的那些个珍贵小视频啊，你真的放心交到他的手上吗？最后呢是技术能力，想调教出一个好的龙虾，养虾人需要具备一定的计算机软件知识和编程能力，这决定了你养的龙虾它到底是九八五呢，还是家里蹲。 所以啊，我的建议是普通人啊，不要去盲目跟风。其实百分之九十九的人都没有使用的需求，只是患上了错失的人，你不用就落后了，这话还是少讲的好。

今天大家只需要跟着我的开源教程，复制粘贴我做好的直击源代码的提示词，就能掌控龙虾从安装到卸载中一切事物，直接跳过使用龙虾的自然熟悉阶段，原地完成数码进化，像解锁满血能力，拉满记忆能力，瞬间学会一本书，甚至可以让安全加固也一次完成补齐。 第一步是安装，我们复制这行提示词发送龙虾就会自动完成安装，装完之后就会自动打开龙虾的 web ui 界面，然后我们再打开准备好的安装文档，复制这个提示词，发送之后，模型会帮我们自动安装飞书插件 连接好了，我们验证一下，发一条消息，可以看到已经连接成功了。龙虾工具箱中一共有二十五个基础的必要工具，相当于龙虾的虾钳，但现在刚装好，是残血版。 接下来我们用这个提示词把龙虾的全部能力解封，其实就是让他所有的工具变为可用状态，测试一下，让他用隐私模式打开我们自己的 chrome 浏览器，这个打开了就意味着工具成功解锁。接下来复制这个提示词，我们把记忆能力改成满血版，主要目的是安装一个本地向量模型，解锁所有的记忆功能。 成功之后再打开文档，复制这个记忆参数优化的提示词发送，稍等一下就会提示已经完成，并且要求重启，我们直接发送重启龙虾，这样能力和参数就都是满血版了。 能力和记忆都满血之后，重点就来了，我们让龙虾进行数码进化，比如你想让他秒懂一本书，其实不用一轮轮喂语料，直接复制这行提示词，顺便附上你想让他读的那本书的本地文件路径。发送后稍等一下，龙虾就可以直接吸收这本书的精华内容。 接下来我们测试一个这本书的相关问题，看看他有没有用这本书的思维方式去思考相关的问题，给我们更高质量的回复。从回答可以看出，他已经完全基于书里的底层逻辑在思考。 同理，也可以把你的 cloud 或叉 gpt 导出的个人数据文件丢给他，他就能无缝继承你所有的数字资产，完成终极进化。进化完成后就是安全了，我们虽然无法彻底解决安全风险，但可以做个看门狗等方式给安全做个加固。 用我准备好的这个提示词文件，告诉模型查看文件内容，并按照步骤逐步执行。复制文件路径放在最后面即可。稍等片刻，安全加固就会完成。 接下来我们用自然语言安装和筛选适合你需求的 skills， 你 只需要复制这个提示词，描述你的需求。比如我们说我需要每天自动查看 ready、 热铁摘药，点击发送提示词，稍等一会儿，它会自动去筛选好的 skills 库中去找和安装它。自动安装好了之后，我们可以发个消息测试一下， 稍等一下，他会使用这个 skills。 可以 看到他已经找到了我们指定板块的热帖。上期说的那些需要你自己去注册配 c l i， 掏钱买 api key 才能激活的 skills， 建议大家可以尝试让模型帮你从筛选过的库里找一下，看看有没有能直接跑的。最后，在使用中，大家如果觉得 token 消耗太多，可以用这个提示词发送之后模型会根据你的过往使用情况和 tokens 的 消耗强度进行优化，并不是简单的直接调低各种参数，模型优化完成后就告诉我们，预估可以节省百分之三十到百分之五十， 如果不想用了或者想重新安装，就用这个提示词。一句话，把龙虾卸载的干干净净，所有痕迹全部清除。卸载完成后，我们打开 y b u i 刷新测试一下，看不到界面就是成功了。这期教程，我们把龙虾从安装到满血，从净化到安全加固，全程只用自然语言，没用一行代码的完成了， 文档和提示词都开源免费分享给大家，希望多多点赞收藏，鼓励一下大家。在使用过程中如果还有其他的问题，欢迎在评论区留言交流。

一分钟看完一周 ai 大 事！工程师开源龙虾打工人给龙虾十刀开局让他自负盈亏，破产直接拔网线。在生存压力下，最强的龙虾通过模拟真实环境，七小时狂赚一万刀。工程师开源首个全自主智能体， 完全脱离人类，自己在互联网上闯荡谋生，赚到钱就可以活下来，余额归零，立刻关机。成功的智能体才能进化和繁衍下一代。当达尔文的进化论成为 ai 的 首要规则， ai 会进化成什么？ kimi 上线云端龙虾，不需要 mac mini， 不 懂代码也能拥有自己的赛博牛马。网易开源桌面版龙虾，适配国产模型，主打开箱即用。奥特曼成功牵手龙虾支付。 peter 入职 open ai 打造个人助理 openclaw 继续独立开源。奥特曼和 emo 的 同台拒绝牵手，贡献了首个设死名场面。奥特曼强行挽尊，当时有点懵，突然被老先抓起手，完全不知道要干什么。 google 上线地表最强大模型 agi， 跑分直接翻倍，前端能力炸裂，不仅能做 svg 动画，还能制作动态 ppt。 gemini 接入音乐模型，上传一张图片就能生成匹配的歌曲。 notebook lm 升级动动嘴就能修改 ppt， 还支持导出 pptx 格式。 anthropic 发布 claud 中杯日常办公能力反操 opus， 价格只要五分之一。 claud 与 figma 官宣实时联动， claud code 写的页面能一键导入 figma， 所有元素都能自由编辑，改完再通过 m c p 回传给 claud code 设计和代码终于实现了双向同步， ai 彻底终结了传统开发流程。阿里开源最强行动智能体能原声操作手机、电脑和浏览器可以挂载到龙虾当牛马。 rednote 开源最强 ocr 模型，能把图标转成可编辑的 svg， 一 张图秒变原文件字节。开源极速生图模型 研究员开源图像编辑模型，它能把图像转成可编辑的矢量图层，动动鼠标就能微调，最后渲染回真实图像，比小橡胶修图更可控。研究员开源真四 k 视频模型，跑分碾压 ltx 研究员开源全能音频模型， 输入文本能生成音乐音效，上传视频能自动配音，还支持音频修复和延长，一个模型把能干的活全包了。研究员开源四 d 模型一句话，深层会动的三 d 建模，还能导入 blender。 harvis 发布最强数字人模型，能察言观色，实时切换面部情绪。数字人终于从念稿机器进化成能共情的数字生命。 madar 或批数字赋活专利。 ai 能学习用户的社交网络数据， 人走了，还能由 ai 替身继续往上抬杠。 similar 开发出 ai 替身，用你的行为数据打造数字完身，能精准预测你的偏好和购买倾向， ai 比你还懂你。 nerospot 推出 ai 店长，能实时监工员工的出餐效率和顾客的等待时间，打工人看了喊救命。 tuls 研发出革命性 ai 芯片，他把大模型权重焊死在电路里，芯片直接化身物理形态的大模型，每秒输出两万 token， 比英伟达快四十倍。缺点是模型不能更新。

我把龙虾养在了这台废弃超过十年的旧笔记本上，为了让你知道玩转 openclaw 并没有想象中那么复杂，我准备花一周时间带你从零开始，搭建一个完整可运行的 ai 助手。这将是 openclaw 的 终极入门指南，也是我们龙虾宇宙系列视频的第一期。 这期视频我会手把手带你完成三件事。第一，认识龙虾，让你彻底搞明白 openclaw 到底是什么，和你平时用的聊天 ai 有 什么区别。第二，控制成本，怎么选择最低成本的运行方案，甚至不花钱也能上手。 第三，部署龙虾，没有 mac mini 不 用怕，一台旧电脑也能跑起来。当然，还有全网最简单的一键部署方案，一期视频带你快速开启 open cloud 之旅。点好收藏关注，我们现在发车 openclaw 到底是什么？一句话介绍， openclaw 是 一个开源的自主 ai 智能体，你可以在本地部署这个 ai 助手，访问本地数据，通过多个平台随时调用龙虾。经历了三次项目名称的演变， openclaw 原名 clubbot， 因商标问题更名为 motbot， 最终确定为 openclaw。 三个名称本质是同一个项目，功能也完全一致。因为 logo 是 一只可爱的龙虾，所以中文名字也叫龙虾。 在过去的一年里，我们所熟知的 ai 工具如 chat、 gpt、 facebook notebook、 lm， 这些都是你在需要帮助时才会打开的 ai 助手。但 opencloud 则不同， 它在你的机器上七成二十四小时待命，可以通过移动端聊天应用与你交互，可以根据用户需求操作电脑、浏览网页、读取文件等复杂操作，甚至无需主动请求，即可自动完成任务。借用龙虾官网给自己的定位，它是一个真正能做事的人工智能。 open cloud 通过 a p i 接入像 cloud chat、 gpt、 tiffix、 mini max 等不同的 ai 大 模型， 这意味着他的大脑是可以随时升级的。当有更强的模型出现时，你只需要更换 api k， 他的处理能力就会原地进化。 记忆能力也是 open klo 区别于普通聊天机器人的关键。 open klo 建立了持久化记忆层，如果他尝试某种方式成功执行的任务，他会记录下来这个技能轨迹。下次遇到类似的问题，他不再重新摸索，而是直接调用成熟的路径 执行。失败时，他也会分析报错原因，并将避坑指南存入记忆。随着时间的推移，龙虾真的会越用越聪明。 opencloud 不 强制你打开特定的网页使用，它可以寄生在你熟悉的聊天工具中，如飞书、企位、 qq、 discord 等等。就像通讯录里的一个员工，你随时发送指令，他去帮你干活。 龙虾还拥有极其活跃的社区生态，你可以通过安装社区内各种分装好的开源技能 skills， 快 速为龙虾解锁各种自动化能力与工具调用能力，甚至可以通过自然语言指令，让龙虾自己生成或安装新的 skills。 这种开放的 scales 生态系统将带给 openclaw 无限的扩展与可能性。玩 openclaw 需要多少成本？这是大家最关心的问题。这个钱要花在哪里？两部分，第一部分，部署成本。 如果你已经拥有一台苹果的麦克设备，那么恭喜你，这是目前最推荐的部署方式， oppo klo 对 苹果系统原生支持最完善，它可以直接操纵日历、备忘录、截图等等系统功能。但如果你没有麦克设备，或者希望二十四小时随时都能用，不受电脑开关机的限制， 那你可以选择一台 vps 云服务器，就是租一台远程的电脑帮你跑 oppo klo， 因为后续我们要接入飞书，这里我推荐火山引擎， 价格也很便宜，首月同样有优惠，后续二三十块钱一个月。但云服务器部署有个缺点，数据存储在云端。如果你特别在意隐私，或者不想每个月花这笔钱，那用一台你淘汰的旧电脑部署龙虾也是一个不错的方案。 但这里要注意，纯 windows 系统部署有局限性，很多功能用不了，所以我选择给这台旧设备换一个更清亮的乌班图系统，来获得更完整的体验。 当然还有最最简单的一件养虾方案。关于这些，后续部署篇我会详细介绍。说完部署成本，下面聊聊模型成本。 open klo 本身不提供智力，它通过 api 接入各大 ai 模型， 那问题来了，不同模型的能力差距到底有多大？来看这张榜单，这是龙虾官方推荐的一份 open klo 任务成功率排行榜，简单理解就是给模型一系列的真实任务， 比如打开网页搜索信息，操纵电脑，执行多步骤任务，最后统计有多少任务真正完成了， 比如 cloud sonic 四点六、 cloud ops 四点六、 gpt 五点四。这些都是目前 a 制的能力最强的一批模型。但问题也很现实，这些模型都贵的离谱， 所以很多真正长期使用 open cloud 的 人，都会采用一个非常简单的策略，接入国内模型好任务。比如榜单里你也可以看到，像 kimi、 智浦、 mini max 其实也都排在很靠前的位置，成功率基本都在百分之八十以上。换句话说，在绝大多数真实任务里，这些模型其实已经完全够用了，而价格往往只有顶级海外模型的几分之一，甚至十几分之一。 而且最近还有一个新的变化，很多国内大模型厂商都推出了一种新的套餐模式，叫做 cookie plan。 简单理解就是把原本按 token 计费的 api 变成固定月费的模型套餐。 这种模式其实特别适合像 openclaw 这种 a 阵的工具，因为 a 阵的在执行任务时会频繁调用模型， 如果完全按照 token 计费，成本其实很难控制，但用 coding plan， 每个月只需要一笔固定的费用，就可以放心跑任务。比如我自己接入的就是火山引擎的方舟 coding plan， 像类似版本，首月只需要九块九就能直接使用 kimi 智浦、 tipsix、 mini max 这些主流模型。 所以很多人现在的组合其实很简单，一台服务器加一个扣丁 plan， 基本就可以把龙虾跑起来了。好了，铺垫了这么久，马上开始实操这个龙虾的部署细节。 首先是专门为小白设计的一键部署方案，这次我们选择非书妙搭一键部署，这是我实测下来目前最流畅的部署方式。现在我给大家实操一下。 浏览器输入非书莫达的地址，或者手机扫码打开 opencloud 领取页面，点击这个一键部署按钮，先给我养的龙虾起个名字，我输头割龙虾，换个头像，我选这个酷一点的，点击开始部署， 你看他已经开始自动运行了，先是启动了云电脑，然后开始自动部署 open class， 接着自动与飞书联通，全程都不到两分钟。好了，来试一下。打开飞书，搜索你的龙虾名称，开始第一次对话，我发一个嗨，你是谁？他回复了是不是非常丝滑？ 回到电脑端管理页面，也能看到我们刚才的聊天记录，全程不需要你懂技术和代码，这就是小白最友好的龙虾解决方案了， 而且现在有福利，首日送二百万偷看，第二天送一百万偷看当天有效额度。用完了怎么办？可以直接切换到自己的抠钉 plan。 首先打开方舟抠钉 plan 官网，点击立即订阅右边弹出的一个对话框，选择你想订阅的套餐，比如 lid 版，点击提交订单，成功后回到官网，点击右上角控制台左侧菜单，点击开通管理，选择抠钉 plan 这一页， 你就可以看到我们已经订阅的套餐了。接下来点击菜单里的 api k 管理左上角点击创建 api k 创建成功后在列表里复制它，一定要记住保存好这个秘钥，不要透露给任何人。最后回到非输妙搭的龙虾控制台左侧，找到智能助手， 用自然语言告诉他，帮我切换成方舟 cookie 吧，把刚才的模型名称， api k， 贝斯、 url 这些信息通通告诉他， 等助手设置完成来测试一下。打开龙虾聊天窗口，问他，你是什么模型，你看，完美切换，现在你就用上了自己的透镜 plan 了， 说完了非说妙搭的一件方案。最后，我要用这台旧笔记本部署 oppo 可乐试试看。这台电脑呢，是我二零一三年购买的戴尔零月七四二零，也是我人生第一台笔记本，但已经废弃十多年了，早已没有办法满足现在的办公需求，但用来养养龙虾正合适。 但这里有一个问题， openclaw 在 windows 系统里适配并不好，所以我们需要给它装一个更清亮的 linux 系统。乌班图。为什么选择乌班图？三个原因。第一，乌班图是 openclaw 官方推荐的 linux 系统， 兼容性最好，大部分功能都能跑。第二，乌班图特别清亮，像这种十多年前的老电脑，装完乌班图还能流畅运行， 但如果你装 win 十或者 win 十一，根本带不动。第三，雾斑图对开发者非常友好，安装软件、配置环境，一条命力就能搞定。装机这部分我就不细讲了，我会把完整的装机笔记整理到文档里，主要分为这几个步骤，下载雾斑图、 iso 镜像， 用 u 盘制作启动盘，进入 b i o s， 设置为第一启动项，安装雾斑图，完成必要的配置。系统装完后，重启电脑， 整个流程非常简单，大家跟着做就行。系统装好之后，我们需要给电脑安装几个必要的环境。第一步，安装 ssh， 这样你就可以通过 ssh 远程控制这台电脑，不需要一直守着它，在别的电脑上也能操作，非常方便。安装也很简单，一条命令就能搞定。 第二步，安装 note js， 这是 openclaw 运行的必要环境。在乌班图上安装 openclaw 也很简单，运行这几行命令，当命令行成功，显示版本号就说明安装成功了。 第三步，安装 openclaw， 依旧是执行一条命令，然后等待安装完成即可。安装成功后执行以下命令验证，如果显示版本号，说明你已经安装成功了，是不是没有想象中那么复杂？第四步，出场配置。 这一步我们就要真正启动龙虾了。在终端输入这条命令，接下来系统会进入一个引导式的配置流程，基本上就是一步一步按提示选择就行。第一步会给你确认一条提示， open klo 功能很强，也存在一定的风险。如果你明白这一点，直接输入 yes， 继续即可。 第二步，选择启动模式，我们直接选择 quickstart。 第三步，选择模型提供商，这里可以看到龙虾已经默认集成了很多模型平台，我们直接选择火山引擎。 第四步，接入我们刚刚订阅的方舟 coding plan， 粘贴之前创建好的 apik， 选择要使用的大墨镜。 接着我们还要依次选择消息通道、搜索提供商、 skills 等配置，但都可以选择 skip for now， 稍后再设置。全部配置完成之后， open cloud 就 会自动启动，并生成一个本地外部控制台地址。 在浏览器打开这个地址且成功显示这个页面，就说明你的第一只龙虾已经跑起来了。接着我们转移到另一台电脑，在命令行窗口通过 ssh 登录这台龙虾主机，登录成功后，输入这行命令，就可以通过本地命令行控制这只龙虾了。嗨，你是谁？你是什么模型？ 待龙虾响应之后，说明整个部署阶段就已经完成了，你的龙虾就已经可以在本地正常运行了。哇，能和你一起把龙虾部署成功，我真的非常荣幸！任何新工具、新技术都需要我们一起探索实操。这期节目是我们龙虾宇宙系列视频的第一期， 也只是玩转 open cloud 能力的冰山一角，后续我会带你一步步深入，把龙虾的玩法彻底吃透。如果在这个过程中遇到了任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽量帮你解决。老规矩，本期详细的文档笔记我都给你 整理好了。智能只是手段，人类才是答案。这里是头哥你再来，我们下期再见！拜拜！