免费部署openClaw龙虾机器人(经典)

免费部署openClaw龙虾机器人(经典)

前几天出了个免费玩龙虾的详细教程,很多小伙伴觉得不错,但是还有一些新手留言反馈内容不够详细,这次我将重新梳理一遍,做一期更细致的攻略,同时扩展补充配置好之后的推荐(我认为是必要)操作,争取一篇文章让大家可以收藏起来,随时全套参照复用。

先看效果测试

部署完成基础运行效果测试,你可以直接问clawdbot当前的模型:

1.Token平台准备

首先,还是准备好我们可以免费撸的API平台

这里我找到了两个可以免费使用的API,测试之后执行效率还可以,下面将分别进行细致流程拆解。

1.1 硅基流动获取ApiKey (相对免费方案 推荐)

硅基流动地址:https://cloud.siliconflow.cn/i/6T57VxS2

如果有账号的直接登录,没有的注册一个账号,这个认证就送16元,可以直接玩收费模型,真香。认证完成后在API秘钥地方新建秘钥。

硅基流动里面很多模型原来是免费的,有了16元注册礼,很多收费的模型也相当于免费用了,我体验一下了原来配置免费模型还能用,也是值得推荐的。建议使用截图的第一个模型体验一下,我一直用它。

1.2 推理时代Api  (绝对免费方案 纯免费但没有上面的好用)

推理时代地址:https://aihubmix.com/?aff=DJ5f

注册之后也是创建自己的key备用,如果已经搭建好的龙虾可以直接用这个key,后面会讲如何在可视化搭建龙虾中应用。

推理时代有很多模型是直接免费的,我认为以后会越来越卷,免费的也会越来越多。

准备好key之后,可以回到首页看一下免费的模型有哪些,推理时代的模型还是很友好的,免费的后面都会给你标注一个-free这在我们配置的时候很容易识别。

2.必要软件及下载安装配置

cherry-studio 下载地址:https://www.cherry-ai.com/download

node.js 下载地址:https://nodejs.org/zh-cn/download/

git 官方下载地址:https://git-scm.com/

其中git比较慢,我在评论区把下载好的网盘地址分享给大家。

Cherry的安装没有太多技巧,直接下一步即可,但要根据自己的系统情况进行下载。

Node.js下载的时候千万别选错芯片类型:

然后安装时勾选自动安装依赖:

几个必要的安装包安装完成之后,下面就是一键安装clawbot。

先确认自己的cherry设置导航栏是在左侧的。

图片

点左侧龙虾机器人图标,开始安装:

装完成之后,就可以进行模型配置了。

3.模型配置

打开cherryStudio的设置,然后将刚才准备的key填入对应的平台地址。

图片

注意一定要先添加免费模型:

还是当前操作界面,翻到最下面点管理,然后将免费模型加一些进来。这个是支持gemini和chatGPT的,很香。

图片

添加完测试一下, 选国内的模型厂商一般都是通的:

这样就可以开始体验clawdbot了。

回到clawdbot小图标,然后选择对应的模型启动。

图片

启动之后,我们就可以给自己的龙虾派任务了,你也拥有了直接免费的龙虾,当然,免费不是目的,如果你的投入产出理想的话也可以使用更强大的模型。

对于小白现在就可以用了,下面是进阶应用,需要懂点命令行的。

================================================

4. 推荐操作(建议全文保存)

4.1 安装clawhub并更换clawhub源到阿里云国内镜像

安装clawhub命令:

    npm i -g clawhub

    配置国内镜像源命名:

      openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com

      4.2 安装必要skill

      安装skill的命令

        clawhub install <技能名称>

        推荐安装的基础技能

        序号

        技能名称

        必装理由

        1

        tavily-search

        联网实时搜索,支持精准问答/热点查询,解决AI信息滞后问题

        2

        self-improving-agent

        让Agent记录错误并自我优化,交互越久越智能

        3

        find-skills

        AI自动检索ClawHub并推荐适配技能,解决「装什么」痛点

        4

        clawhub-update

        一键更新所有已装技能,同步官方最新版本

        5

        session-manager

        管理OpenClaw会话,支持一键保存/恢复对话内容

        5.连接飞书或钉钉远程调度机器人

        很多人推荐安装飞书,可能出于办公自动化需要,但是我实际测试发现飞书限流,很多语句会丢包,所以最终选择了钉钉,基本上面配置很简单。

        先安装钉钉依赖插件:

          openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git

          (如果访问不了,直接问一下找一找内地镜像下载下来,告诉你openclaw自己装,然后把必要的key直接发给机器人,机器人可以自己装)

          然后:

          登录钉钉开放平台(https://open.dingtalk.com),切换到你的企业。

          创建企业内部应用

          获取应用凭证

          添加并配置机器人

          发布应用与机器人

          (可选)开启 AI 卡片流式输出

          效果:

          这样,你就可以远程指挥自己的机器人了,随时随地给他发命令让他干活儿。

          6.记忆增强(节省Token消耗)

          节省token的最佳方式是增强机器人的记忆,所以我这里使用的是memOS,key是免费的,我还是觉得有key的更好一点。

          安装命令(也可以把你的密钥丢给机器人让他自己装)

            openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin

            这样你的Token消耗就可以大幅节省,据说可以达到75%以上的账单压缩。

            后续相关新的小技巧就在本页评论区更新了,大的玩法攻略会单独更新到AI Agent专题中。

            Read more

            HDFS数据块机制深度解析:块大小设计与存储哲学

            HDFS数据块机制深度解析:块大小设计与存储哲学

            HDFS数据块机制深度解析:块大小设计与存储哲学 * 引言:块——HDFS存储的核心抽象 * 一、HDFS默认块大小 * 1.1 版本演进与默认值 * 1.2 查看和验证块大小 * 1.3 配置文件中的设置 * 二、为什么HDFS采用块存储? * 2.1 核心设计思想 * 2.2 详细解析:为什么块存储如此重要? * **2.2.1 减少寻址开销,提升I/O效率** * **2.2.2 支持超大文件,超越单机限制** * **2.2.3 简化存储设计,降低元数据复杂度** * **2.2.4 便于数据复制,增强容错性** * **2.2.5 支持数据本地性,

            By Ne0inhk
            【算法通关指南:数据结构与算法篇】二叉树相关算法题:1.二叉树深度 2.求先序排列

            【算法通关指南:数据结构与算法篇】二叉树相关算法题:1.二叉树深度 2.求先序排列

            🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人方向学习者 ❄️个人专栏:《算法通关指南》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、二叉树深度 * 2.1题目 * 2.2 算法原理 * 2.3代码 * 二、 求先序排列 * 3.1题目 * 3.2 算法原理 * 3.3代码 * 总结与每日励志 前言 本专栏聚焦算法题实战,系统讲解算法模块:以《c++编程》,《数据结构和算法》《基础算法》《算法实战》 等几个板块以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力ps:本章节题目分两部分,比较基础笔者只附上代码供大家参考,其他的笔者会附上自己的思考和讲解,希望和大家一起努力见证自己的算法成长 一、二叉树深度 2.

            By Ne0inhk
            【3D图像算法技术】如何在Blender中对复杂物体进行有效减面?

            【3D图像算法技术】如何在Blender中对复杂物体进行有效减面?

            在Blender中对复杂物体进行减面(也称为“简化模型”)是平衡Web游戏性能与视觉效果的核心步骤。Web游戏受限于浏览器渲染能力和网络传输效率,通常要求模型面数尽可能低(一般单个模型面数控制在1万面以内,复杂场景需更低),但需保留关键视觉特征(如轮廓、结构细节)。以下是具体流程及算法化实现思路: 一、复杂物体减面的核心流程(手动操作) 1. 准备与分析阶段 * 模型检查:删除冗余数据(如隐藏顶点、孤立顶点、重复材质),确保模型是“流形”(无破面、非流形边)。 * 结构分析:识别模型的“关键区域”(如角色面部、物体轮廓、高曲率细节)和“可简化区域”(如平坦表面、被遮挡部分)。 * 示例:角色模型中,面部和手部是关键区域(需保留细节),背部或衣物内侧是可简化区域。 2. 分阶段减面(核心步骤) 根据模型复杂度,采用“先整体简化,再局部修复”的策略,优先使用Blender内置工具:

            By Ne0inhk
            贪心算法篇——万千抉择中的唯一考量,最优解追寻的跬步累积(1)

            贪心算法篇——万千抉择中的唯一考量,最优解追寻的跬步累积(1)

            文章目录 * 引言:在选择的海洋中 * 贪心算法的哲学:局部最优,全球最优 * 贪心算法的经典应用 * 贪心算法的局限与挑战 * 结语:智者的选择,最优的未来 引言:在选择的海洋中 在人生的旅途上,每个人都要面临无数的选择。每一个选择,都是一次抉择;每一次抉择,都是命运的交汇点。数学与计算机科学的世界里,贪心算法正是对这种“选择”的一种深刻体现。在一系列的选择面前,贪心算法如同一位睿智的旅行者,始终秉持着最优的哲学:每一次决策都应基于局部最优,以期在最后抵达全局最优的境地。 贪心算法(Greedy Algorithm),正如其名所示,是一种每次都选择当前看起来最优解的算法。这种算法策略简单却充满智慧,常常能够解决很多看似复杂的问题。它通过一种局部的、贪婪的方式,一步步走向最终解。然而,正如智慧的旅行者需要对道路有所预见一样,贪心算法也有其适用的范围,只有在满足某些条件时,它才能发挥出最优解的魅力。 在这篇报告中,我们将深入探讨贪心算法的基本理念、适用范围、经典应用,并通过具体的代码示例,揭开这一算法的神秘面纱。 贪心算法的哲学:

            By Ne0inhk