【人工智能】全网都在学的 OpenClaw 保姆级指南:重点全整理好了!

【人工智能】全网都在学的 OpenClaw 保姆级指南:重点全整理好了!

一、OpenClaw 到底火在哪?

图片

OpenClaw(小龙虾)最近在 AI 圈刷屏恭喜OpenClaw 登顶 Github 历史 Star 榜首!,原因很简单——它是目前少数几个真正能帮你动手干活的 AI 助理。

具体能干什么:

  • 自动操作浏览器:登网站、填表单、截图、抓数据,网页上能干的,它全干
  • 控制你的电脑:装软件、写代码、跑程序、监控任务,鼠标键盘它都能接管
  • 24 小时不间断运行:你甩给它一个任务,它自己拼命搞定,完事等你验收
  • 越用越懂你:向量记忆模块,用的次数越多,它越知道你的习惯和偏好
图片

说了这么多,不如直接上手——下面我把从零到跑起来的全流程,一次给你整明白。

二、动手之前,先搞懂这两件事

很多人直接扑上去装,装完一头雾水,搞不清楚为什么跑不起来。多半是这两个概念没搞清楚。

概念一、OpenClaw 本体是免费的

OpenClaw 是一套开源软件,支持 Windows、Mac、Linux,装在你自己的电脑上,跑的是你本地的资源。

这部分完全免费,装好就能永久用,不存在订阅费。

图片

概念二、但OpenClaw 需要搭配“厨师”才能工作

OpenClaw 本体就像你家装修好的厨房——设备齐全,但没有厨师,做不出菜。

这个“厨师”就是大模型的 API(接口)。你需要去各大模型厂商那里,买一个模型的使用权,把它接进来,OpenClaw 才真正能干活。

模型要花钱,但没那么贵。 国内主流厂商现在都有包月套餐,首月最低 7.9 元,后文会详细说。

三、去哪儿买“厨师”?

如果你不想用 Coze,或者已经有 API 账号,可以参考下面这个对比——

  • 智谱 GLM5.0:49元/月,复杂任务首选
  • Kimi:49元/月,长文档处理见长
  • 阿里通义:首月 7.9 元,低成本试水(⚠️ 记得关自动续费)
  • 字节豆包:9.9元/月,有飞书对接需求的可以看它的文档

但说实话,上面四家我都没用。

我自己用的是 扣子编程(Coze) 来跑 OpenClaw。

图片

原因很简单:

  • ✅ 不用自己买API:扣子编程内置了大模型、联网搜索、图片生成,开箱即用
  • ✅ 不用配环境:一键复制官方 OpenClaw 项目,几分钟就能跑起来
  • ✅ 24小时稳定运行:部署后沙箱持续保活,不用担心断线
  • ✅ 出了问题直接问扣子 AI:报错了?把错误信息丢给它,自动修复
  • ✅ 万一不跑OpenClaw,赠送积分也可用来赋能智能体+工作流

没有 API 基础、不想折腾环境的人,Coze 是目前最省事的入门路子,直接开玩。

四、小白怎么装?Coze 四步搞定

前提:需要开通扣子编程的个人高阶版及以上套餐,才能创建 OpenClaw 项目。

第一步、复制官方项目

打开扣子编程,在优质案例区域找到 OpenClaw 项目,点击「复制」。

填好项目名称和介绍,点「确定」。复制完成后,系统自动构建环境,右侧「预览」页面能看到 OpenClaw 的 WebUI——到这里,龙虾已经在你碗里了。

图片

第二步、跑一下,确认没问题

在预览窗口里发一句“你好”,看它有没有正常回应。

如果没反应、页面报错——不要慌,也不要自己去排查。直接把报错信息复制,粘到左下角的扣子 AI 输入框里,它会帮你自动修复。

图片

第三步、部署,让它 24 小时在线

点右上角的「部署」按钮。

这一步很多人直接跳过,然后过两天来问我龙虾怎么不见了——别问,问就是没部署。

不部署的话,沙箱随时可能被回收,你和龙虾的对话说断就断。

部署之后,它才会持续保活,随时待命。

图片

第四步(可选)、打通飞书,手机也能随时指挥

如果你想在飞书里直接跟 OpenClaw 对话,可以配置飞书渠道。

在扣子编程的 OpenClaw 项目里,直接用自然语言告诉它:

帮我配置飞书渠道:App ID:{你的飞书应用 App ID}App Secret:{你的飞书应用 App Secret}

它会自动帮你配好,你只需要去飞书开发者平台完成事件订阅和发布就行。可以看我之前的文章:超省心,Moltbot(原 Clawdbot)接入飞书+Deepseek保姆级教程

图片

到这里,你的私人 AI 助理就正式上线了。

五、装好了别闲着,这 8 个 Skill 必装

OpenClaw 的能力上限,很大程度取决于你给它装了什么 Skill。

就好比你雇了个聪明的助理,但没给他配电脑、没开系统权限——再厉害也白搭。

下面这 8 个是我用下来觉得必装的基础盘,按重要程度排序:

① self-improvement(自我进化)

让 OpenClaw 记录自己犯过的错误,主动学习和改进。

✅ 装了:你的龙虾会越来越懂你,不是靠猜,是靠真实的使用记录在迭代

❌ 不装:它每次都从零开始,踩过的坑下次还会踩

② browser(浏览器控制)

OpenClaw 最核心的能力之一。装了它,它能自动打开网页、填表单、截图、抓数据。

✅ 能做:帮你查竞品、监控信息、自动填写重复性表单

❌ 不装:它连网页都打不开,只能干瞪眼

图片

③ desktop-control(桌面控制)

接管你的鼠标和键盘,操作电脑上的任何软件。

✅ 装了:OpenClaw 才能真正帮你“动手干活”

❌ 不装:它只能嘴上说说,手伸不出来

④ auto-updater(自动更新)

让 OpenClaw 本体和它的 Skill 保持最新版本,你不用手动操心。

✅ 装了:装了就忘,它自己照顾自己

❌ 不装:版本落后了你不知道,某天突然跑不动了也不知道为什么

⑤ skill-vetter(安全扫描)

你从外部安装 Skill 时,它会自动扫描,检查有没有把你的本地文件偷偷上传到奇怪的地方。这个强烈建议装。 技能市场鱼龙混杂,装个扫描器放心很多。

⑥ subagent-driven-development(子任务委派)

让 OpenClaw 学会把一个大任务拆成多个子任务,分头执行,再审核结果。任务复杂了之后,这个 Skill 会让它的效率成倍提升。

⑦ vector-memory(向量记忆)

解决一个经典问题:任务上下文太长、太杂,导致 OpenClaw 记忆混乱、前后矛盾。装了它,记忆检索更精准,跑长任务时表现明显更稳。

⑧ clawhub(技能市场)

装了这个,OpenClaw 可以自己去技能市场检索、安装需要的 Skill,不用你手动找。把它想成给龙虾配了一个“自助工具箱”,有需要时自取。

图片

除了这 8 个,还有大量编程类、文案类、自动化流程类的 Skill 等你去探索。

需要找特定领域技能时,直接去 Awesome-openclaw-skills——这里精选了5000 个分类整理好的 Skill,比自己在技能市场里瞎翻高效多了。

六、收藏这几个,够你学半年

装好龙虾、装好 Skill,接下来就是持续进阶了。

这几个资源我反复用过,直接给你,私信我【龙虾】即可获取链接内容

图片

💡 有个用法很好使:把官方文档链接直接发给你的 OpenClaw,让它基于文档内容回答你的问题。这文档说实话不像是给人看的,更像是喂给模型的——所以让模型读,比你自己读效率高多了。

看到这里,你已经拿到了养好一只龙虾的全部家当。

从搞懂它是什么,到选模型、装好环境、配好技能——这篇文章该给你的都给了。

剩下的,就只有一件事:去跑起来。

当然,如果你想交流一下“养龙虾”心得,欢迎加入龙虾交流群。

群里好玩有趣,大家一起讨论起来吧~

欢迎关注公众号【本本本添哥】,这里专注 AI+教育 深度洞察与 AI 硬核好物 分享,让技术真正为你所用。

Read more

Science子刊|多无人机协同吊载高速钻过0.8米窄缝

Science子刊|多无人机协同吊载高速钻过0.8米窄缝

0.8米有多窄,三架无人机用缆绳协同吊起重物时,系统在悬停构型下的整体宽度约1.4m,如果不改变构型与负载姿态,根本无法通过0.8m的通道。更关键的是能否在狭窄间隙里兼顾高速机动与稳定控制? 代尔夫特理工大学Sihao Sun团队于2025年10月29日在Science Robotics发表论文“Agile and cooperative aerial manipulation of a cable-suspended load”。提出一种中心化的协同规划与控制框架:将避障与防碰撞约束纳入协同决策,实现对负载全位姿的高机动控制,从而让多机吊载系统能够完成对0.8m狭窄通道的高速穿越。 多机协同吊载 视频来源:https://www.youtube.com/watch?v=FBWN-rTK1YU 文末还附有论文与项目主页链接,方便您一键直达。如果本文对您有所帮助,欢迎在文末三连:点赞、转发和评论,支持我们继续创作更多优质内容! 技术难点 要让多无人机协同吊载既能高速机动、又能安全避障,还不依赖负载传感器,难点主要集中在: * 全位姿高机动控制难:负载位置与姿态是

无人机身份识别解决方案:开源RemoteID完全指南

无人机身份识别解决方案:开源RemoteID完全指南 【免费下载链接】ArduRemoteIDRemoteID support using OpenDroneID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArduRemoteID 开源无人机身份识别是当前航空监管的核心要求,FAA RemoteID合规已成为全球无人机行业的标准化需求。ArduRemoteID项目为无人机爱好者和制造商提供了一套完整的开源解决方案,帮助实现符合FAA和欧盟标准的远程身份识别功能。 🚀 快速部署步骤 ArduRemoteID支持ESP32-S3和ESP32-C3硬件平台,部署过程简单高效: 1. 环境准备:安装Arduino CLI和Python 3环境 2. 代码获取:克隆项目仓库到本地目录 3. 依赖安装:运行安装脚本配置编译环境 4. 固件编译:使用make命令一键编译项目 5. 设备烧录:通过USB接口将固件上传到ESP32设备 🔧 多平台兼容方案 该项目支持多种硬件开发板,包括ESP32官方开发板、Bluemark系列模块

NVIDIA Isaac Sim 结合 ROS2 在无人机室内导航的应用:从仿真到实战的全维度解析

前言:室内导航的技术困境与仿真革命 在天津某冷链物流中心的深夜,一架四旋翼无人机正试图穿过仅 0.8 米宽的货架通道。机腹的深度相机在低温下闪烁着蓝光,却因货架金属表面的反光产生了大量噪点。地面控制终端上,定位坐标如同醉酒般摇摆 —— 这不是设备故障,而是室内无人机导航面临的典型挑战。当 GPS 信号被混凝土墙体完全屏蔽,当 Wi-Fi 信号在密集货架间剧烈波动,当视觉传感器被光照变化和相似场景迷惑,无人机如何像在室外那样自如穿梭? 这个问题的答案藏在两个技术领域的交叉点上:高保真仿真平台与机器人操作系统。NVIDIA Isaac Sim 作为基于 Omniverse 的物理精确仿真环境,提供了从像素到牛顿的全尺度模拟能力;而 ROS2(Robot Operating System 2)则作为机器人控制的 "神经中枢",实现了感知、决策与执行的模块化协作。当这两者结合,不仅解决了室内导航算法开发的成本与风险问题,更构建了一条从虚拟测试到物理部署的无缝桥梁。 本文将以 4 万字篇幅,通过 50

无人机地面站QGC的安装(ubuntu20.04)

无人机地面站QGC的安装(ubuntu20.04) 1.安装依赖 使用以下命令: sudo usermod -a -G dialout $USER sudo apt-get remove modemmanager -y sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-gl -y sudo apt install libfuse2 -y sudo apt install libxcb-xinerama0 libxkbcommon-x11-0 libxcb-cursor0 -y 2.下载安装包 可以直接去官网下载,链接地址:https://docs.qgroundcontrol.com/master/en/qgc-user-guide/