OpenClaw（昵称小龙虾）是一款 MIT 开源协议的本地优先 AI 智能体执行网关，支持多平台接入、本地部署，能实现自然语言驱动的设备自动化操作，区别于纯对话 AI，可直接操控系统执行实际任务，数据全程本地存储更安全。本文带来 2026 最新版 OpenClaw 安装教程，适配 Windows/macOS/Linux 全系统，新手也能一键搞定。
表格
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows10+/macOS12+/Ubuntu20.04+ | Windows11/macOS14+/Ubuntu22.04+ |
| 运行环境 | Node.js 22+ | Node.js 22.x LTS 稳定版 |
| 内存 | 2GB | 4GB 及以上 |
| 磁盘 | 500MB 空闲 | 1GB 及以上 |
| 网络 | 联网（调用 AI API）/ 离线（本地模型） | 稳定宽带 / WiFi |
提前确认安装Node.js 22+，可通过node
Visual Studio Code + Continue * 组合Visual Studio Code + Continue + Ollama 基本就是 本地版 Cursor / Copilot。，可以做到： * AI 自动写代码 * 自动改代码 * 解释代码 * 自动生成文件 * agent 自动执行命令 安装 Ollama 1. 安装 Ollama # macOS: brew install ollama # Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # windows: irm https://ollama.com/install.ps1 | iex 或者直接去官网下载安装 https://ollama.
探索调参之道：通义万相2.1应用拓展与平台调优实践 近年来，随着生成模型不断迭代升级，通义万相在图像生成领域的表现愈发引人瞩目。相比于基础的文生图使用，如何在平台应用拓展和参数调优上发掘更大潜力，已成为众多开发者与工程师关注的热点。本文将从实际应用案例出发，分享一些调参心得与平台优化策略，并着重探讨蓝耘GPU平台在这方面的独特优势，力求帮助读者快速上手并走上创新之路。 一、通义万相2.1来临 前几日，通义官方发布了万相最新文生图模型2.1。 通义万相2.1在模型底层和交互体验上都有显著升级，具体来说： * 模型参数与语义理解升级 新版本参数规模已经突破千亿级别，使得对输入文本的语义捕捉更为精准，能更好地理解复杂描述，生成的图像在细节和质感上都有明显提升。与此同时，内置的智能改写功能可以自动优化用户输入，使得图像风格和表现更符合预期。 * 生成速度与细节表现的提升 得益于优化的算法和模型架构，生成速度大幅加快，尤其在高分辨率（最高支持200万像素）输出时，依然能保持流畅高效。同时，细节表现力增强后，无论是人物表情、光影效果还是场景布置，都能呈现得更加生动自
引言：工具选择 = 成本 + 效率 + 风险 的综合权衡 2026 年，AI 编程工具已从“玩具”走向“生产主力”。但面对 TRAE、Qoder、Cursor、GitHub Copilot 等选项，开发者不仅要问： * 它能写 Rust 吗？支持中文需求吗？ * 更要问：一个月多少钱？团队用得起吗？代码安全有保障吗？ 本文将从 五大核心维度 深度剖析四大主流 AI IDE： 1. 核心理念与自主性 2. 多语言与跨生态支持能力 3. 工程化与交付闭环能力 4. 中文本地化与业务适配 5. 收费模式、定价策略与企业成本 帮你做出技术可行、经济合理、风险可控的决策。 一、核心理念：
一、教育邮箱认证 1、进行教育邮箱认证可免费使用claude pro 2年，有机会的话可以进行认证，无法教育认证的话只能花钱充claude的会员了，如何进行教育认证可观看该Up的视频 超简单一次通过Github学生认证，逐步详细视频教程_哔哩哔哩_bilibili 2、教育认证通过后在GitHub个人主页下的Copilot/Features中开启Copilot Pro 二、服务器上配置Copilot反向代理 1、配置nodejs环境 在官网https://nodejs.org/en/download/package-manager，下载nodejs安装包（Linux） 下载完成后将压缩包传到服务器上进行解压，目录如下 创建软连接，使得在任意目录下都可以试用直接使用node命令和npm命令 ln -s /root/node-v24.13.1-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node ln -s /root/node-v24.13.