最近准备在课堂上展示 OpenClaw 的功能。

OpenClaw 是我正在建设和使用的 AI 工作台 / 智能体工具，可以通过 QQ-bot 接收指令，并自动完成一些教学、办公或资料处理相关任务。换句话说，我想让学生看到：大语言模型不只是停留在聊天框里，它还可以通过智能体、工具调用和自动化流程，真正参与到具体工作中。

这次演示有一个很现实的问题：操作入口在手机 QQ 上。

我需要在小米手机上通过 QQ-bot 向 OpenClaw 发送指令，然后让学生在投影画面上看到 OpenClaw 如何自动干活。这样一来，手机画面就必须稳定地投到教室投影机上。

以前我一般采用基于 Wi-Fi 的无线投屏方案。它的优点很明显：方便，不用接线。但在真实课堂环境中，它的问题也很明显：连接不稳定，刷新速度慢，有时手机画面已经变化了，投影画面还慢半拍。

如果只是展示一张图片、一个网页，这种延迟还可以忍一忍。但如果要演示一个“自动执行任务”的 AI 工具，画面卡顿、延迟和断连就会明显影响课堂节奏。

于是，我决定换一种方式。

下课后，阿威开始请教 ChatGPT

下课后，阿威没有继续和无线投屏较劲，而是打开 ChatGPT，开始请教有没有更稳的方案。

ChatGPT 推荐了一个工具：scrcpy。

它是一个开源工具，可以通过数据线把安卓手机画面显示到 Windows 电脑上。电脑再连接投影机，就可以把手机画面投到大屏幕上。

这个思路并不复杂：

手机负责运行 App，电脑负责显示画面，投影机负责放大展示。

采用 scrcpy 方案后，首先要确认的是有线连接链路是否成立。这里的关键并不只是“插上一根 Type-C 线”，而是这根线是否支持数据传输。

这个细节看似基础，但在课堂现场很关键：如果电脑识别不到手机，优先排查的往往不是软件，也不是系统设置，而是线材本身。

这也是 ChatGPT 在这个过程中比较有价值的地方。它不是简单扔给我一个工具名称，而是陪着我把问题一步步拆开：如何从无线投屏切换到有线链路？怎样判断连接失败是线材问题、系统设置问题，还是软件运行问题？小米 HyperOS 的开发者模式在哪里？USB 调试怎么打开？为什么 scrcpy 会这么快？

这些问题单独看都不大，但任何一个小卡点，放到课堂现场，都可能变成“技术事故”。

小米 HyperOS 手机如何操作？

下面是我实际走通的流程。以小米手机 HyperOS 系统为例。

第一步：准备工具

需要准备以下几样东西：

1. 一部小米或 Redmi 手机；
2. 一台 Windows 11 电脑；
3. 一根支持数据传输的 Type-C 数据线；
4. scrcpy；
5. 已经连接投影机的电脑。

scrcpy 的官方下载地址是：

https://github.com/Genymobile/scrcpy/releases/

Windows 用户通常下载类似这样的压缩包：

scrcpy-win64-xxx.zip

下载后直接解压即可，不需要复杂安装。

第二步：打开小米手机开发者模式

在小米 HyperOS 中，路径一般是：

设置 → 我的设备 → 全部参数与信息 → OS版本

连续点击 OS版本 大约 7 次。

看到类似“您现在处于开发者模式”的提示，就说明成功了。

这里有一个小提醒：HyperOS 通常是点击“OS版本”，不是点击“Android版本”。这个地方如果点错，就容易找不到后面的 USB 调试。

第三步：开启 USB 调试

开发者模式打开后，返回设置首页。

进入：

设置 → 更多设置 → 开发者选项 → USB 调试

打开 USB 调试。

手机可能会弹出安全提示，选择允许即可。

第四步：连接 Windows 11 电脑

用 Type-C 数据线连接手机和 Windows 11 电脑。

这时手机上通常会弹出提示：

是否允许 USB 调试？

选择：

允许

也可以勾选：

一律允许使用这台计算机进行调试

这样以后连接同一台电脑时，就不需要反复确认。

第五步：运行 scrcpy

打开解压后的 scrcpy 文件夹，双击：

scrcpy.exe

正常情况下，电脑屏幕上会出现手机画面。

这一步成功后，就说明手机已经投到电脑上了。

第六步：电脑投到投影机

电脑连接投影机后，按：

Win + P

选择：

复制

这样投影机显示的就是电脑画面，而电脑画面中已经有了手机画面。整个链路就打通了。

为什么 scrcpy 这么快？

实际测试下来，scrcpy 的速度明显比我以前使用的 Wi-Fi 投屏方案更好，画面刷新非常跟手，几乎没有明显拖沓感。

它为什么这么快？

第一，它不走教室 Wi-Fi。

无线投屏往往要经过无线网络。教室里设备多、干扰多，网络环境不一定稳定。scrcpy 通过数据线连接手机和电脑，路径更短，中间环节更少。

第二，它不是安卓模拟器。

模拟器是在电脑里“虚拟一台安卓手机”，负担比较重。scrcpy 并不模拟手机，它只是把真实手机的画面显示到电脑上。手机负责运行 QQ、OpenClaw 相关交互和其他 App，电脑只负责显示画面。

第三，它利用的是手机本身的视频编码能力。

手机本来就能录屏、直播、视频通话。scrcpy 相当于让手机把自己的屏幕编码成视频流，然后直接传给电脑。这个过程不经过云端，也不需要复杂账号体系。

第四，它很轻。

scrcpy 不需要在手机上安装复杂 App，不需要登录账号，也没有广告和各种附加功能。它的任务很单纯：把手机画面传出来，必要时再把电脑端的控制指令传回去。

所以它的快，并不神秘。简单说，就是：

路径短，负担轻，少绕路。

一次折腾，两层丝滑

回头看，这次小米手机投屏的小折腾，真正有意思的，不只是找到了一款工具，而是体验到了两层“丝滑”。

第一层，技术链路的丝滑。

通过 scrcpy，小米手机经由 Type-C 数据线连接到 Windows 11 电脑，再由电脑投到教室投影机。手机、电脑、投影机之间的链路变短了，画面刷新更跟手，课堂展示也更稳了。

对我来说，这解决了一个很现实的问题：在演示 OpenClaw 这类 AI 自动化工具时，学生看到的不只是“讲解”，还要看到工具真正运行起来。画面稳定，本身就是教学效果的一部分。

第二层，认知协作的丝滑。

这里的“人族”，带一点玩笑意味：真实教师、真实课堂、真实问题，都在这一端；大语言模型在另一端，协助拆解问题、提示路径、整理经验。

这次从无线投屏不稳定，到尝试 scrcpy，再到走通小米 HyperOS 的设置流程，ChatGPT 并没有替我完成判断，但它让问题拆解得更快，路径验证得更顺。

教师提出问题，模型协助拆解，教师现场验证，再把过程沉淀成经验。

这就是第二层“丝滑”。

一次小米手机投屏，看似只是课堂技术细节；但它也提醒我，大语言模型的价值，不只在于生成内容，也在于陪着教师把一个具体问题更快地想清楚、走通、总结下来。

AI 赋能教学，很多时候并不是从宏大口号开始的，而是从一次“下课后，我问了问 ChatGPT”开始的。