让 AI 全天候帮你干活：OpenClaw 部署一次讲透

想象一个场景——

晚上 11 点，你给 AI 发了条消息："把这个月的资讯整理成一份综述，明早我要看。"然后你去睡觉。

早上 7 点，咖啡还没泡好，综述已经发过来了。

这不是科幻，这是 OpenClaw + 云端部署的日常。

最近它火到什么程度？MacMini、云电脑、云服务器被买到断货。道理其实不复杂：以前是人在用电脑，现在是一个 7×24 小时不知疲倦的 AI 住进电脑里干活。你只需要通过聊天软件下达指令，它就能全自动接管电脑完成任务——设备还是那些设备，但用途彻底变了。

不过很多朋友卡在第二步：装在哪？

装在自己天天用的电脑上？买个云电脑？还是用各家模型厂商推出的"专属方案"？选错了轻则体验打折，重则白花钱。

今天把本地 + 云端一共 6 种方案一次讲清楚，看完就能做决定。

01 先看它到底能干什么

选之前先对齐预期，免得装完发现"就这？"

已经有人玩得很深：通过 OpenClaw 在手机上完成绝大多数代码的编写和测试——人不在电脑前，活照干。

再说几个我亲测在用的场景。

把重要信息封装成 Skill。 我的主要作品、购买的 Coding Plan 邀请码这些重要信息，都封装成了 Skill。需要的时候问它一句，它自动提取相关信息回答。相当于给 AI 喂了一本"关于我的手册"，关键时刻随问随答。

写作辅助。 帮我写公众号大纲草稿、阅读文档、看重要 AI 项目的源码。翻译、字幕校对、资讯整合这类活，它也都接得住。

人机共建 Skills 仓库。 这个玩法最有意思：我新增 Skill 推上去让它安装，或者它自己新增推上来我本地安装——人和 AI 一起维护一套技能库，协作感很强。再让它自己装个 find-skills，以后缺什么能力，它自己搜索、自己安装。

睡前派活，醒来收结果。 这是云端部署的精髓：睡前安排好任务，第二天早上检查结果就行。人睡觉，AI 加班。

如果还想看更多玩法，可以搜搜《OpenClaw 的关键不在于安装，而在于你怎么用？29 个真实用例》——场景比大多数人想象中多。

02 先想清楚：本地还是云端

我的观点很直接：装在自己天天用的电脑上，意义不大。

三个原因，一个比一个现实。

第一，你本来就在电脑上。想让 AI 干活，直接用 Claude Code、Claude Cowork 这类工具就行，没必要隔着一层 OpenClaw 折腾。

第二，电脑要睡觉。你一关机它就下线，"全天候"从何谈起？而且本地跑还费你自己的电。

第三，数据混在一起。工作数据和个人数据搅在一台机器里，既不隔离，也不清爽。

所以我的推荐顺序是：云电脑 > MacMini > 本地电脑。

真正的分水岭就一个问题：你要不要它 7×24 在线？

要，直接上云端。不在乎在线时长，本地也不是不行。

03 六种方案，按人选

本地方案（1 种）：

菜鸟教程 OpenClaw —— 想零成本尝鲜的，从这里开始。这份教程把安装步骤、常用指令、工作区文件介绍得都很全，跟着走基本不会卡住，是本地方案里最省心的。微信搜"菜鸟教程 OpenClaw"就能找到入口。

云端方案（5 种）：

阿里云无影云电脑 —— 我自己在用的方案。推荐理由两条：价格比较便宜；官方有专门的 OpenClaw 快速创建指引，7×24 小时远程在线，能全自动完成很多任务。没有特殊偏好的话，预算有限优先看它。

腾讯云轻量应用服务器 —— 适合腾讯生态用户。如果你日常重度使用企业微信、腾讯文档、腾讯会议，选它可以让 OpenClaw 的消息联动和你的工作流无缝衔接。

百度智能云 —— 适合已有百度云资源、或习惯百度生态的用户。功能上和前两家大同小异，看你在哪家生态里。

Kimi Claw —— Kimi 官方托管方案，入口在 kimi.com/bot。但注意：功能仅支持 Allegretto 及以上计划，换句话说，要开通 kimi Coding Plan（199 或 699 档）才可以"免费"使用。本来就开着计划的朋友，等于计划里白送一个云端部署；没开的话，这个门槛就偏高了。

AutoGLM-OpenClaw —— 智谱方案。Coding Plan Pro 和 Max 用户可以直接领取；普通用户想体验，可以用 AutoGLM 积分兑换。亮点是提供一对一专属云电脑，设备 24 小时不关机。

一段话总结：没开任何计划 → 无影云电脑；腾讯生态重度用户 → 腾讯轻量；已开 Kimi 计划 → Kimi Claw；已开智谱 Pro/Max 或有积分 → AutoGLM。

04 装完别停，真正的杠杆是 Skills

几句掏心窝的建议。

别装一堆相似工具。 最近类 OpenClaw 的工具像雨后春笋一样冒出来，没必要浪费时间每个都装一遍。选一个用好是关键——工具的复利来自熟练度，不来自数量。

Skills 才是分水岭。 强烈建议给 OpenClaw 装好用的 Skills；有条件的话，自己学一下创建 Skills 的技术，让 AI 按照你的经验、知识全自动、高质量地完成任务。部署只是入场券，Skills 才是它越用越懂你的原因。

它不是银弹。 OpenClaw 并不总比 Claude Code 好用——如果你就在电脑前干活，尤其是写代码，Claude Code 这类 CLI 工具反而更顺手。OpenClaw 的主场是"人不在电脑前，活照干"。场景对了，工具才对。

05 三个高频问题

一定要买云电脑吗？自己的电脑真不行？

不是不行，是不划算。自己电脑装 OpenClaw 没有任何技术障碍，但它要睡眠、要关机、要干别的活——7×24 在线这个最大价值直接归零。白天偶尔用用，本地完全够；想把它当"数字员工"养，就上云。

部署要会写代码吗？

基本不用。云端方案都有官方指引，跟着文档点就行；Kimi Claw 和 AutoGLM 更是托管方案，领取即用。真正需要动手的是后面配置 Skills 的环节，但那更多是"把需求说清楚"，不是写代码。

数据放云端安全吗？

云电脑本质是一台只属于你的虚拟机，数据隔离反而比本地（和个人文件混在一起）更清爽。当然，该加密加密、该脱敏脱敏，这是任何云端方案的通用原则。如果完全不能接受数据出本机，那就回到本地方案——代价是放弃"全天候"。

OpenClaw 的关键，从来不在安装，而在于你怎么用。

装好只是第一步，让 AI 按你的方式干活，才是真正的开始。

觉得有用的话，转发给还在纠结装哪的朋友。上一篇《一句话让 AI 替你干活：15 款桌面 Agent 选型一篇看懂》讲了桌面 Agent 怎么选，配合食用更佳。