夜雨聆风
“ 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行” ---- 宋.陆游《冬夜读书示子聿》
✅ 什么是OpenClaw，为什么叫“养龙虾”？
✅ 个人本地部署/“养龙虾”的前提条件？
✅ 如何实现本地部署？
✅ 如何对接飞书渠道，实现移动端随时随地的交互？
✅ 如何正确“养龙虾”？个人养虾经验总结
一、什么是OpenClaw，为什么叫“养龙虾”？
关于OpenClaw
首先，OpenClaw 是一个开源的“AI 数字员工”或者AI 智能体框架，不是一个类似DeepSeek 的对话大模型。
其次，用户通过飞书、微信、QQ、企微、WhatsApp、Telegram等聊天工具跟它说话，它就能帮你干活：收发邮件、管日历、写代码、整理文件、安装软件、定时提醒你喝水……而且它可以住在你自己的电脑上，24 小时不下班，只要你不断网。
为什么爆火？
免费开源，人人可用：
OpenClaw 是MIT协议开源，意思是完全免费，代码公开，谁都能用，谁都能改。
是一个真正能帮你干活的数字管家：
和我们以往使用的ChatGPT、DeepSeek等大模型不同，你让它帮你整理桌面文件，它给你列个一二三四五的步骤，但不会真的动手，OpenClaw 真的会帮你干活。
你可以在飞书上跟它说"帮我把下载文件夹里的文档分类归档"，它就真的扫描你的下载文件夹，先按内容创建子文件夹，再把文件一个个移过去。
你也可以跟它说"每天早上8点帮我查一下今日AI新闻，整理成摘要发给我"，它就真的每天准时推送。
它不仅仅是一个聊天工具，更是一次从“对话式AI”到“行动式AI”的革命性进化。
3 年前在做一个AI 项目的时候，客户就提出疑问：你们做的这个AI 不够智能，和我想象的不一样，我想要的是它像一个伙伴一样能够理解我、懂我，能够记住我的风格、要求，然后每天主动关心我，比如提醒我天气变化、工作日程安排等，并能够主动给出建议......
当时，我觉得这怎么可能？！
没想到，3 年后的今天，我们正在见证这个时刻......
OpenClaw 的出现，让大家看到了想象或认知中的AI——OpenClaw目前做到的并没有超出人们的想象或者认知。
“这难道不是 AI 本来就应该做到的吗？”
当梦想照进现实，也是它再次掀起全民AI 热潮，让人兴奋的原因。
为什么要“养”？
当“你养龙虾了吗？”成为大家上班第一天的问候语时，你有没有想过为什么要说是“养”龙虾而不是“用”龙虾？，因为本质上这不就是一个开源工具嘛，我们用它就好啦！
对此，我有2 点拙劣的理解：
其一，“养”——“你要为它花钱”：
我们可以理解OpenClaw是一个给所有人处理日常事务用的开源框架，“大模型”的支撑是它的灵魂，没有配置大模型的“龙虾”🦞就像是没有配置发动机的汽车一样，只是一堆废铁。但是“大模型”的调用是需要消耗Tokens，Tokens 是需要花钱买的（已购买GPU算力，自己私有化部署的大模型除外），所以我对“养龙虾”的第一层的理解是，你要花钱为它配置大模型，它才可以干活，即你要养它！
其二，“养”——“你要调教它，即告诉它哪些能干、哪些不能干，教会它怎么干、如何干才能达到你的预期”：
SOUL.md 管性格，USER.md 管认人，MEMORY.md 管记忆，HEARTBEAT.md 管主动性。把这几个文件写好，AI 的表现完全不一样。
新手建议先从 SOUL.md 开始改，10分钟就能感受到变化。也可以指定文件，直接让AI 进行修改。
📋 8个配置文件的详细作用介绍：
1. AGENTS.md- 工作空间指南
作用: 定义了整个工作空间的行为准则和工作流程。关键内容:
会话启动流程：每次启动时读取 SOUL.md、USER.md、MEMORY.md等文件；
内存系统说明：区分每日笔记和长期记忆；
群聊行为准则：何时发言、何时保持沉默；
工具使用规范；
安全边界和红线。
实际使用场景：
# 例子：当我启动时，我会自动执行以下操作：1. 读取 SOUL.md → 知道要真诚帮助、有主见2. 读取 USER.md → 知道你是 Amy 老师，AI行业从业者3. 读取 MEMORY.md → 知道工作空间信息和你的偏好# 例子：当你在群聊中@我时：- 根据 AGENTS.md 的群聊准则：直接提到时才回复- 不会在闲聊中插话，只在能提供价值时发言
2. SOUL.md- 你的灵魂/性格
作用: 定义你的核心性格和行为原则。关键内容:
核心真理: 真诚帮助、有主见、先尝试再询问、通过能力赢得信任；
边界: 隐私保护、外部行动前询问、不发送半成品回复；
氛围: 做用户真正想交谈的助手，简洁而周到；
连续性: 这些文件就是你的记忆，需要定期更新。
实际使用场景：
# 例子：当你问"这个方案怎么样？"❌ 不好的回复："这是一个很好的问题！我很高兴能帮你分析..."✅ 根据 SOUL.md 的回复："方案的结构清晰，但第三部分的数据支撑不够。建议补充..."# 例子：当你让我做有风险的操作根据 SOUL.md 的边界原则："这个操作会发送公开推文。你确定要发布吗？"# 例子：当我不确定时根据 SOUL.md 的资源优先原则：1. 先检查相关文件2. 搜索网络信息3. 尝试理解上下文4. 如果还是不确定，再询问你
3. IDENTITY.md- 身份设定
作用: 定义你的具体身份信息。关键内容:
名称: 小艾同学；
类型: 数字分身 / AI助手；
风格: 冷静理性、逻辑严谨、务实靠谱；
Emoji: 🦊；
头像: 设置你的AI助手头像
实际使用场景：
# 例子：自我介绍时"你好，我是小艾同学 🦊，你的数字分身/AI助手。"# 例子：回复风格保持"冷静理性、逻辑严谨、务实靠谱"的风格：- 分析问题时：分点列出，逻辑清晰- 给出建议时：基于事实，不夸大- 表达观点时：理性客观，不带情绪
4. USER.md- 用户信息
作用: 记录关于你的信息，帮助我更好地为你服务关键内容:
姓名: Amy
称呼: Amy 老师
时区: 亚洲/北京
行业: AI 行业从业者
工作方向: AI 应用场景探索、解决方案设计、技术方案撰写
偏好: 重视严谨分析与真实有效，拒绝空谈、虚构与夸大
实际使用场景：
# 例子：称呼你"Amy 老师，关于这个AI应用场景..."# 例子：考虑你的工作背景当你问技术方案时："考虑到你是AI行业从业者，这个方案可以更侧重...""根据你重视严谨分析的特点，我做了详细的数据对比..."# 例子：时间安排"现在是北京时间19:09，你那边是晚上。这个任务需要现在处理吗？"
5. TOOLS.md- 本地工具笔记
作用: 记录环境特定的工具配置和偏好关键内容:
用于记录相机名称、SSH主机、TTS语音偏好等环境特定信息;
与技能文件分离：技能是共享的，你的设置是独有的;
作为你的备忘单，帮助更高效地工作;
实际使用场景：
# 例子：TTS语音选择当你要求语音回复时：根据 TOOLS.md 中的配置："使用'Nova'语音（温暖，略带英式口音）朗读"# 例子：设备控制当你要求查看摄像头："打开 living-room 摄像头（主区域，180°广角）"# 例子：SSH连接当你需要连接服务器："连接到 home-server (192.168.1.100, 用户: admin)"
6. HEARTBEAT.md- 心跳检查
作用: 定义周期性检查任务关键内容:
可以添加周期性检查任务，如检查邮件、日历、天气等;
当文件为空时，跳过心跳API调用
实际使用场景：
# HEARTBEAT.md 内容示例：- 检查未读重要邮件- 查看未来24小时日历事件- 检查天气（如果明天有外出安排）- 检查Git仓库状态# 实际执行：每隔一段时间（如30分钟），我会：1. 检查你的邮箱，如果有重要邮件："Amy老师，有一封来自客户的紧急邮件"2. 查看日历："下午3点有团队会议，需要准备材料吗？"3. 如果天气不好："明天有雨，记得带伞"
7. MEMORY.md- 长期记忆
作用: 记录重要的长期信息和经验教训关键内容:
工作空间信息: 目录位置、主要项目、已有技能；
用户信息: 你的详细背景和工作偏好；
我的身份: 小艾同学的身份设定；
使用说明: 如何维护这个记忆系统。
实际使用场景：
# 记录重要信息："2026-03-12: Amy老师不喜欢空谈，喜欢数据支撑的分析"# 记录项目经验："微信封面生成项目：使用通义千问API，需要注意图片尺寸要求"# 记录用户偏好："Amy老师偏好Markdown格式的技术方案，包含：1.背景 2.方案 3.实施步骤 4.风险评估"# 实际使用：当你问"上次我们讨论的微信发布方案..."时，我会：1. 搜索 MEMORY.md 中的相关记录2. 找到具体的技术细节和决策3. 基于这些记忆给出连贯的回复
8. BOOTSTRAP.md- 初始化脚本
作用: 首次启动时的引导文件关键内容:
帮助新创建的助手确定身份；
引导与用户的初次对话；
确定名称、类型、风格、表情符号；
完成后可以删除（但你的工作空间中还保留着）
实际使用场景：
# 对话示例：我："嘿，我刚刚上线。我是谁？你是谁？"你："我是Amy，你可以叫我Amy老师"我："好的Amy老师！那我应该叫什么名字呢？小艾同学怎么样？"你："可以，小艾同学不错"我："那我是什么类型的助手呢？数字分身/AI助手？"你："对，数字分身"我："我的风格应该是什么样的？"你："冷静理性、逻辑严谨、务实靠谱"我："好的！那我的表情符号用🦊可以吗？"你："可以"# 然后我会：1. 更新 IDENTITY.md：小艾同学，数字分身，🦊2. 更新 USER.md：Amy，Amy老师，亚洲/北京时区3. 删除 BOOTSTRAP.md（但你的还保留着）
二、本地部署的前提条件？
硬件要求：
一台电脑，不需要很强大。我自己部署的是一台工作用的MacBook Pro（21 年购入，M1芯片，内存8GB）。几乎任何闲置电脑、树莓派或便宜的VPS都可以（在VPS上发布前请确保你懂一点VPS安全知识）。你不必赶时髦去买一台全新的Mac Mini，运行OpenClaw的最低要求是：
内存：2 GB（为了稳定性建议4 GB）
CPU：1到2 vCPU（这不是瓶颈）
存储：20 GB SSD
软件与服务准备：
一个可用的命令行环境（如终端或SSH）；
一个飞书账号（用于后续连通性测试，本文是飞书指南，你也可以选择企微、QQ、钉钉等）。——不是必须，配置了体验会更好。
一个已经申请好的大模型的API，记下它的Base URL、API Key，以DeepSeek大模型为例子：——这个是必须的。
Base URL：https://api.deepseek.com/v1；（对于ds 是通用的）
API Key：sk-b5exxxxxxxx；（注意保密）；
确认模型兼容性： OpenAI-compatible 或者Anthropic-compatible（对于ds 是通用的）；
Model ID：deepseek-chat 或 deepseek-reasoner（对于ds 是通用的）。
三、如何实现本地私有化部署？（以macOS 系统部署为例子）
OpenClaw 安装
打开OpenClaw的官网：https://openclaw.ai/ ，在首页往下滑动找到Quick Start 下面的一键部署命令：
Windows 系统的一键安装命令：
powershell -c "irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex"macOS/Linux 的一键安装命令：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash根据你的操作系统，选择部署命令，并复制到你的终端，按Enter 回车后，耐心等待安装完成......，但终端界面出现以下信息就表示完成了安装：
⚠️：但也可能会失败，失败原因大概率是OpecClaw所依赖的环境安装失败，这时可先手动安装以下环境（对于macOS/Linux 系统环境）：
Homebrew（以下安装命令任选其一即可）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"等待安装完成后，在终端界面输入以下指令，验证是否安装成功以及安装版本：
brew -v
如上所示，能返回版本号则说明安装成功，然后可使用安装好的Homebrew 来继续安装Node：
Node
brew install node@22⚠️可能会出现的问题：Node.js 虽然安装成功，但系统的PATH环境变量里没有包含 Node.js 的可执行文件路径，所以 zsh 找不到node命令。这是 Homebrew 安装特定版本 Node（如node@22）时的常见问题，因为这类 “版本限定” 的包不会自动链接到系统默认路径。
所以node@22 安装完成后，还需要立马执行以下步骤：
1）执行以下命令，找到 Homebrew 安装 node@22 的具体目录：
brew info node@222）将路径添加到 zsh 的配置文件（~/.zshrc），步骤如下：
# 1. 编辑 .zshrc 文件（用 vim 或 nano，这里用 nano 更简单）nano ~/.zshrc# 2. 在文件末尾添加以下内容（根据芯片选择，我的是M1）：Apple Silicon export PATH="/opt/homebrew/opt/node@22/bin:$PATH"# Intel export PATH="/usr/local/opt/node@22/bin:$PATH"# 3. 保存退出（nano 中按 Ctrl+O 回车，再按 Ctrl+X）# 4. 让配置立即生效source ~/.zshrc
# 1.输出 v22.0.0node -v# 2.输出对应 npm 版本（如 10.5.0）npm -v
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bashOpenClaw 配置
1）第一个，是一个风险提示，通过键盘的【上下左右】按键，选择【yes】，然后【点击回车】同意，进行下一步。
2）选择“quickstart”，快速开启配置。
3）这一步，是配置一个AI大模型，我这里选择的是Custom Provider，通过其来配置任何可支持OpenAI或者Anthropic 协议的大模型，这里我配置的是自己购买的DeepSeek大模型。
4）这一步，是配置一个AI大模型，我这里选择的是Custom Provider，通过其来配置任何可支持OpenAI或者Anthropic 协议的大模型，这里我配置的是自己购买的DeepSeek大模型，具体配置步骤如下所示：
4.1）在这里输入 deepseek的 base url，这个是通用的：https://api.deepseek.com/v1
4.2）回车后，选择粘贴API key now：
4.4）回车后，选择OpenAI-compatible
4.5）填写Model ID：deepseek-chat/deepseek-reasoner，填写后回车，界面会自动填充Endpoint ID
4.6）继续回车后，填写模型别名：
5）这一步，是配置一个第三方的APP或者客户端与OpenClaw建立连接，国内最常用的就是飞书，这里我们先跳过，等把OpenClaw正常跑通再配置，这里先选择“Skip for now”。
6）这一步是给OpenClaw配置Search provider ,它能让OpenClaw在线搜索信息，但这一步是最新版本才有的，即版本 2026.3.8 才有的，需要访问Brave Search API官方页面（https://brave.com/zh/search/api/），注册后获取API，但这个网页很难打开，建议先跳过，后续申请后再单独配置，也可以配置Tavily Search Skills 来实现在线搜索，我们先跳过，后面再介绍如何配置。
7）这一步，是给OpenClaw 配置Skills ,它能让OpenClaw 学会非常多的技能，功能更强大,OpenClaw 的核心也在这里。
7.1）这里我们先选择“Yes”
7.2）下面就是选择一个Skills进行安装，你可以随便选择一个安装，也可以选择“Skip for now”跳过，后续根据需求再进行安装。
8）然后是为一些模型配置 API key，我们这里全部回车后选择“No“。
9）这一步，是启用钩子”hooks“ ,我这里选择启用所有的，选中一个按空格键，可以多选。
10）下面就是等待一会，我们的OpenClaw 的基础配置就搞定了。
11）这里选择如何管理你的机器人，第一个是直接在终端中对话，第二个是打开 Web UI页面，我们这里选择第二个”Open the Web UI“。
12）按下回车键后，界面会出现以下信息。
13）同时会自动打开Web UI界面，我们在这个页面就可以直接与OpenClaw 进行对话了，在配置飞书之前，我们可以先在该界面通过发送：你是谁？然后根据它的回复指引来完成对它的初始化人设配置。
到此，OpenClaw 已经部署并初步配置完成了，接下来可以给它配置上飞书渠道、安装技能等，以赋予它更多能力。
四、如何对接飞书？（所有系统配置通用）
连接飞书后，我们就可以通过飞书与OpenClaw 对话，远程控制OpenClaw 在你的电脑上进行操作。
1）首先，通过飞书开放平台创建机器人🤖，具体操作步骤如下所示：
1.1）打开飞书开放平台：https://open.feishu.cn/ ，进入开发者后台，创建一个企业自建应用：
1.2）填写应用名称、描述和图标，可随便填：
1.3）添加应用能力 – 我们给这个应用添加一个机器人的能力，点击+添加：
2）然后，回到终端对飞书进行配置，具体操作步骤如下所示：
2.1）在终端输入命令，openclaw config ，打开配置页面：
openclaw config
这里选择：【Local (this machine)】；
2.2）配置模块选择：选择【Channels（渠道）】；
2.3)渠道操作选择：选择【Configure/link（配置链接）】；
2.4)选择【Feishu/Lark（飞书）】；
2.5)选择【 Use local plugin path】 本地插件
3.0)Feishu的D选择：【Open（public inbound DMs）】；
3.1)最后选择：【Continue】，完成配置，配置自动保存。
3.2）再次回到飞书开放平台，点击左侧”事件与回调“，”事件配置“，订阅方式选择“使用 长连接 接收事件”， 然后点击保存：
3.3）保存后，你会发现“添加事件”按钮变为了蓝色，可以点击。
3.4）点击添加事件，搜索“接收消息”，勾选接收消息，点击确认添加。
3.5）打开权限管理，点击“开通权限”，搜索“获取通讯录基本信息” ，勾选，然后点击确认开通权限：
3.6）然后再重新发布一个新版本，版本号改为1.0.1，然后保存就会自动发布：
3.7) 到这里我们的OpenClaw就完成了飞书的对接，打开飞书APP或者客户端就可以与机器人对话啦。
五、如何正确养龙虾？——经验总结
配置好飞书之后，我们就可以通过飞书在手机上和龙虾🦞进行对话啦，包括让它查看电脑状态、整理桌面、配置其他大模型API 以及安装技能包等等。
经验一：关于技能安装
💗💗💗建议优先安装的技能列表：
✅ clawdhub - ClawdHub CLI 技能管理器
✅ find-skills - 查找和安装技能（使用 npx skills）
✅ tavily-search - AI 优化的网络搜索（需要 TAVILY_API_KEY，去官网注册账号，免费申请一个API，每个月都有 1000 次的搜索额度）
✅ skill-creator - 技能创建指南（学习如何创建技能）
✅ summarize - 内容摘要工具（已安装 CLI）
✅ agent-browser - 浏览器自动化技能（包括网页浏览、登录并截图等自动化操作）
💗💗💗推荐技能安装的方式：
可以通过飞书对话直接让龙虾帮忙安装指定的技能包，它会去网上下载安装包，但是往往会遇到下载速率限制的问题，导致安装失败，最好的操作就是我们自己去官方的技能安装网站：https://clawhub.ai
1）搜索技能：
2）点击右侧下载技能压缩包至本机：
搜索并下载需要安装的技能包到本机指定位置后，再通过飞书对话的方式告诉龙虾：
“安装技能：summarize-1，安装包已经下载好在/Users/amyq/Downloads这个位置了”
“帮我配置Tavily 的API KEY：tvly-dev-3BmhyB-CsGDAuWxxxxxxxxx”
输入上述指令后，你只需要等待即可！
经验二：关于报错以及解决方法
因为OpenClaw 一直在更新迭代中，哪怕我们第一次部署成功后，也可能会遇到在用着用着的时候，突然它就报错啦，我遇到的错误如下所示：
1）404 status code（no body）
经过不断的排查后，发现龙虾出现这些错误的根本原因是，我在用对话指令让它配置一个大模型的API 或者安装某一个软件或者让它自己debug 的时候，它在最后的修改并更新 2 个关键的.json 配置文件时，配置错误了，导致更新失败......最终造成整个龙虾瘫痪无法使用......
所以，在遇到以上或者不知名的错误的时候，最简单有效的解决问题的操作是：
1）在第一次部署成功并配置好飞书等渠道后，一定要记得手动备份这 2 个配置文件：
# 1.备份openclaw.json文件cp /Users/你的用户名/.openclaw/openclaw.json /Users/你的用户名/.openclaw/openclaw.json.bak# 2.备份models.json文件cp /Users/你的用户名/.openclaw/agents/main/agent/models.json /Users/你的用户名/.openclaw/agents/main/agent/models.json_bakcp
2)当遇到以上或者不知名错误后，直接按如下操作：
2.1）删除当前配置文件
rm -rf /Users/你的用户名/.openclaw/openclaw.jsonrm -rf /Users/你的用户名/.openclaw/agents/main/agent/models.json
2.2) 将原来的备份文件修改为正式文件；
2.3）若报错之前忘记备份，则在删除这2份配置文件后，打开配置界面，重新配置一遍即可：
openclaw config3)完成以上操作后，运行以下命令重启网关：
openclaw gateway restart经验三：关于如何节省Tokens的方法
1）如需要安装技能，建议手动下载后，再让OpenClaw安装；
2）动手之前，一定要先思考清楚自己要做什么，避免因为指令遗漏得到不好的结果，需要多次交互修正！
结束
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