夜雨聆风GitHub 上有个项目叫 OpenClaw，2026 年初，它用两个月时间拿下 247,000 个 Star，超过了 Linux，成为史上增长最快的开源项目。国内 13 家大厂迅速跟进，圈内人把这场竞争叫"百虾大战"。
一套中文开源教程——hello-claw，从零开始、手把手带你领养一只真正能干活的 AI 龙虾。截至 2026 年 3 月，教程主体已完成，包含 21 章 + 7 个附录。
仓库地址：https://github.com/datawhalechina/hello-claw 在线阅读：https://datawhalechina.github.io/hello-claw
OpenClaw 不是聊天机器人
理解 hello-claw 之前，先搞清楚 OpenClaw 是什么。
我们平时用的 ChatGPT，是这样的：
你：帮我整理一下收件箱里的邮件ChatGPT：我可以给你一些整理邮件的建议...OpenClaw 是这样的：
你：帮我整理一下收件箱里的邮件OpenClaw：[正在连接 Gmail API...] [已读取 127 封未读邮件...] [按主题分类完成，生成摘要...] 完成！已将邮件分为 5 类，重要邮件 3 封已标记。一个给建议，一个做事情。这就是本质区别。
OpenClaw 本地运行，所有数据在你自己的设备上，它能读写文件、执行命令、控制浏览器、收发消息——通过 Telegram、飞书、QQ 随时下指令。它的三大杀手锏：
本地运行：数据不离机，完全掌控 真正执行：不只生成代码，直接运行、验证、修复 丰富生态：16,000+ 技能（Skills）可组合，AI 还能自己写新技能
hello-claw 的三大模块
这本教程把学习路径拆成三块，每块都可以独立入门：
第一部分：领养 Claw（使用篇）
11 章 + 7 个附录，覆盖从安装到进阶配置的完整流程：
教程用了一个很形象的比喻——像雇员工一样养龙虾，只需要四步：
前两步（安装 + 配 API Key）是最低门槛，完成后龙虾就能在终端跟你对话。后两步让它从"能说话"变成"能干活"。
第二部分：龙虾大学（场景实战篇）
这一部分专门解决"装好了但不知道干什么"的问题。"龙虾大学"围绕真实工作场景，给出可以直接抄的 Skills 选型方案。
教程推荐的新手 5 件套，直接抄：
clawhub install skill-vetter # 技能安全检查，防止安装恶意插件clawhub install tavily-search # 联网搜索clawhub install agent-browser # 浏览器控制clawhub install github # 仓库协作clawhub install gog # 通用工作流目前已有的实战场景包括：
Vibe Coding 实战：让 OpenClaw 替你写代码、提 PR、跑测试 邮箱助手实战（163 邮箱）：自动读取、分类、回复邮件 多智能体协作（HiClaw）：多只龙虾各司其职，Manager 龙虾分配任务，Worker 龙虾并行执行 语音调研实战：飞书语音转文字 + 自动生成调研报告
Skills 生态也在快速扩张，目前 ClawHub 上已有超过 16,000 个技能，对应的分类菜单长这样：
第三部分：构建 Claw（开发篇）
10 章内容，从"用龙虾"进阶到"造龙虾"——拆解 OpenClaw 源码，分析替代方案，深入理解 Agent 架构：
提示词系统：OpenClaw 的"大脑"怎么运转 工具系统：Skills 是如何被加载和调用的 消息循环：多轮对话的上下文管理 多渠道接入：飞书、Telegram、Discord 适配器的设计 轻量化方案：资源受限场景下的替代选择 安全加固：IronClaw WASM 沙盒的实现原理
四种上手路径，按需选择
OpenClaw 有四种安装方式，hello-claw 都有对应的章节覆盖：
| AutoClaw 一键安装 | ||
| 手动安装 | ||
| IronClaw 安全版 | ||
| HiClaw 多智能体版 |
对于零基础用户，AutoClaw 是最快的入口，安装完成后界面长这样：
手动安装路线只需要以下三步：
安装 OpenClaw（需要 Node.js 18+）：
npm install -g openclaw配置模型 API Key（以 SiliconFlow 免费额度为例）：
openclaw configure接入飞书/Telegram（以飞书为例，需要创建应用并配置 Webhook）：
openclaw start --platform lark实战场景：它能替你干什么
场景一：早晨自动简报
每天 8:00，OpenClaw 自动拉取天气、查看日历、汇总邮件，通过飞书推送一份简报。
技术要点：使用定时任务（cron 格式）触发，配合 weather、caldav-calendar、agentmail 三个 Skills 串联工作。
场景二：代码仓库自动维护
PR 提交后自动触发 code review；函数签名变更时自动更新 API 文档；测试跑失败自动截图并创建 Issue。
技术要点：配合 github Skill + Webhook 接收 GitHub Events，OpenClaw 作为事件驱动的执行层。
场景三：飞书语音转调研报告
开完会，把飞书录音甩给龙虾，它自动转文字、提炼观点、生成报告，存到 Notion。
技术要点：飞书 API 拉取多媒体消息 → 调用语音识别 → LLM 结构化总结 → notion Skill 写入数据库。
场景四：多龙虾团队协作
一个 Manager 龙虾接收任务，拆解成子任务后分发给多个 Worker 龙虾并行执行，最后汇总结果。适合调研、数据处理等低耦合任务。
技术要点：HiClaw 多智能体框架，每只龙虾有独立的上下文空间，通过消息总线传递中间结果。
一些使用建议
OpenClaw 的滥用风险是真实存在的，hello-claw 第 10 章专门讲安全防护：
权限最小化：只给需要的文件系统权限，不要开 root 敏感操作确认：删文件、发邮件这类操作，配置成需要人工确认后才执行 Skills 来源核实：目前社区数据显示约 12% 的第三方 Skills 含有恶意代码，优先用 skill-vetter检查后再安装Token 消耗监控：多 Agent 模式下 Token 成本可能比单 Agent 高 15 倍，先设置调用上限
hello-claw 的 Beta 公测版已于 2026 年 3 月完成主体内容（构建篇第 1-10 章、领养篇第 1-11 章、龙虾大学全部实战案例），正在持续优化细节，欢迎在仓库提 Issue 反馈。
仓库地址：https://github.com/datawhalechina/hello-claw
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