看完这篇,你将具备OpenClaw 5个周的使用经验认知(上篇)

是的，我用OpenClaw 6个周了，所以看完这几篇，你就有使用5周的认知水平了！

那第6个周的部分呢？

是学习损耗啊朋友，除非你是天才

而我还得是个表达鬼才（笑

年前“小龙虾”刚出现时，我就赶紧安装了OpenClaw的爷爷ClawdBot。

这个过程总结下来就几个字：痛并快乐着

有几个有趣的点可以展开聊聊：

1、shell界面安装，不是技术员很难短时间搞清楚

我采用的是windows虚拟机+WSL+Node22笔记本本地安装

因为是做IT的，平时上线使用linux系统，倒也没觉得不适应。但非技术人员，光是WSL安装估计就要折腾半天。更别说知道安装要用WSL2这个小技巧了。

但索性现在各种云厂商一键部署如雨后春笋，这部分麻烦已被解决。

2、操作界面非图形化，折腾的你头皮发麻

安装好后，使用clawdbot onboard命令，正式进入启动前的配置。

看到配置开始的界面，我都怀疑这真的是正经产品？2026的图形化你端上来这样子的？

但这只是噩梦的开始，后面你发现它能通过修改配置文件，直接把自己搞宕机！就更惊喜啦。

就说你装个web搜索的skill吧，过一会儿它就修改完配置，重启失败下线了。

是的，下线了，起不来了！

于是乎，赶紧查阅了官方文档，用clawdbot doctor命令修正一下配置，重新启动起来一看，天塌了：自己琢磨半天配置成功的deepseek api调用通道被重置了...

这问题现在OpenClaw上也有小概率出现，想研究点新东西，得熟练使用doctor命令。

3、上下文窗口在复杂任务面前完全不够看

不是说什么三层记忆架构，想必执行复杂任务一定很出众吧。

实际上，我让它执行一个查询当天大盘行情并输出分析报告的简单命令，执行了两分钟后，直接没回音了。

后面我又反复尝试了其他任务，确定了：它执行任务一会儿就没反应了是家常便饭。

做了一辈子基层小兵没感觉，但当了ClawdBot短短几个周的“领导”就体会到：你的手下如果执行你交代的事儿，半天没有回音是让人多么煎熬的一件事儿...

后面查阅资料才知道，这是ReAct架构的概率性和无状态性、上下文膨胀导致的“注意力稀释”、缺乏实时进度反馈机制等导致的。

不出意外，这个问题也带到了OpenClaw。

当然，也是有很多办法解决的，比如固化skill替代实时推理、更换上下文窗口更大的模型、用多Agent协同等方式。

我目前在OpenClaw中使用上下文较强的kimi2.5 + 用skill就已经大大缓解了这个问题。其他的方式我也没有进一步研究，有研究的朋友请在评论区踢我一脚，谢谢。

4、所有折腾过程中产生的不愉快，在它自我介绍和交付报告时，都烟消云散了

虽然趟了不少坑，但最终图形化操作界面展现在面前时的也的确让人心情大好。

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再看看它的“自吹自擂”，是不是有点小激动呢。

用起来的效果就仁者见仁智者见智了，有图为例：

你别管数据对不对，token花了多少，你就说做没做吧（笑

看到这里，聪明的朋友一定体验到了ClawdBot与问答型AI工具的不同：ClawdBot确实实现了更进一步的任务交付。包括但不限于文件生成、工具调用、网页浏览、技能学习等。

看到这里，恭喜你已经获得了1.5周的使用经验。

接下来将进入OpenClaw的爆发探索篇，敬请期待！

（下一篇文章的文件夹已新建，请放心）