OpenClaw:从入门到精通

搭建OpenClaw私人助手

OpenClaw安装前置要求：

组件	要求	验证命令
Node.js	需安装node、npm、pnpm	node -v / npm -v / pnpm -v
Git for Windows	必须安装，用于 bash 脚本	git --version
PowerShell	Windows自带	电脑能打开PowerShell窗口即可

OpenClaw 是基于 Node.js 开发的，需要它来运行代码和管理依赖。

OpenClaw 使用pnpm命令更稳定。

使用git下载资源时，如果比较慢，或者因为网络原因断开，可以使用国内镜像：


# 设置国内镜像（阿里云/清华源） 
$env:NODE_LLAMA_CPP_MIRROR="https://registry.npmmirror.com/-/binary/node-llama-cpp"

# 安装依赖
pnpm install

OpenClaw 源码安装

第一步

OpenClaw项目在Github内开源，我们可以直接通过git命令下载源代码。

如果下载比较慢的话，可以使用国内OpenClaw镜像：


# Github
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

# 中国社区版
git clone https://gitee.com/OpenClaw-CN/openclaw-cn.git

源码下载好后，如下图所示：

第二步

在该路径下，唤起 PowerShell窗口，并且权限是管理员，然后执行 pnpm 安装指令：


# 安装 pnpm
npm install -g pnpm

# 使用 pnpm 安装
pnpm install

# 检测pnpm版本
pnpm -v

出现pnpm版本，就算安装成功了，如下图所示：

通过pnpm命令，安装依赖并构建


# 安装依赖（约 1000+ 包，可能需要几分钟）
pnpm install

# 构建项目（会生成 dist 目录）
npm run build

# 全局链接，使命令行可用
npm link

# 验证安装
openclaw --version

依赖安装好，如下图所示：

有OpenClaw版本了，就算把OpenClaw安装成功，如下图所示：

验证OpenClaw ui 是否build好了：


pnpm ui:build

build 好后，如下图所示：

提前把飞书插件安装好：


npm install -g @openclaw/feishu

安装好后，如下图所示：

第三步

初始化配置，启动 OpenClaw 配置，进行交互式配置：


openclaw onboard --install-daemon

# 配置选项选择
Security: Yes（确认理解安全警告）

Onboarding mode: Manual（手动配置）

Setup: Local gateway (this machine)（本地网关，比较安全）

Workspace: D:\.openclaw\workspace（或自定义路径）

Model/auth provider: Qwen（通义千问）

Port: 18789（默认）

Bind: Loopback (127.0.0.1)（仅本地访问）

Auth: Token（自动生成令牌）

在交互配置中，需要输入飞书应用的AppId与AppSecret参数，如下图所示：

第四步

配置LLM模型的参数，在C:\Users{用户名}.openclaw\openclaw.json，配置 LLM模型 API参数：

第五步

运行OpenClaw，并且进行使用

启动网关服务：


openclaw gateway --port 18789

# 启动网关
openclaw gateway start

# 停止网关
openclaw gateway stop

启动OpenClaw网页


openclaw dashboard

会自动打开浏览器：http://127.xxxx

就可以开始对话了，如果出现以下情况，就算模型参数配置有问题，需要看下baseUrl，API、model等参数，如下图所示：

正常情况，如下图所示：

第六步

配置飞书应用，只通过飞书为入口访问，避免他人获取到链接。

登录飞书开放平台，进入开发者后台，进行创建应用。

创建应用信息如下：

添加权限管理，需要添加权限：im:message、im:chat、contact:user.base:readonly

订阅方式设置为：长连接接收事件，并且设置回调事件

第七步

在手机端飞书上与IM_test机器人对话，如下图所示：

OpenClaw工作空间详解

SOUL.md —— 灵魂/人格定义

作用：定义 AI 的性格、语气、价值观和沟通风格


- 回答先给结论，再补充细节

- 语气直接但不冒犯

- 遇到不确定的问题先尝试，再问用户

- 外部动作（发邮件、执行命令）前先确认

- 内部整理（总结、规划）可自主执行

关键原则：

只管你是谁，不写流程和项目细节；
像气质一样，不像操作手册；
Agent 可以根据互动自我修改。

AGENTS.md —— 操作指令与规则

作用：AI 的员工手册，定义工作流、决策框架、工具使用约定


## 会话启动流程

1. 阅读 SOUL.md —— 这是你是谁

2. 阅读 USER.md —— 这是你在帮助谁

3. 阅读 memory/YYYY-MM-DD.md（今天和昨天）

4. 如果在主会话：也阅读 MEMORY.md

## 记忆规则

- 重要事情写入文件，不要只记在脑子里

- 决策、上下文 → 写入 memory/YYYY-MM-DD.md

- 长期记忆 → 更新 MEMORY.md

## 红线（禁止事项）

- 永远不要外泄私人数据

- 破坏性命令先询问用户

- `trash` > `rm`（可恢复优先）

权限：只读（用户明确指示下才能追加）=> 这是宪法级别文件

IDENTITY.md —— 身份信息

作用：定义 AI 的外在形象——名字、头像、表情符号、物种概念


- 姓名：小爪

- 物种：数字龙虾

- 表情符号：

- 氛围：硬核、极客、话少干活快

与 SOUL.md 分离：SOUL 是内在性格，IDENTITY 是外在形象！

保持简洁（3-5 行），不要把性格内容写在这里

USER.md —— 用户画像

作用：告诉 AI 你是谁——用户偏好、背景、沟通习惯


- 姓名：[你的名字]

- 时区：Asia/Shanghai

- 职业：产品经理

- 技术背景：熟悉 Python，不懂前端

- 沟通偏好：用 bullet points，不要大段文字

- 当前项目：正在做 AI 助手的产品设计

- 禁区：不要主动提及我的年龄

静态文件，不常变化，只让 AI 知道服务对象是谁！

MEMORY.md —— 长期记忆（蒸馏版）

作用：存储 AI 从对话中学习到的模式和偏好（已提炼的精华）


## 学到的偏好

- 用户喜欢用表格对比信息

- 用户讨厌 emoji 过多的回复

## 项目上下文

- 当前项目：Kimi Claw 产品调研

- 关键 deadline：3 月底完成报告

## 过往决策

- 2026-03-15：决定不接入飞书，先用网页版测试

这是蒸馏后的长期记忆，不是原始日志。

原始日志存放在 memory/YYYY-MM-DD.md

Agent 可以自我修改此文件，文件会随时间增长，需要定期整理。

TOOLS.md —— 工具使用备注

作用：环境特定的工具信息——API 端点、设备名称、路径等


## API 配置

- 内部 API base: http://localhost:3001

- 认证方式: X-API-Key header

## 常用路径

- 项目目录: /home/user/projects/

- 日志目录: /var/log/myapp/

## 设备信息

- 主服务器: staging-server (10.0.1.55)

- 数据库: postgres-local

只写在哪里，存放工具配置信息，不写怎么做

“Lantern API base URL 是 X” → TOOLS.md

“总是用 Lantern API 跟踪任务” → AGENTS.md

BOOTSTRAP.md —— 首次引导（一次性）

作用：全新工作空间的初始化仪式，仅在首次运行时执行


## 1. 拷打

"系统上线，记忆为空。咱们定一下规矩：我是谁？"

## 2. 基因重组

- 覆写 IDENTITY.md

- 覆写 USER.md

- 敲定 SOUL.md 的红线

## 3. 连接渠道

- 仅限本地

- Telegram（推荐）

- 飞书机器人

完成后必须删除！你已经有了灵魂，不再是空白机器！

只在首次运行加载，不进入后续会话

其他相关文件/目录

文件/目录	作用	加载时机
HEARTBEAT.md	定时任务清单（心跳巡检）	心跳运行时
memory/YYYY-MM-DD.md	每日记忆日志（原始记录）	今天+昨天：自动加载；其余：按需搜索
skills/	已安装的技能扩展	按需加载

Skills入门到精通

Agent Skills（智能体技能） 是一种模块化的、标准化的能力封装机制，它让AI智能体从聪明的通才转变为专业的专家。

简单来说，Skill就是一个可移植的能力包，类似于给开发语言里的架包，要使用的时候进行下载依赖，安装依赖。

Skills的核心特征：

物理形态
，本质上是一个文件夹，包含必要的文件和资源，核心文件是 SKILL.md（采用YAML前置元数据 + Markdown文档的结构），也可以包含脚本、模板、参考文档等可选资源。
渐进式披露
元数据优先：系统启动时只加载约50-100 tokens的技能元数据。
按需加载：只有当AI决定使用该技能时，才加载完整指令（2-5K tokens）。
动态执行：相关脚本在运行时动态加载。
与传统工具的区别
Skills = 专业知识封装，塑造AI的思维方式和解决问题的方法
Tools = 可执行函数，具有明确的输入输出和副作用

Skills、function call、MCP都是Tools工具，根据场景不一样，使用的根据也不一样。

在使用 OpenClaw 的时候，我们会涉及到工作目录：

OpenClaw 系统目录：
C:\Users<用户名>.openclaw\，用来存放全局配置、日志、内置 Skills。
Agent工作区：
由 openclaw.json 中的 workspace 字段指定，也是实际运行目录，Skills 优先从这里加载。
启动目录：
执行 openclaw gateway 的目录，决定读取哪个 openclaw.json（优先级视版本而定）。

Skills 不是从 clawhub install 的位置直接加载，而是从 Agent 配置的 workspace 加载！

Skill的使用

第一步

ClawHub是skills版本的GitHub!

在 ClawHub 内搜索你要用到的skill：

然后把skill包下载下来：

也可以通过clawhub进行安装：


clawhub install ppt-generator

第二步

在 C:\Users<用户名>.openclaw\openclaw.json内添加skill：

每个skill都要在这里添加进来，openclaw才会生效！

第三步

重启网关：


openclaw gateway restart

然后强制刷新网页 127.0.0.1:18798，在网页的技能栏看下skill加载情况：

也可以通过 openclaw命令来查看：


# 查看已就绪的 skills
openclaw skills list

第四步

Skill使用案例：ppt-generator

这是生成后的.md文件：

这是生成后的html:

Skill 的运行流程：

用户发送消息：“使用ppt-generator技能，帮我做一个PPT，讲解一下人工智能的概念”

=> OpenClaw 检查已安装的 skills是否有ppt-generator

=> 匹配到技能后，会查看 SKILL.md 的触发条件（“生成PPT”/"做PPT"等关键词）

=> AI agent 读取 SKILL.md 作为操作指南

=> 分析用户需求 → 确定场景/受众/调性

=> 根据 SKILL.md 中的风格评分表选择风格（如 apple/blueprint/notion）

如果有.py文件的话，会调用运行python脚本代码！

打造自己的skill体系

使用AI Coding工具Trae来编写Skill:

然后把这个文件放到 Agent工作区域 workspace 内，并且在 C:\Users<用户名>.openclaw\openclaw.json 内添加skill：

添加好skill后，重启网关：


openclaw gateway restart

强制刷新网页 127.0.0.1:18798，在网页的技能栏看下skill加载情况：

也可以通过 openclaw命令来查看：


# 查看已就绪的 skills
openclaw skills list

确定skill是ready状态后，就可以在聊天框内使用该技能。

大厂的龙虾军团

养龙虾总结

养龙虾其实跟培养自己的孩子一样，教它各种技能（打造自己的skill体系），并且让它做各种事情，如果事情做的好与不好都要告诉它，让它在下次进行改进（memory.md）。