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Openclaw小龙虾的实操干货与心得感受合集(一)


原文首发微信公众号 此贴为小龙虾实战小 tips,想到哪写到哪,仅供大家参考,纯属主观判断,其中不乏谬误,请谨慎取舍。1,安装小龙虾的唯一建议:AI helps AI:用 claude code 帮你安装openclaw,具体原因如下图:所以,在安装 Openclaw 小龙虾之前,你需要先安装 claude code(简称 cc)。安装 claude code 是一切开始的开始——等你真正体验过就会懂,有了 cc,你就可以利用 cc 帮你做几乎任何事情了。cc 的功能特别强大,2026普通人最首要的目标是一定一定一定要把 cc 装好并使用,如果你之前没用过 cc,那么一定会颠覆你对整个 AI 的想法,这个玩意儿和豆包、deepseek、千问、kimi chat根本就不是一个维度的东西,免费的那些AI只是你问我答的“聊天机器人”,而 cc 是真的生产力工具,懂得都懂我在说些什么。详细教程可以参见这篇文章:Claude Code入门指南,看这一篇就够了 | 保姆级教程,可以把 cc接入国产 glm-5 大模型,这样就避免了被封号的风险。

站内版不再保留旧折扣链接或套餐推广信息。工具价格、套餐和可用性变化很快,建议以官网当前页面为准。

2,千万别把小龙虾想得太高大上。这类工具能力有限,上限取决于大模型本身的能力,也取决于你给它的权限、资料和任务边界。小龙虾是 AI 组合式创新的典范,把 skill、prompt、mcp、本地 rag 等等实用工具封装到一起,也改变了 AI 时代保存记忆的方法:把原本属于大模型厂商的记忆(上下文),转移到本地 markdown 文本,让个体记忆的归属权和定义权回到本地。3,模型套餐和调用成本要动态看。早期我用过低成本套餐,日常中轻度任务已经能跑起来;但工具价格、容量和速度变化很快,站内版不再保留旧价格截图,也不把旧套餐当成当前建议。真正应该关注的是:你的任务频率、可接受速度、上下文长度和失败重试成本,而不是某一刻的套餐截图。

4,把小龙虾的云端 embedding 改到本地,可以节省成本。具体方法参见:Openclaw养小龙虾省钱小 tip——把 embedding 放在本地5,extra-path-memory:这是小龙虾的拓展记忆库。也就是相当于给你的小龙虾开了脑机接口,除了它本身本地的记忆外,还外链了一个超大的 RAG记忆库(小龙虾把所有 rag 的过程都默认自动完成了)。这个功能简直不要太酷!这个功能非常非常非常实用,请一定要好好使用,可以极大地拓展你的小龙虾的记忆能力。6,配置多Agent系统时踩过的坑:永远不要在Discord公开场合暴露Token。要在私聊或者本地配置文件里操作。

一开始我在公开场景里处理过 Bot Token,结果很快触发平台风控。这个坑非常典型:任何 Token、Key、Webhook、账号授权信息,都应该只在私聊、本地配置文件或安全的密钥管理流程里操作。

7,推荐一些 AI 自媒体账号:

先写这么多,后面等想到了再分享。站内版不再直接展示旧群二维码;想交流 OpenClaw、Codex、RAG 和个人 AI 工作流,可以通过网站上的微信入口备注来意。

下一步

读完这篇,下一步可以拆你的真实流程

如果你想把类似方法用到自己的资料、工作流或内容系统里,先做一次 AI 落地自测,再带着一个具体流程来聊。

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备注:文章读者 / AI 自测。右上角微信图标可查看二维码。

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  1. 我读的是:Openclaw小龙虾的实操干货与心得感受合集(一)
  2. 我想借鉴到自己的流程是:
  3. 我希望先做 AI 自测 / 线上诊断 / Coffee Chat:
  4. 预算意向:自学 / 轻量诊断 / 单流程小项目 / 阶段陪跑 / 暂不确定
  5. 期望启动时间:本周 / 本月 / 先预沟通
  6. 是否接受先诊断再项目:是 / 否 / 需要先了解
  7. 隐私边界:我会先提供脱敏描述,不直接发送原始敏感材料。

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