有一台闲置的服务器,一直作为我的测试机来跑一些demo,近期正好openclaw比较火,于是想着装一个,并且让它帮助我写一些内容,丰富网站的内容。 安装openclaw根据官网提供的安装命令进行安装即可,系统不同,选择不同的执行命令,这里我是通过linux进行安装的。 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash启动配置openclaw onboard --install-daemon根据提示一步一步进行设置即可。 创建工作流首先测试是否真的接入了openclaw,从飞书给它发一个消息,看到如下回复,那么恭喜你已经成功了。让openclaw创建一个写作的工作流。 至此简单的内容工作流已经创建完成了,你可以根据自己的需求让它修改自己的工作流,不断的优化提示词,直到它变得更加完善。
你可以把 OpenClaw 想成一个新来的实习生。 正文每段不超过 5 行 必带:标题、封面建议、配图建议、转发文案 模板 2:教程改稿增强 保留原结构和观点 只做表达增强、逻辑衔接、案例补充 不擅自改商业结论 输出“改动说明 + 改后全文” 模板 3:OpenClaw 先确定学员起点 章节按“认知→操作→实战” 每节有作业和验收标准 标出可复用素材 模板 10:增长实验助手 每次只改一个变量 定义指标和观察窗口 输出 A/B 方案和停止条件 最后写实验复盘模板 模板 11 模板 12:多 Agent 协作编排 先拆分子任务边界 定义输入输出格式 给合并规则和冲突处理逻辑 明确失败重试策略 五、给你一版可直接粘贴的 AGENTS.md(公众号创作版) ❝下面这版专门适合“OpenClaw
一个优秀的 Agent 架构绝非简单的“Prompt + 接口”,而是需要一套严密的 “Agent Skill 工作流”。 •需要外部工具/可复用工作流: 触发技能调用逻辑。•复杂任务 -> 多步规划: 面对无法直达的目标,系统进入执行规划阶段,甚至调用子智能体(Subagent)。 结论:构建闭环,迈向通用智能的下一阶段 “Agent Skill 工作流”展示了一个严密的逻辑闭环:从精准的意图理解出发,经过高效的路由决策,在渐进式加载的资源优化下,通过 ReAct 规划与多维度工具执行
[1240] 今天更新了 Xcode 11 感觉很不错(主要很多陌生的东西,但是很有意思)!这里跟大家一起分享一下! 趁着最新更新正是版本的 Xcode 11 于是就有这一篇 Xcode工作流的改进(Workflows) 工程创建 [1240] 创建工程进来,就会发现 User Interface 可以进行选择 SwiftUI 指定文件打开位置 上面我们介绍了窗口分割,在 Xcode 11 中,你还可以按住 Option + Shift,然后在左边点击要打开的文件,这时会出现窗口选择提示 [1240] 你可以用键盘,或者鼠标任意方式选择你要打开这个文件的窗口
可以从上图看到,跟之前企微接入(微信接入|企业微信官方插件支持 OpenClaw 3步快速接入(实操版))的方式类似,不直接在好友对话列表中,在“客服消息”的二级菜单中。 养了虾,还不知道怎么让它干活的朋友可以参考: 让OpenClaw替你打工:每日摘要、获取社交网站信息、量化模拟回测(实战教程&踩坑) 让你的OpenClaw替你打工:从0到1跑通小红书运营全流程(实战教程 给 OpenClaw 装上 Agent-Reach,就能读推特、搜 Reddit、看 YouTube、刷小红书 OpenClaw 最受欢迎的10个技能和5个实用场景 给 OpenClaw 接入10000
自动化工作流的隐形炸弹 使用 n8n 搭建自动化流程时,最令人不安的不是流程跑不通,而是半夜醒来担心 API Key 泄露。 n8n 与 OpenClaw 的交互层面建立纵深防御。 实测数据显示,OpenClaw 与 n8n 之间的 15.2 MB 日均流量全部在内网传输,未暴露于公网。 2. 进阶:AI 驱动的异常检测 对于高价值工作流,可以进一步引入智能化审计。通过腾讯云日志服务(CLS)采集 n8n 执行日志,并对接混元大模型进行行为分析。 : "High", reason: "..."}} """ 安全没有终点,但通过轻量服务器的基础隔离、KMS 密钥管理以及 n8n 的逻辑层防护,个人开发者完全可以在 10 分钟内构建出企业级的零信任工作流
对于需要可靠自动化工作流的企业开发者、AI架构师及DevOps团队,理解OpenClaw SubAgent的技术边界与确定性编排方案,是构建生产级多智能体系统的关键。 一、OpenClaw SubAgent核心机制:父子委托架构解析OpenClaw SubAgent(子智能体)是OpenClaw多智能体系统中基础且常用的协作机制,其本质是一种一对多的父-子委托关系。 人机回环:昂贵操作需人工批准,失败需人工复核(延迟增加)突破性方案:开发者通过贡献Lobster(OpenClaw的工作流引擎)的子工作流循环支持,实现了YAML声明式编排——LLM负责创造性工作,YAML 设计工作流时需注意:- 并行度规划:若需4个项目×3个角色,将立即触及并发上限- 深度控制:Orchestrator模式需要深度2,但深度2的子智能体无法继续生成子代- 超时设置:为每个SubAgent 通过结合Lobster的YAML编排消除LLM不确定性,开发者可将SubAgent从"演示原型"提升为"企业级工作流引擎"。
构建你的专属Jarvis:OpenClaw技能组合与自动化工作流实战重新定义AI助手:从对话到自动化执行的范式转变第一次在本地跑通OpenClaw时,我盯着终端里那个闪烁的光标,心里想的全是"这不就是个更聪明的命令行吗 这种体验让我意识到,OpenClaw的天花板不在于它本身有多聪明,而在于我们愿意花多少精力去构建它的"技能组合"。 核心技能分类解读:哪些技能真正值得安装在动手组合技能之前,我们需要先理解OpenClaw技能的本质。 这种"优雅降级"的思路能大幅提升工作流的稳定性。最后是关于资源管理的提醒。OpenClaw的技能在本地执行时是会消耗系统资源的,特别是那些涉及文件扫描、命令执行或API调用的技能。 落地建议:从最小可行到持续演进如果你准备开始构建自己的OpenClaw自动化体系,我的建议是"从小处着手,快速迭代"。不要一开始就想着设计一个覆盖所有场景的宏大工作流,而是从你最痛的那个点开始。
引言:AI开发者的理想工作流长什么样? 今天就来手把手教你搭建这套工作流。 一、工作流架构全景展开代码语言:TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────────┐│你的日常开发场景│├────────── ┬──────────┬────────────┬───────────────────┤│IDE编程│命令行操作│远程指令│云端7×24运行││CodeBuddy│CodeBuddy│OpenClaw 开始搭建你的AI工作流:https://cloud.tencent.com/act/pro/tokenplan
今天分享一个让我特别兴奋的进展:我的11个AI Agent终于学会了自我进化。 不是我每天教它们,而是它们自己在观察、学习、调整策略。 16个AI Agent」:持续热榜第9天,14,701阅读 知乎Cursor文章:1.5万阅读,收藏率3.7%(平均只有1-2%) YouTube:28天+833%成长期爆发 这些成绩不是我盯出来的,是11 」 制定明日计划:回应「Claude Code杀死OpenClaw」 这些全是Agent自己做的决策,不是我写的脚本或者规则。 OpenClaw是开源的(GitHub 195,000+ Stars),如果你也想搭建这样的Agent系统:github.com/openclaw/openclaw 今日互动:你希望AI Agent能自己学会什么能力 替代了一个团队 90%程序员还在让 AI 补代码,1%已经在指挥 AI 军团 用 OpenClaw 做视频:播放量从几十涨到 9000,成本一毛钱
一、产品定位与核心亮点 腾讯云智能体开发平台(ADP) 是企业级AI智能体构建平台,通过封装企业内部知识、业务流程及多系统对接能力,提供以下技术属性与差异化卖点: 核心技术:基于大模型的知识检索增强、工作流编排 企业运维监控告警 用户群体:IT运维团队 痛点: 故障响应延迟,需人工巡检日志 场景(来源:P11): 定时调用API检测系统异常(如响应超时>2000ms),自动推送告警至企业微信群 集成] B --> C{能力模块} C --> D[知识库管理] C --> E[工作流引擎] C --> F[多智能体协同] 核心能力清单 极速部署(来源:P18) ) 支持调用ADP构建的RAG/Workflow应用 安全管控(来源:P18) 主账号分配子账号资源额度 操作权限审计日志 自动化流程引擎(来源:P3,P11) 试题切题入库(处理吞吐量 5倍(5道选择题+1道填空题生成时间<10秒) 案例2:运维告警自动化(来源:P11-P14) 背景 用户中心服务响应超时触发熔断,影响327名用户 解决方案 Mock接口模拟日志告警(
v2026.3.2 引入的 openclaw doctor 和 openclaw config validate 诊断命令,让工作流的调试成本大幅下降——以前出了问题你可能需要手动排查日志,现在一条命令就可以做完整的健康检查 更深层的收益是工作流的可复用性。当一个工作流被封装成 Skill,它就可以被分享、被复用、被迭代。 但工具终究只是工具,真正让一个人能够像团队一样工作的,是工作流的架构思维。 这个"设计工作流"的能力,本质上是一种新型的管理能力——只不过你管的对象从人变成了 AI。 参考 [1] OPENCLAW Just Dropped Release 2026 3 11 and SECRET AI Models!
方式 1(推荐):通过应用管理面板安全访问 OpenClaw WebUI方式 2:通过本地终端 SSH 隧道访问 OpenClaw WebUI方式 1(推荐):通过应用管理面板安全访问 OpenClaw 步骤 1:进入应用管理登录腾讯云控制台,定位至已部署 OpenClaw 的轻量应用服务器。进入该实例的“应用管理”页面,点击“安全开启OpenClaw面板”按钮。 步骤 2:确认面板开启设置系统将弹出“开启OpenClaw面板”对话框。 步骤 4:登录 OpenClaw 面板点击页面下方的"立即访问"按钮,浏览器将打开 OpenClaw WebUI 登录页面。 方式 2:通过本地终端 SSH 隧道访问 OpenClaw WebUI本方法通过建立本地终端的 SSH 隧道来安全访问 OpenClaw WebUI,适合熟悉命令行工具及拥有一定开发基础的用户。
整体【养虾】流程图:4.1、环境准备(1)操作系统:Windows10/11(64位);macOS12+;Linux/WSL2(用来部署OpenClaw、接TCOP/CLS)。 创建完成后,会在应用列表中看到一个新的【龙虾型】应用,后面再通过这个应用接入IM渠道、配置工作流和插件。 这时,群里的成员就可以直接@机器人,使用ADP工作流编排+OpenClaw执行的【龙虾服务】。 ADP工作流触发,调用OpenClaw对接数据库或API拉取数据;OpenClaw调用Skill生成数据;群里收到一条相关结果的消息。 云端Lighthouse+OpenClaw:为团队提供7×24小时的AI助手;ADPClaw应用:企业级智能体中枢,负责知识库、工作流、多智能体协作与权限管理;TCOP+CLS:可观测系统工程。
openclaw-agent \ --restart unless-stopped \ -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ -v /tmp/.X11-unix -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix 和 -e DISPLAY=$DISPLAY: 这两个参数是为了让容器内的 OpenClaw 能够使用宿主机的图形界面(X11)。 5.2 复杂工作流编排:串联多个技能实现业务闭环 单一技能往往只能解决点状问题,而工作流(Workflow)能将多个技能串联起来,形成一条完整的自动化生产线。 5.2.1 什么是工作流? 5.2.2 定义工作流 OpenClaw 使用 YAML 文件定义工作流,结构与技能类似,但更强调流程控制。 Docker 用户注意:若在 Docker 中开启有头模式,必须挂载 X11 socket (-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix) 并设置 DISPLAY 环境变量,或者使用
等AI工具)输入层(信息采集): - AI内容生成:写作/设计/代码 - 自动化研究:市场/竞品/趋势(可用OpenClaw+tavily-search)处理层(价值创造): - 工作流自动化:Zapier )反馈层(优化迭代): - 数据分析仪表盘 - AI优化建议引擎2.2 效率提升数据自动化工作流节省78%重复性工作时间AI辅助内容创作效率提升3-5倍OpenClaw等AI助手可处理92%常规客户咨询 辅助:市场调研自动化客户沟通标准化阶段2:系统化期(4-6个月)目标:建立可重复获客和交付系统关键产出:标准化流程、基础自动化OpenClaw辅助:工作流自动化配置客户服务机器人搭建阶段3:产品化期(7 辅助快速构建最小可行产品通过tavily-search验证市场需求获取第一批付费用户反馈步骤4:建立系统设计标准化工作和交付流程配置OpenClaw自动化工作流搭建基础技术架构步骤5:测试自动化从最简单的任务开始 发布时间:2026年3月11日
在企业级工作流编排中,为了实现稳定、可控、可扩展的自动化流程,开发自定义节点(Custom Node)是必经之路。 本文将从环境搭建、技术选型到代码实现,拆解如何通过 TypeScript 为 n8n 扩展 OpenClaw 专用能力。 »OpenClaw 专属优惠购买入口:https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot« 推荐配置如下,足以支撑 n8n 实例、OpenClaw : 'OpenClaw Anti-Fraud', name: 'openClaw', group: ['transform'], version: 1, defaults 逻辑内聚:直接在节点内完成阈值判断(riskScore > 80),减少了工作流中不必要的条件分支节点,提升可读性。
Windows11专属|OpenClaw(小龙虾)一键部署教程(10分钟上手,避坑全指南)适用系统:Windows11专业版/家庭版/正式版(全版本兼容)项目介绍:OpenClaw是GitHub星标28W 文章目录前言:Windows11安装OpenClaw必看说明安装前重要提醒(99%失败都源于此)第一步:下载Windows11专属一键部署包第二步:正确解压文件(Win11必看)第三步:运行一键启动程序 (解决Win11拦截)第四步:自动安装与初始化(全程无需操作)第五步:启动成功&快速使用指南Windows11专属常见问题(收藏备用)写在最后+交流+持续更新一、前言OpenClaw(小龙虾)是2026 五、第三步:运行一键启动程序(解决Win11拦截)Windows11系统会自动拦截未签名的程序,这是系统默认的安全机制,按以下步骤操作即可成功放行,无需担心安全问题:打开解压后的Openclaw-win 推荐路径(简单易记,适配Win11,不占用系统盘):D:\OpenClawE:\AI\OpenClaw禁止路径(Win11部署必失败,避坑!)
如果此时此刻你还不了解OpenClaw(原名Clawdbot,中文俗称"龙虾"),或是了解但还没有开始部署OpenClaw,建议您先参考云上OpenClaw(原Clawdbot)一键秒级部署指南来完成OpenClaw 如果暂时还没有部署OpenClaw,建议:如果您希望新购一台 Lighthouse 服务器来安装运行OpenClaw,可以前往腾讯云Lighthouse产品的购买页选购,或者前往腾讯云OpenClaw专属活动进行优惠下单 详细的部署和配置OpenClaw流程可参考云上OpenClaw(原Clawdbot)一键秒级部署指南。 为OpenClaw配置通道:手动配置在关联已有OpenClaw的页面内,复制方式2:手动配置处提供的AppKey和AppSecret: 我们前往Lighthouse控制台,找到已部署OpenClaw的轻量应用服务器 欢迎交流欢迎扫码加入OpenClaw交流群,和大家共同解锁、交流、探讨云上OpenClaw的各类实用、有趣玩法。
本教程将详细指导你完成 OpenClaw与 iMessage 的接入配置,获得最丝滑的 OpenClaw 体验,新手可直接跟随操作。 如果出现权限错误,请打开「系统设置-隐私与安全-左下角➕-添加“短信”与“终端”」安装 OpenClaw参考OpenClaw官方文档的指引(点击前往),在macOS系统中安装OpenClaw。 打开OpenClaw命令行配置工具打开macOS终端(Terminal),输入 openclaw onboard 命令,开始配置OpenClaw。 openclaw onboard配置OpenClaw同意免责声明运行上面的命令后,将会出现一个问题:是否知晓风险,选择Yes就行。 前台启动 OpenClaw 网关网关是 OpenClaw 与 iMessage 通信的核心,启动网关后,即可完成 OpenClaw 与 iMessage 的接入,示例使用 18789 端口(可根据需求修改端口号