前言- OpenClaw 是什么？
简单来说，OpenClaw（俗称 龙虾） 就是一个跑在你（自己）电脑或服务器上的 AI 助手。
你几乎不可能没有用过阿里千问、ChatGPT、Claude 这些在线 AI 工具，但它们都跑在别人（厂商）的服务器上，助手所使用的信息源仅来自厂商收集训练、网络搜索或者你手动上传的一两个文件而已。
但龙虾 不一样——它跑在你自己的设备上，数据完全由你掌控。而且它不只是能聊天，还能帮你操作浏览器、读写文件、执行命令（类似于之前邀请码被抄到上万元的manus），它是个真正能"干活"的助手。
更酷的是，你可以通过飞书、WhatsApp、Telegram、Discord 这些你每天都在用的聊天软件跟它对话，就像跟一个真人同事沟通一样自然。
因此，他让很多人惊叹，众人纷纷将自己的数据一股脑交给他，更有甚者直接让龙虾跟自己倒班制工作（主人白天上班，龙虾晚上工作）。但由于这个工具权限过于大，使用自己的电脑部署会有被龙虾删库跑路的可能性（网上搜一下就有诸多AI 删库跑路案例，而且还会稳稳的接住你让你不要慌），本文探讨使用“阿里云轻量应用服务器”部署 OpenClaw，并且炼化自己。主打的就是一个在公司蒸馏你之前，你先蒸馏自己。
认识龙虾
各大厂商发布了各种AI工具，但你还是有必要认识一下这个项目和官方的文档。
源码：https://github.com/openclaw/openclaw许可证：MIT（完全免费开源）
OpenClaw 本身不是大模型，而是一个需要外接“大脑”才能工作的“数字分身”框架，好在它对主流模型生态兼容性很强，既支持 Anthropic Claude、OpenAI、DeepSeek 这类主流云端模型，也支持 Ollama 本地模型，以及 Kimi、通义千问、智谱 GLM、MiniMax 等中文和国产模型方案：Claude 官方推荐度高、长文本能力强，OpenAI 生态成熟，DeepSeek 性价比突出，Ollama 适合本地私有化部署，Kimi、通义和智谱更偏中文理解与工具调用，MiniMax 则在写作创意方面有优势。总体来看，OpenClaw 的核心优势不是自带模型，而是能灵活接入多种“大脑”，让用户按预算、隐私需求和使用场景自由选择。
OpenClaw的社区在飞速发展，因此几乎在一夜之间，他就可以无缝对接极其丰富的聊天与协作平台，几乎覆盖日常社交、企业办公和极客社区场景，包括 钉钉、飞书、Slack、Teams、Google Chat、Matrix、IRC乃至 iMessage、Line 等；即使不安装任何聊天软件，也能直接通过自带的浏览器控制界面或终端界面使用。功能上，它不只是“聊天机器人”，而是一个可执行任务的AI 助手：能自动打开网页、抓取数据、截图，读写文件、分析代码、整理文档，执行 Shell 命令和部署服务，并借助 Docker 沙箱保障高风险操作的安全性，还支持插件扩展、多助手协同、语音交互和7×24 小时在线运行。正因为如此，OpenClaw 做数字分身再合适不过了。
动手安装吧！
传统的安装方式可以从官网文档中获取到，包括但不限于脚本一键安装、npm手动安装、WSL2安装、PowerShell安装、Docker安装、源码编译。Mac OS对开发环境支持更友好，推荐使用一键安装。Windows用户想要获得更好的体验还是需要先安装WSL2，在内存价格飞起的时代背景下，本地没有16GB内存很难说带的起来WSL2+ OpenClaw。
因此，本文推荐使用“阿里云轻量应用服务器”部署 OpenClaw，不用担心安全性、电费、内存等乱七八糟的部署问题，即刻获得 稳定在线 + 专属实例可控 + 可按需扩展的OpenClaw。
甚至仅需9.9元就能享受一个月的服务！秒杀活动每天上午10点，下午15点开抢。抢到之后你还可以通过WEB控制台就完成大模型供应商（大脑）的配置，之前我使用官方一键脚本安装完之后配置供应商和通知渠道都搞了一两天（正因为这么复杂，闲鱼上才有1000元上门安装OpenClaw这种让人震惊的兼职） 
服务器开通后你只需要在控制台配置供应商（模型配置）和通道配置（可选，这个是IM的聊天机器人通道）就能使用了！模型配置具体如何使用可以参考官方文档，我推荐使用 阿里云百炼平台，每个模型都提供免费试用，而且费用与其他供应商相比不算高，用了一个月才消耗两百多元的Token费用。
技能！技能！
OpenClaw其实包含了两种插件：
Channel 插件（渠道）：让OpenClaw能连上某个聊天平台。比如装了钉钉插件，它就能在钉钉里跟你聊天了。这个渠道在阿里云控制台就能配置，属于开箱即用。
Skill插件（技能）：教会OpenClaw新本事。比如浏览器操作（内置 browser skill）、文件读写（内置 filesystem skill）、语音通话、图片生成等。本次另外安装的是dot-skill：https://github.com/titanwings/colleague-skill，原材料 + 你的描述 就能够炼化出 一个真正像“他”的 AI Skill。前几天爆火的“张雪峰skill”也是这种套路。
这么厉害的技能怎么安装呢？
都2026 年了，你有 Agent，就可以让它自己装。打开你用的OpenClaw，把下面这句丢给它：
帮我安装 dot-skill 这个skill：https://github.com/titanwings/colleague-skill
Agent 会自动识别当前宿主的skills 目录、完成 clone、注册入口。完成后在任意宿主里输入 /dot-skill 启动。
启动后会先让你选择蒸馏类型：colleague · relationship · celebrity。
然后按提示输入花名、基础信息、性格标签，再选择数据来源。所有字段均可跳过，仅凭描述也能生成。
完成后用 /{character}-{slug} 调用生成好的 Skill。
如果你想使用钉钉消息作为素材的一部分就需要进行初始化：
python3 tools/dingtalk_auto_collector.py --setup
# 输入钉钉开放平台的AppKey 和 AppSecret
# 首次运行加--show-browser 参数以完成钉钉登录
钉钉消息作为素材属于 colleague 家族，你在安装完skill时记得确保机器人可以访问到你想蒸馏的人的消息。
此外该技能还支持relationship（完整的聊天记录 › 往来信件 / 朋友圈 / 日记 › 旁人描述），celebrity（第一人称著作 / 博客 / 长访谈 › 决策记录（发布会、commit、采访）› 他人评价）
当技能掌握了文档、日常消息、聊天记录和往来信件、著作博客等信源，就实现了赛博永生了。同时，喂进去的资料越多，蒸馏出来的赛博人就越具体。
示例 sf.skill 〉本周你证明了两类价值： 1. 解决真实业务风险 2. 降低重复沟通成本 当前风险点： 你有一部分工作仍然偏文档整理，容易被压缩。 下周建议： 1. 把一项重复劳动自动化 2. 给关键事项补证据链接 3. 争取一项更需要判断和推进的任务 |
使用技巧
OpenClaw支持三种平时用Control UI 最方便；管理远程服务器用 TUI；写自动化脚 本用 Agent CLI。三个可以同时用，互不冲突。
如果你希望把 AI 用在脚本、定时任务或 CI/CD 流程里，那么 openclaw agent 就是专门为这类场景准备的：发送一条消息，拿到回复，就能继续后续流程。它很适合用来做日志总结、日报生成、状态播报、故障分析等自动化任务。
# 最简单的用法：直接提问 openclaw agent --message "总结一下今天的系统日志"
# 指定使用某个 Agent openclaw agent --agent ops --message "生成本周报告"
# 让 AI 回复的同时投递到 Slack 频道 openclaw agent --message "状态更新" --deliver --reply-channel slack
# 提高思考强度，用于更复杂的问题分析 openclaw agent --message "分析这个 bug 的根因" --thinking high
# 不经过 Gateway，直接本地运行（通常更快） openclaw agent --local --message "快速问答" |
另一个很实用的能力是：同一个 Gateway 可以挂载多个 AI 助手，让不同助手分别承担不同职责。比如，你可以创建一个 internal 助手，专门面向内部员工提供支持；再创建一个 support 助手，专门处理外部客户咨询。通过 agents.list[]，可以为不同 Agent 配置不同渠道，实现真正的分工协作。
小结
赛博飞升的实际价值不在于复制一个完整的你，而在于把你工作中那些高频重复、判断稳定、能被沉淀和复用的经验提炼出来，变成可交接、可复用、可放大的能力资产，例如常见问题答复、标准化写作、审查思路、排查流程和个人方法论；这样既能给自己做一个高效的“第二脑”，你不需要考虑帮助团队传承经验，但它确实是适合作为辅助工具，有了OpenClaw你或许可以让他帮你写报告和汇报，但仍不能真正替代的的复杂判断、临场决策和责任承担。在公司蒸馏你之前先自己蒸馏自己，是一个沉淀自己的过程：对内，它可以是你的第二脑和工作接口；对外，它可以是你跳槽、接项目、做顾问、带团队时能随身带走的能力包，而不是只留在公司的数据掌控里。
