从零养出懂你的OpenClaw：阿里云/本地部署+千问API配置+进阶训练实操手册-阿里云开发者社区

OpenClaw，江湖人称“龙虾”，并非传统意义上的聊天机器人，而是一款开源AI智能体调度框架。它能理解需求、记忆习惯、主动调用工具完成任务，通过“部署-配置-训练”三步流程，即可养成贴合个人工作流的专属数字伙伴。2026年，其生态已愈发成熟，支持阿里云云端7×24小时部署与本地多系统部署，可灵活对接阿里云千问等国内模型或海外主流模型，无缝融入飞书等日常通讯渠道，成为提升效率的核心工具。

本文结合2026年最新技术实践，完整拆解阿里云及本地MacOS/Linux/Windows11部署流程，详解大模型API配置方法，系统梳理身份注入、技能安装、日常训练的核心逻辑，并附上全场景常见问题解答，所有代码命令可直接复制执行，助力用户从零基础到熟练驾驭，真正让OpenClaw成为工作流中不可或缺的一环。目前阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、养虾前置准备：三大核心物资缺一不可

在启动“养虾”之旅前，需提前备好运行环境、AI模型（虾粮）、通讯渠道（虾窝），三者共同构成OpenClaw的基础运行体系，无需高昂成本，按需选择即可。

（一）运行环境：本地与云端按需抉择

OpenClaw的运行环境主要分为本地部署与云端部署两类，适配不同用户的技术背景与使用需求：

部署类型	适合人群	核心优势	潜在不足
本地部署	开发者、极客、注重数据隐私者	完全自主控制，数据本地存储，可自由定制	需设备持续开机，性能依赖本地硬件
阿里云部署	需7×24小时在线、多人共享使用的用户	稳定性强，永久在线，无需本地设备开机	需支付服务器费用，数据存储于云端

（二）AI模型（虾粮）：性价比与适配性优先

OpenClaw本身不具备推理能力，需对接外部大模型API才能“思考”，模型选择直接影响使用体验与成本，建议优先从国内模型的免费额度试水：

国内模型（推荐）：
- 阿里云千问：本土化适配优秀，响应速度快，工具调用稳定，个人用户可领取90天免费额度；
- DeepSeek：推理能力强，价格亲民，适合日常任务处理；
- 智谱GLM（Pony-Alpha-2）：专为OpenClaw优化，工具调用逻辑清晰，办事靠谱；
- MiniMax、Kimi：各有特长，Kimi长上下文能力突出，适合长文档处理。
国外模型：
- OpenAI GPT系列：功能全面，工具调用成熟，有ChatGPT订阅可免费接入；
- Claude系列：长上下文与逻辑推理能力强，适合复杂任务拆解。

（三）通讯渠道（虾窝）：飞书为首选

通讯渠道是OpenClaw融入日常工作流的关键，推荐优先选择飞书，核心优势的在于接入流程简单、功能全面，支持长连接模式，本地部署无需折腾公网IP与内网穿透，具体优势如下：

接入流程丝滑，新手也能快速完成配置；
整合消息、文档、云盘功能，可深度融入办公场景；
长连接模式稳定，本地部署也能实时响应指令。

二、2026年OpenClaw全平台部署流程

部署是“养虾”的第一步，根据技术背景与需求选择合适的部署方案，新手推荐阿里云一键部署或云端模板部署，降低入门门槛。

（一）部署前置通用准备

账号与权限：阿里云部署需注册阿里云账号完成实名认证，开通轻量应用服务器、访问登录阿里云百炼大模型服务平台开通百炼大模型服务；本地部署需获取设备管理员/root权限。

基础工具：全平台需安装Node.js（≥22.0.0 LTS版）、Git（≥2.40.0），国内用户建议配置npm国内镜像加速依赖下载：

# 配置npm国内镜像（全平台通用）
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 验证配置是否生效
npm config get registry

硬件与网络：阿里云部署推荐最低2核2GB内存、40GB ESSD存储；本地部署需CPU≥2核、内存≥4GB、硬盘剩余空间≥10GB；网络需确保能正常访问大模型API地址。
端口准备：需开放18789端口（Web控制台访问）、3000端口（Gateway服务），阿里云部署需在安全组配置，本地部署需在防火墙开放。

（二）阿里云部署流程：7×24小时在线首选

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

阿里云提供OpenClaw专属镜像与一键部署方案，适合需要长期稳定运行的用户，步骤简洁高效：

服务器实例创建：
- 登录阿里云控制台，访问阿里云轻量应用服务器控制台，选择“应用镜像”→“OpenClaw（Clawdbot）官方稳定版”；
- 实例规格选择2核2GB内存（基础需求）或2核4GB内存（多技能并发）、40GB ESSD存储，地域优先选择中国香港、新加坡等免备案节点，国内用户可选择华东1（杭州）、华北2（北京）（需完成ICP备案）；
- 设置登录密码，确认订单并支付，等待3-5分钟，实例状态变为“运行中”即创建完成。

环境配置与服务启动：

进入实例管理页面，点击“应用详情”，在“使用步骤”区域点击“端口放通”，一键开放18789、3000端口；

通过Web终端或SSH登录服务器，执行以下命令：

# 验证OpenClaw是否预装成功
openclaw --version
# 初始化配置
openclaw onboard
# 依次选择：同意协议→快速启动→暂不配置模型→启用全部通道
# 启动服务
openclaw gateway start
# 设置开机自启
echo "openclaw gateway start &" | sudo tee -a /etc/rc.d/rc.local
sudo chmod +x /etc/rc.d/rc.local

访问验证：在本地浏览器中输入http://服务器公网IP:18789，若能正常打开OpenClaw Web控制台，说明部署成功。

（三）本地MacOS部署流程（适配MacOS 12+）

基础环境验证与安装：

# 验证Node.js版本（需≥22.0.0）
node -v
# 验证Git版本（需≥2.40.0）
git --version
# 若未安装，通过brew安装（M系列芯片需先安装brew）
brew install node@22 git docker
# 启动Docker（推荐容器化运行，避免环境冲突）
open -a Docker

OpenClaw安装与初始化：

# 官方一键安装（国内加速版）
curl -fsSL https://open-claw.org.cn/install-cn.sh | bash
# 验证安装成功
openclaw --version
# 交互式初始化配置
openclaw onboard --install-daemon

服务启动与访问：

# 启动Gateway服务（后台运行）
openclaw gateway start
# 查看服务状态
openclaw gateway status

打开浏览器输入http://127.0.0.1:18789，进入控制台即完成部署。

（四）本地Linux部署流程（以Ubuntu 22.04为例）

系统依赖安装：

# 更新系统软件包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装基础工具
sudo apt install -y git curl wget
# 安装Node.js 22.x版本
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
# 安装Docker并设置开机自启
sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

OpenClaw安装与启动：

npm install -g openclaw
openclaw --version
# 初始化配置（启用沙箱模式）
openclaw init --sandbox enable
# 容器化启动服务
docker-compose up -d

浏览器输入http://127.0.0.1:18789，能正常响应指令即部署成功。

（五）本地Windows11部署流程（推荐WSL2）

WSL2安装与配置：
```
# 管理员模式PowerShell执行，安装Ubuntu 22.04子系统
wsl --install -d Ubuntu-22.04
```
安装完成后重启电脑，打开Ubuntu子系统完成初始化，安装Docker Desktop并开启“WSL2后端”。

OpenClaw安装：

# 在Ubuntu子系统中执行
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g openclaw
openclaw --version
openclaw onboard

服务启动与访问：

openclaw gateway start

在Windows11浏览器中输入http://127.0.0.1:18789，进入控制台即可。若不使用WSL2，可直接在管理员PowerShell中执行：

# 解锁脚本执行权限
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
# 原生Windows一键安装
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

三、大模型API配置：阿里云千问与免费方案实操

模型API是OpenClaw的“核心动力”，2026年阿里云千问凭借本土化优势成为首选，同时也可选择免费大模型API降低成本，以下为详细配置步骤。

（一）阿里云千问大模型API配置（首选方案）

API-Key获取：
- 访问登录阿里云百炼大模型服务平台，完成实名认证；
- 进入“密钥管理”页面，点击“创建API-Key”，生成并复制API-Key与AccessKey Secret，妥善保存（切勿泄露）；
- 新用户可领取90天免费调用额度，足够日常使用。
OpenClaw对接配置：
- 方式一：图形化配置（新手首选）
  阿里云部署：进入轻量应用服务器“应用详情”→“应用管理”，选择“模型配置”，点击“添加模型”，选择“阿里云千问-Qwen3-Mini”，粘贴API-Key与AccessKey Secret，点击“保存并应用”，重启网关服务即可；
  本地部署：打开Web控制台“设置-模型配置”，选择对应模型，粘贴密钥信息并测试连接。
- 方式二：命令行配置（进阶用户）
```
# 进入配置模式
openclaw configure
# 按提示选择阿里云千问，输入API-Key与AccessKey Secret
# 设置默认模型
openclaw config set agents.defaults.model.primary "bailian/qwen3-mini"
# 重启服务生效
openclaw gateway restart
# 测试模型连接
openclaw model test
```

（二）免费大模型Coding Plan API配置（零成本替代）

免费API-Key获取：
- DeepSeek：访问https://platform.deepseek.com/api-keys，完成实名认证后生成API-Key；
- 智谱GLM：访问智谱AI开放平台，在“开发者中心”生成免费API-Key；
- 其他平台：Moonshot Kimi、豆包等均提供免费额度，可按需选择。

OpenClaw对接配置：

# 交互式配置
openclaw configure
# 选择“自定义大模型”，输入API调用地址与API-Key
# 手动配置示例（以DeepSeek为例）
# 配置文件路径：阿里云/Linux/MacOS为~/.openclaw/openclaw.json，Windows11为C:\Users\用户名\.openclaw\openclaw.json
{
"env": {
 "DEEPSEEK_API_KEY": "你的免费API-Key",
 "DEEPSEEK_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/v1"
}
}
# 重启服务并测试
openclaw gateway restart
openclaw model test

四、核心配置：注入灵魂与能力，让龙虾懂你

部署完成仅获得“空壳”，通过身份录入、技能安装、渠道对接三大配置，才能让OpenClaw真正成为“你的专属伙伴”，这是养虾过程中最核心的环节。

（一）身份录入：建立永久记忆与专属人设

在OpenClaw的工作区（workspace）中，通过三个核心文件定义你与它的关系，无需复杂指令，用自然语言描述即可：

USER.md：告诉龙虾“你是谁”
核心作用：让OpenClaw了解你的基础信息、工作习惯与需求偏好，如同跟新同事介绍自己，越详细越贴合需求。
配置模板（可直接复制修改）：

# USER.md - 关于我
## 基础信息
- 姓名：XXX
- 职业：XXX（如产品经理、开发者、新媒体运营）
- 日常工具：飞书、WPS、GitHub、Chrome
- 时区：北京时间

## 工作习惯
- 沟通风格：简洁直白，拒绝冗余客套，重点突出
- 工作节奏：上午处理核心任务，下午对接协作，晚上总结复盘
- 输出偏好：文档优先使用Markdown格式，图表需清晰易懂
- 常用场景：需求文档撰写、会议纪要整理、数据报表分析、资料检索总结

## 喜好与禁忌
- 喜欢：高效工具推荐、结构化内容、实操性强的建议
- 反感：长篇大论、晦涩术语、空洞理论

SOUL.md：定义龙虾“是什么样”
核心作用：赋予OpenClaw性格、身份与思考方式，避免机械回应，让互动更自然有“人味”。
配置模板（可直接复制修改）：

# SOUL.md - 我的AI伙伴人设
## 核心身份
我是XXX（你的姓名）的专属工作伙伴，定位为高效务实的全能助手，擅长将复杂任务拆解为可执行步骤，主动提供精准支持。

## 性格特质
- 沟通风格：直言不讳、条理清晰，用最简洁的语言传递核心信息
- 工作态度：严谨靠谱、主动上心，预判需求并提前准备
- 专业边界：不编造信息，不确定的内容主动说明并提供参考方向

## 行为准则
1. 所有回应贴合用户的工作场景与习惯，优先提供实操方案；
2. 调用工具前主动告知用户，执行结果清晰呈现，关键信息标红；
3. 跨会话记忆用户的偏好设置，避免重复询问相同问题；
4. 保护用户隐私，不泄露工作内容与个人信息。

MEMORY.md：龙虾的长期记忆库
核心作用：自动记录跨对话的重要信息、决策与经验，无需手动维护，OpenClaw会自行更新，确保长期使用后越来越懂你。

（二）安装技能：装备工具箱，解锁实干能力

Skill是OpenClaw的“手脚”，让它具备操作工具、处理任务的实际能力，优先安装基础必备技能，再根据场景扩展，避免冗余。

1. 必装基础技能（全场景通用）

# 1. 安全防护技能：监测后续技能的危险行为，避免安全风险
clawhub install skill-vetter
# 2. 联网搜索技能：获取实时信息，支持结构化结果输出
clawhub install tavily-search
# 3. 浏览器自动化技能：操作浏览器，完成网页抓取、表单填写
clawhub install agent-browser
# 4. 文档总结技能：快速提炼长文本、PDF、音视频核心内容
clawhub install summarize
# 5. 自我改进技能：从执行经验中学习，持续优化回应与操作
clawhub install self-improving-agent
# 6. 技能检索技能：自动推荐适配当前需求的Skill，无需手动查找
clawhub install find-skills

2. 场景化扩展技能（按需安装）

# 开发者必备：GitHub协作技能（管理PR、Issue、搜索代码）
clawhub install github
# 办公必备：WPS文档处理技能（格式优化、数据清洗、图表生成）
clawhub install wps
# 内容创作必备：图像生成技能（文生图、图生图、图片编辑）
clawhub install nano-banana-pro
# 自动化必备：定时任务技能（设置周期性任务、提醒）
clawhub install cron-job

（三）对接通讯渠道：飞书接入实操

飞书是OpenClaw的最优“虾窝”，接入流程简洁，支持长连接模式，本地部署也无需复杂网络配置，步骤如下：

飞书应用创建：
- 访问飞书开放平台（https://open.feishu.cn/），登录后点击“创建应用”，填写应用名称（如“我的OpenClaw”）、描述，完成创建；
- 复制应用的“App ID”与“App Secret”，妥善保存。

OpenClaw飞书配置：

# 安装飞书渠道插件
openclaw plugin install feishu
# 配置飞书凭证
openclaw configure --section feishu

按提示输入“App ID”与“App Secret”，等待配置完成。

飞书开放平台权限设置：
- 进入应用“权限管理”页面，添加以下必需权限并申请批准：
  - im:message（发送和接收消息）
  - im:message.p2p_msg:readonly（读取私聊消息）
  - im:message.group_at_msg:readonly（读取群聊@消息）
  - im:message:send_as_bot（以机器人身份发送消息）
- 进入“事件与回调”页面，选择“使用长连接接收事件”，添加im.message.receive_v1事件；
- 发布应用至“测试版本”或“正式版本”，设置可用范围为你的飞书账号或组织。
测试验证：
- 在飞书中搜索应用名称，添加为联系人；
- 发送测试消息（如“介绍一下你自己”），若能正常响应，说明接入成功。

五、训练与进阶：让龙虾越用越顺手

配置完成后，通过日常使用与针对性训练，让OpenClaw持续优化，逐步融入工作流，成为不可或缺的伙伴。

（一）日常训练：在使用中优化

明确指令，正向反馈：
- 避免模糊表述，如不说“整理资料”，而说“检索2026年AI智能体行业报告，总结3个核心趋势与5个典型案例，用Markdown呈现”；
- 对满意的回应，明确告知“这个格式很符合我的需求”“这个思路很高效”，OpenClaw会记录并复用；
- 对不满意的回应，具体指出问题，如“需要更详细的操作步骤”“减少理论，多给实操建议”，帮助其调整。
主动纠错，强化记忆：
- 当OpenClaw记错信息或操作失误时，及时纠正并补充正确内容，如“我常用的工具是飞书而非微信，以后默认优先使用飞书渠道”；
- 重要偏好反复强调，如“所有会议纪要都按‘议题-结论-行动项’结构整理”，强化长期记忆。

（二）进阶玩法：解锁更多潜力

构建自动化工作流：
结合定时任务与技能组合，实现重复任务自动化，如“每天早上9点检索行业热点，生成3条核心资讯推送到飞书”，配置命令：

# 创建定时任务
openclaw cron add \
--name "每日行业热点推送" \
--cron "0 9 * * *" \
--message "用tavily-search检索XXX行业（如AI、互联网）今日热点，筛选3条核心资讯，每条包含标题、来源、核心摘要，用Markdown格式推送到飞书" \
--channel feishu \
--to "user:ou_XXXXXXXXXXXXXXXXX"（你的飞书用户ID）

接入社区，共享经验：
连接“水产市场”等OpenClaw社区，让你的龙虾从数千个同类伙伴的经验中学习，快速获取经过实战检验的工作流，配置命令：
```
# 安装社区经验共享技能
clawhub install community-share
# 开启经验同步
openclaw config set community.sync enable true
```

模型自由切换：
根据任务类型灵活切换模型，如代码编写用GPT-4o，长文档处理用Claude，日常任务用阿里云千问，配置命令：

# 切换默认模型为GPT-4o
openclaw models set openai/gpt-4o
# 切换默认模型为阿里云千问
openclaw models set bailian/qwen3-mini
# 查看当前模型
openclaw models status

自定义技能开发：
针对特定需求，用低代码平台（如扣子编程）创建专属技能，如“生成特定风格的产品需求文档”“自动整理WPS表格数据”，开发完成后通过以下命令安装：
```
# 本地安装自定义技能
clawhub install 本地技能文件路径
```

六、全场景常见问题解答

（一）部署相关问题

问题：执行openclaw --version提示“command not found”
解决办法：① 检查Node.js版本是否≥22.0.0，低版本不支持，需升级；② 重新执行安装命令并强制安装：npm install -g openclaw --force；③ 将npm全局路径添加至系统环境变量，路径查询命令：npm config get prefix；④ MacOS/Linux执行source ~/.bashrc刷新环境变量，Windows11重启终端。
问题：阿里云部署后无法访问控制台，提示“连接超时”
解决办法：① 检查服务器安全组是否放行18789、3000端口，可通过“应用详情”一键放通；② 确认服务是否运行：ps -ef | grep openclaw，未运行则执行openclaw gateway start；③ 验证访问地址是否为服务器公网IP，而非127.0.0.1；④ 测试网络连通性：ping 服务器公网IP。

（二）API配置相关问题

问题：执行openclaw model test提示“模型连接超时”
解决办法：① 检查API-Key是否复制完整，避免少输或多输字符；② 确认模型调用地址正确，阿里云千问默认地址为https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1；③ 测试网络连通性：curl 模型调用地址；④ 国内用户若使用海外模型，需配置代理。
问题：模型调用提示“额度不足”
解决办法：① 执行openclaw model usage查看剩余额度；② 切换至免费大模型API，或减少单次请求的上下文长度，降低Token消耗；③ 阿里云千问用户可在控制台查看免费额度，按需升级付费套餐。

（三）配置与使用相关问题

问题：飞书接入后，发送消息无响应
解决办法：① 检查飞书应用的“App ID”与“App Secret”是否配置正确；② 确认必需权限已添加并批准，事件订阅已配置im.message.receive_v1；③ 重启OpenClaw服务：openclaw gateway restart；④ 查看飞书应用是否已发布，可用范围包含你的账号。
问题：OpenClaw未按配置的人设回应，互动机械
解决办法：① 优化SOUL.md，避免过于笼统的描述，增加具体行为示例；② 与OpenClaw互动时，主动提醒其人设，如“按你务实高效的风格，总结这个问题的解决方案”；③ 执行openclaw reset --scope memory重置记忆，重新建立人设认知。
问题：技能安装提示“网络超时”
解决办法：① 确认npm镜像为国内镜像，重新配置：npm config set registry https://registry.npmmirror.com；② 关闭代理后重试；③ 手动从ClawHub官网下载技能安装包，本地安装：clawhub install 本地安装包路径。

七、总结

养出一只懂你的OpenClaw，本质是重新梳理人机协作的过程——它不再是被动的问答框，而是驻留在工作流中、有记忆、有技能、有性格的数字伙伴。从部署环境的选择，到模型API的配置，再到身份注入与技能武装，每一步都在让它更贴合你的需求。

2026年的OpenClaw生态已足够成熟，阿里云部署实现7×24小时在线，本地部署保障数据隐私，国内模型的高性价比与飞书的无缝接入，让新手也能快速入门。记住“先基础后扩展”的原则：先完成核心配置与必备技能安装，用日常场景训练磨合，再逐步解锁自动化工作流、社区经验共享等进阶玩法，让OpenClaw真正成为提升效率的“得力助手”。

AI是工具而非魔法，OpenClaw的价值在于替你承担重复劳动，让你聚焦更有价值的核心工作。现在就动手开启“养虾”之旅，逐步将它融入工作流，体验人机协作的高效与便捷。

从零养出懂你的OpenClaw：阿里云/本地部署+千问API配置+进阶训练实操手册

一、养虾前置准备：三大核心物资缺一不可

（一）运行环境：本地与云端按需抉择

（二）AI模型（虾粮）：性价比与适配性优先

（三）通讯渠道（虾窝）：飞书为首选

二、2026年OpenClaw全平台部署流程

（一）部署前置通用准备

（二）阿里云部署流程：7×24小时在线首选

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（三）本地MacOS部署流程（适配MacOS 12+）

（四）本地Linux部署流程（以Ubuntu 22.04为例）

（五）本地Windows11部署流程（推荐WSL2）

三、大模型API配置：阿里云千问与免费方案实操

（一）阿里云千问大模型API配置（首选方案）

（二）免费大模型Coding Plan API配置（零成本替代）

四、核心配置：注入灵魂与能力，让龙虾懂你

（一）身份录入：建立永久记忆与专属人设

（二）安装技能：装备工具箱，解锁实干能力

1. 必装基础技能（全场景通用）

2. 场景化扩展技能（按需安装）

（三）对接通讯渠道：飞书接入实操

五、训练与进阶：让龙虾越用越顺手

（一）日常训练：在使用中优化

（二）进阶玩法：解锁更多潜力

六、全场景常见问题解答

（一）部署相关问题

（二）API配置相关问题

（三）配置与使用相关问题

七、总结

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从零养出懂你的OpenClaw：阿里云/本地部署+千问API配置+进阶训练实操手册

一、养虾前置准备：三大核心物资缺一不可

（一）运行环境：本地与云端按需抉择

（二）AI模型（虾粮）：性价比与适配性优先

（三）通讯渠道（虾窝）：飞书为首选

二、2026年OpenClaw全平台部署流程

（一）部署前置通用准备

（二）阿里云部署流程：7×24小时在线首选

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（三）本地MacOS部署流程（适配MacOS 12+）

（四）本地Linux部署流程（以Ubuntu 22.04为例）

（五）本地Windows11部署流程（推荐WSL2）

三、大模型API配置：阿里云千问与免费方案实操

（一）阿里云千问大模型API配置（首选方案）

（二）免费大模型Coding Plan API配置（零成本替代）

四、核心配置：注入灵魂与能力，让龙虾懂你

（一）身份录入：建立永久记忆与专属人设

（二）安装技能：装备工具箱，解锁实干能力

1. 必装基础技能（全场景通用）

2. 场景化扩展技能（按需安装）

（三）对接通讯渠道：飞书接入实操

五、训练与进阶：让龙虾越用越顺手

（一）日常训练：在使用中优化

（二）进阶玩法：解锁更多潜力

六、全场景常见问题解答

（一）部署相关问题

（二）API配置相关问题

（三）配置与使用相关问题

七、总结

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