OpenClaw 阿里云+本地多系统部署全攻略，大模型配置+planning-with-files技能实战解析-阿里云开发者社区

在基于OpenClaw（Clawdbot，开发者昵称“龙虾”）进行AI协作的过程中，开发者常面临这样的问题：面对复杂任务时，与AI的多轮对话极易丢失上下文，最终输出结果偏离预期，甚至出现逻辑混乱的情况。2026年，planning-with-files技能的出现彻底解决了这一痛点，该技能通过文件化的规划方式，将复杂任务的执行过程沉淀为标准化文档，让AI协作具备可追溯、可恢复、可管控的特性。本文将完整梳理2026年OpenClaw在阿里云及本地MacOS、Linux、Windows11系统的部署流程，详解阿里云千问大模型与免费Coding Plan API的配置方法，深度解析planning-with-files技能的安装、使用与核心价值，并解答部署及技能使用中的高频问题，实现从框架搭建到复杂任务高效协作的全流程落地。

一、planning-with-files技能：让OpenClaw的复杂任务协作不再“断片”

planning-with-files是为OpenClaw打造的专属技能包，核心价值并非提升AI的推理能力，而是通过Manus风格的文件化规划，将复杂任务的执行过程进行结构化沉淀，解决多轮对话中上下文丢失、任务执行无记录、过程不可控的问题。当执行需要超过5次工具调用的复杂任务时，该技能会自动创建三类标准化文档，让AI协作从“一次性问答”升级为“规范化项目执行”，即使会话中断，也能通过文件恢复任务进度。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。
OpenClaw部署教程图1.png

（一）技能核心：三大文件构建任务管理闭环

planning-with-files的核心能力体现在三个自动生成的Markdown文件上，三者相互配合，实现任务从规划、执行到复盘的全生命周期管理，所有操作记录均持久化保存，成为可复用的工作资产：

task_plan.md：任务总控台，核心记录任务目标、阶段划分、当前执行状态、关键决策节点及执行过程中出现的错误与解决方案，是整个任务的核心指挥文件；
findings.md：研究沉淀库，专门记录任务执行过程中获取的外部资料、验证后的事实、核心洞察及各类信息整理结果，避免重复调研与信息遗漏；
progress.md：执行日志本，按时间维度记录每日执行动作、任务完成进度、当前卡点问题及下一步执行计划，让任务执行过程清晰可追溯。

（二）技能核心价值

上下文永久保留：摆脱AI原生的会话记忆限制，所有任务相关信息沉淀为本地文件，即使执行/clear命令清空会话，也能通过文件自动恢复任务上下文；
任务执行可控化：将模糊的复杂任务拆解为标准化的阶段与步骤，明确每个环节的目标与要求，避免执行过程中偏离方向；
错误成为可复用资产：执行过程中的问题与解决方案均记录在文件中，后续遇到同类任务可直接参考，实现经验的沉淀与复用；
自主化协作升级：AI会基于文件主动思考任务执行逻辑，自主查找现有资源、规划执行路径，而非被动等待开发者的每一步指令。

例如在开发“公众号文章模板生成器”这一复杂任务时，未使用该技能的AI会陷入“确认需求-生成代码-修改代码”的反复对话；而启用planning-with-files后，AI会先创建规划文件，自主梳理现有前端资源，规划MVP版本的核心功能，明确执行步骤与输出标准，整个过程无需开发者反复引导，且所有思考与执行过程均有迹可循。

二、2026年OpenClaw多平台部署全流程

OpenClaw作为轻量级AI智能体框架，支持云端与本地双模式部署，2026年的最新版本对部署流程进行了大幅简化，适配阿里云及本地MacOS 12+、Linux Ubuntu20.04+/Debian11+、Windows11 22H2+系统。阿里云部署适合长期使用、团队协作及公网远程访问场景，能实现7×24小时稳定运行；本地部署零服务器成本，数据本地存储更保障隐私，适合新手体验、短期开发及敏感数据处理场景。所有部署方案的基础硬件要求为：内存≥2GB，系统盘≥40GB，网络可正常访问外部资源以完成依赖下载与模型调用。

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开选择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。

（一）阿里云轻量应用服务器一键部署OpenClaw

2026年阿里云推出了OpenClaw专属应用镜像，实现3步极速部署，零基础用户也可快速上手，核心步骤如下：

部署前置准备
- 注册阿里云账号与个人/企业实名认证，新用户可领取轻量应用服务器免费试用额度；
- 购买2核4GB及以上配置的轻量应用服务器（生产环境推荐），地域可选择中国香港、新加坡等免备案节点，或华东1、华北2等需ICP备案的低延迟节点；
- 访问登录阿里云百炼大模型服务平台，在「密钥管理」模块创建API-Key并妥善保存，同时为该密钥授予大模型调用权限。
实例创建与镜像部署
登录阿里云轻量应用服务器控制台，点击「创建实例」，在镜像选择中点击「应用镜像」，直接选择「OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）官方预装镜像」，配置服务器规格、购买时长后完成支付，等待1-3分钟至实例状态变为「运行中」，记录服务器公网IP。
端口放行与服务配置
- 进入实例详情页，在「防火墙」模块添加规则，放行TCP 18789端口（OpenClaw Web控制台默认端口），授权对象可先设为0.0.0.0/0（测试后可改为本地IP提升安全性）；
- 在「应用详情」模块，找到「百炼API-Key配置」，粘贴前期获取的API-Key，点击「执行命令」完成写入；
- 点击「生成Token」，系统自动创建管理员访问凭证，立即复制保存（丢失后需通过SSH登录服务器查看）；
- 点击「启动服务」，执行命令验证服务状态：
```
curl http://<服务器公网IP>:18789/api/v1/health
```
  返回{"status":"healthy"}即表示服务启动成功。
Web控制台访问
在浏览器中输入http://<服务器公网IP>:18789/?token=<生成的Token>，粘贴Token后即可进入OpenClaw主界面，系统将自动完成初始化。

（二）本地MacOS系统部署OpenClaw

MacOS部署优先使用Homebrew进行依赖管理，流程简洁且无需复杂配置，核心步骤：

安装Homebrew（已安装可跳过）

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装Node.js与配置国内镜像
OpenClaw运行依赖Node.js 22.x及以上LTS版本，通过Homebrew一键安装并配置npm镜像加速下载：
```
brew install node
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
```
全局安装并启动OpenClaw
```
npm install -g openclaw
openclaw onboard
openclaw gateway start
```
执行openclaw onboard时按提示完成初始化配置，暂时跳过模型配置即可。
本地控制台访问
在浏览器中输入http://127.0.0.1:18789，使用初始化生成的Token登录即可。

（三）本地Linux系统部署OpenClaw（以Ubuntu/Debian为例）

Linux系统支持一键安装脚本与手动安装两种方式，一键脚本更适合新手，手动安装可灵活配置环境，核心步骤：

一键安装脚本（推荐）

# 完整安装（含初始化引导）
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# 仅安装二进制文件，跳过新手引导
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --no-onboard

手动安装（可选）

# 更新系统并安装基础工具
sudo apt update && sudo apt install -y nodejs npm git
# 升级Node.js至22.x LTS版本
sudo npm install -g n
sudo n 22.0.0
# 配置npm镜像并安装OpenClaw
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g openclaw
# 初始化并启动服务
openclaw onboard
openclaw gateway start

本地访问
浏览器输入http://127.0.0.1:18789，使用初始化Token登录控制台。

（四）本地Windows11系统部署OpenClaw

Windows11部署强烈建议在WSL2环境下运行，也可直接通过PowerShell执行一键安装脚本，避免系统环境冲突，核心步骤：

PowerShell一键安装（管理员身份运行）

# 完整安装（含初始化引导）
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
# 仅安装二进制文件，跳过新手引导
& ((scriptblock)::Create((iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1))) -NoOnboard

环境初始化与服务启动

openclaw onboard
openclaw gateway start

本地访问
浏览器输入http://127.0.0.1:18789，完成登录后即可使用。

三、OpenClaw大模型API配置：阿里云千问与免费Coding Plan API

OpenClaw本身不具备独立的大语言模型推理能力，需对接云端大模型API才能解锁完整功能，2026年主流的配置方案为阿里云千问大模型API与市场上的免费Coding Plan API（如火山引擎Coding Plan），两者均为开发者提供免费调用额度，完全满足日常任务执行与技能使用需求，配置完成后可在OpenClaw中自由切换模型。

（一）阿里云千问大模型API配置

阿里云千问大模型（Qwen系列）对中文场景适配性极佳，适合各类开发、调研、文档生成任务，2026年新用户可领取90天免费调用额度，核心配置步骤：

API-Key获取
登录「阿里云百炼大模型控制台」，完成实名认证后，在左侧菜单栏点击「密钥管理」，选择与服务器地域匹配的区域，点击「创建API-Key」，自定义备注后确定，立即复制生成的API-Key（格式为sk-xxxxxxxx，页面刷新后无法再次查看），建议开启账户消费限额，避免超额费用。
OpenClaw中配置API
- 进入OpenClaw Web控制台，点击左侧「配置」→「模型管理」；
- 选择「阿里云千问」，粘贴已获取的API-Key，填写与密钥地域匹配的Base URL（如北京地域为https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1，中国香港地域为https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1）；
- 点击「保存并测试」，提示「模型调用成功」即完成配置。

（二）免费Coding Plan API配置（以火山引擎为例）

火山引擎Coding Plan为开发者提供充足的免费调用额度，支持豆包、DeepSeek等多款代码优化专用大模型，适配复杂开发任务，核心配置步骤：

账号与套餐开通
访问火山引擎官网，注册账号并完成实名认证，进入「火山方舟大模型服务平台」，找到「Coding Plan」模块，点击「开通免费套餐」，完成套餐激活。
API-Key与Base URL获取
在火山方舟控制台左侧点击「API密钥管理」，点击「生成API-Key」，备注用途后保存，同时复制平台提供的专属Base URL与可用模型列表（如doubao-seed-2.0-code、deepseek-v3.2）。
OpenClaw中配置API
- 进入OpenClaw Web控制台「配置」→「模型管理」，选择「火山引擎」；
- 粘贴API-Key与Base URL，默认模型选择代码分析专用模型（如volcengine-plan/ark-code-latest）；
- 点击「保存并测试」，测试通过后即可使用该模型执行任务。

四、planning-with-files技能的安装、验证与使用实战

完成OpenClaw部署与大模型API配置后，即可安装planning-with-files技能，该技能支持命令行手动安装与AI自助安装两种方式，安装后需及时验证，避免使用时出现问题，技能使用需遵循“复杂任务启用，简单任务禁用”的原则，最大化提升协作效率。

（一）技能安装：两种方式快速落地

命令行直接安装（推荐）
这是最直接、最稳定的安装方式，在本地终端或阿里云服务器SSH终端中，执行OpenClaw自带的技能安装命令：
```
openclaw skills install planning-with-files
```
命令执行完成后，终端会提示技能安装路径与状态，默认安装路径为~/.agents/skills/planning-with-files。
AI自助安装（懒人版）
若忘记安装命令，可直接在OpenClaw的对话界面中发送指令：“给我安装skill planning-with-files”，AI会自动执行安装命令，并在安装完成后提示技能相关信息，包括安全评估结果、使用方法等。

（二）安装验证：确认技能正常可用

安装完成后，需立即验证技能是否成功加入OpenClaw技能列表，避免实际使用时发现安装失败，执行验证命令：

openclaw skills list

若终端输出中包含planning-with-files ready，则表示技能安装成功，可正常使用；若未显示该技能，需重新执行安装命令，并检查网络是否正常（需能访问ClawHub平台）。

（三）技能使用：精准适配复杂任务场景

planning-with-files技能有自动识别与手动触发两种使用方式，无需额外配置触发指令，OpenClaw会根据任务复杂度自动判断是否启用，也可由开发者手动指定使用，核心使用规则与场景如下：

使用方式
- 自动识别：当发送的任务指令需要超过5次工具调用（如项目开发、多步骤调研、复杂文档生成），OpenClaw会自动启用该技能，创建三大规划文件并按文件化流程执行；
- 手动触发：即使是简单任务，若需要结构化记录，可在指令中明确指定：“使用planning-with-files完成xxx任务”，AI会立即按该技能的逻辑执行。
适配场景
- 项目开发：如开发一款工具、搭建一个网站，任务步骤多、易中途修改方向，需要明确的阶段规划与执行记录；
- 调研分析：如行业趋势调研、技术框架对比，需要反复查找资料、整理信息，需要沉淀研究成果；
- 多阶段执行：如大型文档撰写、自动化流程搭建，需要分阶段执行，记录每一步完成情况与卡点问题。
使用注意事项
该技能仅适合复杂任务，若为1-2轮对话即可完成的简单任务（如“生成一份周报模板”“解释一个技术概念”），启用该技能会增加Token消耗，且降低执行效率，此时OpenClaw会自动跳过该技能，按原生逻辑执行。

（四）实战效果：让复杂任务执行更高效

以“开发本地静态Web版公众号文章模板生成器”为例，手动触发技能后，AI的执行流程发生本质变化：

首先创建task_plan.md、findings.md、progress.md三大文件，明确任务目标为“基于现有canvas/index.html开发，支持内容输入、实时预览、HTML导出”；
自主查找本地现有前端资源，将调研结果记录在findings.md中，避免重复造轮子；
在task_plan.md中规划MVP版本核心功能：文章标题/作者/摘要配置、封面图URL输入、多内容区块支持、一键生成公众号排版、预览与HTML复制；
按步骤执行开发任务，每完成一个环节，在progress.md中记录进度，遇到问题时记录错误原因与解决方案；
开发完成后，所有思考、调研、执行过程均沉淀为文件，后续可基于这些文件进行功能升级，也可将文件作为经验参考用于同类开发任务。

整个过程中，开发者无需反复引导AI，只需明确核心需求，AI即可自主完成规划与执行，且所有过程可追溯、可恢复，彻底解决了复杂任务协作中“断片”“偏离方向”的问题。

五、OpenClaw部署与planning-with-files技能使用常见问题解答

在2026年的实测过程中，开发者在OpenClaw部署与planning-with-files技能使用中会遇到一些高频问题，以下为问题原因与针对性解决方法，覆盖部署、API配置、技能安装与使用全环节，帮助开发者快速排障。

（一）部署类常见问题

问题：执行openclaw命令时，终端提示“命令未找到”
原因：Node.js环境未配置成功，或OpenClaw的安装路径未加入系统环境变量；
解决：
```
# 检查Node.js版本（需≥22.x）
node -v
# 查看OpenClaw安装路径
npm prefix -g
# 将安装路径添加到环境变量（MacOS/Linux）
export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH"
source ~/.zshrc # 或source ~/.bashrc
```
Windows11用户可在系统环境变量中，将npm prefix -g输出的路径添加到Path中。
问题：阿里云部署后，无法通过公网IP访问OpenClaw Web控制台
原因：18789端口未放行、服务未正常启动、服务器防火墙拦截；
解决：
- 检查阿里云轻量应用服务器防火墙规则，确保TCP 18789端口对0.0.0.0/0开放；
- 执行openclaw status查看服务状态，未启动则执行openclaw gateway start；
- 关闭服务器系统防火墙：sudo systemctl stop firewalld（CentOS）或sudo ufw disable（Ubuntu）。
问题：Windows11部署后，启动网关提示“端口18789被占用”
原因：默认端口被其他程序占用；
解决：修改监听端口并重新启动服务：
```
openclaw config set gateway.port 18790
openclaw gateway start
```
随后通过http://127.0.0.1:18790访问控制台。

（二）API配置类常见问题

问题：配置大模型API后，测试连接提示“认证失败”
原因：API-Key输入错误、密钥过期、Base URL与地域不匹配；
解决：
- 核对API-Key，确保无空格、大小写错误，若丢失需重新生成；
- 登录大模型平台，检查密钥是否有效，过期则重新创建；
- 确保Base URL与密钥生成的地域一致（如阿里云中国香港密钥对应国际版Base URL）。
问题：调用模型执行任务时，提示“调用额度不足”
原因：免费调用额度用尽，或单次调用超出额度限制；
解决：
- 前往对应大模型平台，领取新的免费额度或开通付费套餐；
- 在OpenClaw「模型管理」中开启「调用限流」，设置单次调用最大Token数；
- 切换至其他免费Coding Plan API模型，如火山引擎豆包代码专用模型。

（三）技能安装与使用类常见问题

问题：执行安装命令后，提示“无法连接到ClawHub平台”
原因：网络限制，无法访问ClawHub技能仓库；
解决：检查网络是否正常，确保能访问https://clawhub.ai，阿里云服务器建议选择海外地域（如中国香港、新加坡），本地部署可切换网络环境。
问题：验证技能列表时，未显示planning-with-files
原因：安装过程中断，技能未完全下载；
解决：执行卸载命令后重新安装：
```
openclaw skills uninstall planning-with-files
openclaw skills install planning-with-files
```
问题：明确触发技能后，AI未创建规划文件，仍按原生逻辑执行
原因：大模型API配置的是通用模型，非代码/任务管理专用模型，或Prompt指令不够明确；
解决：
- 在OpenClaw「模型管理」中，切换为代码分析专用模型（如阿里云千问Code、火山引擎doubao-seed-2.0-code）；
- 优化指令，明确要求：“使用planning-with-files完成xxx任务，按要求创建task_plan.md、findings.md、progress.md文件”。
问题：技能执行过程中，生成的规划文件无法查看或编辑
原因：文件存储路径权限不足；
解决：为文件存储目录赋予读写权限：
```
chmod -R 755 ~/.agents/skills/planning-with-files
```

六、planning-with-files技能的优化与拓展建议

planning-with-files技能完成基础安装后，开发者可根据自身使用场景进行优化与拓展，让其更贴合个性化的任务协作需求，同时可结合OpenClaw其他技能，打造更高效的复杂任务处理体系，核心建议如下：

按任务类型定制文件模板：基础的三大文件为通用模板，可根据开发、调研、文档撰写等不同任务类型，修改文件的内容结构，例如开发任务可在task_plan.md中增加“技术栈选择”“开发规范”模块，调研任务可在findings.md中增加“数据来源”“可信度评估”模块；
结合文件管理技能实现云端同步：将planning-with-files与OpenClaw的file-manager技能结合，将生成的规划文件同步至阿里云OSS或本地云盘，实现多设备访问与数据备份，避免本地文件丢失；
对接自动化技能实现任务闭环：对于可自动化执行的任务，可将planning-with-files与web-automation、opencode-controller等技能结合，让AI在规划文件的指导下，自动完成网页抓取、代码生成、流程执行等操作，实现“规划-执行-验收”的全闭环；
建立团队文件共享规范：团队协作时，可统一规划文件的命名、存储路径与更新规则，让所有成员都能查看任务执行过程，提升团队协作效率，避免信息孤岛；
基于规划文件做任务复盘：任务完成后，可基于三大文件进行复盘，分析执行过程中的卡点、错误原因与优化方向，将复盘结果补充至文件中，形成完整的任务经验库。

七、总结

planning-with-files技能为OpenClaw的复杂任务协作提供了标准化的解决方案，其核心价值在于通过文件化的规划方式，让AI协作从“无记录、不可控”变为“可追溯、可恢复、可复用”，而2026年OpenClaw的多平台便捷部署方案，让开发者能快速搭建专属的AI智能体框架，结合阿里云千问与免费Coding Plan API的配置，实现零门槛的大模型对接。

从实际应用来看，OpenClaw并非单纯的AI对话工具，而是一个可拓展、可定制的智能体协作平台，planning-with-files技能只是其生态中的一个典型代表。随着OpenClaw生态的不断完善，各类专属技能包将持续涌现，覆盖开发、办公、调研、运维等更多场景。开发者只需掌握基础的部署与配置方法，即可根据自身需求安装各类技能，让AI真正成为高效的工作助手，将精力聚焦于核心的创意与决策环节，而非繁琐的任务执行与过程管理。

在未来的AI协作中，“文件化、标准化、可复用”将成为核心趋势，planning-with-files技能的出现，正是这一趋势的具体体现，而OpenClaw则为这一趋势的落地提供了稳定、灵活的技术框架，让开发者能在复杂的工作中，实现效率的真正提升。

OpenClaw 阿里云+本地多系统部署全攻略，大模型配置+planning-with-files技能实战解析

一、planning-with-files技能：让OpenClaw的复杂任务协作不再“断片”

（一）技能核心：三大文件构建任务管理闭环

（二）技能核心价值

二、2026年OpenClaw多平台部署全流程

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：

（一）阿里云轻量应用服务器一键部署OpenClaw

（二）本地MacOS系统部署OpenClaw

（三）本地Linux系统部署OpenClaw（以Ubuntu/Debian为例）

（四）本地Windows11系统部署OpenClaw

三、OpenClaw大模型API配置：阿里云千问与免费Coding Plan API

（一）阿里云千问大模型API配置

（二）免费Coding Plan API配置（以火山引擎为例）

四、planning-with-files技能的安装、验证与使用实战

（一）技能安装：两种方式快速落地

（二）安装验证：确认技能正常可用

（三）技能使用：精准适配复杂任务场景

（四）实战效果：让复杂任务执行更高效

五、OpenClaw部署与planning-with-files技能使用常见问题解答

（一）部署类常见问题

（二）API配置类常见问题

（三）技能安装与使用类常见问题

六、planning-with-files技能的优化与拓展建议

七、总结

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一、planning-with-files技能：让OpenClaw的复杂任务协作不再“断片”

（一）技能核心：三大文件构建任务管理闭环

（二）技能核心价值

二、2026年OpenClaw多平台部署全流程

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：

（一）阿里云轻量应用服务器一键部署OpenClaw

（二）本地MacOS系统部署OpenClaw

（三）本地Linux系统部署OpenClaw（以Ubuntu/Debian为例）

（四）本地Windows11系统部署OpenClaw

三、OpenClaw大模型API配置：阿里云千问与免费Coding Plan API

（一）阿里云千问大模型API配置

（二）免费Coding Plan API配置（以火山引擎为例）

四、planning-with-files技能的安装、验证与使用实战

（一）技能安装：两种方式快速落地

（二）安装验证：确认技能正常可用

（三）技能使用：精准适配复杂任务场景

（四）实战效果：让复杂任务执行更高效

五、OpenClaw部署与planning-with-files技能使用常见问题解答

（一）部署类常见问题

（二）API配置类常见问题

（三）技能安装与使用类常见问题

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