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Clawdbot
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3天前
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博文
阿里云上+本地部署OpenClaw（小龙虾）新手攻略：解锁10大必备Skills，零基础也能玩转AI助手
2026年，开源AI代理工具OpenClaw（昵称“小龙虾”）凭借“能实际做事”的核心优势，在GitHub斩获25万+星标，成为现象级AI工具。它最强大的魅力在于可扩展的Skills（技能包）系统——通过ClawHub插件市场的数百个技能，能让AI助手从简单聊天升级为处理办公、学习、日常事务的全能帮手。
# 人工智能 # 安全 # JavaScript # Shell # 网络安全
阿里云开发者
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4天前
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博文
灵码+Qwen3-Coder——使用Skill机制实现代码审核
本文介绍如何在灵码中实现Claude Skills能力：基于openskills方案，通过配置project_rules.md适配Skill元数据与SKILL.md提示模板，支持动态加载领域知识（如代码审核、DOCX生成），实现模块化AI能力扩展与按需调用。
# 人工智能 # 算法 # Shell # 开发者
上云就上阿狸云
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4天前
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博文
OpenClaw（Clawdbot）配置阿里云百炼API教程，一篇图文全搞定
本教程详解OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）接入阿里云百炼API的完整流程：从一键安装、配置环境变量，到添加qwen3-max-2026-01-23等Qwen3系列模型。支持Coding Plan套餐，新客首月仅0.3元/天，图文并茂，开箱即用。（239字）
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
用数据说话
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4天前
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博文
OpenClaw/Clawdbot/Moltbot 通用！配置阿里云百炼 API 图文教程
本教程详解OpenClaw（原Moltbot/Clawdbot）接入阿里云百炼API的完整流程，涵盖安装、百炼Coding Plan开通、API Key配置、环境变量设置及JSON配置修改，并支持Qwen3-Max-Thinking等大模型，新客首月低至0.3元/天。
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
游客vphb4ae2je2zi
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4天前
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博文
干货来袭！OpenClaw 配置阿里云百炼 API，图文教程永久收藏
干货教程：OpenClaw（原Moltbot/Clawdbot）配置阿里云百炼API，支持Qwen3-Max-Thinking等大模型。含一键安装、API Key获取、环境变量配置及JSON配置详解，新客首月每天仅0.3元，永久收藏！
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
云小帮
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4天前
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博文
配置总失败？OpenClaw 对接阿里云百炼 API，图文步骤一看就会
OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）是一款开源AI个人助手，支持本地部署及多平台。本教程详解如何对接阿里云百炼API，图文指导配置Qwen3-Max-Thinking等大模型，新客首月低至0.3元/天。
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
程序媛在线
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4天前
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博文
避坑指南！OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置百炼 API，图文教你绕开所有坑
本教程详解OpenClaw（原Moltbot/Clawdbot）配置阿里云百炼API全流程，涵盖安装、API Key获取、环境变量设置、JSON配置修改及验证方法，并推荐qwen3-max等高性价比模型。新客首月每天仅0.3元，支持通义千问万亿参数Thinking大模型。
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
用数据说话
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4天前
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博文
在OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼API图文教程
本教程详解OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）接入阿里云百炼API的完整流程，涵盖安装、百炼API Key获取、环境变量配置、JSON配置修改及模型验证。支持Qwen3-Max-Thinking等最新模型，新客首月仅0.3元/天，图文并茂，开箱即用。（239字）
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
程序媛在线
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4天前
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博文
干货来袭！OpenClaw 配置阿里云百炼 API，图文教程永久收藏
干货教程：OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）配置阿里云百炼API，支持Qwen3-Max-Thinking等大模型。图文详解安装、API Key获取、环境变量配置及模型接入，新客首月仅0.3元/天，永久收藏！
# 人工智能 # 自然语言处理 # Shell # Linux # API
霍格沃兹测试开发学社
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4天前
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博文
测试日志里的海量ERROR？用RAG架构训练一个专属日志分析师
本文介绍如何用RAG（检索增强生成）构建专属日志分析系统：通过日志清洗、混合检索（BM25+向量）、结构化提示词与闭环反馈，让大模型摆脱“幻觉”，精准定位真实故障。不依赖正则或标注，将老师傅经验沉淀为可复用的向量知识库。
# 运维 # 监控 # Shell # 数据库 # 决策智能
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