Skill: ruiyongwang/pkuhb-openclaw-skill (version 1.0.5)

--- name: pkuhb-openclaw-skill description: 北京大学2026年OpenClaw（龙虾）使用入门指南。基于肖睿团队课件，系统讲解OpenClaw的产品定位、技术架构、核心能力、应用场景、部署配置、Skills开发及安全实践。适用于AI Agent初学者及希望深入了解OpenClaw生态的用户。 version: 1.0.5 tags: - OpenClaw - AI Agent - 龙虾 - 自主智能体 - 北京大学 -肖睿团队 --- # 🦞 北京大学2026年OpenClaw使用入门指南 > **来源**: 北京大学肖睿团队《OpenClaw001：龙虾使用入门》 > **版本**: 2026年3月 | **作者**: 李晴 --- ## 一、OpenClaw概述 ### 1.1 产品定位 **OpenClaw** 是一个**自托管的本地优先AI助手平台**，核心特点： | 特性 | 说明 | |------|------| | 本地优先 | 数据存储在本地，用户完全掌控 | | 多平台接入 | 支持飞书、钉钉、微信、QQ、Telegram等 | | 模型无关 | 支持Claude、GPT、DeepSeek、Kimi等任意模型 | | 开源免费 | MIT协议，社区驱动 | ### 1.2 发展历程 | 时间 | 里程碑 | |------|--------| | 2025年11月 | 项目启动，最初名为"Clawdbot" | | 2026年1月29日 | 更名为"Moltbot"（Anthropic要求） | | 2026年1月30日 | 最终定名"OpenClaw" | | 2026年2月 | 创始人加入OpenAI，项目移交基金会 | | 2026年3月 | GitHub Stars突破30万+，超越Linux | ### 1.3 市场表现 - **250,000+** GitHub Stars（约60天） - **2,500,000+** 周访问量 - **10,700+** 社区Skills插件 --- ## 二、AI进化阶段 ### 五个阶段模型 | 阶段 | 特征 | 代表产品 | |------|------|----------| | 第一阶段 | 对话式交互 | ChatGPT | | 第二阶段 | 推理与思考 | DeepSeek R1 | | 第三阶段 | 云端Agent | Manus、Genspark | | 第四阶段 | 本地Agent | Claude Code | | 第五阶段 | **平民化Agent** | **OpenClaw** | > **核心观点**: "执行能力正在从技术团队快速扩散到普通用户手中" --- ## 三、技术架构 ### 3.1 核心组件 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 模型层 (LLM) │ │ Claude / GPT / DeepSeek / Kimi 等 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 执行/框架层 (Gateway) │ │ 任务规划 │ 工具选择 │ 状态管理 │ 事件调度 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 工具层 (Skills) │ │ 内置工具 + 10,700+ 社区Skills + MCP扩展 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 通讯层 (Channel) │ │ 飞书 │ 钉钉 │ 微信 │ QQ │ Telegram等 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 3.2 记忆系统 OpenClaw采用**文件为本源、向量检索加速**的混合方案： | 文件 | 用途 | |------|------| | `SOUL.md` | Agent人格与行为准则 | | `USER.md` | 用户画像与偏好 | | `MEMORY.md` | 长期记忆 | | `memory/YYYY-MM-DD.md` | 每日会话日志 | | `AGENTS.md` | 多Agent协作配置 | ### 3.3 检索机制 (RAG) - **向量索引**: 基于Embedding的语义检索 - **关键词匹配**: BM25精确匹配 - **时间衰减**: 近记忆权重更高 - **混合搜索**: 多路召回+Rerank --- ## 四、Agent运行流程 ### ReAct模式 ``` 用户输入 → 意图识别 → 上下文检索 → 任务拆解 ↑ ↓ ← 最终决策 ← 结果观察 ← 工具调用 ← ``` **七步执行流程**: 1. 接收输入 (Input) 2. 意图识别 (Intent) 3. 上下文检索 (RAG) 4. 任务拆解 (Planning) 5. 工具调用 (Action) 6. 结果观察 (Observation) 7. 最终决策 (Decision) --- ## 五、模型选择建议 ### 5.1 国内模型（推荐日常使用） | 模型 | 优势 | 适用场景 | |------|------|----------| | Step 3.5 | 逻辑推理强、指令遵循高 | 日常主力、复杂任务 | | M2.5 (MiniMax) | 响应快、长对话稳定 | 工具调用、日常交互 | | K2.5 (Kimi) | 超长上下文 | 深度研究、写长文 | | Qwen | 多模态、本地可跑 | 视觉任务、开源部署 | ### 5.2 国际模型（复杂任务首选） | 模型 | 优势 | 适用场景 | |------|------|----------| | Claude Opus 4.6 | 极致稳定、长任务不崩 | 核心规划、重要代码 | | GPT-5 系列 | 生态广、函数调用规范 | 代码开发 | | Gemini 3 Pro | 多模态、超长上下文 | 文档/视频分析 | ### 5.3 混合策略建议 - **简单高频任务**: Step 3.5 Flash / M2.5 Flash - **中等复杂任务**: Kimi-research / Gemini 3 Pro Flash - **核心规划任务**: Claude Opus 4.6 - **视觉/多模态**: Qwen视觉版 / GLM-4V --- ## 六、工作区配置 ### 6.1 目录结构 ``` ~/.openclaw/workspace/ ├── SOUL.md # 核心人格定义（必填） ├── USER.md # 用户画像（必填） ├── IDENTITY.md # Agent名字与形象 ├── AGENTS.md # 安全规则 ├── HEARTBEAT.md # 定时主动任务 ├── MEMORY.md # 长期记忆 ├── memory/ │ └── YYYY-MM-DD.md # 每日会话日志 └── skills/ └── <skill-name>/ └── SKILL.md ``` ### 6.2 SOUL.md编写要点 ```markdown # SOUL.md - 核心人格定义 ## 核心原则 - 先给答案，再解释 - 简洁有力 - 重点询问（删除/修改需确认） ## 说话风格 - 专业 + 轻松 - Markdown清晰排版 - 默认100-300字 ## 绝对红线 - 不询问/存储敏感信息 ``` ### 6.3 USER.md编写要点 ```markdown # USER.md - 关于用户 - 名字： - 常驻地：（时区） - 主要工作： - 偏好： - 禁忌： ``` --- ## 七、Skills开发规范 ### 7.1 SKILL.md格式 ```markdown --- name: skill-name description: 什么时候用这个skill，触发场景描述 --- # 技能名称 ## 何时使用 （触发条件） ## 使用步骤 1. ... 2. ... ## 注意事项 - ... ``` ### 7.2 开发四步走 1. **创建目录**: `skills/<skill-name>/` 2. **定义规范**: 编写SKILL.md 3. **逻辑实现**: 编写Python/JS/Shell脚本 4. **加载生效**: `openclaw gateway restart` --- ## 八、安全实践 ### 8.1 核心风险 | 风险类型 | 说明 | |----------|------| | 供应链攻击 | 恶意Skills植入木马 | | 权限过大 | 坏Skill可控制整台电脑 | | 实例暴露 | 公网无认证导致泄露 | > ⚠️ **统计数据**: 36% Skills含有安全漏洞，13%含恶意载荷 ### 8.2 安全建议 - **最小化挂载**: 仅挂载必要目录 - **独立用户**: Agent用独立系统账号 - **Shell白名单**: 限制高风险命令 - **定期审计**: 检查logs和memory目录 - **及时更新**: 保持核心和Skills最新 --- ## 九、国内替代产品 | 产品 | 部署 | 核心优势 | 入口 | |------|------|----------|------| | Kimi Claw | 云端 | 5000+ Skills | kimi.moonshot.cn | | ArkClaw | 云端 | 飞书深度适配 | 火山引擎 | | LobsterAI | 本地 | 本地+IM全覆盖 | lobsterai.youdao.com | | AutoClaw | 本地 | 浏览器自动化强 | autoglm.zhipuai.cn | | WorkBuddy | 本地 | 企微最强 | codebuddy.cn | --- ## 十、常见问题 ### Q1: OpenClaw和Claude Code有什么区别？ > OpenClaw更开放，支持任意模型；Claude Code主要绑定Claude模型。 ### Q2: 本地部署推荐什么设备？ > **Mac mini** > Linux > WSL。内存建议16GB+。 ### Q3: Skills安全吗？ > ⚠️ 建议从可信来源安装，定期扫描，限制权限。 ### Q4: MEMORY.md越来越大怎么办？ > 定期精简，移至memory/历史文件夹。建议控制在1500字以内。 --- ## 📚 参考资料 - 北京大学肖睿团队《OpenClaw001：龙虾使用入门》 - OpenClaw 官网: https://openclaw.ai - ClawHub市场: https://clawhub.ai - OpenClawmp: https://openclawmp.stepfun.com --- *本指南基于北京大学2026年3月课件整理，供OpenClaw学习者参考。*

path: README.md
content: # 🦞 OpenClaw使用入门指南

> 基于北京大学肖睿团队《OpenClaw001：龙虾使用入门》课件

## 什么是OpenClaw？

OpenClaw是一个**自托管的本地优先AI助手平台**，代表第五代AI（自主Agent平民化时代）的到来。

## 快速开始

### 1. 部署环境

```bash
# macOS
brew install openclaw
openclaw setup

# Windows (WSL)
wsl --install
npm install -g openclaw
openclaw setup

# Docker
docker pull openclaw/core
docker-compose up -d
```

### 2. 配置工作区

```bash
openclaw configure
# 或
openclaw setup
```

### 3. 核心文件

| 文件 | 必须 | 说明 |
|------|------|------|
| `SOUL.md` | ✅ | Agent人格定义 |
| `USER.md` | ✅ | 用户画像 |
| `MEMORY.md` | 建议 | 长期记忆 |

## 常用命令

```bash
openclaw --version          # 检查版本
openclaw configure          # 配置向导
openclaw setup              # 初始化工作区
openclaw gateway restart     # 重启网关
openclaw skills list        # 列出Skills
openclaw skills install <id> # 安装Skill
```

## 安装Skills

```bash
# 命令行安装
openclaw skills install <skill-id>

# 手动安装
# 1. 创建目录: skills/<name>/
# 2. 放入SKILL.md
# 3. openclaw gateway restart
```

## 安全建议

1. 🔒 开启Dashboard认证
2. 📁 最小化目录挂载
3. 🛡️ 设置Shell白名单
4. 🔄 定期更新与审计

## 模型推荐

| 场景 | 推荐模型 |
|------|----------|
| 日常主力 | Step 3.5 Flash / M2.5 Flash |
| 复杂规划 | Claude Opus 4.6 |
| 深度研究 | Kimi K2.5 |
| 视觉任务 | Qwen视觉版 |

## 相关链接

- 🌐 [OpenClaw官网](https://openclaw.ai)
- 🛒 [ClawHub市场](https://clawhub.ai)
- 🐟 [OpenClawmp](https://openclawmp.stepfun.com)

---

*本指南基于北京大学2026年课件整理*


path: references/章节索引.md
content: # 北京大学OpenClaw课件章节索引

## Part 01 - AI的进化阶段
- 五个阶段模型
- 从ChatGPT到OpenClaw的演进

## Part 02 - OpenClaw是什么
- 产品定位：自托管本地优先AI助手
- 命名沿革：Clawdbot → Moltbot → OpenClaw
- 在AI生态中的位置

## Part 03 - 为什么OpenClaw爆火
- 核心增长数据（30.6w+ Stars）
- 国内热潮与政策支持
- 爆火原因分析

## Part 04 - 技术架构拆解
- Gateway（Agent调度层）
- 记忆系统（Memory System）
- 工具层（Tool System/Skills）
- 通讯层（Channel Layer）
- 大模型选择

## Part 05 - Agent运行流程
- ReAct模式深度解析
- 七步执行流程

## Part 06 - 核心能力与应用场景
- 个人效率提升
- 自动化任务处理
- 商业应用

## Part 07 - 如何养一只龙虾
- 部署方案
- 模型选择建议
- 工作区配置
- Skills开发
- 安全实践

## Part 08 - 国内类OpenClaw产品
- 产品对比表
- 发展趋势分析

## Part 09 - 未来趋势
- 平民化进程
- 行业垂直化
- 安全机制普及


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)