openclaw 学习计划

阶段一：赋予 AI “手脚” —— 技能（Skills）进阶

目前你的 OpenClaw 只是在“说”，这一阶段我们要让它学会“做”。

• 配置内置技能 (Built-in Skills) ：

  • 文件操作：尝试发送指令让它在你的电脑上创建一个文件夹，或者读取某个 .txt 文件的内容并总结。
  • 浏览器自动化：配置浏览器驱动。尝试指令：“帮我打开 Bilibili 搜索关于 OpenClaw 的视频，并告诉我前三个标题。”

• 安全与权限管理：

  • 学习配置 Allowlist（白名单） 。OpenClaw 默认拥有很高的系统权限，你需要限制它只能执行某些特定的 shell 命令或访问特定文件夹，防止 AI “手滑”删库。

• 本周任务：实现一个指令，让 AI 抓取某个新闻网站的头条，生成简报后通过 Telegram 发送给你。

阶段二：赋予 AI “记忆” —— 持久化存储

目前的对话可能是“阅后即焚”，这一周我们要配置它的长期记忆。

• 配置 Memory 模块：

  • 了解 OpenClaw 的 JSONL 交互历史记录机制。
  • 配置向量数据库（如果有需求）或简单的本地 SQLite 存储，让它记住你的偏好（比如：告诉它你叫 Regis，看它在三天后是否还记得）。

• 上下文管理：

  • 练习长对话。测试它在处理 10 轮对话后，是否还能联系到第一轮提到的任务背景。

• 本周任务：告诉它你的日程安排（比如：明天下午 3 点有会），然后在半天后问它：“我最近有什么安排？”

阶段三：赋予 AI “主动性” —— 定时任务与 Hook

让 OpenClaw 从“拨一下动一下”变成“主动为你服务”。

• Cron 定时任务：

  • 学习在 OpenClaw 中配置定时触发器。
  • 场景实验：每天早上 8 点自动总结昨晚的科技新闻，并在 Telegram 提醒你。

• 多模型切换：

  • 既然你已经用了 Qwen，尝试再接入一个模型（如 DeepSeek 或本地的 Ollama），学习如何在配置文件中快速切换“大脑”以应对不同复杂度的任务。

• 本周任务：实现一个“早报机器人”，定时抓取信息并主动推送到你的 TG 频道。

阶段四：实战项目 —— 打造个人数字秘书

将所有功能串联，完成一个具有实际价值的场景。

• 端到端工作流设计：

  • 项目建议：GitHub/代码监控器。如果你是开发者，让它监控某个仓库的更新，一旦有新的 Issue 或 PR，自动总结并询问你是否需要处理。
  • 或者：个人账单/文档整理员。发送一张截图或一段文字给 TG，让它自动解析并存入你电脑上的指定 Excel 或 Notion 中。

• 进阶：自定义 Skill 开发：

  • 如果内置技能不够用，学习如何用 Python 编写一个简单的插件（Skill），扩展 OpenClaw 的边界。