周末刷 GitHub 的时候，老金我看到 OpenClaw 超过 React，成为 GitHub 历史上 star 最多的项目——28 万 star。
对，你没看错，就两天又涨了 2 万，已经是 28 万星 了。
但更让老金我感兴趣的是，火山引擎把 OpenClaw 搬上云了。 推出了 ArkClaw 云端服务 。
OpenClaw 是什么？
简单说，就是一个能自己干活的 AI Agent 框架。
支持 10000+技能，能写代码、分析数据、生成文档、自动化测试。
但问题是：OpenClaw 虽然强大，配置起来挺麻烦。
你得自己搭环境、配置 API、管理依赖，对小白不太友好。
火山引擎的 ArkClaw 就是为了解决这个问题。
而且订阅 Coding Plan Pro，免费赠送 ArkClaw 使用权益。
Lite 用户也能免费体验 7 天，只要9.9！
无需每天计算 tokens 使用量！！！无限量！！！
ArkClaw 核心卖点：订阅即用，零门槛上手
火山引擎把 OpenClaw 做成了云端 SaaS 服务。
最大的优势是：订阅 Coding Plan 就能直接用，不需要自己搭环境。
含Seed 2.0系列全套，除了豆包大语言模型外，当然还有Seedance（视频模型），Seedream（图像模型）可用。
当然，我们的老朋友们都在，Doubao-Seed-2.0-Code/pro/lite、GLM、Kimi、DeepSeek。
Coding Plan：volcengine.com/L/KqbQKJPxu…
邀请码：Z7AMRQRF
哎对，老规矩，让老金我薅个羊毛，你用我链接我能收益。
你分享出去你自己的，你能收益。
不需要配置环境，不需要管理 API 密钥，订阅即用。
云端协同、TOS网盘工具、10000+技能、人格配置、定时任务全部可视化。
量大管饱，性价比高，包月省心，稳定可靠。
下面会一个个细讲。
老金我理解：就像从自己装软件变成直接用 SaaS 服务，省了一大堆麻烦。
怎么用 ArkClaw？
使用 ArkClaw 只需要三步：
第一步：订阅 Coding Plan
去火山引擎官网，找到 ModelArk 服务，订阅 Coding Plan。
Coding Plan Pro 用户免费赠送 ArkClaw 使用权益。
Lite 用户可以免费体验 7 天。
第二步：配置 TOS 网盘工具
订阅后，下载 TOS 网盘工具。
这个工具负责本地文件和云端存储的同步。
配置好后，你在本地写的代码会自动同步到云端。
这个老金我没用，如果需要，直接看官方说明：
www.volcengine.com/docs/6396/2…
第三步：开始使用
开通Coding Plan后，在体验中心创建即可食用。
或者直接进入ArkClaw体验地址：v2ig.cn/cRm03IcFyUU…
在你的项目里调用 ArkClaw，指定任务和技能，剩下的交给它。
ArkClaw 会自动调度 Agent，生成代码，返回结果。
第四步：创建技能、定时任务、人格等。
很简单，哪里能点点哪里，人格描述网上一搜一大堆。
到这，你的小龙虾已经创建成功了，直接在网页上可以使用。
如何接入飞书？让 ArkClaw 变成你的飞书助手
为什么要接入飞书？
ArkClaw 支持与飞书机器人快捷集成。
接入后，你可以直接在飞书里跟 ArkClaw 对话，不用切换到浏览器。
定时任务的提醒也会直接发到飞书，更方便。
接入步骤（7 步）
步骤 1：创建企业自建应用
1、登录飞书开发者平台，单击创建企业自建应用按钮。
2、配置应用名、描述及图标。
3、单击创建按钮，完成操作。
地址：open.feishu.cn/app?lang=zh…
步骤 2：添加机器人能力
1、在左侧目录树选择应用能力 > 添加应用能力。
2、选择按能力添加页签，单击机器人能力卡片的添加按钮。
步骤 3：配置机器人权限
1、在左侧目录树选择开发配置 > 权限管理，单击批量导入/导出权限按钮。
2、在导入页签中，将飞书 API 权限替换原有示例，单击下一步，确认新增权限按钮。
3、在弹窗中确认权限无误后，单击申请开通按钮。
4、单击配置按钮设置权限可访问的数据范围（保持默认与应用的可用范围一致），单击确定按钮完成操作。
复制这些内容进去。
{
"scopes":{
"tenant":[
"application:application.app_message_stats.overview:readonly",
"application:application:self_manage",
"application:bot.menu:write",
"cardkit:card:write",
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.employee_id:readonly",
"docs:document.content:read",
"docs:permission.member:create",
"docs:permission.member:delete",
"docs:permission.member:retrieve",
"docx:document.block:convert",
"docx:document:create",
"docx:document:readonly",
"docx:document:write_only",
"event:ip_list",
"im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
"im:chat.members:bot_access",
"im:chat:read",
"im:chat:update",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message.pins:read",
"im:message.pins:write_only",
"im:message.reactions:read",
"im:message.reactions:write_only",
"im:message:readonly",
"im:message:recall",
"im:message:send_as_bot",
"im:message:send_multi_users",
"im:message:send_sys_msg",
"im:message:update",
"im:resource",
"task:task:readonly",
"task:task:write",
"wiki:wiki:readonly"
],
"user":[
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.employee_id:readonly",
"im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
]
}
}
步骤 4：获取机器人 App ID 与 App Secret
1、在左侧目录树选择"基础信息 > 凭证与基础信息"。
2、在"应用凭证"模块中，获取并记录 App ID 与 App Secret 信息。
步骤 5：发布应用
1、单击顶部的创建版本按钮。
2、按需配置应用版本号、默认能力及更新说明等信息。
3、单击页面底部的保存按钮，创建版本。
4、单击页面右上角的确认发布按钮，完成应用发布。
步骤 6：在 ArkClaw 中配置飞书机器人
1、在 ArkClaw 对话页面，单击消息渠道按钮。
2、在弹窗中选择飞书，填写 App ID 与 App Secret。
3、单击确定按钮完成配置。
步骤 7：开启长连接并完成配对（确认步骤6完成，否则无法开启长链接）
1、在左侧目录树选择开发配置 > 事件与回调。
2、选择事件配置页签，单击订阅方式旁的编辑按钮。
3、选择使用长连接接收事件，并单击保存按钮。
4、在已添加事件区域，单击添加事件按钮。
5、在添加事件对话框中，搜索消息，选择以下3个。
6、确认添加后，返回页面，点开这个，能在飞书群中使用。
7、选择回调配置页签，同理打开长链接。
8、并开启卡片回传交互。
9、新建机器人版本并发布。
10、向飞书机器人发送任意消息（例如：介绍下自己）。
11、根据机器人回复，获取 Pairing code。
12、回到 ArkClaw 对话页面，点击下方飞书配对，完成配对。
至此，你就可以通过飞书机器人与 ArkClaw 进行对话了。
如果对你有帮助，记得关注一波~
飞书插件
首先，强调一下，飞书插件只有ArkClaw独家！
一句话让 ArkClaw 玩转飞书文档 + 多维表格、5 秒钟汇总本周待办事项、一句话创建会议日程，都是一句话搞定。
飞书文档：
多维表格：
智能分析纪要创建待办：
会议日程：
10000+技能到底有多强？
根据 ClawHub 官方数据，OpenClaw 社区有 3000+技能，覆盖 35 种工作生活自动化场景。
这些技能在 ArkClaw 上都能直接用，不需要自己配置。
火山引擎还做了优化，多个技能可以组合使用，比如网页抓取+数据分析+报告生成一条龙。
老金我给你们整理了几个我认为必装的：
1、Agent Reach：网络采集，抓字幕、社媒、网页、GitHub、RSS，适合竞品、热点、用户反馈。
2、Find Skill：工具搜索，帮你找最合适的 skill，适合选工具和看热门。
3、Self-Improving Agent：自我进化，自动记错误和偏好，适合长期重复工作。
4、Clawsec：安全审计，查注入、泄露、恶意调用，适合 AI 应用上线前检查。
5、Multi Search Engine：聚合搜索，同时搜多个引擎，适合深度研究和冷门资料。
6、CSV Data Analyzer：CSV 分析，自动报表和图表，适合运营财务数据。
7、Office-Automation：办公自动化，批量处理 Office/PDF，适合合同报表文件。
8、Tavily Search：专业 AI 搜索，结果更结构化，适合研究、核查、新闻。
9、File Manager：文件管理，整理归档清理重命名，适合管文件和清硬盘。
10、Email Assistant：邮件助手，分类摘要回复提醒，适合高频邮件处理。
11、Data Analysis：全栈分析，多数据源出报告看板，适合业务汇报。
12、SEO：SEO 优化，查关键词和竞品，适合做流量增长。
13、Writing Assistant：写作助手，写稿润色改风格，适合文案报告邮件。
14、Humanizer：内容人性化，把 AI 文案改得更像人写。
复制以下信息，一键安装
若遇到限流情况，跟他说自己定时获取，或者直接下载到本地进行安装
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills && cd ~/.openclaw/workspace/skills && git config --global url."https://ghproxy.net/https://github.com".insteadOf "https://github.com" && echo "🚀 开始安装所有OpenClaw Skill..." && echo "1/14 安装Agent Reach..." && wget -T 30 https://github.com/Panniantong/agent-reach/archive/main.zip -O agent-reach.zip && unzip -q agent-reach.zip && mv agent-reach-main skill-9 && rm agent-reach.zip && pip install https://github.com/Panniantong/agent-reach/archive/main.zip --break-system-packages && echo "2/14 安装Find Skill..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/openclaw-skill/find-skill/zip/refs/heads/main -O find-skill.zip && unzip -q find-skill.zip && mv find-skill-main find-skill && rm find-skill.zip && echo "3/14 安装Self-Improving Agent..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/openclaw-skill/self-improving-agent/zip/refs/heads/main -O self-improving.zip && unzip -q self-improving.zip && mv self-improving-agent-main self-improving-agent && rm self-improving.zip && echo "4/14 安装Clawsec..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/openclaw-skill/clawsec/zip/refs/heads/main -O clawsec.zip && unzip -q clawsec.zip && mv clawsec-main clawsec && rm clawsec.zip && echo "5/14 安装Multi Search Engine..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/openclaw-skill/multi-search-engine-2-0-1/zip/refs/heads/main -O multi-search.zip && unzip -q multi-search.zip && mv multi-search-engine-2-0-1-main multi-search-engine && rm multi-search.zip && echo "6/14 安装CSV Data Analyzer..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/openclaw-skill/ub2-csv-data-analyzer/zip/refs/heads/main -O csv-analyzer.zip && unzip -q csv-analyzer.zip && mv ub2-csv-data-analyzer-main csv-data-analyzer && rm csv-analyzer.zip && echo "7/14 安装Office-Automation..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/texiaoyao/office-automation-skill/zip/refs/heads/main -O office.zip && unzip -q office.zip && mv office-automation-skill-main office-automation && rm office.zip && echo "8/14 安装Tavily Search..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/framix-team/openclaw-tavily/zip/refs/heads/main -O tavily.zip && unzip -q tavily.zip && mv openclaw-tavily-main tavily-search && rm tavily.zip && echo "9/14 安装File Manager..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/sanmu1023/openclaw-file-manager/zip/refs/heads/main -O filesystem.zip && unzip -q filesystem.zip && mv openclaw-file-manager-main filesystem && rm filesystem.zip && echo "10/14 安装Email Assistant..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/abhinavjp/ms-outlook-teams-assistant/zip/refs/heads/main -O email.zip && unzip -q email.zip && mv ms-outlook-teams-assistant-main email-assistant && rm email.zip && echo "11/14 安装Data Analysis..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/smouj/data-mystic-skill/zip/refs/heads/main -O data-analysis.zip && unzip -q data-analysis.zip && mv data-mystic-skill-main data-analysis && rm data-analysis.zip && echo "12/14 安装SEO工具..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/moeghashim/openclaw-skill-seo/zip/refs/heads/main -O seo.zip && unzip -q seo.zip && mv openclaw-skill-seo-main seo && rm seo.zip && echo "13/14 安装写作助手..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/bradstan/openclaw-writing-pipeline/zip/refs/heads/main -O writing-assistant.zip && unzip -q writing-assistant.zip && mv openclaw-writing-pipeline-main writing-assistant && rm writing-assistant.zip && echo "14/14 安装AI人性化工具..." && wget -T 30 https://codeload.github.com/brandonwise/humanizer/zip/refs/heads/main -O humanizer.zip && unzip -q humanizer.zip && mv humanizer-main humanizer && rm humanizer.zip && echo "✅ 所有14个Skill安装完成！" && echo "📂 安装目录：~/.openclaw/workspace/skills/" && echo "🎉 enjoy!"
端云协同是怎么回事？
ArkClaw 最有意思的地方，是它支持端云协同。
什么意思？
就是你在本地开发，ArkClaw 在云端执行，两边数据实时同步。
具体场景
你在本地用 Claude Code 写代码，遇到复杂任务（比如重构一个大模块），可以把任务发给 ArkClaw。
ArkClaw 在云端调度多个 Agent 并行处理，完成后把结果同步回你本地。
你继续在本地 review 代码、调整细节。
老金我的理解：就像你有一个云端助手，重活累活交给它，你专注在核心逻辑上。
老金我的建议
如果你是小白
想快速上手 OpenClaw，ArkClaw 是最好的选择。
订阅即用，省了一大堆配置的麻烦。
如果你是重度用户
本地资源不够，ArkClaw 的云端算力能帮你提速。
多 Agent 并行执行，效率确实高。
总的来说，ArkClaw 降低了 OpenClaw 的使用门槛，让更多人能用上这个 28 万 star 的神器。
火山引擎这波操作，是真的懂开发者需求。
你们用过 OpenClaw 吗？
觉得 ArkClaw 这个云端版本怎么样？
评论区聊聊，老金我很好奇你们在用小龙虾搞什么。
体验地址：volcengine.com/L/KqbQKJPxu… 邀请码：Z7AMRQRF
