百闻不如一练：OpenClaw的折腾心得

百闻不如一练：OpenClaw的折腾心得<br>====================

原创 段小张 段小张 [段小张说](javascript:void\(0\);)

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最近折腾了一段时间Openclaw（最早叫clawdbot，短暂改名moltbot），竟然有些沉迷。作为科技行业的中登，经历过移动互联洗礼，迎接过一波又一波智能硬件（玩具）浪潮，段郎还是“吃过见过”的。客观来讲，这两年真的很少有产品能如此强烈激发多巴胺了。

粗略看到很多网上的教程和攻略（各大云厂商，模型厂商，科技论坛，油管视频等），实际上多数攻略浮于表面（作者明显不是深度用户，甚至有强烈的误导）。因此段郎希望将这个折腾的过程，一些观察和思考记录下来，遂有此文。

1、我的折腾之旅

大概2周前，作为腾讯云的家属，段郎几乎第一时间采用了腾讯云“轻量应用服务器”感受了所谓“一键部署OpenClaw”的服务。对于萌新小白来讲，云部署确实可以略去很多麻烦，可以忽略很多复杂的网络配置。但云服务的缺点也比较明显，首先无法直接读取本地文件（只能管理远程服务器端的文件），另外云端后台的命令行速度实在感人。

OpenClaw的精髓在于本地部署，做一个有手（联网工具）有脚（本地存取）的在线助理。段郎第二步又尝试了本地MacBook部署，体验了一把在命令行中死磕Homebrew、Node.js、npm等开发工具，搞明白文件镜像，不同版本冲突（OpenClaw更新非常快）等问题，着实闹心。好在有Gemini支持（事后发现和Claude比差距很大），一次次试错总算还是跑起来了。但一方面我的MacBook Air跑Docker非常吃力，且是主力生产力工具（真装着全套身家性命），这样混用并非长久之计。

考虑数据安全和独立性，最终剁手入了一台Mac mini 32G，在相对纯净的Docker中隔离运行。理论上还可以跑一个不大的本地模型，节省token成本。但在Docker内安装OpenClaw遇到的麻烦远超预期（仅Docker内程序通过主机的网络代理科学上网就很复杂）。就在Gemini也要黔驴技穷时，脑放电波的Thomas说了一句，“为什么不让Claude Code帮你装呢？”同时甩出一个神奇网站的邀请链接（想要链接的可以私信）。最终，段郎在最强神器的加持下，叮铃哐啷地在Docker里跑起来了自己的OpenClaw。

百尺竿头，自然要再进一步。安装心仪已久的Ollama，然后多维度比较能够跑起来的本地模型。最终锁定Qwen3-coder-32B。结果即使全部加载到内存中，真正跑起来速度仍然令人崩溃（首token>10s)。再退到8B的小模型，首token确实不到1秒就吐出来，但回答问题仍然要10秒以上。真的是不试不知道，现阶段本地模型和云端的SOTA模型（e.g.Opus 4.6），能力和速度上都有巨大的差距。

2、目前折腾后的结果

目前段郎已经成功在本地和云端跑起来两个OpenClaw助理，有趣的应用包括这几点：

• 每个小时报平安，挂了就自动重启。这感觉很像电子宠物，你看一眼是不是还活着；

• 每天我的Apple Health数据同步到Google Sheets，然后自动抓取分析，给我提出健康建议（水平和whoop差不多）；

• 跟踪Smart Glasses，AI Agent，NEV这三个领域在Reddit上的热门讨论，发一个总结；

• 扫描50+的技术博客RSS订阅，自动翻译总结和推荐10篇到我的邮箱；

当然，这些都是小打小闹，我的主线任务是抓取Sunglass在各自独立站，评论网站（e.g. trustpilot）的评论，形成对不同品牌矩阵产品的深度理解。小助理可以相对轻松地整理出品牌列表，对应的Best Sellers，官网和第三方评论链接：

但更进一步地爬虫抓取事实上有相当的门槛，不仅涉及到爬虫工具（Apify），网络代理（Bright Data），理解各种网络结构和API接口，不同搜索引擎的特质，乃至引擎和模型匹配等，一眼看不到底。目前这个小项目仍在进行中。

3、折腾后的一些思考

首先，从产品层面，OpenClaw目前还是个偏“手搓”的极客工具，那感觉颇像段郎早年折腾Nokia的E63，连着线往里面烧程序，然后跑起来贪食蛇游戏的兴奋感（真的暴露年龄了）。虽然Bug不断，但正是这种“恰到好处”的困难，以及非常及时的正反馈机制（几乎每小时都能看到它的能力成长），让配置OpenClaw（龙虾哥🦞）的过程非常上头。某种程度上，有手有脚之后的龙虾哥🦞真的（部分）兑现了2011年乔帮主临终前的智能助理承诺，让你的“Siri”真的帮你干活。

其次，在信息爆炸的今天，百闻不如一“练”。就像Hyrox，无论看过多少视频，听过多少评论，只有自己站在赛场后，才知道自己身体的弱点在哪里，所谓Compromised Running到底有多痛苦，还有多大的提升空间。就像3D打印，无论听过多少次拓竹的神话，玩过多少别人打的玩具，只有自己开箱折腾后，才知道材料在南方需要烘干，原来拓竹也会堵头，以及创客社区的文化是这么有趣。

这次反复折腾OpenClaw，也让我对各家模型能力，算力价格，API工具调用，本地和云端部署有了最直观的体感。在尝试汇总每日行业新闻时，才发现识别哪些是新闻，哪些是“旧闻重现”实际上是个难题。有的是Google搜索时间戳不对，有的是新闻中提到某个日期（预期2026年XX），AI进行了误判。再比如，在本地Docker内部署时，尝试过手调JSON配置文件，看过那复杂的递进 "{}"后，才充分理解Claude Code对编程效率的提升，又何止百倍。

最后是目标导向，真实需求牵引。正是这个抓取头部Sunglass品牌评论的“任务”，驱动我不断尝试新的模型，网络代理，抓取工具，甚至初步理解网页结构。不断尝试一些新的工具，结合新的挑战，或许才是保持中登活力的不二法门。