OpenClaw 是一款编程开发类AI工具。开源个人AI助手，GitHub 36.5万星，集聊天、搜索、文件管理、代码执行于一体的全能AI平台价格：完全免费。 难度：进阶。 主要应用场景：编程开发、办公提效。 热度评分：85，热度增长：+65%。
OpenClaw
开源个人AI助手，GitHub 36.5万星，集聊天、搜索、文件管理、代码执行于一体的全能AI平台
💡 使用技巧AI精选
GitHub 36.5万星，社区活跃度极高
支持插件系统可无限扩展功能
本地部署完全免费，数据自主可控
支持集成多种LLM后端
可作为个人知识库和自动化助手
OpenClaw 是一个开源个人AI助手，支持跨平台（Windows/macOS/Linux/Android/iOS），数据本地存储确保隐私安全
采用终端优先（Terminal-First）设计理念，深度熟悉后效率远超图形界面AI工具
OpenClaw 是一个开源个人AI助手，支持跨平台（Windows/macOS/Linux/Android/iOS），数据本地存储确保隐私安全
采用终端优先（Terminal-First）设计理念，深度熟悉后效率远超图形界面AI工具
支持MCP（Model Context Protocol）协议，可无缝连接外部工具和数据源扩展AI能力
插件系统极其丰富，从文件管理到代码执行、从知识库到自动化工作流全覆盖
使用自然语言指令替代菜单点击，一次输入可串联多个操作（如"搜索x项目，把结果整理成表格，发送邮件给团队"）
通过OpenClaw Agent模式可配置自主AI代理，定时执行任务或监控系统变化
支持多种LLM后端切换（OpenAI/Claude/DeepSeek/本地模型），灵活控制成本和隐私
使用命令别名功能，将常用复杂操作简化为简短命令，大幅提升日常效率
📝 Prompt案例库
个人AI助手搭建
帮我用OpenClaw搭建一个个人AI助手，包含：1.基础聊天功能 2.文件管理 3.代码执行环境 4.搜索能力
OpenClaw插件开发
为OpenClaw开发一个[功能描述]插件，要求：1.遵循OpenClaw插件规范 2.提供配置项 3.包含使用示例
🎯 实战案例
个人知识库搭建
用OpenClaw构建个人知识管理系统
Prompt:
请帮我用OpenClaw搭建一个个人知识库系统：1.创建知识库文件夹结构 2.配置Markdown文件自动索引 3.设置AI自动摘要和标签 4.集成搜索功能实现全文检索 5.配置定期自动整理规则...
自动化工作流
设计并运行自动化AI工作流
Prompt:
帮我设计一个自动化工作流：1.每天早上8点抓取[指定网站/博客]的最新内容 2.AI提取关键信息并总结 3.整理为待办事项列表 4.输出到指定的Markdown文件中 5.如有紧急事项通过通知推送到手机...
代码项目助手
用OpenClaw管理代码项目
Prompt:
用OpenClaw创建一个代码项目助手Agent，它能：1.理解项目的目录结构和文件关系 2.根据自然语言需求自动生成代码文件 3.运行代码并捕获错误 4.基于错误信息自动修复 5.保持项目代码风格一致...
个人AI助手改造
定制个性化AI助手
Prompt:
帮我在OpenClaw中定制一个私人AI助手：1.角色设定为[技术/写作/学习]专家 2.加载我的个人笔记和知识库作为上下文 3.配置专属指令和响应风格 4.设定每日任务清单提醒 5.集成日历和待办事项管理...
📚 入门教程
新手入门指南
- 1从GitHub仓库（github.com/openclaw/openclaw）下载最新Release或通过包管理器安装
- 2根据操作系统选择合适的安装方式：Windows用exe安装包，macOS用brew install，Linux用snap/apt
- 3首次启动后按照引导完成基础配置：选择LLM后端（推荐先选DeepSeek免费使用）
- 4学习核心命令：/help查看所有命令，/search搜索内容，/file管理文件
- 5从插件市场安装常用插件：文件管理器、代码执行器、Markdown编辑器
- 6尝试第一个任务：输入"帮我创建一个待办事项列表"体验自然语言交互
- 7配置数据同步：连接本地文件夹或云存储，确保数据不丢失
进阶技巧与自动化
- 1编写自定义插件：遵循OpenClaw插件规范（Python/TypeScript），实现专属功能扩展
- 2配置MCP Server连接外部数据源：如数据库、API、企业内部系统等
- 3创建命令别名：将"搜索论文，提取摘要，输出到research.md"缩写为"/paper <关键词>"
- 4设置定时任务：用Cron语法配置Agent定时执行任务（如每日新闻摘要、周报自动生成）
- 5多Agent协作：创建多个专业Agent（编程Agent、写作Agent、数据Agent），配置它们之间的通信和协作流程
- 6提示词模板库：为常用场景创建提示词模板，通过/load template_name快速加载
- 7性能优化：选择轻量LLM后端减少响应延迟，配置本地Embedding模型加速知识检索
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