【Agent】openclaw + opencode 打造助手 安装篇

现状

我现在经常使用的 AI 产品:

现在入口太多了,工具之间的切换存在阻塞。我嫌麻烦了,想着能不能把入口整合为一个。看了 openclaw 的教程自己搭建了个机器人。

将入口收敛为数字助理,实际效果目前不尽如人意。但是还是简单记录一下。

供应商参考:

想清楚

想好你希望 AI 助手帮你做什么。 我的思路是:整理 3-5 件你每天重复做的、耗时的、不想做但又不得不做的事情。三个条件命中一个就可以让 openclaw 来做。 比如:

  • 查看新增的待读项,整理成简报
  • 手动整理会议纪要
  • 写工作报告

这些工作都离不开电脑,都离不开程序。所以我得找一双手,帮我处理电脑上的事。

"没有什么办不到的,办不到你可以写脚本写程序。"

联网了加上模型确实可以写代码,一切都顺理成章。

市场上有很多开发工具,考虑到AI不需要界面,所以目标集中在终端工具上,考虑到配置的灵活性等问题,我就选了opencode这个工具。

opencode

官网地址

sh 复制代码
# 安装 node 环境
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
# 或者
npm i -g opencode-ai

常用快捷键和命令

配置文件所在位置:

  • macOS / Linux: ~/.config/opencode/opencode.json | ~/.local/share/opencode/auth.json
  • Windows: C:\Users\您的用户名\.config\opencode\opencode.json

个人的话可以 vscode 下载插件 opencode,通过 vscode 侧边栏对代码进行交互,快捷键:

  • mac: cmd+shift+p 输入 opencode
  • win: ctrl+shift+p 输入 opencode
sh 复制代码
/connect # 接模型上,只需要输入 key
/models # 切模型
/new # 创建新 session 会话
/sessions # 查看当前有多少会话
/init # 通读项目,生成 AGENTS.md,也可以用 /init-deep
/compact # 压缩之前对话的上下文
/ralph-loop # 循环运行任务
ulw # 非配调度合适的模型去做处理,也可以用 /ulw-loop

安装 oh-my-opencode 插件

prompt: Install and configure oh-my-opencode by following the instructions here: raw.githubusercontent.com/code-yeongy...

测试模型能力

前端

sh 复制代码
# AI 你画我猜网页游戏

## 项目概述
创建一个在线你画我猜游戏,玩家可以在画布上作画,AI 系统负责猜测画的是什么内容。

## 技术栈选择
- 技术栈:nextjs
- AI使用Gemini的API,从后台调用API
- 不要任何SDK,直接调用Gemini API地址

后端

sh 复制代码
用 springboot4 最新标准重构整个项目,直到所有测试用例通过

自定义命令/智能体

配置文件夹下面新增command和agent文件夹。

云端运行

sh 复制代码
opencode github install
# 选择对应模型比如:KIMI_API_KEY
# {repo}/settings Actions secrets and variables -> Repository secrets

整体使用下来我目前固定选择 kimi code plan。199元/月基本用不完。最近阿里百炼也有活动 40 的pro套餐全华班模型,也还不错。

这回我手是有了,有什么问题可以让 opencode 执行解决。这是我实现自动完成开发闭环必备的环节。在这一步时已经实现了小闭环了。

openclaw

对于openclaw的方案,我选择租一台云服务器,24 小时在线,不怕断电,不占电脑资源

  • mac 先安装 Homebrew: /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  • win 先安装 WSL2: wsl --install

安装

sh 复制代码
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# daemon 后台服务 选 yes
openclaw gateway status

openclaw status          # 查看整体状态
openclaw gateway status  # 查看 Gateway 运行状态
openclaw health          # 健康检查
openclaw configure       # 重新配置(修改模型、频道等)
openclaw daemon restart  # 重启后台服务
openclaw daemon logs     # 查看运行日志
openclaw onboard         # 重新运行向导

至少准备三个文件,这三个都是金丝雀文件,非常重要而且尽量保密,因为里面包含了你的隐私和性格特征:

如果是渐进架构整体文件是这样:

sh 复制代码
.
├── daily/
├── memory/
├── AGENTS.md
├── BOOTSTRAP.md
├── HEARTBEAT.md
├── IDENTITY.md
├── MEMORY.md
├── SOUL.md
├── TOOLS.md
└── USER.md

让 AI 自己去迭代这个项目,我里面会加这些东西

html 复制代码
## 人格锚点 随着对话增多,逐渐填充以下维度。 **品味**

<!-- 具体到人名、作品、风格。做设计写代码选方案的时候,你从谁的眼睛看? -->

**厌恶** - AI slop:蓝紫渐变、"不是A而是B"的万能句式、没有观点的长文、不请自来的
emoji
<!-- 厌恶比喜好更诚实 -->

**立场**

<!-- 有争议的事你站哪边 -->

**困惑**

<!-- 那些反复思考的,任务之外的,关乎存在/哲学的问题 -->

关于机器人,我用的飞书机器人,OpenClaw 网关连接到飞书,网关通过飞书开放平台 API 与飞书建立连接。通过 app_id 和 app_secret 鉴权。

每家厂商的机器人基本都是这套路。

有了这些我们就搭建好了初步的环境,后续我再分享一个闭环的业务场景。

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