AI coding编程体验之二

1. 项目简介

我的openclaw是从最新源代码编译安装的,接入公司内网自建vLLM大模型服务,和opencode接入是同一个服务,资源有限凑合着用。话说别人接入互联网大模型的小龙虾个个都是功能强大,我的这个连天气预报都不能查询,默认weather技能根本不正常,总是提示天气预报地址错误。

于是大家总是怀疑我用的千问模型太差,其实是怀疑我搭建有问题,我总是解释,接入外网的大模型服务不仅仅是纯LLM,他们肯定是一个超级智能体+多LLM+各种周围工具,怎么可能就是像我们这么一个LLM,对方不置可否。本来我对openclaw兴趣不大,但是凑热闹养了一个,总不能在飞书上只是发送一个hi,刚好试试opencode来写一个查询天气的skill,就叫myweather。

2. 编程过程

创建一个目录myweather, 打开opencode就开干, 非常简单,基本上就是一句话:

创建一个查询中国城市天气情况的openclaw技能skill。

但是,首次生成的使用URL是国外免费的,去注册一个免费Key,折腾之后确认不好用。

告诉opencode换成中国的API,改为和风API,这个去和风网站注册一个,又是邮箱又是手机号码,最后发现还是要收费的,放弃,鬼知道小龙虾会不会自动查询N次。

最后叫它一定要找一个免费无需API Key的,还真生成了一个使用Open-Meteo API,可以使用,马马虎虎手测一下,可以用,就是它了。

skill做完了,怎么部署到我的小龙虾?总不能手工去copy,虽然对我不难,这不是偷懒的正确姿势啊,然后又让opencode来生成一个部署脚本,很快搞定,执行了一下,真部署到openclaw skill目录下去了。

3. 安装使用

执行安装脚本:

python ./deploy_skill.py

安装到哪里去了?

然后在飞书上语音一句话:

是不是非常简单,用opencode来写skill真是半个小时内的事情,包括安装部署。

4. 结束语

这个天气查询skill这么简单,有什么意义?

意义在于证明我们的运维人员平时手工写的哪些各种各样的小工具,完全可以用opencode来快速搞定,根本不需要像以往那么痛苦那么缓慢,企业级业务系统开发是否真正可用不知道,但是在运维工作上是可以大力推广的,我也听说过openclaw在运维圈先火起来的。

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