OpenClaw

前言 最近很多 AI 编程工具、个人 Agent、自动化框架都开始混在一起讨论：OpenClaw、Hermes、OpenCode、Claude Code、Codex。它们都能和大模型有关，也都可能帮你写代码、跑命令、接入工具，但它们并不是同一层级的东西。 如果只看宣传语，很容易得出一个错误判断：既然 Codex 和 Claude Code 已经能读代码、改文件、跑测试，为什么还要再装 Hermes？或者既然 OpenClaw 已经打通手机和电脑控制，Hermes 又有什么必要？ 我的结论比较直接： 如果主要需求是写代码、改项目、跑测试、修 bug，直接用 Codex 或 Claude Code 就够了。Hermes 的价值不在于“代码能力更强”，而在于把 AI 变成一个长期运行、能记忆、能积累技能、能跨入口接收任务的个人 Agent 层。 本文把这些工具拆开说明。 一、先按层级拆开 先不要把它们放在一个篮子里比。更合理的拆法是： 名称 本质 主要用途 是否替代 Claude/Codex Claude / Claude Code 模型 + 编码 Agent 读代码、改文件、跑命令、处理 Git 工作流 不替代，它本身就是核心编码工具 Codex OpenAI 编码 Agent 本地 CLI / IDE / 云端编码任务，读改跑代码 不替代，它本身也是核心编码工具 OpenCode 开源终端编码 Agent 一个可接多模型的 coding agent 壳子 可部分替代 Claude Code / Codex CLI OpenClaw 个人 AI 助手 / 控制平面 手机、电脑、聊天入口、系统任务自动化 不替代模型，更多是控制入口 Hermes Agent 长期运行、自我改进的 Agent 框架 记忆、技能沉淀、跨会话任务、长期自动化 不替代 Claude/Codex，更像上层编排 可以简单理解成： ...

前言 OpenClaw 最强大的地方在于它的技能（Skill）生态系统。Skill 是预定义的能力模块，让 AI Agent 能够执行特定任务——从发送邮件到操作浏览器，从查询股票到管理飞书文档。 本文将详细介绍我的 OpenClaw 实例中安装的所有 31 个 Skill，涵盖功能、工作原理、调用方式和实际使用场景。 Skill 系统原理 什么是 Skill？ Skill 本质上是一个包含 SKILL.md 指令文件的目录。当用户发送消息时，OpenClaw 的 Agent 会扫描消息内容，匹配到相关的 Skill 后加载其 SKILL.md 作为上下文，从而获得执行该任务所需的知识和能力。 ~/.openclaw/skills/ ├── my-skill/ │ ├── SKILL.md # 技能定义文件（核心） │ ├── _meta.json # 元数据 │ ├── scripts/ # 脚本文件 │ └── references/ # 参考资料 调用流程 用户消息 → Agent 语义匹配 → 加载对应 SKILL.md → Agent 根据指令执行 → 调用脚本/工具/API Agent 不需要显式调用 Skill，它会根据对话内容自动识别需要哪个 Skill。你也可以在消息中明确提到 Skill 名称来触发。 ...

前言 OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 平台，可以连接各种 LLM（大语言模型）并提供丰富的技能生态系统。部署在 Ubuntu 服务器上后，你可以通过飞书、Discord、WhatsApp 等渠道与 AI 助手对话，还能安装 ClawHub 上的各种技能插件，让它帮你管理邮件、查询股票、操作浏览器等等。 本文记录了我在 Ubuntu 服务器上部署 OpenClaw 的完整过程，希望对你有帮助。 环境准备 服务器要求 操作系统：Ubuntu 22.04+（推荐 24.04 LTS） 内存：至少 1GB，推荐 2GB+ 存储：10GB+ 网络：能访问 GitHub 和飞书 API 基础依赖 # 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装必要工具 sudo apt install -y git curl build-essential # 安装 Node.js（OpenClaw 需要 Node 22+） curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs # 验证 node -v # v22.x+ npm -v 安装 OpenClaw OpenClaw 提供了一键安装脚本，非常方便： ...