愛文娛己的教學筆記

 3月9日，不用測試了，安裝時先不要搞Telegram，待安裝好後該AI幫你辦，非常方便。 🤖 第一步：创建你的 Telegram 机器人 首先，你需要让 Telegram 官方“机器人爸爸”帮你生一个专属机器人。 找到 @BotFather ：在 Telegram 搜索  @BotFather ，进入聊天窗口。 创建新机器人 ：发送指令  /newbot 。 设定身份 ：按提示依次输入机器人的 显示名称 （如  My iMac Assistant ）和 用户名 （ 必须 以  bot  结尾，如  MyiMacAssistant_bot ）。 保存密钥 ：创建成功后， @BotFather  会发回一条包含  API Token  的消息（例如  7234567:AAHdqTcvCH1vGWJxfSeofSAs0K5PALDsaw ）。 请立刻复制并保存好 ，这是后续配置的关键凭证。 🔌 第二步：在 OpenClaw 中配置 Telegram 接下来，你要把上一步得到的“钥匙”告诉给 OpenClaw。 配置文件通常位于  ~/.openclaw/openclaw.json  或安装目录下的  .env  文件中  。你需要编辑它，加入以下信息： 填入 Token ：将你保存的  API Token  填入  TELEGRAM_BOT_TOKEN  字段。 启动频道 ：确保 Telegram 频道被启用， channels.telegram.enabled  设置为  true 。 🔒 第三步：安全验证（最关键一步！） 为了防止陌生人骚扰你的 AI，必须进行身份验证，这是 OpenClaw 的 安全默认设置 。 当你第一次用 Telegram 给机器人发消息时，它会回复一个 配对码 （Pairing Code）。此时，你需要回到 iMac 的终端，执行以下命令来授权你自己： bash openclaw pairing approve telegram < 你收到的配对码 > 批准成功后，你的 Telegram ID 会被自动加入允许...

3月9日，編按：用以下教程注定失敗。本地安裝Openclaw需要一點IT基礎，我改用Google Chrome的AI模式最後是搞定並開啟TUI。 安裝建議是，照樣去 https://openclaw.ai/ 照著流程走，有問題就丟給Chrome的AI去幫你解決。 模型API的話，不想選擇或像我一樣沒選擇的話可以先使用Moonshot的Kimi K2.5，免費的，也不用身份認證。 重要! 只要你成功把TUI（即是和Openclaw的對話介面)搞出來，你很多設定都可以經由聊天，讓Openclaw幫你搞定！ Telegram那些，讓她幫你搞。 新加API，新加Model，把資料丟給她，讓她幫你搞。 佛心。   以下是Deepseek提供的教程： 🚀 第一步：在 iMac 上一鍵安裝 OpenClaw 鑑於你的環境是 macOS，最簡單穩妥的方式是使用官方的一鍵安裝腳本。你只需要打開 iMac 的「終端機」（Terminal），複製貼上以下命令回車即可： bash curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash Ivan: sudo  curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash 這個腳本會自動幫你搞定所有依賴。安裝完成後，它通常會自動啟動一個名為  onboard  的設定精靈。如果沒有啟動，或你想重新配置，可以手動輸入以下命令開始設定  ：   Ivan: 一開始會安裝Homebrew，一兩分鐘。安裝Node.js 可能要超過一小時，本身自己部署Node.js就很久。 bash openclaw onboard --install-daemon ⚠️ 貼心小提醒 雖然我們是在個人 iMac 上操作，但這類自動化工具涉及一定權限。為了避免影響日常使用或重要數據，建議在開始前為你的 iMac 做一次完整的 Time Machine 備份，或是用一個獨立的「訪客」用戶帳號來進行安裝和測試  。 🔌 第二步：配置 DeepSeek API，讓 OpenClaw 變聰明 OpenClaw 本身是一個空殼，需要連上 AI 大腦才能工作。因為 DeepSeek 的 API 介面完美兼容 OpenA...

這是給非技術型人員的一些概覽，有很多人以為OpenClaw是一個爬蟲工具，只知道它很厲害，但又說不出有多厲害。以下是Deekseek的回答。 OpenClaw作為近期備受關注的開源AI智能體框架，雖然展示了「AI打工人」的潛力，但根據目前的實測與專家分析，它在實用性、成本和安全上存在顯著的爭議與風險。好處與壞處、風險具體如下： 好處 交互革新與潛力：OpenClaw的核心創新在於交互擬人化與執行自主化。用戶可通過WhatsApp、Telegram等通訊軟件以自然語言指令觸發任務，它理論上能動態規劃步驟、調用工具，實現7×24小時自動化個人助理功能。 整合與泛化能力：它本質上是一個「指揮官」或「任務框架」。通過中央網關管理會話與調度，能夠接入多種外部大模型，並將能力擴展至本地文件、瀏覽器甚至IoT系統。 壞處 高度依賴外部模型，表現不穩：OpenClaw自身不具備推理能力，成敗幾乎完全取決於所接入大模型的能力。實測中，接入部分模型時在文件檢索、瀏覽器操控（如發郵件）等環節失敗率極高，會出現無法定位文件、搜索報錯或操作卡死等情況。目前版本尚不成熟，經常卡頓，離合格生產力工具有距離。 部署門檻高，使用成本昂貴： 技術門檻：目前未提供一鍵安裝方案，用戶需通過命令行完成本地配置，要求具備開發經驗，勸退非技術用戶。 算力成本：OpenClaw堪稱「Token燃燒器」。因任務需頻繁調用大模型，Token消耗量巨大。有用戶交互20多次花費200元，單日成本可達數十元至數百元。 核心技術未見突破：專家指出，OpenClaw在底層架構上大量借鑒了LangChain、AutoGPT等現有概念，缺乏本質上的算法突破，更像一個精心包裝的Demo。 風險 嚴重的架構與權限安全風險：OpenClaw為執行任務需獲得極高的系統權限，能在用戶電腦上運行Shell命令、讀寫文件和執行腳本。它直接在宿主機上以用戶權限運行，缺乏隔離，一旦被入侵，攻擊者即可獲得完整控制權。同時，其Web網關默認監聽端口暴露，可能洩露服務器信息並提供控制面板訪問路徑。 數據安全與隱私洩露風險： 明文存儲：API密鑰、訪問令牌等極度敏感的信息，均以明文形式存儲在本地Markdown和JSON文件中，一旦被黑客入侵，「一秒就可以搬空用戶」。 認知語境竊取：記錄AI「長期記憶」的文件（如MEMORY.md）包含對用戶的心理側寫、私...

  找Deepseek幫忙寫個Youtube下載器，第一關鍵點，要跟Deepseek清楚確實說明「我是新手，完全不懂技術」，就算是這樣依然會勸退不少非技術親和人士。 其實流程很簡單，Deekseek會叫你先裝個 ... 1. Homebrew 2. 用Homebrew安裝Python 3. 用Homebrew安裝ffmpeg 4. 用 pip install yt-dlp (核心工具)，但yt-dlp不能在Main Env安裝，這個Deekseek反而又忘了說。 人手補充，用python建立一個虛擬環境 python -m venv ytdownload  #ytdownload將會生成一個Folder 啟用虛擬環境 Windows: venv\Scripts\activate 或 macOS/Linux: source venv/bin/activate 在虛擬環境內才能安裝 pip install yt-dlp 5. 用文本編輯器，把Deekseek給的程式碼貼上去，並把副檔然改成.py 6. Python3 downloader.py 結論：真正勸退，和AI比較難幫你處理的，是你的作業環境，而不是那些程式碼。