安裝 OpenClaw 之前,你一定要知道的三件事
安裝 OpenClaw 之前,你一定要先搞清楚三件事:用 Skill 程式化降低不確定性、用 Obsidian 當 AI Agent 的大腦、善用免費工具打造完整生態系。
安裝 OpenClaw 之前,你一定要先搞清楚三件事:用 Skill 程式化降低不確定性、用 Obsidian 當 AI Agent 的大腦、善用免費工具打造完整生態系。
我寫了一個 FB 廣告的 MCP,花了 6,000 塊卻零轉換。但這堂課讓我學到了預設設定的陷阱、廣告目標的選擇、以及如何用 Claude Project 記錄錯誤讓 AI 越用越順手。
從混亂到可控:工具分工、資料庫追蹤、指揮家原則、Obsidian 知識庫,四個關鍵原則讓 OpenClaw 穩定執行。
上個月我花了很多時間在思考一件事:AI 代理人的商業化,到底要怎麼做才行得通? 這不是一個簡單的問題。 你必須先搞清楚,你的目標客戶是誰。 ToB 還是 ToC?先把問題說清楚 如果你選擇 ToB,也就是做企業端的生意,你要面對的挑戰是非常現實的。 企業要的是能在地端執行的系統,他們有嚴格的法規要求,他們的業務流程複雜,而且你必須打進高端市場、建立產業典範,才有辦法收到真正的錢。 這條路很長,很硬。 如果你選擇 ToC,也就是直接服務一般消費者,你的核心挑戰完全不一樣——你需要了解演算法怎麼推薦,你需要做到大範圍的觸及。 這兩件事,聽起來容易,但真正做到的人不多。 我為什麼越來越看好 ToC 最近我一直在想一個具體的場景:用 AI 代理人主動產生虛擬網紅,讓它自己去做發布。 這件事在技術上已經可以實現了。 你可以讓一個 AI 代理人每天自動生成內容、自動發布到社群平台,不需要人工干預。 這代表什麼? 這代表觸及成本趨近於零,內容產出速度可以爆炸性成長,而且整個系統可以在你睡覺的時候繼續運轉。
用一台閒置 Mac 架設 OpenClaw AI Agent,從安裝到串接 Discord、自動架站、網頁瀏覽,測試它能不能在你睡覺時自動完成社群觀察、架站、發布的完整閉環。