大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



 
  
    
     
OpenClaw 已经火了很长时间了，GitHub 上的星标都达到 213K了。记得它刚出来那会，我就关注它了，那时候星标数才20多K，1个多月过去了足足翻了 10 倍，可见其火爆程度超出我们想象~
 

起初 OpenClaw 给我留下印象最深的两点就是：

1、它称能 7x24 小时不停歇的干活

2、它可以通过移动端聊天程序来远程控制它干活

这两点都跟“干活”有关而不是纯理论输出，所谓干活就是能真正帮你产出实际结果，有实际价值产出的玩意儿。这当然会很吸引我，但我仍然选择先做个“等等党”，因为要想让它干活需要付出的代价还是蛮大的。

首先，在没有多余电脑的情况下谁想用自己的主机 24 小时全天候着呢？（所以 Mac mini 被卖脱销了~但我不愿花这冤枉钱）

其次，作为国人我可不想折腾它推荐的那些聊天程序，因为没有一个是符合我日常使用习惯的？

就凭以上这两点，足以暂时劝退我了。

外加后来一众厂商都推出了基于自家模型的个人 AI 桌面助手，使用下来也没觉得有那么好用。

平时 Claude Code + Codex + Gemini 这套工具组合足以满足我的各种任务需求了，给足权限本地文件也照样可以直接编辑与修改。写文章、做 PPT、整理数据、统计分析，这些都能满足，实在是给不出自己一个很强有力的理由使用 OpenClaw。

这一等就是一个多月的时间…

查理·芒格不是说过，要等待那个进入“绝佳击球区”的球再挥棒。对待层出不穷的 AI 工具同样也是适用的。

现在隔一段时间就有号称“颠覆行业”的工具冒出来，很容易让人产生错失恐惧症。

不过在这一个多月的时间里我也一直在观察，其实发生了很多的变化。比如 OpenClaw 官方从 v2026.2.2 版本开始就正式内置了飞书聊天插件，后来经过几个版本的小迭代使用体验变得越来越顺滑， 和企业微信虽然官方还未内置，但通过生态下的社区插件也能对接上。

国内各家云厂商阿里云、腾讯云、百度云也纷纷推出了基于云端的 OpenClaw，让“不会科学上网、不会国际支付”的普通用户也能 10 分钟跑通，享受 24小时不间断的服务。

甚至有些非模型厂商，比如猎豹推出了 EasyClaw、网易有道推出了开源版 LobsterAI。这些明显的变化都是在进一步拉低使用 OpenClaw 的门槛。

而国内各大模型厂商，比如Kimi、MiniMax、智谱GLM也都推出了比国外顶级模型更便宜的套餐计划，就连 OpenClaw 的创始人 Peter 也都认为 MiniMax 2.5 是目前与 OpenClaw 配合起来性价比最高的绝佳选择。

所以这些信号给我的反馈就是，不要再等待了，已经来到“绝佳击球区”，可以开始挥棒了。

今天这篇文章算是给我第一次使用 OpenClaw 做个见证，同时也给自己的学习做个笔记。如果有跟我一样的朋友想要学习如何安装、部署并配置使用 OpenClaw，看这篇文章就够了，它向你推荐的是目前为止**的方式，且非常详细。

在我们正式开始安装部署之前，请允许我再简单介绍一下 OpenClaw，即使它现在已经非常有名儿了。

OpenClaw 为什么这么牛？

2026 年 1 月底，整个 AI 圈的目光都被一个名叫 OpenClaw 的项目所吸引。它以极快的速度拿下了超过 14.5 万颗星标，毫无悬念地跻身 GitHub 史上增长最快的项目之列，截止目前总星标数已经来到 213K ，一个多月整整又翻了 10 倍。

它的创作者 Peter Steinberger 对其给出的产品定位非常精准——“真正会做事的 AI”。

我们都很清楚当前 AI 工具的核心痛点是：太被动了。

传统的对话模型就像咱们古代的算盘一样，拨一下才动一下，高度依赖 Prompt 的持续输入。而 OpenClaw 的突破，在于它直接将产品范式提升到了一个全新的维度，构建了三大核心护城河：

1、告别冷启动，基于“全局记忆”的自我进化

你不需要再每天不厌其烦地向它重复你的背景和偏好。OpenClaw 建立了一套深度的用户画像系统，它会默默记住你的所有对话、目标甚至是工作流习惯。比如你说你喜欢用 Claude Code 编写代码，它就将这个偏好刻在底层逻辑里；你可能随口提一句我住在厦门，它就会在合适的场景下向你主动推送厦门线下有趣的活动。这意味着，伴随每一次交互，它的定制化程度都在加深，越来越懂你。这是我最喜欢它的原因！

2、从“听指令”到“找机会”的主动工作流模式

这是最让人兴奋的一点。以开发者 AlexFinn 的真实案例为例：他的 OpenClaw 监控到 X 上埃隆·马斯克发布了一条关于 100 万美元的**文章悬赏消息，它竟然主动为 AlexFinn 的 SaaS 产品开发了一套文章写作功能。并且 AlexFinn 睡了一觉醒来，发现代码已经 Ready，他审核上线后，直接拉动了超 1 万美元的 MRR（月经常性收入）。整个商业闭环的发现、触发和执行，完全发生在 AlexFinn 无干预的“睡眠时间”。

写到这里我就不得不提一下 X 上的这位大牛 @AlexFinn，他在 X 上目前拥有 41.9万的粉丝，vibe coding 爱好者、Creator Buddy 创始人。虽然它的粉丝数看似没有那么多，但他绝对可以被称为这个地球上最重度的用户之一（单月 210+ 小时），他不是单纯“用”，而是把 OpenClaw 当成「活的 AI 公司」来经营，每天都在打磨它，同时用它反向打磨自己的业务与生活。

3、极致的开源架构与“自我重塑”能力

开源赋予了 OpenClaw 极高的扩展性，你可以大刀阔斧地按需魔改它的任何行为。但这还不是最硬核的，更颠覆的是它的“自定制”能力。当 AlexFinn 发现它遗漏了某个细节，随口问了一句“怎样才能确保你不再忘事？”时，OpenClaw 居然直接给自己重构了一套全新的记忆系统。

这种能力矩阵的聚合，在目前的 AI 产品中是前所未有的。就像我之前写过的一篇关于 OpenClaw 的文章（ 我研究了 Clawdbot 三天，发现它不是技术突破，而是体验革命），它不仅是技术栈的升级，更是应用场景的跨越：OpenClaw 正在彻底撕掉“聊天机器人”的标签，完成向“数字员工”的终极进化。

安装与部署

在我自己学习如何安装 OpenClaw 之前，我使用了三种方式帮我进行了总结。

第一：官方视角

使用 OpenCode + MiniMax 2.5（Free）工具组合，并把 OpenClaw 在 Github 上的开源项目地址喂给了 OpenCode，让它帮我做分析与总结。

第二：用户视角

登录 Grok.com 使用 Grok 4.20（Beta）模型帮我把 X 上的所有关于 OpenClaw 安装与部署的帖子统统分析一遍并进行总结。

第三：模型视角

我把官方及 Grok 的总结报告发给了 Gemini，让他帮我做诊断与分析，看看是否有问题或遗漏。毕竟 Geimini 刚发布了 3.1 Pro 模型，推理能力大升级，用它来分析再适合不过了！

1、目前可行的部署方案有三种

◆ 云厂商一键部署

这是 AI 总结并最推荐国内用户使用的方案，5-10 分钟就能搞定。适合不会命令行、想 7x24 小时稳定运行、需要国内低延迟 IM（飞书/企微//钉钉）的用户使用。可以零代码、一键镜像、官方/大厂背书、自动续费、带宽免费。月费在 9-40 元起。推荐腾讯云（最稳）、阿里云（最便宜）。缺点就是需实名认证且数据在云端不在本地，数据隐私和安全性需要考虑。

◆ 本地一键安装部署

适用于有闲置 MacBook 或 Windows 电脑（其实我觉得未必，如果就一台电脑就先用着也完全没问题），想完全本地运行的用户使用。 速度是最快的、无服务器费用、隐私最高。 缺点就是你的这台电脑得常开着（或自己花钱用 Mac Mini 7x24 候着，一次性成本大概在 3-4000 块钱）。

◆ Docker 部署

适用在 VPS / NAS / 本地想跑多实例，且对权限严格的用户使用。但需懂点儿技术，懂基本的 Docker 操作。

我在让 Grok 帮我做 X 上的分析过程中，我发现社区里关于 OpenClaw 的部署讨论其实还挺火热的，统计的帖子数量也很多，但我觉得也存在一些大量严重的误导。很多人都在无脑推荐将其部署在 VPS（虚拟专用服务器）上。从产品落地的角度来看，其实这是一个大错特错的技术决策。

你就想吧，本地部署意味着让 OpenClaw 直接跑在你桌面的物理设备上。只有这样，它才能真正从一个“聊天工具”进化为你的“数字员工”。

2、部署方式，本地优于云端

◆ 极简安装

本地安装只需要“一行命令，开箱即用”。而你用 VPS 部署，还需要配置服务器、调试网络、安全规则等复杂的步骤，好像这样就完全偏离了我们利用 AI 来提效的初衷。即使你可以用腾讯云或者阿里云，免去这些复杂步骤，也看似安全了，但你别忘了你的所有核心数据、文件、代码和隐私始终是存在云端的。

◆ 深度嵌入本地工作流

这是体验拉开差距的关键。本地运行的 OpenClaw 可以直接获取你的文件系统、本地应用和工作流的系统级权限。你甚至可以在屏幕上实时“监工”，看着它一步步执行操作，这种所见即所得的直观反馈，是盯着浏览器里枯燥的远程终端无法比拟的。

◆ 释放 100% 的产品力

很多人没意识到，VPS 部署其实只解锁了 OpenClaw 大约 20% 的能力。像直接控制本地桌面应用、接管剪贴板、与系统环境深度交互等高阶 Agent 特性，在云端根本跑不通。云端部署本质上可以看做是一个“**版”，只是能满足你的快速体验。

所以说 OpenClaw 放弃本地部署，等于自废 80% 武功！

3、在说说硬件层面

你完全不需要一上来就采购昂贵的新设备，除非你不在乎钱。你现有的任何设备包括在那儿吃灰的旧笔记本电脑、或者闲置的旧台式机，都足以成为 OpenClaw 的启动载体。

正如 AlexFinn 给出的务实建议：先用你手头的设备跑起来，随着你交给 AI 的工作流越来越重，当你真正感受到性能瓶颈时，再做升级决策也不晚。

如果你确实需要一台新设备，目前 Mac mini 是当之无愧的“甜品级”神机。AlexFinn 实测后的评价非常中肯：“它完美 hold 住了我所有的需求”。至于像 Mac Studio 这样的性能猛兽，除非你的任务场景必须在本地跑高强度的大模型推理，否则 99% 的用户永远不需要为这种溢价买单。

4、正式安装与配置

圈子里关于 OpenClaw 安装门槛的讨论，目前看已经被严重妖魔化了，因为有些人正在靠这个信息差赚钱。作为一款现象级产品，它的交付体验其实极其优雅，整个过程只需要三个极简的步骤。

第一步：准备工作

无论你是 Mac 还是 Windows 只需预先安装好以下环境依赖工具：

1、Node.js：版本需 ≥ 22

没有安装的，可以前往 https://nodejs.org/zh-cn 进行下载

2、Git：用于拉取 Github 资源

没有安装的，可以前往 https://git-scm.com/install/windows 进行下载

安装完成后，验证环境命令（终端/CMD）：

第二步：极简安装

操作路径其实非常直白，你直接访问 openclaw.ai，拉到 Quick Start（快速开始）区域。

复制上图中那行官方提供的全局安装命令 npm i -g openclaw 进行安装。

不管你是用 Mac（打开终端）还是 Windows（打开命令行），粘贴、回车，结束。没错，这就是全部。我这里以 Windows 系统为例！

好的产品永远不会在“点火”阶段就把用户挡在门外。

如果碰到网络超时下载中断或失败，你可以试着配置 NPM 的国内镜像（防止网络超时，如果在国外则不用），执行以下命令：

配置国内镜像完成后，再次执行 npm i -g openclaw 进行安装。

当然，还有一种更傻瓜更简单的方式，就是交个 AI 帮你完成安装，我用的是 OpenCode 把 Github 仓库地址 https://github.com/openclaw/openclaw 复制给它并告诉它帮我安装就可以。

然后到终端/CMD中输入以下命令来验证 OpenClaw 是否成功安装，能看到版本号即代表安装成功。

如果你也采用 AI 帮你安装，那在安装的时候还有一点需要注意：当系统引导让你连接并配置通讯软件的时候，建议你先不要做选择任何，跳过即可，因为后续咱们会单独配置飞书作为与 OpenClaw 的主要通讯软件。↓↓↓ 详见下文 ↓↓↓

第三步：选择模型

安装完成后，系统会引导你配置 AI 模型。这里有三个核心选项，建议根据你的预算和 ROI 来选：

◆ 顶配版：Anthropic 的 Claude Opus 4.6

这是现阶段的战力天花板。它针对此类 Agent 任务做了深度优化，智商最高，且最有“人味儿”，对话体验极其自然流畅。唯一的缺点就是贵，跑起来每月成本约 200 美元。

◆ 均衡版：OpenAI 模型

如果你已经是 ChatGPT 的订阅用户，直接无缝接入即可。能力也绝对在线，但对话的“温度”和拟真度比 Claude 模型要略逊一筹。

◆ 平替版：Minimax 模型

预算有限玩家的绝对福音。每个月大概只要 10 美元左右，虽然综合能力不如前两家硬核，但胜在极高的性价比，用来跑通早期的测试工作流完全足够。

避坑指南：

◆ 关于封号风险

Anthropic 的服务条款其实不鼓励将其 API 接入 OpenClaw。但在实际圈子里，AlexFinn 给了个“懂得都懂”的暗示——虽然坊间传闻有人被封号，但他身边压根儿没见过真实案例。具体怎么玩，大家可以自己权衡。

◆ Token 复制陷阱

这是一个极其高频的报错点。在配置 API Token 时，千万不要直接复制粘贴。先把它贴到一个纯文本编辑器（比如咱们电脑里的记事本）里，确保它是一行纯净的字符串，没有任何换行符或隐藏格式，然后再贴进 OpenClaw。

第四步：连接通讯服务

这是 OpenClaw 在产品设计上最绝妙的一环。它抛弃了让你去访问一个独立 App 或网页的传统路径，而是让它直接驻扎在了你最常用的通讯工具上（如 Telegram、Discord、飞书等）。

AlexFinn 强烈推荐接入 Telegram。但我们国人可能更适合使用飞书来做通讯连接器。目前最新版本的 OpenClaw 已内置了飞书插件，但你在安装的时候可以先不选择，通过以下方式进行集成也不麻烦。

喂饭级飞书（Feishu）集成攻略

一、前提准备

1、OpenClaw 已安装并升级到最新版

2、安装官方飞书插件（必须执行，即使你觉得已内置）

3、准备飞书账号（没有的自行注册一个）

二、在飞书开放平台创建应用

1、登录飞书开放平台->开发者后台（https://open.feishu.cn/app）

2、创建企业自建应用

◆ 应用名称：随便填（如 “我的 OpenClaw 助手”）

◆ 应用描述：随意

◆ 图标：可选，上传一个清晰的图标，点击 创建

3、获取凭证（重要！）

左侧菜单 → 凭证与基础信息

复制：

◆ App ID（格式 cli_xxxxxxxx）

◆ App Secret（一串长字符串，务必复制后立即保存到密码管理器，切勿泄露）

4、添加机器人能力

左侧 → 添加应用能力 → 选择 机器人 → 添加

设置机器人名称（如 “OpenClaw 助手”）并保存

5、批量导入权限（关键！）

左侧 → 权限管理 → 点击 批量导入导出权限 → 导入

粘贴以下官方推荐 JSON（直接复制）：

点击导入 → 全选 → 粘贴

点击下一步 → 申请开通 → 保存成功

6、发布应用

左侧 → 版本管理与发布 → 创建版本

填写版本号 → 填写更新说明 → 点击发布（首次创建免审核，保存提交后即可上线使用）。

三、在 OpenClaw 配置飞书通道

推荐使用交互式向导（最简单）：

◆ 选择 Feishu / Lark

◆ 输入 App ID

◆ 输入 App Secret

◆ 是否启用群聊：推荐 是

◆ 是否需要 @ 提及：推荐 是（防止刷屏）

◆ 完成（Finish）

四、启动 Gateway 并配置飞书事件订阅（关键步骤）

1、启动 OpenClaw Gateway（必须先启动！）

浏览器打开 http://你的服务器IP:18789 查看控制面板。

2、回到飞书开放平台配置事件订阅

◆ 应用详情页左侧 → 事件与回调

◆ 添加事件：搜索并勾选 im.message.receive_v1

◆ 保存（此时 Gateway 必须在运行，否则保存失败）

3、重启 Gateway（让配置生效）

五、测试与配对使用

1、在飞书搜索你的机器人，发起单聊或拉进群。

机器人会回复一段配对码（如 PAIR-ABC123）

2、在终端审批配对（仅首次 DM 需要）

3、测试对话

直接在你的飞书发送消息：比如“你好，每天早上 8 点发晨报” 看到回复即为成功！

至此，飞书（Feishu）与 OpenClaw 的集成就完成了。

提供一份完整的官方文档：https://docs.openclaw.ai/channels/feishu

以及插件仓库：https://github.com/openclaw/feishu（可查看最新更新）

现在，你的「数字员工」就已经成功孵化并随时待命了！！！

与 OpenClaw 初识

当系统跑通后，我相信可能很多人会像我一样，在兴奋的同时，第一反应就是赶紧发句“你好呀，帮我测测我正在开发的 XXX 项目是否有bug”。

但这其实浪费了 OpenClaw 最核心的潜力。它启动后的第一件事，必须是要做深度的信息对齐，这也是从 AlexFinn 那里学到东西，这其实就是在让你与 OpenClaw 正式建立合作关系。

千万别把这当成走过场的****。

你可以想象这么一个场景，你作为公司的负责人，当你高薪挖来了一位全能型的新员工，你不给他讲公司的业务大盘、团队现状和战略目标，他怎么可能产出高价值的结果？对于 OpenClaw 也是一样的逻辑。

为了让这位“数字员工”能够迅速度过冷启动期，你需要打开 Gateway 仪表板（或者直接在你的飞书里），毫无保留地对它进行一次“信息倾倒”。重点可以打透以下三个核心信息层：

1、你是谁？（你的个人画像）

你需要明确告诉 OpenClaw 你的核心竞争力、专业壁垒和真实身份。还是以 AlexFinn 为例，他的输入极具代表性：“我是 Alex Finn，一名懂计算机科学的软件工程师。我写过多年代码，带过大厂的技术咨询团队。现在我的主业是做 AI 内容创作者，同时开发软件产品。”

2、你的工作偏好

这决定了你们日常的沟通效率。明确告诉它，你希望以什么姿态共事。AlexFinn 下达的协作指令非常干脆：“我需要你保持极度的主动性。不要事无巨细地来向我请示，拿到任务直接去执行。你的首要任务是想尽一切办法推进我们的目标与使命。”

3、你的“北极星指标”

这是最关键的战略层。你到底想要什么？AlexFinn 给出了极其清晰的商业愿景和量化指标：“我要打造一家 7x24 小时全自动运转的数字公司，并围绕每个有趣的项目持续输出内容。我的核心 KPI 是：在一年内，通过 SaaS 和产品矩阵跑通 100 万美元的营收。”

为什么这一步至关重要？

因为这些明确的输入会成为 OpenClaw 底层的全局永久记忆。在未来，你们之间每一次的对话、每一个代码的 Commit、每一次商业的决策中，它都会自动带入这个背景上下文，精准地朝着你的“北极星指标”发力。

如果你像我一样，现在手头儿上的任务还没有那么宏大，也没关系。哪怕是先从一个很小的 MVP 做起。比如“我想跑通我的 AI 热点雷达系统，自动在第二天早上通过飞书发送日报给我。”，你必须要给你的数字员工指明一个清晰的航向，这才是最关键的。

写在最后

AlexFinn 曾经在他的视频里抛出过一个极其刺耳的观点：

“成功部署 OpenClaw 的人，正在逃脱永远的底层阶级。”

这句话听上去好像有些贩卖 FOMO，但如果穿透表象，你会发现这背后其实隐藏着极其硬核的商业洞察。

你不觉得 AI Agent 正在重写我们生产力的底层逻辑吗？

过去，我们每个人每天的产能上限基本上是固定的，被个体的精力与时间死死的卡住。但现在，牌桌上的游戏规则已经正在发生改变「你不再是一个人在战斗，而是直接拥有了一个 7x24 小时全天候 Oncall 的“数字员工”」，它不仅能无缝接管你的业务流，还能在执行中自我迭代，甚至主动为你寻找商业增量。

关键就在于我们如何正确的使用它。

如果我们还把 OpenClaw 当作“另一个更聪明的 ChatGPT”，那只能说是浪费了它的潜能。像 AlexFinn 这帮人已经在把 OpenClaw 当作真正的核心员工在培养了，为它搭建高度定制化的 SOP，让它在业务闭环中实现飞轮自转与自我进化，而这一小撮人吃到的将是指数级的杠杆红利。

现在底层的技术基建已经 Ready，杠杆也已交到了咱们的手上。剩下的，就是看谁能最先扣动扳机了。

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 

（安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

1.大模型入门学习思维导图

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

2.AGI大模型配套视频

3.大模型实际应用报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

4.大模型实战项目&项目源码

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）

5.大模型经典学习电子书

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

6.大模型面试题&答案

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）