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上一篇文章我们聊了 OpenClaw 是什么以及它为什么火。这篇我们直接上手，从零开始搭建一个属于你自己的 OpenClaw AI 助手，并教你如何编写自定义 Skill，让这只龙虾真正为你干活。
依赖 版本要求 Node.js ≥ 22 操作系统 macOS / Linux / Windows (WSL2) LLM API Key Claude / GPT / 其他兼容模型
Windows 用户强烈建议使用 WSL2，原生 Windows 支持还不够稳定。
引导向导会依次帮你完成：
- Gateway 守护进程安装（launchd/systemd）
- 工作空间目录创建
- 聊天通道配置（选择你要接入的平台）
- LLM API Key 配置
- 基础 Skills 安装
安装完成后，你的工作空间大致长这样：
这是 OpenClaw 最有意思的设计之一。你可以用自然语言定义 Agent 的行为：
以 Telegram 为例：
- 在 Telegram 中找到 @BotFather
- 发送 ，按提示创建
- 获取 Bot Token
在引导向导中选择 Telegram，或手动编辑配置：
配置完成后，给你的 Bot 发消息就能和 OpenClaw 对话了。
其他平台（Slack、Discord、飞书等）流程类似，向导都有引导。
Skills 是 OpenClaw 的灵魂。一个 Skill 本质上就是一个 Markdown 文件，告诉 Agent 如何完成某类任务。
在 目录下创建 ：
- 按以下格式整理输出：
- 按仓库分组
- 每个 commit 一行，包含简短描述
- 底部统计总 commit 数
- 输出格式：
- 汇总结果：
- ✅ 正常（HTTP 200）
- ⚠️ 响应慢（> 2s）
- ❌ 异常（非 200 或超时）
- 如果有异常服务器，主动通过当前聊天通道告警，格式：
OpenClaw 的记忆系统是它区别于普通聊天机器人的关键。
记忆基于 SQLite 做语义搜索，Agent 会自动：
- 从对话中提取关键事实
- 在后续对话中检索相关记忆
- 定期整理和压缩过期记忆
你也可以手动管理：
本地运行 = 你的机器暴露给了 Agent，务必注意：
- 多模型切换：可以配置多个 LLM，按任务类型自动选择
- 调试模式：排查问题时开启 verbose
- Canvas 功能：OpenClaw 支持渲染实时 Canvas，适合可视化展示
OpenClaw 的上手门槛其实不高，核心就三步：
- 安装 + 配置 API Key
- 接入你常用的聊天平台
- 编写或安装 Skills
真正的价值在于 Skills + Memory 的组合。随着你使用时间越长，这只龙虾就越了解你，越能帮你干活。
建议从简单的 Skill 开始写起，比如日报生成、提醒事项，慢慢扩展到更复杂的自动化工作流。
📎 相关链接：
- GitHub：github.com/openclaw/op…
- Skills 市场：clawhub.dev
- 安全指南：docs.openclaws.io/security
- 上一篇：OpenClaw：一只”龙虾”凭什么拿下20万+ Star？
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