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本文适用于以下场景：

• 你在本地虚拟机中新建了一台全新的 Ubuntu 系统（推荐 Ubuntu 24.04 LTS / 22.04 LTS）。
• 你希望把 OpenClaw 安装成一个长期运行、相对稳定、便于后续扩展 skills / plugins / channels 的服务。
• 你希望尽量避免后续常见坑： 用户安装导致 skill 依赖失败、systemd 用户服务不持久、配置文件和实际运行用户不一致、Dashboard 打不开、skills 装了却不生效等。

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在动手之前，先把 OpenClaw 的几个概念分清楚：

2.1 Gateway 是常驻核心进程

OpenClaw 的 Gateway 是长期运行的主进程，负责：

• 接收来自 Telegram / WhatsApp / Slack / Discord / Feishu 等聊天渠道的消息
• 调用你配置好的大模型
• 管理会话、设备、认证、日志、skills、plugins
• 提供 Web Dashboard / Control UI

2.2 Skills、Tools、Plugins 不是一回事

现代 OpenClaw 里，很多能力已经做成了一等工具（Tools），而不是老式 shell skill；例如 、、、、、 等。真正的 Skills 更像“额外能力包”或“任务说明包”；Plugins 则是扩展 OpenClaw 功能、渠道、认证、RPC、工具、命令的模块。

简单理解：

• Tools：OpenClaw 内置可直接调用的能力
• Skills：额外能力包 / 工作流说明 / 任务模板
• Plugins：扩展渠道、认证方式、工具、后台服务等

2.3 模型提供商、聊天渠道、Skills 也不是一回事

很多用户会把下面三类东西混在一起：

• 模型提供商：OpenAI、Anthropic、Gemini、MiniMax、Moonshot、Z.AI(GLM) 等
• 聊天渠道：Telegram、WhatsApp、Slack、Discord、Google Chat、Feishu 等
• Skills：ClawHub 或本地自定义的能力包

后面教程里会分别讲清楚怎么配。

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对于“本地虚拟机 + 全新 Ubuntu”的场景，我建议直接采用下面这套策略：

1. 使用全新 Ubuntu LTS
2. 使用专属普通用户安装和运行 OpenClaw，绝对不要用 root 直接跑
3. 优先保持 Gateway 只监听本机回环地址
4. 通过 SSH 隧道从宿主机访问 Dashboard
5. 首次只配置一个模型 + 一个最容易验证的渠道（推荐 Telegram 或 Feishu）
6. Skills / Plugins 分阶段加，不要一次性全装

这样做的好处是：结构最稳，后续排错最省时间。

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4.1 推荐虚拟机规格

最低能跑，但不建议长期这么配：

• 1 vCPU
• 1 GB RAM
• 500 MB 以上可用磁盘

更实际的推荐：

• 2 vCPU
• 2 GB RAM 或更高
• 20 GB 磁盘起步

如果你后面会用浏览器自动化、媒体、多个渠道、更多插件，建议直接给 4 GB RAM。

4.2 更新系统并安装基础工具

先用 root 或你创建系统时的管理员用户登录，执行：

GPT plus 代充 只需 145

检查 SSH 服务：

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不要直接用 root 跑 OpenClaw。建议创建一个专门账户，例如 ：

GPT plus 代充 只需 145

你后续所有安装、配置、运行，尽量都在这个普通用户下完成。

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6.1 官方推荐方式：安装脚本

6.2 手动方式：自己装 Node 后再装 OpenClaw

GPT plus 代充 只需 145

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Ubuntu 虚拟机里建议：

• 模式选 Local
• 鉴权选 token
• 模型优先走 API key
• 首次可以先跳过一部分复杂 skills，先保证 Gateway 稳定运行

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安装后先检查：

GPT plus 代充 只需 145

启用 linger，避免退出登录后 user service 被系统回收：

如果引导阶段提示 或报 DBus / 错误，可在重新登录该用户后手动执行：

GPT plus 代充 只需 145

日志查看：

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在宿主机执行 SSH 隧道：

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浏览器打开：

如果要求 token：

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建议收紧权限：

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建议把敏感变量放到 ：

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改完后：

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12.1 国外常用

Anthropic：

GPT plus 代充 只需 145

OpenAI：

GPT plus 代充 只需 145

Gemini：

GPT plus 代充 只需 145

12.2 国内常用

Z.AI / GLM：

GPT plus 代充 只需 145

Moonshot / Kimi：

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MiniMax：

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DeepSeek 常见做法是走 OpenAI 兼容 provider、Together 或 Hugging Face Inference 等兼容平台接入。

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13.1 优先建议先接入的渠道

Telegram：

审批：

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Feishu / Lark：

WhatsApp：建议在 Telegram / Feishu 跑稳之后再加。

Slack / Discord / Google Chat / Signal：官方支持，但建议分阶段增加。

13.2 亚洲 / 社区常见渠道

WeChat（社区插件）：

GPT plus 代充 只需 145

LINE：官方有插件化渠道文档。

Zalo / Zalo Personal：

Mattermost：

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先看当前状态：

Skills 的主要位置：

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优先级：

安装 ClawHub CLI：

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搜索与安装：

常见坑：

• 用 root 跑 OpenClaw
• skill 装了但
• skill 目录放错位置
• 改完 skill 但没开新 session / 没重启 Gateway

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先看已有插件：

GPT plus 代充 只需 145

安装示例：

通常装完后要：

GPT plus 代充 只需 145

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Web UI 连不上时优先排查：

GPT plus 代充 只需 145

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1. 用 root 安装 / 运行
2. 和运行用户不一致
3. 忘了启用 linger
4. Dashboard 要 token 却不知道去哪里找
5. Skills 装了不生效
6. 插件装完忘了重启 Gateway
7. API key 没放进 daemon 可读的位置
8. 一上来同时配置太多模型 / 渠道 / skills

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1. 新建 Ubuntu VM
2. 装基础包和 SSH
3. 创建 普通用户
4. 用该用户执行官方安装脚本
5. 执行
6. 、
7. 只接一个模型（例如 或 ）
8. 只接一个渠道（建议 Telegram 或 Feishu）
10. 用 SSH 隧道从宿主机打开 Dashboard
11. 跑
12. 再逐步加 plugins / channels / skills

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如果你的目标是“基于本地 Ubuntu 虚拟机，稳定长期使用 OpenClaw，并持续扩展国内外平台能力”，最推荐的组合是：

• 运行用户： 普通用户
• 安装方式：官方安装脚本
• 运行方式：systemd user service + linger
• 访问方式：SSH tunnel + loopback
• 首个模型：Z.AI(GLM) / Moonshot(Kimi) / Anthropic API key 三选一
• 首个渠道：Telegram 或 Feishu
• Skills 管理： +
• 插件扩展：用 分批安装