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⚡ 你的 OpenClaw Agent 还在等你发消息才动?本文教你让它自己动起来——定时拉数据、自动分析、主动报告、出错自愈。从被动应答到主动干活,Agent 真正变成 7×24 的数字员工。
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OpenClaw安全加固核心要点 本文详细介绍了OpenClaw AI Agent的8层纵深防御体系,帮助用户从默认的危险配置升级到生产级安全部署。关键措施包括: 网络层面:限制Gateway绑定地址、强制认证、推荐Tailscale替代公网暴露 访问控制:通过dmPolicy和groupPolicy限制私聊/群组访问权限 执行安全:建立命令审批机制和工具级白名单控制 隔离防护:使用Docker沙
这篇文章详细介绍了如何从零开始开发并发布OpenClaw Skill。主要内容包括: 为什么要自己开发Skill:满足个性化需求,避免重复工作 Skill的核心概念:不是插件或工具,而是教会AI如何使用工具完成任务的操作手册 Skill的三层架构:元数据、指令和资源文件 SKILL.md文件规范:必需字段和编写技巧 三个实战案例:从简单到复杂的Skill开发过程 调试发布流程:如何测试和发布Ski
📱 你的 OpenClaw 还只能在终端里用?本文带你把它接入 Telegram、Discord、飞书、WhatsApp 四大平台——在手机上就能远程控制你的 AI Agent,开车、通勤、躺在沙发上都能发指令。
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OpenClaw Memory 系统解析:构建持久化AI记忆 本文深入解析OpenClaw的Memory系统,解决AI Agent"金鱼记忆"问题。系统采用两层架构:每日日志(memory/YYYY-MM-DD.md)记录原始数据,长期记忆(MEMORY.md)存储核心信息。所有记忆以Markdown文件形式本地存储,支持直接编辑和版本控制。通过memory_search(语义
🚀 不想把代码和私人数据发送到云端?不想每月为 API 付费?本文带你从零搭建完全本地化的 OpenClaw Agent——用 Ollama 运行开源大模型,所有数据永远不出 localhost。
OpenClaw Memory 系统解析:构建持久化AI记忆 本文深入解析OpenClaw的Memory系统,解决AI Agent"金鱼记忆"问题。系统采用两层架构:每日日志(memory/YYYY-MM-DD.md)记录原始数据,长期记忆(MEMORY.md)存储核心信息。所有记忆以Markdown文件形式本地存储,支持直接编辑和版本控制。通过memory_search(语义







