扣子(Coze) Skills+OpenClaw 实战:零基础玩转AI智能体

最近龙虾太火了,但大家满怀期待地装好小龙虾,面对界面却无从下手,最后只能让这么强大的智能体在电脑里吃灰,甚至还要再花钱找人帮忙卸载。

同样部署了OpenClaw,为什么别人能用它提效工作、做账号,你的小龙虾却只会陪聊、不断失忆,最终空耗Token,白白烧光你的钱包?

答案很扎心:因为你的小龙虾,缺少最关键的核心武器——Skills(技能)

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当Agent装备上Skills,它会瞬间进化成能替你跑腿、帮你创收的“数字分身”!

别再让你的“小龙虾”在无效对话中白白浪费算力了。资深AI专家邢云阳倾力打造的新书《扣子(Coze) Skills+OpenClaw 实战:零基础玩转AI智能体》,将带你打通从“零基础部署”到“高阶应用”的全链路。

本书不仅教你用上龙虾,更手把手教你玩转Skills,让这只龙虾真正成为替你打工的超级利器!

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看完这本书,AI真的会替你干活!

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Part.1

什么是Skills?

Skills是Anthropic专为Claude打造的模块化能力框架,现今已被众多大语言模型工具借鉴沿用。简单来说,Skills就是让大语言模型调用外部工具、执行具体任务的程序接口或代码集合。

如今各家的AI模型虽然都拥有强大的文本理解和逻辑推理能力,但普遍存在一个关键局限:大模型空有海量知识,却往往无法给出“开箱即用”的精准结果,更难以无缝对接到你真正的自动化工作流中。如果你只跟它聊天,它就只能基于已有的数据预测文本。

而Skills,正是打破这一局限的执行工具。

当你为OpenClaw或智能体配置特定的Skills后,AI就不再单纯地输出文字,而是能根据你的指令自动判断并触发相应的外部程序。

一句话总结:大语言模型负责“理解与规划”,Skills负责“落地执行”

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掌握了配置和调用Skills的能力,你就不再是一个只能与AI一问一答的普通对话者,而是拥有了让AI执行程序的能力。这才是真正利用OpenClaw打造自动化流水线、为工作生活赋能的核心密码。

我们以书中“微信公众号文章配图Skills”为例,带大家领略Skills的强大之处!

Part.2

告别找图焦虑,

手把手教你打造自动配图Skills

做过微信公众号的朋友都知道,写文章可能只需要两小时,但找配图、调排版往往还要再耗近一个小时。

即使Nano Banana、即梦、可灵等AI生图大模型已普及,很多人以为配图有救了,但实际为了生成一张满意的图,仍需反复修改提示词;好不容易图出来了,还要手动一张张存下来,再插入文章的对应段落。这依然是一个高度依赖人工、效率低下的体力活。

那么,有没有一种方法,能让AI一口气读完你的文章,自己判断哪里该加图、该用什么风格,然后自动生成并排版好呢?接下来我将向你介绍“微信公众号文章配图Skills”

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深度教学 | OpenClaw 全自动 AI Agent 安全部署与代码级实战指南

概要 近期,OpenClaw 作为一款能够全天候接管终端、文件系统以及各大通讯软件的全自动 AI Agent,在开发者社区中引发了极大的关注。其强大的自动化能力令人着迷,但伴随而来的高危系统权限也让安全风险陡增。近期曝光的大量公网裸露实例,正是缺乏底层安全设计的典型反面教材。 本文将以深度教学的视角,带您从零开始在云服务器上部署 OpenClaw。我们将彻底摒弃那些为了求快而牺牲安全性的封装脚本,从底层架构出发,通过具体的代码实例与配置细节,深入探讨如何构建一个兼具极高安全性、运行健壮性以及流畅用户体验的 AI 代理运行环境。 整体架构流程 在动手敲击代码之前,理解系统的整体数据流向对于保障应用的健壮性至关重要。OpenClaw 的核心架构可以抽象为三个主要层级。最外层是与用户产生交互的 Gateway 控制台以及各类接入端。中间层是大脑调度中心,负责接收指令、维持上下文并向大语言模型发起 API 请求。最底层则是其执行引擎,它直接与宿主机的操作系统打交道,执行高权限的文件读写和命令下发。 这种深度的系统整合意味着,一旦中间层的网关被恶意攻破,攻击者就能直接通过底层执行引擎

对比传统方法:AI处理7v7.7cc历史观看数据的效率优势

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 输入框内输入如下内容: 开发一个效率对比工具,分别用传统方法和AI方法处理相同的7v7.7cc历史观看数据集,记录处理时间、准确率和资源消耗。要求生成对比报告,突出AI方法的优势。使用Python进行数据处理,前端展示用HTML/CSS/JavaScript。 在日常数据分析工作中,我们经常需要处理类似7v7.7cc这样的历史观看数据。传统的手动处理方法不仅耗时耗力,还容易出现错误。最近我尝试用AI自动化处理这类数据,效果令人惊喜。 传统处理方法的痛点 1. 数据清洗耗时:需要手动检查并修正格式不统一、缺失值等问题,一个中型数据集可能需要数小时。 2. 分析过程繁琐:要编写大量代码实现基础统计功能,如计算观看时长分布、用户活跃时段等。 3. 可视化制作困难:使用传统图表库需要反复调整参数才能得到满意的展示效果。

保姆级教程!银河麒麟V11-2503安装全记录(多图详解),6.6内核性能飙升,AI新特性太炸了!

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今天,2025年8月26日,国产操作系统迎来了一个重大里程碑。 在2025中国操作系统产业大会上,我国首个基于6.6内核的商用操作系统——银河麒麟V11正式发布了!作为一名IT从业者,我第一时间获取了系统镜像,并为大家带来这篇新鲜出炉的安装教程。 新系统采用了全新的磐石架构,在操作体验、安全性和生态丰富度上有了显著提升,特别针对AI应用部署和产业数字化转型提供了全新基座。 安装前准备:别急着开始,这些准备很重要 在正式开始安装之前,我们需要做好一些准备工作,这样才能让安装过程更加顺畅。 硬件配置要求: * 内存:4GB以上(推荐8GB或更多) * 硬盘空间:80GB以上 * 架构:支持x86_64架构 安装介质准备: 1. 从麒麟软件官方网站(https://www.kylinos.cn/)下载系统镜像(今天刚发布的V11-2503版本) 2. 准备一个至少8GB的U盘 3. 使用软碟通或其他刻录工具将系统镜像刻录到U盘中 重要提醒:安装系统会清除服务器硬盘上的数据,所以一定要提前备份重要数据到其他存储设备! 系统安装详解:一步步跟着做就行了 现

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为什么选择Doubao-Seed-Code 关键特性: 作为国内首个具备视觉理解能力的编程模型,Doubao-Seed-Code 在以下几个关键方面表现出色: 1. 视觉理解能力:能够直接理解界面截图,提供针对性的优化建议 2. 代码生成质量:针对复杂的编辑器扩展代码有很好的生成能力 3. 上下文理解:能够理解复杂的 Unity Editor API 使用场景 4. 迭代优化支持:支持通过多轮对话逐步完善功能 体验方式: * 火山引擎体验中心:提供轻量级在线体验 * 通过火山引擎体验中心,选择Doubao-Seed-Code * API接入:支持深度集成到开发 workflow 中 参考文档:快速开始–火山方舟大模型服务平台-火山引擎 实践过程全记录 项目背景 之前开发了一个Unity编辑器插件,用于管理两种类型的节点数据:基础节点(Node)和持续节点(HoldNode)。基础节点在特定时间点触发,而持续节点则会在时间到达后持续触发指定的时长。 初始版本虽然功能完整,支持节点的添加、编辑、删除以及通过拖拽调整触发时机,但界面设计较为简陋,用