【Agent】openclaw + opencode 打造助手 安装篇

现状

我现在经常使用的 AI 产品:

• google 全家桶：
  • gemini
  • stitch 原型设计
  • notebooklm 知识库
  • aistudio 在线工具
  • antigravity IDE
• 【知识库】ima - 公众号文章
• 【编辑器】opencode + trae
• 【模型】kimi + doubao + 模型厂商

现在入口太多了，工具之间的切换存在阻塞。我嫌麻烦了，想着能不能把入口整合为一个。看了 openclaw 的教程自己搭建了个机器人。

将入口收敛为数字助理，实际效果目前不尽如人意。但是还是简单记录一下。

供应商参考：

• openrouter
• subrouter
• hongmacc ¥368/月
• 阿里百炼
• 字节火山

想清楚

想好你希望 AI 助手帮你做什么。 我的思路是：整理 3-5 件你每天重复做的、耗时的、不想做但又不得不做的事情。三个条件命中一个就可以让 openclaw 来做。 比如：

• 查看新增的待读项，整理成简报
• 手动整理会议纪要
• 写工作报告

这些工作都离不开电脑，都离不开程序。所以我得找一双手，帮我处理电脑上的事。

“没有什么办不到的，办不到你可以写脚本写程序。”

联网了加上模型确实可以写代码，一切都顺理成章。

市场上有很多开发工具，考虑到AI不需要界面，所以目标集中在终端工具上，考虑到配置的灵活性等问题，我就选了opencode这个工具。

opencode

# 安装 node 环境
curl -fsSL  | bash
# 或者
npm i -g opencode-ai

常用快捷键和命令

配置文件所在位置：

• macOS / Linux: ~/.config/opencode/opencode.json | ~/.local/share/opencode/auth.json
• Windows: C:Users您的用户名.configopencodeopencode.json

个人的话可以 vscode 下载插件 opencode，通过 vscode 侧边栏对代码进行交互，快捷键:

• mac: cmd+shift+p 输入 opencode
• win: ctrl+shift+p 输入 opencode

/connect # 接模型上，只需要输入 key
/models # 切模型
/new # 创建新 session 会话
/sessions # 查看当前有多少会话
/init # 通读项目，生成 AGENTS.md，也可以用 /init-deep
/compact # 压缩之前对话的上下文
/ralph-loop # 循环运行任务
ulw # 非配调度合适的模型去做处理，也可以用 /ulw-loop

安装 oh-my-opencode 插件

测试模型能力

前端

# AI 你画我猜网页游戏

## 项目概述
创建一个在线你画我猜游戏，玩家可以在画布上作画，AI 系统负责猜测画的是什么内容。

## 技术栈选择
- 技术栈：nextjs
- AI使用Gemini的API，从后台调用API
- 不要任何SDK，直接调用Gemini API地址

后端

用 springboot4 最新标准重构整个项目，直到所有测试用例通过

自定义命令/智能体

配置文件夹下面新增command和agent文件夹。

云端运行

opencode github install
# 选择对应模型比如：KIMI_API_KEY
# {repo}/settings Actions secrets and variables -> Repository secrets

整体使用下来我目前固定选择 kimi code plan。199元/月基本用不完。最近阿里百炼也有活动 40 的pro套餐全华班模型，也还不错。

这回我手是有了，有什么问题可以让 opencode 执行解决。这是我实现自动完成开发闭环必备的环节。在这一步时已经实现了小闭环了。

openclaw

对于openclaw的方案，我选择租一台云服务器，24 小时在线，不怕断电，不占电脑资源

• mac 先安装 Homebrew: /bin/bash -c "$(curl -fsSL )"
• win 先安装 WSL2： wsl --install

安装

curl -fsSL  | bash
# daemon 后台服务 选 yes
openclaw gateway status

openclaw status          # 查看整体状态
openclaw gateway status  # 查看 Gateway 运行状态
openclaw health          # 健康检查
openclaw configure       # 重新配置（修改模型、频道等）
openclaw daemon restart  # 重启后台服务
openclaw daemon logs     # 查看运行日志
openclaw onboard         # 重新运行向导

至少准备三个文件，这三个都是金丝雀文件，非常重要而且尽量保密，因为里面包含了你的隐私和性格特征：

• SOUL.md 定义助手的性格和行为
• USER.md 描述用户是谁
• AGENTS.md 设定工作习惯和边界

如果是渐进架构整体文件是这样：

.
├── daily/
├── memory/
├── AGENTS.md
├── BOOTSTRAP.md
├── HEARTBEAT.md
├── IDENTITY.md
├── MEMORY.md
├── SOUL.md
├── TOOLS.md
└── USER.md

让 AI 自己去迭代这个项目，我里面会加这些东西

## 人格锚点 随着对话增多，逐渐填充以下维度。 **品味**

<!-- 具体到人名、作品、风格。做设计写代码选方案的时候，你从谁的眼睛看？ -->

**厌恶** - AI slop：蓝紫渐变、"不是A而是B"的万能句式、没有观点的长文、不请自来的
emoji
<!-- 厌恶比喜好更诚实 -->

**立场**

<!-- 有争议的事你站哪边 -->

**困惑**

<!-- 那些反复思考的，任务之外的，关乎存在/哲学的问题 -->

关于机器人，我用的飞书机器人，OpenClaw 网关连接到飞书，网关通过飞书开放平台 API 与飞书建立连接。通过 app_id 和 app_secret 鉴权。

每家厂商的机器人基本都是这套路。

有了这些我们就搭建好了初步的环境，后续我再分享一个闭环的业务场景。