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Stop copy-pasting code into chatbots. Learn how to set up OpenClaw, the open-source autonomous agent that runs locally, manages your files and executes commands safely via Docker.
AI 生成摘要
別再把程式碼複製貼上到聊天機器人了。學習如何設置 OpenClaw，這款開源的自主代理工具能在本地運行，並透過 Docker 安全地管理您的檔案與執行指令。
如果你最近一直在瀏覽 GitHub 或關注 Hacker News 的最新趨勢，你肯定已經注意到生態系統的轉變。我們已經跨越了對聊天機器人編寫徘句或解釋量子物理的最初興奮期。現在，整個行業都為「自主代理（Autonomous Agents）」而著迷。我們不再滿足於只會與我們交談的 AI，我們想要的是能為我們工作的 AI。
這正是 OpenClaw 登場的時刻。如果你還沒聽說過它，那你絕對會大開眼界。這款工具在軟體工程師和 DevOps 專業人士中獲得了巨大的關注，因為它滿足了一個非常特定的需求：我們需要一個託管在本地、存在於我們的機器上、擁有終端存取權限並能安全操作文件的 AI。
在這篇深度教學中，我將帶領你了解關於 OpenClaw 的一切。我們將涵蓋架構、安裝過程，以及最重要的——如何編寫自定義技能（Skills）來擴展其功能。在本文結束時，你將擁有一位運行在自己硬體上的數位同事，幫你自動化工作中那些枯燥的部分。
要理解為什麼 OpenClaw 如此重要，我們需要看看標準網頁聊天工具的局限性。它們是極佳的推理引擎，但被困在瀏覽器分頁中。如果你想讓它們重構一個文件，你必須複製代碼，貼到聊天框，等待回應，然後再複製回去。這是一個摩擦力極高的工作流。
OpenClaw 消除了這種摩擦。它是「代理式（Agentic）」的。這意味著它可以規劃並執行一系列行動來達成目標。如果你告訴它「搭建一個 React 應用並安裝 Tailwind CSS」，它不只是告訴你命令，它會實際運行它們。它會創建目錄、編輯配置文件、處理 npm 安裝過程。
這就是 ChatOps 夢想的實現。你不再需要手動輸入命令，而是扮演管理者的角色，指導智能代理處理實現細節。
在安裝任何東西之前，了解 OpenClaw 的底層運作原理會很有幫助。它不是一個單體應用，而是一系列協作的服務。
首先是 Gateway（網關）。這是接口層，負責處理與 Telegram、Discord 或 Slack 等通訊平台的連接。它管理傳入的消息並將其路由到核心邏輯。這將接口與智能解耦，讓你可以在任何地方與你的代理交談。
接下來是 Brain（大腦）。這是奇蹟發生的地方。OpenClaw 不受模型限制，但在 2026 年，你通常會想要最強大的推理能力。你可以通過 API 連接到像 Claude 4.5 這樣強大的雲端模型，它提供頂尖的編碼能力。或者，你也可以使用運行在 Ollama 上的 Llama 4 或 Mixtral 等本地 LLM 來完全離線運行。大腦接收用戶意圖並決定採取哪些行動。
然後是 Sandbox（沙盒）。給予 AI 存取電腦的權限時，安全性是最大的擔憂。OpenClaw 通過在 Docker 容器內運行所有執行指令來解決這個問題。如果代理創建了一個文件，它發生在容器內。如果它運行一個腳本，它也在容器內運行。這確保了即使代理髮生幻覺並試圖刪除根目錄，你的主機操作系統依然安全。
最後是 Skills（技能）。這些是代理可以使用的工具。開箱即用的 OpenClaw 可以瀏覽網頁、管理文件和運行 shell 命令。但真正的力量在於技能只是 JavaScript 或 TypeScript 函數，這使得開發者擴展新功能變得異常簡單。
我們將使用 Docker Compose 來設置 OpenClaw。這是運行該技術棧的標準方式，並確保所有依賴項都是隔離的。
你需要在機器上安裝 Docker 和 Docker Compose。如果你打算開發自定義技能，還需要 Node.js 24 或更高版本，因為最新的 OpenClaw 運行時利用了最新的 ECMAScript 特性。
你還需要一個 API 金鑰。為了獲得最佳體驗，我建議使用 Anthropic，因為 Claude 4.5 目前在處理複雜架構任務時擁有最佳的上下文窗口和推理能力。如果你有強大的 GPU，也可以使用 OpenAI 或本地 Ollama 實例。
最後，你需要一個聊天界面。本指南將使用 Telegram，因為它是免費的，且 Bot API 非常強大。
首先克隆倉庫。
在目錄中，你會找到一個環境文件示例。複製它以創建你的實際配置。
現在在文本編輯器中打開 .env 文件。你需要配置 LLM 提供商。
接下來我們需要保護 Gateway。
現在讓我們設置 Telegram。打開應用並搜索 @botfather。發送命令 /newbot 並按照說明創建一個新機器人。你會收到一個 Token。
將此 Token 貼到你的環境文件中。
還有一個關鍵步驟。你必須將自己的 Telegram 用戶 ID 加入白名單。如果你跳過這一步，任何在 Telegram 上找到你機器人的人都可以控制你的代理。搜索 @userinfobot 來獲取你的 ID。
配置完成後，我們可以啟動服務。
此命令將拉取必要的鏡像並在後台啟動容器。第一次運行可能需要幾分鐘，特別是如果需要下載瀏覽器自動化鏡像。
要驗證一切是否正常運行，請檢查日誌。
你應該會看到一條日誌記錄，說明 Gateway 已連接且 Telegram 輪詢已開始。打開你的 Telegram 機器人並發送消息 "Hello"。如果機器人回覆了，你就準備好了。
現在你已經有了一個運行的代理，讓我們看看如何實際使用它來提高生產力。這些不是理論上的例子，而是軟體工程師每天使用 OpenClaw 的真實工作流。
我們都經歷過這種情況。你正試圖使用一個新庫，而文檔分散在二十個不同的頁面上。與其在分頁之間點來點去，你可以要求 OpenClaw 為你做研究。
你可以說：「去 Stripe API 文檔。找出如何使用 Node.js v24 SDK 創建循環訂閱。總結所需參數並給我一個代碼示例。」
代理將使用其瀏覽器技能導航到網站。它會讀取 DOM 並提取相關文本。然後，它會將這些信息合成一份簡明扼要的總結和一段代碼片段。這為你節省了十五分鐘的閱讀時間，讓你保持在專注狀態。
你可以將本地項目目錄映射到 OpenClaw 容器。這賦予了代理對你代碼的讀取權限。
你可以問：「查看 src/components/Button.tsx 文件。有任何無障礙（accessibility）問題嗎？另外檢查一下我是否為深色模式使用了正確的 Tailwind 類。」
代理會讀取文件並分析代碼。利用 Claude 4.5 的力量，它就像一位站在你身後的資深工程師。它可以在你提交之前捕捉到細微的邏輯錯誤或無障礙違規。
調試生產環境問題可能是一場噩夢。通常你必須下載巨大的日誌文件並使用 grep 搜索錯誤。
有了 OpenClaw，你可以簡單地說：「我把伺服器日誌下載到了 logs/ 文件夾。檢查 10:00 到 10:15 之間發生的任何 JSON 解析錯誤。如果找到了，請顯示堆棧追蹤（stack trace）。」
代理負責處理文本處理。它過濾日誌並向你展示你確切需要看到的內容。
OpenClaw 的真正力量在於其擴展性。作為開發者，你不受限於內置工具。你可以編寫自己的技能。
一個技能由兩部分組成：一個告訴 LLM 該工具用途的定義文件，以及一個包含代碼的實現文件。
讓我們構建一個獲取當前比特幣價格的簡單技能。
在你的 skills 文件夾中創建一個名為 crypto-price 的新目錄。在裡面創建一個名為 skill.json 的文件。
這個 JSON Schema 至關重要。它向 AI 模型描述了該工具。你的描述越好，模型就越能正確地使用該工具。
現在創建 index.js 文件。由於我們運行在 Node.js 24 上，我們可以無縫使用頂層 await 和原生 fetch API。
重啟你的 Docker 容器以加載新技能。
現在你可以問你的代理：「現在比特幣的價格是多少？」
大腦將分析你的請求。它會看到它有一個名為 get_crypto_price 的工具。它會提取 "bitcoin" 作為符號。它會執行你的函數並返回數據。代理隨後會生成一個自然語言回應，例如：「比特幣當前的價格是 $135,000。」
當你在本地網絡運行自主代理時，你需要認真對待安全性。OpenClaw 功能強大，這意味著如果配置不當，它可能會很危險。
始終遵循 最小權限原則。只映射代理絕對需要的目錄。不要映射你的主目錄或 SSH 金鑰。為代理創建一個專用的工作區文件夾。
使用 人工參與（Human in the Loop） 設置。在 config.yaml 文件中，你可以指定哪些工具需要手動批准。讀取文件可能是安全的自動批准，但寫入文件或執行 shell 命令可能應該需要確認。這讓你有機會在命令運行前進行審查。
注意 提示詞注入（Prompt Injection）。如果你要求代理總結一個網頁，而該網頁包含旨在欺騙 AI 的惡意隱藏文本，代理可能會嘗試執行這些指令。OpenClaw 和 Claude 4.5 有防護措施，但沒有系統是完美的。像對待初級開發者一樣對待代理：信任，但要驗證。
如果你遇到問題，首先要查看的地方是 Docker 日誌。
一個常見問題涉及權限。由於代理在容器內運行，如果用戶 ID 不匹配，它可能沒有權限寫入主機上的文件。你通常可以通過確保映射的卷由運行 Docker 守護進程的用戶所有來解決此問題。
另一個常見問題是 Telegram Webhooks。如果你在 NAT 後的本地運行，如果不使用像 ngrok 這樣的隧道，你就無法使用 Webhooks。默認配置使用輪詢（Polling），這對於本地開發非常完美。確保你沒有在配置中意外啟用了 Webhook 模式。
如果代理似乎忽略了你的指令，嘗試調整配置中的 Temperature（溫度）。較低的溫度（如 0.1）會使模型更具確定性，更擅長遵循嚴格的指令。較高的溫度會使其更具創造力，但也更容易產生幻覺。
對於軟體架構師和技術負責人來說，像 OpenClaw 這樣的工具代表了一種新的工作方式。它讓你原型設計得更快。你可以讓代理在幾秒鐘內勾勒出文件夾結構或為微服務生成樣板代碼。
它還是一個極佳的知識管理工具。因為代理具有持久記憶，你可以向其餵入你的架構決策記錄（ADR）或編碼標準。隨著時間的推移，代理會學習你的特定風格和約束。
想像一下新開發者入職。與其問你 API 文檔在哪裡，他們可以詢問項目的 OpenClaw 代理。代理成為了項目知識的活庫存。
我們正處於代理時代（Agentic Era）的早期。工具正在迅速進化。OpenClaw 脫穎而出，因為它是開源的，並且優先考慮本地執行。它賦予你 AI 的力量，同時不犧牲你的隱私或數據。
它將開發體驗從一項孤獨的任務轉變為協作任務。你不再是獨自編碼。你有一個不知疲倦的助手隨時準備處理瑣事，讓你專注於難題。
我強烈建議你這個週末花一個小時啟動一個實例。編寫一個自定義技能。將它連接到你的日誌。體驗一下擁有一個真正聽取你意見並代表你行動的軟體的感覺。
軟體開發的未來不僅僅是編寫代碼，而是編排智能。有了 OpenClaw，那個未來現在就運行在你的 localhost 上。
祝編程愉快！
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