從 ClawdBot 到 OpenClaw：三個月「小龍蝦」重度玩家實測心得與省錢攻略

作者： knowlet -

🦞 OpenClaw 三個月實測心得

是的，我就是那個經歷了 ClawdBot -> MoltBot -> OpenClaw，資料夾跟設定檔改來改去然後炸裂，以及 Google Antigravity 大 Ban 然後又解 Ban，一路玩到現在官方支援 ACP 可以直接串接 Codex / Gemini / OpenCode 的資訊焦慮仔。



這段時間小龍蝦真的是不斷出圈，不止 GitHub 星星已經超越 React 甚至連 ASUS 大公司都要來沾一下。用了三個月的小龍蝦，今天就來把這段時間的血淚心得整理一下，不管是關於命名的八卦、記憶、技能模組、一直被改換的設定檔案，以及大家最關心的「省錢秘笈」。


📜 那些關於命名的恩怨情仇：從 ClawdBot 到 OpenClaw

在聊技術前，必須先吐槽一下這個工具的更名史，讓我的設定檔案跟資料夾路徑炸了好幾次。


為什麼要改名？

很多人問為什麼要把好好的 ClawdBot 改掉？根據官方部落格的說明，這不僅僅是品牌重塑，更代表架構轉型。從原本封閉的 Bot 轉向一個開源生態系，並正式推動 ACP (Agent Communication Protocol) 協議，讓 AI 代理人能有統一的溝通標準。另外，創辦人 Peter Steinberger 在 2 月 14 日情人節那天宣布加入 OpenAI，所以小龍蝦才要改叫 Open..？

吐槽一下關於「d」的未解之謎

這裡一定要吐槽一下，當初叫 ClawdBot 的時候，總有人打成 Clawbot（漏掉那個 d）。然後正式更名為 OpenClaw 之後就是真的沒 d 了。

然後如果你打錯成 OpenClawd 你會去到一個假的網頁，然後如果你安裝了 OpenClawd 他會跟你說你被騙ㄌ


🛡️ 關於 Skills：ClawHub 是你的好隊友

現在的小龍蝦已經不再是單純的聊天機器人，透過 Skills（技能）擴展，它能深入系統進行操作。

推薦路徑與安全保障

強烈建議所有 Skills 都從 ClawHub 安裝。這是經過社群審核的插件中心，相容性較高。


而且 ClawHub 現在有跟 VirusTotal 合作。所有上傳的技能都會經過 VirusTotal 的多引擎掃描，自動識別潛在惡意代碼，這對 AI Agent 這種高權限工具來說非常重要。 👉 詳情參考官方部落格

資安先行

在玩黑科技前，建議先安裝資安相關套件，免得自動化操作誤觸雷區：

  • skill-vetter: Security-first skill vetting for AI agents. Use before installing any skill from ClawdHub, GitHub, or other sources. Checks for red flags, permission scope, and suspicious patterns.

  • skill-vetting：Vet ClawHub skills for security and utility before installation. Use when considering installing a ClawHub skill, evaluating third-party code, or assessing w...

  • clawscan：Security scanner for ClawHub skills. Vet third-party skills before installation — detect dangerous patterns, suspicious code, and risky dependencies.

有些人會裝 soul-guardian 之類的，但是因為我比較希望小龍蝦真的能自我成長所以我後來沒裝這個。


🧬 關於檔案（Markdown）：賦予 Agent 靈魂的 DNA 與記憶

OpenClaw 最天才的設計，就是把 Agent 的行為邏輯與程式碼完全解耦，改用人類與 AI 都能直觀閱讀的 Markdown 檔案來定義。這些檔案就像是 Agent 的 DNA，住在 ~/.openclaw/workspace/ 裡，決定了它的性格、知識界限與操作準則。

核心檔案功能拆解：

  • SOUL.md：這是 Agent 的核心人格。它決定了 Agent 說話的語氣、思考的偏好，以及它到底自認為是一個「優雅的架構師」還是一個「爆肝的 Debugger」。

  • USER.md：這是 Agent 對「你」的認知。裡面紀錄了你的技術棧、專案偏好、甚至是你的工作習慣。這讓 Agent 不必每次都問你「我們現在用什麼框架？」。

  • AGENTS.md：定義 Agent 的 SOP 與工作流。比如「遇到 Bug 先跑測試」或是「提交代碼前必須更新文件」。

  • TOOLS.md：Agent 對工具的理解手冊。它不只是列出清單，而是教 Agent「何時」以及「如何」優雅地呼叫各種 Skill。

  • HEARTBEAT.md：自主監控邏輯。定義 Agent 在背景巡邏時該注意什麼，例如監控 API 額度或是自動檢查 Repo 的安全性。

  • MEMORY.md：長期記憶的索引地圖。讓 Agent 知道去哪裡翻找過往的技術決策與專案歷史。



🧠 關於記憶（Memory）：QMD + Mem0 混合方案

在長對話與複雜專案中，記憶管理一直是痛點。

記憶方案選擇

目前我使用的是 QMD (Query-based Memory Dispatch) + Mem0 的混合記憶方案。

  • Mem0：Auto-Capture 後處理對話儲存事實，負責語義層面的長期記憶，記住你的偏好。

  • QMD：混合檢索（BM25 關鍵字 + 向量 + 重新排序），支援 memory_search / memory_get 工具。主要負責 Markdown 檔案（MEMORY.md + memory/ 資料夾）為單一真相來源，本地索引器。

⚠️ 失敗的實驗：記憶蒸餾

曾經為了追求極致的 Context 效率，我跟小龍蝦討論過並利用 heartbeat (心跳機制) 自己實作了一套「記憶蒸餾方案」。

  • 初衷：在後台自動將瑣碎對話壓縮成精煉知識點。

  • 過程：我們討論將記憶區分 L1、L2、L3 以及核心記憶，並且希望要有壓縮精煉的概念。

  • 結果：實測下來「並沒什麼卵用」。叫他壓縮他給我把 Markdown 壓縮成 .tar.gz 然後就忘了，跟智障一樣，然後這樣 QMD 那些都沒用了所以就算了。

另外補充幾個有名的記憶 Plugin：
  • memory-lancedb-pro: Enhanced LanceDB memory plugin for OpenClaw — Hybrid Retrieval (Vector + BM25), Cross-Encoder Rerank, Multi-Scope Isolation, Management CLI
  • MemTensor/MemOS: AI memory OS for LLM and Agent systems(moltbot,clawdbot,openclaw), enabling persistent Skill memory for cross-task skill reuse and evolution.
也可以單純啟用 QMD 效果就不錯了。


💰 省錢秘笈：如何在 AI 時代「白嫖」與合規併行

大家最關心的部分。目前的 API 市場競爭激烈，善用免費額度可以省下一大筆錢。

🛑 警訊：確定會抓違規的行為

目前確定違反 ToS 且會抓的方案：

  1. Claude Code：官方抓得極嚴，抓到解約退費。

  2. Google Antigravity：Ban 很兇，前幾天發公告要解 Ban。

  3. Gemini CLI：雖然網路上沒什麼災情，但已確定違反 ToS，風險自負。

✅ 目前可行的省錢方案


設定完成模型後可以透過 openclaw models list 來確認是否正確。


🚀 關於架設：快速上手與隱私保護

一堆人跟風跑去買 M4 Mac Mini 最好笑的是連是要買啥規格都搞不清楚，這邊我最早用一台 2016，十年前的 MacBook 都能跑起來，但當然 Embedding 這部分就外包了...

想要快速上手？

不想研究複雜配置的話，直接看 👉 小龍蝦一鍵部署教學

想要最高隱私？Ollama 一鍵啟動

對於重視隱私的人，現在 Ollama 已經原生支援 OpenClaw 集成，資料完全不出門，本機運行最安全。

超簡短上手教學：

  1. 確保 Ollama 已更新至最新版本。

  2. 終端機輸入：ollama launch openclaw --model minimax-m2.5:cloud。

  3. 它會自動下載並配置好環境，你只需要準備好連線資訊即可。

👉 更多細節請看 Ollama 官方文檔

其它雲端方案還有像是：


✏️ 永遠改不對的 OpenClaw.json

看完上面的省錢章節就會理解到，通常我們設定模型時，會建議使用「回應快速」的模型（如 MiniMax M2.5），而不是最聰明但慢得要死的推理模型（如 gemini-3.1-pro）一來是省錢，二來是你在 Telegram 或者其他 IM 跟小龍蝦講話，他一句話要等一兩分鐘才回傳（最新版本 Tg 跟 ChatGPT 支援串流了）你會等到要死。

然後又因為 OpenClaw 的設定檔案結構蠻複雜的，且官方沒有提供 JSON Schema 給 Agents 參考，導致就算你用旗艦推理模型，還是每改幾乎必壞。

而且上因為設定檔有 Hot Reload 機制，一旦改錯模型反應不過來，整個 Agent 就會直接下線，你連救的機會都沒有。

當設定檔壞掉時，openclaw doctor --fix 基本上是一點用都沒有，它只會告訴你檔案格式錯誤，然後讓你手動修。

還好在最新的 v2026.3.2 版本 中加入了 openclaw config validate 指令，你現在壞掉至少有指令可以協助你確認 :p


🔍︎ 永遠連不上的 Browser Relay

官方提供的 Browser Relay Extension 雖然號稱能讓 Agent 操控瀏覽器，但現實很骨感。

現實中的痛點：

  • 授權掉線： 你必須手動點擊圖示給予授權，但這個授權「三不五時」就會掉。只要授權一掉，Agent 就會像斷手斷腳一樣卡在那裡。

  • 笨拙的解決方案： 我甚至試過教我的小龍蝦用 pikaboo 之類的去操作滑鼠點擊瀏覽器圖示來授權，但真的太笨太沒效率。

社群替代方案推薦：

如果你的任務需要穩定的瀏覽器操作，建議放棄官方 Relay，改用以下更強大的社群工具：

  • Browser Use：老字號 AI 操作網頁開源工具，將網站轉文字讓 AI 「讀懂」並操作，支持多分頁與自訂瀏覽器。
  • Agent-Browser：Rust CLI 無頭瀏覽器，支援快照與 ref 定位元素，節省 93% token。
  • Smooth-Browser：伺服器端 API，自然語言指令控制，無需低階工具。
  • PinchTab：12MB Go 二進位 HTTP API，存取樹與穩定 ref，隱藏自動化標記。高性能代理、繞過反機器人。

其它如 Playwright、Puppeteer 或 Browserless 走 CDP 的解決方案也是可以，但就比較沒有針對 AI Agents 做優化。


結語

從 ClawdBot 到 OpenClaw，這三個月看到的除了工具更迭，更是 ACP/ACPX 協議 逐漸統一標準的過程。

雖然經歷過 Google 大封殺，但隨著開源社群與廠商（如 Nvidia, OpenRouter）的額度開放，現在正是入坑最佳時機。

然後那些 NanoClaw、PicoClaw、ZeroClaw、IronClaw 等等等的，我們下次有機會再說。


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