OpenClaw 使用 20 天後的理解

一個可能讓你意外的建議：如果現在還沒有安裝 OpenClaw，可以先緩一緩

• 先問問自己用過 Claude 嗎
• ChatGPT / Claude App 基礎用量有沒有達到單日上限
• 嘗試用 Project 的方式管理記憶跟好好下 Prompt
• Claude Co-work 有沒有用來完成 3 次以上的任務
• 安裝 Claude Code 並用它管理你的文件
• 是否有在 Obsidian / Notion 等筆記軟體裡記錄過想法和知識

有能力和執行力折騰以上這些事，相信你已經領先非常大部分的人了，想提醒的是 ( 也是對自己說的話 ) ，會折騰這些工具的人，最容易犯的錯是覺得自己已經準備好，卻跳過最重要的一步：想清楚自己到底要做什麼。

理解自己，釐清目標和需求，用文字的方式把所有思考和想法倒出來、表達得自己和其他人都能看懂。

沒必要拿著錘子找釘子，什麼問題都想著找 OpenClaw 來解決，花個週末冷靜 2 天，去理解自己是誰、要做什麼、不擅長什麼，現在最重要的目標，甚至把時間花在和 Claude 對話，遠比現在馬上去安裝 OpenClaw 還要實際。

OpenClaw 的上手門檻確實非常高。雲端一鍵部署 ( Digital Ocean ) 聽起來簡單，但 Sandbox 環境有天然限制，發展出更多需求後馬上就會撞到。

本地端部署又是另一層問題——網路穩定性、休眠設定、Command Line 操作，什麼 Terminal 好用 ( iTerm / Warp ) 有理解了嗎？出問題的時候知道該怎麼排查嗎？

這篇文章不是教你怎麼安裝，是把踩過的坑、走過的彎路，當前形成的理解說出來。看完再決定要不要開始，以及開始的話，如何注意網路設定、選擇雲端 or 本地差異、配合 Obsidian 作為 Agent 的記憶備份。

Key Highlights

1. Digital Ocean 部署 OpenClaw；發展更多功能後理解到 SandBox 環境有天然限制 ( DigitalOcean 上部署 OpenClaw + Telegram + Web Search )
2. OpenClaw 使用全新的 Mac Mini 進行本地部署
3. 網路或本地連線不穩定，理解 VPN 的代理、虛擬網卡設定和休眠設置
4. 建議直接上 Claude 模型 ( Sonnet / Opus )，3 天 $300 USD；改切換成 MiniMax，能直觀體會到成本下降、回答質量落差
5. Skill 沒怎麼裝，主要在讓它幫記錄想法、收斂工作流、整理筆記
6. 理解 OpenClaw 的基礎文件格式（Soul / Agent / Memory），再發展出用 Obsidian 作為 Agent 外置的的第二大腦（Obsidian Sync + Git）多裝置同步筆記、Memory、跨 Agent 讀取
7. 時不時讓 OpenClaw 自我復盤對話，建立 Prompt Database，自動總結、收斂常用 Prompt
8. 理解到 Claude Code 去管理 OpenClaw 文件的強大（Claude 模型、全局 Review、修改）
9. 配合 Warp 能夠一鍵複製所有對話到 Claude App

這條路不是事先設計好的，是一步踩一個坑踩出來的。DigitalOcean 門檻低，跑起來快，但 Sandbox 的限制會在真正想做事的時候才冒出來。

3 天 300 美金不是浪費，是那個時候才真正理解為什麼那麼多人在討論 Agent 分層。

Soul / Agent / Memory 這三個文件格式搞清楚之後，Obsidian 就很自然地成了整個系統的載體，這是後來才形成的理解，不是一開始就有的。

OpenClaw Setup

• 1 個本地的 OpenClaw（MiniMax 模型）+ 1 個部署在 Digital Ocean（VPS）上的 OpenClaw（Claude Sonnet 模型）；走的都是 OpenRouter API，考量切換模型方便
• 先在 Telegram 建立對話群，持續使用 7 天後發現有主題、結構性討論資訊的需求；遷移到 Discord（透過 OpenClaw 總結了頻道需求）
• VPN 用的是 Clash 配置的節點（系統代理 + 虛擬網卡）模式常開

兩邊走 OpenRouter 的好處是不用動架構就能換模型。Telegram 到 Discord 的遷移，這個決定本身也是讓 OpenClaw 幫忙整理需求之後做出來的，這才是它應該被使用的方式。

踩坑

1. Token 過度消耗（否則你是完全無法理解，這麼多人討論 Agent 分層的需求）
2. Claude Sonnet / Opus 表現最好（在對話理解、回復質量，遠超其他模型）
3. Mac Mini ( 本地端部署 ) 時常掉線或不穩定（理解 VPN、Mac 休眠設定、定期回報 ）

Token 消耗這件事，在真正燒過之前是沒辦法感受到的。三天 300 美金，那個時候才真正理解為什麼那麼多人在討論 Agent 分層 — 是因為都燒過。

之後把有意識的把 Agent 分成 2 個，複雜的事情交給 Claude，簡單的查詢、重複工作、最主要的日常執行和對話思考用的是 MiniMax，兩邊都走 OpenRouter，要換模型的時候直接切就好，不用動架構。

Claude Sonnet 和 Opus 在對話理解上確實是不一樣的東西，回覆質量遠超其他模型，很難用文字解釋清楚那個差距在哪，但對比過就會有感覺。

Mac Mini 部署的 OpenClaw 經常掉線的問題拖了好幾天才搞定。

掉線的時候很難判斷問題出在哪，因為 VPN、Telegram proxy、Mac 休眠這三個東西是同時在跑的，任何一層出問題看起來症狀都一樣。

後來慢慢排查，VPN 改成 Clash 配置節點，系統代理加虛擬網卡模式常開，Mac 的休眠設定也調整過，這樣才比較穩。

Q : 為什麼換了 VPN 節點，還是連不上

偶爾還是會有狀況，所以讓 Agent 定期回報狀態——不是完美的解法，但至少知道它什麼時候又斷了。

Obsidian 作為 Agent 的第二大腦

• 理解 OpenClaw 的基礎文件格式（Soul / Agent / Memory），再發展出用 Obsidian 作為 Agent 通用第二大腦
• Obsidian Sync + Git：多裝置同步筆記、Memory、跨 Agent 讀取
• Prompt Database 也放在這裡，統一管理

所有知識都是網狀的，但大多數人的知識沒有網，只有一堆散落的點。

Obsidian 就是讓這張網成形的地方——思考在這裡，踩坑記錄在這裡，跨 Agent 的記憶也在這裡。Git 同步讓版本記錄完整保留，改錯了能回溯，換平台了帶走就好。

這就是數字分身應該被理解的方式。不是一個很像你的 AI，是一個真正累積了思考、判斷、踩坑記錄的系統。不是一天建好的，是每天慢慢堆上去的，需要耐心。三個月後回頭看，它真的知道你是誰——不是因為它聰明，而是因為一直在餵它最真實的思考。

Claude Code + Warp：管理 OpenClaw 文件

• Claude Code 管理 OpenClaw 文件的強大：Claude 模型、全局 Review、直接修改
• 配合 Warp 能一鍵複製所有對話到 Claude App

一般的 AI 對話是給它什麼它才看什麼。Claude Code 不一樣，能直接讀本地所有檔案，站在你家裡自己打開抽屜，告訴你這些東西之間有什麼關係。

Soul、Agent、Memory 這些核心配置，用它來做全局 review 和修改，效率完全不同。搭配 Warp 的一鍵複製，整個管理流程順很多。

How to select your model ?

• Token 過度消耗是你完全無法理解 Agent 分層需求的前提，要先燒過
• Claude Sonnet / Opus 表現最好，對話理解、回復質量遠超其他模型，個人判斷

錢先花下去，體驗過 “好” 模型的回答和實際執行上的反饋，很快就不會再使用 ChatGPT 進行日常對話並咨詢它答案了，不過還是有些遺留的 Project 和記憶，並在連線不穩的時候暫時使用。

先別抱怨成本高，要想辦法把這個錢賺回來，不是在起點妥協。

平台會換，記憶不會。最後能繼續火的個人 Agent 可能不是 OpenClaw，但思考和記錄存在 Obsidian 裡，換的時候帶走就好。

這些都是自己摸出來的結果，每天逼自己用，對話至少 3 個小時，善用 Typeless 語音輸入並和 Claude App 上對話，持續給指令，一定會有自己的方式。沒有捷徑，需要耐心和持續執行。