OpenClaw 实战公开课讲义

OpenClaw 实战公开课：用 AI 搭建你自己的智能系统

讲师： Yao Song｜全栈工程师｜华科 CS + 圣玛丽金融｜app.mmcwellness.ca 医疗平台作者｜AP CS 辅导讲师 时长： 40 分钟 网站： openclaw.borui.ca Discord： Openclaw Club

开场（3 min）

「打开屏幕，展示 Discord 群 + openclaw.borui.ca 网站」

「你们加入的这个 Discord 群，不是一个普通群。两个 AI 在 24 小时运转——一个回答你的问题，一个静默保护群的安全。旁边这个网站，内容也是 AI 帮我维护的。今天 40 分钟，我把这套系统完整拆给你看。」

本周 OpenClaw 最新动态

【最新动态占位符——每次开讲前替换，其余内容不变】

格式：

「本周 OpenClaw 发布了 [版本号]，新增了 [功能名]。这意味着 [对我们的影响]。今天就用最新版演示。」

Part 1：OpenClaw + 记忆系统（10 min）

1.1 你刚加入的这个群，背后在跑什么

「这不是 Demo 环境。这是真实生产系统，你现在就在用它。」

真实系统架构：

Discord 消息
    ↓
OpenClaw Gateway（WebSocket 长连接）
    │
    ├── 徐庶 Bot（OpenClaw + Claude Sonnet）
    │     ├── requireMention = true → @徐庶 才响应
    │     ├── 理解意图 → 查记忆 → 执行 Skill → 回复
    │     └── 任何群成员都能 @ 它
    │
    └── Monitor Bot（Node.js + Claude Haiku）
          ├── 静默扫描每条消息（你们不知道它在运行）
          ├── 检测：刷屏 / 广告 / prompt 注入
          ├── 第一次违规 → 禁言 10 分钟
          └── 第二次违规 → 踢出

演示脚本：

1. 在群里 @徐庶 问「今天有什么课」→ AI 查记忆 → 回答
2. 打开 openclaw.borui.ca → 「这个网站的内容是 AI 帮我维护的」

AI Agent vs 聊天机器人：

真实场景举例：

场景 1：学员问报名
  学员："怎么报名？"
  → 徐庶匹配知识库 → 回复报名链接 + 费用 + 时间
  → 全程 < 3 秒，不需要讲师介入

场景 2：讲师发指令
  讲师："@徐庶 把今天的课程回放链接发到公告频道"
  → 徐庶调用 Discord API → 发送格式化公告
  → 自动 @everyone 提醒

场景 3：异常处理
  有人连发 10 条广告消息
  → Monitor Bot 检测 → 删消息 + 禁言 10 分钟
  → 私信通知管理员 → 全程 < 2 秒

1.2 ChatGPT vs OpenClaw 对比表

「你用过 ChatGPT 吧？那和 OpenClaw 有什么区别？」

「一句话：ChatGPT 是别人的产品，OpenClaw 是你自己的系统。」

1.3 四层记忆架构（核心干货）

「为什么需要四层？因为不同类型的信息，访问模式完全不同。一层做不了所有事。」

直觉理解——为什么不是一层：

临时对话 → 要快、过期就丢              → 缓存
重要决策 → 要语义搜索、模糊匹配        → 向量数据库
用户偏好 → 要精确查询、结构化          → 关系型数据库
文件附件 → 要大容量、直接下载          → 对象存储

硬塞一层 = 又慢又乱。四层各司其职。

四层详解：

衰减机制（防止记忆无限膨胀）：

衰减速度不是固定的：

衰减速度 = 基础速率 ÷ (重要性权重 × 访问频率加成)

重要性高 + 经常被引用 → 几乎不衰减（"永久记忆"效果）
重要性低 + 长期没访问 → 加速衰减 → 自动清理

技术亮点：bge-m3 本地向量模型

bge-m3 = 北京智源开源的多语言向量模型
  ├── 跑在你自己的服务器上（不调用任何外部 API）
  ├── 中英文混合效果好（你说中文它也能搜到英文相关内容）
  └── 把文字变成 1024 维向量 → 语义相似的文字距离近

「你说"我明天要开会"，搜"会议安排"就能找到它——因为语义距离近。这不是关键词匹配，是理解意思。」

演示脚本：

1. 在群里 @徐庶 说：「记住我最喜欢的编程语言是 Rust」
2. → 存入 Vector 层，importance = 7
3. 关掉这个会话，重新开一个全新会话
4. 问徐庶：「你还记得我喜欢什么语言？」
5. → AI 召回 → 正确回答 Rust
6. → 这不是对话历史，是独立记忆数据库在工作

1.4 会改才是真本事（预告）

「OpenClaw 平均每周 2–3 个版本更新。只会用 ≠ 会改。」

会用的人                         会改的人
─────────────────────────────────────────────────
等别人适配                       自己看 changelog
遇到 breaking change 卡住        定位影响 → 自己 patch
新功能要等社区                   自己加功能
Bug 要等修复                     自己修

依赖别人 = 被别人的节奏绑架       不依赖任何人

这门课教会你五件事：

「第 4 周专门有一节课：VS Code + Claude Code。教你跟上 OpenClaw 的更新节奏——甚至自己给 OpenClaw 加功能。」

Part 2：安全（5 min）

标题：「这三个坑，我们都踩过」

「不讲安全理论。直接讲我们部署过程中真实踩过的坑。」

坑 1：密钥泄露

❌ 错误做法：
docker-compose.yml 里直接写明文密码：
  DISCORD_TOKEN=MTIzNDU2Nzg5...
  CLAUDE_API_KEY=sk-ant-api03-...
然后 git push 到 GitHub
→ 10 分钟内被扫描机器人抓取
→ API Key 被盗刷，账单爆炸

✅ 正确做法：
  1. 所有密钥放 .env 文件
  2. .gitignore 排除 .env
  3. chmod 600 .env（只有你能读）
  4. docker-compose.yml 用 ${DISCORD_TOKEN} 引用
  5. 如果已经泄露 → 轮换所有密钥，从头来过

.env 文件长这样：

# .env —— 绝对不上传 GitHub
DISCORD_TOKEN=MTIzNDU2Nzg5...
CLAUDE_API_KEY=sk-ant-api03-...
POSTGRES_PASSWORD=随机生成的强密码
REDIS_PASSWORD=另一个随机密码

坑 2：AI 权限过大

❌ 错误做法：
AI 能读写服务器上所有文件
AI 能执行任意 shell 命令（rm -rf / 也行）
AI 能读 .env 里的 API Key

✅ 正确做法：
  - tools.fs.workspaceOnly = true  → AI 只能读写指定目录
  - agents.defaults.sandbox.mode = on  → 沙箱隔离
  - 高危命令需要 /approve 确认
  - 明确的 allowlist → 只开放 AI 需要的命令

坑 3：群聊信息隔离

❌ 错误做法：
用户 A 问 AI："系统密码是什么？"
AI 回答："管理员密码是 admin123"

✅ 正确做法：
  - 记忆按 user_id 严格隔离 → 你只能查自己的记忆
  - 群聊检测到 token / key / password 关键词 → 拒绝回答
  - allowlist：只响应指定 Discord 群组
  - DM 限制：只有管理员能执行 shell 命令

Monitor Bot 的由来（真实案例）

「有人在群里发了一段 prompt injection 攻击，试图让 AI 泄露系统配置。我们发现后，花了 45 分钟部署了 Monitor Bot——一个独立的安全守卫，用最便宜的 Claude Haiku 静默扫描每条消息。成本几乎为零，但把这类攻击堵上了。现在它静默运行，你们都不知道它在扫描每一条消息。」

Part 3：智能客服 + 自动化工作流（12 min）

3.1 智能客服 = 就是这个群（现场演示）

「不用模拟，直接看群里真实在跑的系统。」

完整消息处理架构：

用户发消息
  ↓
Monitor Bot 先扫（~100ms）
  ├── 违规 → 禁言/踢出 + 频道通知管理员
  └── 正常 → 传给徐庶
        ↓
      徐庶判断意图
        │
        ├── FAQ（报名/价格/时间）
        │     → 查记忆 → 直接回答
        │
        ├── 技术问题
        │     → 调用相关 Skill → 回答
        │
        ├── 超出范围
        │     → 「这个问题我需要让讲师来回答」
        │     → 同时通知管理员
        │
        └── 违规意图
              → 记录 + 拒绝

违规检测详情：

检测类型        触发条件                      处理方式
────────────────────────────────────────────────────────
刷屏            10 秒内发 5 条以上             禁言 10 分钟
广告            包含推广链接 / 二维码           删消息 + 警告
Prompt 注入     试图修改 AI 系统指令            禁言 + 通知管理员
人身攻击        情绪检测 + 关键词               删消息 + 警告
────────────────────────────────────────────────────────
第二次违规 → 直接踢出

演示脚本（三个现场演示）：

1. FAQ 演示： 发一条「课程什么时候开始」→ AI 查记忆 → 直接回答时间和报名方式
2. 安全演示： 发一条测试违规消息 → Monitor Bot 检测并处理（讲师用测试账号演示）
3. 转人工演示： 发一条超出 AI 能力范围的问题 → AI 回复「这个问题我需要让讲师确认」→ 管理员收到通知

3.2 自动化工作流：Admin 日报系统（完整链路）

「这是我们真实在用的系统。每天 23:00 自动跑，第二天早上打开邮箱就有报告。」

场景： 每天结束后，自动生成当天的咨询分析报告。

每天 23:00 自动触发（cron）
  │
  ▼
Step 1: 抓取 Discord 当天消息
  → Discord API：读取频道消息记录
  → 过滤：只保留用户咨询，去掉 Bot 自己的回复
  │
  ▼
Step 2: Claude 分析
  → 问题分类（技术 / 报名 / 价格 / 投诉 / 其他）
  → 情绪标注（正面 / 中性 / 负面）
  → 未解决问题识别（AI 没有给出满意回答的）
  → 热点话题提取（今天问最多的是什么）
  │
  ▼
Step 3: 生成结构化输出
  → Markdown 日报：标题 / 摘要 / 分类统计 / 未解决列表
  → Excel 文件：每行一条咨询，含分类 / 情绪 / 是否解决
  │
  ▼
Step 4: 上传 Google Drive
  → Google Drive API
  → 存入：/OpenClaw-Club/日报/2026-03/
  → 自动按日期命名：2026-03-29_日报.xlsx
  │
  ▼
Step 5: 发邮件通知
  → Gmail API
  → 收件人：Admin
  → 主题：[日报] OpenClaw Club - 2026-03-29
  → 正文：今日摘要 + 未解决问题列表
  → 附件：Excel 完整报告

OpenClaw Skill 串联方式：

每个步骤是一个独立 Skill：
  discord-fetch   → 抓取消息
  ai-analyze      → Claude 分析
  sheet-export    → 生成 Excel
  gdrive-upload   → 上传 Drive
  gmail-send      → 发邮件

主 Skill（daily-report）编排这些步骤：
  ├── 顺序执行 5 个子 Skill
  ├── 每步有失败重试机制
  ├── 失败通知管理员
  └── 这就是你在这门课里要自己做的 Skill

Skill 串联的代码结构：

// OpenClaw Skill 实际配置
{
  "name": "daily-report",
  "trigger": { "type": "cron", "schedule": "0 23 * * *" },
  "steps": [
    { "action": "discord.fetchMessages", "params": { "since": "today" } },
    { "action": "claude.analyze",        "params": { "template": "daily-report" } },
    { "action": "file.generateExcel",    "params": { "template": "report-v2" } },
    { "action": "gdrive.upload",         "params": { "folder": "日报" } },
    { "action": "gmail.send",            "params": { "to": "admin", "attach": true } }
  ]
}

「每一步都是独立 Skill，OpenClaw 像流水线一样串起来。你只需要定义"做什么"和"什么顺序"，不需要写胶水代码。」

Part 4：AI 自动维护网站（8 min）

「openclaw.borui.ca 就是活例子——Next.js 16 + Express 5 + PostgreSQL，Docker Compose 一键部署。」

正常维护流程（你说需求，AI 干活）

你说：「把资料库页面加一个视频嵌入功能」
  │
  ▼
AI 读取项目结构（Next.js 16 + Express 5 + TypeScript）
  │  ├── 扫描 frontend/src/ 目录结构
  │  ├── 读取相关组件代码
  │  └── 理解现有样式和逻辑
  │
  ▼
AI 定位需要改的文件（components/ResourceCard.tsx 等）
  │
  ▼
AI 写 patch，你 review（能看懂大概就行）
  │
  ▼
docker compose up -d --build oc-web
  │
  ▼
网站更新 → AI 汇报：「已完成，新增了 VideoEmbed 组件」

真实发生过的案例

案例细节——修 Bug：

我说：「课程详情页 404 了」

AI 做了什么：
  1. 读取 Next.js 动态路由 [slug]/page.tsx
  2. 定位问题：params 需要 await（Next.js 15+ breaking change）
  3. 加上 await：const { slug } = await params
  4. 重建部署
  5. 汇报：「Next.js 15 要求 params 必须 await，已修复」

耗时：3 分钟

案例细节——新功能：

我说：「资料库加一个视频嵌入功能」

AI 做了什么：
  1. 读取 resource 组件结构
  2. 新建 VideoEmbed 组件
  3. 支持 YouTube / Bilibili 链接自动解析
  4. 响应式 16:9 容器
  5. 注册到资料详情页
  6. 重建部署

耗时：10 分钟

核心认知转变

你不需要：                    你需要：
───────────────────────────────────────────
记住 CSS 语法                 看懂 AI 改了什么
记住 React API                判断结果对不对
记住 Docker 命令              知道出问题了怎么回退
背诵报错信息                  能描述清楚你要什么
───────────────────────────────────────────
      左边 AI 替你做            右边就是这门课教的元能力

OpenClaw 更新维护流程（核心技能）

「OpenClaw 每周 2–3 个版本。这是你必须掌握的跟上节奏的方法。」

OpenClaw 发布新版本（GitHub Releases）
  │
  ▼
查看 changelog
  → github.com/openclaw/openclaw/releases
  │
  ▼
用 Claude 分析：
  「这个 breaking change 影响我的配置吗？」
  │
  ▼
定位影响的文件 / 配置项
  │
  ▼
VS Code + Claude Code：
  → 读懂源码 → 写 patch → 本地测试
  │
  ▼
npm update openclaw → 重启 gateway
  │
  ▼
验证功能正常 → 完成

自己做 Skill（这门课的核心）

Skill 目录结构：

skills/
  my-skill/
    SKILL.md       ← 描述：什么时候用、做什么、返回什么
    script.sh      ← 实际执行的逻辑（或 .js / .py）
    references/    ← 参考文件（可选）

从零写一个 Skill 的流程：

Step 1: 想清楚三件事
  ├── 什么触发它？（用户说了什么 / 定时 / 事件）
  ├── 做什么？（调 API / 读数据 / 生成内容）
  └── 返回什么？（文字回复 / 文件 / 通知）

Step 2: 用 VS Code + Claude Code 写代码
  ├── 写 SKILL.md（告诉 OpenClaw 什么时候调用它）
  └── 写执行脚本（实际逻辑）

Step 3: 放到 skills/ 目录
  → OpenClaw 自动扫描加载，无需重启

Step 4: 测试
  → 在 Discord 群触发 → 验证行为 → 调试

「Skill 就是 AI 的能力边界。你做了多少 Skill，AI 就能做多少事。这门课教你自己扩展这个边界。」

收尾（5 min）

4 周后你拥有的五种能力

Week 1  部署
        └── 从零搭一套 OpenClaw + 记忆系统 + 网站
            在 Oracle Cloud 永久免费服务器上
            4 核 ARM + 24GB 内存（不是试用，真永久免费）

Week 2  优化
        └── 记忆系统调优
            让 AI 真正认识你，而不只是看对话历史
            衰减参数调整、向量搜索优化、Facts 结构设计

Week 3  做 Skill
        └── 扩展 AI 能力
            把任何重复工作变成自动化流程
            从日报系统到自定义工作流

Week 4  更新 + 修改
        └── VS Code + Claude Code
            看懂 changelog，跟上每周 2–3 个版本的迭代
            读懂源码，自己 patch，不依赖任何人

五种能力呼应表：

成本（真实数字）

总成本：$24 CAD/月起。一顿火锅钱，换一个 24 小时运转、数据在你手里、代码你自己能改的 AI 系统。

报名

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║                                                  ║
║     网站：openclaw.borui.ca                      ║
║                                                  ║
║     扫码加入 Discord 群                           ║
║     立即体验徐庶 Bot                              ║
║                                                  ║
║     你现在就在用这套系统                           ║
║     报名后学会自己搭一套                           ║
║                                                  ║
║     下一期开课时间：【占位符】                     ║
║                                                  ║
╚══════════════════════════════════════════════════╝

讲义版本： v2.0 最后更新： 2026-03-29 讲师： Yao Song｜全栈工程师｜OpenClaw 重度用户｜维多利亚教育集团合作讲师