先看几个 Reddit 上真实用户的分享：
邮箱管家：退订、标记、起草回复
有人用 OpenClaw 来管理邮箱：自动退订垃圾邮件、标记重要邮件、甚至帮忙起草回复。相当于一个不睡觉的邮件助理。
代码监控：开着会也能盯进度
另一位开发者让 OpenClaw 监控 Claude Code 的执行会话，功能实现到哪一步了、有没有报错，都会通过 WhatsApp 实时通知。开会的时候也能掌握代码进度。
YouTube 视频总结：看完即入库
还有人用它来自动总结 YouTube 视频内容，提取关键信息后直接存入个人知识库。再也不用边看边记笔记了。
看到这些案例，你会发现 OpenClaw 的价值不只是聊天，而是能真正融入生活和工作流程。关键在于：你能给它配什么能力、让它做什么事。
但是，要玩到这个程度，部署只是第一步。
最近玩 OpenClaw 搞了很久，导致都没什么时间发文章了。
之前看到 OpenClaw 刚推出时就觉得非常惊艳，想着赶紧部署用起来。但整个过程踩了不少坑，今天专门整理一下，希望能帮大家少走点弯路。
首先，第一点可能是想清楚自己要用它来做什么。
很多人觉得这只是个 AI 玩具，部署起来聊聊天、做点简单的事。但我建议可以更深入地把它带到自己的业务和实际应用中。
比如我有个客户，他把 OpenClaw 作为助手来处理对外贸易的工作，甚至用来代替现实中的助手。对他来说，OpenClaw 是必不可少的工具。
如果你不清楚拿它做什么，那很大程度上是因为你现在可能并不需要它，只是觉得焦虑我需要去用这个。
这种情况很常见，以前这样的玩具很多，花个两三天部署好，但玩了一周新鲜劲儿一过，就搁置了。
还有就是，想清楚用途也能决定你该如何开始：
- 比如作为编程开发工具：可以部署在服务器上，写代码、快速上线
- 作为个人助手：处理任务、文件或数据分析，可以部署在自己电脑上
关于运行环境，我非常不建议在 Windows 上折腾。可以拿来玩，但作为生产环境会非常麻烦，而且很多命令支持得不好。
当然也不用跟风买 Mac mini，官方说了，只要能跑 Node 的设备都行，MacBook、NAS、树莓派都可以。
另外就是网络的问题
上周帮朋友配置时，他在 Windows 的 WSL 代理问题上折腾了很久，Telegram 一直无法通信，整个流程跑不通。
官方通道主要支持国外的通讯软件，要连 Telegram、调模型 API，网络是非常关键的一点。
所以这里我的建议是：
- 如果要部署到服务器，可以优先选海外
- 如果本地跑，可以先配好代理，确保网络通畅
如果部署在服务器上，安全配置必须做：
- 把默认的 gateway 端口改掉
- 开启 token 或 password 鉴权
- 服务器本身也要加固：防火墙、fail2ban、禁 ping
配置方面，新手遇到的问题大多集中在网关和模型这两块。
网关两个最常见的场景：
1. 网关报错 1008 (No Token) 或者 no https
原因：为了访问安全，需要使用携带 Token 的 URL 来访问 Web 控制台，并使用 https。
所有必须使用 CLI 命令行工具重新生成 Token，然后在访问 URL 时带上该 Token。
2. 网关报错 1006 (No Reason)
这个错误的原因比较多，需要看网关日志来进一步的排查，或者运行 OpenClaw Doctor 进行自动检查。
还有个更好的办法是
可以通过 Claude Code 或 Antigravity 与 Agent 对话，让它直接帮你分析日志并解决问题。包括帮你改配置、分析问题等等。
操作时最好把相关文档提供给它，能增强理解能力。
我之前配置 MiniMax 调用失败，即使 API Key 正确也无法回切模型。让 Antigravity 分析发现是 API Key 配置写错触发了多次失败，导致系统 Fallback 到默认模型，然后它有个错误计数未清除，所以即便 API Key 正确也无法回切模型。这种琐碎的配置检查完全可以让 AI 协助，尽量减少手动修改配置文件。
模型选择
这里我的建议是，要做好平衡。就是能力和价格的平衡，寻找性价比。如果一直用 claude 之类的模型，费用上会非常高，性价比很低。
可以试着在简单任务时使用国产模型；复杂任务时切换到 Claude 或 GPT。
目前个人实测下来最有性价比的是 Gemini3 Flash，成本低、速度快，还有多模态的能力。非常推荐作为主力使用。
扩展工具能力
想玩好 OpenClaw，核心在于为模型提供更多能力的扩展，也就是 Skill，让它有发挥空间。
这里的 Skill 和 Claude Code 的 Skill 是可以通用的，所以可以直接把原来顺手的 Skill 拿来用。
然后还有 ClawdHub，这是官方的 Skill 商店，有很多针对 OpenClaw 设计的 Skill，不需要自己去安装，OpenClaw 自带一个 CLI 工具，可以通过这个工具直接使用。
写在最后
折腾了一周，我最大的感受是：部署成功只是拿到了入场券，真正的价值在于你怎么用它。
如果你只是部署完聊聊天，那它确实只是个玩具。但如果你愿意花时间想清楚自己的需求、配好 Skill、接入工作流，它可以变成一个真正帮你省时间的助手。
所以我的建议是：
- 先想清楚你要解决什么问题
- 从一个小场景开始，比如每日简报或者邮件整理
- 慢慢扩展能力，让它融入你的日常
部署只是开始，玩出花样才是正事。如果你对更多开源实战和AI应用感兴趣，欢迎来云栈社区一起交流探讨。
发表于 9 小时前
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