Claude Code与OpenClaw中文实战教程：从编程神器到AI助手调度，覆盖完整AI应用开发路径

春节假期，我做了一件出乎自己意料的事：在不擅长代码和英语的情况下，通过语音交互完成了一个功能完整的个人网站——aiking.dev。

这个网站包含了前后端分离、国际化、第三方登录与支付、数据库以及后台管理等特性。这一切的实现，并非源于我突增的编程技能，而是借助了两个强大的工具：Claude Code 和 OpenClaw。

在使用这两个工具近两个月后，我深刻体会到，将它们分开使用仅能发挥一半的潜力。Claude Code 是构建自动化“轮子”的利器，而 OpenClaw 则是调度这些“轮子”协同工作的“指挥官”。为了更完整地呈现这条从“造轮子”到“指挥千军万马”的 AI 应用开发路径，我决定将此前各自独立的教程进行全面整合与升级。

于是，原 Claude-Code-Guide-Zh 项目正式更名为 Claude-Code-x-OpenClaw-Guide-Zh，并将一套超过13万字的系统化中文教程免费开源。

本次重大更新内容

此次更新并非简单的修补，而是内容与架构的全面升级。

Claude Code 部分深度更新
教程版本已从最初的 1.x 追更至目前最新的 2.1.45 版本，涵盖了多个重要迭代。新增的内容包括：

• Worktree 支持：解决了多分支并行开发的痛点，无需手动切换环境。
• 远程控制能力：拓展了 AI 编程助手的应用场景。
• 官方插件市场：极大地扩展了 Claude Code 的功能边界。
• 100万上下文窗口：得益于 Claude 3.5 Sonnet 模型，处理大型代码文件的能力得到质的飞跃。

教程中为每个新功能都配备了详尽的说明和可运行的代码示例。

新增完整的 OpenClaw 中文教程
这是本次更新的核心。目前中文社区几乎找不到系统性的 OpenClaw 教程，本指南填补了这一空白。教程内容从零开始，覆盖：

• 全平台（macOS/Linux/Windows）环境安装与配置。
• Agent 编排与多 Agent 协作逻辑。
• 接入 WhatsApp、Telegram、Discord、飞书等超过30个消息平台。
• 技能系统开发、记忆系统配置与安全最佳实践。

项目结构重组
现在，一个仓库容纳两套顶级工具的中文指南。两个板块（Claude Code 与 OpenClaw）既相互独立，又通过内在逻辑紧密相连，学习者可以根据自身需求选择学习路径。

理解 Claude Code 与 OpenClaw 的协同关系

明确这两者的定位是高效学习的关键，它们的关系可以概括为：Claude Code 是武器，OpenClaw 是助理。

• Claude Code：它是“元工具”，是你的基础生产力。你通过它来编写、调试代码，创建自定义命令（Commands）、挂钩（Hooks）和模型上下文协议（MCP）服务器，即打造属于你自己的“轮子”（Skill 和自动化流程）。
• OpenClaw：它是“调度器”，是你的指挥中枢。当你的“武器库”（即用 Claude Code 开发的技能库）足够丰富时，OpenClaw 的价值便得以凸显。你可以通过自然语言指令，调度多个 AI Agent 协同工作，每个 Agent 调用不同的技能，完成复杂任务。

这条成长路径是动态的：

• 初期：你的技能库有限，80%的效率提升可能来自 Claude Code 的直接编码辅助，OpenClaw 的作用占比较小。
• 后期：当你积累了数十个技能和上百个自动化流程后，比例将发生反转。此时，通过 OpenClaw 一声令下，调度十几个 Agent 同时作业，其带来的效率爆发将成为主导。

这也是我将两个教程合并的根本原因——它们共同描绘了一条从个体效率提升到系统化智能调度的完整演进路线。

实战案例：如何“口喷”出一个网站

我春节期间构建 aiking.dev 的过程，正是上述协同关系的生动体现。

1. Claude Code 负责“执行”：我向 Claude Code 描述网站功能需求（如“实现一个用户登录模块”、“接入 Stripe 支付”）。它负责生成代码、实时调试、修复错误，并完成部署。整个过程，我几乎不需要直接面对代码。
2. OpenClaw 负责“调度”：网站内部的许多自动化流程由 OpenClaw 管理。例如，知识库内容同步、用户咨询的自动化初步响应、网站数据的定期分析报告等，都由不同的 Agent 在后台静默运行。我甚至将 OpenClaw 的一个交互界面（昵称“小龙虾”）直接嵌入网站，作为展示。

当你的“轮子”（即自动化技能）积累到一定数量后，通过 OpenClaw 进行高效调度就变得水到渠成。这种工作模式让我一个人就能完成一个小型团队的工作量。

如何开始学习：一条被验证的路径

如果你是新接触这个项目的开发者，我建议遵循以下已被验证的学习顺序：

第一阶段：磨砺武器
从 Claude Code 的基础教程开始，重点掌握其环境搭建、基础命令和与 IDE 的集成。这个阶段的目标是夯实用 AI 辅助编程的基础能力，你会感受到编程效率的显著提升。

第二阶段：锻造轮子
深入学习 Claude Code 的进阶功能，如自定义 Skills、Hooks、MCP 集成等。开始有意识地构建和积累自己的可复用工具库和自动化脚本。这个阶段积累的“轮子”越多，你未来的潜力就越大。

第三阶段：指挥调度
当拥有一定规模的工具库后，开始学习 OpenClaw。此时你会豁然开朗，因为你可以轻松创建多个 AI Agent，并通过简单的指令让它们调用之前准备好的各种“轮子”协同工作，实现复杂的业务流程自动化。

这条从“学会造轮子”到“指挥千军万马”的路径，正是我从一个不擅长编码的策划，到能够独立构建完整网站的亲身实践。

项目信息与后续规划

• 项目地址：https://github.com/KimYx0207/Claude-Code-x-OpenClaw-Guide-Zh
• 个人主页：aiking.dev
• GitHub：https://github.com/KimYx0207

教程将持续更新，紧跟 Claude Code 和 OpenClaw 的官方迭代。未来，我还计划增加一个“联合实战”章节，专门讲解如何使用 Claude Code 来开发和调试 OpenClaw 的 Agent，实现两个工具在开发流程上的深度闭环。

我希望这份整合后的教程，能帮助更多开发者，尤其是那些不局限于传统编码方式的探索者，快速掌握新一代 AI 生产力工具，构建出属于自己的智能化工作流。如果你觉得这份 中文教程 对你有帮助，欢迎在 GitHub 上 Star 项目，也欢迎提交 Issue 和 PR 共同完善。

技术的意义在于赋能。我的经历证明，即使背景不同，借助正确的工具和方法，每个人都能参与到创造的过程中来。期待在 云栈社区 或项目的 GitHub 讨论区看到你的实践与分享。