🚀OpenClaw高级进阶技巧分享！模型精选策略+记忆系统优化经验+深度搜索集成+Gateway崩溃自动修复！Claude Code自动读日志修Bug重启验证！效率直接翻倍！保姆级教程！真正实战演示！

最近春節期間沒有為大家製作與related視頻， 但這期間我還是一直高強度使用OpenClaw， 並且總結了非常多的經驗,還有使用技巧。

而且我還對OpenClaw的記憶系統進行了重構， 將OpenClaw自帶的Markdown文件記憶系統， 重構為了LanceDB的記憶系統， 在執行複雜任務的時候 能夠百分百命中我們記憶中所存儲的這些踩坑經驗, 還有很多技術細節以及方法論。

由於最近我總結的OpenClaw的相關使用經驗,還有使用技巧還 有方法論非常多, 所以本期視頻我會分享幾個比較有代表性的使用經驗,還有使用技巧。

如果本期視頻的點贊量破千, 我會在下期視頻為大家詳細講解,如何重構OpenClaw的記憶系統, 將OpenClaw的記憶模塊改為LanceDB, 並且我會將我重構後的這個記憶模塊的代碼直接開源出來。

好,下面我們就從簡單到複雜,來分享一下OpenClaw的使用經驗, 還有使用技巧。

首先,經過我這段時間高強度的使用, 最終我在OpenClaw中保留的模型其實並不多。

首先是Anpic的Claude Opus4.6這個模型。

雖然前兩天Anpic發布了最新的Claude Sonnet 4.6, 但經過我在OpenClaw中深度測試,發現Claude Sonnet 4.6, 它的Agentic能力完全不如Claude Opus 4.6。

所以我在OpenClaw中如果使用Anpic的模型的話,我這裡就會首選Claude Opus 4.6。

對於一些不是非常複雜的任務的話,我會選擇OpenAI Codex中自帶的GPT-5.2模型。

對於GPT-5.3-Codex這款模型的話,它並不適合在OpenClaw中執行複雜任務。

因為GPT-5.3-Codex這款模型,它更適合用於編碼場景, 它並不適合在OpenClaw中執行Agentic等相關任務。

最關鍵的是Codex中自帶的GPT-5.2模型,它的額度要比Anpic的Claude Opus 4.6額度要多很多。

當使用GPT-5.2執行複雜任務的時候,我們就可以直接用think命令,來設置它的思考級別。

它默認是關閉的, 然後我們就可以根據我們的任務複雜程度,來選擇它的思考級別,比如說我這裡可以選擇high, 這樣的話就將GPT-5.2它的思考級別調成了high。

然後我還保留了一個MiniMax的模型。

如果想給自己的OpenClaw加一個開源模型,用於處理一些任務的話, 那麼選擇MiniMax M2.1這款模型是非常合適的。

它和OpenClaw非常搭配,無論是響應速度還是推理能力, 在開源模型中它的效果都是非常不錯的。

好,下面繼續為大家講解OpenClaw與記憶相關的這些功能。

在之前的時候,我將OpenClaw的這些記憶文件全部同步到了GitHub進行備份,防止丟失。

當記憶文件過多的時候,我就讓OpenClaw創建了一個topics文件夾, 在這個文件夾中,我將記憶分為了不同的類別, 比如說關於OpenClaw多Agent的相關的這些經驗和技巧就單獨存入這一個文件中。

關於OpenClaw配置相關的這些記憶就單獨存入這一個文件中。

關於瀏覽器自動化相關的這些經驗就單獨存入這一個文件中。

還有關於與Docker配置相關的記憶,還有與節點配置相關的這些記憶, 我全部都讓OpenClaw將這些記憶做成了topics, 然後每一個話題就對應一個Markdown文件。

這樣的話OpenClaw就可以根據我們的場景,按需加載不同場景下的這些記憶文件, 從而讓記憶更明確。

想實現讓OpenClaw按topics來拆分這些記憶,非常簡單, 我們只需要在OpenClaw中告訴OpenClaw,按照主題來拆分MEMORY.md這個文件。

我們只需要在OpenClaw中告訴OpenClaw,按照主題來拆分MEMORY.md這個文件。

然後OpenClaw它就能夠理解按照主題來拆分memory, 將memory改為所以加核心規則。

當拆分完成之後,memory這個文件的體積就會減小。

比如說我的這個memory文件在拆分之前,它是一個15KB的單文件,所有知識都混在一起。

當拆分之後,在memory這個文件中,它只存儲所以還有關鍵規則, 拆分之後可以看到它從15KB變成了2.3KB。

拆分後的文件就放入了memory topics這個文件夾中。

在這裡就包含與OpenClaw配置相關的記憶,多Agent的協作相關的記憶, 瀏覽器自動化,外部服務加技能相關的記憶,還有工作流規則相關的記憶。

像這樣的話就能夠實現memory search能夠按主題文件搜索,從而實現精準命中。

而且每個主題都是獨立膨脹,不會相互干擾。

還能將新的知識追加到對應的主題文件中。

像這樣的話,大家就可以將自己的memory文件, 按照主題讓OpenClaw進行拆分,拆分成獨立的文件。

好,下面繼續為大家講解一下如何增強OpenClaw它的搜索功能。

因為OpenClaw它自帶的搜索功能非常有限, 它支持的這個Web Search功能,我們需要設置Brave的這個API, 然後它支持的這個工具只是起到URL的內容抓取。

我們如果只使用OpenClaw自帶的這兩個搜索功能的話,它的功能非常有限。

當我們進行非常複雜的搜索的時候,這兩個功能就很難滿足我們的需求了。

為了給OpenClaw加入更強的深度搜索能力, 這裡我寫了一個skill,看這個skill的名字,大家應該就能猜出來,我這裡使用了Codex的搜索功能。

因為Codex它自帶的這個搜索功能非常強大。

它的這個搜索功能屬於Deep Research。

比如說我在Codex中,讓他搜索Claude Code Agent Teams的使用場景。

然後在Codex中它就進行了深度搜索。

在這裡,它就給出了搜索結果。

然後我就將Codex的這個搜索功能做成了這個skill,並且添加到了OpenClaw中。

在OpenClaw中,我們只需要使用一個斜槓命令加Codex,就可以看到這個搜索功能。

在後面加上要搜索的內容,比如說搜索Claude Code Agent Teams的使用場景。

當我們將搜索任務發送給它的時候,然後這裡它就會提示它已經啟動了深度搜索。

當搜索完成之後,這裡它就列出了搜索到的這些相關內容, 甚至還給出了對應的鏈接。

然後這裡還給出了詳細的這些分析。

在這裡他給出了完整的簡要報告。

像這樣的話,我們就將Codex它強大的搜索能力對接到了OpenClaw中。

然後我們可以看一下這個搜索功能的決策數。

首先是用戶提出需求,比如說幫我查一下什麼資料,幫我搜索一下什麼內容。

首先會判斷用戶是否輸入了URL,如果輸入了URL,就直接通過它的這個Web Fetch來抓取網頁內容, 抓取為Markdown格式。

如果沒有輸入URL或者網址等內容,然後用戶搜索的內容只是一個非常簡單的事實查詢, 這樣的話就會調用自帶的這個Brave進行搜索。

當用戶輸入的內容非常複雜,並且是多元,需要深度研究的時候, 那麼就會調用Codex CLI進行多輪搜索。

然後我們就可以輸入提示詞測試一下,調用Codex深入研究一下AI Agent最新進展。

然後我們直接發送。

然後這裡它很快就給出了用Codex做完一輪最近三到六個月為主的深度調研報告。

這裡是核心結論。

這裡還給出了具體的這些來源。

然後在這裡它又給出了第二輪的這些調研。

這樣的話我們就實現了直接通過skill在OpenClaw中直接整合Codex的深度搜索能力, 來彌補OpenClaw它自帶的搜索工具,搜索能力不足的情況。

好,這個調用Codex實現深度搜索功能的skill,我也會放在筆記中。

好,下面我們再看一下另一個非常重要的場景,OpenClaw Gateway重啟防護機制。

因為我們在使用OpenClaw的時候,它很可能會因為一些插件出現了bug, 導致OpenClaw它的Gateway異常退出,而且我在今天凌晨就遇到了我的Gateway異常退出。

在這種情況下,就會調用Claude Code來修復這些插件,導致了Gateway無法啟動的情況。

當Claude Code修復完成之後,這裡就提示Gateway已經被自動修復,並且重啟成功。

然後當早上我醒來,我看到了這個日誌提示的時候,我就直接問它,為什麼會收到Gateway啟動失敗的通知?

因為這段時間我並沒有進行操作。

然後OpenClaw就對Gateway禁程崩潰的原因進行了分析。

這裡它發現是丁丁插件在重連過程中,拋了未捕獲的異常,最後導致整個進程都崩潰。

當Gateway啟動失敗之後,這裡就會觸發自動修復的這個服務。

下面我們看一下我是如何再OpenClaw中實現了Gateway重啟防護機制。

當Gateway因為一些異常原因而崩潰而退出的時候,就會觸發systemd on failure, 然後就會自動啟動修復服務。

這個修復服務就是寫的一個腳本。

然後這個腳本就會自動讀取Gateway的日誌,也就是這個腳本它會自動調用Claude Code, 把它獲取到的日誌信息等內容告訴Claude Code,然後讓Claude Code進行詳細的分析,

包括OpenClaw JSON語法錯誤,還有插件相關的配置錯誤,還有端口衝突等內容。

所以這一步Claude Code就會讀日誌定位問題,修改配置代碼驗證JSON語法。

當修復之後它就會重啟Gateway,當重啟8秒後它就會再次檢查Gateway是否還在運行, 如果還在運行就說明修復成功。

當8秒之後它檢測到Gateway的進程已經不存在,那它就會嘗試第二次修復, 也就是繼續這個過程,先讀日誌定位問題,然後修改代碼驗證JSON語法,再重啟Gateway, 再檢測Gateway是否崩潰。

如果修復兩次還沒有修復成功,那麼它就會通过聊天軟件來通知用戶,讓用戶介入進行修復。

這個功能包含這幾個相關的配置文件,還有剛才我們所看到的這個腳本。

我會將這些配置內容,還有相關的代碼都放入筆記中。

然後大家只需要將這些代碼發送給你的OpenClaw,讓OpenClaw自動為你設置就可以了。

像這樣的話,我們就實現了OpenClaw Gateway的自動修復。

哪怕在無人值守的狀態,Gateway因為插件的bug導致崩潰,也可以由Claude Code自動為我們修復我們的Gateway。

從而不需要我們手動去操作,就可以完全實現Gateway的恢復。

這樣的話,我們就不用擔心Gateway因為異常退出,而需要人工介入才能將它修復。

好,由於時間有限,本期視頻先為大家分享這些內容。

後續還會為大家講解更多關於OpenClaw相關的使用經驗,還有使用技巧。

好本期視頻就做到這裡,歡迎大家點贊關注和轉發,謝謝大家觀看。