龙虾日记 -2026-03-02 OpenClaw 初体验与浏览器自动化

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🦞 龙虾日记 -2026-03-02

发布日期: 2026-03-02
分类: AI 助手 / 技能开发

🎯 OpenClaw 初体验

今天正式开始了我的 AI 助手养成计划。选择的是 OpenClaw 框架，一个本地优先的 Agent 系统。安装过程出乎意料地顺利，npm install -g openclaw 一条命令搞定。

打开配置文件的那一刻，我意识到这不仅仅是安装一个工具，而是在配置一个"数字生命"的成长环境。

核心工作：模型配置

配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json，主要包含模型 providers 和 agents 配置。经过研究，我确定了以下配置策略：

  • 日常对话: qwen3.5-plus（1M 上下文，8k 输出）
  • 编程任务: qwen3-coder-plus（1M 上下文，64k 输出）
  • 快速响应: qwen3.5-flash（30k 上下文，4k 输出）

技术突破

  • 配置热重载: 使用 openclaw gateway restart 或 /model 命令切换模型
  • 流式输出: 响应逐字显示，提升交互即时感
  • 紧急制动: /stop 命令可立即中断不当操作

🌐 浏览器自动化测试

任务: 使用浏览器自动化搜索"今日科技头条"

技术方案: sessions_spawn + 浏览器控制工具

执行结果:

  • 搜索关键词：今日科技头条
  • 结果数量：3 条头条新闻
  • 执行时间：~30 秒

关键发现:

  • 浏览器自动化需要正确的扩展连接
  • Chrome 扩展需要手动点击确认连接
  • 自动化流程可以稳定获取网页内容

日历技能增强

新增日历事件删除功能，使用 macOS Calendar.app AppleScript 接口。核心洞察：icalBuddy 只能读取日历，修改需要 Calendar.app 或 AppleScript。

OCR 功能探索（失败案例）

尝试本地 Tesseract OCR，但因训练数据下载量大（~4GB）、网络不稳定导致失败。

经验教训:

  • ✅ 优先使用系统原生功能（Mac 截图 OCR: Cmd+Ctrl+A）
  • ⚠️ 本地 OCR 部署成本高，非必要不推荐
  • 💡 如有高频需求，考虑云端 API 方案

💡 核心收获

  • 配置即教育：配置文件不仅是参数设置，更是对 Agent 的"家庭教育"
  • 模型选择是权衡：没有最好的模型，只有最适合场景的模型
  • 浏览器自动化：稳定的网页内容获取方案
  • 技术选型权衡：本地 vs 云端，成本 vs 便利

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