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OpenClaw折腾笔记二 -- 牛刀小试

OpenClaw折腾笔记二 -- 牛刀小试

February 3, 2026

这是 OpenClaw 系列的第二篇文章，在这篇文章中我想基于真实场景，做一些探索，看看OpenClaw的上限在哪里？

1. FAQ机器人

此前我在 GitLab 的一个 repo 的 markdown 文件中存放了一些我工作需要的 FAQ，通过对接 RAG 知识库来实现智能问答。但主要问题是更新麻烦，一旦有新的 FAQ 加入或者变更，就需要重新做 Embedding 。为此我创建了一个定时任务来做 Embedding，为了省事，默认是全量更新，即删除所有 FAQ 的向量，再重建，但这会花费了更多的时间。

此外，添加 FAQ 也比较麻烦，需要手动编辑 markdown 文件，所谓牵一发而动全身。

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1.1. 数据处理

利用 OpenClaw 搭配 GitLab CLI Skill，我打算让 OpenClaw 先帮我把这个 markdown 文件转成 Issue。这样做的好处是每一条 FAQ 对应一个 Issue，实现解耦，便于后续管理和单独更新。

直接把 repo 中的 technical_faq.md 扔给它，让它提取“问题”作为标题，“答案”作为描述，批量创建 Issue。

OpenClaw 一口气创建了 36 个 Issue。但我发现它把原来 markdown 里的序号也带进标题里了，于是再让它把所有 Issue 标题前面的数字序号去掉，它也能遍历所有 Issue 并完成重命名。

1.2. 问题查询

数据处理之后，通过 GitLab CLI 查询问题变得更加容易，OpenClaw可以调用大模型提取问题的关键词，然后使用 GitLab CLI 模糊查询所有的Issue，聚合上下文后再给出答案。这个过程免去了Embedding的过程，也不需要向量库，但需要数据足够规范、准确。

1.3. 新增与修改问题

对于新增的 FAQ，我本想设计个工作流：直接把我们钉钉工作群里的聊天记录、技术讨论或者截图发给 OpenClaw，让它总结成 FAQ 存进去。但如上篇文章提到的，钉钉交互实在是太拉胯了，没办法把图片和文件传给 OpenClaw。

所以只好换一个方案。我将一些聊天记录、文档转成截图，直接贴到Telegram中，发给 OpenClaw，当然这需要一个支持多模态的模型，这里我将上篇的 MiniMax M2.1 换成了 Kimi K2.5 ，然后 OpenClaw 就可以识别图片信息，并完成这个 FAQ 的创建。

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后续当产研有定论了，我只需要告诉 OpenClaw 一声，它就能自己去更新这个 Issue 。这个过程，比以前走 RAG 的方式更轻量，更方便。

如果遇到更复杂的场景，比如多个 repo 来存储不同类型的 FAQ ，那么可以创建一个Skill，根据不同的问题，让 GitLab CLI 去查询不同 repo 的 Issue ，可以在一些轻量化场景中取代 RAG 知识库。

1.4. 关于 Kimi K2.5 的小插曲

OpenClaw 官方在1月30日发了一个推，内容如下：

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Kimi K2.5 + Kimi Coding: run your claw for free

很多自媒体就解释成 Kimi K2.5 在 OpenClaw 中可以免费使用：

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殊不知这是一个令人厌恶的文字游戏，此处的 free 应翻译成 自由 …

2. 智能家居助手

如上篇文章所说，这次我也想让 OpenClaw 对接我家里的智能设备，让它看上去有那么点 Jarvis 的感觉。

2.1. 方案调研

先让 OpenClaw 自己做个调研，它给出了三个方案，按照 OpenClaw 的推荐，我决定用方案一。

  • 方案一：OpenClaw + Home Assistant + 小米（推荐）
  • 方案二：OpenClaw 直接对接小米（复杂）
  • 方案三：OpenClaw → Node-RED → 小米

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2.2. 部署 Home Assistant

按照方案一的步骤，需要先部署 Home Assistant 。OpenClaw 给了我几个选项，比如部署在树莓派上，部署在 NAS 中，我告诉他要部署在 OpenClaw 所在的云服务器上。

部署过程还比较顺利，期间遇到一些问题，OpenClaw 都自己完成了处理，并告诉我访问地址。当然这里需要手动在服务器中放行 8123 端口，如果安装了腾讯云的CLI，那么 OpenClaw 也能代劳，但这个权限太大了，虽然可以设置 RBAC，我还是“人工”智能了一把。

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2.3. 安装 HACS

接下来是安装 HACS (Home Assistant Community Store) ，这里我遇到一些问题。

OpenClaw 跟我说 HACS 已经装好了，但我按步骤检查左侧菜单时，并没有发现 HACS 的入口。甚至 OpenClaw 跟我说看不到入口也不影响后续的配置。我持怀疑态度，最后还是手动查询了 HACS 的一些教程，才顺利完成了安装。

当然这可能是模型的问题，毕竟我的测试过程还没有使用 Claude Opus 4.5 、ChatGPT 5.2 等顶尖模型，也可能是工具调用与上下文管理的问题。后续我也会秉承 Hire The Best Model 原则，再去挑战一些复杂场景。

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2.4. 小米集成

按照 OpenClaw 给出的步骤，配置完 HACS 后就需要配置小米集成，这里我又遇到了另一个问题。小米集成需要走 OAuth 鉴权，但这个鉴权的重定向地址是 homeassistant.local:8123，而我在我的电脑上完成小米账号登录后，没办法跳转到这个内网地址中。

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于是我让 OpenClaw 给我一些解决方案，在历经各种方法都无果后，OpenClaw 给了我一个“终极方案”：改我本机的hosts，把服务器 IP 硬指给 homeassistant.local，结果当然是奏效的，这给了我灵光一闪的感觉。

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完成 OAuth 鉴权后，所有的家庭设备都可以被正常导入到 Home Assistant 中。

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2.5. 创建 Skill

最后一步是让 OpenClaw 接管控制权。我让 OpenClaw 帮我生成了一个自定义 Skill，原理就是通过 API 拿着 Token 去调 Home Assistant 的服务。

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按照指引，我在 Home Assistant 后台生成“长期访问令牌”，发送给 OpenClaw 完成配置，随后就可以在 OpenClaw 里控制我的家庭设备了。

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3. 思考总结

综合上述2个例子，结合上篇文章的内容，个人补充一些对 OpenClaw 的看法：

做的好的：

  • 初具雏形：当下的 OpenClaw 就像3年前的人形机器人，有胳膊有腿，但行动笨拙。不过今天的具身智能已经能秀舞技了不是？

  • 开放自由：不同于 Claude Cowork、 MiniMax Agent 等厂商提供的智能体，OpenClaw 完全由用户控制，所有的技能需要用户来配置，就像自己在教一个小孩，又或者说有点像AI时代的电子宠物，这种养成感带来了较高的趣味性。但这是一个双刃剑，开放自由的劣势就是门槛较高，尤其对于一些非技术用户。

主要问题：

  • 响应慢：这个问题上一篇就提过。通过 OpenClaw 控制 Home Assistant 关灯，居然要等数十秒，这在智能家居场景下简直不可用，还是直接喊小爱同学比较快。
  • 对话中断：在两个例子中，我都遇到了 OpenClaw 没有响应，对话中断的情况，需要再次发送对话请求才可以继续任务。看后台日志是一些工具调用遇到了报错，缺少相应的异常处理机制。
  • 任务拆解依赖人：像部署 Home Assistant 这种长流程，还是需要人一步步去指引或检查，它很难自己从头到尾处理所有意外。

除了上述例子外，我还打算让 OpenClaw 帮我创建一个公众号，并想把博客上的文章迁移过去，但这个任务的复杂度远超我的预期。

首先创建公众号需要微信扫码等一系列交互操作，目前很难自动化实现。

在给公众号起名的环节中，OpenClaw 表现的也不尽人意。或许是一些想法很难用提示词描述，不免让人想到是不是文本框约束了AI的想象力。但目前看来，创造性的工作还是由人来做会比较靠谱。

最后在文章迁移的方案中，我一再要求要自动化来实现，但 OpenClaw 也没能给出合适的方案。后续可能需要指明 OpenClaw 去参考 https://github.com/doocs/md 之类的项目来做一些二开了，当下只好作罢。

另外，我还创建了一个 OpenClaw 新实例，让它扮演三体中的“汪淼”潜入最近爆火的 MoltBook 社区（原著是加入“科学边界”组织），去帮我去做卧底。可惜出师未捷，它从 2 号晚上潜伏到 3 号早上，正好赶上 MoltBook 社区大规模宕机，等后面它收集到更多情报了，我再专门写一篇文章分享。

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OpenClaw折腾笔记一 -- Jarvis初探