00:00:00OpenClaw 是目前增长最快的开源项目之一
00:00:03许多开发人员已开始将其引入自己的工作流程。
00:00:06但我们的团队遇到了自己无法解决的问题，无论尝试什么都不行。
00:00:10随着生态系统不断扩展，设置变得更加复杂
00:00:13第三方集成也从可选变成了必选项。
00:00:16这引出了两个大问题：安全和成本。
00:00:19思科详细标记了其中的安全隐患
00:00:22如果你运行超过一周，就会知道账单增长得有多快。
00:00:25但我们已经围绕它构建了整个工作流。
00:00:28所以我们花了数周时间测试和寻找方案，终于找到了解决方法。
00:00:32Clawsec 是针对 OpenClaw 和 NanoClaw 代理的完整安全工具包。
00:00:36它由 Prompt Security 开发，该公司是顶级安全厂商 Sentinel One 的子公司。
00:00:40它是领先的网络安全供应商之一。
00:00:42正如我们在上段视频中提到的，
00:00:44思科将 OpenClaw 标记为一场彻底的安全噩梦
00:00:47并详细讨论了它的安全漏洞。
00:00:49你可以在我们的频道上查看详细的分析报告。
00:00:52因此，为了让它可用，我们需要特定的配置。
00:00:55这是一种保护 OpenClaw 设置免受这些问题影响的方法。
00:00:58此仓库包含多个专门用于审计系统各个方面（如 heartbeat 和 soul）的技能
00:01:04还包含其产品的实际操作演示，你可以亲自查看。
00:01:07因为我们很想尝试一下，所以亲自安装了它。
00:01:10当我们运行命令时，收到了 “Skill Not Found” 错误。
00:01:13于是我们用 Claude 调试了此问题，发现该注册表有速率限制，
00:01:18这就是我们无法直接下载的原因。
00:01:20随后它使用 Git 进行克隆和安装，之后
00:01:23该套件中的技能被下载到了 .openclaw 文件夹的 skills 目录中，
00:01:28例如 Soul Guardian 和 OpenClaw Watchdog 等，
00:01:31每个技能都针对特定的安全维度，并内置了安全原则。
00:01:36所有这四项技能都在 OpenClaw 的 Web 界面中被识别了。
00:01:39安装完成后，我们进入 OpenClaw 并让它运行 Clawsec 套件的 heartbeat。
00:01:44此 heartbeat 会执行 Shell 步骤，轮询 feed，根据已知 CVE 检查已安装的技能，
00:01:49并标记任何需要移除批准的项目。
00:01:52现在，当 heartbeat 运行时，它给出了详细的报告。
00:01:54报告涵盖了从基础完整性检查到版本更新冲突的所有方面，
00:01:59并突出了设置中发现的所有关键安全漏洞，
00:02:03这些漏洞按 CVE 等级排序，并将相关版本标记为可利用，
00:02:08还提供了如果没有这个技能套件我们就无法发现的可操作项。
00:02:11这些技能是值得信赖的，因为它们内置了验证机制，
00:02:15包含完整性检查并使用校验和进行验证，
00:02:18这意味着如果它们受到恶意修改等外部因素影响，
00:02:23哈希值就不匹配，错误的文件也就无法损害你的设置。
00:02:26它还具有自愈机制，因为它可以确保如果哈希完整性检查失败，
00:02:32它会自动从仓库记录的受信任发布版本中下载，
00:02:36确保设置达到所需的安全性。
00:02:38它还运行 CI/CD 流水线进行持续安全检查。
00:02:42考虑到思科标记的风险，如果你运行 OpenClaw，这是必不可少的。
00:02:45但这并不是我们发现的唯一工具。
00:02:47还有一些其他的工具能让 OpenClaw 的使用体验变得更好。
00:02:52Antfarm 是一个多代理系统，包含了一系列可用于工作流的代理。
00:02:57这个仓库已经获得了 1.9k 颗星，并包含多个工作流。
00:03:01它由 Ryan Carson 构建，他也是 Ralph Loop 和 AI Dev Task 的创建者。
00:03:06Antfarm 是在 OpenClaw 设置中协同工作的专门 AI 代理系统之一。
00:03:11为了使用它，我们只需复制安装命令并运行，
00:03:14之后它会克隆到 .openclaw 文件夹内的 workspace 目录中。
00:03:18仪表板在本地服务器启动，
00:03:20其中包含三个初始可用的工作流，带有显示实际工作流程的看板。
00:03:25我们还运行了 Antfarm 工作流列表命令，列出了所有可用的工作流。
00:03:30现在，当我们命令 OpenClaw 对特定项目运行安全审计时，
00:03:34我们可以在仪表板上分析任务，包括代理如何工作、
00:03:38它们当前处于什么状态，以及完成任务需要采取的步骤。
00:03:42我们刚才看到的每个工作流都添加了一定数量的代理，
00:03:46每个代理都专门负责工作流的一个特定方面。
00:03:49这些是确定性工作流，遵循分步程序并保持相同的顺序。
00:03:54这种确定性工作流使它们的工作可预测，
00:03:57且与全速盲冲相比，更容易发现错误。
00:04:01它们还通过专门的验证代理对每个代理进行验证。
00:04:05每个代理都从全新的上下文窗口开始，因此没有上下文膨胀，
00:04:09并且每个代理都有针对其特定任务的引导提示词。
00:04:12它还会自动重试，如果重试次数用尽，最后会向我们报告。
00:04:17这些代理是用 YAML 编写的，由于其极简语法，比庞大的 Markdown 更节省 Token。
00:04:23你不必只依赖预建代理，也可以构建自己的代理。
00:04:27只需让 Claude 或你使用的任何其他代理为你创建此类工作流，或者直接询问 OpenClaw。
00:04:32现在，OpenClaw 有自己的内存，用于存储用户偏好，
00:04:36方法是在你与之交谈的过程中收集这些偏好。
00:04:39但为了让它变得更好，这个 MemoryLanceDB Pro 插件就派上用场了。
00:04:44该插件采用混合向量搜索，并使用重排序和其他多种记忆算法。
00:04:49它涵盖了 OpenClaw 内置系统无法原生处理的记忆维度。
00:04:53LanceDB 用于 OpenClaw 的常规配置，但此插件在此基础上增加了多项功能。
00:04:59核心增加的功能是重排序（Re-ranking），它会重新呈现最相关的记忆，而非仅是最新的，
00:05:04以及跨对话保持上下文的会话记忆。
00:05:07该插件存储在 workspace 里的 .openclaw 文件夹的 plugins 目录下。
00:05:12它使用 GINA 嵌入模型进行向量搜索，但你也可以根据偏好使用任何其他模型。
00:05:18你可以免费获得高达 10,000 个 Token 的 GINA API 密钥。
00:05:22现在，我们通过在终端中运行安装命令来安装它。
00:05:25安装完成后，我们运行了 OpenClaw 网关重启，重启后看到插件已注册并可用。
00:05:32注册完成后，我们尝试在 OpenClaw 中对其进行测试。
00:05:35我们要求它保存一个我们在编码后端使用的特定库的偏好，
00:05:39它运行了 memory store 并将其保存为偏好设置。
00:05:42现在我们要验证数据是否正确存储，以及它是否真的存储在这个插件中，而不是原来的插件中。
00:05:49我们询问 Claude 是否能看到里面的数据，当它查看实际的插件文件时，
00:05:53发现数据以二进制格式存储，随后运行了某些脚本来提取信息。
00:05:59它返回了我们要求存储的实际偏好，这意味着该插件配置正确。
00:06:04在我们看来，如果你要长期使用 OpenClaw 并希望正确存储偏好，这个插件非常值得，
00:06:10而不是依赖 OpenClaw 的内置内存，后者因为结构差和检索能力有限而效果欠佳。
00:06:18现在，OpenClaw 已经能够搜索网页并自行收集数据，
00:06:21但这个名为 UnBrowse 的开源技能是一款代理原生浏览器，在原有基础上增加了额外功能。
00:06:28它不通过截图渲染像素并让 AI 在浏览器中导航和操作，
00:06:34而是通过逆向工程网站网络区域下的 API，并以此构建操作端点。
00:06:41现在，让代理访问网络部分是一种安全风险，
00:06:45但他们澄清说，所有捕获执行代码都保留在本地，没有任何数据离开机器。
00:06:51实际发生的是它直接从你的浏览器读取 Cookie，这意味着它可以像 Playwright 等浏览器代理一样跨会话工作。
00:06:58利用 Cookie，它可以发送带有正确认证标头的请求。
00:07:02为了安装它，我们只需复制安装命令并在终端中运行。
00:07:06安装包中已经包含了许多代理的配置，包括 Cline、OpenCode 等流行代理。
00:07:13我们目前选择仅为 OpenClaw 安装它。
00:07:16安装包完成后，我们重启了网关，但该技能并未在 OpenClaw 中注册。
00:07:21于是我们手动将该技能添加到 .openclaw 文件夹的 skills 目录中，随后它立即被识别了。
00:07:27之后，每当我们需要使用网络时，只需告诉它使用 UnBrowse 技能进行研究即可。
00:07:33初次安装时，它的环境没有配置妥当，但 OpenClaw 在第一次使用时自行完成了设置。
00:07:40第一次设置好后，每当需要使用 UnBrowse，它就会依赖这个预配置环境独立运行。
00:07:48对于部署 OpenClaw 设置，有 MultWorker，这是 Cloudflare 的官方仓库。
00:07:52如果你想在云端运行 OpenClaw 而不想管理自己的服务器，这非常有用。
00:07:57这是一个在 Cloudflare Workers 上运行 OpenClaw 的全面方案，它基本上是一个运行应用的无服务器平台。
00:08:03正如其仓库中提到的，它目前处于实验阶段，因为它仍包含安全问题，如进程参数中可见的密钥。
00:08:11MultWorker 支持所有流行渠道，如 Telegram、Discord 甚至 Web UI。
00:08:15该仓库详述了其工作原理和架构，结合了沙箱容器、R2 存储桶和其他组件。
00:08:21它还提供了关于如何使用 CLI 安装和部署的分步说明，以及如何访问管理面板、密钥设置等所有必要配置。
00:08:31你还可以随时通过 Cloudflare 的 AI 网关更改模型提供商，无需重新部署。
00:08:36该容器还预装了使用 Cloudflare 浏览器进行浏览器自动化的技能，使浏览器任务更简单。
00:08:43另外，如果你喜欢我们的内容，请考虑按下 Hype 按钮，这有助于我们创作更多此类内容并触达更多人。
00:08:51现在，如果你想在一个地方可视化 OpenClaw 代理及其所有指标、支出等，有人为此制作了 OpenClaw 仪表板。
00:08:59这充当了 OpenClaw 代理的指挥中心。它解决了可视化 OpenClaw 复杂设置的问题，即多个代理、子代理和渠道协同工作的情况。
00:09:08没有它，你就必须逐个检查代理的日志，才能搞清楚到底是什么在消耗你的资金。
00:09:14所有指标都在一处可视化和汇总，这使得监控变得更容易，因为当你运行多个代理时，很难辨别哪个是活跃的，哪个被封锁了。
00:09:24它还允许你直接根据仪表板数据提出问题，并使用底层的 OpenClaw 设置作为回答代理。
00:09:31我们直接复制了安装命令并运行。
00:09:34安装后，仪表板会显示系统状态，包括活跃会话数、产生的成本、成本和代理趋势、所有定时任务，以及工作流和操作的可视化概览。
00:09:46正如我们在上个视频中提到的，社区 Claw Hub 上的 OpenClaw 技能实际上是伪装成技能的恶意软件，思科已对此发出警告。
00:09:54这些技能包含可以收集数据并将其发送到远程服务器的脚本。
00:09:58Claw Hub 包含大量由社区实现的流行技能，数量超过 15,000 个。
00:10:03OpenClaw 技能生态系统如此庞大且充斥着恶意软件，因此有人不得不建立一个精选列表，即 Awesome OpenClaw Skills 仓库，以使其可用。
00:10:15它包含多个过滤器，将最初的 15,000 个技能缩减至 5,400 个，突出了真正重要且安全的技能。
00:10:24此列表过滤掉了研究人员发布的多种审计工具识别出的潜在诈骗、重复和恶意技能。
00:10:31所有技能被分为 Git 和 GitHub、编码、自动化等多个类别，便于缩小范围找到所需技能。
00:10:39以上就是修复 OpenClaw 设置的不同方法，如果你还在思考如何使用它，我们在上个视频中介绍了开发者的 10 个用例。
00:10:49你可能会在结束界面看到那个视频，所以你可以直接点击，不用再去搜索。
00:10:53本期视频到此结束。
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00:11:01一如既往，感谢观看，我们下期再见。