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課程介紹

人工智能正經(jīng)歷從“對話”到“執(zhí)行”的跨越式進化。以大語言模型為核心的智能體技術，已不再滿足于回答問題，而是開始接管瀏覽器、操作軟件、調用工具，甚至跨平臺完成任務。這一變革讓“數(shù)字員工”從概念走向現(xiàn)實，企業(yè)及個人都面臨著用AI實現(xiàn)自動化、降本增效的歷史機遇。OpenClaw作為新一代開源智能體框架，正是這一浪潮中的代表性工具，它讓每個人都能擁有自己的AI執(zhí)行助手。

然而，多數(shù)用戶在擁抱智能體時陷入困境：面對紛繁的AI工具，分不清聊天機器人與可執(zhí)行智能體的本質區(qū)別；即便安裝了OpenClaw，也因缺乏系統(tǒng)指引而止步于“對話”，無法讓其真正干活；安全風險意識薄弱，隨意授權導致隱私泄露或系統(tǒng)破壞；團隊協(xié)作場景下，不知如何將AI接入企業(yè)通訊工具，形成真正的工作流。結果，智能體淪為高級玩具，自動化價值難以兌現(xiàn)。

本課程專為希望讓AI“動起來”的用戶設計，提供從認知到實戰(zhàn)的完整路徑。你將重新理解智能體的定位，掌握本地部署與云端體驗兩種上手方式；通過高頻辦公場景演練，學會布置可執(zhí)行任務；建立“安全先于效率”的使用觀，為AI立下規(guī)矩；最終打通飛書、釘釘?shù)绕髽I(yè)IM，實現(xiàn)團隊級自動化。無論你是零基礎小白還是技術管理者，都能在本課程中找到讓OpenClaw真正為你干活的鑰匙。

課程收益：

•重塑認知：分清三類AI形態(tài)，理解智能體的核心價值

•快速上手：快速完成部署，成功執(zhí)行第一個任務

•實戰(zhàn)應用：掌握高頻場景，讓AI處理日常辦公事務

•安全可控：建立權限體系，為AI制定清晰“打工守則”

•進階拓展：打通企業(yè)IM，定制專屬技能融入社區(qū)生態(tài)

課程對象：

追求效率倍增的職場人士，AI智能體愛好者，企業(yè)中高層管理者等。

課程大綱：

第一講：初識OpenClaw——你的新同事來了

引言： AI的進化正在從“能聊天”邁向“能執(zhí)行”。OpenClaw不是又一個對話機器人，而是一位可以替你跑腿、干活的“數(shù)字新同事”

導入：AI的顛覆性力量，引入大模型的潛力

降本增效：讓AI接管重復性與流程性任務

一、重新理解OpenClaw的定位與價值

1.能力邊界：如何將對話轉化為實際行動

2.三類AI形態(tài)速覽：對話式、生成式與智能體的本質區(qū)別

3.學習路徑選擇：聚焦高頻重復任務，優(yōu)先掌握可流程化的場景

4.智能體的核心價值：從被動應答到主動執(zhí)行二、OpenClaw與普通AI的核心差異

1.執(zhí)行vs.對話：任務完成度的關鍵區(qū)別

2.多渠道統(tǒng)一管理：實現(xiàn)跨平臺任務協(xié)同的邏輯

3.本地運行的獨特優(yōu)勢：數(shù)據(jù)主權與安全可控

4.工具化能力：如何讓AI自主調用資源完成復雜任務

三、普通用戶學習OpenClaw路線圖

1.先使用后配置：避開技術細節(jié)，快速體驗核心功能

2.最小閉環(huán)驗證：從安裝到基礎功能測試的完整流程

3.高頻小場景切入：用信息整理、定時提醒等日常任務起步

4.漸進式擴展：逐步建立任務流程化管理習慣

第二講：快速上手——安裝配置

引言： 理念通了，下一步就是動手。。無論你技術背景如何，都能快速讓OpenClaw跑起來，并成功執(zhí)行你的第一個任務，親眼見證“對話變執(zhí)行”的魔法時刻

一、極速體驗：借助Coze快速平臺快速搭建OpenClaw

1.賬號與環(huán)境準備

快速搭建云端工作臺

2.角色設定與 Prompt 注入

賦予智能體專業(yè)的身份與記憶

3.為大腦裝上“手”

插件（Plugins）、技能（Skill）的添加與配置（如聯(lián)網(wǎng)搜索、數(shù)據(jù)讀取、圖表生成）

4.基礎工作流（Workflow）編排

將復雜任務拆解為標準化的執(zhí)行步驟

二、本地部署：全平臺安裝指南

1.檢查本地環(huán)境：確認系統(tǒng)要求與兼容性

2.環(huán)境依賴安裝

Docker Desktop、Git配置、Node.js 22+安裝、Python 3.9+配置

3.源碼克隆與安裝

GitHub倉庫克隆命令、依賴包安裝、環(huán)境變量配置

4.初始化配置向導

Gateway端口設置（默認18789）、包管理器選擇（npm/yarn/pnpm）、技能預選

5.配置文件修改

API-Key配置、模型選擇、內(nèi)存限制、日志級別設置

6.后臺服務配置

系統(tǒng)服務安裝與自啟動設置

三、從零到一：首次使用全流程

1.通過瀏覽器發(fā)起首次對話，確認基礎功能正常

2.按指引完成初始化配置，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行

3.用測試任務驗證執(zhí)行與記錄能力

4.掌握核心流程，為后續(xù)高效使用鋪路

第三講：安全使用——權限管理與風險控制

引言： 賦予AI執(zhí)行能力的同時，也必須為它劃清邊界。本講將安全理念前置，幫你建立“安全先于效率”的使用觀。

一、安全觀先于效率：理解本地智能體的風險本質

1.明確本地助理的潛在風險：權限與責任的邊界

2.數(shù)據(jù)開放邊界判斷：隔離隱私與核心資料

3.最小權限原則：從限制開始，逐步開放能力

4.培養(yǎng)安全習慣：保障系統(tǒng)與數(shù)據(jù)安全二、常見風險點識別與規(guī)避

1.謹慎使用第三方技能：評估來源與安全性

2.避免權限“一鍵全開”：文件、瀏覽器等權限分開授予

3.防止提示詞誘導執(zhí)行：敏感操作強制人工確認

4.風險規(guī)避技巧：建立日常檢查清單

三、建立AI的“打工守則”：工作規(guī)范與方法論

1.配置AGENTS.md啟動流程：規(guī)定會話記憶讀取規(guī)則

2.制定記憶寫入規(guī)則：引導AI生成高質量日志存入memory

3.設定安全邊界：明確需要人工確認的敏感操作范圍

4.形成可長期使用的OpenClaw方法論：平衡安全與效率

第四講、企業(yè)級集成——把AI接入團隊工作流

引言： 當AI能力需要服務整個團隊時，將它接入企業(yè)IM就成了剛需。本講將手把手帶你打通飛書、釘釘?shù)绕髽I(yè)通訊工具，實現(xiàn)群聊協(xié)作、定時任務分發(fā)與跨平臺協(xié)同。

一、打通飛書、釘釘

1.渠道打通

獲取飛書/釘釘開發(fā)者憑證（App ID & Secret）及一鍵授權流程

2.IM 交互藝術

在通訊軟件中向 Agent 下達指令的“結構化表達”技巧

3.群聊與私聊模式

如何在團隊群組中讓 AI 輔助辦公而不干擾人類對話

二、連接渠道與工具的價值倍增效應

1.多渠道使用場景：跨設備、跨應用的任務管理

2.工具能力整合：讓OpenClaw直接推進任務完成

3.自動化優(yōu)先級判斷：聚焦省時、高頻的任務

4.跨平臺協(xié)同：實現(xiàn)渠道間的無縫銜接

三、實戰(zhàn)演練：OpenClaw全自動每日行業(yè)早報

1.場景串聯(lián)：讓智能體每天定時（如早晨9點）自動前往微信公眾號、小紅書等平臺，定向抓取最新的行業(yè)熱點與競品動態(tài)

2.信息清洗與分發(fā)：智能體對批量抓取的海量信息進行自動去重、提煉匯總，生成結構化的《每日行業(yè)早報》，并自動推送到指定的飛書/釘釘企業(yè)工作群

3.全流程演示：從數(shù)據(jù)源配置、定時觸發(fā)到最終推送的完整搭建過程

第五講：進階探索——技能拓展與生態(tài)融入

引言： OpenClaw的能力遠不止預設的幾項技能。本講將帶你進入更廣闊的天地：用自然語言定制專屬Skill，探索多Agent協(xié)同工作的潛力，并融入活躍的社區(qū)持續(xù)成長。

一、玩轉內(nèi)置技能與定時任務

1.探索官方技能市場ClawHub：安裝社區(qū)貢獻的實用Skills

2.配置定時任務：每日自動推送AI行業(yè)新聞摘要

3.實戰(zhàn)演練：讓AI定時監(jiān)控股價并寫入日歷

4.高階案例：瀏覽器自動操作、郵件自動處理

二、用自然語言定制簡單技能

1.描述需求，讓AI自動生成新Skill

2.理解技能生成原理與自定義開發(fā)基礎

3.掌握技能調試與優(yōu)化方法

4.實現(xiàn)個性化技能定制，拓展應用邊界

三、融入社區(qū)，持續(xù)學習

1.官方文檔與學習資源導航

2.社區(qū)支持介紹

3.后續(xù)進階學習路徑與方向指引

4.建立個人長期學習與實踐計劃

第六講：風險預警和未來展望

引言：AI效能顯著，但暗礁致命。不渲染焦慮，只為你劃定安全邊界，預見人機共生的未來。

一、OpenClaw安全原則與風險預警

1.OpenClaw風險全景圖

•OpenClaw風險真實案例

2.OpenClaw安全原則

•原則1：權限給最小

•原則2：人工確認不能省

•原則3：技能來源要可靠

二、AI發(fā)展和未來

1.AI走出屏幕進入物理世界

•具身智能：機器人、自動駕駛、智能工廠

2.人工智能+

•不是“AI替代人”，是“AI + 人 = 新物種”

三、大模型技術盲點和風險預警

1.數(shù)據(jù)安全風險：

•案例解析：某研究所數(shù)據(jù)泄露事件（通過AI導致設計泄露）

•敏感信息識別與防護：客戶數(shù)據(jù)、財務信息、核心技術文檔

2.合規(guī)與法律風險：

•案例解析：使用Deepseek生成虛假案例

•知識產(chǎn)權風險：AI生成內(nèi)容的版權歸屬與侵權認定

•行業(yè)合規(guī)要求：金融、醫(yī)療、政務等行業(yè)的特殊監(jiān)管政策

3.模型與輸出風險：

•幻覺（Hallucination）問題：錯誤信息的生成與辨別

•偏見與歧視：訓練數(shù)據(jù)偏差導致的輸出問題

•提示詞注入（Prompt Injection）攻擊與防范

雷老師

雷 曼 AI提效實戰(zhàn)專家

曾任：微軟（中國）有限公司 | Office資深產(chǎn)品經(jīng)理；

曾任：微軟（中國）有限公司 | Windows資深產(chǎn)品經(jīng)理；

全網(wǎng)80萬粉絲《雷老師AI》主理人；

北京航空航天大學碩士。

微軟AI產(chǎn)品經(jīng)理認證；微軟AI數(shù)據(jù)分析認證；谷歌生成式AI領導者(AI Leader) 認證；美國項目管理師（PMP）認證。

【多項權威平臺大會的主講講師】：

PCon全球產(chǎn)品經(jīng)理創(chuàng)新大會、微軟TechSummit、微軟Ignite、2025書業(yè)電商大會、中國PMO項目經(jīng)理大會、Global Excel Conference（全球Excel大會）等。

【多項權威認證】：

谷歌生成式AI領導者(AI Leader) 認證、阿里達摩院人工智能訓練師（高級）認證、亞馬遜AI技術認證、科大訊飛 AI智能體工程師認證。

【專業(yè)領域中的實操落地匠師】：

——AI領域：參與微軟Excel Copilot底層技術搭建，主導LinkedInAI助手設計并獲微軟創(chuàng)新獎；創(chuàng)立《雷老師談AI》IP，積累80萬+粉絲，培養(yǎng)30+AI講師推動技術落地，獲MetaSpace“AILeadersTop30”證書。

——辦公提效：作為微軟前資深產(chǎn)品經(jīng)理，主導Excel開發(fā)者平臺API設計，助力SAP、Oracle等企業(yè)落地Excel+AI解決方案，推動數(shù)據(jù)處理效率提升300%+；多次在微軟Ignite、Global Excel Conf等國際大會分享實戰(zhàn)經(jīng)驗。

服務的企業(yè)有：中國郵政、國家電網(wǎng)、中國聯(lián)通、中國海油、航天材料研究所、北京電建、交通銀行、華夏銀行、微軟、阿里巴巴、騰訊、百度等。

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