如果你用过 Claude Code，OpenClaw 可以理解成它的"异步版本"——Claude Code 适合你坐在电脑前交互式干活，OpenClaw 适合让 AI 在后台持续帮你做事，即使你不在电脑旁。
OpenClaw 的核心定位
一句话：让 AI 助手能访问和操作外部工具，并通过 Telegram 等渠道跟你交互。
它解决的问题：
- AI 模型本身无法主动触达你（你要开口问，它才回答）
- AI 模型没有持久状态（每次对话从头开始）
- AI 模型无法直接操作外部系统（GitHub、Notion、服务器）
OpenClaw 通过 Skill 系统 解决这三个问题。
Skill 系统
Skill 是 OpenClaw 的核心概念：一个 Skill 就是给 AI 挂载一个工具。
已有的 Skill 举例：
| Skill | 功能 |
|---|---|
github | 读写 Issue、PR、Actions |
obsidian | 读写 Obsidian 笔记库 |
weather | 查询天气（open-meteo） |
notion | Notion 页面/数据库操作 |
healthcheck | 系统安全巡检 |
skill-creator | 创建自定义 Skill |
安装一个 Skill：
openclaw skill install github
安装后，你在 Telegram 里对 AI 助手说"帮我查一下 claude-code 仓库今天新增的 Issue"，它就能直接操作 GitHub 了。
和 Claude Code 的区别
| 对比维度 | Claude Code | OpenClaw |
|---|---|---|
| 交互方式 | 终端交互式 | Telegram（异步） |
| 适用场景 | 当场写代码、改文件 | 后台定时任务、监控 |
| 使用时机 | 你在电脑前 | 你不在电脑前 |
| 上下文 | 每次会话 | 可持续（配合状态文件） |
两者可以配合：Claude Code 负责写逻辑/改代码，OpenClaw 负责自动化运行和通知。
我的双机配置
我在两台设备上跑 OpenClaw：
Mac（小白）：主助手，日常问答和工具调用 Linux 服务器（1.9）：量化策略专机，24小时跑信号监控
Mac 上的配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：
{
"bot_token": "...",
"telegram_chat_id": "你的 TG 用户 ID",
"model": "claude-opus-4-6",
"skills": ["github", "obsidian", "weather", "healthcheck"]
}
Linux 服务器主要用 openclaw message send 这个 CLI 命令推消息，不需要完整配置 AI 能力。
定时任务：让 AI 主动工作
OpenClaw 支持 cron 触发，每天早上自动给我发天气：
# cron 配置
0 7 * * * openclaw cron run daily-weather-check
我还会把量化信号脚本、巡检脚本挂在 cron 里，服务器自己跑，有问题了 Telegram 通知我。
适合什么人用
- 有多台机器：想让 AI 帮你管理分布在多台服务器上的服务
- 有异步通知需求：策略信号、服务告警、定时报告
- 嫌 Telegram Bot 开发麻烦：
openclaw message send一行命令搞定推送，不用自己接 Bot API
不适合的场景：
- 你只是想问 AI 写代码（Claude Code 更好）
- 你需要实时双向对话（Claude.ai 更好）
快速上手
# 安装
npm install -g openclaw
# 初始化（引导式配置 Telegram Bot Token）
openclaw init
# 测试发消息
openclaw message send --channel telegram --target 你的用户ID --message "测试消息"
# 安装一个 Skill
openclaw skill install weather
# 启动网关（让 Telegram 消息能触发 AI）
openclaw gateway start
实战案例：OpenClaw + 量化
OpenClaw 最直观的价值在"AI + 外部系统编排"场景。一个我在用的例子：
- 触发器：Telegram 发消息 “check pionex”
- Skill 链：OpenClaw 读消息 → 调 Pionex API 查余额 → 调 Binance API 查持仓 → 让 Claude 综合给出当前风险评估 → 推回 Telegram
整个流程 3 秒完成，一天可以随时问 20 次风险状态不多花钱。详见 OpenClaw 量化工作流。
如果你还没开始折腾加密量化，Pionex 有 16 种内置机器人，不用写一行代码就能跑起来，是 OpenClaw 类 AI 工具最好的练手对象。
有问题或者想聊 OpenClaw 的使用场景，欢迎在 Telegram 找我，或关注 X @panshi8848。
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