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报告概述

本手册全面介绍了OpenClaw——一款开源的个人AI助手平台。手册首先阐释了OpenClaw的定位、核心特性（本地优先架构、多平台通讯集成、技能插件系统、持久化记忆）及适用场景。随后，从基础功能使用、文件文档处理、浏览器自动化、系统命令执行、通讯平台集成到技能插件系统，提供了详尽的操作指南。手册特别针对国内用户，给出了无需梯子的部署方案，包括国内镜像源、模型选择（阿里云百炼、智谱AI等）和国内通讯平台接入（飞书、钉钉、企业微信）。此外，还提供了Windows、macOS、Linux、Docker及云服务器等多种本地部署环境的步骤指南，并设置了安全风险分析、加固措施、权限管理和监控审计等章节。读者通过本手册，能够快速掌握从安装配置到高级应用的完整技能，实现将AI助手变为真正的“数字员工”。

报告的核心结论

OpenClaw是2026年初增长最快的开源项目之一。

报告显示，项目于2026年1月初在GitHub发布，在一个月内Stars从0增长至18万以上，社区生态快速发展，Discord服务器拥有数万名活跃开发者，ClawHub托管超过3000个技能插件。

本地优先架构保障数据隐私并支持离线运行。

OpenClaw所有核心功能在用户设备上运行，敏感信息不离开设备，避免了数据泄露风险；配合本地模型（如Ollama），即使断网也能使用，用户拥有完全控制权且无订阅费用。

技能插件系统实现零代码扩展AI助手能力。

每个Skill以自然语言描述任务，无需编程即可创建新技能；修改后立即生效（热重载），社区已贡献3000+技能，遵循AgentSkills标准可跨平台兼容。

国内用户可在完全无需梯子的环境下部署使用OpenClaw。

通过使用阿里云百炼、智谱AI等国内模型，配合飞书、钉钉等国内通讯平台，配合国内镜像源和中文社区版本，可实现纯国内网络环境下的完整部署与使用。

公网暴露的OpenClaw实例存在严重安全风险。

研究发现超过42,000个实例暴露在互联网上，其中93%存在严重身份验证绕过漏洞。报告强调不将默认端口暴露公网、使用VPN、降权运行、及时更新等安全加固措施。

报告回答的关键问题

如何在国内网络环境下使用OpenClaw？

使用国内镜像源安装，选择国产模型（如阿里云百炼的Qwen-Max、智谱AI的GLM-4.7）和国内通讯平台（飞书、钉钉、企业微信）。无需梯子，可完全在国内网络完成部署和使用。手册提供了详细的安装源配置、模型配置和通讯平台接入步骤。

OpenClaw支持哪些本地部署方式？

支持Windows（包括WSL推荐）、macOS（Homebrew安装、Mac Mini优化、Apple Silicon优化）、Linux（Ubuntu/Debian、CentOS/RHEL）、Docker（官方镜像、Docker Compose、国内镜像）以及云服务器（阿里云、腾讯云一键部署）。手册给出了每种方式的详细命令和配置示例。

OpenClaw的技能插件系统如何使用？

技能是扩展AI助手能力的核心机制，每个Skill包含SKILL.md描述文档。可从ClawHub搜索安装社区技能（已超3000个），也可零代码创建自己的技能。安装命令如clawhub install 技能名称，管理命令包括list、update等。手册推荐了serpapi、github、obsidian等常用技能。

如何保障OpenClaw的使用安全？

报告指出主要风险包括远程代码执行、提示词注入、凭证泄露等。安全措施包括：限制端口公网暴露、修改默认端口、降权运行（专用用户）、使用Docker隔离、及时更新、审查技能代码、启用配对验证和允许列表、开启日志监控和定期审计。

报告中的代表性数据

从0增长至18万+

GitHub Stars增长

2026年1月至2月中旬，OpenClaw项目于2026年1月初发布，1月中旬达到10万+ Stars，更名后1月下旬达13万+，2月初16万+，2月中旬18万+，成为增长最快的开源项目之一。

超过42,000个

暴露在互联网上的实例数

报告发布时，研究发现，超过42,000个OpenClaw实例暴露在互联网上，其中93%存在严重身份验证绕过漏洞，强调了网络安全加固的紧迫性。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 第一章 OpenClaw简介：包括什么是OpenClaw、核心特性与优势（本地优先、多平台通讯、技能插件系统、持久化记忆）、发展历程与现状（快速崛起、社区生态）以及适用场景与用户群体（个人、团队、开发者）。
  • 第二章 海量全玩法攻略：从基础功能使用（首次启动配置、基本交互、常用命令）到文件与文档处理、浏览器自动化、系统命令执行、通讯平台集成（Telegram、飞书、钉钉等），再到技能插件系统的深度使用和高级应用场景（个人知识库、自动化工作流、多智能体协作、智能家居控制）。
  • 第三章 国内网络使用：涵盖国内部署环境准备（网络说明、安装源配置、中文社区版本）、模型选择与配置（国内模型推荐：GLM-4.7、Qwen-Max、DeepSeek-V3等；阿里云百炼配置；智谱AI配置；本地模型Ollama部署）、通讯平台接入（飞书、钉钉、企业微信详细步骤）以及常见问题与解决（网络连接、通讯平台问题、性能优化）。
  • 第四章 本地部署指南：详细介绍了系统要求与环境准备、Windows部署（包括WSL推荐）、macOS部署（Homebrew、Mac Mini优化、Apple Silicon优化）、Linux部署（Ubuntu/Debian、CentOS/RHEL、服务器优化）、Docker部署（官方镜像、Docker Compose、国内镜像）、云服务器部署（阿里云、腾讯云、其他平台）以及配置与优化（配置文件结构、主配置文件、性能优化、备份与恢复）。
  • 第五章 安全与最佳实践：包括安全风险分析（远程代码执行、提示词注入、凭证泄露等）、安全加固措施（网络安全、系统安全、应用安全）、权限管理（最小权限原则、配对验证、允许列表）以及监控与审计（日志监控、异常检测、定期审计），并附有安全最佳实践总结。
  • 附录：包含常用命令速查表（openclaw、clawhub相关命令）、配置文件参考（完整配置示例，涵盖模型、网关、技能、记忆、安全、日志等）、故障排除指南（Gateway无法启动、模型无响应、通讯平台不回复、日志分析）以及资源与社区（GitHub仓库、官方文档、技能市场、中文社区、云厂商方案、相关工具如Ollama、ClawHub、AgentSkills）。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

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