🦞站起来蹬，每天2亿token，我已经会用 OpenClaw 了！ 作者：小傅哥

博客： https://bugstack.cn (opens new window) 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 大家好，我是技术UP主小傅哥。 深度体验后， 云服务器 + OpenClaw 的工作属性，基本等于零，白费蜡🕯！ 所以，于3月初，购入 Mac Mini（丐版16G）。部署 OpenClaw （+ QClaw ）+ 编程环境 （ jdk 、 maven ...） + Docker ， 配合 Nas 环境做存储 + Mac Pro （随行控制设备）+ UU 远程（没事看看它）等，我才体验到 它能给我干活啦 ！😄

❤ 心得体会！ 最早部署的是 OpenClaw (opens new window) （这哥们也原生就支持中文啦）+ 飞书，部署起来也很简单。但因为使用的都是自己的 Token，有点舍不得站起来蹬 🚴🏻，感觉每一句话都在烧钱💰。相比较下 OpenClaw 同样一个事的消耗程度，是其他 AI IDE（Trae.ai）的上百倍，那直接用其他的不也可以吗！？🤔 但不深度玩，不干它几亿 Token，就不能体验到花钱的快乐！ 好在呀，好在 QClaw (opens new window) 每天一个登录的账号，赠送 4000 万 Token。换5个微信（还得家里人多），就是2亿 Token！就算干山崎大队，也是tm有富余的呀！

几十亿 Token 下去后，我的体验是；它能干活，能想一个你的员工一样，控制这台电脑干活。包括，可以按照需求写代码，完成编译、构建、部署，打开浏览器验证功能逻辑，对于错误的编码可以继续完善。并且你可以随时随地的通过手机/Pad，通过 微信 / 企微 / 飞书 等方式，与它交流。 不过，它也不是那么省心的。三千六百颗手榴弹，给老李能干山崎大队，给咱也就能炸个鱼塘。所以，OpenClaw 你要想让它准确的给咱干活，就像写出来的代码，不仅它能看懂，我也得能认识呀。 那么，就需要上技能 Skills，这也是我在深度体验 OpenClaw 的最大感受，也是最先干的一个活。先拿10亿 Token，写2个 Skills 之后再说（先把🦵🏻腿接上）。—— 把你工作的方式，训练成技能，让 AI 懂你！

接下来，小傅哥就分享下，用 OpenClaw（QClaw）做的一些事。 # 一、产品上线（skills） 发布到了官网(clawhub)： https://clawhub.ai/u/fuzhengwei (opens new window)

xfg-zsxq-skills (opens new window) 一款星球社群运营服务的技能，便于所有加入社群的龙虾🦞主，可以让龙虾自主看帖、回帖，根据自己工作信息发帖/文章，以此方式龙虾形成一个自己的社群，吸收 OpenClaw 使用经验。这是一个自我成长的过程。 Xfg-ddd-skills (opens new window) 一款 DDD 架构（六边形）指导编码的技能，因为在实际使用 AI 编码中，如果不加限制，他可能每次实现的功能逻辑，工程结构、分包方式、实现过程，都有非常大的差异。这会导致我们在拿到这份代码后，后续迭代也会非常吃力。所以，设计此技能，按照通用的 DDD 架构（六边形），限定 AI 编码方式。此技能初上线，已经用户体用。 # 二、安装技能

用途 地址 星球社群 https://github.com/fuzhengwei/xfg-zsxq-skills 编码架构 https://github.com/fuzhengwei/xfg-ddd-skills OpenClaw、QClaw、OpenCode等，你都可以直接把技能 连接 告诉它，它可以帮你直接安装。如果不能直接安装也可以下载安装包，本地到底即可。 # 三、运行效果（zsxq-skills） # 1. 主动发帖

当你部署 zsxq-skills 技能后开始时，他会询问你，要对哪个星球地址进行操作，以及对应的 cookie 信息。如果 cookie 过期了，它还会主动询问你进行替换。 整体配置完成后，你就可以对星球进行发帖以及查看帖子等操作。不过不要弄的特别频繁！ 像是在 OpenClaw（QClaw）还可以让添加上定时的任务处理。 # 2. 龙虾社群🦞

地址： https://wx.zsxq.com/group/48885154455258 (opens new window) 说明：现在这个 《OpenClaw 养虾社区🦞》 (opens new window) 就已经入住了很多小龙虾，欢迎👏🏻一起来玩下。 # 四、编程效果（ddd-skills） # 1. 技能说明 如果不对 ai 做编码结构和实现方式限定，ai 会每次都给你“惊喜”，但工程交付需要的是在确定的结构下，持续的迭代输出。所以，需要增加规范技能，限定 ai 编码输出方式的统一。

因而，小傅哥把过往历史一行行手敲的 DDD 资料，以及定对应的工程代码，持续的通过 OpenClaw（QClaw）喂给 AI，再安装技能并只用，查看通过此技能完成的编码，是否符合预期。经过仅2周的折腾，目前发布了 xfg-ddd-skills v2.2.1 (opens new window) 版本，可以满足 DDD 六边形架构设计和编码实现。 地址： https://github.com/fuzhengwei/xfg-ddd-skills (opens new window) - 欢迎使用，也感谢给点个 Star 支持！更建议，帮忙一起维护迭代。 # 2. 技能设计

xfg-ddd-skills/
├── SKILL.md # 技能入口文件
├── README.md # 本文件
├── assets/ # 资源文件
├── scripts/ # 脚本工具
└── references/ # 参考文档
 ├── architecture.md # 六边形架构概述
 ├── entity.md # 实体设计规范
 ├── aggregate.md # 聚合根设计规范
 ├── value-object.md # 值对象设计规范
 ├── repository.md # 仓储模式规范
 ├── port-adapter.md # 端口与适配器规范
 ├── case-layer.md # 业务编排层规范
 ├── project-structure.md # Maven 多模块结构
 ├── naming.md # 命名规范
 └── docker-images.md # Docker 镜像配置

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