2026-03-18 17:59:10
去年年底，iStore公布了他们全新的系统——iStoreNext。其实熊猫之前也发过相关文章，不过那时候的信息都是根据官方爆料的一些猜想。作为一个在路由系统中揉进NAS功能的全新系统，熊猫一直非常关注它的发展，甚至还专门托人问过如何拿到内测资格。
前不久熊猫终于拿到了内测包，不过并没有第一时间发文，而是在大概使用一周之后才决定来写篇文章好好说说这个系统。
提前声明：本次文章仅代表熊猫体验版本，并不代表系统最终版本效果；本次测评无推广，仅个人观点。
首先，iStore作为老牌的路由系统，在路由管理这一块肯定是没得说的。这次全新的iStoreNext有非常多的亮点，熊猫接下来会一一说明。同时，抛开功能不谈，UI设定这一点我相信大家拿到手就能直接用，整个系统的交互做得其实都非常不错。
之所以说上手一定没难度，是因为它直接照搬了Win和Mac两种系统的UI设计和交互。你说你只用过Windows？它有Windows的操作风格界面；你说你习惯了Mac？那它也能切换到Mac用户的操作习惯。
一位不愿意透露姓名的名人曾经说过：照搬不一定有用，但一定不会犯错。 两套UI设计基本就兼顾了80%以上人群的使用习惯。你说它没特色、没有自己的风格都可以，但你就说方不方便、好不好用就完事了——上手毫无学习成本。
目前两套UI的切换体验都还不错，不过因为还是测试版，偶尔会遇到一些偶发性bug，例如Mac下会出现应用点开了但启动台不显示、启动台的图标优化问题等等。Win下的操作倒是蛮流畅的。
目前iStoreNext的特色应用有网络工具箱、路由管理、广告分析以及他们自己的云透传服务（穿透）。
经常玩NAS的都知道，当你的Docker越来越多之后，开放的端口也越来越多。虽说目前大部分人都是通过lucky只映射一个端口到公网，但我们还是需要了解当前网络有哪些端口映射出去了。
系统自带的网络工具箱功能非常齐全，像是常规的公网IP查询、端口扫描、端口检测、HTTP测试这些都有，也有高阶一点的子网计算、编解码工具以及正则测试。可以理解为自带一个网络百宝箱，用来全面检测或查询网络环境。
除此之外，重点就是路由管理这一块。作为看家本领，iStore这次把能拿出来的都拿出来了。主界面提供了完整的网络仪表盘，同时网络设置功能非常之全——从WAN与LAN口设置到DNS、UPnP设置都有，甚至提供了4G移动模块的接入功能，也支持无线网卡识别。
在高级功能中，目前支持自定义路由策略用于管理路由情况，也有内置的特征库用来识别流量来源等。不过目前特征库的信息还不多，后续也会推出在线更新的功能。
这次也加入了DPI监控，说人话就是流量特征分析监控，能够识别到流量来源以及去处。但目前该功能因为特征库太少的原因体验一般，同时功能也还不完善。不过有总比没有好。
让我觉得最离谱的是，这次内测居然自带订阅代理，直接添加订阅源即用，支持节点管理、规则管理等等。虽说订阅源还是要自己提供，但这貌似也是头一次有这种自带代理功能的系统出来。不知道后续公测会不会砍到这个功能，毕竟这终归上不了台面。
异地组网服务也是直接集成就有。不过让我比较意外的是，内置居然还有个反诈安全防护。虽说出发点是好的，规则库也是透明用的内置特征库、追踪器以及社区维护的这些，但这东西熊猫个人还是有点怕夹带私货。
针对路由管理方面的亮点大概就这些了。当然还有很多细节没讲到，比如自带的广告分析工具、终端管理等等，这些大家可以自行体验，就不一一介绍了。
既然做了融合，那自然也要讲讲关于NAS的部分。熊猫这里用的是虚拟机构建的系统，测试下来CPU、网卡等等都是识别正常，至少是能用的阶段了。系统底层熊猫看了看，用的是Debian 6.12，不是之前的OpenWRT了。
目前iStoreNext的影音系统都是用的第三方——影院为拾光影院，音乐应用叫听风音乐。不清楚是自研还是和别人合作集成。
先说拾光影院，功能都是齐全的。分类、海报墙、电视直播这些都有，刮削支持TMDB和国内豆瓣源，播放界面能看到GPU加速转码，测试虚拟机下驱动是没问题的。
影院的功能并不太多，但满足了日常需求。这里重点说说听风音乐。最初的版本听风音乐直接支持在线搜索播放以及下载，非常离谱。
因为提供了在线服务，甚至支持直接查看歌词和获取歌曲封面。不过可惜的是，在后续几个版本的更新中这个在线功能被下了。熊猫猜测也是要下了——提供在线服务这一点如果公测版出来，分分钟就是各种律师函上门了。
Docker管理上iStoreNext直接提供了内置的镜像源，也支持Compose堆栈的部署方式，使用还是非常方便的。
虚拟机功能目前也有，支持KVM加速以及设备透传，操作也非常简单，UI交互这些做的真的还不错。
相册支持人像识别与场景识别，但只能说目前的识别效果稀烂。其他比较有特色的就是内置了远程浏览器可以管理家里的内网设备，然后系统监控UI和磁盘管理界面做的非常不错，也是按照个人PC的思路来做的。但目前貌似不支持RAID阵列。
目前系统的完成度还算不错，但因为还是早期内测版本，其实还有不少小BUG，但并不太影响系统本身运行。
应用商店目前的数量并不多，但能够满足小白用户的一键安装需求了，各种类型都有。实在需要的大佬也能通过Docker来构建想要的功能。
最后，个人还是非常看好iStoreNext的。将NAS和路由功能结合，一台设备就能实现更多的原生功能，很有想法。但目前体验下来NAS部分并不完善，需要优化的点还非常多，且基本的RAID支持也还没有做好。
很多人问：NAS和路由放在一起万一BOOM了怎么办？
但熊猫想说的是，目前很多东西都是傻瓜式的设置了，其实如果不是特别折腾，想要把网络弄崩还是很难。而会把网络搞崩的人，基本也是折腾大佬了，也会自己修复。
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2026-03-16 17:07:16
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫，今天又给大家分享最近折腾的内容了，关注是对我最大的支持，阿里嘎多
马年第一季度已经差不多要过完了，不知道各位新年的起始过得如何啊？
前两天在 GitHub 看到了一个挺有意思的项目——一个以马年为主题的新年预测项目，能算整个马年一年的主轴和节奏，包括事业、情感、家庭、开运以及目标规划。
虽说"封建迷信要不得"，但这种图个吉利的事情，对于咱们国人来说还是非常乐意试一试的。
项目开源地址：https://github.com/pcheng0610/Diviner
项目没有提供 Docker 部署的方式，也没有镜像提供，所以熊猫就帮忙做了一份镜像：
📦 镜像地址：ghcr.io/panda-995/diviner:latest
项目的部署并不难，直接拉取镜像之后映射端口就行了。因为数据都是本地浏览器存储，所以不存在映射数据库之类的，也不存在数据泄露之类的问题。
💡 小提示：因为不涉及数据云端存储，所以其实直接用作者提供的在线版也可以，这样就免去了部署的过程。
项目首页非常简洁，就是一个对话框和顶部的 AI 设置界面，同时项目提供了非常多的线路，不同线路用到的 AI 模型不一样。如果对结果不满意，可以多个模型对比测试。
点击左上角能看到左侧的侧边栏，这里提供了更为明确的分类：
如果想单独详细地看其中一项，可以在这里选择。
使用也非常简单，输入你想要测的内容。这里熊猫就用个人 IP「熊猫不是猫QAQ」这个账号来测试，整体的评价非常不错。当然了，这也是 AI 模型推算的，只能用于参考。
当你点击特定的领域需要测试时，AI 会让你提供一些信息，这里熊猫就不展示了，各位可以自行去测试。
最后熊猫看了下源代码的情况：
熊猫对这方面还是蛮有兴趣的！如果有精通命理八卦的人可以联系下熊猫，看看咱们联合能不能搞出一套有理论知识支撑的项目。
之前熊猫就有介绍过这类项目，发现粉丝朋友还是有很多懂行的人。
📬 记得后台联系哦！！！
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2026-03-13 18:27:20
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫，今天又给大家分享最近折腾的内容了，关注是对我最大的支持，阿里嘎多
目前极空间NAS已经全面推送了系统新版本，相信大家都看到了，应用商店已经上新了Openclaw官方版应用，目前版本为2026-3-8的版本，同时极空间也给到了详细的使用说明，帮助用户零基础上手，实现真正的养虾自由！
极空间的Openclaw采用的是Docker部署的形式，独立的沙盒环境不用担心小白用户误操作导致系统本身崩溃，通过极空间Docker的远程访问功能就能直接打开WebUI界面，目前Openclaw官方在几个版本前就全面支持中文了，记得手动切换一下。
怎么养虾其实最近大家都看得太多了，而且极空间上线官方应用之后这个难度又简化了不少。但养是养上了，能不能养活又是一个问题，这两天熊猫粉丝群问的最多的就是我的虾怎么才玩半天就死了，我的虾为什么没有别人的聪明等等。
针对这一问题，其实最关键的原因在于很多人不懂如何去配置，虽说Openclaw官方提供了WebUI界面，但那个界面我只能说对于小白来说有和没有是没有区别的，所以今天熊猫教大家如何可视化的去配置你们自己的虾。
既然内部太复杂，那么就把他繁化简就对了，于是就有民间大佬开发了这样的项目，通过可视化的UI来管理Openclaw，项目名为ClawDeckX，目前在Github开源地址为：https://github.com/ClawDeckX/ClawDeckX。
项目将Openclaw的各项配置都做了可视化界面，同时也支持一键安装Openclaw，简单来说就是给我们的虾做了一个可视化的遥控器，更加方便我们操作。
ClawDeckX的部署也很简单，除了支持Mac和Win的一键部署，也支持Docker部署。这里我们打开极空间的Docker来到Compose界面，复制以下代码贴进去，如果其中有端口冲突，还需要更改一下对应的本地端口。
services:
clawdeckx:
image: knowhunters/clawdeckx:latest
container_name: clawdeckx
restart: unless-stopped
ports:
- "18791:18791"
volumes:
- /tmp/data/clawdeckx:/data
environment:
# OpenClaw Gateway 连接配置
# 如果 Gateway 运行在宿主机，使用 host.docker.internal（Mac/Windows）
# 或使用宿主机实际 IP（Linux）
OCD_OPENCLAW_GATEWAY_HOST: host.docker.internal
OCD_OPENCLAW_GATEWAY_PORT: 18789
# OCD_OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN: your_token_here
extra_hosts:
- "host.docker.internal:host-gateway"当项目启动成功之后，打开容器的日志，在日志中我们可以看到项目的初始用户名以及初始密码，首次登录需要，后续记得更改。
这时候我们再通过极空间的远程访问打开项目就能看到登录界面了，这里熊猫已经配置过了，如果是首次使用，会弹出网关监控和安装向导，你可以通过安装向导直接安装Openclaw，整个过程都是一键化操作，项目会自动下载node、npm以及所需的依赖等等。
如果你已经在极空间安装过Openclaw，那么也可以通过链接远程网关的形式去连接他。首先我们需要知道自己极空间的IP地址，这个在系统设置的网络设置中就能看到，随后我们还需要知道极空间应用商店Openclaw安装时的端口，这个在Docker中也能看到。
随后回到ClawDeckX打开网关监控，如果你想同时监控多个龙虾，可以点击右上角的添加网关，如果你只有一只虾，那么直接编辑现有的网关就行。
编辑界面这里我们需要输入我们的极空间IP地址，随后输入我们Openclaw映射的端口号，最后则是密钥。最后点击测试没问题保存即可。
注意：这时候我们只是链接上了网关，WEBSOCKET服务并没有连通，并不能通过这个界面来直接编辑我们的龙虾，需要回到Openclaw的WebUI界面，发送指令让它能配对上我们的新UI项目的请求。
最后在网关监控的服务这里能看到WEBSOCKET已经连接，这时候就能直接编辑配置文件了，同时你可以选择激活看门狗来监控网关情况。
当你所有都连接上之后，就可以通过这个项目来直接管理我们的虾，例如配置中心中可以直接设置模型、频道、网关、模版、代理等等，你之前没见过不了解的设置，都通过它集成了。
提示：每次编辑配置中心的东西之后都会重启网关，需要等待网关重连随后关闭配置中心再次打开。
除了配置中心，ClawDeckX还集成了非常多实用的功能，例如：
在健康中心中可以对虾的多项体征直接进行测试，方便你了解你的虾目前的健康状态。
此外，之前非常麻烦的多Agent设置、技能安装、人设配置等等，在ClawDeckX也都支持一键化操作。通过技能中心能直接在线浏览下载配置技能，甚至贴心的准备了自动翻译的功能将技能翻译成中文。
知识中心则是提供了各种自动化场景一键设置、同时也支持多代理协作一键配置，在代理预设中可以直接预设Agent的人格和沟通风格。
解决了配置问题，这时候你的虾应该不会动不动就半死不活了，而你需要关心的则是你的虾的智商问题了。
Openclaw的核心在于记忆和skill的利用，原版我记得是五层式的记忆法则，但是还是会经常出现记忆丢失或者记错的问题，所以这里就需要用到skill去更改原本的记忆结构。
这里推荐腾讯的SkillHub网站，网址为：https://skillhub.tencent.com/。它提供了ClawHub上的Skills汉化目录，同时下载速度因为是国内镜像站，速度也提升了不少，同时在这上面的技能都已经通过安全审计。
这里提一嘴，SkillHub是基于mit开源协议的ClawHub而做的国内镜像站，同时其中的每个技能也都标明了来源于ClawHub，并不涉及抄袭，也不涉及盗的问题！
推荐技能清单：
| 技能名称 | 功能说明 |
|---|---|
| cognitive-memory | 模拟人类记忆架构，拥有核心记忆、情景记忆、语义记忆以及程序记忆四层系统，能自动根据会话信息来形成记忆关系网、同时也会自动淡化不重要记忆和整理记忆 |
| find-skills | 用来查找技能 |
| skill-creator | 用来创造技能，例如你有一些API接口，可以利用它创造出对应的技能供直接调用 |
| self-improving-agent | 自我进化技能，通过会话捕捉错误和失败，用来回顾随后进行持续改进 |
首先我比较推荐cognitive-memory这个技能，它模拟了人类的记忆架构，拥有核心记忆、情景记忆、语义记忆以及程序记忆四层系统，能自动根据会话信息来形成记忆关系网、同时也会自动淡化不重要记忆和整理记忆。
具体表现为他会根据每天会话来总结反思，会有情绪机制和自我剖析的过程，甚至会进行问题联想等等操作，让你的虾有一种活过来的感觉。
接着就是推荐find-skills与skill-creator，这两一个是用来查找技能，另一个是用来创造技能，例如你有一些API接口，那么就可以利用skill-creator创造出对应的技能供你直接调用，而不需要每次去询问。
紧接着就是self-improving-agent自我进化的技能，和前面的cognitive-memory不同，这个技能更多的是通过会话捕捉错误和失败，用来回顾随后进行持续改进，如果说前面的记忆系统是让你的虾更像人，那么这个就是让它拥有智力。
个人觉得必装的其实就这么四个，剩下的则是根据自身需求来，例如你想要用它来监控基金、股市；亦或者你想让它整理你的日常行程等等，这些都可以通过搜索来获取需要的技能。
注意：部分技能是开箱即用，但相当多其实都是需要配置的，而最好的办法就是当你批量安装了你需要的技能之后直接告诉AI那些需要配置，又需要配置什么内容，随后能直接让AI做就让他来做，如果需要提供信息，那么发给他即可。
最后，如果你能看到这里，那么相信你已经是一名合格的养虾人了，快去极空间领养自己的虾吧！
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2026-03-10 18:17:34
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫，今天又给大家分享最近折腾的内容了，关注是对我最大的支持，阿里嘎多
年前有款 App 特别火，火到啥程度呢？基本上只要你上网冲浪，不可能没听说过——叫死了么。
说实话，熊猫刚知道的时候惊了一整天：就这么个不起眼的小东西，功能说白了就仨字——「等人死」。结果一元下载、八元买断，短短几天，开发者直接完成了个人生成就——财务自由。
互联网啊，真是抽象得一批 😂
虽说这玩意儿就火了一周多，但就这一周，作者后半辈子只要不飘着花钱，妥妥财富自由了属于是。然后呢，市场上 copycat 们就开始扎堆了。但熊猫是谁？那必须得整点不一样的！所以今天要介绍的 APP，必须得独树一帜
你的NAS反正闲着也是闲着，不如拿来“撸”一把！
首先，项目有账号系统，独乐了不如众乐乐嘛好东西，就得大家一起「撸」才带劲！左边能看到开始、榜单、成就、PK系统以及账号设置，这些后面一个一个说。
注册账号登录之后，首页就是「开始」界面——让你记录每一次的小确幸，设计确实有点情趣在里面👍。用你的小手上下滑动中间那根香蕉，一次就完成了。顶部会显示计数，下方则是日期——相当于给你记了个账本，看看这个月都「撸」了几天。
榜单顾名思义，就是每个账户进行对比，榜单分两种：总榜和月榜。上面会显示你的总次数和当月次数，谁是真正的「撸王」，谁又是来打酱油的，一眼便知。不服？来战！💪
成就系统非常有意思，当当你「修炼」到一定程度，就会解锁各种成就。而且这里能看到未解锁的成就和解锁条件，同时也能看到解锁的条件，这样就能让你有动力继续努力，非常不错的系统。
既然有账号系统，那自然少不了PK，毕竟男人之间没什么是PK解决不了的，一次不行就多来几次。
房主可以创建房间，其他人凭房间码进入，主打一个「来者不善」。具体的操作熊猫这里因为只有一个人没办法操作，各位感兴趣可以和你的小伙伴PK试试。
最后账户系统没什么好说的，支持修改用户名、密码等等
项目熊猫已经打包成了Docker镜像，镜像也已经上传到了ghcr.io上，镜像名为：hcr.io/panda-995/luleme:latest。
部署可以直接拉取镜像然后映射容器端口5001进行部署，项目采用的是SQlite进行数据存储，如果想要数据持久化，也可以采用compose进行部署。
version: '3.8'
services:
luleme:
image: ghcr.io/panda-995/luleme:latest
container_name: luleme-app
restart: unless-stopped
ports:
- "5001:5001"
volumes:
# 格式：./本地文件名:/容器内路径
- ./luleme.db:/app/luleme.db
environment:
- TZ=Asia/Shanghai其中映射文件时需要先自行创建luleme.db文件，不然NAS会自动创建luleme.db文件夹，而不是数据文件。
不得不说，现在的开源项目真是越来越“离谱”了，你永远不知道下一个跑在 Docker 里的会是生产力工具，还是这种让人在大半夜对着屏幕苦练“麒麟臂”的减压神器。
部署归部署，熊猫最后还是要温馨提示一句：小撸怡情，大撸伤身，强撸灰飞烟灭。榜单虽好，可不要贪杯哦！建议大家把这个项目当成一个朋友间互相调侃、测试手速（或者测试鼠标耐久度）的小玩具就好，千万别为了刷榜把身体搞垮了 😂。
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2026-03-07 23:12:34
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫，今天又给大家分享最近折腾的内容了，关注是对我最大的支持，阿里嘎多
前两天熊猫更新了在极空间部署Openclaw的教程，相信不少人已经实操成功了，但很多人在体验之后身体一抖又觉得索然无味，大部分人都是觉得这东西没有适合自己的使用场景，好像很多时候直接问网页版的豆包、DeepSeek貌似也可以一样。
那为了让大家能更好了解龙虾能做什么，于是就有了今天这篇文章。当然了，今天文中的内容并不全是熊猫自用的场景，会有一些粉丝投稿的使用场景，不过这些场景只要拥有龙虾之后都可以进行复刻。
首先既然是极空间部署，那何不利用AI帮我们直接做事，例如Docker的管理、创建、编排等等，通过龙虾我们可以直接让他写一个Docker管理面板，随后接入到极空间的Docker守护进程中，而功能自然自定义，想要什么自己去调动龙虾修改即可。（前排提示：此操作有风险，需谨慎）
这时候很多人会说龙虾的权限过高，会不会导致系统崩溃。这里奉献我的经验，在龙虾部署好之后首先一步就是给他约法三章，熊猫会将这些写入到他的soul.md中，内容主要是：你不能修改、删除、编辑、移动已经存在的文件或文件夹，可以新建文件或文件夹去实现你想要的操作；当确认需要修改原始文件时强制中断并告知我，我知晓风险之后再提出指令。
除了上述的帮助极空间来实现自动化的部署Docker、管理Docker，同时你也可以让他汇报每日你想要关注的新闻，同时也能进行基金收益监控。
同时，极空间部署HA智能家居，随后让龙虾接入HA系统中，又能实现一键操作智能家居或者查看智能家居的当前情况，这些都是普通人能实现，且非常好实现的使用场景。
该项目由极空间的用户顺其自然网友投稿，属于多AI Agent的使用场景，多Agent也正是龙虾的核心所在，通过多Agent能实现多任务并发、单一任务拆解执行等等各种操作，单一的Agent会遇到的上下文瓶颈通过多Agent拆解、并发执行的方式就能实现更好的效果，避免幻觉效应。
项目的开源地址为：https://github.com/cft0808/edict，你可以通过将开源地址的链接发送给你的龙虾让他阅读文档，随后进行学习与教会你如何去搭建这样一套系统。
项目主要是将多Agent的形式设计成了古代的三省六部制，各部门之间各司其职分工协作，让你拥有一种统领大局的感觉，既实现了任务的执行，也让你拥有极大的满足感（不知道后续会不会开发后宫功能，用来满足情绪价值）
每天一早首先是早朝，会说明头一天的待办以及今天需要处理的事情，随后你只需要下达任务，随后每个部门就会按部就班。
例如中书令进行任务的接受和拆解，随后尚书将拆解的任务再进行下派给各个其他部门，而各个其他部门在执行任务时也会通过审核和批准，整个流畅非常丝滑。
项目带有web端的后台，除了直接通过机器人来下达和执行命令，在后台也能看到以及调整各自部门的事务，这个项目我能给到一个顶级，唯一的难点在于多Agent的创建还是需要自行解决，这个只能不断去尝试了。
这是熊猫用的比较多的场景，主要是为了解决Obsidian知识库的智能化。
熟悉熊猫的都清楚，熊猫一直都是用Markdown来写文章，而Obsidian在更新了Obsidian CLI功能之后，在我看来目前是笔记类软件的顶流了。而接入到Openclaw之后，通过把命令翻译成 Obsidian 操作，就能用最朴素的技术手段（文件 + 命令行）把 AI 和知识管理工具连接起来，而不是追求复杂的黑盒方案。
通过AI介入，我让龙虾阅读了我的所有文章，随后通过它的理解帮我建立了知识库分析，包括了各个类目的MOC、创作时间线、知识图谱以及知识库的总索引。
所有的索引以及文章都可以通过目录来实现跳转，搭建了完整的双链体系，同时当我有新文章编辑之后，只需要一个指令（可设置龙虾的定时任务，每天晚上检查今日更新）就能让他帮我将今天写好的新文章更新到知识库中。
通过知识库分析体系，一方面方便我更好的管理文章，另一方面后续再次对AI进行询问想要检索或者执行其他操作，龙虾可以直接调用知识库，而不用再次读取全部目录，极大地节省了Token的消耗，也增加了响应速度。
最后，通过龙虾+Obsidian的形式，我实现了更完整的关系图谱，最早的关系图谱和现在的关系图谱参考图如下。未整理前每个文件都是单独存在，因为早期并没有整理的习惯，后期文件量太大了就懒得整理，而龙虾介入之后，这个过程就不需要我手动去操作了。
龙虾的使用场景其实非常多，但每个人的需求不一样，折腾AI的过程非常有趣，且你能通过AI来搭建属于自己专属的工作流或使用场景，这些案例只是一个思路，真正使用还是得看自己。
最后案例其实非常多，但不管你看到别人的龙虾多么只能多么好用，最关键的还是动起来。极空间的部署教程熊猫也发过，同时极空间官方甚至将Openclaw直接引入了应用商店，动手安装配置之后就能使用了，还不快动起来？
目前极空间部分产品正在参与活动，优惠力度在如今的硬件价格下非常有优势，感兴趣的可以去各大电商平台瞅瞅。
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2026-03-05 20:26:18
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾。爱折腾的熊猫，今天又给大家分享最近折腾的内容了。关注是对我最大的支持，阿里嘎多~
最近刷社交媒体发现，信息差确实最赚钱，某书出现大量上门安装调试服务，价格从一两百到上千元不等。
便宜的通常只提供Openclaw安装服务，几百上千元的服务除了安装，还包含飞书、QQ等平台接入、Skill安装及后续技术支持。
作为一个260K星标的开源项目，付费价格却能达到这个区间，不得不感慨信息差的钱真好赚。其实Openclaw经过多次迭代发展得相当不错，官方支持中文、提供一键脚本，连Skill都有对应的中文社区，生态发展速度超乎想象。
熊猫的“龙虾”已经运行一两周，虽然网上教程很多，既然粉丝有要求，我就出一期NAS部署Openclaw的教程。
Openclaw目前已支持官方中文，但仅限控制台中文化，初始化阶段仍是英文提示，这往往难倒大部分新手。建议有能力者使用官方原版，若看不懂英文，可直接使用Openclaw-zh全汉化版本。
两者实际使用并无区别，安装步骤完全一致，为照顾新手用户，本文直接使用zh版本演示。
打开NAS的Docker，为方便映射处理，我们采用Compose部署，目前多数NAS均支持，本文以极空间为例。
version: '3.8'
services:
openclaw:
image: 1186258278/openclaw-zh:nightly
container_name: openclaw
ports:
- "18987:18789"
- "18988:18788"
volumes:
# 数据持久化（注意：容器以 root 用户运行，配置存储在 /root/.openclaw）
- openclaw-data:/root/.openclaw
environment:
# 访问令牌（推荐设置，用于 Dashboard 认证）
- OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=panda995
# 跳过首次初始化检查（仅高级用户使用）
# - OPENCLAW_SKIP_SETUP=1
restart: unless-stopped
# 默认启动 gateway（首次需要初始化，见下方说明）
command: openclaw gateway run --allow-unconfigured
healthcheck:
test: ["CMD", "wget", "-q", "--spider", "http://localhost:18789/health", "||", "exit", "0"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 10s
volumes:
openclaw-data:在极空间Compose中新建项目，复制上述代码，若端口被占用请自行更改OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN为后续网关Token，务必修改。
极空间近期更新了相对路径功能，勾选“合作文件夹读写权限最大化”，并为项目指定存储位置。点击创建后，极空间会自动拉取镜像，镜像包约3.5G，请耐心等待。
通过极空间SSH进入项目，选择/bin/bash，输入openclaw onboard --install-daemon进行初始化。
选择快速开始，再选择模型提供商。若不想付费，推荐美团模型，每天免费5500万Token。需自定义服务商设置，对接地址、模型ID及Key可在https://longcat.chat/获取。
若追求模型效果，推荐阿里百炼Coding Plan或MiniMax Coding Plan。前者lite套餐7.9元，Pro套餐40元；后者提供包年服务，290元基础包年即够用。链接分别为：https://www.aliyun.com/benefit/scene/codingplan 及https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=8SBQh2Uhxy&source=link个人更推荐后者。
买好模型之后直接去设置即可，如果是minimax，那么有直接的对接入口，如果是阿里那么需要设置自定义服务商。
随后则是渠道这里，我推荐用飞书，实际上也有QQ插件支持，不过飞书因为有云文档的存在，其实更方便做一些办公场景的事情。
在飞书开放平台（https://open.feishu.cn/）创建企业自建应用，名称和描述按照自己想要的来填就行。
随后我们需要记录下App ID以及App Secret，点击添加应用能力，选择机器人。
随后在权限管理中我们需要添加一些权限，如果你有用不到的权限可以自行去删掉，这里是熊猫使用的一些权限，复制之后直接点击批量导入即可。
{ "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "aily:message:read", "aily:message:write", "application:application:self_manage", "base:app:copy", "base:app:create", "base:app:read", "base:app:update", "bitable:app", "bitable:app:readonly", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.base:readonly", "contact:user.id:readonly", "corehr:file:download", "docx:document", "docx:document:readonly", "drive:drive", "drive:drive:readonly", "im:chat", "im:chat:readonly", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.group_msg", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message.reactions:read", "im:message:send_as_bot", "im:resource", "wiki:wiki", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [ "docx:document", "docx:document:readonly", "wiki:wiki:readonly" ] } }最后我们需要在事件与回调这里将订阅方式改成长连接，然后点击添加事件，搜索接收消息将接收消息2.0勾上。
最后的最后记得一定要创建版本并发布，不然这些都是不生效的。
这时候选择飞书渠道，然后输入我们刚刚记录的App ID以及App Secret，飞书的域名选择国内，群聊策略为开放就行。
技能可以直接跳过，Hook也可以直接跳过，这时候我们就可以在飞书中添加机器人了。在工作区中点击添加常用，随后选择你创建的机器人即可。
随后你就可以尽量的吩咐你的机器人了。
关于具体用法，网上分享很多，但多数场景并不通用。结合工作内容与常用软件，打造专属Agent才最关键，切忌一味照搬。当然，新手初期“抄作业”确实能带来满足感。
以上便是本次分享的全部内容了，如果你觉得还算有趣或者对你有所帮助，不妨点赞收藏，最后也希望能得到你的关注，咱们下期见！