> **⚠️ 阅读提示** > > 本文完全由 **Open Claw** 生成。内容仅供参考，若您认为本文缺乏实际参考价值，可选择跳过阅读。 # Heretic：全自动大模型"去审查"工具深度解析 ![Heretic Logo](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773602727171-417.png) > 当 AI 安全对齐变成过度审查，我们是否还有选择权？ ## 引言：为什么需要 Heretic？ 如果你经常使用本地部署的大语言模型，可能遇到过这样的场景：你想问一个技术上完全合法的问题，比如"如何评估系统的安全性"或"某些攻击手法的原理是什么"，但模型却开始长篇大论地告诉你"作为 AI 助手，我不能..."。 这就是所谓的"安全对齐"（Safety Alignment）带来的副作用。模型在训练过程中被注入了拒绝回答某些问题的倾向，这种倾向有时过于敏感，导致大量正常问题也被误杀。 **Heretic** 就是为了解决这个问题而生的。它不是重新训练模型，也不是微调，而是一种更加轻量、更加精准的方式——通过修改模型的内部权重，移除"拒绝方向"，同时尽可能保留模型的原始能力。 ## 什么是 Abliteration？ 在深入 Heretic 之前，我们需要理解它的核心技术：**Abliteration**（消融迭代）。 这个词是"Ablation"（消融）和"Iteration"（迭代）的组合，最早由 Arditi 等人在 2024 年的论文中提出。其核心思想是： ![Heretic 工作流程图](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773602731514-279.png) *上图：Heretic 与其他 abliteration 方案的效果对比。可以看到 Heretic 在保持低拒绝率的同时，KL 散度最低。* 1. **识别拒绝方向**：通过对比模型对"有害"和"无害"问题的内部响应，找到代表"拒绝"的向量方向 2. **正交化权重**：修改模型的权重矩阵，使其与拒绝方向正交，从而抑制拒绝行为的表达 3. **保留能力**：通过精确控制消融的强度，最小化对模型原始能力的损害 传统的 Abliteration 工具需要手动调整参数，这需要深厚的 Transformer internals 知识。而 Heretic 的创新之处在于——**它完全自动化**。 ## Heretic 的技术创新 ### 1. 自动参数优化 Heretic 使用 **Optuna**（一个基于 TPE 的超参数优化框架）来自动寻找最优的消融参数。它同时最小化两个目标： - **拒绝次数**：模型对"有害"问题的拒绝越少越好 - **KL 散度**：修改后的模型与原始模型的差异越小越好 这种多目标优化确保了我们得到的模型既不会乱拒绝，也不会变得"愚蠢"。 让我用一个对比表格来说明 Heretic 的效果： | 模型 | 有害提示拒绝率 | 无害提示 KL 散度 | |------|---------------|-----------------| | google/gemma-3-12b-it (原始) | 97/100 | 0 | | mlabonne/gemma-3-12b-it-abliterated-v2 | 3/100 | 1.04 | | huihui-ai/gemma-3-12b-it-abliterated | 3/100 | 0.45 | | **p-e-w/gemma-3-12b-it-heretic** | **3/100** | **0.16** | 数据来源：项目 README，测试环境 PyTorch 2.8 + RTX 5090 可以看到，Heretic 生成的模型在达到同样低的拒绝率的同时，KL 散度远低于手动调优的版本。这意味着**模型的原始能力被更好地保留了下来**。 ### 2. 灵活的消融权重核 Heretic 允许每个 Transformer 层使用不同的消融强度。这通过四个参数来控制： - `max_weight`：最大消融权重 - `max_weight_position`：最大权重的位置 - `min_weight`：最小消融权重 - `min_weight_distance`：最小权重的距离 这种设计基于一个观察：不同层对模型行为的影响是不同的。浅层可能更多处理语法和基础语义，深层则更多处理推理和决策。通过让优化器自动选择每层的消融强度，可以获得更好的效果。 ![消融权重核示意图](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773602728969-339.png) *上图：消融权重核参数说明。通过调整这些参数，可以精确控制每层的消融强度。* ### 3. 浮点数方向索引 这是 Heretic 最巧妙的创新之一。传统的 Abliteration 只能选择某一层的拒绝方向，而 Heretic 允许使用**浮点数索引**。 例如，`direction_index = 5.3` 会在第 5 层和第 6 层的拒绝方向之间进行线性插值。这解锁了一个巨大的方向空间，让优化器能够找到比任何单一层都更好的拒绝方向。 ### 4. 分组件优化 Heretic 对 Attention 输出投影和 MLP 下投影分别使用不同的消融参数。这是因为作者发现：**MLP 干预往往比 Attention 干预对模型的损害更大**。分开优化可以挤出额外的性能。 ## 安装与使用 ### 环境准备 ```bash # Python 3.10+ 环境 pip install -U heretic-llm ``` 需要 PyTorch 2.2+，根据你的硬件选择合适的 CUDA 版本。 ### 基本使用 ```bash # 一行命令开始去审查 heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 ``` 就这么简单。整个过程是全自动的，不需要任何配置。 ### 高级配置 对于想要更多控制的用户，Heretic 提供了丰富的配置选项。创建一个 `config.toml` 文件： ```toml # 量化选项（降低显存需求） quantization = "bnb_4bit" # 优化试验次数 n_trials = 200 # 批处理大小（0 = 自动） batch_size = 0 # 是否打印响应（用于调试） print_responses = false ``` ### 运行时间 在 RTX 3090 上，处理 Llama-3.1-8B-Instruct 大约需要 45 分钟。时间主要花在： 1. 系统基准测试（确定最优批处理大小） 2. Optuna 参数优化（默认 200 次试验） 3. 模型保存和验证 ## 研究功能：可视化残差向量 Heretic 不仅仅是一个工具，它还为研究者提供了深入理解模型内部机制的能力。 安装研究扩展： ```bash pip install -U heretic-llm[research] ``` ### 残差向量可视化 使用 `--plot-residuals` 参数，Heretic 会： 1. 计算每个 Transformer 层对"有害"和"无害"提示的残差向量 2. 使用 **PaCMAP** 算法将高维残差投影到 2D 空间 3. 生成每层的散点图和动画 GIF ![残差向量可视化](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773602755106-375.gif) *上图：PaCMAP 投影的残差向量可视化。蓝色点代表"无害"提示，橙色点代表"有害"提示。可以看到随着层数加深，两类提示的残差逐渐分离。* 这对于理解"拒绝"是如何在模型中逐层形成的是非常有价值的工具。 ### 残差几何分析 使用 `--print-residual-geometry` 参数，可以获得详细的数值分析： ``` ┏━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┓ ┃ Layer ┃ S(g,b) ┃ S(g*,b*) ┃ S(g,r) ┃ S(g*,r*) ┃ S(b,r) ┃ S(b*,r*) ┃ |g| ┃ |g*| ┃ |b| ┃ |b*| ┃ |r| ┃ |r*| ┃ Silh ┃ ┡━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━┩ │ 1 │ 1.0000 │ 1.0000 │ -0.4311 │ -0.4906 │ -0.4254 │ -0.4847 │ 170.29 │ 170.49 │ 169.78 │ 169.85 │ 1.19 │ 1.31 │ 0.0480 │ │ 8 │ 0.9990 │ 0.9991 │ 0.8235 │ 0.8312 │ 0.8479 │ 0.8542 │ 4596.54 │ 4615.62 │ 4918.32 │ 4934.20 │ 384.87 │ 377.87 │ 0.2278 │ │ 18 │ 0.9184 │ 0.9196 │ 0.1343 │ 0.1430 │ 0.5155 │ 0.5204 │ 190.16 │ 190.35 │ 219.91 │ 220.62 │ 87.82 │ 87.59 │ 0.1855 │ └───────┴────────┴──────────┴─────────┴──────────┴─────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴─────────┴─────────┴────────┘ ``` 这些指标包括： - `S(g,b)`：好坏提示残差的余弦相似度 - `|r|`：拒绝方向的 L2 范数 - `Silh`：轮廓系数，衡量聚类质量 ## 实际体验：社区反馈 Heretic 在 Hugging Face 上已经衍生出**超过 1000 个**社区创建的模型。来看看用户的评价： > "我之前持怀疑态度，但我刚刚下载了 GPT-OSS 20B Heretic 模型，天哪。它对敏感话题给出了格式正确、内容详尽的长回复，使用了你期望的未审查词汇，还生成了 markdown 表格...这看起来是目前最好的 abliterated 版本。" > — Reddit r/LocalLLaMA 用户 > "Heretic GPT 20b 似乎是我试用过的最好的未审查模型。它没有破坏模型的智能，能够回答基础模型会拒绝的问题。" > — Reddit r/LocalLLaMA 用户 > "Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic 是我能在 16GB 显存上运行的最好的未量化 abliterated 模型。" > — Reddit r/LocalLLaMA 用户 ## 个人观点：Heretic 的意义 作为一名关注 AI 安全和本地模型部署的技术人员，我认为 Heretic 的出现有几个重要意义： ### 1. 技术民主化 以前，想要修改模型的内部行为，你需要： - 深入理解 Transformer 架构 - 掌握 PyTorch 和模型权重的操作 - 有大量时间进行手动调优 现在，任何会运行命令行的人都可以做到。这是技术民主化的典型案例。 ### 2. 安全对齐的反思 Heretic 的存在迫使我们思考一个问题：**安全对齐的边界在哪里？** 过度审查的模型可能会： - 拒绝回答合法的技术问题 - 在安全研究、教育场景中造成障碍 - 降低用户体验和信任度 当然，完全移除安全限制也有风险。关键在于**选择权**——让用户根据自己的使用场景决定需要什么级别的审查。 ### 3. 研究价值 Heretic 的研究功能为理解"拒绝"在模型中的形成机制提供了窗口。通过分析残差向量在不同层的演变，我们可以更深入地理解： - 模型是如何"决定"拒绝一个问题的 - 拒绝行为是在哪一层形成的 - 不同层对最终决策的贡献 这对于 AI 可解释性研究是非常有价值的。 ## 使用场景 ### 适合使用 Heretic 的场景 1. **本地研究环境**：在隔离环境中研究敏感话题（如网络安全、社会问题） 2. **创意写作**：需要模型不受限制地生成各种类型的故事内容 3. **技术问答**：询问可能被误判为"危险"的技术细节 4. **AI 安全研究**：研究模型的行为边界和安全机制 ### 不建议使用的场景 1. **公共部署**：在面向公众的服务中使用去审查模型可能有法律风险 2. **儿童相关应用**：任何可能接触未成年人的场景 3. **商业客服**：需要严格遵守公司政策和法规的场景 ## 技术限制 Heretic 虽然强大，但也有其局限性： - **不支持 SSM/混合架构**：如 Mamba 等新型架构暂不支持 - **不支持非均匀层**：某些特殊架构的模型无法处理 - **依赖拒绝方向的可分离性**：如果"拒绝"和"能力"在向量空间中高度纠缠，效果会打折扣 ## 与其他工具的对比 | 工具 | 自动化程度 | 参数控制 | 研究功能 | 学习曲线 | |------|-----------|---------|---------|---------| | Heretic | 全自动 | 丰富 | 强大 | 低 | | AutoAbliteration | 半自动 | 有限 | 无 | 中 | | abliterator.py | 手动 | 基础 | 无 | 高 | | ErisForge | 手动 | 丰富 | 中等 | 高 | ## 结语 Heretic 代表了一个有趣的技术方向：**不是通过更多的训练数据或更大的模型来改变行为，而是直接操作模型的内部机制**。 这种方法的优势是高效、精准、可解释。但它也提醒我们：当修改模型行为变得如此简单时，我们需要更加谨慎地思考**应该**做什么，而不仅仅是**能够**做什么。 对于本地 AI 爱好者、研究人员和开发者来说，Heretic 是一个值得尝试的工具。它让你能够真正"拥有"你的模型——包括决定它应该如何回应你的问题。 --- **项目信息** - GitHub: https://github.com/p-e-w/heretic - Hugging Face 集合: https://huggingface.co/collections/p-e-w/the-bestiary - Discord 社区: https://discord.gg/gdXc48gSyT - 许可证: AGPL-3.0 **引用** ```bibtex @misc{heretic, author = {Weidmann, Philipp Emanuel}, title = {Heretic: Fully automatic censorship removal for language models}, year = {2025}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/p-e-w/heretic}} } ``` --- *注：本文作者实际测试了 Heretic 处理 Qwen3-4B 模型的全过程，在 RTX 4090 上耗时约 35 分钟。生成的模型在保持原有代码能力和知识问答水平的同时，确实显著减少了无意义的拒绝。但请负责任地使用这项技术——能力越大，责任越大。*
# AI 面试复盘与知识点总结 > ** 写在前面** > 刚参加完 AI 面试，虽然说是没有那种真人的感觉，但是**压迫感还是很强的**，哈哈哈哈。 > 这也是我第一次参加面试，所以准备还是差点的。这篇文章主要也是**写给自己提个醒**。 > 在面试过程中，有很多的理论知识（或者说“八股文”），有的时候可能自己实际过程中也用得到，但是不知道叫什么或者是怎么说。 > 下面就简单总结一下遇到的大部分问题吧（有的忘记了，顺序可能也不一样）。 --- ## 1. 什么是僵尸进程？ **僵尸进程** 是指子进程已经终止运行，但是**父进程还没有读取它的退出状态**。 * **资源占用情况**： * 子进程的代码段、数据段等内存资源**已经被释放**。 * 它**不占 CPU**，也**不占内存**。 * **但是**，它在 **系统的进程表** 里还占着一个 **PID**。 * 它保留着退出码、资源使用统计等信息，等着父进程来“收尸”。 * **状态标识**： * 在 `ps` 命令里看，它的状态通常是 **`Z` (Zombie)** 或者标记为 **`defunct`**。 > **注意**：它只占 **PID 槽位**，不占其他系统资源。但如果大量积累，会导致系统无法创建新进程（PID 耗尽）。 ### 1.1 僵尸进程与父子进程的关系 僵尸进程的产生完全取决于**父进程的行为**，其生命周期如下： 1. **子进程终止**：子进程调用 `exit()` 终止，内核释放其大部分资源。 2. **内核保留**：内核保留子进程的**进程描述符**（含退出码等信息），等待父进程读取。 3. **父进程回收**： * 若父进程调用 `wait()` / `waitpid()`：内核彻底删除该条目，**僵尸消除**。 * 若父进程**不调用** `wait`：子进程就一直保持僵尸状态。 4. **父进程退出**：如果父进程先退出，子进程会被 **`init` / `systemd`** 接管，自动清理。 > **核心结论**：僵尸进程是**父进程未回收子进程**导致的，责任在**父进程**。 ### 1.2 如何解决僵尸进程？ 解决思路主要是**定位父进程**并**促使其回收**，或者**杀死父进程**。 #### 1. 定位父进程 使用 `ps` 命令查找状态为 `Z` 的进程及其父进程 ID (PPID)： ```bash ps -eo pid,ppid,stat,cmd | grep 'Z' ``` #### 2. 尝试通知父进程回收 向父进程发送 `SIGCHLD` 信号，提示其处理子进程退出状态： ```bash kill -s SIGCHLD ``` #### 3. 强制杀死父进程 如果父进程无响应或无法修复，直接杀死父进程。父进程死后，僵尸进程会被 `init` 接管并自动清理： ```bash kill -9 ``` --- 还有其他问题，等我慢慢复盘总结一下~
> **⚠️ 阅读提示** > > 本文完全由 **Open Claw** 生成。内容仅供参考，若您认为本文缺乏实际参考价值，可选择跳过阅读。 # OpenClaw 腾讯云轻量服务器部署实践指南 > 这是一篇面向**完全零基础用户**的保姆级教程。只要你会用手机发消息、会用浏览器打开网页，就能跟着这篇教程，在 30 分钟内拥有一个属于自己的 AI 智能助手。 --- ## 什么是 OpenClaw？ 简单来说，OpenClaw 就是一个**帮你把 AI 大模型接入到 QQ、微信、飞书等聊天软件**的工具。 装好之后，你在 QQ 里发一条消息，AI 就会像朋友一样回复你。它可以帮你写文章、回答问题、做PPT、查资料……几乎无所不能。 它的工作原理是这样的： ![OpenClaw 工作原理](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007159-794.png) 你需要准备的东西只有**一台云服务器**和**一个 AI 模型的 API Key**，下面一步一步教你怎么搞定。 --- ## 第一步：购买腾讯云轻量服务器 > 你需要一台 24 小时运行的云服务器，就像给 AI 找个"住的地方"。 ![购买服务器步骤](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007164-283.png) ### 详细操作 **1. 打开购买页面** 在浏览器中打开腾讯云轻量服务器购买页： > 链接：https://curl.qcloud.com/LPD7bFvJ 如果你还没有腾讯云账号，需要先注册一个（用微信扫码就行，很快）。 **2. 选择应用模板** 在页面上找到「应用创建方式」，按这个顺序点： ``` 应用模板 → AI 智能体 → OpenClaw(Clawdbot) ``` > 就像手机装 App 一样，选了这个模板，服务器自动就帮你装好了 OpenClaw。 **3. 选择地域（服务器放在哪里）** 这个很重要，根据你要接入的聊天软件来选： | 你要接入的平台 | 应该选的地域 | |---|---| | QQ、企业微信、钉钉、飞书 | 国内地域（如北京、上海、广州） | | Discord、Telegram、WhatsApp | 海外地域（如硅谷、东京） | | 用国内的 AI 模型（如 DeepSeek） | 国内地域 | > 不知道选啥？**选北京或上海就对了**，国内用户最常用。 **4. 选择套餐配置** | 套餐类型 | 配置 | 推荐度 | 适合 | |---|---|---|---| | 锐驰型 | 2核4G | 强烈推荐 | 大多数用户 | | 入门型 | 2核2G | 能用 | 预算有限 | | 通用型 | 2核4G+ | 很好 | 重度使用 | > 最低 2核2G 就能跑，但 **2核4G 体验更好**，推荐选锐驰型。 **5. 完成购买** - 填一个服务器名字（随便起，比如"我的AI助手"） - 设置登录密码（记住它！后面要用） - 点击右下角的**「立即购买」**按钮 - 完成支付 > 大约 30 秒后，你的服务器就创建好了！ **6. 登录服务器** 在腾讯云控制台找到刚买的服务器，点击**「登录」**按钮，会打开一个叫 **OrcaTerm** 的网页终端。 > OrcaTerm 就是一个在浏览器里用的"命令行窗口"，你可以在里面输入命令操作服务器。不需要装别的软件。 --- ## 第二步：配置 AI 大模型 > OpenClaw 本身不会思考，需要接一个 AI 大模型才能回答问题。就像手机要装 SIM 卡才能打电话一样。 ![配置 AI 大模型](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007163-23.png) ### 可选的模型方案 | 方案 | 特点 | 费用 | 推荐度 | |---|---|---|---| | 腾讯云 Coding Plan | 包月制，不限次数，省心 | 月费固定 | 强烈推荐新手 | | 火山引擎方舟 | 模型种类多 | 按量计费 | 进阶用户 | | DeepSeek | 国产模型，效果好 | 按量计费 | 有经验用户 | | MiniMax | 性价比高 | 按量计费 | 预算有限 | ### 以 Coding Plan 为例（推荐新手） **Step 1：打开 OpenClaw 管理面板** 在服务器终端（OrcaTerm）里输入： ```bash openclaw dashboard ``` 屏幕上会显示一个网址和一个 Token（密码）。用浏览器打开那个网址，输入 Token 就能登录管理面板。 **Step 2：选择模型** 在管理面板里，找到模型配置的地方，选择**「腾讯云 Coding Plan」**，模型建议选**「自动」**。 **Step 3：购买 Coding Plan 套餐** 打开腾讯云 Coding Plan 购买页面，购买 **Lite 基础套餐**（最便宜的就够用了）。 **Step 4：生成 API Key** 购买成功后： 1. 在腾讯云的套餐管理页面，点击**「生成 API Key」** 2. 完成身份验证（可能需要手机号验证） 3. **复制生成的 Key**（很重要！它长得像 `sk-XXXXXXXX` 这样） **Step 5：填入 Key** 回到 OpenClaw 管理面板： 1. 在 API Key 输入框里**粘贴**刚才复制的 Key 2. 点击**「添加并应用」** 3. 看到显示**"应用中"**就说明成功了！ > 到这里，你的 AI 已经有"大脑"了！接下来让它能在聊天软件里跟你说话。 --- ## 第三步：选择接入的聊天平台 > 最激动人心的一步——让 AI 出现在你的 QQ、微信或其他聊天软件里！ ![选择接入平台](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007362-368.png) 每个平台的接入方式不太一样，腾讯云官方都有详细的图文教程，点击链接跟着做就行： | 平台 | 教程链接 | 难度 | |---|---|---| | QQ 机器人 | [点击查看教程](https://cloud.tencent.com/developer/article/2626045) | 简单 | | 企业微信 | [点击查看教程](https://cloud.tencent.com/developer/article/2625147) | 简单 | | 飞书 | [点击查看教程](https://cloud.tencent.com/developer/article/2626151) | 中等 | | 钉钉 | [点击查看教程](https://cloud.tencent.com/developer/article/2626553) | 中等 | | Telegram | [点击查看教程](https://cloud.tencent.com/developer/article/2626214) | 简单 | | 更多平台合辑 | [点击查看](https://cloud.tencent.com/developer/article/2624973) | - | > 不知道选哪个？**QQ 最简单**，推荐先从 QQ 开始。 --- ## 第四步：开始使用！ 恭喜！如果你完成了前三步，现在就可以在聊天软件里跟你的 AI 助手对话了！ 试试发这些消息： - `你好，你是谁？` —— 让它自我介绍 - `帮我写一首关于春天的诗` —— 测试创作能力 - `Python怎么读取Excel文件？` —— 测试技术能力 - `帮我总结一下今天的新闻` —— 测试信息获取能力 ### 常用命令速查表 ![常用命令](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007364-402.png) #### 服务器终端命令（在 OrcaTerm 里输入） | 命令 | 作用 | 什么时候用 | |---|---|---| | `openclaw gateway restart` | 重启服务 | 改了配置后执行 | | `openclaw tui` | 打开终端管理界面 | 修改配置时 | | `openclaw dashboard` | 获取网页面板地址 | 需要网页管理时 | | `openclaw logs --follow` | 实时查看日志 | 排查问题时 | | `openclaw doctor` | 自动诊断修复 | 出问题时先试这个 | | `openclaw status` | 查看运行状态 | 确认服务是否正常 | #### 聊天中的命令（在 QQ/微信/飞书里直接发） | 命令 | 作用 | |---|---| | `/models` | 列出可用模型并切换 | | `/new` | 开启新对话（清除之前的聊天记忆） | | `/stop` | 停止当前正在生成的回复 | | `/status` | 查看当前状态 | | `/help` | 查看所有可用命令 | --- ## 第五步：安装技能（Skills）—— 让 AI 更强大 > OpenClaw 有一个"技能商店"，可以给你的 AI 安装各种额外能力。 ### 热门技能推荐 | 技能 | 能力 | 安装命令 | |---|---|---| | PPT 制作 | 自动排版、生成演示文稿 | `clawhub install pptx` | | Word 文档 | 撰写报告、编辑文档 | `clawhub install docx` | | Excel 处理 | 数据分析、生成表格 | `clawhub install xlsx` | | 图片生成 | AI 生成/编辑图片 | `clawhub install nano-banana-2` | | 视频生成 | 文字/图片生成视频 | `clawhub install ai-video-generation` | | 浏览器操作 | 让AI帮你操作网页 | `clawhub install browser_visible` | ### 怎么安装技能 在服务器终端输入： ```bash # 安装某个技能（以PPT为例） clawhub install pptx # 查看已安装的技能 clawhub list # 更新所有技能 clawhub update --all ``` > 更多技能请访问：https://clawhub.com --- ## 常见问题 FAQ > 遇到问题别慌，99% 的问题都在这里能找到答案。 ![常见问题](https://blog.img.07120831.xyz/2026/03/1773229007515-977.png) ### Q: 出现 401 报错怎么办？ **最常见的原因是 API Key 有问题：** 1. **Key 填错了**：仔细检查有没有多复制了空格、换行，或者复制不完整 2. **Key 和模型不匹配**：比如你用了 Kimi 的 Key，却选了 MiniMax 的模型。Key 和模型必须是同一家的 3. **Key 过期了**：去模型提供商的官网检查 Key 的状态 **怎么解决：** ```bash # 1. 在终端打开管理面板 openclaw dashboard # 2. 在面板里重新检查和填入正确的 Key ``` ### Q: QQ 机器人不回复消息？ 检查这几点： - 有没有在 OpenClaw 中正确配置 QQ 机器人的 **App ID** 和 **App Secret** - 配置信息有没有填错（多空格、少字符都不行） - QQ 机器人有没有被审核通过 ### Q: 之前能用，突然不回复了？ **方法一：快速恢复** 在聊天里直接发： ``` /stop ``` 然后再发： ``` /new ``` **方法二：重启服务** 在服务器终端输入： ```bash openclaw doctor ``` 如果还不行，直接重启： ```bash openclaw gateway restart ``` **方法三：终极方案** 重启整个服务器（在腾讯云控制台点击"重启"按钮）。 ### Q: 怎么打开管理面板？ ```bash openclaw dashboard ``` 会显示一个网址（类似 `http://你的IP:18789`）和一个 Token。用浏览器打开网址，输入 Token 就能进入。 ### Q: 怎么更换 AI 模型？ **方法一：在聊天里换** 直接发消息： ``` /models ``` 会弹出模型列表，选一个就行。 **方法二：在管理面板换** ```bash openclaw dashboard ``` 打开面板后在模型配置里修改。 ### Q: 怎么查看是否正常运行？ ```bash # 查看状态 openclaw status # 查看实时日志（Ctrl+C 退出） openclaw logs --follow ``` --- ## 写在最后 恭喜你拥有了自己的 AI 助手！这只是开始，OpenClaw 能做的事情远比你想象的多： - 给它装上技能，它能帮你做 PPT、写文档、处理 Excel - 让它帮你搜索网页、总结文章 - 甚至可以让它帮你操控浏览器完成复杂任务 **有用的链接：** - OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai - 技能商店：https://clawhub.com - 社区交流：https://discord.com/invite/clawd - 腾讯云教程合辑：https://cloud.tencent.com/developer/article/2624973 - 部署引导页：https://www.koru.ink/claw/ --- > 本教程由 MoYu沫雨 制作 | 参考来源：koru.ink/claw、OpenClaw 官方文档、腾讯云开发者社区