Недавно в сообществе AI начала активно обсуждаться новая концепция — OpenClaw.
В отличие от бесед о мощностях старых моделей, этот раз акцент делается не на «становится ли AI более умным», а на следующем вопросе: может ли AI действительно начать работать?
С каждым днём растёт число разработчиков, и большинство моделей уже достаточно мощные, однако всё ещё существует одно ограничение: они не могут последовательно выполнять задачи, и появление OpenClaw именно направлено на решение этой проблемы.
1. Что такое OpenClaw?
OpenClaw — это не новая модель, а AI фреймворк. Его задача — объединить языковые модели с реальными исполняемыми способностями, включая:
- Доступ к инструментам
- Автоматизацию процессов
- Локальные и удалённые среды исполнения
- Управление работой
Проще говоря, старые модели отвечают за управление и стратегии, а OpenClaw отвечает за превращение этих стратегий в исполняемые действия. Это позволяет AI формировать содержимое и переходить к выполнению задач.
Однако когда AI начинает накапливать способности к исполнению, возникает новый вопрос: как AI «знает, как именно это делать»?
Ответ — это Skills.
2. Skills: основной элемент, позволяющий OpenClaw действительно исполнять задачи
В OpenClaw Skills — это модульные способности, позволяющие AI следовать определённому стандартному формату для выполнения той или иной задачи. Обычно они включают: процессы исполнения, использование инструментов, правила и ограничения, а также определение формата вывода.
В отличие от одноразовых подсказок, Skills могут быть долго хранимыми и активироваться автоматически во время выполнения аналогичных задач.
Это решает классическую проблему AI при его использовании:
- Каждый раз нужно заново объяснять вопросы процессов;
- Разные пользователи могут задавать один и тот же вопрос по-разному;
- Трудные вопросы остаются неразрешёнными.
С помощью Skills последовательность задач закрепляется, и AI больше не полагается на интуитивные стратегии исполнения, а следует заранее определённым правилам.
Когда пользователь вводит команду, OpenClaw автоматически подтянет уже установленные Skills, подбирая подходящий модуль, быстро исполняя задачи и в конечном итоге выдает результаты. Для выполнения не требуется никаких дополнительных действий, только одна команда на естественном языке.
Таким образом, в экосистеме OpenClaw Skills не являются добавочной функцией, а являются основным компонентом системы исполнения.
DuoPlus также включил OpenClaw в экосистему, а также вышел в онлайн с duoplus-agent Skills
, позволяя всем быстрее, удобнее использовать облачный телефон.

3. Как использовать Skills в OpenClaw (быстрый старт)
В OpenClaw использование Skill происходит значительно проще: система автоматически определяет уже установленные модули, а затем на основе команд внутри выбирает соответствующий Skill для выполнения операций. Использование Clawhub для управления Skills происходит следующим образом:
① Установка Clawhub CLI 工具
Для использования Clawhub открывайте команду:
<BASH>npm i -g clawhub
После установки вы можете ввести следующую команду, чтобы проверить успешность установки:
<BASH>clawhub --version
② Поиск нужного Skill
Вы можете обратиться к Clawhub официальному сайту
для просмотра всех доступных Skills или непосредственно ввести команду в терминале или консоли:
<BASH>clawhub search "ключевое слово"
Например, если вы хотите найти Skills, касающиеся прогноза погоды:
<BASH>clawhub search "weather"
③ Установка Skill
Убедившись в цели, выполните установочную команду:
<BASH>clawhub install <название_skill>
Например:
<BASH>clawhub install weather
Если вы хотите указать версию:
<BASH>clawhub install weather --version 1.2.3
④ Настройка Skill (если Skill требуется)
Некоторые Skills требуют от вас установки API Key или переменной окружения. Например, для <span data-type="text">tavily-search</span>, вам сначала нужно добавить в систему:
<BASH>export TAVILY_API_KEY="your_key_here"
Только тогда Claude сможет обратиться к внешнему интерфейсу для исполнения задачи.
⑤ Запуск OpenClaw и использование Skill
После того как всё будет подготовлено, запускайте команду для активации сервиса OpenClaw:
<BASH>openclaw start
Затем в окне чата введите естественный язык, например:
"Проверьте погоду на сегодня"
OpenClaw автоматически подберёт нужный Skill о погоде и сразу выдаст результат.
Советы:
- Рекомендуется сначала установить
<span data-type="text">skill-vetter</span>- функцию, чтобы проверить и оценить безопасность Skills. - Если возникают проблемы с разрешениями или сетью, попробуйте пересогласовать команду или повторно подключиться к сети.
- Некоторые Skills могут требовать внешних зависимостей или прав, не забудьте проверить их официальные документации.
После того как AI начинает исполнять, возникают новые вопросы, многие задачи больше не создаются в текстовой среде, а реализуются в реальных устройствах, таких как:
Мобильные приложения, управление несколькими учетными записями, автоматизация долгосрочных операций, использование различных сетевых сред.
OpenClaw берёт на себя управление производительностью, но не предлагает саму платформу, что для заявленного AI уже включено в исполнение, однако недостаточно стабильные исполнение среды.
5. DuoPlus облачный телефон, позволяет AI действительно «встать на ноги»
Чтобы преодолеть ограничения среды исполнения AI, DuoPlus предоставляет возможности облачного телефона, интегрируя OpenClaw в свою экосистему и параллельно перенаправляя связанные Skills на openclaw.ai. Таким образом, OpenClaw будет напрямую доступен для управления облачным телефоном, позволяя AI в безопасном оборудовании выполнять действия самостоятельно.
Одновременно DuoPlus представил полностью обновлённый Duo+ AI помощник, первая интерфейсная версия «маленького дракона», включает следующие особенности:
- 🤖无需编程:一句自然语言即可触发工作流;
- ⚙️自动执行:AI可以自己控制云手机完成操作;
- 🚀智能调度:理解任务流程并稳定运行;
- 🔒安全隔离:每个云设备独立运行,IP可自定义,安全合规。

6. Заключение
Прошло время, когда мы говорили о связи с AI. Сейчас он действительно вступает в фазу исполнения.
Skills позволяют AI обладать стабильными рабочими формами, а OpenClaw предоставляет фреймворк исполнения, тогда как DuoPlus внедряет реальную рабочую среду.
AI не просто предлагает рекомендации, а начинает участвовать в реальных рабочих процессах, что подразумевает, что AI постепенно превращается в настоящих числовых исполнителей.