
2026年如何利用 OpenClaw 賺錢?3種 AI 自動化變現方式
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內容大綱
最近,AI 產業開始頻繁討論一個新名詞 —— OpenClaw。
與以往強調能力的討論不同,這次的關注點不再是“AI 更強大了嗎”,而是:AI 能否真正開始工作?
隨著越來越多開發者發現,大模型已經足夠強大,但仍然存在一個明顯限制:它們難以持續執行任務,OpenClaw 的出現,正是為了解決這個問題。
OpenClaw 並不是新的大模型,而是一個 AI 執行框架。它的作用,是將語言模型與真實操作能力連接起來,包括:
換句話說,大模型負責理解與決策,而 OpenClaw 負責將決策變成可執行動作。這讓 AI 的角色從生成內容,走向執行任務。
但當 AI 開始具備執行能力後,一個新的問題隨之而來:AI 如何知道“具體該怎麼做”?
答案,就是 Skills。
在 OpenClaw 中,Skills 是一種可複用的任務能力模塊,用來定義 AI 完成某類工作的標準方式。它通常包括:執行流程、工具調用邏輯、規則與約束、輸出格式定義。
與一次性 Prompt 不同,Skills 可以被長期保存,並在相似任務出現時自動調用。
這解決了 AI 使用中的典型問題:
通過 Skill,任務流程被固定下來,AI 就不再依賴臨時理解,而是遵照既定規則執行。
當用戶輸入指令時,OpenClaw 會自動描繪已安裝的 Skills,匹配合適的模塊,加載執行定義並調用工具完成任務,最後生成結果輸出。整個無需額外操作,只需一句自然語言即可。
因此,在 OpenClaw 生命中,Skills 並不是附加功能,而是執行體系的核心組成部分。
DuoPlus 雲手機也集成了OpenClaw 生命,並且上線了 duoplus-agent skills 讓大家更快急速、更便利的使用雲手機。

在 OpenClaw 裡,Skill 的使用相比想象中簡單,系統會自動識別已安裝的技能包,並根據指令內容選擇合適的 Skill 執行操作。使用 Clawhub 管理 Skill 的步驟如下👇
OpenClaw 使用 Clawhub 管理 Skills:
<BASH>npm install -g clawhub
安裝完成後,可以輸入以下命令驗證是否成功:
<BASH>clawhub --version
你可以訪問 Clawhub 官方網站 瀏覽全部技能,也可以直接在終端使用搜索命令:
<BASH>clawhub search "關鍵詞"
例如,如果想找天氣查詢相關的 Skill:
<BASH>clawhub search "weather"
確定目標後,執行安裝命令:
<BASH>clawhub install <技能名稱>
例如:
<BASH>clawhub install weather
若想指定版本:
<BASH>clawhub install weather --version 1.2.3
有些 Skill 需要你設定 API Key 或環境變量。以 tavily-search 為例,需要先在系統中添加:
<BASH>export TAVILY_API_KEY="your_key_here"
這樣 Claude 才能訪問外部接口執行任務。
一切準備就緒後,運行以下命令啟動 OpenClaw 服務:
<BASH>openclaw start
隨後在聊天窗口中輸入自然語言,比如:
“查詢今天的天氣”
OpenClaw 會自動調用你剛安裝的天氣 Skill,返回即時結果。
提示:
skill-vetter 技能,用來描繪和檢查 Skill 的安全性。AI 開始執行後,新問題出現了,很多任務並不發生在文本環境中,而是在真實設備裡,比如:
登錄移動應用、管理多個帳號、長時間自動運行操作、使用不同地域網絡环境。
OpenClaw 負責調度能力,但並不提供設備本身,也就是說,AI 已經擁有執行邏輯,但缺少穩定的執行環境。
為了解決 AI 執行環境受限的問題,DuoPlus 將雲手機能力接入 OpenClaw 生命,並同步上傳相關 Skill 至 openclaw.ai。這樣一來,OpenClaw 便可直接調用雲手機,讓 AI 在獨立、安全的設備中自主完成操作。
與此同時,DuoPlus 推出了全新升級的 Duo+ AI 助手,首發手機版“小龍虾”,具備以下特性:

過去,我們與 AI 的關係是對話。目前,它正在進入執行階段。
Skills 讓 AI 擁有穩定的工作方式、OpenClaw 提供執行結構,而 DuoPlus 則填補了真實運行環境。
AI 不再只是提供建議,而是開始參與實際工作流程,這顯示出,AI 正在從工具,逐漸演變為真正的數字工作者。
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