其他 职场人士AI抓手爱好者 可定制大纲

OpenClaw 龙虾部署与应用实战课:从零基础到实战输出

OpenClaw 部署和运用实战课:从零基础到实战输出

授课时长
1天
授课方式
原领会说 + 步骤演示 + 实地实操 + 问题纠正 + 结晶展示
建议人数
20–40 人
主讲
王鲁
课程编号
PX-T24970
OpenClaw 龙虾部署与应用实战课:从零基础到实战输出
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课程背景

OpenClaw 部署和运用实战课:从零基础到实战输出

王鲁课程

课程定位

一门

听得懂,学得会、能落地

的AI抓手实战课:一半讲

零基础部署

(原理+步骤+避坑,执行层面,不搞复杂代码),一半讲

真实情境运用

(办公、效率、自动化)。用通俗语言讲专精内容,让机构一看就知道

可开课、可交付、可复制

。

课程收益

1. 让参训者

从零认识

OpenClaw为何、能破解什么问题,构筑清晰认知。

2. 用

最简单、最稳定

的方式,就一线经验说,完成OpenClaw安装、部署,启动、可用全流程。

3. 掌握日常事务中

最实用

的功能:文档、文件、资料、自动化等等落地用法。

4. 学会常见问题排查,保证抓手

装得上、用得稳、不出错

。

5. 让每个人都能将AI抓手真正用起来,而不是只停留在理论。

课程亮点

1.

通俗专精:

不讲晦涩术语,只讲要害推演,零基础也能跟上。

2.

结构清晰:

部署占50% + 运用占50%,教学节奏好将控。

3.

极强落地:

实地可演示、可带领操作、机构易交付。

4.

受众友好:

适合普通参训者、职场人、AI爱好者,不挑基础。

5.

结晶明晰:

每人都能完成“部署成功+实战输出”双结晶。

课程大纲

第 一部分:OpenClaw 部署实战

第 一讲:认识OpenClaw——先搞懂再动手

1. 数字龙虾OpenClaw到底为何?

2. 它和普通AI的区别:能

动手干活、处理文件,自动执行

3. 能帮我们破解哪些真实痛点:

(1) 重复事务多

(2) 文档整理慢

(3) 资料处理烦

(4) 效率上不去

1. 4. 整体研习路径:认识→部署→配置→采用→熟练

重点:不讲复杂架构,往细里说,只讲“它能干啥、我们怎么用”。

次讲:部署前准备——不踩坑,一次过

1. 电脑基本要求(简单易懂版)

2. 系统、网络、权限查验

3. 必须准备的东西:账号、密钥、基础抓手

4. 常见误区提前讲:

(1) 不要乱改设置

(2) 不要跳过步骤

(3) 不要用不兼容环境

1. 5. 课前自检清单

标的:让所有人在动手前,心里有底、不慌。

三讲:一步一步部署——跟着做就能成

1. 官方最简单,最稳定部署流程

2. 每一步只讲

要害动作

,不堆砌命令

3. 安装、倚重、启动、验证四步走

4. 实地验证:

(1) 能不能打开

(2) 能不能响应

(3) 能不能正常采用

1. 5. 实地演示 + 同步跟做

核心:不讲原理堆料,实操中,只讲“怎么做、做哪几步、看哪里算成功”。

四讲:基础配置和安全设置

1. 第 一次采用怎样初始化

2. 模型接入和简单参数设置

3. 保证稳定运行的基础配置

4. 资料安全和隐私常识(简单、实用、不吓人)

5. 服务启停、日常采用规范

标的:部署完不是结束,具体来看,而是“稳定可用”。

第二部分:OpenClaw 真实情境运用

五讲:基础操作——5分钟上手

1. 界面怎么用

2. 怎么发指令最有效

3. 怎么让它听懂你,做对事

4. 最简单的3类指令模板:

(1) 写东西

(2) 整理内容

(3) 处理文件

1. 5. 实地小操练:让AI完成第 一个差事

不讲理论,只练“马上能用”。

第六讲:高频办公情境实战

情境1:文档写作和收束(25分钟)

1. 写通知、收束、呈报、邮件

2. 迅速提炼重点、自动排版

3. 实战输出:一份完整可用文档

情境2:文件和资料处理(25分钟)

1. 读取、整理、汇总文件

2. 简单资料处理、拆解

3. 实战输出:一份处理后结果

情境3:自动化效率拉升(30分钟)

1. 批量处理

2. 重复差事自动化

3. 实战:搭建一个属于自己的自动化小流程

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|王鲁老师

适合谁听

职场人士、AI抓手爱好者、想拉升办公效率的普通人 (无技艺基础、无代码心得都可)。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。

交付流程

课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。

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