这个周末一直在玩龙虾，网上看了一大堆教程，自己也尝试了不少技能，这里简单总结一下。不过提前声明，这些还是比较粗线的尝试，肯定有有错漏，以后有什么发现，会随时更新内容。
先说技能，让ai跳出聊天对话框，真正能干活，需要和各种各样的服务打交道，包括处理文件，调用api，管理生成内容等等，这些其实都是技能。 所以openclaw要真正能用，一些基本的技能是必不可少的， 以下是我现在通过腾讯控制面板安装的：
tavily-search 1.0.0 网页搜索，需要去网上申请配置key
summarize 1.0.0 内容总结工具
agent-browser 0.2.0 操控浏览器
find-skills 0.1.0 找到技能的基础技能，三大必装工具之一
github 1.0.0 github 需要配置好gh命令行工具和github网站的密钥
obsidian 1.0.0 访问obisidian内容的工具
notion 1.0.0 需要notion的key
weather 1.0.0 天气查询
tencentcloud-lighthouse-skill 1.0.0 腾讯自带的，没配置
tencent-docs 1.0.3 腾讯自带的，没配置
proactive-agent-skill 1.0.0 主动技能增强，三大必装工具之一
stock-analysis 6.2.0 股票分析，应该是用yahoo finance数据，不支持A股
ai-ppt-generator 1.1.2 ppt生成
ai-picture-book 生成图文绘本，需要配置api
deepresearch-conversation 1.1.2 研究报告工具
baidu-search 1.1.0 百度搜索，百度全家桶需要baiduapi
baidu-baike-data 1.1.0 百度百科
baidu-scholar-search-skill 1.1.0 百度学术
ai-notes-of-video 1.0.0 视频自动注解
seedance-story-orchestrator 1.0.0 视频生成，需要seedance 的api key
market-research-reports 1.0.0 市场调研工具
wordpress-publishing-skill-for-claude wordpress 自动写文章， 要配置apikey
wordpress-api-gutenberg wordpress文章工具
self-improving 1.1.3 自我提升工具
capability-evolver 1.20.4 能力进化工具
pdf 0.1.0 pdf文件处理
pptx-2 0.1.1 ppt文件处理
docstrange 1.0.2 文档处理工具
clawflows 1.0.0 流程图工具
mission-control 2.3.1 任务规划管理
humanize 1.0.0 让机器人像人一样说话
diagrams-generator-pro 1.1.0 图表生成工具
skill-vetter 1.0.0 skills安全检查工具，三大必装工具，最好第一个装这个
gog 1.0.0 google邮箱文档套餐，需要配置api
agent-memory 1.0.0 内存整理工具
elite-longterm-memory 1.2.3 长期记忆工具
上面的技能都可以用直接安装，除了各种工具接口，还有一些号称自我openclaw提升自我改进的工具，我用的时间比较短，没看出有什么效果。
很多技能都需要额外的配置， 要去网站申请key之类的， 需要一项一项配好，其实可以让openclaw自己检查这些。比如这样提问：
检查一下所有安装好的技能，都配置好了吗，技能的用法都已经整理好并且记录了吗
openclaw应当会给出技能的状态。 然后再问：
检查一下所有的技能是不是都可以正常使用，哪些需要额外的配置，比如api key或者token
根据openclaw的回复，可以依次解决配置问题。
因为openclaw不支持a股数据，需要自己配置一个能访问数据的接口，有同花顺用户的可以装同花顺sdk，还有一些量化网站api只要有文档，都可以让openclaw用， 我找了一个有openclaw相关技能的 qveris， 也是先在网站申请key之后安装配置好。
技能之外，openclaw比对话框聊天增强的最主要功能就是记忆系统，网上有很多相关的介绍，就此略过，可以在命令行用
openclaw memory status
看记忆系统的状态，需要配置embedding 接口， 可以用本地的ollama，也可以用大模型api，硅基流动就有免费的。记忆系统正常后，需要真正让openclaw用起来， 其实在agent.md 里已经写好了规则，但是可能还需要主动确认一下，可以这样问：
检查一下你的记忆系统，是分层结构吗？会定期更新吗？
用了几天我的openclaw都没有主动写memory.md 这个长期记忆文件， 提醒他以后，才开始更新。
下面这些先不用看，安装失败！依赖包错误，已经提了issue
网上推荐了一个开源项目 memclawz， 安装这个memclawz， 先安装numpy和zvec依赖包，直接用pip安装是禁止的，先要激活一个虚拟环境，再安装
apt install python3-venv
python3 -m venv ~/.openclaw/venv
source ~/.openclaw/venv/bin/activate
pip install zvec
pip install fastapi
pip install uvicorn安装好zvec以后，执行
cd ~/.openclaw/workspace
git clone https://github.com/yoniassia/memclawz.git
cd memclawz && bash scripts/first-run.sh折腾了半天插件，发现有问题，各种依赖包更新的太快，接口对不上跑不起来，先放放，还是让openclaw 自己检查记忆系统
看一下你的记忆系统，还有什么要配置的吗？这是openclaw的输出
当前记忆系统状态
| 组件 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| MEMORY.md | ✅ 已有 | 长期记忆文件 |
| memory/ | ✅ 已有 | 每日日志文件夹 |
| memory_search | ✅ 已启用 | 使用 ollama 向量搜索 |
| SESSION-STATE.md | ❌ 缺失 | 热存储层（活动任务/偏好） |
建议补充配置
1. 创建 SESSION-STATE.md（推荐）
这是你的”热内存”，在对话中存活。符合 WAL 协议
2. LanceDB 向量存储（可选）
当前 memory_search 使用 ollama（免费）。如果想要更强大的语义搜索，可以：
- 在
openclaw.json中启用memory-lancedb插件 - 需要先安装：需要检查是否在允许列表
需要我帮你创建 SESSION-STATE.md 吗？这是最有价值的补充。
当然是选择创建了，折腾了一番，
✅ 记忆系统检查完成
| 组件 | 路径 | 状态 |
|---|---|---|
| 长期记忆 | MEMORY.md | ✅ 1303 bytes |
| 热内存 | SESSION-STATE.md | ✅ 383 bytes |
| 每日日志 | memory/ | ✅ 3个文件 |
| 向量搜索 | openclaw.json | ✅ ollama 启用 |
memory/ 内容
2026-03-06.md(4.8KB)2026-03-08.md(1KB)qmd/文件夹
完整架构已建立：
┌─────────────────────────────────────┐
│ SESSION-STATE.md │ ← 热内存（新建 ✅）
├─────────────────────────────────────┤
│ MEMORY.md │ ← 长期记忆 ✅
├─────────────────────────────────────┤
│ memory/ │ ← 每日日志 ✅
│ (2026-03-06, 2026-03-08) │
├─────────────────────────────────────┤
│ memory_search (ollama) │ ← 向量搜索 ✅
└─────────────────────────────────────┘记忆系统已经完整可用！🎉
先记录到这里