OpenClaw 的練功房：打造自己的 Python 修行之所

前言

OpenClaw 除了可以使用強大的 AI 模型以及各種雲端服務的功能以外，更重要的是它可以依照使用者不同的需求，打造不同的功能。OpenClaw 本身提供了自然語言的介面，讓我們不用去擔心各種人機介面可能遇到的問題，以及後續程式執行的串接工作，只需要專注在技能開發的核心，在那裡讓自己的技術種子慢慢生根、發芽，最終長成具備差異化以及個人化的 AI 工具。

虛擬環境

不管是在 ubuntu linux 環境或是在 iMac 環境，我們在發展 Python 程式之前都要建立 Python 的虛擬環境 (venv )，避免影響到正常的系統操作。在 ubuntu 22.04 以及之後的版本，更是把 venv 的建立定為必要的作法。虛擬環境 (venv) 的建立可以參考之前的文章。建立之後，要記得跟小蝦說虛擬環境的位置，它會把虛擬目錄的路徑記䤸在”TOOLS.md” 這個檔案，未來在虛擬環境所有 Python 新增的程式庫，都會加強 OpenClaw 的能力。

Jupyter Notebook 的建立

Jupyter Notebook 對 OpenClaw 使用者來說是，是一個非常好用的工具；除了編寫 python 程式的 ipynb 檔以外，也可以直接編寫 py 檔/md 檔/json 檔；甚至 OpenClaw 也可以直接使用 .ipynb 檔；完全不需要轉檔。在瀏覽器裡寫 code、看結果、畫圖形，卻不需要每次都鍵入一行指令再等待一行輸出。而且它透過瀏覽器具備的遠端編寫功能，對我這種經常不在書桌前工作的 OpenClaw 使用者來說，真的是一大福音。

Jupyter Notebook 的使用，讓「程式」這件事變得如此自然，可以一邊寫假設，一邊看資料長什麼樣子；強烈建議在一開始安裝好 OpenClaw 之後，就先安裝 Jupyter Notebook；安裝步驟也可以參考之前的文章。

技能資料夾

OpenClaw 的技能系統主要有兩個資料夾，也就是「技能」（Skills）的擺放位置。這是 OpenClaw 設計的貼心之處。個人開發與公共資源之間，有一道安全的護城河。當我們在工作區開發一個新的功能時，不會意外破壞其他已經穩定運行的技能。而當想要借鑒他人成熟的技能時，我也知道該往哪個方向尋找。

第一個是位於 npm 全域的技能資料夾 (~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/)。這裡是 OpenClaw 安裝完之後就會存在的資料夾；存放的技能是經過社群驗證、或是 OpenClaw 本身提供的技能；對於不會自行進行技能開發的使用者來說，透過由 GitHub或 ClawHub下載現成的技能到這個位置來使用，其實就夠了。

第二個是存在於 ~/.openclaw/workspace/skills/ 這個路徑。這是工作區域的技能資料夾，我們自行開發的技能及說明文件，都會存在這裏；OpenClaw 在調用技能順序的時候，也會以這個位置作為第一優先；也就是最適合使用者本身需求的技能會最優先使用。不過在 OpenClaw 剛安裝完成之後，這個目錄並不存在，必須要自行建立。當然，也可以存放那些屬於個人的、尚未成熟的想法與程式創作。在這裡，可以大膽地實驗、失敗、修正，不用擔心影響到其他人。

把 OpenClaw 當作 GUI

在之前發表的文章裡，我們曾介紹過如何利用類神經網路以及品管手法建立股票管制圖。當時使用 pyTorch 建立類神經網路股價模型，並透過統計計算畫出上下管制線。那是一個完全透過簡單的 Jupyter 介面完成的工作。但現在，如果我們把 OpenClaw 與 Telegram 結合，那麼這套系統就不再只是「本機上的 Python程式」，而是一個可以跨裝置、跨距離溝通的圖形介面。

你可以把 Telegram 想像成一台免費圖形介界遠端終端機。當你在辦公室處理事務時，透過簡單的指令，就能觸發家裡伺服器上的 Python 程式；當你在通勤的路上，依然能透過手機檢視模型的訓練進度；當你有新的想法，只需要對著手機說幾句話，OpenClaw 就會在你的練功房裡啟動對應的腳本。這就是 OpenClaw 練功房的願景：不再只是本地端的工具，而是一座能與你的生活深度結合的運算心臟。

練功房的意義

在這座練功房，是一個想像力的載體。在這裡，可以把任何一個小小的念頭—在短短的時間內變成實際可運作的程式，不用擔心複雜的人機介面以及繁多的串接細節。可以大幅縮短「想要」與「做到」之間的距離。在這裡，Python 不再只是一個名詞，而是一種與世界互動的方式。而 OpenClaw 則是這座練功房裡的引導者。在互相討論中間回饋給我越來越精準的建議；並且記得過去討論過的所有細節，讓我可以專注在創造新的事物上。