一个在GitHub上突破10万Star的AI助手项目，Forbes、CNBC、The Verge轮番报道，但中文世界里，居然找不出一套系统化的学习教程。
官方文档是英文的，而且零散分布在各个角落。中文教程呢？要么停留在表面概念，要么早已过时。想从头到尾系统地学一遍？基本找不到现成的路径。
那就自己动手来填这个坑。
01 为什么做这个站
OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）最近在开发者圈子里确实火得有些出圈。GitHub上10万+的Star数已经说明了一切。但真正要上手的时候，你会发现一个尴尬的现实：
- 官方文档是英文的，还很零散
- 中文教程要么太浅，要么太老
- 想系统学习？找不到路径
与其等着别人来填补这个空白，不如自己动手试试看。
02 7天学习路径
学习任何一个新工具，最大的障碍不是技术难度，而是不知道从哪里开始。所以把OpenClaw的整个学习过程拆成了7个清晰的步骤，每天解决一个问题：
| Day | 主题 | 你会获得 |
|---|---|---|
| 1 | 认识OpenClaw | 理解它和ChatGPT的本质区别 |
| 2 | 安装部署 | 10分钟跑起来第一个助手 |
| 3 | 赋予灵魂 | SOUL.md / USER.md 配置 |
| 4 | 接入生活 | Gmail、日历、搜索对接 |
| 5 | 技能扩展 | 安装700+ Skills |
| 6 | 主动工作 | 心跳机制 + 定时任务 |
| 7 | 进阶玩法 | 自定义开发 + 安全配置 |
每天一个主题，跟着做就完事了。目标不是让你"了解"OpenClaw，而是让你"用上"它。
中文版入口：openclaw101.dev/zh
英文版入口：openclaw101.dev
03 70+ 精选资源
全网关于OpenClaw的教程、案例和深度分析，花了些功夫逐一筛选，最终精选出70多篇最有价值的资源，全部按主题分类整理好了：
云平台部署
- 阿里云一键部署（钉钉/企微）
- 腾讯云Lighthouse（飞书/企微）
- AWS Mac实例（苹果生态自动化）
- DigitalOcean一键方案
入门教程
- 菜鸟教程完整版
- Codecademy结构化教程
- DataCamp WhatsApp远程控制
- 掘金/CSDN/博客园 保姆级教程若干
深度文章
- IBM架构分析
- Scientific American科普
- The Hacker News安全警示（341个恶意技能曝光）
- Cisco企业安全分析
视频教程
- B站：架构解析、记忆系统拆解、部署教程
- YouTube：英文入门教程
全部分类整理好了，中英文都有，直接去资源聚合页就能找到：openclaw101.dev/resources
04 为什么现在值得学
先看三个大背景：
- AI Agent元年已至。2025年底AI模型跨过了一个关键临界点——能多步推理、能持续上下文、能自己写代码执行。OpenClaw是第一批吃到这个红利的项目，现在不上车，后面只能看着别人跑。
- 越早开始，收益越大。AI助手和传统软件最大的区别在于：它会随时间变好。你的MEMORY.md会积累偏好，技能会越装越多，它对你的了解会越来越深。今天不开始，就是晚一天让助手认识你。
- 窗口期不会太长。现在能用OpenClaw的人还不多，会配置的更少。等半年后人人都会了，那些早期红利就彻底消失了。工具就摆在那里，用不用，是你自己的选择。
05 一点感想
这个站的初衷很简单。
这个项目本身就是实际在跑的东西，每天用它来检查邮件、管理日历、分析数据、写代码。想的是，既然自己能从中受益，为什么不把这个效率杠杆分享给更多人？
整个项目完全开源，站点代码也开源。如果觉得有用，点个Star或转发一下，就是对这件事最好的支持。
写在最后
- 7天教程：openclaw101.dev/zh
- 资源聚合：openclaw101.dev/resources
这不是未来。这是现在已经在跑的东西。
