跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @大权AI赋能 做了什么： 通过百度智能云平台一键部署OpenClaw镜像，几分钟内完成环境配置，接入文心、DeepSeek、Qwen等大模型，获得24小时待命的AI数字员工。 怎么做的： （1） 登录百度智能云，选择OpenClaw镜像 （2） 点击部署，几分钟自动完成安装（无需命令行操作） （3） 配置大模型：接入文心、DeepSeek、Qwen等可选”大脑” （4） 开始使用：通过对话让AI自动整理数据、处理报表、操作浏览器、写代码调试 （5） 限时免费：1月31日起首月免费，每日限量500台

跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @柒叭科技 做了什么： 利用百度智能云限时免费活动，零成本部署OpenClaw数字员工，实现报表整理等重复性工作的自动化，1小时工作缩短至十几分钟。 怎么做的： （1）在百度智能云轻量应用服务器选择OpenClaw镜像 （2）系统自动完成环境配置和部署，几分钟内完成 （3）通过千帆平台对接文心、DeepSeek等主流大模型 （4）向AI下达指令，让其执行打开软件、处理文档、整理数据等操作 （5）根据任务需求灵活切换不同”大脑”（模型） 原文提及活动1月31日开始，为期一个月，每日限量500台。

跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @AI李厂长 做了什么： 通过百度智能云红手指云手机实现OpenClaw移动端部署，零配置开箱即用，解决传统本地部署复杂、硬件要求高的问题。 怎么做的： （1）下载红手指云手机App<关注小红书 @daydayuseai> （2）使用兑换码领取定制版云手机 （3）桌面直接显示OpenClaw预置图标，点击启动 （4）电脑端通过百度智能云轻量服务器一键部署 （5）借助千帆平台接入文心、DeepSeek等模型 原文提及限时免费体验，电脑端每日限量500台。

跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @陈陈菲懂点AI 做了什么： 通过百度智能云一键部署OpenClaw作为AI数字员工，让AI像真人一样操作电脑桌面处理文档、整理数据，解决团队高频重复工作的自动化需求。 怎么做的： （1）数据来源：企业文档、数据表格、任务指令 （2）触发条件：自然语言指令 （3）执行步骤：进入百度智能云→选择轻量应用服务器→选择OpenClaw镜像→自动完成环境部署→接入千帆平台→切换文心/DeepSeek/Qwen等模型→下达任务指令→AI执行桌面操作→输出可交付结果 （4）输出位置/提醒方式：通过部署的AI数字员工返回执行结果 （5）频率或阈值：1月31日起购买推荐机型首月免费，每日限量500台

跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @互联网大厂派 做了什么： 通过百度智能云红手指云手机方案，在安卓手机上免部署使用OpenClaw，5分钟内完成激活，无需电脑端复杂配置流程。 怎么做的： （1）下载红手指APP安卓版； （2）使用兑换码领取对应授权码； （3）在云手机环境中完成激活； （4）全程无需本地安装，云端运行OpenClaw核心功能。

跨平台调用与结果回传 – OpenClaw实战场景

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @大厂on line 做了什么： 通过百度智能云领取兑换码或购买实例，在移动端（红手指云手机APP）和PC端（轻量应用服务器）免费体验OpenClaw，零成本拥有AI数字员工。 怎么做的： （1）移动端： – 下载红手指云手机APP – 领取兑换码获取定制版云手机，开箱即用免部署 – 或自主购买云手机实例按需部署 – Android端已适配，内置一步式引导 （2）PC端： – 1月31日起参与限时活动 – 选择OpenClaw镜像推荐机型（轻量LS/经济型e1） – 首月免费，每日限量500台 – 一键对接文心、DeepSeek等主流大模型 （3）功能范围：做PPT、处理表格、整理文档、数据采集等实际工作 （4）活动时间：持续1个月

飞书渠道任务回传 – OpenClaw实战场景

1. 飞书渠道任务回传 作者： @Ai卡卡罗特（每天教Ai） 做了什么： 利用百度智能云限时免费活动，一键部署OpenClaw，零成本获得能操作电脑处理重复工作的AI办公搭子。 怎么做的： （1）准备环境：确认系统要求，安装Node.js和必要依赖 （2）执行部署：运行安装脚本或一键部署命令完成环境配置<关注小红书 @daydayuseai> （3）模型配置：选择并配置AI模型API（如Claude、Kimi、GPT等） （4）通道接入：配置通讯渠道（飞书、Telegram、Discord等） （5）测试验证：发送测试指令验证连接和功能正常

飞书渠道任务回传 – OpenClaw实战场景

1. 飞书渠道任务回传 作者： @西西里的AI世界 做了什么： 通过百度智能云轻量应用服务器预置镜像，零成本快速部署OpenClaw，实现AI数字员工的即开即用，处理重复性办公任务。 怎么做的： （1）准备环境：确认系统要求，安装Node.js和必要依赖 （2）执行部署：运行安装脚本或一键部署命令完成环境配置 （3）模型配置：选择并配置AI模型API（如Claude、Kimi、GPT等） （4）通道接入：配置通讯渠道（飞书、Telegram、Discord等） （5）测试验证：发送测试指令验证连接和功能正常

OpenClaw 模型选型与任务路由方案 – OpenClaw实战场景

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/Savings_Lack5812（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在本地电脑、RTX 3090，结合Qwen、Claude，并围绕24 models这类关键规模进行配置。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Qwen、Claude 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Qwen、Claude 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/Strange_Passage_9019（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在VPS、本地电脑，结合MiniMax。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 MiniMax 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 MiniMax 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/InsideEmergency4186（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在本地电脑。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 不同模型 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 不同模型 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/codeninja（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合Claude、Gemini。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Claude、Gemini 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Claude、Gemini 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/Frag_De_Muerte（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在Mac Studio，结合Qwen、MiniMax、Kimi。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Qwen、MiniMax、Kimi、OpenRouter 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Qwen、MiniMax、Kimi、OpenRouter 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/alexfire17（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合Gemini。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Gemini 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Gemini 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/Every-Chemistry3609（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合OpenRouter。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 OpenRouter 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 OpenRouter 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/SuperbCommon1736（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 不同模型 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 不同模型 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/iama_username_ama（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合Claude、Gemini、MiniMax。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Claude、Gemini、MiniMax、Kimi 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Claude、Gemini、MiniMax、Kimi 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型搭配与成本平衡方案 作者： u/nikunjverma11（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合Claude。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Claude 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Claude 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/elevensubmarines（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在Docker。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 不同模型 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 不同模型 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/runawaydevil（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 不同模型 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 不同模型 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/ShabzSparq（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合Kimi。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Kimi 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Kimi 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/productboy（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。结合OpenRouter。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 OpenRouter 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 OpenRouter 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

1. OpenClaw 模型选型与任务路由方案 作者： u/djangelic（Reddit） 做了什么： 围绕不同模型的成本、速度和任务表现差异，建立了一套更适合 OpenClaw 日常使用的模型搭配和任务分流方式。运行在本地电脑，结合Claude。 怎么做的：

• （1）先按任务类型来拆模型使用场景，区分哪些任务更看重稳定执行，哪些更看重成本，哪些更看重长上下文或复杂推理，避免所有任务都塞给同一个模型。 给OpenClaw的指令：请先按任务类型帮我拆分模型需求，至少区分执行型、生成型、筛选型和高风险型任务，并说明每类任务更适合看重哪些指标。
• （2）再把 Claude 这几类模型放到同一个比较框架里，不只看宣传效果，而是看在我自己的任务上谁更稳、谁更快、谁更省。 给OpenClaw的指令：请基于我的实际任务，帮我比较 Claude 这些模型在成功率、速度、成本和人工返工率上的差异，并输出一张可执行的对比表。
• （3）比较完之后，不是选一个“万能模型”，而是给不同任务配不同默认模型和升级路径，让高频低价值任务走便宜路线，关键任务再走更稳的路线。 给OpenClaw的指令：请根据对比结果帮我制定模型分工方案，明确每类任务的默认模型、升级模型和失败后的备用模型。
• （4）然后把切换条件写清楚，比如超预算、超时、输出不完整、工具调用失败、上下文过长时要不要切模型，别等任务跑坏了再手工救火。 给OpenClaw的指令：请帮我制定模型切换规则，明确在超预算、超时、效果差、上下文过长或工具调用失败时应该怎么自动切换。
• （5）把模型分工跑进真实任务里观察一段时间，重点看哪些任务明明便宜却返工很多、哪些任务花钱多但结果并不更好。 给OpenClaw的指令：请围绕真实任务帮我做一轮模型运行复盘，找出哪些任务选型不合理、哪些任务存在高成本低收益的问题。
• （6）最后沉淀成一套长期有效的路由规则，让 OpenClaw 在日常运行中能自动挑模型，而不是每次都靠人临时决定。 给OpenClaw的指令：请把最终的模型选型和切换逻辑整理成可长期使用的路由规则文档，方便 OpenClaw 后续自动执行。

十一、其他平台调用OpenClaw

1. 跨平台调用与结果回传 作者： @柒叭科技 做了什么： 利用百度智能云轻量应用服务器的OpenClaw镜像，零成本部署具备”具身操作”能力的AI数字员工，实现打开软件、处理文档、整理数据等自动化办公任务，显著提升工作效率。 怎么做的： （1）数据来源：百度智能云提供的OpenClaw预配置镜像<关注小马useai.live> （2）触发条件：1月31日起购买推荐机型（LS或e1）享受首月免费，每日限量500台 （3）执行步骤：

• 登录百度智能云控制台
• 进入轻量应用服务器选购页面
• 选择带有OpenClaw镜像的推荐机型
• 完成购买后系统自动完成环境配置和部署
• 通过千帆平台按需切换接入文心、DeepSeek等主流大模型 （4）执行能力：可操作电脑软件、处理文档、整理数据报表等 （5）输出位置/提醒方式：用户通过交互界面下达指令，AI完成任务后返回结果

演出灯光音乐工程自动化制作 – OpenClaw实战场景

1. 演出灯光音乐工程自动化制作 作者： @Midifan 做了什么： 现场音频与灯光工程师Jason面临传统演出筹备流程繁琐、耗时长的痛点，需要为乐队快速准备一场完整演出。他借助OpenClaw智能助理，仅输入乐队的一封邮件作为信息来源，便自动完成了整场演出的灯光和音乐工程制作。该方案显著缩短了演出筹备周期，降低了人工协调成本，让技术人员能将精力聚焦于现场调优与创意呈现，提升了演出交付效率和专业水准。 怎么做的：

• （1）接收乐队发来的演出需求邮件，提取曲目清单、风格偏好、场地规格等关键信息，形成结构化任务输入。 （2）将邮件内容导入OpenClaw智能助理，设定输出目标为完整灯光与音频工程方案。 （3）OpenClaw自动解析需求并生成灯光编程指令集，包括灯具布局、色彩序列、动态变化节点。 （4）同步生成音频工程文件，涵盖音轨编排、效果器设置、场景切换时序。 （5）导出标准化工程格式，兼容主流灯光控台和数字音频工作站。 （6）在模拟环境中预演完整流程，校验声光同步精度和艺术表现力。 （7）根据预演反馈微调节奏衔接与视觉层次，锁定最终演出版本。 （8）现场加载工程文件，执行最终业务条件适配与实时应急备份。