OpenClaw训练营
从零搭建你的 OpenClaw AI Agent 工作系统
一、课程简介
AI不应该只停留在聊天窗口里。
《OpenClaw训练营》是一门面向实战应用的 AI Agent 落地课程，帮助你从零搭建自己的 OpenClaw 工作系统，让 AI 不只是回答问题，而是能够执行任务、调用工具、追踪信息、生成内容、分析数据，成为你的专属 AI 员工。
课程将围绕 OpenClaw 引擎部署、Agent 与 Skills 配置、高价值业务场景实战三大模块展开，带你完成从“会用AI”到“让AI为你持续工作”的升级。
二、适合人群
本课程适合以下学员：
- 想系统掌握 OpenClaw，并搭建个人 AI Agent 工作流的人
- 自媒体、内容运营、小红书运营、公众号运营从业者
- 投资研究、金融数据分析、A股市场关注者
- 企业老板、团队负责人、个人创业者、自由职业者
- 希望用 AI 提升信息收集、内容生产、数据监控和决策效率的人
- 已经使用过 ChatGPT、Kimi、通义、腾讯云、阿里云等 AI 工具，希望进一步提升实战能力的人
- 如果你不满足于“问AI几个问题”，而是希望让 AI 真正帮你干活，这门课会非常适合你。
三、你将学到什么
通过本课程，你将掌握：
- OpenClaw 本地部署与基础使用
- Kimi、阿里云、腾讯云等多平台部署方式
- 不同使用场景下的模型与部署方案选择
- OpenClaw 核心配置方法
- Agents 的创建、配置与任务分工
- Skills 的配置、调用与扩展
- 如何打造可持续运行的专属 AI 员工
- 小红书热点追踪与内容产出流程
- 投资日报自动生成流程
- A股量化监控应用搭建
- 智能选股引擎实战框架
- 高价值 AI 自动化场景的完整闭环设计
四、课程大纲
第一模块：完整掌握 OpenClaw 引擎 课时：2小时
你将学习：OpenClaw 是什么，适合解决哪些问题；OpenClaw 本地部署流程；环境配置与常见问题排查；接入 Kimi、阿里云、腾讯云等模型平台；不同平台的成本、性能与适用场景对比；如何根据自己的任务选择最优部署方案。
学习目标：让你快速跑通 OpenClaw，并具备独立部署和选择平台方案的能力。
第二模块：让你的 OpenClaw 成为专属 AI 员工 课时：4小时
你将学习：OpenClaw 常用配置详解；Agent 的角色设定与任务拆解；多 Agent 协作配置；Skills 的安装、调用与管理；如何给 AI 配置“智能手脚”；如何让 AI 执行搜索、分析、写作、监控等任务；如何设计 7x24 小时自动运行的任务流程；常见配置错误与排查方法。
学习目标：让你掌握 OpenClaw 的核心生产力配置，能够搭建属于自己的 AI 工作助手。
第三模块：跑通高价值应用场景闭环 课时：6小时
你将实战完成小红书热点追踪与内容产出、投资日报自动生成、A股量化监控、智能选股引擎等真实业务场景。
学习目标：让你不只学会配置工具，而是能真正跑通可复用、可迁移、可持续优化的 AI 应用闭环。
五、课程特色
- 不是提示词课，而是 AI Agent 实战课：教你如何让 AI 执行任务、调用工具、追踪信息、分析数据，真正进入工作流程。
- 从部署到应用，完整跑通：覆盖本地部署、多平台接入、Agent 配置、Skills 配置和高价值场景实战。
- 聚焦真实业务场景：围绕内容运营、投资研究、量化监控、选股分析等高频需求展开。
- 打造你的专属 AI 员工：通过 Agents 和 Skills 配置，让 OpenClaw 具备更强的任务执行能力。
六、学习收获
完成课程后，你将能够：
- 独立部署并运行 OpenClaw
- 根据不同任务选择合适的模型平台
- 配置自己的 Agent 与 Skills
- 搭建专属 AI 工作流
- 让 AI 辅助完成内容生产、信息追踪和数据分析
- 跑通小红书、投资日报、A股监控、智能选股等实战场景
- 将课程案例改造成自己的业务自动化系统
七、学习门槛
本课程适合有一定动手能力的学员。你不需要是专业程序员，但建议具备基础电脑操作能力，愿意跟着课程完成部署和配置，使用过至少一种 AI 工具，并对内容生产、投资研究、数据分析或自动化办公有明确需求。如果你有命令行、API、云平台或基础编程经验，学习效果会更好。
八、课程安排
- 课程形式：线上训练营 / 实战教学
- 总课时：12小时
- 学习方式：讲解 + 演示 + 实操 + 案例拆解
- 课程模块：3大模块，覆盖部署、配置、场景闭环
- 适合节奏：集中学习，课后反复练习与改造
九、重要说明
本课程中的投资日报、A股量化监控、智能选股等内容，主要用于学习 AI Agent 在信息整理、数据分析和自动化监控中的应用方法，不构成任何投资建议，也不承诺投资收益。投资有风险，决策需谨慎。
十、报名对象
如果你希望不再只把 AI 当聊天工具，搭建一个真正能帮你做事的 AI 员工，用 AI 提升内容生产效率，用 AI 自动追踪热点、资讯和数据，掌握 AI Agent 的实战配置方法，并把 OpenClaw 用到自己的业务和工作中，欢迎加入《OpenClaw训练营》。
让 AI 不只是回答你，而是开始为你工作。
讲师介绍
冯雷
OpenClaw训练营讲师 / AI Agent 工程实战导师
讲师简介
冯雷老师拥有计算机软件工程背景和一线工程开发经验，曾参与金融交易管理系统及华为海思 Linux 操作系统内核相关项目开发，熟悉 C/C++、Linux、数据库、系统调试与复杂问题排查。凭借扎实的工程能力和真实项目经验，冯老师将带领学员从 OpenClaw 部署、Agent 配置到小红书内容生产、投资日报、A股监控、智能选股等场景实战，帮助学员真正掌握 AI Agent 的落地方法，打造可持续工作的专属 AI 员工。
作为《OpenClaw训练营》讲师，冯老师的优势在于不仅懂工具使用，更具备真实工程项目经验。他能够从“系统如何跑起来”“配置为什么这样做”“任务失败如何排查”“如何把 AI Agent 用到真实业务场景中”等角度，帮助学员把 OpenClaw 从一个 AI 工具，真正搭建成可执行任务、可持续工作的专属 AI 员工。
核心优势
- 扎实的 C/C++、Linux、数据库与算法基础
- 具备金融交易系统开发经验，熟悉数据处理与业务系统逻辑
- 具备 Linux 系统级开发与问题定位经验
- 熟悉从需求到开发、调试、维护的完整工程流程
- 能将复杂技术问题拆解为适合学员理解和实操的步骤
- 适合带领学员完成 OpenClaw 部署、Agent 配置和高价值场景闭环实战
详情介绍
冯雷老师，本科毕业于东北农业大学，计算机相关专业背景，曾获国家奖学金、创新创业大赛省级奖项，在校期间多次参与技术竞赛并获奖。
冯老师具备扎实的软件工程与系统开发经验，熟悉 C/C++、C#、Linux、数据库、数据结构与常用算法，曾参与金融交易管理系统、Linux 操作系统内核模块等一线工程项目开发，拥有从需求分析、功能开发、系统调试到现场问题处理的完整项目经验。
在上海金仕达软件科技有限公司期间，冯老师参与国际投资者交易管理系统开发，项目覆盖前台交易窗口、后台数据处理系统及数据库清算系统，涉及股票、债券、基金等交易订单管理场景。这段经历使其对金融数据处理、交易系统逻辑、业务系统稳定性有较深入理解，也能很好支撑本训练营中“投资日报自动生成”“A股量化监控”“智能选股引擎”等实战场景讲解。
在中软国际/华为海思项目期间，冯老师参与 Linux 操作系统内核 RAS 模块特性开发，负责系统错误、中断处理、日志记录与问题定位相关工作，累计提交代码 1400 余行，解决和协助定位多个测试与系统问题。这类底层系统开发经历，使其具备较强的问题排查、系统配置、环境部署和复杂工程理解能力，能够帮助学员更好地掌握 OpenClaw 的本地部署、多平台接入、Agent 配置与运行调试。
讲师评分
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