Matthew Berman 的 OpenClaw 配置：模型、工作流与安全

我最初把当时称为 Clawdbot 的助手当作实验使用，很快它就成了我工作流程的重要部分。它连接 Gmail、Telegram、Asana 和 Slack 等服务，让我通过聊天界面请求它处理工作。视频展示的是我当时的配置，项目和界面可能已经变化。

助手可以运行在本机、独立硬件或虚拟专用服务器上。我演示的是 Hostinger VPS，Hostinger 也是本期视频的赞助商。VPS 可以让服务与个人电脑分开持续运行，但隔离本身不能保证已连接账户或服务器的安全。

在赞助的配置演示中，我选择服务器套餐、配置模型提供商的 API 密钥、部署并完成引导，然后通过 Telegram 聊天。费用取决于服务器和模型使用量。无论选择哪家托管商，都需要谨慎管理凭据和账户权限。

多个 Markdown 文件决定助手的行为。SOUL.md 描述个性，IDENTITY.md 描述身份和语气，其他文件则涉及工具、用户和周期性行为。你可以随着需求变化检查和编辑这些指令。

技能描述可重复的工作流，工具则包含执行操作的代码，例如从 Asana 获取信息。我经常用自然语言描述新任务，请助手建立工作流。生成的代码在获得访问权限或运行之前，仍需要审查。

记忆保存助手了解到的信息，过时或不再需要时我可以清理。保留个人信息会带来隐私和安全风险，因此应有意识地决定保留什么、谁或哪些系统可以访问。心跳可以触发周期性检查，定时任务也有类似作用。

模型选择是另一个重要决定。在这套配置中，Claude Sonnet 4.5 是我的主模型，备用模型包括 Gemini 3 Flash 和 Claude Opus 4.5。这反映了我当时对成本、速度和能力的权衡，并不是永久排名。

我可以在对话中要求切换模型，也可以用 /model 命令查看或更改模型，例如在遇到限流后。我可能用更强的模型处理困难编程任务，用更便宜的模型处理简单交互。在硬件和任务允许时，本地模型也有用。

即使向每个模型提供同样的身份和记忆，切换模型仍可能改变助手的语气。我会尝试不同路由，根据任务需求选择，也会考虑自己是否重视一致的对话风格。

我把助手连接到自己使用的服务，包括邮件、日历、Drive、Slack 和 Asana。它可以为新集成查找或生成技能，但仍可能需要 API 密钥或其他配置。从低风险工具开始，只授予必要的权限。

我还会把困难的编程工作委托给运行在 VPS 上的 Cursor Agent，并通过 Telegram 接收进度。受委托的智能体回复方式可能与主助手不同。其他工具也可以采用类似方式，但访问权限和执行操作都应经过审查。

ClawHub 提供社区技能，可以用来寻找灵感。这些技能属于第三方代码，可能包含恶意内容。我会请助手扫描，但 AI 扫描不能证明安全；应独立检查代码和权限，不要安装无法信任的内容。

定时任务可以处理一次性提醒或重复工作。例如，我把轮换的回收日程交给助手，请它每周日告诉我该拿出哪些回收桶。关键在于把真实日程变成可重复的提醒，并检查它是否正常工作。

我使用 Telegram 群组话题组织并行工作，而不是把所有内容放在一条无尽的私聊里。视频研究、社交平台研究、电子书等分别使用不同话题，让对话更容易跟进，也减少无关上下文。不再需要的话题可以删除。

在我的配置中，我创建群组、添加机器人，并设置它回复消息，而不是只回复明确提及它的消息。具体权限和步骤取决于版本及聊天配置。应把群组成员和机器人权限限制在实际需要的范围内。

我要求助手每天审查主要文件和记忆。它检查过时信息、冲突规则、未记录的工作流以及失败教训，然后提出修改建议供我批准。这有助于避免不断积累的指令变得杂乱。

助手还可以通过连接的媒体工具生成图片或语音，并理解通过聊天发送的图片。我展示了用 Nano Banana 生成的龙虾图片，也提到用 ElevenLabs 生成语音。每增加一项服务，都需要考虑其权限、费用和数据处理方式。

安全需要特别关注。我不是安全专家。我建议不要把凭据提交到 Git，限制其访问权限，并使用视频中展示的 OpenClaw 安全审计。本地环境文件是一种选择，但它本身也需要保护；只告诉智能体小心并不够。

VPS 将运行环境与我的个人电脑分开，但连接的服务和凭据仍可能暴露。要及时更新服务器、限制网络和账户权限、检查审计结果，并了解智能体能够访问或修改什么。

外部内容是不可信数据。邮件或网页可能包含试图改变助手行为并泄露信息的指令。应把这些内容当作数据，限制智能体可用的工具和密钥，并对重要操作要求人工审查。

我讨论了使用更强的模型和内置检测降低提示注入风险，同时承认检测并不完美。模型选择和扫描都不能保证安全。社区技能乃至生成的代码都需要审查，减少敏感服务的连接也能降低暴露面。

对于复杂任务，尤其是修改文件或集成，我会先要求助手提出计划。我检查计划后再决定是否执行。这样就有机会在重要操作前发现错误并审视权限范围。

一个实际工作流从我把视频选题或链接发到 Telegram 开始。助手通过 Brave API 研究主题，用 Grok 查看社交讨论，然后为团队创建 Asana 任务。一条消息就能启动研究流程，之后我可以审阅。

在 YouTube 数据分析方面，我连接 YouTube Data 和 Analytics API，然后在专门话题里询问最近视频的表现。助手获取数据，并可将报告发送到 Telegram 或 Slack。分析数据和团队频道的访问权限都应适当限制。

每日会议准备任务会检查我的日历，找到外部会议、研究相关人员，并在早上发来摘要。我将它读取的邮件限制为已知联系人，以降低风险；不过熟悉的发件人并不能排除恶意内容或账户被盗用的可能。

这些自动化让助手对我很有价值：它把重复的研究、报告和准备工作变成可以通过聊天请求的任务。视频结尾再次提及 Hostinger 赞助和 VPS 配置。