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在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。OpenClaw 正是为解决这一痛点而生的开源框架——它以“一次编写，多端运行”为核心理念，提供统一的 Skill 扩展体系，支持主流的大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini），并兼容 Terminal、Web、Desktop 三大交互界面。截至目前，OpenClaw 在 GitHub 上已累计获得约 36 万 star，已成为跨平台 AI 助手的标杆项目。
一、OpenClaw 是什么
OpenClaw（全称 Open‑Claw）是一个基于 Python 的轻量级 AI 助手框架，采用插件化（Plugin） + 脚本化（Skill） 的双层结构。它不仅封装了模型调用的底层细节，还提供统一的对话管理、任务调度、上下文保持等高级功能。通过简洁的 API，开发者可以在几分钟内为自己的命令行工具、网站后台或桌面应用嵌入完整的 AI 对话能力。
二、三个交互界面：Terminal / Web / Desktop
1. Terminal（终端）
OpenClaw 为 Terminal 提供了交互式 REPL（Read‑Eval‑Print Loop）以及脚本执行模式。用户可以在 bash、PowerShell 或任何兼容的终端里输入自然语言指令，框架会即时调用模型返回结果，并支持管道（pipe）操作，将输出直接转发给其他命令行工具，实现自动化工作流的闭环。例如：
# 在终端直接提问
openclaw ask "帮我列出当前目录下所有 .py 文件"
# 自动返回文件列表
2. Web（网页）
通过内置的 FastAPI + Vue 前端，OpenClaw 可以一键生成可定制的 Web UI。该界面支持实时流式输出（Streaming），多轮对话上下文记忆，以及自定义主题和插件插入。开发者只需几行配置，即可将 AI 助手嵌入企业内部系统、客服平台或个人博客。启动方式如下：
openclaw web --port 8000浏览器打开 http://localhost:8000 即可体验。
3. Desktop（桌面）
OpenClaw 提供基于 Electron 的桌面客户端，兼容 Windows、macOS、Linux 三平台。桌面版具备离线模型加载（Local Model）能力，配合 Hugging Face 的 Transformers，可实现完全本地化的对话体验；同时保留了 Web 版的所有插件生态，方便用户在不同设备之间同步配置。启动桌面客户端只需要一条命令：
openclaw desktop三、Skill 扩展系统
Skill（技能）是 OpenClaw 的核心可扩展单元，类似于 VS Code 的插件或 Slack 的 Bot App。每个 Skill 由以下三部分组成：
- 描述文件（skill.yaml）：定义技能名称、触发关键词、所需模型权限、依赖库等元信息。
- 业务逻辑（Python/JS）：实现具体的处理函数，如查询天气、生成代码、发送邮件等。
- 资源文件（模板、图标、文档）：提供 UI 展示或帮助文档。
开发者可以通过 openclaw skill install <name> 命令快速安装社区共享的 Skill，也可以在本地编写 skill.yaml 并使用 openclaw skill create 初始化项目。框架内部会自动解析依赖、注入上下文，使得不同 Skill 之间能够相互调用、共享状态，极大提升了复用性。
下面是一个简易的 “天气查询” Skill 示例：
# skill.yaml
name: weather
trigger: 天气
model: openai
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
dependencies:
- requests
# weather.py
import requests
def run(context):
city = context.param.get("city", "北京")
# 调用第三方天气 API（示例）
# result = requests.get(f"https://api.example.com/weather?city={city}").json()
# 这里直接返回模拟结果
return f"{city}今天天气晴，温度 22℃，适合出行。"
将该目录放入 ~/.openclaw/skills/ 后，即可在任意界面使用 openclaw ask "北京天气怎么样" 调用。
四、支持哪些模型
OpenClaw 通过统一的模型适配层（Model Adapter）实现了对多种大语言模型的透明切换，目前已官方支持：
- OpenAI GPT‑4 / GPT‑3.5 Turbo
- Claude 2（Anthropic）
- Google Gemini Pro / Gemini Ultra
- 阿里云通义千问（Qwen）
- Meta LLaMA‑2（本地或云端）
- Hugging Face Inference API（任意 Transformers 模型）
- 自定义的本地模型（如 ChatGLM、Baichuan）
所有模型的调用均使用统一的 openai.Completion.create 或 anthropic.Completion.create 接口，切换模型只需在配置文件中更改 model_name，无需改动业务代码。
五、如何安装
OpenClaw 的安装极为简便，只需一条 pip 命令即可完成全部依赖的部署：
pip install openclaw安装完成后，运行 openclaw --version 可检查版本。若要启用 Web 界面，需要额外安装前端资源（可选）：
pip install openclaw[web]桌面客户端则提供独立的安装包，可在 OpenClaw Releases 页面 下载对应平台的 .exe、.dmg 或 .AppImage 文件。
在生产环境中建议使用虚拟环境或 Docker 容器，以避免依赖冲突：
# 使用 Docker 快速部署
docker run -d -p 8000:8000 \
-e OPENAI_API_KEY=your_api_key \
openclaw/openclaw:latest web六、常见使用场景
- 运维自动化：在 Terminal 中使用自然语言查询服务器状态、自动生成巡检报告。
- 客服机器人：部署在 Web 端，为网站访客提供 7×24 小时的智能问答。
- 内部知识库：基于 Skill 扩展，快速对接企业文档库，实现语义检索和答案生成。
- 代码助手：集成 LLaMA 或 GPT‑4，帮助开发者在 IDE 中生成、审查、解释代码。
- 离线写作：使用 Desktop 版加载本地模型，实现完全离线的文章写作、翻译、摘要。
- 教育辅导：在课堂或培训平台上嵌入 AI 导师，提供即时答疑和学习路径推荐。
- 数据分析：结合 Pandas、NumPy 的 Skill，快速生成可视化报告或自然语言查询结果。
七、FAQ（常见问题）
- OpenClaw 是否支持中文对话？
是的，框架本身对 Unicode 完全兼容，且多数模型（如 GPT‑4、Claude、Gemini）在训练阶段已经具备强大的中文能力。使用openclaw config set language zh-CN可默认使用中文进行交互。 - 如何在 Skill 中调用本地模型？
在skill.yaml中指定model_type: huggingface并填写model_name: meta-llama/Llama-2-7b，OpenClaw 会自动下载并使用 Transformers 进行推理。若使用 GPU，请确保已安装torch与cuda。 - 是否需要 GPU 才能运行？
不一定。若使用云端 API（OpenAI、Claude、Gemini），仅需网络连接即可。若加载本地大模型（如 LLaMA‑2），建议使用带有 CUDA 的 GPU，以提升推理速度；CPU 模式下仍可运行，但响应会相对较慢。 - 多用户并发时如何保证安全？
OpenClaw 提供基于 JWT 的身份验证和细粒度的 API 密钥管理，配合 Web 界面的会话隔离机制，可有效防止未授权访问。生产环境建议配合 Nginx 反向代理开启 HTTPS。 - 能否在已有的 Django/Flask 项目中嵌入 OpenClaw？
可以。OpenClaw 提供了 Flask‑Blueprint 与 Django‑Middleware 示例，只需几行代码即可将 AI 对话路由到现有项目。例如，在 Flask 中：
# flask_example.py
from flask import Flask, request, jsonify
from openclaw import OpenClaw
app = Flask(__name__)
claw = OpenClaw()
@app.route("/ai", methods=["POST"])
def ai():
prompt = request.json.get("prompt")
response = claw.ask(prompt)
return jsonify({"answer": response})
八、结语
OpenClaw 以开源、轻量、插件化的设计理念，为开发者提供了一套完整的跨平台 AI 助手解决方案。无论是命令行狂热者、企业级客服系统，还是个人桌面应用，都可以借助其统一的 Skill 生态和模型适配层，快速落地并持续迭代。随着社区的活跃，未来会有更多高质量的 Skill 与模型加入，期待与你一起探索 AI 助手的无限可能！
九、进阶配置与最佳实践
- 使用环境变量管理密钥：在
~/.openclaw/config.yaml中使用${OPENAI_API_KEY}占位符，避免硬编码。 - 自定义模型适配器：若需接入私有模型，只需继承
openclaw.adapters.BaseAdapter并实现complete()方法。 - Skill 依赖隔离：利用
virtualenv或conda为每个 Skill 创建独立环境，防止包冲突。 - 日志与监控：OpenClaw 默认输出 JSON 格式日志，可对接 Prometheus、Grafana 进行可视化监控。
- 多语言国际化：在
skill.yaml中添加i18n: zh-CN,en-US，框架会自动加载对应的语言文件。
十、社区与贡献
OpenClaw 拥有活跃的开源社区，欢迎各位开发者贡献代码或分享 Skill。你可以通过以下方式参与：
- 在 GitHub 上提交 Issue 或 Pull Request。
- 加入官方 Discord 或 Slack 频道，与核心团队直接交流。
- 在社区论坛分享使用案例、技术教程或插件作品。
- 赞助或成为企业合作伙伴，获取商业支持与定制服务。
相关链接
The user wants a Chinese SEO tutorial, about 2000 Chinese characters (roughly 2000 characters). Title: 《OpenClaw是什么？360k星跨平台AI助手框架》. The content includes: what is it, three interfaces (Terminal/Web/Desktop), Skill extension system, supported models, how to install (pip install openclaw), usage scenarios, FAQ 5 questions. Code in
tags, links with . At the end, 5 real AI-related links. Must be Chinese. Should be SEO optimized with keywords like OpenClaw, 跨平台AI助手框架, etc.
We need to produce a text about 2000 Chinese characters. Must ensure roughly 2000 Chinese characters (not English words). Typically Chinese characters count is similar to words count, but we need about 2000 characters. We'll target about 1800-2200 characters.
The title should be h1 or something? The user says "标题：《OpenClaw是什么？360k星跨平台AI助手框架》". So we need to display that as title. Probably we can output:
Then sections. Use proper HTML tags maybe not needed but we can embed.
SEO: Use keywords "OpenClaw", "跨平台AI助手框架", "AI助手", "Skill系统", "OpenAI", "Claude", "Gemini", "Terminal", "Web", "Desktop". Also include meta description maybe. But just text.
We need to put code in tags, e.g.:
pip install openclaw
and maybe other code snippets.
At the end, we need 5 real AI-related links. Provide real URLs like to OpenAI, Hugging Face, etc. Must use .
Make sure the content is about 2000 Chinese characters. Let's roughly aim for 1800-2100 characters.
Let's start structuring:
- Title
- Intro (what is OpenClaw)
- Three interfaces
- Terminal
- Web
- Desktop
- Skill扩展系统
- 支持的模型
- 安装步骤
- 使用场景
- FAQ (5 questions)
- 结语
- 5 AI related links
Now need to count characters. We'll write about maybe 10-12 paragraphs.
Let's try to write about 2000 Chinese characters. We'll have to be careful not to include too many English words but some necessary like "pip install openclaw". Chinese characters count includes everything. Let's approximate.
We'll start with about 400 characters for intro and definition. Then 3 interfaces each about 150 characters, total 450. Then Skill system about 200. Supported models about 200. Installation about 150. Usage scenarios about 200. FAQ about 5 Q&A each about 80 characters, total 400. Summing yields around 2000.
We can count approximate characters manually. Let's write and then count.
I'll produce a Chinese article.
We need to ensure SEO: include keywords in headings and content. Use proper meta tags maybe not required. But use
for sections.
The final output should be plain text or with some HTML tags. Use
for code. Use for links.
Let's start.
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在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。OpenClaw 正是为解决这一痛点而生的开源框架——它以“一次编写，多端运行”为核心理念，提供统一的 Skill 扩展体系，支持主流的大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini），并兼容 Terminal、Web、Desktop 三大交互界面。截至目前，OpenClaw 在 GitHub 上已累计获得约 36 万 star，已成为跨平台 AI 助手的标杆项目。
一、OpenClaw 是什么
OpenClaw（全称 Open‑Claw）是一个基于 Python 的轻量级 AI 助手框架，采用插件化（Plugin） + 脚本化（Skill） 的双层结构。它不仅封装了模型调用的底层细节，还提供统一的对话管理、任务调度、上下文保持等高级功能。通过简洁的 API，开发者可以在几分钟内为自己的命令行工具、网站后台或桌面应用嵌入完整的 AI 对话能力。
二、三个交互界面：Terminal / Web / Desktop
1. Terminal（终端）
OpenClaw 为 Terminal 提供了交互式 REPL（Read‑Eval‑Print Loop）以及脚本执行模式。用户可以在 bash、PowerShell 或任何兼容的终端里输入自然语言指令，OpenClaw 会即时调用模型返回结果，并支持管道（pipe）操作，将输出直接转发给其他命令行工具，实现自动化工作流的闭环。
2. Web（网页）
通过内置的 FastAPI + Vue 前端，OpenClaw 可以一键生成可定制的 Web UI。该界面支持实时流式输出（Streaming），多轮对话上下文记忆，以及自定义主题和插件插入。开发者只需几行配置，即可将 AI 助手嵌入企业内部系统、客服平台或个人博客。
3. Desktop（桌面）
OpenClaw 提供基于 Electron 的桌面客户端，兼容 Windows、macOS、Linux 三平台。桌面版具备离线模型加载（Local Model）能力，配合 Hugging Face 的 Transformers，可实现完全本地化的对话体验；同时保留了 Web 版的所有插件生态，方便用户在不同设备之间同步配置。
三、Skill 扩展系统
Skill（技能）是 OpenClaw 的核心可扩展单元，类似于 VS Code 的插件或 Slack 的 Bot App。每个 Skill 由以下三部分组成：
- 描述文件（skill.yaml）：定义技能名称、触发关键词、所需模型权限、依赖库等元信息。
- 业务逻辑（Python/JS）：实现具体的处理函数，如查询天气、生成代码、发送邮件等。
- 资源文件（模板、图标、文档）：提供 UI 展示或帮助文档。
开发者可以通过 openclaw skill install <name> 命令快速安装社区共享的 Skill，也可以在本地编写 skill.yaml 并使用 openclaw skill create 初始化项目。框架内部会自动解析依赖、注入上下文，使得不同 Skill 之间能够相互调用、共享状态，极大提升了复用性。
四、支持哪些模型
OpenClaw 通过统一的模型适配层（Model Adapter）实现了对多种大语言模型的透明切换，目前已官方支持：
- OpenAI GPT‑4 / GPT‑3.5 Turbo
- Claude 2（Anthropic）
- Google Gemini Pro / Gemini Ultra
- 阿里云通义千问（Qwen）
- Meta LLaMA‑2（本地或云端）
- Hugging Face Inference API（任意 Transformers 模型）
所有模型的调用均使用统一的 openai.Completion.create 或 anthropic.Completion.create 接口，切换模型只需在配置文件中更改 model_name，无需改动业务代码。
五、如何安装
OpenClaw 的安装极为简便，只需一条 pip 命令即可完成全部依赖的部署：
pip install openclaw
安装完成后，运行 openclaw --version 可检查版本。若要启用 Web 界面，需要额外安装前端资源（可选）：
pip install openclaw[web]
桌面客户端则提供独立的安装包，可在 OpenClaw Releases 页面 下载对应平台的 .exe、.dmg 或 .AppImage 文件。
六、常见使用场景
- 运维自动化：在 Terminal 中使用自然语言查询服务器状态、自动生成巡检报告。
- 客服机器人：部署在 Web 端，为网站访客提供 7×24 小时的智能问答。
- 内部知识库：基于 Skill 扩展，快速对接企业文档库，实现语义检索和答案生成。
- 代码助手：集成 LLaMA 或 GPT‑4，帮助开发者在 IDE 中生成、审查、解释代码。
- 离线写作：使用 Desktop 版加载本地模型，实现完全离线的文章写作、翻译、摘要。
七、FAQ（常见问题）
- OpenClaw 是否支持中文对话？
是的，框架本身对 Unicode 完全兼容，且多数模型（如 GPT‑4、Claude、Gemini）在训练阶段已经具备强大的中文能力。使用 openclaw config set language zh-CN 可默认使用中文进行交互。
- 如何在 Skill 中调用本地模型？
在 skill.yaml 中指定 model_type: huggingface 并填写 model_name: meta-llama/Llama-2-7b，OpenClaw 会自动下载并使用 Transformers 进行推理。
- 是否需要 GPU 才能运行？
不一定。若使用云端 API（OpenAI、Claude、Gemini），仅需网络连接即可。若加载本地大模型（如 LLaMA‑2），建议使用带有 CUDA 的 GPU，以提升推理速度。
- 多用户并发时如何保证安全？
OpenClaw 提供基于 JWT 的身份验证和细粒度的 API 密钥管理，配合 Web 界面的会话隔离机制，可有效防止未授权访问。
- 能否在已有的 Django/Flask 项目中嵌入 OpenClaw？
可以。OpenClaw 提供了 Flask‑Blueprint 与 Django‑Middleware 示例，只需几行代码即可将 AI 对话路由到现有项目。
八、结语
OpenClaw 以开源、轻量、插件化的设计理念，为开发者提供了一套完整的跨平台 AI 助手解决方案。无论是命令行狂热者、企业级客服系统，还是个人桌面应用，都可以借助其统一的 Skill 生态和模型适配层，快速落地并持续迭代。随着社区的活跃，未来会有更多高质量的 Skill 与模型加入，期待与你一起探索 AI 助手的无限可能！
相关链接
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Now we need to count characters. Let's count approximate Chinese characters.
I'll copy the article into a counting environment. Since I cannot run code, I will manually approximate.
First segment: Title line, we have HTML tags, but they may not count as characters. The Chinese characters inside tags count. Let's count.
Title: 《OpenClaw是什么？360k星跨平台AI助手框架》 -> Chinese characters: "OpenClaw是什么" includes "OpenClaw" as letters but counts as characters maybe counted as 1 each? It's okay. Let's count Chinese characters only.
But the requirement is about 2000 Chinese characters, not necessarily strict; maybe can be approximate. We'll aim for around 2000 characters.
Let's count the paragraphs.
I'll count each Chinese character individually. I need to be thorough. We'll count Chinese characters only, ignoring HTML tags and punctuation. However, the requirement is ambiguous; maybe the entire content length should be around 2000 characters. Usually Chinese characters count includes punctuation? Usually the char count includes punctuation as characters. However, typical approximate length in Chinese counts characters, not words. So we need about 2000 characters including punctuation? Could be just the content, not tags. Let's aim for about 2000 characters.
I'll count manually.
Paragraph 1: Intro.
Paragraph text: "在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。OpenClaw 正是为解决这一痛点而生的开源框架——它以“一次编写，多端运行”为核心理念，提供统一的 Skill 扩展体系，支持主流的大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini），并兼容 Terminal、Web、Desktop 三大交互界面。截至目前，OpenClaw 在 GitHub 上已累计获得约 36 万 star，已成为跨平台 AI 助手的标杆项目。"
Let's count characters in that paragraph. I'll break into sentences.
Sentence 1: "在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。" Count Chinese characters (including punctuation? but we count Chinese characters only). Let's count:
在 (1)
AI (maybe counts as 2 characters but treat as letters, but we ignore maybe not count) Actually AI is Latin letters, we might not count them as Chinese characters, but it's okay. Let's count only Chinese characters and punctuation for approximate.
I'll count each Chinese character.
"在"1
"A" not Chinese, but we may count as char. We'll count anyway maybe later. Let's just count Chinese characters plus punctuation.
But we need total about 2000 Chinese characters, includes Latin letters maybe not. Let's be safe and count all characters including Latin letters as characters. The requirement is "2000字中文SEO教程". Usually "字" refers to Chinese characters, but maybe includes punctuation? Usually they count Chinese characters only. But we can approximate to about 2000 characters inclusive of all characters, but it's okay.
We'll approximate content length. Let's count each Chinese character. But we have many English words like AI, OpenClaw, etc. The total characters may be near 2500. So it's fine.
Better to approximate total length.
But the user wants "写一篇2000字中文SEO教程". Usually they'd accept about 2000 Chinese characters. The output we gave is likely around 1500-1800 Chinese characters. Need to add a bit more to be safe. Could add some more details, maybe expand usage scenarios or add extra FAQ items, or add more description about Skill system. Also we need to include links at the end, we already have five.
Now count roughly.
I'll count each paragraph length in Chinese characters (including punctuation but not HTML tags). Let's count manually:
Paragraph after Title: the first paragraph of intro: I'd count number of characters.
Let's start counting:
Paragraph 1:
"在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。OpenClaw 正是为解决这一痛点而生的开源框架——它以“一次编写，多端运行”为核心理念，提供统一的 Skill 扩展体系，支持主流的大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini），并兼容 Terminal、Web、Desktop 三大交互界面。截至目前，OpenClaw 在 GitHub 上已累计获得约 36 万 star，已成为跨平台 AI 助手的标杆项目。"
Now count Chinese characters (including punctuation like "，", "。" etc). Let's count.
We'll copy the Chinese characters, ignoring Latin letters and spaces.
"在AI助手快速迭代的今天，开发者往往需要在不同终端、不同平台之间切换，以实现自动化、对话、脚本执行等多种需求。OpenClaw 正是为解决这一痛点而生的开源框架——它以“一次编写，多端运行”为核心理念，提供统一的 Skill 扩展体系，支持主流的大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini），并兼容 Terminal、Web、Desktop 三大交互界面。截至目前，OpenClaw 在 GitHub 上已累计获得约 36 万 star，已成为跨平台 AI 助手的标杆项目。"
Now count:
We'll iterate each Chinese character:
1 在
2 A (skip? but treat as char)
But better to count all characters.
Alternatively, we can approximate.
Given that we have many English words, but we can just approximate total length.
But to be safe, we need to increase content length to around 2000 Chinese characters. Our current article maybe around 1500 Chinese characters.
We can add more detail: Expand Skill system description, add more explanation about usage, maybe add additional FAQ.
Also add some SEO-friendly subheadings.
We can add a section "九、进阶配置与最佳实践" with some bullet points.
We need to ensure we still meet the required sections. The required sections: 是什么, 三个界面, Skill扩展系统, 支持哪些模型, 怎么安装, 使用场景, FAQ 5条. Already have all. But we can add optional extra sections, not needed but okay.
But to not deviate from requirement, we can keep only those sections, but we can increase length within those sections.
Let's increase each section slightly, maybe add more details and examples.
Also we can add an example code for a Skill. But we already have code snippet for installation only.
We could add a snippet of a simple Skill file. For example, a skill.yaml file and a Python script.
Add under Skill system section, after description, include a code block:
# skill.yaml
name: weather
trigger: 天气
model: openai
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
dependencies:
- requests
# weather.py
import requests
def run(context):
city = context.param.get("city", "北京")
# 调用天气 API ...
return f"{city}今天天气晴，温度 22℃"
But that would be code, maybe not needed but fine.
Add also under "支持的模型" we can add more detail.
Add under "使用场景" more bullet points.
Add under "FAQ" maybe extra details.
But we need exactly 5 FAQ, so we cannot add more. But we can expand the answer lengths.
Let's rewrite each answer in more detail.
Add also "安装" code blocks for installing via pip with extra packages.
Add also a note about environment variables.
Add also a "常见错误排查" part maybe not needed.
But we need to keep requirement of having only 5 FAQ. So we cannot add more Q. But we can expand each answer length.
Add a section "十、性能优化与安全建议" optional.
But not required, but okay to add.
But maybe better not to add additional sections, as the user may want exactly these sections. But the requirement didn't forbid additional sections, but they didn't say no extra sections. It says "正文包含：是什么、三个界面（Terminal/Web/Desktop）、Skill扩展系统、支持哪些模型、怎么安装（pip install openclaw）、使用场景、FAQ 5条". It didn't restrict other sections. So adding extra sections is fine.
But keep SEO-friendly.
Now let's compute approximate length. Let's count each section.
Section "一、OpenClaw 是什么" approx length. Already have about 150 Chinese characters.
Section "二、三个交互界面" has three subheadings each maybe ~100 characters, total 300.
Section "三、Skill 扩展系统" maybe 250 characters.
Section "四、支持哪些模型" maybe 150 characters.
Section "五、如何安装" maybe 100 characters.
Section "六、常见使用场景" maybe 200 characters.
Section "七、FAQ" maybe 400 characters (including 5 Q&A each 80). Actually each answer may be longer, maybe 120, total 600.
Section "八、结语" maybe 150.
Total approx 150+300+250+150+100+200+600+150 = 1900 Chinese characters.
Add a few more expansions to cross 2000.
Add "九、进阶配置与最佳实践" about 150 characters.
Add a "十、结语与社区" maybe 100 characters.
Thus total >2000.
But we need to ensure not too large; but user wants 2000 characters. Usually they'd accept around that. But we can overshoot a bit.
Now let's incorporate expansions.
Let's rewrite the article with expansions.
Will include sections in order.
Add headings "九、进阶配置与最佳实践" and "十、社区与贡献". Also add a final link maybe not needed.
But the user required ending with 5 AI-related links; we already have them at the end. If we add extra sections after them, would break the ordering. We can place these new sections before the "相关链接". Or after? The requirement: "结尾5条真实AI相关链接". So the final part must be those 5 links. So new sections must come before that.
Thus final structure:
标题
Intro
一、OpenClaw 是什么
二、三个交互界面 ...
三、Skill 扩展系统
四、支持哪些模型
五、如何安装
六、常见使用场景
七、FAQ
八、结语
九、进阶配置与最佳实践
十、社区与贡献
相关链接 (5 links)
Thus we have 10 sections, final part is links.
Now incorporate expansions.
Let's rewrite with more details.
We need to ensure proper usage of
for code.
We will add code for installation with optional web and desktop, plus environment variable.
Add code for a sample skill.yaml and Python script.
Add code for usage: e.g. CLI command: openclaw run --skill weather --param city=上海
Also add code for launching Web UI: openclaw web --port 8000
Add code for launching Desktop: openclaw desktop
Now write the article.
We'll need to maintain SEO.
Now let's write the final article with all sections and expansions.
But we need to maintain length and ensure Chinese characters.
Now let's generate the final article.
Will produce it now.
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