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10分钟上手 Clawdbot/Moltbot/OpenClaw:需要给它配备个电脑的AI Agent

在本文截稿时,Clawdbot官方已经宣布更名为MoltBot,如果接下来你在其它地方看到MoltBot,那也是它。

前言:这两天它太火了,不用焦虑,先看看我的体验

上个月在 X 上就刷到过 Clawdbot 的讨论,那时候 Claude Cowork 都还没出。

说实话,第一眼看到这个项目时,我有点怀疑:又是哪个轮子?

真正让我决定试试的,是 Youtube 上看到一个硅谷的博主推荐,他专门买了个mac mini来跑。

于是我在一台老 Intel MacBook 上装了 Clawdbot。(先说,不用另买mac mini,老mac/vps/树莓派/WSL2都行。至于为什么不推荐在主力电脑上安装,主要是因为它权限太高,容易把你的工作环境弄坏。)

然后就开始踩坑。

官方的安装命令在 macOS 11.7 上直接编译失败,Node.js 依赖各种报错。折腾了一晚上,最后手动装了 nvm 和 Node.js 22.0 搞定。

如果你也遇到了同样的问题,直接跳到「安装前准备」那一节,我写了详细的解决方案。

装完之后,我真香了。


一、Clawdbot 到底是什么?

Clawdbot 本质上是一个基于 CLI 的桌面 Agent,但它打通了 Telegram、WhatsApp 这些消息服务。

啥意思呢?

你可以在手机上给 Telegram 发一条消息,家里的电脑就开始干活了。

和 Claude Code 的核心区别:

特性ClawdbotClaude Code
消息集成✅ Telegram/WhatsApp/Discord等❌ 无
远程控制✅ 随时随地❌ 只能本地
记忆系统✅ 改进版会话级
本地权限✅ 更多受限/请求授权
费用✅ 使用现有订阅(ChatGPT/GLM等)Cowork 需会员

说白了,它就是一个「随时能联系上的 AI 助手」。


二、安装前准备(重要!)

前置要求

  • Node.js >= 22(注意版本!
  • macOS / Linux / Windows (WSL2)

⚠️ 常见坑:Node.js 版本问题

如果你用的是老版本 macOS(11.7 或更早),官方安装命令大概率会失败。

我的报错是这样的:

gyp ERR! build error
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2

解决方案:手动安装 Node.js 22

# 1. 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash
 
# 2. 重新加载终端配置
source ~/.bashrc  # 或者 source ~/.zshrc
 
# 3. 安装 Node.js 22
nvm install 22
nvm use 22
 
# 4. 验证版本
node --version  # 应该显示 v22.x.x

为啥不用官方的 Node.js 安装包?

因为老版本 macOS 上,某些原生依赖编译不过。官方安装包24+在老版本上也不支持。nvm 会下载预编译的二进制文件,直接绕过这个问题。


三、快速安装(10 分钟)

官方安装命令

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

或者用 npm:

npm install -g clawdbot@latest

Windows 用户(PowerShell):

iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex

验证安装

clawdbot --version

如果能看到版本号,说明安装成功了。


四、配置向导(3 分钟)

Clawdbot 提供了一个 onboarding wizard,会一步步引导你配置:

clawdbot onboard --install-daemon

向导会让你选择:

1. Gateway 模式

  • Local(推荐):Gateway 运行在本机,适合个人使用
  • Remote:Gateway 运行在远程服务器,适合 24/7 运行

2. 模型和授权

  • OpenAI OAuth(推荐):登录 ChatGPT 授权即可
  • API Key:使用自己的 API Key(支持 OpenAI/Anthropic/其他)

我用的是 GPT-4,直接用 ChatGPT 登录授权就行。

3. 消息渠道配置

  • WhatsApp:扫码登录(类似微信网页版)
  • Telegram:创建 Bot 并输入 Token
  • Discord:创建 Bot 并输入 Token

强烈推荐先用 Telegram 试手,因为配置最简单。

4. 后台服务

向导会问你要不要安装后台服务(launchd/systemd),建议选 Yes

这样 Clawdbot 会开机自启动,不用每次手动运行。


五、连接 Telegram(核心功能)

第一步:创建 Telegram Bot

  1. 在 Telegram 里搜索 @BotFather
  2. 发送 /newbot
  3. 按提示输入 Bot 名称(比如 MyClawdbot
  4. BotFather 会给你一个 Token,类似这样:
1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

复制这个 Token,一会要用。

第二步:在 Clawdbot 中配置

如果你用了 onboarding wizard,直接在向导里输入 Token 就行了,超简单。

如果已经完成了向导,想手动加一个 Telegram Bot,可以这样:

# 编辑配置文件
nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

添加 Telegram 配置:

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "token": "你的_Bot_Token"
    }
  }
}

第三步:启动 Gateway

clawdbot gateway --port 18789 --verbose

如果安装了后台服务,Gateway 应该已经在运行了。可以用这个命令检查:

clawdbot status

第四步:第一次对话

  1. 在 Telegram 里搜索你刚创建的 Bot
  2. 发送任意消息,比如 hello

重点来了:第一次对话会返回一个 pairing code(配对码)。

别慌,这是正常的。Clawdbot 默认开启安全模式,陌生 DM 需要手动批准。

批准配对:

clawdbot pairing approve telegram <配对码>

然后你再发一条消息,Bot 就会正常回复了。


六、验证和使用

检查状态

# 查看 Gateway 状态
clawdbot status
 
# 健康检查
clawdbot health
 
# 安全审计
clawdbot security audit --deep

打开 Dashboard

Clawdbot 提供了一个 Web 控制面板:

clawdbot dashboard

然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/

你可以在 Dashboard 里:

  • 查看所有会话
  • 发送测试消息
  • 配置 Agent
  • 查看日志

远程控制

现在你可以:

在手机上给 Telegram Bot 发消息:

帮我看看 ~/Documents 里有什么文件

家里的电脑就会执行这个命令,然后把结果发回给你。

这太爽了。


七、实用技巧

1. 保持 Gateway 持续运行

如果你用的是 macOS,后台服务会自动管理。

如果想手动启动:

# 前台运行(调试用)
clawdbot gateway --verbose
 
# 后台运行
clawdbot gateway --daemon

2. 查看日志

# 实时查看日志
tail -f /tmp/clawdbot/gateway.log
 
# 或者用 clawdbot 命令
clawdbot logs --follow

3. 配置文件位置(记一下,有用)

  • 主配置~/.clawdbot/clawdbot.json
  • 工作区~/clawd(存放你的 skills、prompts、memories)
  • 凭证~/.clawdbot/credentials/
  • 会话历史~/.clawdbot/agents/<agentId>/sessions/

4. 更新 Clawdbot

# 如果你用的是安装脚本
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
 
# 如果你用的是 npm
npm update -g clawdbot@latest

八、常见问题

Q1: Telegram Bot 不回复?

原因 1:没批准配对码(最常见)

clawdbot pairing list telegram
clawdbot pairing approve telegram <配对码>

原因 2:Gateway 没运行

clawdbot status
# 如果显示 "stopped",启动它
clawdbot gateway --daemon

原因 3:没配置模型授权

clawdbot onboard  # 重新配置模型和授权

Q2: 如何更换模型?

编辑配置文件:

nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

修改模型配置:

{
  "models": {
    "defaults": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-5.2"  // 或其他模型
    }
  }
}

然后重启 Gateway:

clawdbot gateway restart

Q3: 能同时在多个渠道用吗?

可以。

Clawdbot 支持同时连接 WhatsApp、Telegram、Discord 等多个渠道,想配几个配几个。

配置方式都和 Telegram 类似,在 onboarding wizard 里依次配置就行了。


九、为什么我现在介绍它?

和 Claude Code 对比

场景ClawdbotClaude Code
远程任务✅ 手机随时发任务❌ 必须在电脑前
24/7 待命✅ 家里电脑一直开着❌ 同上
消息集成✅ Telegram/WhatsApp❌ 无
编程能力✅ 完整文件操作✅ 同样强大
Skills 生态✅ 兼容 MCP✅ 更成熟

我的结论:

  • 如果你主要在电脑前用 Claude Code,继续用就行
  • 如果你需要远程控制随时发任务,Clawdbot 更香

和豆包手机对比

这是两个不同的技术路线:

Clawdbot豆包手机
路线CLI AgentGUI Agent
操作方式命令行图形界面
适用场景开发者、系统操作普通用户、手机操作

它们不是竞争关系,而是互补。

我相信未来会出现两者结合的方案。


十、适合谁用?

✅ 推荐人群

  1. 需要远程控制电脑的开发者
    • 随时随地查看服务器状态
    • 手机上发任务,家里电脑执行
  2. 重度 Telegram/WhatsApp 用户
    • 喜欢在聊天软件里直接操作
    • 不想切换到专门的 AI 应用
  3. 对 Claude Code 的限制不满的人
    • Cowork 要付费
    • 想要更多本地权限
    • 需要更好的记忆系统
  4. 喜欢折腾的技术爱好者
    • 愿意花时间配置
    • 想要完全掌控自己的 AI 助手

❌ 不推荐人群

  1. 完全不熟悉命令行的用户
    • 虽然有向导,但还是需要一点 CLI 知识
    • 可以先学学命令行基础
  2. 只需要偶尔用 AI 的人
    • 如果只是偶尔问问题,ChatGPT 网页版就够了,别折腾
    • 够用就好
  3. 对隐私极度敏感的人
    • Clawdbot 需要授权访问文件系统
    • 虽然是本地运行,但如果你很在意这个,要考虑清楚
    • 安全第一

十一、最后:我的真实体验

装好 Clawdbot 之后,我最大的感受是:

随时能联系上的 AI,真的不一样。不是一点点的不同,是「完全不同物种」的那种不一样。

以前用 Claude Code,我得:

  1. 打开电脑(如果电脑没开的话)
  2. 打开终端
  3. 输入命令
  4. 等结果

现在用 Clawdbot:

  1. 掏出手机,Telegram 发一条消息
  2. 该干嘛干嘛,等它干完活通知我

体验完全不同。

听起来好像差别不大?

但你试过在外面突然想起来「哎呀,家里有个脚本没跑」,掏出手机就能操作,就知道有多爽了。

而且它本身完全开源且免费,用你现有的AI订阅连接上即可。

如果你之前对 Claude Code、Claude Cowork 又爱又恨,那 Clawdbot 值得认真试一试。


十二、快速开始

安装(10 分钟左右,需要本地编译依赖):

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

配置向导(3 分钟):

clawdbot onboard --install-daemon

启动 Gateway:

clawdbot gateway --daemon

然后在 Telegram 上给你的 Bot 发第一条消息。

试试看,你会有惊喜。


参考资源

  • 官方文档:https://docs.clawd.bot/
  • GitHub 仓库:https://github.com/clawdbot/clawdbot
  • Reddit 讨论:Clawdbot: the full setup in 30 minutes
  • Medium 教程:How to Set Up Clawdbot

作者的话:这篇文章是基于我的真实安装经历写的。如果你在安装过程中遇到问题,欢迎在评论区交流。

小白入门 Claude Code:从命令行到通用Agent

前言:我为什么不推荐 Cursor 了?

去年 8 月第一次接触 Claude Code 时,我其实挺无感的。

当时朋友跟我说它是”通用 Agent”,可以操作电脑上的所有东西。我试了一下,让 K2 模型写了个房地产官网的案例,效果也就那样。

真正让我改观的是三个月后——Skills 功能上线


一、它和其他 AI 编程工具到底有什么不同?

最大的区别:它是”真·通用”

Cursor、TRAE、Antigravity这些 AI IDE,只能在你当前打开的文件夹里操作。

但 Claude Code 不一样:

  • 只要你给它授权,它可以操作整个电脑的文件
  • 你的 Node.js 环境、Python 环境、Homebrew、Docker…它都能直接调用
  • 它不是一个”编辑器插件”,而是一个有权限的电脑操作员

我给不懂编程的朋友演示时,他们的反应是:

“原来 AI 现在可以操作本地文件啊!”

这不是技术问题,是认知问题

很多人对 AI 的印象还停留在”聊天机器人”阶段,不知道它已经能直接帮你干活了。


二、我的 Claude Code 使用时间线

2025年8月22日:初次尝试

  • 版本:2.0.76
  • 模型:Kimi K2
  • 任务:写地产官网测试页面
  • 感受:也就那样

当时的问题:

  1. 不能显示改了什么文件(一次性全写完)
  2. 没有 Skills 功能
  3. 命令行操作不方便

2025年10月:Skills 功能出现

朋友告诉我 Claude Code 出了 Skills,我问”这啥?”

他给了一个我至今觉得最好的比喻:

如果拿电话销售来举例:

  • MCP = 通讯录数据(资源)
  • Skills = 打电话的 SOP(流程)
    • 第一句说什么
    • 第二句说什么
    • 遇到拒绝怎么办

Skills 相当于把别人的专业经验封装成了一个可复用的提示词包。

一个让我震惊的例子

我用 GLM-4.7 模型写了一个比较”AI 感”的前端页面,然后告诉 Claude:

“使用 frontend-dev 这个 Skills 来更新这个页面”

结果出来了一个非常有设计感的网页

我知道,自己写 prompt 或者写到 .claude/CLAUDE.md 里也能实现。但:

  • 别人的经验可以通过 Skills 快速共享
  • Skill 不只是 prompt,还包括脚本、资源、配置

2026年1月:2.1.10 版本 + 完整工作流

现在我的 Claude Code 工作流是:

工具用途
命令行快速任务、自动化
Zed Editor内置 Claude Code 侧边栏,可视化操作
Obsidian + Claudian知识库内直接调用 AI 进行Vibe Writing
CC Now右键在任何目录快速启动 Claude Code
CC Mate切换配置文件、查看用量统计

搭配起来,非常 OK


三、小白 10 分钟上手指南

第一步:安装(30 秒)

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

或者用 npm:

1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code

第二步:授权(1 分钟)

运行 claude,会自动打开浏览器进行授权。

小技巧:推荐用 API Key,更稳定,不会被风控。

第三步:第一个命令(1 分钟)

1 # 列出当前目录文件
2 claude "列出当前目录的文件,并告诉我每个文件是干什么的"
3  
4 # 分析一个项目
5 claude "帮我分析这个项目的结构"

第四步:安装你的第一个 Skill(3 分钟)

前端开发 Skill(强烈推荐新手试试):

在 Claude Code 中搜索社区 Skills,找到 frontend-design 并安装。

安装后试试:

1 claude "用 frontend-design skill 帮我做一个个人博客页面"

效果会超出你的预期


四、为什么我最后选择了它?

1. 它不只是”编程助手”

我虽然会写代码,但现在我用 Claude Code 做的事:

  • ✅ 公众号文章写作和排版
  • ✅ 知识库内容整理
  • ✅ 数据分析和报告生成
  • ✅ 文件批量处理
  • ✅ 系统配置管理

它是一个”电脑操作员”,不只是”编程助手”。

2. Skills 生态太强大了

社区已经有各种 Skills:

  • frontend-design – 高质量前端页面生成
  • vibe-writing – AI 写作,降低 AI 味
  • iosdev-cn – iOS 开发上架全流程
  • code-review – PR 代码审查
  • notebooklm-skill – 连接 NotebookLM 和 Obsidian

别人踩过的坑、总结的经验,你都能直接复用。

3. 它能操作你的环境

Cursor 这些工具,本质上是在”沙盒”里操作。

但 Claude Code 可以:

1 # 直接运行你本地的 Python 脚本
2 claude "运行 data_analysis.py 并生成报告"
3  
4 # 调用你的 npm scripts
5 claude "帮我跑一下测试并总结结果"
6  
7 # 操作你的 Docker 容器
8 claude "检查所有 Docker 容器的状态"

这不是模拟,这是真实的操作。


五、新手的常见误区

误区 1:“我不会编程,用不了”

错!

Claude Code 最有用的功能,往往和编程无关:

  • 帮你整理文件夹里的杂乱文件
  • 批量重命名图片
  • 从一堆 PDF 里提取信息
  • 自动生成周报、日报

误区 2:“命令行太难了”

有三种使用方式:

  1. 纯命令行 – 最高效,但需要适应
  2. Zed Editor – 内置侧边栏,有可视化界面
  3. Obsidian + Claudian – 在知识库里直接用,适合写作/整理

选择你舒服的方式就行。

误区 3:“只用来写代码”

大材小用了!

它是一个通用 AI Agent,能操作电脑上的几乎所有东西。


六、我的推荐配置

API 供应商推荐:智谱 Coding Plan

强烈推荐使用智谱 Coding Plan,GLM-4.7模型加上内置的mcp已可平替Sonnet 4.5。国内访问稳定,性价比高。

通过我的邀请链接注册即可获得 2000万 Tokens 大礼包

👉 注册地址:https://www.bigmodel.cn/invite?icode=dv9RDTDnM9igGdUHQjQRag%3D%3D

基础配置

1 // ~/.claude/settings.json
2 {
3   "language": "Chinese",
4   "env": {
5     "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
6     "ANTHROPIC_API_KEY": "你的智谱API Key"
7   }
8 }

推荐安装的 Skills

Skill 名称用途
frontend-design高质量前端页面生成,设计感强
vibe-writingAI 写作,降低 AI 味,适合公众号
code-simplifier重构屎山代码,提升代码质量和可维护性
code-reviewPR 代码审查
notebooklm-skill连接 NotebookLM 和 Obsidian
iosdev-cniOS 开发上架全流程指南

推荐安装的工具

工具用途安装
CC Now右键快速启动brew install cc-now
CC Mate配置切换、用量统计brew install ccmate
ClaudianObsidian 插件商店搜索安装
Zed内置 Claude Codebrew install --cask zed

七、进阶:理解 MCP 和 Skills 的关系

用电话销售的比喻:

概念电话销售比喻实际例子
MCP通讯录数据GitHub API、数据库、文件系统
Skills销售话术 SOP写作流程、代码审查流程、发布流程

你需要两者配合:

  • MCP 提供”能力”(能做什么)
  • Skills 提供”流程”(怎么做)

八、最后:为什么我现在推荐它?

和 Cursor 对比

维度Claude CodeCursor
操作范围整个电脑当前项目
可扩展性Skills + MCP自定义 prompts
使用场景编程 + 通用任务主要是编程
学习曲线稍陡(命令行)平缓(GUI)

和 ChatGPT 对比

维度Claude CodeChatGPT
文件操作直接读写需要上传下载
环境调用可运行命令不能
上下文持久化会话每次新开

九、给新手的建议

1. 先别追求”完美配置”

从最简单的开始:

  • 安装 Claude Code
  • 试一个简单的命令
  • 感受一下”AI 操作你的电脑”

2. 选择一个你舒服的入口

  • 如果你习惯命令行 → 直接用 CLI
  • 如果你喜欢可视化 → 用 Zed Editor
  • 如果你主要做知识管理 → 用 Obsidian + Claudian

3. 从一个 Skill 开始

推荐从 frontend-design 或 vibe-writing 开始:

  • 效果明显
  • 文档完善
  • 社区活跃

4. 加入社区

  • Reddit 的 r/ClaudeAI
  • GitHub 的 claude-code 仓库
  • 国内的 AI 编程社群

每天都有新技巧、新 Skills 出现。


十、最后的最后

2025年8月我觉得它”也就那样”。

2026年1月,它已经成为我每天必用的工具。

这不是因为 Claude Code 变了太多,而是因为我:

  1. 理解了它的定位(通用 Agent,不只是编程工具)
  2. 掌握了 Skills 的用法(复用他人经验)
  3. 找到了适合自己的工作流(命令行 + Zed + Obsidian)

如果你还在观望,今天就是最好的开始。

安装只需要 30 秒:

1 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

试试看,你会有惊喜。


参考资源

  • Claude Code 官网:https://claude.ai/code
  • GitHub 仓库:https://github.com/anthropics/claude-code
  • Zed Editor:https://zed.dev
  • Claudian 插件:https://github.com/YishenTu/claudian
  • CC Now:https://github.com/someawesome/cc-now
  • CC Mate:https://github.com/djyde/ccmate

作者的话:这篇文章是我的真实使用体验。如果你是 Claude Code 的新手,希望它能帮你快速上手;如果你已经是老手,欢迎分享你的使用技巧。

AI普惠!我用AI写了个免费提供大模型API的开放平台

Vibe Coding这个词火了,指挥AI干活的风潮席卷全球。为了验证当下的实际效果,最近正好想把多个模型供应商开放的免费模型放在一起,方便自己使用的同时,也能再降低独立开发者对接大模型API的门槛。

我用的工具:Trae国际版+Cursor(Claude3.5/3.7+DeepSeek-V3-0324)

技术架构:Next.js+Supabase+Vercel

如果你也想体验AI编程,推荐黄叔在WaytoAGI社区发布的Build on Trae系列教程,跟着实操很容易上手~

https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcWaytoAGI

直接进入正题:

AI Tools开放平台

https://platform.aitools.cfd/

免注册登录,获取API密钥、接口地址、模型名称后直接使用,兼容OpenAI接口规范

目前支持多个最新主流模型(包括DeepSeek的满血版模型):

以开源模型为主,由OpenRouter、SiliconFlow等模型供应商提供,包括DeepSeek-R1、DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5、QwQ、GLM-4-Flash、Gemini2.5Pro、Gemma3等,既有语言模型,也有多模态视觉模型,也有多个支持function call的模型。

以上是给开发者看的,那么普通用户如何使用呢:

1、下载安装CherryStudio:https://www.cherry-ai.com/download

官网如果无法访问,可用夸克网盘下载:https://pan.quark.cn/s/c8533a1ec63e

2、依次点击左下角“设置”图标、左侧“模型服务”菜单、点击“添加”,输入AI Tools

3、到这个页面获取API密钥:https://platform.aitools.cfd/key 粘贴到CherryStudio中

4、然后将这个地址https://platform.aitools.cfd/api 粘贴到“API地址”栏

5、点击添加模型,将以下模型id添加进来,你可以全部添加,也可以选择你想要使用的模型添加即可。

deepseek/deepseek-r1、deepseek/deepseek-v3、deepseek/deepseek-v3-0324、qwen/qwq-32b、google/gemini-2.5-pro-exp、zhipu/glm-4-9b、qwen/qwen2.5-7b、deepseek/deepseek-r1-32b、deepseek/deepseek-r1-70b、google/gemma-3-27b、google/gemini-2.0-flash-exp、qwen/qwen2.5-72b、qwen/qwen2.5-vl-72b、qwen/qwen2.5-vl-32b、zhipu/glm-4-flash、zhipu/glm-4v-flash

粘贴模型ID,下方的两项会自动填写,模型名称用于界面显示,可任意修改。

6、回到CherryStudio的首页,顶部选择好模型,就可以开始使用啦!

ollama常用命令

-运行模型(本地没有会自动pull,模型名称可以带远程仓库路径):ollama run 模型名称

-运行时显示性能数据:ollama run –verbose 模型名称

-拉取模型(比如嵌入模型):ollama pull 模型名称

-查看已安装模型(可看到模型大小和安装时间):ollama list

-删除模型:ollama rm 模型名称

-查看模型运行数据(CPU/GPU占比等):ollama ps

-查看模型配置文件:ollama show 模型名称 –modelfile

-从modelfile创建模型:ollama create 模型名称 -f Modelfile

运行中:

修改模型参数(以设置线程数32为例):/set parameter num_thread 32

修改上下文窗口(以修改为8k为例):/set parameter num_ctx 8192

修改gpu数量(以纯cpu推理为例):/set parameter num_gpu 0

清除上下文:/clear

退出:/bye

帮助:/?

【教程】基于DeepSeek-R1的个人AI知识库,全本地部署,可断网使用

从ChatGPT上线开始,我就有了一个想法,打造一个个人知识库,它可以充当我的第二大脑,记住我的尽量多的信息(包括隐私信息)。

无论是我每天的琐碎事务,还是重要的决策和回忆,它都能存储并快速检索。当我问它“我去年5月做了什么?”时,它不仅能够从知识库中找到当时的记录,还能结合上下文和细节,帮助我回忆起那些可能遗忘的瞬间。

但要实现这个想法,用在线服务肯定是不行的,我需要它完全本机运行。现在,有了可完全本机部署的deepseek-r1和bge-m3,加上界面优雅的Cherry Studio,是时候实现它了。

注意1:以下步骤在苹果M系列芯片,16G内存的MacBook Pro上实现。由于Mac拥有统一内存和显存,类似配置的PC除了16G及以上的内存外,还需要有额外的显存分配才能正常运行。

注意2:先不要吐槽非满血版deepseek-r1的模型效果,可以先学会怎么本机部署,往后开源的模型会越来越好的(一年前谁能想到现在端侧大模型效果这么好了呢)。


直接开始:
1、下载安装ollama:https://ollama.com/download

按自己的电脑系统选择即可,安装后,双击启动。

2、下载DeepSeek-R1:14b模型(9GB)

这里我选择了我的设备能运行的最大尺寸的模型,14b参数的这个。打开终端,输入命令:

ollama run deepseek-r1:14b
回车之后,模型就开始下载啦,确保电脑硬盘还有足够的剩余空间(下图示意是7b参数的版本,共4.7GB)

等待模型下载完成后,当你看到 >>> 提示符,这时已经可以跟模型聊天啦,让我们来试试:

到这里,如果你不需要知识库,你已经完成了deepseek-r1模型的本地部署,是不是很简单?只是这个聊天界面在命令行中,也无法保存跟deepseek的聊天记录。

更多尺寸的模型下载命令可以在这里找到:https://ollama.com/library/deepseek-r1

也可以在顶部Models菜单中找到其他的开源模型,比如阿里的通义千问qwen2.5、智谱的GLM-4、Meta的Llama3.2等等,有兴趣都可以试试,支持多个模型同时安装。

查看已安装模型的命令:ollama list

​删除已安装模型的命令(rm后是要删除的模型名称):ollama rm deepseek-r1:14b

3、下载embedding模型 bge-m3(1.2GB)

打开终端,输入命令:ollama pull bge-m3

等待下载完毕,看到success,关闭终端就行了。embedding嵌入模型的作用是把知识库里的文档内容转化为便于搜索的向量,这里只需要理解它是用来处理知识库文档数据的即可。

4、安装Cherry Studio

访问:https://cherry-ai.com,根据电脑系统选择相应版本下载安装

Cherry Studio是一款支持本地知识库的AI客户端,其实同类产品还有很多,比如Chatbox(有联网搜索和手机端)、PageAssist(浏览器插件)、Enchanted(简洁轻量)、OpenWebUI(可供局域网内多人访问)等等,有兴趣的同学可以挨个体验下。

到这里我们需要下载和安装的东西都完成了,接下来断网也可以使用。

5、配置模型提供商:Ollama,添加LLM语言模型和embedding嵌入模型

启动Cherry Studio,依次点击左下角设置-模型服务-Ollama,开启Ollama,API地址保持默认,点击管理按钮,可以看到会自动读取到我们刚才下载的deepseek-r1:14b和bge-m3[嵌入] 两个模型,点击添加。

这样我们就把Ollama下载的两个模型配置到Cherry Studio中了。

拓展阅读:在模型服务的设置这里,可以看到Cherry Studio已经支持的模型提供商,推荐大家还可以添加一个部署在siliconflow硅基流动的DeepSeek-R1满血版,但与这个模型产生的交互都需要连接网络,你的问题会被发送到siliconflow硅基流动的服务器,使用满血版会按实际用量计费,你可以根据自己的实际情况选择是否使用。配置时需要用到的api密钥,可通过这个链接https://cloud.siliconflow.cn/i/r2Z3LRPQ注册获取,现在新注册会有免费额度赠送。

6、创建知识库,导入本地文档

点击Cherry Studio左侧的知识库按钮,再点击“添加”,给知识库取个名字,嵌入模型选择我们刚才下载的bge-m3,点击确定后,即可创建出一个知识库。

这时可以添加文件或者直接拖拽文件到知识库里,支持pdf、docx、pptx、txt等格式,把个人简历、日记、工作文档、甚至微信聊天记录(前提是手动导成文本)放进来都可以。

我们先加一两个文档试试,可以看到加入后,每个文档都会经过嵌入模型的处理,有个蓝色小点loading过程,如果看到绿色小勾,就代表这个文档可以被deepseek检索到了。

此时,DeepSeek就学习了你上传的文档。这是一种被称为RAG的技术,AI收到你的问题后,会先到知识库里找出最相关的几个片段,然后结合它自有的知识,组织一段新的表述回复给你。这样就能把AI大模型原本训练时没有的知识(比如关于你个人的信息)告诉它。

好啦,现在你电脑上的DeepSeek-R1就拥有了知晓你私人文档的知识库:回到聊天界面,顶部选择deepseek-r1:14b|Ollama这个模型,输入框下方知识库按钮选中刚才创建的知识库,现在试试询问一个DeepSeek本身不知道的问题——

大功告成,我也要再去丰富一下我的个人知识库了

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随着越来越多的app在中国区下架,以及iCloud服务器搬回了国内,拥有一个非中国区Apple ID显得至关重要,教程在网上随便一搜就能获得,这里推荐一篇步骤详尽、排版美观的教程,来自sspai。教程的例子是美区商店,其它国家和地区商店同理。

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很多人知道注册入口,但是却不知道如何才能免绑卡,这里的要点在于进入商店后,点击一个免费app,从这时弹出的提示中进入注册。

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