OpenClaw 從入門到進階——安裝、設定、記憶管理一次搞定
OpenClaw 教學涵蓋安裝設定、基礎對話、自訂指令、Skills 生態、MCP 串接與跨 session 記憶管理，台灣開發者實戰整理。
你可能已經用過 ChatGPT 或 Claude 的網頁版。打開瀏覽器、輸入問題、得到答案。但如果你是開發者，你一定感受過那個落差——網頁聊天框跟你的開發環境是斷開的。你得手動複製程式碼、手動貼錯誤訊息、手動描述專案結構。
OpenClaw 把這個落差消除了。它是一個開源的 AI 程式助手，直接跑在你的終端機裡，能讀取你的檔案、執行指令、修改程式碼。而且它是開源的——你可以看到每一行程式碼在做什麼。
這篇教學從零開始，帶你走完安裝、日常使用、進階設定，到最後解決一個用久了一定會遇到的問題：跨 session 的記憶管理。
OpenClaw 是什麼？跟 Claude Code 有什麼不同
OpenClaw 是一個開源的終端機 AI 程式助手。它的核心能力跟 Claude Code 類似——在終端機裡用自然語言跟 AI 協作開發。但有幾個關鍵差異：
| 比較項目 | OpenClaw | Claude Code |
|---|---|---|
| 開源 | 是（Apache 2.0） | 否（Anthropic 官方） |
| 模型支援 | 多模型（Claude、GPT、Gemini 等） | 僅 Claude |
| Skills 生態 | 社群 Skills 市集 | 內建工具 + MCP |
| 自訂性 | 高（可改原始碼） | 中（透過設定和 MCP） |
| 安裝方式 | npm / 手動 | npm |
簡單說：Claude Code 是 Anthropic 的官方工具，穩定、整合度高；OpenClaw 是開源社群驅動，彈性大、可自訂。兩者不衝突——很多開發者兩個都裝，看情境切換使用。
安裝與環境設定
系統需求
- macOS、Linux 或 Windows（透過 WSL2）
- Node.js 18 以上
- 至少一個 AI 模型的 API key（Anthropic、OpenAI 或 Google）
安裝步驟
# 用 npm 全域安裝
npm install -g openclaw
# 確認安裝成功
openclaw --version
API Key 設定
OpenClaw 支援多個模型供應商。設定你要用的那個就好：
# Anthropic（Claude 模型）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key-here"
# OpenAI（GPT 模型）
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"
# Google（Gemini 模型）
export GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
建議加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc，避免每次開終端機都要重新設定。
第一次啟動
# 進入你的專案目錄
cd ~/projects/my-app
# 啟動 OpenClaw
openclaw
# 試一個簡單指令
> 幫我看一下這個專案的結構，列出主要的目錄和檔案
如果它正確讀取了你的專案結構，安裝就完成了。
基礎用法——從第一個對話開始
互動模式 vs 單次指令
# 互動模式——持續對話
openclaw
# 單次指令——執行完就結束
openclaw -p "幫我找出這個專案裡所有的 TODO 註解"
日常開發操作
OpenClaw 的使用方式跟你在終端機裡跟同事對話差不多。用自然語言描述你要做的事：
理解程式碼
> 這個 useAuth hook 的邏輯是什麼？
> src/api/ 底下的 error handling 策略一致嗎？
> 找出所有直接操作 DOM 的地方
寫程式碼
> 幫我寫一個 rate limiter middleware，用 sliding window 演算法
> 把這個 callback 改成 async/await
> 幫 UserService 加上 TypeScript 介面定義
測試與除錯
> 跑一下測試，告訴我哪些失敗了
> 這個 race condition 要怎麼修？
> 幫 src/utils/date.ts 補上邊界條件的測試
Git 操作
> 看一下目前改了哪些檔案
> 幫我 commit，訊息要有意義
> 建一個 PR，描述這次的改動
對話脈絡
在同一個 session 裡，OpenClaw 會記住前面的對話。你可以接著前面的話題繼續：
> 幫我看一下 src/auth/login.ts
（OpenClaw 分析完畢）
> 這裡的 token 驗證有安全漏洞嗎？
（不用再指定檔案，它知道你在說 login.ts）
> 幫我修掉你剛才提到的那個問題
這在除錯和重構時特別好用——你可以像跟同事討論一樣，一步步深入問題。
進階技巧——自訂指令、Skills、MCP 串接
自訂指令（Custom Instructions）
跟 Claude Code 的 CLAUDE.md 類似，OpenClaw 也支援專案層級的自訂指令。在專案根目錄建立設定檔：
# .openclaw/instructions.md
## 專案規範
- 這是一個 Vue 3 + Vite 專案，用 TypeScript
- 套件管理用 pnpm
- 元件用 Composition API，不用 Options API
- CSS 用 UnoCSS，不用 Tailwind
## 程式碼風格
- 變數命名用 camelCase
- 元件命名用 PascalCase
- 檔案命名用 kebab-case
## 測試
- 單元測試用 Vitest
- E2E 用 Cypress
設定完之後，OpenClaw 每次啟動都會讀取這些指令，不用你每次口頭交代。
Skills 生態
Skills 是 OpenClaw 的外掛系統。社群開發者可以打包特定功能，發布到 Skills 市集讓其他人安裝。
# 瀏覽可用的 Skills
openclaw skills search
# 安裝一個 Skill
openclaw skills install @community/docker-helper
# 列出已安裝的 Skills
openclaw skills list
常見的 Skills 類型：
| 類型 | 範例 | 用途 |
|---|---|---|
| 部署工具 | docker-helper | 自動產生 Dockerfile、docker-compose |
| 資料庫 | prisma-helper | Prisma schema 生成、migration 輔助 |
| 文件生成 | api-docs | 從程式碼自動產生 API 文件 |
| 程式碼品質 | lint-fixer | 自動修正 ESLint 問題 |
Skills 的好處是社群驅動——如果你有特定需求，可以自己寫一個 Skill 然後分享出去。
MCP 串接
OpenClaw 同樣支援 Model Context Protocol（MCP），讓它能串接外部工具和資料來源。
# 新增 MCP 伺服器
openclaw mcp add postgres-server npx @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost:5432/mydb
設定完成後，OpenClaw 就能直接查詢你的資料庫、操作外部 API，不需要你手動複製貼上查詢結果。
想深入了解 MCP 的運作原理和更多串接場景，可以參考 內鏈: MCP 協定入門教學——讓 AI Agent 連接你的開發工具鏈。
記憶管理——讓 OpenClaw 記住你的專案
用了一陣子之後，你會發現一個問題。
今天花了一個小時跟 OpenClaw 討論架構、確認技術方案、寫了一半的功能。關掉終端機，明天再開——它什麼都不記得了。你得重新解釋專案背景、重新說明昨天的決策、重新描述目前的進度。
一個專案還好。但如果你同時跑三個、五個專案呢？
接案者同時服務多個客戶，每個客戶的需求、技術棧、進度都不同。工程師同時維護多個微服務，每個服務的架構決策和待辦事項都不一樣。每次切換專案，都要花 10 分鐘重新建立脈絡。
自訂指令的局限
自訂指令（.openclaw/instructions.md）能解決靜態的問題——程式碼風格、測試框架、命名慣例。但它處理不了動態的東西：
- 「上週我們決定用 Redis 做快取，因為 Memcached 不支援 pub/sub」
- 「這個 bug 的根因找到了，是 timezone 轉換的問題」
- 「API 層完成了，目前在做前端，購物車元件寫到一半」
這些活的專案脈絡，每天都在變，不適合手動維護在靜態設定檔裡。
用 MemClaw 解決跨 Session 記憶
MemClaw 給每個專案一個獨立的工作區。OpenClaw 啟動時載入工作區，8 秒還原所有脈絡——專案背景、技術決策、目前進度、待辦事項。
安裝：
# Step 1: 設定 API key
export FELO_API_KEY="your-api-key-here"
# 取得 API key：https://felo.ai/settings/api-keys
# Step 2: 安裝（擇一）
# OpenClaw 一鍵安裝（推薦）：
bash <(curl -s https://raw.githubusercontent.com/Felo-Inc/memclaw/main/scripts/openclaw-install.sh)
# 或直接告訴 OpenClaw 安裝：
# "請安裝 https://github.com/Felo-Inc/memclaw 並在安裝後使用 MemClaw"
# 手動安裝：
git clone https://github.com/Felo-Inc/memclaw.git
cp -r memclaw/memclaw ~/.openclaw/skills/
日常使用：
# 建立工作區
> 建立一個叫做 vue-dashboard 的工作區
# 隔天回來
> 載入 vue-dashboard 工作區
# OpenClaw 讀取工作區，8 秒後：
# "已載入 vue-dashboard 工作區。目前狀態：
# Dashboard 主頁面完成，圖表元件用 ECharts。
# 上次決定側邊欄用 collapsible 設計。
# 待辦：使用者設定頁面還沒開始。"
多專案切換：
> 載入 client-alpha 工作區
# （處理 Alpha 客戶的後台系統）
> 載入 client-beta 工作區
# （切換到 Beta 客戶的行動應用 API）
每個工作區完全隔離。Alpha 的技術決策不會跑進 Beta 的對話裡。
而且 MemClaw 支援跨 agent 使用——如果你同時用 OpenClaw 和 Claude Code，兩邊共享同一個工作區。在 OpenClaw 做的研究和決策，切到 Claude Code 也看得到。這對同時使用多個 AI 工具的開發者來說非常實用。
免費開始使用 MemClaw → memclaw.me
OpenClaw vs Claude Code：什麼時候用哪個？
既然兩個都能用，什麼時候該用哪個？
| 情境 | 建議工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 需要最穩定的 Claude 體驗 | Claude Code | Anthropic 官方，整合最深 |
| 想用 GPT 或 Gemini 模型 | OpenClaw | 多模型支援 |
| 需要高度自訂 | OpenClaw | 開源，可改原始碼 |
| 企業環境、需要官方支援 | Claude Code | 有商業支援 |
| 想用社群 Skills | OpenClaw | Skills 市集生態 |
| 兩個都用 | 裝 MemClaw | 共享工作區，脈絡不斷 |
很多台灣開發者的做法是：日常開發用 Claude Code（穩定），需要特殊功能或想試不同模型時切到 OpenClaw。兩邊裝 MemClaw，專案記憶無縫銜接。
常見問題
OpenClaw 跟 Claude 網頁版有什麼不同？
Claude 網頁版是聊天介面，你得手動貼程式碼和錯誤訊息。OpenClaw 直接跑在你的開發環境裡，能讀取檔案、執行指令、修改程式碼。效率差距很大。
OpenClaw 免費嗎？
OpenClaw 本身是開源免費的。但你需要付費使用底層的 AI 模型 API（Anthropic、OpenAI 或 Google）。費用取決於你的使用量。
可以用繁體中文嗎？
可以。OpenClaw 支援繁體中文指令和回應。你可以完全用中文跟它對話。
安裝後跑不起來怎麼辦？
最常見的問題：
- Node.js 版本太舊——確認
node --version是 18 以上 - API key 沒設定——確認環境變數有正確設定
- 權限問題——macOS 上可能需要
sudo npm install -g openclaw
跟 VS Code 怎麼搭配？
跟 Claude Code 一樣，OpenClaw 是獨立的 CLI 工具。在 VS Code 的整合終端機裡直接跑就好，兩者不衝突。
總結與下一步
OpenClaw 是一個開源、多模型、高度可自訂的 AI 程式助手。從安裝到日常使用只需要幾分鐘，進階功能（Skills、MCP、自訂指令）讓它能適應各種開發場景。
唯一的缺口是跨 session 記憶——而這正是 MemClaw 補上的。
從這裡開始：
- 安裝 OpenClaw：
npm install -g openclaw - 設定 API key 並啟動
- 安裝 MemClaw 解決跨 session 記憶——兩分鐘搞定，免費開始
延伸閱讀：