豆包加持，小白養龍蝦指南，10000+ 技能一鍵調用，玩法推薦！

最近“龍蝦”是真的越來越火

但我發現，很多人不是對 OpenClaw 沒興趣，而是卡在第一步就放棄了。要配環境，要接模型，要想辦法把工具鏈串起來，最后還得擔心安全問題、tokens 吞金和穩定性。

最近我剛氪金了火山方舟的 Coding Plan

一次訂閱即可在 Doubao-Seed-2.0-Code、Doubao-Seed-2.0-pro、Doubao-Seed-2.0-lite、Doubao-Seed-Code、MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 等最新版本模型按需切換。

重要的是——tokens不限量，比Pay as you go安心多了，大家應該知道，我之前充的Claude Opus，20美元半天就花光了！

而且，它可以搶先體驗ArkClaw，高頻使用了之后，我對云上養蝦有了新思考，確實可以產生很多奇妙的化學反應！

目前最低 9.9 即可體驗，我是直接上了Pro

體驗地址：https://v2ig.cn/cRm03IcFyUU/

先簡單介紹一下 ArkClaw ，一句話：門檻真的被打下來了

• 開箱即用，零門檻體驗：不用自己復雜部署，不用先裝一堆東西，Web 端打開就能開始

• 機器人接 入：企業微信、釘釘、飛書隨時隨地遠程操作云端龍蝦干活

• 訂閱即享：訂閱 Coding Plan搶先體驗，不用額外再單獨算一套成本

• 10000+ 技能一鍵調用：可以接 ClawHub 社區海量插件，代碼開發、瀏覽器操作、辦公自動化、專家角色這些場景都能擴

• 端云協同存儲：通過 TOS 網盤實現文件上傳和結果回傳，Agent 才算真正接進工作流

• 配置人格、定時任務、聯網搜索：不只是聊天，而是開始有“助手感”

• 火山方舟深度聯動 + 企業級安全加固：底層推理、工具調用、安全保障都更像產品級能力

• 生態兼容更寬，除了豆包，也兼容 GLM、MiniMax、Kimi 等更多主流模型

我更看重的一點是：

Doubao-Seed-2.0 + 飛書 + ArkClaw，是一條同廠原生的體驗路徑，ArkClaw 的思路更像是：把 Agent、模型、辦公協同、文件流轉盡量放在一個更順的生態里。

1、豆包加持的模型能力

OpenClaw 本質是AI 執行框架，需要大模型具備強 Agent 能力、長上下文理解、精準工具調用、復雜邏輯推理、低幻覺、高指令遵循等能力，才能完成“理解任務→規劃步驟→調用工具→執行操作→反饋結果”的全流程。

我之前的文章，測試 N 多開源模型，尤其是本地部署系列

總有同學問可否接入 OpenClaw，其實很不推薦，模型能力不足是最核心、最致命的短板，直接導致 OpenClaw 的自動化、工具調用、復雜任務執行能力大幅縮水，甚至無法正常工作。可以看出，大多都是旗艦模型。

ArkClaw 集成了 N 多國內旗艦大模型，隨時修改，不需要配多家 API，配起來很簡單（鼠標選一下就 ok）

后來我直接默認選擇 Auto 模式了，他可以智能調度模型，基于「效果 + 速度」雙維度智能匹配最優算力與模型組合，支持優先嘗鮮字節跳動及生態的最新模型能力。

我之前一直用開源模型，順手用它做了一下最常用的閱讀理解+svg 代碼生成 + 審美測試，沒想到它居然做的這么好了，完全不輸 Qwen3-Max-thinking、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5，而且它還自動調用了我的 svg2png skills 把它轉成了圖片！

2. 海量Skills 一句話接入

ArkClaw 支持接入 ClawHub 的海量skills，代碼開發、瀏覽器操作、辦公自動化、專家角色，這些一旦能通過 skills 持續擴展，ArkClaw 的上限就不是一個固定工具，而是一個不斷長能力的工作臺。

安裝Skills，一句話即可，這里面我感覺最應該裝的就是飛書系列

3、與飛書的強融合

ArkClaw 支持企業微信、釘釘、飛書

剛剛，它還升級了新功能，直接掃碼就能完成配對，連傻瓜式操作都省了

我接觸 N 多龍蝦，目前 ArkClaw 與飛書功能結合的尤其順暢

它好像與飛書生態已經渾然一體了，寫文檔、定會議，寫日報/周報，甚至是請假都可以！

比如我給它的指令：周三下午 2-3 點有 xx 交流，寫好日歷并提醒

它得到授權之后自動幫我創建好了提醒，甚至訂好了視頻會議！！！

我突然想，能不能讓龍蝦直接給同事發消息呢？

但是遺憾，我司用的不是飛書，我只有一堆龍蝦

然后我就拉了一個群，把 4 只龍蝦全部拉進來，只給了 ArkClaw 各種權限

測試是 OK 的，我給 ArkClaw 說讓 AutoClaw 給我講個冷笑話

然后 AutoClaw 真的收到一條消息，講了笑話

當然 ArkClaw 與云文檔的對接也是理所當然

它還可以把文檔發到龍蝦大亂斗群里，艾特另一只龍蝦去做下一步處理

然后另一只龍蝦就搞定了

雖然有整活兒成分，但是大家設想一下：

如果其他龍蝦都是真實的、不同崗位、負責不同業務的同事，是不是就有意思了？

4. 網盤 + 端云協同

很多云端龍蝦產品最大的問題，是素材進不來、結果出不去。

ArkClaw 這次的TOS 網盤 + 端云協同，把這件事補得很實用。

你可以把本地資料傳上去讓它分析，也可以讓它把生成后的文檔、圖片、整理結果存回云端，再下載到本地。

這里的配置我就不細說了，也是按部就班跟著教程操作

我單獨提一個意外驚喜，感覺薅到了免費云服務器

右側有一個打開終端功能

python、git、docker 環境都弄好了，我看了下配置，

我看了下配置，感覺還行啊，跑點小任務毫無問題

• CPU：Intel (R) Xeon (R) Platinum 8260 @ 2.40GHz（虛擬 CPU）

• 內存：4GB 運行內存，當前可用約 2.7GB

• 硬盤：40GB 虛擬磁盤 vda，分區為 /boot/efi 200MB + 根分區 39.8GB

總體來看，Doubao-Seed-2.0 + 飛書 + ArkClaw，這條線的優勢不是“單兵作戰”，而是生態更原生，協同更順，穩定性更強。

最后總結下 Coding Plan

目前感覺，不虧！

原價40每月，新用戶訂閱首月價格低至 9.9 元，還能額外免費領50 萬 tokens 推理額度

為啥不虧呢，我已經把OpenCode、Claude Code、OpenClaw 都切成豆包的大模型了

接入到 OpenCode 太簡單就不介紹了

接入 Claude Code，修改setting.json，然后重啟Claude Code即可

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "50321c7e-9062-4a54-bb15-470fabbd007d",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding",
    "ANTHROPIC_MODEL": "doubao-seed-2-0-pro-260215"
  },
  "skipDangerousModePermissionPrompt": true
}


 

接入OpenClaw 也是僅需兩步

省流：直接下單

制作不易，如果這篇文章覺得對你有用，可否點個關注。給我個三連擊：點贊、轉發和在看。若可以再給我加個，謝謝你看我的文章，我們下篇再見！