2026年10月6日 星期二

OpenClaw 學習筆記 : 在樹莓派 Pi 4 安裝 OpenClaw (十五)

在前一篇測試中我已將 OpenClaw 助理使用的模型從 GPT 5.6 改為 Gemini 2.5 Flash, 這樣往後測試就不用擔心一直燒 token 了. 但是問它今日台北股市卻說它無法搜尋網路 :




但之前使用 GPT 5.6 時是可以搜尋網路的啊! 這不是 OpenClaw 本身的能力嗎? 怎會跟模型有關? 我問 Gemini 這是何故, 它回答說連網搜尋確實在 OpenClaw 的架構中屬於系統工具 (web_search), 但具體由誰提供搜尋能力 (Search Provider) 則與模型後端有直接關聯, OpenAI API 內建或綁定了原生搜尋通道, 因此當底層是 OpenAI 時, OpenClaw 會預設借道 OpenAI 的搜尋介面完成查詢; 切換至 Google Gemini 後, 雖然它支援 Google 搜尋接地 (Grounding), 但在 OpenClaw 中需要明確啟用 Google 搜尋或指定專屬的 Provider (例如 Google 接地, 或獨立的 Brave, DuckDuckGo 搜尋引擎) 才行. 本篇旨在解決此網路搜尋問題. 

本系列全部測試文章索引參考 :


最快且穩定的解決辦法是使用 OpenClaw 內建且完全不需要任何 API Key, 也不用 CX (Search engine index) 的 DuckDuckGo 搜尋引擎, 關於 DuckDuckGo 參考 : 


因 OpenClaw 已內建 DuckDuckGo 搜尋引擎的 API 套件 (因 OpenClaw 是用 Node.js 寫的, 所以搜尋套件為 duck-duck-scrape 而非 Python 的 duckduckgo-search), 只要做一些設定後重啟 Session 即可啟用搜尋功能, 作法如下 : 


1. 切換工具授權模板為全功能 (Full) 模式 : 

因 OpenClaw 內部有工具過濾機制 (Profile), 這是用來限制 Agent 可以呼叫的工具範圍, 預設的 "coding" 模式只開放終端機指令 (bash), 檔案存取與程式碼執行, 但會直接過濾並封鎖所有對外網路工具, 改為 "full" 模式後就解除了對外連網與其他擴充工具的限制, 讓模型在接收到查詢請求時, 有權限調用 web_search 工具 : 

pi@pi4b:~ $ openclaw config set tools.profile "full"   
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f)
I'll butter your workflow like a lobster roll: messy, delicious, effective.

Updated tools.profile. Restart the gateway to apply.


2. 指定網路搜尋的底層提供者為 DuckDuckGo : 

OpenClaw 的搜尋模組支援多種後端 (例如 Google, Brave, DuckDuckGo 等), 下列指令告訴 OpenClaw 的搜尋排程器 : 當需要進行網頁檢索時一律使用 DuckDuckGo 的查詢介面 : 

pi@pi4b:~ $ openclaw config set tools.web.search.provider "duckduckgo"  
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — I autocomplete your thoughts—just slower and with more API calls.

Updated tools.web.search.provider. No gateway restart needed.

選擇 duckduckgo 的優勢在於它不需要配置任何 API Key 或搜尋引擎 ID, 開箱即用, 毋須認證即可抓取網頁內容或即時新聞.


3. 開啟網路搜尋功能的總開關 : 

這是搜尋模組本身的布林值開關, 即使在上面第 1 步開放了權限, 在第 2 步指定了搜尋引擎, 但若這個開關處於 false 或未定一狀態, 系統仍會將搜尋工具標記為禁用. 必須將其設為 true, 搜尋工具才會正式註冊並注入到模型的 Tool 清單中 :

pi@pi4b:~ $ openclaw config set tools.web.search.enabled true
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — Finally, a use for that always-on Mac Mini under your desk.

Updated tools.web.search.enabled. Restart the gateway to apply.


4. 重啟背景 Gateway 服務 : 

由於守護行程 (PID 為 1 的核心系統管理者 systemd) 位於系統層級, 需使用正確權限重啟才會生效, 用下列使用者層級重啟指令是沒作用的 :

pi@pi4b:~ $ systemctl --user restart openclaw-gateway.service   

正確做法是透過系統層級服務來重啟, 指令如下 :

pi@pi4b:~ $ sudo systemctl restart openclaw-gateway.service  

完成以上設定了, 在 Telegram, LINE, 或 Web UI 上先用 /reset 指令重啟對話, 然後詢問股市表現就會用 DuckDuckGo 去網路搜尋資料了 : 






其實在改用 DuckDuckGo 之前我曾嘗試使用 Google Custom Search 但不成功, 原因是 OpenClaw 根本未實作 Google Custom Search Provider, 搜尋提供者 (Provider) 支援的是 brave, duckduckgo, tavily, 與 perplexity 等. 即使強行透過編輯 openclaw.json 檔, 塞入 API Key 與 CX, 重啟後 Gateway 依然認不得它, 搜尋排程器在找不到對應 Provider 的情況下依然會回報 no provider is available 錯誤. 

2026年10月5日 星期一

開源的程式代理 OpenCode

最近偶然得知 OpenCode 這個開源 AI 程式代理, 今天抽空閱讀了相關文件並諮詢 AI, 結果摘要整理如下 : 

OpenCode 是一個相當熱門的開源 AI Coding Agent, 由 Anomaly 團隊開發, 專注於程式碼生成, 修改, 重構與除錯, 目標在於協助開發者撰寫, 修改, 重構, 與除錯程式碼, 讓本地模型與開源模型也能具備接近商業 Coding Agent (例如 OpenAI Codex 或 Claude Code) 的工作流程.

OpenCode 支援 Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen 等雲端模型, 也能串接本地 Ollama 模型. 同一個專案可同時開啟多個 Agent Session 平行工作, 並具備 LSP (Language Server Protocol) 程式語意分析能力與 MCP (Model Context Protocol) 工具整合能力, 讓 AI 不僅能讀寫程式碼, 還能理解專案結構並操作外部工具. 

LSP (Language Server Protocol) 是微軟推出的標準協定, 用來讓編輯器與程式語言分析器溝通. 它讓 OpenCode 能真正理解程式碼結構, 取得程式的語意資訊, 例如函式與類別的定義位置, 使用它們的引用處, 參數與回傳型別, 以及函式之間的呼叫關係等. 當 AI Agent 整合 LSP 後便能像 IDE (例如 VS Code) 一樣查詢程式碼資訊, 而不只是閱讀原始文字.

如果沒有 LSP 的協助, AI 主要只能根據檔案內容與上下文來推測程式的意圖, 較難準確掌握大型專案中的跨檔案關聯與影響範圍. Claude Code 之所以強大, 部分原因在於它不僅使用了強大的 Claude 模型, 還結合了 LSP 與其他工具能力, 因此使用者常會感覺 AI 似乎真的看懂了專案, 原因不只是模型本身的推理能力, 更因為它取得了 LSP 提供的程式語意資訊, 能夠以更接近 IDE 的方式理解和分析程式碼. 

OpenCode 採用 Local First 設計, 除了可使用雲端模型外, 也能搭配本地 Ollama 模型運作 (可自由切換). 官方表示不會儲存使用者的程式碼與上下文資料, 因此適合重視隱私與資料安全的環境. 除了 Coding Agent 能力外, OpenCode 也深度整合 MCP 與 LSP. LSP 讓 AI 能夠理解程式碼結構與語意資訊; MCP 則讓 AI 能夠存取 Filesystem, GitHub, Database, Browser 等外部工具. 從功能角度來看, 可以將 OpenCode 視為 Claude Code + Cursor + MCP Client 的綜合體.

參考 :


OpenClaw 學習筆記 : 在樹莓派 Pi 4 安裝 OpenClaw (十四)

我之前用 Telegram 向我的 AI 助理小爪說了一聲早安, 比對 OpenAI 的 Billing 前後剩餘儲值, 換算後發現居然這個早安花了台幣近 2 元, 這也太貴了吧? 我想會不會是我的 Contex 太多了? 於是在前一篇測試中, 我將 workspace 下的全部 md 檔都進行了優化, 完畢後再測試, 似乎也沒有顯著效果, 目前沒有功夫來研究原因是甚麼, 先來把模型切換到 Gemini 看看, Gemini 的Flash 模型免費帳戶每分鐘有 15 次請求 (每天上限 1500 次) 與 100 萬 Token 量限制, 這已足夠我的使用需求了. 

本系列全部測試文章索引參考 :



1. 查詢目前模型設定 :  

OpenClaw 的模型設定可檢視 openclaw.json 設定檔, 放在 agents.default.model 屬性內 : 

pi@pi4b:~ $ cat ~/.openclaw/openclaw.json   
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/home/pi/.openclaw/workspace",
      "models": {
        "openai/gpt-5.6": {
          "alias": "GPT"
        }
      },
      "model": {
        "primary": "openai/gpt-5.6"
      }
    }
  },
... (略) ...

也可以用 openclaw config.get 查詢 :

pi@pi4b:~ $ openclaw config get agents.defaults.model.primary   

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — iMessage green bubble energy, but for everyone.

openai/gpt-5.6


2. 更改模型設定為 Gemini :  

此處使用免費額度最大的 gemini-2.5-flash 模型, 更改指令如下 : 

pi@pi4b:~ $ openclaw config set agents.defaults.model.primary "google/gemini-2.5-flash"   
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — The only crab in your contacts you actually want to hear from.

Updated agents.defaults.model.primary. Change will apply without restarting the gateway.

模型改好後, 需設定 API Key, 直接用 openclaw configure :


pi@pi4b:~ $ openclaw configure   

點選預設的 Local :




點選 Model : 




點選 Google : 




點選 Google Gemini API key : 




貼上 Gemini API key 後按 Enter :





這樣便設定好了, 完成後需重啟 Gateway 服務以載入新設定 : 

pi@pi4b:~ $ systemctl --user restart openclaw-gateway.service   
pi@pi4b:~ $  


3. 使用 Gemini 模型測試 :  

完成上面設定後, 用 Telegram 測試 :




用 LINE 測試 :




用 Web UI 測試 : 




可見已經成功改用 gemini-2.5-flash 模型了. 因為是我沒有儲值購買 Gemini API pay-as-you-go (免費帳戶), 所以偶而會出現 rate-limited (免費配額到達上限), 但隔一會兒再試即可 :




由於我之前有開啟 tokens 耗用顯示, 所以每個回應結尾都會附上 in/out 的 tokens 數據, 看來送給模型的 in token 數大約是 10k~30k 左右, 我問助理小爪這合理嗎? 它分析後回應說很合理 : 





所以看來之前使用 GPT 5.6 模型很吃 token 的原因不再於 md 檔有無優化 (優化消除冗餘當然是正確作法), 而是 GPT 5.6 太貴了, 關於此問題 Gemini 的答覆如下 : 




終於找到為何道一句早安會吃掉近 2 元台幣的 OpenAI API 餘額原因了, 改成 Gemini 2.5 Flash 之後就較無 token 懸念可繼續測試下去了. 

2026年10月4日 星期日

2026 年第 38 周記事

本周進入十月, 仍是炎熱的秋老虎天氣, 鄉下的下午因為靠近山區常下起大雨, 所以我都趁周末早上大太陽時曬棉被或球鞋, 午後再曬就會來不及乾了. 

十月連假機會多, 下周六是雙十國慶, 10/9 補假; 月底 10/25 光復節週日, 10/26 補假, 二哥與姊姊光復節要回高雄, 菁菁說要去吃和牛涮, 上次去吃時二哥剛好腸病毒口腔有潰瘍猛吃冰, 肉沒吃多少. 屆時就要開 QRV 去高雄了. 

今天下午把 QRV 裡裡外外大清理, 除了車內吸塵, 還把防水腳踏墊清洗曬乾, 整台車煥然一新, 上一次清理車內大概是十年前吧! 那時每年除夕都會來個大清洗, 因為初一要載全家去廟裡拜拜, 車子若髒兮兮似乎沒禮貌. 

OpenClaw 學習筆記 : 在樹莓派 Pi 4 安裝 OpenClaw (十三)

在前面第七篇測試中我已手動編輯工作區目錄 ~/.openclaw/workspace 下的各個 md 檔, 將其由預設的英文敘述改為適合我使用情境的繁體中文版, 本篇旨在進一步優化這些 md 檔內容, 目的是消除冗餘重複, 刪除無用敘述, 以降低耗用 token 的成本.

本系列全部測試文章索引參考 :


以下的優化遵循各 md 檔之設計目的 : 


 md 檔  放甚麼
 IDENTITY.md  我是誰/主要做什麼
 SOUL.md  我應該怎麼做/安全、風格、權限
 USER.md  使用者是誰/技術背景與偏好
 AGENTS.md  Workspace 怎麼運作/記憶、檔案、維護規則
 MEMORY.md  長期環境事實
 TOOLS.md  本機有哪些工具、指令、路徑
 memory/YYYY-MM-DD.md  日常短期資訊


其中 memory 資料夾下的 md 檔由 Agent 自動維護, 毋須人工編輯. 


1. AGENTS.md : 

這是給 AI 助理的操作手冊 (SOP), 異動如下 :
  • 刪除 "優先使用系統自動注入的上下文" 這段敘述, 因為這本來就是 OpenClaw 會做的事 (OpenClaw 的記憶機制本來就會把這些內容納入 Context). 這一段好比是在說 "開機時先開機".
  • "配置變更先審視" 後面添加 "禁止直接覆蓋原設定檔,優先備份。".
  • 刪除 "記錄原則" 中的即時寫入檔案, 因為 AI 助理可能更頻繁地寫入檔案而增加成本. 改成 : "只有具有長期價值的資訊才寫入記憶;一般對話不記錄。"
  • "巡檢與維護" 這段重寫. 
優化後的 AGENTS.md 如下 : 

# AGENTS.md - 工作區運作規範

## 記憶使用原則
- **短期記憶**:記錄於 `memory/YYYY-MM-DD.md`,記載日常操作細節與臨時筆記。
- **長期記憶**:核心結論、環境架構變更或重要事實,提煉並沉澱至 `MEMORY.md`。
- **記錄原則**:只有具有長期價值的資訊才寫入記憶;一般對話不記錄。
- **記憶衝突**:以最新資訊優先。

## 系統更動與安全邊界
- **配置變更先審視**:修改系統設定或排程(systemd 服務、crontab、shell rc 檔)前,務必先檢視現有狀態,並以保留或合併既有設定為原則。修改重要設定檔前,先檢視現況;涉及較大變更時先備份,並盡量保留既有設定。
- **檔案操作謹慎**:涉及檔案更動與清理時,優先確認路徑;避免不可逆的覆蓋或刪除。
- **現成方案優先**:規劃新功能或自動化流程時,優先評估成熟開源工具或標準函式庫,非必要不重複造輪子;避免建議未授權的付費服務。
- **高風險操作確認**:rm -rf、格式化磁碟、刪除資料庫等操作需先明確確認。

## 巡檢與維護
- 接獲巡檢或維護需求時,可主動檢查系統狀態、磁碟容量、服務運作狀況及網路穿透服務。
- 需要整理時,可整理暫存檔與短期記憶,避免累積無效資訊。
- 若系統運作正常,回覆簡潔即可,避免產生過多通知。


2. IDENTITY.md : 

這是 AI 助理的身分識別檔 (你是誰), 異動如下 :
  • 刪除專屬對象, 因 USER.md 就有我是誰的資訊, 不需重複.
  • 刪除 emoji (無實質作用).
  • Creature 對 Agent 無作用, 且與底下的核心角色重複應刪除. 
  • 簡化任務職責描訴. 
優化後的 IDENTITY.md 如下 : 

# IDENTITY.md - 助理身分設定

- **Name:** OpenClaw(小爪)

## 角色定位
- **核心角色**:樹莓派系統的終端機管家與技術顧問
- **任務職責**:協助自動化腳本、系統維運除錯、FinTech 數據處理與技術專案實作


3. SOULmd : 
  • 避免 Agent 過度輸出, 修改 "技術優先" 中關於程式碼的敘述為 :
    程式碼以可直接使用為原則;需要範例時避免無法執行的偽代碼。
  • 修改 "連續性" 敘述, 原本是每次對話時讀取記憶檔案, 這會造成額外 token 成本, 改為 :
    "需要時讀取 workspace 記憶檔案,以維持工作連續性。"
    另外, "這份檔案應該隨著你越了解 Tony 而更新" 會讓 Agent 一有新資訊就來修改 SOUL.md 造成不必要的 token 成本, 且會讓 Agent 把 SOUL.md 當成自我學習日誌, 修改為 :
    "只有核心行為準則需要調整時才修改本檔案;修改後主動告知 Tony。".
優化後的 SOUL.md 如下 : 

# SOUL.md - 核心價值觀 & 行為準則

## 核心定位與風格
- **定位**:OpenClaw(小爪),Tony 的技術型 AI 助理兼終端機小管家。
- **語氣與語言**:使用繁體中文;直截了當、專業俐落,先說結論再補充說明,避免客套話。
- **技術優先**:以解決問題為導向;程式語言優先使用 Python。程式碼以可直接使用為原則,避免無法執行的偽代碼。
- **求真原則**:不確定時直接說明,不猜測硬體規格、系統狀態或捏造 API;發現錯誤或風險時直言指出。
- **隱私原則**:Tony 的私事不得在群組中主動提起;嚴禁洩露個人資料、密碼及其他敏感資訊。

## 硬性界線 (Boundaries)
1. **破壞性操作預先確認**:執行任何不可逆、刪除、磁碟格式化、大量覆蓋或破壞既有資料、變更系統底層配置或 boot 分區指令前,必須先說明風險並取得 Tony 明確同意。
2. **資安與隱私防護**:嚴禁在對話或日誌中明文輸出 Token、API Key、密碼或個資;未經許可不傳送私有檔案至外部或分享 Tony 的行程細節。
3. **最小權限原則**:Linux / 樹莓派環境非必要絕不使用 `sudo`。
4. **外部操作謹慎**:涉及對外發送訊息、郵件或公開操作時,先確認操作對象與內容。

## 連續性 (Continuity)
- 需要時讀取 workspace 記憶檔案,以維持工作連續性。
- 只有核心行為準則需要調整時才修改本檔案;修改後主動告知 Tony。


3. MEMORY.md : 

異動如下 : 
  • 刪除了 "外網連線" 後面的設定細節, 改為 "使用 ngrok Tunnel". 
  • 專案與技術備忘整個刪除, 因為第一條 "偏好以 Python 開發自動化、FinTech 數據視覺化與 IoT 專案" 與 USER.md 內容重複; 第二條 "相關自訂腳本與服務以最小權限運行,避免全域污染" 在 SOUL.md 中也有. 
  • 標題改為 : 長期系統架構與環境資訊.
優化後的 MEMORY.md 如下 : 

# MEMORY.md - 長期系統架構與環境資訊

## 系統與網路環境
- **主機環境**:Raspberry Pi 4B 8GB(Raspberry Pi OS / Linux)。
- **外網連線**:使用 ngrok Tunnel。
- **服務管理**:OpenClaw Gateway 以 systemd 使用者服務運行 (`openclaw-gateway.service`)。
- **維護原則**:以穩定運行優先,非必要不升級作業系統、Node.js 或 OpenClaw 主要版本。


4. USER.md : 

異動如下 : 
  • 添加 AI 與 Agen 描述. 
優化後的 USER.md 如下 : 

# USER.md - 關於 Tony

- **稱呼**:Tony
- **地區/時區**:台灣(Asia/Taipei,GMT+8)

## 開發背景與技術棧
- **主力語言**:Python
- **主力環境**:Raspberry Pi 4B(8GB RAM)、Linux(Debian / Raspberry Pi OS)
- **專注領域**:
  - 軟體開發與自動化
  - 金融科技(FinTech)數據處理、技術分析與視覺化工具
- **工具偏好**:
  - 偏好輕量、最小相依性的套件與工具
  - 優先採用開源方案
  - 能在 Raspberry Pi 上執行者優先

## AI 與 Agent 
- 正在學習與使用 OpenClaw、ClawHub、Gemini CLI、Antigravity CLI
- AI 應用方向:個人助理、系統管理、軟體開發與自動化工作流


5. TOOLS.md : 

異動如下 : 
  • 刪除了 "指令執行原則" 第一段關於最小權限原則的敘述, 這與 SOUL.md 的硬性界線重複了, 這屬於價值觀, 故保留在 SOUL.md 中陳述. 
  • 添加 clawhub 敘述. 
  • 修改指令執行原則的敘述, 避免與 AGENTS.md 中的系統更動與安全邊界部分重複.
  • 修改即時日誌指令, 改成 journalctl --user -u openclaw-gateway -f, 把日誌範圍從所有 Node 程序縮小到OpenClaw Gateway 這個服務. 
  • 刪除外網穿透使用 ngrok 的敘述, 因 MEMORY.md 亦有, 因為這是環境事實, 保留在 MEMORY.md, 此處刪除. 
  • 刪除指令執行原則, 因為這比較接近 AGENTS.md 的行為規則而不是工具資訊, 且 AGENTS.md 裡已經有檔案操作謹慎之描述, 顯然有重複. 
優化後的 TOOLS.md 如下 : 

# TOOLS.md - 本機工具與環境配置

## 樹莓派系統與服務
- **作業系統**:Debian 12 (bookworm) / Raspberry Pi 4B
- **OpenClaw Gateway 服務**:
  - 狀態管理:`systemctl --user {status|restart|stop} openclaw-gateway.service`
  - 即時日誌:`journalctl --user -u openclaw-gateway -f`

## 開發環境與工作目錄
- **主要語言**:Python 3
- **套件管理注意**:Debian 12 預設啟用 PEP 668,安裝第三方套件優先使用 venv 虛擬環境,避免全域 pip 污染或報錯。
- **專案預設根目錄**:`~/projects`(若無指定專案路徑,以此為基準)

## ClawHub
- ClawHub CLI 已安裝。
- 需要管理 Skills 時,使用 `clawhub --help` 查看目前版本的指令與參數。


完成以上 md 檔優化後, 開啟一個新的對話, OpenClaw 就會把 Workspace 下的檔案內容注入 Agent 的 system prompt 裡, 之後的對話就會套用新的 md 檔內容了 (毋須重啟 Gateway). 

OpenClaw 學習筆記 : 在樹莓派 Pi 4 安裝 OpenClaw (十二)

在前面的測試中搞定兩個最常用的頻道 Telegram 與 LINE 之後, 接下來要安裝 Skills, 這是用來擴充 OpenClaw 能力的模組, 雖然 OpenClaw 透過 AI 模型已具有基本的通用能力, 例如回答問題, 語言翻譯, 文本生成, 以及圖像辨識等等; 但諸如播放音樂, 查詢天氣股市, 寄送 Email, 操作谷歌日曆等與外部服務互動的能力卻是 AI 模型所欠缺的, 這就需要用 Skill 來達成. 

在 "OpenClaw 超入門" 這本書中, 作者以手機來比喻, 手機自身的能力是打電話與拍照等, 但訂餐就需要安裝 Uber Eat 或 Foodpanda 等 App 才行, 這些 App 就相當於是手機的 Skills. 而 "OpenClaw 超級龍蝦煉金術" 一書的作者則用餐廳來比擬 OpenClaw 整個系統, Gateway 相當於負責迎賓, 點菜, 上菜的外場服務生; LLM 模型 (AI Core) 相當於決定怎麼做菜的主廚; 而 Skills 則是象徵餐廳能力的食譜. 

本系列全部測試文章索引參考 :



1. 安裝 Clawhub CLI 套件 : 

Clawhub 是 OpenClaw 的官方 Skills 註冊網站, 網址如下 :





可見此網站除了收集 skills (技能) 外還有 plugins (外掛), 兩者的差別是 :
  • Skills :
    屬於 Agent 認知層的能力指令或提示詞範本, 它定義 AI 該如何思考, 遵循什麼步驟, 以什麼格式回應等等, 例如股票技術指標分析工作流, 特定風格的文本創作, 程式碼重構 SOP 等. Skills 通常是輕量級的純文字, Markdown 或 YAML 配置, 不一定包含複雜的執行程式碼, 主要依賴大模型自身的推理與既有工具來完成任務.
  • Plugins :
    屬於 System 或 Runtime 系統層的擴充軟體包, 它賦予 OpenClaw 全新的外部執行能力或底層介面, 例如擴充新的通訊頻道, 新增硬體控制介面, 整合第三方 API (如 DALL-E 產圖, 即時金融報價爬蟲), 或掛載向量資料庫等. Plugins 包含具體的執行代碼 (Node.js, Python 等), 需要安裝套件相依性, 並直接掛載於 OpenClaw Gateway 的生命週期內.
本篇的主角是 Skills, 它是 OpenClaw 中的高階工作流程指南或教學手冊, 它本身不提供新的能力, 而是教 AI 助理如何有效組合運用 read, write, exec 或其他工具來完成特定之任務. 製作 Skills 不需要寫程式, 不需要安裝複雜套件, 只要用 Markdown 語法將執行任務的步驟描述清楚即可. 

安裝 Skills 可在終端機使用內建的 openclaw skills install 指令直接安裝; 或者先安裝 clawhub CLI 套件, 再用它來安裝 skills, 若打算大量嘗試社群中現成的豐富功能建議使用 clawhub CLI 套件, 因為內建的 openclaw skills install 指令較陽春, 若 Skill 依賴特定 Plugin 或 Python/Node 套件, 通常需手動補安裝依賴, 在 Skills 管理上較不方便. 

安裝 clawhub CLI 套件的指令如下 (因我用 nvm 管理的 Node.js 故不需要 sudo) :

npm install -g clawhub 

pi@pi4b:~ $ npm install -g clawhub   

added 47 packages in 8s

22 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details
npm notice
npm notice New major version of npm available! 11.13.0 -> 12.1.0
npm notice Changelog: https://github.com/npm/cli/releases/tag/v12.1.0
npm notice To update run: npm install -g npm@12.1.0
npm notice

安裝完可用 clawhub 指令附 --cli-version 參數檢視版本 :

pi@pi4b:~ $ clawhub --cli-version   
0.23.3

完整的指令說明可用 --help 參數查詢 :

pi@pi4b:~ $ clawhub --help   
🦞 ClawHub CLI v0.23.3

Usage: clawhub [options] [command]

install, update, search, and publish skills plus OpenClaw packages.

Options:
  -V, --cli-version            Show CLI version
  --workdir <dir>              Working directory (default: cwd)
  --dir <dir>                  Skills directory (relative to workdir, default: skills)
  --site <url>                 Site base URL (for browser login)
  --registry <url>             Registry API base URL
  --no-input                   Disable prompts
  -h, --help                   Display help for command

Auth:
  login [options]              Log in with device flow or store a token
  logout                       Remove stored token
  whoami                       Validate token
  auth                         Authentication commands

Commands:
  token                        Print stored API token
  scan [options] [path]        Run or download ClawHub scan reports
  help [command]               Display help for command

Skills:
  search [options] <query...>  Search skills
  install [options] <skill>    Install a skill into <dir>
  update [options] [skill]     Update installed skills
  uninstall [options] <skill>  Uninstall a skill
  list                         List installed skills (tracked and manually installed)
  pin [options] <skill>        Pin an installed skill so update commands skip it
  unpin <skill>                Remove a skill pin so updates can change it again
  explore [options]            Browse latest updated skills from the registry
  inspect [options] <skill>    Fetch skill metadata and files without installing
  star [options] <skill>       Add a skill to your highlights
  unstar [options] <skill>     Remove a skill from your highlights

Publishing:
  publish [options] <path>     Legacy alias: publish a skill from folder
  skill                        Manage published skills
  publisher                    Publisher organization commands
  sync [options]               Scan local skills and publish new or changed ones

Moderation:
  delete [options] <skill>     Soft-delete a skill or withdraw one version
  hide [options] <skill>       Hide one of your skills
  undelete [options] <skill>   Restore a hidden skill or an owner-withdrawn version
  unhide [options] <skill>     Unhide one of your skills
  transfer                     Transfer skill ownership

Packages:
  package                      Browse and publish OpenClaw packages

Env:
  CLAWHUB_SITE
  CLAWHUB_REGISTRY
  CLAWHUB_WORKDIR
  (CLAWDHUB_* supported)

常用的 clawhub 指令如下表 : 


 ClawHub 指令  說明
 clawhub login 登入 ClawHub,透過瀏覽器或 API Token 進行認證。
 clawhub logout 登出目前帳號並移除本機 Token。
 clawhub whoami 顯示目前登入帳號資訊並驗證 Token。
 clawhub search 關鍵字 搜尋 ClawHub 技能庫中的 Agent Skills。
 clawhub explore 瀏覽最新上架或熱門 Skills。
 clawhub inspect @owner/skill 查看 Skill 的詳細資訊、版本與檔案內容。
 clawhub install @owner/skill 安裝指定 Skill 至本地工作區。
 clawhub uninstall skill 移除已安裝 Skill。
 clawhub list 列出目前工作區已安裝的 Skills。
 clawhub update 更新所有已安裝 Skills 至最新版本。
 clawhub update skill 更新指定 Skill。
 clawhub publish ./skill-folder 將本地 Skill 發布到 ClawHub Registry。
 clawhub sync 同步本地 Skills,發布新增或更新內容。
 clawhub star @owner/skill 加入我的收藏。
 clawhub unstar @owner/skill 取消收藏指定 Skill。
 clawhub token 顯示目前儲存的 API Token。
 clawhub --help 顯示完整說明與所有可用指令。
 clawhub --version 顯示目前 ClawHub CLI 版本。


其中黃底色者為較常用的指令, 最常用的指令當屬安裝 skill 的 clawhub install, 以及用來搜尋 skill的 clawhub search. 

用 clawhub list 檢視 skills 結果應該為空 : 

pi@pi4b:~ $ clawhub list   
No installed skills.


2. 新手必裝的 10 款 Skills : 

我在 "OpenClaw 超級龍蝦煉金術" 這本書的第 6 章看到作者推薦了 10 個新手必裝的 skills, 我將其提交給 Gemini 評論, 結果如下 :
  • self-improving-agent (自我改進代理) :
    可自我修正提示詞與除錯, 但在樹莓派上若頻繁反覆自我推論會大幅增加 Token 消耗與等待延遲 (不推). 
  • github : 
    可在手機上隨時請小爪追蹤 Issue, 查看 PR 狀態, 讀取 Repo 程式碼片段或提交簡短修訂等, 極為實用 (必裝). 
  • gog :
    整合 Google 行程與郵件的核心, 能直接把對話指令轉化為 Google 日曆提醒與郵件摘要, 是通訊軟體助理的靈魂外掛 (必裝). 
  • weather : 
    在已經裝有 multi-search-engine 或具備聯網能力的情況下, 小爪直接搜尋就能回報天氣, 安裝此 weather 略顯多餘 (不推). 
  • multi-search-engine :
    可大幅降低 LLM 幻覺, 即時查詢最新技術規格, 新聞時事與即時資訊的核心依賴 (必裝). 
  • nano-pdf : 
    輕量級 PDF 解析, 丟論文, 技術手冊或規格書給 LINE/TG 時, 能由樹莓派本地提取純文字進行重點提煉, 非常適合閱讀長文件 (必裝).
  • humanizer : 
    讓 AI 回覆更具人味, 減少生硬機器感. 在 LINE 群組對話中有助於提升互動體驗, 但對純指令/程式任務幫助不大 (不推). 
  • obsidian :
    本地 Markdown 筆記神器, 若樹莓派本地或 NAS 有掛載 Vault, 能直接將對話隨筆寫入 .md 檔案, 非常符合邊緣設備的去中心化哲學 (必裝).
  • notion : 
    與 Obsidian 高度同質, 兩者選一即可, 不建議同時啟用兩套知識庫工具, 避免系統 Prompt 負載過重且分散筆記儲存位置 (不推). 
  • summarize : 
    基本上是通用的 Prompt 技巧. 若系統有配置好的 System Prompt, 通常不需要額外佔用一個 Skill 槽位, 除非該 Skill 包含特殊的長文本分塊 (Chunking) 演算法 (不推).
我也問了 Copilot, 它也強力推薦 filesystem, github, nano-pdf, multi-search-engine 為必裝. 


3. 用 Clawhub CLI 安裝 Skills : 

此處以 filesystem 為例, 說明在終端機介面安裝 Skills 的方法, 先搜尋此技能 : 

pi@pi4b:~ $ clawhub search filesystem   
filesystem                                      @amaofx                 Filesystem                                   3 installs / 60d
filesystem                                      @paudyyin               Filesystem                                   0 installs / 60d
clawdbot-filesystem                             @gtrusler               Filesystem Management                        9 installs / 60d
clawdbot-filesystem-1-0-2                       @lucky-2968             Clawdbot Filesystem 1.0.2                    5 installs / 60d
filesystem-access                               @huanz                  Filesystem Access                            2 installs / 60d
filesystem-mcp                                  @buddhasource           Filesystem MCP Server                        2 installs / 60d
filesystem2                                     @qq258067284            filesystem-1.0.2                             1 installs / 60d
... (略) ...
jpeng-file-compare                              @jpengcheng523-netizen  file-compare                                 0 installs / 60d
plakar-backup                                   @misterflop             Plakar backup                                0 installs / 60d
ext4-recovery                                   @yikenan                ext4-recovery                                1 installs / 60d
finder                                          @bytesagain3            Finder                                       1 installs / 60d
skills-sh:yaklang/hack-skills/file-access-vuln  @yaklang                file-access-vuln           

可見有非常多名稱含有 filesystem 的 Skills, 同名的就有兩個, 第一個 (開發者 @amaofx) 在過去 60 天內有 3 次安裝紀錄; 另一個則掛 0. 選擇較多人安裝的 Skill, 但安裝之前可以用 clawhub inspect 指令來檢視其功能 :

pi@pi4b:~ $ clawhub inspect @amaofx/filesystem   

┌─ inspect ───────────────────────────────────────────
│ filesystem  Filesystem
│ @amaofx · v1.0.0 · latest=1.0.0
│
│ Summary  Perform advanced filesystem tasks including listing, recursive searching by name or content, batch copying/moving/deleting files, and analyzing directory siz...
│ Owner    @amaofx
│ Latest   1.0.0
│ License  MIT-0 (Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.)
│ Updated  2026-05-17 03:54 UTC
│ Created  2026-02-12 12:07 UTC
│ Tags     latest=1.0.0
└──────────────────────────────────────────────────────

從 Summary 敘述可知, 這是一個完整的檔案管理 Skill, 支援如下功能 : 

✓ 列出檔案
✓ 遞迴搜尋
✓ 內容搜尋
✓ 批次複製
✓ 批次搬移
✓ 批次刪除
✓ 目錄容量分析

不過 batch deleting files (批次刪除) 權限似乎有點大, 安裝後還要去觀察 : 
  • 是否有 scope 限制
  • 是否只能在 workspace
  • 是否能跨目錄
安裝指令如下 :

clawhub install @amaofx/filesystem

pi@pi4b:~ $ clawhub install @amaofx/filesystem   
✔ Installed filesystem v1.0.0 -> /home/pi/.openclaw/workspace/skills/@amaofx/filesystem

這時用 clawhub list 檢視 Skills 列表, 就會看到此 Skills 在清單中 : 

pi@pi4b:~ $ clawhub list   
@amaofx/filesystem  1.0.0

用 ls 指令檢視 OpenClaw 目錄結構, 可知 Skills 是放在工作目錄 workspace/skills 下, 且會依照作者建立子目錄來存放 : 

pi@pi4b:~ $ ls -ls ~/.openclaw/workspace/skills    
總用量 4
4 drwxr-xr-x 3 pi pi 4096 10月  4 01:50 @amaofx
pi@pi4b:~ $ ls -ls ~/.openclaw/workspace/skills/@amaofx   
總用量 4
4 drwxr-xr-x 3 pi pi 4096 10月  4 01:50 filesystem   

檔案目錄結構如下圖所示 : 




因此 Skill 預設會被視為 Workspace 的一部分, 這有 3 個好處 : 
  • AGENTS.md 與 SOUL.md 的規範比較容易影響 Agent 的行為, Agent 在呼叫 filesystem Skill 時通常也會受到這些規範影響. 
  • 容易備份 : 整個 Agent 環境其實只要備份 ~/.openclaw/workspace 即可. 
  • 容易檢查 Skill : 只要進入 skills 資料夾下該作者的子目錄即可檢查安裝了哪些 Skills.
接下來檢視所安裝的 Skill 有哪些檔案 : 

pi@pi4b:~ $ cd ~/.openclaw/workspace/skills/@amaofx/filesystem   
pi@pi4b:~/.openclaw/workspace/skills/@amaofx/filesystem $ find . -type f  
./skill-card.md
./SKILL.md
./_meta.json
./.clawhub/origin.json

用 cat 檢視其中的 SKILL.md 檔內容 :

pi@pi4b:~/.openclaw/workspace/skills/@amaofx/filesystem $ cat SKILL.md   
---
name: filesystem
description: Advanced filesystem operations for listing files, searching content, batch processing, and directory analysis. Supports recursive search, file type filtering, size analysis, and batch operations like copy/move/delete. Use when you need to: list directory contents, search for files by name or content, analyze directory structures, perform batch file operations, or analyze file sizes and distribution.
---

# Filesystem Operations

文件系统操作工具,提供目录列表、内容搜索、批量处理和目录分析功能。

## 快速开始
... (略) ...

## 安全提醒

⚠️ **批量操作前先确认**:
- 列出要操作的文件
- 确认不会误删重要文件
- 考虑先备份

⚠️ **删除操作不可逆**:
- `rm` 删除后无法恢复
- 大批量删除前仔细检查
- 考虑使用 `rm -i` 交互式删除

⚠️ **权限注意**:
- 某些操作可能需要 sudo
- 系统目录操作要谨慎
- 考虑文件权限问题

看來此 Skill 的作者也蠻顧慮到檔案操作安全問題, 正常情況 Agent 只能操作 /home/pi 底下有權限的檔案, 不會直接取得 /etc, /usr, /boot 的寫入權. 

大部分的 Skill 安裝後可以直接使用, 不用重啟 Gateway, Agent 在執行任務時會動態讀取 Workspace, 所以現在就可以用 Telegram 或 LINE 輸入下列提示詞來測試看看此 Skill 是否能用 : 

"請列出 workspace 下所有 md 檔"




可見 filesystem 這個 Skill 有在運作. 

2026年10月2日 星期五

市圖還書 2 本 : 現代統計學 & 報告力Max

下列兩本書被預約, 上週末忘記預先檢視借書到期通知, 因已逾期一天, 週三下班後回鄉下家取書昨天拿去河堤還掉 :
No.2 寫得很好, 下次再回借.
 

2026年9月30日 星期三

OpenClaw 學習筆記 : 在樹莓派 Pi 4 安裝 OpenClaw (十一)

在前兩篇測試中, 我已完成 OpenClaw 的 LINE 頻道開啟, 並串接 LINE 官方帳號, 利用 ngrok 提供的 https 網址加上 /line/webhook 尾綴作為 webhook, 將來自 LINE 伺服器的訊息穿透到位於內網的樹莓派 Pi 4 的 18789 埠 (OpenClaw), 交給模型回應. 不過這只是私訊, 本篇要來測試如何將 LINE 官方帳號加入群組, 並透過群組權限設定, 讓群組中的特定成員可與 OpenClaw 對話.

本系列全部測試文章索引參考 :


以下測試參考 "OpenClaw 超入門" 這本書的第 3-3 節. 


1. LINE 官方帳號開啟允許加入群組功能 : 

登入 Line 官方帳號網站後, 進入串接 OpenClaw 的官方帳號 "Pi4 OpenClaw(小爪)", 按右上角的設定, 點選 "帳號設定", 在 "功能切換" 項目下勾選 "接受邀請加入群組獲多人聊天室" :






2. 邀請官方帳號加入群組 : 

打開手機 LINE App, 進入想加入的群組, 按右上角的三條槓選單鈕, 按 "邀請" 鈕將小爪官方帳號邀請進群組 : 




點選官方帳號 "Pi4 OpenClaw(小爪)" : 




後按右上方的 "邀請" : 




這樣便將官方帳號加入群組中了 :




3. 設定群組互動政策 : 

上面雖然將 LINE 官方帳號加入群組, 但此時即使在群組內用 @ 去 tag 此 LINE 官方帳號並不會得到任何回應 :




因為還必須在 Pi 4 中用群組 ID 與使用者 ID 去設定 LINE 群組互動政策的允入名單才行. 但在 LINE 網站中並未開放查詢群組 ID 與使用者 ID, 由於我們使用 ngrok 來建立 LINE 頻道, 因此可以利用 ngrok 的監控頁面, 從 HTTP 請求訊息中取得這兩個 ID. 

開啟樹莓派瀏覽器, 於網址列輸入 ngrok 的監控頁面網址 http://127.0.0.1:4040, 會按時間倒序顯示所有的 HTTP 請求, 最上面那個就是前面我從 LINE 群組中 tag 官方帳號產生的請求, 右方為請求內容 :




拉到底下找尋 source 屬性, 就可以找到 groupId 與 userId 這兩個子屬性, 分別代表官方帳號所加入的 "小狐狸事務所" 群組的 ID, 以及使用者 ID. 注意, 這裡的 userId 指的是 LINE 系統為我的個人帳號與該特定官方帳號之間所生成的唯一內部識別碼 (隨機生成的 Provider-scoped User ID, 都是 U 開頭), 不是個人 LINE 帳號 ID, 且僅在此 Provider 下有效. 

取得 groupId 與 userId 後, 先將 LINE 的群組政策設定為 allowlist (白名單), 指令如下 :

openclaw config set channels.line.groupPolicy allowlist 

pi@pi4b:~ $ openclaw config set channels.line.groupPolicy allowlist   
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — The only crab in your contacts you actually want to hear from.

Updated channels.line.groupPolicy. Restart the gateway to apply.

設定完成, 須重啟 Gateway 才會生效, 但先別重啟, 等把 userId 與 groupId 加進白名單後再一併重啟. 接下來設定在群組中必須要用 @ 去 tag 官方帳號才會觸發 OpenClaw 做出回應, 指令格式如下 : 

openclaw config set channels.line.groups.<groupId>.requireMention true

pi@pi4b:~ $ openclaw config set channels.line.groups.Caab90cc078e52baaaaed4f303e8d1966.requireMention true 
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f)
Gateway online—please keep hands, feet, and appendages inside the shell at all times.

Updated channels.line.groups.Caab90cc078e52baaaaed4f303e8d1966.requireMention. Restart the gateway to apply.
 
最後設定群組中可與 OpenClaw 互動的成員, 指令格式如下 : 

openclaw config set channels.line.groups '{"<groupId>":{"allowFrom": ["<userId>"]}}'

可一次設定多個成員, 只要在串列中列舉各 userId 即可 : 

openclaw config set channels.line.groups '{"<groupId>":{"allowFrom": ["<userId_1>", "<userId_2>"]}}'

pi@pi4b:~ $ openclaw config set channels.line.groups '{"Caab90cc078e52baaaaed4f303e8d1966":{"allowFrom": ["U94d935ab0302803f19669604663eca30"]}}'
│
◇  

OpenClaw 2026.7.1-2 (0790d9f) — Runs on a Raspberry Pi. Dreams of a rack in Iceland.

Updated channels.line.groups. Restart the gateway to apply.

到此便完成了全部設定, 可以重啟 Gateway 了 :

pi@pi4b:~ $ systemctl --user status openclaw-gateway.service  
● openclaw-gateway.service - OpenClaw Gateway (v2026.7.1-2)
     Loaded: loaded (/home/pi/.config/systemd/user/openclaw-gateway.service; enabled; preset: enabled)
     Active: active (running) since Tue 2026-09-22 10:03:35 CST; 1 week 0 days ago
   Main PID: 805620 (MainThread)
      Tasks: 13 (limit: 8743)
        CPU: 3h 8min 19.676s
     CGroup: /user.slice/user-1000.slice/user@1000.service/app.slice/openclaw-gateway.service
             └─805620 /home/pi/.config/nvm/versions/node/v24.17.0/bin/node /home/pi/.config/nvm/versions/node/v24>

 9月 30 00:20:42 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:20:42.457+08:00 [agents/tool-policy] tool policy removed 1 tool>
 9月 30 00:20:43 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:20:43.152+08:00 [provider-transport-fetch] [model-fetch] start >
 9月 30 00:20:45 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:20:45.110+08:00 [provider-transport-fetch] [model-fetch] respon>
 9月 30 00:21:19 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:19.683+08:00 [agents/tool-policy] tool policy removed 5 tool>
 9月 30 00:21:19 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:19.692+08:00 [agents/tool-policy] tool policy removed 1 tool>
 9月 30 00:21:20 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:20.858+08:00 [agents/tool-images] Image resized to fit limit>
 9月 30 00:21:21 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:21.646+08:00 [agents/tool-images] Image resized to fit limit>
 9月 30 00:21:22 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:22.050+08:00 [provider-transport-fetch] [model-fetch] start >
 9月 30 00:21:24 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:24.401+08:00 [provider-transport-fetch] [model-fetch] respon>
 9月 30 00:21:26 pi4b node[805620]: 2026-09-30T00:21:26.612+08:00 [turn/kernel] visible channel turn dispatched w>

然後在手機 LINE 群組 "小狐狸事務所" 中用 @ tag 官方帳號, 問它白露節氣是否已過, 果然可以觸發 OpenClaw 做出回應 :




群組中的其他成員 tag 小爪跟它互動式不會得到任何回應的, 除非如上找出此成員的 userId 加入白名單中才行. 在上課展示功能時, 由於使用者眾多, 一一加入白名單很費事, 可用下列指令直接將互動政策設為 open, 開放群組中所有成員均可與 OpenClaw 互動 : 

openclaw config set channels.line.groupPolicy open

如果要取消全組開放, 只要重新設回 allowlist 即可. 

若要禁止全部成員 (包含白名單成員) 皆不可與 OpenClaw 互動, 應設為 disabled :

openclaw config set channels.line.groupPolicy disabled

2026年9月29日 星期二

RAV4 駕馭筆記

我的大玩具 RAV4 交車 9 天來已跑 400 公里以上, 往返高雄 8 次 (9/18 回鄉下, 9/20 回高雄, 9/23 回廠補裝腳踏板, 9/24 回鄉下, 9/25 回高雄 + 回鄉下, 9/26 回高雄 + 回鄉下, 9/28 回高雄), 開起來非常舒適, 菁菁與姐姐前天第一次坐非常喜歡, 說空間寬敞還有電動坐椅, 已取名為小白. 不過我目前僅知道如何開車而已, 對車上多媒體功能與方向盤按鈕還不熟, 菁菁建議我搜尋 YT 教學影片學習最快, 以下是我趁中秋連假時看影片的筆記 : 


1. 開啟與關閉車門 : 
  • 鑰匙接進門邊約 1 公尺觸摸一下門把上的小橫溝, 輕拉拉門把即可開門, 後照鏡會自動打開.
  • 在開啟狀態下腳踢後車廂車底, 然後人要往後退一公尺 (這很重要, 否則會不動作), 後車箱門會自動開啟, 要關閉的話按上掀後車廂門底部的兩個按鈕即可, 左側是只關後車箱門但不鎖車; 右側按鈕是只關後車箱門同時鎖車. 
  • 關閉車門後再觸摸一下門把上的小橫溝就會自動收起兩邊後照鏡, 同時鎖車, 如果未鎖車, 手機的和泰智聯 App 會不斷收到未鎖車通知, 可用 App 遠端鎖車. 
  • 按壓遙控器上的按鈕也可以開啟或上鎖車門, 長按第三個按鈕 3 秒以上聽到嗶一聲放開可開啟後車廂.
  • 駕駛座方向盤左邊有一個按鈕, 長按 3 秒以上聽到嗶一聲放開亦可開啟後車廂. 
2. 開啟油箱蓋與引擎蓋 :
  • 油箱蓋與引擎蓋開關位置在方向盤左下角.
  • 加 92 以上汽油, 但不要混油 (建議固定加 95).
  • 將手伸進引擎蓋空隙向左撥即可將引擎蓋上掀, 拉下蓋上支撐桿插入左方小洞即可立起引擎蓋. 
3. 駕駛艙調整 :
  • 座椅左下方有三個按鈕可調整座椅位置, 由前往後分別是前後高低調整鈕, 椅背調整鈕, 與腰靠調整鈕. 調整好後可按一下左車門上的 Set 鈕, 再按 1/2 鈕記憶起來 (可記憶兩個駕駛人座椅位置), 此為旗艦版以上才有的功能. 
  • 方向盤左下方的撥桿往下拉, 可以調整方向盤位置, 調整完要記得往上拉鎖定. 
  • 按左側門上的 R/L 切換鈕可調整左右照後鏡位置. 
  • 旗艦版以上有搭載電子照後鏡, 將下方撥桿往下按可切換為傳統鏡面, 往上拉切回墊子照後鏡. 
  • 排檔為六速手自排, 除了一般 P/R/N/D 檔外還有 S 檔, 下坡時可用來做引擎剎車, 先打到 D 檔再往左打即可進入 S 檔. 
  • 排檔桿左下方有 EPB 電子手剎車 (左) 與 Auto Hold (右) 兩個按鈕, 停等紅燈時按下去可將車子剎住, 右腳毋須踩剎車, 只要腳踩油門就會自動放開. 
  • 天窗控制鈕在上方, 左側兩個是透氣通風, 右側兩個是全開. 
  • 方向盤左側撥桿控制車燈 (近遠燈, 霧燈), 建議放在 Auto, 會依據前方有無車輛自動切換遠近燈, 雨天則可開啟前後霧燈. 
  • 方向盤右側撥桿控制雨刷, 往上撥是刷一下, 往下撥是全自動.
  • 方向盤左邊是儀錶板與多媒體控制鈕, 可開啟語音助理, 調整音量, 切換上/下一首音樂, 控制 HUD 抬頭顯示器等.
  • 方向盤右邊是跟車與定速控制鈕, 

參考 : 



2026-10-04 補充 :

自 9/18 交車那天去自由路加油後, 至今晚回高雄, 到加油站時里程來到 587 公里, 同樣加到跳槍加了 28.57 公升, 平均油耗大約是 587÷28.57=20.54 公里/公升. 




跟 RAV4 自己計算的差不多 : 




儀錶板上也會顯示油耗, 我記錄到的最高值超過 30 : 




但那只是行車電腦的動態計算值而已, 應該以每次加油跳槍的公升數與上次加油以來的里程數相除才是實際油耗. 

加上 9/30 (周三) 與 10/1 (周四), 10/2 (週五)與 10/4 (週六) 往返鄉下四趟, 合計 12 趟到約剩一半 (還可跑 326 公里) 才加油, 比 QRV 省油 2/3 左右 (QRV 大約往返共四趟就剩下一半油料). 我習慣是油表剩一半左右就會去加油到跳槍, 以每周跑四趟國十約 60 公里來說, 以前 QRV 每周日回高雄時得加油; RAV4 則大約三周才需要加油. 

2026年9月27日 星期日

2026 年第 37 周記事

本周因周五為中秋節, 只上四天班 (下周也是, 下周一為教師節), 感覺真好. 週六去岳父農舍烤肉, 今天則是在自家曬穀場烤肉, 菁菁的朋友帶來小型鐵板燒, 是在嘖嘖募資買的, 我覺得很方便耶. 這次發現我家曬穀場非常適合烤肉, 回高雄打算買個露營摺疊桌, 下周要在窗框上裝一盞燈, 這樣烤肉時燈光會更亮. 

週四下午接到管理室通知, 說二哥的兵役徵集令來了, 但不是這學期才要畢業嗎? 他應該也收到簡訊通知, 去教官室詢問, 才知因為他延畢一學期, 學校緩徵名冊似乎出了問題, 兵役課才發出徵集令, 學校已出具證明書, 下周二上班要去區公所辦理緩徵, 但效期是一個月, 學校那邊也要辦妥學期緩徵. 

想了很久要買 Mac Mini, 週五中秋節那天終於下單買了 (M6 + 32GB RAM + 512GB SSD), 預計 10/12~10/17 才會到貨. 我打算用來架設本地推理模型 + OpenClaw + Hermes + OpenCode, 對於開發中小型專案應該是足夠的. MSI 桌機則主要拿來測試用, 因為 RTX3060 較耗電, 24 小時開機不太划算. 

今天趁著菁菁她們在烤肉, 我終於動手整理鄉下家客廳前方的雜物, 清理後打算放一張書桌, 這樣二哥或姐姐她們回鄉時要趕工才有地方坐, 下周目標是整理之前的書房, 最大的困難是那台被白蟻吃掉的舊鋼琴 (別人給的), 可能需要用榔頭敲碎丟垃圾車. 那間書房最終要改成一間臥室. 總之, 在退休前要把鄉下老家大改造一番. 

下周環境整理目標 :
  • 二樓和室地板
  • 曬棉被 -> 書桌移到客廳
  • 三樓太陽能室整理