第一步：给 OpenClaw 装一套物理记忆

很多人刚接触 OpenClaw 时，会觉得它功能少，或者只把它当作聊天机器人。但我在调试时发现，它不记事的原因是底层对话窗口像一块容量有限的白板，新内容会把旧内容擦掉。所以第一步要先给它建立一套物理记忆架构，趁它还没忘之前把该记的东西沉淀下来，这比急着教技能重要得多。

这一步我拆成三个动作：

• 物理分区：让它在根目录创建 memory 文件夹，一次性建好 8 个分区，比如 agents.md 定义身份，一个文件专门存策略逻辑，errors.md 记录踩过的坑。有了固定分区，AI 才知道哪类信息该往哪放。
• 信息流动：把记忆分成三层，从最原始的对话记录，到提炼后的任务日志，最后沉淀到策略文档。关键点是每几小时让它自我反思一次，把废话过滤掉，只保留老板真正给过的指令，再固化到对应文件。
• 安全追加：写文件时必须用 add 追加，尽量避免 write 覆盖。覆盖等于推倒重来，追加才是版本积累，记忆会像树的年轮一样一层一层长上去。

第二步：用 IPO 协议治住它的“瞎猜”

很多人在给 AI 下模糊需求时，发现它理解不清楚，还会硬着头皮执行。我给它加了一条结构化解析协议：IPO，也就是 Input Process Output。当它接收到你的模糊指令，必须强制进入架构师模式，先输出三段式确认，包括触发条件、处理逻辑、输出格式。只有你回复确认后，它才能调用 MCP 去执行，绝不直接动手。

这样就能把你的模糊意图一层层翻译成可执行动作。加完协议后可以先做个简单测试，看它有没有按照这个流程回复，再根据结果微调。

第三步：用 skill 把策略变成操作手册

到了第三阶段，要给 AI 一个操作手册，也就是 skill。你要想清楚让它具体做什么：是做投研助手，还是交易助手？每个角色的执行逻辑不一样。以我的 BTC DCA 策略为例，我会告诉它每次定投多少、行情下跌时怎么调整、上涨时怎么调整。这样它就知道以后具体怎么执行。

定完规则后一定要做验收测试。比如我这次输入一个日期和 776U，它确认正确后才算通过。进入下一阶段前，先让它核对 skills.md 文件，只有经过验证的逻辑才能真正上岗。

第四步：挂上心跳任务，让它自己盯盘

前面几步完成后，Agent 已经能做事，但还很被动，必须你发消息它才动。作为老板，你不应该一直当触发动器。下一步就是给它装上反射弧，也就是心跳任务。比如设置每 30 分钟自动跑一次，这样即使你在睡觉，OpenClaw 也会自动盯盘、扫描全网市场。这才是真正的自动化。

我后来发现它抓取网络数据有时不稳定，所以遇到需要外部数据的情况，尽量使用免费 API 让它直接读取，比单纯网页抓取可靠。有了这套心跳机制，它就从被动执行的实习生，变成了 24 小时值班的数字哨兵。

第五步：复盘迭代，让错误只犯一次

前四阶段跑完，你的 OpenClaw 已经基本能上岗。但实际用起来还是会偶尔犯错，同一个坑踩两次。我的做法是增加复盘机制：强制 AI 回顾对话记录，把有效经验和错误记录更新到对应的策略或错误文件里。只要坚持复盘，它会越来越懂你，执行也会越来越稳。

这套方法目前是我的 1.0 版本，后续还会继续迭代。你可以根据自己的实际场景多去试，再慢慢调整细节。

总结：用系统化方法搭出你的数字合伙人

我把这五个阶段整理成一张结构化精华表，你可以截图保存。拆开看，搭一个 OpenClaw Agent 并不难：先建物理记忆，再解决沟通，接着用 skill 固化策略，然后挂心跳任务，最后持续复盘。这套逻辑不只适用于 BTC DCA，也能用来做全天候套利、链上监控、自动发帖等不同场景。

最后提醒两句：今天的内容纯属经验分享，不构成任何投资建议。现在的 OpenClaw 还存在一定安全问题，操作时务必保护好钱包，不要随意把 API key 或账户权限交给不信任的插件。当你学会用机构思维调校 AI，它会从一个冷冰冰的工具，变成你真正的执行合伙人。

第一步：給 OpenClaw 裝一套物理記憶

很多人剛接觸 OpenClaw 時，會覺得它功能少，或者只把它當作聊天機器人。但我在調試時發現，它不記事的原因是底層對話窗口像一塊容量有限的白板，新內容會把舊內容擦掉。所以第一步要先給它建立一套物理記憶架構，趁它還沒忘之前把該記的東西沉澱下來，這比急著教技能重要得多。

這一步我拆成三個動作：

• 物理分區：讓它在根目錄創建 memory 文件夾，一次性建好 8 個分區，比如 agents.md 定義身份，一個文件專門存策略邏輯，errors.md 記錄踩過的坑。有了固定分區，AI 才知道哪類信息該往哪放。
• 信息流動：把記憶分成三層，從最原始的對話記錄，到提煉後的任務日誌，最後沉澱到策略文檔。關鍵點是每幾小時讓它自我反思一次，把廢話過濾掉，只保留老闆真正給過的指令，再固化到對應文件。
• 安全追加：寫文件時必須用 add 追加，儘量避免 write 覆蓋。覆蓋等於推倒重來，追加才是版本積累，記憶會像樹的年輪一樣一層一層長上去。

第二步：用 IPO 協議治住它的“瞎猜”

很多人在給 AI 下模糊需求時，發現它理解不清楚，還會硬著頭皮執行。我給它加了一條結構化解析協議：IPO，也就是 Input Process Output。當它接收到你的模糊指令，必須強制進入架構師模式，先輸出三段式確認，包括觸發條件、處理邏輯、輸出格式。只有你回覆確認後，它才能調用 MCP 去執行，絕不直接動手。

這樣就能把你的模糊意圖一層層翻譯成可執行動作。加完協議後可以先做個簡單測試，看它有沒有按照這個流程回覆，再根據結果微調。

第三步：用 skill 把策略變成操作手冊

到了第三階段，要給 AI 一個操作手冊，也就是 skill。你要想清楚讓它具體做什麼：是做投研助手，還是交易助手？每個角色的執行邏輯不一樣。以我的 BTC DCA 策略為例，我會告訴它每次定投多少、行情下跌時怎麼調整、上漲時怎麼調整。這樣它就知道以後具體怎麼執行。

定完規則後一定要做驗收測試。比如我這次輸入一個日期和 776U，它確認正確後才算通過。進入下一階段前，先讓它核對 skills.md 文件，只有經過驗證的邏輯才能真正上崗。

第四步：掛上心跳任務，讓它自己盯盤

前面幾步完成後，Agent 已經能做事，但還很被動，必須你發消息它才動。作為老闆，你不應該一直當觸發動器。下一步就是給它裝上反射弧，也就是心跳任務。比如設置每 30 分鐘自動跑一次，這樣即使你在睡覺，OpenClaw 也會自動盯盤、掃描全網市場。這才是真正的自動化。

我後來發現它抓取網絡數據有時不穩定，所以遇到需要外部數據的情況，儘量使用免費 API 讓它直接讀取，比單純網頁抓取可靠。有了這套心跳機制，它就從被動執行的實習生，變成了 24 小時值班的數字哨兵。

第五步：覆盤迭代，讓錯誤只犯一次

前四階段跑完，你的 OpenClaw 已經基本能上崗。但實際用起來還是會偶爾犯錯，同一個坑踩兩次。我的做法是增加覆盤機制：強制 AI 回顧對話記錄，把有效經驗和錯誤記錄更新到對應的策略或錯誤文件裡。只要堅持覆盤，它會越來越懂你，執行也會越來越穩。

這套方法目前是我的 1.0 版本，後續還會繼續迭代。你可以根據自己的實際場景多去試，再慢慢調整細節。

總結：用系統化方法搭出你的數字合夥人

我把這五個階段整理成一張結構化精華表，你可以截圖保存。拆開看，搭一個 OpenClaw Agent 並不難：先建物理記憶，再解決溝通，接著用 skill 固化策略，然後掛心跳任務，最後持續覆盤。這套邏輯不只適用於 BTC DCA，也能用來做全天候套利、鏈上監控、自動發帖等不同場景。

最後提醒兩句：今天的內容純屬經驗分享，不構成任何投資建議。現在的 OpenClaw 還存在一定安全問題，操作時務必保護好錢包，不要隨意把 API key 或帳戶權限交給不信任的插件。當你學會用機構思維調校 AI，它會從一個冷冰冰的工具，變成你真正的執行合夥人。