OpenClaw 教學：用 MyClaw.ai 快速 Setup 並實戰網絡爬蟲

OpenClaw 教學 不一定要由自行部署開始。對不少初學者而言，真正困難的地方並不是 Prompt，而是 Setup、更新、維護與錯誤排查。本文會實測 MyClaw.ai，示範如何快速完成 OpenClaw Setup、連接 Telegram Bot，並進一步進行網絡爬蟲與 ScraperAPI 實戰。

如果你也希望擁有 OpenClaw 的能力，但不想自行處理 Deploy、Update、Sleep、錯誤排查與維護工作，那麼今次這個方向值得留意。這次實測的重點，是利用 MyClaw.ai 快速啟動一個屬於自己的 OpenClaw instance，再逐步示範如何連接 Telegram、進行網絡爬蟲，甚至接入外部 API，將整個流程推進到更實用的層次。

為甚麼很多人卡在 OpenClaw，不是因為它難用？

提起 OpenClaw，很多人第一時間會問：
它是否很難用？是否經常不聽指令？是否要不停改 Prompt？

但實際上，真正的第一道門檻，往往不是使用本身，而是前期準備與後續管理。

例如，你可能需要面對以下問題：

如何部署 OpenClaw
如何保持系統長時間運行，不會突然 sleep
如何處理更新與版本維護
如何面對權限、browser、套件與相依性問題
如何降低安全風險與維護成本

對技術用戶而言，這些可能只是流程；但對一般創作者、教育工作者、中小企或內容團隊來說，這些額外工作本身就足以成為放棄使用的原因。

這亦是今次實測 MyClaw.ai 的原因：
將 OpenClaw 的使用重點，由「自己管理系統」轉移回「專注使用功能」。

MyClaw.ai 是甚麼？為何值得留意？

今次示範所使用的平台是 MyClaw.ai。它的核心價值，不只是讓你快速啟動 OpenClaw，而是幫你處理後面一整串麻煩事。

以今次示範為例，MyClaw.ai 的定位可以理解為：

協助快速啟動 OpenClaw instance
處理更新、維護與 scaling
提供較穩定的 uptime
支援 config 與 state backup
提供多款模型選擇，並可能有價格折扣

換句話說，如果你想要的是 OpenClaw 的能力，而不是 OpenClaw 的系統管理工作，這類平台便相當值得研究。

實測流程：如何由零開始，用 MyClaw.ai 啟動 OpenClaw？

這次示範的第一個重點，是速度。

實際流程中，由建立帳號、選擇方案、設定 Agent 名稱、選模型，到建立助手完成，整體流程相當直接。完成後，你便可以在 dashboard 看到自己的 agent 已經處於 running 狀態。

這種體驗最大的差別，在於你不需要先花大量時間處理伺服器、部署步驟、環境配置與長時間維護，便能直接進入「使用 OpenClaw 做事」的階段。

對於想快速測試 AI Agent 工作流的人來說，這是一個很重要的分界點。

第二步：將 OpenClaw 連接到 Telegram

完成 instance 建立後，下一步就是將 OpenClaw 連到 Telegram Bot。

這部分流程大致包括：

在 Telegram 搜尋 BotFather
建立新 Bot
取得 Bot token
回到 MyClaw.ai 貼上 token
自動設定並重新啟動

完成之後，Telegram 便可成為你與 OpenClaw agent 互動的入口。

這個步驟的意義在於：
它不只是將工具「裝好」，而是進一步將工具放進實際可用的操作環境中，令整個 Agent 更接近真實工作流，而不只是停留在 dashboard 層面。

真正值得看的部分：OpenClaw 網絡爬蟲實戰

今次影片另一個重點，是 OpenClaw 網絡爬蟲實測。

示範一開始，先要求 agent 讀取網站首頁內容，並擷取第一個 section 的文字。之後再逐步提升要求，包括：

擷取整頁文字
嘗試 screenshot
抓取文章列表
抓取文章標題
抓取文章圖片
進一步處理第二頁內容

這裡最有價值的地方，不只是「成功抓到資料」，而是整個過程中出現了多個真實問題，而 agent 亦在一步一步修正。

這些問題包括：

無法 screenshot
找不到支援的 browser
安裝 chromium 過程出現 timeout 或 library 問題
繁體中文字顯示異常
頁面文章擷取不完整

這些都不是理想化 demo，而是真實使用 AI Agent 時很常見的情況。

AI Agent 最值得學的，不是完美輸出，而是如何解決問題

今次示範最值得參考的一點，是當出現問題時，並不是立即由人手逐個 technical fix，而是透過清晰指令，引導 agent 自行嘗試找出解法。

例如：

發現 browser 不支援，便要求它安裝 browser
發現 screenshot 有問題，便查看 dashboard log
發現繁體中文字顯示不正常，便要求它修正字體問題
發現文章列表抓取不完整，便要求它改用 HTML structure 再試一次

這種操作思維，正正是 AI Agent 與一般聊天機器人的差異之一。

你不是只問它一個問題，而是將它放進一個任務環境內，讓它逐步執行、測試、修正，再完成目標。

對很多非技術用戶來說，真正需要學習的，不一定是每一個底層錯誤的技術細節，而是：
如何用正確方式與 AI Agent 協作，讓它幫你找出下一步。

抓取文章標題與圖片：由文字到內容素材

當基本 scraping 功能穩定後，示範進一步要求 OpenClaw 抓取文章列表中的標題與圖片。

這一步的意義相當實際，因為它已經不只是「測試可不可行」，而是逐步走向真實應用，例如：

建立文章索引
抓取網站內容做整理
擷取圖文素材做分析
整理內容清單供後續處理

尤其當 agent 成功由 page 1 延伸到 page 2，並自行找出頁面 URL 規律時，已經展示出一個更具實用性的方向：
不是只處理單一頁面，而是開始具備批次處理內容的能力。

為甚麼還要接入 ScraperAPI？

影片後段再進一步示範接入 ScraperAPI。

原因很簡單：
原生功能雖然已經可以完成不少 scraping 工作，但若想處理更複雜的網頁、更多限制條件，或希望擴展能力，接入外部 API 會更有彈性。

今次的做法，是將 API key 與官方 documentation 一併提供給 OpenClaw，讓它自行學習如何調用 API。完成設定後，再要求它進行新的資料擷取任務，例如：

尋找 contact email
尋找 Facebook 連結
尋找 Instagram 連結
尋找 YouTube channel 連結

這種示範很有代表性，因為它說明了一件事：
AI Agent 並不一定只局限於預設功能，只要你提供足夠清晰的工具與文檔，它便可以學習如何使用新的外部能力。

誰適合用這種方式接觸 OpenClaw？

如果你屬於以下類型，這種方向特別值得留意：

1. 想試 AI Agent，但不想先處理技術部署的人

你對 AI Agent 有興趣，但不想一開始就花大量時間處理伺服器、部署與維護。

2. 想做工作流自動化的人

例如抓網站資料、整理內容、搜尋連結、建立內容清單等。

3. 教育工作者、內容創作者與中小企

你希望先看實際應用，再決定是否深入研究底層技術。

4. 已經知道 OpenClaw 很強，但總覺得入門門檻過高的人

你需要的可能不是更多功能介紹，而是一個更低阻力的開始方式。

總結：如果你想用 OpenClaw，但不想先做系統管理員

今次這個實測最值得帶出的，不是「OpenClaw 好不好用」這麼簡單，而是：

OpenClaw 可以很強，但很多人真正放棄的原因，並不是能力不足，而是前期 Setup 與後續維護太麻煩。

MyClaw.ai 這類服務的價值，正正在於將這部分門檻降低，讓更多人可以把焦點放回任務本身。

而在網絡爬蟲示範中，最重要的學習亦不是單一結果，而是如何與 AI Agent 協作，讓它在遇到問題時逐步修正，最後完成工作。

如果你想開始接觸 OpenClaw，但又不想一開始就陷入部署與維護泥沼，這會是一個值得參考的入門方向。

如果你正在尋找一篇較容易入門的 OpenClaw 教學，又不想一開始就自行處理部署與維護，今次 MyClaw.ai 的實測會是一個不錯的參考方向。它未必取代所有自行部署方案，但對希望先快速體驗 AI Agent 工作流的人來說，確實能有效降低 OpenClaw 的使用門檻。

追蹤以下平台，獲得最新AI資訊：
Facebook: https://www.facebook.com/drjackeiwong/
Instagram: https://www.instagram.com/drjackeiwong/
Threads: https://www.threads.net/@drjackeiwong/
YouTube: https://www.youtube.com/@drjackeiwong/
Website: https://drjackeiwong.com/

OpenClaw 教學：不用自己 Setup，用 MyClaw.ai 1 分鐘開工做網絡爬蟲