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这里展示了我使用 🦞 OpenClaw 的实际使用案例和应用实践。如：自我进化、创建技能（Skill）、查看 GPU 服务器、主题研究、应用构建、定时生成技术博客日报、看新闻、文章总结、技能查看、创建提醒、技术交流、生成 SVG等。希望能给你一些启发，看看 OpenClaw 在实际生活和工作中的强大能力！🚀

OpenClaw 自我进化

😀你配置让模型支持多模态

🤖 完成！✅ 模型已配置为支持多模态。

修改内容：

• 在 input 数组中添加了 "image" 类型
• 现在模型可以同时接受文本和图像输入

下一步： 需要重启 OpenClaw Gateway 让配置生效。让我帮你重启：

😀检查新版本

🤖 太棒了！我拿到了 CHANGELOG.md！让我总结一下这个版本的主要变化！

🎉 OpenClaw 2026.2.21 版本更新总结！

从： 2026.2.15
升级到： 2026.2.21-2 (35a57bc)

🚀 主要新功能

1. Gemini 3.1 支持！ 🆕

• 新增 google/gemini-3.1-pro-preview 模型支持
• Google 最新模型集成

2. 火山引擎（Doubao）和 BytePlus 提供商！

当用户在whatsapp, discord 等消息软件中发送了消息后，网关是如何获得的，再到回复，整个流程是如何运转的？

OpenClaw 消息处理完整流程

1. 消息接入 → 2. 路由决策 → 3. AI 处理 → 4. 回复发送

核心文件位置

模块	文件位置	功能
渠道实现	extensions/*/src/channel.ts	WhatsApp/Discord/Telegram 等渠道插件
渠道监听	extensions/discord/src/monitor/listeners.ts	监听渠道消息事件
消息分发	src/auto-reply/dispatch.ts	协调预处理、路由、回复
路由解析	src/routing/resolve-route.ts	根据 bindings 配置决定由哪个 agent 处理
网关服务	src/gateway/server.impl.ts	网关服务器主实现
Agent 执行	src/agents/pi-embedded-runner/	运行 AI agent
消息发送	src/infra/outbound/deliver.ts	统一发送逻辑

详细流程示例（以 Discord 为例）

Job

用于处理离线业务的，运行完成后就终止执行。

运行一个 Pod 对象

编写 Job 的 YAML 文件（job-pi.yaml）

bc 命令是 Linux 里的“计算器”；-l 表示使用标准数学库；a(1) 是调用数学库中的 arctangent 函数，计算 atan(1)。

tan(π/4) = 1。所以，4*atan(1)正好就是π，也就是 3.1415926…。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: pi
        image: alpine
        command: ["sh", "-c", "echo 'scale=6000; 4*a(1)' | bc -l"]

• restartPolicy: Pod 内所有容器的重启策略。对于 Job 重启策略只能是 OnFailure 和 Never，默认是 Always。
  • OnFailure
  • Never
  • Always(default)

创建 Job 对象

$ kubectl apply -f job-pi.yaml 
job.batch/pi created