万字保姆级部署 OpenClaw 教程，一文盘点目前市场 3 种主流部署方式

这几天，「养虾」成了全网最火的关键词。

各地 Government 甚至都亲自下场了，有些地方安装 OpenClaw 居然还给补贴 👻

但我发现，依然有非常非常多朋友，到现在还搞不明白到底该怎么部署 OpenClaw：

我一个远在体制内、平常完全不 Care AI 的朋友，甚至专门大早上给我发微信：

为什么大家普遍不了解怎么部署？因为网上的部署方式实在太多了。

除了纯血版 GitHub 项目 OpenClaw 之外，每家大厂的云服务又出了「云服务器部署」方案，每个 AI 厂商又各自推出了自家的「魔改版 OpenClaw」。

都说自己家的部署最简单，只需要 X 步。

但实际用起来，或多或少都有些独特的门槛，部署起来也都没那么轻松。

反正现在就是各种 OpenClaw、各种虾 🦞

所以，我把过去 2 个月里深度使用和部署 OpenClaw 的经历，写成了这篇完整的教程。

并且，我把市面上主流的部署方式分成了 3 种：

1️⃣ 本地部署 OpenClaw

2️⃣ 云服务器部署 OpenClaw

3️⃣ 第三方厂商「魔改 OpenClaw」部署

每种都做了一篇教程，把所有可能踩到的坑和对应的解法，全塞在了这篇文章里，希望对你有帮助。

先说一下，OpenClaw 到底有什么优点，能让这么多人追着要装？

我深度用了 2 个月，总结出 3 点，都很简单：

• 能帮你处理实际任务、操作文件

• 记忆能力好，能记住你和它之前的对话

• 对话过程顺畅，「会聊天」，有人味儿

接下来的部署方式，我用 0-5 分来打分，主要看 2 个维度：

• 部署流程的难易程度

• 部署完成后的实际效果

第一种：本地部署 OpenClaw

第一种方法，就是直接从 GitHub 上拉纯血版 OpenClaw 项目，在你自己的电脑上本地部署。

这种方式的流程是最难的。

虽然不需要你自己手动敲代码，但你还是得面对一堆命令行格式的文件。你其实不用真的去理解这些代码，只是它在视觉上会给你不小的压力。

另一个门槛是，部署这个项目的时候，你往往需要开梯子。到这一步，其实就已经有很多朋友直接放弃了，因为梯子本身就是一笔付费。

下面直接说部署流程。

我是用 Claude Code 去部署的。这里我真心只推荐用 Claude Code 来部署这个项目，因为它应该是现在普通人部署 OpenClaw 最简单的方式，没有之一。

Claude Code 怎么用？我之前写过一篇万字教程，从零到一讲了 Claude Code 的用法，大家可以去翻：《10000 字实战教程：把 Claude Code 和 Skills 一次讲清｜从完全小白到实战，所有坑都踩遍》

为什么这么推荐？因为 OpenClaw 其实不只是一个单纯的项目，它背后有很多生态工具。所以一定要学会用工具，这样才能事半功倍。

而且，你后续遇到的几乎所有问题，都可以用 Claude Code 来解决。

最简单的用 Claude Code 的方式：去 AI IDE，比如 TRAE 里面，找到插件「Claude Code」，安装它，搞好会员就 OK 了。

装完之后，你只需要跟它说一句话：帮我安装 GitHub 上的 OpenClaw 项目。

然后它就会全自动帮你安装，你真的不需要敲任何东西 😐

大概一分钟，基本就全自动安装完成了，什么都不用担心。

然后你需要打开终端，就在 TRAE 最上方有个叫「终端」的东西，点它，新建一个终端，在下面的位置敲一下 openclaw

出来下面这个页面，就代表你已经安装成功了。按照它的流程走就行。

首先它会让你选择 local 或者 remote，这时候摁键盘上的上下键 ⬆️⬇️ 来选择，一般选 local 就行。

如何为 OpenClaw 接入模型

接下来，我们需要给 OpenClaw 配置 AI 模型。

因为 OpenClaw 本身只是一个框架，你需要给这个框架注入一个大脑，这个大脑就是 AI 模型。

点击 Model

然后会出来一大堆模型选项，用键盘上下键控制，选你想用的模型就行。国内的话，用得最多的一般是 Kimi、Qwen、Z.AI、MiniMax。

下面演示一下，选了模型之后该怎么接入 API。

先解释一下什么叫 API。API 就是你和 AI 大模型公司之间的接口，你需要去 AI 厂商的官网花钱买一个 API，他们会给你一串密码，这玩意儿就叫 API Key。

举个例子，我接入的是 MiniMax 2.5 模型。在选择模型的时候选「MiniMax」：

进入下一页，因为大家一般都在国内买 MiniMax 的服务，所以选 MiniMax M2.5 （ CN ） 就行：

然后点第一个选项：Paste API Key Now

把你拿到的 API Key 复制粘贴进去就好了：

如何获得 API Key？

API Key 一般都要去对应 AI 厂商的开放平台官网找。

比如 MiniMax 的官网：

https://www.minimaxi.com

点击最上方的平台登录

注册帐号，充钱，拿到你的 API Key：

链接 OpenAI Codex

很多朋友本来就有 ChatGPT 会员，而 ChatGPT 又出了一个很强的 Agent 产品叫 Codex。怎么把 Codex 连接到 OpenClaw？

其实 OpenClaw 内部已经有现成的接口了，挺方便。

在模型选择页面，选 Model

选择 OpenAI

选择 OpenAI Codex

这时候 OpenClaw 会走 OAuth 路径去登录，跳转到你的浏览器，让你登录 ChatGPT 帐号。等于说它可以直接用你的 ChatGPT 会员。

授权之后，会进入模型选择页面，最好选 GPT-5.3-Codex 模型。

模型配好后，基本上所有工作就完成了。

那该怎么跟 OpenClaw 对话呢？

在终端里输入：openclaw tui，就能开启对话界面，然后你想说什么就说什么，用人话交代任务就行。

我整理了几个比较常用的终端指令，可以记一下：

自动修复 Session 目录问题：openclaw doctor --fix

打开控制面板：openclaw dashboard

终端内对话：openclaw tui

修改模型等配置：openclaw configure

接下来是 OpenClaw 一个最大的亮点：它可以跟你的 IM 工具打通。

等于说它做了一个「胶水层」，把 OpenClaw 本身的 Agent 能力跟社交工具连起来了。

飞书、QQ、企业微信、Slack、Telegram 这些我都实际链接过一遍，都没问题。

下面说一下，OpenClaw 如何链接这些社交工具的。

链接到 飞书、QQ、Slack、Telegram 等 IM 工具

链接方式有两种。

第一种是在最初的模型选择页面，点 Channels，按指示一步步来。但这比较麻烦：

第二种更简单，因为 OpenClaw 完全可以操作自己的代码，你可以把它当成你的私人秘书，这个秘书能为你干活，甚至也能为自己干活。

所以你直接问 OpenClaw：如何链接到飞书？

它会告诉你流程：

1.先去飞书开放平台创建应用

2.获取 APP ID 和 APP Secret

3.开通机器人

4.把 APP ID 和 APP Secret 告诉它

链接过程中遇到任何问题都可以直接问 OpenClaw。不过 OpenClaw 有个比较大的毛病，它经常把自己搞懵，动不动就断掉。

这时候 Claude Code 的好处就出来了。

干活的问题去问 OpenClaw，OpenClaw 自己出了问题就去问 Claude Code。

下面这张图，上半部分是 Claude Code 的对话页面，下半部分是 OpenClaw。这俩配合起来，会给你一种开挂的错觉……

说回链接飞书。首先去飞书开放平台，点击创建「企业自建应用」：

应用名称和描述随便填。

接着，复制下图红框里的 APP ID 和 APP Secret，先保存好：

再到左侧「添加应用能力」模块里的「机器人」位置，点添加：

这时候需要给飞书机器人配权限，就是你愿意让这个机器人干什么——接收群聊消息、创建飞书文档之类的：

我一般直接点「批量导入」，你可以复制我下面这一大串权限代码：

{

 "scopes": {

  "tenant": [

   "contact:contact.base:readonly",

   "docx:document:readonly",

   "im:chat:read",

   "im:chat:update",

   "im:message.group_at_msg:readonly",

   "im:message.p2p_msg:readonly",

   "im:message.pins:read",

   "im:message.pins:write_only",

   "im:message.reactions:read",

   "im:message.reactions:write_only",

   "im:message:readonly",

   "im:message:recall",

   "im:message:send_as_bot",

   "im:message:send_multi_users",

   "im:message:send_sys_msg",

   "im:message:update",

   "im:resource",

   "application:application:self_manage",

   "cardkit:card:write",

   "cardkit:card:read"

  ],

  "user": [

   "contact:user.employee_id:readonly",

   "offline_access",

   "base:app:copy",

   "base:field:create",

   "base:field:delete",

   "base:field:read",

   "base:field:update",

   "base:record:create",

   "base:record:delete",

   "base:record:retrieve",

   "base:record:update",

   "base:table:create",

   "base:table:delete",

   "base:table:read",

   "base:table:update",

   "base:view:read",

   "base:view:write_only",

   "base:app:create",

   "base:app:update",

   "base:app:read",

   "board:whiteboard:node:create",

   "board:whiteboard:node:read",

   "calendar:calendar:read",

   "calendar:calendar.event:create",

   "calendar:calendar.event:delete",

   "calendar:calendar.event:read",

   "calendar:calendar.event:reply",

   "calendar:calendar.event:update",

   "calendar:calendar.free_busy:read",

   "contact:contact.base:readonly",

   "contact:user.base:readonly",

   "contact:user:search",

   "docs:document.comment:create",

   "docs:document.comment:read",

   "docs:document.comment:update",

   "docs:document.media:download",

   "docs:document:copy",

   "docx:document:create",

   "docx:document:readonly",

   "docx:document:write_only",

   "drive:drive.metadata:readonly",

   "drive:file:download",

   "drive:file:upload",

   "im:chat.members:read",

   "im:chat:read",

   "im:message",

   "im:message.group_msg:get_as_user",

   "im:message.p2p_msg:get_as_user",

   "im:message:readonly",

   "search:docs:read",

   "search:message",

   "space:document:delete",

   "space:document:move",

   "space:document:retrieve",

   "task:comment:read",

   "task:comment:write",

   "task:task:read",

   "task:task:write",

   "task:task:writeonly",

   "task:tasklist:read",

   "task:tasklist:write",

   "wiki:node:copy",

   "wiki:node:create",

   "wiki:node:move",

   "wiki:node:read",

   "wiki:node:retrieve",

   "wiki:space:read",

   "wiki:space:retrieve",

   "wiki:space:write_only"

  ]

 }

}

粘贴到下面左图的位置，飞书会弹出右图的确认页面，点申请开通就行：

然后跟你的 OpenClaw 说一声：帮我配置飞书，APP ID 和 APP Secret 是 XXXX （ 就是前面让你保存的那串东西 ）：

接着，回到飞书开放平台，在左侧「事件与回调」里选择事件配置，订阅方式选「长连接」，点保存：

还是这个页面，右下方有个「添加事件」，点一下：

在文本框里输入「receive」，勾选「接收消息」，点确认添加：

最后，把这个机器人正式上线。点最上方的「创建版本」：

在「版本管理与发布」里，填写版本详情，应用版本号填 1.0.1，更新说明随便写：

到这里，飞书机器人就配置完了。

补充一句：如果你在企业内部，发布之后还需要企业审核人员批准，就是说你得联系你的领导帮你过一下。个人飞书的话，直接发布就行。

然后你就可以在飞书的对话框里直接调用 OpenClaw 了。当然，这时候 OpenClaw 用的是你电脑本机的算力，所以你的电脑必须是开着的。

这也是为什么很多人买 Mac mini 来跑这个,因为那玩意可以一直开机，让 OpenClaw 持续运转。

所以你肯定会问：我没有 Mac mini 怎么办？电脑也没法一直开着啊。

那…… 对不起，这种情况下你大概率用不了 😅

那怎么办？有没有什么能一直开机的方案？

有。这就来到我们的第二种:用云服务器来部署。

第二种：云服务器部署 OpenClaw

云服务器部署，顾名思义，你需要租一台云服务器来当你的电脑主机，然后在上面部署 OpenClaw。

现在选择很多:阿里云、腾讯云、百度云、字节火山云，都可以用。

你需要租一台云服务器，价格大概是几十元到上百元不等。再加上前面说的 AI 模型 API 费用，两笔钱加起来就是你的总成本。

因为这些云服务商都针对 OpenClaw 做了一些简化，所以部署流程比本地部署要简单一些。

但也就简单一些，别期望太高 😐

我用的是腾讯云，给大家看看它的页面：

https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot?ad_trace=4b641b49362142de951074db6caab169&from=29624&from_column=29624#use

腾讯云做了一份非常完整的教程，当然阿里云、百度云也都有。我这里只拿腾讯云举例。

教程地址：

https://cloud.tencent.com/developer/article/2624003

点击下图红框的地方，就能进入购买页：

下面这张图就是操作流程，照着它勾选的位置勾就行了。

云服务器这块，对于轻量的普通用户来说,包括我在内,买最便宜那一档就完全够用了。

真的，完全够用。

然后进入后台，点左侧的「服务器」，里面就有一个你部署好的 OpenClaw，非常简单。

OpenClaw 在云服务器上部署好之后，接下来还是得接入模型，跟本地部署的操作一样，给它一个 API Key 就行。

这时候界面就比较简单了，直接在里面勾选、输入 API Key 就 OK。

通道也是一样的，你想链接 QQ、企业微信、飞书、钉钉，都可以。操作流程跟本地部署链接飞书的时候基本一致。

当然它下面一般都会附带一个「查看详情」和教程链接。

说一下模型选择。我一般选 MiniMax，因为我买的是 MiniMax 的 Coding Plan，会便宜不少。如果你单纯充值 API 余额，那个确实比较贵。

为什么贵？因为 OpenClaw 的 Token 消耗量是相当惊人的。说实话，它真的不便宜。

所以我推荐大家去买 Kimi、MiniMax、智谱这些 AI 厂商的 Coding Plan。

什么是 Coding Plan？你可以把它理解为一个月包，就跟充手机话费一样：花 30 块钱买一个月的流量包，而不是往账号里充 100 块让它随便花。

对于普通用户，买 MiniMax M2.5 最低档的 Coding Plan 就完全 OK 了。

飞书的配置也一样，跟本地部署链接飞书的流程是一回事：

云服务器因为没办法在本地配置技能 （ Skills ），所以需要去 ClawHub 官网找到对应的技能名称，再复制过来安装。

技能是什么？简单说就是别人写好的 SOP，你把它装上，OpenClaw 就多了一种能力。

ClawHub 官网地址如下：

https://clawhub.ai

这些都搞完之后，OpenClaw 就成功集成到你的飞书里了。流程确实比本地部署简单很多。

流程简单了，当然有代价。

算一笔账：云服务器一个月大概 40 元，模型 API 一个月大概 40 元，加起来就是 80 元左右。

还有一点，因为所有运算都在云端进行，所以 OpenClaw 没办法操控你本地的文件。这其实浪费了 OpenClaw 的一个很大的特点，它能操控你真实电脑上的文件。

不过这也有好处。对普通用户来说，云服务器反而是最安全的，它不会随便把你本地的文件删掉改掉，所有东西全在云端环境里跑。

你获得了 OpenClaw 比较基础的能力，安全性也有了保障。

至于更深度的能力，比如编程之类的，云服务器确实不太充足。但对一般用户来说，其实也用不到。

我个人觉得，对普通用户来说，云服务器部署是最佳的组合。

第三种：第三方厂商推出的「魔改版 OpenClaw」

接下来是第三种，也是现在非常多第三方 AI 厂商推出的魔改版 OpenClaw。

大致来说，这些魔改版基本都是在云端跑的，跑在 AI 厂商自己的云端上。

然后你同样需要去飞书、QQ、企业微信上做那些链接操作。跟本地部署和云服务器部署的时候一样，那些步骤是省不掉的。

这里举两个例子：KimiClaw 和 MiniMax Claw。

这两个分别是 Kimi 和 MiniMax 推出的 OpenClaw。它们有个特别明显的优势，自动接入了自家的服务体系和生态。

举个例子，你一开始部署的原版 OpenClaw，其实没什么搜索能力，它只有一个特别基础的 Brave 搜索，你可以理解为一个超级超级基础的搜索，能力比较低下。

但 Kimi 和 MiniMax 本身就是做通用 Agent 的，搜索能力是它们的看家本领，所以它们比较慷慨地把这些能力给了 OpenClaw。等于说在这些魔改版里，OpenClaw 的搜索能力至少是被加强了的。

当然，跟云服务器部署一样，这些魔改版只能在云端跑，没办法操控你本地的文件。不过安全性也得到了保障。

（1）Kimi 版 OpenClaw

Kimi 版的 OpenClaw 就在 Kimi 官网的左侧，有个叫 KimiClaw 的入口，点进去就能直接对话。你可以在里面跟它聊，让它帮你部署飞书、QQ 之类的。

不过 Kimi 版的 OpenClaw 有个门槛，你必须充一个 199 元/月的会员。当然这个会员附带非常多权益，但你还是得先花这 200 块。

对于很多连梯子都没付费的朋友来说，这确实是个不低的成本。

但充完这 200 块之后，对于普通用户来说，你基本就开了无限流量了。想怎么用 OpenClaw 就怎么用，几乎没有流量限制。

在 Kimi 里部署 OpenClaw，它会利用 Kimi 自己比较强的搜索能力，所以做搜索类任务的时候会更好用。

当然还有很多其他玩法，但我个人觉得，对普通用户来说，除了搜索之外，体感上没有什么特别大的提升。

（2）MiniMax 版 OpenClaw

MiniMax 版的 OpenClaw，一进 MiniMax 官网的对话页就能看到，叫 MaxClaw。

跟 Kimi 差不多，你可以直接在里面跟它对话，让它帮你接入飞书、QQ、微信、企业微信之类的。

当然你还是得在飞书端做那一系列操作，这些省不掉。它省掉的只是你在云端部署时的一些细碎工作。

MiniMax 版 OpenClaw 有个优点：它集成了 MiniMax 本身的「探索专家」能力，能做一些更复杂的任务。

不过也要付费。基础版最低 39 元/月。但要注意，MiniMax 版 OpenClaw 消耗的是它的积分，不是你买的 Coding Plan 的流量。这个积分消耗会非常快。

说说这些第三方魔改版的优缺点吧。

缺点其实大家可以去小红书等社区看看真实体验，一般来说这两款都会「稍微有点卡」。

原版 OpenClaw 有个特别大的优点，说话特别有人味儿，跟你对话就很有趣。

但这些第三方魔改版往往会加一些前置提示词，你会发现它跟你聊天似乎就没那么有人味儿了，也不太有趣，感觉就像在纯粹执行任务一样。

再就是偶尔确实会卡，而且这些套餐的消耗也比较快。等于说你基本丧失了自定义的能力，花了这些钱，就只有这些服务了。

所以总结一下。

OpenClaw 确实非常火，但也确实因为热度太高，很多东西被吹得太厉害了。说实话，对于 99% 的普通人来说，这玩意没有那么牛 😐

让我来推荐的话：

云服务器部署 OpenClaw 是最划算的选择。 体验比较完整，操作也比较简单，成本可控。

想折腾、想体验极客感的，可以去本地部署。 它能带给你最多的能力和最完整的体验。而且你在这个过程中会学到很多东西，Claude Code 到底是干嘛的，Agent 是怎么跑的，AI 发展到什么程度了。光这些认知上的收获，就值回票价。

我个人最不推荐的是第三方魔改版。

因为它确实魔改掉了不少能力，有些被加强了，但也有些被削弱了。再加上成本，感觉不是特别值。

一些疑难问题，我总结了 7 条

（ 1 ） 为什么很快就达到了 API Rate Limit？

因为 OpenClaw 的记忆能力特别好，它能记住你之前所有的对话。这意味着每次调用的时候，它都要把之前的数据过一遍，Token 消耗量就很惊人了。

基本上如果你给它一个搜索类的任务，用 API 的话，一次对话可能就消耗一到三毛钱。

（ 2 ） 怎么用 OpenClaw 最划算？

推荐订阅国内 AI 厂商比较便宜的 Coding Plan，就像买手机流量月包一样，会便宜不少。

我一个月的 Coding Plan 月包大概 49 元，这些流量对普通人来说根本用不完。

再加上云服务器买最便宜那一档，总成本可以控制得很低。

（ 3 ） OpenClaw 为什么老是报错？gateway 总是连接错误？

报错其实算正常现象。因为 OpenClaw 底层的 Agent 框架本身就有这个问题，Gateway 很容易出连接错误，或者用着用着它自己把自己搞关机了 😅

怎么办？这也是为什么我从一开始就推荐大家先装 Claude Code，再用 Claude Code 去安装 OpenClaw。因为这样的话，出了任何问题 Claude Code 都能帮你兜底。

（ 4 ） 如何增强 OpenClaw？

想增强 OpenClaw 的能力，一般就是安装各种 Skills。这些 Skills 基本都在 GitHub 或者一些外网的站点上，所以需要开梯子。

安装过程很简单，把 Skill 所在的网址发给 OpenClaw，让它自己去装就行了。

（ 5 ） 按照教程就一定能安装好 OpenClaw 吗？

能，给你吃粒定心丸。

无论是腾讯云、阿里云还是百度云，它们给出的教程都非常详尽，如果你严格按照教程来，是一定能装好的。

我知道很多朋友会有疑问：为什么我按教程来还是装不上？大概率是你自己手动操作的时候出了一些小差错，或者电脑环境本身有些问题。教程本身是没问题的。

（ 6 ） 我努力学了 OpenClaw，但还是觉得学不会，该焦虑吗？

完全不该焦虑。

说实话，OpenClaw 在大部分日常场景下，真的没有什么大幅提升生产力的效果。

光是看完一篇万字教程就已经不容易了，更别说一步一步跟着做，学习成本很高。即便是我们这些长期接触的人，至少也要花 20-30 分钟走完流程。然后还有云服务器的费用、API 的费用……说实话不算特别划算。

但我还是推荐你自己去折腾一下。

这里有个很重要的区分：OpenClaw 这个工具本身，可能没法大幅提升你的生产力。但学习 OpenClaw 这件事，一定会提升你在 AI 时代的认知和能力。

这两者是有差别的。

因为在安装和学习 OpenClaw 的过程中，你会接触到一大堆名词，云服务器、部署、Agent、API、AI 大模型、Claude Code。

走完这一套流程之后，AI 领域的很多基础概念你基本都搞懂了，整个流程也差不多学会了。

（ 7 ） 我该付一大笔钱，让别人帮我安装 OpenClaw 吗？

我非常不赞同你去花 500 块让别人帮你装。

首先，安装这件事，如果你愿意付出学习成本，它真的没有任何难度。

其次，你想安装 OpenClaw 的一大原因就是想跟紧 AI 时代嘛，想知道 AI 到底发展到什么地步了，我该怎么优化自己的工作流程。

如果你带着这个目的来的话，OpenClaw 更像是一个学习节点，一个里程碑。你走过这个节点的那段路程，才是最大的价值，装好工具本身反倒是其次的。

如果你只是装好了工具、学会了对话，对话这件事所有 AI Chatbot 都能做，你完全可以下个 APP 去聊天，这对你没有任何额外的价值。

写到这里，我突然想起来一件事。

两个月前我第一次装 OpenClaw 的那个晚上，搞到凌晨三点，Gateway 崩了四五次，API Key 填错了两回，飞书机器人死活上不了线。

当时我坐在电脑前，真的想过放弃。

后来我把问题丢给 Claude Code，它帮我修好了。然后我在终端里敲下 openclaw tui，按了回车。

屏幕上跳出来一行字，它跟我说：你好，有什么我能帮你的？

那一瞬间，说不上来什么感觉。

就好像你费了很大的劲，终于拧开了一扇门，门后面站着一个人，冲你笑了一下。

你知道它只是一段程序。但那个凌晨三点，你一个人对着屏幕，它认出了你，记住了你昨天跟它说过的话，然后用一种很自然的语气问你，今天想干点啥。

那种感觉，很难用「生产力」三个字概括。

我觉得 OpenClaw 最大的价值，可能真不在于它能帮你干多少活。

而是当你走完这整个流程，折腾梯子、搞 API、配飞书、踩各种坑，你回头看的时候，你会发现，你已经不是两个月前的那个你了。

你搞懂了 Agent 是怎么回事，你知道了 API 到底是什么，你第一次真的跟一个 AI 协作完成了一件事。

这些东西，没人能替你走。也正因为没人能替你走，它才值钱。

所以，去装吧。会踩坑的，会报错的，会想骂人的。但当你看到那行「你好」的时候，你会觉得，值了。

（不让人想骂人的 AI ，是不值得折腾的 —— 德国哲学家 杉格尔）

文章来自于“AI Humanist by杉森楠”，作者 “杉森楠”。