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扣子编程悄悄上线豆包2.0,这才是OpenClaw省钱的正确方式

发布日期:2026-02-15 18:06:10 浏览次数: 1576
作者:卡尔的AI沃茨

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扣子编程+豆包2.0强强联手,OpenClaw部署成本直降80%,智能开发进入开箱即用时代!

核心内容:
1. 豆包2.0三大模型性能实测对比GPT-5.2等顶尖AI
2. 扣子编程一键部署OpenClaw的完整省钱方案解析
3. 精选8个实战Skills安装包及教程网站建设指南

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

本来都不想写了,

但是发现Coze接入了新的豆包2.0,马上爬起来了。比起上次更新,除了网页应用,移动应用和小程序开发外,扣子编程还支持一键部署OpenClaw,在上面创建的skills也能加载过去。


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🔗 https://code.coze.cn/

OpenClaw我也出了很多安装版本了,要安装的都安上了,最近的新问题是太耗token了,就算用Coding plan或者Antigravity Tools每五个小时刷新一次额度也顶不住。


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扣子编程+豆包2.0这次给出的方案就能省不少钱,高阶版也就是一个云服务器一个月的价,但可以部署两个OpenClaw项目,部署后是持续在线的,先消耗的也是扣子编程带的模型积分,一鱼两吃。

OpenClaw(扣子编程版)里内置了自由切换火山方舟Coding Plan的模型,联网搜索和生图的Skill,虽然不知道他们会不会接入Seedance 2.0,但我觉得现在的生态位是非常好的。

今天我跟扣子编程一拍即合,用8个Skills给OpenClaw省钱。

🏆

这次所有的Skills的安装包我都打包好成文档了,公众号回复 豆包2 就好

先说说豆包2.0,

这个系统包括了Pro,Lite,Mini三款通用Agent模型加一个Code模型,


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来自@赛博禅心的图,Seed2.0 Pro vs GPT-5.2 High· Claude Opus-4.5 ·Gemini-3 Pro High 

我用人话快速讲讲,

Seed2.0 Pro在19个和看图推理,算数推理的测试里,有12个拿了第一。看图识别,读文档,长文本理解这些项目里都是SOTA(State of the art)。

在EgoTempo的分数超过了人类平均,这个测试是给模型一段第一视角视频,再问一些必须看完整段视频才答得出来的问题,专门卡那些只靠单帧截图或常识瞎猜就能混过去的模型。


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所以我给他丢了一个15s的马里奥赛车游玩视频传到扣子,让豆包2.0 Code做一个像素版出来。

常规的科学能力上到了Gemini 3 Pro和GPT-5.2的同一档位。这次我在用它配置省钱版OpenClaw的时候,还发现了它的搜索能力其实是比之前有了比较大的提升,

比方说,我是在用Grok去搜索省钱的Skill,有一些Skill的gihtub链接是错误的,名字和github里的功能对不上,它可以通过名字在安装的过程中帮我找到正确的链接。

所以我用扣子编程额外做了一个OpenClaw的教程网站,不是单一页面,里面的链接都是能够点开的。

因为OpenClaw变成了开箱即用,根本不需要说要怎么安装。在扣子编程上就是点开点确认,就部署完了,模型,联网,生图都是默认的。

同一个页面上,左侧用豆包2.0(我当作一个claude code来用),右侧用OpenClaw

我整理了X上大家这段时间用最多的Skills,选出来九个来搭配着省钱,


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先把浪费的token堵住,

Cost Optimisation Skill核心做的就是三件事,该用便宜模型的任务就别上贵的,能缓存就别重复算,能本地跑就别走付费API。相当于我不需要反复去调整 OpenClaw 默认的模型,经过这个Skill的配置,我可以让它均衡地把任务分配在便宜的模型跟贵的模型上。

token的大头开销还来自上下文,尤其是我用久了有一堆笔记和文件的时候。qmd-skill做的就是它不把整篇笔记塞给模型,只吐出100到300token的相关片段。

🎹

帮我给openclaw安装qmd-skill和Cost Optimisation Skill


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但是因为qmd是依赖本地模型的,

所以我用豆包2.0二次开发这个Skills,让qmd可以用上API提供embedding模型。


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其他Skill的安装也是同理,我就不一个个安了,直接梭哈让豆包2.0做,

📚

帮我安装Cost Optimisation Skill,supermemory,x-research-skill,browser-use,proactive-agent-1-2-4,prompt-guard,dont-hack-me和find-skills


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supermemory的省钱点是每次对话前只拉和当前问题相关的记忆,对话后再把新信息提炼存起来。这样就不需要长期把大文件或长对话全塞进上下文。

x-research-skill和browser-use是对原有的联网搜索的补充,相当于把需要翻网页的工作做完,然后把结果压缩成报告再喂给模型。

browser-use可以把心跳和部分交互留在本地,减少在线调用。proactive-agent-1-2-4会不停反思进步,让任务一次做对的概率更高。

这几个是我目前用最多的,因为是在云端我还额外安装了两个安装Skills,

prompt-guard和dont-hack-me,

一个是防被提示注入带偏,导致Agent跑一堆没用任务,另一个是把带后门、乱请求外部API、乱读文件的Skill揪出来,避免出现异常调用和泄露导致的额外损失。

所以严格意义上来说,想要在扣子编程里面使用省钱版的OpenClaw,只需要两步:

  1. 1. 点开OpenClaw的自动安装
  2. 2. 用豆包2.0 Code把这一大堆 Skill 安装上来

把它部署持久化之后,你就可以把OpenClaw接入飞书,在外面直接使用它。


库兹库兹也用了一天了,

我的感受就是以后我们可以用在OpenClaw,

用在Claude Code上面的国产模型又多了一个,

而且它的API也够便宜,

比海外模型低了一个数量级

我是很高兴能在年前在扣子编程上又收获一个OpenClaw新的打开方式,唯一难受的可能就是我的OpenClaw了,

既然价格已经不再是问题了,

那它就已经是劳模了,

7*24小时上班吧,

话说过年期间,

字节应该不会再发大招了吧,

Seedance2.0,Seedream5.0,Seed2.0,

这三件套够用好久了。

@ 作者 / 卡尔


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