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这次更新有多大
先说规模，因为这个规模本身就是信息。
这一版一共有 933 位贡献者参与，其中 569 人是第一次给这个项目提交代码，一共包含超过 1.6 万个改动。按官方的统计，光这一版涉及的改动量，大约就占了 OpenClaw 历史上全部合并代码的一半。
官方博客里说得挺坦白：团队一开始只想简化安装流程、把浏览器端重做一下，结果越改越深。项目组人越来越多、开发越来越快，原来的架构和发布流程扛不住了，只好把产品底子和发布体系一起重新处理一遍。
我顺手查了一下现在的数据，OpenClaw 在 GitHub 上有 38.8 万颗星、8.1 万次 fork。作为对比，爱马仕是 23.9 万颗星、4.8 万次 fork。两个都是这一年里跑得最快的开源 Agent 项目。
改动集中在五个地方
一是装起来变简单了。新版安装的时候会主动去认你电脑里已经有的东西，比如已有的订阅、API Key、本地模型，能自动配好的就自动配，暂时用不上的设置直接从首次安装流程里拿掉。这一条针对的就是过去那个劝退点：自由度太高，每多一个选项就多一个要搞懂的东西。
二是入口变了。过去打开 OpenClaw，感觉像是拿到一套需要自己搭起来的零件；现在打开就直接进对话，你可以边聊边把配置补完。任务执行到哪一步有卡片一直显示着，刷新页面也不会丢。
三是记忆和技能能自己长了，这条最要紧，下面单独说。
四是任务能一直跑，还能几个人一起用。一段活可以先在你自己的电脑上开始，然后交给云端机器接着干；云端闲下来会休眠，下次来消息再唤醒，中间的上下文和工作区都留着。团队成员还能进同一个任务，接着别人干到一半的地方往下做。
五是权限和安全，这块改动最密集，我放在后面说。
最值得说的一条：它开始自己长技能了
过去用这类工具，Skill 是你手写的。你发现一套做法好用，就自己把它写下来，下次调用。
2.0 之后不一样了。干完一段活，它会自己回看这次的过程，把里面有效的做法和踩坑之后的补救办法，沉淀成一个新的 Skill。
我去官方文档里核对了它触发的条件，写得挺克制：得是这一轮活儿正常干完了、没有报错，中间至少经过 10 轮模型思考，而且系统安静了 30 秒、没有别的任务在跑，它才会启动这个回看。换句话说，你随手问一句话它不会学，只有真干了一段有分量的活它才学。
学出来的东西也不是直接就往上写。每一条都要走一遍 Skill Workshop 的流程：先提案，再过一遍安全扫描，扫出严重问题就直接扣下不给用。这里有个分寸我觉得设计得不错，它自己写的 Skill 可以自动生效，但要是想改你亲手写的那些，会挂起来等你审。
这个功能默认是开着的。你要是想让它当场学一手，对话里还有个 /learn 可以显式让它把刚才这套做法记下来。
这一条跟我们第四周做 Skill 讲的是同一件事，只不过我们教的是你自己动手把流程封装起来，它现在是干完活自己总结。两个方向不冲突：你手写的那些是你确定要它这么干的，它自动学的那些是它发现管用的。
看到这儿，后面是学员专属
后面这一半是训练营学员的内容。你要是学员，用手机号登录就能接着往下看。