從零開始：打造屬於自己的 OpenClaw AI 貼身助理
為什麼我不再只用 ChatGPT？
身為一名技術經理，我的日常被無數的 Jira 任務、工作郵件、會議以及投資研究填滿。雖然 ChatGPT 很強，但它始終是一個「被動」的工具——你不問，它不動。而且它缺乏對我私人工作流程（如 Outlook 行事曆或本地檔案）的深度整合。
於是我開始嘗試 OpenClaw。這篇文章將分享我如何從零打造一個真正能「幫我分擔工作」的 AI 貼身助理。
1. 核心大腦：跨平台的智慧中樞
一個好的助理不能只有一個大腦。為了確保 24/7 不斷線，我為 OpenClaw 配置了「三層防線」：
- 主力 (Primary)：Gemini 3 Flash (速度快、API 額度大)
- 備援 (Fallback)：Claude 4.5 Haiku (邏輯極強、性價比最高)
這樣的配置讓我即使在頻繁跑 Heartbeat 時，也不必擔心單一 Provider 達到限制。詳情可以參考我上一篇配置指南。
2. 長期記憶：讓 AI 懂你的偏好
OpenClaw 最強大的地方在於其 Memory 系統。我將助理與我的 Obsidian 庫連動，並建立了一個 MEMORY.md 檔案。它現在記得：
- 投資偏好：我關注 2337.TW 與 8299.TWO，它會主動追蹤記憶體產業的價格戰動態。
- 工作習慣：它知道我的深度工作時段，並學會在我忙碌時減少非必要的通知。
- 決策邏輯：它記得我對技術選型的偏好，以及我對團隊管理的原則。
3. 主動心跳 (Heartbeat)：從被動變主動
這是助理真正「活過來」的關鍵。透過自定義 HEARTBEAT.md，我讓助理每隔一段時間主動執行：
- 郵件偵測：掃描 Outlook，若發現 Jenkins 建置失敗或 AWS CloudWatch 警報，立刻透過 Telegram 敲我。
- 股市監控：當我的持股波動超過 ±5%，它會主動分析原因並提供操作建議（而非只是報價）。
- 行程預警：在會議前 1 小時提醒我，並附上會議相關的背景資料。
4. 實戰場景：記憶體族群的避險建議
就在今天，台股記憶體族群出現了劇烈的震盪。我的助理在 Heartbeat 週期中主動偵測到了群聯 (8299) 留下了長上影線並崩跌 7.23%。它立刻結合了盤前美股的走勢，給了我一份「保留現金，等待法說」的建議，甚至還寫了幾首詩提醒我不要在震盪期「接掉下來的刀子」。
這就是我想要的助理：具備洞察力，且能在關鍵時刻提醒我風險。
5. 持續進化：自主學習系統
我目前的助理已經具備了自我進化的邏輯。它會定期自我評估：
- 「我這週的通知是否打擾到 Alex？」
- 「有沒有我處理不了但 Alex 頻繁提及的技術需求？」
- 它甚至能主動去 clawhub 搜尋並安裝新技能（例如 Docker 或 Tailscale 管理工具）。
結語
打造個人 AI 助理不是為了跟風，而是為了透過技術手段解決真實的「認知負荷」。當 AI 能幫我守住系統監控與市場波動的防線時，我才能把更多精力放在更高層次的決策上。
如果你也想開始嘗試，建議從一個簡單的 openclaw start 開始。歡迎在下方分享你的 AI 助理配置心得！
「最好的自動化就是讓你感覺不到它在自動化。」