OpenClaw 是一套面向本地优先和企业场景的 AI Agent 运行时。围绕沙箱隔离、文件化记忆、技能扩展、会话管理、自进化机制、安全边界和分层配置，系统可以把 Agent 的能力控制在可审计、可扩展、可持久化的工程框架内。
OpenClaw 2026.3.22-beta.1 对插件系统、安全边界、模型接入、沙盒后端和 Agent 长任务机制做了较大调整。重点解释新插件 SDK 与 ClawHub 分发、安全补丁覆盖的攻击面，以及升级前需要检查的兼容性风险。
AI 编码真正难点不只是模型能力，而是上下文失控和需求意图模糊。围绕 Claude Code 的代理执行能力与 OpenSpec 的规格驱动流程，可以构建一套可验证、可沉淀、适合团队协作的 AI 编码工作流。
ClawBot 协议层提供了微信消息接收、AES 加密、二维码认证和媒体文件传输能力。围绕这些协议能力，可以用本地 Node.js 进程把微信消息转发给 Claude Code，再把 Agent 的回复发回微信，构建一个不依赖公网回调的移动端入口。
public-apis 是一个收集免费公共 API 的 GitHub 仓库，适合给 Claude Code 这类 AI 编程工具提供接口资料。掌握筛选 API、提供文档、约束实现方式和管理 API Key 的流程，可以更快完成天气、音乐、地图、金融等功能开发。
OpenClaw 将智能体记忆拆成动态会话日志和静态长期记忆，并通过 Markdown、JSONL、Embedding、sqlite-vec 和 FTS5 构建可持久化、可检索的记忆系统。重点讲清它如何写入记忆、索引记忆、召回记忆，以及为什么有了记忆层后 token 成本仍然不低。
OpenClaw 是一个本地优先、多端联动的个人 AI 助手系统。围绕 Gateway 控制平面，系统把聊天渠道、设备节点、工具调用、定时任务、上下文压缩和 SubAgent 协作组织成一套完整的 Agent 运行架构。
OpenClaw 将 Telegram、Discord、Slack 等渠道消息统一转换为内部消息对象，再经过路由、队列、上下文组装、ReAct 执行和工具调用生成回复。这里按端到端链路拆解它的分层架构、并发控制、记忆系统和安全边界。
JarEditor 是一个 IntelliJ IDEA 插件，可以直接编辑 JAR 包中的 class 和资源文件，省掉解压、修改、重新打包的繁琐流程。它适合临时修复第三方 JAR、验证依赖库修改效果，以及在 Spring Boot fat jar 中快速定位和调整文件。
