永无岛
A
Agent（智能体 / 代理） 能"自己拆解任务、调用工具、做决定、再回来汇报"的 AI 程序。OpenClaw 就是一个 Agent。区别于"只能聊天"的 Chatbot。
Agentic / Agentic Loop（智能体循环） Agent 的核心运转方式：思考 → 行动 → 观察结果 → 再思考……直到任务完成或被打断。
API Key（接口密钥） 你在大模型厂商（DeepSeek / OpenAI 等）那里申请到的"通行证"。OpenClaw 用这把钥匙调用大模型。泄露 = 钱被偷，必须用环境变量管理。
B
bash / zsh / PowerShell 你电脑里的"终端"用的程序语言。bash 和 zsh 是 macOS / Linux 的，PowerShell 是 Windows 的。本书所有命令兼容三者。
Browser Automation（浏览器自动化）
让程序代替你点鼠标、填表单、截屏的能力。browser-pilot Skill 就是干这个的，背后通常是 Playwright 或 Puppeteer。
bubblewrap Linux 上的轻量沙箱工具，OpenClaw 用它来隔离 Skill 的运行环境。
C
Canvas（画布） OpenClaw 提供的"实时可见 UI"区域，可以让 Skill 在你眼前画图、出表格、做交互。
ChatGPT-style 对话 传统的"一问一答"形式，没有动手能力。
Claude / Sonnet / Opus / Haiku Anthropic 公司的大模型系列，大小依次为 Haiku < Sonnet < Opus。OpenClaw 与 Claude 兼容性最好。
ClawHub / Claw Hub OpenClaw 的官方 Skill 市场，类比 App Store / npm。本书第五章详讲。
Cron / Cron 表达式
Linux 自带的"定时任务"语法。0 8 * * * 表示"每天 8:00"。OpenClaw 工作流的定时触发器用它。
Context Window（上下文窗口） 模型一次能"看见"的最大文本量，单位是 token。GPT-4o 是 128K，Gemini 2.5 Pro 是 200 万。
D
DeepSeek 中国深度求索公司的大模型，性价比极高，是国内用户首选。本书所有 demo 用的就是 DeepSeek。
Daemon（守护进程）
后台一直跑的程序。openclaw onboard --install-daemon 装的就是这个。
dry-run（干跑） "假装跑一次但不真正写文件 / 发消息 / 调外部"。新功能上线前的必备测试。
E
Env / Environment Variable（环境变量） 存在你系统里、可以被任何程序读取的"全局值"。OpenClaw 用环境变量存 API Key，比写在配置文件里安全得多。
F
Fallback（回退） "主用 X，X 挂了就用 Y"的备份机制。OpenClaw 的模型、Skill、工作流都支持。
G
Gemini Google 的大模型系列，最大的卖点是 200 万 token 的超长上下文。
GPT-5 / GPT-4o / GPT-4.1-mini OpenAI 的大模型系列。本书写作时（2026 年 4 月）GPT-5.2 已经发布，GPT-4.1-mini 是性价比首选。
H
Hallucination（幻觉） 大模型"一本正经地胡说八道"。让 AI 自动发邮件给客户的最大风险来源。防范方法见第十章和第十一章。
I
IPC（Inter-Process Communication，进程间通信） OpenClaw 主进程和 Skill 子进程之间通信的方式，技术细节普通用户不用关心。
J
JSON / YAML
两种常见的"配置文件格式"。OpenClaw 的 openclaw.json 用 JSON，工作流文件用 YAML。
K
Kimi 月之暗面公司的大模型，中文场景与超长文档处理强项。
L
LLM（Large Language Model，大型语言模型） GPT、Claude、DeepSeek 这些"大脑"的统称。OpenClaw 自身不是 LLM，它是调用 LLM 的"指挥中心"。
Llama 3 / 3.3 Meta 开源的本地大模型，与 Ollama 配合可完全离线运行。
M
MCP（Model Context Protocol） Anthropic 主导的"模型与外部工具对话"标准协议。OpenClaw 通过 MCP 接入 Notion / Github / 数据库等。
Memory（记忆） OpenClaw 的"长期记忆"系统。三层：全局 memory / 项目 CONTEXT.md / 单次会话。
Model Provider（模型提供方） DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Google 都属于 Model Provider。
N
Node.js / npm / pnpm JavaScript 的运行环境与包管理器。OpenClaw 是 TypeScript 写的，需要 Node.js 22+。
O
Ollama 让你在自己电脑上跑大模型的工具。装好后能跑 Llama 3.3、Qwen 3、Mistral 等。
onboard（引导）
openclaw onboard 命令，第一次用 OpenClaw 时跑的"开机向导"。
OpenAI-compatible（OpenAI 兼容接口）
DeepSeek、Kimi 等厂商提供的 API 形式与 OpenAI 几乎一致，所以 OpenClaw 配置时可以选 openai-compatible 类型。
Open Source（开源） 源代码公开，任何人可以查看、修改、再发布。OpenClaw 走 MIT 协议。
P
Permission（权限）/ Allow / Ask / Deny OpenClaw 三级权限模型：直接允许 / 弹窗问你 / 直接拒绝。详见第十章。
Playwright
微软出品的浏览器自动化框架，browser-pilot Skill 的底层。
Prompt（提示词） 你给 AI 下的"指令"。详见第四章。
Prompt Injection（提示注入） 攻击者把恶意指令藏在你"喂给 AI 的内容里"，让 AI 误以为是你下的命令。详见第十章。
provider 模型提供方，如 deepseek / openai / anthropic / google。
Q
Qwen 3 阿里通义千问的开源版，可在 Ollama 上本地跑，中文场景强。
R
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） "把外部知识库切片→检索相关片段→喂给模型"的技术，用来突破上下文窗口限制。
Retry / 重试 工作流中某一步失败时自动再试一次的机制。
S
Sandbox（沙箱） 让 Skill 在"被关在小屋里"的环境里跑，限制它能读的文件、能访问的网络、能用的资源。详见第十章。
Seatbelt macOS 自带的沙箱机制，OpenClaw 在 macOS 上用它来隔离 Skill。
semver（Semantic Versioning，语义化版本）
版本号 MAJOR.MINOR.PATCH 的约定，例如 1.2.3。MAJOR 升级表示破坏性变更。
Session（会话） 一次对话的容器。子代理在独立 session 里跑。
Skill（技能） OpenClaw 的"App"。让 OpenClaw 学会做某件事的扩展插件，例如读邮件、控浏览器。详见第五章。
Spawn（派生）
主代理"派"出一个子代理。sessions_spawn() 是命令名。
stream（流式输出） 模型边算边返回，让你能"看见它打字"，体感更快。
Sub-Agent（子代理） 从主代理派生出去的、独立会话的"小型 OpenClaw"，用于并行任务和成本优化。详见第九章。
System Prompt（系统提示词） 模型在每次回答前都会先看到的"角色设定 + 行为规则"，比用户的话权重高。
T
Telemetry（遥测）
程序匿名上报使用数据。OpenClaw 默认开启，但可以一行命令关掉：OPENCLAW_NO_TELEMETRY=1。
Temperature（温度） 控制模型"创意"程度的参数。0-2 之间，越高越随机，越低越确定。一般任务建议 0.1-0.3。
Token 模型"看世界的最小单位"。一个汉字大约等于 2 个 token，1 个英文单词约 1.3 个 token。模型按 token 收费。
TUI（Text User Interface，文本用户界面）
在终端里跑的"可视化界面"，用键盘操作。openclaw tui 启动的就是它。
U
Upsert "如果存在就更新，不存在就插入"。Notion / 数据库操作常用词。
V
Vector Search（向量搜索） 按"含义"搜索而不是按"关键词"。Claw Hub 用它实现"搜'备份'也能找到 backup"。
Verified Author（认证作者） Claw Hub 实名认证过的开发者，徽章带绿色。装他们的 Skill 更放心。
Virtual Environment（虚拟环境） 让不同 Skill 用各自隔离的依赖，避免互相打架。
W
Webhook 外部服务调用 OpenClaw 的方式。例如：Jira 创建新 Issue 时，可以发一个 Webhook 通知 OpenClaw 自动跑某个工作流。
Whisper
OpenAI 开源的语音识别模型，whisper-stt Skill 的底层。
Workflow（工作流） 把"任务"打包成"长期、自动、按规则触发"的自动化流程。详见第八章。
X
XML 结构化提示词
用 <role> <task> <constraint> <format> 等标签把提示词分段，能显著降低模型出错率。详见第四章。
Y
YAML 工作流文件的格式。可读性比 JSON 好，但严格依赖空格缩进。
Z
Zero-Shot / Few-Shot "零样本"和"少样本"，指你给模型的示例数量。Few-shot（提示词里给 1-3 个例子）通常比 Zero-shot 准确得多。