我的 OpenClaw 架構與實戰心得（2026 過年守歲筆記）

今年過年守歲，我把研究 OpenClaw 當作一項課業來完成。從環境部署到模型選型，前前後後反覆重裝將近 10 次，也實際踩過不少坑，最終才整理出一套相對穩定且可持續的工作流。

環境部署：從多種嘗試到穩定落地

為了讓整體開發環境順利運作，我陸續測試過多種組合，包括：
Zeabur、Synology NAS、VirtualBox、UTM、Parallels Desktop、Docker container、Ubuntu 與 macOS。

在穩定性與開發體驗之間權衡後，最終選擇的架構是：
Parallels Desktop + macOS

這個組合在資源調度、系統相容性與開發流程上都相對順暢，也較少出現奇怪的環境問題。

通訊整合：結構化管理的重要性

在通訊整合上，我測試了 LINE 與 Slack（尚未實測 Telegram）。
最終選擇 Slack，主要原因有三：

1. 可依訊息類型拆分頻道，管理更有結構
2. 免費方案可保留 90 天訊息回顧
3. 更適合高頻互動與多人協作場景

相較之下，LINE 每月 200 則訊息上限，在頻繁互動情境下較容易受限，不利於長期開發與除錯記錄。

模型測試：多平台整合的現實限制

模型方面，我實測整合了以下方案：

• OpenAI OAuth
• Google Gemini CLI（OAuth）
• Claude（OAuth）

目前 OpenClaw 在 token 使用上仍未最佳化，三大主流平台都很快會觸及使用上限，這也讓「成本」成為實際部署時不可忽視的關鍵因素。

課金策略：工具投資帶來效率槓桿

我一直相信：「工欲善其事，必先利其器」
適度課金在對的工具上，往往能帶來倍數級的效率提升。

因此我先訂閱了國際版 MiniMax M2.5 Code plan。
實測下來，它的 CP 值確實很高，足以支撐 OpenClaw 的高 token 消耗，價格也相對友善。

不過實際使用後，我認為網路上對 MiniMax 的評價略顯過譽，在複雜推理與程式理解上仍有一定落差。

於是我進一步升級訂閱 Claude Code Max 作為主力模型。

目前最佳模型組合與分工

目前採用的模型搭配如下：

• Claude Opus 4.6
• Claude Sonnet 4.6
• MiniMax M2.5（輔助）

實際分工定位為：

• Claude 系列：負責複雜推理與程式理解，表現穩定可靠
• MiniMax M2.5：負責長時間任務與成本控制，降低整體消耗

三者互補，形成一個在品質與成本之間取得平衡的工作流。

時代觀察：AI 工具爆發下的機會與焦慮

回顧近兩年，AI 生態的演進速度驚人：
2025 有 DeepSeek，帶來模型競爭的新格局；
2026 開年，OpenClaw 又帶來全新的開發學習曲線。

一方面，這是一個令人興奮的工具爆發時代；
另一方面，也不禁讓人開始思考——
在 AI 加速的浪潮下，下一代將面對的是什麼樣的競爭與機會？

結語：從守歲研究到架構沉澱

這次過年守歲的研究過程，不僅讓我更理解 OpenClaw 的運作邏輯，也激發了許多新的 side project 想法。

如果你正在嘗試 OpenClaw，這套「Parallels Desktop + macOS」的環境配置，搭配「Claude + MiniMax」的模型策略，或許能作為一個務實且穩定的參考架構。