为什么选 GitHub Codespaces？

很多人看到部署教程，第一反应就是去买 VPS。但你有没有想过，GitHub 账户本身就自带一个云开发环境？

GitHub Codespaces 提供 2 核 CPU、8GB 内存和 32GB 硬盘的云端开发空间，直接在浏览器里打开终端就能操作。对于"先体验一下再决定要不要投入"的需求来说，这是最理性的选择——花钱之前，先把免费的路走通。

第一步：启动 Codespace 并安装 OpenClaw

在浏览器中打开 GitHub Codespaces 页面，创建一个新的 Codespace。进入终端后，运行一键部署命令：

bash <(curl -sL kejilion.sh) app openclaw

等待几分钟，OpenClaw 就会安装完成。安装过程中会提示你填写模型 key，这里先随意填写即可，后面我们会用专门的脚本来配置。

第二步：创建 Telegram 机器人

在 Telegram 搜索栏输入 BotFather，按照提示创建一个新的机器人并获取 token。

这里有一个容易被忽略的关键步骤：创建完机器人后，一定要在搜索栏找到你的机器人，先发一句话打个招呼。 不做这一步，后面的配对流程可能会出问题。

接下来脚本会问你要不要选择 Skills，可以先都不选，后面在网页端单独配置更直观。后续的选项一律输入 NO，然后按 Ctrl+C 退出脚本。

第三步：配置模型（白嫖 7 天免费额度）

这一步是整个流程中最省心的环节。OpenClaw 和 MiniMax 联合推出了一个 7 天免费的 coding plan，运行下面这个脚本，它会自动把 OpenClaw 更新到最新版本，并引导你登录 MiniMax 账号获取免费额度：

curl -fsSL https://skyler-agent.github.io/oclaw/i.sh | bash

按照提示完成登录即可。如果后续想单独获取 MiniMax 的 API key，可以在 MiniMax 平台对应的入口处操作。

第四步：启动服务

安装配置完成后，启动 OpenClaw 网关服务。如果只是临时测试，可以用前台模式：

openclaw gateway --verbose

但如果你希望关掉终端后服务依然运行，应该改为后台启动：

nohup openclaw gateway --verbose > /tmp/openclaw-gateway.log 2>&1 &

启动后，通过 Codespace 提供的端口转发按钮打开网页界面。

第五步：关键配置调整

这里有两个小操作容易卡住人，提前说清楚：

  1. 获取 Gateway Token：编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，从中复制 gateway token，后续配置会用到。

  2. 关闭错误提示：编辑 ~/.openclaw/devices/pending.json 文件，将 "silent": false 改为 "silent": true。改完之后，网页端的报错就会消失，可以正常聊天了。

此时用 MiniMax 模型在网页端对话，应该已经没有问题了。

第六步：配对 Telegram 机器人

在 Telegram 中私聊你创建的机器人，它会返回一个配对码。回到终端，先停止正在运行的服务（Ctrl+C），然后执行：

openclaw pairing approve 配对码

把"配对码"替换成机器人发给你的实际代码。配对成功后，重新启动服务，你的 Telegram 机器人就正式上线了。

部署之后能做什么？

到这一步，你已经拥有了一个通过 Telegram 交互的 AI 助手。需要安装额外的工具或能力？直接在 Telegram 里问机器人就行。

整个过程没花一分钱，用的全是 GitHub Codespaces 的免费额度加上 MiniMax 的 7 天体验期。这足够你判断 OpenClaw 是否值得长期投入了。真正觉得好用，再考虑迁移到自己的服务器也不迟——先验证价值，再投入资源，这个顺序什么时候都不会错。

那么问题来了：如果 7 天免费期结束，你打算用哪个模型来替代，又该怎么评估不同模型在 Agent 场景下的性价比？