之前 OpenClaw 一直跑在云端（Cloudflare Workers 方案），收到 Cloudflare 50 刀的月账单之后，我决定改为本地部署，年后入手了 Mac mini（16G + 256G）。因为我不指望用本地大模型，所以硬件配置方面没有太高要求。OpenClaw 除了 macOS，也支持 Linux 和 WSL2（不建议原生 Windows）。下面是我作为一个从来没用过 Mac mini 的人，在使用过程中碰到的各种坑，以及我觉得新入手 macOS、使用 OpenClaw 需要注意的一些点。
一篇关于 OpenClaw 思考模式的使用指南，附高性价比 Coding Plan 方案推荐
很多朋友买了 Coding Plan，把模型接上 OpenClaw 就开始干活了。但如果你没有开启 Think（思考模式），那你用的大模型其实只发挥了"快速应答"的水平，相当于买了一台高配电脑，却一直在用省电模式。
今天这篇文章，我把 Think 模式的作用、档位选择、成本控制一次讲清楚。
简单来说，大模型默认的工作方式是"看到问题→直接输出答案"，类似于人类的直觉反应。而 Think 模式（也叫深度思考、推理模式）会让模型在给出答案之前，先进行一轮内部推理：拆解问题、验证逻辑、排除错误路径，然后再输出结果。
注意
即使是低频使用，我在一个月后也收到了 Cloudflare 50 美元的账单。如果你也打算用 Workers 方案，请务必关注用量和计费。
更新（2026-03）：正是这张账单，让我放弃了 Workers，转向 Mac mini 本地部署（见 《第一次用 Mac mini：部署 OpenClaw 踩坑全记录》）。本文作为 Workers 方案的部署记录保留。
更新（2026-09）：上游 moltworker 已改为在 Cloudflare Sandbox 容器里运行 OpenClaw，仍需 Workers Paid（5 美元/月），但 R2 持久化从必需项调整为可选推荐，README 同时标注该方案为实验性、非官方支持。照做下文步骤前先核对上游文档，命令与变量名可能已变。
