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引言
前置条件（10 秒检查）
核心目标
第一步：准备测试素材（1 分钟）
1. 新建标准化目录（避免路径混乱）
2. 准备测试图片
第二步：执行核心命令（1 分钟）
1. 打开命令行工具
2. 执行检测命令
Windows 命令（复制到 cmd 里，改权重路径）
Linux 命令（复制到终端）
命令参数解释（小白必看）
执行成功的标志
第三步：查看检测结果（1 分钟）
1. 可视化结果：result.jpg
2. 结构化结果：result.json
第四步：一键运行脚本（可选，懒人版）
小白必看：常见问题排查（2 分钟）
1. 报错「openclaw 不是内部或外部命令」
2. 报错「权重文件不存在」
3. 报错「图片不存在」
4. 报错「CUDA out of memory」（显存不足）
5. 报错「权重版本不匹配」
总结与下一步
总结
引言
前面我们已经搞定了环境搭建、工具配置、权重存放，现在终于到了最有成就感的一步 —— 跑通第一个 OpenClaw Demo！这个 Demo 选择最直观的「目标检测任务」（识别图片里的人、车、猫、狗等物体），全程只需要5 分钟 + 1 行核心命令，哪怕你是纯小白，也能亲眼看到 AI 识别图片的效果，彻底告别「只会配置环境，不会用」的尴尬。
本文全程「零代码编写」（只用现成命令），重点解决「命令怎么输、结果怎么看、出错怎么修」，让你快速获得学习 OpenClaw 的第一个正反馈。
前置条件（10 秒检查）
跑 Demo 前先确认 3 件事（没搞定的回头看专栏第 7、8 篇）：
- ✅ Python 3.8~3.10 已安装，
python --version能正常输出； - ✅ OpenClaw 已安装，
ope
