升级OpenClaw到GPT 5.6 Sol，优化了部署流程#260805

我之前租了一台腾讯云的服务器，上面会部署一些自己的东西。目前我们在开发一个非常复杂的系统，开发过程中需要定期发布版本，不断迭代更新，方便跟其他人交流进展。具体的部署方式是这样的：我在本地电脑上用Claude Code把系统打包好，然后把文件传到服务器上，服务器上跑着OpenClaw，通过Telegram来触发部署。这套流程跑了一段时间，一直比较稳定。之前用的模型是GPT 5.5，后来5.6出来了，但OpenClaw那边没有跟着更新，今天正好有空，就想着把它升级一下。

结果一升级就出问题了。OpenClaw更新到最新版本之后，发消息过去完全没反应，Telegram那边就跟断了一样。这台服务器在云端，本地电脑上的AI工具够不着它，比如让WorkBuddy去操作，它应该是操作不了云端的，本地的Claude Code也一样，毕竟不在同一个环境里。所以之前碰到这类服务器上的问题，都是我自己SSH上去手动排查。

这次我突然想到一个事儿：Claude不是有个浏览器插件嘛。于是就打开了，让它帮我看看到底怎么回事。主要是懒得自己一行行查日志、翻配置，能让AI代劳就让AI来。

Claude确实花了不少时间来处理这个问题，排查的过程中发现了各种各样的毛病。首先是磁盘空间满了。其实之前正常使用的时候，系统盘才占了40个G，还有20个G的空闲，按理说空间是够的。但估计是升级过程中产生了大量临时文件，一下子把剩余空间全吃掉了，系统盘直接满了。除了空间问题之外，还有很多参数配置也出了状况，各种各样的细节需要调整。

这事儿前前后后折腾了好几个小时。中间Claude的上下文变得特别长，长到它已经处理不过来了，只好换了一个新窗口继续。更麻烦的是，我Pro账号的5小时额度中途用完了，只能干等着重置。等额度恢复之后再发消息，结果还是没反应，估计是上下文的问题，于是又重新开了一个窗口。就这样来来回回地折腾，换窗口、等额度、重新发，最后Telegram终于能正常回复了，模型也成功切到了GPT 5.6。虽然结果是好的，但这个过程说实话挺磨人的。

Telegram恢复之后，服务器还面临一个问题：空间太紧了，得瘦身。Claude帮我找了半天可以清理的文件，翻来覆去大概找出了3G左右。3G聊胜于无，但对于一个本来就不太宽裕的磁盘来说，解决不了根本问题。既然Telegram已经恢复了，GPT 5.6也能用了，我就顺手让它也帮我找找多余文件。结果GPT 5.6一下子就发现了大约十几个G可以清理的内容。清理完之后磁盘还剩40个G，空间就比较充足了。

这一对比，差距还是挺明显的。同样是找多余文件这件事，Claude花了很多时间只找出3G，GPT 5.6很快就找出了十几个G。所以我就觉得在这个场景下Claude不如GPT好用。当然这也跟工具本身的限制有关系：浏览器插件里我看只有Opus 4.8一个模型可选，没有4.6之类的。而在我的使用体验里，4.8反而不如4.6好用。另外浏览器插件能调用的工具也比聊天窗口或者Claude Code少不少，能力上打了折扣。

今天这个事儿怎么说呢，用Claude的浏览器插件来操作云端服务器，肯定比纯手动去排查要方便一些，但整个过程也挺折腾的，又是换窗口又是等额度，体验算不上顺畅。

除了服务器升级这件事，今天在系统开发方面也有不少进展。我们加了很多新内容，导致打包出来的文件体积大了不少，直接超过了Telegram 20M的上传限制。之前文件小的时候，我都是手动把打包好的文件传到Telegram，然后让OpenClaw去解压部署，流程上虽然多了几步手动操作，但也还能接受。现在文件超了20M，这条路走不通了。我就问Openclaw该怎么办，它建议可以通过Claude Code直接把文件推送到云端服务器，不走Telegram这个中间环节。

这其实是个挺好的思路。以后部署的时候，我只需要在本地发一条命令，Claude Code就能直接把文件送到服务器上，不用再手动上传、不用再经过Telegram中转，整个流程一步到位。相当于被文件大小的限制逼了一下，反而促成了一次流程优化。之前一直忙着做开发，心思都放在功能实现上，对这种部署流程方面的事情考虑得比较少。现在腾出了一些精力来打磨这些环节，我觉得还挺好的。当然，直接通过Claude Code推送可能会更费token一些，但省下来的时间和操作步骤是值得的。