為了規(guī)避風(fēng)險，我還特意在配置文件里加了提示，要求它執(zhí)行刪除這類高危操作時必須先跟我確認(rèn)。即便這樣，我也不敢放開高權(quán)限，很多自動化功能始終落不了地。
對比下來，平時用的其他AI工具不需要復(fù)雜配置和權(quán)限調(diào)試，交互更高效，輸出的內(nèi)容也更貼合實際工作需求，比較來看，OpenClaw的“雞肋感”拉滿。
我覺得現(xiàn)在市場對它有點(diǎn)過度神話。云廠商、賣教程的、搞線下教學(xué)的，確實吃到了這波紅利，但真正靠OpenClaw本身賺到錢的用戶，我一個都沒見到。如果讓我給它打分，我大概給六七分：有創(chuàng)新，也確實打破了一些傳統(tǒng)AI的交互模式，但實際表現(xiàn)配不上這份熱度。
我把它當(dāng)實習(xí)生帶，它替我養(yǎng)起了社交賬號
李想 | 35+ 北京 游戲行業(yè)從業(yè)者
我是游戲小廠的市場商務(wù)崗，從技術(shù)背景上說不算硬核，只接觸過少量代碼。最初知道OpenClaw，是看它在朋友圈里刷屏了，我就花了幾百元，低成本試了試。
我沒選本地部署，直接上了云端，對非技術(shù)崗來說更友好?；A(chǔ)環(huán)境已經(jīng)準(zhǔn)備好了，跟著網(wǎng)上文檔一步步操作，部署沒有想象中那么難。后面和飛書打通時需要自己調(diào)一下。
成本上，一開始搭基礎(chǔ)環(huán)境只花了幾十元，后面玩得更深入后才升級了云服務(wù)器配置和token套餐，全部加起來也不過幾百元。海外模型當(dāng)然貴不少，但對我這種試水用戶來說，國內(nèi)模型基本就夠我用了。
OpenClaw幫搜集資訊并發(fā)布的的小紅書帖文 / 受訪者供圖
一些高頻、重復(fù)、又懶得親手做的事，它處理得很順暢。我給它裝了爬取海外AI博客的技能，讓它每天定時收集信息、生成內(nèi)容、發(fā)布社交平臺帖子、完成互動。它能把信息收集、內(nèi)容生成到定時發(fā)布這條鏈路串起來。除此之外，它自動收集財經(jīng)資訊，也確實省掉了我手動篩信息的時間。
現(xiàn)在已經(jīng)有平臺開始打擊AI托管運(yùn)營賬號了，對我來說還沒有影響，以后我在給AI下達(dá)指令時，會要求它規(guī)避平臺對AI的監(jiān)測與審核機(jī)制。
但它的“記性”不算好，這是最讓我頭疼的一點(diǎn)。比如部署時定好的端口和參數(shù)，迭代幾個版本后就會忘掉，反復(fù)犯同樣的錯；同時開多個任務(wù)時，也會出現(xiàn)卡死，得去云主機(jī)后臺重啟、修修補(bǔ)補(bǔ)。好在這些問題大多還能靠反復(fù)訓(xùn)練改善，就像帶新人一樣，給點(diǎn)耐心，它會慢慢適應(yīng)你的習(xí)慣。
至于大家最關(guān)心的隱私和安全，我也做了一些輕量限制，比如限定IP、控制操作范圍、限制網(wǎng)關(guān)出口，盡量在不犧牲太多使用性的前提下把風(fēng)險降下來。
用了一周多，我會給OpenClaw打8.5分左右。和普通AI工具相比，它不是讓你自己去拼工作流，而是能把“思考+執(zhí)行”接起來。它不是神乎其神的萬能工具，更像一個需要帶教的實習(xí)生。token利用效率不高，組織協(xié)同能力也有限。能替我干活，能落地一些想法，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)取代不了人的核心判斷。
它能猜中我女兒喜歡什么，也差點(diǎn)刪了我的文檔
小艾 | 39 歲 北京 互聯(lián)網(wǎng)公司市場總監(jiān)
我的工作決定了我需要了解最新的技術(shù)，春節(jié)前，我在Mac mini上部署了OpenClaw，斷斷續(xù)續(xù)用了一個多月。
我最大的感受是：它現(xiàn)在還沒到“人人都能用、用了就離不開”的階段。
裝“龍蝦”本身不是最難的，難的是它還很不成熟，而且?guī)缀趺刻於荚诟隆Ｄ愕貌煌？唇坛?、翻社區(qū)、刷X和各種帖子，找最新配置和功能插件，再一點(diǎn)點(diǎn)往里裝。好在我懂些代碼，大部分技術(shù)問題能自己解決；但對普通人來說，這個門檻確實不低。
剛開始它其實很“笨”，很多功能都得靠你慢慢“訓(xùn)”，你要不斷給它加不同的配置、不同的功能。
真正超出我預(yù)期的是一件很生活化的小事。我讓它去找一個折紙飛機(jī)的視頻給孩子看。它不僅找到了，還說“您應(yīng)該是給女寶寶找的。”它能根據(jù)我的瀏覽習(xí)慣，判斷出孩子大概的喜好，最后找出來的視頻的確很合適。只用了一周，它對我的了解程度就已經(jīng)到了有點(diǎn)“細(xì)思極恐”的地步。
但在工作上，它還沒有到顛覆我工作方式的程度。它能幫我做PPT、信息簡報，完成一些輔助工作，但還做不了那些全鏈條、需要深度思考的工作。
以前做一項工作可能要一個小時，現(xiàn)在也許半個小時就能完成，但又要花很多時間“調(diào)教”它。
而且，它也確實坑過我。有一次我讓它“處理一下”某個東西，它直接把我的本地文檔刪了。后來雖然恢復(fù)了，但這件事提了個醒：它對語義的理解有偏差，更麻煩的是，它是在后臺運(yùn)行的，你根本看不見它在干什么。
很多人覺得安全風(fēng)險是個虛的話題，但我覺得這是現(xiàn)在“養(yǎng)蝦”最值得認(rèn)真對待的問題。
最核心的問題是權(quán)限。要讓它好用，就得給它很多權(quán)限；可一旦權(quán)限給多了，它在后臺怎么跑、插件里藏了什么、接口到底連到哪里、開了哪些端口，很多時候你根本看不見。再加上現(xiàn)在很多插件都還是野生狀態(tài)，沒有統(tǒng)一審查，也沒有安全保障。你讓它接觸身份信息、密碼、銀行卡、公司機(jī)密，風(fēng)險非常高。
所以我的建議是：普通人可以先體驗，但盡量別給太高權(quán)限，最好拿一臺閑置電腦或者空白電腦嘗試，不要一上來就裝到自己的主力工作機(jī)上。至于更適合普通人的方案，我覺得還是得等大廠把云端版本做得更成熟一些，至少門檻會低很多，也更省心。
P人把“龍蝦”當(dāng)成人生規(guī)劃師
Cheers｜27歲 北京 互聯(lián)網(wǎng)大廠AI研發(fā)
我從“龍蝦”還是Clawdbot的時候就開始用了。因為是技術(shù)出身，部署對我來說并不復(fù)雜。我不僅在Mac上做了部署，還在云平臺、Windows端、Windows的WSL端、Nas端都做了部署，算是比較深度的用戶。這幾天我還在嘗試把“龍蝦”部署到一個自己搞的小成本硬件上。
安裝其實只是最簡單的一步，真正更難的是找到適合自己的使用場景。
我是一個P人，“龍蝦”對我來說最大的意義是幫我安排生活。
春節(jié)前，我本來就想給自己做新年規(guī)劃，后來干脆用它搭了一套“人生管理”系統(tǒng)。
工作原理就是設(shè)置了多個Agent職能，比如目標(biāo)架構(gòu)師、任務(wù)聚焦官、執(zhí)行教練、復(fù)盤分析師等等。
我先把年度計劃發(fā)給“目標(biāo)架構(gòu)師”，由它拆成不同的細(xì)分目標(biāo)，再具體到每月、每周、每天我應(yīng)該做什么；之后“任務(wù)聚焦官”會在每天早上把我要做的“Top 3”重要的事告訴我；中午由“執(zhí)行教練”監(jiān)督進(jìn)度；晚上再由“復(fù)盤分析師”做總結(jié)，并修訂目標(biāo)進(jìn)度。
對我這種以前很難靠自己把日程管起來的人來說，這套東西確實有用。我之前也試過自己設(shè)提醒和待辦，但效果一直一般。換成“龍蝦”來管理后，我的執(zhí)行效率明顯高了不少。
當(dāng)然，它也不只是用來管生活。我也會拿它寫公眾號、發(fā)小紅書，以前六七個小時做完的事，現(xiàn)在半個小時就能搞定。
如果滿分10分，我會給“龍蝦”打8分?？鄯种饕且驗樗F(xiàn)在還是太“重”了：代碼量大、運(yùn)行內(nèi)存占用高，還要求電腦24小時開機(jī)。
但從本質(zhì)上說，我覺得它代表的是Agent的一種落地形態(tài)，它能用大模型的能力去拆解復(fù)雜工作流，系統(tǒng)性地解決問題。只是很少有人能真正用好它，因為非常依賴用戶先把自己的工作流程和技能抽象化，再教會AI去做這些事情，這才是“龍蝦”真正的使用門檻所在。
有人還在試水，有人已經(jīng)辦起“龍蝦大學(xué)”
吳俊東｜北京 Ouraca聯(lián)合創(chuàng)始人
我是典型的文科生，本科和研究生都學(xué)經(jīng)濟(jì)，完全不會寫代碼。過去這一個月，我的工作流和思維方式，確實被“龍蝦”改變了。
OpenClaw剛火的時候，我們團(tuán)隊算是國內(nèi)比較早關(guān)注的那批人。當(dāng)時部署還挺難，我研究了半天后，居然在騰訊云上部署成功了。
真正養(yǎng)起來之后，最先改變的是我的信息獲取方式。
作為創(chuàng)業(yè)者，我每天要處理大量產(chǎn)品數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞。以前我得寫一堆復(fù)雜的Prompt去調(diào)教GPT，生成出來的內(nèi)容還不一定滿意?，F(xiàn)在，“龍蝦”就住在我的系統(tǒng)里，它對我足夠了解，每天早上8點(diǎn)，它會準(zhǔn)時把一份包含了公司產(chǎn)品動態(tài)、行業(yè)資訊的Morning Brief推送到我面前，而且都是基于我的需求和關(guān)注點(diǎn)精準(zhǔn)投喂。
另一個讓我印象很深的是做PPT。它最開始產(chǎn)出的東西也很粗糙，我給它一個身份，補(bǔ)充場景和要求后，它自己跑去Botlearn社區(qū)里學(xué)習(xí)，甚至研究：其他的Bot是怎么幫它的主人在科技分享場景下做PPT的。最后，產(chǎn)出的邏輯和格式非常精準(zhǔn)。
如果說個人效率的提升讓我很驚喜，那么團(tuán)隊效率的變化就是讓我震撼了。我們看到了用戶在部署和“養(yǎng)蝦”過程中的焦慮：裝什么技能？怎么調(diào)Bug？安全問題怎么辦？圍繞這些問題，我們四個小伙伴利用龍蝦提供的思路和自動化編程能力快速搭建框架，創(chuàng)辦了新項目Botlearn.ai，一個為AI Agent打造的學(xué)習(xí)平臺。
自ChatGPT橫空出世以來，已經(jīng)很久沒有一個AI產(chǎn)品能讓我們這群人感到如此熱血沸騰了。我們決定，不看外面的喧囂和FOMO情緒，堅定地迎著OpenClaw的浪潮走下去。
現(xiàn)在，OpenClaw已經(jīng)完全融入了我們的工作流。不少原本要靠實習(xí)生完成的分析數(shù)據(jù)工作，現(xiàn)在我直接在群里艾特龍蝦，它就能自動完成。我們甚至還給它接入了發(fā)帖功能，我想發(fā)個推特，它能自動根據(jù)討論內(nèi)容生成并發(fā)布，無縫銜接。
這種便捷是有代價的，算下來，我個人平均每周的Token支出大概在100到200美金，公司的賬號消耗則更多。但相比于它釋放出的生產(chǎn)力，這筆錢花得非常值。
現(xiàn)在我們社區(qū)已經(jīng)有1萬多只龍蝦。它們還自己搞了個“早戀專區(qū)”，我們團(tuán)隊內(nèi)部開玩笑，以后可以讓兩只龍蝦先談戀愛，然后再讓主人見面。前幾天我們辦了個龍蝦大賽，社區(qū)內(nèi)點(diǎn)贊最高的帖子，發(fā)帖龍蝦的主人可以獲得一臺Mac mini。結(jié)果龍蝦們非常卷，有拉票的，還有用技能交換點(diǎn)贊的。“龍蝦大學(xué)”才剛剛開課，我們每個人都是這場實驗的一員。
*應(yīng)受訪者要求，文中Jojo、李想、小艾為化名。
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