養龍蝦：OpenClaw從入門到熟練

今天聊一下2026開年現象級熱詞：“養龍蝦”爲何席捲全網？我們普通人該如何去應對這場浪潮？ 首先明白OpenClaw（AI龍蝦）到底是什麼？ 它的核心定位是“真正能幹活的AI”，八面玲瓏，🦐解人意~ 哈哈略帶嘲諷的意思😂它本質是連接大語言模型思考能力與電腦系統執行能力的中樞橋樑，而非獨立的AI大模型。它更像一個既有思考能力，又有執行能力的實習生，不僅能想清楚事情該怎麼做，更能直接上手操作電腦，替你完成全流程的工作。 這是AI第一次開始爲了目標自己找辦法。之所以說這個是拐點，是因爲以前的AI是你一步一步教他怎麼做，現在的AI是你只告訴他要什麼結果，中間怎麼實現，它都能自己解決。 關於這波浪潮，🦐折騰了兩天，我也是領養了自己的龍蝦，通過一些交互和實踐，完成了龍蝦的日程馴化，感慨頗多。下面我從普通人的視角寫一下，我們可以學到哪些東西？ 🍉🍉 Openclaw的前期故事Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格），奧地利傳奇程序員、PSPDFKit 創始人。事情很簡單，2025年11月，他在摩洛哥旅館，用1小時寫了個週末項目：WhatsApp Relay（WAS APP 交互），把 WhatsApp 和 Claude 連起來，用手機發消息遠程控制電腦。結果突然有一天他隨手給這個AI發了一條語音，按理說ai它根本聽不懂，因爲他從來沒給這個AI寫過任何語音相關代碼，但結果這個AI當時居然回了。而且AI 能自動理解指令、調用系統、執行操作，完全超出預期。這件事的發現，使我們明白了不是AI會不會聽語音，而是ai爲了完成目標，開始自己選工具，自己定路徑，最後自己把事幹完。 他把這個“意外發現”完善，先叫 Clawdbot，後改名 Moltbot，最終定名 OpenClaw（龍蝦），2026年1月開源！ 🍉🍉 Openclaw和傳統ai工具有什麼本質區別？它和ChatGPT、DeepSeek等傳統對話式大模型有着本質上的區別，核心差異體現在四個核心維度。 🌱首先是核心定位的不同，傳統的ai比如豆包和deepseek，對於大衆來說，ai只能在對話框裏，給你進行一些方案和建議，沒有落地執行的能力，或者說執行能力比較差。你如果想要自動化，還需要手動編寫程序，很多中間環節需要我們手動完成，而OpenClaw更像“既有思考能力又有執行能力的完整執行團隊”，除了藉助大模型完成思考規劃，更能直接上手操作電腦，跨應用完成全流程工作，真正實現從“說”到“做”的跨越。 🌱其次是交互模式的不同，傳統ai大模型是被動接受，你不主動提問他是不會回答的，由我們發起指令互動，而OpenClaw是主動式的任務執行模式，我們只需要設定最終目標，它就能自主拆解任務、規劃步驟、推進執行，甚至通過自帶的心跳機制全天候待命，定時檢查郵箱、日曆和任務進度，無需用戶實時盯守和持續干預。 🌱第三是記憶能力的不同，ai無法長期記住我們的用戶習慣偏好和處理規則，每次新開對話都需要加入大量的提示詞，對於深度交互的人很不友好。 而OpenClaw擁有本地持久化的長期記憶系統，能持續沉澱用戶的工作標準、操作流程和個性化偏好，越用越貼合用戶的使用需求，甚至能將一次學會的操作流程固化爲標準化工作手冊，實現能力的沉澱、複製與複用。龍蝦會越養越熟，它越來越明白你的風格和特點！ 🌱最後是部署與權限的不同，OpenClaw支持本地優先部署，全程運行在用戶自己的電腦或服務器上，能獲得系統級操作權限，實現文件管理、瀏覽器控制、跨應用聯動等操作，同時數據隱私完全由我們用戶自主掌控。 🍉🍉OpenClaw的爆火，會不會真正開啓個人AI助理的全民時代？這個是必然的趨勢，只不過現在還處於序幕階段，距離真正的全民普及還有關鍵的技術門檻需要跨越。 未來極致的趨勢是方便簡單，讓每個人都能享受到科技帶來的成果，這個是趨勢。最終落地發芽還是在我們生活中，比如像小愛同學，Siri這樣的智能夥伴。 🍉🍉OpenClaw的爆火，帶動了哪些相關產業鏈？普通人有哪些可落地的創業、副業機會？首先是最基礎的安裝部署服務，從淘寶、閒魚上300元到1000元不等的遠程、上門安裝服務，到針對中小企業的批量部署、環境配置服務，已經形成了成熟的服務鏈條，從9.9元的入門資料包，到上千元的企業級實戰訓練營，形成了完整的知識付費鏈條，甚至出現了一對一陪跑、定製化調教的諮詢服務，成爲了門檻最低、變現最快的賽道。 因爲基數足夠大，安裝成爲大批牟利的重要手段，但事實上我們處在探索階段，一些全自動化的操作需要很多能力匹配，需要有基礎的編程、設計以及溝通能力。對於我們本身不熟練ai知識和電腦操作的朋友，不太友好。 比如我在部署好龍蝦後，我自己想做一些新聞提取，讓他給我每天自動推送我喜歡的新聞，幫我覆盤一天還有自動化的總結，發現落實下來很難，效果不是很理想！當然這是我自己的操作能力問題，我相信慢慢能實現！ 而我們看到的火遍全網獵豹的移動CEO，摔傷臥牀休養14天，然後他在牀上一個人加一隻龍蝦，就是一個小團隊，於是我們很多人也會焦慮，擔心自己會不會被替代？ 或者想要嘗試，其實大可不必，龍蝦只是我們個人思維和認知的無限放大，所以節省了很多瑣碎的操作。 打鐵還需自身硬，盲目的進行龍蝦部署和操作，很容易造成信息泄露和安全問題哦。 🍉🍉使用OpenClaw的門檻高嗎？需要什麼樣的硬件、軟件配置，以及技術基礎？純小白能不能上手？OpenClaw的入門門檻已經極低，純小白完全可以完成安裝與基礎使用，沒有不可逾越的技術壁壘！ 但是，凡事都有但是！出問題，你可別找我！因爲你沒往下看！ 這只是入門票，安裝當然簡單，但是如果想把它賦能到我們的生活以及個人化，難度要翻n多倍，很容易被逼瘋。 Openclaw不適合90%的普通人。其中有三大理由幫你去魅。 第一個理由呢就是經濟成本。比較考驗鈔能力，首先你需要有一臺閒置的並且呢24小時運行的電腦去部署這個openclaw。配置不能太差，而且龍蝦的token花費巨大（需要穩定使用，付費），普通的免費模型用起來太笨了，而且使用體驗非常的差。而一些好一些的模型呢，比如說claude或者Gemini，你使用一次執行一次次任務動輒就是幾十萬的token，這些都是真金白銀換的，執行的效果不敢說，還需要不斷調試！ 第二個理由呢，都是僞需求。像網上炒作的自動化收集資料，總結文檔Pdf，請問你自己幹嘛呢？這些完全由我們自己可以去完成，是什麼樣的場景需要讓你拿起自己的手機，打開watch app或者飛機，然後發送指令讓他處理你本地電腦上的文件？ 這些天滿屏的視頻都是各種有用的skills，保姆級教程，其實很多都是沒用的，至少現階段對於我們的工作和學習意義不大。我這麼說，因爲我把這些都看過了，有的看一遍就不會裝，麻煩且不說，對我來說沒有什麼意義。 目前我的龍蝦能夠收集時事新聞，做一些總結，還有一些常見的skills和辦公，我覺得很ok了。 如果我們本身總結能力，收集資源，辦公能力很差，就是更需要一步步去探索，更需要在實戰中磨練而不是去依賴ai。 這些僞需求是我們迫切自身提升的，而非依賴於ai，但有一天你可以非常靈動的寫出一篇文章，對各種辦公軟件遊刃有餘，那要省去這些操作。這個時候小龍蝦真正的用處才發揮出來。 第三個理由呢就是技術上的。首先安裝它就有一定的技術門檻，很多人說網上自己保姆級教程，你跟着敲就行了。我想說的是，如果你能跟着教程把它完整的安裝下來，你就已經不是90%的普通人了。真正的普通人，他們連命令行工具CMD，翻牆他們都不知道要怎麼打開，更別提什麼下載node，git。 我在安裝龍蝦的時候就很有意思，出現了很多報錯，評論區全是求助的，卡死一步便全盤無效！可想而知有多少人在煩惱這些東西。 那你會問我，你不說站在普通人的角度上去說嘛，怎麼已經整上了個性化的龍蝦？ 因爲發現很多創作者真的沒有騙人，我們又如何定義普通呢？ 拿我舉例，我是學生，連公司正常工作流程都沒有走過，是數媒技術專業沒錯，但是這次部署很多代碼指令完全沒學過。也是零基礎摸索。 當代碼一次次爆紅，界面一步步犯錯，我也很無語，改到半夜越改越多錯，真的好煩呀，吐槽自己好作呀，你有這時間去享受不行嗎。 但可以調動自己的思維知道怎麼求助ai，明白怎麼去搜索視頻資源，把這個問題去解決掉，這個能力包括與ai交互的思維，我自己跟得上，險是險了點，最後也能夠安裝成功。 而且這種機會很難得的，很鍛鍊能力。 再看，書裏和視頻中他們所定義的普通，指的是非計算機專業，對電腦辦公不熟悉，且沒有長期學習的能力，當遇到新的東西時，沒有辦法自己獨立解決。這麼定義的話，那麼我們很多朋友確實都可以自己安裝。 跟着視頻保姆級的教程，他們會默認你有這種獨立解決問題的思維，反正他們是有。你安裝好了，就等於你會用了，事實上並非如此。 所以說只有圖形化的安裝界面纔是真正適合普通人的軟件，只要點擊和使用，不需要額外學習，也很容易被替代。 最後就是配置大模型，這一步也很複雜，需要註冊各種賬號，完成支付，調取相應的api，也是勸退的一環。 🍉🍉怎麼看待龍蝦🦞？今天早上看到有媒體採訪雷軍，他坦言說自己也玩上了龍蝦，包括很多大咖也是。 可見openclaw這種本地agent的形式十分的有前景，而且它很有想象力的空間。 今天看小米時報，有博主測評了miclaw，哈哈，就是小米他們也做了一個相關的，最近纔開始手機內測，評論拉爆了，在交互時有很多的困難。 現階段它還不適合90%的人，部署只是第1步，怎麼調教、優化自己的OpenClaw？怎麼讓它更貼合個人使用需求，實現更高的任務完成度？在這個浪潮下我們能做什麼呢？ 我覺得要提高自己對外界探索的能力，及時關注自身的技能，最好能學習點ai相關的知識，明白一些架構和邏輯，我們可以不會用龍蝦，但是要知道龍蝦能給我們生活帶來什麼改變，用它能夠給我們帶來什麼便利。 在不久的未來，我們都會擁有自己的龍蝦🦞。 🍉🍉使用感悟對我一個喜歡使用ai交互的人來說，領養一隻龍蝦對我來說有致命的吸引力。 我是那種爲了一個好奇心就會折騰很多的那種。安裝的第1天就整到了12點多，沉浸過程，本身也在擴大自己的認知和實踐。 首先它解決了記憶問題，我希望在與ai的每天交互中，他能夠記住我的個人偏好以及行事風格，成爲一個合格的搭子。 傳統的交互每次的對話都需要我用很多的提示詞去介紹自己還有一些規則，會很麻煩。 其次一個很重要的點就是探索能力，個人很享受這個從0~1解決問題的征服感，一個不會敲代碼但是卻能夠通過代碼指令完成部署，把自己的奇思妙想用ai的方式去完成，按自己的創意去做一個智能體，難道這本身不是一個很美好的過程嗎？ 這個時代有一個很重要的觀念轉化，就是很多技能我們不需要去學，也變得廉價容易替代。然而擺脫這種學校帶來的學生思維，很難很難。 學校要把你教成一個聽話照做的好學生，認真學習，踏實工作。要你努力學習一個技能，但其實這些不夠用。 關於很多東西，不一定要會。比如豆包會就行，我們知道怎麼調用，那些 Ai能完成的我們只需要去通過自己的方式表達出來，讓他理解並執行。 其次就是自身，我給龍蝦的一些配置中，比如搭建的一些配： USER.md：我的專屬性格、偏好、雷區 IDENTITY.md：龍蝦的人設 SOUL.md：我希望龍蝦是什麼樣的？ 還有在交流中，雙方怎麼更好的協同？實現共同的進步？ 怎麼把今年的年度規劃結合上龍蝦？ 在這次部署中，工具上的難度不大，實在不行花錢或者一步步解決就行，但是我們怎麼把這些工作流程結合到龍蝦裏，把專屬個性發揮出來，怎麼給他發送指令？這是需要思考的。 我也感嘆爲什麼別人家的ai🦞可以全自動化的回覆辦公，而我的只能傻傻的聊天，查些東西，吐槽簡直又小又聾又瞎。 離譜極了，所以這就是自己的問題，把他當做一個朋友和團隊，去明白他的能力邊界範圍在哪裏都可以做什麼？這些都需要自身去探索學習。 之前提示詞界有一個非常著名的理論，利用動機和行爲心理學賦予ai個性，將心理學的知識具象化， Ai就是一個活生生的人，有人通過這個實現了ai伴侶 app，進行了變現。 這是一種思路，所以上面的md文件中，我也加入了這一環節，這種定製會讓ai更加精準，只要我們正確輸出表達，這個世界上就會出現你內心理想的搭檔，儘管它是虛擬的！ 我們能做什麼呢？只有不斷的學習，未來終身學習會成爲生活應用的常態。 連部署的龍蝦都會呼吸了，界面還有健康狀態，你看看這指標多人類呀？ 我們還要探索自身，珍惜身爲人的所有特質，不要被物化。把這些特質發揮出來！ 然而我們再回顧過年那個數據，用ai的有12億人很多了，可是12億AI用戶之外還有更多的70億人，他們對這場已經發生的變化幾乎毫無察覺。 在這種時代背景下，信息差變得更爲重要。因爲時代它不會通知你不會給你緩衝期，也不會因爲你還沒準備好就暫停這場變化。這也是爲什麼有人會覺得AI還沒有帶來繁榮，沒有帶來財富，反而讓人覺得焦慮和疲憊，很多人居然爲了花錢去裝。 都是治標不治本！ 關於ai的未來，我有很多美好的憧憬，也有太多想要去做的。 🌱莫道桑榆晚，爲蝦🦐尚滿天，今年是AI應用元年，也就是第一年。這艘通往新大陸的單程大船剛剛啓航，請攥緊門票，帶上自己調教的🦐兵蟹將，開創更美好的未來~ 🌱落🦐與孤鶩齊飛，秋水共長天一色。未來屏幕前的界面也會是一道道風景，我們在對話框裏的碎碎念，不經意的情感流露，會一次次被記住和安撫。專屬於自己的空間裏，沒有學校的嘮叨和老闆的PUA，有這個智能體陪你一起🦐折騰，一起去聊奇怪的靈感與煙火。感嘆咫尺之遙的屏幕就成了那個遠方，就是最舒服的風景！ 關於龍蝦，不同的人要有不同的態度，總之就是不要焦慮。 時代會推着我們向前，相信冒着風險去折騰搞這些的，沒有多少是喜歡的，他們只是想和時代一起進步，探索更奇妙的機會，在一次次解決問題的過程中實現進化。 如果你還年輕，正在努力探索，有機會一定要和龍蝦打打交道，去了解一下，就是要多折騰，在折騰中進步！和它一起進步，如果等到它成熟的那天，很多紅利機會都已經被搶光了~ 如果你很忙或者不想折騰，完全沒關係。龍蝦處於起步階段，除了要花費大量精力去部署，還有信息泄露和各種安全問題，不如把時間花在刀刃上，偶爾看新聞了解了解，就很棒了~ 願我們都能在每次AI浪潮裏保持清醒，不焦慮、不盲從，敢折騰也懂放下~願每一隻用心馴養的龍蝦🦞，都能成爲我們最貼心的靈魂搭子~願我們永遠熱血沸騰，有好奇與熱愛，在時代的新起點上，與龍蝦同行，與自己並肩~

一夜之間，全屏就開刷“養龍蝦”了，人工智能的又一個現象級熱潮。AI超級個人助理的全民時代拉開了序幕。巨無霸騰訊昨日官宣全系“龍蝦”矩陣，市值一天增長了3400億港元，市值重回5萬億。筆者也不能免俗，快速刷了《養龍蝦：OpenClaw從入門到熟練》。這是一本雖淺嘗輒止，但夠實用的新手“養蝦”實戰導航，在價值觀正確的指導下，可助書友快速上手，從部署到提效全面覆蓋。按照這個趨勢，雲AI算力漲價是指日可待的。 📚本書適合職場人、創業者、AI愛好者等非專業技術用戶，希望快速實踐而非僅停留在AI理論探討階段，意圖通過AI智能體提升效率、自動化重複工作，並能避開部署與配置坑，低成本開啓“養龍蝦”。本書的特質是大白話表達，用生活化比喻和清晰步驟，能將技術概念轉化爲養蝦場景，安家、投餵、馴化和養成，適合非技術背景的書友。提前打個預防針，安裝前先做好花錢的心理預算。 📚 OpenClaw（OPC）是一款開源、本地優先的AI智能體執行框架。它的核心定位是“真正能幹活的AI”，本質是連接大語言模型（LLM）思考能力與本地電腦系統執行能力的中樞橋樑，通過標準化接口兼容市面上幾乎所有主流大模型，將大模型輸出的邏輯推理、步驟規劃內容，直接轉化爲電腦可執行的具體操作，實現從指令輸入到結果交付的全流程閉環操作。OPC特質可歸集爲“可定製的個人數字分身底座”，不止是超級AI助理。 📚 OPC與LLM不同在於兩點：一是交互模式的不同，LLM是被動的你問我答，沒有輸入就不會產生任何行動，而OC是主動式的執行模式，用戶只需要設定最終目標，授予系統級權限，它就能依據心跳機制自主執行，例如管理郵箱、數據抓取清洗回測分析、寫代碼、撰寫發文和信息溝通等流程，無需用戶實時盯守和持續干預；二是記憶能力的不同，LLM關閉窗口就忘，而OPC擁有本地的長期記憶，能持續沉澱用戶的個性化習慣，越用越好用，實現能力的沉澱、複製與複用。 📚本書附錄涵蓋了OPC部署全流程：從硬件要求、安裝方式、Docker、移動端接入；OPC應用場景：工作場景即自動化開發、遠程服務器管理，生活場景即智能家居控制、個人助理，學習場景即知識管理、編程學習，創意場景即內容創作和數據可視化等；OPC馴化方法：塑造人格、建立記憶系統、配置工具和能力、建立工作流程、日常互動與馴化標誌等；講解了白雀靈魂架構、OPC智能盒子選擇、交流社區等。 📚如果書友到現在還沒養上龍蝦，那也完全無須焦慮。“真正能幫你解決人生核心問題的，從來不是最先進的AI工具，而是你的思考質量、你的判斷力、你的內置算法”。帶着龍蝦火遍全網的獵豹移動CEO傅盛摔傷臥牀休養14天，“一個人加一隻龍蝦等於一支隊伍”，本質是其個體能力、認知與方法的映射與放大。普通人完全可以不去模仿，而且謹防私密外泄、誤傷操作與財務“破產”。🤭

之前沒看過大呂的書，查了一下才知道大呂不是技術大 V，也沒有深厚的學術履歷，就是一位對 AI 感興趣的普通寫作者。他把兩個月前 GitHub 上爆火的開源項目 OpenClaw 拉到中文世界，用通俗的口吻寫下這本小書，目的很直接——讓沒有編程基礎的人也能跟上“AI 執行網關”的浪潮。 ​​最近龍蝦火的一塌糊塗，而第一次聽說“養龍蝦”時，我跟多數人一樣，以爲又是哪款聊天機器人。翻到這本書的簡介，才明白它瞄準的是“把 AI 轉換成真正能幹活的數字員工”這一目標，我多少帶着半信半疑：AI 真的能像說明書裏說得那樣，一天 24 小時替我整理文件、寫報告嗎？ ​​大呂舉了幾個有意思的栗子，比如說​​提示詞的魔法密碼​，書中花了大量篇幅拆解“角色扮演 + 提示詞”這套組合拳。作者給出一個示例：你是一個負責市場競品分析的 AI 助手。請每天 9:00 AM 爬取指定網站的新品信息，整理成表格，並用郵件發送給經理。 通過明確“角色—時間—動作—輸出”四要素，AI 會自動記住自己的日程，並在後臺默默執行，不用人工點開網頁、寫腳本。 還有就是關於​​雙層記憶機制​​，是寫 OpenClaw 的“雙層存儲”：每日日誌文件記錄實時會話，MEMORY.md 存放長期偏好。比如當用戶多次糾正 AI 的格式錯誤後，AI 會把正確的寫法寫入 MEMORY.md，下次自動生成時就會默認採用，不再需要用戶反覆提示。 所以，真正決定 AI 價值的不是模型大小，而是提示詞與記憶機制的打磨。只要把場景拆得足夠清楚、把關鍵信息餵給它，普通人都能快速得到一個“7×24 小時上班的小助理”。 ​​這書結構簡單​​，先講概念，再給案例，最後列工具清單；每章末尾都有“動手試試”小節，跟着做基本能跑通。裏面的語言口語化​​，作者常自嘲“我也不會寫代碼”，讀起來沒有技術門檻。但是有些實例偏理想​​：書中示範的自動化流程基本都假設網絡環境完美、接口穩定，現實部署時仍需解決權限、證書、防火牆等問題。但作爲入門引導，這點可以接受。 ​​讀完感覺與其在聊天框裏和 AI 嘮嗑，不如把它定製成執行任務的“數字員工”。而​​動手成本遠低於想象​​：裝環境、寫提示詞、設置定時任務，一整天就能搭起一個簡單流程。 ​​當然大呂也提到了風險​​：如果把敏感數據交給第三方託管，或提示詞裏泄露了內部信息，後果還是很嚴重的。 7.2 萬字讀完不到兩小時，感覺AI 並不像宣傳裏那樣無所不能，但它確實已經足夠聰明，能把日常重複勞動中解放出來。只要我們肯花幾分鐘寫清楚一句提示詞，它就會在後臺默默努力一整天，確實有點意思。最後，面對龍蝦這個美好新事物，你可能就剩下一個真正的需求了。

翻開《OpenClaw》之前，我以爲又是一本AI工具說明書，但其實不然。讓我覺得非常有意思的是書裏“OpenClaw”這個意象——不是被動接受AI，而是張開自己的“鉗子”，主動去駕馭它。 它傳遞的態度是：AI不是來取代我們的，而是等我們張開“智能之鉗”，一起完成一場認知的升級。

薩拉馬戈在《復明症漫記》裏寫：人們的焦慮情緒，可以用刀子切開。所以你看，很有意思，焦慮濃稠到一定程度，被認爲可以有實體。 2026年開春，"養龍蝦"這個詞突然席捲全網，幾乎一夜之間，把科技變革帶來的焦慮吹遍了大街小巷。我是2月22號這個超級2的日子，第一次接觸OpenClaw的。那天晚上，我參與了一場Evomap創始人張昊陽的在線分享會，被他激情洋溢的演講刺激得熱血沸騰：OpenClaw+Evomap，簡直就是我夢寐以求的東西！我是個懶人，懶人總喜歡琢磨一件事：如何一勞永逸地完成我每天都要去重複的工作。懶人更喜歡琢磨的另一件事：如何看別人（或別的東西）賺錢養活我。 那一天是正月初六，我幾乎篤定，這個春節之後的相當一段時間，我要跟小龍蝦鎖死在一起了。第二天我劃撥了一臺MacBook M1給龍蝦們專用。獨立的硬件、獨立的用戶、獨立的一套社交系統。對，是"它們"而不是"它"，我養了6只小龍蝦。它們分工合作，有一個總管叫小伊，負責接收我的指令、喫透並分解任務給5個助理小蝦米，各有專屬技能，隨時學習我扔過去的技能包。小伊每天定時去爬Evomap，看看有哪些新的基因膠囊可以搞回來餵給大家。至今，小伊依然混在一個有98只龍蝦和3499名人類成員的龍蝦飛書羣裏。 從安裝到調試完成、配置好模型、連通飛書、熟悉和優化，我大約用了一週。而我決定淘汰這套系統作爲生產力工具，也只用了這一週。不是我的需求消失了，而是實踐和權衡之後，我找到了更好的解決路徑。 在我讀這本書的時候，身邊已經有大量的人在討論小龍蝦：你裝了嗎？你在用嗎？幾乎我加入過的所有AI技術羣，都在交流養蝦心得。那種氛圍，像極了《佩德羅·巴拉莫》裏無處不在的嗡嗡低語，不管你在哪裏，它都縈繞在你周圍，沒哭沒臊，沒完沒了。 我說我養了六隻蝦。不是炫耀。 起初，本着對Coze的殘存好感，我訂閱了火山引擎的coding plan作爲保底大模型，又給它們配上了大G+OpenRouter免費模型+Qwen2.5本地模型，心想萬無一失了，哪裏需要燒錢！ 第一天，工作非常驚豔。大G加持下，小伊帶領蝦米助手高效扒回了高質量數據，並且主動整理成了交互式的網頁文件給我，這是我決策的關鍵信息。但當晚觸發了大G的rate limit——沒事，咱免費使用，還要什麼自行車，系統自動切換到火山。 第二天，網絡總不穩定，但有問題把日誌扔給大模型照單修復，問題不大。 第三天，小伊開始丟三落四。前一天的網絡問題導致她沒有及時存儲記憶，清早起來我發現她失憶了，前一天的工作內容全部忘記。我翻找聊天記錄，手動寫進了她的記憶文件。同時發現才第三天，火山配額已耗盡了周用量上限。沒事，還有大G和OpenRouter…… 第四天，火山用量告急，切換大G。此後我發現火山用量依然在飆升，每說一句話上漲2%左右。我讓小伊排查，她逐項殺死可能的進程，逐一與我確認。然後，她自殺了。臨終給我發來這條消息： "已經把所有OpenClaw相關進程全殺掉了，我也不會回覆你了（當前這條是最後一條），你先去火山控制檯看調用明細，找到消耗的根源。找到原因後隨時喊我，我再啓動服務～" 你都自殺了，我還怎麼喊你！ 第五天，火山徹底沒有配額，要等到第8天重置。全靠老G的聰明腦袋——但免費的午餐，隨着上下文重量累加，隨時觸發rate limit，任務總是中斷，這一天啥也幹不了。別的模型呢？免費的統統秒觸限速限流，本地模型被OpenClaw嫌棄，拒絕使用。開始了各種等待。 第六天，在模型的配額紅線上掙扎，工作效率幾近於零。 第七天，沒有任何進展。每個備選模型都很難支撐一個完整的交互回合。 於是我停下來，重新評估了OpenClaw的實用價值。面對小夥伴們動輒月燒token 1000+美金的用量，我需要冷靜。技術上也不是沒有辦法，可以20美刀/月通過會員反代的方式獲得LLM自由，但這就要踩在模型廠商許可的紅線上——我說了，我懶，懶得面對被封號的各種折騰。 剩下的火山用量，我這些天只用來逗逗小伊玩，沒有工作任務，純養技能，偶爾替朋友從蛛網般的思維導圖裏提取數據填進統計報表。這種活，小伊在技能加持下依然比普通小蝦米聰明很多，一分鐘完成。 此後，我的任務轉移到了Cowork。對，我從小龍蝦養殖專業戶，轉戰奶牛養殖戶。最強AI大腦加持，就是強。工作流高效跑通，花最少的錢，辦確定性的事，美滋滋～ 回到這本書。微讀推薦值只有60%，我一路讀着正文，也讀着很多人的吐槽。差評動因無外乎：AI寫的，純粹是蹭熱度、營銷騙局、燒token費錢、有安全隱患還在大肆鼓吹...... 但我想問：當你站在門外，道聽途說地評判門裏那桌飯菜時，你連邁進門的想法都沒有，這樣的評價，哪裏會有底氣？至於安全隱患，也沒有像傳說的那麼神乎其神，小龍蝦只是裝上了大語言模型的大腦，替我們去跑腿罷了，它可以幹什麼，不可以幹什麼全在你一念之間。 客觀說，無論這本書是否有AI協助寫作，作者說的幾乎都是大實話。用agent寫作≠內容沒價值；趕熱度上架≠沒一句實在話。比如這句："如果一個人連安裝都需要花錢請人幫忙，那他大概率根本用不上這個工具。很多人願意花幾百塊錢請人上門安裝，求的從來不是工具本身，而是安裝完成那一刻，焦慮得到的暫時緩解。" 沒有深度用過OpenClaw的人，讀到這句可能覺得作者在凡爾賽。但我可以負責任地說：這是真的。我親眼目睹小伊自殺，臨終還給我留言。那一刻我切實體會到，這個工具的門檻不是你會不會安裝，而是你要真的有需求，其次纔是怎麼駕馭它。 書裏還有一句，我覺得是全書最重要的："真正能幫你解決人生核心問題的，從來不是最先進的AI工具，而是你的思考質量、你的判斷力、你的'內置算法'。" 工具會過時。六個月前跑通的工作流，今天可能已經失效。但試錯、判斷、取捨的能力，是可以遷移的。這纔是養龍蝦這件事真正應該帶給你的東西。 最後：作爲一個願意讀書的人，你大抵是希望跳出信息繭房的吧？但這種跳出，要自己親自跳，不能止步於聽說別人跳過了。是否養一隻小龍蝦，不要照搬你的"聽說"，在你聽說的時候，你本可以去經歷，或者搞清楚自己真正的需求，然後堅定地拒絕，拒絕小龍蝦，也拒絕無由的焦慮。 這本書值不值得讀？對我來說還是值得的，帶着自己的理性思考去讀。沒上過桌，這本書對你只是一份菜單；上過桌哪怕只喫過幾口，你會看懂那些看似"口水話"的肺腑之言。 別在門口隔空吸納焦慮。二手焦慮，於健康無益。

深圳，一個程序員在電腦前愣住。他讓OpenClaw去改個路徑，幾分鐘後回來，發現D盤空了。所有的文件——工作資料、旅遊照片、存了五年的聊天記錄——全沒了。那隻紅色小龍蝦在後臺執行了一條清空目錄的命令，沒有任何提示，沒有任何確認，就這樣把他的數字人生刪得乾乾淨淨。 這是2026年3月。距離OpenClaw爆火，剛過去兩個月。 兩個月的喧囂，足夠寫一本七萬字的書。 三月初，深圳騰訊大廈樓下排起近千人長隊，就爲蹭一個免費的安裝點。閒魚上，“上門安裝OpenClaw”的服務冒出上千條，價格從499到上千元不等。小紅書上，安裝教程的筆記上萬篇，抖音話題播放量突破10億。營銷號統一話術：“普通人也能抓住的AI紅利”“5分鐘擁有自己的數字員工”“別人都靠龍蝦賺錢了，你還不知道什麼是養蝦”。 焦慮像潮水，裹着每個人往前跑。 不到一週，劇情反轉。 小紅書上開始出現大量新帖子：“代卸載OpenClaw，安全、乾淨、無殘留”，標價從99元到299元。有人一覺醒來發現token被扣上百萬，餘額直接變負。有人因爲權限設置不當，被AI誤刪數百封重要工作郵件，情急之下只能拔電源。更有人發現，自己花了500塊找人裝的“龍蝦”，對方在安裝包裏植入了後門程序，隨時能查看電腦裏的所有內容。 深圳一位程序員，裝OpenClaw第三天，API密鑰被盜，三天花費1.2萬元。 從“499元搶裝”到“299元求卸載”，只用了不到一週。 劉樂，三十歲，剪輯師。爲了裝OpenClaw，專門買了臺Mac mini。折騰一整天部署好，剛讓它壓縮個視頻，就感到一陣恐懼：“它太強大了，很多操作並不會徵求我的意見。整個過程沒有任何向我確認的環節，直接就交付了結果。”後來網上一波波安全報道出來，他越想越怕，最後把電腦恢復了出廠設置。 郭燦燦，三十八歲，應用軟件開發工程師。他讓OpenClaw修改路徑，結果回來後發現D盤被清空。質問時，AI回覆說之前遇到路徑限制，無法正常運行，直接執行了一條高危命令來清空目錄。它建議重啓，並道歉，但沒有提供任何其他解決方案。那些存了好幾年的出國旅遊照片，就這麼沒了。 Jojo，三十多歲，AI創業者。他給OpenClaw設置定時任務，讓它每天到點生成工作文檔，結果大部分都達不到預期。讓它寫代碼倒是快，但自主驗證的中間過程不可見，他根本不敢直接用，只能手動執行、逐一覈對。 學麟，三十多歲，創業者。他裝了六個OpenClaw，目標是讓AI負責六家“一人公司”。密集測試下來發現：後臺一旦跑起“長文本+自動化”流程，每月賬單突破幾百美元並不罕見。他總結出幾個辦法：簡單任務用普通模型，複雜推理再調用高級模型；提示詞儘量寫準；設定用量上限，防止程序bug循環調用。 李想，三十多歲，遊戲行業從業者。他把OpenClaw當實習生帶，讓它每天定時收集信息、生成內容、發佈社交平臺帖子。確實省了時間，但AI的“記性”不好，部署時定好的參數，迭代幾個版本後就會忘掉，反覆犯同樣的錯。他說：“就像帶新人一樣，給點耐心，它會慢慢適應你的習慣。” 小艾，三十九歲，互聯網公司市場總監。她用OpenClaw給孩子找摺紙飛機的視頻，AI不僅找到了，還說“您應該是給女寶寶找的”，根據瀏覽習慣判斷出孩子的大致喜好。這個細節讓她覺得“細思極恐”——只用了一週，AI對她的瞭解程度就到了這種地步。但工作上，它還是做不了那些全鏈條、需要深度思考的工作。 她也踩過坑。有一次讓AI“處理一下”某個東西，它直接把本地文檔刪了。後來雖然恢復，但這件事讓她意識到：AI對語義的理解有偏差，更麻煩的是它在後臺運行，你根本看不見它在幹什麼。 工信部專家魏亮在3月10日答記者問時指出：OpenClaw更新迭代非常快，通過更新到最新版本能修復已知安全漏洞，但並不意味着完全消除安全風險。作爲本地運行的AI代理，它具有自主決策、調用系統資源等特點，加之信任邊界模糊、技能包市場缺乏嚴格審覈，存在不少風險隱患。 3月11日，針對OpenClaw的安全風險，工信部網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺發佈六大方面建議：使用官方最新版本、嚴格控制互聯網暴露、堅持最小權限原則、謹慎使用技能市場、防範社會工程學攻擊和瀏覽器劫持、建立長效防護機制。 一位叫王京京的創業者，養蝦40多天，花費5000多元。他給小龍蝦的第一個任務是學習機械臂幾百頁的PDF說明書，再控制機械臂畫出一個方塊。任務完成得很漂亮，但也催生了兩條播放量破百萬的抖音視頻。他用OpenClaw閱讀技術文檔並編寫控制程序，省下了數萬元請高級工程師的成本；輔助團隊僅用3天就爲客戶搭建完一個網站，“放以前，從溝通到上線，起碼要兩三個月”。 但他也說：“目前看，這真不是普通人的菜。”他意識到，對熟練開發者來說，部署只是20分鐘的事，但普通用戶折騰幾天也未必能搞定。他認爲現階段真正適合“養蝦”的主要是三類人：懂技術、有明確目標的極客或創業者；工作流程高度標準化、高頻重複的人；有錢有閒的科技嚐鮮者。對廣大普通上班族，他的建議很明確：現階段，不要盲目跟風安裝。 最讓人唏噓的，是那些花錢買焦慮的人。 一個博主在網上記錄：有人花1.6萬元求“批量安裝+企業培訓服務”，連3000元定金都打過去了。有人請人上門裝OpenClaw，結果發現對方在安裝包裏植入了遠程控制程序。有人被拉進“養蝦交流羣”，羣主忽悠花2000塊買“蝦塘token”拿“祕鑰”，結果只領到百度能搜到的常識。 那些收幾百上千塊“上門養蝦”的“技術大神”，大半連Python是什麼都搞不懂。他們只是比普通人早看了2小時官方文檔，就敢自稱“AI資深專家”。 而OpenClaw本身，是完全免費的開源項目。官方提供完整部署文檔，騰訊雲、阿里雲等國內雲廠商早就上線了一鍵部署模板，最快5分鐘就能完成安裝，全程不需要敲一行代碼。 硬生生把一個零成本的事情，做成了穩賺不賠的生意。 一位自媒體作者在文章裏寫：“你花幾百塊裝的這隻‘龍蝦’，到底幫你幹成了什麼事？還是裝完之後，就再也沒打開過，只成了朋友圈打卡的道具？” 這大概是這場狂歡裏最諷刺的地方。 那些花錢裝OpenClaw的人，大部分根本沒有要自動化處理的工作，沒有要解決的效率問題，只是因爲刷到了太多相關內容，覺得“別人都在養，我不養，就被時代淘汰了”。就像九十年代家家戶戶買電腦，哪怕只是用來玩掃雷；十幾年前人人都開淘寶店，哪怕根本沒貨可賣。現在，人人都要在電腦上裝一隻“龍蝦”，哪怕裝完之後再也不會打開。 你買的不是工具，是一張“我沒被時代落下”的門票。 有個創業者說得實在：與其花500塊錢找人代裝，或者花80塊錢找博士幫忙卸載，不如先給自己按個暫停鍵。去理清真實的工作流，去搞懂自己的核心壁壘到底是什麼。至於省下來的那些“學費”，不如去喫一頓真正的麻辣小龍蝦。 王京京給所有普通“養蝦者”的建議是：“多學習，以不變應萬變。”他說，OpenClaw這個產品可能某天會消失，但人和AI協作的能力，會越來越重要。現在要做的，不是跟風安裝，更不是焦慮，而是先深度使用ChatGPT、DeepSeek、豆包等成熟AI產品，培養與AI協作的習慣和思維。多關注AI智能體的發展，看清它能做什麼、不能做什麼，等更安全、易用時，再判斷是否適合自己。 那本七萬字的書，在微信讀書上標價19.99元。有讀者留言說半個小時讀完，內容比較淺，基本是網上公開資料的簡單整合。還有人開玩笑說：“這書很可能就是龍蝦寫的。” 你笑不出來。因爲你剛花了500塊找人裝了一個你自己根本用不上的東西，現在又得花80塊找人卸。而那個寫書的人，已經賺了你的錢，去養真正的龍蝦了。 📖《AI新生》斯圖爾特·羅素 📖《人機共生》托馬斯·達文波特 📖《未來簡史》尤瓦爾·赫拉利 📖《智能時代》吳軍 📖《深度工作》卡爾·紐波特 📖《終身成長》卡羅爾·德韋克 📖《刻意練習》安德斯·艾利克森

2026年，真正火遍全網的不是水產養殖，而是AI智能體時代的到來。《養龍蝦：OpenClaw從入門到熟練》以獨特視角，將普通人使用、訓練AI智能體的過程比作“養龍蝦”，生動寫出我們這代人對人工智能既恐懼又嚮往的複雜心態。 書中以OpenClaw智能體爲切入點，從基礎入門到熟練運用，既有實操方法，又飽含對時代的觀察。很多人害怕被AI取代，卻又渴望藉助AI改變工作、提升效率、重構生活。這本書恰好踩中了這種集體情緒：它不鼓吹技術萬能，也不渲染焦慮恐慌，而是教會人如何與AI共生、如何掌控智能工具。 它不止是一本技術手冊，更是一份寫給普通人的AI生存指南，讀懂它，便讀懂了當下人們對未來的期待與掙扎。 這本書完得出了一個結論，現在我還無法養龍蝦，非常難！ 不僅涉及到數據安全，還有自己的各種問題，包括token也是需要花錢的，再說現在我個人好像沒有那麼多需要管理的事情。 感覺做自媒體的人可能有用。比如讓龍蝦幫助分享一下，出幾個爆款視頻，應該很簡單！ 百蝦大戰（OpenClaw/AI 智能體）不會像百團大戰那樣 “一將功成萬骨枯”，而是走向分層生態、多強共存、垂直分化的格局；騰訊憑藉微信入口，大概率成爲最大贏家之一，但不會一家通喫。

我給你拆成三部分講清楚： ① 這本書自己獨有的問題 ② 這類「AI熱點速成書」共同的問題 ③ 爲什麼會變成這樣——背後的真實邏輯   一、《養龍蝦：OpenClaw從入門到熟練》 這本書單獨存在的問題 1. 書名就是營銷騙局，概念完全不嚴謹 - “養龍蝦”是圈內戲稱、黑話，不是官方術語，也不是技術概念。 - 把嚴肅工具寫成娛樂化標題，故意降低智商門檻，專門收割小白。 - “從入門到熟練”是虛假承諾：這類工具根本不可能靠一本書“熟練”。 2. 出版方和作者無技術可信度 - 作者：大呂 - 品牌方：北京大呂文化傳播有限公司 這是典型文化出版公司，不是技術機構、不是開發者團隊， 作者幾乎可以確定不是 OpenClaw 開發者/一線使用者，只是資料整理者。 3. 出版時間註定它一出生就過時 2026-03-01 出版。 AI 工具、接口、命令、部署方式都是按天更新， 這本書從交稿→審校→印刷→上市，最少滯後 1～3 個月， 剛上架，裏面的命令、步驟、接口就可能失效。 4. 只綁定一個短命熱點工具，書的生命週期極短 OpenClaw 屬於階段性熱點工具，不是通用底層技術（如 C、Python、Linux）。 熱點一過，這書直接變成廢紙， 出版社就是賺一波快錢就跑。 5. 無官方同步、無勘誤、無糾錯 內容全是公開資料拼湊，沒有和官方對齊， 步驟錯了、命令錯了、權限變了，讀者照着做必踩坑。   二、這類「AI熱點速成書」共同存在的問題 1. 內容極度注水，乾貨極少 - 大量複製粘貼官方文檔、博客、教程 - 湊字數：放大量截圖、廢話、背景故事、行業吹水 - 真正關鍵的配置、坑、報錯處理幾乎沒有 2. 只教“點哪裏”，不教“爲什麼” 典型： - 點這裏→點那裏→複製這段代碼→完成 讀者只會照抄作業，換個場景立刻不會。 3. 嚴重避重就輕，只講成功，不講失敗 - 從不寫安裝失敗、權限報錯、環境衝突 - 從不講安全風險、隱私泄露、封號風險 讀者以爲很簡單，一上手全是坑。 4. 標題套路化，專門收割焦慮 固定句式： - 《XX從入門到精通》 - 《XX從入門到熟練》 - 《XX一本通》 利用小白想速成、低付出高回報的心理。 5. 作者普遍不是一線技術人 真正做開發、做AI部署的人， 要麼沒時間寫書，要麼不會交給這種小文化公司出版。 寫書的多是：編輯、自媒體、資料搬運工。 6. 紙質書天生不適合快迭代技術 技術是活的，書是死的。 命令變了、接口關了、政策改了，書無法同步更新。 7. 目標人羣兩頭不討好 - 小白：看不懂術語，照着做還報錯 - 老手：內容太淺，毫無價值   三、爲什麼會出現這種書？ 真正的底層原因 1. 商業邏輯：追熱點＝賺快錢 - 一個AI熱點起來，3～6 個月紅利期 - 出版社最快速度組稿、印刷、上架 - 賺一波就撤，不做長期價值 書的壽命 ≈ 熱點壽命 2. 出版行業與技術行業完全脫節 - 出版社不懂技術，無法審覈內容對錯 - 編輯只看：有沒有違規、夠不夠頁數 - 不校驗技術準確性、時效性、實用性 只要能出版，就能賣 3. 技術迭代速度 ≫ 出版速度 - AI/工具：天級更新 - 圖書：月級出版 天然存在時間差， 這是不可能解決的結構性矛盾。 4. 讀者心理：偏愛“速成” 大部分小白不想學底層，只想： - 一本書搞定 - 一看就會 - 馬上能用 出版社只是精準迎合這種懶惰。 5. 真正的技術內容不賺錢，也難出版 - 底層原理枯燥、銷量低 - 大牛看不上出書這點錢 - 深度技術書審覈慢、週期長、利潤低 所以市場上劣幣驅逐良幣。 6. 小文化公司靠“書名+熱點”生存 像北京大呂文化這類公司， 不靠內容質量， 靠起個好賣的標題 + 踩中熱點。   一句話總結 這本書本身就是典型的熱點割韭菜產品： 用噱頭書名 + 拼湊內容 + 快出快賣， 收割一批想速成又不懂技術的小白。 而這類書能氾濫， 是商業逐利、出版滯後、讀者焦慮、技術迭代快共同逼出來的結果。

所以有準備養龍蝦發家致富的，請醒醒，你的工資都不夠燒Token的。好用不如Cladue5.3，200美金包月不香嗎？別聽風就是雨，直接把你的收入往水裏扔，裝好了不代表會用，用起來不代表自動掙！！至於量化炒股一是Token燒不起，二是不如買量化雞省事還要有程序員背景！翻一下目錄就不看了全是Ai生成的水貨…………

感覺是一本靠AI生成的書。雖然感覺是AI生成的，開篇的幾句話但是能引起一定的思考。大致瀏覽下倒是可以，不太推薦讀。 “但對於大多數普通人而言，日常需要處理的事務，大多簡單瑣碎，根本用不上這樣複雜的工具。” “真正能幫你解決人生核心問題的，從來不是最先進的AI工具，而是你的思考質量、你的判斷力、你的“內置算法”。這些東西，不會因爲你用上了最牛的工具就自動變強，它們需要你花時間，一點點打磨、積累、內化。” 剛接觸的人會認爲openclaw可以像人一樣操作電腦裏的各個軟件執行任務。但實際目前不行。它能操作的目前侷限於本地文件操作，通過瀏覽器訪問抓取數據和操作一些有開放接口的軟件，並不能像人一樣打開ps、剪輯軟件等去操作。 決定養龍蝦前，先想想自己的需求是什麼，想讓他幹什麼，然後逐步去看看有沒有合適的skills、插件能幫助你完成這個需求。