8年自媒體人“養”龍蝦實測：賺錢or燒錢？（輕紀實）

作爲AI領域的學生，我每天都在見證AI編程對生產力的驚人解放，而OpenClaw好像AI編程向其他領域的延伸和推廣。 先給大家講講AI編程。短短三年，AI編程經歷了從Tab補全，到同步智能體時代，再到現在的雲智能體時代三個階段。第一階段Tab補全很好理解：你依然需要逐行參與代碼編寫，只不過寫好一行的開頭之後，按下Tab鍵就可以補全後續代碼。第二個階段的同步智能體時代，人類實時指導AI進行函數級、模塊級的開發。這讓我想到幾年前的全球化開發分工——歐美企業給出項目整體架構，具體到每個函數的實現則外包給印度，正所謂一流企業做標準、二流企業做技術、三流企業做產品。在同步智能體時代，相當於每個人都有了幫自己開發具體函數的低價勞動力。如今第三階段的雲智能體時代，人類僅僅進行戰略指導，AI可以完成完整功能模塊開發、跨文件代碼重構、自動化測試生成、長時異步任務執行、智能體團隊協作。這第三階段聽起來是不是和OpenClaw很像？ 是的，在我看來最近爆火的OpenClaw，似乎和目前早已在編程領域廣泛應用的Vibe Coding有異曲同工之妙。什麼是Vibe Coding？Vibe Coding（氛圍編程）是一種 AI 輔助的軟件開發實踐：開發者用自然語言（比如中文、英文）向大語言模型（LLM）描述需求，由 AI 生成代碼，開發者通過運行結果而非閱讀代碼來判斷是否正確。它和傳統 AI 輔助編程的關鍵區別，在於開發者主動放棄對代碼的逐行理解。正如 Simon Willison 所說：“如果 LLM 寫了你所有的代碼，但你逐行審查、測試、理解了它，那不叫 Vibe Coding，那叫用 LLM 當打字助手。” Wikipedia將其定義爲：一種基於聊天機器人的軟件創建方式，開發者向LLM描述項目或任務，LLM根據提示生成源代碼。其核心特徵是對代碼本身的脫離，你描述意圖，AI產出實現，你通過“能不能跑”來評估，而非通過“讀不讀得懂”。 2025年2月3日，OpenAI 聯合創始人、前特斯拉AI負責人 Andrej Karpathy 在X 上發帖描述了自己的工作方式：用 SuperWhisper（語音輸入工具）對Cursor Composer 說話，幾乎不碰鍵盤，對每個變更無腦點“Accept All”，遇到報錯就把錯誤信息原封不動丟給 AI，代碼量增長到他自己都看不懂，Bug 修不掉就讓 AI 隨機改，直到消失。這條帖子迅速出圈，“Vibe Coding”從一個圈內梗變成了全球現象。 在學生羣體中，前幾年是沒有人提Vibe Coding這種概念的，但是隨着AI的發展，大家似乎都不約而同形成了上述這種編程方式。甚至早在2024年，我的導師就跟我說盡量不要自己去具體編程，多用AI提高效率，你負責抬頭看路，AI負責悶頭趕路。所以我和周圍同學已經習慣了這種類似OpenClaw的編程方式。這就使得現在的“養龍蝦”熱潮，給我一種似曾相識的親切感，彷彿只是其他領域對編程領域這場變革的跟進與擴展。 在這樣的變革下，我們將何去何從？我認爲AI的本質不是替代人，而是延伸人的能力；不是讓我們放棄思考，而是讓我們能把精力放在更值得思考的事情上。我猜測ai帶來的首先是人的價值的重新定義。過去幾十年，我們的社會價值體系，始終綁定在“效率”和“產出”上。你能多快完成工作，能產出多少內容，能扛下多少人的活，決定了你在職場裏的分量。可當AI的效率是人的成千上萬倍，當它能在幾秒裏寫完幾千字的報告，能在一夜裏做完一個團隊的工作，這套價值體系註定會崩塌。未來人的核心競爭力，從來不是“一個人幹八個人的活”，而是你能做AI做不了的事：是對業務本質的深刻洞察，是對人性的溫柔理解，是對不確定性的清醒判斷，是當所有人都埋頭依賴AI趕路時，你始終不忘抬頭看路、錨定方向。

載自本書裏的一段話: 最後，我想分享一段觀點，來自央視主持人白巖松。 “對於排隊去安裝龍蝦這樣的熱度，如果你不是專業人士，我的建議是：儘早瞭解，延遲使用。我們就怕被時代給落下，其實落不下的，即便落下了又怎麼着？你想想，龍蝦後面，可能還有更強大的螃蟹，你不追它它還會追你，彆着急。 一點沒錯，在這信息氾濫的時代，販賣焦慮已成爲一種主題……不要因爲時代的潮流盲目跟風。在決定前問問自己，到底想要的是什麼？

龍蝦🦞究其實也是一款AI產品，較先進的一點是能把宿主的指令拆分成多個任務單元，忠實地自動執行文檔/郵件/寫作/整理/提示/發帖等文祕動作，而不像之前流行的幾款AI，一直在傻等下一條指令。 用它🦞躺賺？暫且稍安勿躁，作者的觀點是“儘早瞭解，延遲使用”(~0~)

讀完《8年自媒體人“養”龍蝦實測：賺錢or燒錢？》最直觀的感受，是真實到扎心。 . 作者宋宋用自己親測OpenClaw的全過程，把AI工具最容易被忽略的成本、風險與落地邏輯，攤開在讀者面前。 . 沒有誇大的變現神話，沒有玄學式的使用技巧，只有一筆筆清晰的賬單、一次次踩坑後的反思，以及對普通人最友好的實操建議。 . 這本書最珍貴的地方，在於它不鼓吹AI萬能，而是冷靜告訴你：工具再強，不會用、算不清賬，照樣燒錢。 . 從Token（AI 計費單位）消耗的隱形支出，到本地部署的數據安全，再到如何依靠專業背書降低試錯風險，每一段都踩在內容人真正關心的痛點上。 . 它讓我們明白，AI不是拿來“躺賺”的神器，而是需要耐心餵養、合理使用、嚴格風控的生產力助手。對所有想入局AI、卻怕踩坑的創作者來說，這是一本越早讀越省錢的實戰手冊。

當一件新鮮事物還不怎麼靠譜的時候，其實可以等等，因爲早晚它會有靠譜的一天，等靠譜了再使用也不晚，正如一開始的iPhone也不怎麼好用一樣 而對於靠文字或原創生存的從業者，我個人覺得使用AI混，被淘汰也只是時間的問題，因爲粉絲喜歡的是您的創作，您的觀點，而不是AI的 弄明白這個邏輯關係，無論科技怎麼進步，永遠有不變的東西存在，大量同質化的內容，被淘汰只是時間的問題

一位資深自媒體人安裝、使用全網爆火AI——OpenClaw的真實經驗記錄。“小龍蝦”真的能幫助他直接工作嗎？“養”小龍蝦這筆投資到底是賺還是虧？普通人適合“養蝦”嗎？

讀完這篇真實測評，我格外理解這位資深自媒體人的糾結。AI工具“小皮球龍蝦”效率驚人，幾分鐘就能完成選題、寫文、排版，還能定時交稿，對新號起量來說，無疑是高效幫手。可作者對老號的堅守，更讓我認同：再好的AI內容，也藏着難以抹去的痕跡，長期使用只會消耗讀者多年積累的信任。 文章不吹不黑，客觀理性，既不神化AI，也不抗拒新技術，讓人看到內容人在效率與口碑之間的權衡。真正打動人的，從來不是量產的文字，而是真誠與態度。AI是助力，卻永遠替代不了人與人之間最珍貴的信任感

養龍蝦🦞是咋~是一種AI輔助辦公軟件?沒用過~ 爲什麼書上寫得很普通，外面卻吹“養龍蝦是風口、暴富”？ 我看了這本書作者寫的他使用養龍蝦的整個報告，這個流程感覺也就那樣。 它是一種未知的東西，什麼軟件這種高科技我不太懂，然後安裝到你的電腦上，可以爲你整理資料，爲你整理數據，還自動給你發送資料，相當於一個數字化的工具人吧。 養龍蝦也就那樣真的沒啥、而且還有數據泄漏的風險、不知道是什麼個高科技然後安裝到你的電腦上，高科技安裝到你的電腦上的話，就相當於你整個電腦的整個數據都被按到那個養龍蝦數字人它能自動分析整理你的信息、數據泄露的風險吧~

《8年自媒體人“養”龍蝦實測：賺錢or燒錢？（輕紀實）》是自媒體人宋宋“養”龍蝦的實操心得，能給被龍蝦焦慮裹挾、想裝又不敢裝的朋友一份參考，讓人瞭解清楚養龍蝦的利弊，知道自己想要什麼，再行動，而不盲目跟風。

這書相當接地氣，第一批先喫“小龍蝦”的養蝦人實際報告，內容不多，都是實在的體驗報告，讀讀對想要養龍蝦在觀望的我們有好處。