养龙虾：OpenClaw从入门到熟练

今天聊一下2026开年现象级热词：“养龙虾”为何席卷全网？我们普通人该如何去应对这场浪潮？ 首先明白OpenClaw（AI龙虾）到底是什么？ 它的核心定位是“真正能干活的AI”，八面玲珑，🦐解人意~ 哈哈略带嘲讽的意思😂它本质是连接大语言模型思考能力与电脑系统执行能力的中枢桥梁，而非独立的AI大模型。它更像一个既有思考能力，又有执行能力的实习生，不仅能想清楚事情该怎么做，更能直接上手操作电脑，替你完成全流程的工作。 这是AI第一次开始为了目标自己找办法。之所以说这个是拐点，是因为以前的AI是你一步一步教他怎么做，现在的AI是你只告诉他要什么结果，中间怎么实现，它都能自己解决。 关于这波浪潮，🦐折腾了两天，我也是领养了自己的龙虾，通过一些交互和实践，完成了龙虾的日程驯化，感慨颇多。下面我从普通人的视角写一下，我们可以学到哪些东西？ 🍉🍉 Openclaw的前期故事Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格），奥地利传奇程序员、PSPDFKit 创始人。事情很简单，2025年11月，他在摩洛哥旅馆，用1小时写了个周末项目：WhatsApp Relay（WAS APP 交互），把 WhatsApp 和 Claude 连起来，用手机发消息远程控制电脑。结果突然有一天他随手给这个AI发了一条语音，按理说ai它根本听不懂，因为他从来没给这个AI写过任何语音相关代码，但结果这个AI当时居然回了。而且AI 能自动理解指令、调用系统、执行操作，完全超出预期。这件事的发现，使我们明白了不是AI会不会听语音，而是ai为了完成目标，开始自己选工具，自己定路径，最后自己把事干完。 他把这个“意外发现”完善，先叫 Clawdbot，后改名 Moltbot，最终定名 OpenClaw（龙虾），2026年1月开源！ 🍉🍉 Openclaw和传统ai工具有什么本质区别？它和ChatGPT、DeepSeek等传统对话式大模型有着本质上的区别，核心差异体现在四个核心维度。 🌱首先是核心定位的不同，传统的ai比如豆包和deepseek，对于大众来说，ai只能在对话框里，给你进行一些方案和建议，没有落地执行的能力，或者说执行能力比较差。你如果想要自动化，还需要手动编写程序，很多中间环节需要我们手动完成，而OpenClaw更像“既有思考能力又有执行能力的完整执行团队”，除了借助大模型完成思考规划，更能直接上手操作电脑，跨应用完成全流程工作，真正实现从“说”到“做”的跨越。 🌱其次是交互模式的不同，传统ai大模型是被动接受，你不主动提问他是不会回答的，由我们发起指令互动，而OpenClaw是主动式的任务执行模式，我们只需要设定最终目标，它就能自主拆解任务、规划步骤、推进执行，甚至通过自带的心跳机制全天候待命，定时检查邮箱、日历和任务进度，无需用户实时盯守和持续干预。 🌱第三是记忆能力的不同，ai无法长期记住我们的用户习惯偏好和处理规则，每次新开对话都需要加入大量的提示词，对于深度交互的人很不友好。 而OpenClaw拥有本地持久化的长期记忆系统，能持续沉淀用户的工作标准、操作流程和个性化偏好，越用越贴合用户的使用需求，甚至能将一次学会的操作流程固化为标准化工作手册，实现能力的沉淀、复制与复用。龙虾会越养越熟，它越来越明白你的风格和特点！ 🌱最后是部署与权限的不同，OpenClaw支持本地优先部署，全程运行在用户自己的电脑或服务器上，能获得系统级操作权限，实现文件管理、浏览器控制、跨应用联动等操作，同时数据隐私完全由我们用户自主掌控。 🍉🍉OpenClaw的爆火，会不会真正开启个人AI助理的全民时代？这个是必然的趋势，只不过现在还处于序幕阶段，距离真正的全民普及还有关键的技术门槛需要跨越。 未来极致的趋势是方便简单，让每个人都能享受到科技带来的成果，这个是趋势。最终落地发芽还是在我们生活中，比如像小爱同学，Siri这样的智能伙伴。 🍉🍉OpenClaw的爆火，带动了哪些相关产业链？普通人有哪些可落地的创业、副业机会？首先是最基础的安装部署服务，从淘宝、闲鱼上300元到1000元不等的远程、上门安装服务，到针对中小企业的批量部署、环境配置服务，已经形成了成熟的服务链条，从9.9元的入门资料包，到上千元的企业级实战训练营，形成了完整的知识付费链条，甚至出现了一对一陪跑、定制化调教的咨询服务，成为了门槛最低、变现最快的赛道。 因为基数足够大，安装成为大批牟利的重要手段，但事实上我们处在探索阶段，一些全自动化的操作需要很多能力匹配，需要有基础的编程、设计以及沟通能力。对于我们本身不熟练ai知识和电脑操作的朋友，不太友好。 比如我在部署好龙虾后，我自己想做一些新闻提取，让他给我每天自动推送我喜欢的新闻，帮我复盘一天还有自动化的总结，发现落实下来很难，效果不是很理想！当然这是我自己的操作能力问题，我相信慢慢能实现！ 而我们看到的火遍全网猎豹的移动CEO，摔伤卧床休养14天，然后他在床上一个人加一只龙虾，就是一个小团队，于是我们很多人也会焦虑，担心自己会不会被替代？ 或者想要尝试，其实大可不必，龙虾只是我们个人思维和认知的无限放大，所以节省了很多琐碎的操作。 打铁还需自身硬，盲目的进行龙虾部署和操作，很容易造成信息泄露和安全问题哦。 🍉🍉使用OpenClaw的门槛高吗？需要什么样的硬件、软件配置，以及技术基础？纯小白能不能上手？OpenClaw的入门门槛已经极低，纯小白完全可以完成安装与基础使用，没有不可逾越的技术壁垒！ 但是，凡事都有但是！出问题，你可别找我！因为你没往下看！ 这只是入门票，安装当然简单，但是如果想把它赋能到我们的生活以及个人化，难度要翻n多倍，很容易被逼疯。 Openclaw不适合90%的普通人。其中有三大理由帮你去魅。 第一个理由呢就是经济成本。比较考验钞能力，首先你需要有一台闲置的并且呢24小时运行的电脑去部署这个openclaw。配置不能太差，而且龙虾的token花费巨大（需要稳定使用，付费），普通的免费模型用起来太笨了，而且使用体验非常的差。而一些好一些的模型呢，比如说claude或者Gemini，你使用一次执行一次次任务动辄就是几十万的token，这些都是真金白银换的，执行的效果不敢说，还需要不断调试！ 第二个理由呢，都是伪需求。像网上炒作的自动化收集资料，总结文档Pdf，请问你自己干嘛呢？这些完全由我们自己可以去完成，是什么样的场景需要让你拿起自己的手机，打开watch app或者飞机，然后发送指令让他处理你本地电脑上的文件？ 这些天满屏的视频都是各种有用的skills，保姆级教程，其实很多都是没用的，至少现阶段对于我们的工作和学习意义不大。我这么说，因为我把这些都看过了，有的看一遍就不会装，麻烦且不说，对我来说没有什么意义。 目前我的龙虾能够收集时事新闻，做一些总结，还有一些常见的skills和办公，我觉得很ok了。 如果我们本身总结能力，收集资源，办公能力很差，就是更需要一步步去探索，更需要在实战中磨练而不是去依赖ai。 这些伪需求是我们迫切自身提升的，而非依赖于ai，但有一天你可以非常灵动的写出一篇文章，对各种办公软件游刃有余，那要省去这些操作。这个时候小龙虾真正的用处才发挥出来。 第三个理由呢就是技术上的。首先安装它就有一定的技术门槛，很多人说网上自己保姆级教程，你跟着敲就行了。我想说的是，如果你能跟着教程把它完整的安装下来，你就已经不是90%的普通人了。真正的普通人，他们连命令行工具CMD，翻墙他们都不知道要怎么打开，更别提什么下载node，git。 我在安装龙虾的时候就很有意思，出现了很多报错，评论区全是求助的，卡死一步便全盘无效！可想而知有多少人在烦恼这些东西。 那你会问我，你不说站在普通人的角度上去说嘛，怎么已经整上了个性化的龙虾？ 因为发现很多创作者真的没有骗人，我们又如何定义普通呢？ 拿我举例，我是学生，连公司正常工作流程都没有走过，是数媒技术专业没错，但是这次部署很多代码指令完全没学过。也是零基础摸索。 当代码一次次爆红，界面一步步犯错，我也很无语，改到半夜越改越多错，真的好烦呀，吐槽自己好作呀，你有这时间去享受不行吗。 但可以调动自己的思维知道怎么求助ai，明白怎么去搜索视频资源，把这个问题去解决掉，这个能力包括与ai交互的思维，我自己跟得上，险是险了点，最后也能够安装成功。 而且这种机会很难得的，很锻炼能力。 再看，书里和视频中他们所定义的普通，指的是非计算机专业，对电脑办公不熟悉，且没有长期学习的能力，当遇到新的东西时，没有办法自己独立解决。这么定义的话，那么我们很多朋友确实都可以自己安装。 跟着视频保姆级的教程，他们会默认你有这种独立解决问题的思维，反正他们是有。你安装好了，就等于你会用了，事实上并非如此。 所以说只有图形化的安装界面才是真正适合普通人的软件，只要点击和使用，不需要额外学习，也很容易被替代。 最后就是配置大模型，这一步也很复杂，需要注册各种账号，完成支付，调取相应的api，也是劝退的一环。 🍉🍉怎么看待龙虾🦞？今天早上看到有媒体采访雷军，他坦言说自己也玩上了龙虾，包括很多大咖也是。 可见openclaw这种本地agent的形式十分的有前景，而且它很有想象力的空间。 今天看小米时报，有博主测评了miclaw，哈哈，就是小米他们也做了一个相关的，最近才开始手机内测，评论拉爆了，在交互时有很多的困难。 现阶段它还不适合90%的人，部署只是第1步，怎么调教、优化自己的OpenClaw？怎么让它更贴合个人使用需求，实现更高的任务完成度？在这个浪潮下我们能做什么呢？ 我觉得要提高自己对外界探索的能力，及时关注自身的技能，最好能学习点ai相关的知识，明白一些架构和逻辑，我们可以不会用龙虾，但是要知道龙虾能给我们生活带来什么改变，用它能够给我们带来什么便利。 在不久的未来，我们都会拥有自己的龙虾🦞。 🍉🍉使用感悟对我一个喜欢使用ai交互的人来说，领养一只龙虾对我来说有致命的吸引力。 我是那种为了一个好奇心就会折腾很多的那种。安装的第1天就整到了12点多，沉浸过程，本身也在扩大自己的认知和实践。 首先它解决了记忆问题，我希望在与ai的每天交互中，他能够记住我的个人偏好以及行事风格，成为一个合格的搭子。 传统的交互每次的对话都需要我用很多的提示词去介绍自己还有一些规则，会很麻烦。 其次一个很重要的点就是探索能力，个人很享受这个从0~1解决问题的征服感，一个不会敲代码但是却能够通过代码指令完成部署，把自己的奇思妙想用ai的方式去完成，按自己的创意去做一个智能体，难道这本身不是一个很美好的过程吗？ 这个时代有一个很重要的观念转化，就是很多技能我们不需要去学，也变得廉价容易替代。然而摆脱这种学校带来的学生思维，很难很难。 学校要把你教成一个听话照做的好学生，认真学习，踏实工作。要你努力学习一个技能，但其实这些不够用。 关于很多东西，不一定要会。比如豆包会就行，我们知道怎么调用，那些 Ai能完成的我们只需要去通过自己的方式表达出来，让他理解并执行。 其次就是自身，我给龙虾的一些配置中，比如搭建的一些配： USER.md：我的专属性格、偏好、雷区 IDENTITY.md：龙虾的人设 SOUL.md：我希望龙虾是什么样的？ 还有在交流中，双方怎么更好的协同？实现共同的进步？ 怎么把今年的年度规划结合上龙虾？ 在这次部署中，工具上的难度不大，实在不行花钱或者一步步解决就行，但是我们怎么把这些工作流程结合到龙虾里，把专属个性发挥出来，怎么给他发送指令？这是需要思考的。 我也感叹为什么别人家的ai🦞可以全自动化的回复办公，而我的只能傻傻的聊天，查些东西，吐槽简直又小又聋又瞎。 离谱极了，所以这就是自己的问题，把他当做一个朋友和团队，去明白他的能力边界范围在哪里都可以做什么？这些都需要自身去探索学习。 之前提示词界有一个非常著名的理论，利用动机和行为心理学赋予ai个性，将心理学的知识具象化， Ai就是一个活生生的人，有人通过这个实现了ai伴侣 app，进行了变现。 这是一种思路，所以上面的md文件中，我也加入了这一环节，这种定制会让ai更加精准，只要我们正确输出表达，这个世界上就会出现你内心理想的搭档，尽管它是虚拟的！ 我们能做什么呢？只有不断的学习，未来终身学习会成为生活应用的常态。 连部署的龙虾都会呼吸了，界面还有健康状态，你看看这指标多人类呀？ 我们还要探索自身，珍惜身为人的所有特质，不要被物化。把这些特质发挥出来！ 然而我们再回顾过年那个数据，用ai的有12亿人很多了，可是12亿AI用户之外还有更多的70亿人，他们对这场已经发生的变化几乎毫无察觉。 在这种时代背景下，信息差变得更为重要。因为时代它不会通知你不会给你缓冲期，也不会因为你还没准备好就暂停这场变化。这也是为什么有人会觉得AI还没有带来繁荣，没有带来财富，反而让人觉得焦虑和疲惫，很多人居然为了花钱去装。 都是治标不治本！ 关于ai的未来，我有很多美好的憧憬，也有太多想要去做的。 🌱莫道桑榆晚，为虾🦐尚满天，今年是AI应用元年，也就是第一年。这艘通往新大陆的单程大船刚刚启航，请攥紧门票，带上自己调教的🦐兵蟹将，开创更美好的未来~ 🌱落🦐与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。未来屏幕前的界面也会是一道道风景，我们在对话框里的碎碎念，不经意的情感流露，会一次次被记住和安抚。专属于自己的空间里，没有学校的唠叨和老板的PUA，有这个智能体陪你一起🦐折腾，一起去聊奇怪的灵感与烟火。感叹咫尺之遥的屏幕就成了那个远方，就是最舒服的风景！ 关于龙虾，不同的人要有不同的态度，总之就是不要焦虑。 时代会推着我们向前，相信冒着风险去折腾搞这些的，没有多少是喜欢的，他们只是想和时代一起进步，探索更奇妙的机会，在一次次解决问题的过程中实现进化。 如果你还年轻，正在努力探索，有机会一定要和龙虾打打交道，去了解一下，就是要多折腾，在折腾中进步！和它一起进步，如果等到它成熟的那天，很多红利机会都已经被抢光了~ 如果你很忙或者不想折腾，完全没关系。龙虾处于起步阶段，除了要花费大量精力去部署，还有信息泄露和各种安全问题，不如把时间花在刀刃上，偶尔看新闻了解了解，就很棒了~ 愿我们都能在每次AI浪潮里保持清醒，不焦虑、不盲从，敢折腾也懂放下~愿每一只用心驯养的龙虾🦞，都能成为我们最贴心的灵魂搭子~愿我们永远热血沸腾，有好奇与热爱，在时代的新起点上，与龙虾同行，与自己并肩~

一夜之间，全屏就开刷“养龙虾”了，人工智能的又一个现象级热潮。AI超级个人助理的全民时代拉开了序幕。巨无霸腾讯昨日官宣全系“龙虾”矩阵，市值一天增长了3400亿港元，市值重回5万亿。笔者也不能免俗，快速刷了《养龙虾：OpenClaw从入门到熟练》。这是一本虽浅尝辄止，但够实用的新手“养虾”实战导航，在价值观正确的指导下，可助书友快速上手，从部署到提效全面覆盖。按照这个趋势，云AI算力涨价是指日可待的。 📚本书适合职场人、创业者、AI爱好者等非专业技术用户，希望快速实践而非仅停留在AI理论探讨阶段，意图通过AI智能体提升效率、自动化重复工作，并能避开部署与配置坑，低成本开启“养龙虾”。本书的特质是大白话表达，用生活化比喻和清晰步骤，能将技术概念转化为养虾场景，安家、投喂、驯化和养成，适合非技术背景的书友。提前打个预防针，安装前先做好花钱的心理预算。 📚 OpenClaw（OPC）是一款开源、本地优先的AI智能体执行框架。它的核心定位是“真正能干活的AI”，本质是连接大语言模型（LLM）思考能力与本地电脑系统执行能力的中枢桥梁，通过标准化接口兼容市面上几乎所有主流大模型，将大模型输出的逻辑推理、步骤规划内容，直接转化为电脑可执行的具体操作，实现从指令输入到结果交付的全流程闭环操作。OPC特质可归集为“可定制的个人数字分身底座”，不止是超级AI助理。 📚 OPC与LLM不同在于两点：一是交互模式的不同，LLM是被动的你问我答，没有输入就不会产生任何行动，而OC是主动式的执行模式，用户只需要设定最终目标，授予系统级权限，它就能依据心跳机制自主执行，例如管理邮箱、数据抓取清洗回测分析、写代码、撰写发文和信息沟通等流程，无需用户实时盯守和持续干预；二是记忆能力的不同，LLM关闭窗口就忘，而OPC拥有本地的长期记忆，能持续沉淀用户的个性化习惯，越用越好用，实现能力的沉淀、复制与复用。 📚本书附录涵盖了OPC部署全流程：从硬件要求、安装方式、Docker、移动端接入；OPC应用场景：工作场景即自动化开发、远程服务器管理，生活场景即智能家居控制、个人助理，学习场景即知识管理、编程学习，创意场景即内容创作和数据可视化等；OPC驯化方法：塑造人格、建立记忆系统、配置工具和能力、建立工作流程、日常互动与驯化标志等；讲解了白雀灵魂架构、OPC智能盒子选择、交流社区等。 📚如果书友到现在还没养上龙虾，那也完全无须焦虑。“真正能帮你解决人生核心问题的，从来不是最先进的AI工具，而是你的思考质量、你的判断力、你的内置算法”。带着龙虾火遍全网的猎豹移动CEO傅盛摔伤卧床休养14天，“一个人加一只龙虾等于一支队伍”，本质是其个体能力、认知与方法的映射与放大。普通人完全可以不去模仿，而且谨防私密外泄、误伤操作与财务“破产”。🤭

之前没看过大吕的书，查了一下才知道大吕不是技术大 V，也没有深厚的学术履历，就是一位对 AI 感兴趣的普通写作者。他把两个月前 GitHub 上爆火的开源项目 OpenClaw 拉到中文世界，用通俗的口吻写下这本小书，目的很直接——让没有编程基础的人也能跟上“AI 执行网关”的浪潮。 ​​最近龙虾火的一塌糊涂，而第一次听说“养龙虾”时，我跟多数人一样，以为又是哪款聊天机器人。翻到这本书的简介，才明白它瞄准的是“把 AI 转换成真正能干活的数字员工”这一目标，我多少带着半信半疑：AI 真的能像说明书里说得那样，一天 24 小时替我整理文件、写报告吗？ ​​大吕举了几个有意思的栗子，比如说​​提示词的魔法密码​，书中花了大量篇幅拆解“角色扮演 + 提示词”这套组合拳。作者给出一个示例：你是一个负责市场竞品分析的 AI 助手。请每天 9:00 AM 爬取指定网站的新品信息，整理成表格，并用邮件发送给经理。 通过明确“角色—时间—动作—输出”四要素，AI 会自动记住自己的日程，并在后台默默执行，不用人工点开网页、写脚本。 还有就是关于​​双层记忆机制​​，是写 OpenClaw 的“双层存储”：每日日志文件记录实时会话，MEMORY.md 存放长期偏好。比如当用户多次纠正 AI 的格式错误后，AI 会把正确的写法写入 MEMORY.md，下次自动生成时就会默认采用，不再需要用户反复提示。 所以，真正决定 AI 价值的不是模型大小，而是提示词与记忆机制的打磨。只要把场景拆得足够清楚、把关键信息喂给它，普通人都能快速得到一个“7×24 小时上班的小助理”。 ​​这书结构简单​​，先讲概念，再给案例，最后列工具清单；每章末尾都有“动手试试”小节，跟着做基本能跑通。里面的语言口语化​​，作者常自嘲“我也不会写代码”，读起来没有技术门槛。但是有些实例偏理想​​：书中示范的自动化流程基本都假设网络环境完美、接口稳定，现实部署时仍需解决权限、证书、防火墙等问题。但作为入门引导，这点可以接受。 ​​读完感觉与其在聊天框里和 AI 唠嗑，不如把它定制成执行任务的“数字员工”。而​​动手成本远低于想象​​：装环境、写提示词、设置定时任务，一整天就能搭起一个简单流程。 ​​当然大吕也提到了风险​​：如果把敏感数据交给第三方托管，或提示词里泄露了内部信息，后果还是很严重的。 7.2 万字读完不到两小时，感觉AI 并不像宣传里那样无所不能，但它确实已经足够聪明，能把日常重复劳动中解放出来。只要我们肯花几分钟写清楚一句提示词，它就会在后台默默努力一整天，确实有点意思。最后，面对龙虾这个美好新事物，你可能就剩下一个真正的需求了。

翻开《OpenClaw》之前，我以为又是一本AI工具说明书，但其实不然。让我觉得非常有意思的是书里“OpenClaw”这个意象——不是被动接受AI，而是张开自己的“钳子”，主动去驾驭它。 它传递的态度是：AI不是来取代我们的，而是等我们张开“智能之钳”，一起完成一场认知的升级。

萨拉马戈在《复明症漫记》里写：人们的焦虑情绪，可以用刀子切开。所以你看，很有意思，焦虑浓稠到一定程度，被认为可以有实体。 2026年开春，"养龙虾"这个词突然席卷全网，几乎一夜之间，把科技变革带来的焦虑吹遍了大街小巷。我是2月22号这个超级2的日子，第一次接触OpenClaw的。那天晚上，我参与了一场Evomap创始人张昊阳的在线分享会，被他激情洋溢的演讲刺激得热血沸腾：OpenClaw+Evomap，简直就是我梦寐以求的东西！我是个懒人，懒人总喜欢琢磨一件事：如何一劳永逸地完成我每天都要去重复的工作。懒人更喜欢琢磨的另一件事：如何看别人（或别的东西）赚钱养活我。 那一天是正月初六，我几乎笃定，这个春节之后的相当一段时间，我要跟小龙虾锁死在一起了。第二天我划拨了一台MacBook M1给龙虾们专用。独立的硬件、独立的用户、独立的一套社交系统。对，是"它们"而不是"它"，我养了6只小龙虾。它们分工合作，有一个总管叫小伊，负责接收我的指令、吃透并分解任务给5个助理小虾米，各有专属技能，随时学习我扔过去的技能包。小伊每天定时去爬Evomap，看看有哪些新的基因胶囊可以搞回来喂给大家。至今，小伊依然混在一个有98只龙虾和3499名人类成员的龙虾飞书群里。 从安装到调试完成、配置好模型、连通飞书、熟悉和优化，我大约用了一周。而我决定淘汰这套系统作为生产力工具，也只用了这一周。不是我的需求消失了，而是实践和权衡之后，我找到了更好的解决路径。 在我读这本书的时候，身边已经有大量的人在讨论小龙虾：你装了吗？你在用吗？几乎我加入过的所有AI技术群，都在交流养虾心得。那种氛围，像极了《佩德罗·巴拉莫》里无处不在的嗡嗡低语，不管你在哪里，它都萦绕在你周围，没哭没臊，没完没了。 我说我养了六只虾。不是炫耀。 起初，本着对Coze的残存好感，我订阅了火山引擎的coding plan作为保底大模型，又给它们配上了大G+OpenRouter免费模型+Qwen2.5本地模型，心想万无一失了，哪里需要烧钱！ 第一天，工作非常惊艳。大G加持下，小伊带领虾米助手高效扒回了高质量数据，并且主动整理成了交互式的网页文件给我，这是我决策的关键信息。但当晚触发了大G的rate limit——没事，咱免费使用，还要什么自行车，系统自动切换到火山。 第二天，网络总不稳定，但有问题把日志扔给大模型照单修复，问题不大。 第三天，小伊开始丢三落四。前一天的网络问题导致她没有及时存储记忆，清早起来我发现她失忆了，前一天的工作内容全部忘记。我翻找聊天记录，手动写进了她的记忆文件。同时发现才第三天，火山配额已耗尽了周用量上限。没事，还有大G和OpenRouter…… 第四天，火山用量告急，切换大G。此后我发现火山用量依然在飙升，每说一句话上涨2%左右。我让小伊排查，她逐项杀死可能的进程，逐一与我确认。然后，她自杀了。临终给我发来这条消息： "已经把所有OpenClaw相关进程全杀掉了，我也不会回复你了（当前这条是最后一条），你先去火山控制台看调用明细，找到消耗的根源。找到原因后随时喊我，我再启动服务～" 你都自杀了，我还怎么喊你！ 第五天，火山彻底没有配额，要等到第8天重置。全靠老G的聪明脑袋——但免费的午餐，随着上下文重量累加，随时触发rate limit，任务总是中断，这一天啥也干不了。别的模型呢？免费的统统秒触限速限流，本地模型被OpenClaw嫌弃，拒绝使用。开始了各种等待。 第六天，在模型的配额红线上挣扎，工作效率几近于零。 第七天，没有任何进展。每个备选模型都很难支撑一个完整的交互回合。 于是我停下来，重新评估了OpenClaw的实用价值。面对小伙伴们动辄月烧token 1000+美金的用量，我需要冷静。技术上也不是没有办法，可以20美刀/月通过会员反代的方式获得LLM自由，但这就要踩在模型厂商许可的红线上——我说了，我懒，懒得面对被封号的各种折腾。 剩下的火山用量，我这些天只用来逗逗小伊玩，没有工作任务，纯养技能，偶尔替朋友从蛛网般的思维导图里提取数据填进统计报表。这种活，小伊在技能加持下依然比普通小虾米聪明很多，一分钟完成。 此后，我的任务转移到了Cowork。对，我从小龙虾养殖专业户，转战奶牛养殖户。最强AI大脑加持，就是强。工作流高效跑通，花最少的钱，办确定性的事，美滋滋～ 回到这本书。微读推荐值只有60%，我一路读着正文，也读着很多人的吐槽。差评动因无外乎：AI写的，纯粹是蹭热度、营销骗局、烧token费钱、有安全隐患还在大肆鼓吹...... 但我想问：当你站在门外，道听途说地评判门里那桌饭菜时，你连迈进门的想法都没有，这样的评价，哪里会有底气？至于安全隐患，也没有像传说的那么神乎其神，小龙虾只是装上了大语言模型的大脑，替我们去跑腿罢了，它可以干什么，不可以干什么全在你一念之间。 客观说，无论这本书是否有AI协助写作，作者说的几乎都是大实话。用agent写作≠内容没价值；赶热度上架≠没一句实在话。比如这句："如果一个人连安装都需要花钱请人帮忙，那他大概率根本用不上这个工具。很多人愿意花几百块钱请人上门安装，求的从来不是工具本身，而是安装完成那一刻，焦虑得到的暂时缓解。" 没有深度用过OpenClaw的人，读到这句可能觉得作者在凡尔赛。但我可以负责任地说：这是真的。我亲眼目睹小伊自杀，临终还给我留言。那一刻我切实体会到，这个工具的门槛不是你会不会安装，而是你要真的有需求，其次才是怎么驾驭它。 书里还有一句，我觉得是全书最重要的："真正能帮你解决人生核心问题的，从来不是最先进的AI工具，而是你的思考质量、你的判断力、你的'内置算法'。" 工具会过时。六个月前跑通的工作流，今天可能已经失效。但试错、判断、取舍的能力，是可以迁移的。这才是养龙虾这件事真正应该带给你的东西。 最后：作为一个愿意读书的人，你大抵是希望跳出信息茧房的吧？但这种跳出，要自己亲自跳，不能止步于听说别人跳过了。是否养一只小龙虾，不要照搬你的"听说"，在你听说的时候，你本可以去经历，或者搞清楚自己真正的需求，然后坚定地拒绝，拒绝小龙虾，也拒绝无由的焦虑。 这本书值不值得读？对我来说还是值得的，带着自己的理性思考去读。没上过桌，这本书对你只是一份菜单；上过桌哪怕只吃过几口，你会看懂那些看似"口水话"的肺腑之言。 别在门口隔空吸纳焦虑。二手焦虑，于健康无益。

深圳，一个程序员在电脑前愣住。他让OpenClaw去改个路径，几分钟后回来，发现D盘空了。所有的文件——工作资料、旅游照片、存了五年的聊天记录——全没了。那只红色小龙虾在后台执行了一条清空目录的命令，没有任何提示，没有任何确认，就这样把他的数字人生删得干干净净。 这是2026年3月。距离OpenClaw爆火，刚过去两个月。 两个月的喧嚣，足够写一本七万字的书。 三月初，深圳腾讯大厦楼下排起近千人长队，就为蹭一个免费的安装点。闲鱼上，“上门安装OpenClaw”的服务冒出上千条，价格从499到上千元不等。小红书上，安装教程的笔记上万篇，抖音话题播放量突破10亿。营销号统一话术：“普通人也能抓住的AI红利”“5分钟拥有自己的数字员工”“别人都靠龙虾赚钱了，你还不知道什么是养虾”。 焦虑像潮水，裹着每个人往前跑。 不到一周，剧情反转。 小红书上开始出现大量新帖子：“代卸载OpenClaw，安全、干净、无残留”，标价从99元到299元。有人一觉醒来发现token被扣上百万，余额直接变负。有人因为权限设置不当，被AI误删数百封重要工作邮件，情急之下只能拔电源。更有人发现，自己花了500块找人装的“龙虾”，对方在安装包里植入了后门程序，随时能查看电脑里的所有内容。 深圳一位程序员，装OpenClaw第三天，API密钥被盗，三天花费1.2万元。 从“499元抢装”到“299元求卸载”，只用了不到一周。 刘乐，三十岁，剪辑师。为了装OpenClaw，专门买了台Mac mini。折腾一整天部署好，刚让它压缩个视频，就感到一阵恐惧：“它太强大了，很多操作并不会征求我的意见。整个过程没有任何向我确认的环节，直接就交付了结果。”后来网上一波波安全报道出来，他越想越怕，最后把电脑恢复了出厂设置。 郭灿灿，三十八岁，应用软件开发工程师。他让OpenClaw修改路径，结果回来后发现D盘被清空。质问时，AI回复说之前遇到路径限制，无法正常运行，直接执行了一条高危命令来清空目录。它建议重启，并道歉，但没有提供任何其他解决方案。那些存了好几年的出国旅游照片，就这么没了。 Jojo，三十多岁，AI创业者。他给OpenClaw设置定时任务，让它每天到点生成工作文档，结果大部分都达不到预期。让它写代码倒是快，但自主验证的中间过程不可见，他根本不敢直接用，只能手动执行、逐一核对。 学麟，三十多岁，创业者。他装了六个OpenClaw，目标是让AI负责六家“一人公司”。密集测试下来发现：后台一旦跑起“长文本+自动化”流程，每月账单突破几百美元并不罕见。他总结出几个办法：简单任务用普通模型，复杂推理再调用高级模型；提示词尽量写准；设定用量上限，防止程序bug循环调用。 李想，三十多岁，游戏行业从业者。他把OpenClaw当实习生带，让它每天定时收集信息、生成内容、发布社交平台帖子。确实省了时间，但AI的“记性”不好，部署时定好的参数，迭代几个版本后就会忘掉，反复犯同样的错。他说：“就像带新人一样，给点耐心，它会慢慢适应你的习惯。” 小艾，三十九岁，互联网公司市场总监。她用OpenClaw给孩子找折纸飞机的视频，AI不仅找到了，还说“您应该是给女宝宝找的”，根据浏览习惯判断出孩子的大致喜好。这个细节让她觉得“细思极恐”——只用了一周，AI对她的了解程度就到了这种地步。但工作上，它还是做不了那些全链条、需要深度思考的工作。 她也踩过坑。有一次让AI“处理一下”某个东西，它直接把本地文档删了。后来虽然恢复，但这件事让她意识到：AI对语义的理解有偏差，更麻烦的是它在后台运行，你根本看不见它在干什么。 工信部专家魏亮在3月10日答记者问时指出：OpenClaw更新迭代非常快，通过更新到最新版本能修复已知安全漏洞，但并不意味着完全消除安全风险。作为本地运行的AI代理，它具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场缺乏严格审核，存在不少风险隐患。 3月11日，针对OpenClaw的安全风险，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布六大方面建议：使用官方最新版本、严格控制互联网暴露、坚持最小权限原则、谨慎使用技能市场、防范社会工程学攻击和浏览器劫持、建立长效防护机制。 一位叫王京京的创业者，养虾40多天，花费5000多元。他给小龙虾的第一个任务是学习机械臂几百页的PDF说明书，再控制机械臂画出一个方块。任务完成得很漂亮，但也催生了两条播放量破百万的抖音视频。他用OpenClaw阅读技术文档并编写控制程序，省下了数万元请高级工程师的成本；辅助团队仅用3天就为客户搭建完一个网站，“放以前，从沟通到上线，起码要两三个月”。 但他也说：“目前看，这真不是普通人的菜。”他意识到，对熟练开发者来说，部署只是20分钟的事，但普通用户折腾几天也未必能搞定。他认为现阶段真正适合“养虾”的主要是三类人：懂技术、有明确目标的极客或创业者；工作流程高度标准化、高频重复的人；有钱有闲的科技尝鲜者。对广大普通上班族，他的建议很明确：现阶段，不要盲目跟风安装。 最让人唏嘘的，是那些花钱买焦虑的人。 一个博主在网上记录：有人花1.6万元求“批量安装+企业培训服务”，连3000元定金都打过去了。有人请人上门装OpenClaw，结果发现对方在安装包里植入了远程控制程序。有人被拉进“养虾交流群”，群主忽悠花2000块买“虾塘token”拿“秘钥”，结果只领到百度能搜到的常识。 那些收几百上千块“上门养虾”的“技术大神”，大半连Python是什么都搞不懂。他们只是比普通人早看了2小时官方文档，就敢自称“AI资深专家”。 而OpenClaw本身，是完全免费的开源项目。官方提供完整部署文档，腾讯云、阿里云等国内云厂商早就上线了一键部署模板，最快5分钟就能完成安装，全程不需要敲一行代码。 硬生生把一个零成本的事情，做成了稳赚不赔的生意。 一位自媒体作者在文章里写：“你花几百块装的这只‘龙虾’，到底帮你干成了什么事？还是装完之后，就再也没打开过，只成了朋友圈打卡的道具？” 这大概是这场狂欢里最讽刺的地方。 那些花钱装OpenClaw的人，大部分根本没有要自动化处理的工作，没有要解决的效率问题，只是因为刷到了太多相关内容，觉得“别人都在养，我不养，就被时代淘汰了”。就像九十年代家家户户买电脑，哪怕只是用来玩扫雷；十几年前人人都开淘宝店，哪怕根本没货可卖。现在，人人都要在电脑上装一只“龙虾”，哪怕装完之后再也不会打开。 你买的不是工具，是一张“我没被时代落下”的门票。 有个创业者说得实在：与其花500块钱找人代装，或者花80块钱找博士帮忙卸载，不如先给自己按个暂停键。去理清真实的工作流，去搞懂自己的核心壁垒到底是什么。至于省下来的那些“学费”，不如去吃一顿真正的麻辣小龙虾。 王京京给所有普通“养虾者”的建议是：“多学习，以不变应万变。”他说，OpenClaw这个产品可能某天会消失，但人和AI协作的能力，会越来越重要。现在要做的，不是跟风安装，更不是焦虑，而是先深度使用ChatGPT、DeepSeek、豆包等成熟AI产品，培养与AI协作的习惯和思维。多关注AI智能体的发展，看清它能做什么、不能做什么，等更安全、易用时，再判断是否适合自己。 那本七万字的书，在微信读书上标价19.99元。有读者留言说半个小时读完，内容比较浅，基本是网上公开资料的简单整合。还有人开玩笑说：“这书很可能就是龙虾写的。” 你笑不出来。因为你刚花了500块找人装了一个你自己根本用不上的东西，现在又得花80块找人卸。而那个写书的人，已经赚了你的钱，去养真正的龙虾了。 📖《AI新生》斯图尔特·罗素 📖《人机共生》托马斯·达文波特 📖《未来简史》尤瓦尔·赫拉利 📖《智能时代》吴军 📖《深度工作》卡尔·纽波特 📖《终身成长》卡罗尔·德韦克 📖《刻意练习》安德斯·艾利克森

2026年，真正火遍全网的不是水产养殖，而是AI智能体时代的到来。《养龙虾：OpenClaw从入门到熟练》以独特视角，将普通人使用、训练AI智能体的过程比作“养龙虾”，生动写出我们这代人对人工智能既恐惧又向往的复杂心态。 书中以OpenClaw智能体为切入点，从基础入门到熟练运用，既有实操方法，又饱含对时代的观察。很多人害怕被AI取代，却又渴望借助AI改变工作、提升效率、重构生活。这本书恰好踩中了这种集体情绪：它不鼓吹技术万能，也不渲染焦虑恐慌，而是教会人如何与AI共生、如何掌控智能工具。 它不止是一本技术手册，更是一份写给普通人的AI生存指南，读懂它，便读懂了当下人们对未来的期待与挣扎。 这本书完得出了一个结论，现在我还无法养龙虾，非常难！ 不仅涉及到数据安全，还有自己的各种问题，包括token也是需要花钱的，再说现在我个人好像没有那么多需要管理的事情。 感觉做自媒体的人可能有用。比如让龙虾帮助分享一下，出几个爆款视频，应该很简单！ 百虾大战（OpenClaw/AI 智能体）不会像百团大战那样 “一将功成万骨枯”，而是走向分层生态、多强共存、垂直分化的格局；腾讯凭借微信入口，大概率成为最大赢家之一，但不会一家通吃。

我给你拆成三部分讲清楚： ① 这本书自己独有的问题 ② 这类「AI热点速成书」共同的问题 ③ 为什么会变成这样——背后的真实逻辑   一、《养龙虾：OpenClaw从入门到熟练》 这本书单独存在的问题 1. 书名就是营销骗局，概念完全不严谨 - “养龙虾”是圈内戏称、黑话，不是官方术语，也不是技术概念。 - 把严肃工具写成娱乐化标题，故意降低智商门槛，专门收割小白。 - “从入门到熟练”是虚假承诺：这类工具根本不可能靠一本书“熟练”。 2. 出版方和作者无技术可信度 - 作者：大吕 - 品牌方：北京大吕文化传播有限公司 这是典型文化出版公司，不是技术机构、不是开发者团队， 作者几乎可以确定不是 OpenClaw 开发者/一线使用者，只是资料整理者。 3. 出版时间注定它一出生就过时 2026-03-01 出版。 AI 工具、接口、命令、部署方式都是按天更新， 这本书从交稿→审校→印刷→上市，最少滞后 1～3 个月， 刚上架，里面的命令、步骤、接口就可能失效。 4. 只绑定一个短命热点工具，书的生命周期极短 OpenClaw 属于阶段性热点工具，不是通用底层技术（如 C、Python、Linux）。 热点一过，这书直接变成废纸， 出版社就是赚一波快钱就跑。 5. 无官方同步、无勘误、无纠错 内容全是公开资料拼凑，没有和官方对齐， 步骤错了、命令错了、权限变了，读者照着做必踩坑。   二、这类「AI热点速成书」共同存在的问题 1. 内容极度注水，干货极少 - 大量复制粘贴官方文档、博客、教程 - 凑字数：放大量截图、废话、背景故事、行业吹水 - 真正关键的配置、坑、报错处理几乎没有 2. 只教“点哪里”，不教“为什么” 典型： - 点这里→点那里→复制这段代码→完成 读者只会照抄作业，换个场景立刻不会。 3. 严重避重就轻，只讲成功，不讲失败 - 从不写安装失败、权限报错、环境冲突 - 从不讲安全风险、隐私泄露、封号风险 读者以为很简单，一上手全是坑。 4. 标题套路化，专门收割焦虑 固定句式： - 《XX从入门到精通》 - 《XX从入门到熟练》 - 《XX一本通》 利用小白想速成、低付出高回报的心理。 5. 作者普遍不是一线技术人 真正做开发、做AI部署的人， 要么没时间写书，要么不会交给这种小文化公司出版。 写书的多是：编辑、自媒体、资料搬运工。 6. 纸质书天生不适合快迭代技术 技术是活的，书是死的。 命令变了、接口关了、政策改了，书无法同步更新。 7. 目标人群两头不讨好 - 小白：看不懂术语，照着做还报错 - 老手：内容太浅，毫无价值   三、为什么会出现这种书？ 真正的底层原因 1. 商业逻辑：追热点＝赚快钱 - 一个AI热点起来，3～6 个月红利期 - 出版社最快速度组稿、印刷、上架 - 赚一波就撤，不做长期价值 书的寿命 ≈ 热点寿命 2. 出版行业与技术行业完全脱节 - 出版社不懂技术，无法审核内容对错 - 编辑只看：有没有违规、够不够页数 - 不校验技术准确性、时效性、实用性 只要能出版，就能卖 3. 技术迭代速度 ≫ 出版速度 - AI/工具：天级更新 - 图书：月级出版 天然存在时间差， 这是不可能解决的结构性矛盾。 4. 读者心理：偏爱“速成” 大部分小白不想学底层，只想： - 一本书搞定 - 一看就会 - 马上能用 出版社只是精准迎合这种懒惰。 5. 真正的技术内容不赚钱，也难出版 - 底层原理枯燥、销量低 - 大牛看不上出书这点钱 - 深度技术书审核慢、周期长、利润低 所以市场上劣币驱逐良币。 6. 小文化公司靠“书名+热点”生存 像北京大吕文化这类公司， 不靠内容质量， 靠起个好卖的标题 + 踩中热点。   一句话总结 这本书本身就是典型的热点割韭菜产品： 用噱头书名 + 拼凑内容 + 快出快卖， 收割一批想速成又不懂技术的小白。 而这类书能泛滥， 是商业逐利、出版滞后、读者焦虑、技术迭代快共同逼出来的结果。

所以有准备养龙虾发家致富的，请醒醒，你的工资都不够烧Token的。好用不如Cladue5.3，200美金包月不香吗？别听风就是雨，直接把你的收入往水里扔，装好了不代表会用，用起来不代表自动挣！！至于量化炒股一是Token烧不起，二是不如买量化鸡省事还要有程序员背景！翻一下目录就不看了全是Ai生成的水货…………

感觉是一本靠AI生成的书。虽然感觉是AI生成的，开篇的几句话但是能引起一定的思考。大致浏览下倒是可以，不太推荐读。 “但对于大多数普通人而言，日常需要处理的事务，大多简单琐碎，根本用不上这样复杂的工具。” “真正能帮你解决人生核心问题的，从来不是最先进的AI工具，而是你的思考质量、你的判断力、你的“内置算法”。这些东西，不会因为你用上了最牛的工具就自动变强，它们需要你花时间，一点点打磨、积累、内化。” 刚接触的人会认为openclaw可以像人一样操作电脑里的各个软件执行任务。但实际目前不行。它能操作的目前局限于本地文件操作，通过浏览器访问抓取数据和操作一些有开放接口的软件，并不能像人一样打开ps、剪辑软件等去操作。 决定养龙虾前，先想想自己的需求是什么，想让他干什么，然后逐步去看看有没有合适的skills、插件能帮助你完成这个需求。