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OpenClaw可算有小白能用的桌面版了,這就是2026用Agent讀取全網(wǎng)信息的正確方式

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   過年在家炫耀OpenClaw的時候,

  發(fā)現(xiàn)他們的桌面版更新到第10版了,還是非常難用,我本來是為了把Mac所有權(quán)限都給它來測試最近X上火的OpenClaw 3個新用法,都是跟信息流相關的。結(jié)果真的巨容易斷連。

  

  

  所以我用Grok把X上的OpenClaw桌面版都安裝了一遍,AionUi(gitHub 16.4k),Clawapp,Cua(github 12.6k),還有網(wǎng)易有道新開源的LobsterAI(有道龍蝦),說是中國版OpenClaw。

  先說結(jié)論,現(xiàn)有的OpenClaw桌面版的作用分兩大類,單純給OpenClaw提供可視化頁面,以及給OpenClaw提供一個本地沙箱的。

  LobsterAI兼容了這兩功能,用下來每次對話里切換不同的模型,壓對話成本,正好能組合用Claude Sonnet 4.6和其他Coding Plan模型,給OpenClaw部署的定時任務也可以可視化管理。

  

  lobsterai.youdao.com(mac和wins都支持)

  https://github.com/netease-youdao/LobsterAI

  有道的這個產(chǎn)品雖然是桌面版,但是依舊可以鏈接釘釘,飛書,telegram和discord,OpenClaw自家的桌面版只留了海外平臺的配置接口。

  

  LobsterAI還有一個能解決本地安全的配置,

  沙箱自動切換,當它執(zhí)行一個任務的時候,他會優(yōu)先先看當前的VM沙箱能不能完成,實在是完成不了的話就會切換到本地運行,所以就不需要本地一個,云端一個,mac mini一個了。

  

  我收集了這段時間X上like大于1000的OpenClaw信息流玩法,用LobsterAI測試了一下效果。第一個是每日Reddit摘要

  我本來以為就只有我一個覺得Reddit的信息展示做得爛,關注的頻道多了推薦流太雜,關注少了還推不準,有時候想要在帖子下發(fā)表意見發(fā)現(xiàn)每個子頻道的規(guī)矩還不太一樣,但偏偏里面的人在討論一件事情的深度上要比X深,如果你能夠挑到合適的子頻道的話,真的會有很多一手消息。

  我是又愛又恨。

  

  而且不像文章爬一次就好了,他是評論套帖子,帖子里面還有帖子。

  我決定把這個難題交給LobsterAI,

  用的是Reddit (read only - no auth)這個skills,

  提示語沒有必要是固定的,從別人那里copy過來的提示語不一定是完全適合你的,我也不需要去迭代提示語,因為LobsterAI可以寫入本地markdown,所以應該是讓它學會我的喜好。

  輸入很簡單,就是任務本體+定時+記憶迭代,

  我希望你從下面這些 subreddit 里,挑選出表現(xiàn)最好的帖子給我。

  https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/

  另外為 Reddit 的整理流程建立一份獨立記憶,用來記錄我偏好看到哪類帖子。并且每天都問我,我是否喜歡你提供的這份列表。把我的偏好沉淀成規(guī)則寫進記憶里,用來把之后的內(nèi)容摘要做得更符合我的口味,比如不要包含梗圖。

  每天下午 5 點,執(zhí)行一次這個流程,并把當天的帖子摘要發(fā)給我。

  這里額外說一下,在桌面端管理技能比在命令行好的一個點,可以從本地文件夾和zip導入,還可以直接貼一個GitHub的URL,它會把倉庫里面的多個技能都全部導入進來。

  

  第二個我最近高頻使用的case就是,

  skill last 30 days

  這是我覺得Deep Reserach和剛剛的每日摘要都很難擊中的地方,它會調(diào)查過去30天Reddit和X上的相關話題,發(fā)現(xiàn)社區(qū)的真實需求,還可以讓LobsterAI做一個mini app來解決這個問題。

  這個結(jié)果還是蠻真實的,都是我遇到的坑,

  

  這樣直接做個網(wǎng)頁掛個域名就可以發(fā)版了,Agent形態(tài)下的信息流,就是可以跑通這種「發(fā)現(xiàn)需求→做出產(chǎn)品」的完整鏈。

  完全體可以同時支持Reddit,X,Youtube和基礎聯(lián)網(wǎng)搜索的。

  第三個case是能理論上支持109+平臺的新聞聚合,還自帶內(nèi)容去重。

  雖然已經(jīng)折騰過RSS快10年了,但一天早上還是要看那么多平臺,而且是在很多網(wǎng)頁本身就已經(jīng)是信息聚合平臺了的基礎上,所以我是不會放棄用Agent解決這個問題的。

  

  我看到的那一刻就決定要燒token來跑通了,

  從ClawHub安裝tech-news-digest。設置為每天早上 9 點把科技新聞摘要發(fā)送到 Discord 的# tech-news 頻道,同時也發(fā)到我的郵箱【郵箱地址】。

  這個skills需要比較多的環(huán)境設置,需要X,BRAVE和Github的API Key和發(fā)動郵箱,LobsterAI會輔助我們完成配置。

  

  本身這個就已經(jīng)自帶109個信息源了,但是還可以加自己的源,

  Add these to my tech digest sources:

  - RSS:https://openai.com/news/rss.xml
- Twitter: @aiwarts
- GitHub: LearnPrompt/LearnPrompt

  這樣每天早上我樂意看郵件看郵件,想要看文字版就去discord,

  用多了就真有點回不去了,

  一個好用的圖形交互界面,

  對于對話管理和沙盒切換的體驗提升,

  是實實在在的。

  這就跟我用Codex App的感覺一樣。

  一開始真沒覺得它比在終端里直接用Claude Code要好用多少,用多了就發(fā)現(xiàn)一些習慣回來了。

  我們都已經(jīng)習慣了網(wǎng)頁版的AI,

  習慣了對話搜索,記憶管理,定時任務。

  當我在終端里跟AI交互時,總會下意識地覺得,

  這是一個需要專注完成的編程長任務。

  但LobsterAI不一樣,

  它沒有這種心理上的負擔。

  隨便打開一個對話就可以繼續(xù)vibe working了,

  我想什么時候用,

  就什么時候用,

  它一直都在。

  @ 作者 / 卡爾

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