Kimi Claw，國內(nèi)第一批「吃」上 OpenClaw 的 AI。

作者｜徐珊

編輯｜靖宇

2026 年，一只小龍蝦攪翻了整個(gè) AI 圈，年后 OpenClaw 余熱還在繼續(xù)發(fā)力。

近期，多家國內(nèi)模型廠商先后推出對(duì)標(biāo) OpenClaw 的產(chǎn)品，Mini Max 推出的 MaxClaw，Kimi 推出的 Kimi Claw，顯然，OpenClaw 所展現(xiàn)出的 AI 執(zhí)行力，以及開發(fā)者們對(duì) AI 執(zhí)行結(jié)果所展現(xiàn)出來的包容程度讓市場看到了價(jià)值空間。

在一眾對(duì)標(biāo)產(chǎn)品中，Kimi Claw 的定位比較清晰，它并非從零自研的 Claw 產(chǎn)品，而是基于 OpenClaw 的托管云服務(wù)，數(shù)據(jù)托管在 Moonshot 云端，并且直接配置了 5000+ ClawHub 社區(qū)技能。

它的優(yōu)點(diǎn)在于使用較為穩(wěn)定，部署方便，上手簡單，且依托于云，可以實(shí)現(xiàn) 24/7 在線執(zhí)行運(yùn)轉(zhuǎn)。打開 Kimi 官網(wǎng)，只需要你一鍵點(diǎn)擊創(chuàng)建，Kimi 就會(huì)直接部署 Kimi Claw。

Kimi Claw 一鍵部署｜圖片來源：極客公園

換句話來說，Kimi Claw 并也不是一個(gè)獨(dú)立新產(chǎn)品，它本質(zhì)上就是一臺(tái)為用戶遠(yuǎn)程開好的虛擬機(jī)，讓用戶通過 Kimi 直接訪問運(yùn)行在云端的 OpenClaw 環(huán)境。

它沒有做任何功能刪減，也沒有額外封裝，和本地部署 OpenClaw 幾乎沒有區(qū)別，只是把部署、配置、環(huán)境搭建這一步替用戶完成了，但并沒有對(duì) OpenClaw 部署之后的調(diào)教過程做任何處理。如果沒有學(xué)會(huì)正確給出指令、合理安排任務(wù)，其上手難度仍然比較高。

對(duì)于從未接觸過 OpenClaw 類產(chǎn)品的用戶來說，這也會(huì)導(dǎo)致一個(gè)預(yù)期錯(cuò)位，用戶以為接入 OpenClaw 就可以做自動(dòng)化 AI 執(zhí)行，但其實(shí)只是多了一個(gè)便攜接口，后續(xù)仍有很多設(shè)置需要自己探索。也因此，為 OpenClaw 類產(chǎn)品提供一些熱門的預(yù)置 Skills 將會(huì)成為不少 AI 模型廠商接下來重點(diǎn)發(fā)力的方向。

目前 Kimi Claw 仍處于 Beta 測試階段，僅對(duì) Kimi Allegretto 以上的會(huì)員開放使用權(quán)限。

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01

30 分鐘搭建自動(dòng)化辦公工作流：

理想很豐滿，落地有門檻

我們發(fā)現(xiàn)，很多用戶和我們一樣，接入 OpenClaw 之后，依然摸不清 AI 的執(zhí)行能力邊界，對(duì)它到底能做什么、不能做什么充滿好奇，但也充滿未知，不知道接入之后該從哪里下手。

其實(shí)，目前不管是本地部署 OpenClaw 這類自動(dòng)化 AI，還是直接接入 Kimi Claw 這樣的外接入口，整體的使用思路其實(shí)可以分成從 0 開始搭建應(yīng)用和從 0.5 開始優(yōu)化應(yīng)用兩條路徑，我們分別從這兩種方式做了實(shí)際體驗(yàn)，首先選擇從 0 開始開發(fā)一個(gè)應(yīng)用，優(yōu)化工作流。

在體驗(yàn) Kimi Claw 之前，我先審視了自己有哪些工作可以被打造成一個(gè)固定的工作流，或者我的工作流中可以有哪些任務(wù)在 AI 加持之下變得更好。而在此之前，我所需要考慮的僅是我與哪個(gè)類型的 AI 工具交互可以得到更好的結(jié)果。

我選擇了工作日記環(huán)節(jié)，結(jié)合每天的工作流，工作記錄、工作總結(jié)、工作反思等環(huán)節(jié)最后輸出一份當(dāng)日工作報(bào)告。找份報(bào)告過去都是個(gè)人耗時(shí)填寫，現(xiàn)在我希望可以 AI 自動(dòng)抓取，再結(jié)合對(duì)話式交互自動(dòng)形成表格。

我先將大致思路遞給 AI 優(yōu)化指令，最后從角色定義、技能配置、數(shù)據(jù)接入、核心工作流、多媒體表格結(jié)構(gòu)、記憶重點(diǎn)、權(quán)限與邊界等多個(gè)層面給出一個(gè)非常長的復(fù)雜指令，遞給 Kimi Claw。

Kimi Claw 很快分析完指令后，和我確認(rèn)執(zhí)行細(xì)節(jié)。比如說，基礎(chǔ)信息、飛書權(quán)限、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和觸發(fā)方式。隨后我們開始按照指令去飛書平臺(tái)搭建飛書應(yīng)用，并且將把 App ID 和 App Secret 發(fā)給 Kimi Claw。

其中有個(gè)環(huán)節(jié)需要在飛書內(nèi)搭建表格的時(shí)候，我讓 Kimi Claw 直接給我表格的樣式，再遞給飛書內(nèi)置的 AI 系統(tǒng)，讓飛書自動(dòng)搭建表格。

Kimi Claw 搭建的應(yīng)用頁面之一｜圖片來源：極客公園

在經(jīng)歷了找不到協(xié)作者、找不應(yīng)用頁面、找不到 ID 等一系列問題，大約半小時(shí)后，我成功接收到了來自 Kimi Claw 的第一條消息。

搭建這個(gè) bot 的速度比我預(yù)期要更快。遇到問題時(shí)，我會(huì)把卡在哪一環(huán)直接告訴 Kimi Claw，然后在其給出的方案中選擇合適的思路去執(zhí)行，如果給出的方案沒有合適的，會(huì)繼續(xù)追問 Kimi Claw 其他解決方法。

Kimi Claw 一鍵部署至飛書｜圖片來源：極客公園

搭建工作流時(shí)，跨平臺(tái)能力的重要性也更加凸顯。接連開放 12 條飛書權(quán)限之后，我最終搭建 AI 應(yīng)用并未完成理想狀態(tài)。其中，我希望 AI 通過閱讀我與他人的聊天記錄，從而梳理出我的工作任務(wù)，但幾輪嘗試后，AI 應(yīng)用獲取的群聊列表仍為空，并表示飛書 AI 應(yīng)用要求 AI 只能讀取自己參與的會(huì)話，應(yīng)用無法讀取群聊列表。

整體體驗(yàn)下來，我認(rèn)為 Kimi Claw 對(duì)一些常規(guī)工作流平臺(tái)比如說飛書、釘釘?shù)乳_發(fā)者工具比較熟悉，基本上給出的指令都能夠直接找到對(duì)應(yīng)的執(zhí)行方式，0 基礎(chǔ)用戶也能夠讀懂并執(zhí)行。但這類企業(yè)應(yīng)用會(huì)對(duì)自身的信息權(quán)限比較看重，開放配置條件也較為嚴(yán)格，或許想要 AI 真正融入工作流，不僅看 Kimi Claw 這類開放者的工具，也需要等待更合適與 AI 融合的應(yīng)用出現(xiàn)。

而且，運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會(huì)出現(xiàn)不少 bug，比如，在此過程中，用戶與 Kimi Claw 的交互任務(wù)、正在運(yùn)行的 Agent 任務(wù)，會(huì)被誤統(tǒng)計(jì)進(jìn)個(gè)人工作安排。學(xué)會(huì)修改 bug 也成為調(diào)教 AI 的關(guān)鍵一環(huán)。

如果選擇從 0 主動(dòng)定制自己想要的應(yīng)用或者功能，就需要用戶想好清晰的操作路徑，具備基本的產(chǎn)品思維。要明確信息輸入與輸出兩端接口的開放程度和連通性，同時(shí)控制好每次調(diào)用與運(yùn)行的成本。

本次工作流搭建，全程 token 消耗約 15k-25k，按照 Kimi 的計(jì)價(jià)方式，大約 1 元左右。但每天大概花費(fèi) 0.53 元，一個(gè)月大約在 15.9 元左右。

02

自動(dòng)化 AI 新聞助手搭建實(shí)測：

「預(yù)制」應(yīng)用上手快，修改難

除了讓 AI 定制化打造一個(gè)我設(shè)想的應(yīng)用外，我還體驗(yàn)了一些「預(yù)制」應(yīng)用，比如說讓 Kimi Claw 自動(dòng)抓取新聞。

在我們做第一輪自動(dòng)化新聞抓取任務(wù)時(shí)，嘗試讓 Kimi Claw 抓取某科技新聞媒體官網(wǎng)。當(dāng)我們給出指令為：

請(qǐng)監(jiān)控 xxxx 的行業(yè)網(wǎng)站，總結(jié)最近一周以及未來 3 天內(nèi)，每當(dāng)有包含「AI」關(guān)鍵詞的新文章發(fā)布時(shí)，請(qǐng)自動(dòng)抓取標(biāo)題、摘要、發(fā)布時(shí)間，并將這些內(nèi)容匯總到一個(gè)在線表格。同時(shí)，請(qǐng)?jiān)趫?bào)告中按照我設(shè)定的風(fēng)格進(jìn)行爆款文章分析。

Kimi Claw 會(huì)詢問我們具體配置信息，但第一輪新聞抓取任務(wù)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)不少官網(wǎng)其實(shí)都有反爬蟲設(shè)置，很難去做優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站的信息監(jiān)控。Kimi Claw 也很難給出準(zhǔn)確的范圍抓取，因此會(huì)出現(xiàn)空轉(zhuǎn)的情況，而每一次空轉(zhuǎn)都意味著出現(xiàn)大量的 tokens 被消耗。

該監(jiān)控任務(wù)從今天凌晨 4 點(diǎn)到 11 點(diǎn)共運(yùn)行約 8 次，消耗約 180K tokens，花費(fèi)約 3.68 元。如果按原設(shè)置每小時(shí)運(yùn)行一次，每天成本約 11 元，每月將花費(fèi)接近 330 元。

隨后，我們請(qǐng)教了相關(guān)人士后，開始放棄自己寫指令，轉(zhuǎn)而從相關(guān) ClawHub 等網(wǎng)站下一個(gè)相關(guān)指令壓縮包，基于此基礎(chǔ)指令后，繼續(xù)定制相關(guān)新聞。

將 Clawhub 的文件部署至 Kimi Claw｜圖片來源：極客公園

隨后，我們對(duì)中文媒體、新聞篩選條件以及信息發(fā)送次數(shù)、時(shí)間均做了較為詳細(xì)的設(shè)定。最后能夠獲得一版不錯(cuò)的 AI 新聞抓取結(jié)果。

Kimi Claw 自動(dòng)抓取結(jié)果｜圖片來源：極客公園

很顯然，如果只是被動(dòng)使用預(yù)制好的應(yīng)用，重點(diǎn)則是學(xué)會(huì)篩選優(yōu)質(zhì)的技能包（skills），并且能根據(jù)自身場景，對(duì)現(xiàn)成功能做適配調(diào)優(yōu)。

但如果想對(duì)這些預(yù)制好的 AI 應(yīng)用做定制化修改，往往又會(huì)繞回從零搭建應(yīng)用時(shí)遇到的那些難題，開發(fā)優(yōu)化的難度不低，最終改出來的效果也未必理想。

這個(gè)過程里，使用者其實(shí)需要花大量時(shí)間，去體驗(yàn)同一類產(chǎn)品里不同 Skills 的便捷度、適配性，再?zèng)Q定到底基于哪一類 Skills 去做二次開發(fā)、修改和擴(kuò)展。這些其實(shí)也考量用戶的產(chǎn)品思維。

03

Kimi Claw 使用觀感：

AI 執(zhí)行力加強(qiáng)，指令就是生產(chǎn)力

現(xiàn)在的現(xiàn)階段 Kimi Claw 的核心價(jià)值，只是降低 OpenClaw 的部署門檻，讓國內(nèi)用戶能快速接入。但產(chǎn)品本身不自帶場景、不自帶技能，更像是一個(gè)「轉(zhuǎn)接口」，而非「成品」。

我們?cè)隗w驗(yàn)過程中同樣發(fā)現(xiàn)，盡管 Kimi Claw 底層調(diào)用的雖然也是 Kimi K2.5 模型，但它是「裸模型+原生 OpenClaw」的組合，沒有繼承 Kimi 官網(wǎng)版經(jīng)過搜索團(tuán)隊(duì)深度優(yōu)化的多輪搜索、內(nèi)容強(qiáng)化、自動(dòng)糾錯(cuò)等能力。

換句話說，官網(wǎng) Kimi 好用，是因?yàn)楸澈笥袑ｉT團(tuán)隊(duì)對(duì)模型在用戶高頻場景上做了大量優(yōu)化、自動(dòng)補(bǔ)全能力；而 OpenClaw 環(huán)境里接入的「裸」模型，更接近直接調(diào)用 API，沒有進(jìn)行專門優(yōu)化，所以會(huì)出現(xiàn)同樣的指令，遞給 Kimi Claw 呈現(xiàn)的效果不如直接遞給 Kimi K2.5 模型。

深度體驗(yàn)后我能明顯感知，Kimi Claw 和傳統(tǒng) AI、普通 Agent 產(chǎn)品的核心差異，集中體現(xiàn)在 AI 執(zhí)行力與指令重要性兩大維度，這也是使用這類產(chǎn)品的關(guān)鍵邏輯。

首先在執(zhí)行力上，Kimi Claw 能在你不使用電腦時(shí)，同樣能夠執(zhí)行任務(wù)，而非傳統(tǒng)用戶給出指令，然后一直等待任務(wù)完成的模式。我甚至可以告訴 Kimi Claw 這個(gè)指令在什么時(shí)候執(zhí)行，等我開機(jī)時(shí)能直接看到每一次定時(shí)輸出的結(jié)果。但同時(shí)也提醒我，對(duì)一些體驗(yàn)性的應(yīng)用記得設(shè)立停止終點(diǎn)，減少不必要的資源消耗。

其次在指令上，過去我與 AI 的指令都會(huì)比較簡潔、直擊問題，當(dāng) AI 給出的解決方向不對(duì)時(shí)，再繼續(xù)調(diào)整。但 Kimi Claw 每一次運(yùn)行復(fù)雜指令的時(shí)候，都會(huì)調(diào)用大量 Agent 協(xié)助，消耗的 tokens 也會(huì)成倍上漲，因此在給出指令時(shí)需要明確操作方式，權(quán)限范圍、執(zhí)行路徑以及安全性和成本控制。

比如說，過去我查詢新聞時(shí)的指令時(shí)「給出 10 條有關(guān) OpenClaw 的新聞線索，并告訴我其新聞關(guān)注價(jià)值」，現(xiàn)在我給出的指令則是：

作為信息檢索專員，你擁有使用網(wǎng)絡(luò)搜索工具的權(quán)限（限用 web_search 和 web_open_url，禁止訪問需登錄的付費(fèi)新聞庫），但需在以下約束內(nèi)執(zhí)行： 1) 先執(zhí)行關(guān)鍵詞'OpenClaw 最新動(dòng)態(tài)'搜索，僅獲取前 5 條高權(quán)重結(jié)果（優(yōu)先技術(shù)媒體和官方博客，排除論壇水帖）； 2) 分析每條的新聞價(jià)值時(shí)，嚴(yán)格限定在'技術(shù)突破'、'商業(yè)影響'、'安全隱患'三個(gè)維度，每個(gè)維度用一句話概括，禁止展開論述無關(guān)背景； 3) 全程禁用瀏覽器自動(dòng)化點(diǎn)擊和深度爬蟲技能，避免觸發(fā)反爬機(jī)制和額外 token 消耗；

4) 輸出格式為表格：新聞標(biāo)題 | 來源 | 關(guān)注價(jià)值標(biāo)簽 | 簡要依據(jù)（≤30 字/條）； 5) 若搜索結(jié)果不足 10 條，立即停止補(bǔ)充搜索，直接按實(shí)際數(shù)量輸出，禁止為了湊數(shù)發(fā)起二次 broad search。預(yù)計(jì) token 預(yù)算控制在 8K 以內(nèi)，發(fā)現(xiàn)路徑偏離時(shí)立即終止并匯報(bào)而非自行修正。

多數(shù)情況下，我甚至?xí)?AI 優(yōu)化一下我的指令表達(dá)，然后再遞給 Kimi Claw。只有給出具體、準(zhǔn)確的指令，才能在合理的 token 消耗范圍內(nèi)獲得最佳成果。甚至，不少公開論壇上，專門為 OpenClaw 準(zhǔn)備的 Skills 庫也能夠幫助用戶更好地上手一些熱門應(yīng)用玩法。

精準(zhǔn)、具象的指令，是在合理 token 消耗內(nèi)獲得優(yōu)質(zhì)結(jié)果的前提，使用 Kimi Claw 的過程，本質(zhì)就是用戶在模型能力、輸出結(jié)果、使用成本之間做權(quán)衡的過程。

Kimi Claw ｜圖片來源：極客公園

最后是，調(diào)教 AI。

即便你快速搭建好的一個(gè) AI 應(yīng)用之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè) AI bot 并不會(huì)一開始就好用。它對(duì)于諸多指令的劃分，任務(wù)的合并其實(shí)與人類的理解會(huì)有比較大的差異，你仍然需要一輪又一輪的指令調(diào)教去探索產(chǎn)品的邊界。尤其是，很多信息源的接口并不完全對(duì)外公開。這其中，想要真正做好信息權(quán)的接入和讓渡都不是一件易事。

說到底，目前 Kimi Claw 展現(xiàn)出來的應(yīng)用效果，絕不是一個(gè)簡單的 Chatbot 之類的 AI 應(yīng)用，擁有許多 AI 功能供用戶直接使用，而是一個(gè)需要用戶理解開發(fā)過程，并且能夠在諸多綜合權(quán)衡后做出選擇的開發(fā)者工具。只不過這個(gè)開發(fā)者工具能夠支持一些簡單化的自動(dòng)化部署。

04

自動(dòng)化 AI 依然有發(fā)展空間

盡管 OpenClaw 從 2026 年開始徹底點(diǎn)燃了人們對(duì)自動(dòng)化 AI 的想象，但從近期頻發(fā)的安全事件與新產(chǎn)品實(shí)測體驗(yàn)來看，OpenClaw 至今仍只是一把鑰匙、一個(gè)契機(jī)，而非最終答案。

無論是可落地的真實(shí)場景，還是可規(guī)?；纳虡I(yè)化路徑，AI 行業(yè)至今仍未走出一條清晰、成熟的路線。與之相對(duì)的是，市場在一輪又一輪的熱度炒作中不斷抬高對(duì) Claw 類產(chǎn)品預(yù)期，甚至吸引了大量普通用戶去嘗試超出自身能力的高風(fēng)險(xiǎn)操作。

可以確定的是，自動(dòng)化 AI 從 AI 誕生第一天起就被行業(yè)重視，但 OpenClaw 以及 Kimi Claw，能否跑出真正成功、可規(guī)?；漠a(chǎn)品，依然存在巨大的待驗(yàn)證空間。尤其是現(xiàn)在這類 AI 工具會(huì)直接拿到修改你終端、文件的權(quán)限。

在早期大家對(duì) AI 的能力邊界還不清晰，很多新手小白直接把權(quán)限放開，很難想到做安全限制以及二次權(quán)限確認(rèn)。把這么高的操作權(quán)交給 AI，本質(zhì)上也是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)直接開口。這也是為什么，這類產(chǎn)品想真正規(guī)?；?、商業(yè)化，安全和權(quán)限治理，會(huì)是比「能力強(qiáng)不強(qiáng)」更難邁過去的坎。

從直接與大模型對(duì)話，到與單一 Agent 交互，再到與 Agent 集群協(xié)作，再到如今 OpenClaw 的使用方式，行業(yè)在同一段 AI 能力基礎(chǔ)上，衍生出了大量功能相似、路徑不同的嘗試。這恰恰說明，整個(gè)行業(yè)仍處在 AI 功能探索期，除了 ChatGPT 這類成熟穩(wěn)定的交互范式之外，人們對(duì)于 Agent、Claw 等新形態(tài)的使用邏輯、邊界與價(jià)值，仍在集體摸索。

或許，要等到 2026 年走完，我們才能真正看到一批穩(wěn)定、可用、具備真實(shí)價(jià)值的自動(dòng)化 AI 應(yīng)用落地。

*頭圖來源：Nano Banana 2 制作

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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