“Have fun”

我確實(shí)被AI整FOMO（Fear of Missing Out）了。

即便我?guī)缀醪辉趺搓P(guān)注AI，這幾周也被AI轟炸得頭皮發(fā)麻。從Claude Sonnet 4.6模型推出，到OpenClaw（小龍蝦）的爆火，再到Chat GPT-5.4模型發(fā)布，似乎每一周都在迭代新模型。尤其是最近這幾天，馬化騰（小馬哥Pony）、Openclaw創(chuàng)始人Peter Steinberger接連發(fā)聲，更是助推了養(yǎng)小龍蝦的浪潮。

上周五（3月6日），Pony在朋友圈發(fā)文：“沒(méi)想到（排隊(duì)安裝小龍蝦）會(huì)這么火”。

上周日（3月8日），Peter 在英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院分享了對(duì)技術(shù)、工作的看法，他說(shuō)意義不是尋找到的，而是創(chuàng)造出來(lái)的。如果醒來(lái)沒(méi)有興奮感，就必須改變現(xiàn)狀。

現(xiàn)在，全行業(yè)對(duì)AI的共識(shí)，已經(jīng)從對(duì)話轉(zhuǎn)向 Agent （智能體）/ Workflow（工作流）。需要指出的是，Agent是可以通過(guò)“扣子”去串聯(lián)多個(gè)大模型，來(lái)搭建 Workflow 工作流。而小龍蝦，就是當(dāng)前可掌握電腦更高系統(tǒng)權(quán)限的那“支”。

在 GitHub上，OpenClaw 的 Star 已經(jīng)超越 React、linux 兩大巨頭。最右邊紅色拔地而起的不是縱坐標(biāo)，而是 OpenClaw（圖片來(lái)源微信公眾號(hào)“數(shù)字生命卡茲克”）

借著這股小龍蝦風(fēng)潮，競(jìng)核也想湊湊熱鬧。上周五（3月6日）我跟小伙伴下班后，一起整到了凌晨四點(diǎn)，終于搗鼓出了競(jìng)核編輯部第一只“小龍蝦”。

OpenClaw系統(tǒng)狀態(tài)

接下來(lái)，筆者想聊聊，這只小龍蝦，是如何在自己的日常編輯工作中起到作用的？目前，它究竟是玩具還是生產(chǎn)力工具？

小龍蝦到底能幫我們干什么？

作為一名只會(huì)打游戲的編輯，說(shuō)實(shí)話，安裝小龍蝦的目的，除了蹭熱鬧外，就是讓我免去收集行業(yè)信息的苦功夫，讓我能有更多時(shí)間打游戲的同時(shí)，也能不落后行業(yè)。

在裝好 OpenClaw 的第一件事，就是讓它幫從七麥數(shù)據(jù)上整理這周國(guó)內(nèi)游戲暢銷榜 Top10 的產(chǎn)品。但很快就遇到了第一個(gè)麻煩。

先說(shuō)數(shù)據(jù)來(lái)源方式，默認(rèn)情況下，OpenClaw 獲取數(shù)據(jù)的方式類似網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，即便你給了 OpenClaw 的數(shù)據(jù)入口，爬取那些安全性較高的程序很容易歇菜。

微信游戲Mac端界面

嘗試爬取數(shù)據(jù)后，微信游戲打開(kāi)界面會(huì)返回到微信安裝界面（無(wú)法進(jìn)入）

由于像七麥數(shù)據(jù)等網(wǎng)站，基本上會(huì)有反爬蟲(chóng)的功能，一旦交互過(guò)于頻繁，短期內(nèi)會(huì)限制你訪問(wèn)網(wǎng)站。甚至在一些安全性更高的鏈接中（如微信游戲），你不僅查不到數(shù)據(jù)，甚至原本的功能都會(huì)被阻止進(jìn)入（如上圖）。

當(dāng)然，關(guān)鍵問(wèn)題還沒(méi)有解決。事實(shí)上，相關(guān)內(nèi)容網(wǎng)上也有不少相關(guān)的教材，例如使用在瀏覽器中加入 OpenClaw Browser Relay 插件，在網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)附著開(kāi)關(guān)后，就可以讀取你當(dāng)前的頁(yè)面信息。

當(dāng)然，又報(bào)bug了

在附著后，再次讓它幫我拉取七麥數(shù)據(jù) 3.2-3.6 暢銷榜表現(xiàn)，五分鐘后，電腦上多了一份名為“七麥數(shù)據(jù)_2026-03-02至2026-03-06_中國(guó)區(qū)游戲暢銷榜Top10”的文件。除了游戲名、排名外，甚至連 App ID、發(fā)行商等信息也幫我整理好了。

小龍蝦得多喂吃的，做復(fù)雜任務(wù)需多次調(diào)校

如果讓它干一些簡(jiǎn)單的操作，那的確非常方便。比如讓它幫我抓取 gamesindustry 、pocketgamer；IGN；TapTap、好游快爆、3dmgame、游民星空，最近三天的熱門新聞，不出十分鐘，便幫我輸出可一份可供閱讀的信息匯總。

又比如，我讓他收集一下網(wǎng)易、B站、騰訊等上市公司IR網(wǎng)站2025年年報(bào)，很快便給了我梳理一份IR頁(yè)面統(tǒng)計(jì)。不過(guò)經(jīng)過(guò)筆者甄別后，大多給出的鏈接是2024年或25年中的IR鏈接，在時(shí)效性上稍差，想要達(dá)到可用的地步，可能還需要進(jìn)行精教?？吹竭@里，我覺(jué)得自己暫時(shí)不會(huì)失業(yè)。

簡(jiǎn)單總結(jié)下，“小龍蝦”的真正潛力，并不是它初始就具備極強(qiáng)的執(zhí)行能力，而是成長(zhǎng)能力。如果用游戲用語(yǔ)來(lái)說(shuō)，就是 OpenClaw 只是一個(gè)胚子。你需要給他“鑲嵌”不同的寶石（插件），去打怪升級(jí)（自我學(xué)習(xí)），去強(qiáng)化（模型更新）......把它“養(yǎng)”到你認(rèn)為可用的程度。

就以剛剛的瀏覽器方案舉例，目前已經(jīng)有UP主給出了4種方案，從內(nèi)置工具 web_fetch（更簡(jiǎn)單快捷），到 API 搜索 Skill（更全面），再到瀏覽器自動(dòng)化 Openclaw managed（更安全，更省事兒），以及瀏覽器自動(dòng)化 Relay Extension（權(quán)限更高，自定義程度更高，但也最容易被各個(gè)網(wǎng)站防御）。

而在官方的 Claw Hub 上，也已經(jīng)有各種各樣的插件，如 self-improving-agent（自動(dòng)學(xué)習(xí)改進(jìn)，記錄錯(cuò)誤和修正） find-skills（發(fā)現(xiàn)和安裝新 skills）......甚至你還能看到將小龍蝦的工作狀態(tài)圖形化的插件。

至少在當(dāng)前階段，在“養(yǎng)”小龍蝦這件事兒上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比我們看到的更加復(fù)雜，也更有潛力。

門檻不少，但可以先學(xué)會(huì)如何去PUA

這聽(tīng)起來(lái)挺美好，但事實(shí)上想要徹底上手 OpenClaw 其實(shí)有不少門檻。

首當(dāng)其沖的就是安裝——即便網(wǎng)上有各種各樣的教程，但你在安裝過(guò)程中總會(huì)遇到各種各樣的報(bào)錯(cuò)，然后卡在某一步上。即便你已經(jīng)知道了具體的問(wèn)題，去各個(gè)視頻網(wǎng)站尋找答案，你最終會(huì)發(fā)現(xiàn)，絕大部分做教程的人也只是為了賣課。

讓一個(gè)代碼白癡，上來(lái)就看到一堆報(bào)錯(cuò)，誰(shuí)遭得住

但筆者可以告訴大家一個(gè)更容易解決的方案，那就是先安裝更簡(jiǎn)單的 Agent，例如 Codex，然后把教程文檔鏈接發(fā)給他，去 PUA 它，讓它去安裝。

于是你就能看到它將化身為勤勤懇懇的打工人，任勞任怨的為你執(zhí)行每一步，直到徹底安裝完成。

不得不說(shuō)，Codex雖然慢了點(diǎn)，但確實(shí)是真的好用

如果不夠過(guò)癮，甚至還讓 Codex 幫你的小龍蝦的模型升級(jí)為最新的 Chat GPT-5.4。

因?yàn)閷?duì)于 Agent 而言，你才是老板。當(dāng)然，你也需要給它發(fā)工資，這就是第二個(gè)門檻，token。

如果你去各大 LLM 網(wǎng)站看價(jià)格的話，會(huì)發(fā)現(xiàn)一百萬(wàn)的 token，便宜的不到 1 美元，貴的可能十幾、幾十美元，乍一眼看，感覺(jué)也不怎么貴嗎。

各家LLM token 計(jì)價(jià)表 （Claude價(jià)格遙遙領(lǐng)先）

但事實(shí)上，筆者用 Openclaw、Codex 來(lái)簡(jiǎn)單修復(fù)一下插件的Bug，二十分鐘左右，就已經(jīng)消耗了四百萬(wàn)的 token。折算下來(lái)，時(shí)薪逼近70元，已經(jīng)比筆者自己還高了。

大多數(shù)模型是按輸入 token + 輸出 token 計(jì)費(fèi)，輸出通常更貴；并且 Agent 平臺(tái)還可能疊加工具調(diào)用和長(zhǎng)上下文成本（就比如筆者前面提到的 OpenClaw Browser Relay 插件，也需要接入 token）。

盡管各家的 token 明碼標(biāo)價(jià)，但事實(shí)上，對(duì)于絕大多數(shù)人而言， token 的計(jì)費(fèi)并不透明。原因在于，你不知道一個(gè)指令究竟會(huì)消耗多少 token。即便做同一件事，輸入自然語(yǔ)言的內(nèi)容差異、LLM、Agent 的差異，插件多少，所消耗的 token 都有所不同。

況且，對(duì)絕大多數(shù)普通人來(lái)說(shuō)，AI 最大的問(wèn)題，其實(shí)不是不夠聰明，而是太難用了。

你當(dāng)然可以說(shuō)，現(xiàn)在的 Agent 已經(jīng)很強(qiáng)了，能寫(xiě)、能查、能跑流程、能調(diào)工具，甚至還能像個(gè)電子牛馬一樣，24 小時(shí)待命。

可問(wèn)題在于，它離“裝完就能用”，還差得很遠(yuǎn)。很多 Agent 產(chǎn)品，更類似極客的玩具。它們確實(shí)能打，但前提是你也得能打。

一個(gè)真正成熟的大眾產(chǎn)品，應(yīng)該是你不需要知道什么是 API，不需要理解什么是緩存、插件、上下文，更不需要一邊查教程一邊看報(bào)錯(cuò)。你只要告訴它“我要干什么”，它就應(yīng)該大概率幫你干成。

筆者認(rèn)為，未來(lái)真正能把 Agent 推向大眾市場(chǎng)的，很可能是更本土化、更傻瓜化，也更符合國(guó)內(nèi)用戶習(xí)慣的國(guó)產(chǎn) Agent。

總的來(lái)說(shuō)，小龍蝦現(xiàn)在更像是一個(gè)潛力巨大的半成品，它已經(jīng)能幫人分擔(dān)一部分重復(fù)勞動(dòng)，但離真正開(kāi)箱即用的生產(chǎn)力工具，還有不短的路要走。

折騰完這只“小龍蝦”后，筆者也確實(shí)能體會(huì)到行業(yè)對(duì)AI的焦慮。并非它有多神，而是它已經(jīng)到了一個(gè)你沒(méi)法假裝看不見(jiàn)的階段。

今天它也許還只是幫忙，明天卻很可能會(huì)改寫(xiě)游戲行業(yè)里一部分最基礎(chǔ)、也最重復(fù)的工作。真正讓人不安的，不是它現(xiàn)在有多強(qiáng)，是它還在越來(lái)越強(qiáng)。

但至少現(xiàn)在，真正決定內(nèi)容和產(chǎn)品上限的，仍然不是生成速度，而是人的判斷力。

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