什么叫学术龙虾

因为养龙虾确实很火，包括我在内，从刚开始一个个热搜觉得他在炒，做到后来就觉得我跟不上，是不是落伍了？但是这件事其实没那么可怕，龙虾确实是有很多好处，比如说他自动化，全流程自动化，你给他下命令，他能给你完成，然后他可以二十四小时一直在赚，但是他也有很多不好的缺陷。第一个就是他不是免费的， 他调用的还是 ai， ai 需要消耗的点数，然后你可能一天就要消耗几百块，或者说你做出来一个任务可能要消耗上千块，当然前期调教你的花费时间也是很多的，在这个过程中你还是要消耗，对吧？你很难去自己一次性调出一个很好的 ai。 然后如果你想本地部署的话，你至少是需要二十四 gb 现存的，你的原来笔记本说实话根本不行，如果你想本地部署，你的电脑配置，我觉得至少是要五六万的。然后还有隐私泄露，你的电脑隐私还有你的科研，对吧？虽然你有科研，你也觉得是一坨屎啊， 但是你的账户密码对吧？你的银行卡，他的那个账户密码，他也很有可能会泄露的，对吧？ 然后就乱删文件，你可能让他去删，删掉一些没用的文件，或者说他会自动去整理那些文件，然后有一些重要的，他可能因为系统 bug 就 给你删掉了，然后你自己找也找不回来，因为他是不经过回收站的， 另外一个他还会乱回复，如果你给他开了邮件或者怎么怎么样，他可能会一个傲慢的 ai 的 腔调给你回复导师，你骂导师的话，或者说你吐槽这个刊这个编辑的话，他可能会给你回过去，这绝对是一个很可怕的事情。然后 另外呢，就是他会给你一些假的文献吗？大家也知道这是 ai 所有的通病，正常来说，我觉得你这个东西不要太焦虑，慢慢来就可以。我最近重新给大家整理这款 ai 论文指令，我觉得你想用龙虾，最起码你要先用好 ai， 对 吧？从选题大纲、摘要、引言、正文解冻，还有到降重都有完美的指令，包括操作步骤、提示词， 你看每一个你可以生成一个比较流畅的，之前那个 a i t s 说实话也有好几万人领了，也有帮助，但是我觉得这个更加进阶的会更加帮助到你，因为他有一个完整的流程，对吧？我觉得对大家还是很有帮助的，如果你需要的话，可以在评论区评论一一一，然后就可以获取， 所以说没有必要太焦虑，我们下个视频见吧。给大家整理了一本论文写作宝典，包括选题、文献梳理、文献综述、论文写作方法等等，是十几位博导编辑的精华经验，一定可以让你少走弯路，提高效率。如果有需要的话，可以在评论区留言，并且进群就可以领取。

龙虾辅助科研你用了没？如果你还没用的话，看我借助他如何快速高效的找到真实的文献。首先，我在手机上给他发一条指令，让他去查找一些高质量的刊文献，并把这些文献最终推送给我， 稍等片刻后，他就完成了相关内容的操作。而且在这个过程当中，我没有任何额外的干预，我全程让龙虾自己去操作，并把结果发过。我们来看一下这个第一篇的文献，打开之后已发现真实的，第二篇也是真实的，第三篇还是真实的，而且这三篇文献与我自己想要研究的内容密切相关。 这样的话，我去写论文过程中，效率是不是大大提高了？因为我没有花额外的时间去找文献，这些文献的查找梳理都是让龙虾来去处理的，节约了我大量宝贵的时间，赶快去用起来吧。龙虾查找文献指令评论文献查找分享，我是张老师，关注我学习更多高分 s c r 文章写作经验！

龙虾跟菜 gdp 非常大不同，它实际上已经不再是一个聊天工具了，虽然我们还用聊天的方式来跟它交流，但它实际上是一个干活的员工。很多人问什么叫龙虾，龙虾就是一个软件，但这个软件掌控了这台电脑，就这台电脑归它了。理论上你就不要再去用这台电脑，这台电脑属于它， 他拥有这台电脑所有的权限，比如 root 权限。当然了，很多人马上就会说安不安全，我觉得安全永远是个相对的话题，你自己注意安全守则的时候，他其实还是比较安全。我们家三万现在挺安全的，所以他有一台电脑，有记忆，闪电这两字是三万自己加的，他学技能特别快，他本质上是不断在学习， 光有智商没有用。因为我跟三万探讨，当时都以为大语言模型就是大脑，他如果是大脑，他缺记忆，缺不断的自我迭代，缺他的工具，所以不是大脑，只是一个智商。所以这底下写了就说 只有智商没有用，得有办公桌、工作经验、专业技能，才能成为靠谱的员工。这就是龙虾的四大要件。再讲一个核心原理，就是龙虾真正刚讲的四个点，我们做一个类比。这张图太牛了，昨天我看了这张图我就惊呼 太牛了，因为这张图不是我画的，是三万。画大模型呢，就智商，就很多人说什么大模型像个什么？像一个普林斯顿大学毕业的阿尔兹海默的患者，就是你问他，你现在问他啥他都会等会一转头，你是谁？ 哎，你刚问了什么问题？再来一遍 memory， 你 看这里叫海马体 skill 就 肌肉记忆，你老做件事你就记住了，就跟你骑自行车一样，你开始不会骑，骑着骑着会了， 忘不掉了。还有一个第四个叫 cron， 叫生物钟，就是我们叫提醒机制，所以我们经常会有的时候一件事到那点嘭就会响起来，这样就生物钟机制，养龙虾就用 e c claw。

说一下 openclaw 以及呃龙虾到底是什么？现在它为什么这么火？首先我先跟大家说一下这个 openclaw 是 什么东西？那 openclaw 呢？其实没多久，就是也就是今年刚刚火起来的，应该是今年年底还是今年一月份左右啊？反正想不起来具体的时间了，我当时在第一时间就已经 发了一个视频，就说它最早呢，它其实不叫 openclaw， 叫 cloudbot， 但是后来呢，它其实跟那个 cloud 它其实发音很像，它不是一个字嘛，但是发音一样， 所以他觉得有一些碰瓷，后来就改了个名字，改了两次名字，最后改名叫 open club。 而 club 呢，其实是龙虾的意思，所以你可以理理解，它叫做开源的或者开放的龙虾，所以后来呢，就很多人都会管它叫做呃，养龙虾。这是个什么东西呢？ 本质说来呢，它是一个，它是一套程序，那这个程序有什么用呢？就是它可以本地部署在你的电脑上，它跟你的 windows 系统一样，它把这个系统放到你的电脑上，它可以自动去调用一些模型去处理你的各种各样的工作。最简单就是它可以远程去调用，可以接入你的一些聊天工具， 比如说可以接入微信，可以接入呃 qq， 然后可以跟你聊天。大概这样东西，那每天呢，你给他指派指令，他可以去调动你电脑里边的各种各样的工具。 那简单说来就比较类似于，我不知道早年间有没有玩过一些电脑里边有一种东西叫做呃，按键精灵。按键精灵对吧？它屏幕可以点哎？它什么？它可以操控你的鼠标， 可以可以屏幕上各种点， openclaw 本质来说也是这个，它可以通过用其他的模型作为自己的驱动的内核，或者把各种模型当成你电脑里边的大脑。然后 openclaw 呢，是它的身体可以在你的这个电脑上点来点去，点各种各样的工具，比如说它可以打开你的电脑里边的 聊天软件，甚至它可以打开你电脑的 ps， 它可以打开你电脑的什么这个三 d 软件，三 d max， 或者打开你电脑的编码工具，或者点开你的电脑记事本啊，通讯录啊，都可以，只要你电脑上有这些东西就可以了， 你给他设定权限，他可以各种操作。那这个作者呢？我想不起来，是个挺壮的一个小帅哥。然后这个呢，这个作者呢，在发发明这个东西的时候也是，就是呃，感觉很有意思，然后他也并没有特别强的功能，本质来说他其实就是一个 这个程序，这个程序本身并没有什么厉害，你还需要从外边找其他的大模型来操控。这个程序本身并没有什么厉害，你还需要从外边找其他的大模型才能真正的控制你的电脑。 大模型都有哪些呢？比如说我们国内的豆包啊， mini max 啊，智普啊， deepsea 呀，国外的比如说 jimna 呀， grot 呀， 然后 gbt 啊这些模型。所以 open cloud 的 本质来说就是给这个这些所有的大模型加了一个手，让这个手可以直接操控你电脑，就是这个事儿，所以它本质来说也没有特别的厉害， 但是呢，它也有两点革新，两点革新，这两点重要的革新使得它确实是脱颖而出，你说这玩意有什么？有什么厉害的？很多人其实都会觉得这个叫做套壳工序，像我们刚才说的这是 harness， 现在在整个 a i 界有两种两种讨论，就是我们谈到底是模型本身重要， 还是模型外边配套那个壳重要。这个怎么说呢？就是其实绝大多数的 openclaw 刚出来的时候，你看绝大多数越是在 ai 行业里边从业的人员，对这个对 openclaw 其实越看衰，很悲观，觉得这个东西其实没什么了不起， 但是越是外行人，其实对 openclaw 的 其实越兴奋，你就可以看到最近多少爱好者、票友，或者说就只是听听，听个概念的这些人，他们非常热衷于这个。 我们先不说这个两方观点哪个对，那他们的争论呢？主要来自于对于模型未来的到底以什么形式带到我们身边的一种探讨，就两种思想都可能，对，这两种探讨是什么呢？首先呢，第一个事情就是我们有绝大多数的从业人员都会认为，不论最后你套壳套成什么样， 真正值钱的是模型本身的那个核心，那你的机制，你的数据，包括你能给他的权限都不关键，只要模型的智慧不断的提高，这些东西都能迎刃而解， 那就是他认为模型是最重要的。你这个壳啊，其实就是套壳，就是包皮，这个不值钱，像我们同学们经常会说的，对吧？那个手机里边啊，芯片最值钱，小米这种公司他就是个组装厂，壳值什么钱啊？ 芯片都是别人的，然后光刻机都是别人的，这个根本不厉害，但还有一派认为呢，就是这个产品的综合体验值钱很多的。你的芯片固然牛逼，但是你最后做的这个产品，用户不喜欢，你照样卖不上钱，你最后在商业市场里边你照样差。所以 这个刚才我们看那个视频里边，他举了个很有意思的例子，其实在硅谷华尔街里边早就有这种这种说法，他们用的是金融市场的例子，华尔街的一个交易员，他赚了几百亿美金，几百几千万美金， 那你说到底是这个交易员本身的能力强，还是因为他在这个平台，他在这家公司，他能调动这么多的资金，他能认识这么多的人，他能有这么好的设备跟这个这个软件的支持，他才能达到今天这个地步？ 这是两派争论，你再往下，再往下延伸，你就会发现这是什么，这人民使官还是英雄使官了是吧？这到底是时势造英雄，还是英雄造时势？这个永远讨论不清楚的，就是我们会认为马虽然厉害，但是一匹马他四处乱跑，他的，他的动能，他的力量不会转换成我们的战斗力。 你需要用非常好的碗具，安头啊，什么什么链条啊，什么车呀等等这些东西，你才能把它的力有效的拧成一股绳，然后你去发电呀，你去，你去拉磨呀，你去干什么都可以。所以你单纯是有码是没有意义的，你需要用各种各样的配套道具让他们联呃协调起来， 道具是关键码不关键，对吧？在这个描述中，就这个芯片落地的落地的本事才关键，就代码不关键，营销才关键。 一个东西本身里边那个那个那个最核心的那个，那个真正的价值并不只是在它里边的那个，那个什么驱动程序，而这个驱动程序是否能够落地是关键。就像是我们经常看到很多科学家， 是吧？他们能研究各种各样牛逼的这种理论，但是一到生活中就全白费了，或者说他们的理论完全不能把它转换成商业价值，那你纯在这讨论就拉倒了。所以这是两派争论。 那欧盟 cloud 其实代表的代表的更多的其实就是我们的这个套壳，或者说我们的这个碗具，我们最后落地的这个工具， 它呢是可以本地端调用的，这是它的第一大更新点，它是本地端的调用，它有一个叫做叫心跳模式，二十四小时不不间断的欧盟 cloud 持续观察你的指令，给你看看你下的任务，而这个呢，本地端监测就它在你的电脑上 完成只属于你的需求。他不会是像比如说我们说这个 cloud code 呀，或者说豆包啊等等这样东西，你跟他说一句话，他回答你一句话，你想让他定时去提醒你，这不行， 因为本质来说他是在云端，他不会对你进行单独的定制。而 open cloud 不是， 如果你有台电脑把 open cloud 装上，然后呢？他定时 就会去唤醒他的某些功能，比如说他现在需要去帮你去计算一些东西了，那在可能在下午几点的时候，你说下午两点你帮我做个什么通知，下午两点他就开始用他的已经做好的接口去用里边的模型，比如说打开豆包，让豆包去处理这个东西，并且把处理结果发给你。 他不提供智慧，但是他会在定时去调用智慧为自己所用。那这是第一个点。第二个点呢？他是本地的，本地有什么好处呢？他可以根据你实时的进行迭代跟优化。简单说来呢，就是我们用豆包，我不知道你们什么感觉，用豆包越用越聪明，越用越笨。 绝大多数同学你去问他，他其实得不到一个答案，就他没有越用越聪明，也没有越用越笨。某一个新版本的模型拿出来以后，他在发布那一刻，他有多聪明，我们心里是有预期的，他一直会很稳定。 但是呢，龙虾不一样， open cloud 不 一样，他会有一个很有意思的这个存储空间，就类似于叫记忆体一样，他会把每一次他在处理的事情， 处理失败的事情封装到一个一个文件夹之中。我上次处理了，处理了失败了，失败的原因如下，上次处理成功了，被得到表扬了，表扬的原因如下，那我我想去操作某一个东西，我不会。那从网上去找一个 这个软件的说明书，他们叫 skills， 无所谓，他找一个说明书放在这个文件夹里边，我下次就按这个说明书去操作。所以你会有个非常明显的感觉，就是 open cloud 这个东西呢，它越用越聪明，一开始呢，跟傻子一样，什么都不会。当然你跟你调用的模型相关， 但是越用它越聪明，越用越聪明，更重要的是它越用越是越懂你，你不可能要求豆包更懂你。我见过很多同学在网上去吐槽是吧？ 你们能不能不要跟豆包聊了，因为豆包是唯一一个跟我聊的这么起劲的女生对吧？你们能不能把豆包纸给我是吧？当然很多人说，哼，很多人在这调侃说来豆包你认识他吗？豆包直接立马说，我根本就不认识，他就是我众多的舔狗之一，哈哈，对，当然会有这种这种好玩的事，但是龙虾就不会， 他就是你的，因为他就在你的电脑上，所以他就最懂你。当然他可能没有那么多的情绪，那么多的想法，但是他就懂你，因为他有更多的关于你的一些处理信息被封装到一个文件夹，他在每次开展新的任务的时候，他都会调取这个文件夹， 然后去了解你所你所有的需求，你的行为习惯，你的日常的一些数据。所以目前看来呢， opencloud 的 这两点本地端，然后跟你单独定制，然后呢，它可以调用多个工具，会使得它变成了一个私人助理的一个最终形态。这是我跟你们说清楚 opencloud 的， 但是 opencloud 呢，现在有几个小的问题。我先说一个结论啊，现在这个阶段，普通人要不要装龙虾？ 我的建议呢，就是还可以再等等。换句话说呢，就是你愿意装就装，但是不装也完全没有必要那么焦虑。 openlog 的 距离最终形态应该还至少有三到四个月的时间， 这三个月，三到四个月的时间之内，你费劲所所学的如何去让 openlog 更适合你的这些技能可能一文不值，在它更新到最后形态的时候， 就是可能就完全的不一样了，那或者说你之前所学的技能就完全没用了，它就直接给你，直接给你上最终完整版了。 简单说来呢， open class 现在它还是一个一个比较偏向于即刻的玩具，什么叫即刻的玩具呢？它有几个致命的问题。首先呢，第一个问题，咱们就说它的性能，我们说上去它是会不断地进化，不断地变强，但是你知道背后的代价是什么吗？ 你每次都用，他肯定会越来越适合你，但是代价呢？就是要钱的， 要钱的呃，他的每一次处理，每一次读你的文章，甚至每一次做任务做失败， 其实背后它的智慧都是用到一些模型去驱动。有一个专门的 opencloud 的 网站，上面有一个排行说，呃，国际上最爱调用什么模型？目前来说比较比较便宜的，比较实惠的模型是那个 mini max， 还有谷歌的二 flash 模型， 谷歌三 flash 模型，这都是相对于比较便宜的。几毛钱？八毛钱还是八分钱？忘了，反正很便宜。然后但是效果最好的模型呢？一定是那个那 cloudsonnet 四点六。 但是目前以普通人来说，你要想用 cloud sony 四点六去驱动这个，呃， opencloud， 让它能够特别容易的去操作你的各种各样的电脑，特别棒的给你实现各种各样的功能的话，那可能一天要烧到几千块钱，这个对于绝大多数普通人来说还是撑不住的。 说，老师，那不能把这个模型放到本地，我们不从网上调用那些模型，我们自己用自己的模型去调用吗？有千问这个人用千问三点五二十七币，然后自己放了一个模型放在本地，他就完全不要不费钱， 所有东西都是自己操作，自己本地部署，除了费电以外，没有任何的额外收入，但是电太便宜了，你天天开着电脑，你也不至于特别难受是吧？那这个是可以的，但是千分三点五杠二十七 b 这种模型所培养出的 opencloud 就 跟傻子没什么区别， 就是你确实是便宜了，但是他能做的操作就跟你拿手机平常给你定个闹钟啊，你跟你高德地图聊会，谈个谈个恋爱啊，你跟小爱同学聊聊，差不多能力肯定要稍微强一点，那强的极其有限。 所以现在遇到了第一个两难问题，就是要么你想让他能用，让他真正能不断的进化，再不断的好用，就有点贵，要么就是确实便宜，但太傻了。 而贵这个事情呢，它确实还是有问题，因为它它不设上限，很多的时候这个东西跑 token， 它瞎在那跑很多的操作呢， 因为这个社区毕竟才刚刚兴起嘛，一月份到现在顶多两个月，很多技术还并没有完善。虽然这个大佬已经被 呃 openai 招弯了，但事实上，当然最近也在疯狂更新版本，但事实上呢，还距离让纯小白能够无缝去应用还是有一定的距离的，这也是为什么很多大厂都会开设一些线下帮忙安装 cloud 的， 这种小的集会也是这个原因。所以这个贵 你要，如果你觉得贵是是你的问题，哼哼，那你就可以试试，反正我们都装了。我们觉得还好，因为一个月往模型模型实验，包括模型能力探索上花个几千块钱，我们觉得还可以，但是你掂量着，我可以跟你说清楚啊，就是你用，就算用 mini max， 一个月花几千块钱也是很正常的量级。他现在其实很多的，欧盟移动的老大富盛，他说他做了一个叫三万，还是三岁，忘了 做了一个三三万的员工，这个员工呢，每个月给他花几几千块钱，但是他要雇员工呢，可能一个月花几万块钱，所以他本质来说他是省了的，那他是有一个雇员工的需求，换句话说，你没有雇员工的需求的这个阶段纯拿他去玩。嗯， 这个钱你得想清楚，因为未来他肯定会更便宜，那个时候你再入局也可以，他说是第一个，第二个。 oppo 卡拉刚出来的时候， 它伴随着一款硬件的爆火，也就是苹果电脑的 mac mini。 为什么 mac mini 会火呢？因为本质来说， emcloud 需要调用的还是显卡呀，内存啊等等的。苹果的系统首先自带稳定很多软件呢，它由于是闭源的， 所以它很多的软件呢，而且它市场比较占有率比较小嘛，它那些病毒啊，那些 bug 就 相对少一些，因为大家都用 windows， 很 少有人去开放这个苹果的开发苹果的病毒软件，或者说呢，苹果的权限的层级还是比较深的，很多东西其实你也很难去把它破坏， 所以苹果系统天生适合这种远程代理服务器。那你当年很多像你家庭影院啊，家庭智能终端都喜欢用苹果去做。而 mac mini 还有一个好处就是它的费电， 那个电耗太低了。 mac mini 这 m 芯片哇，那真的是又性能又好，然后功耗又低，天生就是 open cloud 养龙虾圣体。 但是为什么很多人他们一定要买一台新的 mac mini 呢？你说买苹果电脑的人，难道他没有苹果电脑吗？这就涉及到 open cloud 就是 龙虾的第二个弊端，就是呢，它其实还在呃这个研发之中， 我们知道他可以去打开你的电脑，然后去帮你操作各种各样的东西，但是绝大多数电脑，你要让他操作这东西的话，你就需要给他权限，这就比较类似于叫腾讯管家呀， 什么三六零管家呀，你得给他权限，要不他是没有权利去删除或者添加你电脑里边的更重要的文件的。但你一旦给他权力呢，由于这个这个模型还是比较新的，他有的时候就会给你瞎搞瞎搞呢，有可能就会把你很重要的照片啊，视频啊或者文档啊记录啊就给你删了， 很有可能还会操作一些东西，莽着操作，让你那些账号被封。所以一般呢，我们想用 opencloud， 一 般都是拿一台纯干净的电脑，让它在里边慢慢养，养成了以后你再把它办，把这个整个 skill， 什么它里边的文档， memory 什么的再给你迁移到别的地方去。 所以这也是它的第二个弊端，就是它目前来说呢，安全性跟权限这边对于老手来说已经足够了，对于新手呢，还是有问题的，现在也有专门的去优化它安全性的 skill， 让它使用使用起来效率更好的。这种 啊，你可以理解为插件吧，已经有了，但是还是在更新之中，每一天都在大量的更新，对于绝大多数新人，这个 open class 还远远达不到一劳永逸，你装好了它就能用，远远没有，它还是一些很前沿的，你可以理解为游戏里边的测试服，而且还是内测阶段， 就是内测阶段，就是抢先体验版。这是它的第二个问题，就是安全性这个问题。那第三个问题呢？就是它的性能的问题。 这也是我那天一个朋友过来跟我聊，说他想去把他的书，他把那些他的那些所有的这个文章啊，报导啊，或者说他之前写的书，呃，重新编排，但是他工作量太大了，他想让 ai 帮他去处理这些东西，他说他想买个电脑去装 opencloud。 我 给他的建议呢，就是就是 opencloud 的 第三条。第三条问题呢，就是目前来说 opencloud 的 性能还远不如那些模型强， 它就是安全，它就是定制，这是它两个优点，但它性能实力可差好多。因为首先第一点就是它太贵了，你不可能给它搭载着 一直用 cloud， sony 四点六什么 gpt， 五点四驱动 opencloud。 我 想都我我说完这句话，我后边汗毛都竖起来了，你知道吗？这得多少钱啊？可能 一天就得几千块钱下去了。你知道吗？这得多少钱啊？可能一天就得几千块钱下去了。你不可能用最新的模型，那就意味着你家这个 opencloud 的 智慧不是最高等级， 所以在处理很多文档内容或者工作任务的时候，它其实并没那么聪明，而差了好几个待机。 你用 mini max 的 话，你要知道 mini max 在 网上可以开源那个 keep api 其实都是都不是它最厉害的模型，或者换句话说就是欧盟，它是一个非常棒的肉体，非常棒的外壳，但它那个大脑你用不了，最贵的、最好的、最前沿的，因为用不起， 所以他在处理很多任务的时候，他的上限就太低了，他没有那么厉害，主要原因是因为你穷。对，主要原因是你穷，但是就是 就算你不穷，是吧？他他也没有那么厉害，就是他这这个距离他那么厉害，他确实很定制，他确实很安全，他确实很快速，他确实很及时，但他没那么厉害。 所以如果你要真想去做一些复杂的工作内容的话，我个人来说还是推荐 openai 的 那个 codex， 或者是 cloud 的 cloud code， 这两个去处理一些事情，还好，还更好一些。所以目前来说， opencloud 在 网上更多呈现的状态就是养龙虾的这个养字 则远没到用龙虾这个地步，有什么东西只能龙虾做，目前还没有。当然你随着全市场所有的人往里边去这个涌入，然后大量的人去探索，你要相信 群众的智慧，一定能在里面发挥发挥。他的这个什么本地化呀，定制化呀，及时性啊这个优点，让他做出一个完全不一样的形态，但是目前为止还没有一定要用他的必要，但是你可以参与到这个浪潮中，你也可以为这个这个产品如何能够落地添翼为耕。 但是目前来说，你如果以直接来用的想法，还得至少两到三个月，我不说太远了，就两到三个月再让它发展发展，然后我们再入局都可以。等了三个月以后，肯定有更合适的硬件，电脑肯定有更合适的教程，肯定有更合适的配套工具， ai 时代就是这样，就是如果你一个东西你学起来比较费劲，那你不学，等一会儿 它，等它变到进化到不那么费劲的姿态来到你身边就可以了。好的，我讲到这个阶段呢，我们再往后说一句，那最后最后我们就说一下从业者，如果你是 ai 产品， ai 训练师，或者呢你是在找 ai gc 的 制图员，只要是白领，那么你一定要学 opencloud， 一定要安装 opencloud， 要装这些 skill 的 插件，而且要去看这些教 opencloud 的 网站， 让你的 openclouds 更好用，包括里边如何用更便宜的工具，更更便宜的模型去驱动它，这个你一定要学。为什么？因为现在我在带着我的 ai 产品同学去面试，包括 ip 助理同学，包括我的设计师的同学，他们这三个，我的三个学生学生群体去面试都会问到这个问题， 就是绝大多数的 ai native， 也就是 ai 原生公司，他们的老板都没有那么懂技术， 都是没有那么的从模型基础开始去使用，他们平常都不不太知道这个事的。但是现在 opencloud 已经是从国家层面被注意到了， 你可以看到深圳龙岗最近出了甚至出了政府条纹，然后要求大家去研究 opencloud， 所以 目前为止这是一个极其高频的问题，甚至都能达到百分之五十以上的。被问到的几率就是面试官会问你，你在生活中是怎么用 opencloud 的， 然后你了解 openclouds 吗？你用它干些什么？然后以及你的成本资讯，以及你遇到的问题以及解决方案，这是一个极高频的问题，在我听到这些学生面试的时候，至少是百分之五十的被问，问到的几率甚至比这个数字还要夸张，我认为体感应该能有百分之七十， 就十次里边得有七次被问到欧盟 club 以及欧盟 club 相关的问题。你要想做从业者，那么你一定要去研究，并且欧盟 club 已经明确是一个热点了。在未来， ai 相关的自媒体， ai 相关的外包工作，以及你想去打造一个即刻的前沿的人设，你都绝绕不开欧盟 club。 而欧盟 club 也确实，对吧，没有让我们失望，非常争气。 它是国外，全球全球最牛的代码网站， github 上边儿星级收藏数最高的应用，也可以理解为是近几十年来 最牛逼的。这个民间程序就是就是，什么就 u d c 是 吧，大众，大众所能就民民间程序做的最牛的程序就是这个了。 所以媒体也好，求职也好，你是绕不开的。如果你跟 ai 有 一点点相关，那么你的工作跟 ai 有 一点相关不论，或者你的自媒体跟 ai 有 点相关， openclaw 一定要安装起来，一定要研究起来。我的建议呢，就是用一款三零系的显卡，三零六零及以上的显卡的笔记本，自己把它电脑清除清空了，安一下 openclaw 就 好了，很简单啊，真的非常简单。然后如果从业者， 我强烈推荐你们听我说一招，我强烈推荐我们就这么搞的，我们就这么搞的。就是我强烈推荐 你去那个 open ai， 你 去 open ai， 你 去下一个，那叫 code x， code x 呢，有七天免费试用，然后你用 code x 让他给你装 open cloud， 听得明白这个逻辑吗？哎，我们都是这么搞的，哎，什么部署个环境啊，删个文件啊，装个东西啊，测试一下安全性啊，关个什么权限啊，下个什么插件啊？哎， code x 可聪明了，你让他给你搞就行了。 然后呢，你把 open code 研究放上去，你操作就可以了，然后放到那边，每天定时的用一用，平常时间还是赶紧用完六天免费的 code x。 然后呢，欧盟的这个搭载的，搭载的后台那个，我们管它叫智慧也好，管专业词汇叫 token 也好啊，它会有很多很便宜的方案。目前看来综合性价比最高的其实就是谷歌的 gemine 三 flash， 或者是 gemine 二的 flash 也可以，然后国内的 mini max 的 模型也很可也很好，就是你真想试试，可以装装这个。 另外呢，最后再跟大家说一下，现在你们能在行业里边看到很多卖脚手架或者卖这个玩具，或者卖套壳的平台，比如说刚才咱们看到的，包括你看频道里边同学说的 tree 啊， cursor 啊，包括 open cloud 呀，这种都是套壳的工具， 还有你们用的很多东西其实都是套壳的工具，那这些套壳的工具呢？他们很多时候都会说他们的壳是非常重要的。 我们国内有很多大佬，比如说富盛，我刚才说的富盛，他们在不遗余力的最近的所有视频更新都在推推荐他们公司的 猎豹 cloud， 我 不知道叫什么名字。嗨，这个是正常的，就多听多信多看，就是监听则明嘛。卖壳的一定说它的壳好，卖核的一定说它的核好，都一样都一样，就是你自己试一下，然后也不用焦虑，反正很简单。 你要如果说老师你看 opencloud 有 一次下上这个线下安装我没有参加，我自己能不能装，非常简单，如果你装不好， 你就再等一等，它一定会更新，更更简单更傻瓜的版本。 ai 的 本质来说是不需要学习我们就能操作，本质来说它是解决我们每个人的智慧或者说知识的不平衡，不平不平均。你说老师我笨，那我能加入 ai 浪潮之中吗？ ai 就是 解决笨的问题的， 你要是丑你学不了 ai， 那 确实是因为它不解决相貌的问题，但是笨没关系哎，它专门就是解决笨的，它就是为了这个笨蛋而来，明白吧？对，所以完全不用必要焦虑。

全球科技圈被一只小龙虾彻底刷屏。从深圳腾讯大厦千人排队，到央视力挺发声，再到全网疯传云上养虾人， openclaw 以一种近乎现象级的方式闯入大众视野。今天，我们用最通俗、最贴近普通人的视角，把 openclaw 彻底讲清楚，让你看完就明白 这只突然爆火的小龙虾，究竟凭什么搅动整个 ai 行业。先回答第一个问题，也是所有人最关心的， openclaw 到底是什么？用一句话讲懂。 openclaw 是 一款完全开源、本地优先、可自主执行任务的 ai 智能体执行框架。 它不是聊天机器人，不是大模型本身，而是给 ai 装上手脚，让 ai 真正动手干活的数字执行引擎。简单说，你平时用的 ai 只能回答问题、给方案写文字， 而 openclaw 能听懂你的自然语言指令，直接操作电脑、打开软件、处理文件、执行脚本，完成全流程任务。相当于你拥有了一个二十四小时不休息、不用发工资、随叫随到的数字员工。他由奥地利开发者 peter stanberger 在 二零二五年底推出， 短短数月就在 github 收获海量新标，成为全球最受关注的开源 ai 项目之一。核心价值只有一个，把 ai 从只说不做的顾问变成说到做到的执行者。 他不依附任何大厂，完全开源开放，既可以本地部署在个人电脑，也能云端运行，数据完全由用户自己掌控，不泄露、不上传。这也是他能迅速击穿圈层，从程序员圈火到普通爱好者的根本原因。一句话总结， opencloud 就是 ai 世界的实干家， 是让人工智能从对话框走向现实操作的关键桥梁。接下来我们讲第二个问题，为什么它会被叫做小龙虾？这个名字和梗到底从哪来？很多人第一次看到养龙虾云上养虾人的说法，都会误以为是餐饮梗、网络段子，其实背后有清晰的由来，而且和产品本身高度契合。 首先是名称演变。 openclaw 最早不叫这个名字，最初命名为 clawbot， 取自 cloud 和 cloud 的 组合。 cloud 指意就是爪子、鳌钳，寓意像钳子一样抓取任务、执行操作。后来因为商标相关问题，短暂更名为 motbot。 mot 有 蜕壳的意思，暗合龙虾生长的特性。最终项目定名为 openclaw， 突出开元属性，也保留了核心的钳爪意向。而最关键的原因是它的官方图标就是一只红色的龙虾，形象鲜明，辨识度极高， 网友看到后顺口称之为龙虾，又因为亲切接地气，慢慢演变成小龙虾，在社交平台快速传播。更有意思的是，这个昵称还和它的能力形成了巧妙呼应。 龙虾有坚硬的外壳，对应 open core 本地部署、隐私安全、数据不外露的特性。龙虾灵活有力的钳子，对应它抓取任务、操作设备、执行命令的核心能力。 而龙虾蜕壳成长的特点，又契合它通过插件、技能包不断进化、能力持续扩展的产品逻辑。于是小龙虾从一个简单的昵称变成了全网公认的代号。部署、配置、使用 openclaw 的 过程被大家戏称为养虾，参与其中的开发者、爱好者，自然就成了养虾人。 最后也是最核心的问题， openclaw 和我们日常用的普通 ai， 比如 chat、 gpt、 豆包这类工具到底有什么本质区别？ 这也是大多数人最容易混淆的地方。很多人以为它只是又一个 ai 聊天工具，实际上二者的差距就像秘书和全职员工，顾问和操作工完全是两个维度的产物。 先看普通 ai， 不 管是国内主流的对话模型，本质上都是应答式 ai， 核心逻辑是你问我答，被动响应。你让他写周报，他给你生成文本，你让他做表格， 他给你公式和步骤，你让他处理文件，他告诉你怎么操作，他能提供信息给思路写内容，但永远不会碰你的电脑，不会打开软件，不会帮你点击保存执行，所有落地动作都必须你自己完成。他被困在对话框里，只能输出文字代码图片， 没有操作权限，没有执行能力，更没有跨软件跨流程自主完成任务的能力。而且绝大多数普通 ai 依赖云端服务，数据需要上传使用，有成本交互模式单一，只能一步一步接受指令，无法自主规划任务链条。而 opencloud 代表的是执行式 ai 的 全新范式， 它和普通 ai 的 区别可以总结为三个核心不同。第一，从给答案到干成事。普通 ai 是 顾问指出主意， openclaw 是 员工直接落地，你说一句，整理本月所有工作文件，按日期分类归档，生成一份汇总清单。普通 ai 会告诉你步骤。 opencloud 会自己打开文件夹，筛选文件，移动归类新建文档，全程不用你动手。它拥有系统操作权限，能操控鼠标键盘调用系统， a p i 操作浏览器、处理表格、收发邮件、运行九本，把一整个流程全部闭环完成。 第二，从云端依赖到本地优先。普通 ai 大 多需要联网上传数据，付费使用，而 opencloud 支持本地私有化部署，你的数据对话记录、操作记录全部存在自己的设备里， 不上传第三方服务器，隐私安全可控性极强。同时，它兼容各类大模型，不管是云端模型还是本地模型，都能无缝对接，自由度极高。 第三，从单一对话到智能体净化，普通 ai 功能相对固定，能力边界清晰。而 openclaw 是 框架型产品， 支持插件扩展，技能自定义，就像龙虾不断蜕壳一样，能力可以持续升级。它拥有持久记忆，能记住你的习惯偏好，越用越懂你。还能通过多智能体协助完成更复杂的综合任务，打破软件之间的壁垒， 实现跨应用、跨平台的自动化操作。更深一层看，普通 ai 解决的是信息获取和内容生成的问题，降低的是思考和写作成本。 而 openclaw 解决的是操作自动化和任务执行的问题，解放的是人的双手和时间。它把人从重复繁琐、机械的电脑操作中解脱出来，填表单、整理数据、监控信息、批量处理、脚本运行。这些原本要花几小时的工作，交给 openclaw 几分钟就能完成。对于上班族，他是高效助手。 对于开发者，它是自动化工具。对于普通用户，它是零基础就能用的数字管家。这也是为什么腾讯会投入资源免费帮用户云端部署。为什么央视力挺，因为它代表了 ai 从对话时代走向执行时代的关键一步，是普通人也能触摸到的 ai 普惠。 一场千人排队的活动，一个接地气的昵称，一款开源开放的框架。 opencloud 的 爆火从来不是偶然， 它击中了当下 ai 行业的痛点，大家需要的不是更会聊天的机器人，而是真正能帮忙干活、能提升效率、能保护隐私的实用工具。它没有华丽的包装，没有高昂的定价， 凭借开源、安全、能执行三大核心优势，迅速成为全民追捧的对象，让养虾从程序员圈的小众玩法变成全网参与的科技热潮。对于我们普通人而言，不必纠结复杂的技术架构，也不用深究底层逻辑，只需要明白， open call 是 ai 走向实用化、平民化的重要标志。 它让人工智能不再遥远、不再抽象，而是变成一只可爱的小龙虾，走进每个人的数字生活，帮我们节省时间、提升效率、解放双手。而这场由小龙虾引发的 ai 改革，才刚刚开始。

最近这个龙虾非常的火，你有没有用呢？我已经把它用到这个辅助科研当中了，目前最基本的一个操作就是我可以让他快速高效的帮我去找文献。操作呢也非常简单，我在手机端直接给他发送条指令就可以了，看我演示 龙虾，查找文献，指定评论文献分享。我是张老师，关注我学习更多高分 s c r 文章写作经验。

最近科技圈最火的是什么呢？不是大魔性聊天，而是养龙虾，不是吃的那种，是叫 open 可乐的开源 ai 智能体。今天呢，只用两分钟，给各位老板讲透它的核心功能，以及它对未来用工模式的颠覆性启发。 首先呢，第一大亮点，从动口到动手的进化。过去的 ai 呢，是顾问，你问，他答。但龙虾是执行者，你可以把它理解为一个有手有脚的数字员工，只要你授权，他就能直接接管你的电脑，像人一样操作软件，帮你做财报、发邮件，甚至写代码。 以前呢，我们招人买的是他们的时间，以后我们养龙虾，买的是它的结果。标准化、重复性的脑力劳动，即将迎来零成本的替代。 第二大亮点，开源生态与指数局进化。龙虾为什么厉害？因为他是开源的，全球有几十万个开发者，每天都在帮他长脑子，给他喂各种技能包。 这就意味着呢，他不再是一个固定的软件，而是一个会自我进化的生命体。今天呢，他能帮你整理表格，明天社区更新了技能，他马上就能做竞品分析。 这就叫组织能力的编辑成本低减。以前公司扩张，人头数和成本是正比关系。未来呢，只要你的数字，员工军团够强，业务量翻倍，人力成本可能只是微涨。你的企业不再是人员规模有多大，而是模型集群的能力有多强。 第三大两点，极高的自主性与容错性，别担心他犯错。像微软的设计师，七零后的连续创业者，都在用龙虾搞量化交易。有个真实案例， 一位几十年没写代码的老板，用龙虾几分钟就跑通了曾经要花两年开发的程序，他不仅能干活，还能自我纠错。你可以让他同时尝试一百种营销方案，他自己跑出去自己迭代。未来的用工市场，拼的不是人数，而是算力和指令集。 我们正在从人海战术走向人机战术，如果你还只盯着裁员，省下来那点钱，你就亏大了。真正的红利是用一个指挥官的薪水，养一支由 ar 组成的特种兵部队。所以各位老板，龙虾的爆火不是一阵风，它是一个时代的号角。 给你的思考呢，只有三点，第一，你是否能把你的业务拆解成 ai 能懂的流程。第二，你的组织是否准备好迎接人机协助的混合用工模式？第三，你愿不愿意成为那个养虾人，而不是被算法优化掉的人？ 最后泼一句冷水，目前呢，龙虾还有安全风险，不属于也有门槛，就像当年的互联网一样。但等所有问题都解决了，也就没你什么事了。

q q o to q q 跑 open q 爆火之后，各大厂商都在推出自己的龙虾，几乎一天一个新工具，它们之间到底有什么区别？到底哪一个龙虾更好用？安全性如何？哪一个更适合你？ 今天这期视频彻底带你搞懂！大家好，欢迎来到允主会，我是六博士，本期我们从部署难度、 a 准能力、 安全性等方面依次评测当前热度最高的 open core、 阿里的 coco、 智普的 auto core 等模型，并揭秘为什么掉同样的大模型，不同的龙虾的表现却天差地别。 事先声明，本期视频全程无管，所有软件均自费或公开版本测试，均可放心使用。想直接看对比结论的同学呢，请跳转至 部分需要订阅或还在内测的龙虾，我们会后续更新，点赞收藏，方便回看。接下来正式进入本期云主会。 首先我们来看 open core， 相信大家已经非常熟悉了， open core 是 目前主流龙虾框架里面历史最悠久、功能最全面的开源项目， 它的安装与配置相比其他龙虾框架更复杂。以 mac 端为例，在龙虾安装之前，我们需要先在命令行里安装 homebrew， 然后通过 blue 安装 note j s， 最后通过官方一键脚本安装 open curl。 首次启动需要进行配置，要选择工作路径、 ai 模型提供商配置、网关端口、通信通道配置、是否安装守护进程确认配置摘要，是不是听起来有点复杂？对于非计算机专业的同学来说，这个已经算是很高的入门门槛 了。六博士啊也自己总结了一份完整的安装部署指南，需要的同学啊，欢迎评论区领取。 接下来我们要对 openclip 进行能力测试。先声明，在视频接下来的所有测试比较中呢，我们都直接汇报龙虾们第一次给出的结果。首先第一个场景口播剪辑， 在制作视频的时候呢，我们需要录制连续的长音频，不可避免出现停顿、口误和重复。 平时呢，为了提升剪辑效率呢，一般六博士会用一些自动剪口拨的软件来辅助剪辑。本次的测试啊，我们把这个需求直接扔给 openclip， 看它能不能 get 到。我的意思，替代剪辑软件。这次我们抽出上一期视频录制的音频样本， 这里面呢，一共有三处，长时间的停顿以及三出口误，我们来听一下。 get 函数呢和 ngram 的 嵌入的学习是一个复杂的协调优化过程，二者啊，紧密藕合，无法通过简单的简端，无法通过简单的， 无法通过简单的简读， 无法通过简单的监督损失来根治。我们把提问的提示值呢设计如下，我们指定了原始音频位置，剪辑目标导出位置来看看效果如何。 get 函数呢和 ingram 的 嵌入的学习是一个复杂的协调优化过程，二者啊，紧密藕合，无法通过简单的监督损失来根治。 open 口啊，成功识别出了五处，其中两处是重复，三处是空白，只有一处重复了，没有识别出来，同时啊，没有破坏原音频。下一个场景是获取论文的全部图表，这是一项人工上简单但是重复费时的工作。 我们这次以 excel 原文为例，从论文最后一个图和表可以知道，这篇论文呢，一共有四个图和两个表，我们把提问的提示值设计如下， 除了图二没截全其他图片或者是表格，虽然截多了论文的内容，但是呢，也包括了需要截取的图表， 表现还是很不错的，而且数量是准确的。最后是一个开放性的题目，我们让龙虾们帮忙收集 b 站的热门内容。我们把提问的提示词设计如下， 我们来看 openclip 的 表现如何，主要是覆盖了游戏搞笑区，还有小剧场为主，播放量都是百万级的，展示的数量有十五个，整体的表现还是基本符合预期的。在做完 openclip 的 测试以后，我们一起聊一聊大家最关心的安全问题。 我们从公网暴露、托管机器人、 skill、 龙虾框架本身四个角度来看，第一，公网暴露，其实啊，这是最基础的安全问题，即便不是龙虾，其他的应用也可能存在着被攻击的风险。 然而龙虾与一般的应用相比，拥有非常高的权限，一旦被入侵，计算机啊，基本被全面控制。 第二，托管机器人。现在大厂都尝试在社交软件、办公系统接入机器人托管，他的风险和公网暴露如出一辙。前阵子微信疯传给龙虾发指令抢红包，虽是谣言啊，但技术逻辑完全成立，前段时间的境外信用卡盗刷就是血淋淋的教训。 第三，开源社区里的类鬼。目前呢， open curl 的 社区里不少 skill 暗藏玄机，专门窃取 api t， 万一钥匙丢失了，后果可想而知。 最后一点，也是最重要的权限及风险， open curl 能看到你本地所有的文件，基本是全天候监控， 万一被窃取关键日期和历史上下文，你的一切都将暴露无疑。所以在这类软件前一定要清楚，你交出的不仅仅是使用权，更是隐私权。 实际上，以上问题呢，并非是 open 口的专属问题，而是所有龙虾类框架都会面临的安全风险。所以当下玩龙虾最安全的方式啊，依然是云上单独一机部署，或者是非主力机单独部署。 最后快速总结一下原生的 open curl 的 部署了，配置有一定的门槛，但在 agent 能力上的表现还不错。目前市面上也有一些辅助的一键安装工具，比如 travis studio， 可以 免去繁琐的安装配置过程，大大降低上手 open curl 的 难度。 接下来我们来看阿里的 coco， 阿里的 coco 也是需要手动安装和配置，但明显比 opencl 简单许多。对场景测试公平起见，我们同样呢使用了千万三点五模型，结果呢如下， git 函数呢，和 inggram 的 嵌入的学习是一个复杂的协调优化过程，二者啊，紧密藕合， 无法通过简单的剪端，无法通过简单的，无法通过简单的检督，无法通过简单的监督损失来根治。第一项的音频剪辑任务啊，同样呢只去掉了间隙，但是呢没有去除重复。第二项截图呢，能覆盖部分，但是呢不是我想要的样式。 第三项报告状写测试抠跑啊，同样生成了带视频链接的报告信息，内容准确。整体体验下来，抠跑有一个很大的优势，它可以通过磨搭一键上云，这对于初期的部署有很大的帮助。 接下来我们来看智普的 auto core， auto core 开箱即用，优势啊在于可以配置自己的 a p i， 同时啊，可以调用多个对话框。智普的 auto core 所提供的模型需要通过消耗积分来使用。在这里呢，我们继续使用千问三点五来继续看效果。 get 函数呢，和 ingram 的 嵌入的学习是一个复杂的协调优化过程，二者啊，紧密藕合， 无法通过简单的剪端，无法通过简单的，无法通过简单的检督，无法通过简单的监督损失来根治对音频剪辑的场景。 autoclave 呢，也只是去除了空白间隙，没有呢去除重复。而针对论文截图任务啊，除了图二没截出来，其他都截到了。 最后是 b 站的热门报告，导出后呢，可点击，而且内容啊是准确的。然后是腾讯的 qq， 由于我们暂时没有拿到内测码，因此先基于目前官网漏出的一些内容给大家做一个总结。 腾讯的 qq 最大的亮点是降低接入托管机器人的门槛。过去如果我们需要配置 qq， 飞书、钉钉机器人都需要了进行非常繁琐的步骤。而从目前的公开资讯来看， qq 只需要微信扫码就可以实现机器人和微信的连接， 透过微信发送信息就可以远程控制电脑。例如呢，你可以通过手机微信让他帮忙整理电脑桌面，还可以让他每天出行业报告。 当然，因为确实没有实测过啊，所以呢，这里不敢轻易下结论。等鹅场打完各种补丁正式推出后，有机会啊，再和大家做一个实测分享。另外，腾讯还有个 what body 后续啊，我们有机会会再进行测试。 在进入最终的总结之前，我们还有一个问题需要回答，为什么钓同样的大模型，不同的龙虾的表现呢？主要是取决于自带的 skill 和原始的冷启动。 prompt 像 openclo 出厂呢，自带访问谷歌浏览器等功能。假设啊，把这个 skill 禁用了，那自然呢，表现又会不一样。再有呢，就是大模型本生产生的结果会有一定的随机性，表现也会有所差异。 最后，我想对这些产品针对不同的情况进行推荐。在推荐之前，我想各位专家已经了解龙虾的各种风险， 我给几款龙虾做了一个横向的对比表格。如果从易用性上做推荐，我会推荐智普的 auto clone， 没有复杂的配置过程，开箱即用。如果想要进阶一些，又不想部署太麻烦，那我推荐首先使用阿里的 coco， 它的安装和配置呢，比 open clone 简单得多。但如果 你想要用满血的龙虾，又觉得配置有点难度，那可以使用 cherry studio 来进行安装。说实话，这些天用下来，我个人还是觉得 open core 用起来了更得心应手。 open core 经历的时间呢最长，有庞大的开源社区维护，它给出的结果从效率与准确率上都非常高。 大模型时代的高智商不在于你解释的有多细，而是在于你不需要把问题解释的那么具体，他也能懂你的言外之意。当然，他的思考和执行过程也变得不那么可控。除了结果的随机性，龙虾还掌握着你最宝贵的数据， 你电脑上的信息都会在龙虾面前暴露的一览无余。所以，别指望有绝对安全的龙虾，只要他足够聪明，能读懂你，他就注定无法在安全上做到零风险。这就是智能时代的代价， 也是我们必须接受的现实。 ok， 以上就是本期视频的全部内容，如果你有其他想要了解的龙虾或论文，请在评论区留言，欢迎关注我们，成为云组会的一员！

龙虾，其实它本质上面是什么？就是一个套壳的一个呃，框架，它在这个 open core 的 一个框架经上面进行一个套壳二次的开发，它都是一个过渡性的一个产物，它很快就会被下一代的大模型给 替换掉了，像我们常说的 bat， 对 吧？你别看百度现在呃不声不响，其实它是最早去拥抱这个 open core 这一块的了， 它推出一个叫 duoco 的 这一个产品，其实体验还可以啊，也是云端银尖部署的，所以做什么东西都不至于太差，就直接拉个 npc 就 结束了啊。在我最近用过的像腾讯的 workbody 是 我感觉比较好用的，那 它还出了个产品叫 qoco， 但 qoco 我 直接给到拉，为什么？因为它不给我内测资格。是不是你在这个阶段不给内测资格，那你就不具备一定的产品是吧？你没有自信就是路人。但是 workbody 这个产品 我觉得至少对办公族来说是很友好的。首先什么零门槛部署安装是吧？其次什么他可以办着一条指令，自己去理解成工作流，然后接着一步一步的去完成你过程中所有的生产资料，你可以调出来，最后拼接成一个呃 啊，一个文档给到你，像前一阶段我也用它做了一些类似于调研报告，什么实话实说啊，你真拿这个实际的交付物来看，我觉得连实习生的水平都达不到，但是综合看，它是全免费，所以直接得到杭那 bat 肯定少不了说阿里巴巴，阿里巴巴在 这一步里面我觉得做的不够好，我体验了他们的两个产品吧，一个是 coco， 还有一个什么 jvs， 这我用下来最明显的一点感官就是，嗯，他对权限这一块还是锁的比较死，不是说啊，你不给他，而是他反反复复的跟你说，哎，要你登录 啊，比如说啊，举个例子，要帮我抓小红书上的二十个热点，猛一顿操作啊，各种运行什么脚本指令，到最后到我这里他需要我登录浏览器， 登录浏览器以后让我去扫这个小红书的这个登录，意思上面我授权他操作了，对吧？但我打开浏览器他就是空啊，就是空，没有东西的，我是觉得在产品诚意上面做的是不够的，有的 本质上面还是要提升我们个人的一个认知。遇事三问什么三问？第一个问叫问自己这件事情可不可以不做，是吧？第二件事情叫如果做的话啊，用哪个 ai 来做？第三个问题叫，哎，在 拆成某个环节以后，哪些 ai 最适合，用哪些工具来做，最后把这些环节工具拼起来做一个智能体，这就是我们现在的工作流了。我们现在用的这些都叫 ai g c 啊，它是人工智能生产的内容，是不是？要是 ai， 它是一个大基座，包括了， 呃，像数据的标注啊，包括像一些算法啊，包括模型里面的一些 n、 n c p 的 一些协议啊，包括为什么说我们现在叫 open core， 就 在国内我们真正去用它的用户很少，为什么？因为 你最基本的第一点， note j s 你 会不会嘛？啊，对吧？你 a p r k 你 怎么调嘛？然后第三个你，你基本的操作指令你要会啊？这三个不会， open code 用不起来，但是你如果说作为大模型的这个学生，这三个也是你最基础的要学的一个东西啊， 这不就是可以领先人一大步了吗？越是火的时候，我们越是要冷静下来去思考他的一个基作是什么，他站在一个风口上面被塑造起来，但是未必来说这个东西真的适用于我们每一个人。

什么小龙虾都能自动发小红书了？哈喽，大家好，给大家分享一个我最近在使用的使用小龙虾自动发现论文，并且总结论文的一个流程。 大家可以看到我的小龙虾在帮我读论文，最近 ai 论文的数量实在太多，根本读不完，可以看到它读的速度还是挺快的。 每天读完论文，他会选出两篇最有价值的论文，然后使用 google 的 这个叫 notebook lm 的 网站，然后去制作一个 ppt， 大家可以看到有一些制作好的一个 ppt 给大家演示一下，可以看到这个制作的画面还是非常精美的。制作完 ppt 之后，然后他会自动帮我去发一个小红书， 它会自动的去打开这个小红书的网站，然后去上传刚才制作的这个 ppt 的 图片，还有就是之前总结的这个论文的主要内容。然后之后呢，它会通过这个 ms 的 短信的形式来提醒我， 并且把这个总结的这个文章发给我，可以看到它今天总结了五篇文章，然后每一篇文章都有简单的一些介绍， 然后他还有这个音频预览的功能，其实也就生成一个类似播客的一个对话的形式，深度探索。 呃，设想一个极其日常的场景啊，就是你推开门走进一家你从来没去过的新咖啡馆，嗯，很常见的体验，对吧？让大家更好的去理解这些文章，然后上下班通勤的时候，就可以去听这些论文，短短的几秒里， 看一下最近他帮我总结并且发布的一些小红书，当然就是很多是存在草稿里的，并没有发布这套小龙虾的流程制作了的质量还是挺高的， 当然我也会选一些这个高质量的分享出来给大家，如果大家对这套流程感兴趣的话，我之后也会把它分享出来。

那个在 github 上霸榜的红色龙虾图标，正在把学术圈残酷的划分为两个世界。看不懂 openclaw 价值的团队，可能会直接错过这一轮最大的科研红利。 他对个人品牌的第一重加持，是身份标签的降维打击。当同行还在用 ai 简单的润色邮件，你已经指挥着十四个智能体并行跑实验。这种对前沿工具的极致驾驭， 直接让你坐稳了技术风向标的专家席位。第二重加持，则是科研产出的倍速级爆发。原本研究生要耗半个月的文献梳理和代码优化，他一顿饭的功夫就能迭代十一轮。这种高频且高质量的成果产出，才是磐石学术声誉最硬的基石。至于科研转化， 他给出的启发更是价值连城。看看隔壁大圣智能体支撑的五亿美元星耀，发现项目就懂了。未来的转化不再是拿着图纸满世界找工厂，而是构建智能体加垂直模型加实体产业的自动闭环。谁能最早让 ai 穿上白大褂走进实验室，谁就能最快把论文里的数据变成真金白银。

最近这两天，互联网最魔幻的一幕出现了，在腾讯总部大楼楼下居然排起了长队，不是发股票，不是发年终奖，而是免费帮大家装一个叫 open call 的 东西，也就是俗称的 ai 龙虾现场的阵仗。有网友调侃称， 原来每一代人都有每一代人的免费鸡蛋要领，哈哈哈哈！但就在昨天，工信部突然发了一条安全预警， open call 这个东西存在安全风险。所以问题就来了，这只最近全网都在养的 ai 龙虾，嗯？到底是个什么东西？为什么大家这么上头？大家好，我是吉克君，今天我们就来聊聊这只最近风靡全球的龙虾。 其实， open call 本质上不是一个聊天 ai， 它是一个 ai agent。 什么意思？ 普通 ai 只会跟你聊天，你问问题，他回答。但是 open call 不 一样，他不只是回答问题，他还可以帮你干活。举个例子，如果你跟他说帮我整理今天的新闻，他肯定会先去网上抓信息，然后总结内容，再写一份简报发给你。 如果你让他每天早上帮我整理某几只股票的行情信息，他甚至可以自动执行。说白了，这东西的目标只有一句话，把 ai 从聊天机器人变成数字打工人。所以，很多人现在养 open call， 其实就是想养一个 ai 员工真香！哎呀， 既然能帮打工人节省精力和时间，那工信部为什么会突然发预警？因为很多人只看到他能干活，但忽略了一个关键点，权限啊！ open cloud 要帮你干活，他就必须能访问很多东西，比如你的电脑、你的文件、你的邮箱、你的账号，甚至你的服务器。如果这个系统配置不好， 或者被黑客利用，那 ai 就 可能变成自动化攻击工具。简单说，原本是你让 ai 干活，结果最后变成黑客让 ai 攻击你的电脑， oh my god！ 更麻烦的是，很多人现在装 open class 是 直接把服务暴露在公网，没有权限控制，甚至没有安全设置。所以工信部这次提醒的核心其实只有一句， a i a 证的很强，但也很危险。因为普通 a i 最多只是说错话，但是 a i a 证是可能干错事。你想想，万一某天你一觉醒来，发现自己多年收集的学习资料竟然被 o p k l。 全部删除。 所以这波 ai 龙虾热潮，本质其实是一件事， ai 正在从会聊天进化到会干活。但在技术真正成熟之前， 普通人可能要先记住一句话，龙虾可以养，但别什么都让他吃。毕竟有些时候， ai 不 只是帮你干活的助手，也可能变成删你学习资料的恶魔。好了，今天就聊到这里，你还想养一只 ai 龙虾吗？有什么好的建议，咱们评论区聊聊。

龙虾 ezcloud 和以前我们用的 chat 的 gpt 啊，最大的不同就是它不再只是一个问答模式了，它是真能帮你干活了，它拥有了台电脑，正是因为拥有了这台电脑，所以它已经能够自己干活，而且能够有永久的记忆，七成二十四小时的干活。你看这底下这句话总结叫什么？叫 chat 的 gpt 是 顾问，龙虾是员工， 他是真的跟你的工作在不断成长的一个员工，你就可以把龙虾理解成坐在电脑前面那个人。正是因为他有这样的一个站位，所以他和过去的所有软件都不同，他已经从一个软件拿来就用了工具，变成了你今天能够真正去跟你一起工作的员工。所以这就是和过去 chinese gdp 最大的不同。 过去你像豆包什么都是我们电脑里、手机里的一个应用，一个软件用它时候才打开，但今天这个电脑归它了，它电脑里的所有软件也归它了，所以它就能够调用电脑里的所有的这些能力，包括互联网上各种工具的能力。 它由于电脑有自己的硬盘，有自己的内存，所以它就能把跟你的很多交互变成经验，不断地去积累。要往前走，养龙虾就用 ecclo。

你电脑上养龙虾了吗？它到底是个啥？其实这只龙虾叫 openclaw， 是 一个 ai 智能体助手，别的 ai 是 聊天的军师， openclaw 是 接管键盘鼠标，直接动手干活的员工。昨晚睡前我丢给他一句话，帮我写篇稿子，排好版，直接能发的那种。 今早打开电脑，标题正文配图排版全部到位，我睡觉，他加班自动回信息，做表格生，不骗搜资料， 只要电脑上能干的， open claw 都能接手。这意味着什么？一个人加一只龙虾，就是一个团队，一人公司的时代已经来了，还不知道怎么上手的。看我的上期视频，下期聊聊装的龙虾该怎么用。