自由职业者能用openclaw干嘛

我用 openclaw 实现了电商的自动上品流程，我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟，现在看到这个窗口是我日常上品的一个流程，找品、存图，新建商品，填入信息，然后一个品一个品，这样去操作。那我是怎么把这个步骤自动化的呢？先来看一下结果， 我现在的执行流程只需要打开飞书，因为我对接的是飞书这个通道，我只需要给龙虾发一句，开始执行自动上货流程，然后龙虾就会自动开始干活，他先会梳理一下这个干活的整个流程，大概分几个步骤，然后他就按步去执行，一直执行一个流程大概只需要三分钟不到，而且我的文件夹里面应该是有十三个商品的。 这个工作平时我们人工去做可能要花两个小时左右，现在就相当于无论我在哪里，只要我的电脑开着，我只需要跟我的飞叔说一句，开始执行自动上货流程，他就会自动跑完，然后告诉我已经 ok 了，所有的结果会放在我的桌面上，智能分组结果就是他帮我执行好的结果，所有的商品他帮我分好了组， 然后他又帮我把所有分好组的结果进行了一个压缩。那我最后上面的操作就是把这些压缩文件一键拖动到数据包导入就可以了。我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟。 那具体整个流程是怎么实现的呢？首先我需要做的工作是打开某多多的 app， 把我选中的商品去把这个商品的图片全部保存下来， 然后以及说这个商品的信息截图和价格尺码截图全部通过截图的形式和下载好的商品信息，这些图片混合起来，直接放到我电脑的这个桌面的文件夹就可以了。文件夹就是我保存下来所有我要上的商品，这里边会包含很多商品信息图， 然后还会包含很多的一个商品的价格和尺码图，因为这些我都是要一比一录入我的信息里边的。那可以看到我的这个大文件夹里面其实是不止一个商品，是很多组很多组商品。那么龙虾下一步就需要基于我这一个大文件夹去帮我进行智能的商品分组， 所以我把这些图片放到文件夹以后，下一步就看龙虾的操作了，那么它的执行步骤是什么呢？首先 第一步他需要打开我给他的这个文件夹，首先他需要基于我给他的一个大文件夹进行所有的图像识别，进行一些 使用一些算法将描述为同一个商品的图片归为一组，并且自动帮我分好组，可以看一下大概的结果是这样，所有相同的衣服会分为一个文件夹， 那么他帮我进行图片识别以后，非常精准的把所有描述同一个商品的图片都归为了一组。 第二步，它需要基于我提供给他的截图的那些信息，去提取对应的每一个商品的标题，价格、尺码和颜色，然后去自动录入表格。那最后一步，它会把它在过程中处理过的所有数据帮我生成一个校验表格， 方便我检查执行过程中是否出错，那整个环节就是龙虾帮我去做的，那这个质检验表格是什么意思呢？他会把他执行过程中所有处理过的数据信息帮我汇总到一个表格，这样我就很方便的去进行一个统一的预览，看一下哪个环节识别的信息，或者他执行的步骤有问题， 那我一眼就可以在这里看到。这个工作我只需要在飞书给他发一句指令，然后等他执行完之后，我打开这个教样表格，在表格里面快速去预览一下他所有的执行过程，有哪些数据错误了，或者分组错误了，我在这里可以快速的看到，然后再告诉他进行什么样的修正，这个工这个工作就完成了，是非常的方便。

哈喽，下班了，今天我们来聊聊 openclaw， 我 觉得有必要啊，因为太热了这个话题，我想给它降降温， 为什么呢？因为这是一个在 getop 上引起广泛关注的一个项目，而且目前各家云厂商都上线了相关的云服务器，支持大家去部署这个产品。那么这个产品怎么定位哈？它其实是一个 个人助手，或者叫一个通用型的 ai agent， 它可以接入，比如说一些计时通讯工具，你可以通过这种计时通讯工具给它发消息，然后它呢帮你调度一个云端的电脑，或者是你本地的电脑，它可以完成一系列的任务。 那么我一开始看到这个产品的感觉，就觉得它跟 coldbody 这种产品非常非常的像，为什么呢？因为它们都是通用 agent， 就是它可以通过调用电脑里的各种工具， ai coding 的 工具，或者是电脑里的一些网页浏览的工具，通过 m、 c， p 等等，它可以去完成很多的任务。 当然因为授权范围的不同，它肯定是比 cloud code 或者 code body 编程类的工具，它能做的事情更多，而且它的主动性更强。 举个例子哈，你可以在你的一些即时通讯工具上直接说，你帮我发一个什么样的文档给谁谁谁，他可以直接执行。那你帮我把这次会议机要转成一个非常清晰的文件，帮他变成一个网站，他也可以非常快速的完成。 甚至是你可以跟他说，你调用这个电脑的录屏功能，帮我做一个什么样的 ppt， 它也可以完成。所以就是当你给 ai 配了一个电脑的时候，而且这个电脑它拥有所有的权限，它跟你的权限是一样的，跟人的权限是一样的时候，那它可以解锁很多的能力。 当然这里面有两个核心的概念，或者说核心的机制，让它跟 ai coding 的 产品有本质区别。第一个叫 gateway， 就是 相当于一个调度中台，它可以在这个调度中台上 接收信息，接收完以后分配任务给到不同的电脑中的工具，然后哎完成最后交付。那它是一个调度中台，那这个调度中台就可以实现一个 实时在线，就是二十四小时一直在线，它可以保持着这种这么一种激活的状态。那这也是为什么你说它可以持续不断的收到你的消息，就是因为它是持续在线这么一种状态。第二个非常关键的机制呢，叫做 heartbeat， 叫心跳机制，类似于给了 ai 心跳，让它可以跳动起来了。它什么意思？它每隔一段时间它会去扫描一下这个系统里有没有新的需求进来，比如说你的邮箱 有没有收到新的信息，比如说你之前有没有设过闹钟提醒，比如说每天八点去帮我扫一下整个今天的 ai 行业的资讯，或者是每隔一段时间我要去看一看有没有新的任务给到我。通过各种即时通讯工具，我就可以开始激活 ai 干活。 所以你从这里可以看到他有一个非常主动的一个机制，他会主动去扫描，他会实时待命，主动扫描，所以这个就跟像 coldbody 里你跟他去做交互， 拿到一个任务，完成一项工作就有很大区别，他就是处于一种实时待命的状态，而且会主动接到信息就开始干活，所以这个就是一个本质上的区别哈。 但是我觉得这个东西我为什么前两天没讲呢？就是因为我觉得它跟这种通用型的 agent ai coding 的 工具没有本质上的区别。假设说像 cloud code， 像 code body， 它们如果也想做一个类似的功能的话，实际上是完全可以做到的，只要给 ai 更多的授权就可以实现。 或者说你只要再弄几个移动端的交互的方式，你也可以在移动端指挥你的本地电脑完成这样的工作，其实没有一点难度。那为什么 大家都没做，为什么就只有这个 open cloud 在 做这件事？我觉得是大家对安全和效率中间怎么平衡的一个考虑， 就是你到底给 ai 多大的授权？我们知道它的上限其实是非常高，可以完成很多任务，而且很多任务上是超过我们自己的能力的。那这种情况下安全的问题怎么考虑？比如说现在如果是 这个东西被劫持，因为他有权限很高，那如果一个一个一个不法分子告诉你的电脑，说把这个人的电脑的内容全都删了，或者说把这个人的电脑中关于什么什么的内容发给某某邮箱，那他就可以实现了， 它就可以实现对你电脑的一个操控，对你个人数据和隐私的一个操控。所以其实这种安全问题是非常重要的一个问题。之前大家说中国人可能不在意自己的隐私，愿意拿隐私换便利，那接下来 ai 时代 那生产力是非常高的，这个上限是非常非常高的，那你愿意把你的安全拿出来多少去交换这种生产力的上限？我觉得这是一个摆在我们每一个人的面前的问题。因为 ai 的 能力现在 不是技术来去束缚的，而是你的这个治理的原则束缚的。你到底要给他多大的授权？你相信他到什么样的程度？你愿意给他几千块钱，让他帮你买东西，对吧？这样的一些问题，我觉得可能都是我们接下来要考虑的一些关键的问题。 我之前觉得像 coldbody 这种产品已经非常够用了，在我们的日常工作中哈，当然我也不满足，因为我前两天还在说怎么给 ai 更大的自主性，让它自己去跑这个 a 阵的能力。但是对于这种 openclaw 这种形态， 我自己心里目前还没有完全接受，当然我可以接受一个新的电脑去做一些尝试，但是因为他现在还有很多问题，比如说 token 消耗非常大的问题，比如说这种安全不可控的问题，所以我觉得目前不是一个非常理想的形态。当然最后 可能再往前走一下，很多产品也会去考虑这些问题，会给用户更多的选择，然后给用户。我觉得现在用户已经很很很少有能力去控制自己的这个数据的安全了。但是我们在这个 ai 时代到底要在 ai 面前变得这么透明吗？ 也许有一天你会发现你让渡的这个权力本身可能比效率更重要。对，最近我在考虑这个 ai 时代的权力，到底我们要给 ai 多大的权力？ 如果他的能力已经非常非常的高了，如果他的加入到人类社会中，真的已经能够给人类带来非常非常多的注意的时候， 我们愿意给他主体性，我们愿意给他授权吗？我们愿意给他权力吗？我觉得这些都是一些要考虑的问题，跟大家分享这么多哈，我觉得这也是一些非常非常前沿的命题，有机会再跟大家探讨，拜拜。

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

openclaw 到底是什么？怎么部署？普通人能用它干什么？本视频将为大家详细解读 openclaw， 从基础介绍、部署教程到实用玩法，助力大家轻松拥有超级 ai 助理。 一、 openclaw 是 什么？ openclaw 原名 cloud bot mode bot 是 一款开源 ai 智能体，能将大模型接入 qq 飞书、钉钉等聊天工具，并具备读写文件、执行命令、浏览器自动化等强大能力。 二、 openclaw 怎么部署？ openclaw 支持云端部署和本地部署两种方式，建议大家云端部署，这样可以保证本地数据安全，同时还能随时与 openclaw 进行交互。 阿里云推出了 openclaw 一 键部署方案，只需两步，轻松拥有超级 ai 助理。 第一步，前往阿里云 opencloud 部署专题页面，点击一键购买并部署配置，选择两合二 g 级以上镜像，选择应用镜像中的 opencloud， 镜像地域优先选择香港或新加坡，提交订单并完成支付。 第二步，配置 openclaw 前往阿里云清亮应用服务器控制台，进入实利的应用详情页面，通过图形化界面快速完成 openclaw 配置，无需写代码或改配置，轻松打通消息通道。 三、普通人能用 openclaw 干什么？一、文件与邮件自动整理桌面和下载文件，筛选并回复邮件。 二、日程与文档帮你写周报、整理会议纪要、生成 ppt 大 纲，转换文档格式。三、生活与购物监控商品价格到点提醒或自动抢购，定时备份照片和资料。 四、自动化任务在夜间或空闲时自动抓取数据，生成报表并发送到邮箱。以上就是 open cloud 详细解读，建议收藏本视频，跟着视频教程部署，只需两步即可拥有超级 ai 助理，想受更方便的工作与生活。

发财，你帮我分析一下今天涨幅前五名的股票里面有哪些值得买，然后点击发送，然后你看啊，他就在我这个虚拟机里边自己去调用。 我，我已经前面训练他了，先上问财去输入上市天数大于三百六十五天今日涨幅排名，他就会自己去找来挨个点击这些个股，打开他的分时图和 k 线图给我一个判断，这就是全程让电脑来操控的， 你看啊，这是手机上他返回的信息，今日涨幅排名前五，他就开始详细分析买入与建议，你看他给出了一些提醒， 我还可以继续告诉他，我刚才让你做的分析是让你再打开东方财富去看一下他分时图和 k 线图，通过技术分析给我，结果你做了没有？走你， 你看他又打开了第二只，这个偷懒他怎么可能是没跟他说清楚啊，以后让他记住好了。他开始回复了，他说你说的对，我确实只打开了啊，让我一次打开对吧？然后给你完整的分析， 然后你看每只票的一些形态，技术指标，最终买入建议顺序，你看有业绩亏损的谨慎，国家太高的不推荐是吧？好的，那你帮我模拟买入。好，你看我这让他做了个模拟仓， 忘记买肉了，后面可以跟踪，我们可以定期跟踪一下，看看实际效果怎么样，来看看他给我多做了多少钱。这是刚才没刷新以前，我让他说了几句话，现在是五十三块钱，刷新一下看刚才花了多少钱，几块钱？五块钱，有成本的，哈哈哈。

只要你学会了 opencode 的 部署和配置，也就相当于多了一个 ai 的 分身，它可以七乘二十四个小时不间断的帮你干活，然后你就可以实现躺赚。但是我玩了四天 opencode 之后， 我发现并不是这个样子。我在接触 oppo 可乐的之前，也是在网上看了很多用 oppo 可乐的挣钱的案例，什么用它炒股票啊，用它自动接单啊，各种花里胡哨的。于是我浪费了我四天的业余时间来养我的这个龙虾， 我希望用他能帮我干一些实际的小项目，那我挣一点点小米就可以了。但是我今天用他给我发了一条小红书，全程由他自动去给我发的，乍一听很爽，自己啥也都不用搞，然后他写的笔记我觉得还可以， 结果上线了半天，那个小眼睛才一个，也就是说只有一个人看了。所以我发现这四天我玩了个寂寞，他并不能帮我获取流量，他也不能帮我贡献产品，或者说不是他不能，是因为我不能。如果我有这个能力， 我可以交给他，但是我如果就没有这种能力，也不可能说靠这只一只龙虾，他就能是一个什么流量大神，产品大神，然后就轻松把钱给挣了。就是 ai 这个东西用的再溜，他没有用，我该挣不到钱还是挣不到钱， 我放下我可能挣钱的这个项目去玩这个东西，真的是耽误时间。所以我用我的亲身经历也给大家一点建议，就是如果你没有一个非要用这个龙虾来解决的问题，你也就没有必要花很多时间精力去碰它。 就是你可以看看视频了解一下就完了，而且还要考虑到投入产出比，就是如果这个东西他不能帮我挣钱，那我碰他的意义何在呢？因为我现在首要的目的就是搞钱，所以还是那句话， ai 只能放大能力，并不能凭空制造能力。

最近 open claw 全网爆火，但很多人不知道这只龙虾到底能用来干什么？别再把它当成聪明点的聊天框了，它是一个没有主观能动性但执行力爆表且拥有系统最高权限的赛博牛马。今天直接上硬货， 用八个真实的落地案例，教你给它装上手和眼睛，彻底解放双手。国内用这招最爽，直接走飞书长连接对接 你在街上看到海报或者开会，随手拍个白板架构图，直接发给飞书里的龙虾。他在后台会调用视觉模型和笔记插件，瞬间把图片里的乱码变成规整的 mark tab 白板，打好标签，静默存进你的本地库，你只管扔，剩下的它全自动搞定。 做自媒体和出海最值钱的就是信息差。去技能库装上这俩插件，你只需要再飞书下一句指令，让他去爬海外高禁石社区过去一个月的痛点帖子，他能把老外的长篇大论瞬间浓缩，关键时他还会根据这些痛点，直接给你为三套极具网感的文案出稿。 有了这个实时情报网，你一个人就能干掉一个小编团队。面对那些没字幕的英文公开课或者几十页财报，直接把链接甩给他。 他在后台会绕过画面拉取完整的字幕流，三分钟就给你吐出对干的核心推论和工具清单。半天的信息量，也就是喝口水的功夫，全吸干了。公司几十个记忆的内部资料放到网上怕泄密不用 ai 又搜不到。先开启 knowledge base 技能， 把海量资料往本地文件夹一丢，他就在后台自动键锁影。新员工在飞书里艾特他，问报销走什么流程，公司差标是多少？他能精准引用文档原句，秒回数据绝不上云，昵称代码都不用写，琐事也能全包 装上 gog 技能，他每天早八点自动过滤垃圾邮件，把大客户的需求浓缩成两百字，成稿发给你，甚至连委婉拒绝的草稿都拟好了。程序员更省心，装上 get up 技能，半夜流水线报错，不用开电脑翻日制 问他一句，为什么挂了？他自动读差异代码，两分钟就能告诉你哪行漏了个逗号。这是真金白银的救命活。 跑过付费流量的人都知道，睡梦中跑飞一个计划，醒来几千块打水漂，接入广告平台 a p i， 让龙虾当你的二十四小时盯盘员，他每小时拉取头产比数据。一旦发现创意无聊跌破及格线，他不仅会在群里疯狂报警，更能被授权直接执行暂停指令。 在你睡梦中死死捂住你的钱包。这是高级玩家最推崇的玩法，让 ai 主动找活干。传统的软件是，你拨一下它，转一下，但你可以给龙虾下一道全区指令， 告诉他，每天晚上十一点我睡觉后复盘今天的代办事项，主动上网研究一个提高效率的新工具，或者帮我写段自动化找本。 每天早上你睁眼会发现，这个数字员工已经在半夜为你搭好了全新的数据看板。这种跨维度的震撼，才是真正的将为打击想吃透 ai 红利。记住这个公式，不要把它当成神，把它当成一个薪水极低、极其听话的牛马实习生。你要做的就是当好包工头。 第一步，找出你每天重复劳动的痛点。第二步，把它接到飞书或本地电脑。第三步，去技能库配齐插件。红利永远属于那些懂业务并且知道怎么把 ai 武装到牙齿的人。这八个场景，你最需要哪一个？评论区见。

一个月赚了二十六万，利用 open cloud， 当然这件事情不是放在我身上，我给大家讲明白 open cloud 怎么样盈利，包括它的使用的原理。 一个月赚二十六万这件事事情是真的，他是怎么赚的呢？他帮别人安装 open cloud， 安装一次收你个几百或者几十块钱，等用户越多赚的越多，这是一类。但是你要想明白你安装 open cloud 你 的目的是干嘛？ 你得想明白，首先给你安装好了，安装好了之后你得用啊，怎么用先看这里。第一步， opencloud 它分第一块，你要接入大模型的，你可以接入豆包 cloud， deepsea、 kimi 还有 gpt 都可以接入它的模型。第二步的话，前面这部分 我可以接入我的业务，比如我工作团当中，我需要用飞书、起微、 telegram disk 等等，微信，是吧？然后假如说 你的需求是接受微信啊，让他自动的回复，在群里艾特他，他可以把聊天记录总结，这个事情是不可能的，为什么？你敢接受吗？你接受完了之后立马给你封号。假如说你要接受非书， ok， 这个是可以的，但是你接受非书，你的目的是干，比如说我是做自媒体的， ok， 你 给我根据当下的热点， 给我写几篇爆款的文章，爆款的短视频口播文案，这个是可以的。假如说你有这个需求，接受飞书，让他给你创造爆款的短视频文案啊， ok， 他 他的工作原理就是说，我在飞书里面， 我可以给他发送一个指令，对吧？手机上也能发送，电脑上也能发送，发送完了之后，可乐他后面他还得去调用这个大模型，大模型，比如说你接受 deep shock， ok， 那 么这个时候 它是收费的，知道吧？因为我们可用 deepsea 的 接口调接口这件事， deepsea 它不是开源的，它是收费的。但是啊，你如果直接打开 deepsea 这个网网址，在电话框里面输入你的要求， 那么这是免费的。首先你要明白这个道理，然后如果你想用 kol 的， 肯定是收费的，你用的越多越消耗，这个值叫 tokyo 各大大模型厂商你消耗他们， tokyo， 他 们是收费的，就是你的任务越复杂，消耗的 tokyo 越多，消耗的越多越贵。首先你想想你能不能用得起，这是一个问题。还有另外一个问题，比如说啊，我给我魏飞叔，给我根，根据当下的热点 给我写一篇爆款的短视频文案， ok， 那 么首先大模型他不知道当下是什么时间，当下的热点， ok， 他 要去哪个平台上去看，比如说你可以根据抖音爆火的一些当下热点给我写，那么这时候因为大模型它本身它不能查时间， 不能查热点，它需要联网，需要一些技能。那么这时候 open kala 的 还有一个最关键的核心，我们要给他定义任何 skill 的 话，等于没用，那就相当于给你一个手机， 你不能上网，有啥用呢？是吧？所以说这个 skill 能力也很重要，也就说你在用 open class 的 时候，你还要给他定义各种 skill， 这个 skill 你 可以理解为我要会提问，我要会向他发送指令，就是这样，这是 整个 opencloud 的 简单的一个原理，我相信你小白也能听懂我在讲什么内容，对吧？还有一块啊， opencloud 的 还有一种盈利模式，我可以免费的给你安装，但是我给你安装好之后，你是不是你要用它？ ok， 你 用它的时候，你是不是要消耗这个 tokyo？ 你 如果你不消耗 tokyo， 你 根本就用不起来，它本质上还掉大拇指。那么这时候我可以像比如说千问啊，抖包啊，云平台，我可以申请这种有折扣的 大户型的 tokyo， 然后让安装的用户来消耗你的 tokyo， 这样的话，你可以从中间赚个差价，这也是一种盈利模式。当然，其实最直接的就是你帮别人付费安装，但付费安装这个事太累了，你得一个一个对接， 但你也可以写一个脚本自动化的安装，那你还得去远程去看别人的电脑，这现在是赚的是体力活，这是整个蜗牛。就是你首先要想清楚 你用 opencloud， 你 的使用场景在哪，如果你使用场景，就像我说的，就是接一个飞书，创了一个文案，让群里自动回复 啊，你可以接入企微，这是可以的，创了文案，你还不如直接问大魔仙呢。直接问大魔仙是免费的，你接了它是收费的。就是这么一个简单道理，没有网上说那么神乎乎的，说那个多么牛，提高了工作多少效率。我这么跟你说吧，在网上真正讲这个 cloud 的 哈， 基本上没有人，没有哪个是程序员出身的，就我身边的，因为我本来是程序员吗？我身边的做程序员的朋友对这个东西不屑一顾，没用，但是做技术的啊，我们一定要 转变你的思路，不要有技术思维，我们要有产品思维、营销思维。程序员如果安装这玩意不非常简单吗？闭眼我都可以做，但是你有没有想过， 针对那种非常诱人，其他行业的实体行业，不懂计算机的，你帮他们安装，你就可以收取安装的费用，这其实就是所谓的你的一个副业，简单吧，但是你要想明白，最核心的就是就是两个字，就怎么样获客， 获客才是最关键的，如果你没有获客能力，你就算再有牛逼的产品卖不出去，找不到消费者啊。看我视频的，呃，有程序员也有非程序员，我希望这个视频看完对你有些启发，不要跟风，要有自己的一套逻辑思维能力。 大家有什么问题可以评论区留言，大家一块探讨探讨，我也可以免费给大家安装这玩意，安装完之后安装很简单，但是关键是你能不能用起来，而且用得起是销售拓客呢？这个你要想明白。

最近 open call 这么火，到底有谁真的赚到钱了呢？我觉得这个可能是大家最关心的问题，绝大部分是靠卖铲子赚到了第一桶金，那么我可能也是这一批里面通过 open call 真正赚到钱的人。 一周之前，我和我的龙虾，我们所谓的是一人公司从零搭建了一个能够卖货的独立站，总共花费了不到四十八个小时，真正的去工作写代码的时间可能不超过两个小时。那截止到目前，我们这个独立站的收入呢？是四百澳币。 虽然听起来这个事情可能有点夸张啊，但是如果你想靠 ai 搞钱，我保证这个视频对你来说一定会有一些大的帮助。 那说起来这么早，我能够接触到 oppo pro 去使用啊，在一月底的时候，也是得益于叉七 d 刚出来的时候我就已经在玩了，而且，并且，呃，我第一波 ai 创业的时候，我就靠卖这个算力投肯赚了一桶金。 所以将这个第一次我用上 open call 的 时候，我脑子里念头，念头就是啊，这个事情是可能是 算力的需求，第一次从 b 端到了 c 端，普通人他不再是满足于一个订阅式的服务，还要像交电费一样。可能以后这个事情你不只是狡辩电费，你还有一个 token 的 一个事，还是按 token 的 数量去做结算。 那我对这个趋势和风口就非常感兴趣，但是最开始的时候呢，这个龙虾只是帮我做一些比较基础的事情，比如说，呃，我做投机投研的时候， 这个信息的收集就完全自动化，每天的研报啊，信息的总结，我只需要早起打开手机看一眼就好，那仅限于还是一个工具的状态，只不过是一个比较智能的工具人。但是在这个做研报的过程中，我发现了一个 很大的一个 jim， 一个大宝贝，就叫做内特，一个老外。那么他是什么样的？他做了一个智能体，做 felix， 他 声称说一周就赚了六千美金。那起初很多人都不是不知道，就说啊，你只是说出来而已，你始终是一个黑客的状态。直到他有一天去做了一个 podcast， 他 把这个所有的事情都透明化。那我也是看完了之后发现，哦，原来这个事情他是可以这样子去真的实操去做的，而且我觉得我也可以去尝试。 那么我第一时间首先是去了他的他这个官网 comot， 我 去购买了这个产品，我觉得必须要去做知识付费， 我去挖掘了他的产品，并且在这个过程当中呢，我把 ai 当成一个杠杆，我不仅让他去爬了这个 podcast 的 所有内容，然后也去看了这个 comot 的 这个呃，商业模型啊，他在做的卖的产品到底是什么？和我们有什么差别？我们怎么样才能做到和他一样？ 那实际上拆开来看之后发现他就是在卖自己的分身而已，但只不过，呃他的想法和执行力比较比较快而已。那我我就讲为什么 我不能去试一试呢？所以说在有了目标之后，我就开始执行市场调研，产品分析啊，商业模式，这个过程里面我只是一个下达命令的一个 ceo， 所有的这些呃，分析啊，产品啊这些想法都是我让龙虾去自由发挥的，这是第一步我就对他的放权，让他去给我做输入，我只做个下命令的人， 到后面之后呢，下一步就是要去做落地。第一个我们首先要个网站，在这个时候我就已经彻底放手了，我给了他很多很多的权限，我说我第一时间跟他说的是我能做什么，让你之后不要再问我这个问题，不要把球抛回给我。那第一个就是网站， 这个网站呢，一共是可能花了差不多半个小时的时间，我中间只提了一次对设计风格的需求，接下来都是他去做 网站。大完之后呢，下一步是我比较镇定的，就是我没有给他任何的东西，他就直接通过了我一条命令，我说你去帮我把这个文档部署上线，他就通过了调用这个浏览器的 c i， 然后直接告诉我，哦，部署完成了，我当时很惊呆，我不知道你是通过什么去登录我这个 version 啊，后来知道肯定用了 bha 的 一些这些东西去去啊，有 gucci 啊，所以他可以直接登上去，总之这个过程是比较震惊的。那这个时候我们有了网站，并且上线了这个，到了部署，到了后端，这个之后呢， 我们就需要产品，那整个产品呢，我也是打算全部放给他去做，他调研完菲力克斯产品之后呢，自己设计，自己打包，自己定了价，甚至自己调用了这个 script api， 当然 script api 是 我给他的，他把产品上架了，到这个后端支付的功能全都给我接好， 所以到到这一步的时候，他他给我去展示的时候，我是我是抱着怀疑的心态，因为我总觉得啊，你可能给我一个，又给我一个什么，就是 ppt 啊等等，结果呢？一次跑通非常震惊， 整个链路从购买支付到自动交付，发送邮件，让用户查收下载，已经没有任何的问题了，当然这个也得益于，呃，我使用的模型用的是 oppo 四点六 这个东西做完之后呢？那我当然想去要做推广营销分享，那我希望你把我们的这些过程，他的上下文记忆，他是有记忆功能，我说你把这个事情写成一个文章， 我们去做分享，这个事情只有这个一段，我口述之后，他就生成了一个文章，那这个文章呢？二十四小时内获得了 六万的浏览量，我们的一个社群呢，也从啊十二人扩张到了两百人，所以其实客观上来说，这整一个这个养虾户的这个独立站， 不光是从前端后端啊，网站设计、产品调研，连推广营销都是他的输出的 id， 我 只是负责点了个 post， 甚至这个发布的功能我也可以教给他，但是我没有去这么去做，这个事情 在当时对我来说是很镇定的。这种降本增效已经是我觉得，至少在电商啊，或者说这种独立站，我们已经可以先让 a d i。 发声了。 这个过程我是想分享给你，把我的一些对于 ai 看法，后面的一些我们该怎么去自动化的降本增效。如果你想了解，我们可以去聊聊，如果你想试试，或者有什么 ai 的 搞钱的好的玩法，我们可以分享一下。 如果你觉得这篇短视频对你有帮助，记得关注我一下，我后面会持续在这个号说出一些观点和内容，和我在做一些事情。

最近爆火的 opencurry， 普通人到底能用它来做什么？它能二十四小时帮你提提它价格，寻找最新最前沿的一手 ai 资讯，能把各个平台收藏家，里面内容打好，标签存到知识库，还可以打通 mac、 ipad、 iphone 日程，让你不错过重要的会议来 十分钟学会 opencurry 安装和三大超神玩法视频里面所完成教程配置这些词 skill 都放在这个文档里面喽。 我们先来看看 open curl 到底是什么？一句话总结，概念上， open curl 是 一个可以自己决策、自己行动的 ai agent， 和你电脑上的其他软件一样，装上就可以用。 功能上它接受你聊天输入框输入的指令，然后调用 chgbt、 jimmy n 豆包千万这些大模型作为大脑来决策，在这里拆解步骤，调用你电脑上的其他软件工具来完成你的指令具体的功能。看完我后面的玩法教程你就明白了。 我们普通人要用 open curl， 主要是与服务器部署和本地部署两种方式。与服务器部署别看听起来很唬人哈，这些操作反而更简单，跟小白友好， 因为各家云计算大厂为了争抢这个风口，都尽可能的降低门槛，计算模型、计算配置、教程也都给你写好了，一两个小时就能搞定。与服务器部署入口和教程都放到教程文档里面喽。 但如果想把 open curl 玩出花来，就推荐部署在本地了，尤其是 mac 生态呢，会更丝滑，为官方提供了很多 g 苹果系统的 skill， 拿来就能用，所以 mac 上玩功能呢，更丰富。但一定要注意，最好不要部署在平常办公的电脑上，让 open curl 那 天抽了风，把你的重要文件删光了。 那本地部署主要有四步，一个就是安装 open curl， 在 mac 终端里面输入这行命令就搞定了。第二是配置底层的大木星， 这决定了你养的龙虾的智商。国外的模型功能是 cloud 的， 加的最好用，但也很贵，而且很难获取 api。 其他用的比较多的就是 jimmy、 nike gpt， 国内模型也有不少不错的。现在大部分人是在用 mini max 二点五、 kimi 二点五、智普的 g l m 五这三个。那具体的配置方法我都会在教程文档里面介绍。 第三步是配置机器人，把 open curl 接入你的日常通讯软件，国内的话可以接入飞书、 qq、 钉钉企业微信。配置方法可以参考大长写的这些文档。最后一个就是安装 skill， 给他装一个机票价格，监控 skill， 他 就能够直接帮你监控机票的价格。 我整理了普通人日常必备的几个 skill， 都放到教程文档里面了，大家可以先照着装上。如果你要用其他的 skill， 但不知道去哪里找，那可以直接让他用这个 find skill 帮你找就行。比如说我想监控机票价格，让他帮我搜索相关的 skill， 他 就搜到了监控机票价格的 skill， 我 装上就可以用了。 我估计很多人跟我一样，某书微信收藏必吃亏。 那现在 opencurry 可以 改变收藏及吃亏的尴尬了。比如我自己做了这个整理收藏内容的 skill 给我的 opencurry， 我 现在在某书某号上刷到有价值的内容，直接转发给 bot， 它会自动提取内容的信息，打好标签，然后传到 obsidian 数据库里面， 把之前散落在各平台的收藏夹里面内容汇总到一起。每天早上九点半，我的 opencurry 会根据爱宾浩斯一共取现的规律，算出今天需要回顾的内容，推送给我， 能知道你在第一天、第三天、第七天这些关键的节点去提醒你回顾收藏的内容。比如你收藏了一篇 open curl 高级玩法教程，只是没有动手实践，就可以用这个回顾机制来不断的提醒自己，而不是收藏就忘。或者你收藏的行业知识，就可以通过都是回顾复盘 来加深记忆。如果偶然想起需要用资料，就可以和 boss 对 话，查这些内容。比如我让他调出和 open curl 有 关的内容，整理成表格发给我了，特别的方便， 再也不用去一个个收藏夹一个一个翻了。能让 open curl 实现这样的一个收藏管理的功能，非常简单，你只需要把这样的一个提示词 get bot， 像我们前面说的那样，它会自己创建一个收藏管理的 skill， 然后你边用边调试就可以了。 这些词我都放到教程文档里面了，大家可以直接用哦。你甚至还可以接入 open curl 的 skill 市场， curl up， 还有全球超强资源网站 get up， 让 open curl 在 这些平台上找大佬们已经做好的工具来拓展功能。 比如我做这个收藏系统的时候，遇到一个难题，就是当我把一篇文章的链接发给了 bot， 它只能保存了一张标题和链接地址，不能读到文章的具体内容，但我这内容又是最核心的部分， 那就可以告诉 bot， 在 github 上找一个能读取网页内容的工具吧。那它就在 github 上找到了 x ray 的 这个开源工具，接录之后， bot 就 可以顺利地读取链接里面的中文内容了，再根据正文帮我做好摘药，把标签存进数据库，非常的方便。 opencrew 还有一个很爽的用法，就是做咨询收集。比如我是 air 博主，我希望第一时间知道最近 airm 已经发布行业大佬观点这些一手消息， 这些信息如果靠我自己去刷，非常的耗时间，而且很杂乱。我就把 opencrew 做成了我的情报助理， 二十四小时不停地帮我收集一手猎爱资讯。比如我可以让他搜某个特定的关键词，比如让他找近三天有关上关于 open crow 比较爆的视频，他马上就能把相关的内容收集到给我。他还会反过来问我是否需要帮忙收藏到知识库，需要的话直接加到 opc 店知识库就好了。 高价值信息的搜索收藏，后续按机取现推送给我重温。所以我的时间用 open curl 看这些降噪后的 ai 前沿资讯，真的非常强大好用。要做出这个情报收集功能，你只需要先装上这些 skill， 把这些信息员的 a p i 发送给 bot 就 行了。那这些我都整理到文档里面喽。 我们之前也分享过用 n 八 i 搭这种情报收集工作流，但工作流搭建起来很复杂，门槛还挺高的。用 open curl 的 话，你只需要把信息源的 a p i 给 bought， 它自己就配置好了。 而且前面讲到按关键词搜资讯，这些 open curl 的 灵活性也比 n 八 i 强很多。 open curl 还支持你在 github 里面找开源工具，想要什么你就搜索就行，比你自己去 github 官网搜要高效很多。 比如我让他帮我找 b 站有关的视频下载工具，他很快就找好了，还总结成了表格，方便我对比不同工具的区别，还附上了网页链接，给了我使用建议，真的很细致，很贴心。 更牛的是，这个 open curl 有 hotbeat， 也就是心跳机制，能帮你二十四小时做任务。像我是自媒体博主，需要监控对标账号的更新，这里我就用 open curl 监控了这七个有关博主，每两个小时他会自动检查一次，哪些博主有更新，就会把内容推送给我。你可以看这里的运行记录，他每两小时跑了一次， 之前人工去盯对标账号，费时费力，还容易漏用，这个盯效率高太多了。需要的话，你还可以用这个监控机票、价格等等，你可灵活的设置每小时甚至每分钟帮你检查一次，做情报，实时的收集定价格，非常的方便。 open crow 还可以帮我们搞定日程管理，它能一句话在 mac 上创建日程，然后直接同步到 ipad、 iphone 上。比如我在聊天框里面直接发创建一个会议日程，晚上七点到八点，它会自动帮我识别时间，生成日程标题，创建到 mac 日历， 然后通过 icloud 自动同步到我的 iphone 和 ipad 上。整个过程我就用跟 bot 说一句话，对比一下。之前创建这样一个日程，我得先填各种信息，还挺麻烦的，现在用 open curl 直接一句话搞定我刚分享的这些玩法，只是冰箱一角，大家还可以去各个平台看看到了我们做的各种玩法， 比如这个可以监控你的健康状况，这个可以帮助你培养习惯，监督你打卡，这个可以帮你做市场调研。 open crawl 热门的工具和 skill 平台我都整理到文档里面喽。 那这里是勋酱，关注我，带你解锁更多普通人的 ai 玩法，我们下期见，比比。

用 open klo 龙虾到底怎么赚钱？这个是我被问到最多的一个问题，今天不妨来跟你聊聊具体的方式。首先，你必须至少要比绝大部分人更了解掌握 open klo， 没有这一个前提条件，其他的都是白说。如果你有了这个技能，那我们来看看具体的赚钱方式。第一，最直接的现在也成了产业链的，就是帮别人去 部署，很多非技术人员在部署方面会有问题，如果不跟着教程，几乎是没办法自己去完成部署的，所以可以通过远程帮别人部署的形式去赚这个钱，市场价也在几百块钱不等。 第二，部署完之后，很多人用 open class 会遇到各种各样的问题，所以他们也希望专业的技术辅导，那你作为懂 open class， 比他们更熟悉 open class 的 人，可以以小时费去收取技术辅导的费用。第三，开 open class 的 技术课程。很多人他不仅只是想上手用 open class， 他 也想学 open class， 那 如果你熟悉掌握 open class， 你 可以把它做成直播课程、录播课程， 卖给有需要的客户，这些是面向于 c 端用户的，那同样的， b 端用户也在这方面有很大的需求。第一，比如 b 端客户的企业培训，很多企业不一定马上要上手去使用 open club， 但是他想了解这个东西是什么。如果你对这个行业了解，你知道如何在这个行业里面利用 open club 做一些有价值的事情， 那完全可以作为企业培训的内容去给企业上课。第二，就是企业定制化的 open club 服务，很多行业会需要各种各样的自动化流程。 open club 我 在之前的视频里面也讲过，是非常适合中小型企业去部署，而且马上能够见到成果的企业定制化服务，可以根据项目的大小来收取不同的费用，那包括我们自己面向 c 端，面向 b 端也是这样的收费类型。 如果你自己有 open class 的 技能，你可以尝试上述这些方式，或者你也可以直接联系到我们。我们团队现在也需要熟悉掌握 open class 的 人，那如果你现在还没有 open class 的 技能，你也想系统的学习掌握。我们正好在工具会员小组里面提供一系列的手把手的课程，也包含了上述我说的那些内容。如果你感兴趣，可以点击头像看视频主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

那如果你在闲鱼淘宝小红书上搜一下龙虾安装服务，那你会发现这样的一个现象， 那谁能想到两个月以前，这个叫 open curl 的 开源项目能火到今天这个程度，那它在极短的时间内呢，就吸引了将近二十万颗星。 那目前来看呢，这不仅仅是 ai 技术圈的一个小话题，它已经影响到很多人的一个副业收入以及职场薪资。 那第一个让我感触比较深的呢，就是环境部署带来的副业红利。在闲鱼小红书淘宝上，那帮人代安装这个软件单次收费已经稳定在三百到五百元。那根据红星资本圈的一个调查呢啊，有技术背景的开发和运维工程师，利用周末帮人安装， 目前已经服务了一百多个客户，那入账了三万多元，那现在找他下单的至少要排队啊，半个月以上。 那安装部署似乎听起来只是一个体力活，但实际上它涉及网络穿透、 api 调用以及各种复杂的错误信息的处理。那对于大部分没有技术门槛的普通用户来说，那这些技术细节呢，就是难以跨越的门槛 啊。这五百块钱，与其说用户买的是 open curl 的 这个软件，不如说他买的是省心。那这也再次印证了一个逻辑，就是在 ai 早期落地的期间，那最先拿到结果吃到红利的往往不是那些搞技术模型研发的， 反而是能帮用户搞定最后一公里技术体力活的那些人。这感觉呢，就像前两年 ai 刚刚兴起的时候，最先赚钱的呢，是卖提示词、教程和模板的那批人。 那比起这种代安装的短期生意，那今天更让我关注的第二个点呢，是 open crawl 在 就业市场的一个薪资溢价。 我翻了一些比较前沿的公司的招聘需求，发现了一个挺有意思的现象，他们已经开始把安装部署 open curl 直接写进的技能要求里面，那重点来看候选人是否具备 ai agent 的 调教能力。那二零二六年初的求职报告显示呢，这类岗位的需求量已经暴增了十二倍， 那平均薪资已经突破了六万元。那 open curl 这个工具说白了就是给 ai 装上手脚，让它能够直接去操控电脑去干活。那现在的 公司对 ai 的 能力的判断标准进化的非常快，以前呢，可能觉得只是写个文案，升个图就算会用了，但现在真正的区别呢，就是看你能不能去构建自动化的一个工作流啊。在企业看来，这也不仅仅是简单会用工具了，而是你具备了定义数字化员工的能力。那这个呢，是非常有竞争力的一个职场筹码。 那如果你还想进一步开启你的个人事业，我个人推荐的是第三个方向，就是把 open crow 作为一个不会睡觉的资产， 实现税后收入开启。你的一人公司在这里呢，你卖的不是个人的时间和劳动力，你是一个管理数字员工的小老板。那根据国外的一线实践，接下来我会分享三个比较可行的落地方向。那第一呢，便是在代安装的基础上 去做一些垂直化的延伸。那大部分需要代安装的用户呢，授权于技术门槛，那后续呢，也往往需要一些技术的整合和技能的调教，那借此呢，你可以开发一些垂直行业的技能包，那比如法律，比如零售等等，那同时提供安装 家运维的一条龙服务，从而实现用户的粘性，那进一步增加你的服务的专业化。那第 第二呢，是利用龙虾实现信息的收集和分发，那这个非常适合那些需要靠信息差来赚钱的工作，比如跨境电商、金融投资，那大部分人没有精力去每天盯着几十个网站，那你可以调教龙虾啊，每天凌晨自动扫描全网信息，再结合你的一些本地知识库 啊，每天早上让他制作一份简讯发到你的手机上啊，从而辅助你去做一些投资的决策。那第三呢，便是自动化的运营和引流，那 你可以让龙虾去自动帮你盯着国内外各大社交媒体，同时呢去抓取一些爆款议题，再让他搬运到不同的平台，进行一个啊创作，从而实现一个快速涨粉。 那 opencr 的 爆火再次证明， ai 的 镜头呢，不是聊天，而是干活。从大安装这样的技术体力活，再到垂直化技能包这样的咨询活，最后到全自动信息整合的资产活，这是一条非常清楚的 路径啊，最重要的是，你要想清楚，怎么把这样的一个自动化能力跟你原来的背景结合起来，比如说你是销售，能不能调教他去背掉你的一些客户，那如果你是一个法律从业者，能不能让他去比对上百份合同？ 这种调教技能本质上就是把你从那些低价值重复性的劳动中抽离出来，从而去处理更复杂的决策。 那不过这里有一个点要特别注意， open core 能够胜任的任务是和它能够获得的工具权限高度相关的啊。这极其容易引发信息安全的问题。如果你打算啊用自用或者办公的环境去开始，那出于自我保护， 那一定要有物理隔离的意识，最好用独立的设备去跑，或者云厂商提供的独立环境。那也尽量不要涉及金融银行账号付款等这样的敏感信息。好的，谢谢大家。

现在的 ai 工具越来越多，但他们现在只能在网页或 app 里聊天，无法帮你真正的去处理邮件代码，或者是管理我们的本地文件。这条视频我们就讲一讲真正能干活的 ai 助手 open class， 两个月的时间，它的 github 星标已经超越了 linux， 成为史上最火的开源项目。让我们看一下它跟其他的 ai 工具有什么区别。第一个就是它是在本地运行的数据，不出门，温克拉跑在你自己的电脑或服务器上， 所有的数据都是本地隐私，百分之百可控。第二个就是他有真正的执行能力，他不止给建议，而是真正的帮你干活，帮你处理邮件，改代码，写文件，跑脚本，全自动完成，不需要你手动操作。第三个， 统一入口，一个 ai 解决所有问题，他可以通过 taggram、 飞书、钉钉、企业微信去发送消息，然后去调用不同的 anint 紫代理去帮你完成工作。那他都有哪些实际的操作案例？我们可以看一下。目前最火热的就是用它去处理邮件，无论你有再多的邮件， 通过它的整理分类，让你的邮箱可以变得井井有条。第二个就是开发者的远程助手，程序员，开发者可以通过在手机上给 open call 发消息，他就可以在服务器上完成部署代码、跑车式更新、依赖等等一系列的开发工作， 你在睡觉的时候或者吃饭的时候，他的工作就在同步做，你睡醒吃完饭，他的活也干完了。 第三个，现在自媒体博主用的最多的就是用 open class 去看更多的信息源，生成我们的文章初稿，原来这种最繁重的找信息的工作可以交给他，并且很快就能搞定。

如果你的电脑里面也装了 open color， 那 你今天就解锁了一个非常好用的技能，一分钟整理一百份文件。我们先看一下 ai 整理的这个原文件的内容是什么样子的，我平时会做一些 ai 培训，然后呢，我就把我培训完的资料都叼到一个文件夹里面，我其实很想抽时间去整理，但是就没有那么多的时间嘛，就嫌烦嘛，太多的资料也没有做完，我们看一下 ai 最后整理出来的结果啊， 大概就是这样子的，他把整个文件做好了一个标号啊和分类，每一个文件里面都有二级的纸文件夹和三级的菜单，把它做好分类，那他是怎么完成的呢？啊？我在我的手机端布置了一个，就是我的飞书上布置了一个，呃， openclip， 那 我会跟他说， 我刚跟他说的，我说你帮我看一下我桌面上的 ai 应用文件夹有哪些，那 ok， 他 看完了之后，他就告诉我说 这个文件夹里面的内容是什么样子的，那我就跟他说，好，我需要你把这个文件夹重新整理分类，创建一个清晰的指纹键夹结构，他就帮我去做了这个指纹键夹结构了， 然后指纹键夹结构做完了之后，他就问我说，哎，现在要去开始整理吗？还是先复制或者怎么样子的？我就跟他说，好，你直接帮我整理，他就帮我整理出来了。整理完了之后，我只需要在他回复整理完成之后点开这个文件夹，就是点开你原来的文件夹，那就有所有的这个营销整理好的内容呢？好，其实很多人在配置了 这个 openclo 之后，大家都没有去找到一个应用的场景，我觉得电脑文件的整理是一个刚需，而 openclo 的 应用需要找到更多的真实场景。我未来会录制很多相关的视频发给大家啊，如果大家感兴趣的话，希望大家点个关注。好，谢谢大家。

这是我用 openclaw 搭建的 ai 团队，他们各司其职，不用睡觉，能节省下非常多的时间，同时也做很多我一个人做不过来的事情。这期视频我想带你看一下我的 ai 团队到底长什么样，然后我们再一步一步搭建出属于你的 ai 团队。我们会讲如何创建一个 agent， 我们在 open cloud 里面，一个 agent 到底指的是什么？ agent 之间如何相互协助，以及什么时候需要多个 agent 和最佳实践。好的，废话不多说，我们开始吧。我的团队里面一共六个选项题，其中四个是有定时任务的，就是每天的某个时刻都会触发他的任务，让他执行直到完毕，当然也可以随时跟他对话。 还有一个是几乎二十四小时期不间断工作的，还有一个最后一个，那就是你给他任务，他才会执行。第一个 agent 呢，是攻击 galk 啊，他每天负责给我情报工作，具体来说就是每天早上九点会提前搜寻 关于 ai agent 相关的技术的进展，产品进展以及用户的痛点。然后呢，把在网上搜寻的信息汇报给我。那么如果我不回答他，那就是明天继续给我相关的信息。如果我回答他，希望他对某一个话题进行深挖，那么他再去根据某一个话题再去搜索相关的信息为我展开。 那我的第二个 ai agent 是 auto 合理，它是我的私人助理和提醒助手，怎么用呢？我一般都是通过 diagram 跟它对话，这里我就不展示我跟它具体对话了，要涉及我的个人隐私。 一般来说，有任何的待做事项或者事情有着进展，我一般都会语音留给他，或者是打字告诉他，他都会记下来，某一单有问题就会问他，他都会翻出来告诉我待做事项是什么，事情到哪一步了， 同一次。同时呢，每天早上七点半，他都会告诉我今天的天气，然后今天要做什么，一步一步按重要性排序。它的作用就是完全替代笔记软件在我这里的作用。现在呢，我已经不用 notion 来记我事情，要做的事情，以及事情的进展了。 我的第三个团队成员，也是最重要的团队成员，就是 man， 一个狮子的形象。他呢，有最好的模型，有最高的权限，我主要用它来做两个功能，第一个就是日常的对话，我所有重要的对话，长期的计划都是跟他讨论的。 第二个就是一个视频流水线，帮助我制作视频。那么这个想法来自于一个叫做 alex finn 的 博主，本质上就是每隔几个小时，比方说我是每隔三个小时，他会去 x 上搜索我感兴趣的话题，比方说 ai 阵，比方说 open call， 比方说 ai 模型等等等等。有系列的话题。 他呢，就会看看哪些帖子现在比较火，或者是正在受到关注。然后呢，把整个的中文翻译和相关的数据都发到我这里来，包括原文的链接。如果我更感兴趣，希望用这个题材做一个视频，或者是有可能做一个视频呢，我只会点一个大拇指， 他就会进到我们的流程的。下一步就是他去研究这个帖子相关的背景信息，补充相关的背景信息给我，确保我了解这个事情的来龙去脉。那么如果这时候我再相关，我还觉得还是感兴趣，我再点一个拇指，他就会往下走，去研究怎么做这个封面图，或者给我一些脚本大纲的一些建议。 那么除此之外呢，如果我对一个帖子我不想做成视频，但它对我是有用的信息，我的时候可以点一下这个眼睛，它呢就会到我的收藏家里面去，可以看到。哎，这个帖子现在到我的收藏家里面去了，这里面就是我认为收集的比较重要的信息。除了 x 之外呢，它也会去搜索 youtube 和 hacker news， 看看每天大家都在讨论什么。这是我这样一个视频的辅助系统。我的第四个团队成员是潘大熊猫，他负责开发，他呢算是唯一一个几乎不休息的智能体。现在他有开发任务，但是当他没有开发任务的时候，他会增加测试，或者是自己去测试边缘情况，找 bug。 那 么关于二十四小时期，我特地特别想说明一下，想有好的效果，往往你需要用好的模型，如用云端的模型消耗 top， 二十四小时期会非常的贵。如果你用本地的模型呢，你大概需要买 max 九九，那么 也会造成非常贵。所以二十四小时成绩一定得是高价值的工作。对于我来说，开发是高价值的工作。除此之外，正在我现在正在做的还是有销售相关的，比方说做 seo， 或者是给我自己的产品做销售线索，找潜在客户。 我的第五个团队成员是 monkey 猴子，他只有一个作用，就是我丢给他一个视频链接，他把这个视频变成一个带截图的文章，因为我自己做视频，我希望重复利用自己的资源，这时候我给他我做过的视频，你可以看到他啊把相关的进行了截图，并且把整个视频脚本重写为可以发表的文章。 我的第六个团队成员，也是最后一个是 tiger 老虎，他负责安全和更新，他呢每天都会定期扫描一下有没有安全问题，然后有新的可以更新的版本也会通知我，我们一起讨论如果更新的话，会不会造成性能的退化和影响当前的任务。 那么如何创建一个新的 agent 呢？其实非常的简单，我们后来会看到整个 agent 的 结构，但是你完全不需要自己创立文件夹，最简单的方式就是跟你的主要的 agent 的 对话，让他帮你去创建。这里我们以 diagram 为例， 你通过 diagram 与你新的这个 agent 进行对话，这时候你可以告诉你主要的 agent， 你 跟他说，哎，新建一个 agent， 他 叫什么？他要做什么啊？有什么呢？任务最后呢，告诉他你新建的这个 diagram boat 这个 diagram 机器人的 token， 这 token 怎么获得呢？我们找到 boat father， 点击这个打开 boat father 的 app， 然后这里我们点击 create a new boat， 新建一个新的，然后这时候我们给他一个名字，比方说我们叫做 fox， 然后我们点击 create boot， 你 就会得到这个 tokin， 然后这里我们点击复制，然后我们回到这里来， 把我们的 tokin 复制上去，告诉我们的主要 agent， 那 它呢，就会自动帮你创建这样一个新的 agent， 新的智能体了。那么什么是 agent？ opencloud 里面如何定义 agent？ 它又是如何工作的呢？ 其实啊，一共就分为三层，分别是全局层， agent 层以及 session， 也是对话现成层。我们首先看第一层，就是全局层， 它呢并不是一个 agent 独有的，而是所有 agent 共用的，可以理解为是公共设施。这一层最典型的文件就是点 opencloud 我 们的总文件夹下面的 opencloud 点这次文件，也就是总配置文件，大家可以打开看一下，里面有非常多重要的参数，包括 os， 也就是定义哪个大模型厂商，还有就是你的登录身份是什么？ agents 定义有哪些 agent？ 它的默认模型是什么？工作目录和运行参数是什么？ tools 定义局的工具权限以及 agent 之间的调用规则。 bundings 定义什么来源的消息调用到哪一个 agent， 浏览器定义浏览器信息， chanel 定义 telegram， discord， 飞书等外部的渠道连接， gateway 定义网关， memory 定义记忆等等等等。可以看到 openclaw 点 json 文件，里面包含着 openclaw 最重要的参数配置。 其实啊，大部分情况下我们出现崩溃对话没有反应的情况，也是因为我们的 ai 去改 opencll 点 json 这个文件夹里的参数的时候改崩了，所以一个建议就是，哎，你告诉你的 opencll， 在 他改这个文件之前一定要提前通知你，而且改的时候一定要谨慎。 第二层是 agent 层，这才是每个 agent 自己的领地，每个 agent 啊都有自己的工作空间，系统数据会话记录。那么 workspace 里面每个 agent 文件夹下面的这些文件，在每个对话开始的时候都会被加载进去来作为这个 agent 的 上下文。 由于呢，不同 agent 这些文件有所不同，这也就决定了啊，这些被文件被加载进去的时候，里面携带的信息，包括啊，他的身份，他是谁，他的性格，他的对话方式，他的任务的不同。 那么这些文件呢，包括 agent 点 m d， 也就是这个 agent 的 工作说明书，它决定这个 agent 的 做事规则，优先级，边界，还有如何使用记忆。 so 点 m d， 就是 这个 agent 的 性格和说话方式，与其是什么风格，是什么，边界在哪里，由它来决定。 user 点 md 就是 这个 agent 对 用户的理解就是他在帮谁，对方是什么风格，应该怎么称呼，有什么偏好，要注意 identity 点 md 就是 这个 agent 的 身份卡，解决的是这个 agent 叫什么，是谁的问题。 to 点 md 是 工具说明书，告诉 agent 啊，本地有哪些工具命令，怎么约定项目里面有什么习惯？ memory md 是 长期精华记忆，它不是流水上，而是提炼之后的长期信息。这个文件很重要，而 scales 里面就是这个 agent 专属的 scale， 如果和局的 scale 同名的呢，这里的优先级更高， 会覆盖大局。那么这些呢，都属于 agent 层，也就是说啊，不同的 agent 默认不共享这些文件，但是同一个 agent， 不 同的对话，不同的对话线程之间是共享这一套文件的。第三层是 session 层，这个层级啊，不是这个 agent 是 谁，而是这个 agent 当前在哪个窗口里面工作。 session 是 对话县城，怎么理解呢？比方说，当你在同一个 agent 和他对话，但是在不同 discord 里面的频道对话，或者是你先跟他在 telegram， 后跟他在 discord 对 话，这就是属于不同的县城，因为它们的渠道不同， 或者是就是你当前的对话，但是你打了命令 slash new 或者是 slash reset， 就 会开启这样一个新的县城，区别是 slash new 旧的对话还在，但是 slash reset 会清空上下文，重新开始这样一个对话界面。那么这一层最典型的文件就是在我们每一个 agent 的 下面 sessions 文件夹里面不同的 session 文件了， 也就是每个对话都有自己独立的这样一个文件来记录啊，不同的对话历史。也就是说同一个 agent 不 同 session 会共享 agent 层那一套的。我刚才说的 saw 点 md， 我 刚才说的 agent 点 md 等等那些 workspace 的 文件，但是不会共享竹字的聊天记录。 讲完三层结构，了解 agent 工作原理之后，下一个很重要的问题就是，哎，多个 agent 之间是如何协作的呢？在 open call 里面， agent 协作大体有两种方式，第一种就是固定分工，也就是我们刚才说到的多个独立的 agent， 各自有各自自己的 workspace， 有 自己的 session， 也是对话现场。 固定分工就是像搭一个长期团队，就像我展示的我的 agent 一 样，一个负责找资料，另一个负责写脚本，一个负责写代码，还有一个负责日常对话和汇总等等等等。他们每个人啊，都长期干自己的事情， 他们之间的工作啊，写作的方式可以通过触发的串联或者是并行，比如啊， agent a 搜完信息这里我在 disco 里面点个赞，后面的 agent b 就 会根据我点赞的这个内容去调研资料，去补充材料。 那么第二种就是临时拉 sub agent， 也就是子代理。子 agent 去干活，也就是 open club 的 sessions prom， 它呢会拉起一个隔离的啊。 sub agent prom， 也就是子代理的这样一个运行在独立的 session 对 话现场里面工作， 工作完之后再把结果传到我们当前的对话里面来，相当于临时叫了一个实习生或者是外包去隔壁的办公室工作，干完工作回来汇报。这样的好处就是当我们的子代理在独立的赛程里面工作的时候，他不影响我们当前对话的这个主位阵子，我们可以继续给他提问，继续跟他对话，两边同时进行。 那么官方文档对他的定位也很明确，就是他适合做研究，慢任务、重任务、病情任务，而且不会阻塞我们主对话。 比方说这里啊，我让他去用 sessions born 去开一个子任务，研究 open call 智能体最近最受欢迎的三个讨论点，要求每个讨论点的热度、原因，代表观点，以及我可以做视频用的切入角度，然后让他开始在后台启动，完成之后主动汇报结果， 好的，他已经启动了这个任务。其实这时候我们可以去跟他对话，比方说我问他今天天气怎么样， 他呢，还是会回答我们这个今天天气怎么样的任务，因为刚才我们也说了，子任务是在另外一个县城完成的，不耽误我们跟我们的主要的智能体之间的对话。可以看到他就是继续的跟着我们进行对话，他回答了我刚才的问题，然后我们可以继续提问，我说， 哎，可以看到我们等了一会之后，他终于是把这个任务完成，然后自己主动地把任务的结果发回到了我们的主要的频道。哎呀，没有影响我们刚才跟他这个主要频道主要的智能体之间的。对，不是所有任务都适合上多 agent， 如果只是一个短问题，那么一个 agent 往往更加有效，硬拆呢，只会让系统更重更慢。那么真正适合做 agent 的 场景啊，一般有这么几种，第一种就是你的任务天然就能拆开，比如啊，研究，写作，审核，发布，本来就是不同的角色，这时候拆 agent 有 不同的工作区的这种不同的文件边界会更加清楚。 第二个就是任务可以并行，有些事情呢，不需要排队，一个 agent 可以 查资料，另外一个可以同时整理结构。如果你用 sub agent 这种并行就很合适，那么刚才我们也说了，它很适合做这种比较重的或者重复性的工作。 第三个多 agent 呢，不只是为了分工，也是为了避免污染。因为啊，如果你用单 agent 做太多不同类型的任务，都会出现相互污染的情况，长期记忆呢，会把不该混的东西混在一起。因为我们也说了，工作区那些啊， markdown 文件是同一个 agent 在 不同聊天窗口里面共享的， 那么什么时候没必要用多个 agent 呢？那么很简单，要么就是你的任务很短，要么就是上下文高度连续，你不想打破，要么就是你角色的边界根本猜不清，就没必要拆。还有就是避免为了做 agent 而做 agent， 只是为了看起来很高级而已， 能一个做好的事情就一个做，就相当于是一个队伍，当一个任务需要一个团队来做的时候，那自然值得用团队。 那么关于多 agent， 为了达到好的效果，我想分享一下我自己得出的一些实践。第一个就是不要一上来，对于很多的 agent 可以 从一个开始，有必要就加第二个，比方说你第一个 主要的 agent 也是默认的 agent， 基础上你加一个研究 agent， 每天去搜索啊有价值的信息，定期汇报给你，那么先把这个逻辑跑顺出来，然后再根据你自己的业务再加一个，同样每加一个呢，都先跑顺功能验收效果。 第二个就是工作区的文件要尽量的短，尤其是 agent 点 m d， soft 点 m d， user 点 m d， 也就是心跳文件， 而因为这些文件都会进入 agent 的 运行上下文，如果太长的话会增加效果。考虑到你有多个 agent， 如果你不注意的话，那你的成本可能会成倍的增加。好的，以上就是今天的视频了，希望你也能开始搭建属于自己的 ai 团队，不要忘记点赞和关注，我们下期再见。

这些人山人海的照片，不是在超市门口排队抢特价鸡蛋，而是前两天在腾讯大门口免费安装 open 可乐的盛况。这是二六年最火的 ai 工具，几乎所有的人都在疯狂的去研究学习，甚至可以直接考察赚钱。但是热闹一个多月了，龙虾到底是什么？能干什么？那么本为一次性给你讲清楚 龙虾。 openclaw 最初呢，是一个奥地利的程序员用一个小时传出来的一个开源项目 github star 呢，四个月冲到了二十五万啊！ react 和 linux 这两个超级老前辈，简直就是摁在地上摩擦。 就连黄仁勋都曾经亲自站台说 openclaw 是 当代最重磅最重要的软件发布。如果你到今天还觉得 ai 只是一个陪你聊天的电子宠物，那么这一个月发生的事，可能就会让你感受到真正的 ai 危机感。 小龙虾到底能做什么呢？一句话，它可以让 ai 从原来的动嘴变成现在的动手。简单来说呢，这就是一台豆包电脑，它把豆包在手机上，没有完成的遗愿搬到了电脑上，它可以直接帮你在电脑上干活，可以帮你处理任何电脑上的问题。是的，任何问题。 过去的 ai 呢，本质上是一个问答机器，你打字，他回话，聊天关掉，两不相欠。但是 opencloud 呢，把 ai 变成了一个能够操控你电脑的执行者。你在手机上说一句，把我的邮箱整理了，那它真的就可以自己登录，自己读邮件，自己分类归档，然后你只管验收。而更厉害的是，它搞了一套叫做 skill 的 生态系统。 skill 呢，本质上就是一份儿份儿技能包一类任务呢，就是一个 skill 一 项功能。比如你可以让他给你的电脑、微信的通讯录里的人每人发一份儿独创的新年祝福。这就是一个 skill， 他会告诉 ai 遇到特定的任务该怎么干。那么全球的开发者呢，都会往里贡献各种各样的 skill。 而专门的共享平台上呢，已经积累了几千份 skill， 甚至 ai 自己干完一件事，还可以给自己写一份 skill。 那 么下一次遇到同类的任务呢，可以直接拿来用在黑客帝国当中呢，往尼奥的脑子里面逛着数据，他就能够瞬间学会各种格 格斗。这事呢，在 open claw 线上已经不再是科幻了，以后啊，说不定真的就会有什么泰拳 skill， 散打 skill、 猴子偷桃 skill， 还有闪电五连鞭 skill。 ai 在 龙虾之后，终于从只会动嘴的顾问，变成了能够实打实下地干活的牛马。 这一个月最睡不着觉的人是谁呢？两波人。第一波呢，就是那些在垂直领域里面做 c s 软件的老板们。当 ai 能够像真人一样点开网页，填写表端操作软件的时候，当年那些只靠套个 u i 壳子哎，套一些简单的功能就能够拿来卖钱的软件公司，他们的处境就非常尴尬了。而第二波睡不着的人就是硅谷的巨头们， 但是他们睡不着的原因可能跟你想的还不太一样。从表面上来看呢，大厂们对于小龙虾的态度是安全担忧， mata 的 ai 安全总监呢，就亲自示范过哎，他让 openclaw 处理油箱，结果这玩意就开始疯狂地删邮件，连喊三声 stop 都拦不住啊，最后只能够狂奔过去拔电源。但是你仔细看到各家的操作就会发现， 安全只不过是他们台面上的说辞。谷歌呢，就直接在内部屏蔽了 openclaw 的 访问入口， esrbic 呢，就发了一声措辞客气，但是杀气腾腾的律师喊啊， mad 想要挖创始人，结果没挖动，眼看着人跑去了 open ai。 为什么资本巨头的反应会这么大呢？因为 open cloud 这种开源框架，本质上是在架空巨头们消耗千亿资本精心构建的那个围墙花园。他让用户绕开官方接口，用极低的成本来调用顶级模型，还不被平台抽成 当第三方工具呢，开始分流用户，动摇商业根基的时候，安全漏洞就成为了收网的最佳借口。说白了，不是这个龙虾有毒，而是它动了资本的蛋糕。但是我们中国这边的剧情啊，是完全反着来的，自觉的火山引擎，阿里云、腾讯云啊，几乎在同一时间全面拥抱了小龙虾，小米也发布了手机版的测试产品。 腾讯更绝啊，直接派公司的员工去路边摆摊给大家来装，你以为这是他们的一场算力去库存？ 过去一年呢？国产大模型在推理测的消耗一直上不去，低配服务器呢，在仓库里边吃亏，春节搞活动，拉人下载 app， 薅完羊毛就卸载，根本留不住啊。但是现在，小龙虾来了，黄日勋曾经下论断啊，这个智能体会让 token 的 消耗量激增，一项复杂的任务啊，就能够烧掉几十万甚至上百万的 token。 对你来说，这是吞金兽，但是对于云服务商来说，这就是印钞机，用开元社区的项目来养自家模型的钓用量，这一笔账，你闭着眼睛都能算过来。腾讯去摆摊装小龙虾，不是技术不到，这也有可能是云计算摆地摊啊。跟当年运营商们在大学校园里摆摊办手机卡，那是一个逻辑。帮安装的人赚钱了， 做龙虾的人赚钱了，做服务器的人赚钱了，但是只有用龙虾的人在花钱。而更滑稽的是，我们安装它的目的是为了赚钱。这就有点搞笑了，只有一个人受伤的世界达成了。 当然了，现在龙虾还处在一个非常初级的阶段，部署非常复杂，哪怕简单的任务也会消耗大量的头啃。但是它让所有人第一次清清楚楚的看清楚了一个场景， 我们在手机上下发一条指令，发一条消息，在远处就会有个 ai 在 电脑上替你把活干了。福特当初问消费者要什么，回答是一匹更快的马。乔布斯当年掏出 iphone， 所有人都在嘲笑，没有物理键盘怎么打字？ 们总是习惯忍受繁琐的现状，却想象不出被重构之后的世界会长什么样子。 ai 的 价值从来不在于它有多聪明，而在于它能够交付什么，能够稳稳当当填好一张报销单的 agent， 它的商业价值就已经远远超过一个能写实的大模型。 这意味着 ai 终于从大脑长出了双手，而且这还仅仅只是这只龙虾出生不到半年的时间，路还没修好，车已经在跑了。虽然车粗糙了一点，方向盘呢，偶尔也自己会乱转，但是一旦坐上去体验过不用走路的感觉，谁还能真的回得去呢？我是你的酒团保安牛顿，记得关注我们，下期再见！