<blockquote><p>　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！</p></blockquote> <p>（来源：极客公园）</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/229/w660h369//c890-5c96cbf987e050fdbe69fac09a.jpg" id="0"/></div><p cms-style="font-L">Kimi Claw，国内第一批「吃」上 OpenClaw 的 AI。</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">作者｜徐珊</font><font cms-style="font-L strong-Bold"></font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">编辑｜</font>靖宇</p><p cms-style="font-L">2026 年，一只小龙虾搅翻了整个 AI 圈，年后 OpenClaw 余热还在继续发力。</p><p cms-style="font-L">近期，多家国内模型厂商先后推出对标 OpenClaw 的产品，Mini Max 推出的 MaxClaw，Kimi 推出的 Kimi Claw，显然，OpenClaw 所展现出的 AI 执行力，以及开发者们对 AI 执行结果所展现出来的包容程度让市场看到了价值空间。</p><p cms-style="font-L">在一众对标产品中，Kimi Claw 的定位比较清晰，它并非从零自研的 Claw 产品，而是基于 OpenClaw 的托管云服务，数据托管在 Moonshot 云端，并且直接配置了 5000+ ClawHub 社区技能。</p><p cms-style="font-L">它的优点在于使用较为稳定，部署方便，上手简单，且依托于云，可以实现 24/7 在线执行运转。打开 Kimi 官网，只需要你一键点击创建，Kimi 就会直接部署 Kimi Claw。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/79/w660h219//52b9-d1577bdbf21590fd6.jpg" alt="Kimi Claw 一键部署｜图片来源：极客公园" id="1"/></div><p cms-style="font-L">换句话来说，Kimi Claw 并也不是一个独立新产品，它本质上就是一台为用户远程开好的虚拟机，让用户通过 Kimi 直接访问运行在云端的 OpenClaw 环境。</p><p cms-style="font-L">它没有做任何功能删减，也没有额外封装，和本地部署 OpenClaw 几乎没有区别，只是把部署、配置、环境搭建这一步替用户完成了，但并没有对 OpenClaw 部署之后的调教过程做任何处理。<font cms-style="font-L strong-Bold">如果没有学会正确给出指令、合理安排任务，其上手难度仍然比较高。</font></p><p cms-style="font-L">对于从未接触过 OpenClaw 类产品的用户来说，这也会导致一个预期错位，用户以为接入 OpenClaw 就可以做自动化 AI 执行，但其实只是多了一个便携接口，后续仍有很多设置需要自己探索。也因此，为 OpenClaw 类产品提供一些热门的预置 Skills 将会成为不少 AI 模型厂商接下来重点发力的方向。</p><p cms-style="font-L">目前 Kimi Claw 仍处于 Beta 测试阶段，仅对 Kimi Allegretto 以上的会员开放使用权限。</p><p cms-style="font-L "><font cms-style="font-L strong-Bold"></font><font cms-style="font-L">栏目作者召集</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">极客公园的新栏目「AI 上新」，将带大家体验最新的 AI 应用和硬件，让你成为 AI 时代「最靓的仔」！</font></p><p cms-style="font-L">现在，我们也向所有喜欢尝鲜和体验 AI 的同学发出召集，只要你发现并体验了新的 AI 应用或者功能，按照格式（参考案例：）向栏目投稿，在极客公园公众号发布，不仅能获得相应稿费，且会为你「报销」AI 应用的订阅费用。</p><p cms-style="font-L">同时，<font cms-style="font-L strong-Bold">优秀作者还有机会进入极客公园 AI 体验群</font>，获得最新 AI 应用和工具的内测资格，参加极客公园专属相关 AI 活动，和 AI 应用创始人一对一沟通。</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">01</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">30 分钟搭建自动化办公工作流：</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">理想很丰满，落地有门槛</font></p><p cms-style="font-L">我们发现，很多用户和我们一样，接入 OpenClaw 之后，依然摸不清 AI 的执行能力边界，对它到底能做什么、不能做什么充满好奇，但也充满未知，不知道接入之后该从哪里下手。</p><p cms-style="font-L">其实，目前不管是本地部署 OpenClaw 这类自动化 AI，还是直接接入 Kimi Claw 这样的外接入口，整体的使用思路其实可以分成<font cms-style="font-L strong-Bold">从 0 开始搭建应用</font>和<font cms-style="font-L strong-Bold">从 0.5 开始优化应用</font>两条路径，我们分别从这两种方式做了实际体验，首先选择从 0 开始开发一个应用，优化工作流。</p><p cms-style="font-L">在体验 Kimi Claw 之前，我先审视了自己有哪些工作可以被打造成一个固定的工作流，或者我的工作流中可以有哪些任务在 AI 加持之下变得更好。而在此之前，我所需要考虑的仅是我与哪个类型的 AI 工具交互可以得到更好的结果。</p><p cms-style="font-L">我选择了工作日记环节，结合每天的工作流，工作记录、工作总结、工作反思等环节最后输出一份当日工作报告。找份报告过去都是个人耗时填写，现在我希望可以 AI 自动抓取，再结合对话式交互自动形成表格。</p><p cms-style="font-L">我先将大致思路递给 AI 优化指令，最后从角色定义、技能配置、数据接入、核心工作流、多媒体表格结构、记忆重点、权限与边界等多个层面给出一个非常长的复杂指令，递给 Kimi Claw。</p><p cms-style="font-L">Kimi Claw 很快分析完指令后，和我确认执行细节。比如说，基础信息、飞书权限、数据存储和触发方式。随后我们开始按照指令去飞书平台搭建飞书应用，并且将把 App ID 和 App Secret 发给 Kimi Claw。</p><p cms-style="font-L">其中有个环节需要在飞书内搭建表格的时候，我让 Kimi Claw 直接给我表格的样式，再递给飞书内置的 AI 系统，让飞书自动搭建表格。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/48/w660h188//b44f-0f58072a06b154af9b675.jpg" alt="Kimi Claw 搭建的应用页面之一｜图片来源：极客公园" id="2"/></div><p cms-style="font-L">在经历了找不到协作者、找不应用页面、找不到 ID 等一系列问题，大约半小时后，我成功接收到了来自 Kimi Claw 的第一条消息。</p><p cms-style="font-L">搭建这个 bot 的速度比我预期要更快。遇到问题时，我会把卡在哪一环直接告诉 Kimi Claw，然后在其给出的方案中选择合适的思路去执行，如果给出的方案没有合适的，会继续追问 Kimi Claw 其他解决方法。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/175/w660h315//c3fc-f8e92740fb0a6e3b3bfff1c1585d81fc.jpg" alt="Kimi Claw 一键部署至飞书｜图片来源：极客公园" id="3"/></div><p cms-style="font-L">搭建工作流时，跨平台能力的重要性也更加凸显。接连开放 12 条飞书权限之后，我最终搭建 AI 应用并未完成理想状态。其中，我希望 AI 通过阅读我与他人的聊天记录，从而梳理出我的工作任务，但几轮尝试后，AI 应用获取的群聊列表仍为空，并表示飞书 AI 应用要求 AI 只能读取自己参与的会话，应用无法读取群聊列表。</p><p cms-style="font-L">整体体验下来，我认为 Kimi Claw 对一些常规工作流平台比如说飞书、钉钉等开发者工具比较熟悉，基本上给出的指令都能够直接找到对应的执行方式，0 基础用户也能够读懂并执行。但这类企业应用会对自身的信息权限比较看重，开放配置条件也较为严格，或许想要 AI 真正融入工作流，不仅看 Kimi Claw 这类开放者的工具，也需要等待更合适与 AI 融合的应用出现。</p><p cms-style="font-L">而且，运转过程中会出现不少 bug，比如，在此过程中，用户与 Kimi Claw 的交互任务、正在运行的 Agent 任务，会被误统计进个人工作安排。学会修改 bug 也成为调教 AI 的关键一环。</p><p cms-style="font-L">如果选择从 0 主动定制自己想要的应用或者功能，就需要用户想好清晰的操作路径，具备基本的产品思维。要明确信息输入与输出两端接口的开放程度和连通性，同时控制好每次调用与运行的成本。</p><p cms-style="font-L">本次工作流搭建，全程 token 消耗约 15k-25k，按照 Kimi 的计价方式，大约 1 元左右。但每天大概花费 0.53 元，一个月大约在 15.9 元左右。</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">02</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">自动化 AI 新闻助手搭建实测：</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">「预制」应用上手快，修改难</font></p><p cms-style="font-L">除了让 AI 定制化打造一个我设想的应用外，我还体验了一些「预制」应用，比如说让 Kimi Claw 自动抓取新闻。</p><p cms-style="font-L">在我们做第一轮自动化新闻抓取任务时，尝试让 Kimi Claw 抓取某科技新闻媒体官网。当我们给出指令为：</p><p cms-style="font-L">Kimi Claw 会询问我们具体配置信息，但第一轮新闻抓取任务时，我们发现不少官网其实都有反爬虫设置，很难去做优质网站的信息监控。Kimi Claw 也很难给出准确的范围抓取，因此会出现空转的情况，而每一次空转都意味着出现大量的 tokens 被消耗。</p><p cms-style="font-L">该监控任务从今天凌晨 4 点到 11 点共运行约 8 次，消耗约 180K tokens，花费约 3.68 元。如果按原设置每小时运行一次，每天成本约 11 元，每月将花费接近 330 元。</p><p cms-style="font-L">随后，我们请教了相关人士后，开始放弃自己写指令，转而从相关 ClawHub 等网站下一个相关指令压缩包，基于此基础指令后，继续定制相关新闻。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/189/w660h329//abdf-cc9fb51f73e0edafadb.jpg" alt="将 Clawhub 的文件部署至 Kimi Claw｜图片来源：极客公园" id="4"/></div><p cms-style="font-L">随后，我们对中文媒体、新闻筛选条件以及信息发送次数、时间均做了较为详细的设定。最后能够获得一版不错的 AI 新闻抓取结果。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/379/w660h519//5809-5c2a948c0b6a2f23a158c0d8383cfa57.jpg" alt="Kimi Claw 自动抓取结果｜图片来源：极客公园" id="5"/></div><p cms-style="font-L">很显然，<font cms-style="font-L strong-Bold">如果只是被动使用预制好的应用，重点则是学会筛选优质的技能包（skills），并且能根据自身场景，对现成功能做适配调优</font>。</p><p cms-style="font-L">但如果想对这些预制好的 AI 应用做定制化修改，往往又会绕回从零搭建应用时遇到的那些难题，开发优化的难度不低，最终改出来的效果也未必理想。</p><p cms-style="font-L">这个过程里，使用者其实需要花大量时间，去体验同一类产品里不同 Skills 的便捷度、适配性，再决定到底基于哪一类 Skills 去做二次开发、修改和扩展。这些其实也考量用户的产品思维。</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">03</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">Kimi Claw 使用观感：</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">AI 执行力加强，指令就是生产力</font></p><p cms-style="font-L">现在的现阶段 Kimi Claw 的核心价值，只是降低 OpenClaw 的部署门槛，让国内用户能快速接入。但产品本身不自带场景、不自带技能，更像是一个「转接口」，而非「成品」。</p><p cms-style="font-L">我们在体验过程中同样发现，尽管 Kimi Claw 底层调用的虽然也是 Kimi K2.5 模型，但它是「裸模型+原生 OpenClaw」的组合，没有继承 Kimi 官网版经过搜索团队深度优化的多轮搜索、内容强化、自动纠错等能力。</p><p cms-style="font-L">换句话说，官网 Kimi 好用，是因为背后有专门团队对模型在用户高频场景上做了大量优化、自动补全能力；而 OpenClaw 环境里接入的「裸」模型，更接近直接调用 API，没有进行专门优化，所以会出现同样的指令，递给 Kimi Claw 呈现的效果不如直接递给 Kimi K2.5 模型。</p><p cms-style="font-L">深度体验后我能明显感知，Kimi Claw 和传统 AI、普通 Agent 产品的核心差异，<font cms-style="font-L strong-Bold">集中体现在 AI 执行力与指令重要性两大维度</font>，这也是使用这类产品的关键逻辑。</p><p cms-style="font-L">首先在执行力上，Kimi Claw 能在你不使用电脑时，同样能够执行任务，而非传统用户给出指令，然后一直等待任务完成的模式。我甚至可以告诉 Kimi Claw 这个指令在什么时候执行，等我开机时能直接看到每一次定时输出的结果。但同时也提醒我，对一些体验性的应用记得设立停止终点，减少不必要的资源消耗。</p><p cms-style="font-L">其次在指令上，过去我与 AI 的指令都会比较简洁、直击问题，当 AI 给出的解决方向不对时，再继续调整。但 Kimi Claw 每一次运行复杂指令的时候，都会调用大量 Agent 协助，消耗的 tokens 也会成倍上涨，因此在给出指令时需要明确操作方式，权限范围、执行路径以及安全性和成本控制。</p><p cms-style="font-L">比如说，过去我查询新闻时的指令时「给出 10 条有关 OpenClaw 的新闻线索，并告诉我其新闻关注价值」，现在我给出的指令则是：</p><p cms-style="font-L">多数情况下，我甚至会让 AI 优化一下我的指令表达，然后再递给 Kimi Claw。只有给出具体、准确的指令，才能在合理的 token 消耗范围内获得**成果。甚至，不少公开论坛上，专门为 OpenClaw 准备的 Skills 库也能够帮助用户更好地上手一些热门应用玩法。</p><p cms-style="font-L">精准、具象的指令，是在合理 token 消耗内获得优质结果的前提，<font cms-style="font-L strong-Bold">使用 Kimi Claw 的过程，本质就是用户在模型能力、输出结果、使用成本之间做权衡的过程</font>。</p><div class="img_wrapper"><img src="https://n.sinaimg.cn/spider/217/w660h357//c2dc-72dbcddcc61816d4f39ca95cb.jpg" alt="Kimi Claw ｜图片来源：极客公园" id="6"/></div><p cms-style="font-L">最后是，调教 AI。</p><p cms-style="font-L">即便你快速搭建好的一个 AI 应用之后，你会发现这个 AI bot 并不会一开始就好用。它对于诸多指令的划分，任务的合并其实与人类的理解会有比较大的差异，你仍然需要一轮又一轮的指令调教去探索产品的边界。尤其是，很多信息源的接口并不完全对外公开。这其中，想要真正做好信息权的接入和让渡都不是一件易事。</p><p cms-style="font-L">说到底，目前 Kimi Claw 展现出来的应用效果，绝不是一个简单的 Chatbot 之类的 AI 应用，拥有许多 AI 功能供用户直接使用，而是一个需要用户理解开发过程，并且能够在诸多综合权衡后做出选择的开发者工具。只不过这个开发者工具能够支持一些简单化的自动化部署。</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">04</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">自动化 AI 依然有发展空间</font></p><p cms-style="font-L">尽管 OpenClaw 从 2026 年开始彻底点燃了人们对自动化 AI 的想象，但从近期频发的安全事件与新产品实测体验来看，OpenClaw 至今仍只是一把钥匙、一个契机，而非最终答案。</p><p cms-style="font-L">无论是可落地的真实场景，还是可规模化的商业化路径，AI 行业至今仍未走出一条清晰、成熟的路线。与之相对的是，市场在一轮又一轮的热度炒作中不断抬高对 Claw 类产品预期，甚至吸引了大量普通用户去尝试超出自身能力的高风险操作。</p><p cms-style="font-L">可以确定的是，自动化 AI 从 AI 诞生第一天起就被行业重视，但 OpenClaw 以及 Kimi Claw，能否跑出真正成功、可规模化的产品，依然存在巨大的待验证空间。尤其是现在这类 AI 工具会直接拿到修改你终端、文件的权限。</p><p cms-style="font-L">在早期大家对 AI 的能力边界还不清晰，很多新手小白直接把权限放开，很难想到做安全限制以及二次权限确认。把这么高的操作权交给 AI，本质上也是系统风险直接开口。这也是为什么，这类产品想真正规模化、商业化，安全和权限治理，会是比「能力强不强」更难迈过去的坎。</p><p cms-style="font-L">从直接与大模型对话，到与单一 Agent 交互，再到与 Agent 集群协作，再到如今 OpenClaw 的使用方式，行业在同一段 AI 能力基础上，衍生出了大量功能相似、路径不同的尝试。这恰恰说明，整个行业仍处在 AI 功能探索期，除了 ChatGPT 这类成熟稳定的交互范式之外，人们对于 Agent、Claw 等新形态的使用逻辑、边界与价值，仍在集体摸索。</p><p cms-style="font-L">或许，要等到 2026 年走完，我们才能真正看到一批稳定、可用、具备真实价值的自动化 AI 应用落地。</p><p cms-style="font-L">*头图来源：Nano Banana 2 制作</p><p cms-style="font-L">本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO</p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">极客一问</font></p><p cms-style="font-L"><font cms-style="font-L strong-Bold">你觉得 Kimi Claw 好用吗？</font></p><p cms-style="font-L"></p><p cms-style="font-L">库克称：下周苹果发布新品，入门款手机和笔记本定价将迎「惊喜」。</p><p cms-style="font-L">点赞关注极客公园视频号，</p><p cms-style="font-L"></p>