OpenClaw不是小白们的玩具，能折腾才养得起龙虾

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前阵子我把六年前买的 MacBook 重新初始化了，打算养只龙虾。为什么没在我的主力电脑上装呢，因为觉得不太安全。之前使用 Claude Code 的时候，没留神确认了一个不太了解的操作，结果把我 Docker 下的镜像全都删了。而龙虾需要更高的自由度，实在不能拿主力电脑冒险。

你能看到这篇文章，那大概率知道我说的龙虾就是 OpenClaw，是当下最火的 AI 软件。就在前不久，OpenClaw 在 Github 上的 stars 已经超过了 Linux 和 React。而这个超越，仅仅用了不到4个月。

AI 智能体的发展，让几乎所有人都有机会使用一些曾经使用门槛很高的软件。你甚至只要会说话，都能让 AI 帮你开发出一个能解决你实际问题的软件。如此智能，让很多不懂技术的人也对 Claude Code、OpenClaw 这样的软件趋之若鹜。

可实际使用过都知道，智能体这东西，用肯定是能用，可是能否用得顺滑，还是得看你有多少技术的基础。

OpenClaw 是一个开源软件，而且是一个很新的开源软件，它现在的迭代速度也很快，可能每隔一两天就能发一版，修复很多 bug，又创造很多新的 bug。这对于用惯了商业软件的普通人来说是很不适应的。

技术小白们使用 OpenClaw 就有点儿像世纪之初我们使用电脑。把操作系统还有各种软件都给你装好了，你能用用，可一旦出了什么问题，死机、蓝屏、系统卡顿、缺少驱动、病毒等等，不懂点儿技术你还真没辙。

那个年代懂电脑的人可能不比现在少，因为系统不稳定，我们就必须找各种办法来解决，于是也算是被迫学到了很多电脑知识。

而当下的 OpenClaw 似乎也正处于这个阶段，它能力很强，普通人依靠自然语言就能用，但毕竟是个快速迭代的开源软件，使用中难免遇到各种技术问题，这对技术小白来说就是一道道的槛。

但我们都知道，二十多年前，那些愿意折腾，愿意学习的人，他们最终掌握了电脑的使用方法，然后在电脑普及、互联网普及、移动互联网普及的十几年中，获得了丰厚的回报。

今天的 OpenClaw 同样如此，它不是技术小白的玩具，而是引领未来的生产力工具，它有门槛，但只要你能折腾，愿意学新知识，那你同样能在未来这场 AI 变革中获得丰厚的回报。

如果你最近用过一些云端的 OpenClaw 项目，加过一些用户交流群，你会看到很多使用不顺畅的反馈，接口报错，限流，胡言乱语，死循环，服务不可用，无权限等等一堆问题，有人直接就喊着要退钱了。

不过在我看来这些问题都非常正常，一个开源软件，一个处于快速迭代的软件，一个新兴事物，一个各家为了抢占地盘而匆忙上线的产品，出现这些问题都很正常。

你从消费者的角度看，产品质量不过关，要求退款合情合理。但恰恰在这种质量不过关的时间节点，你的折腾，你的学习能力才更能体现出价值。因为，你买的那个东西是生产力工具，而不是消费型产品。

我之前强烈建议大家买个 Mac 来部署 OpenClaw，如今依然建议。而且最近还出了更便宜的 MacBook Neo，在 MacMini 外又多了一个带屏幕的选择。但如果你就是没这个条件，没这个信心，那先搞一个云端的玩玩也不是不行，毕竟这样上手成本更低了，先用起来是一件更重要的事情。

不知你有没有看最近傅盛的直播，他春节滑雪时不幸摔伤，只能卧床休养，于是正好借这个机会深度使用了 OpenClaw，然后就养出了他的“三万”，推出了他们自家的 OpenClaw 产品。不得不赞叹企业家的执行力啊。

傅盛的用法自然不适合所有人，但有一点是所有人都应该学习的，那就是先用起来。对于所有前沿的 AI 产品，先用起来，都是第一准则。你只有先用起来，才知道它能做什么，才知道自己缺什么。

我部署好 OpenClaw 后第一个正经任务就是让它定时给我推送一些 AI 的前沿信息。以前要做这个事情得自己建个工作流，就算有 AI 辅助编程也得折腾一会儿。现在有了 OpenClaw，几句话的事，它就能做了。

当然，几句话就做好的这个东西并不算实用，因为它推给我的内容未必是对我有用的，甚至未必是我感兴趣的，信息源质量也未必靠谱。所以，我需要让它知道我的标准，让它知道我的需求。这就是所谓的“养”龙虾，你必须有高质量的输出，才能获得高质量的输入。

我知道有些人的用法很暴力，就是大量地与它对话，从中一点点找到适合自己的方法，调教出对自己有用的龙虾，OpenClaw 在设计上是支持这种用法的。

但我可能因为职业习惯的原因，对 OpenClaw 背后的运作机制更感兴趣，所以我会更关注它底层的思考流程，关注它工作区下的几个 Markdown 文件的作用。我觉得这是养好龙虾的必经之路，但不确定它是否适合所有人。

这两天还在调教中，争取下周写一写具体的调教过程吧。就算我懂技术，也是天天在折腾，在学新的东西，没办法，这就是我能找到的最快的捷径了。

我最近半个月写了三篇推荐国内 Coding Plan 的文章，主要是公众号给了好多推荐，看来大家都在采买 token。虽然我会有对比和评判，但每家都有很便宜的档位能让你立马用起来，如果你是个新手，找个便宜的下单用就好了。

面对当下的大趋势，入场是最重要的，千万不要为了几十块钱而过分犹豫。从目前几家的算力情况看，服务都有不稳定的时候，你买了用了，未必能获得好的体验，但没关系，换一家再买再用。

实在不行就买国外的，官方的买不了就买中转站的，你就挑最好的模型买，质量上肯定比国内的强。还是那句话，先用上是关键。等你用上了，找到感觉了，知道要做什么了，再去对比性价，再去采购长期 token 也来得及。

也许在初始的折腾阶段你花了几百甚至上千，但是这跟你漫漫人生相比完全是一笔可以忽略不计的费用。而你追随上大趋势的这一步，则可以为你带来长期的回报。

把 AI 视为你的生产力工具，表面上看是你在花钱购买算力，但其实也是它自己在不断创造价值，来负担自己的费用。这种观念的转变，是 AI 时代我们必须经历的过程。

不都说使用工具是人类独有的能力吗，那我们就好好发挥一下吧，以后用更好更智能的工具生活、赚钱，充分发挥我们人类独有的技能。

哦，好像有动物也会使用工具哈，不知道给它们使用 AI 会有什么效果。