OpenClaw“盯盘工具”继续迭代:我把几个关键坑又踩明白了

这几天一直在捣鼓本地 OpenClaw。先是把网络安全和权限相关的配置重新梳理了一遍，做了个初步自检，后面又陆续补了一些优化，主要是 skill 安装、查询效率和记忆时长这几个地方。折腾下来最大的感受是，OpenClaw 还是有点大模型的老毛病：会幻觉，有时不太会会变通。我现在底层挂的是 MiniMax 2.5，后面有空再拿 GPT 或 Claude 试试。

用了两周，我对 OpenClaw场景应用越来越清晰。原来我预想里很多“必须本地跑”的事情，现在看其实放在云端就够用了。云端最大的好处就是 7×24 在线，省心，不用担心隐私安全的问题。最近很多大厂都在推一键部署、免费安装、送轻量服务器之类的方案，业务功能类的公司也纷纷发布自己的skill或API，方向很明显：就是想把 OpenClaw 往更大众的方向推。 我想说，当下是一个“技术平权”的时代，很多不是技术出身的人，也可以通过各种AI工具来实现能力越阶。

当然，本地安装也不是没必要。极少数专业场景，或者本身就喜欢把权限、网络和文件操作都捏在自己手里的技术极客，还是更适合本地方案。

我前两周在 MiniMax 云上做了个“盯盘外挂”。说是盯盘，其实是因为我在炒谷这件事上还比较小白。那最省心的办法，就是先跟着大佬喝点汤。我就在头部谷子论坛里找了几个粉丝量最大的博主，看他们最新帖子里的复盘和仓位。为了让信息更靠谱一点，我还会交叉对比不同人的帖子，尽量去找确定性。但这套人工方法有个很明显的问题：特别费时间，而且这个领域又特别吃时效，等你全看完，汤都快凉了，所以我就试着让 OpenClaw 来接这个活。

它一开始的思路其实挺对路，知道先用 Python 写点脚本，再把 skill 组合、定时任务和信息推送串起来。网页抓取这块，我用的是 Playwright 和 Defuddle。Defuddle 抓首页这种静态页面速度很快，拿来扫一遍最省事；但它碰到有 JS 控制的动态分页就不太行，所以后面的分页抓取，还是得交给 Playwright。

中间踩的坑也不少。

1、比如它一开始分页抓得不对，我就让它自己分析原因，再回头改逻辑。2、有时候它还会自作聪明，觉得“为了提高执行效率，不如少抓点内容”，这种就得当场摁住，明确告诉它必须完整执行，别替我省。3、还有一次它在分析超时问题时，给了个看上去很漂亮的方案：把 Playwright 换成 Defuddle，顺手连逻辑都一起改了。结果我后来核对输出，才发现动态分页根本抓不全，于是又让它回去重做，第二轮方案才算真正靠谱。

所以我现在对 OpenClaw 的理解也更实际了：它不是不能用，但你也不能一上来就把它当“全自动神器”。它更像一台手动挡，方向是对的，力气也有，但刚开始时你需要对它输出的结果仔细检查，以免遗漏或者它偷偷给你改逻辑。

其实“盯盘外挂”这种任务，还只是 OpenClaw 最基础的一层。说白了，这已经算是一个分析型 agent 了。你完全可以按同样的思路，再建几个不同角色的 agent，比如专门处理公众号选题的、专门做项目策划的、专门整理日报周报的。再往上走一层，就是让它直接去操作电脑里的各种软件，比如浏览器自动化编辑和提交、在 coding 软件里建库写代码测程序、或者去操作办公软件。只是这一步对权限要求更高，对流程设计也更细，不是装完就能起飞，还是得老老实实做标准化、做测试。我现在还是按手头的日常任务来，一点一点把重复、明确、能量化的工作交给它。

昨天看到Qclaw开始公测了，去申请了公测码不知道能不能中，我对微信打通OpenClaw和遥控电脑还是有些期待。

其次，LibTV开放了OpenClaw的skill，以前做视频，写剧本、拆分镜、生成画面到剪辑配音全得自己弄，LibTV提供了一条龙能力。AI的演化就是让我们手头的工作越来越简化，未来我们的生活习惯、工作模式和生存方式都会有很大变化。

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