装了一天龙虾 Skill,我觉得 App 时代可能快结束了

最近 OpenClaw 火爆大江南北，不知道很多人是不是跟我一样，安装了龙虾但是总感觉没地方用？

我为这个事也有点焦虑，但想是没有用的，还得实际做起来。借这个周六的时间，我装了不少 skill ，本来就想找找用法，结果装到最后，我发现自己好像不太需要 App 了。

先说说我这一天都干了啥。

上午我打开 skillHub，这是腾讯今年 3 月上线的本土化 AI Skills 平台，简单理解就是把国外的 OpenClaw 开源生态做本土化适配了。

顺便说一句，SkillHub 上线之初还跟 OpenClaw 创始人 Peter 闹了个小插曲——Peter 公开吐槽腾讯”只爬数据不给钱”，腾讯 4 小时火速回应，一周后直接官宣成了 OpenClaw 的赞助商，充分展示了什么是钞能力。

总之这个榜单的含金量还是很不错的，而且对国内的用户也比较友好，我看了下排名前 50 的 skill ，觉得还是挺有意思的，在这里挑几个出来讲一下，作为新手，给还没用起来的朋友推荐几个，我个人觉得很管用的 skill

首先排名第一的，是这个叫 self-improving-agent 的 skill 。

简单解释，它是一个记录经验和错误的工具，方便 OpenClaw 每次的犯错都能记录下来。

龙虾之所以这么火，很大程度上就是因为它能持续记录错误并且自我改进，用得越久越懂你，所以我觉得所有人下载完龙虾后都可以先去下载这个 skill ，绝配，配合 30w+ 的下载量，这个含金量可以不用多说了，下载就完事了。

跟这个 skill 配合的还有第 5 个，叫 Self-Improving + Proactive Agent ，建议一起下载，向龙虾问了一下，它的用法跟前面的区别是，会主动识别有哪些问题，主动提醒跟进，不需要被动提醒，很适合放到一起下载。

接下来是 Skill Vetter 这个 skill ，一句话解释就是在你安装任何 skill 之前，都先帮你检查一遍代码有没有问题，可以查来源、恶意代码、权限等各种问题，对小白来说比较友好。

不过，不要以为装上这个 skill ，对于安全问题就万事大吉了，因为它本身也是个 prompt ，只能扫描到一些比较明显的风险风控，一些比较隐秘的提示词注入风险和隐藏较深的安全攻击，它还是防不住的，但对于小白来说，前期做到不要安装来历不明的 skill ，再用这个 skill 扫一遍，基本能杜绝 99% 以上的安全问题了。

再然后是 Obsidian CLI，这也是我个人比较喜欢的 Skill ，虽然你的小龙虾在不安装这个 Obsidian CLI 的情况下也能读写你的 md 文件，但这个 skill 能帮你在移动文件夹位置和结构的时候，依旧能保持双向链接是有效的，众所周知 Obsidian 就是以双向链接出名的，所以这个核心功能可以说是使用 Obsidian 的必装 Skill 。

还有一个 Auto-Updater Skill ，用来更新已安装的 Skill ，效果也很好，龙虾本来自带的心跳机制，配合这个 skill 能很好地形成自动在每天凌晨定时更新并推送消息，不必多说，安装！

当然，由于篇幅所限，还有一些我个人常用的 skill 没有多介绍，因为都已经是很常见的了，比如 Skill-Creator、Find-Skill 这些，大家多多探索就可以。

装了这么多 skill 下来，有一个感触挺深的：以前我们下载一个应用，要去找安装包，跟各种盗版网站广告斗智斗勇，解压安装卸载一条龙，有时候光装个软件就得要一下午。

现在呢？skill 就像是 AI 这个操作系统的 App，安装只需要一句话。哪怕完全不懂 Github 的小白，也能用一行自然语言，让 AI 替你下载全世界聪明人做的各种工具，安装和卸载都无比丝滑。

不过，大部分 skill 装起来确实很顺，但也有没那么顺利的时候，接下来这个 skill 的安装过程，才是今天真正有意思的部分。

这个 skill 叫 Notebooklm CLI ，方便在终端里直接跟 Notebooklm 进行交流。

但是要安装的时候，很快我就遇到第一个问题：安装 Notebooklm 的前置条件是需要在终端先安装一个环境，登录 Google 账号，具体是什么环境我也不知道，让 GLM-5-Turbo 试了各种办法都没跑出来。

GLM 搞不定，那就换个 AI 来搞——我打开 OpenAI Codex 的 high 模式，把报错原样贴了上去。

Codex 认领任务后，就像个尽责的工程师一样，开始逐步搜索问题，寻找解决方案，看着这么多轮的搜索动作，心里那叫一个安全感满满。最后 Codex 基本了解问题的情况后，我再把报错也原封不动地扔给它：

不出意外， Codex 出色地完成了终端配置的问题，我可以正常登录账号了。

结果到了 Google 登录这一步，又报错了，这次是网络问题。老办法，截图直接甩给 Codex。它开始逐步排查，更新以后的 Codex 在速度和能力都提升了一大截，很多跟代码相关的问题，我都会直接扔给它来办，省事又安心。

Codex 最终锁定了问题：需要从 Notebooklm 网页端导出 cookies。具体怎么操作我不懂，但没关系——执行，报错，截图，甩给 Codex，再执行，循环往复。它就像一个懂行又耐心的导师，我只管照做就行。

最后，在 Codex 的“教导”下，我一个完全不懂行的菜鸟，完成了从终端配置到 Cookie 导出，以及重新配置环境的全流程步骤，如果换到以前，一个完全没代码经验的小白，要折腾这些配置，从提问到搜索结果，执行并反馈问题，最快也要一下午才能搞定，但借助 Coding 工具，我只花了短短半个小时，就解决了。

但这个故事真正有意思的地方，还不是 Codex 有多强。

装好 Notebooklm 这个 skill 后，我在微信上随手问了它一个问题，它也用知识库的答案直接回话了。

Notebooklm 当然有自己的 App，但这种感觉完全不一样：我不是”打开一个 AI 工具去提问”，我只是在微信里，跟自己的助手说了句话而已。

当你在微信上就能毫无心理负担地跟各种 AI 工具、文件系统、生产力工具进行交互的时候，那种感觉是截然不同的。

我试着通过文字去还原这种奇妙的感觉，以前当你想要问一个 AI 问题，你首先意识到自己要打开一个 AI App ，于是切换 App，打开文本，输入文字或语音，等待 AI 返还结果。

但现在，你只需要在微信上随口问一句，助手就能直接回答。没有”打开 App”的动作，没有切换窗口的中断，甚至没有”我正在使用 AI”的意识，提问这件事，变得像发消息一样自然，你的所有入口实际上只有一个聊天框。

更关键的是，OpenClaw 不是一个通用的陌生 AI，它记得你的工作习惯、你的偏好和特点、你之前踩过的坑，所以它给出的不是标准答案，而是真正适合你的答案。

这种体验一旦习惯了，你就再也不想退回到一个个打开 App 去找信息的时代了。

但这还不是最让我震撼的，我发现通过同一个聊天框，我可以翻 Obsidian 的笔记，查 Notebooklm 的知识库，看日历上的安排，甚至搜本地视频文件夹里的内容。这些原本散落在五六个 App 里的信息，现在只需要一句话就能调出来。

想象一下：你要把飞书里的文件搬到本地，要根据日历安排自动排好这周的任务优先级，要把 A 软件的数据喂给 B 软件生成报告。

我们以往在各种不同的图形界面、App 中切换和浪费的成本，现在统统被 AI 包揽，你只需要专注于自己的目标，所有的问题都能通过一个“贾维斯”般的 AI 助手完成，这种心流体验和效率的直线提升是相当夸张的。

举个最近的例子：正巧昨天飞书开放了 MCP 工具，我关联以后，最近正想学 OpenClaw 的知识点，一句话就可以让龙虾帮我把有用的pdf文件下载到本地，而不是我自己打开飞书，搜索文件，下载，仅仅一句话就足以安装。

这种感觉，我希望还没用过龙虾的你，或者已经在用的，一定要去尝试体验下，打开你的知识库权限，从不同软件端口中集中获取你想要的知识，就像聘请了一个实习生，给你做那些你最不想做脏活累活，这种感觉有多爽。

这种新型的体验下来，我觉得，给人做的 App ，如果不是娱乐功能，真的会有点危险了，至少就我自己而言，已经在 AI 上花越来越多时间，其他的 App ，我自己也明显感觉到用得更少了。

未来的软件或许大部分都会开放CLI端口，哪怕不开放，也没有关系，因为 Claude 最近推出的一项 Computer Use 功能，已经能像人一样操作电脑，完成了从后端到前端的全流程自动化，这是一个早晚的趋势。

所以文章的末尾，我也想结合我的使用心得，给大家总结几个经验，这些经验或许会比那几个安装的 skill 更有价值。

第一是尽早把龙虾先用起来，先安装好龙虾，现在国内 Kimi、智谱、minimax、腾讯等各个大厂亲自下场打包封装一条龙，安装部署已经完全不是问题，跟下载一个常规的GUI界面软件差不多，这部分已经没有任何门槛了。

第二，如果你不知道怎么用，用在哪，可以参考我的使用方式，去看看那些排名靠前的 skill ，一个个安装下来，并且最好能使用一下，你会对龙虾的能力边界有个初步的认知，它能做什么，不能做什么，这一步哪怕做得不好也没关系。

你只要先用起来，脑子里就会初步有一个印象，后面再持续投入就好，也可以去看看别人是怎么用的，案例很多，你挑一个跟自己情况相近的用起来就行。

第三，我在这篇文章没有说，那就是做自己的 skill ，我现在已经用起来了几个常用的 skill ，不过有些效果还不稳定，等效果更好以后跟大家分享一下我的学习过程

第四，安装 Codex ，解决一切代码问题，无论你有没有编程基础。

回到文章开头那个问题——龙虾装了，然后呢？

我现在的答案是：skill 本身不重要，重要的是你装着装着，会突然意识到一件事，你跟 AI 的关系变了。它不再是一个你偶尔打开的工具，而是一个随时在线、懂你习惯、能替你干活的助手。这个转变一旦发生，就再回不去了。