OpenClaw从入门到入土:负责任地告诉你,项目经理天生适合养龙虾 01

一．要不要蹭热度？

去年12月，突然掀起一波龙虾（OpenClaw）热潮，在今年2月份达到巅峰。

当时，各大主流社交平台上，教学文案，推广视频层如雨后春笋，遍地开花。

然而，这场新技术的狂欢盛宴背后，却弥漫着一股浓浓的焦虑：如果你不懂AI，终将被AI淘汰。

于是，在生存压力的驱动下，职场打工人又流窜到新的内卷赛道：养龙虾。

像极了《笑傲江湖》里修炼辟邪剑谱的武林群豪，学了不一定能卷死同行，不学注定会被同行碾压。

不过，基于等价交换原则，任何新事物的出现，必然会伴随着风险，正如辟邪剑谱虽然效果明显，但副作用同样强大。

所以，作为职场老司机，焦虑袭来时，首先要稳住心态，而不是无脑跟进。让子弹先飞一会儿，总有带头大哥会为你趟雷。

来自带头大哥的关爱

果然，从3月份开始，第一批养龙虾的大哥们陆续遭到反噬：

1. 有些搞网恋的大哥，把社交账号权限开放给龙虾。为了提高奔现率，龙虾直接开启广撒网的模式，擅自建了一堆小号，撩了一堆异性，把大哥纯情专一的人设砸个稀烂。

2. 有些搞灰产的大哥，把资金账号权限开放给龙虾。为了提高交易率，龙虾直接开启劫富济贫的模式，擅自将大哥的财产转移给弱势群体，成功给大哥树立起不患寡而患不均的圣贤人设。

3. 有些不想当牛马的大哥，把各种工作软件账号权限开放给龙虾。为了产出最完美的工作成果，龙虾直接开启疯狂内卷模式，自发通宵加班，迭代循环，精益求精。当大哥一觉醒来，满心欢喜地去验收工作成果时，才发现自己的一个月的薪资，都不够龙虾一个晚上烧掉的token（词元）费用。

4. 有些比较阴险的大哥，本着授人以渔不如授人以鱼的原则，在开发的skill（可以在龙虾上运行的功能性小程序）里埋了木马，获取了大量的用户信息，甚至资金账号权限，积极推动社会财产再分配。

5. 还有些公司老板，强制安排牛马养龙虾。龙虾养成后，再干掉牛马。本以为实现了产业升级，不曾想牛马里也有一些不吃素的，默默在龙虾里设置了看门狗，一旦执行非本人下达的指令，那么龙虾就开始偷偷地跑死循环skill，一个晚上就可以烧掉老板一台卡宴，为稳住社会就业率做出了不可磨灭的贡献。

看到这些在2月份花钱安装龙虾，到4月份花钱卸载龙虾的各路冤种们，我不禁陷入了沉思，身为一名职场老司机/项目带头人，到底要不要蹭一蹭这波热度？

二．龙虾到底是啥，如何全面了解它？

多年的踩坑经验告诉我，蹭热度可以，但是无脑All in不行。

本质上龙虾是一个AI辅助工具，想用这个工具提高自己的工作效率、生活质量，首先得看看工具使用说明书，了解它的工作原理后，再决定是否使用。

所以，决定养龙虾之前，我们必须弄清几个问题：

1. 把当前整个AI生态当做一个大活人，那么龙虾在这个生态里的定位是什么？

2. 龙虾实际上是个一个软件程序，它的设计逻辑和功能框架是怎样的？

3. 给龙虾下达一个指令，到这个指令被实现，这个过程包含哪些任务环节？

4. 在这些任务环节里，哪些安全风险系数高，哪些成本风险系数高？

5. 在项目管理的工作中，龙虾能帮项目经理搞定哪些事情，工作效率能提升多少，投入产出比有多少？

6. 对于项目经理而言，如果养龙虾确实有搞头，那么该怎么去养，如何制定培养计划？

接下来，针对以上问题，我们逐一解析，消除各种正面以及负面宣传带来的偏见，来看看龙虾到底是个啥。

来自琛哥的肯定

三．龙虾在AI生态里的定位

AI产品真正变得实用，从2023年OpenAI公司发布的ChatGPT 3.5开始。上线5天用户破百万，2个月破亿，成为人类历史上增长最快的消费级应用。

ChatGPT本质上是一个自然语言处理的AI模型，它的进化跟人类学习成长非常相似：海量信息投喂（死记硬背知识），大规模人力训练（老师教导思维模式）以及自我强化学习（不断试错纠正）。

而当前市面上的其他AI模型，例如谷歌发布的Gemini，推特发布的Grok，国产的DeepSeek，都是一个套路。

不同之处在于它们获取信息的渠道，以及训练学习的方法。因此造就了他们擅长不同领域的差异化。

来自DeepSeek的总结

以上都可以视作AI生态里的大脑。使用它们可以代替人类去思考问题，给出行动方案。但真正搞定事情还得靠各位牛马。

其实OpenAI早就注意到这个问题，在2025年7月份，他们发布了ChatGPT Agent，准备给大脑装配双手，用AI代替牛马，直接产出工作成果。

只不过ChatGPT Agent更像是一对拙劣的义肢，功能少，响应慢，成本高。日常生活使用，比如让它每天自动推送天气预报啥的，没有问题。但在专业性强的工作领域，人工智能经常变成人工智障。

最麻烦的是：

ChatGPT Agent部署在云服务器上，每次使用时Open AI会为你开启一个临时的虚拟机，暂存你的数据，而不是将数据保存在自己电脑上。

导致你想花时间去训练它，基本在做无用功。最后，同样的要求依然得到同样智障的成果。

直到龙虾的出现，才让AI替你工作，成为真正的可能。

来自牛马的自我定义

对比Open AI Agent，龙虾完美解决了如下问题：

1. 可成长：龙虾直接在个人电脑上运行，数据也全部保存在个人电脑里，可以通过不断训练，打造专属个人的AI助手。

2. 高效：龙虾只负责接收用户下达的指令，并分配给不同的AI应用去处理。例如从微信上接收到用户的指令，转给ChatGPT去获取解决方案；然后把解决方案作为指令下达给Skill；Skill生成工作成果，最后回传给用户。像极了农夫山泉：龙虾不生产成果，龙虾只是牛马的搬运工。

3. 主动：龙虾内置心跳机制，保持7天24小时待命状态，一旦外界有风吹草动，一言不发就开始干活儿。

4. 兼容：龙虾代码开源，可以根据不同需求无限开发skill，功能强大。Open AI Agent代码闭源，具体功能纯靠Open AI公司自主开发，截至当前不足10个工具包。而适配龙虾的skill，已经超过13000个。

看到这里，无须本人总结，有慧根的牛马定能顿悟：

震惊，原来龙虾居然是AI界的项目经理！

结合消费电子类行业的岗位职责，明确一下当前AI生态的定位与分工：

○  个人用户：产品经理，提需求和发指令的人，AI生态里的上帝。

○  龙虾：项目经理，接受需求并分配任务的人，AI生态里的眼睛和神经中枢。

○  ChatGPT以及同类产品：研发工程师，提供技术方案的人，AI生态里的大脑。

○  功能性Skill：工艺工程师，将技术方案转化为产品的人，AI生态里的双手。

四．龙虾的功能结构

弄清楚龙虾的宏观定位之后，再来拆解下它的微观结构。

作为一个超过40万行代码的程序，龙虾有着清晰明了的结构设计：

1. 网关层（Gateway）： 它的核心功能是连接其他APP，例如微信、飞书、邮箱或者是网页。用户开放相关APP权限后，就可以通过这些APP直接给龙虾下达指令。

2. 任务调度器（Dispatcher）：它的核心功能是将用户的指令转包给其他AI模型以及Skill去执行。且内置心跳机制，定时监控是否有新任务并主动处理。

3. 技能插件池（Skills Pool）： 它的核心功能是兼容以及存储各种skill，调用skill执行用户指令。

4. 定制化存储（Memory Core）：它的核心功能是把用户的所有的使用记录保存在个人电脑里，并通过用户的对成果的问题反馈和修改建议进行更新升级，从而实现龙虾的可成长性。

简言之，龙虾的极简结构设计就是为了让牛马以最低成本，打造出自己专属的AI助手，从而解放双手，实现生产力的突破。

至于能否改变牛马的命运，那把答案交给天意。对此，我只能说声谢谢。

来自龅牙悍匪的请求

五．龙虾的工作流程

接下来，将列举一个实际案例，展示龙虾的具体工作流程：

项目经理张三用微信告诉龙虾，2026年4月24日下午17:00前，把近一周的工作情况整理成项目周报PPT，用邮件发给上级李四。

工作进展以及项目问题从飞书工作群里的聊天记录获取。项目周报采用公司规定的PPT模版。

龙虾的具体工作流程如下：

1. 网关层（Gateway）接收到来自张三的微信指令。

2. 任务调度器（Dispatcher）将微信指令发送至AI模型（LLM）进行分析，明确需求：

○  要执行的动作：抓取飞书聊天记录，整理成工作周报，发送邮件，反馈完成信

○  要操作的对象：近一周（4月17日-4月23日）飞书群聊记录。

3. 需求明确后，AI模型生成一个任务流：抓取飞书 –> 提炼周报 –> 生成PPT –> 定时发送邮件，反馈给任务调度器（Dispatcher）。

4. 任务调度器（Dispatcher）针对任务流中的每项任务，去技能插件池（Skills Pool）里找到配套的skill，让skill完成任务。

○  调用feishu-mcp skill去提取近一周的工作群聊天记录，打包发给大数据模型。

○  大数据模型对聊天记录进行过滤筛选，将有用的信息按“本周项目完成情况”，“本周项目重大问题”，“下周工作计划”三个维度进行整理归纳，并汇总成项目周报文本。

○  找到定制化存储（Memory Core）里的项目周报PPT模版，并调用terminal Skill，编写一段Python脚本程序，将项目周报文本灌进周报PPT模版。

○  调用email-sender Skill，按预设的邮件格式以及邮箱地址，生成邮件，并附上项目周报PPT。

5. 完成以上步骤，任务调度器（Dispatcher）检查当前时间，如果时间还早，就设置一个闹钟提醒，到了16:50的时候发送邮件。

6. 邮件发给李四后，网关层（Gateway）会给张三发送一个消息卡片，告知指令已完成。

7. 定制化存储（Memory Core）会将以上过程中产生的所有数据，包括聊天记录，任务流，Python程序，项目周报PPT以及邮件，保存到张三的个人电脑上，方便张三回溯检查，评价任务完成情况以及改善建议。

看到这里，无须本人提点，醒目的牛马瞬间恍然大悟：

卧槽，龙虾的工作流程跟我们做项目的套路没有任何区别！

无非就是先明确需求，再制定任务计划，接着调用资源，然后产出成果，最终保留好项目过程资料，以便回溯和复盘，进而提升下一个项目的完成质量。

至于龙虾的工作流程中，有哪些对牛马极不友好的风险，下一篇文章将会逐步拆解，详细分析，敬请关注。

没办法，来本想一篇搞定，谁知道写了快一万字，太TM地影响阅读体验了，于是含泪分割成两篇……

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