OpenClaw 退潮后，我更建议你先用 Claude Code 做 AI 工作助理

春节后，“养龙虾”火过一阵。很多人第一次看到：AI 能接消息、接工具、接模型，像给自己装一个全天在线的工作助理。飞书 Aily、钉钉 AI 助理 / 悟空、扣子这类工具，也在把这件事推向工作场景。

我当时也跟着试了一轮，先后体验了 OpenClaw 和 Hermes Agent。第一感受很直接：这类工具确实把“AI 会做事”这件事讲得很具体。

做电商、做内容、做产品的人，很容易被这个画面吸引。大家想要的工作助理，最好能看消息、接资料、跑流程，还能把结果直接整理好。热度过去以后，很多人开始卸载、搁置，活龙虾慢慢变成死龙虾。我的感受也更清楚：真正能长期放进工作流的工具，重点是稳定、可控、能沉淀。最终留在我日常使用里的，是 Claude Code。

真正留下来的问题是：小白怎么稳定用起来？

为什么没人用了？原因很现实：设置入口多，模型要选，密钥要填，工具要接，权限要开，任务还要拆。任务跑起来以后，结果也经常对不上。你想要一份能直接用的选品表，它给你一段泛泛建议；你想整理资料，它把重点放错；你想让它自动跑流程，过程里哪个环节出错也看不明白。

问题通常出在一开始。很多人使用 AI，还是“许愿式”的：想要的很多，给的信息很少。你说“帮我做一个选品助手”，AI 还需要知道资料在哪里、参考什么标准、能用哪些工具、输出成什么格式、哪些地方要你确认。输入太空，智能体就容易跑偏。

如果你只是接触过豆包、元宝、DeepSeek 这类聊天工具，第一个 AI 工作助理应该怎么选？

如果现在推荐 AI 工作助理，我会强烈建议你看看 Anthropic 旗下这组产品：Claude Code 和 Claude Cowork。前者已经被很多人用来做项目、写代码、整理资料；后者更像把 Claude 放进电脑里，帮你处理文件、文档、表格和研究任务。

原版工具和模型能力很强，国内使用会遇到账户、网络、付费、桌面应用和模型接入门槛。想要使用这两款工具，可以看看这两种平替工具：

类 OpenClaw 工具的真实门槛

OpenClaw 这类产品真正打动人的地方，是“AI 会做事”。

放到国内语境里，你可以理解成：把 AI 接到飞书、微信、钉钉、企业系统、文件、表格和流程里，让它从聊天框走进真实工作。

它的门槛也在这里。一个能稳定工作的智能体，至少需要四样东西：

相比之下，Claude Code 和 Claude Cowork 这类产品的使用链路更短。装好以后，就能从一个项目目录或一个桌面任务开始。工作范围更小，反馈更快，小白更容易看见 AI 在读什么、改什么、产出什么。

Claude Code 和 Claude Cowork

Claude Code 适合围绕项目目录做任务。它能读文件、改文件、跑命令、生成文档，也能把一次工作过程沉淀成文件、模板和复核清单。

Claude Cowork 适合知识工作。Anthropic 官方介绍里说得很清楚：你给它一个目标，它会在你的电脑、本地文件和应用里工作，最后返回一个完成后的交付物。它适合整理本地文件、从资料里准备文档、综合复杂研究、从杂乱文件里提取数据。

把这两个产品放到一起，你会看到一个清楚变化：AI 正在从“回答一句话”，进入“承接一个任务”。

对国内用户来说，Claude Code 可以通过 cc switch 接入可用模型服务。Claude Cowork 这类产品会遇到 Claude 账号、网络、付费计划、桌面应用和工具生态这些门槛。所以类 Cowork 工具，我推荐 WorkAny 和牛马 AI 这类平替。

工具一：Claude Code + cc switch

 

 

cc switch 的重点是把 Claude Code 等工具的模型供应商集中放在一个界面里管理。

我最推荐先从 Claude Code 开始。很多人误以为 Claude Code 只是代码工具，其实它也可以当成个人 AI 助手来用。

你可以把文章素材、网页笔记、产品评论、竞品信息、工具说明放进一个目录，让它先读资料，再整理结构，再生成文件，最后把需要你复核的地方列出来。

聊天工具适合问一句、答一句，比如改标题、翻译、总结、发散想法。Claude Code 更适合做一个任务，比如整理一个资料文件夹、生成一份文章大纲、把评论整理成需求表、把一堆链接做成调研笔记。

国内使用 Claude Code 时，经常会遇到模型接入问题。这个时候再用 cc switch，它的角色是“模型供应商切换工具”。它是 GitHub 上公开的 MIT 项目，新手第一阶段先记住四步：选 Claude Code、选预设供应商、填密钥、选模型并启用。

工具二：类 Claude Cowork 工具

WorkAny 和牛马 AI 我会放在同一类：类 Claude Cowork 工具。它们都更接近小白理解里的“桌面 AI 工作助理”，核心价值是把文件、文档、表格、网页、资料整理这些任务放进一个更友好的界面里。

WorkAny：更适合明确产物

 

 

WorkAny 把任务入口、历史任务和预览放在桌面界面里。

WorkAny 的优势是简约。它的源码公开在 GitHub，官方介绍里写得很直接：桌面 AI 助手，通过自然语言执行任务，支持文件整理、生成网站、生成文档、生成数据表、生成幻灯片，还有实时预览。

如果你要的是网页、表格、文档、幻灯片这类可交付产物，WorkAny 会比较顺。你能看到预览，也更容易继续编辑。

牛马 AI：更适合本地资料整理

 

 

牛马 AI 把对话、搜索、定时任务、长期放养和每日回顾放在同一个工作区里。

牛马 AI 的优势是工具集成。它的官网 FAQ 写明核心功能完全免费。它更像本地化 AI 工作助手，支持多模型、本地文件解析、工作区、终端、定时任务、技能和本地数据存储。

很多人的真实资料都散在 PDF、Excel、Word、PPT、Markdown、图片、音视频和文件夹里。你可以先让它帮你按主题、用途、优先级整理出来，再决定哪些资料进入 Claude Code 的工作目录。

让 AI 进入工作流

第一个 AI 助手，先追求能看懂、能复查、能复用的小工作流。

如果你想从聊天工具往前走一步，先看 WorkAny 或牛马 AI。它们更像普通桌面软件，界面清楚，文件入口近，适合先体验“AI 帮我做事”。

如果你想把 AI 变成长期工作台，再看 Claude Code + cc switch。它的学习成本更高，换来的价值是资料目录、Prompt、输出模板和复核清单能沉淀下来。

我很认同 Andrej Karpathy 在 No Priors 访谈里的判断：AI 工具正在变成一种赋能工具，第一步是跟上节奏。

很多人第一次接触前沿 AI 工具，会被命令行、密钥、模型选择劝退。越是这样，越要想办法用上它。先找一个合适入口，让 AI 帮你完成一个具体任务，再慢慢把资料、流程和判断标准沉淀下来。

真正重要的事情，是尽快让 AI 进入你的工作。用它整理资料、分析问题、生成文档、复核结果、提高效率，最后创造更多东西。

你已经开始把 AI 放进工作流了吗？欢迎留言说说你现在的用法。配置、模型选择、工具选择、结果复核这些地方遇到问题，也可以一起聊。