谈谈两个月openclaw小龙虾的一些使用心得

大约是从2月15号左右开始接触openclaw，重度使用差不多2月底，至今过去2个多月，期间几乎天天用。虽然AI能生成文章，但这篇文章纯手工打造，下面讲讲一些使用体验。

关于使用成本

如果想清楚要学习AI，拥抱AI，那么前期不要考虑成本问题，当然不是离谱的成本，都没用起来考虑这些没用，先用起来。可以简单讲下，2个月的使用成本大概是3000-5000，粗看金额一部分人会觉得贵，但折算人力成本很便宜。几乎把国内国外的大模型买了一遍，包括中转站，逐个都试过了。如果不想折腾，那就直接选官方 claude / openai ，虽然看起来贵一点，但长期算并不贵。当然如果想体验，可以都折腾一遍。国内模型用了minimax 2.7 / kimi 2.6 / GLM 5.1 没有买到国内版，使用了海外版。对比看，国内模型的差距在于：

1. 同类问题可能需要3-5轮，来来去去折腾，虽然能出结果，但比较费劲，且结果可能要差一点；

2. 可能没有允许就自作主张，比如推送代码库。国外模型在关键节点上都会确认，相对谨慎；

3. 任务稳定性方面差一点，无法保证长期稳定运行。如使用kimi code 2.6 进行数据分析时，同样的skill，可能会SQL死循环，引起费用损失且不出结果；

4. 模型选择上可能会比较费劲折腾，可能会花费大量时间。

关于场景

主要使用场景在软件系统技术研发，覆盖了需求分析、数据分析、功能迭代/测试、Bug排查等。如果想要得到好的使用体验：

1. 足够准确、全面的上下文信息，包括各个系统、数据库、文档资料、权限凭证等，以上要做接入打通，怎么接入全部问AI，装作自己啥都不懂；

2. 使用claude / openai 模型 ，GPT 5.5之前效果还不是很好，比较啰嗦不干活，但5.5之后表现不错；

3. 使用飞书，包括IM、云文档、cli。飞书对openclaw的支持比较好，接入cli后文档表现更优秀。

我们目前在数据分析、运维、Bug排查、文档编写等方面可以稳定输出。

1. 数据分析方面，小伙伴做了一套skill可以连通分析数据库，能实现智能问数效果。智能问数虽然无法保证100%数据精准，但可以提供辅助决策。原来导数据要联系数据开发小伙伴，现在通过自然语言描述就能满足大部分的数据分析场景。天级别的取数方式缩短到了小时分钟级别，原来主要是对人/流程等的依赖；

2. 运维排bug方面，尝试过原来 2-3个不太熟悉的功能点，能给出分析过程并提供修复方案，目前还是半自动状态，没有全自动；

3. 文档编写方面，原来的飞书tool use 对表格数据支持不友好，但改成飞书cli lark-cli后，能稳定输出了，可读性较好；

4. 如果本地使用claude code ，那么和openclaw 结合，搭配飞书lark-cli，用起来是非常happy的。本地和云端openclaw两边信息可以通过飞书群/文档对齐；

关于团队协作

过年那段时间自媒体上龙虾很火，就像去年DeepSeek。我在使用过程中，也不断给小伙伴们安利openclaw，但对于非技术来说使用门槛还是略高的，入门简单，熟练精通很难。openclaw本身设计是单例，并不适合团队使用，所以我对团队使用进行了调研，参考了开源项目clawith以及其它团队的使用经验。最终决定自己做一套，思路也能简单，在一个云主机实例上，通过docker跑了多个openclaw实例，并共享了公共文档/skill/LLM。我们自己这套openclaw team 是通过claude code 构建及运维的，并没有直接接触各个技术细节。目前实现的效果是：

1. 可以快速给其他小伙伴创建属于他个人的龙虾；

2. 他们的龙虾拥有一些团队公关的知识和技能；

3. 能看到小伙伴们对于龙虾的使用情况，便于优化迭代；

关于数据安全隐私

很多人在尝试新事物之前总是过于担忧，比如openclaw 费不费token，会不会误删数据，有没有隐私风险。这和用不用openclaw，用不用AI关系不大。换个通俗的问题，这和跑步会不会伤膝是类似的。做好以下几个方面，结果一般不会很糟糕。

1. 先想清楚最坏的结果是什么，能不能接受；

2. 给模型/Agent明确安全底线，不要乱删乱改数据；

3. 前期给只读权限，只看不改，稳定一段时间后再放宽权限；

一些坑

1. session会越积越多，默认警告不清理，可以改成保留7天，保留最新500个；

2. openclaw有时可能没反应，LLM模型可以配置timeout，不能太短太长，太短容易还没处理完就返回，给到模型限流这样的误导提示；

3. 最早手动安装openclaw，后来通过本地claude 升级了openclaw，两个openclaw进程会冲突，升级的时候需要处理好，可以把旧的直接删掉；

4. Openclaw token消耗越来越多，成本越来越高，需要定期清理你的openclaw记忆，agent.md 等信息，使得prompt提示词 ，context 上下文不那么臃肿，可以做成skill。

以上是过去一段时间在openclaw使用过程中的一些心得体验，希望有所启发……